Главными результатами исследований в области философии сознания, представленными в моих предыдущих публикациях, можно считать, во-первых, представление о формах собственно человеческого сознания как о модальностях, складывающихся в сфере и в процессе коммуникации (коммуникативный функционализм1) [Михайлов 2011^а; Михайлов 2011^б; Михайлов 2012], а во-вторых, тезис о значимости (в семантическом смысле) сложных чувственных образов, которые, будучи частью общего нам и другим животным феноменального интерфейса с миром, формируются под воздействием потребностей и наполняются смыслом благодаря им (прагматический функционализм) [Михайлов 2013]2. Из второго тезиса следует, что сознание в принципе может иметь содержания, которые не обязательно подчиняются явно выразимым правилам. Но тогда эта область сознания выпадает из исследовательской области философии и когнитивных наук, работающих в рамках «компьютационалистской» парадигмы, то есть исследовательской программы, основанной на убеждении в том, что всё ментальное можно в конечном счёте свести к внятной символической форме и создать или реконструировать правила преобразования его символов. Вообще говоря, значительная часть философии после «лингвистического поворота» была о том же самом. И вот оказывается, что не полную бессмыслицу говорили те, которые считали что ratio не только не исчерпывает всего сознания, но, возможно, даже не составляет его сути.

Осознав в себе это крепнущее подозрение, можно, конечно, вновь обратиться к «философии жизни», постхайдеггеровской феноменологии и иным подобным текстам, которые я нахожу трудными в прочтении и понимании. Но если наши сознания – автора и читателя – жаждут ясности и точности мысли даже о неясном и неточном, возможно, стоит обратить внимание на научные и философские дискуссии недавнего прошлого, в которых появлялись идеи, способные пролить свет на то, как на самом деле функционирует наш загадочный «призрак в машине». Эти дискуссии, конечно же, связаны с когнитивной наукой и искусственным интеллектом.

Позволю себе две цитаты из Д.А. Поспелова:

Появление речи невозможно без механизма образования понятий. Каждому понятию, синтезированному в левом полушарии, соответствует звуковой код, называющий это понятие. Оторванность понятий от конкретной предметной ситуации дает возможность перехода к абстрактным символам, соотносимым со словами языка. А это, в свою очередь, делает естественный язык мощным инструментом символьных преобразований [Поспелов 1989, 6].

Это о более или менее понятных принципах функционирования рациональной части нашего мыслительного аппарата, с версией которых можно не соглашаться в деталях (в частности, не все согласны с самим распределением функциональности полушарий), но в целом мы её разделяем.

Правосторонняя машина на компьютер совсем не похожа. Она работает параллельно, используя ассоциативный принцип. В ее операциях нет четко выраженной цели, планирования на основе этих целей, программирования последовательности операций. В этой машине текут непрерывные процессы, аналогичные волновым, и конечный результат ее деятельности никогда не фиксируется в виде единственно возможного. На сегодняшний день у нас нет технических аналогов правосторонней машины. Мы не знаем, как ее моделировать, ибо пока еще слишком немногое знаем об особенностях ее функционирования [Поспелов 1989, 7].

А вот это уже может быть определённым теоретическим выходом. Но о том, что касается «нет технических аналогов» и «не знаем, как её моделировать», могу сказать одно: на тот момент, когда Дмитрий Александрович публиковал этот текст, уже вышла основополагающая работа [Rumelhart, McClelland 1986], которая ввела в научный оборот термины “PDP” и «коннекционизм» и предопределила многие дискуссии в сфере когнитивной науки и философии сознания на два десятилетия вперед.

Коннекционизм

Результаты исследований в области нейросетей дали начало междисциплинарному направлению в исследованиях сознания, известному как коннекционизм. В рамках коннекционизма ментальная деятельность моделируется через распространение сигналов активации между простыми вычислительными единицами, что делает её возможной в условиях нечётких или недостаточных данных, контекстозависимых понятий и динамических репрезентаций. Под простыми вычислительными единицами имеются в виду «нейроны», которые умеют только входить в количественно измеряемые состояния активации и измерять «вес» связей друг с другом, создавая сложные сетевые конфигурации, описываемые столь же сложным математическим аппаратом. Каждая такая конфигурация, описываемая математическим вектором, может служить репрезентацией ментального состояния. Но такая нейронная сеть, в отличие от компьютеров линейной архитектуры фон Неймана, практически не нуждается в предварительном программировании, а наоборот, способна к самообучению, в результате которого она становится способна на операции обобщения, классификации и прогнозирования.

Коннекционистские модели доказали свою эффективность в распознавании речи и образов, а также в исследовании памяти и процессов обучения.

