Эта книга о том, как психологи понимают и описывают человеческое мышление, т. е. нашу способность принимать решения, решать задачи, понимать намерения и действия других людей и т. д. Мышление дает нам возможность справляться с неопределенными (проблемными) ситуациями, которые подбрасывает жизнь: мы можем проигрывать в уме вероятное развитие событий до того, как начнем действовать. Таким образом удается спланировать удачные линии поведения или хотя бы избежать очевидных ошибок. Неспроста мышление (разум) вошло в название нашего биологического вида – Homo sapiens (человек разумный). Поэтому вдвойне любопытно разобраться, что же такое мышление и чем оно заслужило такую честь. Мы постараемся изложить достаточно сложные материи вполне доступным образом, помня о том, что это научно-популярная книга.

Из всего многообразия психологических направлений и подходов мы сконцентрируемся на когнитивной психологии, или психологии познания. Это область исследований, которая изучает поведение человека – и не только человека, – управляемое знаниями (или информацией). Причем знания здесь понимаются очень широким и непривычным образом. Одна из магистральных тем когнитивной психологии – каким образом наше мышление включено в преодоление самых разных проблемных ситуаций. Этому мы и посвятим свой рассказ.

Название книги не должно вводить в заблуждение: о котиках мы ничего рассказывать не будем. Кот присутствует только на обложке и ведет себя почти как Чеширский кот, от которого остается только улыбка. Итак, «Как сманить кота со шкафа» – это просто броский заголовок, который должен привлечь внимание к книге, когда она стоит среди других на полке.

Но не только. В названии можно разглядеть и неочевидную метафору человеческого мышления. Действительно, многими интеллектуальными процессами почти не удается произвольно управлять: «по заказу» не получается решать сложные задачи и проблемы, далеко не всегда принятые нами решения оказываются верными, часто хромает и понимание чужих намерений и т. п. Поэтому человеческое мышление (особенно его самые сложные формы, связанные с творчеством) весьма напоминает известную кошку, которая гуляла сама по себе. Ей нельзя (или не имеет смысла) прямо приказать – ее можно только приманить. Ну, или сманить со шкафа.

В главе 1 мы кратко расскажем о том, что такое когнитивная психология, как она возникла и чем кардинально отличается от других психологических направлений. В последующих главах мы обсудим состояние дел в нескольких различных областях когнитивной психологии, так или иначе связанных с мышлением. Глава 2 посвящена когнитивным исследованиям инсайта – легендарного феномена, озарения, которое порой сопутствует удачным идеям. В главе 3 речь идет о воплощенном познании: о связи мышления и тела и о роли телесных движений в мышлении. Глава 4 знакомит с тем, как на наше мышление влияют некогнитивные факторы – неосознаваемые процессы, находящиеся за пределами привычного нам сознательного мышления. В ней обсуждается многосоставная структура нашей психики и то, как разные части нашего разума «общаются» друг с другом. В главе 5 обсуждаются возможные рекомендации, которые следуют из того, что мы знаем о мышлении, и почему сформулировать эти рекомендации очень непросто.

Авторы

Описать и определить когнитивную психологию, с одной стороны, очень просто, с другой – весьма затруднительно. Просто – потому что в начале своего славного пути (в 1950–1960-х гг.) она была невелика как по количеству исследований, публикаций, лабораторий, так и по числу самих психологов-когнитивистов. Сложно – потому что за прошедшие годы когнитивная психология превратилась в разветвленную область исследований со множеством прикладных методов, а ее сфера интересов стала просто необъятной. Причем за эти годы изменились не только объемы целей и задач, но, главное, способы их постановки и решения.

Сам термин «когнитивный» (англ. cognitive, от лат. cogitare – мыслить, думать) удобнее всего перевести на русский как «познавательный» или «связанный с познанием». Поэтому самое непритязательное определение когнитивной психологии – психология познавательных процессов. К ним традиционно относят мышление, внимание, память, восприятие и др.

Действительно, хочется разобраться, как они работают в тех или иных ситуациях, как развиваются или ухудшаются с возрастом, отличаются ли они у профессионалов своего дела и у новичков и т. д. Когнитивные психологи потратили немало усилий, чтобы найти ответы на эти и многие другие вопросы. Однако они не были пионерами на этом пути: познавательные процессы изучались задолго до когнитивистов. Самое интересное – как новое направление психологии понимало саму сферу познания и на какие теоретические представления оно опиралось.

Психику, сознание, познание и другие психологические материи можно понимать и описывать по-разному. Когнитивная психология предложила новую оригинальную трактовку познавательных процессов – информационную.

«Информированность (англ. information) – количественная мера уменьшения неопределенности». Это определение, приписываемое американскому математику Норберту Винеру, оказалось чрезвычайно уместным при описании познавательной активности. Собирая и перерабатывая информацию, живое существо (как и некоторые технические устройства) снижает неопределенность ситуации, в которой находится, и облегчает себе планирование будущего поведения. Или прогнозирует, как изменится текущая ситуация. Чем больше информации (т. е. чем меньше неопределенность), тем проще прогнозировать и тем точнее будут результаты. Например, если вы знаете, во сколько нужная вам электричка прибудет по расписанию на станцию, вы будете там к нужному моменту.

В начале своего пути когнитивная психология опиралась на информационные представления о психике, утверждая, что познавательные процессы занимаются именно переработкой информации. Попробуем определить, что это такое и как она происходит.

Можно сказать, что переработка информации – набор процессов или действий (процедур), которые позволяют снизить неопределенность, т. е. достичь «осведомленности» (информированности) и действовать с опорой на нее. Чтобы воспользоваться информацией:

• ее нужно получить (здесь уместны и другие глаголы: выделить, отфильтровать, опознать, сравнить, найти ключевые признаки чего-то и т. д.);

• представить в удобном для использования и хранения виде (формате) – репрезентировать (от лат. re- и praesentare – представлять), причем речь не о схемах или записях на бумаге, а о внутренней, или «мысленной», репрезентации;

• распознать, что именно она означает.

Важно понимать, что такой процесс происходит постоянно: как до начала какого-либо действия, так и когда оно уже совершается.

Процесс переработки информации позволяет быстро реагировать на отклонения от заданного курса и корректировать ошибки. Так, двигаясь по скользкой тропинке зимой от метро к дому, вы делаете короткие шаги и внимательно следите за положением ног и тела, стараясь не потерять равновесие и постепенно приближаясь к цели.

Легко догадаться, что в самом распространенном случае именно зрительное, слуховое, тактильное и другие виды восприятия снабжают когнитивную систему (систему переработки информации) человека или животного «сырыми» данными. Так собираются данные об окружающей обстановке, о поведении людей или животных вокруг, о собственном теле, его состоянии, положении и движениях и т. п. Затем эти данные подвергаются обработке.

Такой поток информации называется восходящим (bottom-up), или ведóмым, управляемым данными (data-driven). Навстречу ему движутся нисходящие (top-down), или концептуально управляемые процессы (conceptually-driven processes). Они определяются целями и планами человека, его мотивацией и эмоциональным состоянием, структурой его знаний и понятиями, которые используются здесь и сейчас (скажем, его представлением о текущей ситуации), гипотезами о том, что может случиться в следующий момент времени, и многим другим. Два потока дополняют друг друга, позволяя живому существу (его когнитивной системе) выделять из огромного многообразия значимую для его состояния и поведения информацию и использовать ее.

С точки зрения ранних когнитивных психологов, в приведенном описании не хватает самого интересного и важного: «сырые» данные очень неудобно, а часто и невозможно использовать, поэтому информация в ходе обработки кодируется, т. е. переводится в подходящий вид или формат. Считалось, что основным вариантом такого кодирования выступает набор простых символов или знаков. Его примерами могут служить цифры, буквы и др. Скажем, описать словами то, что вы видите перед собой, или план ваших действий – вариант символьного кодирования. В предельном случае представить информацию можно с помощью минимального набора – двоичного кода, состоящего только из нулей и единиц. Чтобы с символьным кодом было удобно обращаться, требуется добавить еще одну важную опцию: правила сочетания символов, или правила их использования. Такие правила выступают аналогом синтаксиса, существующего в любом языке. Опираясь на них, можно составлять цепочки знаков – пропозиции, и они будут иметь значение. Тогда и точность кодирования, и его возможности резко возрастают.

Появление символьного кодирования приводит к нескольким важным последствиям.

Во-первых, информация не просто организована удобным для работы образом – в виде символов она полностью независима от той формы, в которой была исходно получена. Символьная репрезентация универсальна, т. е. доступна для самых разных операций, в том числе для хранения в памяти.

Во-вторых, это очень компактная форма представления информации. Приблизительно оценить экономию можно, сравнив размеры текстового файла, подробно описывающего какую-нибудь картинку, с размером файла с той же картинкой. Текстовое представление «весит» намного меньше.

Именно с опорой на символьное кодирование возникает ментальная (т. е. «мысленная», или «внутренняя») репрезентация. Это удобное для оперирования компактное представление информации, необходимой для решения задачи или организации своего поведения. Такая форма репрезентации позволяет до начала действия проиграть развитие событий «в уме» и скорректировать план в случае необходимости. Ведь информация доступна для различных манипуляций, в том числе для отмены сделанных преобразований и возвращения в «исходную» точку.

Ментальная репрезентация – одно из центральных понятий ранних когнитивных теорий, не утратившее своего значения до сих пор. Принципиально важно, что ее содержание нельзя свести ни к работе индивидуального мозга (репрезентация не равна мозговой активности, хотя тесно связана с ней[1]), ни к социокультурному окружению (языку, верованиям и традициям, поведенческим практикам и т. д.), в котором живет и с которым взаимодействует человек.

В-третьих, символьное кодирование и ментальная репрезентация открывают доступ к еще одному источнику информации – результатам мыслительных процессов. Мышление можно описать как полностью «внутренний» процесс, который опирается лишь на символьные коды, – так его понимало большинство ранних когнитивистов. В таком случае ментальные репрезентации – это возможный доступ к собственному мышлению и его результатам. Информация, получаемая в результате мысленного оперирования символами на основе четких правил, включается в ментальную репрезентацию и может быть использована наряду с любой другой[2].

При всей привлекательности такой позиции она не свободна от недостатков. Один из самых заметных – отсутствие ответа на вопрос, откуда берутся значения символов. И если применительно к конкретной ситуации еще можно представить процесс получения ситуативных значений, то появление устойчивых постоянных значений (скажем, кошек мы называем кошками независимо от их размера, цвета, времени суток и времени года) представляло собой загадку, которую так и не удалось разгадать.

Описание процессов переработки информации, связанных с кодированием, наталкивает на аналогию с работой компьютера. И это не случайно. Компьютерная метафора – один из самых заметных теоретических тезисов ранней когнитивной психологии. По определению Аристотеля, метафорой является использование слов в переносном значении. Для пояснения сложной мысли мы можем уподобить непонятное чему-то более простому и знакомому. Тогда для пояснения своей мысли мы выстраиваем аналогию между понятным и хорошо известным предметом (его называют источником) и предметом, свойства которого нужно пояснить (целью). Например, «мой адвокат – настоящая акула» или «время – деньги». В первом примере метафора переносит свойства агрессивности и «зубастости» на адвоката, во втором – подчеркивает ценность времени и невосполнимый характер его потери. Компьютерная метафора – это содержательная аналогия между человеческим познанием и переработкой информации компьютером.

Сама эта идея в явном виде была сформулирована в 1948 г. в ходе Хиксоновского симпозиума «Мозговые механизмы поведения», который проходил в Калифорнийском технологическом институте в Лахойе. В своем докладе венгеро-американский математик Джон фон Нейман прямо сопоставил работу электронно-вычислительной машины (ЭВМ) и человеческого мозга. Компьютерное «железо» (hardware) вполне можно уподобить мозгу, учитывая его материальный характер и роль передачи электрических импульсов в обоих случаях. Тогда программное обеспечение ЭВМ (software) соотносится с человеческим сознанием, мышлением или психикой. (В русском языке нет точного аналога английскому слову mind.)

Эту идею несложно развить и расширить. Вслед за фон Нейманом мы можем обнаружить структурное подобие принципиальной архитектуры ЭВМ (компьютера) и организации человеческого познания:

Подобное грубое соответствие кажется чрезмерным упрощением. Его легко раскритиковать (скажем, очень быстро были открыты виды человеческой памяти, отсутствующие у компьютера). Но более тонкие структурные аналогии (например, попытку описывать человеческую память как набор отдельных ячеек) или функциональные аналогии (например, возможность полной перезаписи человеческой памяти на внешний носитель и последующее ее полноценное использование) рассматриваются до сих пор как вполне уместные и продуктивные.

Еще один доклад на Хиксоновском симпозиуме заслуживает звания исторического, как и более ранняя статья тех же авторов. Американские нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок и логик Уолтер Питтс в своем докладе «Почему разум находится в голове?» (Why the Mind Is in the Head?) рассказали, что работа нервной клетки в ее связи с другими нервными клетками может быть описана с помощью логических терминов. «Ответ» (или «молчание») отдельного нейрона можно уподобить исчислению высказываний, где каждое либо истинно, либо ложно. Нейрон, получая сигналы от других нейронов, может просуммировать полученную активацию и, если она превысит какое-то пороговое значение, активировать следующий нейрон. В противном случае ответом будет молчание. Аналогия между логикой и работой нервной системы может быть продемонстрирована в «электрических» терминах: как сигнал, который либо проходит, либо не проходит через электрическую цепь[3]. Эти математически обоснованные идеи, также воплощавшие компьютерную (скорее «информационную») метафору, до поры до времени не были востребованы (точнее – были не слишком объективно раскритикованы), поэтому нейросетевые модели начали свое победное шествие много позже.

Таким образом, компьютерная метафора – не просто красивое сравнение, но устойчивый способ понимания того, как устроена переработка информации у человека и у других живых существ и чем она напоминает работу компьютера. В некоторых случаях эта метафора вполне удачно фиксирует особенности человеческого познания. Так, пропускная способность когнитивной системы имеет явные ограничения как по скорости переработки, так и по объему перерабатываемой информации. Можно предположить, что мозг является процессором со структурными и/или ресурсными ограничениями. Другое объяснение может быть связано с относительно небольшим объемом кратковременной (или, как теперь чаще говорят, рабочей) памяти – той области памяти, в которой и происходит обработка информации в данный момент времени и где она находится «под рукой», в удобной для доступа и использования форме. Заметим, что эти не исключающие друг друга гипотезы пытаются ответить на поставленный вопрос с точки зрения аналогии с переработкой информации компьютером.

С учетом сказанного становятся ясны задачи, которые ставили перед собой первые когнитивные психологи. Речь, конечно, идет о том, чтобы понять, как перерабатывает и затем использует информацию человек, а также другие живые существа. Но как этого добиться?

Для начала необходимо описать набор процессов, которые включаются в работу с информацией, – именно они заслуживают названия когнитивных. Причем здесь мы уже не сможем ограничиться перечислением традиционных познавательных процессов: памяти, мышления, восприятия и т. п. Мы должны выделить именно те, что участвуют в работе с информацией в ходе ее получения и распознания. Эти процессы, или части когнитивной системы, должны быть хорошо различимы, чтобы мы могли счесть их отдельными ее блоками. Скажем, они должны иметь несовпадающие функции или опираться на различные форматы кодирования информации. Нам необходимо сформулировать правила, по которым эти блоки «вступают в игру» (в частности, последовательно углубляя и уточняя информацию по ходу ее обработки)[4]. При этом в начале исследования мы можем оттолкнуться от изучения конкретных ситуаций, в которых происходит переработка информации, – например, как люди ориентируются на местности или готовятся к экзамену.

Но, безусловно, общая цель заключается в выделении тех процессов и репрезентаций, которые участвуют в решении всех или хотя бы большинства когнитивных задач. Стремление к универсальности с опорой на символьное кодирование – яркая отличительная черта ранней когнитивной психологии. В случае последовательной реализации такого замысла у нас появится специальный набор терминов (словарь), при помощи которого мы сможем описывать интересующие нас явления и формулировать исследовательские вопросы, допускающие эмпирическую или экспериментальную проверку.

Всё это было последовательно реализовано, и старт когнитивной психологии оказался очень успешным.

Итак, новое направление психологии ставило своей целью изучение поведения, управляемого информацией или знаниями. (В дальнейшем мы будем использовать эти термины как синонимы.)

Обычно к знаниям относят хорошо осознанные и с той или иной степенью легкости извлекаемые из памяти представления. Кто такой А. В. Суворов, сколько сторон у ромба, как звали вашу учительницу по географии в девятом классе – всё это примеры знаний такого типа. Обычно их называют декларативными, или знаниями «кто?», «что?» или «где?». Но это только один вид – ведь знания очень разнообразны. Важной альтернативой выступает процедурное знание, или знание «как сделать?». Как кататься на велосипеде? Как чистить картошку? Как вести сложный разговор с начальством или близкими родственниками? Как успеть сделать работу к назначенному сроку? Эти знания плохо осознаются или совсем не осознаются, т. е. о них трудно рассказать, не внося никаких домыслов и искажений. Скажем, как вы держите равновесие, катаясь на коньках?

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

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.

Нужно добавить, что с развитием больших лингвистических моделей прохождение теста Тьюринга можно считать технической задачей. Такие проекты, как ChatGPT, показали, что при очень большом количестве данных искусственные нейронные сети могут не только сымитировать связную речь, но и создать впечатление мыслительного процесса. При этом мало кто среди ученых и среди программистов (за небольшим исключением[9]) считает, что ChatGPT обладает сознанием и реальным мышлением.

Принципиальное значение для будущей когнитивной психологии имели работы по теории информации американского инженера и математика Клода Шеннона. Ему принадлежит несколько основополагающих идей в интересующей нас области.

Еще студентом Шеннон обнаружил, что два состояния электрического реле – включено и выключено, – как и других аналогичных устройств, можно описать с помощью взаимоисключающих логических значений истины и лжи. Затем он выдвинул и обосновал предположение о том, что с помощью электрических схем (цепей) можно моделировать основные операции мышления и на этой основе совершать любые (логические) вычисления. Собственно, этим шагом была доказана возможность создания и заложены теоретические основы любых ЭВМ. Шеннон приложил массу усилий для обоснования тезиса о том, что информацию можно и должно рассматривать в отрыве от любого конкретного предмета или носителя – как выбор между двумя равновероятными альтернативами. Приведем по этому поводу еще одну знаменитую цитату Винера: «Информация – это информация, а не материя или энергия»[10]. Минимальной единицей информации, введенной Шенноном, является бит (сокращение от английского binary digit – двоичная цифра). Это объем информации, позволяющий совершить выбор одного сообщения из двух альтернатив. Любой бит информации сокращает количество равновероятных альтернатив вдвое.

Подобные представления об универсальной природе информации, которая может передаваться и «пониматься» совершенно различными устройствами, предвосхитили идеи когнитивных психологов об универсальных когнитивных процессах, которые оперируют информацией с опорой на символьную репрезентацию.

Не меньшую роль сыграло еще одно своеобразное междисциплинарное исследовательское направление – кибернетика (от др. – греч. kybernetike – руководство, управление). Винер и другие ранние кибернетики постулировали, что процессы управления в машинах, живых организмах и обществе в целом чрезвычайно похожи. И поэтому их можно изучать и описывать, опираясь на единые теоретические принципы. Такое сближение позволило рассуждать не только о живых организмах, но и о машинах, «стремящихся к своим целям» и для этого оценивающих (вычисляющих) разницу между целью и фактическим состоянием дел, чтобы уменьшить ее с помощью последующих усилий. Так были введены понятия передачи информации и обратной связи, на основе которых живая или неживая система может целенаправленно действовать и оценивать результаты своих попыток. Нетрудно приложить подобные идеи к нервной системе, которая тоже передает информацию и управляется положительными и отрицательными обратными связями. В этом случае можно анализировать ее на разных уровнях, в том числе и как целое (т. е. живое существо), которое стремится к какой-либо цели и управляется на основе перерабатываемой по ходу дела информации.

Еще одним мощным авторитетным предшественником когнитивной психологии был бихевиоризм (от англ. behavior – поведение) – исследовательское направление, считавшее предметом своего изучения поведение. Наиболее радикальные представители этого подхода (например, один из его создателей, американский психолог Джон Уотсон) в первые десятилетия ХХ века настаивали на том, что индивидуальное сознание человека, его «внутренний мир», недоступно для научного исследования. Таким образом, на долю психологической науки оставался поиск взаимосвязей между стимулами (внешними измеряемыми физическими воздействиями на живой организм) и реакциями (такими же внешне фиксируемыми ответными действиями организма). При этом все процессы между стимулом и реакцией оказывались в «черном ящике», т. е. недоступными для изучения. Первые бихевиористы оказались прекрасными специалистами в экспериментальном анализе поведения, особенно процесса научения – формирования новых навыков.

Позже классический бихевиоризм Уотсона сменился значительно более теоретически изощренным подходом, получившим название «необихевиоризм» («новый бихевиоризм»). Его представители (например, американские психологи Эдвард Толмен и Кларк Халл) продолжили совершенствовать методы экспериментального анализа поведения, но при этом в значительной степени усложнили свои теории. Если для их предшественников поведение имело лишь внешнюю структуру, то теперь в схему между стимулами и реакциями были введены так называемые промежуточные переменные. Например, цели, когнитивные карты, гипотезы и другие процессы, которые в значительной степени расширяют круг ответных действий организма и делают их более гибкими и точными. Таким образом, необихевиористы научились описывать сложное целенаправленное поведение. (За введение когнитивных переменных теорию Толмена даже иногда именовали когнитивным бихевиоризмом.) Но чтобы остаться в пределах своих запретов на изучение внутренней реальности, Толмен изменил принцип объективности, принятый в этом подходе. До его работ объективным считалось то, что можно непосредственно наблюдать и измерить. А новый принцип утверждал, что объективным является то, что необходимо для объяснения: обученная крыса, т. е. знающая путь к кормушке, в лабиринте ведет себя так, как будто у нее есть когнитивная карта этого лабиринта. Но это просто теоретическая гипотеза исследователя, а не описание внутреннего мира крысы. При таких основаниях психология могла быть не только экспериментальной, но и в какой-то степени спекулятивной (теоретической и рассуждательной) наукой. Впоследствии это не раз было использовано когнитивистами.

Кроме того, бихевиоризм оказался значим для когнитивной психологии и еще в одном отношении. Преодолевая запрет на изучение внутренней реальности, связанный с засильем работ по изучению поведения в американской психологической науке, когнитивисты, если пользоваться сильными метафорами, добились «возвращения образов из изгнания»[11], ввели «в науку понятия, долгое время находившиеся „не у дел“»[12], «вернули в экспериментальную психологию сознание»[13]. Т. е. совершили ни больше ни меньше когнитивную революцию! Этот термин широко используется для описания событий середины 1950-х гг. Так что бихевиоризм выступил не просто предшественником, но и историческим противником и даже антиподом нового научного направления, несмотря на явное стремление обеих сторон к доказательности и экспериментальной точности.

Еще одним заметным предвестником когнитивной психологии можно считать разнообразные (в основном европейские) исследования познавательных процессов и сферы познания в целом. Они вполне успешно существовали и до появления информационных представлений когнитивной психологии. Формально эти исследователи и исследовательские группы принадлежали к разным университетам, странам и теоретическим школам, но именно они задавали фронтир (передний край) в психологическом изучении познания. Когнитивным психологам пришлось апеллировать к этим работам: спорить, развивать или уточнять их. Кроме того, в связи с жутковатыми политическими событиями в Европе 1930-х гг. и Второй мировой войной многие европейские ученые перебрались в США и оказались непосредственными участниками становления когнитивной психологии. Отметим несколько значимых имен и исследовательских направлений.

Группа в основном немецких психологов создала в первой трети ХХ века новый мощный подход – гештальтпсихологию (от нем. Gestalt – фигура, образ, форма). Гештальтисты начали с исследования восприятия. Они экспериментально обнаружили целый ряд новых феноменов, например фи-движение – «кажущееся» движение, которое имеет место только в сознании наблюдателя (рис. 1.3), и выявили целостную природу образов восприятия. В несколько парадоксальной форме эту идею можно представить так: целое больше совокупности своих частей. Имеется в виду, что у целого есть свойства, которые есть только у него и которые отсутствуют у его составных частей по отдельности. В примере с феноменальным движением очень непросто объяснить, как из набора статичных изображений возникает сильная иллюзия движения (как и в случае с кинопленкой, состоящей из неподвижных кадров). И этого точно нельзя добиться, просто суммируя ощущения, возникающие в связи с активностью нейронов сетчатки. Такое целое, которое не сводится к своим частям, и есть гештальт.

Рис 1.3. Фи-феномен – иллюзорное движение. Образ движения, возникающий при последовательном включении неподвижных источников света

Затем, помимо исследований восприятия, гештальтпсихологи стали изучать и мышление – процесс решения задач. В серии экспериментов с шимпанзе немецкий психолог Вольфганг Кёлер смог показать, что они способны к интеллектуальному поведению – установлению не наглядных, а функциональных связей между частями проблемной ситуации, когда каждая часть задачи встроена в структуру отношений с другими элементами. И за счет этого животное находит решение – путь к цели. Момент, когда обезьяна обнаруживает такие связи между условиями задачи и существенно изменяет свое поведение, Кёлер назвал инсайтом[14] (озарением). В этот момент происходит резкое изменение, и все части проблемной ситуации находят «свое» место в гештальте. Например, обезьяна, стремясь достать банан, подвешенный высоко к потолку клетки, может использовать деревянный ящик, лежащий в стороне, в качестве опоры для прыжка (рис. 1.4). Для этого его нужно установить в нужном месте клетки – прямо под бананом. Цель голодной обезьяны – банан. Ящик – средство достижения этой цели. Функция ящика – «удлинить» прыжок. Когда обезьяна ставит ящик в нужное место клетки, прыгает с него и достает банан, Кёлер говорит о гештальте. После инсайта все части проблемной ситуации во взаимосвязи получают свои функции, что и ведет к достижению цели. Вскоре подобные теоретические представления были подтверждены и в ходе экспериментов с людьми. Хотя люди способны решать значительно более сложные задачи, принципиально их мышление работает аналогично.

Рис. 1.4. Эксперименты В. Келера с шимпанзе

Швейцарский психолог Жан Пиаже разработал чрезвычайно подробную теорию онтогенетического (возрастного) развития человеческого интеллекта и существенно обогатил само понимание этого явления. Вектор возрастного развития интеллекта является практически универсальным: набор и последовательность этапов, как казалось этому исследователю, едины для всего человечества.

На первом этапе происходит координация восприятия и моторики (движений) на основе целенаправленных действий и возникает сенсомоторный интеллект. Здесь формируется способность действовать с предметом, учитывать его очертания, вес, фактуру, совершать с ним управляемые движения.

Второй этап стартует от того момента, когда ребенок начинает говорить. На этом шаге развития действия координируются на основе образов, и именно здесь возникают знаменитые феномены несохранения количества, объема, величины, открытые Пиаже (рис. 1.5). В отечественной психологии их именуют феноменами Пиаже. Ребенок интуитивно выбирает один наглядный признак в качестве замены сложного целого: скажем, высоту столба жидкости в качестве замены для ее объема (см. третью строку таблицы на рис. 1.5). Иногда оба первых этапа объединяют под названием «дооперациональный интеллект».

Рис. 1.5. Феномены Ж. Пиаже

Третий этап развития – этап конкретных операций. Это согласованные между собой и хорошо управляемые перестановки или преобразования любых конкретных предметов или веществ: пуговиц, воды, игрушек, чисел – практически чего угодно. Они выступают основой для координации образов и формирования первых настоящих понятий, т. е. обобщений, объединяющих группы предметов на основе общего для них признака. Появление конкретных операций приводит к исчезновению феноменов Пиаже. Как показали более поздние исследования, конкретные операции появляются только в результате специально организованного обучения (например, в начальных классах школы).

Заключительный шаг в развитии интеллекта – этап формальных операций – также связан со школьным обучением, но уже в старших классах. Это процедуры более высокого уровня. На их основе происходит координация конкретных операций, и индивидуальному мышлению становятся доступны такие формальные системы, как алгебра или логика.

Третий и четвертый этапы развития относятся к операциональному интеллекту. Пиаже считал, что этапы развития закономерно сменяют друг друга и достаточно жестко привязаны к возрасту ребенка.

Английский психолог сэр Фредерик Чарльз Бартлетт (один из трех известных нам психологов, которые за свои исследования и разработки получили рыцарский титул) – заметная фигура в области изучения человеческого познания. Две его наиболее известные книги были посвящены процессам памяти и мышления.

Экспериментально изучая запоминание, Бартлетт обнаружил, что память не фиксирует информацию буквально, а видоизменяет ее по определенным «правилам». Это не было откровением для его современников, однако, опираясь на остроумную методику, он смог многое узнать об этих правилах. Наиболее известная эмпирическая процедура Бартлетта напоминает игру «Испорченный телефон» (сам он называл ее последовательным припоминанием): первый участник, выслушав относительно длинное сообщение от ведущего, пересказывает его второму, не слышавшему исходного текста, второй – третьему, третий – четвертому, и так семь или восемь раз. Понятно, что по мере пересказа содержание текста сильно изменяется: количество информации сокращается, многие детали и подробности выпадают, меняется состав описанных действующих лиц и предметов, а также их свойства, появляются неожиданные добавки со стороны участников и т. д. Однако за кажущейся произвольностью изменений встает относительно жесткая схема, которая направляет и ограничивает воспоминания участников. В случае наличия какой-то истории в исходном сообщении именно ее сюжет и будет управлять пересказами. Бартлетт смог выделить и проанализировать несколько типов подобных схем, структурирующих припоминание.

Приведенные краткие описания различных исследовательских подходов показывают, что к началу 1950-х годов психология познания была вполне уважаемой и развитой областью, и когнитивным психологам пришлось очень постараться, чтобы не затеряться на этом насыщенном фоне и продвинуться дальше предшественников. Три названных европейских исследовательских направления очень по-разному повлияли на раннюю когнитивную психологию. Так, о воздействии гештальтпсихологов и Пиаже можно говорить только в отрицательном смысле. Сторонники информационных представлений о психике не слишком жаловали сложные познавательные структуры, стремясь к более простым («элементарным») описаниям. Также когнитивные психологи поначалу практически не задумывались и об изучении развития психики. Напротив, понятие когнитивной схемы было заимствовано и получило широчайшее распространение в исследованиях и публикациях того периода, позволив удачно описать целый ряд разноплановых результатов.

Рис 1.6. Схема когнитивных наук Дж. Миллера

Отметим еще целую группу наук-соседей, которые вместе с когнитивной психологией претендовали на название и статус когнитивных. Очевидец и участник тех исторических событий американский психолог Джордж Миллер представил их набор в виде схемы-шестиугольника (рис. 1.6). И когнитивная лингвистика, и нейронаука, и философия (сознания), и антропология, и искусственный интеллект (область моделирования с помощью компьютера процессов решения задач человеком) наряду с когнитивной психологией выступали активными участниками междисциплинарного проекта «Когнитивная наука». Редкий случай, когда рождение нового научного направления можно датировать с точностью до дня. С точки зрения Миллера, это 11 сентября 1956 года, второй день симпозиума по проблемам переработки информации в Массачусетском технологическом институте. В этот день был сделан целый ряд докладов, заложивших основы исследования познания с позиции информационного подхода[15]. Перечислим их, чтобы подчеркнуть междисциплинарный характер происходящих событий. А. Ньюэлл и Г. Саймон представили один из первых вариантов искусственного интеллекта – программу «Логик-теоретик», Н. Рочестер рассказал о проверке с помощью компьютера психофизиологических теорий Д. Хебба, В. Ингве – о статистическом анализе речевых явлений (пауз), позволяющем изучать синтаксис, Н. Хомский сделал доклад о порождающей грамматике, Г. Шикали – об опознании изображений, Дж. Миллер – о функционировании и объеме кратковременной памяти, Д. Светс и Т. Бёрдсолл – об основных положениях теории обнаружения сигнала. Примечательно, что за столь разнородным содержанием участники семинара увидели нечто общее и объединяющее их всех.

Рисунок 6 также иллюстрирует связи между шестью науками: сплошные линии обозначают области междисциплинарных исследований, сложившиеся к 1978 году[16]. Все шесть потенциальных составных частей будущей науки связывал интерес к «внутренним» процессам, участвующим в переработке информации. Предполагалось, что это достаточная причина для объединения: на основе общих намерений и совместных разработок постепенно сформируется единая когнитивная наука. Увы, этот план со всей очевидностью потерпел неудачу. Глядя из 2024 года, мы видим, что великого объединения не произошло. Хотя междисциплинарных исследований стало существенно больше: на приведенной схеме практически все линии должны стать сплошными. Поскольку эта история еще не закончилась и названные науки продолжают активно развиваться (в том числе в плане междисциплинарных исследований), точку здесь ставить явно рано. Однако пока своеобразие предмета и методов каждой из них явно перевешивает возможные тенденции к сближению.

