Моделирование мышления и формализация теории мышления

Для кибернетики типичен такой подход к объяснению какого-либо явления, когда оно рассматривается как неизбежный результат действий и взаимодействий точно определенных механизмов, причем последние представляются как более простые, нежели само объясняемое явление (W. R. Ashbу. An introduction to cybernetics. London, 1956). В работах того направления кибернетики, которое получило у нас известность как нейрокибернетика (С. Н. Бpайнес, А. В. Напалков, В. Б. Свечинский. Нейрокибернетика. М., 1962) (т. е. изучение характерных структурных особенностей нервной системы человека, закономерностей функционирования мозга в процессе решения сложных задач, моделирования мозга), элементарными процессами, механизмами интеллектуального поведения объявляются определенные физиологические процессы в центральной нервной системе. Именно в недрах этого направления работ зародилось и оформилось как самостоятельное пограничное направление моделирование мыслительной деятельности. Первоначально моделирование интеллектуальной деятельности не выступало как самостоятельное направление, а было включено в моделирование поведения живых организмов в лабиринте. Среди работ этого цикла (У. Р. Эшби (W. R. Ashby. Design for a brain. New York, 1960 (Second Edition)), Грея Уолтера (G. Walter. The living brain. London, 1953) и др.) особый интерес представляют для нас модели К. Шеннона (С. Е. Shannon. Game playing machines. - "Journal of Franklin Institute", 1955, v. 260, N 6) и то направление моделирования деятельности живых организмов, которое связано с созданием класса моделей, обозначаемых как "играющие машины". Именно при работе в этой области кибернетики начинали сознавать необходимость уделять внимание психическим свойствам живых организмов и, в частности, мышлению. Однако при моделировании поведения живых организмов подход к интеллектуальной деятельности был в целом сугубо бихевиористический. Собственно, от бихевиоризма был взят термин "решение задачи" (problem solving), которое понималось как результативное поведение в проблемной ситуации. Поведение в лабиринте надолго остается основной моделью деятельности при решении задач, в том числе мыслительных. Именно в этой связи возникает подход к решению задачи как перебору всех возможных вариантов ее решения.

Переход к анализу реального хода решения задачи, изучение процессов, обеспечивающих избирательность деятельности чело-века, поиск приемов сокращения числа проб, сравнительное изучение деятельности человека и математической модели решения - эти исследования шли рука об руку с отходом кибернетиков от теории "черного ящика" и переходом к содержательному анализу мыслительной деятельности.

Программирование мыслительной деятельности не может совпадать с программированием работы устройства, копирующего мозг человека. Алгоритм работы мозга и алгоритм работы человека при решении мыслительной задачи, конечно, разные явления (Эти вопросы были подробнее освещены в другой работе автора (см. А. В. Напалков, М. И. Бобнева, Анализ информационных процессов мозг.а человека. - "Вопросы психологии", 1962, № 6). При изучении алгоритмов работы мозга человека мы рассматриваем мозг как "вычислительную машину", перерабатывающую информацию. При анализе алгоритмов деятельности человека должны быть учтены сложные психологические закономерности. Первое - область нейрокибернетиков, второе - психологов-программистов). Однако нейрокибернетика, безусловно, представляет собой шаг вперед по пути научного объяснения мыслительной деятельности человека. Исследования в этой области подвели кибернетиков вплотную к работе и в области программирования. Тем самым было положено начало отходу кибернетиков от чисто бихевиористского понимания мыслительной деятельности человека.

Ядром всех работ в области программирования мыслительной деятельности человека является вопрос о возможности полной формализации мыслительной деятельности.

Требовалось вычислить все существенные операции решения задач разного типа, выяснить точную последовательность этих операций при различных способах решения. Предполагалось, что, записав полученные данные в виде программы, можно имитировать при помощи электронной счетно-вычислительной машины реальный ход мышления человека.

О целесообразности исследования мыслительной деятельности человека с целью выявления оптимальных способов решения задач свидетельствуют результаты работ по созданию программ мыслительной деятельности. В этом отношении значительный интерес представляют исследования, произведенные группой американских ученых - Ньюэллом, Шоу, Саймоном (Указанными авторами опубликовано большое число работ, посвященных этим вопросам. Отметим следующие работы: A. Newell and H. A. Simon. The Logic Theory Machine. - "IRE Trans, on Inf. Theory", 1956, v. IT-2, N 3; A. Newell and J. C. Shaw. Programming the Logic Theory Machine - "Proc. of the WJCC-IRE", 1957; A. Newell, J. C. Shaw, H. A. Simon. Empirical explorations of the Logic Theory Machine. - "Proc. Western Joint Computer Conference, IRE", Feb., 1957; Они же: Elements of a theory of human problem solving. - "Pfychol. Rev.", 1958, vol. 65, № 3; Они же: Chess-playing programms and the problem of complexity. - "Journ. Res. and Development (IBM)", 1958, v. 2, etc).

Работа, направленная на формализацию некоторых приемов и элементов деятельности человека при решении задач, связана с другим важным вопросом, который поднимают представители этого направления. Может ли быть создана формальная теория мышления, которая могла бы быть распространена и на область творческого мышления? Вот вопрос, от решения которого зависит и то, какое место займет теория программирования в кибернетике, и то, какой вклад кибернетики могут внести в развитие психологической теории. Основное значение кибернетических работ данного цикла для психологии состоит в том, что именно в них впервые с необходимостью ставится вопрос о создании дедуктивной психологической теории. Хотя некоторые зарубежные психологи (например, американский психолог Халл) вопрос о возможности построения дедуктивной психологии поднимали и раньше, но именно кибернетики поставили этот вопрос во главу угла и именно здесь от его решения зависит практика моделирования и создания технических кибернетических систем. Это положение было достаточно четко сформулировано Ньюэллом, Шоу, Саймоном и другими представителями данного направления, стремящимися создать формальную теорию мышления. Основные положения этого направления следующие.

Прежде всего мышление расчленяется на творческое мышление и "решение задач". Затем создается формальная теория решения задач. Выясняется возможность распространения этой теории на творческое мышление. Если буквальное перенесение невозможно, предпринимаются допустимые с точки зрения этой теории преобразования как самой теории, так и описания процессов творческого мышления. Затем опять делается попытка включить процессы творческого мышления в группу процессов, для которых действительна формальная теория решения задач.

В соответствии с принятой схематизацией исследователи занимаются, во-первых, формализацией приемов решения задач и, во-вторых, составлением эвристических программ, имитирующих процессы творческого мышления. В настоящее время, поскольку кибернетики заинтересованы в моделировании сложной, творческой деятельности, оба раздела выступают как этапы единой работы. Однако различие этих программ существенно. Если рассматривать задачу, которую необходимо разрешить, как вход системы, а решение как выход, то программы решения задачи можно оценить с точки зрения того, как связаны вход и выход системы, насколько гарантировано получение правильного решения при работе системы по данной программе (М. Минский). При этом подходе можно выделить два класса программ: программы, которые гарантируют получение решения на выходе системы, и программы, которые могут обеспечить решение, но не с такой степенью необходимости, как первые. Точнее, в отношении программы второго класса нельзя заранее с уверенностью сказать, что решение будет получено, или, наоборрт, не будет получено. Первый класс программ определяют как алгоритмический, второй - как эвристический.

В работах по формализации мыслительной деятельности следует выделить два аспекта: практический (составление программ конкретных кибернетических систем) и теоретический (выработка положений формальной теории мышления).

В настоящее время составляются лишь частные программы. Они обеспечивают решение задач лишь определенного типа, например, задач символической логики, алгебраических уравнений, некоторых задач в области тригонометрии. Хотя они включают ряд правил и методов, общих для решения самых различных задач, однако для разработки точных программ или вариаций единой программы для задач разного типа требуется еще огромная работа.

Теория решения задач, которая создается на основании изу^ чения и создания действующих кибернетических систем, предполагает выработку некоторых общих понятий. Таким понятием является прежде всего понятие "задача" (problem). Задача, требующая решения, представляется условно как лабиринт, и тогда ее решение рассматривается как поиск пути через лабиринт. Более поздняя абстракция, использованная Ньюэллом, Шоу и Саймоном (А. Nеwеll, J. С. Shaw, Н. A. Simоn. The processes of creative thinking. - In: "Contemporary approaches to creative thinking". New York, 1963 ), представляет задачу как группу элементов (Р), причем требуется найти члена подгруппы (5), если Р имеет определенные свойства. Эта абстракция может быть использована в ряде задач. Простейший и наиболее яркий пример - поиск комбинации цифр на замке сейфа. В этом случае Р - все возможные комбинации цифр, a S - те частные комбинации, при которых сейф открывается (обычно изготовляются сейфы, в которых 5 включает одну комбинацию).

