Протоколы воспроизведения 5 страница

В самом деле, мифы и волшебные сказки удивительным образом от­ражают психологические особенности важнейших стадий отногенеза ребенка²⁶. Древнейшие космогенические мифы, адекватное представле­ние о которых дает первая страница Ветхого Завета, соответствуют, со­гласно этой точке зрения, развитию сознания в первые два года жизни. Мотивы инцеста и табу, первичного греха и изгнания из рая соответ­ствуют появлению примерно в возрасте 4 лет индивидуальной теории психики — знания о знаниях других как отличных от собственных (см. 5.4.3 и 8.1.1). Эта стадия развития сопровождается рефлексивным разде­лением себя и другого, которое ведет к сексуальной самоидентификации и прерывает постоянные и до тех пор в определенном смысле симмет­ричные связи с каждым из родителей. Описывая возникающие при этом проблемы как эдипов комплекс (или, соответственно, комплекс Электры у девочек), психоанализ, по мнению Бишофа, лишь регистрирует драма­тизм происходящих изменений, но полностью ошибается в их трактов­ке, так как для этого возраста в действительности характерен интерес к установлению более прочных отношений с родителем того же пола. На­конец, типичный пропповский материал, центрированный на герое вол-

²⁶ Проблеме мифологического сознания и его проявлению на разных этапах онтоге­
неза посвящена необъятная литература, которая по понятным причинам лишь в редких
случаях подкреплена эмпирическими исследованиями (см. 6.4.3). 67

шебной сказки, объясняется как отражение подросткового возраста, связанного с попыткой или попытками взять на себя груз взрослой от­ветственности. С этой точки зрения, описанная в Новом Завете история Иисуса из Назарета представляет собой разновидность волшебной сказ­ки, маркирующей окончание подросткового возраста человечества.

Как сценарии, так и схемы историй имеют иерархическую струк­туру, что напоминает организацию внутри родо-видовых категорий, но для сценариев характерна ограниченность числа единиц, представлен­ных на каждом уровне описания. Развертка событий в схематических структурах детерминирована относительно жестко. Причинно-след­ственные связи соседствуют здесь с переходами, обусловленными соци­альными и просто ситуативными факторами. При этом связи внутри эпизодов определеннее и прочнее связей между эпизодами. Кроме того, схематическая организация обычно более эксплицитна и скорее дос­тупна сознательному контролю, чем рассмотренная в предыдущем раз­деле внутрипонятийная организация знания (последняя часто может быть выявлена лишь в результате математической обработки данных). Семантика обыденного сознания {поэтического сознания, по Тулвингу — см. 4.4.3 и 5.3.2) связана, таким образом, преимущественно со схемати­ческими, межкатегориальными формами организации знания.

Это обстоятельство позволяет использовать данную форму знания как эффективное средство поддержки восприятия, понимания, а также последующего воспроизведения. Относительно правдоподобное вос­произведение оказывается возможным даже в том случае, если сама ин­формация в значительной степени забыта или вообще отсутствовала. Иногда схематическая организация описывается как главное средство структурирования лингвистической и невербальной информации: вся­кое понимание, с этой точки зрения, предполагает выбор схем (преди­катов) и связывание их переменных (аргументов) с актуальными значе­ниями компонентов предложений письменной или устной речи, а также параметров наблюдаемых сцен и событий.

Схематическая организация в этих описаниях очень похожа на ап­перцептивную организацию мышления в понимании Вундта (см. 1.2.2). Фундаментальное значение имеет то обстоятельство, что примерно оди­наковые структуры описывают организацию индивидуальной семанти­ческой памяти взрослого, схематическое строение типичных рассказов и таких универсальных «продуктов человеческого духа», как сказка. Не­сомненно, одна из функций сказки состоит в передаче средств запоми­нания, интерпретации и моральной оценки объединенных единым сю­жетом событий — средств, без которых невозможно ни планирование действий, ни подлинное понимание сколько-нибудь сложных социаль­ной ситуаций. В этом состоит значение работы таких исследователей, как В.Я. Пропп и Н. Бишоф, для самых разных разделов когнитивных исследований, выходящих за рамки антропологии и психологии. Инте-

ресно, что к историческому и литературоведческому анализу обычаев, мифов, особенностей естественного языка призывал уже Вильгельм Вундт, считавший их главным объектом изучения своей десятитомной «Психологии народов».

6.4 От представления знаний к мышлению

6.4.1 Глобальные когнитивные модели

Представления о процессах преобразования символьной информации, как основе наших познавательных достижений (см. 2.2.3), были ис­пользованы в второй половине 1970-х годов авторами, поставившими своей целью разработать общие модели организации познания. По своему объему глобальные когнитивные модели напоминают сверхтео­рии таких необихевиористов, как Кларк Халл (см. 1.3.3). Влияние формальной логики, математики и исследований в области искусст­венного интеллекта видно в том, что большинство глобальных когни­тивных моделей, например вопросно-ответная система Т. Винограда или теория решения задач человеком А. Ньюэлла и Г. Саймона, заду­маны и построены как машинные программы. Как правило, речь идет при этом о моделях представления знаний и понимания, хотя намере­ния авторов заключаются в моделировании возможно более широкого круга задач, начиная с поиска в памяти (см. 5.1.1) и кончая дедуктив­ными умозаключениями (см. ниже 8.2.2).

Теоретически каждая такая модель должна включать четыре компо­нента. Первый — это так называемый парсер, функция которого состо­ит в расчленении лингвистической (и в ограниченном объеме невер­бальной) информации на отдельные порции и их преобразовании к виду, соответствующему внутренней репрезентации знания. Второй компонент — фиксированная в семантической памяти база знаний. Тре­тий компонент — экзекутивные процессы, или процессы управления (см. 5.2.3). Они определяют алгоритмы распознавания, поиска, логического вывода, принятия решений и т.д. Четвертый компонент полностью сим­метричен первому и обеспечивает переход от внутренней репрезентации знания к моторному программированию и выполнению целесообраз­ных ответов. Фактически до сих пор лишь самая первая программа Тер­ри Винограда (1976) содержала все четыре компонента²⁷. Центр тяжести обычно ложится на описание системы представления знания.

²⁷ Модель Винограда представляла собой формальную систему, отвечающую на про­
стые вопросы по поводу «мира» нескольких расположенных в ее «поле зрения» цветных
стереометрических фигур. 69

Одной из первых и наиболее влиятельных глобальных моделей ста­ла предложенная в 1976 году Дж.Р. Андерсоном модель под названием ACT (Adaptive Control of Thought — адаптивный контроль мышления). Эта модель продолжает разрабатываться по настоящее время (см. ниже). Архитектура модели отличается от структуры формальных моделей се­мантической памяти наличием широкого списка операций, которые могут выполняться над репрезентированным в форме логических про­позиций знанием (см. рис. 6.12А). Сами эти операции репрезентирова­ны с помощью систем продукции (см. 2.2.3 и 9.2.1). Система продукций специфицирует условия выполнения и характер исполняемых опера­ций, или «действий». Условиями продукций являются значения линг­вистических переменных и их комбинаций. Так как «действия» могут вести к модификации критических условий, это создает условия для

(ДАВАТЬ, АКТОР, РЕЦИПИЕНТ, ОБЪЕКТ)=

(БЫТЬ ПРИЧИНОЙ (ДЕЙСТВОВАТЬ, АКТОР), (ПОЛУЧАТЬ,

РЕЦИПИЕНТ, ОБЪЕКТ)=

(БЫТЬ ПРИЧИНОЙ (ДЕЙСТВОВАТЬ, МАША), (ИЗМЕНЯТЬ, (ИМЕТЬ

МАША, КНИГА), (ИМЕТЬ, ПЕТЯ, КНИГА)))

Рис. 6.12. Пропозициональная репрезентация предложения «Маша дает Пете книгу»: А. ЖТ Дж.Р. Андерсона; Б. LNR Д. Нормана и Д. Румелхарта (простейший вариант пред­ставления); В. Постулат значения в теории У. Кинча.

