От интеграционного вызова в когнитивной науке к интегрированной методологии.

Одним из основных вызовов XXI в., стоящим перед когнитивной наукой, является проблема интеграции различных сфер знания и дисциплин, входящих в данную науку. Как справедливо указывает директор Курчатовского института М.В. Ковальчук, «сейчас цивилизация находится в точке бифуркации, смены методов познания.

Процесс познания до середины ХХ в. представлял собой путь анализа: мы углубляли и продолжаем углублять свои знания о мире, подстраивая под них науку, технологии, а затем и промышленность. В середине прошлого века начала формироваться принципиально новая линия — линия синтеза. Сегодня анализ поглощается синтезом, но вместе с тем не исчезает, а продолжает развиваться параллельно, оставаясь его основой и предпосылкой… Мы достигли той стадии, когда дальнейшее развитие науки, образования, промышленности возможно только на междисциплинарной основе, конвергенции, взаимопроникновении наук и технологий, ведь сама природа конвергентна по своей сути [Ковальчук, Нарайкин, Яцишина 2013].

Современный этап развития общества и науки характеризуется переходом к новой модели порождения знания. Если традиционная модель была узкоспециальной, гомогенной, иерархической и определялась, как правило, академическим сообществом [Fox, 2009], то новая модель — междисциплинарна, генерируется в прикладном контексте и не укладывается в конвенциональные дисциплинарные схемы. Эта модель гетерогенна — она востребует широкий спектр навыков и умений и вовлекает разнообразные формы передачи знаний. По своей сути новая модель знания является мультимодальной (мультимодусной) и вовлекает такие типы знания, как визуальное, аудиальное, синестетическое и т. п. В отличие от традиционной, гомогенной модели, новая модель имеет гетерархическую структуру, то есть подвержена изменениям и не следует заранее определенной системе организации знания [Nowotny et al. 2004].

Вторая модель знания более рефлексивна, расплывчата и социально контекстуализирована. Она показывает, как социальные практики, такие как генерация знания и дискурса, отражаются на социальных факторах — участниках социального взаимодействия. Принято считать, что поворот от дифференциации отдельных наук к их интеграции произошел примерно в середине XIX в. Однако целенаправленное изучение междисциплинарности как отдельного научно-социального феномена началось значительно позже, примерно в 1970-х гг. прошлого столетия. В 1970 г. во Франции была проведена первая научная конференция, по итогам которой в 1972 г. вышла коллективная монография, где и были заложены основы типологии междисциплинарного взаимодействия.

В качестве предшественника междисциплинарного подхода можно упомянуть виднейшего отечественного ученого А.А. Ухтомского, идеи которого о построении интегрального знания о человеке определили научное и философское пространство XXI в. [Черниговская 2013]. Согласно Ухтомскому, «разобщение функций является абстракцией». Когнитивная мегапарадигма, утвердившаяся в научном познании в последние десятилетия, является самым ярким проявлением междисциплинарности, своеобразным откликом на вызовы времени. Вторая когнитивная революция, основанная на достижениях в области компьютерной техники, когнитивной психологии и лингвистики заложила основы перехода ко второй модели генерации знания.

Как известно, когнитивная наука в самом широком смысле слова — совокупность наук о приобретении, хранении, преобразовании и использовании знания. Согласно определению канадского когнитолога П. Тагарда, она объединяет дисциплины, изучающие познание : психологию, компьютерную науку, лингвистику, антропологию, нейронауки и философию. Более узкую трактовку предложил английский психолог Майкл Айзенк: «междисциплинарное исследование приобретения и применения знаний» [The Blackwell Dictionary of Cognitive Psychology 1990].

Конечно, прав В.З. Демьянков, когда он отмечает, что «в науке нередок тот случай, когда в новой концепции слышны отголоски когда-то звучавших положений и проблем» и что «затронуло это déjà vu и когнитивизм». «Приняв термин “когниция” в качестве ключевого, — пишет В.З. Демьянков, — направление это обрекло себя на обвинения в перепевах в новых терминах того, что давно известно. Ведь когниция, познание, разум, intelligentia были предметом рассуждений с незапамятных времен» [Демьянков 1994: 17].

Однако нельзя отрицать тот факт, что когнитивная наука имеет зафиксированную дату своего рождения, которой считается 11 сентября 1956 г., день проведения симпозиума в Массачусетском технологическом институте, на котором были сделаны доклады специалистами в области компьютерного моделирования А. Ньюэллом и Г. Саймоном, психологом Дж. Миллером и лингвистом Н. Хомским.

Начиная с 1980-х гг. ХХ в., когнитивную науку вполне можно рассматривать как сложившееся междисциплинарное образование. Однако какова степень этой междисциплинарности? Каковы реальные связи между отдельными когнитивными дисциплинами и насколько сравним их вклад в общее когнитивное дело? Насколько к настоящему моменту исполнилась мечта основателей когнитивизма о трансдисциплинарности когнитивной науки? [Федорова 2014].

П. Тагард в своём популярном учебнике по когнитивной науке описывает не отдельные дисциплины, входящие в когнитивную науку, как это часто делается, и даже не отдельные составляющие познавательной деятельности (память, язык и пр.), а, скорее, различные когнитивные проблемы, объединяющие когнитивные исследования из разных областей когнитивной науки. Он пропагандирует многоуровневый подход к изучению некоторой проблемы в когнитивной науке, согласно которому на каждом уровне та или иная часть проблемы рассматривается силами и методами отдельной когнитивной науки, но сила когнитивной науки как междисциплинарного образования состоит именно в интеграции полученного знания и рассмотрении взаимодействия между уровнями.

В России когнитивные исследования активно развиваются в нескольких направлениях. Прежде всего, это лингвистика, психология, философия, искусственный интеллект и нейронауки. Немало работ посвящено проблемам управления и процессам принятия решений. В последнее время развивается когнитивная социология, когнитивная история, и когнитивные аспекты религии. Сложность задач, решаемых когнитивистикой, на практике делает подобное деление весьма условным, размывая границы между этими направлениями.

Итак, когнитивная наука объединяет несколько дисциплин, объект изучения которых един, это — человеческое сознание/мозг, но предмет исследования для каждой из перечисленных выше наук собственный. Когнитивная философия описывает общие онтологические и эпистемологические основы всех когнитивных процессов. Когнитивная психология должна заниматься, по словам её создателя У. Найссера, «всеми процессами, в ходе которых сенсорные данные на входе трансформируются, редуцируются, обогащаются, откладываются для их хранения и используются» [Reed 1996: 3]. Практически когнитивная психология создала весь инструментарий когнитивной науки — такие понятия, как гештальт, фон, фигура, прототип пришли к нам именно из этой дисциплины.

Этими же понятиями пользуется современная когнитивная лингвистика, которая, в свою очередь, становится связующим, системообразующим началом для всех наук когнитивного цикла, как об этом говорит Е.С. Кубрякова, основатель российской когнитивно-дискурсивной парадигмы. Когнитивная лингвистика связывает воедино и философию, и психологию, и лингвистику, и искусственный интеллект, поскольку язык по-прежнему служит единственным и уникальным инструментом, обеспечивающим нам доступ к сознанию, своего рода «окном» в сознание. Когнитивная лингвистика обогащает философию — привнеся идею образных схем, она позволила философам-когнитологам использовать этот образный компонент в процессе категоризации, концептуализации мира.

На особую систематизирующую функцию языка в когнитивном цикле указывает Т.В. Черниговская. Человеческий язык, по ее мнению, «является эффективным средством противостояния сенсорному хаосу, который постоянно атакует нас; именно язык обеспечивает номинацию ментальных репрезентаций сенсорного опыта и, таким образом, «объективизирует» индивидуальные впечатления, обеспечивая описание мира и коммуникацию. Именно язык, базируясь на генетически обусловленных алгоритмах и являясь культурным феноменом, соединяет объекты внешнего мира с нейрофизиологическими событиями в мозгу, используя конвенциональные семиотические механизмы. Язык — особая, видоспецифичная способность мозга, дающая возможность строить и организовывать сложные коммуникационные сигналы и обеспечивать мышление — формирование концептов и гипотез о характере, структуре и законах мира.»

Искусственный интеллект — научное направление, решающее задачи компьютерного моделирования механизмов обработки информации человеком. Содержанием когнитивных исследований в области искусственного интеллекта является имитация и формализация познавательных процедур, реализующих приобретение нового знания. Тесная взаимосвязь, переплетение нескольких составляющих в когнитивной науке и обеспечивает возможность в будущем ответить на главные вопросы о том, как происходит порождение знания, переработка информации, хранение знаний и взаимодействие человека с внешним миром.

В России в настоящий момент все подобные исследования ведутся в нескольких центрах Москвы, Санкт-Петербурга и других регионов. Прежде всего, необходимо назвать Курчатовский НБИКС (центр, проводящий исследования в области нано-, био-, информационных, когнитивных, социогуманитарных наук и технологий с использованием рентгеновского, синхротронного и нейтронного излучений) под руководством М.В. Ковальчука, в котором ведется разработка когнитивного направления, Институт психологии РАН, Институт мозга человека РАН, Институт языкознания РАН, МГУ им. М.В. Ломоносова, МГЛУ, лабораторию под руководством Т.В. Черниговской Санкт-Петербургского государственного университета, Центр когнитивных программ и технологий РГГУ. Среди региональных центров необходимо отметить, прежде всего, Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина, лабораторию когнитивных наук на базе Института информатики Казанского государственного университета, когнитивный центр в Иркутске, центры когнитивных исследований в Калининграде, Екатеринбурге, Пятигорске, Воронеже, Барнауле, Тюмени и других городах.

Итак, интеграционный вызов, стоящий перед когнитивной наукой, как указывалось выше, заключается в необходимости разработки общего каркаса (framework), который мог бы объединить все составляющие данной науки на основе общих принципов, общего объекта исследования. Взаимосвязь между этими составляющими может быть представлена в виде восьмиугольника, как на нижеследующей схеме.

На схеме представлены: сильные междисциплинарные связи в виде сплошных линий (всего 11 связей) и слабые междисциплинарные связи в виде пунктирных линий (всего 4 связи), объединяющие 6 дисциплин — когнитивную психологию, философию, лингвистику, антропологию, искусственный интеллект и нейронауки. Каждая из этих дисциплин приносит свой инструментарий, рамки и методологию в исследование сознания/мозга. Каждая из них изучает сознание с различных точек зрения и на различных уровнях. При всем многообразии связей между элементами «шестиугольника», объединяющим началом всех наук когнитивного цикла является, как указывалось выше, общий объект исследования, изучаемый с точки зрения процесса обработки, хранения и извлечения информация.

Основной вызов, стоящий перед сегодняшней когнитивной наукой, заключается в разработке единого каркаса, который позволит определить взаимоотношения между различными дисциплинами, относящимися к когнитивным наукам, а также выявить различные уровни организации работы сознания/мозга, которые изучает когнитивная наука.

Главными элементами каркаса, объединяющего все науки когнитивного цикла на ранних этапах, были два положения: 1) когниция понимается как форма переработки информации, 2) процесс переработки информации подчиняется определенному алгоритму.

Одним из возможных ответов на интеграционный вызов может быть методика многоуровневого анализа когнитивных систем, предложенная Д. Марром [Marr 1982]. Марр выделяет следующие уровни анализа, отличающиеся степенью абстрактности:

1. Вычислительный уровень (анализ определенного типа задания, которое выполняет когнитивная система):

— перевод общего описания когнитивной системы в конкретную задачу по переработке информации, которую необходимо решить;

— идентификация ограничений, связанных с решением данной конкретной задачи по обработке данных.

2. Алгоритмический уровень:

— объяснение того, как задача по обработке информации может быть выполнена в соответствии с определенным алгоритмом.

3. Уровень внедрения:

— уровень реального воплощения алгоритма в действие (применение его на практике).

Марр не только различает уровни когнитивной деятельности, но показывает связи между ними (от верхнего к нижнему), поскольку считается, что анализ на вычислительном уровне ограничивает область анализа на алгоритмическом уровне, который, в свою очередь, ограничивает анализ на уровне внедрения. Таким образом, уровни отличаются степенью абстрактности.

Основное возражение относительно трехуровневой гипотезы как глобальной исследовательской модели для когнитивной науки состоит в том, что различие, которое Марр проводил между вычислительным, алгоритмическим уровнем и уровнем внедрения часто принималось за общий принцип всей когнитивной науки. Алгоритмический анализ в большей степени пригоден для исследования четко выделяемых когнитивных систем. Если же это так, то трехуровневая гипотеза применима лишь для небольшого участка всего поля когнитивных исследований.

Среди представителей когнитивной науки принято четко разграничивать модулярные и немодулярные когнитивные системы. В соответствии с теорией модулярности, определенные формы переработки информации закреплены за отдельными когнитивными модулями в нашем мозгу (и далее — за определенной группой нейронов, или их пучков-нодов). Некоторые радикальные психологи трактуют мозг как набор специализированных модулей. Это, по сути, различие между когнитивными процессами высшего уровня, которые характеризуются вовлечением большого объема поступающей информации не только частного, но и общего характера, и когнитивными процессами низшего уровня, которые характеризуются быстрой обработкой информации для принятия решений по конкретным проблемам.

Основная проблема относительно принятия трехуровневой гипотезы Марра в качестве общей методологии когнитивной науки состоит в том, что когнитивные системы, которые больше всего подходят для анализа по Марру, должны носить модулярный характер. Лишь относительно модулярных систем понятно, как ставить вычислительные задачи, чтобы они были достаточно ограниченными и определенными, поскольку должен существовать алгоритм, на основе которого проводится вычисление. Эти ограничительные рамки создают особые проблемы для систем (немодулярного характера), которые не являются информационно инкапсулированными. Современные инструменты исследований, такие как функциональный магнитно-ядерный резонанс, позволяют более полно изучить организацию мозга. Так, в соответствии с последними исследованиями американского исследователя М. Андерсона [Goodmon, Anderson 2011], нейроны, или их пучки-ноды, отвечающие за языковую деятельность, не концентрируются в одном конкретном участке головного мозга, а разбросаны по различным областям. Один и тот же нод может отвечать за несколько когнитивных функций.

Вторым возможным путём решения проблемы создания единого каркаса для когнитивной науки является развитие так называемой «модели ментальной архитектуры». Такая модель включает две составляющие: 1) определение того, каким образом работа сознания распределяется между различными когнитивными функциями, 2) каким образом происходит обработка информации в каждой отдельной когнитивной системе.

В соответствии с этой моделью, дисциплины, входящие в когнитивную науку, различаются по трем параметрам:

— по типу изучаемой когнитивной деятельности;

— по уровню организации, на котором изучается этот вид когнитивной деятельности;

— по степени точности методов и инструментов, которые используются в данной науке.

Однако данная модель требует дополнительной разработки и уточнения.

В последние годы широкое признание получила гипотеза динамических систем в когнитивной науке в качестве альтернативы традиционным моделям когниции как систем переработки информации. Основные положения этой теории сводятся к следующим:

— Динамическая система — это некая система, которая закономерно развивается во времени.

— Динамические модели используют вычислительные методы, чтобы проследить развивающиеся отношения между небольшим числом переменных во времени.

— Динамические системы часто демонстрируют связь, основанную на взаимозависимости между переменными, и стремление к аттрактору.

— Когнитивные системы, смоделированные на основе теории динамических систем, не демонстрируют многие из классических черт систем переработки информации.

Динамические модели не носят репрезентационный, компьютационный, алгоритмический или ограниченный характер [Bermúdez 2011: 453].

Некоторые сторонники подхода динамических систем высказывают слишком решительные идеи в этом направлении. Ван Гельдер, например, предположил, что модель динамических систем со временем полностью вытеснит вычислительные модели. Однако подобные утверждения игнорируют одну из наиболее важных характерных черт когнитивной науки.

Когнитивная наука — наука междисциплинарная и многоуровневая. Мышление — слишком сложное явление, чтобы его можно было полностью понять посредством одной дисциплины или на одном уровне исследований.

Подобное относится к гипотезе динамических систем не в меньшей степени. Возможностей получить полную картину работы сознания/мозга посредством теории динамических систем не больше, чем с помощью полного набора данных, предоставленных нейробиологами, или, скажем, представителями искусственного интеллекта. Все эти дисциплины дают нам глубокое, но лишь частичное понимание проблемы. Реальная задача когнитивной науки — интегрировать достижения всех наук в объединенную и полную картину работы сознания.

Данная динамическая теория применима к анализу интеграции наук в рамках когнитивного цикла на нескольких уровнях: 1) локальная интеграция на уровне отдельно взятой области знания (например, когнитивно-дискурсивная парадигма в лингвистике); 2) на уровне кластера наук (например, интеграция между отдельными дисциплинами в рамках наук гуманитарного профиля); 3) на уровне взаимодействия кластеров наук (то есть синтеза гуманитарного и естественнонаучного знания).

Доклад был прочитан в рамках международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем».