Категоризация и представление знаний

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Категоризация и представление знаний

психология статистический знание имплицитный

Уже первые попытки применения статистической теории связи в психологии показали, что человек активно перерабатывает информацию, структурируя ее осмысленным для себя образом. Информация стала рассматриваться с точки зрения ее значения и организации, постепенно превратившись в знание. Именно организация знаний, а не скорость переработки, предельно низкая с точки зрения технических систем, дает ключ к пониманию, по крайней мере, части наших познавательных способностей. Для описания понятийной организации первоначально использовались модели признаков, которые мыслились как необходимые и достаточные для определения категории. Теоретической основой при этом была теория категоризации Дж. Брунера. Познавательные процессы трактуются им как накладывание категорий на объекты, события и людей: «Категоризация означает приписывание явно различающимся вещам эквивалентности, группировку предметов, событий и людей в нашем окружении в классы и реагирование на них в зависимости от принадлежности к разным классам, а не от их своеобразия». Как процесс, категоризация состоит из ряда актов принятия решений о присутствии в объекте критических признаков.

С постановкой вопроса о функциях понятий, таких как обучение, понимание, объяснение, ориентация в окружении, были описаны разновидности знания, которые не могли быть сведены к подобным классическим формам категориальных репрезентаций. Например, были выявлены понятия, не имеющие фиксированного набора различительных признаков или базирующиеся на отдельных конкретных примерах. Как в лингвистике, так и в психологии семантическим категориям стали противопоставлять формы организации знания, используемые для навигации или для описания целостных ситуаций и событий. Сегодня концептуальные структуры все чаще описываются как особый уровень когнитивной организации, который фиксирует индивидуальный вариант «модели мира», ориентирующей деятельность в типичных условиях. Собственно функции памяти, а равно процессы категоризации при таком рассмотрении отодвигаются на задний план, уступая место содержательному анализу культурно-исторических корней наших знаний и их нейрофизиологических механизмов.

Формальные и эмпирические подходы

Логика и проблема имплицитного знания

Исследование «содержаний» семантической памяти имеет отношение к ряду междисциплинарных проблем, центральной из которых является проблема значения. Объекты различной природы обычно относятся к отдельным понятиям и к более широким семантическим категориям на основании их значения, а не физического облика. В философии и лингвистике рассматриваются различные варианты значений. Простейшим вариантом является референтное значение, а именно отношение между знаком и тем объектом, событием или ситуацией, которые стоят за этим знаком. По средневековому выражению, знак в данном случае замещает нечто отличное от себя - stat aliquid pro aliquo. Акт референции настолько фундаментален, что возможен даже тогда, когда у нас нет знания о референте. Так, попав в малознакомую страну и впервые услышав слов «молл», мы можем задать вопрос «Что такое «молл»?» и тем самым сослаться на соответствующий референт, не имея о нем никакого оформленного представления.

Классическая вариация на тему референтного значения состоит в том, что иногда между знаком и референтом существует определенное перцептивное сходство, в связи с чем говорят об иконических знаках. Примером может быть слово «зигзаг», утвердившееся в огромном числе языков именно благодаря тому, что его фонетический рисунок непосредственно похож на то, что этим словом обозначается. В последние десятилетия, кстати, неизменно возрастает роль зрительных иконических знаков - в связи с их широким использованием для невербальной коммуникации. Расширением референтного определения понятия служит так называемое экстенсиональное определение, связанное с перечислением всех или, по крайней мере, основных из числа входящих в сферу действия понятия предметных референтов.

Значения, однако, могут определяться и вне зависимости от референтов. При интенсиональном определении понятие описывается через его отношение к другим понятиям. Так, все мы имеем представление о крылатом коне Пегасе, хотя его экстенция - количество реальных референтов - представляет собой пустое множество. Развитие логики и лингвистики было связано с критикой референтной теории значения немецким логиком Готлобом Фреге. Фреге ввел критерии истинности, понимаемые как соответствие композиции суждения правилам формального манипулирования символами. Выражения «вечерняя звезда» и «утренняя звезда» обозначают один и тот же объект - планету Венера. Следовательно, они имеют одно и то же референтное значение. Но суждения «Вечерняя звезда - это утренняя звезда» и «Вечерняя звезда - это вечерняя звезда» принципиально различны: первое вполне информативно, тогда как второе - тавтологично. Иными словами, выражения «вечерняя звезда» и «утренняя звезда», при равенстве их значения, отличаются в некотором существенном отношении, которое Фреге предложил называть смыслом ³. Выявление смысла возможно лишь при сопоставлении знаков между собой. Для логического анализа, по мнению Фреге, интересны прежде всего отношения между знаками, а не между знаками и их референтами. Логический подход к природе значений особенно сильно повлиял на исследование процессов репрезентации знания в когнитивной психологии. Теоретическим основанием данного направления долгое время была компьютерная метафора, которая предполагает существование единого, формального в своей основе «языка мысли», аналогичного машинному коду вычислительных устройств. Неудивительно, что общим знаменателем для ряда концепций выступает представление о репрезентации значения в форме комбинации дискретных символов - логических суждений, или пропозиций. Возможность построения пропозициональных описаний является важнейшим требованием по отношению к любой теории репрезентации знания, так как без пропозиций невозможны ни запоминание, ни интерпретация ситуаций.

