188
порядке, мы получим План, с помощью которого можно отмерить шесть кварт. Этот эвристический принцип (говорят, он был впервые применен еще Платоном) состоит в том, чтобы сосредоточиться на неизвестном и проследить, что могло бы привести к нему. Этот принцип может пригодиться не только для решения задач, подобных описанной, но и для решения многих других проблем. (Этот принцип, пожалуй, становится ясен, если мы заметим, как легко найти выход в Т-образном лабиринте, прослеживая путь от места, где помещена цель, к началу, и как трудно это сделать в прямом направлении.) Идти в обратном порядке—это один из многих эвристических приемов, известных всем, кто занимается решением головоломок.
Критики такого рассуждения могли бы высказать ряд аргументов. Они могли бы состоять в следующем: (1) метапланы, которые создают дальнейшие метапланы, из которых снова возникают Планы, слишком сложны,— только ученый-специалист может нарисовать слона тремя штрихами, а четвертым завязать хвост узлом. В этой теории, должно быть, существуют сотни параметров, и никто никогда не сможет разобраться в них. (2) Все эти приблизительные эвристические методы, основанные на опыте, эти разгадывания, вопросы, положения и всякого рода рецепты могут быть использованы лишь людьми с достаточной эрудицией, чтобы понять их и знать, как применять. Их нельзя серьезно предложить в качестве неопровержимых компонентов научной теории. (3) Даже если мы серьезно подойдем к этому, эти правила не поддаются экспериментальной проверке. Их нельзя доказать простым самонаблюдением. Аргументом для них служит то, что лежит за пределами самонаблюдения. Они нарушают все известные традиционные подходы к поведению и способны отбросить психологию на N лет назад (причем оценка N лет, на которые они отбрасывают назад психологию, зависит от эмоционального состояния критика).
Все это серьезные критические замечания, и их следует учесть. Ответ на первый из них достаточно ясен: если эта теория обоснована, то надо признать, что она сложна. Ничто не может застраховать нас против возможной сложности задачи. Однако это не должно сму-
189
щать нас: ведь именно за последнее десятилетие инженеры-электротехники начали конструировать счетные машины, которые обладают достаточной мощностью и быстротой, чтобы проверять сложные теории. Сформулируйте теорию достаточно точно, превратите ее в программу для такой машины, вложите эту программу в машину — и посмотрите, будет ли она работать так же, как живой организм. Сейчас мы уже можем составлять подобные программы, особенно после работы Ньюэлла, Шоу и Саймона ': мы можем начать проверять положения, которые, вероятно, казались недоступно сложными прошлому поколению психологов. Инженеры, работающие на быстродействующих счетных машинах, только недавно приступили к исследованию возможности создать самопрограммирующиеся автоматы, и мы можем ожидать много новых и новых открытий в той области, которую Норберт Винер называет «проблемой организованной сложности».
Возможность применения электронных счетных машин дает нам также ответ и на второе критическое замечание. Если эвристические средства, применяемые в мышлении, могут быть переведены в программы, которые воспроизводят результаты рассуждения, полученные одним лицом, мы имеем все основания думать, что ссылки на эвристические средства являются правдоподобным описанием тех операций, которые привели данное лицо к решению задачи. Если эвристический метод сомнителен, программа просто не будет действовать. Если же такой способ проверки существует, то сложные эвристические правила, основанные на жизненном опыте, могут быть действительно предложены как элементы серьезной теории мышления.
Предположение, что теория мышления и решения задач должна включать все эвристические правила, которые были открыты людьми, конечно, не принадлежит авторам этой книги. Она имеет длинную и содержатель-
1 Самое раннее описание применения машин, необходимых для создания удобной системы передачи информации с целью заменить познавательные процессы эвристическими программами, дано в работе: Allen Newell and Herbert A. Simon, The Logic Theory Machine: A Complex Information Processing System, «IRE Transactions of Information Theory». 1956. vol. IT-2. No 3, p. 61-79.
190
ную историю, так как эти правила проявляются почти в каждом субъективном описании процесса решения задач. Без хорошего набора эвристических средств художник не мог бы ничего создать, ученый не мог бы ничего открыть, а техник не мог бы ничего изобрести. В большинстве случаев, однако, обсуждение эвристических схем не выходило за пределы составления списков полезных эвристических приемов '. Только в самое последнее время исследователи начали изыскивать возможность превращения подобных списков в обобщающую теорию.
