33. Социоцентристский и натуралистический подход к проблеме сознания.

Проблема сознания всегда привлекала пристальное внимание философов. Подходы к вопросу о сущности сознания бывают разные, но все они имеют дело с единой проблемой – анализом сознания как специфически человеческой формы регуляции и управления взаимодействием человека с действительностью. Она характеризуется выделением человека как своеобразной реальности, как носителя особых способов взаимодействия с окружающим миром, включая и управление им. Любое реальное взаимодействие живых существ, в том числе и человека, с окружающим миром предполагает использование информации об этом мире как средства регуляции и управления собственным поведением. Типы и уровни информационного взаимодействия:

Раздражимость – генетически исходная форма информационного взаимодействия, специфическая для живой природы (растения) – способность организма к реакциям в ответ на действие определенных раздражителей, например, растение открывает и закрывает свои лепестки под воздействием света и тени. Физические энергетические характеристики носителя информации отнюдь не обязательно совпадают с информационным эффектом. Чувствительность – способность к ощущению; форма отражения, специфичная для животного мира. Внутреннее состояние – ощущение – опосредствует отношения между фактором внешней среды, вызывающим непосредственное воздействие на организм и имеющим для него информативно-сигнальное значение, и реальным ответным «исполнительным» действием организма. Например, амеба, реагируя на свет (питательные вещества находятся только в освещенной части бассейна) и двигаясь к нему, получает возможность добраться до пит. веществ. В механизме информационного взаимодействия возрастает роль внутренней работы организма, перерабатывающей информацию внешнего воздействия – эволюция инф. взаимод-я в живой природе связана с формированием нервной ткани, ответственной за отражение, которая в свою очередь развивается в сложные нервные системы – по мере развития нервной системы дает возможность осуществлять сложные схемы оповещения, предполагающего систему расчлененной, организованной последовательности действий, лишь в конечном счете направленную на достижение жизненно значимой цели (организм строит подвижную нейродинамическую «модель потребного будущего» - термин Н.А. Бернштейна). Диалектика внутренней активности и внешнего воздействия получает свое развернутое выражение на стадии психики, которая возможна только у развитых живых существ, обладающих сложной нервной системой. В когнитивной науке сложилось три основных теоретических направления: модельно-символический подход, модулярный подход и коннекционизм (направление, именуемое также нейронно-сетевым подходом или моделями параллельно-распределенной переработки).

1. Базируется на компьютерной метафоре, предполагающей рассмотрение человеческого познания и соотношения его с работой мозга по аналогии с персональным компьютером, в котором программы (software), выполняющие определенные функции, могут быть реализованы на разном «субстрате» (hardware), для которого, однако, характерно наличие центрального процессора с ограниченной пропускной способностью, накладывающего определенные ограничения на переработку информации.

2. Сравнивается психика человека со швейцарским армейским ножом, который приспособлен для выполнения множества функций потому, что, в отличие от обычного ножа с единственным лезвием, вооружен множеством инструментов: ножницами, штопором и т.п. Согласно данному подходу, человеческое познание можно представить как набор таких параллельно функционирующих «модулей», работающих независимо друг от друга. Выходные данные этих модулей используются в центральных процессах координации знаний и принятия решения, которые, однако, слишком сложны для изучения по причине чрезмерного количества факторов, влияющих на их текущее состояние.

3. Коннекционизм базируется на «мозговой» метафоре познания, где познавательные процессы предстают как процессы параллельной переработки информации сетью, состоящей из нескольких уровней простых единиц – моделей нейронов, связи между которыми обладают разными весовыми коэффициентами, причем эти коэффициенты могут меняться в зависимости от обучения нейронной сети решать определенный тип задач.