Развитие: новый коннекционизм

Новая игра в городе. При всех спорах и трудностях парадигма манипуляции сим­волами в когнитивистике оставалась «единственной игрой в городе», как любил говорить философ Джерри Фодор. Если мышление не является манипуляцией формальными символами согласно формальным правилам, то чем еще оно может быть? Поскольку на этот вопрос не было ответа (за исключением ответов «загнан­ных в гетто» последователей Б. Ф. Скиннера и нескольких других диссидентов, например последователей Л. Витгенштейна), то волей-неволей когнитивные пси­хологи оставались в лагере переработки информации. Но в начале 1980-х гг. воз­никла конкурирующая игра под названием коннекционизм, напоминающая нам (но не самим коннекционистам) старый коннекционизм Э. Л. Торндайка.

О степени влияния и важности коннекционизма говорит то, как в 1986 г. была принята двухтомная публикация его взглядов и достижений, книга «Параллель­ная классифицирующая обработка: исследование микроструктуры познания». Редактором издания и лидером исследовательской группы параллельной классифи­цирующей обработки (другое название коннекционизма) был Дэвид Э. Румелхарт, в прошлом один из лидеров символической парадигмы искусственного интеллек­та. В первый день появления книги на рынке было продано 6 тыс. экземпляров (Н. L. Dreyfus and S. E. Dreyfus, 1988). Шесть тысяч экземпляров могут звучать не слишком впечатляюще, но в академическом мире, где 500 проданных экземпляров считается весьма почетным объемом для технической книги, это просто огромное количество. Вскоре после этого Румелхарт получил «грант гению» от фонда Макартура. Вскоре коннекционизм стали чествовать, как «новую волну» когнитив­ной психологии (J. A, Fodor and Z. W. Polyshyn, 1988).

Во многих важных отношениях коннекционизм представлял собой воскреше­ние традиций психологии и искусственного интеллекта, которые казались давно умершими. В психологии существует традиция коннекционизма, берущая начало от Э. Л. Торндайка и ведущая к К. Л. Халлу и неохаллианским теориям опосредо­вания (Т. Leahey, 1990). Все они изгоняли из своих теорий символы и менталист-ские понятия и пытались дать объяснение поведению в терминах усиления или ослабления связей между стимулами и реакциями: это является центральной иде­ей закона эффекта Э. Л. Торндайка и его и К. Л. Халла иерархии навыков. Сторонники опосредования вводили в коннекционистские идеи К. Л. Халла внутренние процессы, утверждая существование скрытых r—s связей между внешним стиму­лом и явным ответом.

В области искусственного интеллекта коннекционизм оживил второстепенную традицию компьютерных наук, которая соперничала с парадигмой манипуляции символами в 1950-х и 1960-х гг. Структура компьютера, манипулирующего симво­лами, задумана на базе одиночного перерабатывающего нейрона, осуществляющего одно вычисление за раз. Традиционные компьютеры обладают большой мощно­стью благодаря способности осуществлять последовательные вычисления с чрезвы­чайно высокой скоростью. Но с самого возникновения компьютерных технологий существовала вероятность появления другой структуры, построенной на основа­нии множественных процессоров, соединенных вместе. При одновременно рабо­тающих множественных процессорах на смену последовательной переработке ин­формации приходит параллельная. Поведение машин с последовательной струк­турой должно быть запрограммировано, и это в равной степени справедливо для многих параллельно перерабатывающих машин. Но некоторые проектировщики параллельно перерабатывающих компьютеров надеялись сконструировать маши­ны, которые сами могли бы научиться действовать разумно, приспосабливая силу связей между множественными процессорами к окружающей среде, благодаря об­ратным связям. Самым важным примером подобной машины была Перцептив­ная машина Фрэнка Розенблата, созданная в 1960-х гг.

Очевидно, что параллельно обрабатывающие компьютеры потенциально на­много мощнее существующих машин, но в течение долгого времени на пути их строительства возникали препятствия. Параллельные машины в физическом от­ношении сложнее, чем последовательные, и их гораздо труднее программировать, поскольку при этом необходимо как-то координировать работу множества процес­соров, чтобы избежать хаоса. В отношении самопрограммирующихся машин суще­ствовало особое затруднение, касающееся того, как доставить информацию обрат-ной.связи о результатах поведения внутренним ячейкам, лежащим между ячейка­ми входа и выхода. Поскольку последовательные машины быстро добились успеха, а мощность параллельной структуры казалась ненужной, работы над параллельно перерабатывающими компьютерами практически прекратились в 1960-х гг. Похо­роны первого искусственного интеллекта коннекционистов, казалось, произошли в 1969 г., когда Марвин Мински и Сеймур Паперт, крупнейшие представители теории символического искусственного интеллекта, опубликовали книгу «Перцеп-троны», разгромно критикующую работу Ф. Розенблатта. Мински и Паперт при­вели математическое доказательство того, что параллельные машины не смогут обучаться даже простейшим вещам.