Способность многочисленных узлов ранжировать входящие и исходящие связи по весу превращает стандартные программные коды, управляющие узлами, в бесконечно гибкую и самообучающуюся программу, управляющую сетью в целом (принцип холизма). В отличие от принципов программирования, принятых для компьютеров линейной фоннеймановской архитектуры, где все алгоритмы выполняются последовательно, и программист знает конечную цель программы (условие, при наступлении которого она завершает работу), сетевая программа не содержится ни в чьей голове в виде блоков, алгоритмов и целей. Она ориентирована на максимально эффективную адаптацию сети к изменяющимся условиям. При этом, даже если отдельные цепочки вычислений здесь осуществляются медленнее, чем в машине линейной архитектуры, сеть в целом выигрывает за счёт способности осуществлять их не только одновременно и параллельно, но и взаимообусловленно – когда в последовательности учитывается не только результат предыдущего шага, но и результаты параллельных процессов. Повторю, что такая программа вовсе не нуждается в рефлексии программиста от начального до завершающего шага. Самообучаясь, на определённом этапе она способна начать удивлять своего автора, если он существует.

Но для того, чтобы перекинуть концептуальный мостик между когнитивной наукой и философией, необходимо общее философское видение, включающее хорошо разработанный концептуальный аппарат. В то же время, по мнению Теренса Хоргана, «действительно, не существует “коннекционистской концепции сознания” в виде определённого множества фундаментальных предположений, отличающихся в конкретных, четко сформулированных отношениях от классицизма. Философы до сих пор обсуждали ряд несовместимых концепций сознания, которые могли произрастать из коннекционизма или сочетаться с ним» [Horgan 1997, 13].

Почему коннекционистский взгляд на процессы, связываемые нами с сознанием, оказывается привлекательным? По словам К.В. Анохина, «рассмотрение любого объекта как сети автоматически переводит пробле

му в плоскость физической и математической теории. Исследуя мозг как сеть, мы, с одной стороны, применяем к нему все современные методы экспериментальной нейронауки, а с другой – движемся в сторону теории мозга и сознания» [Анохин 2013, 85].

Теоретическая модель, предлагаемая Анохиным, интересна тем, что, надстраивая второй «этаж» над коннектомом, она на порядок увеличивает степень собственной сложности, а следовательно, и объяснительную силу, поскольку известно, что, согласно теореме Гёделя, менее сложная система не может объяснять более сложную. Модель когнитома, как её описывает Анохин, выглядит следующим образом:

(1) отдельные узлы коннектома, в том числе и довольно удалённые друг от друга, складываются в устойчивые субсетевые комплексы (коги), каждый из которых обеспечивает выполнение определённой когнитивной функции;

(2) между когами устанавливаются сетевые связи, которые превращают их в узлы суперсети (когнитома), которая надстраивается над собственно физической сетью нейронов;

(3) концепция когнитома делает возможным эмпирическое изучение когнитивных функций мозга, прокладывая путь к научному решению психофизической проблемы.

Насколько я могу судить, научный потенциал теории когнитома, действительно, трудно переоценить. Более того, эта теория может внести вклад и в решение традиционных философских проблем, таких как проблема единства самосознания (проблема «я») или проблема причинной взаимосвязи ментального и физического. Однако существуют философские проблемы, которые, как представляется, остаются в данном случае за скобками.

Это, во-первых, комплекс проблем, связанных с так называемой «субъективной реальностью»: qualia, чувственный опыт, «личные смыслы» и т.п. Усложнение нейросетевой модели ничего принципиального не добавляет к извечной философской трудности: даже если будет с абсолютной точностью найдена нейронная структура, соответствующая вѝдению, например, зелёного цвета, в ней не будет содержаться ничего, напоминающего качество этого ощущения. И если личные переживания смыслов, равно как и этические или эстетические переживания, имеют ту же «субъективную» природу (что, впрочем, не очевидно, как уже говорилось), то никакое максимально глубокое проникновение в тайны мозга не приблизит нас к решению философской проблемы невыразимости субъективного опыта.

Некоторая сложность возникает также и в связи с проблемой семантики языка, а именно: какие механизмы лежат в основе связи знака и значения. Если предположить, что значение знака сохраняется как некая постоянная конфигурация возбуждённых нейронов, постоянно сопровождающая физическое появление данного знака, то для того, чтобы этот знак мог использоваться в коммуникации, в мозгах всех его участников он должен вызывать абсолютно одинаковые сочетания активированных нейронов или когов. Но если это эмпирически так, то возникает обоснованное предположение о врождённости языка, что во многом опровергается фактом многообразия человеческих языков. Если же дело не во врождённости, то непонятно, чем обеспечивается и гарантируется абсолютное тождество нейродинамических образов конкретных значений в мозгах разных индивидов.

Ожидаемое возражение: преимущество теории когнитома как раз и состоит в том, что у нас теперь нет необходимости говорить об обязательном тождестве физических реализаций семантических образов в нейродинамических связях. Коги могут задействовать какие угодно нейроны. Главная их задача состоит в обеспечении функционального тождества сочетаний когнитивных элементов, которые стоят за эффектом общего понимания значений знаков в коммуникации.

