УПРАВЛЕНЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ И БИОЛОГИЧЕСКИЙ НОСИТЕЛЬ В КВАНТОВОЙ МОДЕЛИ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО СМЫСЛА

Сибирский психологический журнал.

2023. № 89. С. 44-64. Б01: 10.17223/17267080/89/3

УДК 159.91

УПРАВЛЕНЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ И БИОЛОГИЧЕСКИЙ НОСИТЕЛЬ В КВАНТОВОЙ МОДЕЛИ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО СМЫСЛА

И.А. Суров1

1 Университет ИТМО, Россия, 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49А

Резюме

Эмоции являются важнейшей частью психики, однако их субъективный характер, а также разнообразие физиологических, когнитивных, поведенческих и социальных проявлений затрудняют разработку достаточно общей теории. В статье представлено решение этой проблемы на основе управленческой функции эмоций в живых организмах. Показано, что такой функцией является сжатое представление доступной субъекту информации, существенной для принятия им двухвариантного решения типа «делать -не делать». В отличие от «объективного» отражения предметов эмоции напрямую кодируют функциональное значение, смысл этой информации для индивида в конкретной поведенческой ситуации. Математически эмоциональный смысл кодируется с помощью алгебры кубитных состояний, заимствованной из квантовой теории. Такие состояния представляются векторами в трехмерном сферическом пространстве, осями которого выступают семантические факторы «оценка», «сила» и «активность». Процессно-функ-циональные секторы этого пространства «новость», «действие» и «результат» соответствуют эмоциям классов «удивление-страх», «азарт-гнев», «радость-грусть». С небольшими вариациями эти состояния совпадают с главными эмоциями в общепринятых классификациях. Установлено, что физиологическими метками функциональных классов эмоционального смысла являются нейромедиаторы норадреналин, дофамин и серото-нин, способствующие познавательной деятельности и мобилизации организма, преодолению препятствий на пути к цели, а также оценке итогов и восстановлению организма соответственно. Эти нейромедиаторы координируют настройку организма на функциональные этапы «новость», «действие» и «результат», обеспечивая деятельностные циклы в простых и сложных формах жизни. На основании установленной ранее смысловой функции цвета показано, что указанным нейромедиаторам соответствуют синий, красный и зеленый компоненты цвета, также являющегося универсальной кодировкой эмоционального смысла. Соответствия представленной структуры с крупными моделями семиотики и общеприродными принципами управления позволяют рассматривать ее в качестве фундаментальной единицы психической информации, причем главные эмоционально-смысловые состояния образуют алфавит естественной кодировки такой информации. Посредством квантовой теории эта структура связана с вероятностными закономерностями принятия решений, что открывает новые перспективы для теоретических, экспериментальных и прикладных исследований.

Ключевые слова: аффект; эмоция; смысл; процесс; управление; нейромедиатор; цветосемантика; квант

Кто разгадал бы клеточку психологии - механизм одной реакции, нашел бы ключ ко всей психологии.

Введение

Эмоции играют важнейшую роль в психике человека, однако их теоретическое описание сталкивается с серьезными трудностями. Они связаны с огромным разнообразием когнитивных, физиологических, поведенческих и социальных проявлений, зачастую изучаемых с противоречивых методических позиций (Barrett, Lewis, Haviland-Jones, 2018; Ekman, Davidson, 1994; Plutchik, Kellerman, 1980). Эмоции рассматриваются в том числе в связке с мышлением (Duncan, Barrett, 2007), субъективным опытом и сознанием (Alexandrov, Sams, 2005; Tomkins, 2008), семиотикой и семантикой (Lewis, 2021; Salvatore et al., 2022), физиологией нервной системы (Kreibig, 2010; Panksepp, 1998), работой сердца (McCraty, 2014), языком, общением и другими сторонами жизни. Тем не менее задачу создания общей теоретической парадигмы, снимающей противоречия между частными подходами, решить еще не удалось (Pessoa, 2019; Reisenzein, 2019). Как отмечено Л.С. Выготским в начале прошлого века, эта проблема характерна для психологии в целом (Выготский, 1982) и сохраняет свою актуальность сегодня (Аллах-вердов, Морошкина, 2010; Дагбаева, 2008).

На рубеже 1970-1980-х гг. отечественными учеными намечен подход к психологическому моделированию на основе квантовой теории (Гуревич, Фейгенберг, 1977; Orlov, 1981). В этом подходе психологические состояния человека описываются с помощью квантовых состояний, акты измерений над которыми порождают наблюдаемые поведенческие статистики. Свойства используемой при этом теории вероятностей позволяют строить математические модели принятия решений, учитывающие следующие характерные особенности естественного мышления:

- недоступность для прямого наблюдения внутреннего состояния индивида, вместе с тем определяющего измеряемые вероятностные соотношения;

- творческий характер решений человека, не вычисляющих ответ на основе чувственных данных, а порождающих его в неалгоритмизируемом процессе «квантового измерения».

В частности, этот подход позволил лаконично, «из первых принципов» квантовой теории объяснить и количественно описать ряд нарушений классической рациональности, особенностей семантики естественного языка и неустойчивостей социально-экономического поведения, не находящих выражения в других моделях (Суров, Алоджанц, 2018; Khrennikov, 2010; Pothos, Busemeyer, 2022).

Следуя этому подходу, в недавних работах (Surov, 2022a; Surov, 2022b) установлено, что простейшие квантовые состояния в моделях принятия решений по своим функциям и свойствам близки к эмоционально-смысловым состояниям человека. Разработанная теория связала психологию

эмоций с теорией смыслопорождения Я. фон Икскюля (von Uexküll, 1992), согласно которой «внутренний мир» (Umwelt) субъекта строится на основе практикуемых им функционально-деятельностных циклов, обусловленных физиологией его организма. В настоящей статье представлено развитие этого подхода, сопрягающее квантовую модель эмоционального смысла с принципами поведенческого управления и их нейрофизиологическими механизмами.

Управленческая функция и свойства эмоций

При взгляде на исследования эмоций со стороны естественных наук в глаза бросается их незаинтересованность в практических результатах. В цитированных выше и других подобных работах эмоции рассматриваются как вещь в себе - самодостаточный объект изучения, который нужно познать по возможности полно и со всех сторон. Такая постановка вопроса в духе античной философии, однако, далека от практической логики жизни. В условиях естественного отбора организмы не могут позволить себе познание ради познания. Соответственно, все поддерживаемые психологические функции предназначены для решения конкретных задач, в том числе по выживанию и развитию (инди)вида в конкурентной среде. В этой прагматичной логике исследование эмоций уместно начинать с вопроса о том, зачем они нужны и почему без них не обойтись? Какое такое преимущество дает эмоциональная система своему носителю, что для нее выделены большие отделы мозга и соответствующая доля энергозатрат?

Такая постановка вопроса характерна для так называемого функционального подхода (Симонов, 1981; Adolphs, Andler, 2018; Keltner, Gross, 1999; Moors, Fischer, 2019; Peil, 2014; Pérez, Sanz, 2013). В этих работах установлено, что его наиболее общей функцией естественного мышления и эмоций в частности является управление поведением индивида.

