![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Р < 0,01 4 страница
Интригующие (и, безусловно, требующие дополнительной эмпирической проверки) результаты дают эксперименты, в которых проверяемое правило является абстрактным, но включает в явном виде отрицание следствия, например, в следующей форме: «Если на одной стороне есть буква Е, то на другой стороне нет цифры 4». При этом наблюдается обращение типичных результатов: улучшение решения задачи выбора в абстрактном варианте и ухудшение в конкретном! В самом предварительном плане можно предположить, что обработка фрейма-отрицания «неверно, что...» выполняет роль своеобразного метаоператора ОТРИЦАНИЯ, активирующего установку на поиск контрпримеров в абстрактном варианте задачи. В то же время в более конкретном варианте присутствие такого метаоператора может приводить к интерференции с глобальной метапроцедурой ПРЕДСТАВЛИВАНИЕ, ведь представить всегда несколько проще то, «что есть», а не то, «чего нет» (Величков-ский, 19866). Особую область, в которой наблюдается заметное улучшение наших способностей решать задачу выбора Уэйзена, образуют контексты обязательства, обещания или разрешения. Речь идет, очевидно, о так называемых речевых актах, изучаемых коммуникативной прагматикой (см. 7.1.2 и 7.4.1). Когда задача выбора сформулирована так, что позволяет предположить один из подобных контекстов социального взаимодействия между людьми, испытуемые неожиданно начинают значительно более критически, а следовательно, и более эффективно проверять соответствие заданного правила действительности. Согласно предложенной К. Холи-уоком и П. Ченгом (Holyoak & Cheng, 1995) теории прагматических схем вывода, психологические механизмы умозаключений развиваются в контексте целей наших социальных действий. Это в общем виде объясняет изменение эффективности вывода при сохранении его логической основы. Интересно, что выраженное улучшение имеет место даже в достаточно абстрактном варианте задачи. Так, в модификации «Если некто собирается совершить действие А, то он должен сначала выполнить условие Р» задачу правильно решают 61% испытуемых, а вне подобного условно-прагматического контекста — только 19%. Популярными становятся идеи похожего подхода, получившего громкое название эволюционной психологии. Основатели этого подхода, калифорнийские исследователи Лида Космидес и Джон Туби (Cosmides & Tooby, 1994) придерживаются радикальной версии концепции модулярной организации психики (см. 2.3.2). По их мнению, подлинные возможности интеллекта могут быть установлены только в некоторых узких областях жизнедеятельности, а именно там, где они имеют значение для 224 выживания и социобиологической успешности. Важнейшей такой областью является сфера отношений обмена и взаимных услуг, регулируемая фундаментальным принципом социального договора: «Если я делаю что-то для тебя, ты должен сделать нечто эквивалентное для меня». В подобных, типичных для социальной жизни Homo sapiens ситуациях наша интеллектуальная активность направлена на отслеживание того, не имеем ли мы дело с человеком, пользующимся нашими ресурсами, но не дающим взамен ничего равноценного и, тем самым, нарушающим принцип социального договора. В чем все-таки причина возникающего в социальном контексте улучшения проверки правил путем поиска опровергающих примеров — может быть, просто в высокой степени знакомости подобных ситуаций? По мнению Космидес и Туби, мы используем для решения таких задач нечто вроде специализированного врожденного модуля обработки социальной информации, называемого ими «алгоритмом обнаружения обманщика». Высокая эффективность проверки правил, попадающих в категорию «социальный договор», была многократно показана в последние годы на сложном и незнакомом (с точки зрения имен участников и названий объектов обмена) испытуемым этнографическом материале. Упоминание эволюционного аспекта становления когнитивных процессов приобретает в новейших исследованиях мышления все более важное значение. Берлинский психолог Герд Гигеренцер, разделяющий взгляды «эволюционистов», нашел для этого подхода возможность серьезного практического применения. В начале этого раздела мы упоминали трудности работы с вероятностями, особенно в случае необходимости использования теоремы