Формализация поведения как языка. Язык поведения

Добавил пользователь Morpheus
Обновлено: 14.12.2024

Количественный метод. В исследовании поведения традиционным является поиск измеряемых харак­теристик, которые соответствуют определенным типам по­ведения, корреляции между этими характеристиками обыч­но оказываются незначительными.

Это обстоятельство ука­зывает на то, что свойства первичных механизмов, которы­ми они определяются, изменялись независимо друг от дру­га. В связи с этим положения о сильном или слабом по­буждении (М. McFarlan'd, 1985) оказались неадекватными описаниям. Для разрешения этой проблемы был предло­жен метод обобщенной гомеостатической мотивационной си­стемы, в которой были четко проведены различия между первичными и вторичными аспектами мотивации. В основу этой системы положен классический взгляд на то, что физи­ологическая неустойчивость получается в результате воз­действия как экзогенных, так и эндогенных факторов. Эта неустойчивость контролируется механизмами ЦНС. Благо­даря этой модели само понятие системности позволило рас­сматривать стимулы и другие мотивационные переменные не как отдельные количественно определенные скаляры[2], а как единые, составленные из скаляров объекты-векторы. Так, например, последовательность кормления не просто уменьшает голод (скалярное понятие), но и одновремен­но способствует изменению многих векторов внутреннего состояния организма, таких, как соле­вой обмен, степень ожирения и т. д. (рис. 12). Длина вектора характеризу­ет степень голода, а его направление зависит от причин, в данном случае ко-

Рис. 12. Вектор степени голода в зависимости от трех факторов по М. McFarland (1981): f — количество жира, р — протеины, с — карбогид- рат, х — состояние голода

Рис. 13. Вариант подхода к по- 3574 14,28

ведению с точки зрения конеч- ^ ■—^

ного автомата с использовани- 23 81 ( л АП ~Г~^АКф 2,38 АК

(1983). Стрелка означает пере- 4^7

ход между типами поведения, 2,38

Si S2 S3
S1 АП 23,81 35,74
$2 АКф 2,38 28,56 14,28
S3 АК 2,32

цифры — частоту перехода а

личества жира, протеинов и гидрокарбонатов. Само по себе представление мо­тивационных переменных как векторов позволяет

сформулировать различ­ные важные концепции,

появление которых ис­ключено при рассмотрении мотивационных переменных как скаляров. Векторные представления не исчерпывают все возможные типы формализации исследований поведе­ния. В книге М. McFarland (1985) четко прослежен тради­ционный принцип, уходящий корнями в физику; наука начинается с измерения и вычисления. Однако в реальных исследованиях сверхсложно организованных систем, та­ких, как поведение человека, когда сложность организа­ции части системы соответствует сложности организ­

ма в целом, не всегда можно получить количественную информацию. Совершенно аналогична ситуация, возника­ющая при изучении других сложных систем. Д. А. Пос­пелов (1981) по этому поводу пишет: «Если учесть то, что современная теория Автоматического регулирования вы­росла из одного из разделов физики, а вычислительные ма­шины начали свой путь от арифмометра и в сознании мно­гих не слишком далеко ушли от него по своим возможно­стям, то становится ясно, насколько прочно укоренилась привычка все оценивать количественно».

Теория автоматов применительно к изучению поведения очень перспективна. В качестве примера приложения тео­рии можно привести исследования М. А. Дерягиной (1983) по изучению агрессивного поведения у приматов. Была рас­смотрена динамика переходов элементов агрессивного по­ведения. Выделено три типа поведения, о которых говори­лось выше: а) агрессивно-предупредительное (АП), б) аг­рессивно-конфликтное (АКФ), в) агрессивно-контактное (АК).

Далее в очень наглядной форме результаты были представлены этограммой (рис. 13), являющейся компакт­но свернутой информацией результатов наблюдений и, что очень важно, позволяющей пользоваться развитой матема-

тической теорией автоматов. Автомат имеет строгое опре­деление, конечным автоматом называется набор из пяти объектов: (A, S, Z, Y, Q),

где А=0. АП>— конечный список входных символов, или входной алфавит; в нашем случае это список внешних воздействий на чело­века;

Z=0. Zn> — список выходных символов, или выход­

ной алфавит; в нашем случае это набор характеристик, позволяющих определить результат деятельности человека;

S = 0. Sp> — множество внутренних состояний; в на­

шем случае выделены типы поведения; Y:SXA->S — функция перехода в следующее состоя­

ние; в нашем случае эта функция пред­ставлена в виде стрелок, указывающих на возможные переходы;

Q:SXA->Z — функция выхода, т. е. конечный резуль­

Этограмма, описывающая поведение, является представ­лением конечного автомата в виде графа (рис. 13, а). Кро­ме того, представление автомата возможно в виде таблицы (рис. 13, б). Оба представления эквивалентны, граф обла­дает большой наглядностью, а таблица удобна для расче­тов. В данном случае мы имеем дело с недетерминирован­ным автоматом, в том смысле, что переход из одного состо­яния в другое не определен однозначно, а существует некото­рое распределение вероятностей перехода из определенного состояния в любое время. Кроме того, авторами настоя­щей книги было выделено только три типа поведения, хотя на самом деле их больше, т. е. любые таблицы переходов, которые мы построили, являются лишь частью больших по размеру таблиц, подробно описывающих поведение живот­ного или человека. Переход к новому формату можно рас­сматривать как следующий шаг после перехода от скаля­ров к векторам, так как автомат, рассматриваемый как еди­ный объект, является конструкцией, более адекватной по сложности изучаемым поведенческим системам.

Детальное представление результатов этологических экспериментов в форме недетерминированных, не полностью описанных ав­томатов— вопрос сложный, однако перенесение даже от­дельных элементов формализма автоматов позволяет в зна­чительной степени упорядочить как сам эксперимент, так и более точно интерпретировать результаты наблюдений. На­ши данные по применению метода конечных автоматов ос­нованы на изучении переходов 12 типов невербального по­ведения у 62 психически здоровых.

Изучались особенности поведения студентов (33 челове­ка )при ответе на заранее данные вопросы по пройденному разделу психиатрии и врачей-психиатров (29 человек) при ответе на вопросы по известному разделу цикла психиатрии в период прохождения курсов повышения квалификации. Продолжительность наблюдения до 15 мин. Выделены: ком­фортное поведение, неофобия, агрессивное, пищевое пове­дение, груминг, поведение внимания и контакта, манипу- лятивное поведение, поисковое, имитационное поведение, ритуализация, демонстрация доверия, поведение намере­ний. Эти типы поведения определены нами выше. Наблю­дали и фиксировали незаметно для испытуемых переходы от одного типа поведения к другому, как вне естественного стимула, так и в период стимула, которым был посторонний звук, вопрос, появление в комнате нового лица, манипуля­ции наблюдателя с бумагой на столе, его уход и т. д.

Результаты обследования вне стимулов представлены в табл. 3, при суммарном воздействии всех стимулов в табл.

4. Принцип построения таблицы: на пересечении горизон­тального ряда цифр с соответствующим столбцом видно количество наблюдавшихся переходов из данного состоя­ния в состояние соответствующего столбца и, наоборот, циф­ра в каждой клетке столбца обозначает количество пере­ходов из данного состояния в состояние, соответствующее строке. Очевидно, что клетки, стоящие на диагонали, соот­ветствуют переходу в то же самое состояние. На рис. 14 и 15 представлены графы или этограммы, построенные на ос­новании таблиц. На первом этапе анализа достаточен факт наличия переходов между состояниями.

