СЛЕПАЯ РИГИДНОСТЬ В СРАВНЕНИИ СО ЗНАЧЕНИЕМ И ПОНИМАНИЕМ

Следовательно, модели, подобные «решателю общих задач», описывают то, как решаются задачи после того, как они поняты. Задачи должны вводиться в такие программы со всей относящейся к делу информацией, подобранной на данный момент и организованной в зависимости от степени ее значимости. Не существует ни одной программы, которая могла бы сформулировать задачу в том виде, в каком способен решить ее компьютер; для того чтобы сформулировать задачу значимым образом, требуется обширный, четко организованный и относящийся к задаче объем знаний. «Решатель общих задач» и другие программы, подобные этой, являются, таким образом, изящными, но слепыми моделями процедур поиска, пригодных в том случае, когда задача понята. Как указывает Ньюэлл (1983), даже лучшие современные экспертные программы и системы все еще являются поверхностными или ограниченными; они не знают, что им известно и почему. Где же тогда значение, понимание, инсайт в тех компьютерных моделях, которые представляют собой основу современной когнитивной психологии?

Давайте начнем со значения. Как известно любому человеку, когда-либо работавшему с компьютером, компьютеры невыносимо буквальны: та точность, какая требуется при взаимодействии пользователя с компьютером, в результате оказывается сродни rigor mortis[19]. Вот почему компьютерные переводы с одного языка на другой так часто оказываются непонятной тарабарщиной; ведь в языке оригинала смысл того или иного слова определяется контекстом, и необходима огромная компьютерная память только для того, чтобы уточнить, к примеру, возможные коннотационные и денотационные значения разговорного английского слова «well» («ну», «хорошо», «итак» и так далее). Гибкость в определении какой-то конкретной концепции или идеи не относится к числу сильных свойств компьютера. Кроме того, я не слышал, чтобы хотя бы один компьютер обладал чувством юмора. Способна ли хоть одна программа выдать подобную сжатую формулировку из «Ридерз Дайджест»: «Да, век космических скоростей. Завтрак в Париже; обед в Гонконге; багаж в Пеории»?

Выдаваемые компьютерами значения являются безнадежно, строго и бездушно буквальными. У компьютеров отсутствует воображение, отсутствуют творческие способности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Где же в компьютерной модели инсайт и понимание? Да нигде.

Кроме того, в компьютерных моделях отсутствует этап Хеффдинга. Запрограммировать реальный мир самому компьютеру не под силу. Он может лишь оставаться в рамках созданного программистом отображения, но передать его обратно в реальный мир компьютер не способен. Компьютер не способен генерировать соответствующие представления и не способен знать, есть у него такое представление или нет. Инсайт и понимание являются исходными предпосылками для программы; они должны предшествовать программе. Систематизация, мышление, понимание, преобразование — это все прерогативы программиста, а не программы. Мы вынуждены признать, что то, что способны осуществить компьютер и программа, представляется тривиальным по сравнению с тем, что необходимо проделать программисту для того, чтобы получить «правильное» представление.

Представление и поиск, заложенные в компьютерной программе, являют собой конечный продукт мыслительного процесса, основанного на инсайте, в самой же программе ни инсайт, ни мысль не присутствуют. Как вы узнаете, к какой области относится задача? Компьютер этого не знает; это может определить программист. Как узнать, какую программу следует ввести для конкретных целей? Для этого необходимо понимание и прохождение этапа Хеффдинга, на что способен только программист, но не компьютер. Как узнать, какое представление сформулировать или использовать в конкретной ситуации? Для этого необходимо понимание, которое должно быть «внедрено» в программу. Как узнать, какую информацию следует ввести в компьютер и в какой форме? Для этого необходимо понимать, что имеет отношение к делу и какие данные содержатся в буквальном словаре компьютера. Как узнать, что вы действительно нашли то, что искали, — то есть решение? Для этого необходимо уметь улавливать сходство между тем, чего требует от вас задача, и конкретными соответствующими аспектами самого решения: значит, опять не обойтись без этапа Хеффдинга. Суммируем все сказанное: у компьютеров нет идей, только цепочки символов, которые точно накладываются на то, что уже заложено в их памяти или поддается обработке; если точная формулировка оказывается ошибочной, компьютер тут бессилен. Он не может переводить символы в термины реального мира. Более того, компьютер не может даже расшифровывать истинные значения слов: трехлетний ребенок способен узнать слово «кошка», произнесенное десятью разными людьми, даже незнакомыми ему, но этого не может ни один компьютер. Более того, компьютеры не могут распознавать понятия, только конкретные буквальные цепочки символов. Компьютеры не могут распознавать принципы, не могут они также указать, какие принципы применимы в конкретном случае. Я веду речь к тому, что компьютеры не способны понимать; ни одному компьютеру не под силу перейти от непонимания к пониманию. Компьютеры могут отлично подходить для слепого (или даже частично направленного) буквального поиска в определенной области, закодированной человеком в потенциально неисчерпаемой памяти компьютера, а также для выполнения «слепых» операций на базе информации, заложенной в их память; но компьютеры не обладают пониманием ни значений символов, которые хранятся в их памяти и которыми компьютеры манипулируют, ни структуры любой задачи (то есть у компьютеров отсутствует инсайт). Все необходимое мышление, инсайт и понимание закладываются в программу человеком на стадии создания программы; после того как программа запущена ни компьютер, ни программа, ни сочетание технических средств и программного обеспечения не думают, не мыслят: весь мыслительный процесс был уже проделан ранее и использован при составлении программы.

Теперь скажите, пожалуйста, отдала ли когнитивная психология должное проблеме инсайта и понимания, поднятой гештальтпсихологами? Действительно, некоторые современные психологи делают героические попытки разобраться в вопросе о том, что является источником соответствующих и правильных представлений и операций, однако ни одна компьютерная модель не способна дать ответ на этот ключевой вопрос. Следовательно, с позиций книги «Продуктивное мышление», моим ответом будет безоговорочное «нет». Несомненно, компьютеры могут быть продуктивными, но ни один из них не способен мыслить. Дело не в том, что современные подходы с применением обработки информации являются неправильными сами по себе; просто они не способны ничего дать при рассмотрении проблемы инсайта. Они полностью ее обходят. И поэтому основная проблема теории гештальтов все так же остается нерешенной — и столь же важной, — как и до появления на сцене современной когнитивной психологии.

ПРИМЕЧАНИЕ

В основу данной статьи положена лекция (из серии лекций «Обзор семи психологических теорий»), прочитанная по приглашению ежегодного съезда Американской Ассоциации психологов в Анахейме, штат Калифорния, 26 августа 1983 года. В отредактированной версии это выступление было опубликовано под заголовком «Взгляд гештальтпсихолога на перспективы применения компьютерного моделирования в когнитивных процессах» в сборнике «Роль компьютеров в человеческом поведении», 1985,1,19–33.