Синергетика и психология. Вып. 3: Когнитивные процессы

СИНЕРГЕТИКА
СИНЕРГЕТИКА
СИНЕРГЕТИКА
СИНЕРГЕТИКА
СИНЕРГЕТИКА
И
ИИ
ИИ
ПСИХО
ПСИХО
ПСИХО
ПСИХО
ПСИХОЛЛЛЛЛОГИЯ
ОГИЯ
ОГИЯ
ОГИЯ
ОГИЯ

ТЕКСТЫ

Выпуск 3
Когнитивные процессы

Под редакцией В.И. Аршинова, И.Н. Трофимовой,
В.М. Шендяпина

Москва
«КогитоЦентр»
2004

С 38   Сине
С 38   Сине
С 38   Сине
С 38   Сине
С 38   Синергетика и психология
ргетика и психология
ргетика и психология
ргетика и психология
ргетика и психология: Тексты: Выпуск 3: Когнитивные
процессы / Под ред. В. И. Аршинова, И. Н. Трофимовой, В. М. Шендяпина. – М., «КогитоЦентр», 2004. – 416 с.
УДК 159.9
ББК 88

© Шендяпин В. М., Трофимова И. Н.
    (Составление)
©«КогитоЦентр», 2004
ISBN 5893531310

УДК 159.9
ББК 88
С 38

Книга издана при финансовой поддержке
Российского гуманитарного научного фонда (РГНФ)
грант №  020316107д

Выпуск 3 посвящён наиболее интересным работам как зарубежных,
так и отечественных исследователей в области когнитивных процессов.
Когнитивные процессы представлены с многих точек зрения: от наиболее
общих философских до вполне конкретных психологических и физикотехнических. Примерно половина статей этого сборника впервые
переведены, а некоторые даже впервые опубликованы в этом издании.
Каждая статья сопровождается фотографией и биографической справкой
об авторе. Книга поможет студентам, ученым и специалистам соответствующих специальностей освоить применение принципов нелинейной
динамики в психологии и практической разработке интеллектуальных
автономных роботов новых поколений.

Содержание

Cодержание

Когнитивные процессы в синергетическом представлении
(от редакторов) ............................................................................. 5

РАЗДЕЛ 1.
РАЗДЕЛ 1.
РАЗДЕЛ 1.
РАЗДЕЛ 1.
РАЗДЕЛ 1.
СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОЗНАНИЯ
СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОЗНАНИЯ
СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОЗНАНИЯ
СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОЗНАНИЯ
СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОЗНАНИЯ .................
.................
.................
.................
................. 11

У. Дж. Фриман.  Динамика мозга в восприятии и сознании:
творческая роль хаоса ...................................................................... 13

Е.Н. Князева. Методы нелинейной динамики
в когнитивной науке........................................................................
29

Алан Комбс. Сознание: Хаотическое
и странноаттрактороное .............................................................
49

И.Н. Трофимова. Синергия динамики тела
и восприятия мира ..........................................................................
61

В.И. Аршинов, В.Г. Буданов. Синергетика
постижения сложного ..................................................................... 82

РАЗДЕЛ 2.
РАЗДЕЛ 2.
РАЗДЕЛ 2.
РАЗДЕЛ 2.
РАЗДЕЛ 2.
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ ..........
127

Г. Хакен, Дж. Португали. Синергетика,
межуровневые нейронные сети и когнитивные карты .................. 129

В.Г. Редько. Эволюция когнитивных способностей
животных и проблемы интеллектуального управления ............... 155

А.И. Самарин. Модель адаптивного поведения
мобильного робота, реализованная с использованием
идей самоорганизации нейронных структур .................................
182

В.А. Непомнящих. Как животные решают
плохо формализуемые задачи поиска.............................................. 197

Содержание
4

Р. Моллер, Х.М. Гросс. Обнаружение совпадений
и генерация гипотез — элементарная функция
коры головного мозга ..................................................................... 210

Р. Моллер, Х.М. Гросс. Восприятие
через антиципацию ....................................................................... 218

А. Сэт. Возникновение выбора действия
и избирательного внимания без действий,
внимания и выбора......................................................................... 225

В. Сулис. Эффект индуцированной глобальной
синхронизации ответов (TIGoRS)
при распознавании стимулов ........................................................ 244

Ян Стюарт, П.Л. Пирегой. Применение теории
катастроф для моделирования в психологии................................ 261