Определим для каждой этограммы следующую характеристику — строку <аА>, где каждое аі равно количеству всех входящих, выхо­дящих стрелок и циклов в состоянии і. Тогда получим для этограммы в отсутствие стимула строку:

А = (4, 1, 1, 2, 2, 14, б, 6, 3, 2, 2, 1)

и аналогично при наличии стимула:

В= (3, 10, 8, 12, 13, 16, 15, 7, 1, 2, 12, 6)

Вполне очевидно, что общее количество переходов возрос­ло от 44 до 105. Это произошло за счет новых переходов, не наблюдавшихся вне стимулов. Так, например, количество переходов, связанных с комфортным поведением, осталось прежним, зато возросло количество переходов, связанных с поисковым поведением за счет добавления новых перехо-

Таблица 3. Переходы форм поведения у психически здоровых вне

1 2 3 4 5 6 7

1 3 31 2
2 1
3 1
4 1 1
5 1 8
6 61 3
7 3 2
8 7 1
9 5
10 1
11 2
12 3
2 3 1 1 124 8
2 2 9 1 1 15376 64
Р 0,02 0,01 0,01 0,80 0,05

дов как в другие состояния, так и в другие поведенческие комплексы, которые ранее не наблюдались.

Можно пред­положить, что данные различия обусловлены случайными причинами и расхождение между двумя таблицами носит случайный характер. Проверку этой гипотезы начнем с под­счета общего количества переходов между всеми выделен­ными комплексами. Количество всех выходящих из каждого

Таблица 4. Переходы форм поведения у психически здоровых при

1 31 1
2 1 12 1
3 2
4 1
5 2
6 3 2
7 2 1
8
9
10
11 1 2
12
2 33 19 10
2 2 1089 361 100
Р 0,08 0,05 0,04
2 6 1 4
2 1 1 4
11 2 1 3
4 19 27 9
5 34 35 25
6 16 9 25
6 4

1 2 6 2
3
31 80 86 79
961 6400 7396 6241
0,07 0,19 0,21 0,19

0,02

37 1369 0,24
1 1 0,01
1 1 0,01
2 4 0,01
9 81 0,05
75 5625 0,48
6 36 0,03
8 64 0,05
7 49 0,03
2 4 0,01
4 14 0,02
3 9 0,02
155 1688
15607

состояния стрелок, т. е. количество всех возможных перехо­дов из каждого состояния, равно:

По аналогии общее количество всех переходов в каждое состояние тоже равно 66 плюс 12 переходов из состояния в

воздействии комплекса посторонних стимулов при контакте

8 9 10 и 12 2 2 8 р
32 1024 0,08
1 28 784 0,07
10 100 0,02
1 1 20 400 0,04
2 1 3 67 4489 0,16
16 1 15 1 137 18769 0,33
9 6 74 5479 0,18
12 3 25 625 0,06
2 2 1 19 361 0,05
2 5 25 0,01
39 2 2 30 6 417
1521 4 4 900 36 173 889
0,09 0,01 0,01 0,08 0,01

Рис. 14. Графы переходов форм поведения вне дополнительных стимулов при контакте у психиче­ски здоровых лиц (пояснения в тексте)


само себя (на этограмме эти переходы отмечены замкну­тыми петлями — циклами). Таким образом, общее коли­чество всех возможных пе­реходов равно 144. Легко подсчитать, что вероятность перейти из какого-либо со­стояния в другое составляет 1/12. Если предположить, что все поведенческие комп­лексы связаны между собой и существует равная вероят­ность перехода из заданного состояния в любое другое, (аналогично по столбцам) может быть описана полиномиальным распределением с одинаковой величиной вероятности в каждой строке. Сопоставление с наблюдаемым распределением в таблице 3 показывает несостоятельность этой гипотезы с веро­ятностью Р = 0,99, так как Х 2 = 174, X 2 = 3,053. Соответ-

ствующий результат получается и для таблицы 4. Сле­довательно, хотя процесс перехода между состоянием и носит вероятностный характер, однако не все переходы разрешены и вероятности переходов между некоторыми состояниями неравны. Итак, гипотеза о равной вероятности всех переходов отвергается. Однако может встать вопрос о принадлежности одной генеральной совокупности наблю­даемой таблицы переходов при отсутствии воздействия и при его наличии. Проверка этой гипотезы с помощью хи- квадрата критерия (Х 2 = 345, Х 2 _4= 3,053, Р=0,99) позволя­ет отвергнуть и ее. Отличие распределений от равновероят­ного и между собой носит принципиальный характер. Так, равновероятное распределение будет соответствовать со­вершенно хаотическому и неупорядоченному поведению. Данные табл. 3 и 4 показывают наличие определенной упо­рядоченности в смене поведенческих комплексов. В то же время увеличение количества переходов в присутствии сти­мулов может свидетельствовать о включении дополнитель­ных поведенческих комплексов с целью адаптации челове-


Рис. 15. Графы переходов форм поведения при воздействии дополни­тельных стимулов в период контакта у психически здоровых

ка, однако эти же переходы характеризуют и большую ха­отичность системы поведения под воздействием стимула.

Использование формализма автоматов в приведенных иллюстрациях отражено не в полной мере, т. е. представ­ление состояний в виде таблицы и графа. Так, входной ал­фавит и список результатов не описаны полностью и с исчерпывающей точностью. Уточнение описаний поведения с большей точностью позволит использовать математический аппарат теории автоматов (Ю. И. Мапин, 1980), тем более что она уже применяется при конструировании сложных технических систем-роботов (Н. А. Криницкий, 1983). Це­лый ряд понятий (программа, алгоритм) уже давно испо­льзуются при изучении поведения, поэтому изучение слож-

Рис. 16. Структура семиотиче­ской системы управления пове­дением:


W — объект наблюдения, А — адепта- тор, I — интерпретатор, F — блок процедур управления, R — преобразо­ватель

ных функциональных сис­тем может быть полезным для понимания функцио­нирования биологической системы (М. Arbib, 1976).

Формализация поведе­ния как языка. При сра­внении типологии органи^ зации поведения (в част­ности, невербального) со структурой языка прослеживается отчетливая аналогия. Поэтому структура языков, в частно­сти конструируемых в настоящее время языков искусствен­ного интеллекта, может быть использована для описания понимания структуры и управления поведением (P. Wins­ton, 1980). Существующие логико-лингвистические модели и структуры баз данных уже в настоящее время можно использовать для исследования поведения. Основной прин­цип конструкции этих моделей и баз заключается в исполь­зовании не количественной, а семантической, т. е. смысло­вой, качественной информации. Обычно первоначально опи­сывается типология системы. Для сложных систем считается предпочтительной типология модели типа семиотической сис­темы, т. е. той системы, в которой имеется интерпретатор; под интерпретатором понимается блок 1, обеспечивающий перестройку модели М в связи с перестройкой модели зна­ний. Вводится также адаптатор А, обеспечивающий обрат­ную связь объекта (человек) и среды с наблюдением (рис. 16). Первоначальной задачей является построение модели знаний с помощью специального языка представления зна­ний (ЯПЗ) (Д. А. Поспелов, 1981). Структура ЯПЗ (в на­шем случае языка представления поведения — ЯПП) при­ближается к естественному языку. Элементы ЯПП долж­ны быть логичны и формальны, они формируются с помо­щью логики понятий, имен и отношений, понятий — клас­сов, понятий — отношений, понятий — процессов. Особый и важный класс описаний ЯПП имеют фреймовые пред­ставления. Слово «фрейм» введено М. Минским и форму­лируется как «минимально необходимое», без чего не су­ществуют объект, явление, процесс. Фрейм можно предста-

ФОРМАЛИЗАЦИЯ

Формализацияхарактеризует набор средств, используемых организацией для ограничения свободы выбора работников в про­цессе их деятельности. Формализация поведения — это способ стандартизации процесса труда и регламентации деятельности человека, ведущий к вертикальной дифференциации труда и предполагающий отделение процесса исполнения от процесса за­мысла трудовой деятельности посредством разного рода спецификаций, например технологических карт. Кроме того, формали­зация поведения обусловливает и горизонтальное разделение труда, т.е. выделение наиболее простых повторяющихся видов деятельности и разработку правил и процедур их выполнения. Формализация осуществляется в трех формах:

1. Формализация, связанная с содержанием труда, на конк­ретном рабочем месте предполагает определение последова­тельности этапов работ и их продолжительности. Примером могут служить должностные инструкции.

2. Формализация, связанная с процессом труда, наблюда­ется в организациях, использующих наборы методов и проце­дур в виде инструкций, указывающих конкретному работнику по­рядок выполнения того или иного задания.

3. Формализация поведения в организации с помощью рег­ламентирующих правил и процедур, определяющих поведение во всех возможных ситуациях. Например, «служащие предпри­ятия должны являться на работу в костюме и галстуке», «эскиз детали выполняется на листе белой бумаги формата А4» и др. В таких регламентирующих документах учитываются все типы возможного поведения в организации.

Формализация характеризует определенную степень стан­дартизации и достигается следующими способами:

• посредством отбора работников с целью определения сте­пени соответствия кандидата характеру и квалификации ра­боты, на которую он претендует;

• использование набора правил и процедур, указывающих слу­жащим, что они должны делать и каким образом выполнять порученное им задание;

• обучение и социализация, т.е. совокупность профессиональных знаний и требований, предъявляемых к определенному рабо­чему месту. Если они определены, то организация может либо включить их в качестве критериев найма на работу и осуществ­лять отбор кандидатов в соответствии с этими критериями, либо создавать программы по обучению и социализации работников с тем, чтобы они соответствовали этим критериям.

Организации, использующие технику формализации для про­гнозирования и контроля своего поведения, относятся к классу бюрократических. Бюрократическая структура предполагает, что поведение организации и ее компонент можно предопреде­лить, т.е. оно стандартизировано. Органическая структура ос­нована на слабом или умеренном использовании техники фор­мализации. Характерными чертами такой структуры являются: неформальные отношения; подгонка и переформулировка инди­видуальных заданий в процессе взаимодействия членов орга­низации; упразднение понятия ответственности как органичес­кого набора прав и обязанностей (никто не «переадресует» вверх или вниз возникающие проблемы, ссылаясь на чьи-то обя­занности); решения принимаются в тех подразделениях, где для этого имеются соответствующие знания и опыт, и именно эти подразделения (структурные блоки) становятся центрами влас­ти, контроля и коммуникаций.

Язык поведения

Известно, что Бессознательное проецируется. И, в конечном итоге, оно проецируется в поведение, которое в свою очередь предопределяет цепь событий, чью последовательность принято называть судьбой. Иными словами, любое событие в жизни человека детерминировано и представляет собой реализацию проективной деятельности Бессознательного.

Все то, что должно произойти - уже произошло в пространстве Бессознательного. Таким образом, то, что уже свершилось, не могло не свершиться.

Мы живем с некоторым запаздыванием - в том смысле, что все наши поступки и ситуации являются лишь повторением того, что уже "отпечатано" в контексте Бессознательного. Поэтому вполне справедлива поговорка: "Это произошло потому, что это должно было произойти".

Стало быть, то, что мы называем судьбой, можно определить как "материализацию" на событийном уровне информационных матриц Бессознательного.

Психоаналитическим психотерапевтам хорошо известна знаменитая формула Лакана: "Бессознательное структурируется как язык".

Стало быть, и язык в конечном итоге, одна из форм поведения.

И если мы внимательно проследим за употребляемыми словами и сопоставим их с тем подтекстом, который они могут нести, то без труда сможем определить бессознательные импульсы и намерения субъекта.

В связи с эти мне вспоминается случай, который довольно конкретно иллюстрирует данную идею. Однажды в одном учреждении группа мужчин стояла в ожидании лифта. В это время в холле появилась женщина средних лет, несколько манерная в одежде и походке. Когда дверцы лифта уже открылись, она громко попросила: "Возьмите меня. Я такая маленькая и худенькая".

Впоследствии я с ней встретился еще раз, но уже в качестве консультанта и мои интерпретации ее реплики подтвердились в ходе совместного с нею анализа.

Начальная часть фразы - "Возьмите меня" - может ассоциироваться в двух направлениях. Первое заставляет вспомнить знаменитое идиоматическое клише, где выражение "взять женщину" воспринимается в конкретном сексуальном содержании. Поэтому добровольный призыв "Возьмите меня" эквивалентен предложению "Овладейте мной, я хочу этого" и в данном случае может выражать скрытые сексуальные фантазии. Второе направление интерпретации предполагает наличие регрессии, инфантильной фиксации, где "Возьмите меня" может быть расшифровано как "Возьмите меня на ручки", что подтверждается остальной частью фразы - "Я маленькая. ". Причем обе интерпретации не противоречат, а дополняют друг друга, так как хорошо известно, что у истеричных субъектов неосознанные фантазмы связаны с инфантильной сексуальностью. Понятно, что поведение этой женщины пыталось сообщить именно о данной стороне ее личностных переживаний.

Что позволило мне сделать некие априорные выводы, которые подтвердились на практике? Общий методологический принцип, рассматривающий поведение прежде всего как язык, систему сигналов, посредством которых субъект стремится заявить о своих притязаниях. В данном случае мы имеем дело с вербальным поведением, расшифровка которого позволяет обнаружить скрытый контекст личностных маневров. Прием оказался прост - употребляемые слова следует понимать буквально. Всякое выражение, которое может звучать двусмысленно, следует воспринимать также двусмысленно.

Можно сказать "возьмите меня", можно - "подождите, пожалуйста".

Существует множество идиоматических выражений, но мы не используем их все, а выбираем для себя, исходя из своих собственных причин и комплексов, те или иные, делая бессознательный выбор.

Таким образом, получается, что восприятие речи в качестве точного психологического документа является вполне обоснованным и наряду с общепринятым интересом исследователей к тому как и почему говорит тот или иной человек, вполне допустимо проявить определенный интерес к тому, что он говорит. Ибо в этом что таится и как, и зачем.

Получается, что наша речь представляет собой наши высказанные невысказанные желания и одновременно является легальным оправданием для них. Во всяком случае, она явно демонстрирует то, как акт превращается в акцию.

YIII.4.3.Формализация. Язык науки

Под формализацией понимается особый подход в научном познании, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков).

Ярким примером формализации являются широко используемые в науке математические описания различных объектов, явлений, основывающиеся на соответствующих содержательных теориях. При этом используемая математическая символика не только помогает закрепить уже имеющиеся знания об исследуемых объектах, явлениях, но и выступает своего рода инструментом в процессе дальнейшего их познания.

Для построения любой формальной системы необходимо: а) задание алфавита, т.е. определенного набора знаков; б) задание правил, по которым из исходных знаков этого алфавита могут быть получены «слова», «формулы»; в) задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам (так называемые правила вывода).

В результате создается формальная знаковая система в виде определенного искусственного языка. Важным достоинством этой системы является возможность проведения в ее рамках исследования какого-либо объекта чисто формальным путем (оперирование знаками) без непосредственного обращения к этому объекту.

Другое достоинство формализации состоит в обеспечении краткости и четкости записи научной информации, что открывает большие возможности для оперирования ею. Вряд ли удалось бы успешно пользоваться, например, теоретическими выводами Максвелла, если бы они не были компактно выражены в виде математических уравнений, а описывались бы с помощью обычного, естественного языка.

Разумеется, формализованные искусственные языки не обладают гибкостью и богатством языка естественного. Зато в них отсутствует многозначность терминов (полисемия), свойственная естественным языкам. Они характеризуются точно построенным синтаксисом (устанавливающим правила связи между знаками безотносительно их содержания) и однозначной семантикой (семантические правила формализованного языка вполне однозначно определяют соотнесенность знаковой системы с определенной предметной областью). Таким образом, формализованный язык обладает свойством моносемичности.

Возможность представить те или иные теоретические положения науки в виде формализованной знаковой системы имеет большое значение для познания. Но при этом следует иметь в виду, что формализация той или иной теории возможна только при учете ее содержательной стороны. Только в этом случае могут быть правильно применены те или иные формализмы. «Голое математическое уравнение еще не представляет физической теории, чтобы получить физическую теорию, необходимо придать математическим символам конкретное эмпирическое содержание».[378]

Поучительным примером формально полученного и на первый взгляд «бессмысленного» результата, который обнаружил впоследствии весьма глубокий физический смысл, являются решения уравнения Дирака, описывающегося движение электрона. Среди этих решений оказались такие, которые соответствовали состояниям с отрицательной кинетической энергией. Позднее было установлено, что указанные решения описывали поведение неизвестной дотоле частицы - позитрона, являющегося антиподом электрона. В данном случае некоторое множество формальных преобразований привело к содержательному и интересному для науки результату.

Расширяющееся использование формализации как метода теоретического познания связано не только с развитием математики. В химии, например, соответствующая химическая символика, вместе с правилами оперирования ею явилась одним из вариантов формализованного искусственного языка. Все более важное место метод формализации занимал в логике по мере ее развития. Труды Лейбница положили начало созданию метода логических исчислений. Последний привел к формированию в середине XIX века математической логики, которая во второй половине нашего столетия сыграла важную роль в развитии кибернетики, в появлении электронных вычислительных машин, в решении задач автоматизации производства и т.д.

Язык современной науки существенно отличается от естественного человеческого языка. Он содержит много специальных терминов, выражений, в нем широко используются средства формализации, среди которых центральное место принадлежит математической формализации. Исходя из потребностей науки, создаются различные искусственные языки, предназначенные для решения тех или иных задач. Все множество созданных и создаваемых искусственных формализованных языков входит в язык науки, образуя мощное средство научного познания.

Вместе с тем следует иметь в виду, что создание какого-то единого формализованного языка науки не представляется возможным. Дело в том, что даже достаточно богатые формализованные языки не удовлетворяют требованию полноты, т.е. некоторое множество правильно сформулированных предложений такого языка (в том числе и истинных) не может быть выведено чисто формальным путем внутри этого языка. Данное положение вытекает из результатов, полученных в начале 30-х годов ХХ столетия австрийским логиком и математиком Куртом Геделем. Знаменитая теорема Геделя утверждает, что каждая формальная система либо противоречива, либо содержит некоторую неразрешимую (хотя и истинную) формулу, т.е. такую формулу, которую в данной системе нельзя ни доказать, ни опровергнуть.

Правда, то, что не выводимо в данной формальной системе, выводимо в другой системе, более богатой. Но, тем не менее, все более полная формализация содержания никогда не может достигнуть абсолютной полноты, т.е. возможности любого формализованного языка остаются принципиально ограниченными. Таким образом, Гедель дал строго логическое обоснование невыполнимости идеи Р.Карнапа о создании единого, универсального, формализованного «физикалистского» языка науки.

«Однако из невозможности создать единый для всех наук формализованный язык не следует делать вывод, умаляющий важность построения формализованных языков вообще. Из . геделевской теоремы «о неполноте» следует, что точная формализованная система, выступающая в качестве языка науки, не может считаться совершенно адекватной системе объектов, ибо некоторые содержательно истинные предложения не могут быть получены средствами данного формализма, а это означает, что формализация языка науки не снижает, а, напротив, предполагает содержательные моменты в построении языковой системы.

Формализованные языки не могут быть единственной формой языка современной науки, ибо стремление к максимальной адекватности требует использовать и неформализованные системы. Но в той мере, в какой адекватность немыслима без точности, тенденция к возрастающей формализации языков всех и особенно естественных наук является объективной и прогрессивной . ».[379]

ФОРМАЛИЗАЦИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ

Это обстоятельство ука­зывает на то, что свойства первичных механизмов, которы­ми они определяются, изменялись независимо друг от дру­га. В связи с этим положения о сильном или слабом по­буждении (М. МсРаг1а»д, 1985) оказались неадекватными описаниям. Для разрешения этой проблемы был предло­жен метод обобщенной гомеостатической мотивационной си­стемы, в которой были четко проведены различия между первичными и вторичными аспектами мотивации. В основу этой системы положен классический взгляд на то, что физи­ологическая неустойчивость получается в результате воз­действия как экзогенных, так и эндогенных факторов. Эта неустойчивость контролируется механизмами ЦНС. Благо­даря этой модели само понятие системности позволило рас­сматривать стимулы и другие мотивационные переменные не как отдельные количественно определенные скаляры[3], а как единые, составленные из скаляров объекты-векторы. Так, например, последовательность кормления не просто уменьшает голод (скалярное понятие), но и одновремен­но способствует изменению многих векторов внутреннего состояния организма, таких, как соле­вой обмен, степень ожирения и т. д. (рис. 12). Длина вектора характеризу­ет степень голода, а его направление зависит от причин, в данном случае ко-