Одна из соответствующих линий рассуждения представлена работами Н. Хомского, Дж. Катца и Дж. Фодора. Она восходит к теории абстракции Дж. Локка и связана с выделением атомарных семантических признаков, посредством которых описывается значение слов и определяется истинность их комбинаций. Переход от высказывания «Багира - это пантера» к высказыванию «Багира - это живое существо» возможен благодаря тому, что значение понятия ПАНТЕРА представлено в некотором «ментальном словаре» набором признаков, среди которых есть признаки, описывающие также значение более абстрактного понятия ЖИВОЕ СУЩЕСТВО. Если разные части предложения, напротив, содержат понятия с противоречивыми свойствами, то оно объявляется ошибочным. Следует заметить, однако, что несовпадение элементарных семантических признаков - обычный случай в метафорических конструкциях, таких как «Человек - это компьютер». Из-за этого метафорические конструкции не только не теряют своего значения, но иногда даже приобретают особую выразительность. Более того, как в случае с компьютерной метафорой когнитивной психологии, они могут служить основой для успешной работы большого количества исследователей.

В случае другого ориентированного на логику подхода речь идет о так называемых постулатах значений, впервые описанных крупнейшим представителем неопозитивизма Р. Карнапом. С их помощью задаются теоретико-множественные отношения между значениями слов, например: «Для всякого ? если ? - это пантера, то ? - это живое существо». Постулаты значения вводятся в модели языка, чтобы показать, какие из логически правильно построенных комбинаций символов семантически правильны, а какие семантически ошибочны. Подобные правила были затем перенесены У. Кинчем и Дж. Фодором из формальной семантики в психологию и психолингвистику. Согласно этим авторам, значения слов естественного языка репрезентируются пропозиционально - в терминах предикатов некоторого гипотетического «языка мысли», а постулаты значения, выраженные в том же «языке», используются для оценки истинности комбинации этих пропозиций и для осуществления на их основе семантически возможных умозаключений.

Таким образом, в современной философии и лингвистике рассматриваются разные классы понятий - как те, которые индуктивно «вырастают» из непосредственного восприятия и сенсомоторного опыта, так и те, которые вводятся путем теоретических объяснений. Этот общий подход соответствует традиционному для философии Нового времени разграничению эмпирического и логического знания. Данное разграничение, впрочем, не является исчерпывающим. В рационализме, особенно в работах Канта, как известно, постулировалось существование априорных категорий. В 20-м веке кантианская точка зрения разделялась гештальтпсихологами и «школой Бюлера» - Конрадом Лоренцем и Карлом Поппером. Вопрос о существовании доопытного, не требующего логического вывода знания перестал сегодня быть предметом одних лишь умозрительных построений. Исследования, рассмотренные в одной из предыдущих глав, показывают, что эта кантианская точка зрения, похоже, действительно находит подтверждение в отношении некоторых самых общих аспектов наших знаний о мире, таких как представления о постоянстве существования предметов и трехмерности пространства.

Согласно другой популярной классификации, знания можно разделить на эксплицитные и имплицитные. Особый интерес при этом, конечно, вызывают феномены имплицитного знания. Наряду с относительно простыми прайминг-эффектами, рассмотренными в предыдущей главе, имплицитными, как правило, являются многие из числа наиболее фундаментальных представлений человека о действительности. Это знание, относительно которого часто существует интуитивное понимание, достаточное для решения практических задач, но недостаточное для подробного словесного определения и пояснения. Трудности эксплицитного описания возникают, например, в связи с пространственным знанием - известно, как сложно бывает объяснить другому человеку, казалось бы, очевидную информацию о местоположении объектов в пространстве и путях к ним. Еще более серьезные проблемы возникают с понятием времени, которое мы обычно пытаемся интепретиро-вать по аналогии с одномерным пространственным вектором. Как проницательно заметил Августин: «Пока вы не спрашиваете меня, что такое время, я знаю. Если вы спрашиваете меня - я не знаю».

Можно было бы предположить, что имплицитные знания постепенно «эксплицируются» по мере увеличения опыта, становясь доступными для интроспекции и речевого отчета. Однако это предположение не вполне верно: значительная часть специальных практических знаний экспертов в соответствующих предметных областях имеет интуитивный характер. В информатике и работах по искусственному интеллекту интуитивное знание считается процедурным, а структурированное и коммуницируемое - декларативным. Как мы видели в предыдущей главе, это различение повлияло на современные нейропсихологические модели систем памяти, причем семантическая память была отнесена к категории механизмов сохранения декларативного знания. В силу того, что наши знания в значительной степени имплицитны и включены в процессы активного взаимодействия с окружением, этот уровень когнитивной организации следовало бы описывать не только в декларативных, но и в процедурных терминах.

На самом деле, некоторые авторы в когнитивной науке уже давно предлагают трактовать семантические компоненты, образующие значение понятий, как перцептивные и когнитивные операции, позволяющие соотносить данное понятие с референтными ситуациями и использовать его в некотором контексте. Одним из первых такое предложение выдвинул немецкий лингвист Манфред Бирвиш. Оно развивалось в 1970-х годах в рамках так называемой процедурной семантики, представленной работами Т. Винограда, Ф. Джон-сон-Лэйрда, Дж. Миллера и ряда других исследователей. Близкая трактовка внутреннего лексикона - долговременной памяти на отдельные слова, корневые морфемы и устойчивые, имеющие самостоятельное значение словосочетания - дается и в современных лингвистических теориях понимания и порождения речи.