РАЗДЕЛ 3.
РАЗДЕЛ 3.
РАЗДЕЛ 3.
РАЗДЕЛ 3.
РАЗДЕЛ 3.
СИСТЕМНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
СИСТЕМНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
СИСТЕМНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
СИСТЕМНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
СИСТЕМНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ
КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ ......................................
......................................
......................................
......................................
...................................... 299

П.К. Анохин. Философский смысл проблемы
естесственного и искусственного интеллекта ............................
301

Е. Н. Соколов. Принцип векторного кодирования
в психофизиологии ......................................................................... 320

Е.Н. Соколов. Пейсмекерный потенциал
в когнитивных процессах ............................................................... 336

Ю.И. Александров. Теория функциональных систем
и системная психофизиология.......................................................
351

Е.Н. Князева, С.П. Курдюмов. Антропный принцип
в синергетике .................................................................................
391

Когнитивные процессы в синергетическом представлении
Когнитивные процессы в синергетическом представлении
Когнитивные процессы в синергетическом представлении
Когнитивные процессы в синергетическом представлении
Когнитивные процессы в синергетическом представлении
(от редакторов)
(от редакторов)
(от редакторов)
(от редакторов)
(от редакторов)

Когнитивные процессы — внимание, восприятие, мышление, память —
попали в поле зрения психологов буквально с рождения психологии как науки,
однако в последние 40 лет внимание к ним стало нарастать просто в геометрической прогрессии. Возникло самостоятельное направление —
«когнитивная психология», которое даже потеснило общую психологию в зарубежных университетах и занимает там ведущее место наравне с клинической
и организационной психологией.
Такое развитие событий не в последнюю очередь связано с тем, что психологи в разных странах стали приходить к одному и тому же выводу:
чем больше мы стараемся понять, как же устроен тот или иной когнитивный
процесс (например, внимание) и чем он отличается от других — тем больше
мы вынуждены задействовать знания о других процессах (восприятии,
памяти и т.д.). Все они оказались настолько интегрированы друг с другом,
что традиционные рамки в исследовании каждого из этих процессов как
объекта психологии просто «разъезжаются» на глазах, несмотря
на то, что немало ученых сумели в них удержаться и изучают какиелибо
узкие проблемы внимания или памяти.
Когнитивные процессы не могли не вызвать, конечно же, жгучий интерес у математиков, которые, всегда затаив дыхание, слушают психологов,
не веря, правда, ни единому слову о невозможности математической формализации этих процессов.
Большой эффект произвела работа по Искусственному Интеллекту
(ИИ), проведенная Самуэлем (Samuel, 1959) и Холландом (Holland,
1986), которые построили компьютерного «проверяльщика», с программой
обучения, основанной на адаптации к задаче в виде естественного отбора.
Программа позволяла компьютеру «накапливать опыт» и находить
оптимальные решения на его основе. Это выглядело очень интеллектуально.
Примечательно, что многие не только математики, но и когнитивные
психологи верят, что алгоритмов адаптации и оптимизации вполне
достаточно, чтобы отобразить процессы познания. Например, когда на конференции «Сложные системы» в 1997 году Саймону1 был задан вопрос,

1
Г. Саймон, совместно с А. Ньюэллом и Дж. Шоу создали ряд машинных моделей
мышления, в том числе «Универсальный Решатель проблем», «Логиктеоретик»,
приложение которых в экономическом анализе принесло авторам Нобелевскую премию
(Simon, Hayes, 1976).