Решение проблемы возможно и путем моментального опознания члена 5 как необходимого решения, и путем длительной выработки различных комбинаций элементов группы Р и постепенной проверки их с целью установить, относятся ли они к группе S.

Этот подход, на первый взгляд, вырастает из бихевиористской теории "проб и ошибок", однако сами авторы подчеркивают, что они пришли к нему на основании анализа работы схемы. Конечно, теория "проб и ошибок" не могла не повлиять на формирование рабочей гипотезы, принятой данным направлением, и на общий подход к процессам решения. Но, с другой стороны, то, что было слабостью метода "проб и ошибок", примененного к условиям работы человека, в какой-то степени стало положительной чертой кибернетических работ. По отношению к человеку теория "проб и ошибок" представляется большим упрощением и абстракцией. По отношению же к технической системе, созданной именно с целью имитировать какую-то частичную функцию человека, какую-то абстрагированную способность (например, способность находить путь в лабиринте), использование этой теории правомерно.

Вопрос о соотношении работы кибернетических машин и творческого мышления человека, о моделировании творческого мышления, по мнению многих авторов, является одним из самых острых вопросрв в рассматриваемой области.

Игнорируя определение психических процессов как естественных, некоторые зарубежные кибернетики прямо переносят понятия "творческие процессы" и "механизмы психических процессов" в систему кибернетических понятий. При этом возникает дилемма: либо творческое мышление имеет механизмы, однотипные с механизмами, рассматриваемыми в кибернетике, либо оно - "божий дар", и механизировать его невозможно. Некоторые кибернетики (например Минский, Маккарти) считают, что понятия "творческий" и "механизм процесса" несовместимы. Очевидно, что при этом описательный психологический термин "творческий" рассматривается как термин операционный, прямо указывающий на механизм осуществления процесса. Этот-то механизм кибернетики и не считают возможным имитировать В результате появляется необходимрсть пересмотра понятий. В частности, многие кибернетики предпочитают говорить не о творческой деятельности, а об эвристической, или оговариваются, что их область - "искусственное мышление" и что ,они не изучают мышление человека, и т. д. На это другие кибернетики (См. дискуссию, развернувшуюся на симпозиуме по моделированию работы мозга (Symposium. The design of machine to simulate the behavior of the human brain. "Trans. IRE EC-5", N4, 1956)) весьма резонно замечают, что процесс творчества ничуть не проясняется от того, что мы связываем его с машиной.

В математической теории аналог явлению творчества кибернетики находят в необходимости (согласно теореме Геделя) перехода от одной замкнутой системы понятий, логической системы, к другой, более широкой, позволяющей решать вопросы, возникающие в первой и не решаемые в этой системе. Такое расширение системы и связывание в новую систему, в целостное образование ранее, разрозненных единиц признается и современной психологической теорией как имеющее отношение к творческому мышлению. Следовательно, эта начальная позиция приемлема для установления контакта психологии мышления и кибернетики.

Очевидно, что психологические исследования, вскрывающие подлинные механизмы творческого мышления, их своеобразие, выявляющие операционные структуры творческой деятельности человека, как и работы, в которых дается анализ и систематизация операций и приемов этой деятельности, весьма актуальны и имеют большое значение для развития моделирования творческого мышления человека.

Среди зарубежных кибернетиков непререкаемым авторитетом в вопросах эвристики является Пойя (G. Роlуa. How to solve it. Princeton, New Jersey. Princeton University Press, 1946 (Русский перевод: Д. Пойя. Как решить задачу. М., 1939). Он же: Mathematics and plausible reasoning. Princeton University Press, 1954 (русский перевод: Д. Пойя. Математика и правдоподобные рассуждения. М., 1957)). Пойя определяет цель эвристики как исследование методов и правил осуществления открытия, изобретения. Эпитет "эвристический" Пойя определяет как "служащий для открытия" (service to discover). В силу уже отмеченной выше неудовлетворенности многих кибернетиков термином "творческий", термин "эвристический", как более соответствующий операционному подходу к процессам, получил широкое распространение (См., например: М. L. Minsky. Some methods of artificial intelligence and heuristics-programming. - In: "Mechanisation of thought processes", 195Э, v. 1. London; J. McCarthy. Programs with common sense. - In: "Mechanisation of thought processes", 1959, v. 1. London; R. J. Sol omonof f. An inductive inference machine. - "Convention Record, IRE", pt. 2, March 1957; H. A. Simon and A. Newel 1. Heuristic problem solving. "Operational Research", 1958, v. 6, N 1; T. Kilburn, R L. Grimsdale, F. H. Sumner. Experiments in machine learning and thinking. - In: "Information Processing", Paris - Munchen - London, 1960).

При составлении эвристических программ кибернетики используют в основном приемы и методы, описываемые и выявляемые психологами. Поскольку есть возможность описать работу человека, использующего те или иные методы решения задачи, как последовательность сменяющих друг друга операций, постольку есть возможность составить в этой области программу для кибернетической системы. Конечно, такая программа не будет еще сама по себе эвристической, но она может быть элементом, подпрограммой более сложной эвристической программы.

При работе в этом направлении кибернетики исходят из предположения, что есть возможность любой сложный вид деятельности представить как интеграцию более простых операций. В частности творческое мышление рассматривается как деятельность, разложимая, по сути дела, на простые элементы: нетворческие операции, обычные приемы и методы решения задач. В этой связи использование некоторых данных психологических исследований, слишком схематичных и недостаточных в рамках психологической теории, оправданно и может быть эффективно в рамках работы по моделированию процессов мышления.

Возможно, что со временем многие данные современной психологии мышления будут более адекватны кибернетическим системам, моделирующим мышление, чем самому процессу мыш* ления, который в свете новых психологических данных предста^ нет как более сложный. Конечно, это не означает, что возможно полное сведение такого сложного явления, как творческое мышление, к сумме более простых явлений и навыков, хотя некоторые кибернетики и не замечают опасности соскользнуть на механистическую точку зрения.

Эвристические программы могут выступать как элементы сложных программ решения задач, например, в универсальных кибернетических устройствах. Поскольку эти системы в целом работают по алгоритмическим программам, то имеет смысл рассматривать составление этих программ как попытку найти алгоритм, пусть несовершенный, для решения задачи, для которой нет и не может быть "обычного" алгоритма. В этом плане работы по составлению эвристических программ представляют интерес для кибернетики и теории автоматов. С другой стороны, анализ и систематизация приемов, методов, которые могут быть использованы при эвристическом решении задачи человеком, как и частные вопросы, которые возникают в этой области (например, вопрос о модели решения), представляют интерес для психологии (Некоторые вопросы эвристического программирования были рассмотрены нами более подробно в статье: М. И. Бобнева. Эвристические программы, "лабиринты" и некоторые проблемы психологии. - "Вопросы психологик" 1964, № 5).

Задача, требующая эвристического решения, остается задачей, и эвристическую деятельность можно рассматривать как тип более общего вида деятельности - решения задач (problem-solving). Некоторые методы решения задач, традиционные для бихевиористического подхода, привлекают внимание кибернетиков и используются в разрабатываемых программах. Следует признать, что эти программы являются приближениями сравнительно низкого порядка к деятельности человека. Поэтому использование схематических приемов решения, отражающих лишь какую-то сторону деятельности человека, на начальном этапе разработки эвристических программ может иметь место.

Многие авторы, например, Шеннон, Ньюэлл, Бернстайн, Минский, отмечают, что универсальным методом решения задачи, который может быть использован и в эвристических программах, является метод поиска и опробования возможных решений, ходов.

В рамках эвристических программ отмеченные методы могут быть полезны в том случае, если будет разумно ограничено число проб. При таком методе потенциально возможные ходы (пробы) представляются наподобие ветвей дерева - эвристическое решение возникает в результате выбора наиболее "правдоподобных" ходов (Некоторые авторы, например Минский, в качестве возможных элементов эвристических программ рассматривают и другие методы решения проблем - постановку частных задач в ходе решения, замену более трудной задачи задачей в более близкой, более известной области, расчленение задачи на ряд последовательно связанных задач, а также методы постановки задам, более опосредствованно связанных с основной, "наводящих" задач, требующих методов, которые потом могут быть полезны для решения основной за дачи и т. д). Программы, основанные на определении "правдоподобного" хода, используются в машинах для игры в шахматы, хотя и здесь выбор такого хода скорее только предполагается, чем происходит реально.

Определение правдоподобия того или иного хода (пробы) осуществляется лишь узкоспециализированным устройством и, очевидно, не может исходить от универсального устройства. С этой точки зрения саму специализацию системы можно рассматривать как шаг в направлении создания условий, благоприятных для осуществления выбора по правдоподобию.

Выявление элементов эвристических программ прдводит нас к вопросу о сложности деятельности при решении человеком творческих задач. Эта сложность, в частности, проявляется в том, что необходима большая группа функций и способностей, прямо не определяемых как мыслительные, но лежащих в основе такой деятельности. При моделировании мышления человека кибернетики сталкиваются с необходимостью предварительно овладеть моделированием различных способностей человека и различных видов его деятельности, обслуживающих деятельность мыслительную. Так, перед кибернетиками как самостоятельная задача выступает необходимость специально рассматривать те способности и виды человеческой деятельности, от которых в психологических исследованиях по проблемам мышления и творческого мышления мы, наоборот, вынуждены абстрагироваться, рассматривая их как естественные условия, как общие условия, а не как экспериментальные переменные.

Подчас анализ таких вспомогательных способностей перерастает в самостоятельную область исследования Такова проблема моделирования деятельности по опознаванию образов (в частности, проблема "образного мышления"). В рамках работы по составлению эвристических программ проблема опознавания образов машиной выступает перед нами всякий раз, когда мы говорим, что любой ход (проба) устраняет какой-то класс возможных решений, что каждый метод решения применим лишь к определенному классу задач, что необходимы методы опознания задачи и отнесения ее к определенному типу эвристических задач и т. д. Очевидно, что разработка таких специализированных программ и систем (устройств типа "перцептрон") косвенно способствует и разработке эффективных эвристических программ.

Элементами эвристических программ, несомненно, могли бы и должны были бы стать формализованные приемы неосознаваемой деятельности человека в процессе решения задачи. Эти процессы все больше привлекают внимание кибернетиков. А. И. Колмогоров прямо указывал на необходимость изучать в сфере кибернетики эти процессы, как имеющие прямое отношение к творческой деятельности и главным образом к оценке, выбору, отсеву потенциально возможных ходов. Однако к такого рода изучению в области кибернетики пока не приступили.

Чрезвычайный интерес представляет для кибернетиков проблема перевода неосознаваемой деятельности на новый, сознательный уровень. Однако кибернетики говорят об этом очень неясно, вскользь. Очевидно, что эта область прямо зависит от эффективности специальных психологических исследований; данных самонаблюдения здесь далеко не достаточно.

Очень важными элементами эвристических программ должны стать формализованные приемы и методы оперирования, классификации, оценки, отбора, отработки навыков, приемов, операций, методов, элементов решений частичных задач, которые накапливаются в ходе решения задачи. Это самостоятельная группа методов, и моделирование их - самостоятельная проблема. Следует отметить, что эти методы связаны с организацией деятельности самого субъекта, с изменением его деятельности. Такое изменение и деятельности и самого субъекта - необходимое условие творческого решения задачи. Но кибернетики уделяют этому вопросу недостаточное внимание.

Разработка программ, в которых используется эвристический подход, включает в себя широкую область деятельности человека. В эту область входят работы пр изучению процессов решения задач в символической логике и математике, вопросов, возникающих в промышленности, при лабораторных исследованиях, в шахматной игре. Большинство из этих программ, подобно приведенным здесь, более или менее точно отражают полученные из опыта представления о характере процесса решения задач человеком.

Из этого, однако, не следует, что во всех случаях при построении систем, способных решать задачи, имеет смысл пытаться копировать человеческий интеллект. С одной стороны, это нецелесообразно потому, что далеко не все закономерности и механизмы человеческого мышления известны; с другой - из-за сложности и дороговизны копирования некоторых форм умственной деятельности. Наконец, в отношении некоторых мыслительных процессов в кибернетике отсутствует способ формализации и программирования. Поэтому в кибернетике наметился и другой путь моделирования человеческого мышления.