2017. 02. 011. Русанен А. -М. , Лаппи О. О вычислительных объяснениях. Rusanen A. -M. , lappi O. on computational explanations // Synthese. - 2016. - Vol. 193, n 12. - p. 3931-3949. - doi: 10. 1007/s 11229-016-1101-5. - Mode of access: http://link. Springer. Com/article/ 10. 1007/s11229-016-1101-5

2017.02.011. РУСАНЕН А.-М., ЛАППИ О. О ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ОБЪЯСНЕНИЯХ.

RUSANEN A.-M., LAPPI O. On computational explanations // Synthese. - 2016. - Vol. 193, N 12. - P. 3931-3949. - DOI: 10.1007/s 11229-016-1101-5. - Mode of access: http://link.springer.com/article/ 10.1007/s11229-016-1101-5.

Ключевые слова: вычислительное объяснение; механистическое объяснение; причинность; вычислительный шовинизм; философия нейронауки; Марр.

Специалист по философии науки А.-М. Русанен и когнитивный ученый О. Лаппи обсуждают спектр теоретико-методологических вопросов, касающихся природы вычислительных объяснений (ВО) в когнитивной науке и когнитивной нейронауке. Попытки вычислительного истолкования работы разума и познания в том или ином виде занимали главенствующее положение в когнитивной науке с момента ее возникновения.

В данной работе рассуждения авторов о природе ВО строятся вокруг предложенной нейрокогнитивистом Дэвидом Марром в его книге «Зрение»1 классической методологической модели анализа сложных систем обработки информации. В получившей широкое распространение схеме Д. Марр различал три уровня, или аспекта, исследования систем обработки информации. Первый уровень, по Д. Марру, составляет исследование вычислительной задачи (подсчет суммы к оплате, восприятие глубины зрительной сцены и т.д.), стоящей перед системой. Второй уровень - это уровень используемой системы репрезентации и алгоритмов для осуществления задачи (например, двоичная или десятичная система). Наконец, третий уровень относится к вопросам реализации вычислительной задачи и репрезентации / алгоритмов в конкретном физическом устройстве (абаке, мозге, ЭВМ и т.д.). Говоря о ВО в когнитивной науке, авторы статьи подразумевают возможность объяснения именно с позиции очерченного Д. Марром уровня вычислительной задачи.

В своей статье авторы рассматривают три основных вопроса: 1) являются ли ВО подлинными объяснениями; 2) если они явля-

1 Marr D. Vision: A computational investigation into the human representation of visual information. - San Francisœ: W.H. Freeman, 1982.

ются подлинными объяснениями, то какова их специфика; 3) в каком смысле они располагаются на «специальном», «независимом» или «автономном» уровне объяснения?

Авторы исследуют вопрос о природе ВО в их сравнении с наиболее распространенными в науке так называемыми механистическими объяснениями, направленными на установление причинных отношений между физическими событиями и объектами. С их точки зрения, ВО являются подлинными объяснениями, которые устанавливают формальные зависимости (вычислительную задачу) и требования к алгоритмам / механизмам для реализации задачи. Авторы утверждают, что ВО предполагают определенную форму автономии, но не могут быть всецело независимыми от изучения работы нейронных механизмов на уровне физической реализации.

В контексте привлекаемой ими методологической модели Д. Марра они считают возможным выделить несколько типов объяснения. В рамках первого типа объяснения, именуемого ими внутриуровневым (intra-level), экспланандум (объясняемое) и экспла-нанс (объясняющее) располагаются на одном уровне: на уровне вычислительной задачи, системы репрезентации / алгоритмов и физической реализации соответственно. В междууровневых (interlevel) объяснениях экспланандум и эксплананс располагаются на разных уровнях. В восходящих (bottom-up) междууровневых объяснениях экспланандум находится на более высокой ступени (задачи или алгоритмов), а эксплананс расположен на более низком уровне (алгоритмов или реализации). В нисходящих (top-down) междууровневых объяснениях уже эксплананс относится к более высоким уровням (задачи и алгоритмов), а экспланандум - к иерархически более низким (алгоритмов и реализации). В своей статье авторы рассматривают только вычислительный внутриуровневый (на уровне задачи) и нисходящий (от вычислительной задачи к алгоритмам и реализации) типы объяснения, которые, как они считают, соответствуют пониманию вычисления, выраженному Д. Марром.

Так, «междууровневые ВО, - пишут они, - являются нисходящими объяснениями функционирования (behavior) алгоритмов или нейронных субстратов в терминах вычислительных целей и принципов. Они объясняют, почему определенный алгоритм или

организация реализующих механизмов является соответствующей и адекватной для выполнения вычислительной задачи» (с. 3935). Например, Д. Марр указывал на то, как требования локализации и связности (поверхностей) для стереозрения (вычислительная задача) допускают только те алгоритмы, которые соответствуют критериям однозначного соответствия (uniqueness) и непрерывности. Объяснения данного типа не являются причинными и не говорят о том, как конкретно должны быть организованы системы, реализующие вычислительную задачу.

Внутриуровневые ВО устанавливают, «почему вычисления являются соответствующими или адекватными для частной когнитивной задачи... Они объясняют... посредством установления формальных зависимостей на уровне когнитивных компетенций, а не причинных зависимостей на уровне действительной работы когнитивных систем (cognitive performances)» (c. 3936). Ф. Иган (F. Egan, 1995) подчеркивала значимость «элемента-что» («what-element») в выделенном Д. Марром вычислительном уровне - математического определения задачи, выполняемой системой обработки информации. Другие авторы указывали в ответ на это, что вычислительный уровень по Д. Марру также содержал в себе «эле-мент-зачем» («why-element»), а именно - содержание вычислений, производимых когнитивной системой. Последнее может пониматься как свойства физической среды, которые накладывают ограничения на то, как информация будет обрабатываться когнитивной системой (например, во время стереозрения). В то же время, отмечают авторы статьи, «элемент-зачем» вычислительных объяснений не может пониматься исключительно как свойства физической среды (что очевидно, например, для элементарных арифметических операций, где искомые числа никоим образом не являются физическими сущностями).

Некоторые авторы высказывали точку зрения, которая заключается в том, что если ВО не предоставляют подробного описания работы когнитивных систем на уровне реализации, то они являются в лучшем случае эскизами (sketches) или заместителями (place holders) для механистических объяснений, до тех пор пока те не обрастут нужными эмпирическими деталями. ВО являются объяснительными только в той мере, заявляют Г. Пиччинини (G. Piccinini) и К.Ф. Крэйвер (C.F. Craver), в какой они являются

механистическими. В ответ на это авторы статьи указывают, что ВО в принципе не могут являться эскизами для последующих детальных объяснений работы когнитивных систем на уровне физической реализации, поскольку служат совсем другим целям. С точки зрения авторов реферируемой статьи, ВО в указанных выше смыслах прежде всего нужны для разъяснения того, что именно делает система обработки информации (когнитивная система) и зачем она это делает. «Они отсылают не к пространственно-временным реализованным высокоуровневым механизмам, а к абстрактным зависимостям и принципам (включая физические инварианты в среде, но не ограничиваясь ими)» (с. 3940).

В статье подробно обсуждается вопрос об автономии ВО по отношению к изучению деталей физической реализации. Некоторые философы характеризовали позицию, согласно которой экс-плананс может быть сформулирован в отрыве от изучения механистических подробностей реализации, как вычислительный шовинизм. Д. Каплан (D. Kaplan) отождествляет вычислительный шовинизм с точкой зрения, согласно которой «разум может быть изучен независимо от мозга» (с. 3945). По Д. Каплану, позицию вычислительного шовинизма отличает приверженность требованиям автономии (нерелевантности данных нейронауки для вычислительных объяснений), специального словаря, отличного от используемого в нейронауке, а также специфичности (как особой формы объяснения, не схожей с принятым в естественных науках причинно-механистическим типом объяснения).

Однако же авторы замечают, что существует большая разница между собственно возможностью формулирования объяснений независимо от знания эмпирических деталей (в указанном смысле) и требованием их подтверждения без знания этих деталей. Так, для междууровневых ВО эксплананс может быть определен независимо от подробностей работы системы с точки зрения алгоритмического или нейробиологического уровней. Для внутриуровневого ВО эксплананс в принципе может быть сформулирован автономно по отношению к уровням алгоритмов и реализации. Однако если речь идет об оценке эмпирической адекватности ВО (например, истинности какой-либо вычислительной / алгоритмической теории стереозрения у человека), то она не может быть достигнута без изучения физиологии и поведения. Поэтому ВО являются незави-

симыми логически, но не эпистемически. В конце концов, вычислительная нейронаука является эмпирической, а не априорной дисциплиной.

Авторы полагают, что развиваемая ими позиция является скорее объяснительным либерализмом или плюрализмом, нежели формой шовинизма. В отличие от тех, кто допускает только причинно-механистические типы объяснения в нейронауке, они убеждены в том, что ВО также «являются неотъемлемой частью деятельности объяснения поведения и когнитивных способностей сложных систем обработки информации» (с. 3948).

М.А. Сущин

2017.02.012. БЕКТЕЛ У. ИССЛЕДУЯ НЕЙРОННЫЕ РЕПРЕЗЕНТАЦИИ: РАССКАЗ О НЕЙРОНАХ МЕСТА.

BECHTEL W. Investigating neural representations: The tale of place cells // Synthese. - 2016. - Vol. 193, N. 5. - P. 1287-1321. - DOI: 10.1007/s11229-014-0480-8. - Mode of access: http://link.springer. com/article/10.1007/s11229-014-0480-8.

Ключевые слова: механистические объяснения; репрезентации; ориентация в пространстве; нейроны места; нейроны решетки.

Известный специалист в области философии биологии, ней-ронауки и когнитивной науки, профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего У. Бектел обсуждает вопрос о роли понятия «репрезентация» в современных исследованиях в когнитивной нейронауке. Понятие репрезентации - ключевое понятие когнитивной науки с момента ее возникновения в 1970-х годах - неизменно фигурирует в центре философских дискуссий о природе современных дисциплин, изучающих познание.

В последнее время в рамках философии когнитивной науки получили развитие сразу несколько теоретических установок, оспаривающих центральный объяснительный статус понятия репрезентации в современных исследованиях нейронных механизмов познания. Например, ряд авторов, вдохновленных теорией динамических систем, утверждают, что наблюдаемое поведение когнитивных систем может быть объяснено без обращения к понятию ре-