Полiт.ua Государственная сеть Государственные люди Войти
11 декабря 2016, воскресенье, 14:52
Facebook Twitter LiveJournal VK.com RSS

НОВОСТИ

СТАТЬИ

АВТОРЫ

ЛЕКЦИИ

PRO SCIENCE

ТЕАТР

РЕГИОНЫ

18 августа 2013, 12:31

Когнитивная среда и институциональное развитие-2

Человеческий мозг
Человеческий мозг

Еще Чаадаев писал, что жизнь в России идет по кругу, время замерло и ничего не меняется. Почему так получается, - ответы ищет экономист и социальный мыслитель Вячеслав Широнин, представитель московско-питерской группы экономистов и социологов в своей книге, вторую главу из которой мы публикуем сегодня. Первая глава.

Глава 2. Когнитивная наука

В книге М. Досона1 приводится несколько определений того, что такое когнитивная наука. Например, Университет Торонто считает, что когнитивная наука – это название поля академических исследований, приобретшего популярность с конца 1950-х годов. Предметом этих исследований является то, каким образом люди приобретают, представляют и передают знание; то есть, в целом, как возникает разумное поведение.  Это включает различные аспекты восприятия, памяти и коммуникаций. Это связано с представлением знания в различных формах, включая буквальное и метафорическое представление. Рассматриваются отношения между механическими вычислениями и человеческим познанием и решением проблем. Обсуждаются картины мира робота, человека и животных. Это исследовательское поле по своей сути междисциплинарное, оно включает отдельные разделы из философии, психологии, информатики и лингвистики. В несколько меньшей степени участвуют также нейробиология и антропология. 

Вместе с тем, когнитивная наука – это не просто набор заимствований из других областей знания. Подход, который объединяет всё в единое целое, состоит в том, что когнитивная наука рассматривает познание как переработку информации. «Человеческий мозг – это сложная система, которая получает, сохраняет, извлекает из памяти, преобразует и передает информацию2

2.1. Знаковые системы

Язык как конструктор

Язык – это конструктор. Имеется в виду – «детский конструктор», лего, по-английски - construction set. Он представляет собой набор деталей, из которых можно собирать различные комбинации. 

Рис. 4. Модель, собранная из детского конструктора3 

В языке из звуков собираются морфемы, из морфем – слова, из слов – предложения, из них – тексты.  Иначе говоря, язык представляет собой иерархическую систему, в которой единицы более высокого уровня состоят из единиц более низкого уровня. 

Грамматика

«Сборка» единиц более высокого уровня из единиц более низкого уровня происходит в соответствии с правилами грамматики. В одних случаях эти правила могут быть жесткими и однозначными, как, например, правило согласования прилагательного и существительного. В других случаях, применительно к языковым единицам более высокого уровня, эти правила могут допускать вариации. Обычно в таких случаях эти правила и не называются грамматическими, а относятся к культурным нормам, законам жанра или оцениваются как проявление хорошего или дурного вкуса. 

Отсылка к реальности

Все перечисленные единицы языка являются знаками (символами). Соответственно, язык представляет собой знаковую (символическую) систему. Мы будем понимать это следующим образом.

Все единицы языка имеют двойственную природу. С одной стороны, они могут быть использованы, как «детали конструктора», для «сборки» единиц более высокого уровня. Как сказано выше, это происходит в соответствии с правилами грамматики.

С другой стороны, каждая единица языка отсылает нас к реальности. Мы не будем ни здесь, ни в дальнейшем пытаться уточнить понятие реальности. В обычной жизни о такой отсылке к реальности мы говорим, что слова имеют значение, предложение выражает мысль, а текст имеет содержание. Дальше для однообразия будем здесь пользоваться словом содержание.

Обратим внимание на следующий момент, вполне очевидный в жизни, но очень существенный для понимания функционирования языка. Когда мы конструируем языковую единицу более высокого уровня N из единиц более низкого уровня n1, n2,…, то содержание единицы N в определенной степени складывается из содержаний  единиц n1, n2,…, но не сводится к ним. Единица N как целое имеет некоторую дополнительную отсылку к реальности. Это общее правило, и имеющиеся исключения его подтверждают.

Возьмем простой пример. Фраза «Мама мыла раму», взятая из букваря, - это как раз  то исключение, когда содержание предложение в точности складывается из содержаний входящих в него слов. Но в данном случае мы имеем дело не с сообщением, а с предложением-игрушкой, которое предназначено для того, чтобы научить ребенка писать.  Это предложение не несет никакой коммуникативной нагрузки.

Предположим теперь, что эта фраза сказана в какой-то реальной ситуации. В этом случае конкретное значение слов «мама» и «рама» нельзя узнать из словаря, оно приобретает дополнительный индивидуальный смысл. И для говорящего, и для слушающего – в контексте их жизни – тот факт, что мама вымыла раму, несет информационную нагрузку, которую они не могут почерпнуть у Даля4.

Второе, что тут произошло – когда говорящий и слушающий вложили в эту фразу свой индивидуальный смысл, то они внесли уточнение и в универсальное словарное значение слов «мама» и «рама» – пусть и на бесконечно малую величину. 

Где язык накапливает знание?

Язык накапливает знание по-разному. Во-первых, это происходит вформе словаря. Имеется в виду не только – и даже не столько – буквально составление словарей, энциклопедий и справочников в бумажном или электронном виде. Прежде всего, это – выработка значений слов (и других единиц языка – скажем, приставок, суффиксов), которая происходит ежеминутно в деятельности и общении всех носителей языка в процессе его использования. Можно сказать, что эти значения находятся везде и нигде. Они не очень понятным образом «записаны» в головах людей (и каждый понимает их чуть-чуть по-своему). Но в то же время значения понятий существуют и на внеличностном уровне, они могут быть реконструированы из совокупности текстов и даже в какой-то степени из общей структуры языка.

Далее, знание накапливается в виде текстов – физически существующих в той или иной форме, а также как отпечаток в головах людей текстов, ими услышанных и прочитанных. Тезис о том, что содержание языковой единицы более высокого уровня не равно «сумме» содержаний образующих ее единиц более низкого уровня, означает, что каждый прочитанный (услышанный, сказанный) текст принес с собой дополнительную информацию.

Наконец, язык несет знание в виде своей грамматики. Грамматика распределяет единицы языка на крупные концептуальные категории и говорит о том, как эти категории соотносятся между собой. Грамматика естественных языков имеет дело с наиболее глубинными, фундаментальными категориями – места, времени, существования. Когда ниже речь пойдет об обобщениях понятия языка – о других знаковых системах, мы увидим, что грамматика может нести информацию и гораздо более конкретного характера.   

Знаковые системы

Обобщением языка являются знаковые системы. Русская Википедия определяет знак следующим образом

Знак представляет собой соглашение (явное или неявное) о приписывании чему-либо (означающему) какого-либо определённого смысла (означаемого).

Это не расходится с тем нашим определением языка, которое приведено выше. Поэтому можно сказать, что: 

Все единицы знаковой системы имеют двойственную природу. С одной стороны, они могут быть использованы, в соответствии с правилами грамматики, для «сборки» единиц более высокого уровня. С другой стороны, каждая единица языка отсылает нас к реальности.

Отсылка к реальности – это способ упорядочения этой реальности. Об этом говорил Эрнст Кассирер, который 

обобщил понятие символа и отнес к «символическим формам» широкий класс культурных явлений, таких как язык, миф, религия, искусство и наука, посредством которых человек упорядочивает окружающий его хаос. Ранее еще Кант доказывал, что искусство, будучи интуитивным способом представления, носит символический характер.

Упорядочивать «окружающий нас хаос» можно и другими способами, а не только посредством знаковых систем. Собственно, обсуждение этого вопроса и составляет предмет данной книги. 

Что такое «отсылка к реальности»?

В естественном языке знак отсылает нас к реальности, он имеет значение. Но это не единственная возможность такой отсылки. Элемент знаковой системы может иметь не значение, а назначение или предназначение. Как раз таковы части той знаковой системы, которую мы с самого начала использовали, как метафору – детского конструктора. Каждая деталь конструктора может быть как-то использована. Различных возможностей использования тут много, но, тем не менее, гайки и болты в основном нужны как крепежный материал, колеса – чтобы на них ездить и т.д. Хотя, как это видно на рисунке выше, колесико из набора может использоваться и не по прямому назначению, а в качестве просто круглого предмета изображать двигатель самолета. «Грамматика сборки» позволяет соединять элементарные детали конструктора и получать неограниченное разнообразие изделий.  

Примеры знаковых систем

Детали машин

Кажется, что конструирование реальных механизмов не так уж принципиально отличается от собирания игрушек из деталей детского конструктора. Во многом это действительно так, тем не менее есть и существенные различия.

То, что мы можем вообще считать конструирование знаковой системой, достаточно очевидно:

  • Разнообразные детали машин, собранные из них узлы, готовые механизмы, и системы машин образуют иерархию элементов,
  • Они сочетаются между собой не произвольно, а по некоторым законам «механической грамматики»,
  • Все они имеют определенное назначение - и в этом смысле отсылку к реальности. 

Применительно к данной знаковой системе, обратим внимание на два обстоятельства. Во-первых, система деталей машин не существует изолированно. Она неразрывно связана с системой мер и весов, с научными теориями, образованием, с существующими возможностями по добыче и переработке ресурсов и многими другими областями жизни.

Во-вторых, хотелось бы обратить внимание на то, каким образом в данном случае организована отсылка к реальности для элементов этой системы. Как мы говорили, отдельные детали (болт, шестеренка) имеют назначение, функцию. Точнее, каждая из них имеет некоторый спектр возможных применений, причем возможности новых применений могут быть сначала неизвестны, а потом они могут возникать.

Собирая из деталей узел или машину, люди преследуют определенную цель. Они хотят, чтобы эта машина тоже выполняла некоторую функцию. Функция машины в основном определяется функциями составляющих ее деталей, но, как правило, она несводима к ним. Поэтому требуются специальные усилия для того, чтобы организовать «отсылку к реальности» уже всего агрегата или машины в целом. Для этого этапа есть специальные названия – изготовление опытного образца, доводка, тестирование и т.д.  Далее начинается этап встраивания нашей машины в более широкую реальность – сначала технологическую (изготовление небольшой партии изделий), а потом и экономическую (логистика, маркетинг, сбыт). В конце же концов может оказаться, что новая машина вписывается в реальность совершенно не так, как это было первоначально задумано ее конструкторами, а возможно, она неузнаваемо изменяет и саму реальность.      

Обучение: военное дело и рынок труда

Переход от рыцарского войска к армии Нового времени произошел не столько из-за изобретения пороха, сколько путем  превращения армии в знаковую систему. Солдат стали учить выполнять стандартные команды, после этого люди превратились в элементы системы. Из отдельных солдат стало возможно формировать подразделения и полки, которыми стало можно управлять и маневрировать.

Опять же, обратим внимание на то, что обучение приходится вести не только на индивидуальном уровне, но требуется обучать также и подразделения, т.е. организовать «доводку», отсылку к реальности для элементов более высокого уровня. 

Создание армии как знаковой системы затем сразу же привело к развитию военной науки – тактики, стратегии, военной организации и прочего.

Совершенно то же самое можно сказать о рынке труда и возникновении системы стандартизованного образования. Как известно, эти два сюжета неразрывно связаны. Согласно популярному высказыванию Бисмарка, «войны выигрывают не генералы, войны выигрывают школьные учителя и приходские священники».

Право

С одной стороны, понять, как функционирует правовая систем, несложно. Право – это всего лишь специальный язык, предназначенный для того, чтобы форматировать отношения между людьми. Этот язык пользуется специальным словарем, но в остальном он достаточно похож на обычный, «естественный» язык.

Язык права вырабатывается с помощью нескольких механизмов, которые сочетаются по-разному в различных правовых системах. Выше мы говорили про систему англо-американского общего права (Common Law), в которой понятийный аппарат в большой степени формируется судами в ходе рассмотрения конкретных дел. То есть это происходит очень похоже на то, как формируются понятия в обычной жизни (те же понятия у ребенка, о которых говорил Выготский). Можно также сказать, что суд общего права  действует как исследователь, пытающийся решить определенную задачу и при этом при необходимости усовершенствующий свой научный инструментарий.

Большую роль в формировании правового языка сыграли и играют академические юристы, которые имеют дело не с конкретными делами или исками, а занимаются развитием права как непротиворечивой системы, как целостного организма, имеющего свою собственную логику развития.

Наконец, спецификой права является то, что оно должно исходить не только из своей внутренней логики и абстрактных понятий о справедливости, но оно должно отражать ценности и предпочтения того общества, где оно живет. Эту функцию реализуют тоже по-разному, в частности через парламентское  законотворчество и через участие присяжных в работе суда.

Говоря о специфике, заметим, что правовые концепции – собственность, обязательство, договор и т.д. – кажутся легко понятными, однако они не самоочевидны. Однажды мне довелось присутствовать при споре двух моих внуков, тогда лет 8-9. В это время они увлекались коллекционированием каких-то пластиковых кружочков, похожих на монеты. Оказалось, что накануне один из них подарил другому несколько кружочков. Теперь он одумался и требовал их назад. Аргументация была следующая:

  • Это были мои кружочки
  • У тебя их и так много

 Я попытался перевести этот разговор на стандартные основы гражданского права. Я сказал, что:

  • То, что было вчера, значения не имеет, а сегодня это уже его кружочки
  • Много у него кружочков или мало, тоже не имеет отношения к делу

Не могу сказать, что такой подход показался им убедительным. Вообще нужно вспомнить, что те этические представления, на которых строится современное западное общество и рыночная экономика, отнюдь не казались очевидными и безусловно верными, когда они возникли в XVII-XVIII веках. Тот тезис, что убить соседа нельзя, а разорить его и таким образом довести до голодной смерти можно, априори представляется по крайней мере неочевидным. Не случайно для обоснования этой новой тогда этической системы были написаны такие выдающиеся работы, как «Богатство народов» Адама Смита, задачей которого, по моей догадке, было не создание науки экономики, а разъяснение экономических выгод новой морали.  

Формальные знаковые системы: геометрия Евклида и механика Ньютона

Можно сказать, что аксиоматические системы представляет собой вырожденный случай знаковой системы. Они не содержат знаков, отсылающих к реальности, а представляет собой грамматику в чистом виде.

