Посткогнитивизм: Критика когнитивной науки и философия Хайдеггера.

Введение

Движения в когнитивной науке, критикующие когнитивизм, считаются посткогнитивистскими, если они противопоставляются или выходят за пределы когнитивистских теорий, предложенных Ноамом Хомским, Джерри Фодором, Дэвидом Марром и другими. Посткогнитивисты оспаривают основополагающие принципы когнитивизма, такие как онтологический дуализм, репрезентативный реализм, независимость познания от процессов, происходящих вне разума и нервной системы, уместность аналогии между разумом и электронным компьютером, а также представление о том, что познание происходит исключительно внутри индивида. К исследователям, развивавшим посткогнитивистские направления, относятся Джеймс Дж. Гибсон, Хьюберт Дрейфус, Грегори Бейтсон, Майкл Турви, Брэдд Шор, Джером Брунер, Витторио Гидано, Умберто Матурана и Франсиско Варела.

Критика когнитивизма Юберта Дрейфуса

Используя принципы философии Мартина Хайдеггера, Дрейфус с самого начала критиковал когнитивизм. Несмотря на продолжающееся сопротивление со стороны философов старой школы когнитивных наук, он чувствовал себя оправданным ростом новых подходов. Когда идеи Дрейфуса были впервые представлены в середине 1960-х годов, они встретили насмешки и прямое неприятие. Однако к 1980-м годам многие из его взглядов были заново открыты исследователями, работающими в области робототехники и новой области коннекционизма — подходы, которые теперь называют "субсимволическими", поскольку они отказываются от акцента ранних исследований искусственного интеллекта (ИИ) на символах высокого уровня. Историк и исследователь ИИ Дэниел Кревье пишет: "Время доказало точность и проницательность некоторых замечаний Дрейфуса". Дрейфус заявил в 2007 году: "Я считаю, что я победил, и с этим покончено — они сдались". В книге "Разум против машины" (1986), написанной в период расцвета экспертных систем, Дрейфус проанализировал разницу между человеческой экспертизой и программами, которые претендовали на ее воспроизведение. Это развило идеи, изложенные в книге "Что не могут делать компьютеры", где он выдвинул аналогичный аргумент, критикуя школу "когнитивного моделирования" в исследованиях ИИ, практикуемую Алленом Ньюэллом и Гербертом А. Саймоном в 1960-х годах. Дрейфус утверждал, что человеческое решение проблем и экспертиза зависят от нашего глубинного понимания контекста, от того, что важно и интересно в данной ситуации, а не от процесса перебора комбинаций возможностей для поиска необходимого. В 1986 году Дрейфус описал это как разницу между "знанием что" и "знанием как", основываясь на различии Хайдеггера между "под рукой" и "в наличии". "Знание что" — это наши сознательные, пошаговые способности к решению проблем. Мы используем эти навыки, когда сталкиваемся со сложной проблемой, требующей остановиться, отступить и последовательно рассматривать идеи. В такие моменты идеи становятся очень точными и простыми: они превращаются в контекстно-независимые символы, которыми мы манипулируем с помощью логики и языка. Именно эти навыки Ньюэлл и Саймон продемонстрировали как с помощью психологических экспериментов, так и с помощью компьютерных программ. Дрейфус согласился, что их программы адекватно имитируют навыки, которые он называет "знанием что". "Знание как", с другой стороны, — это то, как мы обычно справляемся с делами. Мы действуем, не прибегая к сознательному символическому рассуждению, например, когда узнаем лицо, едем на работу или находим подходящие слова. Мы, кажется, просто переходим к соответствующему ответу, не рассматривая альтернативы. Это суть экспертизы, утверждал Дрейфус: когда наша интуиция отточена до такой степени, что мы забываем правила и просто "оцениваем ситуацию" и реагируем. Человеческое восприятие ситуации, по мнению Дрейфуса, основано на наших целях, нашем теле и нашей культуре — на всех наших бессознательных интуициях, установках и знаниях о мире. Этот "контекст" или "фон" (связанный с хайдеггеровским Дазайн) — это форма знания, которая не хранится в нашем мозге символически, а интуитивно. Он влияет на то, что мы замечаем и что не замечаем, чего мы ожидаем и какие возможности мы не рассматриваем: мы различаем существенное и несущественное. Несущественное оттесняется в наше "периферийное сознание" (заимствуя фразу у Уильяма Джеймса): миллионы вещей, о которых мы осведомлены, но о которых сейчас не думаем. Дрейфус не верил, что программы ИИ, реализованные в 1970-х и 1980-х годах, могут уловить этот "фон" или обеспечить быстрое решение проблем, которое он позволяет. Он утверждал, что наши бессознательные знания никогда не могут быть захвачены символически. Если ИИ не сможет найти способ решить эти проблемы, то он будет обречен на провал, как попытка "взбираться на дерево, глядя на луну".

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."