новых «действий». Всякий когнитивный акт, таким образом, способен привести к изменению хранящегося в памяти знания, причем полнос­тью такие изменения нельзя предсказать даже с позиций создателя мо­дели. В отличие от моделей семантической памяти, ACT не только от­вечает на вопросы о заученных ранее предложениях, но и способна на простые умозаключения.

Андерсон показал, что возможности формального аппарата его те­ории эквивалентны вычислительному потенциалу машины Тьюринга — все, что может быть смоделировано в виде комбинации дискретных символов, описывается также и моделью ACT. Поскольку данная мо­дель фактически является обрамлением формального языка большой мощности, с ее помощью удается описать любой массив данных. В ре­зультате оказывается трудно найти подтверждающие или опровергаю­щие ее данные. Например, поиск в памяти осуществляется в ACT парал­лельно (см. 5.1.1), а линейные зависимости времени реакции моделируются благодаря допущению об ограниченности ресурсов вни­мания и об активации с их помощью фрагментов семантических сетей, как в модели семантической памяти Коллинса и Лофтус (см. 6.2.1).

В течение нескольких лет усилия Андерсона и его коллег были скон­центрированы на изучении феномена, получившего название эффект веера: чем больше фактов узнает испытуемый по поводу определенного понятия или лица (например, утверждений о личностных качествах не­которого индивида), тем медленней он верифицирует соответствующие частные утверждения. Это можно было бы объяснить тем, что содержи­мое ограниченного резервуара ресурсов, определяющее скорость пере­работки информации, распределяется по большему числу ассоциатив­ных связей, ведущих к данному узлу памяти. Позднее Андерсон нашел, однако, что если речь идет об относительно хорошо известных лицах (например братьях Кеннеди), то эффект веера меняет свой знак — про­верка новых фактов осуществляется здесь намного быстрее. По-видимо­му, этот феномен проявляется только при нагрузке на рабочую, но не на семантическую память. Кстати, эффект веера оказывается особен­но сильным у пожилых людей, которые испытывают трудности с отбо­ром релевантной порции сведений (метапроцедура КОНТРОЛЬ — см. 5.4.3 и 8.1.3).

Точно так же как в лингвистике, теориям, ориентированным на субъект (подлежащее), противопоставляются концепции, центрирован­ные на предикате (то есть прежде всего на глаголе), в ряде глобальных моделей главным элементом репрезентации оказывается глагол, кото­рый задает схему или список возможных семантических ролей для других единиц описания (см. 7.3.2). Пример этого — модель LNR (названная так по первым буквам фамилий авторов Линдсея, Нормана и Румелхар-та). Как видно из рис. 6.12Б, в центре репрезентации оказывается гла­гольный элемент (в данном случае глагол ДАТЬ). Дальнейшая специфи­кация значения предложения идет в направлении декомпозиции глагола на примитивные семантические компоненты. В результате получается довольно сложная семантическая сеть. Авторы называют ее активной,

так как в ней нет разделения статичного знания и операций над ним, ха­рактерного, например, для ACT Андерсона. Одна и та же структура со­держит значения отдельных слов, факты, информацию о задачах, целях и алгоритмах их достижения. Часть сети используется для управления процессами разворачивающейся в ней активации. Реализация LNR со­стоит из анализирующего предложения естественного языка парсера, се­мантической сети только что описанного типа и интерпретатора, кото­рый состоит из элементов этой сети и управляет преобразованиями информации.

Целью этих авторов было создание вопросно-ответной системы для работы с большими массивами семантической информации. Собствен­но психологических исследований, связанных с этой теорией, оказалось не много, хотя, как справедливо считает Норман, оценка идеи зависит не от количества экспериментов, а от прояснения фундаментальных проблем. Одно из конкретных предсказаний модели состояло в том, что в онтогенезе более простые глаголы (в смысле набора элементарных се­мантических компонентов) усваиваются раньше, чем более сложные. Это предположение очевидно подтверждается для таких пар глаголов, как «брать» — «покупать» и «давать» — «продавать».