Рассмотрим два школьных примера – геометрию Евклида и механику Ньютона. Обе они включают грамматические категории «частей речи». Относительно этих единиц 1-го уровня могут быть построены утверждения, которые можно рассматривать как единицы 2-го уровня. Это делается с помощью грамматических правил - аксиом.

 

Геометрия Евклида (планиметрия)

 

Механика Ньютона

Понятия

Употребления

Понятия

Употребления

Точка

Прямая

Плоскость

 

Тело

Движение (траектория)

 

 

Лежать

 

Пересекаться,

 

Ограничивать (делить)

 

 

Иметь длину

 

 

Иметь площадь

Точка лежит на прямой

Прямые могут пересекаться

Точка делит прямую на две части

Между двумя точками есть длина

Квадрат имеет площадь

Иметь расстояние

 

 

Иметь массу

 

Иметь длительность

 

 

 

Быть объектом приложения силы

 

Притягиваться

Между двумя телами есть расстояние

Тело имеет массу

 

Движение имеет длительность (время)

 

Сила может быть приложена к телу

 

Между двумя телами есть сила притяжения

 

Для того, чтобы воспользоваться результатами геометрии или механики, скажем, для инженерных  расчетов, эту грамматику «надевают» на некоторые материальные объекты. В результате этой операции знаковая система становится полной, поскольку теперь в системе присутствует реальность, с которой соотносятся знаки. Далее, как правило, возникает задача, как предсказать поведение более сложных объектов - т.е. их «значение», соотнесение их с реальностью, - исходя из «значения» конституирующих их более простых объектов. И сила Евклидовой или Ньютоновой грамматики как раз и заключается в том, что это можно сделать с большой точностью.  

Пример ньютоновской механики представляется очень важным и интересным еще и по следующей причине.  Если интерпретировать законы Ньютона в позитивистском смысле, то есть видеть в них не грамматические свойства знаковой системы, которую мы «надеваем» на окружающий нас мир, а считать их свойствами самого этого мира, то возникают трудные вопросы. В частности, возникает так называемая проблема дальнодействия

Согласно концепции дальнодействия, тела действуют друг на друга без материальных посредников, через пустоту, на любом расстоянии. Такое взаимодействие осуществляется с бесконечно большой скоростью (но подчиняется определённым законам). Примером силы, считавшейся одним из примеров непосредственного действия на расстоянии, можно считать силу всемирного тяготения в классической теории гравитации Ньютона. 

Согласно концепции короткодействия (близкодействия), взаимодействия передаются с помощью особых материальных посредников и с конечной скоростью. Например, в случае электромагнитных взаимодействий таким посредником является электромагнитное поле. 

Взгляд на ньютоновскую механику как на чистую грамматику снимает этот вопрос. Образно говоря, закон всемирного тяготения действует примерно так же, как закон согласования падежей существительного и прилагательного. 

Неформальные знаковые системы: мода

Посмотреть на моду как на знаковую систему – задача соблазнительная. Это интересная и эмоционально окрашенная область жизни, а полученные в ней научные результаты наверняка могут быть полезны не только сами по себе, но и с точки зрения исследования закономерностей возникновения и распространения инноваций. 

Если говорить о моде применительно к одежде, мы видим, что люди используют набор  предметов туалета, их фасон, материал, манеру их носить и т.д. для того, чтобы обозначить – и в глазах других, и для самих себя - ряд важных вещей. Это принадлежность к возрастной группе, социальный и профессиональный статус, уровень дохода – плюс желание всё это подчеркнуть либо затушевать. Манера одеваться отражает также и очень общие психологические установки человека – степень его конформизма, склонности к новому, агрессивности.

Однако пытаясь понять знаковую систему моды, мы сталкиваемся со значительной неопределенностью по всем трем пунктам определения. Во-первых, хотя речь идет о совершенно конкретных предметах одежды, считываемыми знаками являются не они, а некоторые их свойства. Эти свойства можно идентифицировать путем анализа текстов – скажем, модных журналов5, а также с помощью социологической техники – интервью, фокус-групп.

Исследование по второй позиции – грамматике моды – также требует гибкого подхода к понятию грамматики. Выше мы уже говорили, что в естественных языках грамматические жесткие правила, действующие на нижнем уровне – внутри слова, в предложении – сильно смягчаются, когда речь идет о текстах. Поэтому грамматика моды – это ее стилевые закономерности.

Но, конечно, самое интересное и трудное – это понять ту реальность, к которой отсылает мода. Это и социальная и культурная принадлежность, и доступные источники информации, разделяемы ценности и многое другое.    

Стабильность знаковой системы

Как мы все время подчеркиваем, значение предложения не сводится к значениям слов. В более общей знаковой системе, значение единицы уровня N не сводится к значениям входящих в нее единиц уровня <N. Однако оно в значительной степени выводимо из них. Мы пользуемся знаковыми системами именно потому, что они позволяют создавать новое из старых деталей. И мы придумываем различные способы для того, чтобы и значение самой этой единицы уровня N тоже не теряло определенности. Подумать только, если каждый будет понимать все слова по-своему и каждый день по-новому! Поэтому язык – во всяком случае, естественный язык – очень консервативен. Корни наших слов насчитывают тысячелетнюю историю.

Проблема, однако, в том, что «играть» значением слов почти всегда выгодно. В институциональной экономике для такого поведения существует специальный термин – оппортунизм. Суть его в том, что, скажем, любую договоренность, выраженную словами, можно интерпретировать хотя бы немного в пользу одной из сторон. И часто такое оппортунистическое поведение – а особенно цепочка последовательных оппортунистических действий нескольких контрагентов – приводит к серьезным сбоям.   

Более того, очень часто возникает ситуация, когда изменение значения понятий или других знаковых конструкций выгодно всем сторонам. Казалось бы, здесь нет проблемы. Однако такие действия могут подрывать единство и стабильность системы в целом. Предположим, например, что при производстве болтов и гаек стандарты не выдерживаются. Конкретному владельцу данной бракованной гайки это может быть выгодно, поскольку это дает ему шанс найти  подходящий болт. Но систему в целом это делает очень неэффективной.

Существуют различные способы сохранения значений и поддержания стабильных контекстов. В частности, таким механизмом является институт «профессий», сложившийся в Западной Европе начиная примерно с XI века, сначала в рамках католической церкви. Сюда относятся священники, юристы, врачи, ученые. Эти институты отделяют «посвященных» от «непосвященных» и в социальном смысле организованы таким образом, чтобы направить мотивацию «посвященных» на поддержание и развитие соответствующей знаковой системы, а не на достижение «мирских» целей.   В результате возникает специальная деятельность, направленная на консервацию знаковых систем,  обеспечение единообразной интерпретации  понятий и пресечение отклонений. Сюда относится не только составление словарей, технических стандартов, инструкций и т.п. Речь идет об огромной системе, включающей подготовку специалистов и научные исследования, цель которых – развитие соответствующей знаковой системы как огромного целостного организма. 

Приложение: как формируются понятия

Мне кажется, что здесь нужно дать некоторые примеры того, каким образом может обогащаться словарный запас обычного или специального языка. Это позволит создать у читателя более или менее осязаемое представление о том, как языки и другие знаковые системы накапливают информацию.  Один пример – анализ формирования понятий у ребенка из классической книги Л.С.Выготского «Мышление и речь»6. Второй – описание процесса возникновения научных понятий из книги С.Г.Кордонского «Циклы деятельности и идеальные объекты»7. Третий – механизм английского общего права (Common Law). 

