Проблема психологического анализа процесса постановки задачи

Стало своеобразной традицией в работах по "искусственному интеллекту" сетовать на отсутствие общепринятого определения термина "задача". Причем речь, как правило, идет не только о строгой словесной формулировке этого термина, но и об отсутствии необходимых знаний о структуре задачи, ее основных компонентах, видах ее конкретных представлений и т. д., что несомненно сильно тормозит решение ряда важных проблем, связанных с вопросами создания "искусственного интеллекта".

Многие авторы указывают на огромную роль и значение этапа постановки задачи, однако исследователи чаще предпочитают более проторенный путь анализа процесса поиска решений. Так, Н. Нильсон, выделяя два аспекта в автоматическом решении задачи - представление и поиск, отмечает, что хотя вопрос о выборе представления является общим для любого способа решения задачи, он вынужден ограничиться лишь рассмотрением вопросов поиска, так как, "к сожалению, в исследованиях по "искусственному интеллекту" еще не выработано универсального автоматического метода для нахождения искусных формулировок задач" [138]. Проблема создания такого метода представляется нам весьма дискуссионной, так как несмотря на интересные работы Э. Ханта [213] и ряда других авторов, можно утверждать, что процесс постановки задач в настоящее время не только не относится к числу формализованных, но и вообще мало изучен.

Спорным на наш взгляд является и утверждение Р. Бенерджи о том, что способ постановки задачи определяется в основном языком, на котором она описывается. Это по существу сводит все многообразие воздействий на процесс формирования задачи лишь к металингвистическим трудностям и фактически противоречит следующему утверждению того же автора: "Одним из основных ценных качеств ученого является умение выделять существенные элементы идей" [13].

Причина подобных противоречий в ряде работ по "искусственному интеллекту", на наш взгляд, заключается в отрыве анализа форм конкретного представления задач от изучения процесса их формирования, что во многом связано с достаточно распространенным взглядом на постановку задачи как на одномоментный акт, а не как на длительный и сложный процесс, что характерно для большинства реальных проблем. В результате учитываются лишь сформированные на данном этапе критерии и почти полностью отбрасываются критерии формирующиеся.

Недооценка изменчивости используемых критериев при переходе в различные диапазоны условий часто приводит к абсурду при использовании формальных методов для решения реальных задач, так как формальный аппарат не обладает гибкостью человеческого разума в вопросах изменения точки зрения в новых ситуациях. У. Р. Рейтман, анализируя проблему формализации постановок задач, отмечает, что только формализованная система в состоянии гарантировать абсолютное безразличие ко всем, за исключением особо оговоренных, источникам отклонений, но при этом не следует забывать, что подобная гарантия относится лишь к самим формализмам и не распространяется на их эмпирические реализации [163].

Интересно отметить, что в последнее время среди математиков все чаще раздаются утверждения о том, что невозможно говорить о высоком качестве формализованных постановок, а следовательно, и об эффективности применения математических методов без глубокого и полного психологического изучения процесса постановки задач человеком. Е. С. Венцель отмечает, например, что именно неизученность человеком процессов формирования критериев приводит к недостаточной эффективности использования математического аппарата в задачах принятия решений в условиях неопределенности [78]. Несомненно, что сам факт обращения представителей точных наук к психологическим проблемам следует оценивать как положительный.

К сожалению, во многих работах по "искусственному интеллекту" отношение к изучению естественного интеллекта бывает достаточно специфическим. В частности, широкое распространение получили попытки анализировать деятельность человека по аналогии с работой вычислительной машины. Причем такой анализ часто сочетается с игнорированием специфики человеческого мышления, а существенные различия между естественным и "искусственным интеллектом" не только не подвергаются детальному исследованию, но вообще не обсуждаются.

Исследователи проблемы создания "искусственного интеллекта", как правило, выделяют следующие три элемента, из которых слагается представление задачи в пространстве состояний: а) описание состояний и, в частности, описание начального состояния, б) множество операторов и их воздействий на описание состояний, в) свойства описания целевого состояния или критерия цели. Эти понятия обсуждаются в работах Ж. Эрнста и А. Ньюэлла, С. Амареля, У. Рейтмана и др. Н. Нильсон отмечает, что эти элементы "давно считаются основными в области автоматического решения задач" [138].

Споры, как правило, возникают о преимуществах того или иного языка описания. Значительно реже говорят о самом характере процесса постановки задачи. При этом одни авторы вообще не обсуждают проблему представления задачи человеком, другие же пытаются анализировать этот сложный процесс, руководствуясь лишь удобствами формализации. В результате появляется множество "четких", на первый взгляд, определений и теорем, которым часто не соответствует содержательность и конкретность выводов.

Подавляющее большинство определений термина "задача" содержит понятие "цели". Даже в тех из них, в которых это слово формально не употребляется, оно присутствует в более или менее "замаскированном" виде либо в самом определении, либо в разъяснениях к нему. Р. Бенерджи, пытаясь аксиоматически построить теорию "искусственного интеллекта", вводит понятие "цели" следующим образом. Рассматривается модель задач, в которой задано некоторое множество ситуаций и множество преобразований, преобразующих одну ситуацию в другую. "При этом мы стремимся перевести данную ситуацию в другую допустимую ситуацию ("цель"), применяя последовательность преобразований" [13]. Во многом аналогичное определение цели дается в работах У. Рейтмана, А. Ньюэлла, Дж. Шоу и Г. Саймона. У этих авторов цель представляет собой "совокупность информации, определяющей желаемое состояние", и задается в форме некоторого описательного списка [163]. У Рейтмана такое определение цели эквивалентно определению понятия "задача".

Таким образом, понятие цели тесно связывается с описанием некоторой желаемой, конечной ситуации. Для того чтобы ситуация действительно была конечной, в процессе решения необходимо, чтобы существовало "правило остановки", т. е. решатель задачи должен обладать некоторым критерием ("критерием достижения цели"), позволяющим ему опознать желаемое состояние среди всех других, возникающих в процессе решения. Ряд авторов вводит также еще одну характеристику цели - "достаточность ее информации", содержащейся в описательном списке, которая позволяет приступить к решению задачи "в направлении этой цели" без сбора дополнительной информации [163].

Подобное понимание термина "цель" широко распространено в работах по "искусственному интеллекту". Но если Р. Бенерджи в предисловии к своей книге отмечает, что на современном этапе развития формальной теории основные введенные им структуры довольно слабы, другие авторы не отличаются подобной осторожностью в оценке полученных данных. В результате формальное описание некоторой выигрышной игровой ситуации трактуется как формализация цели деятельности, а иногда и как формализация процесса целеобразования. Определение цели как описания некоторой желаемой конечной ситуации не учитывает характера отражения этой ситуации человеком, что имеет первостепенное значение при психологическом анализе процесса целеобразования [191].

Таким образом, необходим более глубокий анализ понятия "цель" с позиций изучения человеческого, а не только "искусственного интеллекта". В противном случае вряд ли допустимо распространение выводов, полученных при анализе искусственных систем, на человеческое мышление. Подобное уточнение основных терминов, очевидно, будет полезно и для дальнейшего совершенствования самих искусственных систем. Известно, что на современном уровне лишь весьма узкий класс задач поддается автоматическому решению. На наш взгляд, это зависит не только от ограниченных возможностей существующих вычислительных машин и языков программирования. Дело в том, что при решении большинства реальных проблем первостепенную важность имеет не только язык, на котором формулируются описания ситуаций и различных критериев, но и процесс формирования этих описаний.

В этой связи обратимся к рассмотрению одной важной особенности человеческого интеллекта. В литературе по "искусственному интеллекту" сравнительно давно появился термин "хорошо" и "плохо определенные задачи". М. Минский, исследуя проблемы создания "искусственного разума", отмечает, что его обсуждение применимо только к решению таких задач, которые "хорошо определены" (well defined), подразумевая под этим наличие некоторого систематического метода для каждой задачи, который позволяет определить приемлемость предложенного решения. Несмотря на то что со времени опубликования его исследования прошло уже более десяти лет, положение в сущности не изменилось. Причем это относится не только к проблеме создания "искусственного разума", но и к использованию формальных методов, которые применимы лишь к достаточно хорошо определенным задачам. Часто именно неизученность процесса решения человеком плохо определенных задач и низкий уровень формализованных постановок приводят к недостаточной эффективности использования математического аппарата при решении различных прикладных задач.

Рейтман, исследуя понятия "хорошо" и "плохо определенных задач" и рассматривая формализованные задачи в качестве наиболее ясных примеров "хорошо определенных задач", отмечает, что большинство проблем, с которыми приходится сталкиваться в повседневной деятельности, относятся к классу "плохо определенных" и человек до сих пор является единственным "инструментом" для работы с подобными задачами и для превращения их в "хорошо определенные". Более того, анализируя эксперименты Д. Эдвардса, связанные с попытками исключения двусмысленности в некоторых экспериментальных ситуациях путем соответствующего переформулирования инструкции, Рейтман отмечает, что даже в этих "якобы хорошо контролируемых экспериментах" имеют место двусмысленности. В связи с этим делается очень важный вывод о том, что "плохая определенность является характерной особенностью реальных ситуаций" [163].

Такой вывод имеет принципиальное значение для всей проблемы создания "искусственного интеллекта" в целом. В соответствии с ним сразу возникает ряд важных вопросов.

1. Имеют ли различия между "хорошо" и "плохо определенными задачами" фундаментальный характер?

2. Какими способами человек обрабатывает "плохо определенные задачи" и превращает их в "хорошо определенные"?

3. Могут ли быть созданы программы для вычислительных машин, способные решать "плохо определенные задачи"?

Если на последний вопрос нельзя будет получить положительный ответ, то возникает проблема: каким образом может осуществляться контакт между человеком и машиной в процессе превращения "плохо определенной задачи" в "хорошо определенную"? Дело в том, что подобное превращение часто осуществляется в результате длительного и сложного процесса. Это было показано, в частности, в работе Дилла и др., которые исследовали деятельность молодых администраторов. Возникает вопрос: возможно ли подключение машины на этом этапе и может ли машина совместно с человеком способствовать уточнению постановки задачи (здесь, очевидно, целесообразно говорить об осуществлении некоторого "режима диалога").

Рейтман проводит попытку сравнительного анализа "хорошо" и "плохо определенных задач" с целью выявления их сходства и различий с позиции некоторой единой схемы. В частности, им вводится понятие "открытого признака". Некоторый признак называется "открытым", если его определение включает в себя один или более параметров, значения которых остаются незаданными в момент поступления задачи в систему извне для последующего решения или в момент передачи задачи через систему в течение некоторого времени. Это позволило автору определить область "хорошо определенных задач" как область, "в которой задача и критерий решения могут быть заданы без открытых ограничений" [163].

Такое определение во многом спорно и требует существенных дополнений, без которых оно просто не приложимо к тому классу реальных задач, на описание которых претендует автор. Однако сама попытка изучения "плохо определенных задач" представляет большой интерес, особенно в сочетании с исследованиями Дж. Квиллиана, Д. Эдвардса, А. Дилла и др., непосредственно связанными с этой проблемой.

Интересно отметить также следующий факт. Большинство сложных реальных задач характеризуется на первоначальном этапе, как правило, незначительным числом ограничений. Например, при анализе деятельности композитора в процессе создания фуги было отмечено, что в начале работы существует лишь одно исходное ограничение и то в виде "открытого признака": конечный результат должен быть фугой [163]. На этом этапе неясно даже, что именно может служить значениями этого признака. Дальнейшая конкретизация задачи связана с ростом ограничений, выявлением новых признаков и их значений, что, в свою очередь, требует анализа самого процесса, а не только его результатов.

Таким образом, все сказанное указывает на существенную связь между совершенствованием современных искусственных систем и изучением особенностей человеческого интеллекта.

Основной целью проводимых нами исследований являлся психологический анализ процесса постановки задачи человеком, что требовало не только разработки определенных экспериментальных методик, но и изучения структуры задачи, ее основных компонентов и форм конкретных представлений.

Нами были выделены следующие три основных компонента задачи (имеется в виду задача "для субъекта"): цель, условия, в которых задается цель, и характеристика степени стремления к цели.

Кроме того, проводилось сравнение следующих ситуаций: задача задается субъекту извне в некоторой конкретной форме и задача формируется им самим. Анализ этих основных компонентов задачи давался нами в "Психологических исследованиях творческой деятельности" [159], поэтому здесь мы остановимся лишь на некоторых отдельных вопросах.

Целеобразование не является некоторым одномоментным актом. Даже в случаях, когда цель задается субъекту извне, процесс ее осмысливания, конкретизации и формирования соответствующих субъективных критериев может быть весьма длительным.

Прогноз некоторого конечного результата ("пассивный прогноз") сам по себе еще не составляет цели деятельности, он становится таковым, когда субъект начинает активно стремиться к его достижению. При этом степень активности может быть существенно различной, что лишний раз подчеркивает взаимосвязь изучения познавательной потребности, мотивации и процесса постановки задачи.

Стремление к цели возникает в результате субъективного отражения некоторого объективного противоречия, существующего между прогнозируемой конечной и исходной ситуациями. Этот процесс происходит под воздействием целого ряда психологических факторов, важное место среди которых занимают мотивационные.

Интересно отметить, что существуют попытки формализации подобных характеристик. Так, К. Левиным [157] было введено понятие "напряжения t", соответствующего стремлению к некоторой определенной цели. К сожалению, увлечение формальным анализом не всегда шло на пользу содержательности и конкретности выводов, в частности описание типа "напряжение t слабеет, если достигается цель С" можно рассматривать лишь как весьма грубое приближение поведения изучаемой характеристики.

Важно отметить также, что в большинстве реальных задач исследователя интересует не какая-то единственная цель, а некоторое множество целей, что часто создает серьезные трудности для формализации. В этой связи интересны попытки Р. Бенерджи проанализировать множество целей, которые, однако, не вышли за рамки частных случаев, поддающихся "универсальному решателю задач".

Несомненно, что множество целей деятельности тесно связано с представлением о множестве мотивов человеческого поведения и все это представляет интерес при анализе психологически важных ограничений машинных моделей. У. Нейсер, анализируя различия между человеческим мышлением и работой вычислительных машин, указывает, что у последних не бывает конфликтов, "их действия не сковываются борьбой мотивов", в то время как человеческое мышление всегда выступает "в тесном взаимодействии с эмоциями и чувствами ... и служит не одному, а множеству мотивов..." [163].

На наш взгляд, важно отметить, что речь идет не только о возможностях "мышления" машин, но и о выделении тех конкретных функций, которые выполняют мотивы и эмоции в процессе постановки и решения задач. Результаты наших исследований, в частности, указывают на влияние мотивов и эмоций, а также ряда других психологических характеристик деятельности человека на процессы формирования оценок и введения "весов", которые непосредственно связаны с каждой конкретной постановкой задачи субъектом. Эти выводы согласуются с результатами анализа функции эмоциональных состояний, полученными на материале решения шахматных задач [193].

Обратимся теперь к рассмотрению еще одной важной характеристики задачи - условиям, в которых задается цель. При этом мы не будем накладывать никаких ограничений на число или характер анализируемых условий. Дело в том, что в большинстве реальных научных проблем, в отличие от конечных игр, где число значимых условий конечно (хотя иногда и очень велико), часто достаточно трудно выделить некоторую узкую область, в которой происходит необходимый для постановки задачи анализ условий. Человек выделяет среди известных ему те условия, которые представляются наиболее значимыми для достижения поставленной цели, он как бы вычленяет "субъективно-значимый спектр" условий, не избегая при этом ошибок и заблуждений. Речь идет также о выявлении некоторых способов действий, способов управления и контроля и об оценке возможностей их совершения. В ходе решения задачи субъект может убедиться, что проведенный анализ был неполным или неверным. Это вынуждает его вернуться к процессу заново. Понятие полноты выделенного спектра условий относительно, оно неразрывно связано с поставленной целью, в частности с процессом принятия решения о ее достижении. "Абсолютный" спектр требовал бы анализа бесконечного множества условий.

Формулируя задачу другому человеку, субъект сообщает выделенные им условия в урезанном виде, так как часть из них считает известными собеседнику (это тесно связано с проблемой моделирования тех или иных характеристик собеседника в диалоге), часть учитывает в своей деятельности, но либо не осознает, либо забывает при описании. Последнее очень важно при разделении таких понятий, как задача "для субъекта" и конкретное описание или представление этой задачи. Каждое конкретное описание задачи и составляют как раз выделенные на вербальном уровне характеристики цели и связанные с ними субъективно-значимые условия. Классическим примером трудностей выделения условий на вербальном уровне могут служить задачи на сохранение равновесия. Проблема формализации постановки задачи является частной по отношению к более общей проблеме описания задач.

В проводимых нами исследованиях процесс постановки и конкретизации задач человеком изучался на примере деятельности научных работников - экспериментаторов. Мы не ставили своей целью разработку программ для автоматов-экспериментаторов, хотя некоторые полученные данные можно будет использовать для создания машин - консультантов по планированию экспериментов, вопрос о которых уже поставлен.

Наряду с использованием классических методов изучения психической деятельности, таких, как методы бесед, наблюдений, естественного эксперимента, анализа специальной литературы, нами проводились также записи консультаций по методу планирования эксперимента (МПЭ). Последнее представляет особый интерес, так как в процессе беседы между экспериментатором и консультантом-математиком по поводу решения конкретной задачи некоторые ранее не формулируемые экспериментатором положения находят отражение в речи, получают более логизированную форму, в некоторых случаях разворачивается и сам процесс логизации. Своеобразным материалом для исследования послужили также эксперименты по ранжированию, которые по существу можно рассматривать как одну из первых попыток формализации априорных сведений. Анализ данных, полученных в результате проведения подобных экспериментов в естественных условиях, позволяет приблизить лабораторные методики к реальной ситуации постановки сложных научно-технических проблем.

Кроме того, использование математических методов требует формального представления задач, поэтому записи консультаций по планированию эксперимента позволили нам изучать также ряд вопросов, связанных с формализацией. В планировании эксперимента моделью объекта исследования является "черный ящик", выходы которого по принятой терминологии называются параметрами оптимизации, а входы соответствуют возможным способам воздействия на объект и называются факторами. Параметр оптимизации представляет собой количественно определенную характеристику цели исследования. Выбор факторов и параметра оптимизации является удобной моделью для психологического изучения процесса постановки задачи и сравнительного анализа "хорошо" и "плохо определенных задач".

Большинство реальных научных проблем отличаются тем, что цель исследования на первоначальном этапе, как правило, формулируется весьма расплывчато. Это связано с тем, что исследователь лишь в общих чертах может представить себе, что же он хочет исследовать и какой именно результат является желательным. Кроме того, эти представления вообще могут не соответствовать действительности.

Уточнение цели и этапы ее конкретизации связаны с ростом различных ограничений, что, в свою очередь, зависит от условий, в которых задается данная цель. К условиям относится не только оснащенность лаборатории оборудованием, денежные ресурсы и т. д., но и комплекс методов, которыми располагает исследователь для решения той или иной научной проблемы. Выбор метода исследования предъявляет целый ряд требований к поставленной цели и к формулировке задачи в целом, которые можно трактовать как определенные ограничения. Если, например, исследователь выбирает для решения своей задачи методы планирования эксперимента (мотивы такого выбора подробно уже обсуждались нами [см. 159]), то он должен выявить количественно определенную характеристику цели - параметр оптимизации, а также задать способ его измерения для любого состояния объекта. Многие авторы указывают на то, что выбор параметра оптимизации является до сих пор скорее искусством, чем результатом применения формальной методологии.

Характер трудностей, с которыми приходится сталкиваться исследователю в процесс конкретизации цели и выявления количественных критериев, достаточно наглядно описан в книге А. Пельца и Ф. Эндрюса [144]. Проблему, стоящую перед этими исследователями первоначально, очевидно, можно было сформулировать следующим образом: "Как повысить продуктивность деятельности ученых". Вряд ли такая формулировка отвечает критерию "хорошей определенности", так как остается неясным, что именно понимать под продуктивностью деятельности ученых. Если мы попытаемся переформулировать эту проблему в терминах, принятых в ряде работ по "искусственному интеллекту", то кроме того, что некоторая начальная ситуация отличается, очевидно, недостаточной продуктивностью, а в желаемой конечной эта характеристика должна быть более высокой, мы ничего сказать не можем, так как неизвестно описание понятия "продуктивность" и неизвестна шкала сравнения между различными продуктивностями. Таким образом, проблема "выше" или "ниже" повисает в воздухе. Авторы отмечают, что лишь в результате длительных усилий ими были выявлены следующие критерии оценки продуктивности: научный вклад, его полезность (измеряются на основе экспертных оценок), количество отчетов, опубликованных статей или научных патентов. Этот выбор потребовал не только дополнительных исследований, но и решения целого ряда вопросов, в частности вопросов изучения взаимодействия между различными критериями.

Подобная ситуация является типичной для большинства научных исследований.

Применение методов планирования эксперимента требует не только количественно определенной характеристики цели, но и выявления некоторого списка факторов. Решение о полноте такого списка условно и принимается самим исследователем под воздействием целого ряда условий. В некоторых случаях это решение (а возможно и ответственность за него) принимается коллективно.

Несомненно, что успех применения математических методов во многом определяется качеством формализованной постановки задачи. В частности, неправильный выбор факторов может привести к бессмысленным экспериментам и к нерациональным затратам сил. В настоящее время не существует формализованной процедуры, позволяющей произвести выбор факторов, хотя и существует ряд методов, несколько облегчающих его.

Особый интерес представляла для нас процедура, основанная на ранговых методах, которая в литературе по планированию эксперимента получила название "психологического эксперимента". Сущность этой процедуры заключается в следующем: некоторому кругу специалистов-экспертов, работающих в области проведения данного эксперимента, предъявляется наиболее полный список всех возможных факторов и предлагается расположить их в порядке убывания степени их влияния на выбранный параметр оптимизации (проранжировать). Специальная процедура обработки результатов опроса, представленных в виде матрицы рангов, позволяет дать оценку согласованности мнений специалистов, а следовательно, и более уверенно судить о характере влияния факторов.

Сравнение результатов подобных "психологических экспериментов" с данными лабораторных исследований, собранных на основе предъявления испытуемым специального класса задач, дало возможность сделать несколько интересных выводов. В лабораторных условиях, как и на практике, испытуемые достаточно часто "пропускали" важные факторы. В этом смысле оценка некоторого уже имеющегося списка (например, списка, составленного другим испытуемым) представлялась многим из них значительно легче, чем составление нового. Кроме того, наблюдалась сильная зависимость между выявленной целью и соответствующим ей субъективно-значимым спектром условий. Малейшие изменения цели, например, этапы ее конкретизации, часто вызывали значительные изменения в списке факторов, и, наоборот, внесение некоторого нового фактора могло привести к переформулировке поставленной цели.

Важно отметить, что изменения происходили не только в списке факторов, но и в порядке ранжирования. Это наблюдение подтверждается и практикой: результаты ранжирования по различным параметрам оптимизации могут значительно отличаться друг от друга. Механизмы связи цели и соответствующих ей условий далеко не всегда поддаются строгому логическому анализу, поэтому в выборе факторов имеют место интуитивные догадки и субъективные оценки. Надо отметить также существование определенных автоматизмов в выборе факторов и введении "весов", которые зависят, в частности, от конкретного опыта данного субъекта в решении задач некоторого класса.

Особый интерес, очевидно, представляет проведение экспериментов по ранжированию с участием большой группы специалистов, принадлежащих к различным научным школам. Это позволит анализировать не только индивидуальные, но и разнообразные групповые оценки, а также характер "разброса" между ними. Однако подобные массовые эксперименты наиболее сложны, трудности связаны не только с проблемой выработки общего языка, но и с созданием необходимой общей заинтересованности, позволяющей неформально отнестись к самой процедуре ранжирования, что лишний раз подчеркивает важную роль изучения мотивационных факторов. Необходимо также более детально проанализировать вопросы, связанные с пониманием поставленной цели всеми участниками эксперимента.

Отметим, что выше речь шла в основном об уже сформированных к моменту проведения "психологического эксперимента" оценках, хотя и здесь может наблюдаться некоторая динамическая изменчивость оценок. Однако наиболее явно она проступает при анализе цикличности процесса проведения каждого конкретного эксперимента, основанной на неоднократном возвращении к этапу постановки задачи.

Для более детального анализа процесса постановки задач человеком, а также для изучения возможностей осуществления "режима диалога" между человеком и машиной в ходе постановки и конкретизации решаемой задачи нами было разработано несколько заданий, построенных по аналогии с тестами Ж. Гилфорда [249], связанными с изучением "чувствительности к проблемам", и написана программа для ЭВМ.

Эта программа была написана для машины ЕС-1020 на языке программирования PL-1. Объектом связи между человеком и ЭВМ служит пультовая машинка.

Работа программы строится из нескольких этапов. На первом этапе машина дает испытуемому следующую инструкцию.

"Представьте себе карандаш. Какие свойства этого объекта Вы знаете? Называйте их и записывайте, нумеруя эти свойства в порядке их называния. Постарайтесь назвать как можно больше свойств".

Выбор объекта может быть произвольным. Для этого перед началом эксперимента экспериментатор должен отпечатать на пультовой машинке: "Начало. Объект ...(название объекта)". Поэтому программа может быть использована не только для тестов, но и для реальных задач, где объектом исследования может служить, например, некоторый химический процесс и т. д.

Названные свойства заносятся машиной в две библиотеки: первая - индивидуальная для данного испытуемого, вторая - сводная для некоторой группы испытуемых. Программа обладает специальным блоком обработки данных, накапливающихся в этих библиотеках. Кроме того, каждое новое свойство, названное испытуемым, сравнивается с уже имеющимися в сводной библиотеке, а результат сравнения сообщается машиной: "Это свойство я знаю" или "Это свойство мне неизвестно", что позволяет организовать своеобразное, опосредованное машиной соревнование между испытуемыми, участвующими в эксперименте.

Эта часть работы программы длится до трех отказов. На первый отказ машиной дается дополнительная инструкция: "Подумайте еще", на второй - "Вы назвали мало свойств, подумайте еще".

После третьего отказа испытуемому дается следующее задание:

"Представьте себе, что Вы - исследователь, а карандаш - это то, что Вам надо исследовать. Какие проблемы в связи с этим объектом Вы можете поставить?

Называйте свойства карандаша, которые играют роль для решения каждой проблемы. Записывайте это следующим образом:

1. .......... (проблема)

а) ......

б) ..... (свойства)

.........".

Далее следует блок, который во многом аналогичен описанному выше. После каждой сформулированной проблемы испытуемый называет свойства объекта, которые представляются ему значимыми по отношению к сформулированной им цели исследования. Специальный блок программы производит сравнение каждого из таких списков свойств с тем списком, который давался испытуемым в начале эксперимента. Эта часть работы программы также длится до трех отказов испытуемого.

После третьего отказа машина задает испытуемому некоторую проблему, связанную с заданным объектом.

"Возьмем проблему: как увеличить спрос на карандаши? Какие свойства карандаша здесь будут важны? Называйте их и записывайте, нумеруя эти свойства в порядке их называния".

Эта проблема задается всей группе испытуемых, участвующих в эксперименте. Описание проблемы, также как и название объекта, печатается экспериментатором перед началом эксперимента по форме: "Проблема: ... (описание проблемы)".

Далее испытуемому предлагается не только назвать значимые свойства объекта, но и проранжировать их. Специальная статистическая процедура, основанная на ранговых методах, позволяет исследовать согласованность мнений всех членов группы, занятых в эксперименте.

Разработанная методика экспериментов позволила исследовать ряд важных психологических проблем, в первую очередь таких, как:

1. Анализ особенностей процесса описания человеком различных объектов в зависимости от поставленной перед ним (или сформулированной им самим) цели, что непосредственно связано с вопросами описания самих решаемых задач (в том числе и с формальными описаниями).

2. Изучение влияния индивидуальных особенностей понимания цели на процесс ее конкретизации и связанный с этим анализ возможностей и особенностей процесса коллективной постановки задач (где в качестве "партнера" может участвовать и вычислительная машина).

Кроме того, написанная программа давала возможность также проанализировать перспективы автоматизации психологических экспериментов подобного типа.

С целью дальнейшего изучения неформализованного процесса постановки задачи человеком, а также основанного на этом материале усовершенствования написанной программы была проведена серия экспериментов с "ручной имитацией" работы программы. Эти эксперименты проводились без участия машины. Экспериментатор предъявлял испытуемым отпечатанные инструкции, ответы на которые следовало давать в письменном виде. Все вопросы, которые возникали у испытуемых по поводу предъявляемых инструкций, тщательно фиксировались. Эксперименты проводились на трех группах испытуемых. В первую входили учащиеся ПТУ (15 человек), во вторую - студенты младших курсов (10 человек), третья группа была смешанной (10 человек), в нее входили выпускники вузов, аспиранты, кандидаты наук.

Как уже отмечалось, нас интересовал не только анализ некоторого конкретного вида деятельности, но и выявление особенностей процесса ее протекания в зависимости от различного понимания цели деятельности самим субъектом.

Экспериментальные данные показывают, что цель, задаваемая субъекту в инструкции, сформулирована неоднозначно. Проанализируем, например, первую инструкцию. В чем заключается критерий достижения цели? Инструкция не дает четкого ответа на этот вопрос. Должен быть составлен некий список свойств заданного объекта, причем не оговорена ни величина этого списка (есть указание лишь на то, что он должен быть по возможности большим), ни то, что же следует понимать под словом "свойство". По терминологии Рейтмана, существует, по крайней мере, два "открытых признака", которые требуют дальнейшего уточнения: "свойство" и "величина списка" (практика показывает, что в действительности их значительно больше).

В некотором смысле в инструкции отсутствует "правило остановки", и решение вопроса о достижении поставленной перед ним цели во многом определяется самим испытуемым (испытуемый не знает о возможности только трех отказов). Предположение о том, что испытуемый прекращает работу потому, что "исчерпывает" свои знания о данном объекте, не подтверждается результатами экспериментов. Приращения в списке свойств происходили не только после дополнительных инструкций, но и при переходе от одной инструкции к другой. Всего по трем группам было выявлено 250 различных свойств. В среднем давалось 25-30 свойств, минимальное количество свойств, выявленных во время эксперимента одним испытуемым, - 15, максимальное - 120.

Анализ экспериментальных данных показывает также, что процесс "закрытия открытых признаков" и конкретизации цели происходит с разной степенью осознанности и неотделим от анализа условий, в которых задается цель. Причем в сферу условий, подвергающихся анализу, включается сам испытуемый и экспериментатор. Особую важность приобретает выявление различных самоограничений, которые возникают в результате проведения такого анализа и являются характеристиками уточнения поставленной перед субъектом цели.

Различное понимание цели было обусловлено как различиями в понимании предъявляемых инструкций, так и различиями в прогнозах целей самого проводимого эксперимента. Во время эксперимента испытуемые, как правило, не только выполняют инструкцию, но и пытаются разгадать задачи, стоящие перед самим экспериментатором. В связи с этим строятся различные догадки: "Вы что проверяете - внимание (оригинальность, умствен-ные способности и т. д.)?" Иногда испытуемые пытаются выяснить даже количественные характеристики, по которым будут оценивать их деятельность в эксперименте. Так, некоторые испытуемые пытаются узнать нижнюю или верхнюю границы этих оценок, что проявляется, например, в виде вопросов-утверждений, с которыми они обращаются к экспериментатору.

Испытуемый А. М. (2 группа, выполнение первой инструкции): "Мне кажется, что больше 30 свойств никто не может дать". Эта реплика была сделана испытуемым при выявлении 24 свойства (первый отказ после 15, второй после 21 свойства). Затем работа была продолжена до выявления 30 свойства, после чего только последовал третий отказ.

Испытуемый Д. П. (2 группа, выполнение первой инструкции): "Скажите, пять свойств - это очень мало? Надо, наверное, побольше, свойств десять?". Реплика была сделана перед вторым отказом. Вторая дополнительная инструкция "Вы дали мало свойств, подумайте еще, была воспринята этим испытуемым как доказательство правильности его догадки. Третий отказ последовал лишь после выявления 12-го свойства.

В некоторых случаях испытуемые пытались выяснить у экспериментатора "рекордное" число свойств, кроме того, часто задавались вопросы: "Вам достаточно этих свойств или нужно еще?"

Как уже отмечалось, различное понимание цели деятельности обусловливалось также различиями в понимании предъявляемых инструкций. На всех этапах проведения эксперимента происходит актуализация прошлого опыта испытуемого, связанного с данным объектом. Инструкции были составлены с расчетом на наименьшее ограничение свободы деятельности испытуемого.

Однако результаты показали, что несмотря на это испытуемые, как правило, работали в условиях иногда весьма жестких самоограничений. Это было связано, например, с различным пониманием слов, входящих в инструкцию.

По всем трем этапам проведения эксперимента мы стремились выделить некоторые ключевые слова, которые как бы служили смысловой основой предъявляемых инструкций. Для первой инструкции было выделено слово "свойство", для второй - "проблема", для третьей - "спрос". Нам представляется, что именно различие в понимании этих ключевых слов служило основой для различных трактовок самих инструкций. В связи с этим в конце эксперимента всем испытуемым задавался вопрос, что именно они понимают под данным ключевым словом. Для примера приведем данные, полученные при анализе различий в понимании слова "свойство".

Результаты эксперимента позволяют на основании определений, данных испытуемыми, выявить следующие четыре класса.

1. Функциональные свойства (свойства - это то, что можно делать с объектом или каким образом его можно использовать): писать, рисовать, ломать, расщеплять вдоль граней, использовать для перемотки магнитофонной ленты, сделать бусы и т. д.

2. Взаимодействие объекта с внешней средой (свойства - это то, как ведет себя объект во внешней среде при различных условиях): плавает, горит, в невесомости летает и т. д.

3. Внешние свойства (свойства, выделяемые в зрительном плане): цвет, форма, надписи на рубашке карандаша и т. д.

4. Внутренние свойства (те особенности объекта, которые нельзя наблюдать непосредственно и о которых можно судить на основе научного знания): удельный вес, химический состав грифеля, количество смолы в дереве и т. д.

Анализ экспериментальных данных показывает, что определенное понимание входящих в инструкцию слов не является достаточно жестким ограничением для испытуемых. Наблюдаются не только самопроизвольные переходы от одного класса к другому, но и расхождение процесса выявления свойств с данным в конце эксперимента определением. Например, испытуемый К. Л. (I группа) в конце эксперимента дал следующее определение: "свойство - это то, что можно делать с данным предметом". Однако уже при выполнении первой инструкции им были выявлены наряду с 20 функциональными следующие свойства: цвет, длина, диаметр стержня.

Изменения в понимании ключевого слова происходили не только самопроизвольно, например во время выполнения первой инструкции, но и во время переформулирования цели деятельности при переходе ко второй и третьей инструкциям. Так, при выполнении второй и третьей инструкции выявление функциональных свойств, как правило, не происходило.

Результаты экспериментов показали, что в подавляющем большинстве случаев гораздо более жестким ограничением, чем определенное понимание ключевых слов, являлись рамки традиционного представления о данном объекте и способе его использования. Например, среди испытуемых было двое студентов-физиков и один выпускник физического факультета. Все трое ограничились в основном выявлением лишь внешних свойств. В самоотчете это было мотивировано тем, что они не видели в карандаше профессионального объекта.

Можно было бы ожидать, что испытуемые, которые при выполнении первой инструкции выходили за рамки традиционного применения, проявят такую же оригинальность и при формулировании проблем. Однако этого довольно часто не происходило. Здесь также необходимо отметить несомненное влияние различного понимания ключевого слова "проблема" и переформулировки цели деятельности в связи с переходом ко второй инструкции, что было связано с выработкой новых самоограничений. Так, испытуемый О. Л. (I группа) при выполнении первой инструкции выявил 25 нетрадиционных использований карандаша. После прочтения второй инструкции заметил: "Проблем нет, про карандаш все давно известно, он нужен для того, чтобы писать, а проблема - это когда что-то новое". Затем были сформулированы только две проблемы, не выходящие за рамки традиционного использования.

Различие в понимании цели деятельности оказывает влияние не только на процесс выявления свойств, но и на характер их субъективной значимости. Если ответы на первую и вторую инструкцию характеризовались большим разнообразием выделяемых свойств, то при наличии конкретной практической цели, которая содержалась в третьей инструкции, испытуемые, как правило, выявляли одни и те же свойства. Однако здесь различное понимание сформулированной в инструкции цели оказывало значительное влияние на характер ранжирования.

Полученные данные позволяют выявить, в частности, две основные трактовки поставленной цели: первая - "увеличение спроса как улучшение качества товара", вторая - "увеличение спроса независимо от качества товара и даже вопреки этому качеству" (наблюдались также различные вариации этих трактовок).

Испытуемые не только по-своему понимали поставленную перед ними цель, но иногда и переосмысливали ее в процессе проведения эксперимента. Так, испытуемый К. Л. (II группа) выявил следующие свойства: форма, качество грифеля, срок службы, расцветка, реклама. Ранжируя, ставит качество грифеля на первое место, срок службы на второе, затем реплика: "Да, но ведь мне надо продавать, а не покупать", после чего добавляет к форме и расцветке слово "оригинальные". При новом ранжировании на первом месте оказывается реклама, а качество грифеля и срок службы лишь на 4-м и 5-м месте.

Все сказанное указывает на сложную структуру изучаемых процессов. Это соответствует данным, полученным нами ранее [159]. В частности, изучение деятельности научных работников, занимающихся проведением различных экспериментов, показало, что, как правило, для большинства реальных научных проблем процесс выявления цели, ее дальнейшей конкретизации, выявления и анализа соответствующих субъективно значимых условий состоит из многих этапов и весьма растянут во времени.

Результаты описанных выше исследований позволяют более внимательно отнестись также и к некоторым актуальным проблемам современной науки, в частности к проблемам коллективной постановки и решения задач. Это в первую очередь относится к проведению "психологических экспериментов", связанных с экспертными оценками, о которых уже говорилось. Так как современные формальные методы недостаточно чувствительны к таким тонким механизмам человеческого мышления, как динамика понимания цели, то, очевидно, эксперименты по ранжированию следует проводить более развернуто, чтобы они стали психологическими по сути, а не только по своему названию.

В заключение несколько слов следует сказать о проблеме создания машины - консультанта по МПЭ. Многие вопросы, связанные с этими машинами, являются общими для всей проблемы создания "искусственного интеллекта" в целом. В первую очередь это относится к тому, в каком виде и кем будет предъявляться задача машине.

Некоторые авторы, разрабатывающие системы "искусственный интеллект", оперируют такими понятиями, как "объект", "описание объекта", "признаки","значения признаков", "пространство описаний объекта" и т. д. Однако при этом ограничиваются, как правило, констатацией и анализом лингвистических трудностей, не занимаясь психологическим анализом процессов формирования описаний объектов, выявления признаков, их значений и т. д.

Проведенные нами исследования показывают, что при изучении процессов постановки и конкретизации задачи, а также различных форм ее конкретных представлений (в том числе "хорошо" и "плохо определенных") принципиально важное значение приобретают психологические особенности процессов отражения человеком целей и условий, в которых они задаются.

Таким образом, эффективная разработка "режима активного диалога" человека с машиной в процессе постановки и конкретизации задачи требует учета результатов психологических исследований интеллекта человека.