Но в 1980-х гг. развитие как компьютерной науки, так и психологии возродило интерес к параллельно перерабатывающим структурам. Хотя серийные процессо­ры продолжали наращивать скорость, проектировщики наталкивались на грани­цы того, насколько быстро электроны могут двигаться сквозь кремний. Требова­ния все большей скорости вычислений вынуждали перейти к параллельной пере­работке. Например, рассмотрим проблему компьютерного зрения, которая должнабыть решена, если будут построены роботы, напоминающие роботов из «Звездных войн». Вообразите компьютерную графику, составленную из 256x256 пикселей (точек света на мониторе). Чтобы распознать такое изображение, серийный ком­пьютер должен вычислить значение 256 х 256 = 65 536 пикселей, что может занять несколько часов. С другой стороны, параллельно перерабатывающему компьюте­ру Connection Machine, содержащему 256x256 взаимосвязанных процессоров, мож­но одному поручить вычислить значение одного пикселя и таким образом обрабо­тать график за ничтожную долю секунды (W. D. Hillis, 1987). Наряду с развитием таких компьютерных комплектующих, как Connection Machine, происходило усо­вершенствование программирования, что делало возможным координировать ра­боту независимых процессоров и, в случае самомодифицирующихся сетей, приспо­сабливать поведение скрытых ячеек.

В области психологии продолжающиеся неудачи символической парадигмы сде­лали параллельную, коннекционистскую переработку весьма привлекательной аль­тернативой старой игре. Помимо трудностей функционализма, которые мы уже об­судили, для коннекционистов нового поколения особое значение имели две пробле­мы. Прежде всего, традиционный искусственный интеллект, хотя и добившийся успеха в заданиях, которые люди считают интеллектуально сложными, например игре в шахматы, так и не смог убедить машины выполнять задания того сорта, кото­рые люди выполняют без малейших размышлений, например распознавать паттер­ны. Возможно, самым важным для психологов было то, что поведение, которое они интенсивнее всего исследовали на протяжении десятилетий, — научение — остава­лось вне пределов возможностей программируемых компьютеров; и развитие парал­лельных машин, способных научаться, достаточно сильно волновало умы.

Другим недостатком символического искусственного интеллекта, побуждавшим новых коннекционистов к действиям, был тот очевидный факт, что головной мозг не является последовательным вычислительным устройством. Если мы будет рас­сматривать нейроны как маленькие процессоры, то станет ясно, что головной мозг значительно сильнее напоминает Connection Machine, чем PC или Apple. Мозг содер­жит тысячи тесно взаимосвязанных нейронов, и все они работают в одно и то же вре­мя. Как провозгласил Ф. Румелхарт, его группа ставила целью замену компьютер­ной модели моделью головного мозга. Взаимосвязанные процессоры в модели кон­некционистов функционируют подобно нейронам: каждый активируется входным сигналом, а затем производит выходной сигнал, зависящий от суммарной силы вход­ного. Соединенная надлежащим образом, такая сеть научится стабильно реагировать на различные входные сигналы точно так же, как это делают живые организмы: ней­ронные сети, как часто называют такие ансамбли процессоров, научаются.

Субсимволическая парадигма. Коннекционизм предложил новую стратегию объяснения интеллекта. Подход с позиции символической системы зависит, как мы увидели, от идеи о том, что интеллект заключается в манипуляции символами по­средством формальных правил вычисления. Коннекционизм, как и подход симво­лической системы, является вычислительным подходом, коннекционисты пытают­ся создать компьютерную модель, соревнующуюся с человеческим поведением. Но системы коннекционистов используют принципиально иные правила и репрезентации (Н. L. Dreyfus and S. Dreyfus, 1988; P. Smolensky, 1988). Чтобы понять раз­личия между символьной и коннекционистской системами, нам необходимо более тщательно ознакомиться с теорией вычислений. Теория символьной системы и коннекционистские теории предлагают различные архитектуры познания, различ­ные пути проектирования разумных систем и различные объяснения человеческого интеллекта.