Формирование понятий у ребенка

Вот как описывает Выготский формирование понятий у ребенка: 

Процесс образования понятий не сводим к ассоциациям, вниманию, представлению, суждению, детерминирующим тенденциям, хотя все эти функции являются непременными участниками того сложного синтеза, каким на деле является процесс образования понятий. Центральным для этого процесса, как показывает исследование, является функциональное употребление знака или слова в качестве средства, с помощью которого подросток подчиняет своей власти свои собственные психологические операции, с помощью которых он овладевает течением собственных психологических процессов и направляет их деятельность на разрешение стоящей перед ним задачи. 

В книге «Мышление и речь» он выделяет следующие стадии формирования понятий. Сначала это то, что можно назвать «куча предметов»:

Образование неоформленного и неупорядоченного множества, выделение кучи каких-либо предметов тогда, когда он стоит перед задачей, которую мы, взрослые, разрешаем обычно с помощью образования нового понятия. Эта выделяемая ребенком куча предметов, объединяемая без достаточного внутреннего основания, без достаточного внутреннего родства и отношения между образующими ее частями, предполагает диффузное, ненаправленное распространение значения слова или заменяющего его знака на ряд внешне связанных во впечатлении ребенка, но внутренне не объединенных между собой элементов. 

Затем ребенок переходит к стадии мышления в комплексах: 

Обобщения, создаваемые с помощью этого способа мышления, представляют по своему строению комплексы отдельных конкретных предметов, или вещей, объединенных уже не на основании только субъективных связей, устанавливаемых во впечатлении ребенка, но на основе объективных связей, действительно существующих между этими предметами. 

… ребенок начинает объединять однородные предметы в общую группу, комплексировать их уже по законам объективных связей, открываемых им в вещах. 

Ребенок, переходящий к этому типу мышления, преодолевает уже в известной степени свой эгоцентризм. 

Следующая стадия развития, которую Выготский считал непосредственно предшествующей мышлению в настоящих понятиях – это выработка псевдопонятий. Псевдопонятие 

...напоминает по своему внешнему виду понятия, которыми пользуется в своей интеллектуальной деятельности взрослый человек, но которое вместе с тем по своей сущности, по своей психологической природе представляет собой нечто совершенно иное, чем понятие в собственном смысле этого слова. 

Например, ребенок к заданному образцу - треугольнику - подбирает все имеющиеся в экспериментальном материале треугольники. Такая группа могла бы возникнуть и на основе отвлеченного мышления (в основе этого обобщения могло бы лежать понятие или идея треугольника). Но на деле, как показывает исследование… ребенок объединил предметы на основе их конкретных, фактических наглядных связей, на основе простого ассоциирования.  

Описание и анализ в науке

Кордонский в своей книге выделяет два вида научной деятельности – описание и анализ. По его мнению, описание – это полноценный вид научной работы, каким он признавался со времен Линнея, хотя постепенно к описательной деятельности стали относиться как к чему-то не вполне научному. Суть описания состоит в том, что человек классифицирует те объекты, которые он видит, с которыми он сталкивается. Он дает им названия и затем каким-то образом объясняет, почему он их различает. Он фиксирует признаки этих объектов, которые позволяют ему их различать.

Классический пример свода описательной информации – это определитель растений, который обычно устроен по принципу дихотомии. Для того, чтобы определить название растения, нужно последовательно отвечать на ряд вопросов. Например, - это кустарник или травянистое растение? – это цветковое растение или злак? И т.д. В результате этой процедуры можно получить название растения. Речь здесь не идет о том, чтобы выяснить происхождение растения или его строение. Определитель - это просто способ ориентироваться, способ называть и узнавать названия. 

В отличие от этого, анализ начинается с того, что исследователь предлагает метафору. Например, он принимает, что вещество состоит из маленьких частичек, атомов, и начинает их искать. Анализ, таким образом, исходит из некоторой априорной картины, он предполагает, что в этой картине есть какие-то элементы, которые можно наблюдать при определенных условиях. Создание таких условий называется постановкой эксперимента. Создавая определенные условия, мы действительно видим, что атомы – которые мы, в сущности, придумали – проявляют свое существование.

Например, мы берем расческу, проводим по волосам и после этого она притягивает кусочки бумаги. Мы говорим - там находится электричество. После этого мы начинаем уточнять – сколько этого электричества? Как измерить его количество? Как сделать, чтобы его было больше, меньше?  Как сделать, чтобы оно с расчески куда-то перешло?

В рамках аналитической деятельности мы имеем дело уже с объектами, которые мы придумали (здесь это атомы или электричество) Мы также придумали, что нужно сделать, чтобы их увидеть - или увидеть косвенные признаки их существования. Это отличает эмпирические объекты от аналитических<8

Common Law

Система права  является основой общественного порядка, сложившегося в средние века и в Новое время в Западной Европе. Поэтому мы будем возвращаться к этой теме и подробно обсуждать когнитивные механизмы права.  Здесь мы рассмотрим на примере английского общего права (Common Law), как судебная система вырабатывает новые правовые понятия.

Общее право – это процедура разрешения споров, основанная на исках. Истец предъявляет конкретную претензию ответчику, и суд должен решить вопрос, кто из них прав. Теоретически суд не ограничен никакими внешними рамками, и может принять любое решение. Однако правила и этика профессионального поведения судей требуют, чтобы это решение было обоснованным.

Природе права и его роли в организации западного общества посвящена замечательная книга Гарольда Бермана9. Как пишет Берман, 

(М)ыслительный процесс общего права может и должен быть понят как результат потребностей и привычек в юридической профессии, организованной в виде гильдии, и сохраняющей структуру и власть средневековой профессиональной корпорации.  Современная континентальная система была создана в университетах учеными-юристами для использования чиновниками. Английское право сложилось в виде набора правил гильдии, которыми могли пользоваться и руководствоваться ее члены и подмастерья в судебных палатах. По политическим причинам, вследствие неудач абсолютной монархии в Англии, аристократического характера политического класса в 18 веке, отправление правосудия осталось в руках гильдий юристов. Несколько преувеличивая, можно сказать что перспективы юридической науки в континентальном смысле были закрыты из-за революции 1688 года, а не вследствие отказа «принять» римское право…. 

Общее право было создано той частью юридической профессии, чей главный интерес касался тяжбы. Это был (еще в 19 веке) набор правил поведения для практикующих адвокатов, всесторонний ответ на вопрос: как мне вести себя в суде? Это был сборник практических и технических «правил ремесла», передававшихся от мастера к подмастерью, и придуманных для того, чтобы научить адвоката искусству выдвижения и отстаивания исков. Этим в основном объясняется «эмпирический», казуистический метод – в противоположность континентальному логическому и систематическому методу. Ремесленник задает вопрос: «как это – или что-то похожее – делалось раньше?» Его не слишком заботит вопрос, может ли ответ быть встроен в некоторую абстрактную систему. 

