и
способность к метарепрезентации и считается, что у животных (возможно, за исключением приматов и дельфинов) рефлексии и концепта «себя» нет, как и возможности мысленного «путешествия во времени», ибо для этого нужен символический язык, способный представлять будущие события и задачи, нужна способность выйти за пределы своего мира и себя как его центра (если не сказать основного наполнения).
Исследование шифтеров привело Р. Якобсона к выводу, что, обучаясь слову «я», ребенок понимает свою принадлежность к целому ряду возможных говорящих, каждый из которых использует одну и ту же меняющуюся функцию слова «я» и тем самым связан со всеми другими говорящими [Jakobson, 1977].
Согласно Пенроузу [Penrose, 1994], мозг действительно работает как компьютер, однако компьютер настолько невообразимой сложности, что его имитация не под силу научному осмыслению. Основная сложность видится в следующем: вычислительные процедуры имеют нисходящую организацию, которая может содержать некий заданный заранее объем данных и предоставляет четкое решение для той или иной проблемы. В противоположность этому существуют восходящие алгоритмы, где четкие правила выполнения действий и объем данных не определены заранее, однако имеется процедура, определяющая, каким образом система должна «обучаться» и повышать свою эффективность в соответствии с накопленным «опытом»; правила выполнения действий подвержены постоянному изменению. Наиболее известные системы восходящего типа — искусственные нейронные сети, основанные на представлениях о системе связей между нейронами в мозгу и о том, каким образом эта система обучается в реальности.
Возвращаясь к дискуссии Nature vs. Nurture в лингвистике, я могла бы сказать, что, возможно, спор как раз и идет о нисходящей в противоположность восходящей системе вычислений: нативистской и модулярной как более нисходящей и коннекционистской — как полностью восходящей. При этом только принципы (в терминах генеративизма) принадлежат к нисходящему типу вычислений, а параметры (обретаемые с опытом в данной языковой среде) делают систему комбинированной, с сильным восходящим компонентом.
Есть и другой вариант: язык, как крайне сложная система, в больших дозах включает в себя компоненты, для известного нам типа вычислений недоступные. Как мозг является конструкцией из мягких и жестких звеньев, так и язык включает в себя нисходящие алгоритмы, восходящие процедуры научения и невычисляемые пласты. Это дает нам основания считать, что по крайней мере в обозримое время ни мозг, ни язык не поддадутся адекватному моделированию по фундаментальным причинам [Черниговская, 2008b, 2010].