Байеса. Самым известным примером допускаемых при этом ошибок является рассмотренная выше задача маммографии (см. 8.2.1). По мнению Гигеренцера, специфические трудности понимания условных вероятностей обусловлены тем, что вероятностный формат представления данных получил распространение лишь в последние 150—200 лет и наше мышление не адаптировалось к нему. В контексте эволюционного развития тысячелетий значительно более привычна работа с конкретными случаями, или, как их называет Гигеренцер, естественными частотами. В самом деле, если типичные задачи на условные вероятности переформулировать в терминах естественных частот, то испытуемые, допускавшие ранее серьезные ошибки, неожиданно начинают решать их значительно более успешно. Примером может служить следующий вариант иначе сформулированной, но идентичной в отношении числовых параметров задачи маммографии: «Пусть имеется группа из 1000 женщин, 10 из которых больны раком груди. Применение диагностического теста, называемого маммографией, ведет к положительному результату у 8 из числа больных и у 99 здоровых женщин. Как велика доля женщин с раком груди среди всех женщин с положительной маммограм-мой?» Такое описание задачи позволяет прежде всего легко, путем сложения 8 и 99, найти общее количество женщин с положительной маммо-граммой. На втором и последнем этапе решения задачи нужно, конечно, еще попытаться разделить 8 на 107 (то есть 8 + 99), но практически всем сразу становится ясно, что эта величина меньше 8%, то есть никак не может быть близкой к 80%. Аналогичное улучшение понимания наблюдается при переходе к естественным частотам и в случае некоторых других задач, решение которых обычно сопровождается возникновением «когнитивных иллюзий». Например, получаемые с помощью этого подхода данные показывают очевидным для каждого образом, что вероятность действительного заражения синдромом приобретенного иммунодефицита (СПИДа) при положительном исходе соответствующего диагностического теста оказывается равной примерно 50%, то есть остается серьезный шанс на отсутствие заболевания. Этот вывод оказался неожиданным не только для обычных испытуемых, но и для тех медицинских работников, в прямые обязанности которых входило консультирование людей, обращающихся за помощью в связи с возможностью этого заболевания. Гигеренцер и его коллеги предлагают поэтому срочно ввести методы интерпретации и оценки диагностических ситуаций в терминах естественных частот в курсы обучения будущих врачей, а также юристов (Gigerenzer, 2001). В дипломной работе, выполненной под нашим руководством Анкой Гош (Gö sch, 2003), был предпринят сравнительный анализ решения задачи маммографии и описанной в начале данного раздела задачи с колпачками (Monty Hall Dilemma) в зависимости от нескольких различных вариантов их формулирования. Этот анализ выявил определенные различия между этими задачами и одновременно их общее отличие от задачи выбора Уэйзена. Если в случае последней критический социальный контекст («поиск обманщика») улучшает решение, то для задачи с колпачками именно недоверие испытуемых к искренности экспериментатора (ожидание подвоха) служит одним из основных препятствий для рассмотрения ситуации с точки зрения ее абстрактной математической структуры. Переход к частотам был эффективен только в случае задачи маммографии. Для задачи с колпачками критически важными оказались другие условия. Так, склонность испытуемых к рассмотрению математической структуры ситуации несколько возрастала, если эта задача формулировалась, так сказать, «изнутри», из перспективы ее восприятия экспериментатором. Иными словами, подобно перцептивным иллюзиям, разные «когнитивные иллюзии», несомненно, имеют различные причины. Переход к частотам и в особенности введение условий задачи в социальный контекст не являются универсальными средствами от всех возникающих при попытках применения логики или теории вероятностей затруднений. 226 Таблица 8.2. Время реакции ответов (в сек) испытуемых на вопросы о возможных и необходимых вариантах поведения (по: Bell & Johnson-Laird, 1998)