В действии суда общего права можно увидеть следующие основные принципы:

  • Суд должен обязательно разрешить спор, который он рассматривает
  • Он может разрешить только то конкретное дело, которое он рассматривает
  • Всё – важное или незначительное, - что судья выскажет в своем заключении, будет пониматься и интерпретироваться исключительно с учетом обстоятельств данного конкретного дела
  • Суд может разрешить данный конкретный спор только на основе некоторого общего правила, которое относится к некоторому классу подобных дел 

Относительно этого последнего принципа Берман поясняет: 

Если к праву относиться как к чему-то, установленному Богом, или же как к чему-то, коренящемуся в самой природе вещей, то судья должен рассматриваться как выразитель, а не создатель; причем выразитель какого-то общего правила, которое он проясняет через применение к конкретному случаю. В противном случае он нарушает клятву, он действует по произволу, он пристрастен и нечестен. Более того, справедливость требует, во всех тех случаях, когда найдено некоторое правило, чтобы с похожими друг на друга людьми обращались одинаково в сходных обстоятельствах… Это требует единообразного применения общих правил. 

Это приводит нас к системе, основанной на сопоставлении случаев. Ибо суть дела настолько проста и очевидна, что студенты ее постоянно не замечают. Ни один случай не имеет смысла сам по себе! Рассмотренный изолированно, он не дает нам никакого ориентира. Он не может показать нам, насколько его можно обобщить и насколько надежны окажутся впоследствии формулировки. Что имеет значение, что может дать нам ориентиры – это фон, составленный из других случаев, в отношении к которым нужно понимать данный случай. 

Приведем здесь изложение одного из разделов книги Бермана, где речь идет о том, как в результате нескольких судебных решений было введено понятие «неустранимо опасного предмета», а затем отшлифовывалось содержание этого понятия и связанные с ним нормы ответственности. Все эти дела рассматривались судами США. Интересно отметить, однако, что вынося свое решение, один из этих судов опирался на английский прецедент.  Иначе говоря, для суда была важна содержательная сторона дела, а не формальная обязательная сила. Можно сказать, что суды действовали как математики, занятые решением серии примерно одинаковых проблем всё возрастающей сложности. Каждый из них опирался на опыт предшественников и вносил в общую «копилку» что-то новое.        

В 1852 году в США аптекарь Гильберт, поставщик лекарств, перепродал другому аптекарю Винчестеру ядовитое лекарство и по ошибке написал на пузырьке «сок одуванчика». Второй аптекарь продал это некоему человеку по фамилии Томас для его жены, которая в результате серьезно заболела. Томасы обратились в суд и потребовали, чтобы Винчестер был за это привлечен к ответственности. Рассматривая этот иск, суд обратился как к прецеденту к делу, суть которого состояла в том, что лошадь, которую подковал некий кузнец - и подковал небрежно -  хозяин лошади сдал в аренду какому-то третьему человеку. Этот третий человек из-за плохой подковы упал с лошади, получил травму и обратился в суд с иском к кузнецу. Однако суд решил, что поскольку кузнец был в сделке об аренде лошади «третьим лицом», а не стороной в договоре, то он (кузнец) ответственности не несет: хозяин лошади должен был проверить, хорошо ли сидит подкова прежде, чем отдавать ее в аренду.  

Однако кроме этого аспекта дела суд обратил внимание также на то, что в данном случае (с ядовитой белладонной, которую продали вместо сока одуванчика) имеют место дополнительные обстоятельства. А именно, тот, кто продавал лекарства, торговал ядовитыми веществами.  В связи с этим были рассмотрены совершенно другие аналогии, уже не имеющие отношения к вопросу об ответственности «третьего лица». Если бы жена Томаса умерла, то Гильберта обвинили бы согласно тогдашним нормам уже не гражданского, а уголовного права. Суд проанализировал три более ранних дела, где рассматривались такого рода ситуации, и решил ввести новое понятие imminentlydangerousobject, что можно перевести, как «предмет, несущий в себе неустранимую опасность».  Суд рассуждал следующим образом. Предположим, что человек положил без присмотра заряженное ружье и, скажем, ребенок стал им играть, оно выстрелило и попало в ребенка. Отвечает ли этот человек? – очевидно, да. Суд обратился к другим случаям, которые были связаны с понятием неустранимой опасности предмета, и ввел этот аргумент в разбирательство спора об ответственности перед третьим лицом.  

С этого момента дело «Томас против Винчестера» стало краеугольным камнем, на котором строились все дальнейшие аналогичные дела. В различных судах при рассмотрении нескольких дел происходила шлифовка введенного понятия  – что следует считать неустранимо опасным предметом, а что нет:

  • Следующее такого рода дело рассматривалось в 1870 году и было посвящено случаю, когда некто, изготовивший циркулярную пилу, про которую с самого начала было известно, что она не вполне исправная, продал ее кому-то по дешевке, предупредив о дефекте. Купивший, зная об этом, пользовался пилой несколько лет, а потом отдал ее на время какому-то третьему человеку, которого пилой убило. Иск об ответственности изготовителя пилы рассматривался со ссылкой на дело «Томас против Винчестера» и выяснялся вопрос, следует ли считать данную пилу, некачественную с самого начала, неустранимо опасным предметом. Суд решил, что не следует. Объясняя это, суд перечислил, что неустранимо опасными следует считать яд, порох, также как и заряженное ружье, поскольку все эти предметы изначально предназначены для нанесения вреда. Пила к этой категории не относится.
  • Еще в одном деле, рассмотренном в 1882 году, фигурировали строительные леса. Художник взялся расписать церковь и нанял в связи с этим специалиста по строительству лесов. При этом сам художник ничего в изготовлении лесов не понимал. Один из помогавших художнику рабочих забрался наверх, одна из досок сломалась, он упал и разбился насмерть. Вопрос состоял в том, отвечает ли художник перед наследниками этого рабочего или же отвечать должен изготовитель лесов. Суд решил, что художник перед наследниками рабочего не отвечает, и что они должны предъявить иск строителю лесов. Иначе говоря, суд в принципе признал, что хотя леса и не являются предметом, специально созданным для нанесения вреда, но тем не менее, что это вещь, связанная с неустранимой опасностью.
  • В деле о взорвавшемся сифоне с газированной водой служанка поставила сифон в тазик со льдом, и была ранена. Несмотря на то, что производитель сифонов  проводил испытания и специально написал в инструкции, что их нельзя ставить в лед, суд тем не менее признал, что такой сифон относится к категории неустранимо опасных предметов.
  • Последнее дело из этой серии, о котором говорится в книге Бермана, состояло в том, что человек, купивший автомобиль,  получил травму в результате поломки колеса. Суд рассматривал вопрос, отвечает ли за это происшествие изготовитель машины Бьюик и отвечает ли изготовитель колеса и решил, что машина и колесо сами по себе не являются опасными предметами.   

Итак, суды в ходе рассмотрения этих дел ввели и совершенствовали понятие «неустранимо опасного предмета». При этом, как замечает Берман, не только уточнялось понимание справедливости и те концепции, которые использовались для того, чтобы принимать решение в данной конкретной ситуации. Менялось также и настроение в обществе: к моменту рассмотрения последнего дела автомобиль уже не рассматривался как источник повышенной опасности, его уже приняли как нормальную вещь. Процесс развития права  отражает не только какое-то «постоянное», «абсолютное» понятие о справедливости, но и те установки, которые есть в обществе в данный момент.

