Проблемное пространство и поиск решения

Первые теоретические построения, касающиеся хода процессов репродуктивного мышления, были разработаны в исследованиях еще одного немецкого психолога О. Зельца (1881–1944). Его теория получила название теории комплексов.

О. Зельц был одним из первых исследователей, положивших начало разработке проблемы мышления как собственно психологической проблемы. До этого в качестве теории мышления рассматривались положения формальной логики, где мышление описывается как процесс порождения суждений и умозаключений.

Как известно, суждение можно рассматривать как связь, или ассоциацию, двух понятий. Например, суждение "Некоторые психологи – пчеловоды" связывает понятия "психолог" и "пчеловод". Аналогично умозаключение можно рассматривать как ассоциацию двух суждений. Так, сравнивая суждения "Все люди смертны" и "Сократ – человек", мы делаем вывод, что "Сократ смертен".

Именно такой подход к объяснению мыслительных процессов и господствовал в психологии в самый ранний период ее научного развития, т.е. в конце XIX в. Согласно данной точке зрения, получившей воплощение в теории диффузных репродукций, любые суждения и умозаключения являются следствием ненаправленных случайных ассоциаций.

О. Зельц (2008) подверг критике эту теорию. В противоположность теории диффузных репродукций он выдвинул идею о том, что "сознавание задачи относится к подлежащему актуализации комплексу знаний как схема какого-либо комплекса к полному комплексу, и процесс припоминания, который подымет в сознание комплекс знаний, представляется частным случаем интеллектуальной операции восполнения комплекса" (Зельц, 2008, с. 46).

Пусть, например, человек должен назвать город, находящийся на реке Волга. Понятно, что город, река, Волга могут породить целый ряд ненаправленных ассоциаций, далеко не каждая из которых приведет нас к решению поставленной задачи. Иными словами, изначально предполагается, что задача уже ограничивает возможные направления ее решения. Человек может не знать решения задачи, но он заранее знает, какого рода решение он ищет. Таким образом, задача представляется субъекту как некий заранее структурированный комплекс знаний, часть содержания которого отсутствует в сознании того, кто решает эту задачу. Процесс мышления в этом случае обеспечит восполнение отсутствующего содержания.

Определив задачу как схематический комплекс, подлежащий восстановлению, или восполнению, О. Зельц описывает средства мышления. К таким средствам он относит:

• специфические реакции – реакции, которые в принципе могут привести к решению задачи;

• операции – специфические реакции, которые в отдельности или вместе с другими служат для разрешения задачи;

• метод – отдельные операции в соответствии с их функцией при выполнении задачи.

Наконец, Зельц описывает конкретные ситуации, которые обеспечивают решение задач на основе восполнения комплекса. Этот процесс по-другому еще называется схематической антиципацией:

• рутинная актуализация средств. Это самая простая ситуация. Решение задачи находится в памяти в уже готовом виде. Например, отвечая на экзамене по географии на вопрос о том, какие города находятся на Волге, вы просто воспроизводите тот список городов, который представлен в учебнике;

• репродуктивная абстракция средств. Это более сложная ситуация решения задачи. В этом случае в памяти может не иметься готового решения. Например, на экзамене задача может быть сформулирована преподавателем не так, как она обозначена в учебнике. Здесь необходимо воспользоваться теми способами нахождения решения, которые хранятся в долговременной памяти;

• ценностные сочетания воздействий. В этом случае мы имеем ситуацию, которая скорее относится к продуктивному, или творческому, мышлению. Поэтому теория комплексов Зельца дает лишь общие рекомендации к тому, как такого рода ситуации могут быть разрешены в реальной практике мышления. В качестве примера Зельц приводит теорию социал-дарвинизма Мальтуса, которая заимствовала некоторые положения теории естественного отбора и борьбы биологических видов за существование Ч. Дарвина, чтобы объяснить процессы развития человеческого общества.

Таким образом, безусловная заслуга О. Зельца состоит в том, что он впервые в психологии задумался над тем, какие конкретные психологические механизмы могут обеспечивать процессы мышления. В конце концов такая постановка проблемы мышления ведет к постановке вопроса о том, каким образом можно осуществлять моделирование мышления.

Вопросы моделирования мышления оказались в центре внимания исследователей познания во второй половине XX в. в период торжества компьютерной метафоры. Одной из наиболее известных теорий, описывающих конкретные механизмы мышления на основе проведения аналогий между человеком и вычислительной машиной, является теория проблемного пространства, разработанная А. Ньюэллом (1927–1992) и Г. Саймоном (1916–2001).

Прежде всего Ньюэлл и Саймон (Newell & Simon, 1972) указывали на то, что аналогию между человеком и компьютером следует проводить не на уровне организации работы нервной системы, с одной стороны, и аппаратным оснащением вычислительной машины – с другой, а на уровне организации элементарных информационных процессов.