Введение
6

видит ли он какието ограничения применения таких «физически»
рожденных наук, как синергетика, нелинейная динамика, теория сложных
систем, теория хаоса и т.д. — в психологии. Есть ли в психологии какоелибо более сложное системное качество, которое может помешать этому
применению и в принципе моделированию? На этот вопрос был получен
однозначный ответ — нет, не существует никаких ограничений. Более
примечательно пояснение Саймона: не существует никаких ограничений,
поскольку «мы же уже все смоделировали, и оно работает».
Саймон и коллеги проделали, безусловно, большую работу. Они были
одними из первых, кто рискнул запустить работающую модель определенных
когнитивных процессов, и за одно это можно простить 78летнему американцу
его самоуверенность. Еще более важно, что такого рода модели показали
слабые места в теориях когнитивных процессов, на которых основываются
эти модели. Основным слабым местом этих моделей было то, что, научившись
не ошибаться, они и не ошибались. Или они ошибались не там, где ошибается
реальная психика. Реальные когнитивные процессы, оказываются гораздо
эффективнее моделей, поскольку они недостаточно упорядочены, поскольку
они систематически переходят в хаотические режимы, и имеют гораздо больше
альтернатив развития, чем это предполагается в старых моделях
искусственного интеллекта. Другой особенностью реальной психической
активности явилась контекстная зависимость, определяющая форму и ход
развития этой активности, что получило отражение в отечественной теории
деятельности и в так называемом экологическом подходе к психическим
процессам, развитым Гибсоном и его последователями (Gibson, 1950, 1979).
Сейчас уже окончательно стало ясно, что принципиальной ошибкой
когнитивных психологов, которые исследовали ментальные репрезентации
входных стимулов сами по себе, и тех первостроителей ИИ, которые сводили
когнитивные процессы к компьютерным вычислениям, и тех философов,
которые их на это благословляли, было то, что все они рассматривали
когнитивные процессы и их результаты как пассивную реакцию мозга человека
на воздействия внешней среды. Такой подход к созданию ИИ был во многом
сходен с попытками в начале XX века построить летательные аппараты только
на основе знаний законов  статики, т.е. без учета законов газовой динамики.
Как история создания авиации, так и история развития психологии, философии
и робототехники показали полную бесплодность такого подхода. К чести всех
этих наук они сами нашли выход из сложившейся ситуации.
В настоящее время целый ряд ученых (в первую очередь сами
разработчики ИИ, а также часть психологов и философов) пришли к выводу,
что когнитивные способности животных и человека должны соотноситься

КОГНИТИВНЫЕ ПРОЦЕССЫ В СИНЕРГЕТИЧЕСКОМ ПРЕДСТАВЛЕНИИ
7

не с мозгом, а с поведением, которое возникает в результате сопряжения
организма, наделенного мозгом, с окружающей средой, в которой он живет.
Поведение организма при этом возникает как результат динамики его
взаимодействий с миром, и с нашей точки зрения (внешних наблюдателей)
лучше всего может быть понято как взаимодействие между двумя
динамическими системами (агент и «все остальное», т.е. среда),
соединенными друг с другом сенсорами и исполнительными механизмами.
Принципиально важно также учитывать, что агент является активным
и с помощью своих исполнительных механизмов сам непрерывно влияет
на то, что поступает из среды на его сенсоры. И если это влияние среды
проявляется быстрее, чем агент успевает вырабатывать свои образы и моторные
команды (а они всегда вырабатываются с задержкой), то уже нельзя считать,
что мозг реагирует только на среду. Получается, что он реагирует на суммарный
эффект среды и своих собственных воздействий на среду. Не пассивно отражает
среду (тогда время его реакции лимитировалось бы только динамикой среды),
а активно отражает среду (и тогда время его реакции лимитируется как
динамикой среды, так и динамикой его исполнительных механизмов).
Именно эта способность принимать решения и действовать в реальном
времени (т.е. адекватно изменениям среды) продолжает отличать и в настоящее
время естественный интеллект от его пока что не вполне нежизнеспособного
искусственного собрата. Однако ИИ еще совсем недавно  вообще представлялся всего лишь набором правил для получения логических выводов из входной информации. Процессы понимания интеллекта (психологами) и его
разработки (математиками) все более тесно переплетаются. И движущей
силой этого единого процесса является осознание всеми его участниками
необходимости динамического подхода к изучению интеллекта.
В связи с этим мы отобрали для настоящего сборника статьи, которые
показывают современное представление о динамике, лежащей в основе
когнитивных процессов. Не со всеми утверждениями авторов можно
согласиться, однако цель данного сборника как раз и заключается в том,
чтобы предоставить читателю поле для анализа и обсуждения современных
способов формализации гуманитарного и естественнонаучного знания.
Статья Фримана интересна тем, что автор не только анализирует
«поведение» нейронов с точки зрения хаотической динамики, но, используя
собственную аргументацию, приходит к тем же выводам о существовании
сенсорной предрасположенности, что и П.К. Анохин, предложивший
нейрофизиологическую концепцию акцептора результатов (Анохин, 1975)).
Другую аналогию с выводами Фримана, а именно, что «образы памяти
не «запасаются и восстанавливаются» нервной системой, как это представлено

