Читать «Разбрасываю мысли» онлайн - страница 6

Мы не формулируем каких-либо «законов» сознания, полагая, что порядок в изучаемой системе создается вероятностным характером глубинного мышления, опирающегося на регулирующую роль смыслов в функционировании сознания.

Не делается также какой-либо попытки доказать истинность модели. Модель имеет статус метафоры. Мы считаем возможным предлагать ее для рассмотрения, поскольку она, как нам представляется, выглядит достаточно элегантно и обладает большой разъясняющей силой.

II. Исходные посылки модели

1

Будем считать, что весь воспринимаемый нами эволюционирующий мир можно рассматривать как множество текстов. Когда мы говорим о биосфере, то текстами оказываются отдельные особи, виды и другие составляющие биосферы. Когда мы говорим о социальной сфере, то текстами называем все серьезные проявления сознания человека, направленные на коммуникацию с другими, или даже с самим собой. Эго человека рассматривается как особый, живой текст, способный самостоятельно изменять, реинтерпретировать самого себя.

2

Тексты характеризуются дискретной (семиотической) и континуальной (семантической) составляющими, последняя из которых не видима нами непосредственно.

3

Семантика определяется вероятностью, задаваемой структурой смыслов. Смыслы – это то, что делает знаковую систему текстом.

4

Изначально все возможные смыслы мира как-то соотнесены с линейным континуумом Кантора – числовой осью μ, на которой в порядке возрастания их величин расположены все вещественные числа. Иными словами, смыслы мира спрессованы так, как спрессованы числа на действительной оси.

5

Спрессованность смыслов – это не распакованный, не проявленный Мир – семантический вакуум.

6

Распаковывание (появление текстов) осуществляется вероятностной взвешенностью оси μ – разным ее участкам приписывается разная мера. Метрика шкалы μ предполагается изначально заданной и остающейся неизменной.

7

Соответственно, семантика каждого конкретного текста задается своей функцией распределения (плотностью вероятности) – p (μ). В общем случае можно говорить о текстах, определяемых функцией распределения вероятности, задаваемой на многомерном пространстве.

В тексте смыслы всегда оказываются заданными избирательно. Нам не дано знать все. Напомним английскую пословицу: «Знать все – значит не знать ничего».

Функция р (μ) оказывается тем окном, через которое мы можем всматриваться в семантический мир.

III. Вероятностная логика

Сконструированная нами модель заставила нас разработать соответствующую ей вероятностную логику, которая выглядит несколько необычно.

Будем считать, что изменение текста – его эволюция – связано со спонтанным появлением в некой ситуации у фильтра р (у/μ), мультипликативно взаимодействующего с исходной функцией р (μ). Положим, что это взаимодействие задается известной в математической статистике формулой Бейеса:

р (μ/у) = kр (μ) р (у/μ),

где р (μ/у) – функция распределения, определяющая семантику нового текста, возникающего после эволюционного толчка у; k – константа нормировки. Формула Бейеса в нашем случае выступает как силлогизм: из двух посылок – р (μ) и р (у/μ) с необходимостью следует текст с новой семантикой р (μ/у). В силлогизме Бейеса, в отличие от категорического силлогизма Аристотеля, как обе посылки, так и возникающие из них следствия носят не атомарный, а вероятностно размытый характер и хотя бы вторая из посылок носит условный (обусловленный ситуацией у), а не категорический характер.