125. Pulvermuller F. Words in the Brain’s Language. Behavioral and Brain Sciences. 22:253—279.1999.
126. Putvermuller F., MohrB. The Concept of Transcortical Cell Assemblies: A Key to the Understanding of Cortical Lateralization and hrterhemispheric Interaction Neuroscience and Biobihavioral Rev. 20:557—566.1996.
127. Rizzolatti G„ Arbib M. A. Language within our grasp. Trends in Neurosciences. 21 : 188—194.1998.
128. Rizzolatti G„ Craighero L. The Mirror-Neuron System Annual Review of Neuroscience. 27:169—192.2004.
129. Rizzolatti G„ Fadiga L, Fogassi L., Gallese V. From mirror neurons to imitation: Facts and speculations. The imitative mind Development, Evolution, and Brain Bases. Eds Meltzoff A., Prinz W. Cambridge. 247—266.2002.
130. Rosser Z. N., Zerial I, HurlesM. E. et al. Y-chromosomal diversity in Europe is clinal and influenced primarily by geography, rather than by language. The Am. J. of Human Genetics. 67 :1526—1543.2000.
131. Rotenberg К S An Integrative Psychophysiological Approach to Brain Hemisphere Functions in Schizophrenia. Neuroscience and Biobehavioral Rev. 18 (4): 487.1994.
132. Rumelhart D. E, McClelland J. L. On learning the past tenses of English verbs. Parallel distnbuted processing: Explorations in the microstmctures of cognition. Eds McClelland J. L., Rumelhart D. E. Cambridge, MA. 2 :216—271.1986.
133. Shapiro K, Caramazza A. The representation of grammatical categories in the brain Trends in Cognitive Sciences. 7 (5): 201—206.2003.
134. Sommer I., Ramsey N, KahnR, Aleman A., BoumaA. Handedness, language lat-eralisation and anatomical asymmetry in schizophrenia: meta-analysis. British J. of Psychiatry. 178 : 344—353.2001.
135. SuddendorfT, Whiten A. Mental evolution and development: evidence for secondary representation in children, great apes, and other animals Psychological Bulletin 127:629—650.2001.
136. Thomson R, Pritchard J., Shen P., Oefiier P., Feldman W. Recent common ancestry of human Y-chromosomes: Evidence from DNA sequence data. Proceedings of National Academy of Sciences. 97 (13): 7360—7365.2000.
137. IJllman M. T. Contributions of memory circuits to language: the dcclara-tive/procedural model. Cognition. 92(1-2): 231—270.2004.
138. Vogeley K, Bussfeld P., Newen A., Herrmann S., Happe F., Falkai P., Maier W., Shah N.J., Fink G.R., Zilles K. Mind reading: neural mechanisms of theory of mind and self-perspective. Neuroimage. 14 :170—181.2001.
139. von UexkiillJ. Theoretische Biologie. Berlin. Springer. 1928.
140. Young L. J. The neurobiology of social recognition, approach, and avoidance. Biological Psychiatry. 51:18—26.2002
Ill
М.Л. Холодная
При разработке проблемы ИИ обращение к исследованиям ЕИ может принимать разные формы. В одних случаях постулируется необязательность использования психологических знаний об особенностях устройства ЕИ при конструировании системы ИИ, в других - предметом моделирования выступают некоторые частные свойства человеческого интеллекта, в третьих - утверждается невозможность создания ИИ как аналога ЕИ в силу их принципиальной несопоставимости.
В рамках первого подхода признается, что программы и технические устройства, разработанные без привлечения знаний из области психологии интеллекта, могут быть вполне эффективны (например, шахматные программы).
Следование второму подходу приводит к тому, что большинство исследований в области ИИ ведется в русле функционализма, поскольку под интеллектом понимается способность выполнять определенные когнитивные функции (либо способность решать задачи). Соответственно формулируется задача имитации разных проявлений интеллектуальной деятельности человека на уровне операций.
В рамках этого подхода разработана концепция «сильного ИИ», согласно которой свойства разума могут быть присущи логическим действиям любого вычислительного устройства. Под интеллектом в 49 50 данном случае понимается выполнение некоторой хорошо определенной последовательности операций, или алгоритма. Интеллект -это набор программ, то есть «софт» («железо» рассматривается как несущественный фактор) или универсальный алгоритм в виде алгоритма поиска алгоритмов решения новых задач (А.В. Ворожков).
Не менее типичной для данного подхода является использование определения ЕИ как способности к адаптивному поведению, которое «перебрасывается» на разработки в области ИИ.
Наконец, представители третьего подхода склонны подчеркивать принципиальные различия между ИИ и ЕИ. Так, отмечается, что для ИИ существует только то, что заранее предусмотрено. Иными словами, функционирование ИИ жестко обусловлено набором констант (напротив, правила интерпретации в ЕИ произвольны, индивидуализированы, непредсказуемы).