Процессы формирования репрезентации проблемной ситуации

Как говорилось выше, мышление предполагает создание репрезентации про-
блемной ситуации и вывод внутри этой репрезентации. Репрезентация созда-
ется не на пустом месте, а из «строительных элементов», различных структур
знаний, находящихся в долговременной памяти. Из этих элементов в поле
внимания создается репрезентация, относящаяся только к данной задаче.
Мышление, таким образом, — процесс комплексный; в нем задействованы
многочисленные психические структуры и процессы, рассматриваемые в дру-
гих главах учебника. При мышлении, например, происходят те же процессы
поиска и извлечения знаний, что и рассматриваемые исследователями памя-
ти. Разница, однако, заключается в том, что процесс мышления требует со-
здания из известных элементов новой репрезентации, тогда как память в пря-
мом ее понимании предполагает простое извлечение того, что было в нее за-
ложено. В самом простом случае структуры, необходимые для понимания за-
дачи, уже хранятся в долговременной памяти субъекта. Этот случай может
быть смоделирован средствами искусственного интеллекта.

Компьютерная модель ИСААК, разработанная в 1977 г. Дж. Новаком, со-
здает на основании текста школьных задач из области физической статики
систему уравнений, которую она затем пытается решить, и рисует чертеж ус-
ловий задачи. Лингвистический анализ, проводимый ИСААКом, стремится
свести условия к одному из «канонических рамочных объектов», содержащих-
ся в памяти системы, таких, как твердое тело или массивная точка. Один и
тот же физический объект может быть сведен к разным «каноническим ра-
мочным объектам». Например, человек, переносящий доску, может интерпре-
тироваться как точка опоры, а тот же человек, сидящий на доске, — как мас-
сивная точка. На следующем этапе ИСААК устанавливает взаимное распо-
ложение объектов, создает на этом основании систему уравнений и рисует
чертеж из набора стандартных фигур, зафиксированных в его памяти.

ИСААК моделирует самый простой вариант понимания задачи, при ко-
тором уже зафиксирован исходный небольшой набор операциональных
структур и существуют простые правила перевода ситуации в эти структуры.

Исследовательское поведение

Память когнитивной системы, которая способна к построению репре-
зентации тем же способом, что и ИСААК, можно представить в виде на-
бора целостных структур, схем по типу описанных в главе «Память» фрей-
мов и скриптов, которые актуализируются при понимании условий зада-
чи. Такая система могла бы очень эффективно функционировать, но, к со-
жалению, при одном условии: в случае, когда для решения задачи в памя-
ти есть уже готовая схема.

В некоторых случаях субъекту не удается актуализировать схему, необхо-
димую для решения задачи. Случай, когда схема актуализируется автомати-
чески, можно представить примерно так (рис. 8.6). Однако возможен и сле-
дующий случай, когда доступ к нужной схеме для субъекта затруднен (рис. 8.7).

В первом случае необходимый для решения элемент находится в зоне
поиска субъекта, во втором — вне зоны поиска. Различие задач первого и
второго типа можно только относительно данного субъекта, поскольку то,
что находится в зоне поиска одного, выходит за ее границы у другого. Тем
не менее существуют некоторые закономерности относительно людей,
живущих в примерно одинаковых условиях.

Почему одни элементы попадают в зону поиска, а другие — нет? Это зави-
сит как от способностей человека, так и от его прошлого опыта. Наш опыт скла-
дывается из задач и ситуаций, с которыми мы сталкивались в прошлом. Если

Глава 8. Мышление

новая задача требует использования Таблица 1

тех же свойств, которые уже встреча-
лись в прошлом опыте, то она вызы-
вает у нас меньше проблем.

Известное исследование, показы-
вающее тормозящее влияние прошло-
го опыта на мышление, провели А. и
Е. Лачинсы. Испытуемым предлага-
лись задачи на переливание жидко-
стей при помощи сосудов разного
объема. Например, даны емкости 29 и
3 л, нужно получить 20 л. Ответ заклю-
чается в том, чтобы из сосуда 29 л 3
раза взять по 3 л. После такого разъяс-
нения задачи испытуемым давалось 10
новых задач, на решение каждой из
которых отводилось по 2,5 мин. Усло-
вия задач показаны в табл. 1.

