Когнитивтік ғылымдағы когнитивизмге қарсы бағыттар

Кіріспе

Когнитивтік ғылымдағы қозғалыстар когнитивизмге сын тұрғысынан қарады. Егер олар Ноам Чомски, Джерри Фодор, Дэвид Марр және басқалар ұсынған когнитивистік теорияларға қарсы болса немесе олардан өзгеше бағыт ұстанса, онда когнитивтік ғылымдағы осы қозғалыстар посткогнитивистік деп есептеледі. Посткогнитивистер когнитивизмнің негізгі қағидаларын, соның ішінде онтологиялық дуализмді, репрезентациялық реализмді, танымның сана мен жүйке жүйесінен тыс процестерге тәуелсіздігін, электрондық компьютердің сана үшін лайықты аналогия екенін және танымның тек жеке тұлғаларда ғана жүзеге асатынын жоққа шығарады. Джеймс Дж. Гибсон, Хьюберт Дрейфус, Грегори Бейтсон, Майкл Турви, Брэдд Шор, Джером Брунер, Витторио Гидано, Хамберто Матурана және Франсиско Варела посткогнитивтік бағытты ұстанған зерттеушілердің қатарында.

Хьюберт Дрейфустың когнитивизмді сынуы

Мартин Хайдеггер философиясының принциптерін қолданып, Дрейфус когнитивизмді бастапқыдан-ақ сынап келді. Ескі мектептің таным философиясының өкілдерінің қарсылығына қарамастан, ол жаңа тәсілдердің дамуымен өзін құтқарылған сезінді. Дрейфустың идеялары алғаш рет 1960 жылдардың ортасында таныстырылғанда, олар қысымға ұшырап, тікелей қарсылыққа тап болды. Алайда, 1980 жылдары оның көптеген көзқарастары робототехника және жаңа байланыс саласындағы зерттеушілер тарапынан қайта жаңғыртылды. Бұл тәсілдер қазір "субсимволикалық" деп аталады, себебі олар ертедегі жасанды интеллект (ЖИ) зерттеулерінің жоғары деңгейдегі символдарға жасаған баса назарынан бас тартады. Тарихшы және ЖИ зерттеушісі Дэниел Кревье былай деп жазады: "Уақыт Дрейфустың кейбір пікірлерінің дұрыстығын және көрегендігін дәлелдеді". Дрейфус 2007 жылы: "Мен жеңдім деп ойлаймын, мәселе шешілді – олар бас тарды" деді. Эксперттік жүйелердің өркендеген кезеңінде жазылған "Ақыл-ой машинадан жоғары" (1986) еңбегінде Дрейфус адамның тәжірибесі мен оны модельдеуді көздеген бағдарламалар арасындағы айырмашылықты талдады. Бұл "Компьютерлер не істей алмайды" атты жұмысындағы идеяларын дамытты, онда ол 1960 жылдары Аллен Ньюэлл мен Герберт А. Саймон қолданған ЖИ зерттеулерінің "танымдық модельдеу" мектебін сынаған болатын. Дрейфус адамның мәселелерді шешу қабілеті мен біліктілігі, жағдайды ескере отырып, маңызды және қызықты нәрсенің біздің негізгі сезіміне байланысты екенін, ал қажетті нәрсені табу үшін мүмкіндіктердің комбинациясын іздеу процесіне емес, дейді. Дрейфус 1986 жылы оны Хайдеггердің "қолдағы" және "дайын қолдағы" арасындағы айырмашылығына сүйене отырып, "не білу" және "қалай істеу" арасындағы айырмашылық ретінде сипаттады. "Не білу" – біздің саналы, қадамдық мәселелерді шешу қабілетіміз. Біз бұл дағдыларды қиын мәселеге тап болғанда қолданамыз, ол бізден тоқтауға, бір қадам артқа шегінуге және идеяларды біртіндеп іздеуге талап етеді. Осындай сәттерде идеялар өте нақты және қарапайым болады: олар контекстен тыс символдарға айналады, біз оларды логика мен тіл арқылы басқарамыз. Бұл Ньюэлл мен Саймонның психологиялық эксперименттер мен компьютерлік бағдарламалармен көрсеткен дағдылары. Дрейфус олардың бағдарламалары "не білу" деп аталатын дағдыларды жеткілікті түрде еліктейтінін мойындады. Ал "қалай істеу" – біздің әдеттегі іс-әрекеттеріміз. Біз іс-әрекет жасаймыз, бірақ саналы, символикалық ойлауды қолданбаймыз, мысалы, бет-әлпетті тану, жұмысқа бару немесе дұрыс сөзді табуға тырысу. Біз кез келген басқа нұсқаны қарастырмай, тікелей дұрыс жауапқа келеміз. Дрейфус сарапшылықтың мәні – біздің интуициямыз ережелерді ұмытып, жай ғана "жағдайды бағалап" реакция жасауға дейін жаттықтырылған деген тұжырым жасады. Дрейфустың пікірінше, адамның жағдайды түсіну қабілеті біздің мақсаттарымызға, денемізге және мәдениетімізге негізделген – біздің санасыз интуициямызға, көзқарасымызға және әлем туралы білімімізге. Бұл "контекст" немесе "арғы" (Гайдеггердің Dasein-мен байланысты) – біздің миымызда символикалық емес, интуитивті түрде сақталатын білім түрі. Ол біз не байқап, не байқамайтынымызға, не күтетінімізге және қандай мүмкіндіктерді қарастырмайтынымызға әсер етеді: біз маңызды мен маңызды емес нәрсені ажыратамыз. Бізге қажет емес нәрселер біздің "шекаралық санамызға" (Уильям Джеймстің сөзін пайдаланып) жатқызылады: біз білетін, бірақ қазір ойланбайтын миллиондаған нәрселер. Дрейфус 1970 және 1980 жылдары іске асырылған ЖИ бағдарламалары осы "арғы" жағдайды түсіре алмайды немесе ол мүмкіндік беретін жылдам мәселелерді шеше алмайды деп сенді. Ол біздің санасыз білімімізді ешқашан символдық түрде түсіруге болмайды деп мәлімдеді. Егер ЖИ осы мәселелерді шешудің жолын таба алмаса, онда ол сәтсіздікке ұшырайды, "көзге айды қарап ағашқа көтерілу" сияқты болады.

