Topmenu Calendar Archive Links Faculty and staff Publications Research projects Sitemap Main page

Frederik Stjernfelt

Form, kognition og humaniora

Humaniora angår, som ordet antyder, det "mere menneskelige". De videnskaber, vi plejer at samle under denne kategori - filosofi, sprog, historie, sociologi, psykologi, æstetik etc.- har derfor en selvfølgelig inklination til at opfatte deres genstand som mere menneskelig, - underforstået mere menneskelig end de hårdere naturvidenskabers. Disse videnskaber har på den anden side historisk haft teologien at skulle afgrænse sig ud af- og det har medfødt en generel tendens til subjektive forklaringsformer i disse videnskaber: alt det, der syntes at være guddommeligt viser sig blot at være altformenneskeligt. Selvfølgelig har disse videnskaber også ofte, især i vort århundrede, været præget af forsøg på at gøre dem mere objektive - men selve denne søgen mod det objektive har igen ofte selv båret subjektivismens stempel: det har drejet sig om at undergrave det menneskelige subjekt som forklaringsgrund ved at erstatte det med et andet, mere egentligt subjekt: det ubevidste, de sociale strukturer, sproget, de historiske lovmæssigheder o.lign. Hermed har man jo blot formet sin kritik af subjektet i det samme subjekts skikkelse: et vældigt, kompetent væsen, der fra sit center lader årsagsgange strømme ud i alle de forskellige retninger, der herefter blot er at forstå som periferi.

Over for denne søgen efter det objektive som det "mere egentlige" står en anden opfattelse af det objektive som det ikke tilfældige i vor beskrivelse af et givet sagområde. En sådan opfattelse knæsættes for så vidt af den klassiske mekanik: det videnskaben kan, er at beskrive et område formelt på den mindst muligt tilfældige måde. At mekanikken hævder tyngdeloven betyder jo ikke, at tyngden er mere "væsentlig" end de effekter, den producerer - tyngden er blot selve den form, der er aflæselig i effekterne: om selve tyngdens "substans" eller "væsen" udtaler fysikken sig ikke og beflitter sig ikke derpå. En sådan forklaringsform har haft svagere fortalere i humaniora, omend den nok har meldt sig som forskellige former for formalisme, der ofte blot har været martret af at være søgt udledt af formallogiske definitioner.

Når dette projekt indledes med denne lidt kringlede videnskabs-historiske skitse, er det fordi en del konjunkturer i disse år tyder på, at der måske er et tidehverv på vej for en nyformulering af disse - og mange flere - basale grundspørgsmål for de humanistiske videnskaber, og projektets formål i al sin indledende bredde er at søge disse nybrud semiotisk og filosofisk studeret.

Et af de mest slående områder - men ikke det eneste - for en sådan nyformulering, der indebærer en nedbrydelse af traditionelt skarpe faggrænser mellem human- og naturvidenskab, er de forsknings-traditioner fra de seneste tiår, der er kendt som Artificial Intelligence (AI) og Cognitive Science (CS). Medens det første begreb primært anvendes om forsøg på at simulere - evt. skabe - menneskelignende intel-ligensfunktioner ved brug af computere - angår den sidste det bredere anlagte tværvidenskabelige forsøg på blandt andet ud fra AI at besvare spørgsmålet om, hvad tænkning overhovedet er. Det siger sig selv, at en sådan enterprise må søge brede kilder, og dele af CS omfatter da også inspiration fra datalogi, systemteori og matematik såvel som fra neurologi, psykologi og etologi samt fra filosofi, erkendelsesteori, lingvistik, semiotik og antropologi. En mere snæver gren af CS har søgt at begrænse inspirationen til datalogien, perceptionspsykologien og logikken - men gennemgående er det et område af i princippet umådelig tværfaglig pondus. Som man ser, er der allerede kerneområder af humanvidenskaberne impliceret, og en helt umiddelbar betydning har C S for humaniora i kraft af forsøgene på at simulere menneskeligt sprog.

