197
ной счетной машиной, которая когда-либо была сконструирована; мы не знаем ничего сколько-нибудь приближающегося к ней. Чем более тщательно мы анализируем процесс получения информации, который необходим для решения самых простых задач, тем с большим уважением мы относимся к этому удивительному биологическому прибору.
Прежде чем перейти к последнему возражению нашего критика, остановимся, однако, еще на двух эвристических приемах. Оба в общих чертах были описаны Ньюэллом, Шоу и Саймоном, и их эффективность была апробирована с помощью быстродействующей счетной машины на решении логических, шахматных и тригонометрических задач '. Эти авторы обозначают данные методы как «анализ средств и целей» и как «метод планирования». Первый из них пытается разложить задачу на серию частных задач, а второй — найти план путем игнорирования некоторых осложняющих факторов в данной ситуации. Несомненно, существуют и другие эвристические схемы, которые мы применяем для решения задач, но эти две, конечно, являются самыми общепризнанными, важными и убедительными.
Анализ соотношения средств и целей протекает приблизительно так: сначала проверьте, знаете ли вы, каким путем превратить данные условия в искомое решение.
Если такие пути вам неизвестны, тогда попытайтесь уменьшить разрыв между ними; найдите такую комбинацию, которая уменьшает этот разрыв, и затем используйте ее. Затем снова проверьте первый шаг и посмотрите, знаете ли вы способ перевести новый вариант этой задачи в желаемое решение. Если нет, снова ищите пути, чтобы снизить этот разрыв, и т. д. С каждым разом этот разрыв уменьшается и задача становится все более доступной для решения. В рассуждении эти эвристические методы выглядят примерно так: «Я хочу из А попасть в Б, но не знаю как. Каков разрыв между тем, что у меня есть, и тем, чего я хочу добиться? Этот разрыв есть Д. Как я могу уменьшить Д? Оператор Т снизит величину
Allen Newell, J. С. Show and Herbert A. Simon, Report on a General Problem-Solving Program, «Proceedings of the International Conference on Information Processing», Paris, 1959.
198
Д, но я не знаю, как применить его. Измените А так, чтобы оператор Т использовал его. Теперь применим оператор Т и получим новый объект— А'. Новая задача состоит в том, чтобы попасть из Л' в Б, но я снова не знаю как. Каков разрыв теперь?» И так продолжается анализ соотношения средства и целей '. Рассуждая так, мы пытаемся достичь основной цели, подменяя ее более достижимыми целями. Успех будет зависеть от того, насколько точно определяется разрыв и какой вид замены выбирается.
Нет сомнения в том, что способ, с помощью которого мы можем разложить большую проблему на более частные проблемы, сильно упростит решение. Этот под ход ценен, если решение может быть охарактеризовано группой одинаковых признаков. Иначе говоря, если ситуация отличается от цели в отношении обоих признаков А и Б, мы можем попытаться разделить проблему на две части. Вместо того чтобы искать План, который устранил бы одновременно оба несоответствия, мы можем сначала искать группу Планов, которая устранит одно несоответствие—А, после чего продолжать поиски среди меньшего количества Планов такого, который устранил бы также несоответствие Б. Если мы действуем таким путем, мы сохраняем свободу решать, в каком порядке мы будем искать, как нам устранить эти несоответствия. Мы постепенно разрешаем задачу по типу детской игры, когда приближающемуся к искомому говорят «огонь».
Вторая общая система эвристической логики, использованная Ньюэллом, Шоу и Саймоном, состоит в пренебрежении рядом деталей задачи. Это обычно упрощает задачу, и эта упрощенная задача может быть решена с помощью знакомого нам плана. План, используемый для решения простых задач, затем применяется как стратегия в решении исходных сложных проблем. Например, при
1 То, что Ныоэлл, Шоу и Саймон называют «анализом отношения средств и результатов», подобно теории продуктивного мышления, описанного К. Дупкером. В его анализе ситуации и конечной цели заключается именно та трудность, которую субъект стремится устранить. См. К. Duncker, On Problem-Solving, L. S. Lees, trans., «Psychological Monographs», 1945, № 270. Следующим важным шагом в том же направлении является программа быстродействующих счетных машин.
199
решении задач пропозиционального исчисления машина может игнорировать различия между логическими связями и порядок символов и обращать внимание только на то, каковы эти символы, и на то, как они группируются. Затем к абстрактным положениям вне зависимости от их связей применяются логические операторы, которые добавляют, вычеркивают или перегруппировывают символы. Операции, необходимые для того, чтобы правильно сгруппировать символы, применяются затем в качестве возможной стратегии для получения доказательства. Конечно, в качестве критического признака выступает то, изменяет ли игнорирование деталей основную задачу настолько, что решение простой задачи практически перестает иметь значение.
Большинство эвристических методов включает некоторые способы, позволяющие применить уже полученную информацию. Если правильное решение буквально затеряно среди всех возможных решений, тогда предварительные поиски среди одной части решений не смогут облегчить последующие поиски среди оставшихся решений. Однако в большинстве ситуаций, где люди успешно разрешают задачи, успешное разрешение одних влечет за собой успешное разрешение других. «Гамлет», например, остается отличной пьесой, даже если актер случайно изменяет некоторые шекспировские строки, тем самым превращая ее в другую, хотя и очень сходную пьесу. Общая концепция биологической эволюции хороша, даже если развитие отдельных видов может в некоторых случаях потребовать пересмотра в свете дальнейших фактов. Когда мы сталкиваемся с ситуацией, при которой изменение небольшой детали правильного решения приводит к неправильному решению, например при попытке открыть замок с помощью изменения комбинации цифр, нас обычно постигает неудача. Однако когда наилучшее решение находится среди хороших, то можно опробовать все относительно хорошие решения, чтобы выяснить, нет ли среди них лучшего.
Если ряд возможных решений, предположим, зависит от определенных свойств или параметров задачи, то возможно упростить задачу, полностью игнорируя один или два ее признака. Если эта упрощенная задача может быть разрешена, приемы для ее решения могут подска-
200
зать План решения исходной задачи. Удачное направление в разрешении более простых задач приводит к успеху в более сложных. Этот тип эвристической логики мы применяем, например, когда пытаемся найти пути урегулирования разногласий между народами по аналогии с тем, как мы решаем споры между отдельными людьми. Другим примером того же самого может служить применение «эвристических диаграмм», предложенное Ге-лернтером и Рочестером, причем разрешение задачи способом диаграммы может подсказать План, пригодный для доказательства обычной теоремы.
Анализ соотношения средств и целей и метод планирования являются двумя наиболее эффективными эвристическими методами, которые были применены Нью-эллом, Шоу и Саймоном в разработке общей программы решения задач, настолько общей, что она пригодна для решения широкого круга вполне определенных задач, в сущности, одним и тем же способом. Если бы эта программа решения задач имела успех, то основанные на работе данных авторов программы для счетных машин, несомненно, превзошли бы эвристические «каталоги», предложенные Пойа и другими, и обосновали бы эвристическую «теорию» мышления.
После изучения первой работы Ньюэлла, Шоу и Саймона трудно сохранить уважение к бедным психологическим теориям. Конечно, мы не можем дальше думать, что каждый, кто имеет дело со сложным процессом получения информации, должен обращаться к мистическим виталистическим, расплывчатым или ненаучным принципам. Сложный процесс получения информации соответственно эвристическим принципам перестает быть только результатом рассуждения — он может быть реально воспроизведен и продемонстрирован на существующих счетных машинах. Поэтому становится ненужным предполагать в каждом психологическом процессе метафизические ловушки, более сложные, чем условный рефлекс. Работа Ньюэлла, Шоу и Саймона подробно раскрывает, как процесс решения задач может быть составлен из более элементарных процессов, которые могут выполняться машинами. Работа показывает также, что эти элементарные процессы, правильно организованные, могут фактически решать сложные задачи; нет
201
необходимости обращаться за помощью к духовному началу, человеческому или божественному.
Но, Хотя вся эта работа представляет собой очевидный прогресс в разрешении проблем организованной сложности, мы все еще вынуждены выслушивать третий упрек нашего терпеливого критика. Теперь он, возможно, уже признал, что эвристические методы могут быть включены в работу машин, но он, должно быть, продолжает полагать, что эти же принципы непригодны для объяснения фактов человеческого поведения. Это серьезный упрек. Если процессы человеческого мышления настолько сложны и если столь сложные вещи не могут быть экспериментально изучены, тогда научная психология, вероятно, невозможна. Безусловно, этот упрек, если он верен, должен быть подвергнут серьезному анализу.
Но верен ли он? Конечно, если термин «научный» означает, что все словесные отчеты испытуемых следует игнорировать, тогда, конечно, изучение мышления на том уровне, который нужен для программирования счетных машин или для понимания неврологии или физиологии мозга, становится невозможным. Но нужны ли такие спартанские ограничения? Может быть, они оградили бы нас от долгих и ожесточенных споров о «безобразном мышлении», потому что они делают невозможным сказать что-либо о мышлении вообще, но не стоит платить так дорого за то, чтобы эти споры не возникали.