Когнитивная наука Основы психологии познания том 2 Величковский Б М (стр. 69 из 118)

В какой степени полученные при изучении шахмат представления о природе экспертизы переносимы на другие области? В ряде исследований анализировались различия экспертов и новичков в таких областях, как чтение, жонглирование, медицинская диагностика, педагогика, программирование, физика и инженерные профессии (Glaser & Chi, 1988). «Ключевые характеристики», отличающие экспертов, состоят в следующем:

1) эксперты выделяются знаниями и умениями, главным образом, в
своей специфической области;

2) эксперты способны воспринимать обширные осмысленные кон
фигурации, релевантные их области экспертизы;

3) эксперты обладают более быстрыми навыками и в целом быстрее
решают задачи, делая меньшее число ошибок;

4) по отношению к релевантному материалу эксперты демонстрируют
лучшую память;

5) эксперты рассматривают задачи с точки зрения глубоких семанти
ческих связей, тогда как новички обращают внимание прежде все
го на поверхностные перцептивные признаки;

6) эксперты уделяют относительно много времени качественному
анализу задачи;

7) эксперты демонстрируют лучшее знание собственных знаний и бо
лее совершенные стратегии метакогнитивного контроля.
Эсперты в разных областях не просто больше знают, но в полном

смысле слова более чувствительны к релевантным характеристикам ситуации. По-видимому, это отражает приобретение соответствующими процессами статуса автоматизмов и их перевод с уровня концептуальных структур Ε на уровень перцептивного узнавания D. В результате 247

опытный шахматист сразу видит при мимолетном показе, что позиция белых предпочтительнее, врач отмечает, что у входящего в кабинет пациента больна печень, инженер-строитель чувствует скрытое от других напряжение металлоконструкций и т.д. Вместе с тем, речь явно идет не только об автоматизации, поскольку решение задач экспертами, как правило, обнаруживает значительную гибкость, умение рассматривать несколько альтернативных интерпретаций⁴². Хотя эту гибкость можно объяснить происходящим при автоматизации освобождением внимания, важно, что освобождающиеся ресурсы позволяют иметь дело с новыми задачами, решение которых невозможно в автоматическом режиме, путем извлечения готовых схем из памяти. Таким образом, развитие экспертизы происходит сразу на нескольких уровнях организации: от перцептивных автоматизмов до метакогнитивных стратегий уровня F.

В литературе по психологии экспертизы (Zeitz, 1997) интенсивно обсуждается роль изменений концептуальных структур, которые ведут к появлению так называемых умеренно абстрактных концептуальных репрезентаций (MACRs, moderately abstract conceptual representations). По сути дела, подобные схемы увязывают между собой слой чрезвычайно абстрактных, в частности научных, понятий со специализированными, зависящими от контекста применения житейскими понятиями (см. 6.2.3). Результатом этой интеграции является, с одной стороны, «декон-текстуализация» практического знания и, с другой, «заземление» теоретического. Таким схематическим знанием оказывается проще манипулировать — концептуальные схемы средней абстрактности облегчают вывод по аналогии и перенос решения из одной предметной области в другую. Роль репрезентаций среднего уровня абстрактности, как мы видели, выявляется также в исследованиях категоризации (см. 6.2.2) и управления большими системами (см. 8.3.2). Для выдающихся индивидуальных достижений в области практического интеллекта характерно гибкое сочетание глобальной и локальной перспектив. Так, Наполеон, по замечанию Тарле, был способен «одновременно видеть и деревья, и лес, и чуть ли не каждый сук на каждом дереве».

Важным направлением междисциплинарной работы в когнитивной науке является создание формальных моделей обучения экспертным знаниям и основанных на них экспертных обучающих систем. Наиболее известная современная психологическая модель такого рода, ACT-R

⁴² Иногда, впрочем, эксперты оказаваются склонны к ошибкам, которые могут избежать новички. Так, в медицинской радиологии эксперты демонстрируют более консервативные стратегии принятия решений, чем начинающие врачи, что обуславливает относительно большее количество ошибок типа «пропуск сигнала» у первых и типа «ложная тревога» у вторых. В терминах теории обнаружения сигнала (см. 2.1.2) эксперты в этой области демонстрируют более высокую чувствительностью (d') и одновременно высокое положение критерия (β). Неизвестно, какую роль в этом случае может играть характерный для медицинских профессий и развивающийся с задержкой порядка 10 лет синдром 248 выгорания.

