(povzeto iz knjige Kognitivna znanost v Ljubljani: Možnosti za študij in raziskovalno delo, ured. Urban Kordeš in Olga Markič)
Kako mislimo, kako se učimo, pomnimo, sanjamo, kako nastane užitek, kje se skrivajo čustva, kako je s svobodno voljo, kako se odločamo,… kaj je zavest? Na tovrstna vprašanja poskuša odgovoriti kognitivna znanost. Področja človekove duševnosti se loteva interdisciplinarno – s povezovanjem spoznanj vseh disciplin, ki lahko kaj povedo o kognitivnih pojavih. Kognitivna znanost tako združuje nevroznanost, psihologijo, filozofijo, jezikoslovje, umetno inteligenco in družbene vede. Duševne procese poskuša obravnavati celostno in na tak način priti do globljega razumevanja področja, ki nam je izkustveno najbližje.
V zadnjih desetletjih doživlja kognitivna znanost skokovit razvoj. Še posebej zahvaljujoč napredku nevroznanosti počasi začenjamo slutiti, da se je mogoče znanstveno lotiti raziskovanja duševnih pojavov in celo zavesti – področja, ki je bilo še do nedavnega rezervirano samo za mistike. Svoja spoznanja poskušajo kognitivni znanstveniki prenesti tudi v prakso – še posebej na področju učenja in poučevanja, procesov kolaborativnega dela in na področju računalniškega strojnega učenja in odločanja.
Kognitivna znanost je zrasla iz gibanja kibernetike v petdesetih letih dvajsetega stoletja in je od takrat doživela številne paradigmatske spremembe. Študiji kognitivne znanosti, ki so v zadnjih dvajsetih letih zacveteli po vseh pomembnih svetovnih univerzah, so večkrat obarvani s kakšno od konstitutivnih disciplin (na primer kognitivna lingvistika, kognitivna nevroznanost, kognitivna antropologija ipd.), vse bolj pa postaja jasno, da edino enakopravna obravnava vseh področij zagotavlja celostno obravnavo duševnih procesov.Univerza v Berkeleyu predstavlja strukturo kognitivne znanosti s šesterokotnikom, ki povezuje osnovne discipline kognitivne znanosti, leta 1997 pa se šesterokotnik razširi z edukacijskimi vedami:
RAZVOJ KOGNITIVNE ZNANOSTI
PREGLED GLAVNIH TOKOV IN PROBLEMOV KOGNITIVNE ZNANOSTI
Kognitivna znanost je, kot rečeno, interdisciplinarno področje raziskovanja duševnih procesov, v katero so kot osrednje discipline vključene filozofija, psihologija, računalništvo, nevroznanost, lingvistika in družbene vede. Vprašanja, na katera skušamo odgovoriti kognitivni znanstveniki, niso nova, saj so si jih že prej zastavljali filozofi in znanstveniki posameznih disciplin. Izbrani kognitivni pojav so raziskovali na ravni, ki je ustrezala njihovemu znanstvenemu področju, in z uporabo svoji disciplini lastnih metod. Ker so ostajali zaprti v svoji disciplini, se je prepogosto dogajalo, da niso znali koristno vključiti znanja iz drugih disciplin. Kognitivna znanost skuša z razvijanjem interdisciplinarnega pristopa premostiti take težave in priti do bolj celostnega vpogleda. V nadaljevanju bova pokazala, kako je na začetku odločilno vlogo odigrala enotna teorija, ki je temeljila na hipotezi o informacijskem sistemu in računalniški metafori, danes pa je raziskovanje teoretsko mnogo bolj pluralno in zato zahteva nove premisleke o temeljih uspešnega sodelovanja.
