От натурфилософии к нейропсихологии 3 страница

2.3.2 Гипотеза модулярности: вклад Джерри Фодора

2.3.3 Нейронные сети в психологии

2.4  Усиливающееся влияние нейронаук

2.4.1 Интерес к нейропсихологическим данным

2.4.2 Новые методы и старые проблемы

2.4.3 Нейробиологические модели познания

92

На рубеже 1960-х годов произошла быстрая смена сферы интересов и теоретической ориентации мировой экспериментальной психологии. Термин «когнитивный» стал относиться не только к высшим познава­тельным процессам, но также к восприятию и даже моторике, мотива­ции и эмоциям. Складывается впечатление, что иногда он использует­ся, по словам голландского психолингвиста Флореса д'Аркэ, «в качестве модной этикетки, позволяющей сбыть залежалый товар» (Flores d'Arcais, 1975, p. 45). Отдельным примерам такого рода, несомненно, противостоит — особенно в лице междисциплинарной когнитивной на­уки — ведущее направление современных научных исследований пове­дения и психики человека. Это направление постоянно развивается и имеет значительное число способных и активных сторонников.

Главным достижением когнитивной психологии стало то, что она полностью восстановила прерванное бихевиоризмом почти на полвека изучение познания. После появления вычислительных машин анализ внутренних психических процессов и состояний внезапно перестал ка­заться чем-то сомнительным. Но и внутри области познавательных про­цессов оказались неожиданные пробелы. Так, на первых порах из рас­смотрения выпала проблема обучения. Дело в том, что известные до тех пор компьютеры были устройствами, которые не обучались, их возмож­ности были жестко заданы «хардвером» и программным обеспечением. Типичный компьютер последовательно оперирует дискретными симво­лами. Для него характерно отделение активного процессора от пассив­ной памяти. Процессор имеет ограниченную пропускную способность, тогда как пассивная память, напротив, является существенно более ем­кой. Те же черты стали находить и в организации когнитивной сферы человека. Потребовалось более двух десятилетий и тысячи эксперимен­тов для выявления противоречий и начала интенсивных поисков аль­тернативных архитектур. На первый план выдвинулись представления о параллельной обработке. Появились новые методы, позволяющие ре­конструировать и даже в какой-то мере «увидеть» процессы, разворачи­вающиеся в самих структурах мозга. В когнитивных исследованиях ком­пьютерная метафора в различных ее модификациях все более уступает место теориям и моделям, основанным на анализе реальных нейрофи­зиологических механизмов и их эволюционного развития.

2.1 Информационный подход

2.1.1 Кибернетика и статистическая теория связи

Решающее значение для появления когнитивной психологии имела ки­бернетическая революция в науке и технике, истоки которой, в свою очередь, связаны с развитием формальной и математической логики. В середине 19-го века Дж.С. Милль и Дж. Буль были убеждены, что их системы логики описывают законы мышления (именно так называлась вышедшая в 1858 году книга Буля, содержавшая описание двоичной ал­гебры). Отличительной чертой психологических теорий, которые ори­ентировались на эти достижения, уже тогда был более или менее отчет­ливый отказ от рассмотрения физиологических механизмов, которые, правда, в то время были еще практически неизвестны.

В 1900 году немецкий математик Давид Гильберт сформулировал ряд нерешенных в 19-м столетии проблем, часть из которых была связа­на с формальным обоснованием таких аксиоматических систем, как арифметика, геометрия, пропозициональная логика. Речь шла о полно­те, непротиворечивости и вычислимости выражений, записанных в тер­минах «языка» этих систем. Несмотря на усилия выдающихся авторов и полученные ими принципиальные результаты, заметное продвижение в решении этих проблем произошло только в 1930-е годы, благодаря ра­ботам Гёделя, Колмогорова, Поста, Чёрча и Тьюринга (см. 9.2.2). Анг­лийский логик Алан Тьюринг проанализировал проблему эффективнос­ти процедур вычисления. Идея эффективности близка лейбницевской идее алгоритма — последовательности операций, ведущих через опреде­ленное (конечное) число шагов к решению. Тьюринг показал, что любая эффективная процедура может быть реализована с помощью простого абстрактного автомата, получившего название «машины Тьюринга». Со­стояния и изменения состояний этой «машины» могут быть описаны с помощью четырех или пяти элементарных логических операций, счи­тывающих и записывающих двоичные числа в ячейки передвигаемой вперед и назад бесконечной ленты. Эта работа сделала возможной очень наглядное теоретическое обоснование функционирования вычисли­тельной техники, так как с формальной точки зрения всякое цифровое вычислительное устройство является ничем иным, как физическим воп­лощением «машины Тьюринга».

«Кибернетика» американского математика и физика Норберта Ви­нера, вышедшая в свет в 1948 году и переведенная потом на многие языки (например, Винер, 1958), зафиксировала начало новой научно-технической революции, основанной на теории управления и сервоме­ханизмов, статистической теории связи и применении программируе­мых вычислительных устройств. Как пишут А.И. Берг и Б.В. Бирюков, «Кибернетика осуществляет формализованный подход к объектам раз­личной природы — техническим, биологическим, социальным. Смысл

этого подхода состоит в том, чтобы выделить в них стороны, связанные с управлением и переработкой информации... Кибернетика влечет за со­бой изменение привычных взглядов на некоторые философские катего­рии. Например, концепция управления как перевода управляемого объекта из одного состояния в другое в соответствии с целью (задачей) управления влечет за собой определенное переосмысление телеологи­ческого... подхода. Если до кибернетики представление о цели обычно считалось неотделимым от идеализма, то теперь становится очевидным, что это понятие органически входит в число наиболее общих понятий, используемых для описания реальности» (Берг, Бирюков, 1975, с. 503).

Так была реабилитирована одна из характерных особенностей того, что Курт Левин и неопозитивисты называли «аристотелевским способом образования понятий» (см. 1.3.2). Кибернетика стала пер­вым опытом широкого синтеза научных дисциплин в 20-м веке, про-образом современной когнитивной науки. Многое в кибернетике было подготовлено работами не только математиков и физиков, но и фило­софов, физиологов, психологов¹. Уже у Аристотеля можно найти пре­красный образ управления кораблем, который может вестись к цели различными способами: капитаном по звездам, местным лоцманом по береговым ориентирам и т.д. Карл Бюлер в своей книге о причинах первого кризиса психологии (Buehler, 1927) прямо называл изучение процессов управления поведением на основе психического отображе­ния (нем. Darstellung) окружения — центральной задачей этой научной дисциплины.

В более узком исследовательском контексте Кёлер (см. Metzger, 1975) дал анализ фиксационных движений глаз в терминах работы ме­ханизма с отрицательной обратной связью (англ. feedback). Примерно та же самая задача удержания прицела на движущемся объекте интересо­вала и Винера, который занимался созданием вычислительной маши­ны для управления зенитным огнем. Важно отметить, что в случае сис­тем с обратной связью, особенно если эти системы включают несколько уровней организации, теряет свою объяснительную силу столь важное в механике и в науках о неживой природе понятие линейных причин-

¹ Ближайшим сотрудником Винера и его соавтором по статье «Поведение, целена­
правленность и телеология» (Винер, 1958) был физиолог Розенблют. Разработка идеи це­
ленаправленности была дана ранее такими физиологами, как П.К. Анохин, H.A. Берн-
штейн, В.ф. Вайцекер и Э.ф. Хольст. В последнее время нейрофизиология вновь стано­
вится источником идей для всего комплекса когнитивных исследований (см. 2.4.3 и 9.1.1 ).
При этом происходит поиск понятий, которые могли бы лучше выразить сложность изу­
чаемых систем, чем ставшие привычными понятия кибернетики. Так, по предложению
американского биолога Дж. Эдельмана (Нобелевская премия 1972 года за работы по им­
мунологии) в когнитивной науке начинает использоваться понятие «повторного ввода»
(англ. re-entry), близкое понятию «обратная связь», но подчеркивающее значение само­
организации нейронных систем живого, частично осознающего себя организма (напри-
94       мер, Edelman, 1985).

но-следственных связей. На место этого понятия выдвигается представ­ление о круговой причинности. Например, в физиологических исследо­ваниях картезианское понятие рефлекторной дуги было еще в 1930-е годы, то есть в период доминирования основанных на схемах «стимул-реакция» бихевиористских концепций и до официального появления кибернетики, заменено представлением о рефлекторном кольце, причем произошло это практически одновременно на Востоке (H.A. Бернш-тейн) и на Западе (Виктор фон Вайцекер). Так яблоки, по словам Гёте, одновременно падают осенью в разных садах.