Преимущество процедурного подхода к значению состоит прежде всего в том, что он позволяет учитывать контекст использования знания. Самые первые работы этого направления доказали возможность установления четкого соответствия между феноменами восприятия и использованием тех или иных языковых конструкций. Например, ситуации возникновения явлений феноменальной причинности, изученные в первой половине 20-го века бельгийским гештальтпсихологом Альбером Мишоттом, могут быть, как показали в своей фундаментальной работе «Язык и восприятие» Джордж Миллер и Филипп Джонсон-Лэйрд, систематически соотнесены с глаголами, описывающими различные формы механических взаимодействий объектов.

Другим достоинством процедурной семантики является то, что понятия трактуются здесь не только как конъюнктивные, но и как дизъюнктивные сочетания исходов перцептивных и когнитивных операций. Данный подход может быть распространен на понятия, отдельные представители которых не имеют инвариантного - необходимого и достаточного - набора признаков. Классическим примером служит понятие «игра», включающее «детские игры», «Олимпийские игры», «карточные игры», «игры животных», «игры в мяч» и т.д. Любопытно, что усилия и реальные достижения процедурной семантики фактически связаны с разработкой референтной теории значения, под знаком критики которой сто лет назад создавалась современная формальная логика. Дальнейшее развитие этого подхода могло бы помочь распространить процедурные описания, используемые главным образом при изучении восприятия и сенсомоторных координации, на семантическую память. В конце этого раздела мы рассмотрим некоторые новые нейропсихологические данные, которые говорят о возможности такого обобщенного использования процедурной интерпретации.

Имплицитное знание представляет собой серьезную проблему с точки зрения более традиционных семантических подходов, ориентирующихся на формальную логику. Дело в том, что в логической семантике критерии выделения понятий обычно задаются в явном, эксплицитном виде. В последние годы в когнитивных исследованиях возникли и, отчасти, уже получили значительное распространение новые междисциплинарных подходы, ведущие к построению математических моделей, в которых имплицитное знание неожиданно получает достаточно естественную интерпретацию.

Первый тип современных моделей, возникший в 1980-е годы в нейроинформатике и части когнитивных наук, основан на использовании различных вариантов неоднократно упоминавшихся выше искусственных нейронных сетей. Они отличаются от семантических сетей, используемых в традиционной когнитивной психологии и в работах по искусственному интеллекту, гомогенностью связей между узлами и, самое главное, способностью к простым формам обучения. Путем целенаправленного обучения сети часто удается добиться довольно полного соответствия предсказаний этих моделей данным психологических экспериментов и нейропсихологических наблюдений. Нейронные сети демонстрируют категоризацию стимульных ситуаций, способность правильно «узнавать» слегка измененные варианты вы-18 ученных ранее понятий, а также разнообразные ассоциативные эффекты типа семантического прайминга. Знание представлено в моделях нейронных сетей в неявном, «субсимвольном» виде, а именно как совокупность градуально меняющихся в ходе обучения порогов активации отдельных формальных нейронов и всей сети в целом.

Другой подход, представленный латентным семантическим анализом и гиперпространственным аналогом языка, возник в вычислительной лингвистике и разделе информатики, занимающемся базами данных. Этот подход имеет эмпирический характер, хотя он и не был связан первоначально с психологическими исследованиями. Исходным материалом при подобном анализе становятся разнообразные тексты. Модели значения слов строятся на базе компьютерной обработки огромных массивов текстов, обычно включающих не менее десятка миллионов слов. При этой обработке изначально учитывается только близость слов друг другу в линейной развертке текста. По сути дела, речь идет о построении базы данных ассоциативных связей слов с учетом их непосредственного словесного окружения. Матрицы близости слов обрабатываются с помощью факторного анализа, после чего значение слова описывается как вектор в пространстве нескольких сотен далее неспецифируемых, то есть в известном смысле имплицитных измерений.

Без всякой подгонки параметров, характерной для нейронных сетей, эти более или менее «вслепую» построенные модели демонстрируют интересные результаты, такие как предсказание величины прайминг-эффектов, а также успешности метафорического сравнения понятий.

Следует отметить, что эти многомерные пространственные модели выявляют не только общее семантическое сходство разных слов, но и близость грамматических форм одного и того же слова между собой, хотя, как легко понять, такие грамматические формы практически никогда не встречаются рядом внутри одного предложения. Причина этого последнего эффекта состоит в том, что оценка сходства слов при латентном семантическом анализе осуществляется посредством вычисления глобального сходства контекстов во всем массиве текстов, Если эти новые данные получат подтверждение в дальнейших исследованиях, то это может означать необходимость возвращения к дискуссиям, сопровождавшим возникновение когнитивного подхода, поскольку возможность выделения грамматических форм и правил на базе информации о линейной близости слов в предложении изначально отрицалась генеративной грамматикой.

Еще один, совсем новый, но, судя по всему, перспективный подход основан на использовании для представления знаний геометрических моделей, восходящих к работам великого русского математика Николая Ивановича Лобачевского. Отказавшись от 5-го постулата Евклида, он открыл возможность рассмотрения геометрии на поверхности стягивающихся в точку или, например, гиперболически расширяющихся тел. Если в начале 20-го века была обнаружена полезность этих моделей для описания связанных с теорией относительности космогенических представлений, то начало 21-го века демонстрирует их применимость в области когнитивных исследований, а именно при моделировании концептуальных структур.