Že starogrški filozofi so si postavljali vprašanja kot: Kako se učim, pomnim, zaznavam? Kakšna je vloga jezika? Ali duša preživi smrt telesa? Kakšen je odnos med duševnimi in telesnimi procesi? Ali smo svobodni v svojih odločitvah? Kako vem, da nekaj vem? Pomembni antični filozofi Platon, Aristotel in Lukrecij so v svojih delih nanje odgovarjali na različne načine, delo pa so nadaljevali Descartes, Spinoza, Hume, Kant in mnogi drugi. Na kratko in zelo poenostavljeno bi lahko stališča do narave duševnosti prikazali z dvema sklopoma domnev. Po eni strani se nam zdi, da je duševnost povsem drugačna od vsega ostalega v svetu in mora zato imeti poseben ontološki status. Po drugi strani pa sprejemamo, da je človek biološko bitje in del narave ter da so procesi, ki se dogajajo v njem, vključno z duševnimi procesi, naravni procesi. Filozofska razmišljanja pa že dolga niso poglavitna metoda spoznanj o duševnih procesih. Ko se je na prelomu 19. stoletja in 20. stoletja po zgledu empiričnih naravoslovnih znanosti psihologija osamosvojila od filozofije, je vodilna nemška psihološka šola poudarjala introspekcijo kot temeljno znanstveno metodo psihologije. Njihova temeljna hipoteza je bila, da je psihologija raziskovanje “fenomenologije” človekove duševnosti, zato so si prizadevali podati popoln opis zemljevida duševnosti, kot se prikazuje subjektu.
ROJSTVO KOGNITIVNE ZNANOSTI
Za “rojstno leto” kognitivne znanosti večina priznava leto 1956, ko sta na področju psihologije izšli deli Study of Thinking (J. Bruner, J. Goodnow in G. Austin) ter The magical number seven (G. Miller), na področju lingvistike Three models of language Noama Chomskega in na področju računalništva članek Logical Theory Machine, v katerem sta Allen Newell in Herbert Simon opisala prvi popolni dokaz izreka, ki je bil izveden na računalniku. Institucionalno se je kognitivna znanost začela uveljavljati konec 70. let prejšnjega stoletja.
“Kognitivna revolucija” (Gardner, 1987), nov pristop v proučevanju duševnosti, pa ne bi bila možna brez nekaterih teoretskih prispevkov. Ključnega pomena so bili dosežki matematike in logike (Turing), razvoj informacijske teorije (Shannon), kibernetika (Wiener), odkritje nevronov (Ramón y Cajal) in njihovo modeliranje (McCulloch in Pitts) in raziskovanje kognitivnih motenj kot posledic poškodb možganov (Luria).
Eden pomembnih mejnikov je bil Hixon Symposium na California Institute of Technology leta 1948, na katerem so udeleženci že izpostavili teme, ki bodo značilne za kognitivno znanost. Tako je na primer matematik J. von Neumann govoril o primerjavi med elektronskimi računalniki in možgani, W. McCulloch je imel predavanje o tem, kako možgani obdelujejo informacije, in postavil vzporednico med živčnim sistemom in logičnimi napravami, psiholog K. Lashley pa je v svojem prispevku podal izziv doktrini behaviorizma.
Prav gotovo je imelo izredno velik vpliv delo britanskega matematika in logika Alana Turinga o formalnih logičnih sistemih. Za ponazoritev svojih izsledkov je razvil pojem preprostega stroja, ki ga danes imenujemo Turingov stroj, in pokazal, da lahko s takim preprostim strojem izvedemo vsako nalogo, za katero lahko jasno navedemo korake, ki so potrebni za izpolnitev naloge. Turingove ideje so porodile misel o stroju, ki bi samo s svojo formalno strukturo posnemal delovanje duha. Razvoj elektronskih digitalnih računalnikov, univerzalnih Turingovih strojev, ki so veliko hitrejši in jih laže programiramo, je kasneje omogočil izdelavo kognitivnih modelov in njihovo eksperimentalno preverjanje.
K razvoju kognitivnega modeliranja sta pomembno delo prispevala tudi kibernetika McCulloch in Pitts, ki sta leta 1943 pokazala, da lahko (idealizirane) nevrone in njihove povezave modeliramo s pojmi logike in da je možno vse, kar lahko izčrpno in nedvoumno opišemo, realizirati z ustrezno končno nevronsko mrežo. Njuno delo predstavlja izhodišče za dva pristopa, ki sta kasneje zaznamovala kognitivno znanost – eden vodi k nevronskim mrežam, sestavljenim iz velikega števila med seboj povezanih nevronov, drugi pa k simbolnim modelom klasične kognitivne znanosti.
Temeljna opredelitev kognitivne znanosti – raziskovanje o tem, kako človek procesira informacije, je tako široka, da dopušča različna tolmačenja in pristope h kognitivni arhitekturi. Poleg računske metafore, ki je odprla pot simbolnemu modeliranju in je zaznamovala začetek kognitivne znanosti (zato tudi naziv klasična kognitivna znanost), so danes prisotni še drugi pristopi, ki jih lahko pojmujemo kot alternative in/ ali dopolnitve.
KOGNITIVNE ARHITEKTURE
1. KLASIČNA KOGNITIVNA ZNANOST IN SIMBOLNI MODELI
Kognitivisti so od behavioristov sprejeli pogled, po katerem je cilj psihologije razlaga in napoved vedenja. Prav tako so se strinjali, da je za dosego tega cilja potrebno raziskovati pojave na višji ravni, kot pa je raven nevrofiziologije ali kakšne druge naravoslovne znanosti (npr. fizika, biologija). Bistvena novost je bila v tem, da so odprli “črno škatlo” in vanjo postavil mentalna stanja kot člene v vzročni verigi razlage in napovedi vedenja. Pomembno vlogo pri oblikovanju teorije je imela računalniška metafora. M. Minsky je malce provokativno možgane označil kot meseni stroj. S strojem je mislil na računalnik – podobno kot so pri računalniku programi (software) realizirani v elektronskem stroju (hardware), so tudi pri človeku kognitivni procesi realizirani v možganih. Tak pogled je bil osnova funkcionalistični teoriji duševnosti (Putnam, Fodor), po kateri so kognitivni procesi odvisni od procesov v fizičnem svetu na precej kompleksen način. So nekaj posebnega, ne da bi zato postali misteriozni duhovi. Možgani so običajna, biološka realizacija, a kognicija je zadeva programske ravni. Glavni razlog, da so miselne procese obravnavali kot računske procese, je bil v tem, da je taka obravnava omogočila (vsaj v načelu) razumevanje, kako se lahko fizične naprave vedejo racionalno (odgovor na eno izmed zgoraj omenjenih filozofskih vprašanj naturalistu). Osrednji teoretski pojem je postal pojem reprezentacije. To je vsebinsko mentalno stanje, ki predstavlja dogodke in stanja v zunanjem ali notranjem svetu, in je simbol, realiziran v možganih. Vsebinsko določen tok misli (npr. misel “dežuje” vodi do misli “pojdimo noter”) ustreza zaporedju teh simbolov, fizično realiziranih v možganih. Pravilom za transformacijo reprezentacij ustrezajo sintaktična pravila na ravni algoritmov, realizirana v fizičnem sistemu (fizični simbolni sistem, Newell in Simon, 1976).
Standardno so raziskovanja kognicije opredelili na treh ravneh: semantična (vsebinska) raven, sintaktična raven (algoritmična) in raven fizične realizacije. Prvi dve ravni sta bili funkcionalni in sta po teoriji kognitivistov prispevali k psihološki razlagi, tretja, strukturalna raven, pa naj k njej ne bi bistveno prispevala. Menili so namreč, da tudi če bi lahko “odprli glavo in pogledali v možgane”, v njih ne bi našli majhnih simbolov. Čeprav je sintaktična raven fizično realizirana, je ne moremo reducirati na fizično raven.
Znanstvene discipline (natančneje, poddiscipline znotraj njih, ki so upoštevale temeljno hipotezo), ki so preučevale fenomene na različnih ravneh, so se vključevale v skupni projekt klasične kognitivne znanosti. Filozofija in družbene vede na semantični ravni, lingvistika, psihologija, računalništvo (Umetna inteligenca) na prvih dveh in nevroznanost na tretji. Pristop na prvih dveh ravneh je bil računski, zato ne preseneča, da je pomembna vloga v raziskovanju pripadla računalniškemu modeliranju – umetni inteligenci.
2. KONEKCIONIZEM IN NEVRONSKE MREŽE
Konekcionizem (nevronske mreže, paralelno distribuirano procesiranje) so navdihnila spoznanja nevroznanosti o možganih in ti modeli vključujejo pomembne značilnosti možganske arhitekture. Pri tem se ne ukvarjajo podrobno z delovanjem nevrona in nevronskih procesov, temveč skušajo zajeti delovanje možganov na bolj abstraktni ravni. (Začetnika takih raziskovanj sta bila že omenjena McCulloch in Pitts.) Osnovna značilnost teh modelov je v tem, da so sestavljeni iz preprostih enot (idealizirani nevroni), ki so medsebojno povezane. Vsaka enota ima določeno aktivacijsko vrednost, ki jo preko vezi, ki so različno močne, posreduje drugim enotam in s tem pripomore k povečanju ali zmanjšanju vrednosti teh drugih enot. Cel proces se odvija vzporedno in ne potrebuje nobenega osrednjega dela za nadzor. Mreža se v procesu učenja izbrane kognitivne naloge uči tako, da na osnovi učnega pravila (algoritma) spreminja moč povezav med enotami. Izbira arhitekture mreže in učnega algoritma je odvisna od tega, kakšno kognitivno nalogo naj bi z mrežo modelirali, oziroma, kako nevrološko verodostojen naj bi bil model.