В связи с этим они собрали большое число протоколов, касающихся того, как человек решает типовые математические задачи, например доказывая математические теоремы, или задачи-головоломки. Такие задачи принято обозначать как задачи с хорошо определенными условиями.

Целью исследований было описать поведение человека при решении задач. Далее исследователи попытались смоделировать эти результаты реальных людей с помощью компьютерной программы, получившей название общего решателя проблем, включающей общие процессы заключения относительно итогов (целей) и средств (операторов). Она является общей в том смысле, что сама по себе программа не привязана к самой природе объектов, различий и операторов, с которыми она имеет дело.

Общий решатель проблем оперирует в пространстве задачи, или проблемном пространстве. Проблемное пространство включает в себя начальное состояние задачи, целевое (конечное) состояние, все возможные ментальные операторы и все промежуточные состояния задачи. Процесс решения задачи, таким образом, представляет собой последовательность различных состояний знания, переход между которыми обеспечивают ментальные операторы.

В качестве примера рассмотрим, как в теории Ньюэлла и Саймона (Newell & Simon, 1972) может описываться задача про "каннибалов и миссионеров" (Thomas, 1974).

Представим себе, что три каннибала и три миссионера путешествуют вместе. Вот они подошли к реке, через которую можно переправиться на лодке, вмещающей только двоих пассажиров. Как нужно организовать переправу, если известно, что как только число каннибалов превысит число миссионеров, каннибалы съедают миссионера?

В пространстве этой задачи начальное состояние заключается в том, что три каннибала, три миссионера и лодка находятся на одной стороне реки. Целевое, конечное, состояние противоположно начальному: три каннибала, три миссионера и лодка находятся на другой стороне реки. Ментальные операторы, заданные условиями задачи, ограничивают возможности перемещения наших героев. Так, в лодку можно посадить либо одного, либо двоих. Для того, чтобы вернуть лодку, кто-то из путешественников должен поплыть в ней. Также нужно следить за балансом каннибалов и миссионеров на обеих сторонах реки, не допуская преобладания каннибалов. На основе этих правил необходимо реконструировать цепь последовательных промежуточных состояний, которые свяжут начальное и конечное состояние в пространстве задачи, по сути, построив алгоритм ее решения.

Алгоритмом называют набор обязательных правил, которые определяют решение задачи. Всякий алгоритм специфичен для конкретной задачи и ее конкретных условий. Но следование алгоритму всегда обеспечивает решение задачи.

Проблема, однако, заключается в том, что изначально алгоритм субъекту, решающему эту задачу, неизвестен. Иначе ситуация решения перестает выступать в качестве проблемной. Таким образом, основная функция, которую осуществляет общий решатель проблем, – разработка адекватного для данных условий алгоритма решения задачи. Эта функция реализуется с помощью набора особых правил, которые называются стратегиями, или эвристиками, мышления.

В отличие от алгоритмов эвристики определяют лишь общее направление в решении задачи и поэтому могут применяться к решению самых разных задач. Следование эвристикам, в отличие от следования алгоритмам, не гарантирует решения задачи.

В качестве примера одной из наиболее универсальных стратегий, или эвристик, можно привести широко распространенную стратегию постепенного приближения к цели. Суть этой стратегии сводится к следующим шагам:

• отметить различие между текущим и целевым состоянием задачи;

• сформировать подцель, которая уменьшит различие между текущим и целевым состоянием задачи;

• выбрать ментальный оператор, который обеспечит использование подцели.

Эффективность этой стратегии, в частности, была показана в исследованиях Томаса (Thomas, 1974). В них использовался вариант задачи о каннибалах и миссионерах, которые были заменены орками и хоббитами. В этой задаче один из ходов предполагает возвращение одного каннибала и одного миссионера назад, что увеличивает различие между текущим и конечным состоянием. Именно в этом месте участники эксперимента испытывали наибольшие трудности.

Надо сказать, что подход, предложенный Ньюэллом и Саймоном, действительно, неплохо описывает ситуацию решения задач с хорошо определенными условиями. Но возникают существенные трудности при описании процесса решения задач с плохо определенными условиями. Тем не менее именно такие задачи чаще всего и встречаются в реальной практике мышления. В качестве примера подобной задачи можно привести ситуацию, когда вы вышли выбросить мусор, оставив входную дверь открытой, а порыв ветра запер ее. Что вы будете делать в этом случае? Предполагается, что при решении таких задач субъект в значительно большей степени опирается на имеющийся у него опыт и знания, специфичные для самой задачи, чем на обобщенные стратегии и эвристики.