Чеширская улыбка кота Шрёдингера: мозг, язык и сознание

В психолингвистических экспериментах люди с такими нарушениями также демонстрируют необычные характеристики: говорят об иной организации ментального лексикона, подчеркивая, что нарушена характерная для нормы морфологическая репрезентация, проявляющаяся и в понимании, и в продукции инфлекционных морфологических операций; мы видим пример того, как языковая деятельность человека при овладении и пользовании языком базируется не на имплицитных процедурах и выведенных алгоритмах (независимо от того, передались ли они нам генетически), а на эксплицитно сформулированных, иногда в буквальном смысле, правилах и декларативной памяти, когда слова (возможно, лексемы), например, хранятся списками, а правила – отдельно, в неких сетях.

Конечно, иерархичность синтаксиса необходима для такой сложной самоорганизующейся системы, как язык, так же, как иерархичность и динамичность нейронных паттернов необходимы для такой сложнейшей системы, какой является мозг. В этом смысле вектор естественного отбора вполне коррелирован. Стоит ли по-прежнему быть в плену бинарного способа мышления с необходимостью выбирать между полярными взглядами: мутация или отбор, модулярность или нейронная сеть? Ведь и сам Дарвин не отрицал роли случайных событий (мутаций) в эволюции. В «Происхождении видов…» он пишет: «По-видимому, я прежде недооценил значение и распространенность этих последних форм вариаций, ведущих к прочным модификациям в строении независимо от естественного отбора. Но так как в недавнее время мои выводы были превратно истолкованы и утверждали, что я приписываю модифицирование видов исключительно естественному отбору, то мне, может быть, позволено будет заметить, что в первом и последующих изданиях этой книги я поместил на очень видном месте, именно в конце “Введения”, следующие слова: “Я убежден, что естественный отбор был главным, но не исключительным фактором модификации”. Но это не помогло. Велика сила упорного извращения; но история науки показывает, что, по счастию, действие этой силы непродолжительно» [Дарвин, 2001 (1872)].

Это было слишком оптимистическое утверждение… По сути дела, эволюция канализировалась, возможно, гораздо раньше, чем появились высшие виды, и является нейроэволюцией, направленной на развитие мозга, сознания и языка; в этом смысле случайность если и имела место, то с очень удачными для нас последствиями.

Однако никто все же не сомневается в чрезвычайной роли человека на планете и в абсолютно особой роли в нашем развитии специфического семиозиса и языка. Семиотическое поведение есть у всех, даже у беспозвоночных. Обычно, когда речь идет о высокоразвитых видах, обсуждают метакогнитивные возможности

и способность к метарепрезентации и считается, что у животных (возможно, за исключением приматов и дельфинов) рефлексии и концепта «себя» нет, как и возможности мысленного «путешествия во времени», ибо для этого нужен символический язык, способный представлять будущие события и задачи, нужна способность выйти за пределы своего мира и себя как его центра (если не сказать основного наполнения).

Исследование шифтеров привело Р. Якобсона к выводу, что, обучаясь слову «я»

, ребенок понимает свою принадлежность к целому ряду возможных говорящих, каждый из которых использует одну и ту же меняющуюся функцию слова «я» и тем самым связан со всеми другими говорящими [Jakobson, 1977].

Согласно Пенроузу [Penrose, 1994], мозг действительно работает как компьютер, однако компьютер настолько невообразимой сложности, что его имитация не под силу научному осмыслению. Основная сложность видится в следующем: вычислительные процедуры имеют нисходящую организацию, которая может содержать некий заданный заранее объем данных и предоставляет четкое решение для той или иной проблемы. В противоположность этому существуют восходящие алгоритмы, где четкие правила выполнения действий и объем данных не определены заранее, однако имеется процедура, определяющая, каким образом система должна «обучаться» и повышать свою эффективность в соответствии с накопленным «опытом»; правила выполнения действий подвержены постоянному изменению. Наиболее известные системы восходящего типа – искусственные нейронные сети, основанные на представлениях о системе связей между нейронами в мозгу и о том, каким образом эта система обучается в реальности.

Возвращаясь к дискуссии Nature vs. Nurture в лингвистике, я могла бы сказать, что, возможно, спор как раз и идет о нисходящей в противоположность восходящей системе вычислений: нативистской и модулярной как более нисходящей и коннекционистской – как полностью восходящей. При этом только принципы (в терминах генеративизма) принадлежат к нисходящему типу вычислений, а параметры (обретаемые с опытом в данной языковой среде) делают систему комбинированной, с сильным восходящим компонентом.