Эти примеры показывают, что, в общем и целом, суд Common Law действует примерно так же, как действует наука с тем различием, что его задачей является не поиск истины, а поиск справедливости. Будучи инструментом для выяснения справедливости, суд занят разработкой соответствующих критериев, а не применением заранее заданных правил. Как и наука, он выдвигает гипотезы – в данном случае в виде споров, тяжб, конфликтов, которые он должен разрешить. Затем он проверяет эти гипотезы и ищет ответ, как нужно поступить в данном конкретном случае. 


1 Michael R.W. Dawson. Understanding Cognitive Science. – Blackwell Publishers, 1998.

2 Strillings et al., цит. по Досон. 

4 В сущности, обсуждаемый здесь вопрос близок к так называемой проблеме об аксиоматической полноте, т.е.  возможности или невозможности такой системы аксиом, из которой можно вывести любое правильное утверждение. Как известно, Курт Гёдель решил эту проблему в отрицательном смысле. 

5 Барт, Ролан. Система Моды. Статьи по семиотике культуры. – М.: Издательство им. Сабашниковых, 2003. – 512 с

6 Выготский, Л.С. Мышление и речь (1934) – любое издание.

7 Кордонский, С.Г.. Циклы деятельности и идеальные объекты. - Издательство «ПАНТОРИ», М., 2001.

8 Создание условий для того, чтобы получить аналитические объекты, называется экспериментом. Воспроизведение условий эксперимента в большом масштабе - это промышленность. Например, мы можем ставить эксперимент для того, чтобы из нефти получился бензин. Предположим, мы вычислили путем логического рассуждения, что если эту жидкость, которую мы называем нефть, поместить в определенные условия - нагреть, создать давление, добавить катализатор и т.д. - то из нее получается другая жидкость с другими свойствами, которую мы называем бензин. Мы попробовали несколько раз и уточнили, как это делать эффективным образом. После этого мы сказали – давайте теперь сделаем это не в колбе, а в бочке, и у нас будет много бензина. И это уже называется нефтяная промышленность. 

Сказанное – это также и комментарий на тему, что такое ресурсы. Ресурсы – это ровно то, что мы можем использовать, как ресурсы. Ресурсы – это аналитические объекты, которые мы умеем создавать.

9 Berman, Harold. The Nature and Functions of Law (1954) – цит. по шестому изданию: NY: Foundation Press, 2004. - 877 p. 

2.2. Информационные сети

Мозг и распределенное знание

Исходно, когнитивная наука имела задачей создание искусственных вычислительных систем, получивших впоследствии название компьютеров. При этом источником идей для построения компьютеров было знание о естественном устройстве переработки информации, человеческом мозге.  Отсюда – не только «компьтероцентричность» когнитивной науки, но и ее «мозгоцентричность». До сегодняшнего дня когнитивная наука гораздо ближе к тем областям знания, которые ориентированы на изучение процессов познания отдельного человека (как психология или нейробиология), чем на обществоведение.

При этом мысль о том, что мозг человека – это extended mind10, что он в своем познании вписан в окружающий мир и опирается на взаимодействие с другими людьми и вещной реальностью – эта мысль, безусловно, в исследованиях присутствует. Однако такая внешняя среда рассматривается прежде всего именно как расширение индивидуального мозга, как поддерживающая его инфраструктура.

В общественных науках фокус размышлений размещается иначе. Как уже говорилось, начиная с Адама Смита, экономисты подчеркивали значение специализации и распределения знания между людьми.  Таким образом, исследование информационных сетей в когнитивной науке ориентировано на несколько иные проблемы, чем эта книга. Тем не менее, полученные там результаты будут нам в высшей степени полезны. 

«Классическая» когнитивная наука и машина Тьюринга

В когнитивной науке выделяют два направления. Одно из них принято называть «классическим», другое – коннекционистским (connectionist – от слова connection, соединение).

Классическое направление имеет дело с переработкой информации в символической форме. В сущности, мы говорили об этом, рассматривая знаковые системы. Всё же понятие знаковой системы традиционно не является исходным. Введение в когнитивную науку обычно начинают с описания алгоритма и машины Тьюринга. Нам это понятие тоже будет полезно немного позже. 

Машина Тьюринга — абстрактный исполнитель (абстрактная вычислительная машина). Была предложена Аланом Тьюрингом в 1936 году для формализации понятия алгоритма.    

 
Машина Тьюринга

В состав машины Тьюринга входит бесконечная в обе стороны лента (возможны машины Тьюринга, которые имеют несколько бесконечных лент), разделённая на ячейки, и управляющее устройство, способное находиться в одном из множества состояний. Число возможных состояний управляющего устройства конечно и точно задано. 

Управляющее устройство может перемещаться влево и вправо по ленте, читать и записывать в ячейки символы некоторого конечного алфавита. Выделяется особый пустой символ, заполняющий все клетки ленты, кроме тех из них (конечного числа), на которых записаны входные данные. 

Управляющее устройство работает согласно правилам перехода, которые представляют алгоритм, реализуемый данной машиной Тьюринга. Каждое правило перехода предписывает машине, в зависимости от текущего состояния и наблюдаемого в текущей клетке символа, записать в эту клетку новый символ, перейти в новое состояние и переместиться на одну клетку влево или вправо. Некоторые состояния машины Тьюринга могут быть помечены как терминальные, и переход в любое из них означает конец работы, остановку алгоритма.

Так называемый тезис Чёрча гласит, что любой алгоритм, т.е. заранее заданную точную инструкцию для выполнения определенных действий, можно реализовать в виде некоторой машины Тьюринга. Например, таким образом можно реализовать правило для вычисления числа π с определенным количеством знаков.  Более того, известно, как можно сконструировать универсальную машину Тьюринга, которая будет выполнять любой алгоритм – для этого нужно только «вставить» в нее соответствующую программу.  

Пределы вычислимости

Тезис Черча невозможно проверить, это некоторое философское обобщение, основанное на том, что пока что не было ни одного случая, когда какой-то алгоритм было невозможно представить в виде машины Тьюринга. Но тогда возникает следующий вопрос: можно ли алгоритмизировать всё знание?  В частности, можно ли сконструировать такую машину Тьюринга, которая будет отвечать на любой вопрос, заданный «на ее языке»? Например, сможет ли она распознавать все справедливые математические теоремы и отбраковывать неверные утверждения? Этот вопрос активно обсуждался в период между мировыми войнами, и тогда же на него был дан отрицательный ответ в виде упоминавшейся теоремы Гёделя. 

Нейронные сети и коннекционизм

Таким образом, алгоритмические способы переработки информации даже теоретически оказываются недостаточными для моделирования процессов познания. Но это было не единственной причиной, почему когнитивная наука обратилась к понятию информационных сетей. Дело в  том, что строение человеческого мозга не имеет ничего общего с машиной Тьюринга, а представляет собой сеть нейронов. При этом нейронные сети во многих случаях оказываются очень эффективным средством переработки информации.

Примерами задач, которые нейронные сети выполняют гораздо быстрее, чем даже самый совершенный компьютер, могут служить как раз самые простые функции организма – зрение, слух, координация движений. Для того, чтобы просчитать эти действия в цифровом (символическом) виде, компьютеру понадобилось бы несколько часов. Организм выполняет их за доли секунды.  

 
Нейроны мозга. Фото: Wellcome Images

В связи с этим в когнитивной науке возникло другое направление, занимающееся изучением информационных сетей,  которые обычно представляют собой сети из абстрактных (или искусственных) нейронов. Это направление называется коннекционистским (от connection, соединение). 