Модель Уолтера Кинча (Kintsch, 1974) отличается от только что из­ложенной отсутствием семантических сетей, так как он считает их ис­пользование нарушением принципа целостности. Ограничения на зна­чения аргументов ментальных предикатов задаются с помощью правил, построенных по типу постулатов значений Карнапа (см. 6.1.1). Пример соответствующего правила показан на рис. 6.12В. Данная модель приме­няется для описания запоминания, узнавания и воспроизведения отрыв­ков прозы (обычно итальянские новеллы эпохи Возрождения), а также для осуществления простых индуктивных умозаключений на основе про­позициональной репрезентации знания. Кинчем и голландским линг­вистом Ван Дейком были проведены обширные исследования, в ходе ко­торых анализировалось запоминание явно сформулированной и неяв­ной, но выводимой информации. Авторам удалось показать связь запо­минания со сложностью пропозициональной репрезентации. В современных вариантах своей модели Кинч проводит разграничение между базой знаний, которая строится эмпирически — с помощью ла­тентного семантического анализа, и процессами управления, опосредо­ванными «долговременной рабочей памятью» (см. 5.2.3 и 6.1.1). В ходе дальнейшего развития (см. 7.4.2) областью применения модели стали также феномены метафорического использования речи (Kintsch, 2000). Эта модель, содержащая минимальное число формальных допущений, оказывается более успешной, чем другие глобальные модели, хотя и ее применение ограничено в основном лингвистическим материалом.

Складывается впечатление, что сегодня эти формальные модели пе­рестали играть ведущую роль в когнитивных исследованиях, уступив пер­венство содержательному анализу неиропсихологических механизмов познания (см. 8.1.1 и 9.1.1). В настоящее время продолжают разрабаты­ваться главным образом две глобальные когнитивные модели. Одна из них 72 является современной модификацией модели Андерсона ACT, известная

под названием ACT-R. Другая модель была предложена в начале 1990-х годов Аланом Ньюэллом и продолжает развиваться его последователями и учениками. Эта модель (вернее, группа моделей и своего рода фило­софская концепция) называется Soar {англ. взлетать, парить).

Буква «Ä» в названии модели ACT-R Дж.Р. Андерсона подчеркива­ет, что речь идет о модели адаптивного контроля рационального мышле­ния²⁸. По мнению Андерсона, базовым механизмом мышления служат умозаключения по аналогии. Когда мы сталкиваемся с новой проблемной ситуацией, мы часто пытаемся найти какой-нибудь пример аналогич­ной задачи с известным решением. Этот процесс представляет собой нахождение сходства между элементами и их отношениями в разных областях знаний. Такое решение будет не всегда идеальным, однако оно может быть полезным первым приближением. Иначе говоря, умозаклю­чение по аналогии является разновидностью эвристических способов решения задач. Модель Андерсона успешно справляется с нахождением аналогий между простыми примерами из арифметики, алгебры и язы­ков программирования. Она, например, позволяет найти форму записи сложения двух чисел в языке LISP (язык программирования, используе­мый в работах по искусственному интеллекту) по известной форме за­писи умножения.

Архитектура модели (в одной из последних версий — ACT-R5) пока­зана на рис. 6.13. Она состоит из трех основных видов памяти: деклара­тивной, процедурной и рабочей. Рабочая память содержит репрезента­цию актуальной цели и понимается как активированное подмножество структур декларативной памяти. Процедурная память хранит системы продукций, имеющих вид правил «условие —» действие». Когда в рабочую память из внешнего мира или из декларативной памяти попадает инфор­мация, репрезентация которой совпадает с левой частью одной из храня­щейся в процедурной памяти продукций, то это автоматически ведет к выполнению «действия», записанного в правой части продукции. Декла­ративная память содержит знание о фактах, причем в данной модели всякое знание первоначально имеет декларативную форму. Организация знания в декларативной памяти связана с его расчленением на «куски» (chunks) размером примерно три элемента, типа IBM. В процессе функ­ционирования модели происходит компиляция знания — подобно тому как в информатике программа, написанная на одном из языков «высоко­го уровня», переводится в машинный код («компилируется»), чтобы компьютер мог выполнить эту программу. В результате декларативное