Введение
8

в компьютерных системах» можно провести в отношении концепции построения
движения, выдвинутой Н.А. Бернштейном. Бернштейн в свое время подчеркивал,
что ни одно действие не повторяется дважды, оно строится каждый раз заново,
выбирая оптимальный ведущий уровень этого построения (Бернштейн, 1966).
Однако мы должны понимать, чем «дышит» и что знает американская
и европейская психология. Поскольку работы Анохина и Бернштейна
не рекламировались на Западе, несмотря на некоторые их переводы,
мы не можем обвинять западных ученых ни в игнорировании российской
науки, ни в плагиате. Тем не менее, поддерживая международный научный
диалог, нам необходимо апеллировать к важным современным идеям,
развиваемым на Западе, не только используя российские имена, но и «говоря
на языке западных имен» также.
Одним из наиболее популярных направлений в моделировании
восприятия, распознавания образов и даже обучения стали нейронные сети,
которым положили начало работы МакКулоха и Питса (McMulloh, Pitts,
1943). Одной из разновидностью нейронных сетей стали персептроны,
содержащие несколько разных типов клеток, организованных в слои. Начало
персептронам дали работы Розенблата (Rosenblatt, 1962), а также
Минского и Паперта (Minsky, Papert, 1969).
В настоящее время подход, использующий моделирование с помощью
нейронных сетей, либо с помощью других закономерностей работы нервных
клеток стал настолько популярен (Ackley et al., 1985; Amari, 1988; Arbib, 1995;
Churchland et al., 1990; Gazzaniga, 1996; Grossberg, 1990), что получил статус
науки — neuroscience, которая читается как самостоятельный курс в ведущих
университетах мира или даже формирует отдельные кафедры на факультетах
психологии, либо факультетах компьютерных наук. В наш сборник мы включили
работы, которые посвящены применению нейронных сетей для моделирования
восприятия.
В сборник также включена классическая работа Стюарта и Пирегоя,
рисунки которой кочуют из одной публикации по теории катастроф к другой,
и нам показалось полезным для читателей, интересующихся приложением
синергетических теорий в психологии, иметь под рукой перевод и публикацию
оригинала.
С каждым годом растет число публикаций, в которых измерение
электрической активности мозга и поведенческих проявлений, связанных
с познавательными процессами, проводится по критериям сложности,
хаотичности и многомерности. Объем сборника не позволяет включить в данный выпуск другие интересные работы, но мы надеемся продолжать эту серию
и в недалеком будущем сделать еще один выпуск по когнитивным процессам.

КОГНИТИВНЫЕ ПРОЦЕССЫ В СИНЕРГЕТИЧЕСКОМ ПРЕДСТАВЛЕНИИ
9

Литература
Литература
Литература
Литература
Литература

Анохин П.К. (1975) Очерки по теории функциональных систем. М.
Бернштейн Н.А. (1966) Очерки по физиологии движения и физиологической активности. М.
Ackley D.H., Hilton G.E., Sejnowski T.J. (1985) A learning algorithm for
Boltzman machines. Cognitive Science 9: 147169.
Amari S. (1988) Statistical neurodynamics of associative memory. Neural Networks 1(1): 6374.
Arbib M.A. (Ed) (1995) The handbook of brain theory and neural networks.
The MIT Press.
Churchland P.S., Koch C., Sejnowski T.J. (1990) What is Computtational
Neuroscience? In: Computational Neuroscience. Edited by Eric J.Schwartz.
The MIT Press. P.4655.
Gazzaniga M.S. (Ed) (1996) The Cognitive Neurosciences. MIT Press.
Grossberg S. (1990) ContentAddressable Memory Storage by Neural Networks: A General Model and Global Liapunov Method. In: Computational Neuroscience. Edited by Eric J. Schwartz. The MIT Press. P.5668.
Gibson J.J. (1950) The perception of visual world. Boston.
Gibson J.J. (1979) An ecological approach to visual perception. Boston, P.225.
Holland J.H. (1986) Escaping Brittleness: The Possibilities of General Purpose Learning Algorithms Applied to Parallel RuleBased Systems. Machine Learning II, Eds. R.S. Mishalski, J.G. Garbonell and T.M. Mitchell. New York: Kauffman. P.593623.
McMulloh W.S., Pitts W. (1943). A Logical Calculus of the Ideas Immanent
in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics 5, 115133.
Minsky M., Papert S. (1969). Perceptron: An Introduction in Computational
Geometry. Camridge, MA. The  MIT Press
Rosenblatt F. (1962) Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. Washington, D.C.: Spartan Books.
Samuel A.L. (1959) Some Studies in Machine Learning using the Game
of Checkers. IBM J.Res.Dev. 3, 210229.
Simon H.A., Hayes J.R. (1976) The Understanding Process. Cognitive Psychology, V.8.

Раздел 1
Раздел 1
Раздел 1
Раздел 1
Раздел 1

Синергетический анализ сознания
Синергетический анализ сознания
Синергетический анализ сознания
Синергетический анализ сознания
Синергетический анализ сознания