Исследования по искусственным нейронным сетям (далее – нейронные сети) связаны с тем, что способ обработки информации человеческим мозгом в корне отличается от методов, применяемых обычными цифровыми компьютерами. Мозг представляет собой чрезвычайно сложный, нелинейный, параллельный компьютер (систему обработки информации). Он обладает способностью организовывать свои структурные компоненты, называемые нейронами (neuron), так, чтобы они могли выполнять конкретные задачи (такие, как распознавание образов, обработку сигналов органов чувств, моторные функции) во много раз быстрее, чем могут позволить самые быстродействующие современные компьютеры11. 

Коннекционизм (и нейронные сети) – это практически синоним понятия параллельной распределенной переработки информации, в оригинале – ParallelDistributedProcessing, PDP12.

Искусственные нейронные сети представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых элементов (искусственных нейронов). Каждый элемент сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим элементам. 

 
Рис. 7. Схема простой нейросети. Зеленым цветом обозначены входные нейроны, голубым скрытые нейроны, желтым — выходной нейрон

Искусственная нейронная сеть имеет следующие характеристики:

  • Функцию активации: каждый нейрон, входящий в сеть, в ответ на сумму импульсов, поступивших к нему, выдает некоторый свой импульс
  • Набор синапсов13, т.е. связей, передающих импульс от данного нейрона к другим (обозначены на рисунке) стрелками
  • Веса: импульс, идущий от данного нейрона i к нейрону j усиливается или ослабляется; для этого величина этого импульса умножается на вес wij.  

Для данной сети функция активации и набор связей остаются постоянными, а набор весов изменяется. Именно так сеть настраивается для решения какой-либо задачи. Нейронные сети не программируются как компьютер, они обучаются. Для этого используется какое-либо правило, корректирующее веса wij с таким расчетом, чтобы результат функционирования сети постепенно приближался к желаемому.

И функции активации, и применяемые правила корректировки весов обычно очень простые. Тем не менее оказывается, что такие сети из простейших элементов можно путем многократной «тренировки» научить выполнять достаточно сложные действия. 

Пример информационной сети: NETtalk

Известный весьма впечатляющий эксперимент с сетью искусственных нейронов был проведен Теренсом Сейновски и Чарльзом Розенбергом в 1987 году14. Они построили сеть из 309 нейронов и научили ее читать вслух английские слова. Описание этого эксперимента дает нам возможность понять, как работают информационные сети.

Сеть, получившая название NETtalk, была смоделирована на компьютере следующим образом:

1) Буквы, составляющие какое-либо слово подавались на 203 входных нейрона  

2) Под воздействием этих сигналов входные нейроны генерировали импульсы, которые передавались на 80 скрытых нейронов.

3) В свою очередь скрытые нейроны генерировали импульсы, которые передавались на 26 выходных нейрона

4) Импульсы, генерируемые выходными нейронами, соответствовали фонетической транскрипции, т.е. произношению слова. К выходным нейронам мог быть присоединен синтезатор, который преобразовывал сигнал в  звук. 

Функция активации, т.е. реакция нейронов на сумму получаемых ими импульсов была примерно такая:

 
Реакция нейрона

То есть нейроны почти не реагировали на входящие отрицательные («тормозящие») сигналы, а в ответ на положительные сигналы посылали дальше свой импульс. 

К этому описанию сети следует добавить описание процедуры ее обучения.  Для этого была сделана магнитофонная запись речи ребенка, которую перевели в знаки звуковой транскрипции. Было использовано 1024 слова, причем иногда произношение одного и того же слова различалось. Затем была многократно повторена следующая операция:

  • («Прямой ход») Слова в письменной форме подавались на входные нейроны
  • Импульсы, генерируемые входными нейронами, передавались – усиленные или ослабленные весами wij на срытые нейроны
  • В свою очередь, импульсы, генерированные скрытыми нейронами, передавались – с поправкой на wij – на нейроны выхода
  • Результирующие импульсы нейронов выхода сравнивались с фонетической транскрипцией слова; для этого вычислялось среднее квадратичное отклонение
  • («Обратный ход») На этой основе по стандартной формуле корректировались веса, соответствующие связям выходящих и скрытых нейронов
  • В свою очередь исходя из этого корректировались  веса, относящиеся к связям скрытых нейронов и нейронов входа15  

Результаты обучения авторы описывают следующим образом: 

Процент правильных фонем быстро рос вначале, а затем продолжал расти более медленным темпом, достигнув 95% после 50 повторения корпуса (т.е. всех 1024 слов – В.Ш.). Ударения и разделение на слоги были освоены очень быстро для всех слов и стали почти идеальными после 5 повторений. Когда кривые обучения были представлены на двойной логарифмической шкале, они выглядели примерно как прямые, т.е. обучение соответствовало степенному закону, который характерен для обучения человека некоторому навыку.  Различение между гласными и согласными произошло рано, однако сеть заменяла все гласные одним и тем же, и все согласные одним согласным, она «бубнила». Вторая стадия началась, когда сеть стала распознавать границы слов, и тогда на выходе стали появляться «псевдослова». Но после всего нескольких «прогонов» многие слова стали различимы, а после 10 повторений текст стал понятным.  

Если сеть делала ошибки, это часто состояло в том, что она путала фонемы, звучащие похоже. Например, обычной ошибкой была путаница между звуками th в словах  thesis  и these, где различие сводится только к звонкости или глухоте согласного.  После достаточной тренировки было очень немного таких ошибок, когда смешивались гласные и согласные.  Некоторые ошибки представляли собой на самом деле исправления тех нестыковок, которые были в тренировочном корпусе. В целом, разборчивость речи оказалась вполне хорошей. 

То есть во многих отношениях сеть воспроизводит поведение человека: 

NETtalk может служить иллюстрацией в миниатюре для многих аспектов обучения. Во-первых, когда сеть начинает работать, у нее отсутствует какое-либо априорное знание, которое могло бы быть заложено экспериментаторами в саму форму представления информации на входе или выходе. У нее нет знания именно об английском языке – сеть можно было бы научить любому языку с тем же набором букв и фонем. Во-вторых, сеть приобрела свои навыки из практики, она прошла несколько отдельных стадий и достигла значительного уровня мастерства. 

Где накапливает знание сеть?

Для целей нашей книги эксперимент с сетью NETtalk интересен еще и в том отношении, что он помогает понять, каким образом размещается полученное сетью знание. Как оказалось,  информация не локализуется, а распределяется по всей сети. Вот как описывала эти результаты газета Нью-Йорк Таймс после интервью с Теренсом Сейновски: 

Он обнаружил, что выбранные наугад 10 нейронов могут быть использованы как «зерно», чтобы воспроизвести всю систему кодирования. В этом смысле сеть похожа на голограмму. Если одно из таких созданных лазером изображений разрезать на две, четыре, восемь или шестнадцать частей, то каждый кусок содержит всё изображение, хотя его резкость будет последовательно ухудшаться.  

Используя математический анализ, он начинает раскрывать это скрытое знание. «Оно оказывается очень логичным, - говорит он. – Гласные представлены не так, как согласные. То, что звучит похоже, сгруппировано вместе». Буква «p» расположена рядом с «b», а «a» и «e» имеют каждая свою территорию. 