Таким образом, когнитивная психология появилась в весьма насыщенном научном и не только контексте и стала достойным продолжением идей, часть из которых была сформулирована еще до Второй мировой войны, а часть возникла в ходе решения технических, медицинских, социальных, управленческих и т. д. проблем, которые принесла с собой война. Когнитивные исследования стали синтезом целого ряда разработок (некоторые мы кратко описали выше), что дало возможность посмотреть «свежим взглядом» на человеческое мышление и психику в целом.

Отметим еще один момент, характерный для любой новой области исследований, особенно на первых этапах ее развития. Участники когнитивной революции с удовольствием вспоминали атмосферу свободного научного поиска, царившую в первые годы становления когнитивной психологии, – многочисленные семинары и встречи на конференциях, где обстановка располагала к свободному обсуждению и высказыванию нетривиальных идей, отсутствие жесткой научной иерархии, когда вне зависимости от предыдущих заслуг все располагают равными правами на обладание истиной. Подобная интеллектуальная атмосфера – еще один полноправный участник возникновения когнитивной психологии.

Вклад отечественных ученых в развитие когнитивной психологии формально исчезающе мал: описанные события происходили в других странах (в основном в США), от которых СССР был отделен железным занавесом. Но поскольку наука имеет не национальный, а универсальный характер, процессы развития соответствующих фундаментальных и прикладных областей обнаруживают много сходства. Чтобы создать собственную компьютерную технику и устройства, обладающие искусственным интеллектом, любой стране необходимо решить примерно один и тот же набор теоретических и технических проблем. Поэтому развитие информационного подхода шло в СССР схожим образом. Любопытно взглянуть, как примерно аналогичные процессы разворачивались в совершенно иных социальных условиях. И почему когнитивная психология не возникла тогда и в нашей стране.

Для начала имеет смысл вкратце описать состояние тех отечественных областей исследования и практических разработок, синтез которых на Западе привел к становлению информационного подхода в психологии и не только в ней. Несмотря на заметную изоляцию отечественной науки от мировой, отдельные области исследований были на высоком уровне, в первую очередь биологические науки – точнее, та их часть, что непосредственно относится к нашему рассказу. Несколько блестящих теоретиков в условиях жесткого идеологического (а часто и персонального) давления смогли последовательно раскритиковать наивные условно-рефлекторные представления о работе центральной нервной системы, предложив значительно более сложные и правдоподобные теории.

Сложное поведение и человека, и животных плохо поддается описанию на языке условных рефлексов. Подобная критическая работа по отношению к классическому бихевиоризму, который был очень похож на концепцию отечественного физиолога И. П. Павлова, была проведена в американской психологии еще в 1920–1930-х гг., после чего стимул-реактивные теории в значительной степени сошли со сцены. В нашей стране жесткий идеологический диктат со стороны государственных органов задержал этот процесс на несколько десятков лет, требуя от авторов критических исследований в этой области изрядного личного мужества.

Вместо принципа рефлекторной дуги Павлова, с помощью которого могут регулироваться только самые простые движения (такие как болевые или оборонительные рефлексы), были предложены теории, описывающие движение как сложную систему, управляемую не только внешними стимулами, но и собственными целями и задачами живого существа. А главное – обратными связями, информирующими о достижении или недостижении цели и об отклонении от выбранной траектории движения к ней. Иными словами, в новых теориях движение имело не «линейную», а «кольцевую» организацию.

Обратные связи были представлены в теории функциональной системы физиолога Петра Кузьмича Анохина под названием «санкционирующая афферентация» (от лат. afferens – приносящий), а в более поздних работах – «обратная афферентация». Первый термин появился еще в 1935 году – даже раньше, чем у основателя кибернетики Винера. Чуть позже обратные связи были описаны в теории рефлекторного кольца физиолога Николая Александровича Бернштейна (рис. 1.7) под названием «сенсорные коррекции». Обе названные концепции описывают построение движения (а теория Анохина – и не только движения) как гибкий, изменяющийся по ходу дела процесс, реализующий собственную программу. Обратные связи позволяют реализовывать очень сложные действия, корректируя их в зависимости от промежуточных результатов.

Рис. 1.7. Рефлекторное кольцо Н.А. Бернштейна

В теории Бернштейна можно найти и первые идеи о кодировании информации и смене кодировки в ходе решения двигательной задачи: программа движения исходно представляет собой образ будущего результата – цель, которую нужно достичь. Но чтобы начать движение к нему, образ «переводится» на язык моторных команд, руководящих движениями. В целом обе названные теории были созданы для описания активного поведения, которое не является реакцией на внешние стимулы, но направлено на достижение собственных целей живого существа. Для своего времени эти концепции с такой задачей справлялись вполне успешно.

Еще одним важным направлением исследований выступала нейропсихология – пограничная область между психологией и нейронауками, которая изучает взаимодействие работы мозга и психических процессов как в норме, так и при нарушениях того или другого. Одной из ключевых фигур нейропсихологии выступал психолог Александр Романович Лурия, фактически один из создателей этой области исследований в нашей стране и яркий представитель одной из ведущих отечественных научных школ – культурно-исторической психологии. Боевые действия во время Великой Отечественной войны повлекли за собой появление огромного количества раненых, и Лурия активно исследовал нарушения мозговых механизмов психики у раненых с локальными поражениями мозга. Кроме того, как и многие другие специалисты (в том числе Анохин и Бернштейн), он посвятил много усилий лечению и реабилитации таких людей.

Теоретические идеи Лурии о взаимодействии мозга и психики объединили, с одной стороны, культурно-исторические представления о развитии и работе человеческой психики, а с другой – результаты более традиционных исследований связи психики и мозга. Лурия смог предложить теорию, пригодную для анализа этих связей как в нормальных, так и в патологических случаях (например, при ранениях или травмах).

Культурно-исторический подход классика отечественной психологии Льва Семёновича Выготского описывает психику взрослого человека как включающую в себя высшие психические функции (ВПФ). Среди них можно назвать произвольную память, произвольное внимание, вербальное мышление и др. Все они характеризуются следующими качествами: произвольностью (вы можете в определенных пределах самостоятельно управлять названными психическими функциями), осознанностью (вы осознанно ставите себе задачу запомнить или быть внимательным) и социальностью (ВПФ формируются прижизненно за счет усвоения культурного опыта). Последнее приводит к тому, что такие функции обладают особой структурой, включая в себя культурные средства – знаки, с помощью которых только и можно управлять своей психикой и своим поведением.

Любая ВПФ состоит из ряда необходимых составных частей. Очень упрощая, можно сказать, что связь между психическими функциями и мозгом организована как бы на двух уровнях: на уровне отдельных звеньев, из которых строится ВПФ, и на уровне всей функции, связанной с мозгом как целым. Примерно так можно описать системную локализацию ВПФ в головном мозге.

Эти идеи Лурия дополнил теорией о трех функциональных блоках мозга (рис. 1.8): один связан с активацией, т. е. с количеством (энергетических) ресурсов, которые имеются в наличии и могут быть потрачены на решение текущих задач, второй отвечает за переработку поступающей информации, а третий – за планирование и организацию поведения.

Рис. 1.8. Функциональные блоки головного мозга по А.Р. Лурия

Так были разработаны вполне современные на тот момент теории, которые можно было использовать для развития информационного подхода или кибернетики. Активное движение в ту же сторону происходило и в других областях науки и техники. К началу 1930-х годов советская математика превратилась в передовую область исследований, весьма разветвленную и представленную плеядой выдающихся имен. Выделить круг основных действующих лиц здесь очень непросто. Андрею Николаевичу Колмогорову принадлежат фундаментальные работы по теории вероятностей, теории информации, теории алгоритмов и математической логике. Он же является автором статьи «Кибернетика» в 51-м томе второго издания Большой советской энциклопедии. Андрей Андреевич Марков – младший в своих исследованиях развивал теорию алгоритмов и в конце 1940-х годов предложил еще один способ формального определения алгоритма, сопоставимый с машиной Тьюринга, – нормальный алгоритм (сам автор называл его алгорифм). Также должны быть отмечены работы Петра Сергеевича Новикова по математической логике и теории алгоритмов.

Помимо «чистых» математиков, в развитии теоретических основ и практики программирования заметную роль сыграли математики в каком-то смысле «прикладные».

Алексей Андреевич Ляпунов разработал операторный метод программирования, позволивший описывать структуру программы не на языке машинных кодов, а на обобщенном уровне, удобном для самих программистов. Так был сделан один из решающих шагов к современным символическим языкам программирования. Ляпунов же в начале 1950-х годов прочитал в МГУ и МЭИ первые лекционные курсы по программированию. В 1958 году им была основана знаменитая серия выпусков «Проблемы кибернетики», в которых были представлены и популяризированы первые достижения отечественного программирования (рис. 1.9).

Андрей Петрович Ершов заложил основы теоретического программирования. Он и Михаил Романович Шура́-Бура́ занимались автоматизацией программирования – они авторы одних из первых компьютерных программ-компиляторов, создающих другие программы.

Леонид Витальевич Канторович разработал концепцию крупноблочного программирования и впоследствии стал лауреатом Нобелевской премии по экономике «за вклад в теорию оптимального распределения ресурсов».

Рис. 1.9. С 1958 г. выходит серия выпусков «Проблемы кибернетики»

Лазарь Аронович Люстерник, Александр Александрович Абрамов, Виктор Иванович Шестаков и М. Р. Шура-Бура в 1952 году написали книгу «Решение математических задач на автоматических цифровых машинах. Программирование для быстродействующих электронных счетных машин», которую принято считать первым отечественным учебником по программированию. (Доступ широкого читателя к ней, однако, был ограничен.)

Под редакцией Гелия Николаевича Поварова в 1958 году вышел первый перевод на русский книги Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине». Ему же принадлежит удачный русский неологизм – системотехника.

Эти и многие другие специалисты заложили основы отечественной школы программирования и разработали теоретический базис и практические воплощения информационного подхода[17].

Параллельно с программированием бурно развивалась отечественная вычислительная техника. Сергей Алексеевич Лебедев в 1945 году создал первую в стране ЭВМ – МЭСМ (Малую электронную счетную машину) (рис. 1.10). Она умела решать дифференциальные уравнения и их системы. Лебедев был главным конструктором и последующих разработок: БЭСМ (Быстродействующей, или Большой, электронной счетной машины), М-20, М-40 и других. И если перечисленные машины были ламповыми, то затем его сотрудниками были спроектированы и созданы ЭВМ на интегральных схемах. Исаак Семёнович Брук со своими коллегами в 1951 году разработал М-1 – первую ЭВМ на полупроводниках. В 1953 году успешно прошла испытания ЭВМ «Стрела», главным конструктором которой был Юрий Яковлевич Базилевский. В 1954 году был разработано семейство ЭВМ «Урал» (главный конструктор – Башир Искандарович Рамеев). Под руководством Виктора Михайловича Глушкова в 1965 году была создана серия ЭВМ «МИР» (версия расшифровки названия: Машина для Инженерных Расчетов). Это была одна из первых ЭВМ, рассчитанных на одного пользователя, – то, что позже стали называть персональными компьютерами. Любопытно, что, когда в 1973 году готовилось очередное издание энциклопедии «Британника», статью «Кибернетика» заказали именно Глушкову.

Рис. 1.10. МЭСМ – первая отечественная ЭВМ

Очень заметным – вначале прикладным, а затем и фундаментальным – направлением кибернетических исследований стал, как его тогда называли, машинный перевод. Он был задуман в нашей стране как решение задачи перевода англоязычных и не только текстов на русский язык с помощью ЭВМ. (Нетрудно догадаться, что в США в те же годы решалась аналогичная проблема перевода русскоязычных текстов на английский.) Этот проект очень быстро превратился в обширную исследовательскую область в силу объективной многосторонности самой задачи и широкого научного кругозора главных организаторов отечественных кибернетических исследований – адмирала-инженера Акселя Ивановича Берга и А. А. Ляпунова. Здесь вместе с математиками работали лингвисты: теоретические разработки в области лингвистики очень быстро оказались фундаментом машинного перевода. Математик и лингвист Владимир Андреевич Успенский писал, что работами двигала иррациональная потребность отыскать в языке законы, своей строгостью напоминающие математику.

Возникли невозможные до того в нашей стране математическая, инженерная и структурная лингвистика. Естественный язык оказался предметом формального описания: скажем, были предложены математические модели грамматики, которые затем оказались чрезвычайно уместными для характеристики языков программирования. Были созданы первые исследовательские группы и лаборатории машинного перевода, в 1957–1960-х гг. прошли первые заметные конференции, издавался «Бюллетень Объединения по машинному переводу» под редакцией лингвиста и переводчика Виктора Юльевича Розенцвейга (при том что само это объединение было полуреальным). Несмотря на повышенное внимание к проблемам структурной лингвистики, не были обойдены вниманием и более традиционные предметы лингвистического анализа, а также семиотика (наука о знаках и знаковых системах). Эти исследования сформировали новое поколение отечественных лингвистов (отметим среди многих корифеев, начавших в те времена свою научную карьеру, Игоря Александровича Мельчука и Вячеслава Всеволодовича Ива́нова). Во многом эти исследования были межпредметными – активное участие в них принимали А. Р. Лурия и дефектолог Иван Афанасьевич Соколянский.

Значимость работ отечественных кибернетиков и лингвистов легко подчеркнуть тем, что заметная часть их публикаций достаточно быстро переводилась на английский и становилась доступной широкому кругу зарубежных специалистов. Не так обстояло дело с физиологами и психологами: их немногочисленные переводы появлялись с большим опозданием. Книгу Анохина[18] на Западе издали только в 1974 году, а книги Бернштейна – только после его смерти (в 1967, 1969 и 1996 годах). Еще одного отечественного классика, упомянутого выше Выготского, перевели лишь через двадцать восемь лет после его смерти в 1962 г.[19] На этом фоне особняком стоит фигура Лурии, который прекрасно знал английский и активно публиковался за рубежом, но и у него в период с 1944 по 1957 годы был значительный перерыв в публикациях.

Большую часть перечисленных в этом разделе математиков можно назвать кибернетиками. Часто они и сами себя так именовали. Однако само положение кибернетики в нашей стране некоторое время было тревожным и сомнительным. Реакция советского партийного и философского истеблишмента на кибернетические публикации была не просто критической, но резко отторгающей, причем по самым грозным основаниям – идеологическим. Упомянутая выше первая книга Винера вышла на английском в 1948 году и в СССР сразу попала «под замок» – в спецхран. Кибернетика была объявлена служанкой капитализма, реакционной лженаукой, «наукой» мракобесов. Добавим еще несколько штрихов: «Кибернетики ничуть не заботятся о том, чтобы подкрепить свои чудовищные утверждения хоть какой-нибудь научной аргументацией… Два кибернетика – или любое другое их число – могут с одинаковым упорством твердить одни и те же избитые идеалистические положения и делать из них одни и те же неправильные выводы, но от этого ни положения, ни выводы не станут достоверней». К сожалению, в этом шабаше приняли участие и отдельные психологи (например, М. Г. Ярошевский, выступивший с разоблачительной статьей в прессе; часть приведенных выше цитат взята именно из нее[20]).

В этих условиях небольшая группа представителей точных и технических наук начала активную борьбу за реабилитацию кибернетики и спасение всей линии связанных с ней исследований. Важность ЭВМ для военного и хозяйственного применения была бесспорна.

Основным действующим лицом здесь выступил математик и инженер Анатолий Иванович Китов, автор одной из первых защищенных в СССР диссертаций по программированию и впоследствии руководитель головного вычислительного центра Министерства обороны СССР. Его с полным правом можно назвать спасителем кибернетики и всего информационного подхода в нашей стране. Учитывая идеологический характер нападок, ситуация была более чем серьезной. О «подводной» стороне этой истории известно немного. Наблюдаемая часть состояла из нескольких ярких публичных выступлений сторонников кибернетики. Решающие события произошли в 1955 году, когда одна за другой вышли две принципиальные статьи – «Основные черты кибернетики» математика Сергея Львовича Соболева, А. И. Китова и А. А. Ляпунова в журнале «Вопросы философии» (основном идеологическом рупоре тех времен) и «Техническая кибернетика» А. И. Китова в журнале «Радио». Эти статьи доказывали прикладную ценность кибернетики и всего связанного с ней комплекса идей, а также необоснованность идеологических нападок на нее. В итоге кибернетика, а заодно с ней и информационный подход были спасены.

1955 год считается датой снятия партийного запрета с кибернетики. В следующем году Китов выпустил книгу «Электронные цифровые машины» – первое открытое систематическое изложение разнообразных вопросов, связанных с ЭВМ. Затем очень быстро появились книги Игоря Андреевича Полетаева[21] «Сигнал» (1958) и Модеста Георгиевича Гаазе-Рапопорта «Автоматы и живые организмы» (1961). Обе помимо достаточно сложных профессиональных разделов включали в себя и научно-популярные части, немало способствовавшие известности разрешенной теперь науки. Для Китова же эта история закончилась плохо: несколько позже он был исключен из рядов КПСС и уволен с работы.

Несмотря на отмену запретов и бурное развитие кибернетики и информационного подхода, когнитивная психология на отечественной почве так и не прижилась. Не возникло и никакой отечественной альтернативы. Любопытно разобраться, почему вышло именно так.

К 1950-м годам вся исследовательская психология в СССР была относительно небольшой как по численности ученых, так и по количеству публикаций и проводимых работ. Можно отметить ее прикладные успехи (например, при реабилитации раненых в ходе Великой Отечественной войны), и явное повышение авторитета (в 1947 году психология и логика стали обязательными предметами в старших классах школы и оставались таковыми до 1958 года). Но, несмотря на это, психология, хотя и косвенно, оказалась под огнем идеологической критики, прозвучавшей на так называемых Павловских сессиях[22] 1950 и 1951 годов.

Стремление к тотальному государственному регулированию содержания научных исследований и минимизации контактов с Западом привело к жестким оргвыводам, после которых физиологи, невропатологи, психиатры и психологи приходили в себя несколько лет, а изоляция от зарубежных научных веяний стала еще более полной. Так что на непосредственное участие в когнитивной революции у отечественных психологов шансов не было.

При этом в СССР проводились вполне профессиональные исследования познавательных процессов, а в конце 1950-х – начале 1960-х гг. с некоторым запозданием относительно американской психологии появились работы, которые можно с полным правом отнести к когнитивным. Большей частью они были направлены на прикладные цели и связаны с инженерной психологией – областью исследований, которая занимается взаимодействием человека с техническими устройствами и возможными ошибками, которые могут возникнуть при этом. Управление сложной техникой связано с громадными рисками и требует квалифицированных операторов. Исследованием их труда и занимались в первую очередь инженерные психологи, по необходимости обращаясь и к познавательным процессам. Психолог Владимир Петрович Зинченко в 1961 году организовал в НИИ автоматической аппаратуры первую в стране лабораторию инженерной психологии. В 1962 году был создан ВНИИ технической эстетики, который, помимо промышленного дизайна, занимался широким кругом проблем, включая инженерно-психологические.

Развитие советской психологии в 1960-х шло поступательно. Чуть ранее, в 1955 году, возник журнал «Вопросы психологии» – первый и единственный тогда в СССР научный психологический журнал. В 1966 году были созданы два первых психологических факультета – один в Московском, второй в Ленинградском (ныне Санкт-Петербургском) государственных университетах. Начали шире издаваться труды отечественных авторов и переводы западной психологической литературы. Отметим сборник «Психология мышления»[23], в котором под одной обложкой неожиданно встретились гештальтисты, специалисты по искусственному интеллекту и когнитивные психологи К. Дункер, Г. Гелернтер, Г. Саймон, А. Ньюэлл, Дж. Шоу и другие. В 1971 году состоялось открытие Института психологии Академии наук СССР – ИП АН (его организатором и первым директором был психолог Борис Фёдорович Ломов). Это второй научно-исследовательский институт по психологии в нашей стране – первый (Психологический институт при Московском университете) был создан психологом и философом Георгием Ивановичем Челпановым на средства мецената С. И. Щукина почти за 60 лет до этого – в 1912 году.

В 1970-е годы на факультете психологии МГУ появились Лаборатории психологии восприятия, вполне когнитивные по своей тематике исследований. Единственная русскоязычная монография тех лет с термином «когнитивный» в заглавии принадлежит перу психолога Бориса Митрофановича Величковского[24]. В 1987 году он же создал на факультете психологии МГУ первую и единственную в СССР кафедру когнитивных исследований, просуществовавшую, правда, недолго.

Но ни в 1960-е, ни в 1970-е, ни в 1980-е годы отечественная когнитивная психология так и не возникла, несмотря на бурное развитие когнитивных исследований в других странах, наличие в нашей стране сильных научных «соседей» и даже явный запрос на изучение труда операторов сложных технических систем. Не появилось ни исследовательского направления, которое опиралось бы на так или иначе понятые информационные представления о познании, ни специализированных исследовательских центров, ни университетских программ, ни тематических конференций или научных журналов, ни отдельной специальности в аспирантуре.

С одной стороны, нужно учитывать жесткие внешние ограничения: психология как социальная наука подлежала строгому идеологическому контролю. Следование определенному набору представлений о человеческом мышлении и сознании (скорее, принятой в этой сфере риторике) и цитирование классиков марксизма-ленинизма считалось обязательным, причем в списках литературы к любой публикации они стояли на первых местах. Еще на памяти автора этой главы против группы студентов факультета психологии МГУ в середине 1980-х были выдвинуты обвинения в идеализме за доклады, прочитанные на студенческой (!) конференции (правда, она проходила не в столицах, а в крупном провинциальном университете). Доступ к западной литературе, необходимой, чтобы ориентироваться в новых научных тенденциях, был ограничен, сам набор книг и журналов, поступавших в библиотеки, – достаточно беден. Таким образом, возможности для интеллектуального маневра были весьма невелики. Но вряд ли дело исчерпывалось только этим.

Когнитивная революция в американской психологии была следствием недовольства доминирующими теоретическими установками бихевиоризма (как и множества других причин). Предложенная ранними когнитивистами теоретическая альтернатива обещала много больше. Победы в теоретических дискуссиях (чего стоит одна знаменитая рецензия американского лингвиста Ноама Хомского на книгу американского психолога-бихевиориста Б. Ф. Скиннера![25]) и яркие исследования и публикации достаточно быстро распространили новые веяния среди психологов. Хотя и переоценивать темпы этого процесса не стоит.

В нашей стране всё происходило иначе. Идеологический прессинг советской власти явно вызывал недовольство, но, по-видимому, оно не очень касалось распространенных в отечественной психологии теорий. Наиболее изощренные из них – культурно-исторический подход и психологическая теория деятельности – явно несли на себе печать отклонения от марксистского шаблона хотя бы в сторону его усложнения и могли быть противопоставлены официозу. В их пользу говорили и биографии авторов и сторонников, испытавших на себе гонения и запреты. Такие теории тоже предполагали изменения в понимании человеческой психики и поведения, хотя, возможно, не столь радикальные, как информационный подход. И сторонники названных теорий активно подчеркивали их «очевидные» преимущества. Даже в тех случаях, когда авторы сочувственно относились к когнитивной психологии, несложно найти у них прямые указания, на чьей стороне правда. Характерная цитата: «<…> современная когнитивная психология оказывается совсем не такой „революционной“, какой она выглядит в глазах своих сторонников. <…> подчас весьма трудно понять, в чем же состоял смысл этой новейшей революции в психологии, так как многие постулаты по-прежнему связывают когнитивную психологию с бихевиоризмом и предшествовавшими ему направлениями. Ближайшая перспектива изучения психических, в том числе когнитивных, процессов состоит в действительном преодолении как бихевиоризма, так и ментализма. <…> Эта перестройка, как показывает весь опыт советской психологии, безусловно, возможна на базе психологической теории деятельности или в более широком контексте – философии диалектического материализма»[26].

В своих работах психологи стремятся объяснить психику и поведение человека и создают соответствующие теории. Возникшие когнитивные теории отличались не только строем своих понятий, но и самим стилем теоретизирования. Когнитивисты постепенно ушли от сверхобщих формулировок, когда всё разнообразие фактов объясняется одним-единственным законом. Этим грешили психологические исследования начала ХХ века, и такое до сих пор, увы, встречается в отечественных работах, связанных с теорией деятельности или культурно-историческим подходом. В когнитивной психологии появились теории (конечно, далеко не все), объяснявшие локальный набор фактов, причем так, что объяснение можно было опровергнуть экспериментом[27]. Психология стала напоминать естественные науки. Разбираться с непривычными «правилами игры» без устойчивых ориентиров было совсем непросто. Кроме того, требовался хороший уровень английского языка.

В итоге когнитивная психология не получила широкой поддержки в СССР. У нее так и не появилось группы сторонников, которая активно развивала бы новый подход как в содержательном (теории и эксперименты), так и институциональном (обучающие программы, гранты, новые лаборатории и кафедры, журналы и т. п.) отношении. И несмотря на заметные усилия отдельных психологов, она осталась маргинальной областью, не повлияв существенно ни на содержание исследований, ни на обучение новых поколений специалистов. В какой-то мере можно провести аналогию с развитием персональных компьютеров в нашей стране: казалось бы, сложились все необходимые условия, но процесс так и не пошел, и грустные последствия этого положения дел ощущаются до сих пор.

Когнитивная психология прошла длинный и непростой путь развития и стала обширной и разноликой областью исследований и прикладных технологий. Чтобы описать ее в кратком очерке, мы попробуем выделить несколько тенденций, которые в существенной степени отличают современное состояние этой науки от того, что она представляла собой в середине ХХ века. Поскольку развитие этой научной области продолжается (причем очень бурно), мы будем говорить именно о тенденциях, доминирующих сегодня. Это очень пестрое полотно нужно рассматривать с разных точек зрения и в разном масштабе.

Сразу следует обратить внимание на резкое увеличение числа разнообразных теоретических идей, с помощью которых когнитивные психологи стремятся понять и объяснить работу сферы познания. Помимо символьного подхода, который мы обсуждали выше, появилось по крайней мере еще два, столь же влиятельных.

Первый, возникший в первой половине 1980-х гг., связан с именем американского философа, лингвиста и психолога Джерри Алана Фодора. Он предложил оригинальное описание существенной части сферы познания с помощью понятия «модуль». Самая известная книга Фодора называлась «Модульность разума»[28]. Проще всего пояснить, что такое модуль, сравнив психику со швейцарским ножом, где множество лезвий и других независимых друг от друга специализированных инструментов (модулей) объединены лишь единой рукояткой (рис. 1.11). Эта удачная метафора принадлежит американским психологам и антропологам Леде Космидес и Джону Туби.

Рис. 1.11. Модульная метафора психики

Модули – это независимые друг от друга системы получения и переработки информации. Каждый из них «умеет» обращаться только с одним ее видом или решать только один класс задач. К другой информации и другим задачам модуль не имеет никакого отношения. Модули стартуют принудительно, т. е. запускаются, встретив информацию, с которой умеют обращаться. При этом остановить их невозможно: они обрабатывают ее до получения результата. Их работа очень быстра и не требует участия сознания или любого другого центра управления; модули не предоставляют никакого доступа к процессу переработки информации – только к его итоговому результату. Далее информация может передаваться в центральные системы, работающие по более привычным законам.

Такой вариант описания познавательных процессов оказался очень полезным, а его примеры – очень распространенными. Скажем, многие оптические иллюзии (рис. 1.12) возникают непроизвольно и сохраняют иллюзорный характер, даже если вы знаете, что глаза вас обманывают. Модульное описание познавательной сферы пользуется сейчас немалой популярностью. Существуют даже попытки свести всё человеческое познание к работе изолированных модулей.

Рис. 1.12. Примеры оптических иллюзий: невозможные фигуры

Но еще более популярен сегодня нейросетевой (коннекционистский) подход, восходящий к идеям Мак-Каллока и Питтса, речь о которых шла выше. Второй шаг в его развитии был сделан американским нейрофизиологом и психологом Фрэнком Розенблаттом, построившим модель человеческого восприятия – перцептрон, по сути, первую искусственную нейронную сеть. На ее основе была сделана действующая компьютерная система, умевшая распознавать некоторые буквы латинского алфавита.

И наконец, новый шаг осуществили американские психологи Дэвид Румельхарт и Джеймс МакКлелланд, придавшие этому подходу обобщенный вид[29]. Основные постулаты можно сформулировать следующим образом.

Процессы переработки информации происходят в результате взаимодействия большого числа простых перерабатывающих элементов. Они связаны между собой определенным образом и составляют «слои» нейронной сети (рис. 1.13). Переработка информации в сети происходит параллельно, захватывая множество нейронов, относящихся к разным слоям.

Рис. 1.13. Принципиальная схема нейронной сети

Каждый из этих элементов – искусственный нейрон (очень упрощенная формальная модель реальной нервной клетки) – собирает сигналы от других нейронов и, следуя определенному правилу, передает их дальше.

Обучение сети – процесс ее настройки на решение конкретной задачи. В ходе обучения одни связи оказываются более значимыми, т. е. получают больший «вес» при обработке, другие – меньший. Обучение заключается в определении и многократном уточнении «веса» связей между отдельными элементами.

Только надо помнить, что нейронной сетью называют не набор микросхем и проводов, их соединяющих, а специальный математический метод обработки данных. Он лишь имитирует работу реальной нейронной сети, состоящей из нервных клеток – нейронов.

Современные нейросетевые модели после обучения справляются с самыми разными задачами: отличают настоящие купюры от фальшивых, находят конкретное человеческое лицо в огромном массиве фото или видео, моделируют вещества с заранее заданными свойствами, обыгрывают в шахматы или в го лучших игроков-людей, пишут стихи или рисуют картины в заранее заданном стиле, поддерживают беседу на заданную тему и многое другое. Однако изначально их создавали не с прикладными, а с исследовательскими целями – научиться лучше понимать процессы переработки информации. Здесь пока достижений относительно немного: изучение того, что происходит с информацией «в глубинах» нейронной сети, оказалось очень непростым делом, хотя в некоторых случаях они прекрасно имитируют успешное человеческое поведение или, наоборот, совершают характерные ошибки.

И модульный, и нейросетевой подходы наряду с более почтенным символьным предлагают удобные, хорошо структурированные «языки» для описания сферы познания и постановки исследовательских вопросов о ее устройстве, на которые стремятся ответить ученые. Пользуясь этими возможностями, когнитивные психологи за прошедшие годы стали изучать когнитивное развитие (развитие познавательной сферы, связанное с возрастом); выяснили, что большая часть процессов переработки информации очень специализирована, т. е. предназначена для конкретных задач или ситуаций, а универсальные методы, навыки или способности весьма и весьма редки; обнаружили, какую принципиальную роль для познания играют культура и язык; научились описывать как очень простые (молекулярные), так и очень сложные (молярные) процессы переработки информации и то, как они изменяются в ходе научения; открыли, что существуют когнитивные процессы, которые в своей работе опираются на знания о других когнитивных процессах (их назвали метакогнитивными), и многое-многое другое. Отдельно следует отметить широчайшее распространение методов регистрации мозговой активности – функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) (рис. 1.14), магнитной (МЭГ) и электроэнцефалографии (ЭЭГ), а также оптической томографии (fNIRS). Когнитивные психологи вместе с нейроучеными изучают при помощи этих методов процессы переработки информации, особенно в тех случаях, когда традиционные поведенческие эксперименты не позволяют полностью проверить выдвинутые гипотезы.

Рис. 1.14. Результаты фМРТ-исследования инсайта (по Tik et al., 2017)

Когнитивная психология даже в самом начале своего пути не ограничивалась лишь познавательными процессами. К сегодняшнему дню она резко расширила свои границы и за счет такой экспансии «захватила» традиционные области клинической, возрастной, дифференциальной и других отраслей или направлений психологии. Но, наверное, самым заметным новоприобретением стали исследования сознания и бессознательного.

В каком-то смысле когнитивная психология вернулась к истокам: ведь именно с теоретических и экспериментальных исследований сознания в ХIX веке вообще началась научная психология. Современные когнитивные исследования существенно отличаются от классики позапрошлого века. С опорой на новые идеи и методы сознание превратилось в полноценный предмет изучения. Чтобы преодолеть последствия увлечения компьютерной метафорой, когнитивным психологам потребовалось и еще потребуется множество усилий. Все-таки, как выяснилось за 60 с лишним лет, человеческие когниции не очень похожи на компьютер.

Особенно преуспели в этой борьбе теории, принципиально направленные на расширение поля исследований за пределы, очерченные компьютерной метафорой. Самые заметные из них – группа подходов, которую сегодня принято именовать 4Е: воплощенное познание (Embodied cognition), встроенное (укорененное) познание (Embedded cognition), расширенное познание (Extended cognition) и активное познание (Enacted cognition[30]). Они постулируют, что системы переработки информации у человека и животных ни в каком смысле нельзя назвать «внутренними». Люди используют особенности и составные части конкретной ситуации, в которой происходит переработка информации, чтобы переложить на них часть своей когнитивной нагрузки (например, считают на пальцах, используют внешние ориентиры на местности или помогают себе жестами, объясняя решение задачи). Когнитивные процессы несут на себе отпечаток строения нашего тела и мозга, восприятия предметов сквозь земную атмосферу и передвижения по этой планете в тех физических условиях, которые нам достались.