Но тогда возникает вопрос: а где содержится критерий этого функционального тождества? Проще говоря, если при произнесении слова «стол» в разных головах возбуждаются разные нейроны, то на основании чего мы можем утверждать, что это работают одни и те же коги? Если только на основании тождества самого знака, то мы просто выдаём explanandum за explanans.

Как мне кажется, теория когнитома в принципе способна справиться с этой трудностью. Но для этого необходимо некоторое её расширение. Идея этого расширения пришла ко мне вместе с метафорой, которую употребил Д. Деннет в своей лекции в МГУ в 2012 г. Тогда он сказал, что язык инсталлирует в наш мозг некоторые небольшие программы, подобные тем java-апплетам, которые наш браузер скачивает из интернета для выполнения некоторых ad hoc задач, – и в этом и состоит то, что мы называем сознанием. Я бы немного видоизменил эту компьютерную метафору. Любая большая и сложная программа, предоставляющая высоковостребованные сервисы, как, например, поисковая система Google, рано или поздно сталкивается с желанием многих сторонних программистов использовать эти сервисы в своих продуктах. И тогда авторы этой программы создают специальный программный интерфейс – набор функций и библиотек, которые могут быть использованы во внешних программах для доступа к желанным сервисам. Подход, который я хотел бы предложить, состоит в том, что элементы языка – это не временные апплеты для выполнения ad hoc задач, как можно подумать при поверхностной интерпретации слов Деннета, но имена более или менее постоянных функций интерфейса, необходимо существующего между нейросетью мозга и человеческой сетью общества.

Для пояснения этой метафоры, возможно, потребуется в каком-то смысле скрестить позднего Витгенштейна с современной нейронаукой. Витгенштейн, как известно, считал, что значение слова есть его употребление, осмысленное употребление обеспечивается социально санкционированными правилами, а следование правилу есть социальный институт. Если общество, в свою очередь, понимать как сеть – что предполагается и поддерживается многими направлениями современной социологии, – то институты, связанные с хранением и функционированием языковых значений, культурных смыслов и т.п., можно представить как когнитивную надстройку над социальной сетью, своего рода социальный когнитом. И тогда слова и выражения языка выглядят своего рода двунаправленным интерфейсом, обеспечивающим доступ нейросети к жизненно важным для организма функциям социальной сети и, наоборот, доступ социальных институтов к социально важным когам головного мозга. Для этого язык – а точнее говоря, вся социально организованная практика его создания, освоения и употребления – инсталлирует в мозг особые «апплеты», действие которых можно сравнить с символическими ссылками («ярлыками», если пользоваться жаргоном Windows): они функционально связывают перцепции слов как физических объектов с когами, кодирующими социальные взаимодействия.

Я бы отметил здесь, что данный теоретический шаг находится в согласии если не с буквой, то с духом одной из заметных советских философских школ. Ведь, по словам В.А. Лекторского, «философия позднего Витгенштейна тоже может рассматриваться как своеобразный и интересный вариант деятельностного подхода» [Лекторский 2001, 78].

О социальных сетях и математических методах

К счастью, сеть как модель является логически прозрачной и математически хорошо проработанной. Математические сетевые модели активно применяются, например, для прогнозирования наводнений или уличного трафика. В большинстве случаев в качестве формального инструментария используется теория графов, которую некоторые авторы рассматривают как раздел дискретной математики, а некоторые – как раздел топологии. Эта математическая теория нашла применение и в социологии: прежде всего в весьма влиятельной работе Грановеттера по анализу социальных сетей [Granovetter 1973].

Нельзя не увидеть глубокие аналогии между сетевыми методами в философии, психологии и нейрофизиологии и сетевым видением общества. В частности, общими отличиями нейродинамических и социальных сетей от, соответственно, компьютеров традиционной архитектуры и вертикальных социумов является значительно меньшая зависимость от внешнего программирования, обучаемость, способность обрабатывать нечёткие и неполные данные, а также гибкая приспособляемость к среде. Следовательно, просматривается теоретическая потребность в интеграции данных методов и подходов и комплексного применения их к исследованию сетевого общества.

Сетевые подходы в теоретической социологии я разделил бы на три группы:

1.               исследования «сетевого общества» как особого типа общественной организации;

2.               исследования в области социальных сетей (не в современном расхожем смысле, связанном с интернетом);

3.               исследования социальных когнитивных сетей.

Сетевое общество – определение

Методология исследования сетевых обществ основана на идентификации их на основе нескольких однозначных признаков:

– отсутствие центра или «вершины» структуры;

– ограниченный набор чётко определённых функциональных состояний; отдельных элементов структуры;

– высокая степень адаптивности и обучаемости структуры за счёт способности к ситуативной перенастройке количественных параметров связей между элементами, в общем и целом перенос программного «фокуса» с элементов (узлов) на связи между ними.