Именно эти свойства неевклидовых моделей были использованы недавно немецким нейроинформатиком Хельгой Риттером для моделирования функций внимания, способного контекстуально связывать выделяемую сознательно единицу опыта с ее имплицитным концептуальным окружением. Предложенный им инструментарий называется гиперболическими самоорганизующимися картами. Элементы искусственных нейронных сетей осуществляют здесь дискретизацию гиперболического пространства, особенностью которого является экспоненциальный рост объема при увеличении дистанции от начальной точки. Это увеличение объема используется для размещения дополнительных репрезентаций, а также для увеличения размерности их связей. Самоорганизующиеся карты моделируют далее эффекты сдвига фокуса внимания, ограничивая детальность и размерность выделяемого в данный момент фрагмента. Емкость упаковки может, таким образом, сочетаться с относительной легкостью навигации и поиска данных, основанных на сдвигах внимания. Гибкая настройка семантических связей в этом подходе должна обеспечить в будущем интуитивно понятный и технологичный формат представления исключительно больших массивов знаний.

Психологические методы исследования

Существуют две основные линии собственно психологических исследований семантической памяти и организации знания. Первая линия представлена классическими экспериментами по категоризации - выявлению и заучиванию правил сочетания признаков объектов, положенных экспериментаторами в основу их классификации. Простейшие из числа подобных обучающих экспериментов были начаты еще представителями Вюрцбургской школы психологии мышления, продолжены Кларком Халлом и Л.С. Выготским и, наконец, перенесены в когнитивную психологию Джеромом Брунером. Обычно для этих экспериментов характерны произвольный выбор признаков, использование их условных комбинаций в сочетании с бессмысленными названиями соответствующих категорий. Несмотря на явную искусственность, эти работы выявили некоторые интересные особенности онтогенетического развития обучения и категоризации, а также сравнительную трудность работы с различными формами комбинации признаков. В частности, заучивание и применение дизъюнктивных правил оказалось значительно более сложным, чем конъюнктивных.

Важной модификацией этого подхода в последние 10-20 лет стало изучение так называемого имплицитного обучения, когда испытуемый должен выполнять некоторую, обычно сенсомоторную работу, не подозревая, что вариативная последовательность событий подчиняется определенному правилу. Вопрос состоит в том, возможно ли выделение этого скрытого правила и его эффективное использование в деятельности без отчетливого, эксплицитного осознания. Результаты различных экспериментов не всегда совпадают, что связано с большим количеством переменных, влияющих на решение подобных задач. В целом имеющиеся данные позволяют положительно ответить на поставленный выше вопрос, но с одним существенным уточнением. Для имплицитного приобретения процедурных знаний осознание действительно не обязательно, но, похоже, обязательно участие внимания: любые дополнительные задачи, отвлекающие внимание испытуемых, делают имплицитное научение невозможным независимо от числа повторений. Кстати, как отмечалось в предыдущей главе, имплицитное научение может наблюдаться и у пациентов с амнестическим синдромом.

Вторая линия исследований семантической памяти связана с анализом разнообразных эффектов семантической близости слов и понятий. К их числу относятся, например, ассоциативные прайминг-эффекты: предъявление слова «вилка» или реальной вилки ускоряют узнавание слова «ложка». Самый существенный результат исследований влияния преднастроики на процессы категоризации и понимания заключается в выявлении двух фаз обработки семантической информации при чтении: 1) быстрой параллельной активации нескольких возможных значений слова; 2) селективного подавления тех интерпретаций, которые не соответствуют общему контексту предложения. Как ни важны данные эффекты для понимания механизмов функционирования семантической памяти, часто они связаны лишь с относительно «точечными» воздействиями, которые не позволяют сами по себе описать глобальную организацию знания. С целью реконструкции отношений между отдельными понятиями и построения метрических или топологических моделей семантической памяти широко используются процедуры многомерной статистики.

Инициированные Чарльзом Осгудом исследования семантических пространств значений слов были продолжены в последующие годы, превратившись в одно из основных направлений когнитивной психологии - удачно названное В.Ф. Петренко психосемантикой. Основой для многих исследований послужило применение таких статистических процедур, как многомерное шкалирование и иерархический кластерный анализ. Наряду с факторным анализом они используются для построения метрических и топологических моделей систем семантических признаков, понимаемых как «факторы», «маркеры» или «измерения» этих конструкций. Главная проблема здесь часто состоит не в отсутствии средств статистической обработки, а в их избыточности и трудностях последующей интерпретации результатов. Так, одним из приемов изучения организации семантической памяти является анализ группировки понятий при полном воспроизведении списков слов. На основании протоколов воспроизведения строятся матрицы попарной близости отдельных слов, а затем используется одна из методик многомерного анализа, позволяющая «реконструировать» структуру соответствующего участка семантической памяти. Выбор определенной методики шкалирования отчасти предопределяет и тип модели.

Процедуры многомерного шкалирования позволяют устанавливать метрические отношения между объектами, используя порядковые оценки, сведенные в матрицы близостисходства.

