CC BY
71
УДК 81' 1
МОДЕЛИРОВАНИЕ В РАКУРСЕ КОГНИТИВНОЙ ЛИНГВОСИНЕРГЕТИКИ: МЕТАФОРИЧЕСКАЯ СУЩНОСТЬ И ПРАГМАТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ
© 2010 г. Л.В. Бронник
Кубанский государственный университет, Kuban State University,
ул. Ставропольская, 149, г. Краснодар, 350040, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040,
[email protected] [email protected]
Обсуждается вопрос методологического плана - моделирование системы «язык - мышление» в когнитивно-синергетическом измерении. В новой трактовке модель имеет конструктивно-метафорическую природу и прагматически ориентирована на когнитивно-синергетическую проблематику.
Ключевые слова: когнитивная лингвосинергетика, моделирование, метафора, прагматическая адекватность, эвристическая сила.
The methodological issues of modeling system «language - mind» in the cognitive linguosynergetic dimension are under consideration. In the modified sense a model is a metaphoric construction pragmatically aimed at solving problems of cognitive linguosy-nergetics.
Reywords: cognitive linguosynergetics, modeling, metaphor, pragmatic adequacy, heuristic power.
Лингвосинергетика является, на наш взгляд, одним из наиболее ярких и динамично развивающихся направлений отечественной науки начала XXI в. Ее появление - вполне закономерный результат поиска выхода из методологического кризиса, охватившего языкознание. Обращение к вопросам языковой сложности и динамичности потребовало принципиально новых концептуальных и методологических инструментов научно-исследовательской деятельности лингвиста. Аналогичный «поворот» предсказуем и в пространстве лингвокогнитивной мысли, столкнувшейся с тем, что классический когнитивизм исчерпал свои эвристические возможности. Располагаясь на пересечении интересов когнитивного и эволюционно-синергетического подходов, когнитивная лингвоси-нергетика, так мы предлагаем назвать новое направление, может открыть новые грани в лингвокогнитив-ной динамике, дать объяснение таким сторонам языковой когниции, как целостность, процессуальность, нелинейность, многомерность и др. Изменения затрагивают все стороны лингвокогнитивного познания -научную картину языка, философскую основу, идеалы и нормы исследовательской деятельности. Существенного обновления требует и метод моделирования, преимущества которого традиционно высоко оценивают специалисты-когнитологи.
Познание уровня когнитивных явлений и процессов всегда было сопряжено с определенными трудностями, получившими общее название - «проблема доступа» (problem of access). История науки знает несколько попыток обойти данное препятствие. Первый, и более ранний, состоял в том, что все происхо-
дящее в голове человека объявлялось не познаваемым объективными научными средствами, своего рода «черным ящиком», и соответственно допускалась возможность его элиминации из теоретической схемы описания. Достаточным для установления причинно-следственных связей признавалось изучение поведения, возникшего как реакция на какой-либо внешний стимул. Отсюда сам подход получил название бихевиоризма, а формула «стимул - реакция» стала его визитной карточкой. В середине ХХ в. возникло новое направление, опровергнувшее самый главный бихевиористский постулат о недоступности, а значит, невозможности научного познания ментальных феноменов, срединного звена в познавательной цепочке. Учитывая кардинальную смену познавательной установки, событие появления когнитивизма вошло в анналы мировой науки как когнитивная, или хомскиан-ская (дань заслугам Н. Хомского), революция.
Произошедший сдвиг основывался во многом на развитии новых экспериментальных технологий (например, передовой для того времени электроэнцефалографии), которые позволяли объективно измерять когнитивные процессы. Это стало достойным ответом бихевиоризму и стимулировало поиск новых методов. Сегодня стала реальностью не только регистрация количественных изменений в ментальной активности мозга, но и наблюдение за ней. Ученые-нейрофизиологи активно пользуются позитронно-эмиссионной томографией (PET), функциональной магнито-резонансной визуализацией (fMRI), компьютерной томографией (CAT), магнитоэнцефалографией (MEG) и рядом других методик. Тем не менее, не-
смотря на значительные успехи в области нейронау-ки, доступные ей сегодня средства не могут дать объяснение высшим когнитивным способностям, в том числе и лингвистическим. Моделирование в условиях дефицита объективно наблюдаемых данных становится основным способом научного представления высшей когнитивной реальности [1, с. 42].