Spørgsmålet er imidlertid, hvorvidt konsekvenserne stikker dybere end som så, og det er dette spørgsmål, der skal undersøges i nærværende projekt. Kognitionen som proces er nødvendigvis formel i modsætning til substantiel: det væsentlige er ikke hvad der opfattes og tænkes, men hvordan - og allerede dette nærmer dens videnskab til den køligt, formelle udgave af objektiviteten inden for humanvidenskaberne. Spørgsmålet bliver da, hvilken type formelle systemer, der egner sig til at beskrive kognitionen. I den korte AI-tradition fra halvtredserne til i dag gives der i hovedsagen to traditioner. Een, der allerede af visse overbærende kaldes "good old-fashioned AI", der forsøger at tænke kognitionen i analogi til den digitale computer - altså som processering af et program forfattet i et symbolsprog, således at symbolerne henviser til kognitionens indhold, der formuleres og om-formuleres i henhold til en serie slutningslove. Som man vil vide fra PC-kulturen kan man komme ganske langt ad denne vej, over for veldefinerede logiske og matematiske problemer overgår computeren langt den menneskelige hjerne. Problemet har da blot været, at helt elementære kognitive processer, visuel og auditiv genkendelse, slutninger i tilfælde af utilstrækkelig information, klassifikation, forståelse af tilfælde, der bryder med det programmerede osv. slet ikke omfattes af disse maskiners kompetence. Den klassiske AI har så søgt at bøde på manglerne ved at udvide det logiske slutningssprog, men har inden for det seneste tiår fået konkurrence fra et alternativt paradigme, parallel distributed processing, ofte på dansk kaldet "neurale netværk". Her opgiver man ideen om, at kognitionen skulle være en i alle etaper regelstyret processering af symboler med veldefineret indhold: i stedet forestiller man sig, at kognitionen kan foregå ved en kompliceret sammenkobling af enkelte og enkle, parallelt fungerende processorer ("neuroner"), der ikke i sig selv er hverken kognitive eller betyd-ningsbærende. Man opstiller et netværk af disse enkle processorer og "træner" det så til at udgøre en given opgave; dvs. det indebærer ikke som det første tilfælde det skarpe skel mellem hard- og software. Her behøves intet program: selve den mængde kunstig "hjernemasse", der konstrueres, læres gradvis op til at udføre en given opgave, og først i anden omgang kan man evt. undersøge, hvordan netværket har organiseret sig for at udføre denne opgave. Betydning og kognition er her egenskaber ved hele systemet - ikke ved dets enkeltdele. Forskydningen fra det klassiske AI-paradigme til denne "konnektionisme" udgør en vending fra en centralt baseret forklaringsform til en forklaringsmåde, der ser det tilsyneladende centrale som en afledt effekt af en mængde små og hver for sig insignifikante, decentrale delprocesser.

Et grundlæggende interessant faktum er nu, at begge disse tilgange uden videre synes at have meget for sig:den første "ligner" den bevidst gennemførte videnskabelige kalkulation, den anden "ligner" den mere hverdagslige mønstergenkendelse og lærenemhed. Måske man måtte tænke sig kognitionen som en kompliceret kombination af begge, så at de klassisk beskrivelige processer må ses som en overflade genereret af en dybereliggende konnektionisme?

Det væsentlige er, at disse udviklinger stiller helt nye spørgsmål i forhold til de grundproblemer i humaniora, der blev nævnt ovenfor. Medens den første tankegang således mere eller mindre modellerer en styrende bevidsthed, der tilskriver de enkelte symboler indhold, er subjekt for sine enkelte kalkulationer og ved hvilket program den skal sætte i værk over for et givet problem - dér antyder den anden, at kognitionen er et kompliceret output af i sig selv enkle enkeltopera-tioner, der ingen bevidsthedsmæssig karakter har, og at den kognitive tilskrivning af "bevidsthed" og "subjektivitet" derfor er at placere på et højere niveau, på hele netværkets niveau. Et ledende spørgsmål for dette projekt vil således være: er kognitionsforskningen simpelt hen en art "experimental filosofi", der ved at prøve sig frem nærmer sig mere og mere til hvad det menneskelige subjekt kan, og derved nærmer sig til svaret på spørgsmålet om selve dette subjekts karakter? Den afgørende force i kognitionsforskningen er jo dens i bred forstand formelle karakter, både i klassisk og konnektionistisk version; ikke at enhver maskine uden videre kan implementere et hvilket som helst program - men selv de tilfælde, hvor man må antage en ikke-tilfældig sammenhæng mellem hard- og software må beskrives formelt for at klargøre, hvilke mulige materier, der kan implementere den pågældende proces.

Hvad dette projekt vil undersøge, er følgelig hvilke filosofiske og humanvidenskabelige konsekvenser, disse kognitive, formelle og systemteoretiske udviklinger besidder - og omvendt, hvilke væsentlige bidrag til dette forskningsområde, humaniora evt. vil kunne yde tilbage, idet netop filosofi, semiotik og psykologi længe har beskæftiget sig med det kognitive felt og dets grundspørgsmål.

Kognitionsvidenskabens fremmarch, også institutionelt og bevillingsmæssigt, har allerede givet anledning til reperkussioner i humanistiske discipliner som lingvistik og semiotik, hvor der i de senere år ses en afgørende drejning mod paradigmer af realistisk og lokalistisk karakter (lokalismen søger at definere semantiske forhold ud fra spatiale, abstrakte eller konkrete, overvejelser). Her udgør selve denne realisme - undersøgelsen af, hvorledes lingvistiske og semiotiske systemer delvis bringes til at henvise til en omverden - i kimform en kontakt mellem de to store videnskabskontinenter. Spørgsmålet om erkendelsens former i konkrete semiotiske, lingvistiske og kulturelle systemer bringer gamle strukturalistiske spørgsmål frem til nyt gennemsyn.

Mange væsentlige punkter melder sig her. De såkaldte kaosteorier, der udvikles i matematik og omegn disse år, konstaterer, at der gives -endog forholdsvis enkle - formelle systemer, der er beregningsmæssigt irreduktible, dvs. at man for et givet input ikke på forhånd kan beregne resultatet ud fra en algoritme - som i de såkaldte "cellulære automater". Et forhold, der i øvrigt har formelle mindelser om det man inden for ikke-lineær dynamik kalder "mærkelige attraktorer" - det forhold at en proces kan være således beskaffen, at enhver ændring af udgangsbetingelserne efter tilstrækkelig lang tid vil føre til en helt anderledes tilstand, på grund af den nødvendigvis manglende præcision i informationen om udgangsbetingelserne. Den eneste måde man kan nå til et resultat er simpelt hen i begge tilfælde ved at lade systemet udvikle sig, lade programmet køre; der gives ingen beregningsmæssig "omvej" til resultatet. Dette faktum synes uden videre at tale til den nye "parallelle" AIs fordel: dette kunne antyde, hvorledes systemet kunne omorganiseres ved nye input. Måske er denne beregningsmæssige irreduktibilitet blot et andet navn for det, man har kaldt "emergente egenskaber" - træk ved et system, der (som betydning og resultatet af processen i de neurale netværk) ikke lader sig deducere af dets komponenter, men som viser sig i systemets funktion? Hvad er forholdet mellem beregningsmæssig irreduktibilitet og disse emergente egenskaber? Men også, på den anden side: hvilken rolle spiller den velkontrollerede kalkule over for disse mere "a-subjektive" funktionsmåder? Et spørgsmål bliver her også, hvor a-subjektive de egentlig er: de neurale netværk forudsætter jo, at forskeren på forhånd fastsætter hvilke træk hans system skal skelne - dvs. overhovedet besørger den klassifikation, der afgør, hvilket område systemet kan og skal "erkende". Ej heller den parallelt-processerende, konnektionistiske AI er således i stand til udtømmende at svare på, hvorledes fx. nye klassifikationer i kraft af forekomst af uforståede objekter forekommer.

Som man ser, fører dette væv af spørgsmål flere veje. For det første mod en afklaring af de filosofiske implikationer af de to hovedpara-digmer i CS. For det andet mod en bestemmelse af, hvilke traditionelle humanistiske områder, dette får indflydelse på. For det tredje, tilbage fra humaniora mod CS, hvilke humanistiske traditioner, der allerede har søgt at tænke de spørgsmål, der ligger ved grænserne af de to CS-paradigmer. For det fjerde et spørgsmål, der leder helt ud af CS: hvilke egenskaber ved komplekse systemer er det, der tillader os i anden omgang at kalde dem erkendende? Hvilke matematiske, topologiske, geometriske former har disse konfigurationer i komplekse systemer? Og, for det femte, hvilke konsekvenser har disse formmæssige overvejelser for andre videnskaber om komplekse systemer, biologien, semiotikken, lingvistikken - her ligger hele spørgsmålet om den kognitive semantik - og, i en vis overført forstand, litteraturen?

Kort sagt: CS synes at tilbyde en bricolage af to modeller, der tænker det kognitive subjekt som henholdsvis center og periferi - der ikke på forhånd bestemmer sig for det ene eller det andet. Subjektet er ikke herre i eget hus og kan derfor studeres objektivt dissekerende ? men det foreligger dog alligevel som effekt og delvis regulator af de komplekse systemer. Udover spørgsmålet om forholdet mellem CS og humaniora er det således spørgsmålet om formelle niveauforskelle i komplekse systemer, dette projekt sætter på dagsordenen: forholdet mellem komponenter og emergente egenskaber, mellem tegn og struktur, mellem form og underliggende dynamik ... forholdet mellem formelle modellers definition af del og helhed.


Updated 23 November 2000 by csc. Please mail comments to the web editor at Centre for Cultural Research.