Иногда преимущество отдается процедурам иерархического кластерного анализа, являющимся простейшим способом описания категориальных структур. В одной из ранних работ были, например, показаны возрастные различия субъективной категоризации видов животных. При этом использовались изображения и названия восьми животных: бабочка, комар, черепаха, крыса, летучая мышь, крокодил, лебедь и кролик. Для каждой случайно выбранной из этого набора тройки животных нужно было определить двух самых похожих и двух самых непохожих. Через несколько дней эксперимент был повторен. Данные 2x56 проб были сведены для каждого испытуемого в матрицу сходства, причем каждой похожей паре приписывалось два балла, а нейтральной - один. Затем был проведен иерархический кластерный анализ. Эта процедура отчетливо выявила возрастные различия классификационных схем: для ребенка существенными были аффективные атрибуты «хороший» и «кусается», а для взрослого - формальная принадлежность к различным биологическим типам и классам ⁸.

Далеко не все авторы удовлетворены таким подходом к изучению категориальной структуры семантической памяти. Как пишут Эва и Герберт Кларк, «есть изрядная доля иронии в том, что как раз объективность этих методов составляет их главный недостаток. Когда людей заставляют проецировать их знание семантических отношений на пяти-или десятибалльную шкалу сходства, они начинают игнорировать тонкие различия в значениях слов. А усреднение результатов множества таких оценок лишь затемняет оттенки значения. Еще более серьезные трудности связаны с тем, что люди неизбежно меняют свои критерии «семантического сходства», когда переходят от одной пары слов к другой». Эти авторы отмечают и другие недостатки пространственных моделей, в частности, невозможность учета качественной специфики семантических отношений между различными понятиями, а также трудности определения значения предложений на основании одних только глобальных оценок семантического сходства входящих в него понятий.

Распространенным подходом к изучению семантической памяти является анализ хронометрических данных по верификации некоторых простых утверждений. При этом было получено огромное количество данных. Так, оказалось, что за время порядка одной секунды, испытуемые могут установить правильность предложения «Дятел - это птица» или найти растение, название которого начинается с буквы «п». Столь небольшое время было бы невозможным, если бы не высокая эффективность доступа к лексическому знанию. Еще более удивительно, что мы способны примерно за то же самое время определить отсутствие слова «мантинас» среди 10⁵ известных нам слов родного языка.

Наконец, преимущество процедурного подхода состоит в том, что он позволяет легко понять труднообъяснимые в рамках структурных моделей семантической памяти факты, такие как быстрое отрицание псевдослов в задаче лексического решения. Главное достоинство процедурной интерпретации концептуальных структур состоит в том, что она не требует фиксированной организации памяти - сама организация материала, с которым мы в данный момент работаем, может структурировать развертывание имеющихся перцептивных и когнитивных операций. Эта обработка будет продолжаться до тех пор, пока возможно осмысленное движение в материале. Ранняя остановка обработки свидетельствовала бы о незнакомости предмета, бессмысленности буквосочетания или аномальности фразы. Быть может, именно поэтому нам достаточно всего лишь доли секунды, чтобы с уверенностью установить, что слово «ман-тинас» не входит в число примерно 10⁵ известных слов русского языка, или что название главной площади Сиены давно забыто - хотя образ ее наклоненной от полуденного солнца эллиптической воронки все еще стоит перед глазами.

Знания не вещи, концептуальные структуры обладают продуктивным потенциалом. Это проще показать на примере внутреннего лексикона. Так, русский язык и язык индейцев навахо обладают системами суффиксов, многократно увеличивающими число лексических единиц и придающими им разные семантические оттенки. Еще более богатой системой суффиксов обладают тюркские языки, например татарский. На базе каждого глагола в них могут порождаться тысячи новых терминов. Неиссякаемую продуктивность демонстрирует английский язык, вот уже несколько десятилетий снабжающий остальные языки все новыми терминами. Принцип слипания морфем в немецком языке позволяет ежегодно присуждать премии за лучшее и за худшее новое «слово года». Считать, что значения хранятся только в декларативной форме столь же нелепо, как думать, что все возможные грамматические конструкции лишь извлекаются нами в готовом виде из памяти.

Категориальная организация знаний

Семантические сети и пространства

Мы переходим теперь к рассмотрению психологических представлений об организации концептуальной информации внутри отдельных семантических категорий. Наиболее детальные исследования организации семантической памяти были проведены с понятиями, строящимися по принципу иерархических родовидовых отношений. Основой для многих психологических работ по изучению родовидовых отношений понятий послужили ранние исследования А. Коллинса и М. Ку-иллиана. Эти авторы просили своих испытуемых в хронометрических экспериментах определять истинность предложений типа «Канарейка имеет крылья» или «Молоко - синее». В качестве модели семантической памяти они использовали иерархическую сеть, предположив, что главным принципом организации знания является принцип когнитивной экономии. Так, например, свойства канареек могут быть приписаны либо узлу семантической сети, который репрезентирует понятие КАНАРЕЙКА, либо другим иерархически более высоким узлам - ПТИЦА, ЖИВОЕ СУЩЕСТВО и т.д., если речь идет о свойствах, общих для целой группы понятий. Поскольку все птицы имеют крылья, то экономично было бы зафиксировать свойство ИМЕЕТ КРЫЛЬЯ только один раз - против узла ПТИЦА.

При верификации предложения «Канарейка имеет крылья» могло бы происходить движение от узла КАНАРЕЙКА вверх по связям семантической сети, в ходе которого вначале устанавливалось бы, что канарейка - это птица, а затем - что птица имеет крылья. Чем больше дистанция между субъектом и предикатом верифицируемого высказывания, тем больше должно было быть время верификации. Предложения «Канарейка желтая» и «Канарейка дышит» могут служить примерами возможных предельных случаев. Хотя хронометрические данные, казалось бы, подтвердили эту гипотезу, вскоре была обнаружена возможная ошибка в рассуждениях: три рассмотренных утверждения о канарейках отличаются не только расстоянием между субъектом и предикатом в некоторой гипотетической структуре, но и просто своей естественностью для испытуемого. Поэтому «Собака - это животное» верифицируется быстрее, чем «Собака - это млекопитающее», хотя узел ЖИВОЕ СУЩЕСТВО должен быть расположен в иерархии над узлом МЛЕКОПИТАЮЩЕЕ. Принцип когнитивной экономии, очевидно, не распространяется на семантическую память в отмеченной крайней форме. Так как связи в некоторых локальных областях семантической памяти могут быть особенно значимы или привычны, свойства хранятся там вместе с понятиями и извлекаются без дополнительного процесса вывода».

Очевидные трудности для этой модели связаны также с объяснением латентных времен отрицательных ответов. В целом ряде работ изучалось время реакций категоризации «одинаковые» и «разные» при предъявлении пар слов, обозначающих виды деревьев, цветов, птиц и млекопитающих. Разные пары были либо семантически близки, либо семантически далеки. Наиболее естественным предположением в рамках модели Коллинса и Куиллиана было бы увеличение времени реакции «разные» в случае семантически далеких слов, так как для сравнения их свойств нужно было бы подняться на относительно более высокий уровень иерархии. Результаты оказались прямо противоположными. Общее правило, выведенное на основании этих и ряда других экспериментов, можно было бы сформулировать следующим образом: чем больше пересечение признаков значений слов, тем легче дать положительный и труднее - отрицательный ответы.

На основе подобных соображений возникло целое семейство теоретико-множественных моделей, наиболее известной из которых является модель сравнения признаков Э. Смита, Э. Шобена и Л. Рипса. Понятия трактуются в ней как наборы элементарных признаков. Перекрытие признаков определяет семантическое сходство понятий. Среди признаков есть более существенные - «определительные» - и второстепенные, характерные лишь для данного понятия, но не для понятий более широкого класса. Последним при оценке сходства приписываются меньшие весовые коэффициенты. Сам процесс верификации имеет двухступенчатую структуру, аналогичную структуре узнавания в модели Аткинсона и-Джуолы. Если общее сходство субъекта и предиката верифицируемого предложения заведомо выше или ниже некоторых пороговых величин, то испытуемый быстро дает положительный и, соответственно, отрицательный ответ.

Когда общее сходство оказывается в некоторой промежуточной зоне, проводится второе сравнение, осуществляемое только среди «определительных» признаков. Оно позволяет с некоторой задержкой, но правильно верифицировать высказывание «Пингвин - это птица». Семантическая близость, которая может независимо определяться с помощью психофизического шкалирования, ускоряет верификацию правильных высказываний и замедляет фальсификацию ложных.

Но и эта модель наталкивается на серьезные трудности. Например, она предсказывает быстрое подтверждение правильности высказывания «Птицы - это дятлы». Авторы одной из работ изучали способы фальсификации предложений типа «Колли - это кошка». Хотя время реакции положительно коррелировало со степенью семантической близости, корреляция с другими переменными была выше. Полученные данные скорее свидетельствуют о том, что испытуемые сначала генерируют суждение «Колли - это собака», а затем «Собака - это не кошка», прибегая, таким образом, к процессу умозаключения. Наконец, А. Гласе и К. Холиак показали, что в некоторых случаях семантическое сходство ускоряет, а не замедляет отрицательные ответы: высказывание «Все фрукты - овощи» отвергается быстрее, чем «Все фрукты - цветы». В модели поиска маркеров, предложенной последними авторами, можно легко узнать некоторые характерные черты модели Коллинса и Куиллиана. Слова и группы слов репрезентированы в этой модели элементами значения, или «маркерами». Наиболее типичные понятия представлены одним маркером: ПТИЦА - ПТИЧИЙ, КУРИЦА - КУРИНЫЙ, где КУРИНЫЙ означает «обладающий существенными признаками курицы». Маркеры образуют иерархическую сеть благодаря связям, которые могут быть нескольких основных типов: ИМЕЕТ, ЕСТЬ и НЕ ЕСТЬ. Порядок поиска маркеров определяет время реакции в задачах верификации и продуцирования, по которому можно восстановить информацию о структуре семантической памяти.