Но импульс к изучению целостных социальных систем (вплоть до глобального мира) дал, безусловно, Мануэль Кастельс. Его теория сетевого общества стала широко обсуждающимся в социологических и философских кругах явлением в середине 1990-х гг. Тогда же появились первые русские переводы его работ и теоретические обзоры, выполненные русскоязычными авторами [Кастельс 2000].

Нужно сказать, что точность и аналитичность как некие идеалы научного знания не всегда поспевают за вольным полётом мысли Кастельса, из-за чего высказанные им в многочисленных работах взгляды и догадки, обильно сдобренные эмпирическим материалом, подчас трудно изложить в виде некоторой последовательной теоретической схемы, избегая противоречий. Ценность трудов этого исследователя состоит скорее в обилии интересных гипотез и инсайтов, которые могут оказаться небесполезными для будущих теоретиков. Так, Ян ван Дейк, комментатор и оппонент Кастельса, пишет, что если Маркс и Вебер строили свои теории в виде точных и выверенных концептуальных схем, то теоретические разработки Кастельса «гораздо более поверхностны [sketchy], а причинные связи, которые он раскрывает, не достигают того уровня абстракции и обобщения, который мы находим у Маркса и Вебера» [Van Dijk 1999, 128]. Ради справедливости заметим, что сам по себе высокий уровень абстракции и обобщения не всегда идёт на пользу, но определённая особенность стиля мышления Кастельса подмечена верно. Тем не менее ему удалось обогатить теоретическую социологию и социальную философию весьма ценными, пусть и недостаточно систематичными, идеями.

Переход от уже ставшей общим местом идеи информационного общества к теории сетевого общества намечается в самой знаменитой трилогии Кастельса «Информационный век: экономика, общество, культура» [Castells 1996; Castells 1997; Castells 1998]. Здесь автор концентрируется на трёх независимых процессах, которые в конце 1960-х – начале 1970-х сыграли решающую роль в становлении нового общества: речь идёт об ИТ-революции, экономическом кризисе, затронувшем как капитализм, так и «этатизм» (коммунизм), а также о расцвете таких новых социальных движений, как феминизм и «зелёные». Как считает Кастельс, революция в области информационных технологий внесла свой вклад в крах этатизма, вылившийся в распад СССР и советского блока, а также в обновление и придание новой силы, гибкости и эффективности капитализму. Появление новых социальных движений стало результатом кризиса национального государства, демократии, традиционных институтов гражданского общества и патриархальных устоев. А сочетание этих тенденций привело к формированию новой социальной морфологии – сетевого общества, новой экономики – глобальной информационной экономики и новой культуры – культуры «реальной виртуальности».

Как впоследствии ещё неоднократно укажет Кастельс, сетевая форма социальной организации существовала и в иные времена и в иных местах, однако информационные технологии создали базис для её всеобъемлющей экспансии по всей социальной структуре. Сетевое общество построено по принципу сети сетей, поэтому сети внутри общества могут превалировать одна над другой. Вместе с тем причинное воздействие сетевых связей становится более важным, чем те конкретные интересы, которые они представляют. Кастельс называет это «приматом социальной морфологии над социальным действием» [Castells 1997, 469].

Новая информационно-технологическая парадигма характеризуется, согласно Кастельсу, несколькими важными признаками: (1) информация выступает своего рода «сырьём», которое подвергается обработке; (2) используется способность информации к повсеместному проникновению; (3) для систем, использующих информационные технологии, характерна «сетевая логика»; (4) характерна для них также гибкость; (5) происходит конвергенция технологий. Так возникает новая форма социальной организации, в которой главным ресурсом экономики и системы власти становится производство и обработка информации [Castells 1997, 21].

Социология сетевых обществ

В социальной науке присутствует понятие социальной сети, которое не связано с современной реальностью Интернета, но имеет долгую историю в социологии, социальной психологии и социальной антропологии благодаря прежде всего таким авторам, как Джеймс Барнз (автор термина), Я.Л. Морено и А. Рэдклиф-Браун. Социальная сеть противопоставляется жёсткой институционализированной социальной структуре как прежде всего система неформальных человеческих связей, которая может быть как горизонтальной, так и вертикально интегрированной.

Когнитивные социальные сети (КСС)

Как писал Эвиатар Зерубавел, один из зачинателей этого направления социальных исследований, когнитивная наука исходит из романтического идеала одинокого мыслителя или из универсалистских концепций; когнитивная социология – из социальных норм и условностей [Zerubavel 1999].

Социология КСС изучает, как изменения в информационных последовательностях, количестве источников информации (узлов в информационной сети) и в видах источников (человеческие или технические) могут влиять на доверие к получаемой информации и на процессы принятия решений в сетевой среде. Здесь используются когнитивные модели для прогнозирования поведения идеального человека-исполнителя, измеряется функционирование реального человека в соотнесении с этими идеальными моделями, и в результате определяется, как обратная связь и обучение могут быть использованы для улучшения поведения человека в области принятия решений. Такие исследования финансируются, в частности, Министерством обороны США.

Концепция гиперсети

Итак, линия рассуждений и данных приводят нас к тому, что сеть нейронов мозга и социальная сеть структурно аналогичны: обе состоят из элементов, умеющих выполнять несложные функции и взвешивать связи с близлежащими элементами. Обе имеют когнитивные надстройки: когнитом и КСС.

Если мы имеем машины одной и той же нейронной архитектуры, управляемые разными программами, то между ними возможен интерфейс – библиотека функций, переводящих команды одного языка в команды другого. Таким интерфейсом между мозгом и обществом выступает язык. То, что мы в нашей культуре называем мышлением, на самом деле представляет собой «внутреннюю речь» (Выготский) – движение смыслов, подчиняющееся явным и неявным правилам языка (Аристотелева логика, на самом деле, – априорные условия осмысленности языковых выражений). Это линейное по своей архитектуре мышление создаёт картины, отличные от того, как на самом деле работает мозг, и от того, как на самом деле устроено общество. Отсюда многие трудно решаемые проблемы эпистемологии и социальной философии.

Сети как математические объекты достаточно хорошо изучены3, и это даёт надежду на то, что и социология и психология прибавят в точности своих методов, воспользовавшись этой моделью (что в ряде случаев и происходит). Я же надеюсь выяснить, каким образом сознание может быть объяснено как эффект гиперсетевых взаимодействий. Здесь необходимо пояснить термины «гиперсеть» и «гиперсетевое взаимодействие». В данном случае имеется в виду не просто «сеть сетей», а взаимодействие сетей через некоторые интерфейсы. Необходимость интерфейсов возникает постольку, поскольку разные сети управляются разными программами, и, следовательно, установление прямых связей между их узлами невозможно. Случай с человеческим сознанием – хороший пример. Некоторые психические функции – например, квалиа – являются функциональным эффектом нейронной сети мозга, тогда как язык и его семантика – функциональным эффектом социальной сети. Прямой обмен между узлами этих сетей невозможен, поскольку в каком-то смысле одна из этих сетей представляет собой узел другой. Поэтому взаимодействие осуществляется через интерфейс – семантически нагруженный язык. Подобным образом интерфейсом между нейросетью мозга и миром физических объектов выступает человеческий чувственный опыт.

В рамках нашей привычной картины мира, несмотря на все искушения, мы не можем представить природу как ещё одну сеть. Модель описания и объяснения естественных вещей и явлений сформирована естествознанием, как оно сложилось: мы имеем объекты, относящиеся к немногочисленным категориям, и управляющие ими естественные законы, которые, в отличие от человеческих, невозможно изменить. И, по крайней мере, в неживой природе нет места программированию и вариативности. Именно поэтому мозг как нейросеть использует чувственность и чувствительность как простой, встроенный (embedded) и не подлежащий перепрограммированию интерфейс. Напротив, язык представляет собой инструмент сложный и настраиваемый пользователем, изменяемый со временем. Причём изменения эти, как свидетельствует современная лингвистика, вполне изучаемы в русле естественнонаучной парадигмы – как управляемые явно формулируемыми законами, позволяющими, например, обратную реконструкцию архаичных морфем и фонем из ныне имеющихся.

Интересным и озадачивающим выглядит тот факт, что мозг, будучи «компьютером» нейросетевой архитектуры, оказывается инструментом мышления, построенного противоположным образом – как линейное и последовательное логическое или математическое исчисление. Возможным объяснением может быть то, что так понимаемое мышление является функцией не столько мозга, сколько интерфейса между ним и социумом – функцией языка. Поэтому и мыслимый мир, будучи проекцией семантики языка в область, трансцендентную нейросети, оказывается линейно организованным в цепочки причинно-следственных связей. На этом основана вся проблематика эпистемологии: как соотносится линейно организованный язык и производные от него иерархические дедуктивные системы со своими предполагаемыми объективными референтами? Но возможность инсайтов, внезапных озарений, неформализуемого творчества указывает на «другое мышление», которое предположительно может быть понято как внутренняя функция нейросети, случайно формируемая, адаптивная по своей природе и потому недоступная для формализации. Мышление «от языка» доступно для исследования, поскольку оно изначально овнешнено, будучи функцией интерфейса. «Другое мышление» представляет собой внутреннюю жизнь нейросети и поэтому может быть представлено в форме объекта только при условии резкого изменения исследовательского угла зрения.

Попутно замечу, что, возможно, здесь кроется ключ к правильной интерпретации «сферы возможного опыта» и других кантовских терминов, поскольку очевидно, что чувственный опыт, понятый как интерфейс, прямо отсылает к трансцендентальной эстетике, и то же можно сказать о языковом интерфейсе и трансцендентальной логике. Но это слишком обширная тема, чтобы раскрывать её скороговоркой. Оговорюсь только, что теория гиперсети не обязательно предполагает скептические выводы.

