Еще один вид знаний обеспечивает понимание ситуаций или адекватные действия в разных обстоятельствах – когнитивные схемы. Остановимся на двух очень распространенных.
Первая схема позволяет определять смысл каких-либо типичных ситуаций или взаимодействий между людьми или предметами за счет типической организации знаний. Такая когнитивная схема называется фрейм (от англ. frame – рамка), она была впервые описана американским специалистом по искусственному интеллекту Марвином Минским. Другое название фрейма – «пакет знаний». Взаимное расположение актеров и зрителей на сцене и в зрительном зале, позволяющее понять, что вы в театре, или отличающаяся расстановка разных предметов мебели в спальне и на кухне, указывающая, где вы находитесь, или ожидание, что дверь лифта откроется после того, как вы нажали на кнопку, – показательные примеры фреймов.
Другая когнитивная схема – скрипт, или сценарий, – описывает типичную последовательность действий в типичной ситуации. Скажем, покупка продуктов предполагает множество разных действий и в некоторой степени зависит от устройства конкретного продуктового магазина. Однако легко выделить более-менее универсальную последовательность шагов, приводящую к успешной покупке хлеба или колбасы при их наличии в продаже в любом магазине. Это и будет схема-сценарий.
Закончим этот раздел несколькими примерами относительно ранних когнитивных теорий, возникших в рамках символьного подхода, которые хорошо иллюстрируют сформулированные положения.
А) Одна из первых когнитивных моделей переработки информации – схема потока информации, предложенная английским психологом Д. Бродбентом[5], – полагала центральным механизмом переработки информации фильтр, выделяющий из потока сигналов какую-то их часть, релевантную (соответствующую) решаемой задаче или сложившейся ситуации (рис. 1.1). Фильтр обеспечивает избирательность обработки, формируя канал с ограниченной пропускной способностью, и таким образом защищает всю систему от информационной перегрузки. В этот канал попадает только отобранная по какому-то определенному критерию информация, и именно она обрабатывается в первую очередь – например, сообщение, произносимое определенным голосом или связанное с определенной темой. Прочая информация не попадает в канал и в той или иной степени тормозится. Фильтр имеет устойчивые, практически «встроенные» характеристики (скажем, переключение на неожиданные или движущиеся объекты), но допускает и гибкую настройку в зависимости от ситуативных требований или полученной информации. Фильтры быстро превратились в одну из популярных когнитивных моделей внимания.
Рис. 1.1. Схема потока информации Д. Бродбента
Б) Трехкомпонентная теория памяти была предложена американскими психологами Р. Аткинсоном и Р. Шиффриным[6] (рис. 1.2). Она включала в себя три хранилища, в которые последовательно попадает информация в ходе обработки, и управляющие процессы, дирижирующие различными аспектами работы с ней. Хранилища отличаются друг от друга многими параметрами, но один из основных – различие в способах кодирования. Сначала (в сенсорном регистре) информация представлена практически в «сыром» необработанном виде, на следующем этапе (в кратковременной памяти) она удерживается с помощью словесных повторов и в таком виде непосредственно доступна для использования. И наконец, в долговременной памяти применяются самые разные способы кодирования (образные и вербальные, цветовые и звуковые, графики, когнитивные и иные схемы, таблицы, сюжеты книг и художественных фильмов и т. д. и т. п.), которые позволяют уложить информацию на длительное хранение и найти ее в случае необходимости. Кратковременная память лучше всего описывается метафорой рабочего стола, на котором проводятся все необходимые манипуляции с разложенными предметами или инструментами. Но как только необходимость в чем-то отпадает, предмет очень быстро сбрасывается на пол, т. е. исчезает из памяти. На этом фоне становится очевидна специфика долговременной памяти, которая может хранить информацию очень долго, но сам процесс ее поиска может требовать существенного времени.
Описанные теории послужили основой для развития многих направлений исследования процессов переработки информации. Но к настоящему времени они ушли на второй план, открыв путь другим теоретическим моделям.
Рис. 1.2. Трехкомпонентная теория памяти Р. Аткинсона и Р. Шифрина
Предшественники и соседи когнитивной психологии
Полезно представлять, в каком контексте возникла и делала первые шаги когнитивная психология. Здесь не обошлось без изрядной доли везения: ей предшествовали и с ней соседствовали очень интересные и сильные научные и инженерные направления[7].
Начнем с самой заметной и значимой сопредельной области – развития электронно-вычислительной техники. Разработка первых устройств такого рода потребовала решения огромного количества теоретических и прикладных проблем, что имело важное значение для когнитивной психологии.
Определяющую роль в осознании возможностей и необходимости ЭВМ сыграла Вторая мировая война, недаром существенная часть ученых, о которых речь пойдет ниже, принимала активное участие в тех или иных военных разработках. Оставим за скобками технологические, материаловедческие и иные блестящие достижения, сделавшие возможным возникновение первых компьютеров, и обратим внимание на принципы работы этих устройств.
Первое, что следует отметить, – случившийся в начале XX века радикальный поворот в развитии логики. Английские математики, логики и философы Альфред Уайтхед и Бертран Рассел, опираясь на идеи немецкого логика Готлоба Фреге, совершили решительный переход от аристотелевской логики высказываний (примером может служить любое утверждение или их комбинация на естественном языке, скажем, «эта книга интересная») к новым логическим системам, что дало начало математической логике. Результаты этого прорыва были изложены в фундаментальном труде Уайтхеда и Рассела Principia Mathematica (1910–1913). Новая логика претендовала на универсальность (вплоть до описания оснований математики), в том числе за счет возможностей оперирования абстрактными символами. Всё это оказалось крайне востребованным для зарождающейся компьютерной техники.
Алгоритмическую структуру, манипулирующую абстрактными символами в ходе вычислений[8], в 1930-е гг. описал английский математик Алан Тьюринг. Ныне известная как «машина Тьюринга», она, как утверждается, позволяет смоделировать алгоритм любой сложности. Состоит эта воображаемая машина из бесконечной ленты памяти, разделенной на ячейки, которые могут быть пустыми или содержать какой-либо символ из заранее заданного набора («алфавита»), и специального устройства чтения-записи (иногда его называют управляющим). Устройство может перемещаться по ленте в обе стороны и считывать информацию из ячеек, стирать или записывать в них буквы. В каждый момент времени машина находится в определенном состоянии: она считывает букву из ячейки и может перейти в следующее состояние, т. е. записать ту или иную букву в ячейку и передвинуться на одну позицию влево или вправо, а может и остаться на месте. Действие машины целиком определяется ее состоянием и прочитанной буквой. Если состояние является заключительным, машина останавливается. Возможные состояния машины задаются ее программой: совершая операции, она действует автоматически, не требуя управления человеком. Программа как запускает машину, так и останавливает ее. Машина Тьюринга – удачный прообраз действий, которые совершает большинство современных компьютеров.
Несмотря на свои громадные размеры, ненадежность и невеликое быстродействие, первые ЭВМ оказались очень удобным объектом для сравнения с человеком. Имея строгое описание действий машины в ходе проведения вычислений, разумно задаться вопросом, как аналогичные процессы происходят в человеческом мышлении. (Ведь Тьюринг пытался формализовать именно «человеческие» рассуждения.) Четкая логическая организация работы первых компьютеров позволила задать очень конкретные вопросы про процессы переработки информации человеком: про ее получение, кодирование, хранение, поиски в памяти и т. д. И это в заметной степени направляло психологические исследования. Так что появление компьютерной метафоры было, конечно, совсем не случайным.
Тьюрингу принадлежит и прекрасная идея о том, как проверить, мыслит ли машина, не вступая в очень сложный разговор о том, что значит мыслить. Группе наблюдателей предлагается отличить ответы компьютера на вопросы, заданные в письменной форме на естественном языке – русском, английском, китайском и т. д., – от ответов живого человека. Понятно, что мы маскируем передачу вопросов и получение ответов: для принятия решения наблюдатели могут ориентироваться только на тексты – их форму и содержание. Подобная процедура получила название «тест Тьюринга». И если наблюдатели не смогут отличить ответы компьютера от ответов человека или сомневаются в своем выборе, то считается, что компьютер (специальная программа) прошел этот тест. Значит, машина может мыслить.
К настоящему моменту известно по крайней мере одно успешное прохождение теста Тьюринга. В 2014 году быстродействующий компьютер по имени Eugene смог настолько хорошо притвориться человеком, что убедил треть группы экспертов в ходе специальных тестов. Это ровно столько, сколько нужно. Занятно, что авторы программного обеспечения (программисты Владимир Веселов, Евгений Демченко и Сергей Уласеня) воспользовались целым набором психологических приемов, чтобы добиться правдоподобия. Их система изображала тринадцатилетнего подростка, который «претендует на то, что знает всё на свете, но в силу своего возраста не знает ничего», обладает специфическими чертами характера и неважно владеет английским языком.