Уровни вычисления. В одной из самых значительных работ по когнитивисти-ке Д. Марр (D. Магг, 1982) высказал предположение о том, что анализ интеллек­туального действия должен происходить на трех иерархических уровнях. В случае' искусственного интеллекта уровни определяют работу создания разума, а в случае психологии (которая изучает интеллект, уже возникший в процессе эволюции) они определяют три уровня психологической теории. Легче всего описать эти уровни с точки зрения искусственного интеллекта.

• Когнитивный уровень детально специфицирует задание, которое должна
выполнить система искусственного интеллекта.

• Алгоритмический уровень специфицирует компьютерную программу, вы­
полняющую это задание.

• Уровень исполнения специфицирует, каким образом комплектующие ком­
пьютера должны осуществлять инструкции программы.

Чтобы оживить анализ, приведенный Марром, давайте рассмотрим простой арифметический пример. На когнитивном уровне задание заключается в том, что­бы сложить два любых числа. На уровне алгоритма мы напишем простую програм­му на языке BASIC, которая может выполнять сложение, например:

10 INPUT X 20 INPUT Y 30 LET Z = X + Y 40 PRINT Z 50 END

Строка 10 дает подсказку на экране, требующую ввода информации, который затем хранится в виде переменной X, Строка 20 повторяет этот процесс для второ­го числа, переменной Y. Строка 30 определяет переменную Z, сумму X и Y. Строка 40 выводит значение Z на экран. Строка 50 говорит о том, что достигнут конец про­граммы. Если мы захотим повторить этот процесс много раз, то мы могли бы доба­вить новую строку между 40 и 50:

45 GOTO 10

Это возвращает программу в начальную точку. Загрузка программы в компью­тер и ее запуск ведут к уровню исполнения. Компьютер берет программу на BASIC и переводит ее на двоичный язык, который контролирует движение электронов по проводам и кремниевым чипам.

Достигнув уровня исполнения, мы приходим к точке, которая чрезвычайно важна для различия между гипотезой символьной системы и коннекционизмом.

На когнитивном уровне мы приступили, ничего не принимая во внимание, к уст­ройству, которое производит сложение: это может быть компьютер, логарифмиче­ская линейка, карманный калькулятор или ученик четвертого класса. На алго­ритмическом уровне мы специфицировали набор правил, которые также могут реализовываться различными устройствами, например компьютером или ребен­ком, но не карманным калькулятором, если его нельзя программировать. Карман­ные калькуляторы производят сложение электронным способом, их не программи­руют с помощью правил. Но когда мы дошли до уровня исполнения, природа ком­плектующих (или живой плоти в случае головного мозга) приобретает решающее значение, поскольку исполнение состоит из вычислений, реально выполняемых реальной машиной или реальным человеком, и различные компьютеры выполняют одно и то же когнитивное задание разными способами.

Даже одни и те же алгоритмы различные машины осуществляют неодинаково. Мы можем ввести программу на BASIC в любую машину, которая понимает этот язык. Однако двоичный машинный код и электронные процессы, которые запус­кают программу, варьируют в различных компьютерах. Я мог бы запустить эту программу на моем реликтовом Texas Instruments TI- 1000, или на древнем Apple lie. или на старом CompuAdd 386/20, на котором я сначала написал это предложение, на ноутбуке CompuAdd 325 ТХ, или на том, с помощью которого я сейчас редакти­рую этот текст, Gateway Pll 300. Во всех случаях электронные процессы, выполня­ющие программу, будут различаться. Например, CompuAdd 386/20 осуществляет вычисления с помощью микропроцессора Intel 80386, a CompuAdd 325 ТХ исполь­зует микрочипы AMD 3865XZ., имитирующие чипы Intel. Таким образом, на уров­не исполнения два очень похожих компьютера запускают одни и те же программы разными способами. Одним из главных расхождений во взглядах сторонников сим­вольной системы познания и коннекционизма является мнение о том, связаны ли психологические теории научения и познания с уровнем исполнения. Согласно взглядам символьной системы, исполнение программы в мозге или компьютере можно игнорировать, тогда как согласно воззрениям коннекционизма теоретизи­рование на более высоких уровнях должно ограничиваться природой машины, осуществляющей вычисления.