Конечно, речь идет не об индивидуальном опыте познания, но об истории нашего (и не только нашего) биологического вида. Названные подходы подчеркивают укорененность когнитивных процессов в опыте взаимодействия многих поколений организмов с окружающей средой, что и позволило сформироваться живым существам со сложным поведением на нашей планете. Всё это заставляет совершенно по-новому посмотреть на процессы переработки информации, которые перестают быть скрытыми от внешнего взгляда. Подробнее об этом – в главе 3.

Три последующих главы – развернутые иллюстрации к данному разделу первой главы. В них мы постараемся подробнее рассказать о нескольких различных областях исследований мышления, которые сложились в рамках современной когнитивной психологии.

Чтобы сделать более объемным наше изложение, мы поместили в конце книги список текстов, с разной степенью подробности описывающих когнитивную психологию мышления и сопредельные области (см. стр. 236). Эти работы в равной степени подойдут как опытным психологам, так и читателям, просто интересующимся исследованиями человеческого познания. Также туда включены и несколько более специальных текстов, в которых можно найти подробное обсуждение тех проблем, которые лишь намечены в наших главах.

Инсайт (от англ. insight – озарение, прозрение) – один из самых узнаваемых и запоминающихся моментов в ходе решения сложной задачи, когда после длительных усилий в голову приходит счастливая идея и задача кажется понятной и решенной. Иногда яркая идея приходит сразу, и такая удача тоже называется инсайтом.

Переживать этот яркий момент и связывать его с неожиданными ответами стали очень давно. Особенно много подобных самоотчетов принадлежит людям, постоянно решающим какие-то задачи или проблемы. Например, классическая цитата из работы французского математика Анри Пуанкаре: «В эту пору я покинул Кан, где я тогда жил, чтобы принять участие в геологической экскурсии, организованной Горным институтом. Среди дорожных перипетий я забыл о своих математических работах; по прибытии в Кутанс мы взяли омнибус для прогулки; и вот в тот момент, когда я заносил ногу на ступеньку омнибуса, мне пришла в голову идея – хотя мои предыдущие мысли не имели с нею ничего общего… Я не проверил этой идеи; для этого я не имел времени, так как, едва усевшись в омнибус, я возобновил начатый разговор, тем не менее я сразу почувствовал полную уверенность в правильности идеи. Возвратясь в Кан, я сделал проверку; идея оказалась правильной»[31].

Также опираясь на самонаблюдение, другой известный исследователь – немецкий физик, врач, психолог и физиолог[32] Герман Гельмгольц – описал эту и некоторые другие фазы решения мыслительной задачи. Он выделял: 1) подготовку; 2) созревание или инкубацию; 3) вдохновение или озарение (именно эту фазу сейчас называют инсайтом). Мыслительный процесс начинается с ознакомления с задачей и попыток решить ее хорошо освоенными способами. Однако в том случае, если решение не обнаружено, постепенно начинается потенциально самый длинный этап – созревание, когда задача «уходит» из сознания и решение продолжается за счет неосознаваемых процессов. В какой-то момент неожиданно, безо всякого усилия, в голову может прийти удачная идея. Это и есть фаза вдохновения. Самому Гельмгольцу больше всего помогали прогулки по лесистым холмам в солнечный день – так удавалось решать наиболее сложные научные проблемы.

Эти термины для описания этапов решения со ссылкой на Гельмгольца ввел английский психолог и политолог Грэм Уоллес, добавивший еще и заключительную фазу: 4) проверку. Найденный ответ проверяется, и если оказывается верным, то процесс решения задачи заканчивается. Если же обнаружена ошибка, то решатель может вернуться на любой из более ранних этапов и продолжить поиски. Отметим, что проверка, как и подготовка, проводится хорошо освоенными, осознаваемыми методами.

Само понятие инсайт было введено в психологию немецким гештальтпсихологом Вольфгангом Кёлером. Этому способствовала достаточно неожиданная ситуация. Кёлер был интернирован в ходе Первой мировой войны, когда находился на испанском острове Тенерифе, где он работал в лаборатории по изучению поведения человекообразных обезьян. Ему разрешили работать, не выезжая с острова. За несколько лет он экспериментально исследовал закономерности решения проблемных ситуаций приматами и узнал много принципиально нового. Книга, написанная по материалам исследований, получила название «Интеллект человекообразных обезьян»[33]. Да, Кёлер был вполне уверен, что изучал именно интеллект шимпанзе. Современные авторы чаще более аккуратно говорят об интеллектуальном поведении животных[34].

В главе 1 мы кратко описали, что такое инсайт. Добавим еще несколько деталей. С точки зрения гештальтпсихологов, решение задачи в значительной степени независимо от предыдущего опыта: всё происходит «здесь и сейчас». Испытуемый не должен обладать специальной подготовкой или знаниями. Мышление может преодолеть проблемную ситуацию без длительного научения, с опорой на наличные условия. При этом, решая задачу, люди ведут себя совсем не случайным образом (хотя, конечно, бывает и такое). Они действуют вполне осмысленно. Решение с помощью инсайта как раз и подчеркивает неслучайный, осмысленный характер решения – его опору на гештальт (на функциональные связи условий проблемной ситуации между собой). Сам инсайт – это момент неожиданного понимания, как решить задачу. Такой переход – от непонимания к отчетливой ясности – происходит в один «шаг» или «скачок», когда части проблемной ситуации складываются в единое целое, каждый элемент находит свое место в гештальте и служит достижению цели. Если инсайт случается у человека, он сопровождается яркими эмоциями, сопутствующими нахождению ответа. После решения об этом с удовольствием рассказывают сами решатели. Такой набор эмоциональных реакций, связанных с пониманием, получил название «Ага-реакции». (Ага – междометие, часто свидетельствующее о том, что что-то стало ясным.)

Итак, инсайт – вполне узнаваемое событие для большинства людей, закономерный этап в ходе решения мыслительной задачи. Казалось бы, какие тут могут быть сомнения? Тем не менее остается множество вопросов. Более того, с точки зрения многих психологов, инсайта вообще не существует: это ошибка, самообман, а мыслительный процесс идет совсем не так, как кажется. Причем сомнения в реальности озарения появились практически сразу после выхода книги Кёлера.

С момента первых исследований мышления, проведенных гештальтпсихологами, прошло более 100 лет. За это время про инсайт выяснилось очень многое. Значительно точнее и изощреннее стали и теоретические модели этого явления, и экспериментальные методы его изучения. Большую роль здесь сыграли когнитивные психологи. В этой главе мы обсудим более современные представления об инсайте, которые сегодня разделяются большинством исследователей. Но начать надо с внелабораторных свидетельств – с фольклорных историй про инсайт.

Повествование об инсайте обязательно включает в себя рассказы людей, переживших подобное запоминающееся событие, порой неоднократно, и потом сумевших о нем поведать. Яркие истории занимают заметное место и в популярной, и в научной литературе. Полученные в неконтролируемых условиях и описанные без специальной терминологии, они вряд ли могут служить серьезным аргументом в научной дискуссии, но позволяют почувствовать особый аромат интеллектуального поиска. Начнем с нескольких известных примеров.

Немецкий химик-органик Фридрих Август Кекуле прославился открытием кольцевой формулы бензола. До этого существовавшие к середине XIX века представления о строении данного вещества не могли объяснить экспериментально обнаруженные его свойства. Широко известна следующая версия этого открытия: Кекуле после утомительного и бесплодного дня в лаборатории возвращался домой в карете, сидя у окна и задремав от усталости. Вдруг на ободе колеса проезжавшей мимо кареты он увидел змею, которая растянулась вдоль обода и держала себя зубами за хвост. Это оказалось решающей подсказкой, и вскоре Кекуле создал кольцевую формулу (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Змейка Ф.А. Кекуле и его кольцевая формула бензола

Отечественный химик Дмитрий Иванович Менделеев известен открытием периодического закона, связывающего свойства химических элементов с их атомными массами. После почти десяти лет теоретических исследований один из самых ранних вариантов своей периодической таблицы (наглядное воплощение закона), по легенде, он увидел во сне.

Не менее показательна (и легендарна) история изобретения автоматического оружия в нашей стране: техническое решение конструктору одного из первых отечественных автоматов подсказал цирковой номер пары «коверных» – шутливая драка «рыжего» и «белого» клоунов. Более низкий «рыжий» приседал, и кулак неуклюжего и более высокого «белого» пролетал у него над головой. Так и ведут себя некоторые движущиеся части автомата в момент выстрела, что не дает им перегреваться во время стрельбы.

Аналогичных историй можно привести множество. Чтобы обобщить эти и другие успешные инсайтные решения, еще раз сошлемся на Гельмгольца: «<…> мысль осеняет нас внезапно, без усилия, как вдохновение. Насколько могу судить по личному опыту, она никогда не рождается в усталом мозгу и никогда – за письменным столом. Каждый раз мне приходилось сперва всячески переворачивать мою задачу на все лады так, что все ее изгибы и сплетения залегли прочно в голове и могли быть снова пройдены наизусть, без помощи письма. Дойти до этого обычно невозможно без долгой продолжительной работы. Затем, когда прошло наступившее утомление, требовался часок полной телесной свежести и чувства спокойного благосостояния – и только тогда приходили хорошие идеи. Часто <…> они являлись утром, при пробуждении»[35].

Итак, если верить рассказанному, инсайт – результат долгой подготовительной работы и неудачных попыток решения, которые совершает совсем не случайный, а весьма подготовленный человек. Сам момент инсайта может быть связан с состоянием сниженного самоконтроля (усталость, дремота, сон и т. п., хотя это и необязательно) и какой-то внешней подсказкой. Идея приходит практически в готовом виде как яркая вспышка (озарение или вдохновение).

Еще раз подчеркнем, что имеем дело именно с фольклором, хотя и очень популярным. Т. е. это яркие занимательные повествования, а не достоверное знание, допускающее проверку на истинность. Так, история Кекуле известна еще по крайней мере в двух (авторских!) версиях: в одной действуют обезьяны в зоопарке, куда пришел химик в выходной день, а в другой – опять змейки, которых он разглядел в горящих углях домашнего камина. Нетрудно догадаться, что и те и другие животные образовали кольцо, которое и выступило подсказкой для будущего открытия.

Почему подобный фольклор недостаточно хорош как материал для изучения инсайта? С одной стороны, все подобные свидетельства получены в нестрогих условиях (вспомним Пуанкаре и его омнибус) и известны по позднейшим описаниям. Ученых трудно осуждать за то, что они не бросили свою основную работу и не стали в угоду психологам подробно описывать, как и в каком виде им в голову пришла идея. Но память сильно изменяет последовательность и смысл событий, даже если они были записаны всего через полчаса. С другой стороны, эти описания очень неполны, огромное количество деталей ускользает от внимания. Но главное – они сконцентрированы на содержании решаемой задачи. Что опять-таки неудивительно, но оставляет за скобками сами мыслительные процессы, приведшие к инсайту, что в первую очередь и интересует психологов.

Фольклор явно способствовал повышению интереса к инсайту, но не к его строгому изучению. Тем не менее постепенно этот феномен превратился в предмет последовательного научного (часто даже лабораторного) анализа. Существенную роль здесь сыграли когнитивные психологи, которые хотя и не сразу, но обратили внимание на инсайт.

Рассказ о когнитивных исследованиях инсайта следует начать с теории, которая в своем раннем варианте целиком игнорировала это явление.

Теория «задачного пространства» (англ. problem-space theory) была и остается в числе самых авторитетных когнитивных теорий мышления. Она была разработана американскими математиком Алланом Ньюэллом и политологом-специалистом по управлению организациями (впоследствии психологом и нобелевским лауреатом по экономике) Гербертом Саймоном[36]. Сама теория опирается на метафору «поиска ответа». Решение задачи – это именно поиск уже существующего ответа – например, кратчайшего пути из города А в город Б или мата в три хода в шахматной позиции. Ее основные положения можно сформулировать следующим образом.

Задача представляет собой два различающихся между собой состояния – исходное и целевое, переход между которыми неизвестен решателю. Оба состояния явным образом заданы условиями: дано то-то и то-то, а получить, или построить, или доказать и т. п. нужно вот что (это цель или целевое состояние).

Для любой решаемой задачи существует хотя бы один путь от исходного состояния к целевому (а обычно несколько альтернативных путей). Любой путь связывает их между собой посредством множества промежуточных состояний.

Каждое из таких состояний – это репрезентация задачи[37] на каком-то шаге решения. Переход между состояниями обеспечивается специальными действиями – операторами. С помощью операторов можно совершить самые разные разрешенные действия. Но любая задача включает в себя и набор запретов (ограничений), делающих какие-то шаги решателя постоянно или временно невозможными (скажем, пешки в шахматной партии не ходят назад).

Исходное состояние, целевое состояние, операторы и ограничения могут быть лучше или хуже определены. Например, исходное состояние может быть определено хорошо, а целевое состояние и операторы – плохо (сварить вкусный суп из имеющихся в наличии продуктов); или плохо определено исходное состояние и хорошо определено целевое (доказать уже сформулированную математическую теорему).

Всё это и составляет задачное пространство, в котором нужно отыскать решение – путь от исходного состояния к целевому через ряд промежуточных.

Правильный ответ – это последовательность шагов из исходного состояния до цели, которые не нарушают ограничений в условии задачи (например, шахматные фигуры в ходе игры движутся по определенным правилам и не «едят» фигуры своего цвета).

Удобным примером того, как работает данная теория, может служить описание пространства задачи «Ханойская башня». (На самом деле задача не имеет никакого отношения к Вьетнаму – ее придумал и сделал популярной французский математик Ф. Люка.) Самый простой ее вариант состоит из трех стержней и трех дисков разного диаметра с отверстиями. За один ход можно перемещать только один диск с любого стержня на любой другой. Переносить можно только тот диск, который лежит самым верхним, и нельзя класть диск большего размера на более маленький. Изначально все три диска нанизаны на первый стержень. Цель заключается в том, чтобы они все оказались на третьем стержне в том же порядке. В соответствии с требованиями теории мы можем построить задачное пространство Ханойской башни (рис. 2.2). На рисунке мы видим исходное состояние, с которого начинается решение, цель (целевое состояние) и множество промежуточных состояний, которые могут возникнуть в ходе решения. Решатель движется в задачном пространстве и ищет путь от исходной точки к цели. Конечно, он может ошибаться, плутать, возвращаться назад – но все его действия описываются в границах задачного пространства. Если же решатель нарушает условия задачи (скажем, кладет больший диск на меньший), действие не найдет места в нашей схеме. В итоге мы получаем способ описать процесс решения. Причем мы можем фиксировать самые разные события: ошибки, т. е. отклонения от движения к цели, успех и провал, когда решатель остановился, не достигнув цели, и т. д.

Рис. 2. 2. Задача о Ханойской башне и ее задачное пространство

В описанном виде теория явно неполна: непонятно, как решатель ориентируется в пространстве задачи. Особенно если задача трудная и ее пространство велико. У Люка Ханойская башня состояла из трех стержней, но восьми дисков!

Здесь появляется еще одна составная часть этой теоретической модели: эвристические стратегии (или эвристики) – специальные приемы, позволяющие уменьшить количество перебираемых вариантов и время решения. Они работают подобно компасу и позволяют решателю выбирать путь в задачном пространстве, сокращающий расстояние между текущим состоянием и целью (решением). Среди наиболее известных стратегий можно назвать следующие:

• «подъем в гору» (hill climbing) – выбор такой цепочки действий (операторов), которые, как кажется решателю, быстрее всего ведут к цели; т. е. самую крутую тропинку к вершине – отсюда и английское название;

• «анализ целей и средств» (means-ends analysis) – сравнение текущего и целевого состояния и выбор действий, которые уменьшат различия между ними;

• «планирование» – разделение будущего решения на подцели, последовательное достижение которых приведет к основной цели (ответу задачи);

• и многие другие.

С применением эвристических стратегий связано другое название описываемой теории – эвристический поиск.

Легко заметить, что никаких упоминаний инсайта в этом раннем варианте теории задачного пространства просто нет. Авторы теории утверждали, что решение любой задачи можно описать и объяснить без него[38]. Ведь процесс решения имеет последовательную – пошаговую – природу. И инсайта, чтобы найти правильный ответ, не требуется. Решатель поступательно движется в задачном пространстве, постепенно приближаясь к цели.

Нетрудно увидеть в таком подходе влияние компьютерной метафоры: компьютеры вполне последовательны, когда на основе алгоритмов приближаются к заранее заданной программистом цели. Однако действительно ли человеческое мышление устроено ровно таким же образом? Возможно, инсайт и связанные с ним процессы – это отличительные черты именно человеческого мышления (ну, и обезьяньего интеллекта тоже, как показали гештальт-психологи)?

Таким образом, инсайт превратился в действительно важную теоретическую проблему. Насколько решение задачи представляет собой последовательный процесс или, наоборот, оно включает в себя инсайт – резкий «сдвиг», или «перелом» – переструктурирование репрезентации задачи, как называют такое явление, используя специальную терминологию? Этот спорный момент породил первую яркую дискуссию об инсайте.

Первая заметная полемика об инсайте в рамках когнитивной психологии была весьма неожиданной по содержанию. Начиная с 1981 года американские психологи Роберт Вайсберг и Джозеф Альба провели целую серию экспериментов с целью доказать, что инсайта просто не существует или что это понятие не требуется для описания мыслительных процессов[39]. Таким образом они пытались продемонстрировать, что новые когнитивные теории мышления (в первую очередь теория задачного пространства Ньюэлла и Саймона) позволяют четко описать процесс решения задачи и избавиться от неудачных теоретических идей предшественников.

В своих исследованиях Вайсберг и Альба предлагали своим испытуемым такие проблемные ситуации, которые обычно решаются инсайтом. Предполагалось, что решатель фиксируется на какой-то некорректной идее (скажем, на привычном способе использования предмета: коробка – это контейнер для мелких вещей, а не подсвечник на стене). (См. рис. 2.3 про задачу Дункера со свечой.) Инсайт преодолевает такую фиксацию. Позволив испытуемым втянуться в решение задачи и совершить первые ошибки, исследователи давали им словесные подсказки, стремясь ослабить фиксацию. Они прямо советовали: сделайте то-то и то-то! Всякий раз это было указание избегать какого-то препятствия, с которым сталкивался и на котором фиксировался решатель. Оказалось, что такие подсказки не помогают, – инсайт не возникал. В результате авторы сделали вывод о том, что его действительно не существует.

Рис. 2.3. Задача К. Дункера со свечой

Серьезные экспериментальные контраргументы у оппонентов такой точки зрения нашлись не сразу. Лишь во второй половине 1980-х годов американский психолог Жанет Меткалф создала экспериментальный метод, который даже ее оппоненты назвали «умным». Чтобы доказать существование инсайта, она обратилась к помощи метакогнитивных процессов. К таковым относятся уверенность в правильности полученного ответа, ощущение знакомости задачи, оценка легкости или, наоборот, трудности условий и многое другое. Можно увидеть, что все они опираются на знания о других когнитивных процессах и служат для их контроля и управления ими. При этом перечисленные метакогниции связаны с процессом решения задачи.

Меткалф предлагала испытуемым для решения два типа задач: уравнения типа (x² + 2x – 3 = 0) и несложные задачи, которые решаются инсайтом[40]. (О том, что они именно такие, было известно из предыдущих исследований.) Все эксперименты происходили индивидуально. Каждые 15 секунд испытуемого просили оценить, насколько близко он или она подошли к решению. Близость оценивалась по шкале от одного («очень холодно») до семи («совсем горячо»). Это очень напоминает детскую игру, когда ведущий прячет какой-то предмет и руководит действиями игроков. Если они удаляются от цели, он говорит им: «Холодно!» или «Холоднее!», а если приближаются – «Теплее!». Здесь оценка касалась близости к еще не найденному решению. Чем ближе к правильному ответу чувствовал себя испытуемый, тем более «теплой» становилась его оценка. Семерка свидетельствовала о том, что решение обнаружено.

Результаты выявили принципиальные различия между решением алгебраических и инсайтных задач (рис. 2.4). В случае уравнения испытуемые достаточно четко отслеживали свое приближение к цели: их оценки постепенно становились всё более «теплыми» – т. е. последовательно сдвигались к семерке. Иначе обстояло дело при решении инсайтных задач: оценки группировались около двойки или тройки, почти не изменяясь по ходу дела, а потом, когда решение обнаруживалось, перескакивали на семерку. Для большинства испытуемых ответ появлялся внезапно и неожиданно. Инсайт в этих случаях явно имел место, о чем и свидетельствовал резкий скачок в оценках. Несмотря на критику, влияние этой работы оказалось очень заметным, и она стала одним из сильных аргументов в пользу существования инсайта.

Состоявшаяся дискуссия кроме всего прочего показала, что инсайт имел не слишком строгое определение. Яркие эмоции, возникающие в момент решения, неожиданность самого ответа, приходящего в готовом виде или в виде оформленной новой идеи, хорошее понимание условий задачи вряд ли могут служить строгими критериями, хотя именно на них были вынуждены опираться исследователи в ходе экспериментов.

Рис. 2.4. Результаты эксперимента Ж. Мэткалф

Американский психолог шведского происхождения Стеллан Олссон совершил решительный шаг, предложив новое теоретическое понимание инсайта. Он попытался соединить два набора идей: с одной стороны, инсайт и переструктурирование, идущие от гештальтпсихологов, с другой – ментальную репрезентацию задачи и операторы, взятые из теории задачного пространства. С его точки зрения, инсайт – вовсе не случайное явление. Он является ответом на определенное событие в ходе решения задачи – попадание решателя в тупик (англ. impasse). Это не просто систематические неуспехи, не просто прекращение всех попыток добраться до ответа и переживание тщетности своих усилий. Всё гораздо интереснее. Многие задачи устроены таким образом, что какие-то их второстепенные условия привлекают внимание в первую очередь. И исходная репрезентация задачи оказывается неполной или дефектной. Отыскать решение в ее рамках невозможно – его там просто нет. Именно в непригодности исходной репрезентации должен убедиться человек, решающий задачу. Собственно, это и есть тупик. Дело не только в упорно нерешаемой задаче, но, в ощущении, что не хватает чего-то очень важного и нужны радикально иные пути к цели. Продвинуться дальше решатель сможет только в том случае, если произойдет переструктурирование репрезентации задачи.

Но что такое (ментальная) репрезентация? Очень упрощая, можно сказать, что репрезентация задачи в ходе решения – это образ ее условий и цели «в голове» решателя. Это его знания о том, что ему дано и что нужно найти; о том, что ему известно и чего не хватает для решения. Воспоминания о том, какие попытки он уже совершил и что все они пока оказались неудачными, а также о похожих задачах, которые он решал (или даже успешно решил) когда-то раньше. Его соображения о том, что следует делать дальше, и т. д. Причем всё перечисленное представлено в каком-то формате: решатель имеет полный или частичный доступ ко всей этой информации и может ее использовать в ходе поисков ответа[41].

Непосредственно увидеть репрезентацию другого человека исследователь никак не может. В полном объеме она недоступна и самому решателю. Но о ней многое можно узнать, анализируя протоколы решений[42]. Например, многие головоломки решаются за счет выхода в третье измерение, но первые попытки решить такие задачи испытуемые обычно совершают на плоскости. Об этом легко судить по тому, как они манипулируют предметами, составляющими задачу, – монетами, спичками и т. п. На этом основании можно догадаться, что исходная репрезентация задачи «плоская»: для решателя все предметы находятся на одном уровне, без выхода в третье измерение. Решение, если оно вообще будет найдено, связано с переструктурированием исходной неверной 2D-репрезентации. Репрезентация задачи, в которой можно найти решение, должна содержать три измерения!

На этом примере понятно, с какой теоретической проблемой столкнулся Олссон. Как можно пошагово, подчиняясь теории задачного пространства, перейти от двухмерной репрезентации к трехмерной? Они же совершенно разные!

Чтобы вписать инсайт и переструктурирование в теорию задачного пространства, Олссон рассуждал следующим образом: решение задачи – это поиск в задачном пространстве, но, с одной стороны, размер этого пространства может быть очень велик, и его нельзя окинуть одним «мысленным» взглядом (еще раз напомним, что на 2.2 изображено очень маленькое пространство очень простой задачи), а с другой стороны, задачное пространство может быть неполным или просто неверным[43]. В ходе решения, после многочисленных усилий и попадания решателя в тупик, может произойти переструктурирование репрезентации задачи. Оно именно происходит – им нельзя управлять по собственному желанию. Оно как кошка, которая гуляет сама по себе или не хочет слезать со шкафа.

В результате переструктурирования задачное пространство очень сильно изменяется: в нем появляются новые области (психологи мышления называют их рукавами), корректируются ошибки и неточности, одни условия задачи становятся центральными, а другие уходят в тень, и т. д. Инсайт – это момент, когда в результате переструктурирования и само решение задачи, и путь к нему появляются в задачном пространстве. Важно, что они возникают вместе – решение и путь к нему. Т. е. решатель наконец видит, как можно найти ответ, дойти до него. Это и есть инсайт! Только не надо забывать, что переструктурирование может направить из тупика в другой тупик, а не к правильному решению.

Следующим шагом Олссон указал, какие именно варианты переструктурирования ведут к инсайту. Он теоретически предсказал несколько возможных изменений репрезентации задачи, позволяющих вырваться из тупика. Рассмотрим их подробнее.

Немецкий психолог Гюнтер Кноблих с коллегами провел исследование, чтобы проверить теорию Олссона[44]. В центре внимания оказались две возможные формы переструктурирования в ходе решения: ослабление ограничений (constraint relaxation) и декомпозиция чанка (chunk decomposition), т. е. разложение его на части (от англ. chunk – кусок, порция). В эксперименте были использованы арифметические задачи со спичками (рис. 2.5).

Задачи с римскими цифрами включают в себя несколько разных ограничений, которых на самом деле нет в условии. Например, цифры якобы можно изменить только с помощью операций, которые одновременно преобразуют обе стороны равенства, как учат в школе на уроках арифметики: уберем с одной стороны – прибавим к другой. Здесь это не так! Скажем, в задаче А (см. рис. 2.5) можно переложить одну спичку, превратив IV в VI. Или кажется, что знаки арифметических операций «плюс», «минус» и «равно» должны остаться неизменными. Это тоже не так! Вы вполне можете превратить вертикальную палочку из плюса в единицу, как того требует задача В. Или, например, кажется, что любая задача имеет такой вид, как на рисунке: одно число равно сумме двух других. Тоже нет! Задача С решается преодолением ограничения на тавтологию, т. е. на форму самого равенства. Решенная задача будет выглядеть совсем иначе. Три названных ограничения и снимаются переструктурированием, в противном случае эти задачи останутся нерешенными.

Рис. 2.5. Арифметические задачи со спичками из экспериментов Кноблиха и его коллег

Второй вариант резкого изменения репрезентации задачи – декомпозиция чанка. Чанком называют устойчивый «кусочек» воспринимаемой или хранимой в памяти информации. В задачах спичечной арифметики цифры III, XI, IV и т. п., так же как знаки операций «+», «=» – это чанки. Чанками являются и отдельные спички, из которых составлены эти более сложные знаки. Однако между ними имеется существенная разница. Во всех случаях отдельная спичка обозначает единицу. Она остается единицей и в рамках цифры, скажем, II или III. Поэтому такой чанк достаточно легко разорвать, «извлечь» из него одну спичку и переложить ее в другое место. Авторы исследования называют такие чанки «рыхлыми». Напротив, спички в цифрах X и V не являются единицами. Вы не можете оторвать спичку от римской десятки и просто перенести ее куда-то еще: получится бессмыслица. Единственный вариант – превратить V в X или наоборот. Поэтому разделить на части такие чанки гораздо сложнее. Авторы назвали их «тугими».

Кноблих и коллеги предположили, что трудность задач спичечной арифметики зависит от типа тех ограничений, которые необходимо преодолеть. Если ограничения действительно отличаются друг от друга (как и разные варианты разделения чанка), то найденное решение задач одного типа не будет помогать в решении задач другого типа. Т. е., например, верно решив задачу типа B (см. рис. 2.5), испытуемый затем будет успешнее решать именно подобные задачи, а не те, которые похожи на А, C или D. Так и оказалось в действительности. Эти результаты – явный аргумент в пользу теории Олссона. Постепенно за ней закрепилось название теория изменения репрезентации (Representational change theory – RCT). Эти идеи и их экспериментальные подтверждения оказали огромное влияние на последующие исследования инсайта.

Еще раз отметим важное изменение, вытекающее из работ Олссона: инсайт – это не просто яркие переживания, связанные с пониманием или решением задачи. Их стали называть другим термином – чаще всего ага-реакцией. (Мы говорим: «Ага!», когда нам удается что-то понять или в чем-то разобраться.) Инсайт – это переструктурирование репрезентации задачи, выводящее решателя из тупика. Сильные эмоции связаны именно с этим.

Чуть позже американские психологи Роберт Вайсберг и Джессика Флек попробовали проверить теорию изменения репрезентации. Они искали следы тупика и переструктурирования на основе анализа вербальных протоколов (т. е. высказываний испытуемого в ходе решения). Обнаружилась неожиданная вещь: в ходе решения задач, которые обычно решаются инсайтом (некоторые из них мы приводили в качестве примеров в этой главе), в большинстве случаев действительно имело место переструктурирование репрезентации, а вот признаки тупика встречались намного реже. Испытуемые редко говорили в ходе решения о том, что у них нет никаких идей, что они не знают, что делать дальше, что ходят по кругу и т. п. Авторы объяснили этот факт тем, что переструктурирование происходит не только за счет преодоления тупика, но и за счет сознательного использования дополнительной информации. Это могут быть аналогии с другими задачами, обратная связь от неудачных попыток текущего решения, какие-то дополнительные идеи или ассоциации и т. п. И такие информационные «добавки» тоже помогают переструктурированию. Модель Олссона Вайсберг назвал переструктурированием «снизу вверх», т. е. идущим от задачи (ее условий – цифр, предметов и их расположения и т. п., из которых она состоит), а свою модель – переструктурированием «сверху вниз» – происходящим за счет дополнительной информации, извлекаемой решателем из памяти. При этом он настаивал, что его модель не противоречит, а дополняет теорию Олссона, поскольку инсайт может иметь разные причины и разную природу[45]. Таким образом, идея о решающей роли тупика для появления инсайта была поставлена под сомнение.

Теория изменения репрезентации оказалась под огнем критики и с других позиций. Еще одна исследовательская группа попробовала включить инсайт в теорию задачного пространства. Британские психологи Джеймс МакГрегор, Томас Ормерод и Эдвард Кроникл задумались над ролью эвристических стратегий в ходе решения. По их мнению, задачное пространство многих очень сложных задач слишком велико, чтобы его можно было охватить «одним взглядом» в ходе решения. В таких ситуациях именно эвристические стратегии могут позволить сократить перебор возможных шагов.

Описанные выше стратегии помогают решателю ориентироваться в условиях задачи и двигаться прямо к решению. Но всё не так просто. Например, стратегия «подъем в гору» помогает отсечь целые рукава задачного пространства, не тратить времени на их обследование и двигаться к цели. В простых задачах это часто позволяет найти решение. Но не в сложных! Там такие прямолинейные усилия не приводят к успеху – доступных вариантов слишком много.

Сделаем следующий шаг: решатель много раз пытается решить задачу с помощью стратегии «подъем в гору», но задача не поддается. Исчерпав возможности исходной репрезентации, т. е. все варианты, которые пришли в голову, и так и не добравшись до ответа, решатель может начать применять другую эвристическую стратегию – контроль продвижения к цели (progress monitoring). С ее помощью он сравнивает эффективность тех шагов, которые он реально сделал, с отсеянными вариантами. Теперь он продвигается вперед, сравнивая между собой разные цепочки шагов по направлению к цели. Эта стратегия ограничивает поиск, позволяя выбирать более удачные варианты.

Если и в этом случае решатель терпит неудачу, он начинает искать новые «многообещающие» части задачного пространства. Инсайт происходит, когда эти новые рукава обнаруживаются. Таким образом, инсайт – это открытие новой части задачного пространства, которая играет ключевую роль в решении задачи, но которая изначально была недоступна решателю.

Подтверждение этой концепции – ее назвали теорией критериев продвижения к цели (Criterion for satisfactory progress theory) – было получено в экспериментах с задачей «8 монеток» (рис. 2.6). Согласно предсказаниям теории, сложность задачи зависит от количества возможных шагов, которые можно сделать, отталкиваясь от исходного расположения монет и подчиняясь эвристической стратегии «подъем в гору» (рис. 2.7). Если решатель больше не может придумать таких шагов, вторая используемая эвристическая стратегия показывает, что все хорошие варианты уже были опробованы и к цели двигаться не получается. В этой ситуации решатель начинает искать новые, еще не исследованные области задачного пространства. И это открывает возможности для инсайта. В случае наличия большого количества шагов, соответствующих стратегии «подъем в гору», поиск новых «рукавов» задачного пространства будет происходить медленнее, поскольку остается большое количество еще не использованных возможностей в рамках исходной репрезентации. Именно такой результат и был получен Ормеродом с коллегами в серии экспериментов[46].

