Спонтанность сознания полностью

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[72]. Когда рассматриваем ноосферу, то текстами становятся сознания людей как в их личных, так и коллективных проявлениях.

Тексты характеризуются дискретной (семиотической) и континуальной (семантической) составляющими.

Семантика определяется вероятностно задаваемой структурой смыслов. Смыслы — это есть то, что делает знаковую систему текстом.

Изначально все возможные смыслы мира как-то соотнесены с линейным континуумом Кантора — числовой осью мю на которой в порядке возрастания их величин расположены все вещественные числа. Иными словами, смыслы мира спрессованы так, как спрессованы числа на действительной оси[73].

Спрессованность смыслов — это не распакованный (непроявленный) Мир: семантический вакуум.

Распаковывание (появление текстов) осуществляется вероятностной взвешиваемостью оси μ разным её участкам приписывается разная мера. Метрика шкалы мю предполагается изначально заданной и остающейся неизменной.

Соответственно, семантика каждого конкретного текста задаётся своей функцией распределения (плотностью вероятности) — p(µ). Будем полагать, что функция распределения достаточно гладкая и асимптотически приближается (если иное специально не оговорено) к оси абсцисс. 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 всё. Напомним английскую пословицу: «Знать всё — значит не знать ничего».

Функция p(µ) оказывается тем окном, через которое нам дана возможность всматриваться в семантический мир.

Изменение текста — его эволюция — связана со спонтанным появлением в некоей ситуации у фильтра p(у/µ), мультипликативно взаимодействующего с исходной функцией p(µ). Взаимодействие задаётся известной формулой Бейеса:

где: p(µ/у) — функция распределения, определяющая семантику нового текста, возникающего после эволюционного толчка y; k — константа нормировки. Формула Бейеса в нашем случае выступает как силлогизм[74]: из двух посылок — p(µ) и p(y/µ) с необходимостью следует текст с новой семантикой p(µ/у). В силлогизме Бейеса, в отличие от категорического силлогизма Аристотеля, как обе посылки, так и возникающее из них следствие носят не атомарный, а вероятностно размытый характер, и хотя бы вторая из посылок носит условный (обусловленный ситуацией у), а не категорический характер.

Здесь уместно дать пояснения к тому, что было сказано выше. Когда мы говорим о плотности вероятности p(µ), то имеем в виду распределение по оси µ, плотности нормированной меры, заключённой в интервале [О, 1]. Это обозначает, что любому участку шкалы µ может быть приписан вес, эквивалентный вероятностной мере (площади под кривой p(µ), приходящейся на соответственный участок. (Наглядно распределение плотности вероятности можно представить себе как непрерывное распределение вдоль оси µ случайной величины, заданной в виде массы, равной единице.) Введение в рассмотрение вероятностной меры позволяет сделать смыслы соизмеримыми по своей значимости для человека, если принять постулат о возможной упорядоченности смыслов по оси µ. Смысл того или иного текста, взятого в целом, оказывается заданным теми весовыми соотношениями, которые определяются функцией p(µ). Смыслы, будучи по своей природе качественными, обретают количественную характеристику. Мера — термин, имеющий не только математическое, но и философское звучание. Его философское понимание начало развиваться ещё в Древней Греции (см. здесь обстоятельную статью А. Лосева [Лосев, 1964]). Мы попытались соединить философское представление о мере с математическим.

Теперь несколько поясняющих слов об условной функции распределения p(y/µ). В наших построениях мы даём ей несколько отличную интерпретацию от общепринятой в бейесовской статистике[75]. У нас p(у/µ) — даёт плотность распределения случайной величины у (возникающей в нашем сознании в ситуации у) при данном значении µ. Таким образом, аргументом функций p(у/µ), выполняющей роль фильтра, мы можем считать не у, a µ.