Хотя взгляды представителей «эволюционной психологии» интересны в теоретическом отношении и, сверх того, практически значимы, не все авторы считают ссылку на эволюционную адаптацию достаточной для полноценного объяснения обнаруженных эффектов. Во-первых, общей проблемой эволюционных объяснений является то, что они не могут быть экспериментально доказаны или опровергнуты. Во-вторых, судя по всему, иногда удается найти и более простые объяснения. Так, для Джонсон-Лэйрдa (Johnson-Laird, 1999) улучшение результатов, достигаемое в ряде задач с помощью формата естественных частот, объясняется тем, что в этом случае облегчается применение ментальных моделей. Теория ментальных моделей позволяет также более детально проанализировать механизмы, лежащие в основе прагматических схем, в частности, таких важных для произвольной регуляции поведения ин-тенционально-волевых установок, как МОГУ и ДОЛЖЕН (см. 8.1.3). В самом деле, для конструирования представления о чем-то возможном — модальность «могу» — в принципе достаточно построения единственной подтверждающей модели. Иначе обстоит дело с модальностями «должно» и «необходимо». Чтобы показать, что различные альтернативы, кроме одной, невозможны, должны быть построены (или, по крайней мере, обозначены) модели всех возможных ситуаций. В терминологии современной логики, речь идет о моделях множества «возможных миров». В. Белл и Ф. Джонсон-Лэйрд (Bell & Johnson-Laird, 1998) предположили поэтому, что в задачах на умозаключения положительные ответы на вопросы о возможности некоторого положения дел в мире или формы поведения (поступка) должны даваться быстрее, чем отрицательные ответы. Напротив, в случае вопросов о необходимости («долженствовании») относительно более быстрыми должны быть отрицательные ответы — ведь для опровержения необходимости достаточно одного примера, тогда как ее подтверждение связано с построением и проверкой целого ряда ментальных моделей. Эти предсказания теории ментальных моделей подтверждаются экспериментально (см. табл. 8.2)29. Интересно, что, согласно этой точке зрения, понимание и подтверждение возможного в целом оказывается
когнитивно значительно более простым действием, которое требует меньшего количества умственных усилий, чем понимание необходимого и должного В самом деле, понимание необходимости требует почти в полтора раза больше времени. Столь значительная разница во времени реакции, по-видимому, свидетельствует о дополнительной мыслительной активности, осуществляемой за счет использования ресурсов рабочей памяти Несомненно, что эти результаты, выявляющие когнитивные причины трудностей в принятии некоторых, казалось бы, совсем простых правил поведения, имеют не только психологическое, но также социокультурное значение Данные о специализации мышления позволяют иначе поставить вопрос о причинах когнитивных иллюзий. В частности, обнаруженные первоначально в абстрактных вариантах задачи выбора ошибки не обязательно свидетельствуют об алогичности мышления. Логические связки имеют в естественном языке прагматический оттенок, отсутствующий в формальной логике. Когда импликация «Если А, то В» задана на условном материале, испытуемые могут ошибочно считать ее обратимой30. Более того, из-за невозможности доказательства правильности индуктивных умозаключений практически приемлемым для них часто оказывается поиск именно подтверждающих примеров. Рассмотрим гипотетическое утверждение «Все лебеди — белые». Поиск контрпримеров (для их обнаружения пришлось бы добраться до Австралии, где лебеди — черные), быстро мог бы стать занятием, слишком дорогостоящим для решения повседневных задач. Поэтому такое утверждение разумно принять как первое приближение, хотя оно и сделано на основании ограниченного числа подтверждающих примеров. В зависимости от сферы деятельности существуют различные механизмы и, соответственно, разные критерии разумности познавательной активности. Ниже мы рассмотрим альтернативное представление о рациональности, разделяющее практически приемлемые (возможные) и теоретически нормативные, но практически невозможные решения (см. 8.4.1). Вместе с тем, такое разделение не должно быть слишком строгим. В науке односторонняя установка на подтверждение рано или поздно корректируется если не самим автором теории, то его часто заранее скептически настроенными коллегами. Сомнение столь важно для научного мышления, поскольку любое обобщение справедливо лишь в той мере, в какой для него нет контрпримера. Важность поиска
контрпримеров подчеркивается в принципе фальсифицируемости Карла Поппера (см. 1.4.2). Рефлексивная установка, связанная с учетом конфликтных интересов действующих лиц, часто помогает нам и при решении практических задач, таких как покупка квартиры или автомобиля. Балансирование между безусловно возможным и безусловно невозможным при принятии решений и есть настоящее мышление в действии. 8.3 Процессы решения задач 8.3.1 Решение малых мыслительных задач Хотя первоначально представители информационного подхода, а затем и когнитивной психологии предполагали добиться быстрых успехов в области изучения и моделирования мышления, реальные достижения оказались весьма скромными. Общее обсуждение процессов решения задач с позиций когнитивной психологии было дано Дж. Грино (Greeno, 1973). Согласно его определению, в случае решения задач «речь идет о нахождении способов трансформации исходной ситуации (или заданных переменных) в желаемую ситуацию (или неизвестные переменные)». Это понимание разделяют и другие авторы, в частности А. Нью-элл и Г. Саймон, монография которых «Решение задач человеком» (Newell & Simon, 1972) длительное время считалась наиболее авторитетным руководством в данной области. Конечно, это определение недостаточно специфично, так что под ним могли бы подписаться представители всех направлений, так или иначе связанных с изучением мышления. При более детальном рассмотрении работ Дж. Грино, А. Ньюэлла, Г. Саймона и их коллег вновь вырисовываются очертания вычислительного устройства и его программного обеспечения. Анализируя процесс решения задачи, Грино выделяет пять после
Рис. 8.3. Ханойская башня: А. Исходное положение дисков; Б. Алгоритм решения задачи для случая трех дисков. Особой популярностью при моделировании мышления длительное время пользовались достаточно однотипные задачи на перемещения: анаграммы, задача переливания жидкости, задачи перевозки ревнивых мужей и их жен, миссионеров и каннибалов, проблема монстров и т.д. На рис. 8.3 показан вариант одной из наиболее известных из числа таких задач, получившей название «Ханойская башня». Задача состоит в том, чтобы переместить фишки с левого на правый стержень. При этом каждый раз можно брать только одну фишку, а класть ее можно только на фишку больших размеров. При оптимальной стратегии эта задача решается за 2" — 1 шагов, где л — число фишек. Детальный психологический анализ решения этой задачи проводился в последние десятилетия многими авторами, причем иногда ее используют и в целях нейропсихо-логической диагностики (в несколько упрощенных вариантах, известных как «Лондонская башня» и «Торонтская башня»). Возможности машинных программ также часто проверяются на задачах этого типа. Г. Саймон и Дж. Хайес (Simon & Hayes, 1976) проанализировали для тестирования своей программы протоколы контрольной группы — людей, процесс решения задачи которыми прослеживался с помощью классической методики рассуждения вслух Дункера. Проведенный анализ показал, что испытуемые беспокоились о правильном понимании условий, часто просили дать им дополнительные разъяснения и проверяли допустимость тех или иных возможных шагов31. Надо сказать, что именно эти моменты в работе программы представлены не были. Эквивалентность результатов, очевидно, еще не означает совпадения процессов. В целом ориентированный на формальное моделирование подход привел к успехам главным образом в случае тех задач, где относительно однозначно определены условия, а решение может быть достигнуто с помощью выполнения последовательных операций над дискретными символами. Было бы большой ошибкой, конечно, недооценивать потенциал символьного подхода. Все более быстрый алгоритмический перебор вариантов — основа эффективности компьютерных систем, позволившая им в последнее время более чем успешно соревноваться с человеком даже в таких традиционных областях интеллектуальных достижений, как шахматы (см. 8.3.3). Человек должен решать задачи иначе, опираясь на эвристические методы. Не случайно отклонение от механического перебора считается одним из критериев действительно разумного решения. В популярной истории математики хорошо известен рассказ о юном Гауссе, нашедшем новое решение некоторой сравнительно легкой, но чрезвычайно скучной задачи. Согласно этой истории (или легенде), учитель, чтобы освободить себе какое-то время, дал школьникам задачу найти сумму всех чисел от 1 до 100. К его удивлению, уже через пару минут один из мальчиков — это был Карл Гаусс — сообщил, что задача решена. В отличие от прямого решения 1 + 2 + 3 и т.