²⁸ В своих работах Андерсон исходит из логико-нормативного («экономического»)
представления о рациональности. Мышление человека рационально, поскольку главной
решаемой когнитивными механизмами задачей является обеспечение максимального
выигрыша при минимальных затратах. В этом отношении он даже более радикален, чем
создатели первых компьютерных моделей мышления, Г. Саймон и А. Ньюэлл, которые
ввели представление об ограниченной (bounded) рациональности человека (см. 8.4.2). 73

Действие N. / Восприятие

ВНЕШНИЙ МИР Рис. 6.13. Архитектура модели ACT-R5 Дж.Р. Андерсона (2005).

знание начинает вызывать процедурный ответ. С течением времени этот ответ становится все более специфичным и может возникать без сколь-нибудь широкой активации структур декларативной памяти. Таким пу­тем формируются разнообразные навыки (см. 5.4.2).

Для оптимизации работы модели прочность продукций и связи декларативной и процедурной памяти подвержены влиянию так назы­ваемого байесовского механизма, позволяющего определять вероятность будущего возникновения некоторых событий (то есть в данном случае появления определенной комбинации символов на входе модели) на основании вероятности их возникновения в прошлом. Эксперимен­тальный материал, который будет рассмотрен в одной из следующих глав, свидетельствует, однако, что большинство людей испытывают значительные трудности с пониманием и использованием именно этой формулы расчета вероятностей (см. 8.2.1). Модель Андерсона с ее зави­симостью от поиска готовых решений в памяти системы, конечно, трудно считать полноценной моделью мышления. Полностью «декла­ративными остаются пока представления о целенаправленности рабо­ты системы.

Основная альтернатива этой модели — модель Soar, разработанная Аланом Ньюэллом и его коллегами Дж. Лэйрдом и П. Розенблумом (на­пример, Newell, 1990; Laird & Rosenbloom, 1996). Прежде всего она име­ет совершенно другую архитектуру. В ней, в частности, отсутствует

разделение декларативной и процедурной памяти. Причиной является использованная авторами возможность записи декларативного знания (пропозиций) в форме систем продукции. К числу достоинств этой модели относятся выделение целой иерархии подцелей по мере возник­новения затруднений, а также работа с более или менее полным «дере­вом», или пространством, потенциальных подзадач в рамках проблемной ситуации. Кроме того, модель допускает возможность использования эвристик — неформальных процедур, сокращающих число шагов при поиске решения.

Основной эвристикой, выделенной еще в совместных исследовани­ях Ньюэлла и Герберта Саймона, стал «анализ средств и целей» (means-ends analysis). Он включает следующие этапы: 1) регистрация рассогласо­вания между актуальным состоянием решения задачи и требуемым состоянием; 2) формирование подцели, достижение которой может уменьшить отмеченное рассогласование; 3) выбор средств, применение которых позволит достичь эту подцель. Очевидно, что на последнем эта­пе может возникнуть необходимость выделения еще более частных под­целей. Репрезентация задачи, таким образом, разворачивается в целое проблемное пространство разноуровневых целей и средств (см. 8.3.2). Эти особенности делают Soar в большей степени похожей на описание соб­ственно процесса мышления. Она особенно полезна в таких областях, как когнитивная эргономика, где важно определять число «ходов» (на­жатий на клавиатуру и движений компьютерной мышкой), необходимых для достижения требуемой цели — при наличии альтернативных вариан­тов организации компьютерного интерфейса или программного обеспе­чения. Вместе с тем, в случае более сложных, недискретных задач Soar чрезвычайно сомнительна именно как формальная модель процессов решения. В этом общем случае она оставляет впечатление лишь псевдо­формального языка для описания того, что и так известно из более тра­диционных психологических исследований (см. 8.3.1).

В начале данного подраздела мы отмечали, что главным мотивом для введения пропозиционального описания знания было желание свес­ти множество поверхностно различных высказываний к более простому набору базовых семантических элементов. Однако приходится признать, что стремление к упрощению и гомогенизации обернулись в этой облас­ти усложнением терминологии и размножением формальных моделей, экспериментальная проверка которых оказалась практически невозмож­ной (см. 9.1.2). Хотя результаты эмпирических исследований и наклады­вают ограничения на глобальные модели, формальная подготовка и ин­туиция автора имеют несоизмеримо большее значение. В частности, критические замечания вызывает в последние годы использование для моделирования познавательных процессов систем продукций. Они кри­тикуются за отсутствие гибкости и сугубо описательный характер, позво­ляющий — post factum — аппроксимировать любые данные, но не пред­сказывать их.

6.4.2 Теория перцептивных символьных систем

В качестве альтернативы глобальным когнитивным моделям Лоуренс Барсалу предложил новую концепцию представления и функциониро­вания знания, названную им теорией перцептивных символьных систем (Barsalou, 1999). Как отмечает этот автор, в течение нескольких столе­тий познание трактовалось, главным образом, в качестве продолжения чувственного восприятия (см. 1.1.2). Только 20-й век принес с собой идею жесткого отделения познания от восприятия и, как следствие этой идеи, символьный подход, который в различных своих вариантах под­черкивает роль амодальных абстрактных репрезентаций, построенных по образцу логического исчисления (см. 2.2.3). Такой традиционный символьный подход, возникший в контексте компьютерной метафоры, однако, с трудом, лишь при введении дополнительных допущений со­гласуется с многочисленными данными о роли образного, зрительно-пространственного кодирования информации в познавательных про­цессах. Далее, традиционному символьному подходу не удается найти какое-либо естественное обоснование в более нейрофизиологически ориентированных моделях последнего десятилетия (см. 9.1.1 и 9.1.3).

Барсалу считает поэтому необходимым вновь поставить вопрос о том, не способны ли репрезентации, возникающие на основе сенсорно-перцептивной информации, обеспечить функционирование всей сово­купности наших знаний, или концептуальной структуры. Конечно, если рассматривать перцептивное знание лишь в контексте сознательно дос­тупных феноменов — субъективных образов, то на поставленный Барса­лу вопрос следует сразу же дать отрицательный ответ. В самом деле, субъективные образы явно не подходят для столь общей роли, так как они, во-первых, очень индивидуальны (см. 9.1.2), во-вторых, не всегда успешно коррелируют с приписываемыми им эффектами памяти (см. 5.3.1) и, в-третьих, обычно более конкретны, чем это можно было бы ожидать от феноменов, лежащих в основе концептуального знания. Так, наше понятие ТРЕУГОЛЬНИК абстрактно, тогда как любой субъектив­ный образ треугольника, пусть даже самый смутный и неопределенный, обладает конкретными признаками, например некоторой ориентацией в пространстве.

По мнению Барсалу, существует несколько основных критериев полноценности функционирования концептуальной структуры:

1) возможность репрезентации абстрактной информации о классах
(типах — types) объектов различного рода, а не только об их конк­
ретных примерах {token);

2) способность к категоризации и выводу, выходящим за рамки дан­
ного в актуальном восприятии;

3) существование комбинаторных средств, позволяющих создавать
более сложные понятия на базе более простых;

4) возможность соотнесения классов и конкретных примеров в целях

построения логических суждений (пропозиций).

Идею перцептивной основы знания можно возродить, если отка­заться от опоры на интроспективные данные как начальный пункт ана­лиза и обратиться к бессознательным нейрофизиологическим процессам сенсомоторной и сенсорно-перцептивной обработки. Центральный факт здесь состоит в том, что при обработке в нейронных сетях происхо­дит расщепление информации об объекте на отдельные признаки. Эта особенность регистрации сенсорных воздействий уже содержит элемент абстракции. В частности, понятие ТИГР отличается от зрительного об­раза тигра (воспринимаемого или только воображаемого) тем, что при­знак ПОЛОСАТОСТЬ остается недоспецифицированным — конкретное число полос на шкуре не играет роли и остается абстрактной перемен­ной. Эти же особенности характеризуют и сенсорное кодирование при­знака пространственной частоты (см. 3.1.1). Соответствующие нейроны-детекторы кодируют лишь ориентацию и примерную плотность полос, оставляя вопрос об их точном количестве открытым. Точно так же мож­но подойти к рассмотрению свойств понятия ТРЕУГОЛЬНИК. Комби­нация информации от трех нейронов-детекторов, настроенных на выде­ление углов без учета их конкретных размеров и ориентации, могла бы в принципе иметь требуемый абстрактный характер.

Легко видеть, что требуемая в случае абстрактных понятий комби­нация признаков есть некоторое подмножество огромного числа состоя­ний процессов интермодальной обработки. Механизмом выбора требуе­мого подмножества состояний, согласно Барсалу, является внимание. Многочисленные данные, рассмотренные в одной из предыдущих глав, свидетельствуют о том, что эффекты избирательного внимания наблю­даются уже на самых ранних этапах кортикальной обработки, вплоть до первичной зрительной коры VI (см. 4.1.2). Как необходимое опосредую­щее звено формирования понятий внимание выделяет определенное со­четание интермодальных сенсорных состояний и способствует их фик­сации в долговременной памяти. Последнее доказывается тем обсто­ятельством, что при отвлечении внимания всякое эксплицитное запоми­нание практически исчезает, точно так же как нарушается или, по край­ней мере, значительно ослабевает и имплицитное научение (см. 6.1.2).

Выделенные вниманием и зафиксированные в памяти сочетания состояний сенсорных механизмов Барсалу называет перцептивными символами. Сами по себе, взятые в изоляции, перцептивные символы еще не достаточны для выполнения функций концептуальных струк­тур, так как понятийное знание связано не просто с регистрацией, а с интерпретацией сенсорных данных. Подобная интерпретация стано­вится возможной по мере накопления некоторого множества похожих перцептивных символов. Как происходит такое расширение удержива­емой в долговременной памяти базы знаний, пока не вполне понятно,

но можно представить существование чего-то вроде перцептивно-се­мантических фреймов, которые, с одной стороны, «фиксируют» все дан­ные на определенную тему, а с другой, позволяют воссоздавать интер­модальные состояния активации сенсорных и сенсомоторных механизмов в отсутствие реальных объектов. Эта активация в режиме «сверху вниз» {top down) ранее обсуждалась в работах Найссера как не­обходимое звено активного восприятия (см. теорию перцептивного цик­ла в 3.3.4) и основа процессов представливания (см. 6.3.1). Барсалу пы­тается пойти дальше, рассматривая в этом контексте любые когнитивные процессы, такие как категоризация, умозаключение, по­нимание и даже творческое воображение.

Фреймом в данной теории называется система перцептивных симво­лов, которая служит для накопления знаний и для моделирования — си­муляции — примеров соответствующей семантической категории и ее практического использования²⁹. Фреймы, по мнению Барсалу, характе­ризуются теми же основными свойствами, что и пропозиции. Они име­ют, во-первых, предикатно-аргументное строение. Так, фрейм автомо­биля может иметь ряд аргументов, соответствующих таким частям, как колеса или двери. Далее, на значения этих аргументов накладываются определенные ограничения: число колес обычно равно четырем, а коли­чество дверей варьирует от 2 до 5. Подобные ограничения выполняют роль, аналогичную роли постулатов значения Карнапа в логико-семан­тических теориях (см. 6.1.1). Наконец, фиксируемая в данном формате символьная информация может включаться в другие фреймы и рекур­сивно расширяться за счет построения вложенных фреймов, таких как фрейм автомобильных колес со своим набором аргументов. Отсюда вытекает продуктивность (генеративность) подобной формы репрезента­ции знания и возможность не только экстенсионального (через указание предметных и сенсомоторных референтов), но и интенсионального опре­деления понятий, а именно через порождение новых фреймов и включе­ние одних фреймов (как некоторых новых аргументов) в контекст других.