Мэрвин Минский, заметив, какое влияние язык оказывает на проблему решения задач, предположил, что одним из путей развития эвристической теории мышления будет создание схемы такого языка, посредством которого машина может давать целый ряд эвристических заключений, доступных для дальнейшего практического осуществления2. Таким путем мы оказались бы в состоянии передавать наш опыт машинам примерно тем же способом, как Пойа передает опыт своим ученикам. Конечно, необходимо вложить в машину достаточно четкое описание того, что она должна сделать; иначе трудно будет знать, что именно она должна реализовать. Но машина будет медленно накоплять собственный список эвристических средств, в этом она подобна ученикам. С другой стороны, мы можем взять машину и посмотреть, как она работает, на что вряд ли согласится какой-нибудь ученик. С точки зрения Минского, которая в целом совпадает со взглядами авторов этой книги, словесная информация обеспечивает организацию «серии инструкций, позволяющих умственно конструировать из частей целую машину, способную получить желаемый ответ»3. Как он указывает, машина, которая использует язык, как и мы, непременно должна была бы
1 Например, в работе: Abraham A. Moles, La Creation Scientifique, Rene Kister: Geneva, 1957, имеется список двадцати одного различного эвристического метода, которые автору удалось выделить и описать на основании анализа исторического развития науки и техники.
2 М. L. Minsky, Heuristic Aspects of the Artificial Intelligence Problem, «Group Report 34—55», Lincoln Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, 17 December 1956, p. 111—23.
'Там же, стр. III-18.
191
иметь достаточно мощный аппарат общего назначения, который, управляемый лингвистическими сигналами, сам мог бы сконструировать ряд аппаратов специального назначения. Если бы такой машине было предложено создать План, например, действуя в обратном направлении, она, несомненно, знала бы; как это сделать. Дети получают багаж эвристических методов, выслушивая советы, которые им даются, и пытаясь им следовать, и, может быть, как раз это и является лучшим способом получить наиболее совершенный тип машины. Если мы хотим сконструировать самопрограммирующийся автомат, возможно, мы, должны обучать его таким же путем, каким мы обучаемся сами.
Однако тот факт, что изучающие эвристику рассуждают о таких схемах, не значит, что они в состоянии их выполнить. Нашего критика нелегко сбить ссылками на авторитетные заявления или же очевидными доказательствами того, что быстродействующие счетные машины выглядят весьма внушительно и модно. Разговор о самопрограммирующихся машинах может создать впечатление, что ящик с «генераторами Планов» набит психологическими проблемами, крепко заперт на замок и ключ от него потерян. Для того чтобы ответить на возможную критику, следовательно, мы должны дать более конкретное описание того, как эвристические Планы могут реализоваться существующими машинами, прежде чем мы перейдем к рассмотрению третьего положения.
Рассмотрим шахматную игру и те эвристические Планы, которыми машина могла бы пользоваться, чтобы сыграть в шахматы. Первое, что приходит в голову,— это учет всех возможных комбинаций фигур с начальной позиции, а затем выбор такой комбинации, которая привела бы к мату. К сожалению, даже самая быстродействующая электронно-счетная машина не могла бы осуществить такой План в сколько-нибудь ограниченный отрезок времени. Поэтому создается необходимость обратиться к эвристическим Планам. Но какими эвристическими Планами мы располагаем при игре в шахматы? Эти правила легко найти в любом руководстве по шахматной игре для начинающих. Такие правила включают следующие советы: «Держите под контролем четыре центральных поля», или: «Прежде чем атаковать, обес-
192
печьте безопасность своего короля», или: «Не атакуйте противника, пока мы не укрепили свои собственные позиции», и т. д. Как использовать подобные эвристические принципы для контроля работы машины?
Ньюэлл, Шоу и Саймон дали анализ традиционных эвристических правил шахматной игры, разбив их на шесть независимых «целей»: (1) безопасность короля, (2) материальное равновесие, (3) контроль над центральными полями, (4) развитие фигур, (5) осада короля, (6) продвижение пешек1. Такой порядок намеченных «целей» имеет определенный смысл, потому что машина всегда пытается достигнуть их (целей) в той же последовательности. Иначе говоря, сначала машина постарается обеспечить безопасность короля. Если этого нет, она будет пытаться защищать его, если король в безопасности, она перейдет к следующей цели. Следующее, что сделает машина,—это учет возможных обменов (фигурами), чтобы обеспечить достаточную защиту своих фигур. Если этого нет, машина будет защищать их. Если же это имеет место, машина перейдет к следующей задаче—завоеванию центральных полей. Может ли она продвигать свои пешки на центральные поля? Если да, она делает это, если нет, машина перейдет к развитию фигур, а затем к атаке на короля. Наконец, если ни одна из этих комбинаций не ведет к хорошему ходу, машина перейдет к рассмотрению расположения пешек.