Начиная с 1942 года в США стали практически регулярно происхо­дить встречи, в которых участвовали ведущие кибернетики, лингвисты, физиологи и психологи. Междисциплинарные конференции и семина­ры, на которых закладывалась основа для совместных исследований, в духе последующей когнитивной науки, участились с окончанием войны и в других странах, в частности, в Советском Союзе. В 1950-е годы по­явились возможности и для прямых международных контактов разроз­ненных до того времени национальных групп. Из многочисленных дос­тижений и нововведений кибернетики в психологию проникли первоначально, пожалуй, только положения статистической теории связи, изложенной в доступной для психологов форме Шенноном и Уивером (Shannon & Weaver, 1949). Эта теория — она стала известна по­том как теория информации — предлагала простой формальный аппарат для оценки количества информации, содержащейся в том или ином со­общении.

Количество информации Н, передаваемое сообщением о реализации одного из N равновероятных событии, определяется по формуле:

 

Количество информации измеряется, таким образом, в двоичных ло­ гарифмических единицах, или битах. Передача количества информации, равного одному биту, позволяет уменьшить неопределенность ситуации вдвое, двух битов — вчетверо и т.д. Множество всех возможных событий, естественно, заранее должно быть известно на принимающей стороне. Приведенная выше формула описывет максимально возможное количе­ство информации, достигаемое в случае, когда система событий совер­шенно случайна. Если система событий структурирована, так что разные события возникают с различной вероятностью/>, то среднее количество информации для множества из N событий определяется несколько бо­лее сложной формулой:

 

 

Именно эта информация Я при продолжительном предъявлении сиг­налов определяет нагрузку на канал связи. Разница между максимально

95

96

возможным и фактическим количеством информации определяет далее так называемую избыточность системы событий. Избыточность являет­ся ничем иным, как мерой организации такой системы, степени ее отли­чия от совершенно случайного, хаотичного состояния. Важным источ­ником избыточности в канале связи являются, наряду с абсолютной вероятностью возникновения событий, условные вероятности следова­ния события друг за другом. Так, поскольку появление, а главное, сле­дование отдельных фонем друг за другом в звуках человеческой речи да­леко не равновероятны, общая избыточность системы фонем (или же букв при письме и чтении) естественных языков оказывается довольно большой, примерно равной 70%.

С инженерной точки зрения, можно говорить далее о различной сте­пени оптимальности процессов кодирования информации. Оптималь­ным является такое кодирование событий, например в виде последова­тельностей двоичных символов «0» и «1», при котором более вероятные события будут представлены, более короткими цепочками символов. Интересно, что соответствующая эмпирическая зависимость — чем ча­стотнее слово в языке, тем оно короче — действительно известна в лингвистике, где она называется «вторым законом Ципфа». При опти­мальном кодировании канал связи, имеющий пропускную способность С бит/с, будет передавать С/Н двоичных символов в секунду. Если ко­дирование не оптимально, то фактическая скорость передачи инфор­мации уменьшится. Она в принципе никогда не может превзойти про­пускную способность канала С, а тем более стать бесконечной (Яглом, Яглом, 1973).

Первой претеоретической метафорой будущей когнитивной пси­хологии стало, таким образом, понимание человека как канала связи с ограниченной пропускной способностью. Это понимание буквально совпадало с тем специфическим аспектом рассмотрения возможностей человека, который был характерен для проводившихся еще в годы Вто­рой мировой войны инженерно-психологических исследований. По­скольку экстремальные условия войны и начавшегося сразу после нее военно-индустриального соревнования Востока и Запада вновь и вновь обнаруживали специфические слабости человеческого звена в системе человек—машина, необходим был единый язык описания ограничений как техники, так и самого человека-оператора. Теория информации была воспринята многими психологами и инженерами как своего рода лапласовская «мировая формула» (см. 1.1.2), позволяющая единообраз­но описать возможности не только технических звеньев человеко-ма­шинных систем, но и большое количество собственно психологических феноменов.

2.1.2 Инженерная психология и ее эволюция

В силу их значительного и продолжающегося влияния на когнитивный подход, нам следует хотя бы кратко остановиться здесь на особенностях и эволюции исследований «человеческого фактора» {human factor engineering), получивших в Западной Европе и СССР название инженер­ ной психологии. Появление этой области исследований было вызвано це­лым рядом случаев отказа человеко-машинных систем, произошедших по вине человека. Один из наиболее драматических, хотя и малоизвест­ных эпизодов случился в декабре 1941 года на американской военно-морской базе Перл-Харбор, когда инженеры, обслуживавшие один из первых образцов только что поступивших на вооружение радиолокато­ров, отчетливо увидели на экране отраженные от приближающихся японских самолетов сигналы, но просто не поверили, что такое количе­ство сигналов возможно, и решили отправить аппаратуру на ремонт вме­сто того, чтобы сообщить в штаб флота о возможном нападении.