Дж.Р. Андерсона, трактует обучение односторонне, как преобразование (компиляцию) декларативных (утвердительных) констатации в эксплицитные правила с их последующей процедурализацией и автоматизацией (см. 6.4.1 и 8.1.1). Как мы видели, обучение и формирование экспертизы одновременно происходят на нескольких уровнях, причем частично с самого начала вне сферы сознательного контроля (см. 5.4.1). Кроме того, данная модель применима только по отношению к четко описываемым областям, таким как математика и навыки программирования.

Примером успешного симбиоза психологии и искусственного интеллекта служат работы О.И. Ларичева и его коллег (Ларичев, Нарыжный, 1999).Так, им удалось значительно ускорить обучение студентов-медиков дифференциальной диагностике двух похожих по проявлениям заболеваний: тромбоэмболии легочной артерии и острого инфаркта миа-карда. Практикующий врач обычно сталкивается лишь с несколькими такими случаями в год. Их дифференциация основана на учете примерно десяти сложных признаков (таких как параметры ЭКГ и клинический состав крови), причем диагностические навыки вырабатываются годами и не имеют четких правил. Проранжировав признаки по характерности, авторы прежде всего аппроксимировали систему решающих правил, остающихся в явном виде неизвестными даже экспертам. Затем они в течение двух дней (по четыре часа ежедневно) тренировали студентов-медиков в различении обоих заболеваний на материале 500 инсценированных ситуаций. Эта тренировка привела к 95% уровню правильных диагностических решений. Хотя через неделю эффективность решений снизилась до 85%, ее удалось вновь поднять до прежнего уровня всего лишь после часового тренинга. Система решающих правил при этом в целом осталась для испытуемых неявной, что, по мнению авторов, имеет и положительную сторону, связанную с особой прочностью имплицитной памяти (см. 5.1.3).

Традиционно высшие достижения в определенной области интерпретируются как проявление особой личностной диспозиции в форме одаренности, таланта или гениальности. Хотя когнитологи пока не осмеливаются объяснять творчество Моцарта, военные успехи Наполеона или открытия Эйнштейна в терминах приобретения и применения экспертных знаний, открытая дискуссия развернулась в последнее десятилетие вокруг понятия «талант». Несмотря на расшифровку генома человека и быстрое развитие психогенетики, имеющиеся данные о врожденных способностях чрезвычайно противоречивы (см. 9.4.2). Вполне возможно, что в случае таланта речь идет о псевдопонятии, за которым кроется длительное, продолжающееся десятилетиями обучение (Howe, Davidson & Sloboda, 1998). Ряд исследований формирования экспертизы показывает, что оно может вести к выдающимся результатам, при отсутствии каких-либо особых общих предпосылок столь высоких достижений. Лица, являющиеся экспертами в очень специфических областях, таких как футбол, рыбная ловля или лошадиные скачки, могут обладать сложными когнитивными репрезентациями в этих областях знания при среднем или даже низком уровне общего интеллекта.

8.4. Принятие решений и структура интеллекта

8.4.1 Эвристики и принятие решений

При всей увлекательности изучения собственно познания в практическом плане существенно, какие решения мы принимаем и что делаем, основываясь на нашем понимании ситуации. Область принятия решений настолько важна, что в последние годы ее иногда выделяют как особую науку о решениях {decision science). В течение большей части 20-го века человек трактовался в экономических и производных от них концепциях как рациональное, максимизирующее выигрыш (или полезность тех или иных действий) существо. Соответственно, в этой области доминировали логико-математические исследования операций, на которые ориентировались частные экономические и психологические работы. На этом предположении основаны, в частности, взгляды влиятельной сегодня чикагской школы позитивной экономики, созданной лауреатом Нобелевской премии по экономике Милтоном Фридманом. Методология позитивной экономики связана, во-первых, с игнорированием эмпирических исследований поведения субъектов экономических процессов и, во-вторых, с допущением полной прозрачности самой экономики.