Решение первых пяти задач до-
стигается одинаковым способом: из второго объема надо один раз вычесть
первый и два раза — третий. Например, 127 — 21 —2x3= 100 или 59 — 20
— 2x4 = 31. Шестая и седьмая задачи могут быть решены тем же спосо-
бом, но у них есть и значительно более простое решение: 23 — 3 = 20 для
шестой и 15 + 3 = 18 для седьмой. Восьмая же задача не решается тем же
способом, что первые пять. Правильное решение для нее: 28 — 3 = 25. Де-
вятая и десятая задачи подобны шестой и седьмой.

Результаты показывают впечатляющий эффект установки, создаваемой
первыми пятью задачами. Подавляющее число испытуемых решает шес-
тую и седьмую задачи сложным путем и вообще не справляется с восьмой
в отведенное время. Эффект усиливается, если испытуемые получают ин-
струкцию торопиться — например, если им говорят, что цель эксперимента
состоит в оценке их способности быстро решать задачи. Лачинсы пишут о
прокрустовом ложе, в которое превращаются наши привычки.

До сих пор речь шла о задачах, для решения которых у субъекта уже была
готовая схема, пусть иногда и труднодоступная. Существуют, однако, и та-
кие, собственно творческие, задачи, где схема должна быть заново пост-
роена субъектом.

Алгоритмическая неразрешимость и ее следствия для организации разумной деятельности

Алгоритм определяется как общепонятная система точных предписаний,
представляющая в общем виде решение всех задач определенного класса
и позволяющая безошибочно решать любую задачу этого класса за конеч-
ное число шагов. Для организации мышления было бы очень удобно, что-
бы для любой задачи был расписан свой алгоритм — строгая, однозначно
определенная последовательность шагов, операций, которая бы всегда бе-

Исследовательское поведение

зошибочно приводила к решению. Еще лучше было бы разработать на-
столько универсальный алгоритм, чтобы он был приложим не только к от-
дельному типу задач или к отдельной области (например, геометрии), а во-
обще к любой задаче, с которой только могут столкнуться люди в какой
угодно области. Иначе говоря, хорошо было бы иметь метод — «универ-
сальный решатель задач» по терминологии А. Ньюэлла и Г. Саймона.

Однако надежды на существование такого универсального метода ока-
зались несбыточными. В XX веке было открыто чрезвычайно важное яв-
ление алгоритмической неразрешимости: было строго доказано, что мно-
гие однотипные, корректно поставленные массовые задачи, относящиеся
к одному и тому же классу, в принципе не имеют каких-либо алгоритмов
решения. Однотипность этих задач означает лишь полную однотипность
условий и требований, но не однотипность методов решения, которая
здесь, как ни парадоксально, невозможна!

Алгоритмическая неразрешимость массовой проблемы не означает не-
разрешимости той или иной единичной проблемы данного класса. Та или
иная конкретная проблема может иметь решение, причем даже вполне оче-
видное, а для другой проблемы может существовать простое и очевидное
доказательство отсутствия решения (доказательство того, что множество
решений пусто). Но в целом данный класс проблем не имеет ни общего
универсального алгоритма решения, применимого ко всем проблемам это-
го класса, ни ветвящегося алгоритма разбиения класса на подклассы, к
каждому из которых был бы применим свой специфический алгоритм. Для
решения отдельных подклассов задач нужно разрабатывать свои алгорит-
мы; для некоторых отдельных задач требуется разработка методов, вынуж-
денно ограниченных, уникальных.

Алгоритмически неразрешимыми, например, являются: проблема рас-
познавания: закончит ли свою работу (остановится ли) или же «зависнет»
в бесконечном цикле произвольно выбранная программа действий алго-
ритмического типа (не только компьютерная, но и реализуемая человеком
по алгоритмическому типу); проблема эквивалентности программ; тожде-
ства двух математических выражений; проблема распознавания того, мож-
но ли из имеющихся автоматов собрать заданный автомат; множество дру-
гих проблем, относящихся к топологии, теории групп и другим областям.

