Array Коллектив авторов - Многомерный образ человека: на пути к созданию единой науки о человеке

2) Переход от первобытного мышления к критическому. Критическое мышление отличается от первобытного тем, что возникает оценка мыслительного процесса самим мыслящим субъектом. «Критическое мышление рассматривает каждое объяснение (языковую модель действительности) наряду с другими, конкурирующими объяснениями (моделями), и оно не удовлетворится, пока не будет показано, чем данное объяснение лучше, чем конкурирующее» [9, гл. 8]. Здесь уместно упомянуть «Феномен человека» П. Тейяра де Шардена [46], где этот переход называется возникновением рефлексии. Концептуально этот процесс хорошо представлен в книге [8].

По-видимому, первый переход можно рассматривать как возникновение простейших когнитивных способностей, а второй – как возникновение высших форм когнитивной деятельности.

Внутренняя модель, предсказание.Подчеркнем важность двух понятий, которые можно использовать при анализе когнитивной эволюции: модель и предсказание [9]. Здесь под моделями мы будем понимать внутренние модели в «сознании» животных, те модели, которые формируются в «базе знаний» животных и на основе которых делается предсказание, позволяющее животным предвидеть будущие ситуации и адекватно использовать прогноз для принятия решений в постоянно меняющемся внешнем мире. Смысловое содержание моделей может быть охарактеризовано уже отмеченным термином «семантическая сеть», которую определяют как сеть внутренних понятий, сформированных в «базе знаний» животного, объединенных в структуры посредством смысловых связей между этими понятиями. Семантические сети и модели внешнего мира постоянно совершенствуются в результате обучения.

Здесь обратим внимание на аналогию выработки условного рефлекса с процессом формирования связи между причиной и следствием, обсуждавшимся Д. Юмом [3]. Как отмечал Юм, у нас есть некоторое внутреннее чувство, заставляющее нас после множества наблюдений последовательной пары событий А и В делать вывод о том, что первое событие А есть причина второго В. Можно полагать, что и при выработке условного рефлекса у животного есть внутреннее чувство, которое заставляет его формировать в его семантической сети долговременную связь между узлами «условный стимул» (событие А ) и «безусловный стимул» (событие В ). Можно даже попытаться выявить материальный субстрат этого внутреннего чувства – «чувства причинности» – в нервной системе животных. Интуитивно чувствуется, что формирование таких связей между причиной и следствием должно обеспечить способность делать предсказания и строить модели внешнего мира.

Итак, мы можем использовать понятие «модель» для характеристики моделей ситуаций и общей модели внешнего мира, которые существуют в «базе знаний» животного. Эти модели используются животными для прогнозирования ситуаций, результатов действий, для адекватного управления своим поведением.

Человек, естественно, тоже имеет свои модели ситуаций и модели, характеризующие его общие представления о внешнем мире. Более того, общая научная картина мира – создаваемая всем международным научным сообществом – также может рассматриваться как совокупность моделей. Наиболее четкие и общие из этих моделей мы называем законами природы – например, закон всемирного тяготения или законы электродинамики, описываемые уравнениями Максвелла. Используя научные модели, мы можем делать предсказания будущих событий во внешнем мире. Часто эти модели настолько абстрактны, что они трудно воспринимаются нашей интуицией – например, модели квантовой механики.

Таким образом, используя понятие «модель» и анализируя способы формирования моделей и методы использования моделей, мы можем попытаться проследить эволюцию познавательных способностей на разных ступенях эволюции: от условного рефлекса до процессов научного познания.

Итак, в настоящей работе очерчены подходы к моделированию когнитивной эволюции. Аргументируется, что такие исследования, в конечном итоге направленные на осмысление проблемы происхождения мышления, логики, интеллекта человека, очень интересны и важны с точки зрения развития научного миропонимания.

И в конце концов, есть ли в современной науке более глубокая и более серьезная проблема, чем проблема эволюционного происхождения мышления человека?

1. Искусственный интеллект. – В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы. Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. С. 304.

2. Воронин Л.Г. Эволюция высшей нервной деятельности. М.: Наука, 1977. С. 128.

3. Юм Д. Исследование о человеческом познании. Соч. в 2-х томах. Т. 2. М.: Мысль, 1966. С. 5—169.

4. Кант И. Критика чистого разума. Соч. в 6-ти томах. Т. 3. М.: Мысль, 1964. С. 69–695.

5. Кант И. Пролегомены ко всякой будущей метафизике, могущей появиться как наука. Соч. в 6-ти томах. Т. 4, часть 1. М.: Мысль, 1965. С. 67–210.

6. Lorenz K. Kant’s doctrine of the a priori in the light of contemporary biology (1941) // Plotkin H. (Ed.) Learning, Development and Culture. N.Y., 1982.

7. Карл Поппер. «Эволюционная эпистемология» // Сб. «Эволюционная эпистемология и логика социальных наук: Карл Поппер и его критики.» Составление Д.Г. Лахути, В.Н. Садовского, B. К. Финна. М.: Эдиториал УРСС, 2000.

8. Меркулов И.П. Когнитивная эволюция. М.: Наука, 1999.

9. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. М.: Наука, 1993. С. 295 (1-е изд). М.: ЭТС, 2000. С. 368 (2-е изд). См. также: http://www.refal.ru/turchin/phenomenon/

10. Red’ko V.G. Evolution of cognition: Towards the theory of origin of human logic // Foundations of Science, 2000. V 5. № 3. P. 323–338.

11. Редько В.Г. Эволюционная кибернетика. М.: Наука, 2001. C. 156. См. также: http://www.keldysh.ru/pages/BioCyber/Lectures.html

12. Meyer J.-A., Wilson S. W (Eds) From animals to animats. Proceedings of the First International Conference on Simulation of Adaptive Behavior. The MIT Press: Cambridge, Massachusetts, London, England, 1990.

13. Meyer J.-A., Guillot, A. From SAB90 to SAB94: Four years of Animat research. // In: Proceedings of the Third International Conference on Simulation of Adaptive Behavior. The MIT Press: Cambridge, Cliff, Husbands, Meyer J.-A., Wilson S. W. (Eds) 1994.

14. Donnart J.Y, Meyer J.A. Learning Reactive and Planning Rules in a Motivationally Autonomous Animat // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part B: Cybernetics, 1996. V 26, № 3. P. 381–395.

15. Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделирование биологических систем. М.: Наука, 1969. С. 316.

16. Варшавский В.И., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера. М.: Наука, 1984.

17. Бонгард М.М., Лосев И.С., Смирнов М.С. Проект модели организации поведения – «Животное» // Моделирование обучения и поведения. М.: Наука, 1975. С. 152–171.

18. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. М.: Наука, 1987. С. 288.

19. Непомнящих В.А. Аниматы как модель поведения животных // IV Всесоюзная научно-техническая конференция «Нейроинформатика—2002». Материалы дискуссии «Проблемы интеллектуального управления – общесистемные, эволюционные и нейросетевые аспекты». М.: МИФИ, 2003. С. 58–76. См. также: http://www.keldysh.ru/pages/BioCyber/RT/Nepomn.htm