Потребовалось целое десятилетие, чтобы научиться аккуратно опи­сывать подобные ситуации. Для этого инженерными психологами наря­ду с теорией информации стала использоваться заимствованная из ра­диотехники и психофизики теория обнаружения сигнала (Wald, 1950). Благодаря ряду допущений, эта теория позволила описать работу опера­тора в задачах на обнаружение с помощью всего лишь двух параметров: чувствительности (а") и критерия (β). Если первый параметр описывает сенсорные возможности различения сигнала на фоне шума, то второй, как мы сказали бы сегодня, связан именно с когнитивными переменны­ми: представлением о вероятности появления сигнала, а также оценкой относительной «цены» последствий двух возможных и неизбежных в си­туации обнаружения ошибок — пропуска сигнала и ложных тревог. На ос­новании этих когнитивных переменных формируется готовность опера­тора при прочих равных условиях подтверждать наличие сигнала (низкий, или либеральный критерий) либо воздерживаться от такого под­тверждения (высокий, или консервативный критерий). С формальной точки зрения, именно завышенное положение критерия помешало опе­раторам в Перл-Харборе подтвердить приближение воздушных целей.

На рис. 2.1 показаны два идеализированных примера ситуации обна­
ружения сигнала для простейшего случая, при котором появление сигна­
ла не меняет разброса значений распределения шума, а просто сдвигает
это распределение вправо по оси величин регистрируемой в сенсорных
каналах активности. Распределение шума (аналог спонтанной сенсорной
активности) предполагается нормальным и стандартным, так что его сред­
нее равно нулю, а стандартное отклонение — единице. Верхний график
описывает ситуацию обнаружения слабого сигнала, сдвигающего рас­
пределение шума лишь на 0,5 его стандартного отклонения. Величина 0,5
и есть значение параметра чувствительности, обычно обозначаемого как
d' (произносится «дэ штрих»). Нижний график иллюстрирует обнаруже-           „_

Ρ =2,0 сигнал и шум

шум

β = 0,0 нет да

-2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0 0,5 1,0 1,5 2,0

d" сенсорное возбуждение

 

-2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0 0,5 1,0 1,5 2,0

а' сенсорное возбуждение

Рис. 2.1. Примеры использования аппарата теории обнаружения сигнала для описания ситуаций обнаружения слабого (А) и сильного (Б) сигналов на фоне шума.

98

ние более мощного сигнала. Расстояние между распределениями и, сле­довательно, чувствительность здесь больше: d' = 1,5. На обоих графиках также приведены по два возможных значения параметра критерия выбо­ра ответа, β («бета»). Оператор, принимающий более низкий из этих двух критериев (β = 0,0), будет сообщать о появлении сигнала всякий раз, когда величина сенсорной активности превышает среднее для рас­пределения шума значение. Критерий β = 2,0 означает, что о присут­ствии сигнала будет сообщаться, если величина сенсорной активности превысит два стандартных отклонения распределения шума.

Лейтмотивом множества исследований, проведенных с использо­ванием аппарата теории обнаружения сигнала, стало представление о субоптимальности решений человека в ситуациях обнаружения. Особен­но проблематичным оказалось постепенное ухудшение результатов об­наружения с увеличением времени наблюдения. Это ухудшение обычно состоит в ужесточении критерия принятия решений, что ведет к умень­шению числа ложных тревог, но чревато также и все более вероятными ошибками пропуска сигнала. Особенно яркими примерами этого яви­лись сбои в обнаружении воздушных целей при охране наиболее важных государственных объектов системами противовоздушной обороны (ПВО) СССР и США в 1980-е годы. Так, в 1987 году немецкий летчик-любитель Маттиас Руст пересек со стороны Финляндии советскую гра­ницу, незамеченным долетел до Москвы и приземлился на Красной пло­щади. Некоторое время спустя похожий инцидент произошел и в США, где недовольный налоговой политикой правительства фермер, захватив охотничье ружье, беспрепятственно долетел до центра Вашингтона, но разбился при попытке посадить свой самолет в саду Белого Дома. В обо­их случаях операторы ПВО были «обезоружены» многолетним ожидани­ем вражеского нападения: стремясь избежать ложных тревог, они посте­пенно ужесточали критерии и в конце концов практически перестали замечать потенциально опасные цели.

---

Дата добавления: 2019-07-17; просмотров: 118; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!