Интересным приемом для ответа на этот вопрос оказался эксперимент с подсказкой, впервые проведенный Н. Майе-ром в 1931 г. Он приводил испытуемых в комнату, где с потолка свешивались два шнура. Расстояние между шнурами было настолько большим, что испытуемый, держа один из них, не мог взять другой. Испытуемого просили связать между собой шнуры, используя находящиеся в комнате предметы, среди которых был стул, кусок проволоки, веревки и плоскогубцы. Испытуемые довольно легко находили три решения: приблизить шнур с помощью крюка из проволоки, удлинить его веревками или зафиксировать в наклонном положении, привязав к стулу. Однако они обычно не могли найти четвертое решение: привязать какую-нибудь вещь к шнуру и раскачать его, как маятник. Тогда экспериментатор давал подсказку, как бы случайно задев шнур так, что он начинал раскачиваться. После подсказки 23 из 38 испытуемых нашли решение, причем в среднем через 42 с после нее. Некоторые сразу же решили задачу, другие — в два этапа, т. е. сначала предложили раскачать шнур, а затем поняли необходимость привязать для этого что-либо тяжелое. Однако только 7 чел. (из 23) смогли осознать, что на решение их навело раскачивание шнура. В основном это были те испытуемые, которые после подсказки решили задачу в два этапа.
|
|
Исследования, использующие технику подсказки, получили плодотворное разви-
тие у нас в стране. С.Л. Рубинштейн и его ученики [Рубинштейн, 1958] установили, что эффективность подсказки главным образом зависит от того, в какой момент решения она предъявляется. В экспериментах К.А. Славской было показано, что на ранних этапах решения основной задачи, т. е. когда ее условия еще анализируются испытуемым поверхностно (= испытуемый еще не отверг стандартных способов действия), вспомогательная задача не способствует решению основной.
Большой и плодотворный цикл исследований провел Я.А. Пономарев [1960, 1976]. Остановимся на двух принципиальных идеях, выдвинутых им. Первая приписывает центральную роль в формировании опыта, используемого при решении творческих задач, побочным продуктам действий. Так, побочный продукт подсказки оказывается необходимым звеном при решении основной задачи. Образование побочных продуктов в рамках теории Пономарева и является тем элементом случайности, «мутации», который неотъемлемо присутствует в творчестве. Вторая идея может быть проиллюстрирована удивительным экспериментом. Испытуемым давалась задача «Политипная панель»: требовалось надеть по определенным правилам серию планок на панель. После того как испытуемые относительно легко выполняли задание, им давалась следующая задача, состоявшая в нахождении пути в лабиринте. Идея эксперимента заключалась в том, что оптимальный путь в лабиринте повторял по форме итоговое расположение планок в задаче «Панель». Результат оказался следующим: если в обычных условиях, проходя лабиринт, испытуемый совершал 70-80 ошибок, то после решения задачи «Панель» — не более 8—10. Самое удивительное, однако, состояло в том, что стоило только потребовать от испытуемого объяснять причину выбора пути в лабиринте, как число ошибок резко возрастало. Пономарев сообщает, что, когда он ставил этот вопрос на середине пути своим испытуемым, совершившим до того 2-3 ошибки, во второй половине пути они совершали 25-30 ошибок [Пономарев, 1976, с. 200].
|
|
3.7. Мышление и интеллект
Основной теоретический вывод, который можно сделать из описанного эксперимента: люди могут функционировать в различных режимах, согласно терминологии Я.А. Пономарева, логическом (хорошо осознанное, последовательное оперирование моделями) и интуитивном (возможно проникновение в недоступные при логическом режиме содержания).