Рис. 2.6. Условие и решение задачи «8 монет»

Рис. 2.7. Стартовая позиция монет в эксперименте Т. Ормерода и коллег, допускающая различное количество возможных ходов.

Продолжая дискуссию, немецкий психолог Майкл Оллингер с коллегами экспериментально сравнили две конкурирующие теории. На материале той же задачи «8 монеток» авторы проверили целый ряд гипотез о процессе ее решения. Одни гипотезы были сформулированы с опорой на теорию изменения репрезентации, а другие – на теорию критериев продвижения к цели. Полученные результаты показали, что теория изменения репрезентации лучше объясняет решение данной задачи. Из предсказаний конкурирующей теории подтвердилось только одно[47].

Таким образом, кажется, что побеждает одна из теорий. Однако авторы этой работы делают другой вывод, утверждая, что не следует рассматривать обсуждаемые теории в качестве конкурирующих. Скорее, речь идет о различных этапах решения задачи.

Теория критериев продвижения к цели относится к «ранним» этапам решения, которые происходят до переструктурирования репрезентации. Заодно она объясняет, в каком случае решатель заходит в тупик: это происходит, когда используемые им эвристические стратегии перестают быть эффективными.

Теория изменения репрезентации описывает «следующий», более поздний этап решения, связанный с переструктурированием, резко изменяющим репрезентацию задачи.

Подобное неустойчивое равновесие двух концепций сохраняется до наших дней, хотя несомненно, что рано или поздно должны появиться более сложные модели, которые объединят описанные теории или заменят их целиком.

Попутно возникла еще одна любопытная дискуссия, проливающая свет на важность исследований инсайта. Сторонники различных вариантов теории задачного пространства утверждают, что в решении любых – сложных и простых, оригинальных и тривиальных, математических и лингвистических и т. д. – задач участвуют одни и те же мыслительные процессы. Такой подход стали называть «всё как всегда» (business-as-usual). Это значит, что никаких особенных творческих форм мышления, приводящих к инсайту, не существует, а включение в объяснительные модели каких-то дополнений ничем не обосновано. Мыслительный процесс движется вперед за счет собственных усилий решателя – используя операторы и эвристики, он ищет решение задачи. Все подобные действия являются практически целиком осознанными и вполне могут быть смоделированы. Недаром авторы теории задачного пространства А. Ньюэлл и Г. Саймон с коллегами также являются создателями и некоторых ранних вариантов искусственного интеллекта[48].

Адепты теории изменения репрезентации, наоборот, настаивают на необходимости особых мыслительных процессов, чтобы возник инсайт, например тупика и последующего изменения репрезентации. Это значит, что творческое мышление качественно отличается от других видов мышления. Такой подход получил название «теория особого процесса» (special process view). Он утверждает, что далеко не всё в мышлении доступно сознательному управлению и сам процесс решения совершенно не обязательно имеет последовательный характер. Переструктурирование – лучший тому пример.

И психологические теории, объясняющие решение задач, и модели искусственного интеллекта должны учитывать нелинейный и в каких-то случаях просто неуправляемый характер мыслительного процесса. Именно об этом свидетельствуют и тупики, и резкие скачкообразные изменения репрезентации, которые нельзя игнорировать.

В последние десятилетия работы, посвященные инсайту, стали гораздо разнообразнее. Резко расширилось число используемых методов. Скажем, появились многочисленные исследования мозговых коррелятов инсайтного решения – т. е. того, что происходит в человеческом мозге, когда решатель переживает ага-реакцию. Существенно расширилась и область экспериментальных поисков. Теперь на инсайт пытаются взглянуть с самых разных исследовательских позиций.

В последние несколько лет психологические исследования инсайта группируются вокруг нескольких весьма отличных друг от друга тем. Из всего многообразия мы остановимся на нескольких показательных линиях исследований.

А) Первыми в ряду прочих следует назвать попытки изучать инсайт в рамках подхода воплощенного познания. Как мы говорили в главе 1, этот подход утверждает, что наше мышление, как и все остальные когнитивные процессы, укоренено в нашем теле и тесно связано с восприятием и движениями. Таким образом, процесс решения задачи может включать в себя не только наши «внутренние» состояния, но и самые разные «внешние» действия – руками, ногами, туловищем и т. п. Более того, как показывают исследования, такие движения могут очень сильно влиять на мышление.

Приведем характерный пример участия движений в решении инсайтной задачи.

Американские психологи Лаура Томас и Алехандро Ллерас предлагали своим испытуемым решить классическую инсайтную задачу «Две веревки». Решатель должен связать две прикрепленные к потолку на существенном расстоянии друг от друга веревки (рис. 2.8), причем использовать он может только те предметы, которые имеются в комнате, – канцелярские кнопки, гвозди, баночку клея, плоскогубцы, кусочек пластилина. Решение этой не самой простой задачи заключается в том, что нужно привязать к одной из веревок плоскогубцы, сильно раскачать ее, как маятник, и поймать, держась в это время за вторую веревку. Испытуемые индивидуально решали задачу, совершая определенные движения руками. Одни размахивали руками вперед-назад, а другие с усилием разводили руки в стороны (рис. 2.9). Оказалось, что махавшие руками значимо чаще достигали успеха (85 %) по сравнению с решателями, делавшими другие движения (62 %). Авторы считают, что маятниковые движения руками так или иначе связаны с правильным решением и потому выступают подсказкой[49].

Рис. 2.8. Условие задачи «Две веревки» (пояснения в тексте)

Рис. 2.9. Движения испытуемых в эксперименте Л. Томас и А. Ллераса.

Источник: Thomas L.E., Lleras A. Swinging into thought: Directed movement guides insight in problem solving // Psychonomic Bulletin & Review. 2009. № 16. Pp. 719–23

На основе этого и подобных экспериментов мы можем видеть, что традиционные представления о мышлении как скрытом от внешнего наблюдения «внутреннем» процессе ставятся под сомнение. Решение задач оказывается тесно связано с нашим восприятием и движением. Это заставляет нас по-другому взглянуть на наши когнитивные процессы. Пониманию мышления с позиции подхода воплощенного познания посвящена глава 3.

Б) Второе очень заметное направление исследований разбирается с ролью метакогнитивных процессов в ходе решения задачи. Как мы уже писали, метакогнитивными называют процессы, «живущие как бы на втором этаже»: они опираются на знания о других когнитивных процессах, словно надстраиваясь над ними, чтобы отслеживать их и управлять ими.

В начале 2010-х гг. немецкий психолог Амори Данек с коллегами предложила изучать инсайт и ага-реакцию, основываясь на метакогнитивных оценках, которые решатели могут дать найденному ответу задачи. Строго говоря, и до исследований Данек, когда испытуемого спрашивали, был ли у него инсайт – т. е. было ли пришедшее в голову решение внезапным, был ли он в нем сразу уверен, наступила ли полная ясность, – исследователи обращались к метакогнициям. Но Данек постаралась сделать оценки такого рода центральным пунктом своей работы. В ее экспериментах испытуемых просили оценить найденное решение задачи по нескольким параметрам. В итоге их оказалось шесть:

• удовольствие (pleasure);

• удивление (surprise);

• внезапность (suddenness);

• облегчение (relief);

• уверенность (certainty);

• азарт (drive).

То есть решатель должен оценить, было ли найденное им решение задачи внезапным, было ли оно связано с удивлением и удовольствием, был ли он в нем сразу уверен, принесло ли оно ему облегчение и есть ли у него азарт решать следующие задачи[50].

При всей кажущейся абсолютной субъективности получаемых таким образом результатов они позволили обнаружить множество неожиданных вещей. О существовании ложных инсайтов, т. е. неверных решений со всеми признаками ярких ага-реакций, психологи знали давно. Однако оказалось, что инсайтные решения значимо чаще оказываются правильными, а не ложными! И правильные инсайтные ответы приходят в голову быстрее, чем неправильные. Также было обнаружено, что решения, сопровождаемые ага-реакцией, запоминаются существенно лучше, чем неинсайтные. Ну и совсем неудивительно, что правильные и ложные инсайты отличаются друг от друга по профилю шести названных оценок. Правильные ответы вызывали больше удовольствия, были более внезапными и уверенными.

Таким образом, метакогнитивные оценки найденного ответа задачи оказались не совсем субъективными и совсем не первыми попавшимися. Мышление – в значительной степени внутренний процесс, скрытый даже от самого человека и плохо поддающийся самонаблюдению. Но с учетом описанных результатов получается, что с помощью метакогнитивных оценок решатель (а потом и исследователь) имеет определенный доступ к процессу решения задачи. Этот доступ весьма ограничен: далеко не всё в нашем собственном мышлении можно рассмотреть и описать. И уж тем более очень немногим в нем можно управлять по собственному желанию. Но все-таки доступ к процессу решения задач реально существует. И это очень значимый теоретический вывод, открывающий путь для дальнейшего изучения мышления.

В) Еще одно важное направление исследований проясняет роль рабочей памяти в решении задач и конкретно – в инсайтном решении.

Понятие рабочей памяти было предложено в 1970-е гг. английским психологом Алланом Бэддели, но он опирался на весьма почтенную традицию. Первым о существовании памяти, которая обслуживает решение текущих задач и сохраняет необходимую информацию, писал еще в конце ХIX века знаменитый американский философ и психолог Уильям Джемс. По Бэддели, рабочая память сохраняет информацию о том, что происходит в данный момент, в каком-то смысле это память о настоящем. Если говорить именно о процессе решения задач, то для успеха решателю необходим почти постоянный доступ к условиям задачи, к промежуточным результатам (скажем, к своим неуспешным попыткам). Также в памяти нужно держать порядок совершаемых действий, план последующих шагов и многое-многое другое. Всё перечисленное – выше мы называли такую совокупность знаний репрезентацией задачи – и попадает в рабочую память. Причем рабочая память не только хранит информацию и делает ее доступной, но и активно участвует в ее переработке. Однако она не безразмерна – у нее вполне ограниченный объем. Легко догадаться, что у разных людей он разный. Таким образом, свойства и особенности рабочей памяти могут играть важную роль в мышлении, а возможно (это гипотеза) – и в инсайтном решении.

Первый шаг исследователей был легко предсказуем: проверить, как объем рабочей памяти связан с успешностью решения задач. Ведь чем больше этот объем, тем больше разноплановой информации в нем может одновременно находиться и перерабатываться. Это должно помогать нахождению решения. Т. е. чем больше объем рабочей памяти, тем успешнее при прочих равных должны решаться задачи. Так и оказалось. Группа польских психологов во главе с Адамом Чудерским и Яном Ястржебским сопоставила успешность решения самых разных проблемных ситуаций испытуемыми с различным объемом рабочей памяти[51]. Результаты однозначно свидетельствовали о том, что высокая успешность тесно связана с бо́льшим объемом. Однако этот вывод оказался универсальным и касался всех изученных типов задач, а не только тех, которые обычно решаются инсайтом.

Следующий важный шаг в понимании роли рабочей памяти был сделан нашими соотечественниками. Сергей Коровкин, Илья Владимиров, Анна Савинова и Александра Чистопольская сравнили загрузку рабочей памяти при решении двух типов задач: аналитических – требующих последовательных рассуждений, и тех, решение которых связано с инсайтом[52]. Эксперимент строился следующим образом: параллельно с поисками ответа на основную задачу испытуемые должны были много раз решать несложную вторичную задачу. Скажем, нужно было определить, красная или зеленая карточка была предъявлена им на экране компьютера, и нажать в ответ определенную кнопку. При этом измерялись время и правильность такого ответа. Затем, анализируя количество ошибок и, главное, время реакции на вторичную задачу на разных этапах решения основной задачи, можно понять, в какие моменты увеличивается нагрузка на рабочую память. Логика следующая: чем больше ресурсов памяти тратится на основную задачу (более важную и сложную для испытуемого), тем меньше их остается на задачу вторичную. И это закономерно приводит к замедлению ответов на нее. Весь процесс успешного решения основной задачи условно делят на несколько одинаковых по продолжительности этапов (скажем, на три) и анализируют среднее время правильных ответов на вторичную задачу на каждом из них. Оказалось, что нагрузка на рабочую память от этапа к этапу возрастает независимо от того, какую задачу решают испытуемые. Т. е. и в этом случае мы видим, что рабочая память очень важна для успешного решения обоих исследованных типов задач (и инсайтных, и аналитических), а не только для достижения инсайта.

Как обычно, по мере накопления фактов ситуация оказалась более сложной и неоднозначной. Например, некоторые эксперименты показали, что большой объем рабочей памяти может даже мешать поискам ответа! Иногда испытуемые выбирают сложные, вычурные стратегии решения задачи, что усложняет достижение цели. На настоящий момент, признавая важную роль рабочей памяти для успешного решения, исследователи не достигли согласия по поводу того, как обрабатывается информация по ходу мыслительного процесса и как новые знания встраиваются в решение текущей задачи (т. е. в ее репрезентацию). Здесь явно нужны новые исследования.

Г) Еще одна очень интересная, но спорная область – инсайт у животных[53]. Несмотря на то что инсайт впервые был экспериментально зафиксирован именно у братьев наших меньших – шимпанзе – в 1910-х гг., дискуссии по его поводу не утихают до сих пор. Их теоретическое значение весьма велико: положительный ответ был бы сильным аргументом в пользу существования переструктурирования в процессе решения задач, о чем мы говорили выше. Основная проблема исследований в этой области лежит на поверхности: мы не можем расспросить животное о том, как была решена задача, и вынуждены опираться только на его поведение в ходе эксперимента. Постепенно были выработаны специальные исследовательские приемы, позволяющие с большой уверенностью говорить о том, как было получено решение.

Итак, как выглядит инсайт у братьев наших меньших? Напомним основные критерии. Животное попадает в новую проблемную ситуацию, для которой у него нет готового (выученного или врожденного) ответа. Найденное решение появляется почти без научения, т. е. без многочисленных проб и ошибок, а также после успеха используется для решения сходных задач, переносится на них. В самом решении животное учитывает свойства предметов, составляющих проблемную ситуацию. С целью проверить наличие таких поведенческих признаков и строятся эксперименты.

В экспериментах Кёлера, проведенных в 1910-е гг., шимпанзе подтягивали к себе палками бананы, лежащие вне клетки, использовали ящики и другие доступные предметы, включая плечо экспериментатора, чтобы добраться до высоко висящей приманки, доставали короткой палкой длинную, поскольку только так можно было дотянуться до лакомства, и т. д. (рис. 2.10). Все эти возможности приматов были неоднократно подтверждены впоследствии. Но способности обезьян оказались гораздо более разноплановыми. В более поздних исследованиях они использовали палки как рычаги и клинья, причем изготавливали требуемые орудия специально для условий решаемой задачи – скажем, выталкивали палкой нужной длины и диаметра кусочек еды из горизонтальной трубки или заливали принесенной водой вертикальную, чтобы приманка всплыла. Успешное решение обнаруживалось сразу или после небольшого количества предварительных проб и без особых трудностей переносилось на следующие похожие задачи. При этом шимпанзе четко учитывали и соотносили между собой размеры, прочность и другие свойства предметов. Быстро оказалось, что подобными способностями в полном объеме обладают и гориллы с орангутанами. Так что особенных сомнений в том, что человекообразные обезьяны способны к инсайтному решению, сегодня нет.

Рис. 2.10. Шимпанзе извлекает приманку из трубки

Напротив, низшие обезьяны оказались совсем не склонны к таким действиям. Итальянская психолог и этолог Элизабета Визальберги сравнила возможности шимпанзе и обезьян-капуцинов. В ходе эксперимента животные должны были достать приманку из прозрачной пластмассовой трубки, выбрав подходящую по длине и толщине палку. Задача осложнялась тем, что в трубке была «ловушка» (ответвление вниз), в которую могла попасть еда. Чтобы избежать неудачи, животное должно было толкать приманку палкой строго с одной стороны трубки и от себя (рис. 2.11). Шимпанзе практически без раздумий справлялись с задачей, подгоняя палки по длине и толщине (обкусывая и отламывая сучки) и обходя ловушку. Капуцины оказались практически неспособны подобрать подходящую палку и избежать ошибок. Им приманка доставалась нечасто[54].

Рис. 2.11. Схема эксперимента Э. Визалберги

По-видимому, иногда способны к инсайтному решению некоторые птицы, например врановые. В одном из исследований голубая сойка, чтобы достать кусочек пищи, лежащий за пределами клетки, отрывала полоску бумаги от газеты в клетке, складывала ее пополам с помощью лапок и клюва и, как палкой, подтягивала к себе пищу, просовывая бумажку между прутьями. Новокаледонский ворон Бетти привлекла внимание исследователей своими замечательными способностями: она смогла быстро изготовить проволочный крючок для решения новой задачи. Вообще, новокаледонские вóроны изготавливают и используют орудия и в дикой природе, но в лаборатории птица должна была справиться с редким для себя материалом – проволокой. Исследователи проверяли, выберет ли Бетти проволочный крючок вместо прямого кусочка проволоки, чтобы вытащить маленькое ведерко с мясом из колодца, но в этот момент другой ворон украл уже имеющийся крючок. Тогда Бетти попробовала проткнуть и достать мясо прямой проволокой. После серии неудач она стала манипулировать этим прямым кусочком проволоки в колодце, пока тот не застрял. После чего Бетти согнула его и с помощью сделанного крючка извлекла ведерко с мясом. В 90 % всех последующих проб она изготавливала и использовала крючок таким же образом. Причем во всех случаях ей давали прямую проволоку, и ей всякий раз пришлось именно изготавливать новый крючок. Как видим, перенос налицо. Однако Бетти всегда сначала пробовала достать мясо с помощью прямой проволоки[55].

Еще один вид врановых – грачи – не использует орудия в дикой природе. В эксперименте птицы сначала успешно использовали уже готовые деревянные крючья, чтобы достать ведерко с приманкой из узкого колодца. На следующем этапе, когда грачам дали прямую проволоку, они очень быстро смогли согнуть ее, а затем снова достать приманку получившимся крючком. Причем птицы оказались способны не просто перенести найденный способ решения, но и изготовить необходимое для него орудие.

Хуже обстоит дело с инсайтом у млекопитающих, но и здесь найдены удачные примеры. Много лет бытовало мнение, что азиатские слоны, несмотря на высокий интеллект, неспособны к инсайту – они не справлялись со специальными экспериментальными задачами. Поведение слонов не содержало признаков инсайта, если им предлагали использовать хобот, чтобы достать приманку. Но хобот является органом осязания, а не аналогом конечности! И животные стали успешно решать задачи, если в эксперименте им нужно было использовать не хобот, а ноги. В эксперименте американского психолога Престона Фердера и его коллег слоны вставали передними ногами на подставку и дотягивались до высоко висящей еды (рис. 2.12)[56]. Один из слонов смог даже перенести найденное решение на сходную проблемную ситуацию: вместо подставки он использовал шину от грузовика, а затем и несколько разных мелких предметов, которые нужно было положить друг на друга. Занятно, что все подготовительные процедуры по изготовлению опоры слон совершал, конечно, хоботом. Но затем вставал на подставку ногами.

Рис. 2.12. Инсайт у слона. Общий вид проблемной ситуации; справа – слон, нашедший решение задачи

Несмотря на ряд положительных примеров, сомнения в существовании инсайта у животных (кроме человекообразных обезьян) не покидают исследователей. Дело в том, что отдельные хорошо задокументированные экспериментальные успехи соседствуют с большим количеством так же хорошо зафиксированных неудач. Далеко не все животные могут продемонстрировать инсайтное решение экспериментальных задач – индивидуальные различия между отдельными особями очень велики. Отдельные прекрасные решатели (типа ворона Бетти) часто кажутся исключением на фоне невзрачных результатов других животных того же биологического вида. Но это впечатление часто возникает и в ходе исследований с людьми. Более важно, что существуют задачи, которые вообще не решаются ни одним представителем какого-то вида, хотя по всем признакам соответствуют возможностям животных и кажутся вполне решаемыми для них. Примером могут служить проблемные ситуации, когда птица должна потянуть за веревку и таким образом приблизить к себе приманку. В сложных случаях, которые создают исследователи, варьируя расстояние до цели, размер поля зрения птицы, связи между составными частями проблемной ситуации, такие задачи никогда не решаются без предварительного научения. Сначала животное совершает какое-то количество проб и ошибок и только потом достигает цели. Без подготовительного этапа с такими задачами не справляются даже представители семейства врановых, о которых мы говорили выше. При этом птицы явно «не понимают» причинно-следственных связей между своими действиями, положением доступных им веревок и приманки. Всё это аргументы против существования инсайта в этих конкретных экспериментах и шире – у птиц, решающих задачи[57]. Подобных отрицательных свидетельств немало, что заставляет скептически относиться к редким инсайтным решениям у всех «братьев наших меньших», кроме человекообразных обезьян. И безусловно, в этой области нужны новые исследования, которые позволят разобраться в сходствах и различиях мыслительных процессов человека и животных.

Завершая разговор про инсайт, заметим, что нам пришлось пропустить много важных подробностей, касающихся этого сложного явления, но вкратце мы постарались проследить, как «работает» наука. Мы увидели, как постепенно происходило уточнение самого понятия инсайта и связанных с ним теоретических моделей и экспериментальных гипотез. Как были «вынесены за скобки» фольклорные истории про инсайт – очень интересные, но неубедительные. Как шаг за шагом возникали всё более удачные методы изучения и формулировались более последовательные объяснения этого сложного явления. Однако, несмотря на заметные продвижения, инсайт продолжает вызывать множество вопросов, и, чтобы ответить на них, требуются новые исследования.

Нескольких хороших работ, позволяющих глубже разобраться в проблемах, связанных с изучением инсайта, можно найти в списке литературы в конце книги.

Как и любая другая область знания, когнитивная психология постоянно развивается, и мы узнаем всё больше об устройстве человеческого мышления. Логику развития когнитивной психологии легко представить по аналогии со сценой из известного фильма «Пятый элемент», где тело главной героини Лилу восстанавливают по оставшейся ДНК: вначале воссоздается скелетная основа, затем появляются мягкие ткани, кожа и т. д. Наши представления об устройстве познавательных процессов также начинались с построения своеобразного каркаса, который описывался по образу и подобию устройства компьютера (подробнее об этом см. в главе 1). И только начиная с конца 1990-х гг. этот каркас начал обрастать плотью, наделяться эмоциями и в целом субъективным опытом, включаться в социальные взаимодействия и учитывать культуру. Современная когнитивная психология уже не может отрицать необходимость изучения разума с учетом важнейших аспектов жизни человека: телесности[58], эмоций, сознания и культуры.

Среди появившихся новых подходов в когнитивных исследованиях одним из наиболее примечательных может считаться подход «воплощенное познание». Он утверждает, что не может быть полноценного изучения человеческого познания без учета того, что познавательные процессы нужны для взаимодействия с окружающей средой, в которое активно включено наше тело. Скажем, американский психолог Артур Гленберг в своих работах обращает внимание на то, что память нам нужна не для запоминания, а для действия, чтобы использовать усвоенную информацию в общении с другими людьми и в решении широкого круга задач.

Давайте попробуем представить себе человека, который над чем-то размышляет. Как он выглядит? Что он при этом делает?

Скорее всего, нам первым делом представится либо неподвижно сидящий человек, склонивший голову в раздумьях, либо тот, кто в процессе размышлений мерит шагами какое-то помещение. Два этих образа являются более-менее устойчивыми и конкурируют друг с другом в истории философии и психологии, когда необходимо иллюстрировать процесс человеческого мышления.

Первый образ выбит в камне французским скульптором Огюстом Роденом (рис. 3.1) и представляет мышление как исключительно внутренний, ненаблюдаемый процесс, не сопровождаемый ни движениями, ни активными процессами восприятия. Мы можем предположить, что мыслитель склонил голову в том числе для того, чтобы его ничто не отвлекало и не уводило от предмета размышлений.

Рис. 3.1. Скульптура Родена «Мыслитель» в профиль

Второй образ прочно укоренен в нашей повседневной жизни и предполагает спонтанные движения в процессе рассуждения о чем-то (рисование узорчиков в блокноте или хождение по комнате). При этом самому человеку далеко не всегда понятно, играют ли подобные движения какую-то роль, помогают ли они или являются просто побочным эффектом скрытых от наблюдения мыслительных процессов.

Эти два образа подсказывают нам два практически противоположных друг другу ответа на вопрос, как могут быть связаны друг с другом мышление и движение. В первом случае мышление работает в отсутствии каких-либо движений. Они возникнут, лишь когда мы придем к конкретному решению и захотим его реализовать. В этой ситуации движения могут отвлекать и сильно мешать мыслительному процессу. Во втором случае легко предположить, что спонтанная активность нашего тела может быть тесно связана с мышлением. Как минимум в движениях может ненароком проявиться какое-то содержание, о котором человек мыслит. Как максимум движения сами могут оказывать влияние на то, каким образом мы мыслим, и в некоторых случаях помогать мыслительному процессу.

Попытаемся разобраться в этом вопросе, обратившись к нескольким психологическим феноменам, каждый из которых по-своему раскрывает связь мышления и движения.

Первым кусочком мозаики, который поможет нам прояснить связь мышления и движения, является феномен идеомоторного действия. Уже само название феномена подсказывает, что между идеями и моторикой может быть связь. Суть его сводится к тому, что некоторые движения мы совершаем в отсутствие какого-либо намерения их совершить, а лишь по причине возникновения соответствующей идеи в сознании. Если задуматься, то это не удивительно, поскольку под это определение также попадают и рефлексы, т. е. автоматические реакции организма в ответ на какой-то раздражитель. Например, коленный рефлекс – классический пример автоматической реакции в виде сокращения мышц в ноге в ответ на легкое постукивание в определенной области под коленом.

Однако идеомоторные действия довольно сильно отличаются от рефлексов тем, что у них нет раздражителя в классическом смысле этого слова. Такие действия возникают не в ответ на стимул извне, а в связи с появлением идеи или образа действия в сознании. В качестве примера обычно приводят ситуации, когда человек автоматически поднимает упавшую только что со стола ручку или смахивает пылинку со своей одежды в процессе беседы с другом. В эти моменты вы не успеваете захотеть совершить это действие или принять решение о нем – вы скорее совершаете набор движений, когда возникает соответствующая идея.

История изучения этого явления восходит к середине XIX века, когда один наблюдательный британский ученый, Томас Лейкок, обратил внимание на то, что вызывает водобоязнь у некоторых людей, заразившихся бешенством. Он обнаружил, что спазмы дыхательных путей и затрудненное дыхание, судороги лицевых мышц, а иногда и конечностей могут возникать:

• при непосредственном контакте с водой (например, прикосновении к поверхности воды);

• при опосредованном контакте (звуке капающей воды или отблеске от зеркальной поверхности воды);

• при возникновении идеи воды (когда больному просто предлагают попить).

Последний пример представляет для нас особый интерес, поскольку допускает, что простая идея в сознании, связанная со смыслом услышанной фразы, может вызывать комплекс автоматических реакций вроде судорог и спазмов. Сам Лейкок предполагал, что в мозге можно найти особый отдел, отвечающий за представление образов, а идеомоторные действия – это просто пример рефлексов мозга, которые возникают в результате активации этого отдела в моменты потери контроля над собственным поведением.

Пример любопытный, но от него можно легко отмахнуться, сказав, что речь идет о больных людях, у которых всё может быть устроено иначе, чем у здоровых. Поэтому таких наблюдений недостаточно для утверждения о том, что некоторые не контролируемые человеком реакции отражают содержание его сознания и мышления.

Следующий этап изучения идеомоторных действий напрямую связан с работами другого британского исследователя – Уильяма Карпентера. 12 марта 1852 г. в Королевском институте Великобритании он сделал вошедший в историю доклад о возможностях научного объяснения некоторых парапсихологических явлений (в то время в клубах и салонах по всей Европе были широко распространены спиритические сеансы). Карпентер обратился к идеомоторному принципу, чтобы показать, каким образом люди могут ненамеренно приводить в движение стол или указатель на спиритической доске и что общение с духами здесь совершенно ни при чем. В докладе Карпентера утверждалось, что трансовое состояние во время спиритических сеансов приводит к ослаблению контроля за поведением, а следовательно, простого появления в сознании идеи достаточно, чтобы запустилось соответствующее действие. Научную общественность настолько впечатлило подобное развенчание паранормального явления, что в историю феномен идеомоторных действий вошел именно как эффект Карпентера.

И Лейкок, и Карпентер предполагали, что подобные действия могут возникать лишь в определенных ситуациях вроде болезненных состояний людей с бешенством или состояния транса во время спиритического сеанса. Однако регулярно с такими феноменами обычные люди в своей повседневной жизни не сталкиваются. Но что у этих состояний есть общего? Первое, что напрашивается, – потеря контроля. И болезнь, и состояние транса предполагают ухудшение способности контролировать собственное поведение. В том числе может страдать способность тормозить спонтанно возникающие автоматические реакции.

Но неужели мы в обычной ситуации действительно тратим большое количество усилий для контроля над своим поведением? Американский философ и психолог Уильям Джеймс обратил внимание на большое количество автоматизмов[59] в нашей повседневной жизни и предположил прямо противоположное. По Джеймсу, большинство движений, которые мы совершаем, возникают практически сразу, как только мы о них подумаем. Если нам нужно взять чашку – мы сразу берем чашку. Более современный пример: если нам нужно ввести код от домофона, чтобы войти в подъезд, – мы без особых раздумий совершаем последовательность движений пальцами для этого. Джеймс в своих работах настаивал, что контроль за поведением или, как он это называл, «волевые акты» нужны в основном при возникновении конфликтов между разными идеями или ощущениями, ведущими к разным действиям.

К слову, подобный взгляд на повседневную жизнь человека как на поток автоматизмов, в который мы лишь изредка вмешиваемся с помощью произвольного контроля, очень хорошо согласуется с современными когнитивными моделями в области принятия решения. Начиная с нобелевского лауреата по экономике психолога Дэниела Канемана, многие ученые разделяют идею о том, что большинство наших повседневных решений принимаются автоматически, а контролируемое развернутое размышление о том, что же выбрать в конкретный момент, может возникать в ситуации конфликта между разными автоматизмами. Например, выбирая блюда из меню в кафе, из двух альтернатив вы можете легко предпочесть знакомый вариант, потому что он уже проверен. И это проявление автоматической системы принятия решений. Но если вдруг вы заметите, что знакомое блюдо содержит в себе морепродукты, а вы при этом недавно слышали о каком-то случае отравления моллюсками, то автоматически предпочесть знакомое уже не получится. Нужно будет думать, как разрешить конфликт между «выбирай знакомое» и «не выбирай морепродукты».

В соответствии с результатами современных когнитивных исследований, контроль за собственным поведением – процесс крайне затратный с точки зрения количества затрачиваемых усилий. Поэтому идеомоторные действия могут быть хорошим примером того, как в силу когнитивной экономии то или иное движение возникает непреднамеренно и отражает какую-то идею или образ в сознании человека.

Отдельно стоит отметить, что идеи Лейкока, Карпентера и Джеймса вдохновили многих наших современников и стали основой для изучения того, как с точки зрения психологии устроено планирование, организация и контроль произвольного движения. Например, чтобы поднять руку, как это делает школьник на уроке, нам необходимо взаимодействие большого количества когнитивных механизмов, работу которых мы чаще всего не осознаём. И самое поразительное, что эти процессы могут также запускаться и активно протекать в тех случаях, когда реального движения вовсе нет. В такой ситуации как раз стоит задаться вопросом, что же такое делают или в чем дополнительно участвуют эти невидимые процессы. И что они из себя представляют?

В первую очередь начать стоит с возникновения образа или плана движения, в котором человек может и не отдавать себе отчет но при этом руководствоваться им, пока что-то делает. Иногда нечто подобное называют моторными программами, что позволяет проводить аналогию человека с роботом, которому для запуска движения необходима определенным образом написанная программа.

Но таких программ у взрослых людей очень много, и большинство из них находится в спящем режиме до того момента, когда в них возникнет надобность. Как только нам нужно будет совершить какое-то движение, моторная программа активируется. Современные теории идеомоторных действий даже уточняют, в каком виде моторные программы существуют в нашем разуме: в виде образа тех последствий в окружающем мире, которые наступят в результате совершения этого движения.

Основной возникающий здесь вопрос: как можно активировать моторную программу? Мы можем представить себе движение, можем увидеть, как двигается другой человек, можем подумать о чем-то, что по смыслу связано с таким движением. Во всех этих случаях моторные программы будут активироваться, но не всегда запускать движение. Саму активацию таких программ часто можно заметить лишь с помощью сложных поведенческих экспериментов, позволяющих отслеживать изменения во времени реакции людей на доли секунды[60] или с помощью методов измерения активности мозга вроде фМРТ (функциональной магнитно-резонансной томографии), которые могут показать активность в моторной коре в отсутствие реального движения.

Чтобы описать широкий круг явлений активации моторных программ и их последствий для жизни человека, обычно используют понятие симуляции. Т. е. мы не двигаемся, но наша когнитивная система симулирует движение (активирует моторные программы) для собственных задач. Теории симуляции занимают одно из центральных мест в рамках подхода воплощенного познания, и практически ни один из видов мышления не может быть полноценно описан без идеи симуляции. Разберем каждый из них подробнее.