Управление поведением

В основе эмоциональной системы управления лежит итеративная схема «предсказание-коррекция», согласно которой эффективность действий определяется сходством полученных результатов с ожиданиями субъекта (Barrett, Simmons, 2015; Carver & Scheier, 1990). Начиная с клеточного уровня, большая часть этой работы проходит в автоматическом режиме; сознательному вниманию доступны лишь наиболее высокоуровневые состояния, переживаемые как радость, грусть, удивление, страх и др. (Kellerman, 2020). Эти и другие эмоции представляют вниманию сжатую информацию, необходимую для сознательного управления поведением. Одновременно происходит соответствующая настройка психофизиологического состояния организма. При этом используется набор из 4-8 универсальных алгоритмов саморегуляции, обозначениями которых на уровне сознания и служат основные эмоциональные состояния (Ekman, 1992; Johnson-Laird, Oatley, 1992).

Пример. Человек на прогулке рассчитывает на спокойный отдых и возможность без спешки обдумать свои дела. Неожиданная встреча со змеей ставит эти ожидания под вопрос. Запускается алгоритм избегания опасности, для чего организм переводится из расслабленного покоя в состояние высокой готовности. Комплекс соответствующих психофизиологических алгоритмов активируется автоматически без долгих раздумий. Сознание человека при этом отвлекается от других задач и приводится в состояние «страх», способствующее адекватному поведению в текущей обстановке.

Эмоциональная система, таким образом, является фундаментальным механизмом поведенческого управления (Peil, 2014; Pérez, Sanz, 2013), по отношению к которому «холодное» (аналитическое, языковое, символьное) мышление выступает дополнительной надстройкой, характерной для человека (Gärdenfors, 1995; MacLean, 1994).

Субъективность и прагматика

Если нужного вида змею повстречал не человек на прогулке, а зоолог после долгих поисков, то логике такой ситуации алгоритмика страха не соответствует. Вместо этого уместны возбуждение и азарт, позволяющие на время забыть об усталости и правильно использовать находку. Таким образом, эмоция обусловлена не объектом как таковым, а функцией этого объекта для цели индивида. Это свойство принципиально отличает эмоции от объективных величин (скорость, масса и т.п.), присущих предметам независимо от факта измерения, с которыми имеет дело классическая физика. Эмоция не извлекается из ситуации или предмета с помощью измерительной процедуры, а порождается субъектом в соответствии с отношением ситуации к его намерениям (Barrett, 2015).

Субъективность эмоций, неудобная для описания методами классической науки XIX в., обусловлена объективными требованиями к организму в естественной среде. Как отмечено выше, ресурсные ограничения вынуждают мышление любого вида поддерживать лишь жизненно необходимые функции. Абстрактное описание змеи «как она есть», т.е. безотносительно личных целей и задач, к таким функциям не относится; на деле человеку важно, в частности, не сделать излишне резкого движения, чтобы не спровоцировать атаку. Отлаженная временем тормозящая функция страха обеспечивает именно такое поведение. То же самое относится к эмоциональной системе в целом (Ekman, Davidson, 1994; Lazarus, Lazarus, 1994). В отличие от «объективного» описания предметов, эмоции напрямую представляют субъективный смысл информации для индивида в конкретной поведенческой ситуации (Peil, 2014; Salvatore et al., 2022).

Субъектность и неопределенность

Возможность управления означает, что индивид способен определять свое поведение, выбирая тот или иной вариант действий. Соответственно,

такое поведение (в отличие, например, от «поведения» камня на дороге) не предопределено объективными обстоятельствами и законами природы. Только по отношению к такому спонтанному, творческому, субъектному поведению оправдано определение эмоций и других психологических понятий (Брушлинский, 2003). Как только спонтанность исчезает (например, в результате выработки когнитивно-поведенческого алгоритма реакции на стимул), эмоция в таких ситуациях возникать перестает (Симонов, 1981, с. 18).

Простейшим примером субъектного поведения является выбор из двух взаимоисключающих вариантов: истинно - ложно, да - нет, делать - не делать. Выбор такого типа имеет место при запуске любого поведенческого алгоритма: сесть, встать, заварить чай, приступить к работе, сделать расчет и т.д. (Qynes, 1973). Если подобный выбор не предопределен объективными ограничениями, обстоятельствами окружающей среды и параметрами организма субъекта, то по отношению к нему возможны целепо-лагание, управление и рассмотренный выше прагматический смысл. В этой связи свободный двухвариантный выбор рассматривается в качестве единицы субъектного поведения (Суров, 2023 а).

Свобода выбора при этом играет ключевую роль, так как ее наличием или отсутствием определяется тип теории вероятностей, пригодный для моделирования соответствующей неопределенности. При отсутствии свободы выбора результат измерения (например, приземлится ли тело после того, как подпрыгнет; сколько зерен в конкретной горсти крупы) предопределен заранее, но может быть неизвестен субъекту. Такая субъективная неопределенность обусловлена личным незнанием настоящего состояния предмета и описывается классической теорией вероятностей Колмогорова. При наличии свободы выбора результат решения (например, искупаться ли в холодной воде), напротив, заранее не предопределен. Такая объективная неопределенность отличает живое субъектное поведение от инертных движений, полностью предопределенных законами природы. Закономерности разрешения таких неопределенностей описываются квантовой теорией вероятностей, обобщающей теорию вероятностей Колмогорова.

Эмоционально-смысловое пространство

Описанные принципы эмоционально-смыслового управления имеют математическое выражение, используемое в задачах когнитивно-поведенческого моделирования. В этом разделе представлены основные элементы этого выражения, более полно представленные в работах (Суров, 2023а; Surov, 2022a).

Чистые состояния

Как показано выше, эмоциональный смысл следует определить по отношению к простейшей ситуации свободного выбора, каковой является выбор из двух взаимоисключающих вариантов: да - нет, истинно - ложно, делать - не делать и т.д. В квантовой когнитивистике (Суров, Алоджанц,

2018) состояние такой неопределенности представляется кубитным состоянием:

0 0 |ф) = сов-|0) + е1Ф бШ — 11),

однозначно определяемым угловыми параметрами 0 6 [0, п], ф 6 [0,2п). Отмеченные угловыми скобками базисные состояния |0) и |1) соответствуют вариантам действия в рассматриваемой ситуации выбора. По правилу (Борна) квантовой теории вероятности принятия этих решений определяются квадратами модулей соответствующих коэффициентов

0Х2 / 0Х2

Р0 = 1СОБ-

Р1 = ^т-

так что их сумма равна единице при любом значении 0.

В представляемом подходе состояние (1) отождествляется с субъективным смыслом окружающей обстановки (ситуации, контекста, т.е. всей доступной индивиду информации) для принятия базисного решения. В этом состоянии углы 0 и ф эквивалентны широте и долготе, определяющим положение точки на сфере, как показано на рис. 1. Согласно (2), полярный угол 0 при этом кодирует субъективную благоприятность контекста для выбора базисных альтернатив: чем ближе вектор |ф) к северному полюсу, тем выше вероятность р1 решения «1» и ниже вероятность р0 решения «0».

Рис. 1. Геометрия смыслового пространства, порождаемого индивидом для принятия базисного решения о запуске 11) или не запуске |0) некоторого когнитивно-поведенческого алгоритма. При этом доступная субъекту информация (ситуация, контекст) представляется вектором кубитного состояния (1), указывающим из центра на поверхность сферы

Вектор |ф) есть математическая кодировка эмоционально-смыслового состояния субъекта. В отличие от понимания эмоций как общего психофизиологического состояния организма, в рассматриваемой модели это состояние определено по отношению к конкретному базисному решению.