Вторая важная проблема имеет отношение к алгоритмическому уровню интел­лекта. Впервые к этой фундаментальной проблеме обратился Уильям Джеймс (W.James, 1890). Он отмечал, что, когда мы впервые научаемся какому-либо навы­ку, мы должны сознательно думать, что нужно делать; как только мы становимся более опытными, сознание покидает наше задание и мы выполняем его автоматиче­ски, без размышлений. Рассмотрим, например, научение пилотированию самолета (Н. L. Dreyfus and S. Dreyfus, 1990), а именно — отрыв от взлетной полосы. Мы начи­наем с когнитивного уровня Марра, описывающего задание, которое предстоит выпол­нить, следующим образом: «Как взлететь на маленьком самолете?» Обычно пилоты-новички повторяют процесс взлета про себя, вспоминая правила, напоминающие набор правил, который возвращает нас к алгоритмическому уровню Марра:

1) вырулить на линщо взлета;

2) установить акселератор на 100 %;

3) рулить по взлетной полосе до тех пор, пока не будет достигнута скорость
отрыва от земли;

4) потянуть рычаг назад наполовину, до тех пор, пока колеса не оторвутся от
земли;

5) втянуть шасси.

Но как только пилот-новичок становится экспертом, взлет происходит автома­тически и поэтапное обдумывание больше не нужно. То, что раньше требовало сознательных размышлений, становится интуитивным, и встает важный вопрос о том, что же происходит с правилами, которым сознательно следует пилот-новичок. Какие психологические изменения происходят тогда, когда приобретается умение и сознание больше не вовлекается в осуществление соответствующего поведения?

Сознательные и интуитивные процессоры. Чтобы ответить на этот вопрос, Пол Смоленски (Paul Smolensky, 1988) проанализировал архитектуру познания с точ­ки зрения того, как процессы мышления становятся интуитивными действиями. Схема Смоленски различает два уровня: сознательный процессор и интуитивный процессор. Сознательный процессор участвует тогда, когда мы сознательно раз­мышляем о задаче или проблеме, как делает это пилот-новичок. Но как только на­вык достигает уровня мастерства, он переходит к интуитивному процессору; мы просто делаем, не задумываясь. Таким образом, опытные пилоты становятся единым целым со своими самолетами и летают без сознательных размышлений (Н. L. Dreyfus and S. Dreyfus, 1990). Подобным же образом ведение автомобиля по знакомой до­роге практически не требует сознательного внимания, которое мы уделяем прослу­шиванию радио или магнитофона либо беседе с пассажиром. Более того, отнюдь не все, что выполняет интуитивный процессор, некогда было сознательным. Мно­гие из функций интуитивного процессора являются врожденными, например рас­познавание лиц или простых узоров, а некоторые способности могут приобретать­ся без того, чтобы когда-либо стать сознательными. Например, люди, определяю­щие пол цыплят, могут делать это, просто держа яйцо против света. Но они'не могут сказать, как именно это делают, и тот, кто хочет стать таким экспертом, учится, просто сидя рядом с мастером и наблюдая за его работой.

Такое умение, как управление самолетом или автомобилем, превратившись в автоматическое, начинает осуществляться интуитивным процессором, но то, что происходит во время перехода от сознательного мышления к интуиции, представ­ляет собой сложную проблему, нуждающуюся в разрешении. Для того чтобы по­нять это, мы должны различать поведение, следующее правилам, и поведение, управляемое правилами.

Физические системы великолепно иллюстрируют то, каким образом поведение, управляемое правилами, не должно быть поведением, следующим правилам. Земля вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите, управляемой ньютоновскими законами движения и гравитации. Но Земля не следует этим законам в том смысле, что она не вычисляет их и не подстраивает свой путь, чтобы удовлетворять этим зако­нам. Компьютер, ведущий космический корабль, следует законам Ньютона, посколь­ку они записаны в его программе, но движение природных объектов управляется фи­зическими законами, хотя и не следует им посредством внутренней переработки.

Следующий пример предполагает, что это же различие применимо и к человечес­кому поведению. Представьте, что вы смотрите на изображение незнакомого живот­ного, под названием ваг (wug). Если я покажу вам две такие картинки, то вы скажете, что это два вага (wugs). Посмотрев на две картинки с изображениями существ под названием вак (wuk), вы скажете, что это два вака (wuks). Когда вы употребляете множественное число, ваше поведение управляется правилами морфологии англий­ского языка и, ставя существительное во множественное число, вы добавляете s. Возможно, вы не применяете это правило сознательно, но вполне правдоподобным выглядит предположение о'том, что в детстве вы делали это сознательно. Однако ваше поведение также управляется и законами английской фонетики, поэтому s, сто­ящее за звонкой согласной, например, [g], также озвончается — wugz — а стоящее за глухой согласной, например, [и],..остается глухим — wuks. Как и эксперт по полу цып­лят, вряд ли вы когда-нибудь сознательно владели этим правилом.

Разработав различие между поведением, управляемым правилами, и поведением, следующим правилам, мы можем на алгоритмическом уровне установить различие между архитектурами познания символьной системы и коннекционизма. Все психо­логи разделяют идею о том, что человеческое поведение управляется правилами, по­тому что если бы это было не так, то не могло бы быть науки о человеческом поведе­нии. Проблема, отделяющая гипотезу символьной системы от коннекционизма, каса­ется того, следует ли человеческое поведение правилам, и если да, то когда. Согласно представлениям символьной системы, и сознательный, и интуитивный процессоры представляют собой следующие правилам и управляемые правилами системы. Когда мы мыслим или принимаем сознательное решение, мы формулируем правила и сле­дуем им в нашем поведении. Интуитивное мышление также следует правилам. В слу­чае форм поведения, которое некогда сопровождалось сознанием, процедуры интуи­тивного процессора точно такие же, как и процедуры, некогда сопровождавшиеся со­знанием, но за вычетом осознавания. В случае такого поведения, как определение пола у цыплят, процесс является усеченным, правила формирует и следует им непосред­ственно интуитивный процессор. Коннекционисты утверждают, что человеческое поведение следует правилам только на сознательном уровне. В интуитивном про­цессоре происходят совершенно иные процессы (P. Smolensky, 1988). Защитники позиции символьной системы в чем-то напоминают Э. Ч. Толмена, который верил, что бессознательные крысы используют когнитивные карты так, как это делают люди, утратившие сознание. Коннекционисты же напоминают К. Л. Халла, кото­рый был убежден в том, что молярное управляемое правилами поведение представ­ляет собой более низкий уровень, усиление и ослабление связей входных и выход­ных сигналов. Наконец, Э. Л. Торндайк сформулировал свою теорию коннекцио­низма 80 лет тому назад.

Интуитивный процессор лежит между сознательным разумом — сознательным процессором — и головным мозгом, выполняющим функцию человеческого интеллек­та. В соответствии с представлениями символьной системы, интуитивный процессор осуществляет поэтапное бессознательное мышление, которое, по сути, идентично по­этапному сознательному мышлению сознательного процессора; поэтому А. Кларк (A. Clark, 1989) называет позицию символьной системы взглядом разума на познание.В соответствии с идеями коннекционизма, интуитивный процессор занимается не­символической параллельной обработкой, аналогичной нервной параллельной об­работке в головном мозге, и А. Кларк называет это взглядом мозга на познание.

Исторически коннекционизм представляет собой более чем просто новый тех­нический подход к когнитивной психологии. Со времен древних греков западная философия придерживалась убеждения о том, что обладать знаниями — это знать правила и что рациональные действия состоят в следовании правилам. Человече­ская интуиция — ключ к проблеме фрейма — обесценивалась и, в лучшем случае, сводилась к бессознательному следованию правилам, а в худшем — к основным или иррациональным импульсам. В соответствии с такими воззрениями, психология была поиском управляемых правилами источников человеческого поведения, и нас поучали, что правильное с моральной точки зрения поведение — то, которое сле­дует нравственным правилам. Но коннекционизм смог воздать должное человече­ской интуиции как секрету успеха и реабилитировать диссидентскую традицию в философии (представителем которой был, например, Фридрих Ницше), которая презирала скованность правилами как низший способ существования (Н. L. Dreyfus and S. Dreyfus, 1988). Кроме того, психологи и философы приходят к убеждению, что эмоции мудрее, чем чистое мышление (A. Damasio, 1994). В истории психоло­гии не раз бывало так, что научный спор затрагивал самые глубинные вопросы человеческой природы и человеческой жизни.

К гибридным системам: когнитивная неврология. В конце 1980-х гг. взгляды коннекционизма и символьной системы на научение и познание соперничали друг с другом, навевая отчетливые воспоминания о грандиозных теоретических батали­ях золотого века бихевиоризма. Но примерно в 1990 г. практический modus vivendi вновь объединил область когнитивистики. Две архитектуры познания удалось примирить друг с другом, рассматривая человеческий разум как гибрид обеих (W. Bechtel and A. Abrahamsen, 1991; A. Clark, 1989). На невральном уровне наущение и познание должны осуществляться с помощью процессов коннекционистско-го типа, поскольку головной мозг представляет собой собрание простых, но чрез­вычайно взаимосвязанных нейронов. Тем не менее, как мы уже знаем, различаю­щиеся в физическом отношении вычислительные системы могут выполнять одни и те же программы. Следовательно, вполне возможно, что, хотя головной мозг и является параллельным компьютером, человеческий разум в своих рациональных аспектах представляет собой серийный процессор репрезентаций, особенно если мышление происходит сознательно. Наиболее автоматические и бессознательные (интуитивные) аспекты человеческого разума коннекционистские по своей при­роде. Таким образом, коннекционистские теории играют важную роль, связывая рациональное, следующее правилам мышление символьных систем и интуитив­ное, нелинейное, несимволическое мышление.

Например, философ Дэниэл Деннет (D. Dennett, 1991) предложил пользующу­юся большим влиянием Модель множественных набросков сознания, которая опи­рается на идею разума как гибрида серийных и параллельных процессов. В частно­сти, Деннет высказал предположение о том, что сознание (сознательный процессор в терминологии Смоленски) представляет собой серийную виртуальную машину, установленную в параллельной архитектуре мозга (интуитивный процессор Смоленски). Многие компьютерные оболочки, например Windows, содержат виртуаль­ные калькуляторы. Если вы вызываете калькулятор, то на компьютерном экране появляется изображение настоящего калькулятора. На этом изображении можно поместить курсор мыши на клавишу, нажать на левую кнопку мыши, и виртуаль­ный калькулятор произведет операцию так же, как сделал бы настоящий.

Настоящие калькуляторы выполняют свои функции благодаря соединению про­водов. Калькуляторы Windows выполняют свои функции посредством программ, написанных для имитации настоящих калькуляторов. Как показал А. Тюринг, ком­пьютеры представляют собой устройства общего назначения, которые можно за­программировать так, что они будут имитировать любые устройства специального назначения. Внешне виртуальные калькуляторы работают подобно настоящим, ко­торые они имитируют, но электронная деятельность, скрытая за кадром, совершен­но отлична. В общих чертах каждая программа, выполняемая компьютером, привле­кает отдельную виртуальную машину. Программа калькулятора создает виртуальный калькулятор, имитатор полета создает виртуальный самолет, шахматная програм­ма создает виртуальную шахматную доску и виртуального противника.

Деннет высказал предположение о том, что сознание представляет собой вир­туальную машину, инсталлированную посредством социализации в параллельном процессоре головного мозга. Еще важнее то, что социализация дает нам язык, и на языке мы думаем и произносим одну мысль за единицу времени, создавая наши серийно-обрабатывающие процессоры сознания. Люди — замечательно гибкие существа, способные адаптироваться к любой окружающей среде на Земле и меч­тающие о жизни в космосе и на далеких планетах. Животные напоминают настоя­щие калькуляторы, обладающие жестко фиксированными ответными реакциями, которые приспособлены к какому-то конкретному окружению, в условиях которо­го происходила эволюция данного вида. Люди напоминают компьютеры общего назначения, так как приспосабливаются к миру, изменяя не свою физическую при­роду, а свою программу. Программами служат культуры, которые приспосаблива­ются к меняющимся местам и временам. Научение культуре порождает сознание, и сознание является адаптивным, поскольку оно дарует способность думать о сво­их действиях, обдумывать альтернативы, составлять планы на будущее, приобретать общие знания и быть членом общества. Именно благодаря социальным взаимодей­ствиям, а не занятиям охотой, добычей пищи в одиночку, как отдельные люди, так и культуры в целом смогли выжить и добиться процветания.

Рабочему союзу символьной системы и коннекционистских подходов к когнити-вистике в значительной степени помогло «десятилетие мозга», как называют 90-е гг. XX столетия, когда прогресс в методах изучения головного мозга и нервной систе­мы возродил «путь через физиологию», от которого психологи отказались в нача­ле XX в. Новый путь через физиологию получил название когнитивной невроло­гии. Сегодня коннекционистские модели используются для того, чтобы заполнить пробел между алгоритмическими моделями когнитивных функций, предлагае­мыми символьной системой, и изучением структур головного мозга, которые вы­полняют когнитивные процессы (Т. Leahey and R. J. Harris, 2000).