Для начала давайте обратимся к нашей способности создавать яркие и красочные образы всего, чего захочется, но чего нет перед глазами или даже никогда не было. Например, мы можем представить себе Эйфелеву башню, мысленно ее увеличить, перекрасить в зеленый цвет или заставить крутиться вокруг своей оси. Всё это в психологических терминах называется либо образным мышлением, либо воображением.

Одной из самых поражающих уже не обыденное, а исследовательское воображение экспериментаторов стала работа американских психологов Роджера Шепарда и Жаклин Метцлер, в которой авторы смогли рассчитать среднюю скорость вращения объекта в уме и доказать, что в уме у нас вообще что-то «вращается». Последнее было важно, поскольку скептики утверждали, что наш разум подобен компьютеру и любую информацию он перекодирует в символы, а потом уже оперирует с ними по определенным правилам. (Подробнее о компьютерной метафоре см. главу 1.) Если это так, никаких образов и тем более мыслительных операций с образами вроде простого умственного вращения существовать не должно.

Авторы исследования показывали участникам своего эксперимента попарно изображения, на которых были нарисованы трехмерные фигуры (рис. 3.2). При этом иногда в одну пару попадали совершенно разные трехмерные фигуры, а иногда – изображения одной и той же фигуры, но повернутые на определенное количество градусов друг относительно друга. Участникам нужно было как можно быстрее нажать на одну кнопку, если им казалось, что фигуры разные, или другую кнопку, если фигуры казались одинаковыми.

Рис.3.2. Изображение пар трёхмерных фигур, которые предъявлялись испытуемым

В результате психологи обнаружили, что время реакции у испытуемых прямо пропорционально градусу поворота трехмерной фигуры. То есть чем больше повернута одна фигура на рисунке относительно другой, тем дольше человек давал правильный ответ. При этом удалось даже рассчитать среднюю скорость мыслительного вращения трехмерной фигуры – примерно 6 градусов в секунду. На основе этого можно предположить, что трехмерная фигура в сознании человека может совершить полный оборот вокруг своей оси в среднем за минуту.

Это исследование впоследствии стало одним из самых сильных аргументов в пользу того, что образы участвуют в выполнении различных когнитивных операций и что человек – это не просто компьютер с галлюцинациями в виде осознанных переживаний. Сами когнитивные процессы у человека могут быть устроены принципиально иначе по сравнению с вычислительными процессами в компьютере, в том числе и за счет участия зрительных образов.

Но на этом история не закончилась, и спустя 27 лет было проведено исследование, показавшее принципиальную связь вращения трехмерных фигур в уме и вращения реального физического объекта в руках. Американские психологи Макс Векслер, Стивен Косслин и французский физиолог Алан Бертоц просили испытуемых вращать в руках джойстик, параллельно выполняя задания из классического исследования Шепарда и Метцлер, описанного выше.

В результате были обнаружены поразительные факты. Если человек вращает в руках джойстик в том же направлении, в котором ему нужно вращать в уме трехмерную фигуру, он справляется с заданием быстрее и допускает меньшее количество ошибок. Т. е. реальное вращение объекта в руках может ускорять и упрощать вращение образа в сознании. Помимо этого, если замедлять или ускорять физическое вращение джойстика, это будет влиять на умственное вращение, замедляя или ускоряя также и его. Таким образом, умственное вращение меняется в зависимости от направления и скорости вращения физического.

Схожие результаты о связи движений руками и умственного вращения были получены и в исследованиях активности головного мозга. С одной стороны, с помощью фМРТ было показано, что во время выполнения задач на умственное вращение активировались части моторной коры, отвечающие за движение руками. С другой стороны, если влиять на активацию моторной коры с помощью транскраниальной магнитной стимуляции (метода изменения электрической активности в конкретных участках мозга за счет воздействия на них магнитным полем), мы также можем воздействовать на скорость умственного вращения.

В конце концов оказывается, что можно тренировать людей выполнять какие-то двигательные упражнения, а потом, судя по результатам многочисленных исследований, это проявится в скорости выполнения заданий на умственное вращение. К тому же есть данные, согласно которым люди с высоко развитыми моторными навыками, например спортсмены, показывают более высокий уровень успешности в области умственного вращения. И наоборот, люди с определенными расстройствами двигательной сферы (например, миотоническая дистрофия 1-го типа[61]) демонстрируют ухудшение процессов умственного вращения по сравнению со здоровыми людьми.

Все эти многочисленные результаты исследований показывают тесную связь между реальным движением и воображаемым движением, между образным мышлением и моторной активностью человека. Но главное объяснение всех этих фактов опять обращает наше внимание на идею симуляции. Судя по всему, когда мы оперируем образами, наш разум задействует те же процессы, которые обычно помогают нам двигаться.

Математическое мышление чаще всего представляется как абстрактное и выходящее за пределы повседневного опыта. Недаром многие школьники задаются вопросом, где им в жизни могут пригодиться логарифмы или интегралы. В целом сама способность человека оперировать числами, формулами, математическими функциями и другими абстрактными сущностями поражает и вызывает большое количество вопросов.

Один из них касается происхождения математического мышления. Благодаря чему наш мозг способен поддерживать сложную мыслительную активность, которая требует оперирования культурным опытом в виде искусственного языка математики? Можно предположить, что наш мозг развивался в ходе биологической эволюции на протяжении миллионов лет, и в какой-то момент в нем появились и закрепились такие структурные и функциональные особенности, которые позволяют нам мыслить абстракциями.

Однако этот ответ не выдерживает простейшей критики. Биологическая эволюция – очень медленный процесс. И она никак не могла поспеть за развитием культуры и письменности, требующих способности оперировать знаками при использовании естественного языка или математики.

На подобный парадокс обратил внимание французский нейробиолог Станислас Деан, и чтобы как-то с ним справиться, сформулировал гипотезу нейрональной вторичной переработки. Гипотеза эта проводит довольно неожиданную аналогию между мозгом и мусором. Концепция вторичной переработки (англ. recycling) предполагает, что можно вдохнуть новую жизнь в мусор, если его переработать и повторно использовать, иногда даже для новых целей. Точно так же определенные участки мозга, которые формировались и специализировались под определенные задачи (например, восприятие значимых сигналов из окружающей среды и управление движениями организма для выстраивания подходящего поведения в связи с поступающими сигналами), можно переучить для решения задач, к которым эволюция мозг не готовила. В соответствии с этой гипотезой система восприятия и система управления движениями приняли на себя функции по поддержанию математического и вербального (словесного) мышления.

Как это отражается в реальной жизни? Начнем с того, что маленькие дети, которые учатся выполнять простейшие арифметические операции вроде сложения и вычитания, довольно часто начинают считать на пальцах. Порой учителя или родители даже ругают детей за то, что они, вместо того чтобы решить пример в уме, украдкой заглядывают под стол и загибают пальцы, чтобы облегчить себе счет. Согласно многим экспериментальным исследованиям, уровень развития мелкой моторики у маленьких детей позволяет предсказывать успешность решения ими математических задач.

Но самое поразительное – связь движений пальцев рук и математических операций не пропадает полностью с возрастом, и даже у взрослых можно обнаружить много интересного. Например, с помощью фМРТ было обнаружено, что во время решения арифметических примеров в уме у взрослых активируется та часть моторной коры, которая отвечает за движения пальцами рук. Как будто взрослые, давным-давно научившиеся считать в уме и автоматизировавшие навыки применять арифметические операции, всё равно симулируют движения пальцев.

Может быть, это просто случайность? Мало ли какие зоны активируются в мозге во время решения сложных задач. Ведь, помимо моторной коры, подключаются и другие участки мозга – возможно, вместе они образуют более сложную систему, ответственную за обеспечение процессов решения таких задач. Но все-таки есть вероятность, что активация моторных зон во время решения математических задач – это возможность взглянуть на устройство нашего мышления.

Как же это проверить? Действительно ли существует «скрытое» движение пальцев, сопровождающее некоторые математические операции, но при этом невидимое для внешнего наблюдателя без дополнительных, довольно сложных аппаратных методов?

Группа бельгийских психологов в 2013 году нашла способ разобраться с этим. В своем эксперименте они просили испытуемых положить кисть правой руки на теннисный мячик и попеременно перебирать пальцами (см. рис. 3.3). В процессе перебирания пальцами участникам исследования необходимо было в уме решать арифметические примеры на сложение, вычитание или умножение. В результате оказалось, что люди, перебирающие пальцами, медленнее решали задачки на сложение и вычитание, но не на умножение по сравнению с людьми, которые просто решали эти задачки в уме без дополнительной моторной активности. В целом неудивительно, что, решая примеры на умножение в уме, люди не замедлялись из-за движений пальцами. Все-таки на пальцах умножать не так просто, и не все это умеют, да и в ходе раннего обучения детей учат с опорой на них складывать и вычитать, а не умножать. Но полученный результат говорит о том, что даже у взрослых людей движения пальцев рук могут вмешиваться в абстрактные процессы оперирования числами. Как это объяснить? Если выполнение арифметических примеров предполагает симуляцию движений пальцами, то реальные движения пальцами будут конфликтовать с этой симуляцией, что и приведет в итоге к замедлению математического мышления. Это и обнаружил эксперимент.

Рис. 3.3. Изображение динамики выполнения моторной задачи, которую давали испытуемым в одном из экспериментов (попеременное движение пальцами с удержанием ладони на теннисном мячике).

Источник: Michaux N., Masson N., Pesenti M., Andres M. Selective Interference of Finger Movements on Basic Addition and Subtraction Problem Solving. Experimental Psychology. Vol. 60, No. 3. https://doi.org/10.1027/1618-3169/a000188

Другим примером опоры математического мышления, но уже на систему восприятия является SNARC-эффект, открытый группой французских психологов под руководством С. Деана. Участникам эксперимента показывали различные числа на экране, им нужно было как можно быстрее определить, является ли показанное число четным или нечетным. Для этого участники эксперимента должны были нажимать на левую или на правую кнопку соответственно. Обнаружилось, что для маленьких чисел люди значительно быстрее отвечают, если нужно нажать на левую кнопку, а для больших – если на правую. Основным объяснением, которое предложили авторы, является идея о том, что люди опираются на представление о воображаемой прямой линии, на которой числа расположены слева направо. То есть предполагается, что, когда люди учились оперировать абстрактными числами, они опирались на зрительный образ прямой, который из-за автоматизации может и не приходить в голову в явном виде, но может влиять на время моторной реакции в зависимости от того, на какую кнопку требуется нажать.

При этом SNARC-эффект не зависит от того, левша человек или правша, т. е. не зависит от доминирующего полушария мозга. Но он довольно сильно зависит от направления чтения. У испытуемых из Ирана были получены прямо противоположные результаты: маленькие числа были связаны с правой стороной, а большие – с левой.

Какие возможности нам это открывает? В целом, когда речь заходит о математическом мышлении, сразу появляются вопросы о том, как можно его развивать или формировать. И на данный момент уже существуют образовательные технологии, разработанные на основе идей воплощенного познания.

Один из самых известных примеров связан с работами американского психолога Роберта Голдстоуна и его научной группы. Голдстоун развил идею о тесной связи нашего восприятия и движений с математическим мышлением и выдвинул гипотезу о том, что в начале обучения математике люди тратят много усилий для решения тех или иных задач, но чем больше они этим занимаются – тем больше автоматизируются определенные компоненты математического мышления. И эта автоматизация происходит за счет перестройки наших систем восприятия и движения.

Экспериментально это можно увидеть в том, как люди понимают алгебраические уравнения. Как правило, уравнение состоит из нескольких переменных и математических операторов между ними. Математические операторы вроде умножения или сложения имеют свою иерархию, диктующую, какое действие мы совершаем первым, какое – вторым и т. д. По мере освоения этого порядка возникают автоматизмы на уровне восприятия. В частности, расстояние между переменными часто подсказывает, с какого математического оператора стоит начать. И если при записи уравнения расстояние между умножаемыми друг на друга переменными меньше, чем расстояние между складываемыми, то человек быстрее решает это уравнение в сравнении с ситуацией, когда пространственное расположение переменных не соответствует порядку действий с ними.

Опираясь на эту гипотезу и полученные экспериментальные результаты, научная группа Голдстоуна разработала интерактивную систему обучения алгебре «Понятная математика» (Graspable Math), в рамках которой школьники в режиме реального времени могут активно манипулировать переменными и математическими операторами. Различные типы преобразований уравнения производятся путем физических действий: участники изменяют пространственное расположение математических объектов. На данный момент уже получены первые свидетельства в пользу эффективности обучения алгебре с помощью этой системы.

Наше мышление довольно разнообразно по содержанию, и мыслим мы не только образами или математическими абстракциями. Большой пласт человеческого мышления опирается на слова родного языка. Ведь язык помогает не только общаться с другими людьми, но и рассуждать о чем-то наедине с собой. В психологии, начиная с исследований классиков 100-летней давности вроде советского психолога Льва Семёновича Выготского и заканчивая современными когнитивными работами, одна из важнейших загадок вербального мышления – вопрос о том, чем и как мы мыслим.

Все-таки сказать, что мы мыслим словами – не совсем корректно. Чтобы слово появилось в мире нашего мышления, нужно это слово как-то понять, представить его значение или смысл. Ведь вряд ли мы можем рассуждать о чем-то с помощью слов, которых не понимаем. Поэтому обсуждение вербального мышления тесно связано с вопросом о том, как устроено значение слов и других языковых конструкций и что значит понять конкретное слово.

Самый простой ответ на этот вопрос дают нам толковые словари. В таких словарях мы можем найти большое количество определений слов или даже устойчивых выражений. Т. е. наше понимание конкретного слова опирается на другие слова этого же языка. Эту идею можно пояснить с помощью метафоры сети, где каждое отдельное значение – это узел в сети, и понять значение конкретного слова – значит определить место, которое оно занимает в системе известных нам связанных между собой значений.

Однако американский философ Стивен Харнад в 1990 году предложил собственный мысленный эксперимент, указавший на парадоксальность вышеупомянутого подхода к пониманию значений.

Представьте, что вы прилетели в другую страну, жители которой говорят на незнакомом для вас языке. Выходя из аэропорта, вы натыкаетесь на большое количество вывесок и указателей, но они не могут вам ничем помочь, поскольку вы не понимаете, что на них написано. Однако по счастливой случайности у вас оказался толковый словарь этого незнакомого языка, в котором для большого количества слов можно найти их определения, то есть описание того, что же они значат, с помощью других слов этого же языка. Используя этот толковый словарь, вы можете составить целую сеть понятий, которые определяются друг через друга, но вряд ли нечто подобное позволит понять смысл написанного. Выходит, что информации, получаемой только из толкового словаря, нам может быть недостаточно для понимания слов (хотя с родным языком это менее очевидно).

Откуда же берется этот смысл? Как конкретные слова, устойчивые выражения и целые цепочки предложений становятся доступными для понимания? Что еще должно присутствовать в нашем родном языке, помимо понятий и связей между ними?

Идея, которая находит подтверждение в большом количестве современных исследований, проста. Те слова, которые мы используем, в первую очередь должны отражать окружающий мир, и поэтому значение слова определяется тем, с каким кусочком реальности оно связано. Но напрямую к реальности мы не имеем доступа. У нас имеются довольно сложные системы восприятия и движения, через призму которых мы получаем информацию об окружающем мире. Поэтому значение отдельных слов может рождаться на основе сенсомоторного опыта организма, и именно поэтому, читая слово «кролик», мы скорее представляем себе зрительный образ кролика, а не вспоминаем определение из словаря или энциклопедии. Таким образом, понять слово или целое предложение – значит представить себе образ того, о чем идет речь, на основе ранее испытанного реального сенсомоторного опыта.

Но как можно наглядно увидеть симуляцию сенсомоторного опыта, когда мы читаем или слушаем текст, вследствие чего возникает образ, соответствующий содержанию этого текста?

В одном из исследований участникам эксперимента зачитывались отрывки текста. Испытуемые должны были только смотреть на белый экран монитора во время прослушивания этих отрывков. Важной деталью этого исследования являлось использование метода айтрекинга (англ. eye tracking) – измерения показателей движения глаз. Экспериментаторы с помощью специального оборудования отслеживали направление взгляда испытуемых и другие, более тонкие показатели. Основным результатом этого эксперимента стало подтверждение того, что люди непроизвольно начинали смотреть в ту часть экрана, которая соответствовала содержанию истории. Если им рассказывали про большой каньон, по отвесной стене которого спускаются люди, то взгляд смещался в нижнюю часть экрана. Если про поезд, который уходил вдаль с перрона влево, – взгляд стремился в левую половину экрана, и т. п.

Другим примером симуляции сенсомоторного опыта являются многочисленные исследования глаголов действия с помощью фМРТ. Оказывается, что при чтении таких глаголов активируются участки моторной коры, которые были бы активны, если бы человек это действие совершал в реальности. Например, при чтении глагола «пнуть» скорее всего активируется часть соматосенсорной коры, отвечающая за движение ноги.

Отдельно стоит отметить, что идея о возможной тесной связи вербального мышления с сенсомоторным опытом не нова. Еще классик бихевиоризма американский психолог Джон Уотсон рассматривал мышление как внутреннюю речь, а советский психолог Александр Николаевич Соколов показал, что, когда испытуемый рассуждает «про себя», у него сокращаются речедвигательные мышцы, что отчетливо заметно на миограмме (записи электрических сигналов, которые регистрируют в ходе мышечных сокращений).

Всё многообразие исследований и открытий в этом направлении позволяет задаться важным вопросом: если понимание значений и смыслов связано со симуляцией телесного опыта, значит ли это, что люди с разным телесным опытом будут понимать одни и те же слова и словосочетания по-разному?

На этот вопрос решил ответить американский психолог Дэниел Касасанто, проведя серию экспериментов, чтобы продемонстрировать тесную связь между представлением людей об абстрактных понятиях с позитивной или негативной окраской и тем, правши они или левши. В первом эксперименте Касасанто предложил испытуемым два квадратика слева и справа и попросил нарисовать в одном квадратике доброе животное, а в другом – злое. Оказалось, что люди с ведущей правой рукой (правши) доброе животное рисовали значимо чаще справа, в то время как люди с ведущей левой рукой (левши) чаще рисовали слева. В другом эксперименте автор предлагал попарно изображения инопланетян, которые немного отличались друг от друга цветом или формой конечностей. Испытуемым нужно было указать тех инопланетян, которые им казались более умными, более честными или более счастливыми. В результате правши более честными, умными, счастливыми чаще называли инопланетян, расположенных справа, а левши – слева.

Но самым поразительным результатом было исследование на примере подбора кандидатов на конкретную вакансию. Касасанто в начале давал описание шести вакансий, и для каждой вакансии давал бланк с описанием двух кандидатов. Описание одного кандидата находилось на левой части бланка, а другого – на правой. При этом содержание этих описаний варьировалось в случайном порядке. Оказалось, что правши значимо чаще выбирали кандидатов, описание которых было справа, левши – наоборот.

Подобные эксперименты призваны продемонстрировать, что абстрактные понятия «добро» и «зло», «честность», «интеллект» и т. д. довольно тесно связаны с пространственной ориентацией (слева/справа). При этом полученные экспериментальные результаты напрямую зависели именно от телесного опыта людей, от их ведущей руки, а не от того, как эти абстрактные понятия были связаны с пространственными метафорами в языке. В английском, как и в русском, языке присутствует целый ряд пространственных метафор, подсказывающих, что справа – это хорошо, а слева – плохо. Но их влияние, судя по всему, преодолевается телесным опытом.

Второй пример влияния сенсомоторного опыта связан с понятием важности или значимости. Существует целая серия исследований, показывающих, что если дать людям в руки тяжелые и легкие по весу книги и попросить при этом оценить значимость этих литературных произведений, то тяжелые книги чаще оценивают как более значимые и важные. Самое забавное, что в этих исследованиях сравнивались одни и те же книги в двух условиях – оригинальный вариант и утяжеленный вариант. И та же самая книга в утяжеленном варианте оценивалась как более важная и значимая.

Ну, и третий пример роли телесного опыта в понимании абстрактных понятий предложил немецкий психолог Томас Шуберт. Он обратил внимание на то, что, когда мы говорим о чем-то, связанном с властью, мы используем пространственные метафоры верха-низа. Например, по отношению к царским особам было принято обращение Ваше Величество или Ваше Высочество – со скрытым указанием на пространственный верх. Также мы иногда упоминаем существование высокого или низкого социального статуса. В целом эта метафора позволяет нам описывать социальную реальность в терминах физического пространства (верх/низ, высоко/низко и т. д.). В эксперименте предъявлялись попарно названия разных социальных групп, четко отличающихся друг от друга в отношении власти (например, господин и слуга). Одно название появлялось в верхней части экрана, а другое – в нижней. Испытуемым нужно было в одном случае как можно быстрее курсором мышки показать на более властное понятие, а в другом случае – на менее властное. Оказалось, что участники быстрее и с меньшим количеством ошибок справлялись с задачей, если более властное по смыслу слово находилось в верхней части экрана, а менее властное – в нижней. Но не наоборот.

Все эти исследования демонстрируют, как симуляция сенсомоторного опыта и телесный опыт в целом влияют на наше понимание значения различных языковых конструкций.

Один из самых популярных и востребованных видов мышления – творческое или креативное. Довольно часто его вспоминают, когда речь заходит о приеме на работу людей самых разных профессий. HR-специалисты полюбили давать на собеседовании творческие задачи, чтобы понять, насколько хорошо у потенциального кандидата с творческим мышлением. Креативность и творческое мышление даже принято включать в категорию ключевых компетенций XXI века.

По содержанию творческое мышление связано в первую очередь с порождением новых оригинальных решений. Хрестоматийными примерами проявления творческого мышления являются великие научные открытия вроде структуры ДНК, инженерные изобретения вроде электрической лампочки или радио, а также различные произведения искусства.

Изучать реальный творческий процесс ученых, инженеров и артистов в широком смысле невероятно сложно. Помимо этого, в какой-то момент возник вопрос о том, как измерять уровень креативного мышления у людей, чья профессия не связана с этими областями пиковых проявлений творчества. Для решения таких сложных исследовательских и диагностических проблем в разные годы предлагались специальным образом сконструированные тесты, состоящие из разных заданий.

Среди существующих тестов или задач на творческое мышление особенно выделяются два, используемые чаще остальных: тест Медника и тест Гилфорда, названные по фамилиям разработавших их психологов. В тесте Медника необходимо подобрать слово-ассоциацию, которое подходит или как-то сочетается с каждым из трех слов, которые предъявил исследователь. В тесте Гилфорда испытуемые должны назвать как можно больше оригинальных способов использования какого-то объекта, например кирпича. Два этих теста прекрасно отражают два типа творческого мышления, которые обычно выделяют вслед за американским психологом Джоем Гилфордом, – конвергентное и дивергентное. Конвергентное мышление необходимо, когда нужно найти один ответ или одно оригинальное решение для конкретной задачи, а дивергентное мышление, в свою очередь, специализируется на порождении большого количества оригинальных решений, но также применительно к одной задаче.

В этих тестах обычно нет однозначно правильного ответа. И даже в случае теста Медника на конвергентное творческое мышление слова-ассоциации у разных испытуемых могут быть разные. Подобная ситуация требует использования специальных показателей, чтобы оценить уровень креативного мышления на основе этих тестов. К таким показателям относятся беглость (количество предложенных вариантов), гибкость (разнородность в плане тематики), оригинальность (отличие от того, что отвечают другие люди), разработанность (степень детализированности идеи). Как правило, для количественной оценки этих показателей привлекаются эксперты, а их оценки впоследствии проверяются на согласованность, чтобы максимально снизить субъективность такой процедуры.

Воплощенное познание проникает в область исследования творческого мышления несколькими путями. Во-первых, само измерение творческого мышления уже может включать в себя телесный аспект. В основном это касается теста Гилфорда, когда мы придумываем разные способы взаимодействия с известным объектом. Предполагается, что испытуемые, порождая новые оригинальные варианты использования объекта, опираются на собственный сенсомоторный опыт. Следовательно, уже знакомые нам процессы симуляции могут влиять на то, насколько хорошо у человека получается справляться с тестом. Поэтому для контроля воплощенной составляющей теста Гилфорда предлагается разработать разные его модификации. Например, позволять испытуемым во время прохождения теста манипулировать с основным объектом или просто показывать им этот объект без возможности взаимодействия с ним. Предполагается, что подобные манипуляции смогут уравнять людей с разным сенсомоторным опытом и сделать тест Гилфорда более точным.

Во-вторых, подход «воплощенное познание» может предложить способы улучшения творческого мышления или как минимум позволить по-новому взглянуть на уже известные способы. К таким способам можно отнести обычную прогулку: известно довольно большое количество легенд о научных открытиях, совершенных во время прогулки или благодаря регулярным прогулкам. Перечислять их бессмысленно, поскольку невозможно проверить подлинность этих историй. Наиболее известные истории – открытие закона всемирного тяготения Исааком Ньютоном в тот момент, когда на него упало яблоко, и открытие периодического закона Дмитрием Ивановичем Менделеевым во сне – вызывает большое количество скепсиса среди профессиональных историков науки (см. раздел про фольклор об инсайте в главе 2).

Тем не менее можно обратиться к экспериментальным исследованиям, чтобы понять, насколько физическая активность вроде прогулок или бега может повлиять на решение творческих задач. Наиболее известной работой в этой области является серия исследований американских психологов Мэрили Опеццо и Дэниела Шварца. Они предлагали участникам своих экспериментов решать тест Гилфорда и модифицированный тест Медника в сидячем положении и в процессе ходьбы по беговой дорожке. В итоге оказалось, что показатели по тесту Гилфорда значительно улучшились в процессе ходьбы, в то время как по тесту Медника незначительно ухудшились.

В целом этот результат обнадеживает тем, что не существует одинакового влияния физической активности на разные тесты креативности. Следовательно, можно рассуждать о том, что какие-то механизмы порождения новых идей и решений являются более воплощенными, чем другие. И тест Гилфорда, который может включать сенсомоторную симуляцию возможных действий с определенным объектом, является хорошим кандидатом в тесты воплощенной креативности в отличие от теста Медника, который больше связан с вербальной креативностью и семантической памятью[62].

На данный момент существует огромное количество исследований, демонстрирующих, что прогулка, бег и в целом аэробная физическая активность благотворно влияет на творческое мышление. В 2022 году группа австрийских психологов систематизировала многочисленные исследования в этой области и обнаружила устойчивые экспериментальные эффекты влияния как систематической, так и ситуативной физической активности на порождение новых идей. Однако возможных объяснений у этого результата может быть множество, и пока непонятно, какие из них соответствуют действительности.

С одной стороны, физическая активность снижает уровень стресса, а вместе с ним и выраженность негативного эмоционального состояния. При этом существуют работы, которые опираются на теорию позитивных эмоций американского психолога Барбары Фредриксон и показывают, что в положительном эмоциональном состоянии расширяется фокус внимания, что может способствовать более оригинальным ответам в тестах креативности.

С другой стороны, есть чисто физиологические объяснения, которые предполагают, что аэробная нагрузка влияет на физиологические показатели организма, связанные с кровоснабжением головного мозга.

Третий вариант объяснения как раз соответствует подходу воплощенного познания и предполагает, что физическая активность вроде прогулки может влиять на переживаемый человеком сенсомоторный опыт, связанный с ощущениями от движения или от внутренних органов. И подобное изменение состояния теоретически может способствовать поиску оригинальных идей, предоставляя новые ключи к хранящейся в памяти информации.

Но наиболее правдоподобный вариант допускает, что все названные механизмы влияют на креативное мышление в том или ином виде в зависимости от типа физической активности, ее длительности и контекста – решаемой задачи.

Подводя итог, мы можем достаточно много сказать о том, как тело участвует в нашем мышлении.

Простого возникновения образа движения в нашем сознании порой достаточно для появления непроизвольных движений (феномен идеомоторных действий).

Образное мышление опирается на те же психические процессы, что и планирование, контроль и реализация реальных движений. И поэтому, как мы видим по результатам исследований, чем лучше с моторной активностью, тем лучше и с манипуляцией образами.

Арифметические операции в уме тесно связаны с движениями пальцами рук не только у детей, которые учатся считать на пальцах, но и у взрослых. Математическое мышление обеспечивается в том числе активностью тех частей мозга, которые в первую очередь отвечают за восприятие и движения.

Вербальное мышление и понимание значения слов в целом возможны благодаря тому сенсомоторному опыту, который мы получили при взаимодействии с окружающим миром. Многие абстрактные понятия мы можем использовать и понимать, поскольку связываем их с пространственными отношениями, которые усваиваем из сенсомоторного взаимодействия с окружающим миром (слева/справа, сверху/снизу, спереди/сзади и т. д.).

На креативное мышление благоприятно может влиять не только регулярная физическая активность вроде прогулок, но и одноразовая аэробная нагрузка перед порождением оригинальных идей.

В этой главе мы поговорим о том, как на наше мышление влияют некогнитивные факторы, то есть процессы, находящиеся за пределами привычного нам сознательного мышления. Мы сфокусируемся на неосознаваемых (или бессознательных) процессах, а также на эмоциях, рассмотрим многосоставную структуру нашей психики и обсудим, как разные части нашего разума «общаются» друг с другом.

Чаще всего нам кажется, что мы хорошо знаем, откуда к нам пришло то или иное решение. Представьте, что вы покупаете билет на концерт любимой группы с рук в интернете. Вы боитесь, что продавец может оказаться мошенником. Вы сомневаетесь, но все-таки решаете рискнуть. И не ошибаетесь: продавец оказывается честным. Постфактум вы скорее всего сможете указать на признаки, которые убедили вас в добропорядочности человека. Но осознавали ли вы это в момент покупки билета?

Широко известны исследования бессознательного в психоанализе Фрейда, однако мало кто знает про бессознательное в когнитивной психологии, то есть в области мышления и познания в целом. В противовес фрейдистскому бессознательному когнитивисты сформулировали понятие «когнитивного бессознательного»[63]. Концепция когнитивного бессознательного предполагает, что многие когнитивные процессы, включая восприятие, внимание, язык и память, могут протекать за пределами нашего сознания.

Как это выяснили? Возьмем в качестве примера эффект подпорогового прайминга. Представьте себе стандартный тест у окулиста (рис. 4.1), который показывает вам уменьшающиеся буквы, чтобы проверить остроту вашего зрения Вы доходите до определенной строчки и дальше уже не можете разобрать. Врач тем не менее просит вас попробовать угадать букву. Вы называете что-то наугад. То есть вы уверены, что не видите, но назвали то, что пришло вам в голову. И угадали! Шанс угадать букву равен 1 из 33 (по числу букв в алфавите). То есть уровень случайного угадывания (именно так это называют психологи-экспериментаторы) – 3 %. Если вы стабильно отвечаете правильно чаще, чем в 3 % случаев, следует предположить, что вы все-таки что-то видите, хотя можете этого не осознавать. Похожий эксперимент был впервые проведен более 100 лет назад в одной английской лаборатории. Испытуемым показывали буквы с большого расстояния, и оказалось, что они отвечали на уровне выше случайного угадывания в ситуации, когда считали, что совсем ничего не видят[64].

Рис. 4.1. Прием у окулиста

Возьмем более современный эксперимент. Французские исследователи показывали людям на компьютере цифры (рис. 4.2). Задачей испытуемого было сказать, больше или меньше, чем 5, предъявленное число. Испытуемые легко справлялись с этой задачей. Но изюминка эксперимента заключалась в том, что перед каждой пробой человеку на экране незаметно предъявлялась еще одна цифра, но на очень короткое время: 30 миллисекунд (то есть 1/30 секунды!). По словам испытуемых (и на основании специальных тестов после эксперимента), они совсем не видели этих дополнительных цифр. Но вот что интересно: если категория дополнительных цифр совпадала с целевыми цифрами (то есть обе цифры были больше или меньше пяти), испытуемые выполняли задание быстрее! Таким образом, было показано, что «незаметные» цифры влияли на поведение человека – ускоряли реакцию, как бы подготавливая ее[65]. Такая процедура называется праймингом, а дополнительные «незаметные» цифры – праймом[66]. Кстати, если бы праймы были четко видимыми для испытуемых, они бы всё равно назывались праймами. Такие праймы называются надпороговыми (то есть над порогом осознания), а невидимые (но потенциально обрабатываемые психикой) – подпороговыми. В описанном выше эксперименте праймы были подпороговыми.

Рис. 4.2. Схема эксперимента с подпороговыми праймами.

Таким образом, наша психика постоянно обрабатывает и интерпретирует информацию, даже когда мы этого не осознаём. Эти процессы оказывают значительное влияние на наше поведение и принятие решений. Некоторые исследователи считают, что когнитивное бессознательное играет решающую роль в нашей способности эффективно ориентироваться в окружающем мире и осмысливать огромное количество информации, с которой мы ежедневно сталкиваемся.

В этой главе мы поговорим о восходящих влияниях на наше мышление, или, говоря более простыми словами, рассмотрим примеры, когда неосознаваемые процессы, автоматические процессы, элементарные процессы научения и эмоции влияют на высокоуровневые когнитивные процессы[67], такие как мышление и принятие решений.

