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