Using the principles of Martin Heidegger's philosophy, Dreyfus has been critical of cognitivism from the beginning. Despite continued resistance by old school philosophers of cognition, he felt vindicated by the growth of new approaches. When Dreyfus' ideas were first introduced in the mid 1960s, they were met with ridicule and outright hostility. By the 1980s, however, many of his perspectives were rediscovered by researchers working in robotics and the new field of connectionism—approaches now called "sub symbolic" because they eschew early artificial intelligence (AI) research's emphasis on high level symbols. Historian and AI researcher Daniel Crevier writes: "time has proven the accuracy and perceptiveness of some of Dreyfus's comments." Dreyfus said in 2007 "I figure I won and it's over—they've given up." In Mind Over Machine (1986), written during the heyday of expert systems, Dreyfus analyzed the difference between human expertise and the programs that claimed to capture it. This expanded on ideas from What Computers Can't Do, where he had made a similar argument criticizing the "cognitive simulation" school of AI research practiced by Allen Newell and Herbert A. Simon in the 1960s. Dreyfus argued that human problem solving and expertise depend on our background sense of the context, of what is important and interesting given the situation, rather than on the process of searching through combinations of possibilities to find what we need. Dreyfus would describe it in 1986 as the difference between "knowing that" and "knowing how", based on Heidegger's distinction of present at hand and ready to hand. Knowing that is our conscious, step by step problem solving abilities. We use these skills when we encounter a difficult problem that requires us to stop, step back and search through ideas one at a time. At moments like this, the ideas become very precise and simple: they become context free symbols, which we manipulate using logic and language. These are the skills that Newell and Simon had demonstrated with both psychological experiments and computer programs. Dreyfus agreed that their programs adequately imitated the skills he calls "knowing that". Knowing how, on the other hand, is the way we deal with things normally. We take actions without using conscious symbolic reasoning at all, as when we recognize a face, drive ourselves to work, or find the right thing to say. We seem to simply jump to the appropriate response, without considering any alternatives. This is the essence of expertise, Dreyfus argued: when our intuitions have been trained to the point that we forget the rules and simply "size up the situation" and react. The human sense of the situation, according to Dreyfus, is based on our goals, our bodies, and our culture—all of our unconscious intuitions, attitudes, and knowledge about the world. This "context" or "background" (related to Heidegger's Dasein) is a form of knowledge that is not stored in our brains symbolically, but intuitively in some way. It affects what we notice and what we do not, what we expect, and what possibilities we do not consider: we discriminate between what is essential and inessential. The things that are inessential are relegated to our "fringe consciousness" (borrowing a phrase from William James): the millions of things we are aware of but are not really thinking about right now. Dreyfus did not believe that AI programs, as they were implemented in the 1970s and 1980s, could capture this "background" or do the kind of fast problem solving that it allows. He argued that our unconscious knowledge could never be captured symbolically. If AI could not find a way to address these issues, then it was doomed to failure, an exercise in "tree climbing with one's eyes on the moon."