Так, например, в файле образов будут содержаться координаты точек обобщенного человеческого лица (basic face) или черт лица друга. А пропозициональные файлы будут содержать список характеристик — носа, глаз, рта — и отношений этих компонентов к обобщенному образу лица: рот внизу — по центру лица, выше него — нос — в самом центре лица, по бокам от него — два глаза. Когда человек представляет себе лицо, информация из файлов образов и пропозициональных файлов поступает в пространственную среду. Однако формирование образов предполагает также участие других процессов. В процессе формирования образа (image process) осуществляется поиск обобщенного образа лица в пропозициональном файле, и по нахождении его процесс построения изображения (picture process) считывает координаты и формы обобщенного образа в область пространственной среды, обладающую наиболее высоким разрешением, и заполняет эту область. Затем вступает в силу процесс нахождения (find process) частей лица, а процесс размещения (put process) располагает части лица в соответствующих точках целостного образа. Таким образом, согласно теории Косслина, в процессе обработки образа части добавляются к базовой структуре.
Косслин (Kosslyn, 1978) пытался проверить ограниченность размеров пространственной среды, предполагаемую его теорией. Он просил испытуемых представить себе животное, находящееся на расстоянии, а затем приближать образ до тех пор, пока он не заполнит все воображаемое зрительное пространство. Оценки испытуемыми минимального расстоя-
ния до животного были прямо пропорциональны относительным размерам животного. Кролика можно было представить находящимся очень близко, так чтобы он заполнял все пространство, собаку — на некотором отдалении, а лошадь — еще дальше. Результаты данного эксперимента подтвердили один из компонентов теории Косслина, как это произошло и с тестом на зернистость пространственной среды. В данном эксперименте испытуемым было дано задание представить себе часы. Время, требующееся для реакции, было пропорциональным воображаемому расстоянию до часов и увеличивалось с увеличением расстояния, в соответствии с гипотезой Косслина (Amorim & Stucchi, 1997).
Пилишин (Pylyshyn, 1981, 1984) выступил с критикой данной теории умственных образов, развивая ранее высказанные им критические замечания. Он утверждал, что образы, функционирующие в особой среде, должны являться частью структуры организма, и следовательно, не могут изменяться в зависимости от таких пропозициональных условий, как представления и цели. Если же образы изменяются, они также должны быть пропозициональными. Пилишин (Pylyshyn, 1984) подтвердил результаты исследований Косслина, Болла и Рейсера (Kosslyn, Ball and Reiser, 1978), согласно которым в процессе просматривания испытуемыми воображаемых ими карт время, требующееся для перемещения в воображении из одного пункта в другой, прямо пропорционально расстоянию между ними. Однако если испытуемым предложить быстро переключить внимание с одного пункта на другой, зависимость не сохраняется. Если их попросить в своем воображении пробежать из одного пункта в другой, они пересекают расстояние между ними быстрее, чем в случае воображаемой ходьбы. Поскольку характер воображения меняется в зависимости от инструкций, умственные образы не могут являться частью структуры организма. Они должны носить пропозициональный характер, а не являться независимой сущностью или процессом. Пилишин приходит к заключению, что умственные образы являются репрезентациями, отражающими реальность, однако без посредства специальных репрезентационных систем. Используя данные, полученные в ходе исследований мозга методами позитронной эмиссионной томографии, Косслин (Kosslyn, 1994) утверждает, что (а) механизмы распознавания объектов в значительной степени составляют механизм формирования умственных образов, а эти образы помогают распознавать объекты, и что (б) умственные образы являются изобразительными (картинными) и в то же время пропозициональными.
Гарфилд (Garfield, 1988) утверждает, что представления и цели, о которых говорит Пилишин, действительно имеют большое значение, однако они, как и другие аттитюды, не являются локализованными в голове сущностями, которые должны порождать теории когнитивных событий. Скорее, такие когни-
90
тивные теории должны объяснять, каким образом в процессе взаимодействия человека со средой формируются представления и желания. Также подвергая сомнению вычислительные и/или репрезентацио-нальные теории (computational/representational theories), Патнэм (Putnam, 1975, 1988) продемонстрировал, что значения представляют собой не плоды воображения (mental creations) в голове индивида, а отчасти являются продуктом физического и культурного окружения. Поскольку вычислительные теории предполагают наличие последовательностей символов в разуме индивидуума, они должны объяснить, как эти символы связаны с миром; однако им это не удается, считает Лоорен де Йонг (Looren de Jong, 1995). «Компьютер не имеет доступа к вещам реального мира, обозначаемым посредством компьютерных репрезентаций» (р. 240). Основываясь на работах Патнэма и перенося анализ в область сравнения вычислительных и коннекционистских теорий (см. далее), Лоорен де Йонг встает на сторону коннекци-онистов. Он также приводит аргументы в пользу реляционного концепта разума (relational concept of mind), аналогичного предлагаемому экологической психологией Гибсона (Gibson, глава 13, р. 374) и призванного заменить собой как внутреннюю, так и внешнюю причинность (Looren de Jong, 1997).