Методика продуцирования, предложенная Глассом и Холиаком, состоит в анализе легкости дополнения предложений типа «Всекатегории» - серьезный, во многом еще неясный вопрос. Ярким примером различных стратегий объяснения в зависимости от категоризации служит так называемая фундаментальная ошибка атрибуции. Суть этой ошибки состоит в тенденции приписывать причины того или иного поведения некоторым устойчивым чертам личности, вместо того чтобы пытаться разобраться в конкретных условиях, которые могли ситуативно обусловить данное поведение или поступок. Как показывают многочисленные исследования, эта упрощающая наши оценки стратегия выражена более сильно при оценке поведения лиц, относимых к категории «чужих». При объяснении такого же поведения «своих», обычно лучше знакомых нам людей мы, напротив, избегаем поспешных обобщений, пытаясь найти оправдание в особенностях ситуации: «был поставлен в невыносимые условия», «торопился», «заморочили ему голову», «хотел как лучше» и т.д. Интересно, что сама глобальная категоризация на «своих» и «чужих» весьма лабильна - эти категории могут объединять или разделять сотрудников одного учреждения, равно как и население целых регионов. Так, можно выделять европейцев как «чужих» и одновременно, считая себя европейцем, с сомнением относиться к обитателям американского континента.

Таким образом, семантическая память в ее функционировании дает широкий спектр примеров конкретных и абстрактных, ситуативных и относительно стабильных понятий. Эту особенность наших знаний неоднократно использовал в качестве художественного приема аргентинский писатель Луис Хорхе Борхес. В одном из своих рассказов он описал якобы найденную при раскопках древнюю энциклопедию «Щедрые знания Поднебесной Империи», разделяющую животный мир на следующие категории: а) «животные, принадлежащие императору», б) «свиньи и домашние животные», в) «бродячие собаки», г) «русалки и водяные», д) «сказочные животные», е) «те, которые только что разбили фарфоровую вазу», ж) «дрожащие, как если бы они были бешеными», з) «нарисованные самой тонкой верблюжьей кисточкой», и) «напоминающие мух с большого расстояния», к) «включенные в эту классификацию», л) «все остальные». На первый взгляд подобный список кажется довольно странным, если не безумным, но на самом деле он прекрасно иллюстрирует существенные особенности эклектичных принципов организации наших концептуальных структур.

Межкатегориальная организация

Онтологии, схемы и образы

Из предыдущего обсуждения видно, что наряду с категориальной организацией, фиксирующей принадлежность понятия к некоторому семантическому классу и его отношения к другим представителям этого класса, исключительно существенна и межкатегориальная организация знаний, связывающая между собой понятия из различных, подчас довольно далеких семантических областей'⁷. Интерес к межкатегориальной организации заставляет прежде всего поставить очень общий вопрос - какие семантические области и категории вообще существуют в нашем знании? Данный вопрос давно обсуждается в философии, а в последние годы также и в работах по искусственному интеллекту и роботике, так как мобильные роботы будущего должны быть оснащены если и не полным знанием о мире, то хотя бы первыми элементами знаний о наиболее существенных его категориях. Изучение основных категорий обыденного сознания, позволяющих нам справляться с повседневными жизненными задачами, выдвигается поэтому на передний план когнитивных исследований.

Опись «всего, что существует» относится к компетенции раздела философии, называющегося онтологией. К сожалению, речь идет об одном из наиболее нечетких терминов обширной философской, а в последнее время и научно-технической литературы. Мы будем понимать под «онтологией» описание того, что истинно и существует в данном мире. Соответственно, «онтологическими переменными» будут называться истинностные переменные, а «онтологическими категориями» - наиболее общие таксономические классы существующих в мире объектов. В философии онтологии обычно противопоставляют гносеологию - теорию познания сущего. Подчеркнем, что психологическая онтология занимается спецификацией результатов процесса познания как они репрезентированы в индивидуальных концептуальных структурах. При этом, конечно, нельзя ожидать упорядоченности и полноты «Британской энциклопедии». Более того, следует быть в принципе готовым к встречам с кем-нибудь из обитателей борхесовского зверинца, например русалками и водяными.

Самыми общими, возможно, априорными категориями являются категории пространства и времени. Хотя параметры времени и места действия более явно выступают в нашем автобиографическом опыте, они также присутствуют и в безличностном, энциклопедическом знании концептуальных структур, так как практически любое описание некоторой сцены, а равно события предполагает спецификацию пространственных и временных параметров.

Более внимательный взгляд на содержание этих онтологических категорий обнаруживает их отличие от пространства и времени восприятия. Прежде всего представляемое пространство не является гомогенным и строго метрическим, оно явно расчленено на дискретные области в соответствии с организацией нашей среды обитания. Далее, пространство обыденного сознания опирается на множество находящихся в иерархических отношениях систем отсчета. Одновременно мы способны легко представить себе пустое, метрическое и изотропное пространство галилеевско-ньютоновской механики. Пространство-время неклассической физики не стало или, может быть, еще не стало компонентом нашей наивной модели мира. В силу высокой сложности и абстрактности категории ВРЕМЯ мы представляем его по образу и подобию более понятной нам категории ПРОСТРАНСТВО, а именно как пространство одного измерения - горизонтальную ось или вектор, обычно лежащий перед нами. При этом мы можем в зависимости от обстоятельств чувствовать себя в потоке событий или же пассивно наблюдать его. Но это представление не является всеобщим. Для носителей китайского языка время может двигаться и в вертикальном направлении, причем, подобно частицам воды в водопаде, сверху вниз. Это движение абсолютно и не включает наблюдателя. Несомненно, что существует множество других культурных моделей времени, например, имеющих разную «зернистость».

