Когнитивная наука

Подобно концепции «ментального процесса», независимо сформулированной Грегори Бэйтсоном³, теория Сантьяго уходит корнями в кибернетику. Она была разработана в рамках интеллектуального движения, которое подходит к изучению разума и познания с системной, междисциплинарной точки зрения, лежащей за пределами традиционной сферы психологии и эпистемологии. Этот новый подход, который еще не выкристаллизовался в зрелую научную дисциплину, все чаще называют когнитивной наукой⁴.

Кибернетика дала когнитивной науке первую модель обучения. Она исходила из того, что человеческий интеллект подобен компьютерному до такой степени, что познание можно определить как обработку информации, т. е. манипуляцию символами, основанную на наборе правил⁵. Согласно этой модели, процесс познания включает в себя ментальное представление. Разум здесь осмысливается как компьютер, манипулирующий символами, которые представляют определенные черты мира⁶. Эта компьютерная модель ментальной деятельности была настолько убедительной и мощной, что господствовала во всех исследованиях когнитивной науки на протяжении более чем тридцати лет.

Начиная с 40-х годов вся нейробиология формировалась под воздействием идеи, представляющей мозг в виде устройства для обработки информации. Например, когда исследования зрительной области коры мозга показали, что определенные нейроны реагируют на определенные особенности воспринимаемых объектов — скорость, цвет, контраст и т. д., — сразу возникло представление о том, что эти специализированные нейроны считывают зрительную информацию с сетчатки и передают ее в другие области мозга для дальнейшей обработки. Однако последующие исследования на животных показали, что связывать нейроны с соответствующими характеристиками объектов можно только тогда, когда животное находится под глубоким наркозом и осуществляется строгий контроль над внутренней и внешней средой. Когда животное наблюдают в бодрствующем состоянии и в более привычных для него внешних условиях, его нейронные реакции оказываются более чувствительными ко всему контексту визуального возбудителя и уже не могут быть истолкованы в терминах последовательной обработки информации⁷.

В 70-е годы, когда появилась концепция самоорганизации, компьютерная модель обучения была наконец подвергнута серьезному сомнению. Необходимость свежего критического взгляда на эту доминирующую гипотезу была обусловлена двумя хорошо известными недостатками компьютерного «видения». Первый: обработка информации основана на ряде последовательных правил, применяемых по очереди; | второй: эта обработка локализована таким образом, что повреждение [любой части системы приводит к серьезным нарушениям ее работы в | целом. Обе эти особенности входят в поразительное противоречие с биологическими наблюдениями. Самые обычные визуальные задачи даже крохотными насекомыми решаются быстрее, чем это физически возможно при последовательной обработке; а способность поврежденного мозга к восстановлению и сохранению функционирования в целом хорошо известна всем.

Эти наблюдения побуждали к сдвигу фокуса — от символов к связности, от локальных правил к глобальной согласованности, от обычной обработки информации к неожиданным возможностям нейронных сетей. С учетом современного развития нелинейной математики и моделей самоорганизующихся систем, такое смещение внимания обещало новые и интеллектуально волнующие направления исследований. Действительно, в начале 80-х годов модели «связных» нейронных сетей приобрели большую популярность⁸. Эти модели тесно взаимосвязанных элементов предназначены для одновременного выполнения миллионов операций и проявляют интересные глобальные — внезапно возникающие — свойства. Как поясняет Франциско Варела, «Мозг — это... высоко согласованная система: плотные взаимодействия между его компонентами приводят к тому, что в конечном счете все, что происходит, оказывается функцией того, что делают все компоненты... В результате вся система приобретает внутреннюю согласованность в своих паттернах, хотя мы не можем точно сказать, как это происходит»⁹.