Мозг также использует специальный интерфейс для взаимодействия с тем, что сетью не является: это чувственное восприятие. Чувственные образы аналогичны пиктограммам на рабочем столе компьютера: они не изображают того, с чем связывают нас, но очень удобны для организации взаимодействия с тем, чего мы не видим. Они создаются на основе априорных моделей, поставляемых мозгом, которые многократно уточняются в процессе жизненных взаимодействий. Априорную модель можно рассматривать как информационный запрос (ср. веб-страница, написанная на PHP), изменяющиеся восприятия – как ответ на запрос. Поэтому целостный чувственный образ представляет собой то, что стоики называли «лектон» – содержание осмысленного высказывания. Без этого эмпиризм был бы невозможен, поскольку в опыте не содержалось бы знания.

Согласно некоторым научным концепциям, образы, возникающие в чувственном восприятии, ни в коей мере не является слепками действительности. На самом деле они являются постоянно уточняемыми моделями, создаваемыми нашим мозгом [Фрит 2010]. Эти модели снова и снова уточняются в соответствии со вновь поступающими чувственными данными. То есть чувственный образ, который мы имеем и в котором мы отдаем себе отчёт, является результатом многократных итераций по перестраиванию мозгом имеющихся у него априорных моделей. Как пишет Крис Фрит, «скрывая от нас все бессознательные заключения, к которым он приходит, наш мозг создает у нас иллюзию непосредственного контакта с материальным миром. В то же самое время он создает у нас иллюзию, что наш внутренний мир обособлен и принадлежит только нам. Эти две иллюзии дают нам ощущение, что в мире, в котором мы живем, мы действуем как независимые деятели. Вместе с тем мы можем делиться опытом восприятия окружающего мира с другими людьми. За многие тысячелетия эта способность делиться опытом создала человеческую культуру, которая, в свою очередь, может влиять на работу нашего мозга» [Фрит 2010, 37–38]. И далее: «Непосредственности нашего контакта с материальным миром хватает для практических целей. Но этот контакт зависит от нашего мозга, а наш мозг, даже вполне здоровый, далеко не всегда рассказывает нам все, что знает» [Фрит 2010, 78]. Он продолжает: «Даже если все органы чувств у нас в порядке и мозг работает нормально, мы все же не имеем непосредственного доступа к материальному миру. Может быть, нам и кажется, что мы непосредственно воспринимаем окружающий мир, но это иллюзия, создаваемая нашим мозгом» [Фрит 2010, 72].

Сетевая парадигма

Так мы сформировали представление о «гиперсети» как связи нейросети мозга и социальной сети, в которую включён его владелец. Эта гиперсеть, по моему мнению, является подлинной функциональной основой тех ментальных функций, которые мы относим к человеческому сознанию. Этот теоретический подход возможен благодаря формирующейся на наших глазах «сетевой парадигме»: трансдисциплинарной методологической установке, предполагающей применение математических сетевых моделей для изучения связей нейронов головного мозга, социальных взаимосвязей и новых компьютерных архитектур.

То, что я называю «сетевой парадигмой» – использование математических моделей сетевых взаимодействий для исследования различных объективных феноменов, – демонстрирует теоретическую и практическую эффективность не только в нейронауке, психологии и философии, но и в социальных науках, где различные теории «сетевого общества», социологические исследования социальных сетей, а в последнее время и социальных когнитивных сетей приводят к интересным результатам. Возникает закономерный вопрос о возможности сквозной методологии, основанной на сетевой парадигме и увязывающей исследования социальных и нейроцеребральных сетей в единую междисциплинарную исследовательскую программу.

До сих пор общество мыслилось как система «отношений», но довольно абстрактно. Сеть же даёт конкретную модель отношений (близких – опосредованных, сильных – слабых). И если сознание в принципе мыслимо как функция от системы связи нейронов (нейросети), то точно так же оно может мыслиться как функция социальной сети: каждый индивид (узел), знает то, что ему положено, а «всё» знает только сеть в целом. Очевидно, что именно социальная сеть, а не нейросеть, ответственна за семантику языка, правила и т.п.

Вместе с тем нужно опасаться неоправданных метафизических обобщений: в духе того, что сети лежат в основе жизни, материи, пронизывают собой всю реальность и т.п. Сетевая модель – это только методология, позволяющая строить эффективные правдоподобные теории относительно, возможно, разнородных объектов.