Такое определение явно выражает функцию эмоций как смысловых сигналов психики, служащих для сознательного принятия базисного решения. Например, оценка психикой ситуации «закончился осенний дождь» как благоприятной для базисной альтернативы |1) «идти за грибами» соответствует положительному эмоционально-смысловому состоянию, кодируемому вектором |ф) с полярным углом 0 > 90°, как показано на рис. 2, а.

Процессная структура

В отличие от полярного угла 0, азимутальный угол ф не связан с вероятностями выбора базисных альтернатив напрямую. Эта переменная служит для кодирования процессно-смысловой функции контекстов по отношению к базисному решению. В простейшем и основном случае для такого кодирования достаточно трех классов: «новость», «действие» и «результат», делящих экваториальную плоскость сферы Блоха на три сектора, как показано на рис. 2, б.

Рис. 2. Вертикальное сечение сферы Блоха (а): полярный угол 0 и вертикальная ось Z кодируют благоприятность, т.е. субъективную оценку контекста (ситуации, информационного блока) для принятия базисного решения 11) по линейной шкале «хорошо -плохо» (г = ±1), определяющую вероятности принятия решений (2). Горизонтальное сечение сферы Блоха (б): азимутальный угол ф кодирует процессно-смысловую функцию контекста в классах «новость» - «действие» - «результат», образующих этапы жизненного цикла деятельности по разрешению базисной альтернативы

Для упомянутой выше неопределенности состоялся (1) или не состоялся (0) поход за грибами, в этих классах могут быть размещены, например, следующие контексты:

1. Новость, 0 < ф < 120°:

Закончился осенний дождь, и друзья позвали на прогулку. В общем случае в этом классе распознается и объясняется воспринимаемая информация, в связи с которой возникла базисная неопределенность.

2. Действие, 120 < ф < 240°:

Описание похода: сборы, дорога, общение с людьми и окружающей средой. В общем случае здесь располагается описание действий и мероприятий по реализации базисного решения 11).

3. Результат, 240 < ф < 360°:

Полученный продукт, самочувствие, итоги общения. В общем случае в этом классе испытываются и описываются результаты и последствия того, как разрешена базисная неопределенность.

Эмоционально-смысловые состояния

Содержание классов «новость», «действие» и «результат» отвечает на вопросы, «почему», «как» и «зачем» может быть осуществлена альтернатива «1». Эти вопросы определяют минимальный набор функционально -разнокачественных ситуаций, образующих жизненный цикл деятельности (Суров, 2022) по разрешению базисной неопределенности. Являясь сигналами по управлению такой деятельностью, эмоции человека порождаются представленной выше процессной структурой согласно функции соответствующих этапов:

1) в начале процессного цикла азарт, гнев, радость или грусть неуместны в силу новизны ситуации и неготовности организма к активным действиям; полезны любопытство, удивление, волнение, тревога или страх, позволяющие избежать возможной опасности, лучше изучить и обдумать полученную новость;

2) в середине процессного цикла, на этапе действия, беспокоиться или сомневаться уже поздно («боишься - не делай, делаешь - не бойся»); вместо этого полезны азарт, усердие, смелость или злость, позволяющие преодолеть трудности и добиться нужного результата;

3) в конце процессного цикла эмоции первых двух классов уже не нужны («думать надо было раньше»; «после драки кулаками не машут»); спокойной оценке полученных результатов способствуют состояния умиротворения, радости или грусти.

Помимо процессных функций, подавляющее большинство эмоций имеет определенный оценочный характер: страх и гнев, например, явно отрицательные, тогда как усердие и радость - положительные. Соответственно этому в каждом процессном классе положительные и отрицательные состояния располагаются выше и ниже оценочно-нейтральной плоскости х = 0 (см. рис. 2, а).

Полученное таким образом расположение главных эмоциональных типов на сфере Блоха показано на рис. 3, а. В верхней полусфере х > 0, 0 > 90° процессные этапы порождают следующие положительные эмоции:

1. Новость: любопытство, удивление, изумление, интерес.

2. Действие: азарт, смелость, кураж, усердие, пыл.

3. Результат: удовлетворение, радость, счастье.

б

Рис. 3. Эмоционально-смысловая разметка пространства кубитных состояний (1) в представлении сферы Блоха (см. рис. 1): а - процессные классы контекстов «новость», «действие» и «результат» (см. рис. 2) порождают три пары основных эмоциональных состояний; б - плоская развертка поверхности сферы с цветовой кодировкой. Радиальная координата соответствует полярному углу 0, так что южный |0) (черный) и северный |1) (белый) полюсы располагаются в центре и на периферии круга

а

В случае отрицательной оценки z<0, 9<90° контексты тех же причинно -процессных этапов переживаются в виде отрицательных эмоций:

1. Новость: беспокойство, тревога, страх, ужас.

2. Действие: раздражение, злость, гнев, ненависть, ярость.

3. Результат: печаль, подавленность, уныние, грусть.

С небольшими отклонениями эти группы эмоционально-смысловых состояний совпадают с выявленными на основе кластерного анализа (Keltner, Sauter, Tracy, Cowen, 2019; Shaver, Schwartz, Kirson, O'Connor, 1987; Storm, Storm, 1987). В более грубой модели все положительные эмоции объединяются в одно общее состояние «хорошо», вместе с тремя отрицательными образующее минимальную четырехклассовую модель (Fontaine, Poortinga, Setiadi, Markam, 2002; Jack et al., 2016). Более подробно соответствие представленных классов с основными наборами эмоциональных состояний рассмотрено в работе (Surov, 2022a).

В силу дискретности естественного языка и мышления отдельными эмоциональными терминами названы лишь некоторые наиболее функциональные точки пространства кубитных состояний. Содержание промежуточных областей может быть показано цветом как самостоятельным носителем эмоционально-смысловых значений (Борисова, 1997; Яньшин, 1996). Соответствующая цветовая карта эмоционально-смысловой сферы (Surov, 2022b) показана на рис. 3, б.

Декартовы оси и смешанные состояния

Представленная модель определяет эмоции по отношению к конкретной базисной неопределенности. На практике, однако, события и информационные блоки обычно значимы для нескольких неопределенностей одновременно. Если для похода за грибами дождь в конце лета, скорее всего, будет благоприятной новостью или неожиданной удачей (энтузиазм, азарт), то для успешной (1) или неуспешной (0) уборки урожая или поездки на пляж, например, то же самое событие будет досадной помехой. Возможные при этом эмоции тревоги или раздражения отличаются от испытываемых в первом случае и по оценке, и по процессной функции. Если же человек, кроме того, заранее предпринимал действия по разгону облаков, то в соответствующем базисе тот же самый дождь может означать и плохой результат его работы (уныние, грусть).

Если различные базисы и порождаемые ими смысловые пространства субъектом не различены, то соответствующие им эмоции смешиваются. Результат такого смешения приписывается событию или предмету безотносительно деятельности субъекта или вовсе испытывается им как «свободная» эмоция - общее психофизиологическое состояние, не направленное ни на что конкретное (Barrett, Bliss-Moreau, 2009). Такими состояниями ограничено подавляющее большинство существующих подходов к моделированию эмоций1.

В представленном подходе эмоционально-смысловые состояния такого типа соответствуют смешанным кубитным состояниям (Surov, 2022a; Surov, 2022b). В представлении сферы Блоха (см. рис. 1) векторы этих состояний

S =

-х-

у , х2 + у2 + z2 < 1,

-Z-

имеют длину меньше единицы и до поверхности сферы не дотягиваются. Соответствующие вероятности принятия базисных решений

1-z 1+z

Ро = , Pi =

обобщают выражения для чистых состояний (2).

Декартовы координаты вектора (3) соответствуют факторам оценки (z), силы (х) и активности (у) ситуации принятия решения в эмоциональной семантике Ч. Осгуда (Суров, 2023а; Osgood, 1962). Как отмечено выше, фактор оценки Z соответствует полярному углу 0 и кодирует благоприятность контекста по отношению к базисному решению «1». Сила (напряжение, открытость, субъектность) соответствует горизонтальной оси X, на рис. 2, б возрастающей от объективного результата (справа, -1) к субъек-

1 Современные алгоритмы направленного сентимент-анализа (7Ии й а1., 2022) борются

с этой ограниченностью методами машинного обучения.

тивным целям по отношению к обнаруженной новизне (слева, +1). Активность Y максимальна (+1) на этапе действия и минимальна (-1) на этапе наблюдения и восприятия (Суров, 2022). Представленная модель дает фундаментальное объяснение этому набору факторов, установленному эмпирическим путем. Эта основа открывает новые возможности для прикладных исследований (Петренко, 2010).

Определение эмоции

Согласно представленному подходу, эмоциональные состояния есть алфавит, естественная кодировка субъективного смысла поведенческих ситуаций для принятия индивидом базисного решения (см. рис. 1). Этот субъективный смысл есть особый вид психической информации (Дубровский, 2007; Корогодин, Корогодина, 2000; Симонов, 1981), используемый в универсальной системе управления жизнедеятельностью организмов. Таким индивидом-субъектом может быть любое существо, начиная с простейших форм жизни (Peil, 2014; von Uexküll, 1992); человек выделяется в этом ряду лишь сложностью формирования эмоционально-смысловых состояний, порождаемых в том числе символьным (языковым, аналитическим) мышлением (Gärdenfors, 1995). Знакомые человеку признаки этих состояний, тем не менее, характерны только для млекопитающих с развитой лимбической системой.

Наиболее близкими аналогами данного определения являются так называемые центральная сборка (central assembly; Tomkins, 1981) и основной, или глубинный, аффект (core affect; Russell, Barrett, 1999). Ключевым отличием представленного подхода является определение эмоции (аффекта) не абсолютно, но относительно базисной поведенческой альтернативы. Это свойство, требуемое прагматикой естественного мышления, имеет важнейшее теоретическое и прикладное значение. То же самое верно для семантики Ч. Осгуда (affective meaning; Osgood, 1962). Аналогично соотношению классической и квантовой физик (Zurek, 1991) эти модели соответствуют «классическому», объективизированному пределу квантовой теории эмоционального смысла.

Данное определение позволяет решить отмеченную во введении проблему определения эмоции. Трудности предыдущих подходов (Coppin, Sander, 2016; Dixon, 2012; Kleinginna, Kleinginna, 1981; Reisenzein, 2007; Scarantino, 2012) связаны с тем, что (следуя материалистической научной традиции) эмоция в них определялась на основе тех или иных физиологических или поведенческих параметров организма. Представленное информационное определение, напротив, вытекает из прагматической логики, в которой эмоция определяется на основе ее управленческой функции. Для когнитивно-поведенческого моделирования (в информационно-психологических категориях) биологический носитель эмоциональной системы значения не имеет. Тем не менее он представляет интерес для сопряжения психологических и физиологических исследований.

Биологический носитель

Являясь важнейшей частью когнитивной системы живых организмов, свойства и функции эмоций зафиксированы в строении их нервной системы (Panksepp, 1998). В отличие от других когнитивно-психологических функций (зрение, память, моторика, речь и т.д.), эмоционально-смысловая активность не локализована в определенных частях мозга и организма в целом (Lindquist et al., 2012). Рассматриваемая в этом качестве так называемая лимбическая система, т.е. слой мозга между новой корой (символьное мышление) и рептильным мозгом (инстинкты выживания; Damasio, 1998; MacLean, 1994), во многом отвечает лишь за человекоподобные эмоции млекопитающих. В составе системы управления поведением, напротив, (прото-)эмоциональные смысловые состояния присущи много более простым организмам, включая насекомых и одноклеточных (Ekman, 2003; Gu et al., 2019; Peil, 2014). Биологическим маркером этого уровня общности являются нейромедиаторы - физиологически активные вещества, регулирующие межклеточные взаимодействия в нервной системе организмов.

Процессно-смысловая функция нейромедиаторов

Наиболее фундаментальные нейромедиаторы - биогенные амины нора-дреналин, дофамин и серотонин - выполняют следующие функции (Panksepp, 1998, ch. 6):

- норадреналин: восприятие и распознавание, концентрация, внимание и мышление;

- дофамин: мотивация, моторика и подкрепление действий по достижению цели;

- серотонин: успокоение и торможение активности для отдыха и восстановления организма.

Эти функции однозначно соответствуют функционально-смысловым классам универсальных поведенческих ситуаций, описанными выше: но-радреналин соответствует новости, дофамин - действию, а серотонин -результату. Таким образом, тройка перечисленных нейромедиаторов обслуживает этапы жизненного цикла деятельности по осуществлению базисного решения, как показано на рис. 4, а.

Посредством указанных процессно-смысловых функций нейромедиато-ры напрямую связаны с главными классами эмоций, как описано выше. Соответственно расположению этих классов в процессном цикле относительно вертикальной оси Y (рис. 2, б) «норадреналиновые» эмоции классов «любопытство» и «страх» повышают нейронную активность, «дофаминовые» эмоции классов «азарт» и «гнев» поддерживают эту активность на высоком уровне, тогда как «серотониновые» эмоции классов «радость» и «грусть» нейронную активность снижают. Это следствие представленной модели полностью согласуется с ранее установленными динамическими характеристиками эмоций (Tomkins, 1981).

а б

Рис. 4. Физиологические метки пространства эмоционально-смысловых состояний: а - соответствие моноаминовых нейромедиаторов и функциональных классов эмоций; б - семантика нейромедиаторов и компонент цветового зрения в пространстве

кубитных состояний

Основные эмоции внутри процессно-функциональных классов также различимы по анатомическим носителям. Нейрофизиологические подсистемы этого более низкого уровня - стремление, страх, ярость, вожделение, забота, игра и паника - отличаются от процессно-смысловых классов более узкой ситуативной специализацией и обеспечиваются более широким набором гормонов и дополнительных нейромедиаторов (Panksepp, 1998; Panksepp, 2011).

Соответствие с нейромедиаторныши моделями эмоций

Представленное соответствие эмоций и нейромедиаторов согласуется с нейрофизиологическими подходами, в которых норадреналин, дофамин и серотонин соответствуют базисным компонентам эмоциональных состояний (Lovheim, 2012; Wang et al., 2020). Благодаря фундаментальному теоретическому основанию представленная модель обобщает и дополняет эти эмпирические подходы.

В частности, в моделях (Gu et al., 2019; Wang, Pereira, 2016) нейромеди-аторы соотнесены с основными эмоциями в круговой модели на плоскости «оценка-активность», т.е. в сечении сферы Блоха вертикальной плоскостью YZ (см. рис. 1). В представленном подходе, напротив, медиаторы сами по себе оценочной функции не несут; они лишь настраивают нервную систему на функционал соответствующих процессных этапов, каждый из которых может осуществиться как благоприятным, так и неблагоприятным образом. Соответственно, нейромедиаторы располагаются не в вертикальной, а в горизонтальной процессно-смысловой плоскости XY, как показано на рис. 4, а.

Кубическая структура эмоций и нейромедиаторов, предложенная в работах (Lбvheim, 2012; Talanov е! а1., 2019), согласуется с кубитной моделью более точно. Соответствие (с точностью до перестановки дофамина и но-радреналина) достигается вписанием кубической геометрии в сферу, как показано на рис. 4, б. При этом норадреналин (ЫБ), дофамин фА) и серо-тонин (SR) представляются кубитными состояниями с одинаковой оценкой 2 = -1/3, что в использованной выше кибернетической логике соответствует сигналу отрицательной обратной связи на каждом из процессных этапов1. Это соответствие кибернетических и биологических моделей открывает новые возможности для построения систем управления на принципах естественного мышления.

Цветное зрение

Альтернативной кодировкой эмоционального смысла является цвет (Яньшин, 1996). Как показано оттенками серого на рис. 2, а, оценочно-вероятностному измерению X (4) при этом соответствует светлость цвета, кодируемая интенсивностью возбуждения «палочек» на сетчатке глаза. Цветовому тону соответствует процессный класс, кодируемый типом нейромедиатора, а также цветовым типом «колбочки» в сетчатке. Таким образом, «норадреналиновые», «дофаминовые» и «серотонининовые» эмоции соответствуют синему (В), красному и зеленому цветам, как показано на рис. 4, б. Композиционные соотношения цветов при этом выражаются суперпозициями соответствующих кубитных состояний (1) (Суров, 2023б).

Цветовая разметка пространства эмоционально-смысловых состояний на рис. 2 и 3 построена на основе такого соответствия. Посредством этой разметки представленная модель дает теоретическое основание для развития методов цветовой психодиагностики и психосемантики (Борисова, 1997; Кудрина, 2012; Нагибина, Греков, 2014; Прокофьева, 2008; С1упе8, 1973). Полученное соответствие цветов и эмоционально -смысловых состояний представляет собой научно обоснованную версию цветоэмоциональ-ного круга Р. Плутчика (Р1Ш:сЫк, 2001).

Полученное размещение цветов и эмоций в общем векторном пространстве также сравнимо с представленным в работе (Kiselnikov, Sergeev, Vinitskiy, 2019), где оттенок, насыщенность и светлость цвета кодируются тремя угловыми координатами на четырехмерной сфере. Несмотря на отличия в геометрии и семантике, в этом подходе цвет также рассматриваются в качестве частного случая универсальной кодировки информации в естественном мышлении (Соколов, 2009). Представленная модель имеет аналогичную общность и практический потенциал, что открывает возможности к продуктивному сопряжению подходов.

1 Вместе с усредненной эмоцией «хорошо» (базисное состояние |1» эти три точки образуют правильный тетраэдр, вписанный в сферу Блоха.

Заключение

Прагматический подход к психологии (эмоций в том числе) ассоциируется с механической версией бихевиоризма, в рамках которого поведение организма-машины полностью предопределено законами природы (Morris, 2003). Не найдя места для субъектности, творчества и смысла, эта логика ушла в прошлое (Cornejo, Marsico, Valsiner, 2018; Dukes et al., 2021), оставив после себя общее недоверие к количественным моделям психологии. Квантово-подобный подход позволяет избежать этих проблем благодаря описанию фундаментально иного типа поведенческой неопределенности -объективной многовариантности будущего, открытой для свободного выбора. С этим дополнением принципы классического бихевиоризма становятся применимы к существенно психологическим, субъективно-смысловым процессам (de Gelder, 2017; DeGrandpre, 2000). Как показано выше, фрагменты соответствующей методологии и математики при этом могут быть заимствованы из квантовой теории в готовом виде.

Представленная модель объединяет ряд важнейших теоретических направлений семиотики и когнитивной психологии (Surov, 2023):

- кибернетические теории и геометрические модели эмоций;

- структурную семантику цвета и пространство эмоционального смысла Ч. Осгуда;

- функциональную теорию смыслопорождения Я. фон Икскюля и прагматическую семиотику Ч.С. Пирса.

При этом модель, включая ее математическое выражение, получена из первых принципов квантовой теории на основе единственной гипотезы о порождении эмоционального смысла в процессах разрешения элементарной поведенческой неопределенности. Эти свойства позволяют рассматривать представленную модель в качестве ответа на задачу о нахождении «клеточки психологии», вынесенную в эпиграф статьи. Фактически такая клеточка есть «семантический атом», т.е. единица субъективного смысла в естественном мышлении (Surov, 2022b), востребованная для задач соответствующего анализа (Сизикова, 2022).

Практическая ценность представленной модели обусловлена важностью субъективного смысла как одного из главных видов информации в природе (Корогодин, Корогодина, 2000). Физиологические носители этой информации у различных биологических видов определяются строением соответствующих организмов; система кодирования этой информации алфавитом эмоционально-смысловых состояний, тем не менее, определяется общеприродными закономерностями управления и является универсальной. Представленная модель есть способ математического кодирования этой же информации, удобный для научных применений. Благодаря сопряжению с квантовой теорией вероятностей эта кодировка связывает исследования эмоций с обширными областями информационно-психологических технологий.

Литература

Аллахвердов, В. М., Морошкина, Н. В. (2010). Методологическое своеобразие отечественной психологии (обзор материалов «Ананьевских чтений-2009»). Вестник Санкт-Петербургского Университета. Сер. 12, 2, 116-126. Борисова, М. А. (1997). Психосемантика цвета как метод познания. Психопедагогика

в правоохранительных органах, 1(5), 78-84. Брушлинский, А. В. (2003). Психология субъекта (В. В. Знаков (ред.)). М.: Алетейя. Выготский, Л. С. (1982). Исторический смысл психологического кризиса. В кн.: Собрание сочинений: в 6 т. Т. 1: Вопросы теории и истории психологии (с. 291-436). М.: Педагогика.

Гуревич, И. И., Фейгенберг, И. М. (1977). Какие вероятности работают в психологии? В сб.: И. М. Фейгенберг, Г. Е. Журавлев (ред.), Вероятностное прогнозирование деятельности человека (с. 9-21). М.: Наука. Дагбаева, С. Б. (2008). Методологический кризис и типы научных парадигм в современной психологии. Гуманитарный вектор, 4. 56-60. Дубровский, Д. И. (2007). Сознание, мозг, искусственный интеллект. М.: Стратегия-Центр. Корогодин, В. И., Корогодина, В. Л. (2000). Информация как основа жизни. Ростов н/Д: Феникс.

Кудрина, А. В. (2012). Прикладные аспекты психосемантики цвета. Экспериментальная психология, 5(3), 86-95. Нагибина, Н. Л., Греков, И. В. (2014). Психологические особенности цветосемантики

субъективного пространства образа Я. Человеческий капитал, 12(72). 54-58. Петренко, В. Ф. (2010). Многомерное сознание: психосемантическая парадигма. М.: Новый хронограф.

Прокофьева, Л. П. (2008). Звуко-цветовая картина мира в речи. Вестник Челябинского

государственного университета, 9, 102-108. Сизикова, Т. Э. (2022). «Единица анализа» Л. С. Выготского и «модальность» Н. Гарт-

мана. Сибирский психологический журнал, 85, 6-34. doi: 10.17223/17267080/85/1 Симонов, П. В. (1981). Эмоциональный мозг. М.: Наука.

Соколов, Е. Н. (2009). Очерки по психофизиологии сознания. Вестник Московского

университета. Сер. Психология, 1, 3-31. Суров, И. А. (2022). Жизненный цикл: смысловая матрица процессного моделирования.

Онтология проектирования, 12(4), 430-453. doi: 10.18287/2223-9537-2022-12-4-430-453 Суров, И. А. (2023а). Какая разница? Прагматическая формализация смысла. Искусственный интеллект и принятие решений, 1, 78-89. doi: 10.14357/20718594230108 Суров, И. А. (2023б). Цветовая кодировка кубитных состояний // Информатика и автоматизация. Т. 22, вып. 5. doi: 10.15622/ia.22.5.2 Суров, И. А., Алоджанц, А. П. (2018). Модели принятия решений в квантовой когнити-

вистике. СПб.: Университет ИТМО. Яньшин, П. В. (1996). Эмоциональный цвет: эмоциональный компонент в психологической структуре цвета. Самара: Изд-во СамГПУ.

Ссылки на зарубежные источники см. в разделе References после англоязычного блока.

Поступила в редакцию 20.06.2023 г.; принята 18.08.2023 г.

Суров Илья Алексеевич - научный сотрудник Университета ИТМО, кандидат физико-математических наук, доцент. E-mail: ilya.a.surov@itmo.ru

For citation: Surov, I. A. (2023). Control Function and Biological Carrier in Quantum Model of Emotional Meaning. Sibirskiy Psikhologicheskiy Zhurnal - Siberian journal of psychology, 89, 44-64. In Russian. English Summary. doi: 10.17223/17267080/89/3

Control Function and Biological Carrier in Quantum Model of Emotional Meaning

LA Surov1

1ITMO University, 49-A, Kronverkskiy Ave, St. Petersburg, 197101, Russia

Abstract

Emotions are central to the human psyche, but their subjective nature, as well as the variety of physiological, cognitive, behavioral and social manifestations, hamper the development of an integrative theory. The article presents a solution to this problem based on control function of emotions in living organisms. It is shown that such a function is a compressed representation of information available to a subject, which is essential for them to make a two-way decision of "do - do not do" type. In contrast to "objective" reflection of data, emotions directly encode its functional meaning for an individual in a specific behavioral situation. Mathematically, affective meaning is encoded by the algebra of qubit states, borrowed from quantum theory. Such states are represented by vectors in a three-dimensional spherical space, built on Osgood's semantic factors evaluation - potency - activity. Three process-functional sectors of this space "novelty", "action", and "result" generate the emotions of the classes surprise - fear, excitement - anger and joy - sadness, respectively. With slight variations, this set agrees with common classifications. Further, it is shown that functional classes of affective meaning are realized through norepinephrine, dopamine and serotonin, facilitating cognitive activity and mobilization of the organism, reinforcement in goal-directed behavior, and estimation of the results and relaxation, respectively. These monoamine neurotransmitters thus configure the organism to the functional stages "novelty", "action" and "result", maintaining activity cycles in simple and complex forms of life. Based on the previously established semantics of color, it is shown that the same three neurotransmitters functionally align with the blue, red and green components of color vision, which is another universal format of semantic information in nature. The established correspondences of the presented model with cybernetic principles and major semiotic theories indicate its central position in natural cognition. Namely, the qubit appears as a fundamental unit of psychic information, whereas major affective-meaning states form a natural alphabet for its encoding. Through quantum theory, this structure is tied with probabilistic patterns of decision-making, which opens up new perspectives for theoretical, experimental and applied research.

Keywords: affect; emotion; meaning, process; control; neuromediator; color semantics; quantum

References

Allakhverdov, V. M., & Moroshkina, N. V. (2010). Metodologicheskoe svoeobrazie ote-chestvennoy psikhologii (obzor materialov "Anan'evskikh chteniy-2009") [Methodological originality of Russian psychology (review of materials from the Ananyev Readings-2009)]. VestnikSankt-Peterburgskogo Universiteta. Ser. 12, 2, 116-126. Adolphs, R., & Andler, D. (2018). Investigating Emotions as Functional States Distinct From

Feelings. Emotion Review, 10(3), 191-201. doi: 10.1177/1754073918765662 Alexandrov, Y. I., & Sams, M. E. (2005). Emotion and consciousness: Ends of a continuum.

Cognitive Brain Research, 25(2), 387-405. doi: 10.1016/j.cogbrainres.2005.08.006 Barrett, L. F. (2015). Construction as an integrative framework for the science of the emotion. In L. F. Barrett & J. A. Russell (Eds.), The Psychological Construction of Emotion. Guilford Press.

Barrett, L. F., & Bliss-Moreau, E. (2009). Affect as a Psychological Primitive. Advances in

Experimental Social Psychology, 41(8), 167-218. doi: 10.1016/S0065-2601(08)00404-8 Barrett, L. F., Lewis, M., & Haviland-Jones, J. M. (2018). Handbook of Emotions. Guilford Press.

Barrett, L. F., & Simmons, W. K. (2015). Interoceptive predictions in the brain. Nature

Reviews Neuroscience, 16(7), 419-429. doi: 10.1038/nrn3950 Borisova, M. A. (1997). Psikhosemantika tsveta kak metod poznaniya [Psychosemantics of color as a method of cognition]. Psikhopedagogika v pravookhranitel'nykh organakh, 1(5), 78-84.

Brushlinskiy, A. V. (2003). Psikhologiya sub"ekta [Psychology of the Subject]. Moscow: Aleteyya.

Carver, C. S., & Scheier, M. F. (1990). Origins and functions of positive and negative affect: A control-process view. Psychological Review, 97(1), 19-35. doi: 10.1037/0033-295X.97.1.19

Clynes, M. (1973). Sentics: Biocybernetics of Emotion Communication. Annals of the New

York Academy of Sciences, 220(3), 57-88. doi: 10.1111/j.1749-6632.1973.tb40248.x Coppin, G., & Sander, D. (2016). Theoretical Approaches to Emotion and Its Measurement. In H. L. Meiselman (Ed.), Emotion Measurement (pp. 3-30). Woodhead Publishing. doi: 10.1016/B978-0-08-100508-8.00001-1 Cornejo, C., Marsico, G., & Valsiner, J. (2018). Conclusions: Affectivation as a return to vitality. In C. Cornejo & J. Valsiner (Eds.), I Activate You to Affect Me. Information Age Publishing.

Damasio, A. R. (1998). Emotion in the perspective of an integrated nervous system. Brain

Research Reviews, 26(2-3), 83-86. doi: 10.1016/S0165-0173(97)00064-7 de Gelder, B. (2017). Going Native. Emotion Science in the Twenty-First Century. Frontiers

in Psychology, 8. doi: 10.3389/fpsyg.2017.01212 Dagbaeva, S. B. (2008). Metodologicheskiy krizis i tipy nauchnykh paradigm v sovremennoy psikhologii [Methodological crisis and types of scientific paradigms in modern psychology]. Gumanitarnyy vektor, 4. 56-60. DeGrandpre, R. J. (2000). A science of meaning: Can behaviorism bring meaning to psychological science? American Psychologist, 55(7), 721-739. doi: 10.1037/0003-066X.55.7.721 Dixon, T. (2012). Emotion: The history of a keyword in crisis. Emotion Review, 4(4), 338344. doi: 10.1177/1754073912445814 Dubrovskiy, D. I. (2007). Soznanie, mozg, iskusstvennyy intellect [Consciousness, Brain, Artificial Intelligence]. Moscow: Strategiya-Tsentr. Dukes, D., Abrams, K., Adolphs, R., Ahmed, M. E., Beatty, A., Berridge, K. C., ... Sander, D. (2021). The rise of affectivism. Nature Human Behaviour, 5(7), 816-820. doi: 10.1038/s41562-021-01130-8 Duncan, S., & Barrett, L. F. (2007). Affect is a form of cognition: A neurobiological analysis.

Cognition and Emotion, 21(6), 1184-1211. doi: 10.1080/02699930701437931 Ekman, P. (1992). An argument for basic emotions. Cognition and Emotion, 6(3-4), 169-200.

doi: 10.1080/02699939208411068 Ekman, P. (2003). Emotions inside out: 130 Years after Darwin's The Expression of the Emotions in Man and Animals. Annals of the New York Academy of Sciences, 1000, 1-6. doi: 10.1196/annals.1280.002 Ekman, P., & Davidson, R. J. (Eds.). (1994). The Nature of Emotion: Fundamental Questions.

Oxford University Press. Fontaine, J. R. J., Poortinga, Y. H., Setiadi, B., & Markam, S. S. (2002). Cognitive structure of emotion terms in Indonesia and The Netherlands. Cognition and Emotion, 16(1), 6186. doi: 10.1080/02699933014000130 Gardenfors, P. (1995). Three levels of inductive inference. Studies in Logic and the Foundations of Mathematics, 134(C), pp. 427-449. doi: 10.1016/S0049-237X(06)80055-8

Gu, S., Wang, F., Patel, N. P., Bourgeois, J. A., & Huang, J. H. (2019). A model for basic emotions using observations of behavior in Drosophila. Frontiers in Psychology, 10. doi: 10.3389/fpsyg.2019.00781 Gurevich, I. I., & Feygenberg, I. M. (1977). Kakie veroyatnosti rabotayut v psikhologii? [What probabilities work in psychology?]. In I. M. Feygenberg, & G. E. Zhuravlev (Eds.), Veroyatnostnoe prognozirovanie deyatel'nosti cheloveka [Probabilistic forecasting of human activity] (s. 9-21). M.: Nauka. Jack, R. E., Sun, W., Delis, I., Garrod, O. G. B., & Schyns, P. G. (2016). Four not six: Revealing culturally common facial expressions of emotion. Journal of Experimental Psychology: General, 145(6), 708-730. doi: 10.1037/xge0000162 Johnson-Laird, P. N., & Oatley, K. (1992). Basic Emotions, Rationality, and Folk Theory.

Cognition and Emotion, <5(3-4), 201-223. doi: 10.1080/02699939208411069 Kellerman, H. (2020). The Unconscious Domain. Springer International Publishing. doi:

10.1007/978-3-030-35009-3 Keltner, D., & Gross, J. J. (1999). Functional Accounts of Emotions. Cognition & Emotion,

13(5), 467-480. doi: 10.1080/026999399379140 Keltner, D., Sauter, D., Tracy, J., & Cowen, A. (2019). Emotional Expression: Advances in Basic Emotion Theory. Journal of Nonverbal Behavior, 43(2), 133-160. doi: 10.1007/s10919-019-00293-3 Khrennikov, A. (2010). Ubiquitous Quantum Structure. From psychology to finance. Springer.

doi: 10.1007/978-3-642-05101-2 Kiselnikov, A. A., Sergeev, A. A., & Vinitskiy, D. A. (2019). A Four-Dimensional Spherical Model of Interaction Between Color and Emotional Semantics. Psychology in Russia: State of the Art, 12(1), 48-66. doi: 10.11621/pir.2019.0104 Kleinginna, P. R., & Kleinginna, A. M. (1981). A categorized list of emotion definitions, with a suggestion for a consensual definition. Motivation and Emotion, 5(3), 263-291. doi: 10.1007/BF00993889

Korogodin, V. I., & Korogodina, V. L. (2000). Informatsiya kak osnova zhizni [Information as

the basis of life]. Rostov-on-Don: Feniks. Kreibig, S. D. (2010). Autonomic nervous system activity in emotion: A review. Biological

Psychology, 84(3), 394-421. doi: 10.1016/j.biopsycho.2010.03.010 Kudrina, A. V. (2012). Applied aspects of the psychosemantics of color. Associative experiment as a tool of research of the formation of semantics of color in ontogenesis. Eksperi-mental'naya psikhologiya - Experimental Psychology, 5(3), 86-95. (In Russian). Lazarus, R. S., & Lazarus, B. N. (1994). Passion and Reason. Making Sense of Our Emotions.

Oxford University Press. Lewis, A. (2021). A Semiotic Modern Synthesis: Conducting Quantitative Studies in Zoose-miotics and Interpreting Existing Ethological Studies through a Semiotic Framework. Biosemiotics, 14(2), 295-327. doi: 10.1007/s12304-021-09435-x Lindquist, K. A., Wager, T. D., Kober, H., Bliss-Moreau, E., & Barrett, L. F. (2012). The brain basis of emotion: A meta-analytic review. Behavioral and Brain Sciences, 35(3), 121-143. doi: 10.1017/S0140525X11000446 Lovheim, H. (2012). A new three-dimensional model for emotions and monoamine neurotransmitters. Medical Hypotheses, 78(2), 341-348. doi: 10.1016/j.mehy.2011.11.016 MacLean, P. D. (1994). Human Nature: Duality or Triality? Politics and the Life Sciences,

13(1), 107-112. doi: 10.1017/s0730938400022358 McCraty, R. (2014). Heart-Brain Neurodynamics: The Making of Emotion. The Neuropsy-

chotherapist, 5(1), 68-89. doi: 10.12744/tnpt(6)068-089 Moors, A., & Fischer, M. (2019). Demystifying the role of emotion in behaviour: toward a goal-directed account. Cognition and Emotion, 33(1), 94-100. doi: 10.1080/ 02699931.2018.1510381

Morris, E. K. (2003). Behavior Analysis and a Modern Psychology: Programs of Direct Action. In K. A. Lattal & Ph. Chase (Eds.), Behavior Theory and Philosophy (pp. 275298). Springer.

Nagibina, N. L., & Grekov, I. V. (2014). Psikhologicheskie osobennosti tsvetosemantiki sub"ektivnogo prostranstva obraza Ya [Psychological features of color semantics of the subjective space of the image of Self]. Chelovecheskiy kapital, 12(72), 54-58. Orlov, Y. F. (1981). A quantum model of doubt. Annals of the New York Academy of Sciences,

373, 84-92. doi: 10.1111/j.1749-6632.1981.tb51134.x Osgood, C. E. (1962). Studies on the generality of affective meaning systems. American

Psychologist, 17(1), 10-28. doi: 10.1037/h0045146 Panksepp, J. (1998). Affective Neuroscience: The Foundations of Human and Animal

Emotions. Oxford University Press. Panksepp, J. (2011). Cross-Species affective neuroscience decoding of the primal affective experiences of humans and related animals. PLoS ONE, 6(9). doi: 10.1371/journal. pone.0021236

Peil, K. T. (2014). Emotion: The Self-regulatory Sense. Global Advances in Health and

Medicine, 3(2), 80-108. doi: 10.7453/gahmj.2013.058 Pérez, C. H., & Sanz, R. (2013). Emotion as morphofunctionality. Artificial Life, 19(1), 133148. doi: 10.1162/ARTL_a_00086 Pessoa, L. (2019). Embracing integration and complexity: placing emotion within a science of brain and behaviour. Cognition and Emotion, 33(1), 55-60. doi: 10.1080/02699931. 2018.1520079

Petrenko, V. F. (2010). Mnogomernoe soznanie: psikhosemanticheskaya paradigma [Multidimensional consciousness: A psychosemantic paradigm]. Moscow: Novyy khronograf. Plutchik, R. (2001). The nature of emotions: Human emotions have deep evolutionary roots, a fact that may explain their complexity and provide tools for clinical practice. American Scientist, 89(4), 344-350. http://www.jstor.org/stable/27857503 Plutchik, T., & Kellerman, H. (1980). EMOTION: Theory, Research, and Experience. Volume 1: Theories of emotion. In T. Plutchik & H. Kellerman (Eds.) Theories of Emotion. Academic Press. doi: 10.1016/B978-0-12-558701-3.50001-6 Pothos, E. M., & Busemeyer, J. R. (2022). Quantum Cognition. Annual Review of Psychology, 73(1), 749-778. doi: 10.1146/annurev-psych-033020-123501 Prokofieva, L. P. (2008). Zvuko-tsvetovaya kartina mira v rechi [Sound-color picture of the

world in speech]. Vestnik Chelyabinskogo gosudarstvennogo universiteta, 9, 102-108. Reisenzein, R. (2007). What is a definition of emotion? and are emotions mental-behavioral processes? Social Science Information, 46(3), 424-428. doi: 10.1177/05390184070460030110 Reisenzein, R. (2019). Cognition and emotion: a plea for theory. Cognition and Emotion,

33(1), 109-118. doi: 10.1080/02699931.2019.1568968 Russell, J. A., & Barrett, L. F. (1999). Core affect, prototypical emotional episodes, and other things called emotion: Dissecting the elephant. Journal of Personality and Social Psychology, 76(5), 805-819. doi: 10.1037/0022-3514.76.5.805 Salvatore, S., De Luca Picione, R., Cozzolino, M., Bochicchio, V., & Palmieri, A. (2022). The Role of Affective Sensemaking in the Constitution of Experience. The Affective Pertinen-tization Model (APER). Integrative Psychological and Behavioral Science, 56(1), 114132. doi: 10.1007/s12124-020-09590-9 Scarantino, A. (2012). How to define emotions scientifically. Emotion Review, 4(4), 358-368.

doi: 10.1177/1754073912445810 Shaver, P., Schwartz, J., Kirson, D., & O'Connor, C. (1987). Emotion knowledge: Further exploration of a prototype approach. Journal of Personality and Social Psychology, 52(6), 1061-1086. doi: 10.1037/0022-3514.52.6.1061 Simonov, P. V. (1981). Emotsional'nyy mozg [Emotional Brain]. Moscow: Nauka.

Sizikova, T. E. (2022). "Unit of Analysis" L.S. Vygotsky and "Modality" N. Hartman. Sibir-skiy psikhologicheskiy zhurnal - Siberian Journal of Psychology, 85, 6-34. (In Russian). doi: 10.17223/17267080/85/1 Sokolov, E. N. (2009). Ocherki po psikhofiziologii soznaniya [Essays on the psychophysiology

of consciousness]. VestnikMoskovskogo universiteta. Ser. Psikhologiya, 1, 3-31. Storm, C., & Storm, T. (1987). A Taxonomic Study of the Vocabulary of Emotions. Journal

of Personality and Social Psychology, 53(4), 805-816. doi: 10.1037/0022-3514.53.4.805 Surov, I. A., & Alodzhants, A. P. (2018). Modeliprinyatiya resheniy v kvantovoy kognitivistike [Models of decision making in quantum cognitive science]. St. Petersburg: Universitet ITMO.

Surov, I. A. (2022a). Natural Code of Subjective Experience. Biosemiotics, 15(2), 109-139.

doi: 10.1007/s12304-022-09487-7 Surov, I. A. (2022b). Quantum core affect. Color-emotion structure of semantic atom. Frontiers in Psychology, 13. doi: 10.3389/fpsyg.2022.838029 Surov, I. A. (2022c). Zhiznennyy tsikl: smyslovaya matritsa protsessnogo modelirovaniya [Life cycle: Semantic matrix of process modeling]. Ontologiya proektirovaniya, 12(4), 430-453. doi: 10.18287/2223-9537-2022-12-4-430-453 Surov, I. A. (2023a). Kakaya raznitsa? Pragmaticheskaya formalizatsiya smysla [Who cares? Pragmatic formalization of meaning]. Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy - Artificial Intelligence and Decision Making, 1, 78-89. doi: 10.14357/20718594230108 Surov, I. A. (2023b). Tsvetovaya kodirovka kubitnykh sostoyaniy [Color coding of qubit

states]. Informatika i avtomatizatsiya, 22(5). doi: 10.15622/ia.22.5.2 Talanov, M., Leukhin, A., Lövheim, H., Vallverdu, J., Toschev, A., & Gafarov, F. (2019). Modeling Psycho-Emotional States via Neurosimulation of Monoamine Neurotransmit-ters. In J. Vallverdu & V. Müller (Eds.), Blended Cognition. Springer Series in Cognitive and Neural Systems (pp. 127-156). Springer. doi: 10.1007/978-3-030-03104-6_6 Tomkins, S. S. (1981). The quest for primary motives: Biography and autobiography of an idea. Journal of Personality and Social Psychology, 41(2), 306-329. doi: 10.1037/00223514.41.2.306

Tomkins, S. S. (2008). Affect Imagery Consciousness. Springer.

von Uexküll, J. (1992). A stroll through the worlds of animals and men: A picture book of

invisible worlds. Semiotica, 89(4), 319-391. doi: 10.1515/semi.1992.89.4.319 Vygotskiy, L. S. (1982). Sobranie sochineniy: v 6 t. [Collected Works: in 6 vols]: Vol. 1. Voprosy teorii i istorii psikhologii [Questions of the theory and history of psychology] (pp. 291-436). Moscow: Pedagogika. Wang, F., & Pereira, A. (2016). Neuromodulation, Emotional Feelings and Affective Disorders. Mens Sana Monographs, 14(1), 5-29. doi: 10.4103/0973-1229.154533 Wang, F., Yang, J., Pan, F., Ho, R. C., & Huang, J. H. (2020). Editorial: Neurotransmitters and

Emotions. Frontiers in Psychology, 11(January), 10-12. doi: 10.3389/fpsyg.2020.00021 Yanshin, P. V. (1996). Emotsional'nyy tsvet: emotsional'nyy komponent v psikhologicheskoy strukture tsveta [Emotional color: emotional component in the psychological structure of color]. Samara: SamSPU. Zhu, L., Xu, M., Bao, Y., Xu, Y., & Kong, X. (2022). Deep learning for aspect-based sentiment analysis: a review. PeerJ Computer Science, 8. doi: 10.7717/PEERJ-CS.1044 Zurek, W. H. (1991). Decoherence and the Transition from Quantum to Classical. Physics Today, 44(10), 36-44. doi: 10.1063/1.881293

Received 20.06.2023; Accepted 18.08.2023

Ilya A. Surov - Researcher, ITMO University. Cand. Sc. (Phys.-Mat.), Docent. E-mail: ilya.a.surov@itmo.ru