Когнитивная наука сыграла двоякую роль в развитии метода моделирования. С одной стороны, исследования в области интеллекта помогли лучше понять, как может происходить такой сложный процесс, как мышление. Многоаспектность ментального породила множество различных моделей. В то же время имело место обратное информационное воздействие - менялись представления о природе самой научной когни-ции, оттачивалась техника научного моделирования, чему способствовало углубление знаний об обыденной когнитивной практике. В частности, акт научного познания перестает казаться вечным поиском истинного смысла, которым обладает объективный, внешний для человека мир. Вместо события открытия истины когнитивные конструктивисты говорят об означивании в том смысле, что значение конструируется сознанием в процессе нашего взаимодействия с физическим, ментальным и социокультурным мирами. «Конструктивистский подход к когниции наполняет познание и познающего человека атмосферой активности, - убеждены последовательные сторонники когнитивного конструктивизма М. Махони и У. Лид-дон. - Главное внимание здесь уделяется темам эволюции, самоорганизации и развития в природе» [2, с. 211] (перевод наш. - Л.Б.). Осмысливание опыта происходит благодаря конструированию и «подгонке» внутренних когнитивных структур, упорядочивающих аффективно-перцептивную или собственно концептуальную информацию.
Идеи когнитивного конструктивизма оказались крайне плодотворными в плане расширения научных представлений о внутренней организации знания. Так, был предложен целый ряд ментальных схем, в специфических формах организующих когнитивный опыт интеракции человека с миром: фреймы, репрезентирующие стереотипные ситуации (М. Минский), скрипты, репрезентирующие варианты сложного поведения (Р. Шенк, Р. Абельсон), ментальные модели, репрезентирующие каузальные связи в интеллектуальной сфере (П. Джонсон-Лэрд), семантические сети, репрезентирующие отношения между идеями (М. Квиллиан).
А что же язык? Можно утверждать, что язык занимает особую нишу в пространстве когнитивной науки, что предопределено его сопричастностью к мыслительным процессам. Менялись когнитивные парадигмы, вместе с ними менялись представления о познавательной роли языка, вне времени оказалась лишь акцентуация его особого статуса среди других психокогнитивных способностей человека. Отсюда методологическая «нагрузка» лингвокогнитивных исследований. Когнитивная лингвистика, как это часто полагают, исходит из того, что мы не можем знать содержание мысли, пока оно не будет выражено сред-
ствами языка [3, с. 64]. Предполагается, что языковое выражение является одной из наиболее «говорящих» форм объективации мышления. Имеется в виду сравнение с «языком» жестов, мимикой, другими символическими системами (например, одеждой), также способствующими в меру своих возможностей адаптации человека к условиям социума.
В когнитивной лингвистике в этой связи достаточно широко используется индуктивная стратегия, направленная от анализа языковой эмпирии к логическому выводу о ее когнитивной мотивированности [4, с. 28]. Но, как и любой научный метод, этот путь связан с определенными ограничениями. Много вопросов возникает, в частности, по поводу надежности логической инференции о концептуальных структурах на основе лингвистических посылок, ведь по сути это та же субъективная интроспекция [5, с. 118 - 119]. Индуктивная логика может обнаружить поверхностные связи между языковыми структурами, систематизировать и классифицировать их, но ее эффективность резко снижается при попытке раскрыть глубинные, когнитивные причины лингвистических явлений и сущностные связи между ними.
Подобные скептические настроения заставляют лингвокогнитологов обращать свое внимание на не менее популярный в масштабе всей науки гипотети-ко-дедуктивный подход, противоположный по своей познавательной направленности индукции. Его суть сводится к следующему: формулирование некоторого интуитивного знания о взаимосвязи лингвистического явления и когниции предваряет поиск языковых фактов, призванных обеспечить его достоверность [6, с. 160]. Эта схема кажется достаточно привлекательной, но и она не свободна от некоторых трудностей. В данном случае это связано с необходимостью экспериментального подтверждения гипотез. Принцип верификации, разработанный в философии логического позитивизма, устанавливает, что знание только тогда может считаться научным, когда оно доказано опытом [7, с. 459]. Сложность вызвана тем, что достоверность знания о когнитивных структурах основывается на допущении суперпозиции отношений между концептуальным, или микроуровнем, и лингвистическим, или макроуровнем (здесь - языковое значение есть следствие, суммирование концептуальных причинных воздействий), что не согласуется с современными представлениями об эмерджентном характере меж-уровневых преобразований (целое не сводится к сумме его частей, поэтому оно иное). Связь «концептуальное - языковое» неоднозначна и, следовательно, не может быть абсолютно достоверной основой проверки гипотез. Этот упрек, кстати, справедлив и в отношении индуктивной стратегии, в которой доступ к глубинным структурам знания обеспечивает операция анализа - разложение смысла языковых образований на компоненты, которые полагаются единицами концептуального уровня. В этом случае имеет место редукция целого к частям.
