Распространенное, редкое или незаменимое
Прочное, хрупкое или восстановимое
В помещении или вне помещения
Общественное или частное
Резиденция, офис, театр или автомобиль
Городское, сельское, лесное или фермерское
Цвет, текстура, твердость, прочность
Нестандартное или симметричное
Совместное или конкурентное – и т. д.
У многих таких контекстуальных характеристик есть общепринятые названия, но многие другие (например, запахи) их не имеют, точно так же как у нас нет обозначений для большинства вкусов и ароматов, жестов и интонаций, отношений и настроений. В свое время я предложил использовать для множества безымянных подсказок, которые окрашивают и оттеняют то, как мы думаем о вещах, термин «микронемы» (micronemes), а на схеме ниже приведены возможные механизмы, благодаря которым такие контекстуальные признаки могли бы влиять на многие из наших психических процессов[129]. Представьте, что мозг содержит в себе переплетение тысяч проволочных волокон, которые проходят через множество других структур, содержащихся внутри него, – так что состояние каждой из этих «микронем» может влиять на множество процессов:
Со стороны ввода предположим, что многие из ментальных ресурсов, такие как K-линии, фреймы или правила «если – действуй – то», способны влиять на состояние некоторых микронем. В таком случае текущее состояние ваших микронем может быть репрезентацией значительной части вашего текущего ментального контекста, и, если состояния этих волокон поменяются, пучки микронем передадут информацию множеству других умственных ресурсов – что будет частично менять ваши настроения, взгляды и состояния разума.
8.8. Иерархия репрезентаций
В приведенных выше разделах кратко описано несколько видов структур, которые мы могли бы использовать для репрезентации различных типов знаний. Однако у каждого из них есть свои собственные достоинства и недостатки, поэтому каждому могут понадобиться дополнительные связи, через которые они могли бы активировать другие типы репрезентаций. Это говорит о том, что нашему мозгу для объединения многочисленных способов репрезентации знаний нужна какая-то более крупная организация. Возможно, самая простая подобная компоновка имела бы иерархическую структуру, например:
На этой схеме – пример возможной структуры репрезентации знаний в мозге. Однако не стоит ожидать, что настоящий мозг устроен столь упорядоченным образом. Наоборот, не удивляйтесь, если однажды ученые обнаружат, что разные области мозга выработали несколько разную организацию для поддержки ментальных функций в разных плоскостях – как, например, поддержание физических функций тела, управление физическими объектами, развитие социальных отношений, а также рефлексивные и языковые процессы. Таким образом, даже если данная схема окажется точным описанием того, как эти функции связаны друг с другом, некоторые структуры, казалось бы соседствующие на этом изображении, в реальности могут быть весьма отдалены друг от друга. В самом деле, ведь большая часть массы человеческого мозга состоит из пучков нервов, которые соединяют между собой удаленные области[130].
Также маловероятно, что наши репрезентации устроены столь иерархично. В биологии новые структуры обычно возникают как дубликаты старых, и это часто приводит к появлению упорядоченных слоев. Однако, поскольку клетки мозга имеют необычайную способность образовывать связи с самыми отдаленными участками, им проще развиваться вне рамок иерархии.
Как мы учимся новым репрезентациям?
Откуда в нас этот навык репрезентации знаний и почему нам так легко рассортировывать их по паналогиям? Является ли эта способность генетической установкой, хранящейся в памяти с самого рождения, или мы овладеваем ею самостоятельно, на основе собственного опыта? Эти вопросы приводят нас к более общему: как нам вообще удается чему-то учиться? Ведь, как уже давным-давно отметил Иммануил Кант, умение учиться – это одна из тех вещей, которым нельзя научиться на собственном опыте!
Иммануил Кант:Без сомнения, всякое наше познание начинается с опыта; в самом деле, чем же пробуждалась бы к деятельности познавательная способность, если не предметами, которые действуют на наши чувства и отчасти сами производят репрезентации, отчасти побуждают наш рассудок сравнивать их, связывать или разделять и таким образом перерабатывать грубый материал чувственных впечатлений в познание предметов?.. Но хотя всякое наше познание и начинается с опыта, отсюда вовсе не следует, что оно целиком происходит из опыта. Вполне возможно, что даже наше опытное знание складывается из того, что мы воспринимаем посредством впечатлений, и [дополнительного знания], совершенно независимого от опыта… которое наша собственная познавательная способность (только побуждаемая чувственными впечатлениями) дает от себя самой[131] [Кант, 1787].
Таким образом, хотя ощущения дают нам возможность учиться, не может быть, чтобы они же и оказались источником этого умения, ведь для этого прежде всего необходимы «дополнительные знания», которые, по словам Канта, требуются мозгу для того, чтобы «производить репрезентации», а затем «связывать» их[132]. Такие дополнительные знания должны также включать в себя врожденные навыки распознавания корреляций и других отношений между ощущениями. Я подозреваю, что в случае с физическими объектами наши мозги уже с рождения снабжены механизмами, которые помогают нам «сравнивать, связывать или разделять» объекты для того, чтобы мы могли репрезентировать их как существующие в пространстве.
Все это приводит к мысли, что мы, должно быть, рождаемся с уже заложенными в нас примитивными формами таких структур, как K-линии, фреймы и семантические сети, так что ни одному ребенку не приходится с нуля выдумывать изображенные выше типы репрезентаций. Однако едва ли мы с рождения наделены всем этим в полном объеме, поэтому для того, чтобы придать этим примитивным репрезентациям более зрелые формы, все-таки требуются время и некоторые усилия. Я надеюсь вскоре увидеть больше исследований на тему того, как работает этот процесс развития.
Способен ли человек изобрести совершенно новый вид репрезентации? Это, скорее всего, довольно редкое событие, ведь в репрезентации не будет никакой пользы, если у вас нет эффективных навыков работы с ней, – а новому набору навыков требуется время на формирование. Кроме того, ни один фрагмент знаний нельзя применить, если у него нет уже знакомой человеку репрезентации. Подобные аргументы позволяют предположить, что большинство наших взрослых репрезентаций мы накапливаем либо совершенствуя более примитивные, либо через посредничество культуры. Однако человеку, научившемуся использовать несколько разных репрезентаций, будет легче создать новую. Именно такие навыки отличают тех исключительных авторов, художников, изобретателей и ученых, которые снова и снова открывают новые и полезные способы репрезентации феноменов.
Как мозгу выбрать подходящую репрезентацию? Мы уже неоднократно подчеркивали, что у каждого конкретного типа описания есть свои достоинства и недостатки. Поэтому имеет смысл спросить: «Какие методы помогут решить проблему, с которой я столкнулся, – и какие репрезентации, скорее всего, подходят для этих методов?»
Большинство компьютерных программ по-прежнему могут выполнять только одну конкретную задачу, используя только один вид репрезентации, – тогда как человеческий мозг накапливает несколько способов описания каждой из проблем, с которыми мы сталкиваемся. Однако это означает, что нам также необходимо учиться решать, какой метод использовать в каждой ситуации и как переключаться на альтернативу, когда используемый метод нас подводит.
Какие репрезентации и для каких целей нужно использовать?
Для того чтобы разработать компьютерную программу, сначала обычно необходимо выбрать способ репрезентации знаний, которые этой программе понадобятся. Но любая конкретная репрезентация подходит только к определенным областям, и нет таких, которые бы функционировали в каждой. Тем не менее мы часто слышим подобные споры о наилучшем способе репрезентации знаний:
Математик:Самое лучшее средство выражения – это логика.
Коннективист:Нет, логике не хватит гибкости для репрезентации житейских знаний. Тут нужны коннективистские сети.
Лингвист:Нет, они еще менее гибки. Коннективистские сети состоят из численных репрезентаций, которые трудно преобразовать в полезные абстракции. Вместо этого почему бы просто не использовать повседневный язык с его уникальной выразительностью?
Концептуалист:Нет, язык слишком неоднозначен. Нужно использовать семантические сети, в которых идеи связаны между собой однозначными понятиями!
Статистик:Эти связи слишком четкие, они неспособны отразить те неопределенности, с которыми мы так часто сталкиваемся, поэтому нужно использовать вероятности.
Математик:Всем этим неформальным схемам не хватает ограничений, поэтому они могут противоречить сами себе. Одна только логика исключает возможность подобных циклических противоречий.
Как видите, нет смысла искать наилучший способ репрезентации знаний, потому что каждая конкретная форма выражения обладает своими особыми недостатками. Например, логические системы очень точны, но в них трудно работать с аналогиями. Точно так же статистические системы удобно использовать для составления прогнозов, но они неспособны репрезентировать причины того, почему эти предсказания иногда оказываются верными. Уже в древние времена было известно, что лучше всего использов