Крупные таксономические единицы можно описать как древовидные объекты. Одним из самых больших и разветвленных тогда было бы дерево ФИЗИЧЕСКИЕ ОБЪЕКТЫ, подразделяющиеся далее на естественные и искусственные. Очень близко, возможно, из того же корня, растет категория СУБСТАНЦИИ, которая включает очень важные для обыденного сознания природные стихии. Точно так же из одного корня и в тесном соседстве произрастают категории ПРОЦЕССЫ и СОБЫТИЯ. На примере этих двух пар онтологических категорий можно показать, как в концептуальных структурах возникают возможности для совершенно естественных межкатегориальных переходов. Так, объекты и события по сути своей имеют, в отличие от субстанций, относительно четко очерченные границы. Поэтому мы можем сказать «конец лекции» и «конец стола», хотя никакого непосредственного перцептивного сходства между лекцией и столом, конечно, нет. Абстрактная общность онтологических категорий позволяет использовать одинаковые речевые конструкции.

Интенсивнее других в последние десятилетия изучалась та часть концептуальных структур, которая имеет отношение к речи и коммуникации. Ее называют «внутренним лексиконом», хотя в ее состав входят не только собственно слова, но и другие, как более мелкие, так и более крупные единицы речи. В состав лексикона в последнее время часто включают и знание синтаксиса, причем в связи с хранением предикатов, в роли которых выступают глаголы. Эти вопросы интенсивно обсуждаются в последнее время в рамках когнитивной лингвистики и лингвистической семантики, где предприняты многочисленные попытки дать возможно более полную спецификацию лексико-семантичес-ких категорий.

Так, польская исследовательница Анна Вежбицка выделяет примерно 60 элементарных семантических единиц языка, такие как семантические подлежащие, квантификаторы, атрибуты, ментальные предикаты, действия движения, логические операторы, время, место и т.д. В других известных попытках описания онтологических категорий «ментального языка» и даже «языка мысли» число выделяемых примитивных единиц иногда отличается на порядок: от нескольких сот до всего лишь семи, как в теории концептуальной зависимости Роджера Шенка, которая будет рассмотрена нами в следующей главе. Там же мы подробно остановимся на взаимоотношениях между преимущественно семантическими подходами к описанию функционирования языка в современной когнитивной лингвистике и более синтаксическими концепциями, восходящими к работам Хомского и его школы.

На этом месте может возникнуть вопрос: зачем все-таки анализ онтологических категорий нужен психологам? Ответ состоит в том, что наше понимание прямо определяется имеющимися у нас концептуальными структурами. Если обучение, несмотря на усилия учащихся и преподавателей, не приводит к пониманию предмета, то причиной этого может быть отсутствие понятийной базы или же неправильная категоризация. Серьезность проблемы определяется тем, насколько сильно «промахивается» учащийся, пытаясь найти подходящую семантическую «систему отсчета». Если он считает дельфинов разновидностью рыб, то для коррекции понимания нужна лишь «смена ветки» - переход к узлу МЛЕКОПИТАЮЩИЕ внутри той же категории ЖИЦЫЕ СУЩЕСТВА. Набор предикатов понятия при таком сдвиге существенно не меняется. Сложнее обстоит дело, когда требуется полная «смена онтологического дерева». Например, изучение физики часто осложняется тем, что электричество ошибочно трактуется как субстанция. Совсем серьезная ситуация складывается, когда необходимые категории вообще отсутствуют. Так обычно обстоит дело в отношении процессов множественных нелинейных взаимодействий. Их понимание существенно при изучении целого ряда дисциплин - термодинамики, нейрофизиологии, экологии, эпидемиологии, макро- и микроэкономики.

Еще одним обстоятельством, препятствующим пониманию и обучению, является определенная самодостаточность ошибочных представлений. В этом смысле иногда лучше иметь дело с явно фрагментарными знаниями, чем с ошибочной онтологией, поскольку последняя позволяет на каждый вопрос дать некоторым образом обоснованный ответ и, тем самым, препятствует осознанию необходимости концептуальных изменений. В качестве иллюстрации рассмотрим две модели сердечнососудистой системы: распространенную, но ошибочную, основанную на представлении о множестве одинаковых петель между сердцем и другими внутренними органами, и правильную, включающую две качественно различные петли - малый и большой круги кровообращения. Ошибочные представления обнаруживают особую сопротивляемость, если они связаны с другими ошибочными убеждениями, например, что функция сердца состоит в обогащении крови кислородом. Легкие рассматриваются тогда в качестве органа-получателя кислорода, подобного печени или мышцам. Подобная замкнутость характерна для повседневных представлений в различных областях нашего обыденного сознания - наивных физике, физиологии и психологии.

Выдающуюся роль в функционировании концептуальных структур играют относительно устойчивые, обобщенные структуры опыта, которые позволяют предвосхищать порядок развития событий, их содержание и внутреннюю связь, а также предвидеть изменения вида объектов и окружения при собственных действиях и локомоциях. Чаще всего в качестве родового имени этих глобальных структур знания выступает термин схема, уже использовавшийся ранее в философии Кантом, в неврологии Хэдом, в психологии Бартлеттом и Пиаже. С известной долей условности схемы можно разделить далее по принципу преимущественного доминирования пространственной и временной информации на схемы сцен, или фреймы, и схемы событий, или сценарии (скрипты). Иногда термин «фрейм» используется в более общем значении «схема» - это характерно скорее для работ в области искусственного интеллекта, машинного зрения и теоретической лингвистики.

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 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. 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. 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 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». 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. 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», 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.