В предыдущем разделе мы увидели, что далеко не всегда знаем, откуда пришло то или иное решение. Наше мышление и принимаемые решения намного менее прозрачны для нас самих, чем нам кажется. Из этого следует два дополняющих друг друга эффекта. Первый заключается в том, что люди не всегда могут пояснить, почему сделали тот или иной выбор. Второй заключается в том, что когда люди все-таки пытаются обосновать свои решения, то часто придумывают на ходу объяснения, не соответствующие действительности.

Давайте разберем оба варианта. Как может так получиться, что мы не в состоянии объяснить, как приняли решение? Значит ли это, что мы действуем случайным образом, будто подбрасывая монетку? Совсем не обязательно! На самом деле мы способны принимать решения на основе информации, которую в момент решения не осознаём. Это может быть неотрефлексированный прежний опыт или неосознанные привычки. Такой процесс в когнитивной психологии называют имплицитным научением. Психологи говорят «научением», а не «обучением», подразумевая ситуации, когда человек учится чему-то на своем опыте, а не через книгу, лекцию или прямую инструкцию от другого человека. Например, дети усваивают родной язык в большой степени имплицитно, слушая, как говорят взрослые вокруг. Когнитивная система ребенка улавливает статистические взаимосвязи между различными звуками, словами и событиями, и в какой-то момент ребенок начинает понимать, а затем и говорить что-то самостоятельно[68].

Мы приобретаем очень много знаний об окружающем мире таким образом. В любой области, где мы сталкиваемся с повторяющимися ситуациями, «статистики» событий и явлений накапливаются в когнитивной системе без нашего ведома. В ситуации, похожей на ситуации из прошлого, эти накопленные знания активируются и влияют на наше поведение. Давайте попробуем разложить виды научения на разные типы, чтобы лучше понимать, какими способами прежний опыт может сохраняться у нас в памяти и влиять на наше мышление в будущем.

Существует много способов, которыми могут формироваться имплицитные знания. В примере про язык выше обучение происходит через многократную «запись» сочетаний разных звуков, слов, предложений. Таким образом в нашей памяти записываются статистические закономерности той языковой среды, в которой мы растем.

Если говорить не про язык, то такие закономерности могут формироваться не только из однотипных стимулов (звуков или слов). Связываться могут и разные стимулы, например звуки и зрительные образы. Представьте себе старинный паровоз с паром, идущим из трубы. Скорее всего, в вашем воображении вы услышали звук набирающих скорость колес («чух-чух-чух») или звук гудка. То есть в вашей памяти зрительный и звуковой образы связаны. Такое связывание разных стимулов или образов называется ассоциативным научением.

Ассоциативное научение пронизывает всю нашу жизнь – даже когда мы не замечаем, что чему-то учимся. Оно позволяет нам прогнозировать и формировать ожидания от происходящих событий и их свойств в повседневной жизни, а также учиться на собственном опыте, даже если мы не можем в явном виде, словами, описать полученный урок.

Сам феномен ассоциации был описан в философии довольно давно. Например, нидерландский философ Бенедикт Спиноза еще в XVII веке описывал связывание представлений по принципу смежности во времени или пространстве. Научное исследование ассоциативного научения ввел Иван Петрович Павлов. Его условный рефлекс, по сути, и является ассоциативным научением: связыванием двух стимулов, следующих друг за другом. Правда, Павлов изучал научение у собак и только один специфический вид ассоциативного научения: когда связываются нейтральный стимул (например, звонок) и значимый для собаки стимул (еда или электрический ток). Павлов показал, что при совместном предъявлении звонка и еды собака начинает реагировать на звонок так же, как и на еду: выделять слюну.

Ассоциативное научение у людей работает на основе тех же механизмов, однако стимулы могут связываться любые – не обязательно имеющие отношение к еде или боли. Кроме того, изучая научение у собак, нельзя было поставить вопрос о том, необходимо ли сознательно воспринимать связь двух объектов, чтобы эта связь отложилась в памяти. С человеком это возможно, так как мы можем разными способами узнать, осознает человек заучиваемую связь или нет[69].

Как мы видели в классическом примере с собакой Павлова, ассоциативное научение может связывать не только два эмоционально нейтральных стимула, но и нейтральный стимул с эмоционально заряженным, например приятным. Если вместе или сразу после нейтрального стимула мы видим стимул, который нам приятен (например, любимая музыка), первый стимул также начинает нам нравиться. На него как бы распространяется приятное впечатление, которым для нас обладает второй стимул. Так, например, работает реклама: рядом с брендами всегда помещаются красивые улыбающиеся люди и простая приятная музыка, которая понравится максимальному количеству людей.

Ассоциативное научение постоянно сопровождает наше мышление. С одной стороны, оно помогает формировать опыт, нужный для решения тех или иных задач. Например, отдельные признаки математической задачи могут быть связаны в опыте с определенным типом решения (см. примеры с усвоением закономерностей решения разных типов уравнения в главе 3). Тогда ассоциативное научение может подсказать, какой из возможных способов решения можно попробовать использовать. Так же происходит и в других сферах: определенный звук работы двигателя может подсказать нам, с чем, скорее всего, связана проблема в автомобиле.

В этом разделе мы рассмотрели, как впечатления и события, смежные по времени, связываются в нашей памяти, причем для этого не обязательно сознательно замечать эти связи: они всё равно могут проявиться в нашем поведении или мышлении в будущем. В следующем разделе мы рассмотрим, что происходит, когда связываются не два стимула (какой-то звук с каким-то объектом), а наше действие – и что-то приятное (вознаграждение) или неприятное (наказание).

Обучение, где связь формируется между стимулом или действием, с одной стороны, и последующим вознаграждением – с другой стороны, имеет свои особенности. Называется такое научение оперантным обусловливанием.

Обусловливание – это формирование условного рефлекса, которое мы рассматривали в предыдущем разделе. А оперантное означает, что эта реакция формируется под воздействием того, что следует вслед за ней. Действие, которое управляется его последствиями, называется оперантом. В качестве такого последствия, связывающего стимул с реакцией, выступает что-то приятное (то есть подкрепление) или неприятное (то есть наказание).

Такой вид научения хорошо известен дрессировщикам животных. Собаке дается сигнал (например, слово «сидеть»), и когда собака делает то, что хочет тренер (садится), она получает то, что ей нравится (лакомство или ласка). Таким образом, здесь формируется связь между стимулом-триггером (слово «сидеть») и действием (смена позы). А закрепляется эта реакция через вознаграждение. Ассоциативное научение больше влияет на наше восприятие: услышав звук колес паровоза, мы ожидаем гудок. Оперантное обусловливание связывает некий сигнал с действием (рис. 4.3).

Рис. 4.3. Классическое обуславливание и оперантное обуславливание

Оно имеет важное значение не только для животных. Когда какое-то действие приводит к желаемому результату, мы начинаем чаще совершать это действие. Если на работе ждут бесплатный кофе и печеньки – приходить на работу будет чуть приятнее и легче, даже если это раннее утро. Можно вознаграждать себя или ребенка за желаемое поведение – например, сделанное вовремя домашнее задание или физическое упражнение. Наградой может быть всё, что вам нравится: сладость, час компьютерной игры или общение в соцсетях. Научение может обеспечиваться также и отрицательным подкреплением, то есть наказанием. Такой вид научения тоже многим знаком.

Как же оперантное обусловливание связано с мышлением? Мыслительный акт тоже можно назвать действием: мы совершаем выбор, в каком направлении развивать рассуждение. Если какие-то мысли или направления рассуждения приводили нас раньше к подкреплению, например к успешному решению задачи, – мы стремимся повторять этот же образ действий. Обратное происходит с мыслями или действиями, которые ведут к неприятным последствиям: за исключением некоторых патологических состояний (стрессовые воспоминания, навязчивые идеи и т. д.), мысли или рассуждения, приводившие к неприятностям, мы стремимся не повторять.

Из вышесказанного следует какой-то неприятный детерминизм: неужели, однажды решив задачу каким-то способом, мы будем всегда решать ее только так? Действительно, ни люди, ни животные себя так не ведут. Нам скучно повторять то, что мы уже делали, и мы имеем склонность к экспериментам. В теории оперантного обусловливания существуют полезные понятия эксплуатации (англ. exploitation) и разведки (англ. exploration) (рис. 4.4). Эксплуатация предполагает повторение прежних удачных действий. Разведка же предполагает эксперимент: иногда люди просто из любопытства пробуют решить привычную задачу новым способом. Например, попробовать зайти в новое кафе по дороге на работу или вообще попробовать другой путь. Люди отличаются друг от друга тем, как часто и в каких ситуациях они склонны к эксплуатации и разведке[70].

Рис. 4.4. Эксплуатация и разведка

Современные исследования показывают, что люди чаще склонны к разведке, когда испытывают положительные эмоции или просто пребывают в хорошем настроении[71]. Отрицательные эмоции, наоборот, скорее способствуют фокусу на том, что точно принесет ожидаемый результат[72]. Действительно, если утро не задалось, вы вряд ли будете экспериментировать с новым путем на работу: если еще из-за этого опоздаете – будет совсем плохо! Некоторые теоретики связывают это с эволюционной биологией нашего поведения: когда организм в опасности и необходимо выжить любой ценой, нужно использовать самый надежный способ из всех возможных. Когда же мы в безопасности, можно попробовать что-то новое, потому что цена ошибки не так высока[73].

Разведка связана с творческим мышлением. Последнее по определению предполагает поиск новых путей решения задачи. Поэтому мы можем сделать вывод, что открытия (большие и маленькие) скорее нас посетят в расслабленном и приятном состоянии (что не отменяет предшествующей сфокусированной работы по сбору информации и перебору привычных решений). Можно сделать и обратный вывод: если нужно решить сложную задачу известным способом, сфокусироваться на знакомом методе – это лучше делать в небольшом напряжении, возможно, даже зарядившись отрицательными эмоциями.

Современная теория оперантного обусловливания указывает на важность неожиданности вознаграждения в научении. Если наше действие привело к неожиданному приятному исходу, это действие скорее закрепится, и мы повторим его в будущем. То же и с неприятным исходом: чем более он неожиданный, тем сильнее он влияет на наше поведение в будущем.

В теории оперантного обусловливания используется понятие «ошибки предсказания». Она может быть положительной (когда результат оказывается лучше, чем мы ожидали) и отрицательной (когда результат оказывается хуже, чем ожидали). Такая ошибка субъективно переживается нами как эмоция: положительная и отрицательная соответственно[74].

Из этого следуют интересные выводы. Так, если мы долго решали какую-то задачу, уже почти отчаялись, но наконец-то, неожиданно для себя, решили ее – мы получим сильную положительную ошибку предсказания и, соответственно, положительную эмоцию. Это объясняет, почему людям бывает интереснее браться за сложные дела, чем за простые: простые не приносят радости при успешном выполнении. Получается, что не только эмоции могут влиять на наше мышление и поведение (негативная эмоция ведет к фокусировке внимания), но и мыслительная деятельность может порождать эмоции.

Оперантное обусловливание лежит в основе большого количества форм нашего поведения и мышления. В главе 1 мы обсуждали бихевиоризм – научное направление, популярное в американской психологии в первой половине ХХ века. Оно пыталось описать всё поведение человека через научение. Однако далеко не все формы поведения и мышления оказалось возможно описать через формирование реакций с подкреплением. Один из главных примеров критики бихевиоризма можно найти в области усвоения языка. Чтобы выучить язык на основе принципов оперантного обусловливания, понадобилось бы очень много времени – намного больше человеческой жизни. Творческое мышление, хотя и может – как мы говорили выше – запускаться разведкой в оперантном обучении, тем не менее функционирует совсем по другим принципам, нежели повторение ранее подкрепленных действий.

Сегодня оперантное обусловливание развивается в области искусственного интеллекта под названием «обучение с подкреплением» (англ. reinforcement learning). В некотором смысле история психологической науки повторяется в этой области: инженеры используют обучение с подкреплением, чтобы симулировать на компьютерах разные виды человеческой активности. Так, алгоритмы, основанные на обучении с подкреплением, учатся, какой ход в шахматах приведет к вознаграждению (выигрышу) в долгосрочной перспективе.

Такие программы не только сами учатся играть в шахматы (если им предоставить правильную обратную связь), но и легко обыгрывают людей. Сенсацией стало то, что в 2016 году программа AlphaGo обыграла в го одного из сильнейших игроков в мире, корейца Ли Седоля. Так как го намного сложнее шахмат по числу потенциальных игровых состояний, долгое время считалось, что в го машина человека не обыграет никогда. Но это оказалось не так, и помог машинам принцип оперантного обусловливания, что еще раз подчеркивает связь научения и интеллектуальной деятельности.

Мы рассмотрели, как научение в разных формах влияет на наше поведение. Научение – это процесс, происходящий во времени. Иными словами, это влияние прошлого опыта на наше поведение или мышление в настоящий момент. Специфическая черта научения состоит в том, что в его ходе происходит некоторое обобщение прежнего опыта. Мы начинаем действовать определенным образом в похожих ситуациях. Вопрос, на который мы постараемся ответить в этом разделе: влияют ли предыдущие варианты поведения или способы мышления на последующие? Если человек один раз сделал что-то, обязательно ли он повторит это?

Начнем со следующего примера. Посмотрите на рис. 4.5. Что вы на нем видите?

Рис. 4.5.

В самом центре изображения находится далматинец. Посмотрите на изображение на странице 192, чтобы увидеть более четкое изображение.

Однажды увидев далматинца на этой картинке, вы всегда будете его видеть в будущем. Это пример ситуации, в которой наше восприятие, то есть однажды сформированный образ, навсегда закрепляется в нашей психике и определяет восприятие в будущем.

Почему это происходит? Восприятие не пассивно, оно постоянно ищет интерпретацию входящей информации. Изображение на рис. 4.5 не несет никакой информации, его трудно интерпретировать. Поэтому, как только хоть какая-то осмысленная интерпретация найдена, наше сознание за нее держится. Это был феномен из области восприятия. Но существует ли что-то аналогичное на уровне мышления?

Бывают патологические случаи, когда человек постоянно возвращается к одной и той же мысли. Это явление называется руминация. Психологическая руминация – это состояние психики, при котором человек зацикливается на негативных мыслях и эмоциях, не находя никакого продуктивного решения. Это похоже на застревание в порочном круге, когда чем больше вы думаете о проблеме, тем больше она вас поглощает. Представьте себе, что вы застряли в пробке по дороге на работу. В то время как некоторые люди отмахнутся от проблемы и найдут что-то другое, на чем можно сосредоточиться, другие могут зациклиться на своем разочаровании, думая о нем часами или даже днями.

Руминация связана с повышенным риском депрессии, тревоги и других проблем с психическим здоровьем[75]. Мы сосредотачиваемся на негативных аспектах ситуации и игнорируем любые потенциальные решения или положительные аспекты, что затрудняет выход из замкнутого круга и поиск путей продвижения вперед. Руминация сама по себе не считается клиническим состоянием, но она признана симптомом или процессом, который может способствовать развитию и поддержанию психических расстройств.

Существуют примеры такого застревания и в нормальном мышлении. Одним из таких примеров является феномен установки. Установка – это неосознаваемое человеком состояние психики, подготавливающее восприятие или действие в определенном направлении. Классический лабораторный пример установки в области восприятия выглядит следующим образом: если человеку несколько раз давать в руки шары разного веса (например, в правую руку тяжелый, а в левую – легкий), а потом дать шары одинакового веса, то шар в правой руке будет казаться человеку более легким. Правая рука как бы приготовилась к тому, что там шар будет тяжелее, мышцы напряглись сильнее, чем в левой руке. А так как фактически вес шаров оказался одинаковым, ожидавшая тяжелый шар правая рука будет давать сигнал в психику, что шар оказался легче, чем ожидалось. Поэтому человеку будет казаться, что шары различаются по весу. Так предыдущий опыт подготавливает наше восприятие[76].

В области решения задач существует эффект функциональной фиксированности – когда человек, решая серию похожих задач, применяет один и тот же найденный способ решения, хотя в некоторых задачах решение можно было найти намного более простым способом.

Эффект такой неэффективной установки был обнаружен в эксперименте немецкого психолога Абрахама Лачинса[77]. В 1940-х и 1950-х гг. Лачинс провел серию экспериментов, в которых предлагал участникам ряд задач с кувшинами для воды. Эти задачи предполагали использование набора кувшинов различной емкости для отмеривания определенного количества воды. Представьте, что у вас есть три кувшина с водой объемом 127, 21 и 3 литра соответственно. Ваша задача – отмерить ровно 100 литров. Правильным решением будет наполнить большой кувшин полностью, затем заполнить из него кувшин в 21 литр: таким образом мы отольем из большого кувшина 21 литр и там останется 106 литров. Дальше – вы, наверное, уже догадались – нужно два раза отлить воду из большого кувшина в самый маленький кувшин. И в большом кувшине останется ровно 100 литров.

Лачинс давал испытуемым несколько задач такого типа подряд, и после нескольких попыток испытуемые понимали логику задач и быстро их решали. Но самое интересное начиналось после. Испытуемым давали новую задачу, которая выглядела как все предыдущие, например: три кувшина, 15, 39 и 3 литра. Цель – отмерить 18 литров. Эта задача решается уже найденным способом. Нюанс, однако, в том, что она также решается и более просто: переливаем в самый большой кувшин воду из среднего и маленького, получаем 15 + 3 = 18. Большинство испытуемых Лачинса (до 80 %!) этого элементарного решения не замечали и продолжали применять более сложное решение, задействующее все три кувшина. Т. е. продолжали решать задачу одним и тем же способом, однажды найдя удачное решение. И пропускали момент, когда задача сильно упростилась. Это хороший пример «колейности» нашего мышления: ситуация меняется, а мы продолжаем мыслить тем же образом, что и раньше.

В главе 2 речь шла о понятии инсайта или озарения – внезапного решения задачи, которая долго не поддавалась решению. Согласно современным теориям мышления, инсайт часто будет наблюдаться как раз в ситуации, в которой человек зашел в тупик, застряв в ранее сформированных способах решения задачи.

Еще одним примером инертности наших решений может служить эффект невозвратных затрат (англ. sunk cost). Этот эффект наблюдается при вложении большого количества ресурсов в реализацию какого-то решения, когда это решение оказалось ошибочным. В такой ситуации рационально было бы остановиться и забыть о потраченных ресурсах, но люди склонны продолжать вкладываться в доведение данного проекта до конца. Например, вы решили отремонтировать старую дачу, вместо того чтобы построить новый дом на ее месте. В процессе вы понимаете, что ремонт отнимает у вас огромное количество энергии и времени, а проект бюджета уже приближается к тому, что понадобился бы для строительства нового дома. Выгоднее было бы остановиться, забыть о потерянном времени и деньгах и приступить к плану Б – строительству нового дома. Однако вы продолжаете вкладывать ресурсы в исходное решение отремонтировать дом, так как уже потратили на этот план много сил.

С точки зрения поведения эффект невозвратных затрат выглядит как установка из предыдущих примеров: человек пытается реализовать ранее принятое решение, хотя на это тратится слишком много ресурсов. Однако механизмы этого эффекта другие. Эффектом невозвратных затрат занимались поведенческие экономисты – исследователи, изучающие механизмы и закономерности принятия решений, в том числе и в экономической сфере. Среди психологических механизмов, объясняющих эффект невозвратных затрат, называют избегание потерь – факт того, что человеку важнее избежать потерь, чем приобрести что-то. Таким образом, он до последнего будет думать, что способен оправдать потраченные ресурсы, и не соглашаться на признание потери и отказ от принятого решения.

Когнитивный диссонанс также может объяснить этот эффект. Когнитивный диссонанс – рассогласование между поступающей информацией и представлением человека о том, что он принимает правильные для себя решения. Большинство людей в такой ситуации ненамеренно отфильтровывают или искажают информацию, противоречащую их образу себя. Информация может не только отфильтровываться или искажаться. Она также может дополняться – например, объяснениями, почему следует продолжать начатое дело. Таким образом, мышление наполняется новыми идеями и аргументами, призванными согласовать наше поведение с нашими представлениями о себе. На уровне поведения результатом оказывается поведенческая инерция, то есть следование ранее принятому решению.

Иногда можно услышать выражение: профессиональная интуиция. Что это значит? Обычно этим словосочетанием описывают способность эксперта быстро, без раздумий, принять правильное решение. При этом эксперту зачастую требуется приложить усилие, чтобы объяснить, какие именно факторы повлияли на принятое решение, какую информацию он принял в расчет. В качестве примера можно привести тушение пожара: командиру пожарной бригады нужно быстро решить, как именно начать работу[78].

Опытные врачи-диагносты также могут быстро понять, что на рентгеновском снимке патология[79]. В исследованиях по зрительному поиску изучались профессионалы-радиологи, и было продемонстрировано, что они способны очень быстро (и значительно чаще правильно, чем неправильно!) определить наличие патологии на снимке. При этом врачи далеко не всегда могут объяснить, какая именно информация на снимке навела их на мысль о патологии[80].

Дополнительные исследования показали, что профессионалы меньше исследуют снимок глазами, чем новички: они как бы сразу «знают», куда смотреть – где обычно проявляется та или иная патология. Слово «знают» стоит в кавычках, потому что такое знание является имплицитным: эксперты смотрят на важные участки снимка, не осознавая этого.

Интересным следствием из этого факта является то, что профессионалы настолько привыкают к обычным паттернам информации в материалах, с которыми работают, что зачастую пропускают неожиданные паттерны. В одном исследовании в качестве такой неожиданности выступали изображения гориллы, помещенные на компьютерные томограммы[81] (рис. 4.6). Почему гориллы? Авторы исследования ссылались на знаменитые работы Д. Саймонса, посвященные слепоте по невниманию. В этих исследованиях испытуемые, фокусируясь на слежении за конкретным объектом перед глазами, пропускали человека в костюме гориллы, который проходил прямо перед ними. Как и в исследованиях Саймонса, эксперты-радиологи не замечали неожиданную гориллу на рентгеновском снимке.

Рис. 4.6. Горилла на рентгеновском снимке.

Источник: Drew, T., Võ M. L.-H., & Wolfe, J. M. (2013). The Invisible Gorilla Strikes Again: Sustained Inattentional Blindness in Expert Observers. Psychological Science, 24(9), 1848-1853. https://doi.org/10.1177/0956797613479386

Поскольку знание экспертов часто имеет имплицитный характер, существует проблема экспликации экспертного знания, т. е. его «извлечения». При обучении новичков эксперты – особенно имеющие небольшой опыт преподавания – страдают от того, что не могут рассказать, как именно они принимают те или иные решения. Субъективно им кажется очевидным, что верно то или иное решение. Но как это чувство уверенности передать другому – совершенно непонятно.

Могут ли эксперты понимать друг друга? Кажется, да. Давайте разберем один анекдот (в значении не шутки, а реального случая, рассказанного как интересная история) из жизни экспертов-биологов[82]. Один биолог, специализирующийся на жуках, пытался объяснить коллеге, как различает два близкородственных семейства жуков между собой. Проблема в том, что жуки настолько похожи, что дать четкое описание их различия очень сложно. В итоге биолог сказал, что при определенном ракурсе один жук похож на Винни-Пуха, а другой – нет. Так он их и различает. И коллега его понял! Многолетний опыт сформировал у ученого имплицитную репрезентацию класса, отличающую его от другого класса. Не умея в явном виде ее описать, он связал ее с другим понятным образом. И эта метафора сработала для другого специалиста – так как тот тоже обладал релевантным имплицитным знанием.

Интересным примером профессиональной экспертизы является интуиция шахматистов. Классические исследования мышления шахматистов показывают, что, как и профессионалы-радиологи, они обрабатывают информацию (шахматную позицию) не так, как новички: не туда смотрят, по-другому разбивают информацию (оперируют не отдельными фигурами, а их сочетаниями – чанками) и принимают решения с другой скоростью. Опытные шахматисты как бы распознают паттерны, а не анализируют ситуацию досконально. В большинстве ситуаций они сразу понимают, какой ход будет хорошим, а какой – нет, и не всегда могут объяснить, почему.

Экс-чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров приводит интересный анализ эволюции роли интуиции и эксплицитных знаний в игре шахматных мастеров[83]. По его словам, в его время шахматисты учились эксплицировать объяснения для принимаемых решений. Сейчас шахматисты тренируются, играя против компьютерных программ. Нарабатывая навыки в игре против такого высококвалифицированного – а главное, не устающего – соперника, они быстро формируют игровую интуицию. Этот процесс такой быстрый, что они не успевают научиться ее эксплицировать, т. е. выносить «наружу». Поэтому нынешнее поколение шахматистов играет лучше, чем поколение Каспарова, но хуже может объяснять, как именно принимает решения в игре. Профессиональная интуиция, таким образом, играет в шахматах сегодня более важную роль, чем прежде.

В популярной культуре существует правило, согласно которому, чтобы развить некий навык на профессиональном уровне, необходимо посвятить его тренировке десять тысяч часов. Его популяризировал канадский публицист М. Гладуэлл. В свете сказанного выше, с точки зрения когнитивной психологии действительно можно предположить, что для формирования профессиональной интуиции может понадобиться такое большое количество времени. Иначе говоря, для полной репрезентации разнообразных и трудно вербализуемых аспектов деятельности специалиста или мастера.

Важно отметить, однако, что правило 10 000 часов может быть справедливым не всегда. В своей книге «Универсалы» публицист Дэвид Эпштейн отмечает, что не все виды деятельности требуют такого количества часов тренировки, а некоторые эксперты от такой перетренированности даже страдают. Эпштейн пишет, что длинные узконаправленные рутинные тренировки важны в деятельности с узким диапазоном возможных событий и действий. Так, он начинает свою книгу со сравнения гольфиста Тайгера Вудса, известного тем, что упорно тренировался практически с самого детства, и теннисиста Роджера Федерера, который метался из одного спорта в другой и в юности не воспринимал теннис серьезно. При таких разных подходах к овладению профессиональными навыками оба спортсмена в итоге стали выдающимися мастерами. Эпштейн связывает это с разницей в видах спорта: гольф требует небольшого репертуара точных движений, в то время как теннис требует комбинации разных двигательных и интеллектуальных навыков. Поэтому мастерство гольфиста прогрессирует от упорных монотонных тренировок, а с теннисом всё менее предсказуемо. Так, Федерер сам рассказывал, что некоторые важные навыки ему помогли развить прежние занятия бадминтоном и баскетболом[84].

Идеи Эпштейна вполне подтверждаются когнитивными исследованиями. Чтобы продемонстрировать это, давайте сделаем небольшое теоретическое отступление. Американские психологи Д. Канеман и А. Тверски известны своими исследованиями эвристик и когнитивных искажений – процессов, в результате которых люди, думающие, что действуют рационально, систематически принимают нерациональные решения. По Канеману, в основе когнитивных искажений лежит работа одной из двух больших систем в нашей психике. Канеман условно назвал ее «система 1» – это система когнитивных механизмов, осуществляющих обработку информации на основе предыдущего опыта, автоматическая экстраполяция предыдущего опыта на новые ситуации. Если какие-то аспекты новой ситуации ассоциируются с ситуациями из прежнего опыта, автоматически принимается решение, которое было уместно в предыдущей ситуации.

В большинстве жизненных ситуаций (особенно на более ранних стадиях биологического и социально-исторического развития нашего вида) система 1 будет генерировать уместные и продуктивные реакции, так как события в жизни действительно повторяются. На этом свойстве окружающей среды зиждется возможность научения в принципе.

Система 1 очень мощная: она имеет доступ практически ко всему прошлому опыту человека! Ее проблема заключается в неизбирательности: если хоть какой-то заметный аспект ситуации напоминает ситуацию из прошлого, система 1 принимает решение так, будто новая ситуация полностью соответствует старой, и запускает выполнение этого решения. Субъективно такие решения кажутся очень логичными, правильными и уверенными. Однако ситуации не всегда в точности повторяются. Иногда слегка похожие ситуации требуют совершенно разных решений – в зависимости от нюансов ситуации или более широкого контекста.

Канеман и Тверски демонстрировали это, предлагая образованным испытуемым задачки на оценки вероятностей в разных ситуациях. Давайте разберем одну из них – задачку про Линду. В оригинальной формулировке она звучит следующим образом:

«Линда – молодая, одаренная, общительная женщина. Она окончила философский факультет. Как студентка, Линда была активисткой в защите прав меньшинств и боролась за социальную справедливость. Она также участвовала в акциях за ядерное разоружение».

Испытуемым предлагаются два варианта.

Линда работает в банке.

Линда работает в банке и является феминисткой.

Участников просят выбрать более вероятное событие. Логически, вариант 1 (Линда работает в банке) должен быть более вероятным, так как является более общим. Однако многие участники склонны выбирать вариант 2 (Линда работает в банке и является феминисткой) из-за более живописного представления о Линде как о страстном стороннике социальной справедливости, что противоречит вероятностной оценке. Таким образом, Канеман и Тверски показали, что если описываемая ситуация запускает автоматический ответ, то людям очень сложно его преодолеть, хотя очень легко показать, что данный ответ является нерациональным и просто ошибочным.

Что же помогает преодолеть автоматическую реакцию системы 1? Вы уже, наверное, догадались – система 2! Система 2 представляет собой набор когнитивных механизмов, которые могут осуществлять отбор релевантных признаков ситуации на основе текущих целей и контекста ситуации и принимать решение именно на основе отобранных признаков. По сути, именно работа системы 2 и является мышлением в его чистом виде – оперированием осознанными абстрактными высказываниями без влияния неосознаваемых процессов, которым и посвящена данная глава.

Именно избирательность является главным отличием двух систем. Еще в конце 1980-х годов, описав работу этих двух систем в ситуации интерактивных игр, американский и английский психологи Н. Хайес и Д. Бродбент назвали два типа научения и принятия решений неселективным и селективным – что соответствует работе систем 1 и 2. Они же подчеркнули, что система 1 базируется на неосознаваемой обработке информации, а система 2 – на вербальной обработке, которая позволяет осознавать и объяснять в словесной форме, на каком основании были приняты те или иные решения[85].

Образом, который поможет запомнить, как выглядят решения, принятые на основе системы 1 и 2, может быть дельфин. У дельфина есть плавники, он живет в воде и имеет обтекаемые формы. Все явные признаки указывают на то, что он похож на рыб, которых мы раньше видели. Однако для биологов более важным признаком оказывается то, что дельфины вскармливают свое потомство молоком. Таким образом, они являются не рыбами, а млекопитающими. Чтобы классифицировать дельфина, необходима работа системы 2.

Тут читатель может спросить: почему мы не пользуемся системой 2 всегда? Проблема системы 2 в том, что она очень ресурсоемкая. Во-первых, требуется подавление автоматических ответов системы 1 (то есть влияния всего нашего предыдущего опыта). Во-вторых, отбор и сравнение признаков и вариантов ответа также требуют значительных когнитивных ресурсов. Поэтому субъективно работа системы 2 сопровождается ощущением ментального усилия, умственного напряжения. Ментальное усилие (англ. mental effort) сходно по своим свойствам с усилием физическим: оно неприятно, и люди пытаются избегать тех ситуаций, где оно возникает, – в соответствии с законом наименьшей работы, сформулированным для физического усилия канадским нейрофизиологом Кларком Халлом[86]. По этим причинам люди имеют склонность к опоре на систему 1. Конкретные механизмы, объясняющие, почему перечисленные когнитивные операции вызывают ощущение усилия, до сих пор неизвестны.

Закончим на этом теоретическое отступление и вернемся к проблеме профессиональной интуиции и правилу 10 000 часов. С одной стороны, мы выяснили, что система 1 позволяет принимать решения на основе всего предыдущего опыта – то есть использовать те самые 10 000 часов тренировки, за которые мы, скорее всего, проработали очень большой процент возможных ситуаций и правильных реакций на них. С другой стороны, если новая ситуация похожа на старую, но отличается каким-то важным признаком, система 1 приведет к ошибке.

Д. Канеман, изучавший такие ошибки мышления, в 2009 году написал статью вместе с американским психологом Г. Клейном, исследовавшим эффективное принятие интуитивных профессиональных решений в реальной жизни. Это был пример состязательной коллаборации (англ. adversarial collaboration) – сотрудничество двух ученых с разными взглядами в попытке прийти к общей позиции в объяснении проблемы. В результате Канеман и Клейн сформулировали ряд условий, которые ведут к эффективным интуитивным решениям. Части из них мы уже коснулись: профессиональные ситуации должны быть часто повторяющимися, должно быть много устойчивых паттернов, которые может усвоить система 1 (Канеман и Клейн называют такие среды «высоковалидными» – от англ. high-validity environments).

Кроме этого, Канеман и Клейн называют быструю обратную связь, которая должна сопровождать решения профессионалов. Без нее может наблюдаться ситуация сверхуверенности: эксперту кажется, что он точно знает правильный ответ, однако отсутствие регулярной обратной связи на аналогичные ситуации и ответы в прошлом приводит к тому, что точность таких ответов оказывается очень низкой. В качестве примеров можно привести экспертов по экономике или политике. Как правило, они владеют большим запасом знаний, однако процессы, которых касаются эти знания, не обладают достаточной повторяемостью, а также структурой, которая могла бы быть усвоена имплицитно. Примером такого уверенного авторитетного предсказания может быть высказывание знаменитого экономиста, нобелевского лауреата Пола Кругмана. В 1998 году он так оценивал потенциальное влияние интернета на экономику: «Примерно к 2005-му станет ясно, что влияние интернета на экономику было не больше, чем влияние факсимильного аппарата».