Алгоритмическая неразрешимость как невозможность обобщенной си-
стемы точных предписаний по решению задач одного и того же типа име-
ет принципиальное значение для психологии мышления и для теории по-
знания вообще. Она означает наложение ряда принципиальных ограниче-
ний на основные компоненты деятельности человека или деятельности
любой другой системы, обладающей психикой. Это — ограничения на пла-
нирование деятельности, на ее осуществление, на контроль результатов,
коррекцию. Данные компоненты не могут быть построены на алгоритми-
ческой основе. Они могут включать в себя те или иные алгоритмические
процедуры, но принципиально не могут быть сведены к ним. В решении
сложных задач всегда наличествуют неалгоритмизуемые компоненты, и
именно они представляют основную сложность.

Глава 8. Мышление

Возникает вопрос: как же люди решают конкретные задачи, относящи-
еся к классу алгоритмически неразрешимых. А ведь они их решают— за-
дачи и на планирование, и на доказательство тождества математических
выражений, и на конструирование заданных автоматов из имеющегося на-
бора, и на поиск неисправности в системе, и многие другие.

Решения алгоритмически неразрешимых задач и доказательства их пра-
вильности возможны и осуществляются очень часто. Но для каждого та-
кого решения приходится каждый раз особым образом комбинировать раз-
личные элементы знания. При этом построение «здания» решения алго-
ритмически неразрешимой задачи с неизбежностью требует творчества:
способ решения не выводится из более общего известного типового мето-
да, а изобретается. Достижимость решения здесь не может быть гаранти-
рована на 100% никакими методами — в отличие от ситуации с алгорит-
мически разрешимыми задачами. Здесь неизбежно начинают играть роль
индивидуальные творческие возможности решающего.

Объективная невозможность универсальных точных предписаний, од-
нозначно приводящих к заданному результату, означает свободу выбора и
необходимость творческого поиска. Эта необходимость в творчестве ни-
когда не исчезнет и не уменьшится при любой степени продвинутости вы-
водного знания и построенных на его основе точных предписаний и ин-
струкций.

Еще в XIX веке крупнейший американский психолог и философ Виль-
ям Джемс предложил следующее описание процесса решения творческих
задач. Фактически любая задача предполагает выделение в некотором яв-
лении Этакого его аспекта М, который позволяет удовлетворить цели за-
дачи Р. Задача заключается в том, что дано S и Р, а требуется найти про-
межуточное звено М. Например, для установления площади треугольника
нужно обратиться к тому свойству треугольника, что он может быть пред-
ставлен в виде половины четырехугольника, писал Джемс. Целостное яв-
ление треугольника S обладает множеством свойств, но для решения за-
дачи, связанной с определением площади Р, требуется учесть только одно
из этих свойств М (см. рис. 8.8).

Джемс называет свойство, благодаря которому человек может выделить
нужное свойство М из всех других свойств вещи, проницательностью. Он
пишет, что важную роль в вычленении М играет ассоциация по признаку
подобия. Сопоставляя подобные случаи, человек выявляет тот посредству-
ющий элемент, который характеризует все эти случаи.

Более ясная теория на этот счет была выдвинута чуть позднее немец-
ким психологом Георгом Элиасом Мюллером. Эта теория, названная те-
орией констелляций, предполагает, что 5и У, входя в поле сознания, вле-
кут за собой ассоциативно связанные содержания. Пусть, например, с S
связаны элементы Л/, Л/, М_к> М_п и т.д., а с Р— К, L_t, Л/, N, и т.д. Тогда Л/,
будучи связано с обоими элементами задачи, будет обладать наибольшей
силой ассоциативных связей и выделится в сознании, в то время как ос-
тальные ассоциации оттормозятся. Схематически теория констелляций
может быть изображена следующим образом (рис. 8.9).

Поиск по сайту: