Общая теория поля НЛП: обзор 30 лет развития НЛП
Один из способов суммировать ключевые открытия предыдущих поколений НЛП и их вклад в наше понимание когнитивного разума – то, что мы называем общей теорией поля НЛП.
Альберт Эйнштейн хотел создать «общую теорию поля» в физике, которая связала бы все физические теории в единую модель, описывающую устройство Вселенной. Эйнштейн считал, что можно создать фундаментальную структуру и определить базовые принципы, способные объединить множество разных моделей и теорий в физике. Точно так же в психологии существует множество теорий, предполагающих разные точки зрения и методы, которые могут быть очень полезными и эффективными, но при этом их только предстоит свести в единую общую структуру.
В соответствии со своим названием нейро-лингвистическое программирование с самого начала было чем-то вроде общей теории поля – операционной структуры, синтезирующей неврологию, лингвистику и разработки в сфере искусственного интеллекта. С помощью НЛП Джон Гриндер и Ричард Бэндлер объединили эти области знаний и создали мета-модель – модель, описывающую процесс моделирования. Миссия НЛП состояла в том, чтобы найти нейро-лингвистические паттерны, которые были бы эффективными в разных сферах человеческой деятельности. Еще до возникновения понятий НЛП – репрезентативных систем, ключей доступа или субмодальностей – и уж точно до разработки методов и техник НЛП поле НЛП существовало в виде набора базовых предположений о структуре субъективного опыта и ее влиянии на взаимодействие между людьми. Эти пресуппозиции определили философию и «эпистемологию» НЛП. Методы и понятия НЛП возникли как отражение и проявление этих базовых принципов. Фактически первоначальными ролевыми моделями, которые помогли выявить многие из этих отражений и проявлений, были основатели системного направления в психотерапии и психологии: Грегори Бейтсон, Вирджиния Сатир и Милтон Эриксон.
На основании базовых принципов НЛП были созданы конкретные методы. Иначе говоря, принципы были разбиты на более мелкие «фрагменты» для целей обучения, и НЛП стало превращаться из системной модели в линейный, пошаговый метод развития способностей и навыков. Это способствовало быстрой разработке навыков и техник. При этом экологии и «мудрости» «большой картины» не уделялось должного внимания. Сегодня тем, кто изучает НЛП, часто сложно увидеть и почувствовать, как сочетаются между собой многочисленные инструменты и техники, которым они обучаются.
В середине 80-х годов один из авторов этой книги, Роберт Дилтс, начал разрабатывать теорию общего поля НЛП, которое он продолжает расширять и исследовать. На одном уровне общая теория поля для НЛП описывает, как сочетаются между собой все техники НЛП. На другом уровне общая теория поля описывает отношения между НЛП и другими областями знаний. Например, то, как НЛП используется в образовании, связано с применением НЛП в управлении организациями или с процессом научных исследований, компьютерного программирования или психотерапии.
Модель SOAR
Точно так же как модель трансформационной грамматики Хомски стала основой первоначальных моделей и техник НЛП, модель SOAR стала основой общей теории поля НЛП.
Модель SOAR – это модель программирования ИИ (искусственного интеллекта), предназначенная для общего решения проблем. SOAR расшифровывается как Состояние-Оператор-И-Результат (State-Operator-And-Result). Эта модель определяет базовый процесс поиска пути от текущего состояния к желаемому состоянию. Применение оператора меняет текущее состояние в направлении «к» или «от» желаемого состояния. Результаты применения операторов превращаются в правила «условий-действий» (также их можно назвать Т. О. Т. Е.). Они состоят из: (а) событий для идентификации ключевых состояний и (б) операций, позволяющих менять эти состояния в желаемом направлении.
Модель SOAR предложили Алан Ньюэлл, Герберт Саймон и Клиффорд Шоу в 1950-х годах. На ее основе были разработаны компьютерные программы для игры в шахматы. Благодаря им компьютер становился «гениальным шахматистом» – он учился играть в шахматы на собственном опыте, запоминая способы решения проблем. Такие компьютерные программы до сих пор остаются самым успешным примером искусственного интеллекта.
Согласно этой модели, все мыслительные действия, связанные с определенной задачей, происходят в рамках когнитивной арены, которую можно назвать «пространством проблемы». Пространство проблемы, в свою очередь, состоит из набора состояний, описывающих ситуацию в каждый момент времени, и набора операторов, которые описывают, как агент, решающий проблему, может изменить ситуацию из одного состояния в другое. Например, в шахматах пространством проблемы может быть набор параметров, определяющих «игру в шахматы» [два противника, шахматная доска и так далее], состояние может состоять из конкретной конфигурации фигур на доске, а оператор – это правила передвижения фигур, например, «ладья – на К4». Задача агента, решающего проблему, – поиск последовательности операторов, которая позволит перейти из первоначального состояния (скажем, когда фигуры на доске стоят в первоначальной позиции) в состояние решения (мат королю противника) (Уолдроп, 1988).
Состояния в пространстве проблемы
Как только все эти параметры определены, агент, решающий проблему, должен сформулировать направляющую стратегию, позволяющую найти последовательность операторов, которая позволит перейти из первоначального состояния в желаемое состояние. Это происходит с помощью правил «условий-действий», выраженных в форме «ЕСЛИ вы наблюдаете определенное состояние, ТО примените определенную последовательность операторов». При этом данные правила имеют разные приоритеты.
Если возникло безвыходное положение, запускаются подцели и подоперации (например, под-Т. О. Т. Е.), которые затем превращаются в новые правила «условий-действий». Таким образом, агент, решающий проблему, переходит от стратегии проб и ошибок (стратегия новичка), через вершину (действия, которые считаются лучшими в данный момент) к анализу средств и целей (стратегия эксперта).