Органические системы знаний. “База знаний” – это любая совокупность сигналов, упорядоченных в соответствии с некой принятой схемой кодирования так, чтобы они передавали определенный объем информации. База знаний в сочетании с применяемой для ее использования (для накопления знаний, извлечения и стирания их из памяти, сравнения, поиска и так далее) системой обработки информации – это “система знаний”. Очевидно, что база знаний имеет смысл только как часть системы знаний, которая, в отличие от библиотек и компьютеров, управляется биологическими и психологическими законами, то есть как часть живой, одушевленной, способной к действиям системы знаний.
Определение когнитивной нейронауки. Нейробиологи-когнитивисты хотят понять молекулярные основы органических систем знаний, то есть законы, которые в сочетании с законами физики, химии, биологии и психологии управляют поведением неодушевленной материи в живых системах, обладающих знанием.
Когнитивный критерий. Вытекает из тезиса о том, что поведение системы, не зависящее от ее состояния знания, не представляет интереса для когнитивной нейронауки.
Применимость определения. Такое определение совместимо с различными направлениями когнитивной нейронауки. (1) Эволюция систем знаний. Например, эволюционный переход от генетически накопленного знания к полученному из опыта. (2) Онтогенез систем знаний. Например, нейронная основа персональной памяти. (3) Психология систем знаний. Например, влияние внимания (определенного по вызванным потенциалам), скажем, на поведение, управляемое знанием. (4) Неврология систем знаний. Например, корреляция разных типов патологий мозга. И так далее. Ни одно из перечисленных направлений не ново, а значит, мы могли бы что-то сказать о каждом.
С точки зрения философии такой подход плох тем, что, вводя по очереди, как мы это делаем, определения биологии, психологии и когнитивной нейронауки, мы впадаем в редукционизм. Иначе говоря, нейробиологов-когнитивистов интересуют законы, действующие также и в психологии, а психологов – те, что действуют и в биологии. Поскольку я всегда рассматривал научную психологию как раздел биологии, мне это возражение не кажется веским. Однако оно показалось бы более серьезным таким выдающимся ученым, как Б. Ф. Скиннер и Г. А. Саймон.
Применимость критерия. Я бы перефразировал главный вопрос вашего июньского письма так: каков практический смысл утверждения, что “поведение системы, не зависящее от ее состояния знания, не представляет интереса для когнитивной нейронауки”?
Когда вы затрагиваете эту тему, у меня появляется сразу несколько идей. Во-первых, нельзя возлагать ответственность за эту формулировку критерия на Зенона Пилишина. Насколько я понимаю, его трактовка “когнитивной проницаемости” нацелена на то, чтобы провести различие между постоянной “архитектурой” и поддающимися изменениям программами для мозгового компьютера. Мы же хотим понять, чем отличаются задачи нейробиологов-когнитивистов от тех, которые они оставляют всем прочим. Плохо зная идеи Пилишина, я не могу сказать, одни и те же это различия или нет, поэтому могу лишь провести свои рассуждения.
Во-вторых, я вижу два очевидных способа применения этого критерия: (1) изменить состояние знания некоего организма и попытаться показать, как в результате меняется его мышление и поведение, или (2) оставить состояние знания как есть, но поменять материалы, используемые в задании, чтобы посмотреть, меняется ли в зависимости от того, насколько они знакомы испытуемому, его мышление и поведение.
Если я правильно понял ваш пример, случай диффузного поражения мозга иллюстрирует одну из проблем с применением критерия по схеме (1): поскольку изменить состояние знания такого пациента явно невозможно, его поведение, управляемое памятью, не является предметом изучения когнитивной нейронауки. Следовательно, в таких случаях критерий надо применять по схеме (2) – по сути, изменять содержание задаваемых пациенту вопросов, пока не обнаружится, что он что-то вспомнил. Возможно, это ответ на трудный вопрос, поставленный в конце вашего письма?
В-третьих, я рассматривал бы этот критерий как некую рекомендацию нам, авторам, по выбору тем для научных статей и по организации исследований. Не вижу ничего дурного в признании, что мы воспользовались этим критерием (если так и было), однако не думаю, что стоит постоянно напоминать об этом читателям.
Уровни описания. Когда я размышляю о когнитивной нейронауке, больше всего мне мешает то, что разные ученые работают на разных уровнях описания, причем никого не волнует, как соотносится его уровень с другими. Полагаю, подобная степень расхождений возможна, ибо разные уровни соотносятся друг с другом очень слабо, что, если это так и есть, уже само по себе интересно.
Самый ожесточенный спор об уровнях происходил в лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте, где, как я полагаю, тон задают Минский и Марр. Наверное, все, кто работает с компьютерами, попадают под их влияние. К примеру, Патрик Уинстон в “Искусственном интеллекте”
[244] (Addison-Wesley, 1977) выделяет восемь уровней описания работы компьютера: (1) транзисторы, (2) триггеры и логические схемы, (3) регистры и каналы передачи данных, (4) машинные команды, (5) компилятор или интерпретатор, (6) язык программирования Лисп, (7) встроенное сопоставление с образцом и (8) разумные программы. Д. Марр и Т. Поджо (Marr D., Poggio T. A theory of human stereo vision. Proc. Royal Soc. London. 1977) переводят это в неврологию и называют четыре уровня описания, применимые как к компьютеру, так и к мозгу: (1) транзисторы и диоды, или нейроны и синапсы, (2) блоки, собранные из элементов уровня (1), например запоминающие устройства, сумматоры, умножители, (3) алгоритм, или схема вычислений, и (4) теория вычислений.
Очевидно, большинство нынешних нейробиологов с энтузиазмом принимают уровень (1), нейромедиаторы сейчас в большом почете. Мне попадались работы и на уровне (2) – например, описанные Маунткаслом столбчатые комплексы, – так что, по-видимому, есть и другие, мне неизвестные. Степень абстракции на уровне (3) такая, о какой нейробиологи могли только мечтать, – возможно, Винс Детье в изучении мух достиг этого уровня. Уровень (4) не пользуется популярностью, а Марр и Поджо полагают, что создание общей теории для определения необходимой структуры вычислений – это сфера ответственности искусственного интеллекта.
Я не сторонник ни одного из этих методов анализа, но согласен, что такую сложную структуру, как нервная система, нужно изучать на нескольких уровнях. И логика этих уровней требует, чтобы они были связаны между собой не слишком тесно, иначе они не будут независимыми. Более того, процессы, описанные на уровне N, вероятно, могут быть осуществлены в процессах на уровне N+1, поэтому на самом деле описание на уровне N не объясняет происходящих на этом уровне событий.
Проблема. Какое отношение имеют уровни к нашему определению когнитивной нейронауки? Это не риторический вопрос – мне очень хотелось бы получить на него ответ.
