Шрифт:
Закладка:
Простота и построение моделей
Ранее критика эвристики простоты была сосредоточена на ее влиянии на разработку и интерпретацию традиционных экспериментов по сравнительному познанию. Но эвристика простоты не только определяет дизайн экспериментов и выносит решения по конкурирующим гипотезам. Она также влияет на новые методы экспериментального сравнительного познания, которые не обсуждались в предыдущих критических статьях , такие как разработка и интеграция когнитивных моделей в более широкий экспериментальный подход в рамках изучения разума животных. Эти модели представляют собой "математические или логические структуры... условия которых определены достаточно точно, чтобы сделать проверяемые предсказания о когнитивных способностях, таких как восприятие, категоризация, память, обучение и принятие решений" (Allen 2014: 84). Поскольку они не являются ни простыми объяснениями, ни самостоятельными экспериментами, они играют уникальную роль в экспериментальной методологии познания животных, и эвристика простоты влияет на них так же, как и на традиционную экспериментальную методологию, но в то же время отличается от нее.
Внедрение когнитивного моделирования воодушевило сравнительных психологов и философов, которых воодушевляет возможность преобразования расплывчатых качественных гипотез о разуме, обычно излагаемых на естественном языке или в народной психологической терминологии, в количественные когнитивные модели, конкретизированные на формальном языке. Колин Аллен, например, оптимистично считает, что эти новые инструменты обещают "лучшие эксперименты, лучшие предсказания и лучшую науку" (Allen 2014: 93). Аллен представляет себе науку о разуме животных, которая в полной мере использует методы моделирования, распространенные сейчас в когнитивной науке, где когнитивные модели и традиционные (материальные) эксперименты оспаривают и совершенствуют друг друга в итеративной манере.
Характеристика Аллена хорошо отражает происходящее сегодня в сравнительном познании и вполне оптимистична. Однако в ней нет (и не предполагается) условий для продуктивной или плодотворной итерации. Например, в ней не указано, что оправдывает доработку экспериментов в каждом конкретном случае в ответ на выводы, сделанные на основе модели: полезность модели в предсказании поведения, в объяснении поведения более широкого спектра организмов или в описании - с определенной степенью разрешения - реальных механизмов, лежащих в основе наблюдаемого поведения?
Именно здесь эвристика простоты находит свое применение: она предлагает четкую процедуру принятия решений о том, какие модели разрабатывать и какие эксперименты проводить. Она направляет ученых на разработку и совершенствование моделей простейших когнитивных механизмов (тех, которые оперируют наименьшим количеством правил или, возможно, наименьшим количеством причинных факторов) и в то же время направляет экспериментаторов на разработку экспериментов, чтобы исключить объяснения, основанные на этих простых моделях. Поскольку предполагается, что ассоциативные механизмы проще альтернативных, специалисты по моделированию тратят свое время на доработку этих моделей по сравнению с возможными альтернативами. В результате ассоциативные модели получили широкое распространение. Хотя ассоциативные модели - не единственные виды моделей, которым благоприятствует эвристика простоты, они наиболее распространены, поскольку служат универсальными альтернативами многочисленным якобы сложным объяснениям поведения, таким как метакогниция, чтение мыслей, планирование, существование ментальных карт и многое другое. В целях экономии места я рассмотрю лишь один пример: случай метакогниции у крыс.
Джонатон Кристал и Эллисон Фут провели серию экспериментов, чтобы проверить наличие у крыс одного из видов метакогнитивных способностей: способности отслеживать собственную неопределенность. Парадигма "мониторинг неопределенности" ставит перед животными задачу отнести стимул к одной из двух категорий с возможностью отказаться от ответа и двигаться дальше. Стимулами могут быть визуальные массивы разной плотности, звуковые сигналы разной длительности и даже запахи разной концентрации. Тест предполагает, что животные, которые предпочитают отказываться от более сложных испытаний, где стимул неоднозначен, должны делать это потому, что они способны контролировать степень своей уверенности в правильности выбора. Foote и Crystal применили эту парадигму на крысах, впервые опубликовав положительные результаты в 2007 году. Когда крысам предоставлялся выбор отказаться от выполнения тестов, они неизменно выбирали неоднозначные ("трудные") тесты, но не однозначные. Более того, общая точность повышалась, когда крысам разрешали отказаться от сложных тестов. Фут и Кристал (2007) пришли к выводу, что поведение крыс свидетельствует об осознании ими метакогнитивной неопределенности.
Вскоре после публикации этого исследования другая группа исследователей - Смит и др. - предложила конкурирующую ассоциативную модель "реакция-порог" для объяснения поведения крыс. Эта модель вводит "низкоуровневый, плоский порог для реакции снижения", которая активируется всякий раз, когда сила реакции на SHORT или LONG ниже порога (Foote and Crystal 2012: 188). Модель отображает силы реакции в виде экспоненциальных кривых, снижающихся от пороговых значений и пересекающихся в середине, где обе силы низки. Таким образом, последовательное предпочтение крысами варианта DECLINE во время самых сложных испытаний объясняется тем, что активация как LONG, так и SHORT падает ниже порога для варианта DECLINE. Поскольку DECLINE активировался сильнее, чем LONG или SHORT, модель предсказывает, что крысы активируют кнопку, которая позволяет им отказаться от теста и перейти к другим тестам с возможностью получения вознаграждения в будущем, что подражает поведению крыс в эксперименте Кристалла и Фута.
В ответ на модель Смита и др. Кристал и Фут (2009) отказались от своей метакогнитивной интерпретации, решив, что, поскольку поведение крысы можно объяснить в терминах "более простых" ассоциативных процессов, опирающихся на "первичные репрезентации", их предыдущее метакогнитивное объяснение необоснованно (Crystal and Foote 2009). Введение якобы более простых моделей, писали они, "требует разработки новых, инновационных методов для метакогниции", чего они и попытались добиться в последующих экспериментах (Foote and Crystal 2012). Приняв эвристику простоты (по которой метакогнитивная или репрезентативная гипотеза "высшего порядка" несет бремя доказательства), Фут и Кристал (2012) пересмотрели свои эксперименты, чтобы приспособить их к простой модели.
Этот пример иллюстрирует, как эвристика позволяет ассоциативным моделям формировать дугу экспериментальных исследовательских программ по метапознанию. Без эвристики простоты метакогниция могла бы оказаться на равных эпистемических основаниях с альтернативами, и когнитивные моделисты, такие как Смит и др. (2008), должны были бы создать модель, которая в какой-то мере превосходила бы метакогнитивное объяснение, например, по предсказательной силе. Без этой способности модель не смогла бы вытеснить метакогнитивное объяснение, хотя, возможно, и слегка снизила бы доверие к метакогнитивной гипотезе.
Как видно из этого примера, оспаривая выводы, сделанные в ходе физических экспериментов, эти модели определяют постановку будущих физических экспериментов. Смит и др. (2008) прямо указывают на это, написав во введении, что их "модели и связанные с ними обсуждения полезны для исследователей и теоретиков метакогниции в целом, поскольку они определяют экспериментальные операции, которые наилучшим образом указывают на метакогнитивную способность у