Д. Берри и Д. Бродбент изучали решение испытуемыми двух аналогичных с формальной точки зрения задач. В задаче на управление сахарной фабрикой производство сахара, которое испытуемый должен был поддерживать на определенном уровне, зависело от уровня производства, достигнутого на предыдущем шаге, и числа занятых рабочих. Число рабочих было единственной переменной, которой испытуемый непосредственно управлял. В задаче взаимодействия с компьютерным персонажем цель состояла в том, чтобы добиться от персонажа дружественных реакций. Эти реакции зависели от состояния персонажа на предыдущем шаге и выбора испытуемым одного из прилагательных, соответствующего различным типам отношений. После тренировки с задачей испытуемого просили заполнить вопросник, в котором нужно было предсказать, учитывая состояние системы на предыдущем шаге и вводимый параметр, какого состояния система достигнет на следующем шаге. Результаты побудили авторов резко различить «имплицитное» и «эксплицитное» знание. После 60 действий с системой испытуемые выходили примерно на уровень 80% правильных решений. В ответах же на вопросник их успешность оставалась на уровне 15%, не превосходя результаты тех, кто имел значительно меньший опыт и успешность работы или не имел опыта вообще. Более того, те испытуемые, которые лучше справлялись с задачей управления, показывали значимо худшие результаты в ответах на вопросы. Словесное обучение решению задач улучшало ответы на вопросы, но не успешность управления системой.
Следующий шаг Берри и Бродбента состоял в анализе понятия заметности (salience) отношений между переменными. Они разработали два варианта задачи на
взаимодействие с компьютерным персонажем. В варианте с «заметным» отношением между переменными реакция системы на действие испытуемого проявлялась немедленно после этого действия, т. е. связь между входом и выходом системы была легкодоступна испытуемому. В задаче с «незаметным» отношением реакция системы на действие испытуемого выявлялась только после осуществления следующего действия. В задаче с «заметным» отношением успешность ответов испытуемых на вопросы была высокой и позитивно коррелировала с успешностью управления. В «незаметной» задаче успешность ответов была низкой и не коррелировала с управлением. Результаты дали основание Берри и Бродбенту различить два типа обучения [Berry, Broadbent, 1995]. При имплицитном, или неселективном, обучении субъект ориентируется сразу на многие переменные и фиксирует связи между ними. Связи фиксируются в конкретной форме и не обобщаются. Образующееся в результате этого обучения знание носит невербальный характер и может быть использовано для построения действия, но не для словесных ответов. При эксплицитном, или селективном, обучении субъект принимает во внимание только ограниченное число переменных, между которыми устанавливаются обобщенные отношения. Получаемые в результате такого обучения знания хранятся в вербальной форме. Это быстрый и эффективный метод, однако он оказывается неприменимым, когда существует много нерелевантных переменных, т. е. в случае задачи с незаметным отношением между релевантными переменными. Следует заметить, что в теориях обучения присутствует понятие имплицитного обучения. Еще в 1920 г. К. Халл опубликовал данные исследования с китайскими иероглифами, ставшего классическим. Итак, можно подвести некоторые итоги. Результаты экспериментов дают основания говорить об особом типе знания, которое может быть названо интуитивным (по терминологии Я.А. Пономарева), или имплицитным (по терминологии Бродбента). Главной его характеристикой является то, что оно может служить основой практического действия, не будучи при этом осо-
|
|
3. ПОЗНАНИЕ И ОБЩЕНИЕ
знанным и доступным вербализации. Это знание также порождается в особых условиях. Для Пономарева условием порождения такого знания выступает наличие побочного продукта действия, для Брод-бента — присутствие в задаче множества неконтролируемых переменных. В обоих случаях речь идет о ситуациях, где обучение совершается без участия процессов сознания. Пономарев настаивает на роли практического действия в порождении интуитивного знания. То же самое обнаруживается и в отношении задач Бродбен-та. Берри показала, что наблюдение за другим человеком, решающим «заметную» задачу на взаимодействия с компьютерным персонажем, приводит к улучшению результатов испытуемого. При «незаметной» задаче этого не происходит, там требуется опыт непосредственного действия. Другими словами, имплицитное знание складывается только в действии. Согласно Бродбенту, функционирование эксплицитного и имплицитного знания не является антагонистичным. Пономарев рассматривал логическое и интуитивное как два полюса: когда работает один механизм, другой не работает. В отличие от Бродбента Пономарев связал интуитивное знание с творчеством. Сталкиваясь с проблемной ситуацией, человек сначала использует готовые логические способы решения, однако, если проблема является для него творческой, этих способов оказывается недостаточно. Тогда человек «спускается», по выражению Пономарева, на нижние, интуитивные, уровни, где фиксируются те свойства и отношения, которые не доходят до уровня логического.
|
|
Организация знаний эксперта
В задаче К. Дункера с х-лучами или при решении «Ханойской башни» математик, политолог или шахматист оказываются в равном положении. Однако при решении математических задач математик покажет более эффективное мышление, чем шахматист, а при игре в шахматы — менее эффективное. Использование искусственных задач в лабораторных исследованиях приводит к теориям, которые моделируют
мышление людей, впервые столкнувшихся с соответствующей предметной областью. Мышление же в семантически богатых областях типа математики, шахмат, психологии или политологии требует большого подготовительного опыта. Следовательно, теория, описывающая это мышление, должна включать характеристику организации и приобретения опыта. Исходя из примерно такой констатации, Г. Саймон попытался исследовать мышление профессионала на модели мышления шахматиста. Он воспользовался уже проведенной к тому времени работой голландца А. де Гроота, который обнаружил, что высококвалифицированные шахматисты (мастера и гроссмейстеры) лишь немного превосходят менее сильных игроков по скорости, глубине и широте расчета вариантов, но демонстрируют исключительную шахматную память1. Гроот, предъявляя сложные позиции на короткое время (2—10 с), показал, что квалифицированные шахматисты правильно воспроизводят положение значимо большего количества фигур на доске (см. рис. 3.21).
Новички Второй разряд
Первый разряд
80% 100% |
Гроссмейстеры и мастера
Рис. 3.21. Успешность воспроизведения
шахматной позиции шахматистами
разной квалификации
Саймон предположил, что дело здесь не в способностях кратковременной памяти шахматистов, а в том, что они обладают большим количеством паттернов, описывающих типичные пешечные и фигурные структуры на шахматной доске. Столкнувшись с новой позицией, хороший шахматист видит не 20-30 разрозненных
'Известно, например, что Александр Алехин помнил все партии (несколько тысяч), сыгранные им в турнирах. Михаил Таль после окончания тура, где он сам играл партию, диктовал по памяти машинистке тексты всех сыгранных партий.
3.7. Мышление и интеллект
фигур, а несколько знакомых конфигураций, каждая из которых включает определенное число фигур и пешек. Эти несколько конфигураций не переполняют кратковременную память и могут быть правильно воспроизведены. Свои рассуждения Саймон подкрепил данными экспериментов и компьютерного моделирования. Дополнив эксперименты Гроота, он показал, что хорошие шахматисты действительно показывают высокие результаты при воспроизведении осмысленных позиций, однако они не отличаются от новичков, если фигуры расставлены на доске в случайном порядке. По оценкам Саймона, мастера при воспроизведении позиций запоминают в среднем 7,7 чанка по 3,8 фигуры в каждом. Игрок класса А (примерно 2-й разряд по отечественной классификации) воспроизводит 5,7 чанка по 2,6 фигуры. По мнению Саймона, результаты мастеров могут быть объяснены наличием у них в долговременной памяти порядка 50 000 типичных паттернов позиций фигур на доске. Предполагается, что с каждым паттерном в памяти игрока ассоциируется определенный план действий, что и объясняет успешность мастеров и гроссмейстеров в нахождении хороших ходов.
Управление динамическими системами
Появление сложных стратегических компьютерных игр (типа известной у нас игры «Цивилизация») открыло перед исследователями мышления новые возможности. На первый взгляд кажется, что эти игры достаточно хорошо моделируют проблемные ситуации, с которыми мы сталкиваемся в жизни. Стратегические игры включают большое количество переменных (обычно 10—60, иногда до нескольких тысяч), связь между которыми вначале неизвестна играющему. Пионер исследований в этой области Д. Дернер фиксировал работу испытуемых со стратегическими играми в течение 8 двухчасовых сеансов. Испытуемый общался с компьютером через посредство экспериментатора, который отвечал на вопросы об устройстве и текущем состоянии системы и производил
по желанию участника эксперимента соответствующие действия с программой.
Насколько мышление при управлении сложной компьютерной средой подобно тому, что изучается в обычных лабораторных экспериментах? Для ответа на этот вопрос были проведены исследования, в которых люди, лучше или хуже работающие со сложными компьютерными играми, сравнивались по тестам на интеллект и обучаемость. Первые исследования, проведенные в конце 70-х гг., выявили отсутствие корреляций между тестами на интеллект и успешностью работы с компьютерными системами. В то время эти результаты были интерпретированы следующим образом: они демонстрировали, что искусственные и невалидные тесты на интеллект не имеют отношения к мышлению в условиях, близких к реальным. Последующие исследования, однако, обнаружили наличие корреляций между отдельными компонентами решения сложных задач и интеллектуальных способностей. Поскольку работы выполнялись в основном в Германии, они в большинстве случаев использовали Берлинский тест структуры интеллекта. Было показано, что в случае «прозрачности» компьютерной задачи (под прозрачностью понимается либо известность испытуемым связи между переменными, либо выведение на экран текущего значения параметров, т. е. наличие обратной связи после действий испытуемого) корреляция с параметрами интеллекта значительно выше. При «непрозрачных» условиях появляется высокая корреляция с развитием памяти.
Следует отметить, что управление динамическими системами представляет собой задачу, где взаимодействует индукция (в ходе решения устанавливаются неизвестные до этого отношения между переменными) и дедукция (выносится решение по поводу принятия необходимых мер). В ходе этого взаимодействия испытуемый вырабатывает более или менее адекватное представление задачи. И. Функе предложил способ формального описания рассматриваемых задач, с помощью которого проанализировал процесс создания представления. На рис. 3.22 изображена схема задачи «Синус», имеющей 6 переменных,
3. ПОЗНАНИЕ И ОБЩЕНИЕ
из них — 3 внешних (т. е. управляемых субъектом) и 3 внутренних (т. е. таких, на которые решающий оказывает воздействие лишь опосредованно — через переменные первого вида).
Внешние переменные Внутренние переменные
Рис. 3.22. Принципиальная схема задачи «Синус»
Функе предположил, что испытуемые создают каузальную модель задачи, в которую в определенном порядке добавляются отношения между переменными. Отношения фиксируются в модели от наиболее сильных к наименее сильным. Отношения между внешней и внутренней переменной репрезентируются раньше, чем отношения между внутренними (в результате испытуемый не сразу начинает контролировать побочные эффекты). Отсроченные отношения репрезентируются позднее, чем непосредственные.
Изменяя связи между переменными, можно изменять сложность сценария. В частности, показано, что увеличение числа связей между внутренними переменными, а также между внешними и внутренними переменными затрудняет задачу. Сложность, однако, не увеличивается при введении тенденции внутренних переменных к самопроизвольным уменьшениям или увеличениям. Выявлена роль активных действий испытуемого в создании адекватного представления задачи. Одним из неожиданных результатов оказалось то, что испытуемые, которые не управляли системой, но давали предсказания по поводу ее поведения, продемонстрировали худшее понимание устройства системы, чем полностью пассивные наблюдатели [Buchner, 1995].
Эмоции в мышлении
В 1993 г. O.K. Тихомиров начал свое выступление на франко-российском симпозиуме «Познание, действие, язык» в тот
LT |
Рис. 3.23.«Башня» |
момент, когда предыдущий выступающий (Ж. Верньо) оставил на доске картинку, изображенную на рис. 3.23. Докладчик сказал: «Мне кажется, что современные исследования по психологии мышления подобны этой башне. Они также выражают одну половину дела, поскольку рассматривают когнитивные процессы, но забывают об аффективных». Действительно, в собственных исследованиях Тихомирова и его сотрудников убедительно показано, что решение задач сопровождается эмоциональными проявлениями испытуемых. Фиксируя физиологический коррелят эмоциональной активации, кожно-гальваничес-кую реакцию (КГР), исследователи продемонстрировали
наличие эмоциональных всплесков в критические моменты решения задачи, предшествующие словесным высказываниям о нахождении решения. Более того, когда испытуемым давали обратную связь об их КГР с инструкцией не допускать эмоциональной активации в ходе решения, мыслительный процесс нарушался, испытуемым же не удавалось найти правильного решения сложных задач [Тихомиров, 1984]. Как можно представить смысл функции эмоции в мыслительном процессе? Вероятно, в настоящее время нельзя исключить двух диаметральных позиций. Первая состоит в том, что эмоции — своего рода рудимент, доставшийся высшим формам мышления в результате того, что они надстроились над низшими формами поведения, связанными с непосредственным удовлетворением потребностей. Вторая позиция выглядит более перспективной. Согласно ей, человеческое мышление связано с энергетически заряженными моти-вационными системами, субъективным