А вот как сами авторы описывают результаты исследования, которое они предприняли для того, чтобы понять, какую роль играют отдельные нейроны и связи между ними в процессе обучения сети: 

Стандартная сеть, использованная для анализа, имела 7 групп входных нейронов и 80 скрытых единиц; она была натренирована до уровня 95% точности на массиве в 1000 слов из словаря. Для каждого из этих слов был измерен уровень активации скрытых единиц.  В среднем оказалось, что около 20% скрытых единиц имели высокий уровень активации для любого данного слова на входе, а у остальных скрытых единиц активация была небольшой или отсутствовала. Таким образом, систему кодирования информации нельзя описать ни как локальное представление, ни как «голографическое», в котором все скрытые единицы участвовали бы до некоторой степени. Было очевидно даже без применения статистической техники, что многие скрытые единицы были сильно активированы только для некоторых букв, или звуков, или соответствий буква-звук. Некоторым из срытых единиц можно было дать однозначные характеристики, как, например, одной из них, которая «отвечала» только на гласные; но большинство единиц участвовали более, чем в одной регулярности. 

Чтобы проверить гипотезу о том, что первичной организующей переменной является соотношение буква-звук, мы вычислили средние уровни активации каждой скрытой единицы для каждого соотношения буква-звук в тренировочном словарном корпусе. Результат состоял из 79 векторов с 80 компонентами каждый, один вектор для каждого соответствия буква-звук.  Методом многоуровневого кластерного анализа векторы соответствий буква-звук были сгруппированы в пространстве скрытых единиц, имеющем  размерность 80.  Общая картина оказалась поразительной: наиболее важным различием было полное разделение согласных и гласных.  Однако внутри этих двух групп кластеры имели другое строение. Для гласных следующим по значимости фактором была буква, в то время как согласные группировались по смешанному правилу, которое основывалось больше на сходстве их звучания. Такая же процедура построения кластеров была повторена для трех сетей, начальные состояния которых были выбраны случайным образом. (Получившиеся после обучения сети) распределения весов были совершенно различными, но кластерный анализ обнаружил примерно одни и те же иерархии для всех трех сетей, с небольшими различиями в деталях.    

Такое более или менее равномерное распределение информации по всей сети приводит к тому, что сеть оказывается очень устойчивой к повреждениям: 

Мы исследовали работу хорошо обученной сети после внесения случайных изменений различной величины в систему весов. …(С)лучайные возмущения весов, единообразно распределенные в интервале [-0.5, 0.5] оказывали слабое воздействие на работу сети, и ухудшение происходило постепенно по мере усиления повреждений. Это повреждение в среднем изменило каждый вес на 0.25; это примерно та ошибка, которую можно терпеть прежде чем работа сети начинает ухудшаться;  ее можно использовать, чтобы оценить точность, с которой нужно задавать каждый вес. Веса в среднем имели величину 0.8, и почти все они не превышали 2. 

(И)нформация оказалась распределенной в сети таким образом, что ни один какой-то элемент или отдельная связь не является существенной. Как следствие, сеть устойчива к ошибкам, и качество ее работы уменьшается медленно при увеличении повреждений. Более того, восстановление сети после повреждения происходит намного быстрее, чем первоначальное обучение.   

Рынок: цены как «веса»

В упоминавшейся статье16  Хайек говорил о том, что информации, содержащейся в ценах, достаточно для того, чтобы организовать взаимодействие между обособленными участниками рынка. В статье это было одной из основных мыслей, однако она никак не обосновывалась. Между тем изложенные результаты экспериментов с нейронными сетями дают дополнительное подкрепление тезису Хайека поскольку цены на рынке играют ту же роль, что и веса, модифицирующие сигналы в синапсах.   


10 Clark, Andy, and David J. Chalmers. (1998). The extended mind. Analysis 58: 7-19.

11 Хайкин, Саймон. Нейронные сети. Полный курс. – Второе издание.  – Москва-Санкт-Петербург-Киев, Изд. Дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.

12 James L. McClelland, David E. Rumelhart and the PDP Research Group. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition - Volume 1 (foundations) and Volume 2 (Psychological and Biological Models). - Cambridge, MA: MIT Press, 1986. Эту книгу иногда называют «библией коннекционизма».

13 У естественного (биологического) нейрона синапсом называется место присоединения отростка (дендрита), идущего от данного нейрона к другому нейрону

14 Sejnowski, Terrence J., Rosenberg, Charles R. Parallel Networks that Learn to Pronounce English Text. – Complex Systems 1 (1987), 145 -168.

15 Мы не будем приводить здесь формулу корректировки весов; достаточно сказать, что она очень простая

16 Hayek, F. A. The Use of Knowledge in Society. - The American Economic Review, Vol. 35, No. 4. (Sep., 1945), pp. 519-530. 

Обсудите в соцсетях

Система Orphus
Loading...
Подпишитесь
чтобы вовремя узнавать о новых спектаклях и других мероприятиях ProScience театра!
3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM iPhone MERS PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi Адыгея Александр Лавров альтернативная энергетика Анастасия Волочкова «Ангара» антибиотики античность археология архитектура астероиды астрофизика аутизм Байконур бактерии библиотека онлайн библиотеки биология биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера бозон Хиггса британское кино Византия визуальная антропология викинги вирусы Вольное историческое общество Вселенная вулканология Выбор редакции гаджеты генетика география геология геофизика глобальное потепление грибы грипп дельфины демография дети динозавры ДНК Древний Египет естественные и точные науки животные жизнь вне Земли Западная Африка защита диссертаций землетрясение зоопарк зрение Иерусалим изобретения иммунология инновации интернет инфекции информационные технологии искусственный интеллект ислам историческая политика история история искусства история России история цивилизаций История человека. История институтов исчезающие языки карикатура католицизм квантовая физика квантовые технологии КГИ киты климатология комета кометы компаративистика компьютерная безопасность компьютерные технологии космос криминалистика культура культурная антропология лазер Латинская Америка лексика лженаука лингвистика Луна мамонты Марс математика материаловедение МГУ медицина междисциплинарные исследования местное самоуправление метеориты микробиология Минобрнауки мифология млекопитающие мобильные приложения мозг моллюски Монголия музеи НАСА насекомые неандертальцы нейробиология неолит Нобелевская премия НПО им.Лавочкина обезьяны обучение общество О.Г.И. одаренные дети онкология открытия палеолит палеонтология память папирусы паразиты педагогика планетология погода подготовка космонавтов популяризация науки право преподавание истории продолжительность жизни происхождение человека Протон-М психология психофизиология птицы РадиоАстрон ракета растения РБК РВК РГГУ регионоведение религиоведение рептилии РКК «Энергия» робототехника Роскосмос Роспатент русский язык рыбы сердце сериалы Сингапур сланцевая революция смертность СМИ Солнце сон социология спутники старообрядцы стартапы статистика такси технологии тигры торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология Фестиваль публичных лекций физика физиология физическая антропология фольклор химия христианство Центр им.Хруничева школа школьные олимпиады эволюция эволюция человека экология эмбриональное развитие эпидемии этика этнические конфликты этология Юпитер ядерная физика язык

Редакция

Электронная почта: politru.edit1@gmail.com
Адрес: 129343, Москва, проезд Серебрякова, д.2, корп.1, 9 этаж.
Телефоны: +7 495 980 1893, +7 495 980 1894.
Стоимость услуг Полит.ру
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003г. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2014.