Pomembne teoretske razlike med konekcionističnimi in simbolnimi modeli so v drugačnem pojmovanju reprezentacij in predstavitvi znanja. Reprezentacije niso več statična, enostavna in z jezikom opisljiva notranja stanja. Ne tvorijo več nujno simbolnega sistema, so podsimbolne in porazdeljene, od konteksta odvisne skupine enot. Prav tako znanje ni več predstavljeno v formalnem zapisu jezika ali logike, temveč je shranjeno v utežeh povezav kot posledica učenja. Konekcionisti se od klasične kognitivne znanosti razlikujejo tudi v zavračanju ostre delitve na funkcionalno in strukturalno raven. Pogosto je le od interesa raziskovalca odvisno, kako bo ocenil, na kateri ravni raziskuje, in je zato nemogoče oceniti, da določena raven ne pripomore k razlagi izbranega fenomena. Poleg tega je v primeru, ko sta dve teoriji poddoločeni na kognitivni ravni – ko imamo npr. dve teoriji, ki obe enako dobro razlagata in napovedujeta pojave, prav nevrološka verodostojnost tista, ki odloča o izbiri teorije.
Konec 80. let sta Fodor in Pylyshyn z argumentom iz sistematičnosti misli spodbudila diskusijo, ali konekcionizem predstavlja alternativni pristop k modeliranju na kognitivni ravni, ali je zgolj implementacija simbolnih modelov. Slednje je bilo s strani “klasikov” slišati kot nekaj, kar je za razlago vedenja manj zanimivo. Kasnejši razvoj pa je šel v veliki meri prav v načrtovanje računskih modelov nevroznanosti, ki veliko bolj kot konekcionizem upoštevajo značilnosti možganov in je z njimi mogoče modelirati posamezne predele možganov in interakcije med njimi. Začeli so postavljati vprašanja o možnostih redukcije na nevroznanost (Churchland).
3. TEORIJA DINAMIČNIH MODELOV IN “UTELEŠENA KOGNICIJA”
V 90-tih letih 20. stoletja se je zgodila nekakšna “kontra-revolucija” kognitivni revoluciji, ki ju predstavljata teorija dinamičnih sistemov (vanGelder) in “utelešena kognicija” (embedded/embodied cognition) (Clark, Maturana in Varela). Zagovorniki tega obrata, nekateri govorijo kar o “nekognitivistični” kognitivni znanosti, menijo, da bi se kognitivni znanstveniki lahko izognili mnogim težavam, če bi opustili reprezentacijsko teorijo in se namesto tega naslonili na ne-reprezentacijske mehanizme, ki delujejo v interakciji z okoljem, v katerem je organizem. Dober primer takega pristopa je robotika (Brooks). Na primer, preprosti roboti za gibanje po okolju nimajo zapletenih kognitivnih zemljevidov, ampak uporabljajo le preproste notranje ure in mehanizme, ki sledijo svetlobi.
Osnovne predpostavke kognitivistov, ki se pri razlagah sklicujejo na strukture v glavi (prepričanja, pravila, pojmi in sheme), po mnenju zagovornikov “utelešene kognicije” niso ustrezne. Namesto pojmov reprezentacije in računanja so v središču teorije dinamičnih sistemov novi pojmi, kot so nelinearnost, procesiranja v realnem času, prostor stanj, atraktor, samoorganizacija in povratna zanka. V slednjem so dediči kibernetikov, ki so kot glavno teoretsko orodje uporabljali prav kontrolni sistem povratne zanke.
Vsak od teh pristopov h kognitivni arhitekturi poudarja posamezne značilnosti kognicije in se kaže kot primerna arhitektura zanje. Tako se klasični modeli kažejo kot precej uspešen pristop za modeliranje višjih kognitivnih funkcij, ki zahtevajo uporabo jezika, konekcionistčni modeli pa pri prepoznavanju vzorcev. Pristop teorije dinamičnih sistemov in “utelešene kognicije” nas opozarja, da moramo najprej razumeti biološke rešitve za preproste naloge, kot so na primer občutljivost na svetlobo, premikanje in izbira dejanja. Po drugi strani za vsakega od teh pristopov poznamo tudi težke naloge, ki jim (za enkrat?) niso kos. Ena takih je prav gotovo zavest.
4. RAZISKOVANJE ZAVESTI
Raziskovanje v kognitivni znanosti se je na začetku osredotočilo na kognitivne procese v ožjem smislu, kasneje se je razširilo na čustva, v zadnjem času pa je predmet znanstvenega raziskovanja postala tudi zavest. Prvo vprašanje, s katerim se sooči raziskovalec, je, kako sploh opredeliti predmet raziskovanja. Zavest je človeku nekaj najbolj domačega, saj jo vsak doživlja. A če se preprosto vprašamo, kaj je zavest, se znajdemo pred zadrego. Je to budnost, morda zavedanje, samozavedanje, občutek doživljanja… In sprašujemo se lahko še naprej: “Kaj je njena funkcija?”, “Kako lahko vznikne iz nevronskih procesov v možganih?” O teh vprašanjih ni enotnega mnenja, a zdi se, da večina analiz kaže v smer razlikovanja funkcionalnih vidikov zavesti na eni strani in fenomenalnih vidikov na drugi strani. (Chalmersova delitev na “lahke” in “težke” probleme). Prvi se tičejo vprašanj kot “Kako lahko možgani prepoznajo predmete?” “Kako lahko združijo značilnosti predmetov v celoto?” “Kako razlikujejo okus čokoladnega od borovničevega sladoleda?” Fenomenalna zavest pa je vezana na kvalitativno izkustvo, na resnične občutke (na primer, občutek, ko poližem čokoladni sladoled), na “kako je biti” (“what it is like”). Če te analize držijo, potem kognitivna znanost s svojimi metodami lahko raziskuje vprašanja funkcionalne zavesti, fenomenalna zavest pa se ji izmika. Tudi to je seveda izredno zanimiva in vse prej kot lahka naloga. Nove metode slikanja možganov (EEG, PET in fMRI), ki omogočajo opazovanje aktivnosti možganov med samim poskusom, so uvrstila raziskovanja v kognitivni nevroznanosti v središče trenutnih raziskovanj kognitivnih procesov in zavesti, oziroma natančneje in skromneje, nevroloških korelatov zavesti. Poskusa premostitve razlagalne vrzeli – kako povezati znanja, pridobljena z introspekcijo z objektivnim tretjeosebnim raziskovanjem pa so se lotili s pristopom nevrofenomenologije (Varela).
IZBRANA LITERATURA O OSNOVAH KOGNITIVNE ZNANOSTI
• Bechtel, W. & Graham, G., eds. (1998). A Companion to Cognitive Science. Blackwell.
• Bechtel, W. & Abrahamsen, A. (2002). Connectionism and the Mind: Parallel Processing, Dynamics, and Evolution in Networks. Blackwell.
• Bermúdez, J.L. (2010). Cognitive Science: An Introduction to the Science of the Mind. New York: Cambridge University Press.
• Churchland, P. (1995). The Engine of Reason, the Seat of the Soul. Cambridge, MA: MIT Press.
• Clark, A. (2001). Mindware: An Introduction to the Philosophy of Cognitive Science. New York: Oxford University Press.
• Copeland, J. (1993). Artificial Intelligence: a philosophical introduction. Blackwell.
• Gardner, H. (1987). The Mind’s New Science: A History of Cognitive Revolution. New York: Basic Books.
• Harré, R. (2002). Cognitive Science: a Philosophical Introduction. London: Sage.
• Markič, O. (2011). Kognitivna znanost: filozofska vprašanja. Maribor, Aristej.
• Peruš, M. (2001). Biomreže, mišljenje in zavest; DZS, LJ (spletna izdaja) & Satjam, MB (papirna knjiga). Dostopno na: http://icarus.dzs.si/biomreze
• Thagard, P. (1996). Mind: Introduction to Cognitive science, MIT Press, Cambridge MA.
• Wilson, R.A. & Keil, F.C., eds. (1999). The MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences. Cambridge, MA: MIT Press.
Celotna knjiga Kognitivna znanost v Ljubljani: Možnosti za študij in raziskovalno delo dostopna na: www2.pef.uni-lj.si/urban.kordes/_21.html