В свете вышесказанного можно заключить, что правило 10 000 часов имеет под собой научную основу, однако оно применимо не ко всем видам деятельности. Оно хорошо работает там, где профессиональные ситуации повторяемы и результат принятых решений известен сразу или очень быстро. Когда профессиональные ситуации обладают большой вариативностью, требуют комбинации разнообразных знаний и навыков, а обратной связи на принятые решения можно ждать годами, правило 10 000 часов не работает. Мастерство в таких сферах осваивается иначе – иногда быстрее, за счет умелой интеграции разнообразных знаний и навыков, широкой профессиональной и личной эрудиции.

Как мы говорили выше, нам всегда кажется, что мы хорошо знаем, откуда пришли наши решения. Как именно получается, что низкоуровневые процессы (например, имплицитное научение) влияют на наше мышление?

Один из способов – это общение между двумя разными системами через метакогнитивные процессы. Как мы уже говорили в главе 2, объектом их контроля и управления являются другие когнитивные процессы. Иногда о них говорят: мышление о своем мышлении. То есть они работают в ситуациях, когда мы оцениваем или анализируем наши собственные когнитивные процессы.

Уже упоминавшимся примером метакогнитивных процессов можно считать чувство уверенности. Оно говорит нам, насколько точным является наше мышление. Например, пытаясь вспомнить телефонный номер знакомого, вы можете обладать некоторой степенью уверенности, правильно вы вспомнили или нет. Или, вспоминая ПИН-код одной из ваших банковских карт, вы тоже можете быть абсолютно уверены в полученном результате или испытывать какую-то степень неуверенности. В этой ситуации чувство уверенности как бы дает оценку достоверности воспоминания. Влияние неосознаваемых процессов может проявляться в сознании в виде эстетических суждений. Например, какой-то из вариантов, из которых мы выбираем, может казаться нам более красивым.

В целом можно сказать, что основной метод общения когнитивного бессознательного с сознательным принятием решений – это эмоциональные процессы. Точнее, аффективные. Под аффектом в экспериментальной психологии понимается не состояние крайнего эмоционального напряжения, в котором человек теряет контроль над своим поведением, а все процессы, связанные с автоматической оценкой через субъективное чувство. Это может быть оценка человека как привлекательного или нет, или оценка ситуации как опасной или приятной и т. д. Сюда же входят чувства, у которых нет явного осознаваемого объекта, на который они направлены. Пример такого чувства – тревога.

Аффект помогает быстро ориентироваться в знакомой ситуации. С когнитивной точки зрения, аффективные процессы являются как бы интерфейсом между нашим сознательным мышлением и базой бессознательных знаний. Самым простым примером доступа сознания к неосознаваемым знаниям является чувство знакомости. Процессы извлечения информации из памяти бывают двух видов. Когда мы целенаправленно пытаемся воспроизвести информацию, которую запомнили раньше, – припоминание. И когда мы видим несколько объектов, сцен или людей и пытаемся оценить, видели мы их раньше или нет. Такой процесс называется узнаванием. Он опирается на чувство знакомости, возникающее при восприятии объектов, которые мы раньше уже видели. Чувство знакомости и помогает нам понять, что этот объект или этого человека мы уже встречали раньше.

Иногда чувство знакомости может возникнуть, даже когда мы не понимаем на сознательном уровне, что видим знакомый объект или человека. Иногда мы точно не осознаём, что именно в воспринимаемой сцене вызывает чувство знакомости. Тогда мы можем неправильно решить, что попали в знакомую ситуацию, или встречали уже этого человека, или были в этом месте. Так возникает ощущение дежавю.

Американский психолог польского происхождения Роберт Зайонц в своих исследованиях показал, что многократное или просто повторное восприятие какого-то объекта или человека вызывает не только чувство знакомости, но и чувство приятности. В своих экспериментах он использовал разнообразные стимулы, которые предъявлялись людям разное количество раз. Чем больше раз человек видел определенный стимул, тем приятнее он ему казался в последующих оценках. Интересно, что это происходит даже если человек не воспринял стимул на сознательном уровне: испытуемые воспринимали виденные ранее стимулы как более приятные, даже если не помнили, что видели их.

Еще интереснее результаты эксперимента, в котором стимулы предъявлялись ниже порога сознательного восприятия. Зайонц предъявлял испытуемым разные геометрические фигуры на 1 миллисекунду, то есть одну тысячную долю секунды. Судя по отчетам испытуемых, они видели только вспышку, но не сами геометрические формы – время предъявления стимула было слишком коротким. Причем некоторые стимулы предъявлялись много раз, а другие – мало. Потом Зайонц просил оценить, насколько испытуемым нравятся рисунки этих геометрических фигур. Оказалось, им в среднем больше нравились более часто предъявленные фигуры. И это с учетом того, что испытуемые вообще не восприняли их сознательно!

Существует множество других «когнитивных» чувств, несущих информацию, полезную для нашего мышления. Среди них можно перечислить уверенность, что ты что-то точно помнишь, но не можешь сейчас это воспроизвести; ощущение близости к решению задачи; переживание инсайта в решении творческих задач; чувство контроля за деятельностью, которую ты ведешь; чувство правильности возникшей интуитивной догадки и др.[87]

Всегда ли когнитивное бессознательное в одинаковой степени влияет на наше мышление?

Мы часто слышим, что некоторые люди чаще опираются на интуицию, а некоторые – на рациональное мышление. Это действительно так, но интереснее то, как меняется стиль мышления у одного и того же человека. Замечали ли вы за собой, что иногда сфокусированы и четко отслеживаете аргументы за и против решений, которые вы принимаете, а иногда действуете интуитивно? Второе может наступать, например, когда у вас нет времени или когда вы устали. Или когда выбираете что-то, что должно вам нравиться, например обои в комнату или партнера для романтических отношений.

Действительно, и на основе научных данных можно утверждать, что мы иногда действуем интуитивно, а иногда – рационально. Иначе рациональный подход к принятию решений называют аналитическим. А интуитивный подход – холистическим. Эти слова означают, что мы принимаем решения либо на основе анализа отдельных деталей доступной информации (отсюда аналитический режим), либо опираемся на общее впечатление, пытаясь охватить всю доступную информацию сразу и в целом (отсюда холистический режим).

Рациональное, или аналитическое, мышление – это мышление, где каждому аргументу за или против находится эксплицитное, то есть в явном виде сформулированное обоснование. Оно при этом может быть не совсем верным, но важно, что оно выражено словами и влияет на наше решение. Если в ходе дальнейшего рассуждения мы сформулируем в таком же явном виде контраргумент – это будет естественным продолжением рационального размышления.

Интуитивное, или холистическое, мышление – это мышление, где решение принимается на основе невербализуемых ощущений: чувстве уверенности, что правильно поступить именно так или иначе, чувстве, что один вариант нам нравится больше другого, и других чувствах, о которых мы говорили в предыдущем разделе.

Встречая нового человека, мы очень сильно подвержены эффекту первого впечатления, который как раз является примером холистической обработки информации. Если человек нам понравился с первого взгляда, мы склонны оценивать и другие его качества выше. Это может быть опасно в ситуации, когда, например, вы выступаете в роли HR-специалиста, собеседующего соискателя на должность в вашей компании. В такой ситуации будет полезно переключиться на аналитический режим. Как это сделать?

Во-первых, само знание о том, что вы можете быть подвержены вредной (то есть мешающей в данной конкретной ситуации) интуиции, способно помочь: следует остановиться в своем размышлении или оценке человека и вспомнить о вашей возможной предвзятости. Второй шаг – нужно попытаться активизировать аналитическое мышление. Как мы обсудили выше, аналитическое мышление основывается на анализе отдельных элементов доступной информации. Поэтому сфокусируйтесь на деталях: информации из резюме, части лица или костюма соискателя, если вам необходимо на него смотреть. Попробуйте найти словесное обоснование тому, нравится вам этот человек или нет. Такими приемами вы можете запустить желательное в данной ситуации аналитическое мышление. Чтобы сразу отсечь предвзятость на ранних этапах, компании часто просят соискателей присылать резюме без фотографии.

Это жизненный пример работы двух режимов мышления. Но как это изучалось в лаборатории? И какие психологические механизмы лежат в основе этих режимов?

Мы говорили о них выше: в нашей психике существует много систем (модулей), обрабатывающих информацию на основе разных принципов. Все они так или иначе влияют на наше мышление. Д. Канеман назвал совокупность этих систем системой 1: бессознательной когнитивной системой, стоящей за быстрыми интуитивными решениями. Система 2, по Канеману, осуществляет рациональное мышление. Важный вопрос: как происходит переключение с одной системы на другую?

Выше мы уже привели пример, как спровоцировать работу системы 2: начать погружаться в детали. Откуда мы знаем, что это работает? Из лабораторных экспериментов, где в задачах на запоминание испытуемые демонстрировали ложные воспоминания в зависимости от инструкции экспериментаторов и структуры стимулов. Например, в одной серии исследований было показано, что люди демонстрируют аналитическую обработку информации, когда объекты, среди которых испытуемые пытались найти ранее предъявленные (задача на узнавание), были похожи друг на друга. По мнению некоторых исследователей, это происходит потому, что все стимулы вызывают одинаковое общее впечатление. Соответственно, оно не помогает людям решить задачу, и они переключаются на аналитическую стратегию: фокусируются на различии в деталях[88]. Люди склонны переключаться на работающую стратегию. Хотя так можно спровоцировать и неподходящий вариант – например, если направить внимание на детали в ситуации, когда объекты очень разные и для быстрого выбора как раз можно и нужно использовать общее впечатление.

Система 2 также запускается, когда мы критически относимся к поступающей информации. Например, когда сознательно отмечаем, согласны мы или нет с тем, что нам говорят, или с тем, что мы видим. В одном эксперименте испытуемым навязывалась оценка привлекательности лиц: им показывались фотографии лиц девушек и оценка привлекательности, которую якобы дали другие люди. Если испытуемые просто смотрели на эти оценки, то начинали оценивать новые фотографии таким же образом, как и другие люди. Так удавалось смоделировать в лаборатории ситуацию влияния на предпочтения людей через систему 1. Если же их просили отмечать, когда они были не согласны с оценкой других людей, то такого влияния чужого мнения не наблюдалось. В этой ситуации включалась система 2, блокирующая влияние системы 1[89].

Мы уже говорили, что отрицательные эмоции позволяют сфокусироваться на задаче. Обладая этим знанием, можно изменять или отслеживать свое состояние в зависимости от испытываемых эмоций. Так, если мы, наоборот, хотим дать работать системе 1 (например, выбираем какой-то предмет искусства или решаем, стоит ли позвонить человеку, с которым недавно познакомились), то лучше ввести себя в легкое положительное эмоциональное состояние.

В этой главе мы обсуждали, как много разнообразных неосознаваемых процессов влияет на наше мышление. Вопрос: почему мы обычно не замечаем этого и нам кажется, что мы мыслим рационально?

Дело в том, что наше сознание устроено таким образом, чтобы выстраивать согласованный нарратив, то есть историю наших мыслей, поведения и жизни в целом. Поэтому все случайные решения и мысли (включая те, на которые повлияли неосознаваемые процессы), аккуратно подгоняются под общую канву ситуации. Для неожиданных идей и аргументов постфактум придумываются объяснения, а ход мыслей, противоречащий общей интерпретации, быстро забывается.

Значит ли это, что наше мышление иллюзорно? Нет, наша психика использует для мышления все доступные механизмы и данные – в том числе и неосознаваемую часть нашего разума. А сохранение ощущения рациональности позволяет нам не бояться жизненных проблем и брать на себя ответственность.

Сегодня многие называют рациональным мышление свободное от когнитивных искажений. Также рациональным называют эксплицитное мышление, то есть цепочку мыслей, которую можно полностью разложить в виде вербальных высказываний. Давайте разберем сначала первый пункт. Как мы выяснили в этой главе, когнитивные искажения – только часть влияний когнитивного бессознательного на наше мышление. Бóльшая часть этого влияния очень полезна и даже необходима для нормального функционирования когнитивной системы.

Что касается второго утверждения, уравнивающего рациональное с эксплицитным, следует вспомнить знаменитую статью американских психологов Ричарда Нисбета и Тимоти Уилсона о вербальных отчетах[90]. Название статьи начинается со слов Telling more than we can know – «Рассказывая больше, чем мы можем знать». В статье обсуждаются свидетельства того, что люди не всегда осознают стимулы, которые влияют на их поведение, и, соответственно, не могут о них рассказать, когда объясняют, что повлияло на их решения. Это как раз то, чему посвящена эта глава. Но что интересно, авторы также обсуждают, как в ситуации, когда люди не осознают, что повлияло на их мысли и поведение, они тем не менее активно выдвигают ложные объяснения своего поведения. Классический пример такого поведения – объяснение решений в экспериментах на слепоту к выбору[91]. Испытуемым в таких экспериментах дают выбрать стимулы из двух альтернатив, например, спрашивая, какая из двух картинок им нравится больше. Через некоторое время им снова показывают эти картинки, но сообщают ложную информацию о том, какую картинку выбрал до этого испытуемый, и просят объяснить, почему он сделал такой выбор. Большинство людей в такой ситуации начинают как ни в чем не бывало объяснять свой выбор (хотя это не их выбор, и они как раз выбрали другой вариант!). Таким образом, люди склонны генерировать эксплицитные объяснения своим решениям, мыслям и поведению – даже в ситуации, когда эти объяснения никак не связаны с реальностью. В психоаналитической традиции этот феномен называют рационализацией. Не следует путать рациональность с рационализацией! Если у нас есть стройное эксплицитное объяснение своих поступков, это не значит, что оно адекватное. Рационализация может маскировать интуитивное мышление под рациональное, но не делать его таковым.

Настоящая рациональность – это знание о том, что на наше мышление и поведение влияют неосознаваемые процессы, понимание того, в каких ситуациях такие влияния сильнее или слабее, умение отслеживать эмоциональные сигналы, релевантные текущей ситуации, понимание, когда к ним следует и не следует прислушиваться. Как бы парадоксально это ни звучало, иногда рационально довериться интуитивному мышлению.

Рис. 4.5А

Одна из целей этой книги – популяризация современных научных представлений о человеческом мышлении. Но почему подобная популяризация оказывается не слишком эффективной? Причины кроются в самом устройстве нашего мышления. Оказывается, недостаточно просто сообщить о каком-то научном открытии или научной теории, чтобы люди попытались встроить их в свою картину мира. Что же может им мешать?

Почему абстрактные понятия, технические устройства, научные теории так трудны для понимания?

Дело не только в том, что все они – понятия, устройства, теории – действительно сложно устроены. Современные исследования позволяют сформулировать три основных взаимодополняющих ответа на этот вопрос. Во-первых, сообщение о каком-то научном факте или теории может не соответствовать или даже противоречить актуальным потребностям слушателя. Во-вторых, научные концепции могут напрямую конфликтовать со сложившимися убеждениями человека. И наконец, в-третьих, поступающая информация о чем-то научном может сама по себе оцениваться как неправдоподобная и не соответствующая действительности.

Рассмотрим их более подробно.

Мышление, как и многие другие психические процессы, можно описать двояко. Это легко показать на примере двух разных вопросов, которые мы можем задать по отношению к нему: «как?» и «почему?». С одной стороны, мы можем описать, как мышление перерабатывает информацию, а с другой – к чему стремятся люди, рассуждая или размышляя о чем-то. Ведь они практически никогда не делают это «вообще», они рассуждают, ведомые какими-то конкретными потребностями. И далеко не всегда эти потребности направляют людей в сторону большей точности, строгости и истинности выводов. Вместо этого они могут подталкивать рассуждения к более удобному, приятному или желаемому исходу. Например, люди, которым очень важно верить в собственную успешность, будут чаще вспоминать о собственных успехах, чем о поражениях, и на основе этого делать выводы о своей успешности. Подобные случаи традиционно относят к «мотивированным рассуждениям».

Тем не менее, даже если люди и стремятся к строгости и точности, их выводы порой не соответствуют высоким стандартам логики просто потому, что они не очень сильно стараются. Впервые на это обратил внимание нобелевский лауреат и классик когнитивной психологии Герберт Саймон, когда предложил концепцию ограниченной рациональности лиц, принимающих решения. Согласно этой концепции, люди не стремятся к максимизации собственных благ или выгоды, как предписывает им классические модели рациональности, широко распространенные в экономических науках. Вместо этого люди стремятся к наиболее удовлетворительному варианту. То есть, выбирая новый смартфон, покупатель не тратит очень большое количество времени и усилий, чтобы выбрать наилучший смартфон в соответствии со всеми своими предпочтениями (стоимость, технические характеристики и т. п.). Он скорее сэкономит усилия и предпочтет первый смартфон, который просто соответствует большинству его критериев выбора. Подобное справедливо и для большинства мыслительных процессов.

Экспериментально это было показано множество раз и на очень разных задачах[92]. Если испытуемых просто попросить решить мыслительную задачу, произвести количественную оценку, принять решение или сделать вывод, то они справятся со всем этим хуже, чем испытуемые, которых экспериментатор прямо или косвенно просит продемонстрировать максимальную успешность[93]. Подобная разница в результатах свидетельствует о том, что люди не склонны по умолчанию стремиться к максимальной точности, строгости и истинности своих выводов или решений, а скорее, довольствуются удовлетворительным уровнем.

Наряду с этим стоит обратиться к целому ряду интересных результатов, связанных с тем, что само содержание потребностей может направлять наше мышление в сторону от логически верных выводов и точных оценок. Например, еще в начале 1950-х годов было обнаружено, что желаемые события кажутся людям более вероятными, чем нежелательные. В частности, вероятность победы в матче футбольной команды традиционно переоценивается ее фанатами.

Чуть позже было показано, что научные доклады о вреде курения для здоровья отрицаются курильщиками чаще, чем некурильщиками[94]. Такого рода исследования проводились в рамках изучения феномена когнитивного диссонанса, который может проявляться в обесценивании и неприятии научных фактов, если они противоречат предшествующим представлениям[95]. Мотивированное рассуждение здесь проявляется как раз в том, что люди склонны минимизировать когнитивный диссонанс и разрешать противоречия в более удобную, приятную или предпочитаемую сторону.

Но неужели любая замотивированность обрекает мышление человека на систематические искажения? Если бы это было так, то непонятно, откуда могли бы взяться науки и философия как дисциплины, требующие в основном ценностно нейтрального подхода к изучаемым явлениям.

Для ответа на этот вопрос один из наиболее известных исследователей мотивированных рассуждений, израильский психолог Ари Круглански, и основатель популярного подхода в современной когнитивной науке «предсказательное кодирование» Карл Фристон предложили различать четыре типа мотивации применительно к мыслительным процессам[96]:

• стремление к общей определенности (когда турист в аэропорту просто хочет узнать, откуда вылет, но у него нет предпочтений относительно конкретного выхода на посадку);

• стремление к конкретной определенности (когда студент хочет узнать свою оценку на экзамене и надеется на более высокую);

• избегание общей определенности (когда человек не хочет узнать заранее о концовке фильма);

• избегание конкретной определенности (когда человек не хочет узнать, что произойдет завтра, потому что боится конкретных новостей).

Предполагается, что феномен мотивированных рассуждений должен возникать именно тогда, когда речь идет о стремлении к чему-то конкретному или о его избегании.

Отдельно стоит отметить, что через призму мотивированного рассуждения становятся более понятными причины популярности многочисленных конспирологических теорий, увеличение числа которых происходит на фоне различных социальных потрясений. В 2022 году командой британских психологов под руководством Карен Дуглас был опубликован систематический обзор исследований связи конспирологических теорий и различных видов мотивации[97]. Было обнаружено, что с верой в теории заговора связаны эпистемические, экзистенциальные и социальные мотивы. Эпистемические мотивы выражаются в стремлении к простым и четким объяснениям сложных явлений в ситуации неопределенности. Экзистенциальные мотивы проявляются в стремлении обрести чувство безопасности от различных угроз, которые могут казаться случайными или неконтролируемыми. Социальные же мотивы представлены стремлением человека поддерживать и защищать позитивный образ собственной социальной группы, в том числе приписывая ей этически более выгодную роль жертвы. Таким образом, мотивированное рассуждение позволяет объяснить рост тех или иных теорий заговора в ситуациях, когда человеку сложно что-то понять, он чувствует угрозу своей безопасности или ему необходимо оправдать свою социальную группу.

Исследования конспирологических теорий здесь особенно важны, поскольку наличия в картине мира человека всего одной теории заговора достаточно, чтобы предсказать, что этот человек при столкновении с научными фактами может их обесценить и не принять.

В процессе обучения или просто знакомства с конкретной областью знания с помощью популяризаторов науки мы можем столкнуться с одним из трех случаев.

1. В одном случае мы совершенно ничего не знаем про эту область, и новое знание просто заполняет наши пробелы.

2. В другом случае мы можем что-то знать, но это знание фрагментарное и несистематизированное. Тогда новое знание позволяет нам связать разрозненные кусочки уже известного с только что усвоенным в единую картину.

3. Но самым сложным и проблематичным случаем является ситуация, когда мы уже что-то знаем из изучаемой области, и это знание достаточно систематизированно, но совсем не соответствует современным научным теориям. Например, вместо объяснения возникновения болезней через вирусы и микробы у людей в голове причины чисто поведенческие (не надел шапку зимой – заболел). При этом важно то, что большинство подобных объяснений не выучивается в школе или в вузе. Так откуда они берутся?

Американский психолог Эндрю Штульман выделяет три основных источника интуитивно возникающих представлений. Первый – это эволюция, то есть закрепившиеся в ходе естественного отбора базовые представления об устройства физического мира, которые можно наблюдать уже у младенцев. Если твердый физический объект проходит насквозь другой такой же, то младенцы демонстрируют реакцию удивления, которую можно обнаружить с помощью измерения длительности зафиксированного на этой сцене взгляда. С другой стороны, собственный опыт взаимодействия с миром также дает большое количество интуитивных представлений (например, о том, что Луна и Солнце вращаются вокруг Земли). И наконец, культура, в которой растет человек, является поставщиком разных неверных интуиций (так, индийские школьники интуитивно представляют себе Землю, не парящую в воздухе или вакууме, а погруженную в мировой океан).

Помимо интуитивных, с научными представлениями из тех же областей знания могут конфликтовать политические и религиозные убеждения. Подавляющее большинство исследований политически мотивированного отказа от науки проводилось в США, и на данный момент до конца не ясно, насколько результаты этих исследований можно переносить на другие политические культуры. Однако полученные свидетельства показывают, что отказ верить в изменение климата или распространенность представлений о том, что вакцинация вызывает аутизм, чаще всего связаны с убеждениями правого крыла политического спектра, нежели левого, и скорее с консервативными убеждениями, нежели с либеральными.

Одно из любопытных объяснений подобного факта представили австралийский психолог Стефан Левандовский и его немецкий коллега Клаус Оберауэр. Они взяли за основу исследования классика социологии науки американского ученого Роберта Мёртона, в которых тот показывает, что наука сама по себе опирается на целый ряд особых ценностных позиций. Например, что научное знание должно быть доступно всем вне зависимости от национальных, классовых, расовых и политических границ. Или что результаты научных исследований принадлежат скорее международному научному сообществу, нежели каким-то государствам или частным компаниям. Подобные ценности могут выступать в качестве оппозиции национализму и патриотизму, привязанному к национальным границам конкретного государства. В результате Левандовский и Оберауэр показывают, что вера в изменение климата и необходимость вакцинации хорошо предсказывается по тому, насколько люди согласны с академическими нормами и ценностями[98]. Таким образом, можно сделать вывод о том, что люди могут обесценивать науку и не соглашаться с научной точкой зрения в целом, поскольку их картина мира опирается на ценности, не совпадающие с академическими.

В случае с религиозными убеждениями можно также обнаружить их связь с мотивированным отрицанием научных фактов. Хотя эта связь, судя по всему, существенно сложнее. В частности, на выборках испытуемых из разных стран было обнаружено, что приверженность христианским религиозным убеждениям может быть связана с устойчивым отвержением идеи биологической эволюции. Однако также было показано, что выраженность буддистских религиозных убеждений у респондентов связана с бо́льшим беспокойством относительно изменения климата.

И наконец, важной частью системы убеждений человека, которая может влиять на его способность и готовность понимать и принимать различные научные концепции, являются так называемые эпистемологические убеждения. Это убеждения о том, как устроено знание и как с ним нужно обращаться, существует ли абсолютная истина или только относительная и т. д.

Наиболее наглядно подобные идеи сформулировал американский педагогический психолог Уильям Перри, который предложил описывать когнитивное развитие студентов в направлении от дуализма к релятивизму. Студенты-дуалисты, по мнению Перри, придерживаются трех базовых убеждений:

• все знания можно однозначно поделить на правильные и неправильные, истинные и ложные, хорошие и плохие;

• у всех вопросов и проблем есть правильные ответы и решения;

• авторитетные люди обладают этими абсолютными истинами и делятся ими с другими (например, учителя передают знания своим ученикам).

Студенты-релятивисты, напротив, считают, что у некоторых вопросов может не быть правильного ответа, а также могут существовать конкурирующие идеи, объясняющие один и тот же феномен, будучи одинаково правильными и ценными.

Похожим образом канадские исследователи Кит Станович и Мэгги Топлак описывали так называемый догматизм в мышлении, то есть приверженность представлениям о том, что «есть моя точка зрения и неправильная». Они предложили измерять у людей различные характеристики мышления, которые говорят о непредвзятости, незашоренности, чувствительности к противоречиям и готовности рассматривать альтернативные точки зрения. Для этого они разработали специальный опросник, который позволяет оценить степень непредвзятости, открытости к новому и некатегоричности человеческого мышления[99]. В многочисленных исследованиях было показано, что по выраженности подобных характеристик можно предсказать склонность людей к различным когнитивным искажениям, а также способность оценивать убедительность тех или иных аргументов и новой информации независимо от собственных убеждений. И это поразительно, поскольку в психологических исследованиях такое встречается довольно редко: обычно по самоотчетам людей очень трудно предсказать, как они будут реально работать с информацией.

Помимо этого, было показано, что такие особенности мышления являются устойчивой характеристикой людей. Это позволяет предположить существование стабильных (то есть одинаково проявляющихся в разные моменты времени, но это не значит, что неизменных и неразвивающихся!) индивидуальных различий. Их также стоит учитывать, когда речь заходит об эффективности коммуникации на темы, связанные с научным знанием.

Активную роль предшествующих убеждений можно описать и по-другому.

Начать удобно с наглядного примера. Французский психолог Ан Нгуен-Ксуан изучала представления об электричестве у профессиональных электриков, успешно работавших по профессии в течение нескольких лет. В ходе интервью психологи расспрашивали этих специалистов о природе электричества (переменного и постоянного тока, сопротивления, напряжения, короткого замыкания и т. п.) и о конкретных проблемных ситуациях, которые возникают при работе с приборами (электрической лампой, стиральной машиной и др.). Многие электрики демонстрировали представления, которые не слишком согласуются с научными физическими теориями. Они описывали электрический ток как субстанцию, которая течет по проводам наподобие жидкости, может накапливаться в каком-то объеме, сохраняться и выливаться из него подобно воде. В случае контакта человека с незаземленным устройством электричество перетекает на его тело и останавливается, т. е. сохраняется в нем до тех пор, пока человек не погибнет[100]. Подобные и сходные представления оказались весьма распространенными и были обнаружены психологами у большинства специалистов. Все опрошенные электрики вполне успешны в своей работе, т. е. понимание электрического тока как жидкости не вело к профессиональным ошибкам. (Кстати, русское выражение «электрический ток», английское current, французское courant намекают на похожее – «текучее» – понимание электричества. Также его часто можно встретить на школьных уроках физики.)

Еще несколько примеров. Греческий и американский психолог Стелла Восниаду в ходе исследовательского интервью расспрашивала американских и греческих дошкольников и младших школьников о том, как, с их точки зрения, происходит смена дня и ночи. Оказалось, дети приходят к гелиоцентрической модели описания и объяснения этого процесса далеко не сразу. Причем в ответах детей раннего возраста доминирует модель плоской Земли. Солнце при этом может быть подвижным или же стоять на месте. В первом случае, чтобы наступила темнота, оно может прятаться за горы или просто уходить куда-то совсем далеко. Если же Солнце неподвижно, то ночью его закрывают облака или оно просто выключается на время. Такой этап закономерно обнаруживается в развитии детского мышления[101] и сменяется по мере взросления (безусловно, под влиянием родителей и школьного обучения) представлениями о сферической Земле и привычными взглядами на суточное вращение нашей планеты[102].

Японские психологи Каёко Инагаки и Гиёо Хатано изучали понимание испытуемыми разного возраста (особенно, конечно, детьми) кровообращения у людей. Предварительно они выделили три возможных варианта объяснения: интенциональный (связанный с сознательным намерением человека), виталистский (связанный с его жизненной энергией или силой) и механический. Психологи задавали вопрос: почему кровь течет по разным частям нашего тела? Испытуемым предлагалось выбрать один из трех возможных ответов:

а) потому что мы движемся, полагая, что кровь будет течь (интенциональная причинность);

б) потому что наше сердце усердно работает и посылает жизнь и энергию с кровью (виталистская причинность);

в) потому что сердце толкает кровь, работая как насос (механическая причинность).

Как видно на рис. 5.1, с возрастом происходит постепенная смена объяснений, и у взрослых (студентов) уже доминирует механическое понимание процесса кровообращения. Однако у дошкольников виталистское объяснение встречается часто и играет важную роль. По мнению авторов исследования, дети считают, что внутренние телесные явления (в том числе кровообращение) включают передачу или обмен «жизненной силой» или «энергией»[103].

Во всех трех случаях мы сталкиваемся со своеобразными ненаучными объяснениями сложных явлений. Особенно наглядно они обнаруживаются не столько в ситуации лабораторного эксперимента, сколько в ходе реального обучения физике, биологии, астрономии, психологии и т. п. Любая попытка преподать научное знание (и в вузе, и в школе, и в детском саду) наталкивается на сопротивление: на какое-то более раннее и весьма «упругое» знание там, где должно быть «пусто». Ведь ни с каким специальным обучением в этих областях ученики еще не сталкивались. Но раз за разом и исследователи, и преподаватели фиксируют хорошо организованные представления, которые служат для объяснения многих обыденных явлений и не только их.

Рис. 5.1. Результаты описанного исследования Инагаки и Хатано

Этот любопытный феномен получил название ментальной модели (обычно о них говорят во множественном числе). Под этим термином понимают поверхностное, неполное знание, возникающее «стихийным» путем, т. е. за счет наблюдений и опыта человека или в результате не слишком успешного и плохо организованного обучения. Зато такое знание легко доступно и в случае необходимости может быть использовано очень и очень быстро, без долгой подготовки и сложных размышлений.

Впервые о подобных явлениях в середине ХХ века заговорил британский психолог Кеннет Крейк. Он утверждал, что наше восприятие создает модели реальности с небольшим числом измерений. Такие модели упрощают сложность предметов или явлений: в таком виде их легче представить «в уме» и удобнее использовать. Эта идея не сразу, но получила широкое распространение. Американский психолог и создатель когнитивного дизайна Дональд Норман использовал понятие ментальной модели, чтобы описать пользовательский опыт, который возникает в ходе применения любых мало-мальски сложных технических устройств и даже предметов домашнего обихода. Он писал, что ментальные модели:

не имеют жестких границ;

относительно неустойчивые (или «рыхлые»);

заведомо неполные;

«ненаучные» (т. е. не опираются на научные теории или эксперименты);

экономичные, т. е. не требуют больших ресурсов для своего использования.

Когда мы взаимодействуем с окружающей средой, с другими людьми или с техническими устройствами, у нас формируются ментальные модели самих себя и окружающих предметов или ситуаций. Такие модели обеспечивают прогноз и объяснение, необходимые для успешного действия или взаимодействия между людьми[104]. Эти идеи легли в основу психологических основ дизайна, поскольку позволяют объяснить, чем удобные в использовании вещи отличаются от неудобных, и исправлять ошибки дизайнеров еще на стадии разработки новых изделий[105].

У ментальных моделей много занятных особенностей, отметим некоторые из них.

Часто в обыденных представлениях о вещах и событиях можно заметить жесткую связь между словом, называющим какую-то группу явлений, и самими этими явлениями. Исследования показали, что испытуемые могут относиться к языковым категориям не как к созданным людьми, но как к находящимся в самой реальности. За счет этого окружающий нас мир оказывается разделенным на непересекающиеся и взаимно непроницаемые части. Скажем, испытуемые часто считают, что категории, описывающие живых существ, абсолютно реальны. Трудно спорить с тем, что кошки отличаются от собак, а коровы – от лошадей. Но такое же жесткое деление присутствует и внутри каждой из названных категорий: пудели – это совсем не овчарки и не мопсы, а терьеры – не бульдоги и не лабрадоры и т. д. Когда психологи стали выяснять, что лежит в основании такого деления, то выяснилось, что и предметы, и живые существа с точки зрения обыденного мышления обладают некой уникальной сущностью, делающей их именно такими, какие они есть. У кошек есть что-то типа «кошачести» (или «кошковости»?), и поэтому они являются кошками, у собак – «собачность», у лошадей – «лошадность» и т. п. (У овчарок, соответственно, «овчарковость»!) Оценивая свои вкусовые ощущения, мы говорим: это настоящий индийский чай или настоящее французское вино. Многие люди уверены, что настоящие мужчины всегда и во всем отличаются от любых женщин (и наоборот). Пожилые люди, вспоминая свою молодость, говорят о том, что молодежь тогда была другая: горящая идеей, мотивированная, инициативная и целеустремленная, веселая, неунывающая – не чета теперешней, которая как будто бы и не молодежь совсем. Ряд сходных примеров можно продолжать и продолжать.

Подобное свойство получило название «эссенциализм» (от лат. essentia – сущность). Оно состоит в том, что знакомые предметы или группы людей оказываются носителями устойчивого набора практически неизменных признаков, составляющих их суть, – например, той самой кошачести. Это приводит к целому ряду заметных психологических последствий. О том, что границы между категориями оказываются резко выраженными, почти непроницаемыми, мы уже говорили. Например, даже совсем маленькие дети уверены, что крольчонок, выращенный обезьянами, сохранит свойства своего биологического вида: у него не появятся короткие уши, и он не станет предпочитать моркови бананы. Эта уверенность кажется вполне резонной. Но она становится гораздо менее обоснованной, когда мы не находим общих психологических черт у мужчин и женщин или у представителей разных поколений. Или когда на фоне французского вина крымское или немецкое вино просто не считается вином, а шриланкийский или грузинский чай не считается чаем на фоне индийского.

Что мы можем сказать об устройстве этих примеров? Заметно, что представители одной категории имеют много общих признаков, а все различия между ними кажутся несущественными. Любая собака – всегда собака, а не кошка, но и любая колли – всегда колли, а не мастиф! Все терьеры невероятно похожи друг на друга и резко отличаются от коккер-спаниелей. Но можно сделать и еще один шаг. Мы часто говорим: он сегодня не похож сам на себя или она чувствует себя «не в своей тарелке». Т. е. происходит сильная (очень сильная!) переоценка сходства представителей одной категории при игнорировании их различий. Это происходит, даже если категория содержит всего одного представителя – конкретного человека Петю Иванова или Машу Сидорову с его или ее характером, привычками и принятой манерой поведения.

Некоторые из этих общих признаков оказываются «внутренними» или даже совсем невидимыми. Ведь кошку делает кошкой не просто наличие усов, лап и хвоста, а что-то такое, что придает ей кошачесть (или кошковость?). Иначе почему она кошка, ведь лапы, усы и хвост есть у многих животных? И не забудем про единое название, которое жестко очерчивает круг представителей одной категории из числа всех остальных. Таким названием могут служить и собственные имя и фамилия человека. Уже упомянутый Петя Иванов (как и любой из нас) – единственный в своем роде и резко отличается от всех других Петь Ивановых.

Еще одна заметная черта многих ментальных моделей получила название «телеологизм» (от греч. teleos – цель). Речь идет о том, как мы воспринимаем и объясняем самые разные процессы (в том числе поступки людей). Начнем с известного примера, который принадлежит Ж. Пиаже. Детское мышление обладает целым рядом ярких особенностей. Одна из них состоит в особом устройстве детских объяснений. «Зачем в каждую вишню обязательно кладут косточку?» – спрашивает маленький ребенок старших. Или в ответ на вопрос взрослого, почему летом дует ветер, он отвечает: «Чтобы нам было не так жарко!» В обоих случаях мы видим наличие явно подразумеваемой цели: именно она обеспечивает связь между явлениями. Причем в одном случае цель принадлежит человеку, который, по-видимому, изготавливает вишни с косточками и развешивает их на деревья, а в другом случае – ветру, который старается нам угодить.

Подобная структура объяснения сохраняется и в более позднем возрасте: описывать самые разные процессы с помощью чьих-то намерений – привычно и удобно. Это касается как физических предметов (медленно работающий компьютер – «тормозит» или «не хочет работать», мобильный телефон «подслушивает» наши разговоры, никак не находимые на столе ключи «прячутся» от нас), так и политических и социальных процессов и явлений. Отсюда, скажем, «растут ноги» у большинства теорий заговора. Как показывают исследования, их сторонники отличаются от обычных испытуемых повышенной способностью видеть причину событий в чьих-то сознательных намерениях. И тут на сцену выходит мировое или локальное правительство (чаще всего правительство США), коллективный Запад, рептилоиды, представители определенных «нехороших» национальностей, и т. д. и т. п. Именно им приписывается источник активной и злой воли, определяющий повестку и заставляющий мировую или региональную историю двигаться в выгодную для них сторону. Заговоры в истории, безусловно, имели и имеют место, но объяснять с их помощью всю социальную и политическую жизнь – это пример особых ментальных моделей.

На этом фоне становится ясно, почему таким сложным и контринтуитивным оказывается понятие случайности. Ведь оно касается событий и процессов, которые протекают «естественным» путем, безо всякого специального воздействия извне. И уж совсем трудным для понимания оказывается случай, когда произвольная целенаправленная деятельность множества людей складывается в единый исторический процесс, в котором начинают играть роль не только индивидуальные или групповые интересы, цели, планы и намерения, но также случайность и вероятностные закономерности. Здесь ментальные модели «нервно курят в сторонке» – для объяснения таких случаев они не подходят.

В связи с этим полезно знать, с какими ситуациями ментальные модели справляются хорошо, а когда ведут к ошибкам. Как показывают исследования, ментальные модели обнаруживаются в тех случаях, когда нужно дать быстрое объяснение каких-то событий или процессов – скажем, в ответ на неожиданность, которая происходит на ваших глазах или о которой вас спрашивают. По-видимому, именно такими были для детей вопросы о смене дня и ночи или о работе сердца в исследованиях, приведенных выше. С другой стороны, ментальные модели могут быть основой и для значительно более устойчивых и «долгоиграющих» представлений, вспомним пример о французских электриках. Однако речь идет, конечно, не о любом объяснении. Во всех случаях мы видим не только быстрые, но осмысленные и правдоподобные ответы.

Здесь в игру и вступают ментальные модели. По-видимому, они имеют локальную природу, т. е. связаны только с объясняемым явлением и позволяют сформулировать нужный ответ или быстро совершить необходимые действия. Например, починить сломанный электрический чайник или указать возможную причину явления, происходящего у вас перед глазами. Ментальные модели обнаруживаются и у детей, и у взрослых и обладают свойствами, которые делают сложные понятия, технические устройства, научные концепции действительно трудными для понимания. Но только для той формы понимания, которое опирается на научные теории. Объяснения, предлагаемые ментальными моделями, просты и доходчивы и легко приходят в голову, но совсем не гарантируют от самых разных ошибок.

Бросается в глаза, что во всех описанных случаях мы сталкиваемся с тем, что обычно называют «наивными теориями»[106], то есть с житейскими объяснениями тех или иных явлений. Если их сопоставить с соответствующими научными теориями (например, объясняющими кровообращение или смену дня и ночи), то существенные отличия будут наглядны. Наивные физика, биология или психология не выдерживают строгой проверки. В подобных объяснениях легко найти логические неувязки, лакуны, несоответствия эмпирическим данным, опору на наглядные, а не на значимые свойства предметов и т. п. Однако такое сравнение можно произвести только в особых условиях: придумав специальные задания, которые продемонстрируют слабости «наивных теорий». Причем это вовсе их не разрушает и не обесценивает. Как мы видели, такие представления вполне справляются со своими локальными задачами, но не становятся от этого научными теориями.

Именно «наивные теории» и являются очевидной помехой в обучении. Они сильно отличаются от научных воззрений и по своему содержанию (чего стоит только представление о неподвижной Земле, вокруг которой вращается Солнце!), и по своему происхождению. Причем сами по себе они достаточно устойчивы и «упруги» и практически никогда не отступают без специальных усилий. Чтобы изменить их, требуется систематическое обучение – часто достаточно продолжительное. Именно тогда происходят существенные понятийные подвижки (англ. conceptual changes), и мышление становится другим. Однако и в этом случае наивные теории окончательно не исчезают.

У образованных испытуемых научные формы знаний, безусловно, доминируют. Особенно это касается тех областей, в которых и было получено специальное образование. Однако даже здесь мы можем обнаружить присутствие наивных теорий. Соответствующие экспериментальные исследования базируются на довольно простой идее: время, необходимое для формулирования ответа, отражает объем перерабатываемой информации. Более сложные задачи требуют большей переработки и, соответственно, больше времени для решения. Израильский психолог Рувим Бабай одним из первых стал применять следующую методику эксперимента. Испытуемому предъявляются заранее подготовленные утверждения четырех типов, с которыми он должен согласиться или нет (см. таблицу). При этом фиксируется время и содержание ответа.

* Примеры взяты из работы Shtulman A., Valcarcel J. Scientific knowledge suppresses but does not supplant earlier intuitions // Cognition. 2012. Vol. 124. Issue 2. Pp. 209–215.

Второй и третий варианты могут поставить испытуемого в сложное положение: они сталкивают между собой плохо совместимые представления. И это закономерно снижает точность ответов и приводит к увеличению времени на раздумья. Тогда как проверка первого типа утверждений осуществляется сравнительно быстро и с меньшим количеством ошибок. Утверждения четвертого типа в таких экспериментах служат контрольным условием. Например, даже хорошо образованные испытуемые подтверждают истинность утверждения «Луна вращается вокруг Земли» (которое истинно согласно как наивной, так и научной теории) существенно быстрее, чем утверждения «Луна вращается вокруг Солнца» (которое истинно, согласно научной теории, но ложно, согласно наивной)[107]. Такие результаты позволяют предположить, что у образованных участников есть две разные теории, которые по-разному описывают вращение Луны: одна связывает ее с Землей, а вторая – систему Земля – Луна с Солнцем. При этом они не слишком сочетаются между собой или даже противоречат друг другу. Первая из них возникает в более раннем возрасте и потом дополняется в ходе школьного обучения физике или астрономии, вторая – явное следствие более глубокого (и позднего!) систематического обучения.

Как можно объяснить задержку ответа на второе утверждение? С одной стороны, можно предположить, что дело в сложности самой модели. Чтобы построить очень непростую картину, включающую три астрономических тела (Солнце, Земля, Луна), и дать ответ, требуется больше времени. С другой стороны, трудность может заключаться в том, что испытуемым приходится выбрать одну из двух моделей, а это требует дополнительных усилий.

Однако доминирующая сегодня теоретическая позиция сложнее. Моделей действительно две: одна включает в себя и интуитивные, и отчасти научные составляющие, а вторая опирается на чисто научные воззрения. Причем интуитивная теория в ответ на вопрос активируется быстрее – она ведь и возникла в более раннем возрасте, и более просто устроена. В ситуации, когда ответ совпадает с точки зрения обеих теорий (в случае утверждения «Луна вращается вокруг Земли»), это приводит к быстрому и правильному ответу. Во втором случае («Луна вращается вокруг Солнца»), чтобы дать правильный ответ «Да», сначала нужно затормозить работу наивной теории: ведь с ее точки зрения Луна вращается вокруг Земли и правильный ответ – «Нет»! Это и приводит к существенному замедлению.

Казалось бы, мы допускаем противоречие: как интуитивные теории могут значимо влиять на обработку информации у образованных испытуемых, ведь они уже владеют научными теориями? Однако ситуация именно такова. Целый ряд исследований демонстрирует, что замена интуитивных теорий на научные вообще не происходит или происходит не в полной мере. Судя по всему, научное знание «в одной голове» надстраивается над наивными теориями, не отменяя и не вытесняя их. И представления об окружающем мире у образованных людей оказываются составными: различные по происхождению «теории» или ментальные модели конкурируют друг с другом.

Научные знания, освоенные в результате специального обучения, хорошо работают в спокойных ситуациях. Как показывают исследования, опирающиеся на анализ времени реакции, если мы попросим образованного человека отвечать на вопросы в условиях временнóго прессинга, всё разительно поменяется. Эксперименты зафиксировали устойчивость ранних ментальных моделей в области математики, астрономии, различных разделов физики (скажем, связанных с пониманием плавучести тел) и т. д. В условиях временнóго прессинга они вступают «в игру» и определяют ответ, который дает испытуемый.

Например, группа ученых-физиков из ведущих американских университетов оценивала предъявляемые объяснения как истинные или ложные. Среди предложенных были высказывания, подразумевающие реальную цель (женщины пользуются духами, чтобы приятно пахнуть) или реальную причинно-следственную связь (сода шипит из-за того, что выходит углекислый газ[108]). Кроме того, предъявлялись тестовые утверждения, которые описывали ненаучные телеологические объяснения различных природных явлений (например, деревья производят кислород, чтобы животные могли дышать; микробы мутируют, чтобы стать устойчивыми к лекарствам). В спокойных условиях физики практически безошибочно отвергали телеологию, считая тестовые утверждения ложными. Однако в условиях дефицита времени ситуация разительно поменялась: процент принятых объяснений такого рода существенно увеличился[109]. Таким образом, наивные телеологические модели оказались сохранными и у специалистов-физиков.

Всё это дополнительные аргументы в пользу необходимости торможения наивных теорий, сохранившихся несмотря на обучение. Ведь такие результаты получены в ходе тестирования людей, имеющих специализированное высшее образование, а в некоторых случаях – и соответствующие ученые степени. Так что дело не в большом объеме информации, который приходится перерабатывать в таких задачах, а во влиянии помех, вызванных столкновением двух альтернативных объяснений – наивного и научного. Более того, с помощью специальной предварительной настройки либо активации наивных или, наоборот, научных теорий (такая настройка называется праймингом[110]) можно значимо повлиять на скорость и точность ответов испытуемых.

Легкая доступность своих собственных ментальных моделей имеет еще одно заметное следствие: громадную переоценку своих знаний – их точности, объема и глубины. Американский психолог Фрэнк Кейл предлагал испытуемым сначала оценить их понимание работы какого-то сложного устройства (скажем, двигателя и винта вертолета), а потом в ходе интервью просил нарисовать и объяснить, как работают эти механизмы. Результаты были ошеломляющими: участники эксперимента радикально переоценивали свои знания. Декларируя высокую степень понимания и осведомленности о том, как работает устройство, они в ходе расспросов демонстрировали удивительно низкий уровень реальных знаний, упрощая всё, что только можно было упростить (см. рис. 5.2). Ситуация становится еще более занятной по отношению к пониманию значений слов родного языка. Здесь были получены целиком аналогичные результаты. И в этом случае испытуемые значительно переоценивали степень своих знаний, т. е. свою способность объяснить, что значит то или иное, казалось бы, знакомое слово.

Рис. 5.2. Наглядное представление результатов исследования Кейла.

Источник: Keil, F.C. Trends in Cognitive Sciences, Volume 7, Issue 8, 368–373

Еще один важный источник аргументов о том, что люди довольно сильно отличаются друг от друга в способности оценивать правдоподобность той или иной информации или вывода, приходит к нам из клинической психологии и психиатрии. Ярким симптомом сразу нескольких психических расстройств является бред, то есть совокупность ложных представлений, в которых пациент непоколебимо убежден и которые не поддаются коррекции.

Группа австралийских психиатров во главе с Максом Колтхартом задалась вопросом, почему у разных пациентов отличается содержание бреда: кто-то убежден в том, что его преследуют и хотят убить, а кто-то – что его тело гниет заживо. Для ответа на этот вопрос они предложили двухфакторную теорию, которая предполагает, что за возникновение бреда и за его содержание отвечают разные процессы.

Проще всего проиллюстрировать эту теорию на примере довольно редко встречающегося бреда Капгра. Суть этого вида бреда в том, что пациент убежден: кого-то из знакомых ему людей (чаще всего близких родственников) или знаменитостей подменили очень похожим двойником. Логика возникновения подобных убеждений, с точки зрения авторов, предполагает, что у таких больных есть два независимых нарушения. С одной стороны, у них не возникает чувство знакомости при столкновении с известными им людьми, а с другой – нарушена оценка правдоподобности выводов. Первая проблема приводит к тому, что человек, сталкиваясь, например, со своей женой, не чувствует, что она ему знакома. Он пытается объяснить себе подобную ситуацию и пользуется при этом одним из типов логического вывода, который в свое время описал британский логик Чарльз Пирс. Такой логический вывод называется абдукцией:

«Я увидел мою жену и не почувствовал знакомости.

Если бы мою жену подменили, то я бы не чувствовал, что она мне знакома, когда увидел ее.

Следовательно, мою жену подменили».

Таким образом, «странное» содержание бреда о подмене людей возникает в результате обычного логического рассуждения, которое пытается объяснить очень странный чувственный опыт – незнакомости знакомых людей. Однако большинство людей если и задумаются о таком варианте, могут быстро от него отказаться в силу его неправдоподобности. Именно поэтому с точки зрения двухфакторной теории здесь имеет место второе нарушение – сбой в процессах оценки правдоподобности выводов, объяснений и идей.

Впоследствии подобная теория находила подтверждение и на материале других видов бреда: бреда Котара (когда пациент убежден, что он мертв или что у него отсутствуют конкретные внутренние органы) или соматопарафрении (убежденности в том, что собственное тело пациента ему не принадлежит).

Важно отметить, что для объяснения тех или иных особенностей бредовой симптоматики исследователям приходилось обращаться к представлениям о том, как устроено мышление у условно здоровых людей. Таким образом, они подошли к описанию тех мыслительных процессов, которые особенно заметны, когда возникает сбой в их работе, но при этом совсем незаметны в большинстве других ситуаций.

Особенно примечательна концепция тандема психологов-исследователей британца Райана МакКея и француза Хьюго Мерсье о том, что бредовые убеждения – это проявление сверхбдительности к поступающей извне информации. С их точки зрения, когда мы сталкиваемся с информацией, поступающей от других людей, адаптивным механизмом является готовность усомниться в истинности или правдоподобности сообщения. В то время как информация, которую мы получаем от собственных органов чувств, обычно не оценивается критично и воспринимается по умолчанию как соответствующая реальности. У пациентов с бредовой симптоматикой подобный контраст в отношении к разным источникам информации более выражен, и поэтому они более скептично относятся к информации от других людей, которая противоречит их собственному опыту.

На основе многочисленных исследований в области когнитивной нейропсихиатрии мы можем сделать осторожный вывод, что люди отличаются друг от друга в том, насколько точно они оценивают правдоподобность высказываний извне, и в том, насколько выражен их скепсис по отношению к информации, не соответствующей их жизненному опыту. Таким образом, от пациентов с бредовой симптоматикой люди, обесценивающие многие социально значимые общеизвестные факты, могут отличаться скорее количественно (в степени выраженности тех или иных характеристик мышления), а не качественно.

Мы рассмотрели, как порой неудачно работает наше мышление в тех или иных ситуациях. Что мы можем сделать для того, чтобы его улучшить? Предлагает ли когнитивная психология какие-то прикладные средства для усовершенствования нашего мышления? Безусловно, здесь можно сформулировать некоторые рекомендации. Но следует помнить о том, что универсальных психологических рецептов не существует, и все они могут быть использованы только с учетом ваших индивидуальных особенностей.

Одна из главных угроз продуктивному мышлению – когнитивные искажения. Можно ли ослабить их влияние?

Напомним, что когнитивные искажения – это систематические ошибки в оценке вероятностей событий при принятии решений. Например, переоценка вероятности попасть в авиакатастрофу из-за того, что случившиеся авиакатастрофы попадают в СМИ и всегда на слуху.

Первый способ победить когнитивные искажения – осознать их существование. Большинство подобных искажений связаны с работой неосознаваемых когнитивных процессов, поэтому они остаются вне поля нашего сознания. Если осознание произошло, то в ситуациях, в которых искажения могут сыграть роль, человек будет более внимательным. Если не сам, то хотя бы по напоминанию.

Еще один простой способ – попросить человека поразмышлять, почему его решение может быть неверно. Занятие позиции, альтернативной той, которую человек интуитивно выбрал, может помочь снизить влияние когнитивных искажений при принятии конкретного решения[111].

Другой способ бороться с когнитивными искажениями – образовательные методики с разбором принятых решений и искажений, которые на них повлияли. Такие методики могут включать в себя просмотр видеоматериалов или интерактивные игры. Некоторые исследования показывают, что такие техники обладают долгосрочными эффектами[112].

Имплицитное научение, которое мы обсуждали раньше, не всегда помогает нам эффективно и без усилий учиться. Иногда благодаря этому когнитивному процессу мы усваиваем закономерности, которые не хотели усваивать. В других случаях, полагаясь на имплицитное научение, мы принимаем интуитивные решения в ситуациях, когда они ведут к ошибкам. Это может происходить, если научение происходило в одном контексте, а решение принимается в другом. Если между этими двумя ситуациями есть сходство, система 1 (по Канеману) может запустить автоматическую реакцию, основанную на прежнем опыте. Это ведет к решению и поведению, неадекватным для новой ситуации.

Как противостоять таким эффектам? В главе 3 мы обсуждали, что имплицитное научение активнее всего проявляется в поведении, когда мы действуем в холистическом режиме принятия решений, то есть принимаем быстрые решения на основе первого впечатления. Мы обсуждали, что затормозить такие решения и перейти к аналитическому режиму можно, фокусируясь на деталях ситуации, а не на общем впечатлении от нее. Кроме того, мы больше подвержены интуитивным решениям, когда находимся в расслабленном положительном состоянии. Соответственно, если мы хотим быть уверены, что решения принимаются рационально, а не на основе заученных привычек, можно ввести себя в слегка негативное эмоциональное состояние. Или, по крайней мере, перейти из расслабленного состояния в состояние повышенной активации. Этого можно достичь с помощью энергичной музыки, физических упражнений, концентрации внимания, применяя короткую медитацию.

Современный мир активно подталкивает нас к многозадачности. Гаджеты и уведомления делают наши задачи и инструменты их выполнения максимально доступными. Возможна ли настоящая многозадачность, то есть эффективное решение нескольких задач параллельно? Современные исследования говорят, что, скорее всего, нет.

Во-первых, переключение с одной задачи на другую – это всегда трудозатратный процесс. Исследователи исполнительных функций (способности контролировать ход мышления усилием воли) считают переключаемость одной из трех основных функций контроля – наряду с торможением когнитивных процессов и обновлением информации в рабочей памяти. Все исполнительные функции сопровождаются ментальным усилием – ощущением усилия, схожего с тем, которое возникает при физической нагрузке. Кроме того, исполнительные функции сопровождаются отрицательными эмоциями. В норме люди стараются избегать ментального усилия. Длительное усилие сопровождается ощущением истощения и неспособностью поддерживать прежний уровень концентрации при решении новых задач. В лабораторных условиях этот эффект называют «истощением эго»[113]. Некоторые исследования показывают, что многозадачность является фактором стресса[114]. Из вышеописанного следует, что многозадачность не может быть долгосрочной стратегией выполнения какой-либо работы или обучения новым навыкам и знаниям. Практикуя многозадачность, мы неизбежно начинаем выполнять задания хуже, совершать больше ошибок.

Выполнение серьезной длительной рабочей задачи подчиняется определенной динамике. Всё начинается со стадии врабатывания, когда когнитивная система адаптируется к требованиям ситуации и актуализирует имеющиеся знания и навыки. Все внешние отвлекающие факторы и мысли перестают отвлекать, и мы можем полностью сфокусироваться на поставленной цели. Переключаясь на другую задачу, нам снова требуется время для врабатывания. Если мы переключаемся быстрее, чем заканчивается эта фаза, обе задачи выполняются менее эффективно.

Одновременно с негативными эффектами существует эффект иллюзии многозадачности. Людям, как правило, кажется, что они могут переключаться с задачи на задачу и эффективно разделять внимание. Однако это только иллюзия – иногда весьма опасная. Почему она возникает? Потому что когда сознание занято одной задачей, оно не замечает проблем, которые возникли с решением второй. Это можно показать в экспериментах, в которых люди выполняют две задачи. Как только возникает ситуация, требующая одновременной реакции, одна задача выполняется, вторая замедляется или не выполняется вовсе – и испытуемые этого не замечают![115]

В свете всего вышесказанного следует признать, что многозадачность просто не работает. Если мы хотим повысить эффективность нашего мышления, многозадачности следует по возможности избегать. Несколько задач, которые требуют срочного решения, следует либо разбить по времени, либо поручить кому-то, либо согласиться на заведомо более низкое качество их выполнения.

Важным компонентом эффективного мышления являются хорошо развитые метакогниции. Напомним, что метакогниции – когнитивные процессы, объектом которых являются другие когнитивные процессы. Это процессы наблюдения когнитивной системы за своей работой. Иначе говоря, мышление о своем мышлении. Адекватное представление о своих знаниях, умениях и навыках лежит в центре любой продуктивной работы.

С одной стороны, метакогниции помогают отслеживать ситуации, в которых мы можем полагаться на интуитивное мышление (например, когда происходит имплицитное научение) и в которых нам лучше это не делать. Таким образом, чтобы эффективно применять вышеописанные рекомендации – например, осознать, что в конкретной ситуации могут сработать когнитивные искажения, – необходимы развитые метакогниции, или рефлексия.

Неразумно браться за задачу, когда мы не знаем, обладаем ли достаточным знанием. При этом иногда метакогниции оказывают положительное влияние на деятельность, даже если мы не до конца осознаем, откуда мы взяли необходимые для нее навыки. В одном нашем исследовании испытуемые успешно переносили имплицитный, то есть неосознанный, навык с одной задачи в другую. Однако это происходило, только если им сообщалось, что две задачи каким-то образом связаны. То есть предоставленная извне информация помогла испытуемым перенести релевантное знание на новую задачу[116].

Одна из самых известных проблем, связанных с неразвитостью метакогниций, – это эффект сверхуверенности, когда новички в какой-то области неточно оценивают свои знания и опыт и неадекватно высоко оценивают свою способность справиться с задачей из этой области. Этот феномен также известен как эффект Даннинга – Крюгера. Он снижается по мере приобретения реального опыта в данной области. С ростом мастерства снижается сверхуверенность и человек приобретает метакогниции, адекватно отражающие уровень знаний и умений. Необходимо учитывать существование этого эффекта, когда вы только начинаете действовать в новой для себя области.

Метакогниции также очень важны в ходе обучения[117]. Понимание пробелов в своих знаниях – как хорошо мы запоминаем разные типы информации, какие стратегии обучения нам подходят – влияет на усвоение новых знаний и на академическую успеваемость. Отдельные исследования говорят о том, что развитые метакогниции связаны с любопытством: осознание пробелов в своих знаниях создает мотивацию их заполнить.

В управленческой деятельности метакогниции помогают понять, как распределять задачи между сотрудниками или в течение своего рабочего дня.

Развитию метакогниций помогает повышение осознанности и рефлексии: полезно задать себе вопрос, насколько вы компетентны в данной области, перед тем как принимать важное решение. Кроме того, существуют разные техники развития метакогниций. Например, они хорошо развиваются через письмо – когда мы описываем на бумаге ход своих мыслей при решении той или иной учебной задачи[118].

Таким образом, развитые метакогниции играют ключевую роль в успешной интеллектуальной деятельности. А в некоторых ситуациях мышление о мышлении оказывается даже важнее самого по себе мышления.

В последние десятилетия наблюдается бум цифровых тренажеров для развития мышления. Разработчики обещают развитие внимания, навыков многозадачности и концентрации внимания с помощью геймифицированных упражнений на вашем мобильном телефоне. Работают ли такие технологии?

Из того, что известно на сегодняшний день, мы можем однозначно заключить: нет, не работают. Обзоры исследований когнитивных тренировок не дают свидетельств их полезности для более широких когнитивных навыков[119]. Никакая конкретная задача на внимание не повысит навыки внимания вообще. Тренировка любого интеллектуального навыка повысит эффективность решения именно той задачи, на материале которой вы тренируетесь. В этом смысле эффект «когнитивных тренировок» существует, но он намного уже, чем обычно заявляют создатели «когнитивных тренажеров».

Однако тут мы можем задаться вопросом: нам всю жизнь говорили, что изучение математики ценно не само по себе, а как инструмент развития мышления, – неужели это было ложью? Действительно ли математика (и другие школьные предметы) учит нас только математике и ничему более? Выше мы говорили о переносе навыков из одной ситуации в другую. Как это соотносится с неэффективностью когнитивных тренировок?

С учетом общего отрицательного научного консенсуса по этому поводу давайте попробуем разобраться, в каких ситуациях интеллектуальная деятельность и обучение все-таки развивают что-то более широкое, чем решение конкретной задачи.

В первую очередь не стоит закрывать глаза на тот факт, что повышается эффективность выполнения тренируемой задачи. Поэтому заниматься интеллектуальной тренировкой той деятельности, которой вы занимаетесь, имеет смысл. Кроме того, это может оказаться полезным и для задач, похожих на те, решение которых вы хорошо освоили.

Еще один эффект от когнитивных тренировок связан не с содержанием тренировки самой по себе, а со связыванием умственного усилия и позитивного результата. Так, если прикладываемое усилие ведет к какому-то положительному результату (например, зарабатыванию очков в игре), этот положительный итог может служить подкреплением для повторных усилий. И впоследствии трудные задачи будут даваться легче. Так что тренировка интеллектуальной деятельности может подготовить нас с интересом и легкостью относиться к трудным интеллектуальным задачам.

Есть отдельные свидетельства того, что активное использование исполнительных функций в раннем возрасте все-таки влияет на развитие соответствующих нейрофизиологических структур. Таким образом, если не во взрослом возрасте, то в ходе созревания мозга тренировка интеллектуальных навыков может быть полезна для их развития в общем и целом. Существуют исследования, показывающие влияние тренировок рабочей памяти в дошкольном возрасте на успешность освоения математики в школе. Эффективность раннего развития касается не только рабочей памяти, но и многих других видов деятельности, требующих усидчивости и тонкого контроля за собой, включая, например, занятия музыкой[120].

Мы уже говорили про многозадачность и про то, что она попросту не работает. Но можно ли хоть немного развить навыки подобной работы? Один из способов состоит в том, чтобы автоматизировать одну из решаемых задач. Например, мы можем одновременно ходить и вести беседу (хотя ходьба при этом и замедляется). Опытные пианисты могут играть и разговаривать. Так же мы можем управлять автомобилем и разговаривать с пассажиром. Но если мы еще только учимся управлять автомобилем, вести беседу будет намного тяжелее и опаснее из-за возможных ошибок в управлении. Так что только хорошо автоматизированные навыки позволяют прийти к многозадачности. Важно отметить, что некоторые виды деятельности даже при хорошей натренированности не стоит комбинировать с другими задачами. Так, вождение порой позволяет параллельно вести легкую беседу, но более сложные задачи, которые отвлекают внимание, могут привести к ошибкам. Потому что, хотя навыки управления автомобилем и автоматизированы, при вождении необходимо сконцентрироваться на дорожной ситуации. И цена ошибки слишком высока, чтобы рисковать распределением внимания.

Существуют свидетельства, что билингвизм (или мультилингвизм, то есть владение двумя или несколькими языками на высоком уровне) связан с преимуществами в некоторых интеллектуальных функциях. Однако систематические научные обзоры не находят эти свидетельства достаточно надежными. Точно так же, несмотря на заявления некоторых ученых о положительном влиянии билингвизма на сохранность когнитивных функций в старости, этому также нет надежных доказательств. Это касается и когнитивных тренировок для лечения и профилактики возрастных нарушений когнитивных процессов. Хотя это очень перспективное направление, и получены некоторые оптимистичные результаты, надежных данных об эффективности такого подхода пока что нет.

Итак, можно сказать, что тренировка отдельных интеллектуальных навыков не развивает ничего, кроме самих этих узких навыков. Однако систематическая тренировка широкого круга интеллектуальных навыков и умений в разных контекстах может быть полезной – в том числе из-за формирования привычки заниматься трудными задачами и не бояться их. Разнообразные тренировки интеллектуальных навыков особенно полезны в детском возрасте – в ходе активного развития мозга.

Думаем, что у читателя вполне может остаться чувство неудовлетворенности от наших рекомендаций – от их количества и качества. Такая реакция вполне оправданна. Но с одним важным уточнением. Сложность человеческой психики и многообразие ее проявлений, а также громадные индивидуальные различия между людьми практически исключают возможность давать общие советы, которые касаются всех и при этом остаются действенными. Получаются лишь банальные сентенции по типу «Мойте руки перед едой». Что, безусловно, верно, но совсем не впечатляет взыскательного читателя. Тем не менее выше мы привели некоторые проверенные рекомендации. Добавим, что реальная забота о своем мышлении заключается в его постоянном использовании – решении задач и проблем – и последующем анализе интеллектуальных удач и сделанных ошибок. Только так вы сможете понять, что собой представляет ваше собственное мышление и что нужно делать, чтобы оно вас меньше разочаровывало в сложных жизненных и профессиональных ситуациях[121].