Есть нюанс и технического характера. Считается, что корпус языковых употреблений доказывает или
опровергает гипотетическое предположение, если только частота случаев высока. Проблема возникает с теми языковыми явлениями, которые интерпретируются как редко встречающиеся. Но вряд ли это значит, что их следует отодвигать на периферию исследовательского внимания. Таким образом, эмпирическое тестирование лингвокогнитивных гипотез оказывается крайне чувствительным к частотности языковых реализаций и требует поэтому обязательной статистической обработки данных. Как видно, вопрос соотношения наблюдаемого и ненаблюдаемого, эмпирического и теоретического оценивается в когнитивной лингвистике весьма неоднозначно.
Альтернативой, заслуживающей более пристального внимания, может быть конструирование моделей, которые позволяют воссоздавать микромир ненаблюдаемых связей языка и мышления, силой разума проникнуть в глубинные слои человеческой психики. В отличие от гипотез, которые наделяются обобщающей силой законов, модели-конструкты создаются для достижения некоторой поставленной цели. При этом должно соблюдаться главное условие, которое позволит оставаться в рамках научности, не погрязнув в схоластике умозрительных упражнений. Имеется в виду адекватность выстраиваемой теоретической конструкции той цели, которую преследует исследователь. Конструктивно-моделирующий подход полностью, на наш взгляд, отвечает первостепенной задаче когнитивной лингвистики, которой следует стремиться «не к построению формальной системы, где должны доказываться теоремы, но скорее к лучшему пониманию когнитивной основы языка» [8, с. 12] (перевод наш. - Л.Б.).
В основе моделирования как метода познания лежит аналогия - логический перенос свойств одних предметов на другие по принципу их подобия. Результатом такой операции выступает метафора. Еще относительно недавно в науке доминировал скепсис по поводу когнитивных возможностей метафоры. Недоверие к метафоре было вызвано, в первую очередь, однобокостью научных представлений о метафоре, ограниченных на то время ее лингвистической «привязкой». Стремившиеся к научным идеалам точности и строгости логические позитивисты ратовали за очищение языка науки от метафор, поскольку подвергалась сомнению их способность нести позитивное, в смысле «подлинное», знание. Аргументировалось это тем, что только употребление языка в буквальном значении дает точную, недвусмысленную и, самое главное, проверяемую картину реальности [9, с. 1].
Сегодня метафора уже «реабилитирована» в глазах научного сообщества. Она признается одним из ведущих средств научной когниции [10, с. 14], во многом благодаря разработке когнитивной теории метафоры Дж. Лакоффом и М. Джонсоном. Умеренно-конструктивистская перспектива научной когниции задает активный характер производства нового знания, которое конструируется в сознании ученого путем переструктурации существующих когнитивных структур с тем, чтобы осмыслить новый концептуаль-
ный или сенсомоторный опыт. Иными словами, познание есть процесс смыслопорождения. Следовательно, нет причин считать метафорический смысл познавательно «дефектным». И в этом состоит коренное отличие от классической ассоциативно-логической трактовки метафоры. В целом когнитивный план науки значительно выигрывает от использования метафорических моделей. Именно поэтому даже в периоды «гонения» они всегда составляли его существенную часть.
Трансдисциплинарность как основная тенденция в динамике современной науки и основной формат существования ее постнеклассического сектора высвечивает коммуникативный потенциал метафор, которые становятся основой для ведения научного диалога. Ме-тафоризация заключается в упорядочивании «стянутых» к проблемному «узлу» концептуальных единиц из разных областей научного знания. Метафорическая структура по сути есть новое знание в его познавательной целостности, результат междисциплинарного когнитивного синтеза разнокачественной информации. Вполне закономерно поэтому, что в метафоричности и риторичности усматривают основные черты постне-классической «коммуникативной рациональности».
Основным когнитивным источником заимствований становится эволюционно-синергетическая парадигма. Методологическую эффективность многих ее понятий, метафорически переосмысленных, - хаоса, порядка, самоорганизации, эволюции, нелинейности, аттрактора, бифуркации и др. - уже доказали лингво-синергетические исследования языка. Полагаем, что и в когнитивно-синергетическом контексте модельные аналогии окажутся столь же полезными. В первую очередь с ними связана надежда на понимание природного начала системы «язык - мышление». Став альтернативой функционально «мертвым» в этом плане классическим когнитивным и собственно лингвистическим познавательным моделям (укажем на самые известные из них - язык как абстрактная система знаков, языковое значение как отражение, язык как модуль переработки информации, речемысли-тельная деятельность как манипулирование символами и др.), эволюционно-синергетические метафоры могут воссоздать всю сложность, изменчивость, креативность своего прототипа - языковой реальности.