Рис. 12. Вектор степени голода в зависимости от трех факторов по М. МсРаг1апс1 (1981):! — количество жира, р — протеины, с — карбогид- рат, х — состояние голода

ного автомата с использовани- 23 81 ( л АП ~Г~^АКф 2,38 АК

ход между типами поведения, 2,38

цифры — частоту перехода а

появление которых ис­ключено при рассмотрении мотивационных переменных как скаляров. Векторные представления не исчерпывают все возможные типы формализации исследований поведе­ния. В книге М. МсРаНапс! (1985) четко прослежен тради­ционный принцип, уходящий корнями в физику; наука начинается с измерения и вычисления. Однако в реальных исследованиях сверхсложно организованных систем, та­ких, как поведение человека, когда сложность организа­ции части системы соответствует сложности организ­

Теория автоматов применительно к изучению поведения очень перспективна. В качестве примера приложения тео­рии можно привести исследования М. А. Дерягиной (1983) по изучению агрессивного поведения у приматов. Была рас­смотрена динамика переходов элементов агрессивного по­ведения. Выделено три типа поведения, о которых говори­лось выше: а) агрессивно-предупредительное (АП), б) аг- рессивно-конфликтное (АКФ), в) агрессивно-контактное (АК). Далее в очень наглядной форме результаты были представлены этограммой (рис. 13), являющейся компакт­но свернутой информацией результатов наблюдений и, что очень важно, позволяющей пользоваться развитой матема-

тической теорией автоматов.

Автомат имеет строгое опре­деление, конечным автоматом называется набор из пяти объектов: (А, 5, 2, У, (2),

где А=— конечный список входных символов, или входной алфавит; в нашем случае это список внешних воздействий на чело­века;

2= — список выходных символов, или выход­

3 = — множество внутренних состояний; в на­

шем случае выделены типы поведения; У:5ХА->5 — функция перехода в следующее состоя­

(3:5ХА->2 — функция выхода, т. е. конечный резуль­

Этограмма, описывающая поведение, является представ­лением конечного автомата в виде графа (рис. 13, а). Кро­ме того, представление автомата возможно в виде таблицы (рис. 13, б). Оба представления эквивалентны, граф обла­дает большой наглядностью, а таблица удобна для расче­тов. В данном случае мы имеем дело с недетерминирован­ным автоматом, в том смысле, что переход из одного состо­яния в другое не определен однозначно, а существует некото­рое распределение вероятностей перехода из определенного состояния в любое время. Кроме того, авторами настоя­щей книги было выделено только три типа поведения, хотя на самом деле их больше, т. е. любые таблицы переходов, которые мы построили, являются лишь частью больших по размеру таблиц, подробно описывающих поведение живот­ного или человека. Переход к новому формату можно рас­сматривать как следующий шаг после перехода от скаля­ров к векторам, так как автомат, рассматриваемый как еди­ный объект, является конструкцией, более адекватной по сложности изучаемым поведенческим системам. Детальное представление результатов этологических экспериментов в форме недетерминированных, не полностью описанных ав­томатов— вопрос сложный, однако перенесение даже от­дельных элементов формализма автоматов позволяет в зна­чительной степени упорядочить как сам эксперимент, так и более точно интерпретировать результаты наблюдений.

На­ши данные по применению метода конечных автоматов ос­нованы на изучении переходов 12 типов невербального по­ведения у 62 психически здоровых.

4. Принцип построения таблицы: на пересечении горизон­тального ряда цифр с соответствующим столбцом видно количество наблюдавшихся переходов из данного состоя­ния в состояние соответствующего столбца и, наоборот, циф­ра в каждой клетке столбца обозначает количество пере­ходов из данного состояния в состояние, соответствующее строке. Очевидно, что клетки, стоящие на диагонали, соот­ветствуют переходу в то же самое состояние. На рис. 14 и 15 представлены графы или этограммы, построенные на ос­новании таблиц. На первом этапе анализа достаточен факт наличия переходов между состояниями. Определим для каждой этограммы следующую характеристику — строку

Вполне очевидно, что общее количество переходов возрос­ло от 44 до 105.

Читайте также: