Компьютерное моделирование

Чтобы узнать, как человек решает задачи, исследователи часто пользуются методом компьютерного моделирования. Предлагая испытуемым думать вслух при решении сложных задач, они используют вербальные отчеты испытуемых как ориентиры для программирования компьютера, решающего эту задачу. Затем результат компьютера сравнивается с особенностями действий человека при решении этой задачи — скажем, с последовательностью его ходов, — чтобы посмотреть, совпадают ли они. Если да, то компьютерная программа может послужить основанием для теории, объясняющей некоторые аспекты решения задач. Компьютерное моделирование сыграло важную роль в развитии слабых методов решения задач, а также экспертных процедур.

Почему надо использовать компьютер, чтобы узнать что-то о человеке? Наиболее интересный ответ на этот вопрос мы находим в высказывании Саймона: «Причина, по которой человеческие существа могут мыслить, состоит в том, что они способны при помощи нейронов осуществлять те же простые процессы, которые в компьютерах реализуются при помощи ламп или микросхем» (Simon, 1985, р. 3). К этим простым процессам относятся считывание, вывод данных, хранение и сравнение символов; если символы сходятся, мы делаем одно, если они разные — другое. В той степени, в которой решение задач человеком можно удачно моделировать на компьютере, использующем только эти простые процессы, мы можем поддержать утверждение Саймона.

Посмотрим, из чего складывается написание компьютерной программы, моделирующей решение простых алгебраических уравнений многими из нас. Встречаясь с уравнением 3х + 4 = х + 10, вы рассуждаете так:

«Решение уравнения выглядит как x, за которым идет знак =, за которым идет число — не любое число, оно должно быть таким, чтобы удовлетворять уравнению, если я подставлю его туда. Если я начинаю с чего-то, имеющего числа с левой стороны, где они мне не нужны, то мне лучше от них избавиться. Поэтому, имея 3х + 4 = х + 10, я вычитаю 4 (я знаю, что должен вычесть это из обеих частей). Тогда у меня есть новое уравнение 3х = х + 6. Но х в правой части уравнения мне не нужен. Поэтому я вычитаю его и получаю 2х = 6. Теперь в левой части уравнения я хочу не 2х, а просто х, поэтому я делю его на 2. Тогда я получаю х = 3» (Simon, 1985, р. 6).

Приведенное рассуждение можно охватить четырьмя правилами:

1. Если в левой части уравнения есть число, вычтите его из обеих частей уравнения.

2. Если в правой части уравнения есть х или кратное х, то вычтите его из обеих частей.

3. Если в левой части уравнения перед х есть число, то поделите на это число обе части уравнения.

4. Если вы пришли к уравнению, которое выглядит как «х = число», завершите операции и проверьте ответ.

Хотя вы, возможно, и не проговариваете эти правила, они могут лежать в основе вашей способности решать алгебраические уравнения. Эти правила легко перевести в компьютерную программу. Программа — это просто подробный набор инструкций (написанных на компьютерном языке), в котором определен каждый шаг, который должна предпринять машина. Приведенные правила можно считать такими инструкциями. Итак, моделирование требует, чтобы мы сначала точно определились в отношении используемого знания, а затем перевели его на язык компьютера.

Некоторые критики подвергают сомнению эту базовую аналогию между человеком и компьютером: компьютеры, по их утверждению, могут делать только то, на что они были запрограммированы. Однако вполне возможно, что люди могут делать только то, на что они были «запрограммированы» своей наследственностью и опытом. Аналогия между компьютерами и человеческим разумом сохраняет свою привлекательность, поскольку эти две сущности — самые сложные из известных нам систем обработки информации. Далее, по мере того как ученые продолжают проектировать компьютеры, чье функционирование сходно с человеческим, аналогия между компьютером и разумом будет усиливаться.

Резюме

1. Речь — наше основное средство обмена мыслями — имеет трехуровневую структуру. На верхнем уровне единицами являются фразы и предложения, которые соотносимы с единицами высказываний (пропозиций). На следующем уровне находятся слова и части слов, несущие значение. На нижнем уровне находятся звуки речи. Речевые обороты предложения построены из слов (и других частей слов), тогда как сами слова строятся из речевых звуков.

2. Фонема — категория звуков речи. В каждом языке имеется свой набор фонем и правил, по которым они объединяются в слова. Морфема — наименьшая единица, несущая значение. Большинство морфем — это слова, остальные — приставки и суффиксы, добавляемые к словам. Речь имеет также синтаксические правила для объединения слов в обороты и оборотов в предложения. Для понимания предложения требуется не только анализировать фонемы, морфемы и речевые обороты, но также использовать контекст и учитывать намерения говорящего.

3. Развитие речи происходит на трех уровнях. Младенцы приходят в мир подготовленными к овладению фонемами, но им требуется несколько лет, чтобы научиться правилам их сочетания. Когда дети начинают говорить, они научаются словам, которые дают названия знакомым им понятиям. Учась строить предложения, дети начинают с однословных выражений, затем переходят к двухсловной телеграфной речи, а затем осваивают именные и глагольные группы.

4. По крайней мере частично дети учатся речи путем проверки гипотез. Гипотезы детей контролируются несколькими рабочими принципами, привлекающими внимание ребенка к важным характеристикам выражений, таким как окончания слов. В овладении речью играют роль и врожденные факторы.

5. Тот факт, что все дети проходят через одни и те же стадии приобретения речи, указывает на то, что врожденное знание речи, видимо, является очень богатым и детальным. Как и другие виды врожденного поведения, некоторые речевые способности приобретаются только во время критического периода. Спорным остается вопрос, является ли врожденная способность к научению языку уникальной для нашего вида. Многие исследования показывают, что шимпанзе и гориллы могут научиться знакам, эквивалентным нашим словам, но им трудно научиться объединять эти знаки систематически, как люди объединяют слова.

6. Мышление протекает в разных формах: пропозициональной (в виде высказываний), образной и моторной. Основной составляющей высказывания является понятие — совокупность признаков, принадлежащих некоторому классу. Понятия обеспечивают когнитивную экономию, позволяя нам кодировать множество различных объектов как примеры одного и того же понятия, а также позволяют предсказывать информацию, которую нельзя воспринять.

7. Понятие состоит из прототипа (в него входят признаки, описывающие лучших представителей) и ядра (в него входят признаки, наиболее существенные для представителя данного понятия). Ядерные признаки играют важную роль в хорошо определенных понятиях (например, «холостяк»); прототипные признаки преобладают у размытых понятий (например, «птица»). Большинство обыденных понятий размыты. Понятия иногда организованы в иерархии; в таких случаях один из уровней иерархии является базовым или предпочитаемым уровнем для категоризации.

8. Дети часто усваивают прототип понятия при помощи стратегии экземпляра. При этом новый элемент классифицируется как пример понятия, если он достаточно сходен с известным экземпляром этого понятия. Когда дети подрастают, для усвоения понятий они используют другую стратегию — проверку гипотезы. Помимо этих стратегий, направленных «снизу вверх», для научения понятиям человек использует стратегии, направленные «сверху вниз», при которых для определения признаков понятия используются имеющееся знание и известные примеры. Две стратегии, направленные «снизу вверх», опосредуются разными мозговыми структурами, причем структуры медиальных отделов височной доли являются решающими для стратегии экземпляра, а структуры лобных долей участвуют в испытании гипотез.

9. В процессе рассуждения мы организуем высказывания в виде доказательства. Некоторые доказательства имеют дедуктивную достоверность: невозможно, чтобы вывод доказательства был ложным, если верны его посылки. Оценивая дедуктивное доказательство, мы иногда пытаемся показать при помощи логических правил, что вывод следует из посылок. В других случаях, однако, мы пользуемся эвристикой («правилом большого пальца»), которая учитывает содержание высказываний, а не их логическую форму.

10. Некоторые доказательства обладают индуктивной силой: невероятно, что вывод ложен, если посылки верны. Совершая и оценивая такие доказательства, мы часто игнорируем некоторые принципы теории вероятностей и вместо этого полагаемся на эвристику, которая сосредоточена на сходстве или причинности. Например, мы можем оценить вероятность того, что человек принадлежит к некоторой категории, исходя из его сходства с прототипом этой категории. Или мы можем оценивать вероятность того, что некоторый представитель категории обладает определенным свойством, исходя из сходства этого представителя с другими, о которых известно, что они обладают этим свойством.

11. Не все мысли выражаются в высказываниях; некоторые проявляются в зрительных образах. Такие образы содержат зрительные детали, имеющиеся при восприятии. Образы сходны с восприятием, поскольку они опосредуются теми же мозговыми структурами. Так, повреждение мозга, приводящее к определенным нарушениям восприятия — зрительному игнорированию, вызывает аналогичные нарушения и в сфере образов. Далее, эксперименты с использованием методов сканирования мозга показывают, что в задачах на образы и задачах на восприятие участвуют одни и те же определенные участки мозга. Кроме того, выполняемые над образами мысленные операции (такие как сканирование и вращение) подобны операциям, выполняемым при восприятии.

12. Решение задач требует разложения цели на подцели, которые легче реализовать. К стратегиям такого разложения относятся: сокращение разрыва между текущим состоянием и целевым состоянием, анализ средства и результата (приводящий к устранению наиболее важных различий между текущим и целевым состоянием) и обратное движение от цели. Некоторые задачи легче решить, представляя их в виде высказываний, а для некоторых лучшим будет их зрительное представление.

13. Решение задач экспертами отличается от решения задач новичками в четырех основных отношениях: у первых есть больше репрезентаций, которые они могут использовать для решения задачи; новые задачи они представляют на языке принципов их решения, а не в виде поверхностных признаков; перед началом действий они формируют план и в своих рассуждениях они движутся в прямом направлении к цели, а не в обратном. Полезный метод изучения решения задач — компьютерное моделирование, при котором ученые пытаются создать компьютерную программу, которая решала бы задачи тем же путем, что и человек. Этот метод требует точного описания знаний, необходимых для решения задачи.

Ключевые термины

порождение (речи)

понимание (речи)

фонема

слово

морфема

синтаксис

распространение (чрезмерное)

пропозициональное мышление

моторное мышление

пропозиция

концепт

категоризация

ядро

абстракция

аргумент

дедуктивная валидность

сила индукции

эвристика

Вопросы для размышления

1. Теперь, после того как у вас появилось некоторое представление о составных элементах и уровнях языка (фонемы, слова, семантика, синтаксис, намерения говорящего), используйте эти представления при изучении второго языка. Какие компоненты, с вашей точки зрения, проще и сложнее всего изучать? Почему?

2. В данной главе мы рассмотрели случаи, в которых прототипы, по-видимому, являются универсальными, то есть практически независимыми от культуры. Можете ли вы назвать случаи, в которых прототипы испытывают значительное влияние культуры? Если да, приведите несколько примеров.

3. В данной главе мы уделили основное внимание зрительному воображению. Можете ли вы по аналогии найти свидетельства слухового воображения?

4. Подумайте о роде деятельности (учебный предмет, игра, вид спорта или хобби), в котором вы приобрели некоторый уровень мастерства. Как вы можете охарактеризовать изменения, которые произошли с вами в процессе вашего совершенствования? Как эти изменения соотносятся с описанными в данной главе?

Дополнительная литература

Есть множество книг но психологии речи. Стандартные введения: Clark & Clark. Psychology and Language: An Introduction to Psycholinguistics (1977); Foss & Hakes. Psycholinguistics: An Introduction to the Psychology of Language (1978). Более недавние обзоры: Osherson & Lasnik. Invitation to Cognitive Science (Vol.1): Language (1990); Tartter. Language Processes (1986); Carroll. Psychology of Language (1985). Более глубокая трактовка, особенно в вопросах, связанных с теорией языка и мышления Хомского: Chomsky. Rules & Representations (1980); Fodor, Bever & Garrett. The Psychology of Language (1974). Введение в раннее развитие речи (и другие ее аспекты): Pinker. The Language Gene (1984). Расширенные трактовки: Brown. A First Language: The Early Stages (1973); Pinker. Language Learnability and Language Development (1984).

Полезная общая работа по когнитивным наукам: Wilson & Keil (eds.). The MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences (1999).

Два относительно свежих введения в психологию мышления: Osherson & Smith. Invitation to Cognitive Science (Vol. 3): Thinking (1990); Garnham & Oakhill. Thinking and Reasoning (1994). Обзор по научению понятиям: Smith & Medin. Cathegories & Concepts (1981); обзор исследований рассуждения: Kahneman, Slovic & Tversky. Judgement Under Uncertainty: Heuristics and Biases (1982); более глубокая трактовка рассуждения: Holland et al. Induction: Processes of Inference, Learning, and Discovery (1986); Johnson -Laird & Byrne. Deduction (1991); Rips. The Psychology of Proof (1994). Введение в изучение образов: Kosslyn. Ghosts in The Mind's Machine (1983). Более глубокая трактовка образов: Kosslyn. Image and Mind (1980), Shepard & Cooper. Mental Images and Their Transformations (1982); Kosslyn. The Resolution of the Imagery Debate (1994). Введение в решение задач: Anderson. Cognitive Psychology and Its Implications, 3rd ed. (1990); Hayes. The Complete Probleme Solver, 2nd ed. (1989); Mayer. Thinking, Problem Solving, and Cognition (1983); более подробное изложение, классическое издание: Newell & Simon. Human Problem Solver (1972).