Исходя из того, что «функция когниции заключается в адаптации и служит для создания некоего эмпирического мира, а не открытия онтологической реальности» [11, с. 18] (перевод наш. - Л.Б.), узнавать мир любой человек, в том числе ученый, для которого познание становится профессиональной деятельностью, может только через конструирование интерпре-тативных моделей. Их жизнеспособность, эффективность зависит от того, насколько успешно они позволяют нам взаимодействовать с окружающей средой. Оценка пригодности, полезности конструируемого знания, следовательно, является существенно необходимым звеном в познавательно-моделирующей практике как обычного человека, так и научного специалиста.
Конструктивно-адаптивный характер моделирования требует иных, отличных от классических канонов, оснований для научной оценки его результатов. Поиск таких критериев переносится из области семантики, где отношения «репрезентация - реальность» проверяются на предмет соответствия в терминах «истинно» или «ложно», в сферу прагматики. Поскольку с прагматических позиций важная функция разума состоит в разрешении проблемных ситуаций [12, с. 5], то прагматическая ценность (предпочтительнее поэтому говорить именно о ценности, чем об истинности) конструируемой модели выражается в ее потенциальной возможности разрешать конкретные научные проблемы. Проблемно-ориентированный характер науки особо подчеркивал К. Поппер, в представлении которого исследование должно начинаться с проблемной ситуации. В задачу ученого входит разработать предварительную теорию-объяснение и подвергнуть ее эмпирическому тестированию. Если откроются новые факты, не согласующиеся с предложенной интерпретативной схемой, то проблемная задача должна быть переформулирована, что положит начало новому познавательному циклу [13, с. 283]. В этом заключается суть выдвинутого К. Поппером принципа фальсифицируемости (опровержимости) научного знания, в основу которого положен эволюционный механизм отбора наиболее адекватных теорий, моделей, схем и т.п.
Сама научная проблема с конструктивистских позиций квалифицируется как рассогласование (в диалектической традиции - противоречие), нарушение адаптивного равновесия между имеющимся научным знанием и реальностью. Это выражается в неадекватности существующих когнитивных построений как лингвистического, так и когнитивистского плана динамическому характеру языковых реалий. Утверждать, например, что язык и мышление принципиально динамичны, мы пока не можем, это было бы равносильно знанию. То, что это, вероятно, именно так, подсказывает интуиция в опоре на предпосылочные данные разнородных исследований (нейронауки, когнитивной психологии, дискурсологии, философских разработок дискурса и др.). На устранение несоответствия, восстановление когнитивного баланса между научным знанием и реальностью как раз и направлено моделирование, упорядочивающее сферу ментального символическим путем. Основное отличие моделирования как научного метода от обыденной когнитивной практики состоит в том, что наука гораздо более подвержена регламентациям и ограничениям, в частности требует проверки на соответствие критериям, вырабатываемым определенным историческим контекстом.
Для того чтобы обозначить прагматический критерий, следует четко различать цель когнитивного конструирования и его результат. В качестве целевого предназначения могут выступить объяснительная и предсказательная силы [13, с. 284], добавим в этот ряд и описательную силу. Результативность научного моделирования имеет градуированный характер: модель
устремлена к функциональной близости (объяснительной, предсказательной, описательной) с оригиналом, и близость эта может варьироваться.
Основная проблема проверки научной «жизнеспособности», эффективности модели состоит в выборе основания прагматической оценки. Наиболее подходящим кандидатом на эту роль представляется понятие адекватности, которое способно схватить степень соответствия достигнутого результата, сконструированной модели, поставленной задаче. За прагматической адекватностью стоит самоконтроль когнитивной системы, которая стремится к максимальной адаптации к познаваемой реальности. Значимым, т.е. прошедшим через прагматический «фильтр» отбора, будет только то, что служит познавательным целям. Можно предположить, что созданная модель тем адекватнее в функциональном плане, чем эффективнее она способна выполнять когнитивные задачи - объяснять, описывать, предсказывать. Как итог, снимается проблема адаптивного рассогласования знания и реальности, что выражается в восстановлении относительного равновесия в системе «наука - среда». Прагматическую адекватность модели правомерно поэтому считать показателем ее научного «качества».