Опишем модель. Сеть мыслится как состоящая из узлов, связей между ними и управляющей программы. Узлы – наименее сложный элемент системы. Узел должен обладать достаточными ресурсами для того, чтобы исполнять несложную программу, не тождественную программе сети. Так, нейрон может находиться в одном из доступных состояний (возбуждения или покоя) и передавать это состояние соседям при определённых условиях. Он также должен эмпирически определять более эффективные связи и делать их более предпочтительными, меняя значения их веса, как это называют математики. Примерно то же можно сказать об узле любой сети – о пользователе Фейсбука, адепте тайного ордена или члене террористической организации. Они все запрограммированы достаточно простыми функциональными связями между типичными условиями и типичными действиями. Они все знают, что должны делать в определённых ситуациях, число которых невелико. Идентичность сети определяется этими программными кодами в значительно большей степени, чем физической природой узлов.

Стандартный пользователь, например, Фейсбука наделён ограниченным набором функций внутри сети: он может публиковать (post), читать (read), выражать одобрение (like), делиться прочитанным (share), присоединяться к группам (join) и т.п. Но даже этого ограниченного набора достаточно для того, чтобы многие из нас проводили в этой сети значительную часть отпущенной нам жизни, со всей серьёзностью относясь к происходящим там процессам.

Можно возразить, что полноценное участие в Фейсбуке предполагает не только владение этими нехитрыми функциями, но и знание, как минимум, двух языков – родного и английского, – погружённость в социальные отношения и политические события, знакомство с общественными условностями и много ещё чего. Но, если разобраться, каждая из этих компетенций может быть смоделирована как сетевая программа, требующая от узлов сети владения ограниченным набором несложных функций.

И тогда у нас появляется основание обобщить коннекто-когнитомную модель, предложенную К.В. Анохиным до применимости к любым сетям: нейронным, социальным, нейрокомпьютерным. Так, если говорить о социальных сетях, то над сетями, состоящими из взаимодействующих индивидов, надстраиваются когнитивные социальные сети, узлами в которых становятся подсети индивидов, разделяющих определённые верования или компетенции. То, что мы на правильном пути в своих рассуждениях, отчасти подтверждается уверенно развивающимися и хорошо финансируемыми зарубежными исследованиями когнитивных социальных сетей.

Сетевая онтология

Когда-то Николай Коперник предложил считать, что Солнце является неподвижным центром Вселенной, а Земля вращается вокруг него, в основном ради того, чтобы упростить математические расчеты, поскольку такое видение позволяло избавиться от видимых аномалий в орбитах некоторых планет. Предлагая своего рода сетевую онтологию, я не обязательно должен верить, что мир устроен именно так. Это значит, что, как и любая онтология, предлагаемая картина мира представляет собой систему, исходя из которой наши теоретические построения и математические расчеты могут оказаться проще, чем в другой картине мира. Я предлагаю исходить из того, что устройство головного мозга представляет собой сеть, устройство человеческого общества также представляет собой сеть, причем и та, и другая сеть может быть описана и объяснена одним и тем же формальным аппаратом. Каждая из этих сетей управляется своей внутренней программой, которая обладает высокой степенью адаптивности к данным, поступающим извне. Я также предлагаю считать, что между этими сетями существует своего рода программный интерфейс, роль которого выполняет человеческий язык. И, следовательно, человеческий язык должен быть понят не как самостоятельная структура, происхождение и семантические возможности которой нуждаются в естественном объяснении, а именно как интерфейс между двумя сетями, семантика которого определяется ими обеими.

Я не настаиваю на том, что мир устроен именно таким образом. Более того, данная картина говорит нам о том, что вопрос о подлинном устройстве мира относится к тем вопросам, на которые не может быть дан ответ, и которые, в соответствии с «Логико-философским трактатом» Витгенштейна, не являются осмысленными вопросами. Я рассматриваю данную картину мира как теоретическую основу для создания трансдисциплинарной методологии, которая поможет наилучшим образом выстроить целостные и взаимопроникающие теоретические концепции познания, общества и культуры.

Заключение

Сетевая парадигма, как она описана здесь, имеет все основания претендовать на роль трансдисциплинарной методологии, применяемой в исследовании сознания и общества. Она не является философской теорией в строгом аналитическом смысле, поскольку вместо концептуального анализа предлагает некую онтологию, что было характерно для философии в её докритическую эпоху, а теперь остаётся прерогативой научных теорий. Однако этот подход вместе с подразумеваемой им онтологией раскрывает иллюзорный и инструментальный характер любых онтологий, включая свою собственную, поэтому при желании его можно рассматривать как нестандартную стратегию концептуального анализа, который философы-аналитики полагают сущностью философской работы.

Ссылки (References in Russian)

Анохин 2013 – Анохин К.В. Коды вавилонской библиотеки мозга // В мире науки. 2013. № 5. С. 83–89.

Дубровский 2007 – Дубровский Д.И. Сознание, мозг, искусственный интеллект. М.: Стратегия-Центр, 2007.

Иванов 2010 – Иванов Д.В. Функционализм. Метафизика без онтологии // Эпистемология и философия науки. 2010. № 2. С. 95–111.

Кастельс 2000 – Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М.: ГУ ВШЭ, 2000.

Лекторский 2001 – Лекторский В.А. Эпистемология классическая и неклассическая. М.: Эдиториал УРСС, 2001.

Михайлов 2011^а – Михайлов И.Ф. Наследие советского «критического марксизма» в контексте проблемы мышления // Вопросы философии, 2011, № 5. С. 108–118.

Михайлов 2011^б – Михайлов И.Ф. Теория коммуникации как методология знания о человеке // Человек вчера и сегодня. Междисциплинарные исследования. Выпуск 5. М.: ИФРАН, 2011. С. 9–29.

Михайлов 2012 – Михайлов И.Ф. «Искусственный интеллект» как аргумент в споре о сознании // Эпистемология и философия науки. 2012. №2. С. 107–122.

Михайлов 2013 – Михайлов И.Ф. Субъектность как выбор: теория и практика // Человек вчера и сегодня. Междисциплинарные исследования. Выпуск 8. М.: ИФРАН, 2013.

Новиков Кузнецов Губко (ред.) 2011 – Новиков, Д.А., Кузнецов, О.П., Губко, М.В. (ред.). Сетевые модели в управлении. Сборник статей. М,: Эгвес, 2011.

Поспелов 1989 – Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989.

Фрит 2010 – Фрит К. Мозг и душа: Как нервная деятельность формирует наш внутренний мир. М: Астрель: CORPUS, 2010.

References

Castells 1996 – Castells M. The Information Age: Economy, Society and Culture Vol. I: The Rise of the Network Society. Cambridge MA; Oxford UK: Blackwell Publishers, 1996.

Castells 1997 – Castells M. The Information Age: Economy, Society and Culture Vol. II: The Power of Identity. Malden MA; Oxford UK: Blackwell Publishers, 1997.

Castells 1998 – Castells M. The Information Age: Economy, Society and Culture Vol. III: End of Millennium. Malden MA; Oxford UK: Blackwell Publishers, 1998.

Granovetter 1973 – Granovetter M. S. The Strength of Weak Ties // American Journal of Sociology. Vol. 78. Issue 6 (May, 1973). P. 1360–1380.

Horgan 1997 – Horgan T. Connectionism and the Philosophical Foundations of Cognitive Science // Metaphilosophy, January 1997. Volume 28. Issue 1–2. P. 1–30.

Rumelhart, McClelland 1986 – Rumelhart D. E., McClelland J. L., & the PDP Research Group. Parallel Distributed Processing: Explorations in the microstructure of cognition. Volume 1: Foundations. Cambridge; MA: MIT Press, 1986.

Van Dijk 1999 – Van Dijk J.A. The One-Dimensional Network Society of Manuel Castells // New Media and Society. Vol. 1. No. 1. (April 1999). P. 127–139.

Zerubavel 1999 – Zerubavel E. Social Mindscapes: An Invitation to Cognitive Sociology. Harvard University Press, 1999.

Anokhin K.V. Codes of The Brain's Babylon Library // V Mire Nauki. 2013. Vol. 5. P. 83–89 (in Russian).

Castells М. The Information Age: Economy, Society and Culture. Vol. I–II. Oxford: Blackwell Publishers, 1996–1998. Russian translation ed. by O. Shkaratan. Moscow: GU-VShE, 2000 (in Russian).

Dubrovskiy D.I. Consciousness, brain, artificial intelligence. Moscow, 2007. (in Russian).

Frith C. Making Up the Mind. How the Brain Creates our Mental World. Oxford: Blackwell Publishing, 2007. Russian translation by P. Petrov. M., 2010 (in Russian).

Ivanov D.V. Functionalism. Metaphysics Without Ontology // Epistemology and Philosophy of Science. 2010. Vol. 2. P. 95–111 (in Russian).

Lektorsky V.A. Classical and Non-Classical Epistemology. Moscow, 2001 (in Russian).

Mikhailov I.F. Heritage of the Soviet 'Critical Marxism' in the Context of the Problem of Thought // Voprosy Filosofii. 2011. Vol.5. P. 108–118 (in Russian).

Mikhailov I.F. Communication Theory: From Humean Problem to Humane Knowledge // Human in Past and Present. Issue 5. Moscow, 2011 (in Russian).

Mikhailov I.F. Artificial Intelligence as an Argument in the Dispute over the Mind // Epistemology and Philosophy of Science. 2012. Vol. 5. P. 107–122 (in Russian).

Mikhailov I.F. Subjectivity as the Choice: Theory and Practice // Human in Past and Present. Issue 8. Moscow, 2013 (in Russian).

Novikov D.A., Kuznetsov O.P., Gubko M.V. (ed.) Network models in control. Moscow, 2011 (in Russian).

Pospelov D. A. Modeling of Reasoning. Moscow, 1989 (in Russian).