. Они записывали эти сессии и затем кропотливо анализировали пошаговые сообщения участников, ища в них закономерности. Задача состояла в том, чтобы охарактеризовать правила мышления у участников на протяжении всех процессов и так создать математическую модель человеческого мышления. Так ученые надеялись прозреть природу человеческого мышления и выяснить, как можно создать «разумные» компьютерные программы, превосходящие линейный строй логики.
Ньюэлл с Саймоном считали, что акт человеческого рассуждения – человеческого мышления – не более чем сложная система рефлекторных реакций. Точнее, они считали, что мысль можно описать тем, что называется продукционной моделью. Это набор жестких правил «если – то», и их групповая последовательность приводит к рефлекторным реакциям. Например, одно такое правило в шахматах: «Если королю шах, сдвигай его». Продукционная модель проливает некоторый свет на то, как мы принимаем кое-какие решения, а следовательно, и на некоторые наши действия – например, когда люди более-менее бездумно применяют правило типа: «Если побирушка просит у тебя мелочь, не обращай внимания». Если бы человеческое мышление действительно сводилось к большой продукционной модели, не было бы почти никакой разницы между нами и компьютером, работающим по программам, основанным на алгоритмах. Однако Ньюэлл и Саймон заблуждались, а их усилия не получили активного развития.
Понимание причин их неудачи позволяет увидеть цель и устройство нашей эмоциональной системы. Рассмотрим, как набор продукционных правил способен полностью формировать стратегию поведения в простой системе. Предположим, на улице мороз и вам надо запрограммировать термостат так, чтобы он поддерживал температуру в помещении в определенных пределах – скажем, между семьюдесятью и семьюдесятью двумя градусами по Фаренгейту. Этого легко достигнуть, применяя следующие правила.
Правило 1:
Если температура < 70˚, включить обогрев.
Правило 2:
Если температура > 72˚, отключить обогрев.
Будь у вас хоть слабосильный древний обогреватель, хоть новомодный, такие вот правила составляют у обогревателя основу мышления.
Подобные условные команды формируют простенькую продукционную модель; более обширные своды правил способны организовывать выполнение более сложных задач. Например, нужно примерно с десяток правил, чтобы представить, как школьники вычитают в столбик одно число из другого – допустим, вот такое: «Если цифра внизу больше цифры вверху, займи единицу из цифры левее от верхней». В некоторых сложных областях применения требуются тысяч таких правил. Громоздкие продукционные модели применимы в создании того, что компьютерщики именуют «экспертными системами» – программами, разработанными для симуляции того, как человек принимает решения, в тех или иных конкретных областях, в том числе в медицинской диагностике и оценке кредитоспособности. В таких сферах применения подход Ньюэлла и Саймона имел (ограниченный) успех. Однако продукционные правила не показали себя моделью, сообразной человеческому мышлению.