Чтобы не осесть «мертвым грузом» в системе научного знания, не стать своего рода тупиковой ветвью в его эволюции, модель должна соответствовать еще одному требованию - эвристическому. Эвристичность в современном контексте употребления допускает много толкований, из которых мы выбираем «способствующий приросту знания» [14, с. 807]. Отсюда следует, что моделирование представляет научную ценность, если ведет нас к новому знанию. Модель должна служить дальнейшему прогрессу науки, стать «точкой роста» нового знания. По аналогии с объяснительной, описательной и предсказательной силами конструктивно-теоретической деятельности логично допустить существование и эвристической силы, направляющей познавательную активность в созидательное русло. Выполняя функцию «позитивной эвристики» (И. Лака-тос), модель способствует расширению информационного пространства исследовательской программы (в нашем случае - когнитивно-синергетической) как необходимому моменту в ее эволюции. Это, полагаем, подтверждает притязания эвристичности на значимость и позволяет включить ее в круг прагматических ценностей научного моделирования.
Итак, когнитивно-синергетические модели можно признать научно полезными, если с их помощью возможно решение таких задач:
1) объяснение природы языковой изменчивости, эволюционности, целостности, нелинейности, многомерности и т.п.;
2) описание потенциальных динамических сценариев, по которым может происходить саморазвитие языковой системы и ее подсистем в когнитивном пространстве отдельного индивидуума, социальной группы, нации, наднациональных сообществ;
3) предсказание вероятности лингвокогнитивных событий при определенных значениях дискурсивных,
психологических, социокультурных переменных (на эмпирическом материале);
4) содействие постановке и решению новых задач, а также поиску ответов на «старые» вопросы, обозначенные, но еще не разрешенные в науке о языке и мышлении.
Подведем итоги нашим рассуждениям. В современной познавательной ситуации моделирование представляется наиболее конкурентноспособным методом изучения взаимодействия языка и мышления с когни-тивно-синергетических позиций. Его эффективность опирается на конструктивистскую идею о продуктивности метафорического мышления, в том числе и научного. Оценка научного качества модели носит комплексный характер, при этом решающим в ряду критериев, а среди них традиционная логичность, аргументированность, связность и т.п., становится прагматическая адекватность модели. Сказанное имеет значение не только для когнитивно-синергетической методологии. Можно утверждать, что в этих выводах отражена тональность всего постнеклассического движения в науке, в котором «...основным регулятивом научной деятельности является уже не истинность, а эффективность» [15, с. 21].
Литература
1. Harre R. Cognitive Science: A Philosophical Introduction. London, 2002.
2. Mahoney M.J., Lyddon W.J. Recent developments in cognitive approaches to counseling and psychotherapy // Counseling Psychologist. 1988. Vol. 16. No 2. P. 190 - 234.
Поступила в редакцию
3. Teubert W. Some notes on the concept of cognitive linguistics // Language, People, Mind: Corpus Linguistics and Society / A. Gerbig, O. Mason (Eds.). Amsterdam; New York, 2008. P. 61 - 84.
4. Geeraerts D. Methodology in Cognitive Linguistics // Cognitive Linguistics: Current Applications and Future Perspectives / G. Kristiansen, M. Achard, R. Dirven, F.J. Ruiz de Mendoza Ibanez (Eds.). Berlin; New York, 2006. P. 21 - 50.
5. Gibbs R.W. Embodiment and Cognitive Science. New York, 2006.
6. Schonefeld D. Where Lexicon and Syntax Meet. Berlin, 2001.
7. Iannone A. P. Dictionary of World Philosophy. London; New York, 2001.
8. Newman J. Give: A Cognitive Linguistic Study. Berlin, 1996.
9. Ortony A. Metaphor, language, and thought.// Metaphor and thought / A. Ortony (Ed.). Cambridge, 1993. P. 1 - 16.
10. Brown T.L. Making Truth: Metaphor in Science. Urbana, 2003.
11. Glasersfeld E.' von. Radical Constructivism: A Way of Knowing and Learning. London; New York, 1996.
12. Schulkin J. The Pursuit of Inquiry. N.Y., 1992.
13. Artigas M. The Mind of the Universe: Understanding Science and Religion. Philadelphia, 2001.
14. Mumford M.D., Norris D.G. Heuristics // Encyclopedia of Creativity. Vol. I. / M.A. Runco, S.R. Pritzker (Eds.). San Diego, 1999. P. 807 - 813.
15. Стебаков Д.А. Эволюция представлений об истинности знания в науке и технике: автореф. дис. ... канд. фи-лос. наук. М., 2009.
6 ноября 2009 г.