Коннекционистские сети. Коннекционизм отходит от основанной на правилах вычислительной системы, в которой внутренне репрезентируемый мир не имеет прочной связи с реальным миром. Коннекционизм остается верным понятию репрезентаций, но предполагает, что эти репрезентации являются реакциями на входные сигналы из реального мира, взвешиваемые с целью их категоризации (Bechtel, 1990), или что они представляют собой образы, возникающие в результате нейронной активации, распространяющейся из центральной сети смысловых структур (meaning structures) к периферийным структурам (Lundh, 1995).
Сторонники данной конструкции придают особую важность паттернам активации в сетях, аналогичных нейронным сетям, а не встроенным символам или правилам. Их теория предполагает, что комплексы узлов оказывают возбуждающее или тормозящее действие друг на друга и в результате их взаимосвязи образуют блок (unit). Узлы обладают иерархической структурой входов и выходов; одни из них принимают внешние входные сигналы, другие выполняют промежуточные (вспомогательные) функции, а третьи — посылают выходные сигналы другим узлам. Такие паттерны активации или сигналов, посылаемых одними узлами другим, подчиняются набору правил (алгоритмов, как в компьютерном программировании), определяющих мощность входных и выходных сигналов, передаваемых между узлами. В сетях хранятся репрезентации, такие как вид дерева или запах выпекаемого хлеба, в виде распределения активированных узлов. Поскольку количество возможных паттернов огромно, запах и вид дерева
или даже два различных запаха не вступают в противоречие друг с другом, за исключением случаев практически полного сходства.
Оказывать возбуждающее или тормозящее влияние друг на друга могут не только отдельные узлы, но и блоки (units) — группы узлов, каждая из которых производит собственный общий выходной сигнал, соответствующий результирующему весу всех входных сигналов, полученных от других узлов. Блоки организованы иерархическим образом,аналогичным иерархии узлов. Блоки обучаются алгоритму генерации выходного паттерна сигналов в ответ на входной паттерн сигналов из внешнего мира без необходимости следовать каким-либо встроенным правилам. Согласно данной теории, поскольку огромное количество узлов функционирует одновременно и на различных уровнях организации, обработка носит параллельный, а не последовательный характер, в противоположность большинству поточных схем обработки информации (Balard, 1986; Hinton & Anderson, 1981; Holy oak & Thagard, 1990; McClelland et al, 1986; Rumelhart & McClelland, 1986; Smolensky, 1988). Смоленский (Smolensky, 1995) полагает, что ментальные репрезентации представляют собой векторы, возникающие не в пределах узла, а в виде паттерна активности, чьи свойства объясняют состав репрезентации без необходимости прибегать к причинно-следственным отношениям. Фодор (Fodor, 1997) считает, что в теории Смоленского неявно используется структура «классической теории ментальных репрезентаций» без признания этого факта, а затем утверждается эффективность теории без классической структуры.
Одно возможное объяснение механизма обучения сетей предполагает, что когда первоначальный выходной паттерн ошибочен, происходит его сравнение с правильной реакцией. Благодаря цепи обратной связи узлы корректируются таким образом, чтобы в следующий раз паттерн сигналов был правильным. Например, если вы пытаетесь выучить немецкое слово Naturwissenschaft (естествознание), но при этом у вас в голове всплывает Natur-wunderkeit, или вам вообще не удается удержать в голове эту форму, вы должны проверить ее написание по словарю. Тогда в сети будет запущен процесс корректировки. После серии попыток и исправлений в сети будут сформированы все необходимые правильные алгоритмы. Следовательно, в сети, которая не была запрограммирована в соответствии с правилами немецкого словообразования, будет выработана собственная программа, содержащаяся в узлах и блоках узлов. Тиенсон (Tienson, 1990) отмечает, что нечто в процессе обратной связи должно изменять веса на адекватные, однако авторы данной гипотезы не предлагают описания такого механизма, и остается неясным, каким образом он может функционировать.
Другой подход к коннекционистским сетям представляет собой форму «конструктивизма». Он гласит,