д. он выбрал непрямой путь, начав суммирование одновременно с двух концов ряда: (1 + 100) + (2 + 99) + (3 + 98)... = 101 χ 50 = 505032. Определенные способности к манипуляции пространственными структурами, поиску решения «в обход», а не «в лоб», предполагаются множеством так называемых малых мыслительных задач, широко применяемых в психологии для иллюстрации закономерностей мышления. Рассмотрим следующую задачу, требующую известного переосмысления стратегии решения (задача упоминается в книге А.Р. Лурия 1979 года, посвященной мнемонисту Ш.). Пусть в университетской библиотеке на полке рядом стоят два тома руководства по когнитивной науке. Каждый
32 Наглядная интерпретация этой же задачи состоит в ее представливании как выклады том имеет объем 400 страниц. Червяк начинает работать с этим материалом и успевает за какое-то время продвинуться от первой страницы первого тома до последней страницы второго. Спрашивается, сколько всего страниц прогрыз червяк? Напрашивающийся сразу же ответ «800 страниц» ошибочен. Для решения нужно постараться наглядно представить, как именно будут стоять оба тома на полке при их правильной ориентации. Очевидно, первая страница первого тома и последняя второго будут разделены при этом только обложками. Следовательно, червяк прогрызет всего лишь две страницы. В чем специфическая трудность этой задачи? Только в том, что, услышав в условиях данные о количестве страниц в сочетании с вопросом «сколько?», мы ошибочно интерпретируем эту задачу как математическую. На рис. 8.4 приведены две задачи «графическо-математического» типа, решение которых мы предоставляем читателю. Эта пара задач позволяет проиллюстрировать феномен функциональной фиксированности, который использовался гештальтпсихологами для критики взглядов представителей вюрцбургской школы (см. 1.3.1). Дело в том, что задачи несколько отличаются принципом их решения. При этом внешне они очень похожи, поэтому возникает впечатление, что во втором случае можно просто применить старое решение, или, иначе говоря, использовать опирающуюся на функции памяти метапроцедуру ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ, тогда как необходимыми являются ПОНИМАНИЕ и ВАРЬИРОВАНИЕ с одновременным подавлением (метапроцедура КОНТРОЛЬ) тенденции к повторению. В результате «фиксированности» на ошибочном подходе испытуемые тратят на решение второй задачи больше времени, чем на решение первой.
Большинство рассмотренных в этой главе задач решается легче, когда они даны на конкретном материале, что свидетельствует о роли процессов пространственного воображения. Для современных «эволюционистов» (см. 8.2.3) и сторонников концепции «телесной заземлен-ности» семантики (см. 7.4.2) это ожидаемый результат, объясняемый первичностью манипулятивной активности с предметами. Вместе с тем имеются и другие задачи, которые требуют абстрактно-символьного ОПИСАНИЯ условий. Опора на стратегию наглядного ПРЕДСТАВЛИ-ВАНИЯ может вести при этом к выраженным ошибкам. Хорошим примером служит предложенная английским психологом Ричардом Грегори задача на определение толщины сложенного 50 раз пополам листа папиросной бумаги. Большинство испытуемых пытается наглядно представить процесс последовательного складывания очень тонкого и очень широкого листа. В этом случае они обычно называют величину порядка одного-двух метров. На самом деле в результате этой процедуры, по сути дела представляющей собой возведение двойки (с некоторым коэффициентом, равным толщине листа) в 50-ю степень, должна была бы получиться величина, сопоставимая с расстоянием от Земли до Солнца! В другой задаче того же общего типа испытуемым предлагается представить себе тонкий шнур, плотно опоясывающий Землю по экватору, а затем добавить к нему метровый отрезок. Необходимо определить примерную величину зазора между шнуром и земной поверхностью, возникающего в результате ослабления натяжения шнура. Читатель может самостоятельно найти решение этой задачи. Заметим только, что решение ведет к игнорированию размеров опоясываемого объекта: оно является тем же самым в случае Земли и теннисного мяча. Рассмотрим еще одну задачу, известную как задача про безумного орла. Пусть в одно и то же время из города А и города Б, расположенных на расстоянии 100 км друг от друга, навстречу друг другу отправляются два поезда. Скорость каждого из них равна 50 км/час. В момент начала движения с паровоза одного из поездов взлетает орел, который летит навстречу другому поезду со скоростью 100 км/час. Долетев до второго поезда, орел немедленно поворачивает назад и летит к первому поезду, от которого немедленно летит к другому и т.д. Спрашивается, сколько всего километров пролетит орел до момента встречи поездов? В подобной формулировке задача навязывает яркий зрительный образ летающего вперед и назад орла. Знающего математику человека это заставляет строить алгебраические уравнения, учитывающие постоянное сокращение расстояния между поездами. Задача решается тогда путем суммирования ряда чисел, соответствующих расстояниям, которые на каждом этапе пролетает орел. Правильное, то есть в данном случае простое решения состоит в... игнорировании траектории полетов орла. В самом деле, двигаясь с относительной скоростью 100 км/час (50 + 50) поезда должны пройти 100 км. Следовательно, встреча произойдет через 1 час после начала движения. За это время орел пролетит точно 100 км. Попробуем подвести некоторые предварительные итоги анализа решения задач. Уже в классической немецкой психологии мышление стало описываться как преобразование проблемной ситуации. Вюрцбур-жцы подчеркивали при этом целенаправленность и абстрактный характер мыслительных операций, гештальтисты — спонтанность трансформаций, неожиданно ведущих к усмотрению решения, инсайту (см. 1.3.1). По сравнению с этими направлениями когнитивные исследования, во-первых, позволили описать эвристики, используемые в процессах решения (см. 8.1.1 и 8.4.1), и, во-вторых, добавили представление о множественном выборе: выборе формата репрезентации условий и выборе метаопераций, используемых для трансформации этих условий. Для успешности решения, следовательно, большое значение имеет соответствие представления условий тем метапроцедурам, которые используются для достижения решения. Еще один существенный результат исследований последних лет состоит в выявлении коммуникативной природы мышления и, соответственно, многих возникающих при решении задач затруднений. В особенности малые мыслительные задачи, примеры которых были приведены на предыдущих страницах, специально сконструированы так, чтобы вводить читателя/слушателя в заблуждение, навязывая своими формулировками неоптимальные репрезентации и/или средства их трансформации. В этом отношении использующие их психологи прямо нарушают один из грайсовских принципов коммуникативной прагматики, который предписывает говорящему быть релевантным (так называемая максима отношения — см. 7.4.1). Что касается испытуемых, то они значительно усложняют себе путь к решению, заранее ожидая поддержки со стороны экспериментатора и стараясь быть кооперативными: «Если экспериментатор сообщает мне все эти сведения, я должен обязательно попытаться использовать их в моем решении задачи». Таким образом, мышление как решение задач — это прежде всего искусство выбора и отбора: выбора общего формата репрезентации условий и соответствующих метапроцедур, а также отсеивания (с кроющейся за ним метапроцедурой КОНТРОЛЬ) подчас очень заметных, но иррелевантных с точки зрения разрешения проблемы деталей. Подобное отсеивание иррелевантных и даже намеренно вводящих в заблуждение деталей делает возможной более полную концентрацию на существенных для решения моментах. Судя по всему, эти процессы по их значимости выходят далеко за рамки собственно психологических исследований малых мыслительных задач, представляя собой одну из основ значительно более сложных интеллектуальных достижений, например, открытий Коперника или Галилея. Ведь эти открытия противоречили не только общепринятому «академическому знанию», но и непосредственно наблюдаемым «физическим фактам», таким как видимое движение Солнца относительно неподвижного горизонта и, несомненно, более высокая скорость падения тяжелых тел по сравнению с легкими.
|