Какие же серьезные выводы делают психологи из простой игрушки?
Дольше (с самым большим количеством ходов) решают задачу те, кто двигает фишки наобум, случайно добиваясь успеха. Большинство людей сразу же пытаются найти ключ решения. Они обдумывают возможные передвижки, прежде чем сделать ход. При этом стараются мысленно разделить фишки на те, что можно оставить на месте, и на те, которые необходимо передвинуть. В результате они делают меньше ходов, так как действуют уже не с пятью, а, скажем, с двумя фишками.
В одном из опытов, благодаря объединению разрозненных фишек в группы, вместо восьми ходов пришлось сделать всего три. Такой ход мышления явно экономнее.
В общем способности человеческого мышления проявляются и здесь в своих специфических качествах. Кстати, не напоминает ли вам образование из фишек упорядоченных групп, а стало быть более крупных единиц действия, то укрупнение информации, о котором шла речь выше?
Задачи-игры представляют интерес для психологов еще и потому, что их условия легко могут быть заложены в кибернетическую машину. Не просто для доказательства, что машина может выполнять сложные интеллектуальные действия — в таком случае можно было дать машине описание наилучших решений всех ситуаций и заставить ее лишь выбирать соответствующее. Гораздо важнее поставить машину в те же условия, что и впервые начинающего игру человека: «объяснить» ей правила передвижения фишек и цель. А как действовать — она должна решить сама.
Ученые, знакомые с принципом работы счетно-решающих устройств, попытались представить, как машина будет действовать именно в этом случае. Видимо, она должна с каждым новым ходом делать все меньше и меньше обратных перестановок, то есть ставить фишку с большим номером впереди фишки с меньшим номером. Ведь в конце все они должны стоять по порядку номеров, а с каждым ходом игрок приближается к конечной позиции. Такой ход решения подсказывала математика.
Но с точки зрения математики он, может быть, и был наилучшим, однако человек, решивший задачу тоже оптимальным способом, действовал совсем не так. Когда изобразили ход его решения в виде графика, получилась извилистая линия, напоминающая горный хребет. «Вершины» и «долины» чередовались в ней неравномерно, все были разной высоты и глубины и совсем не похожи на равномерно понижающийся «склон», характерный для машинного «мышления».
Так еще раз со всей остротой встал вопрос о различии машинного способа «мышления» и чисто человеческого.
Проблема эта не нова. Она возникла почти одновременно с появлением машин, способных «думать». Но лишь теперь оказалась поставленной в психологическом плане.
«Конкуренты» у человека появились, когда студент Массачусетского политехнического института, теперь известный математик Клод Шеннон, додумался до простой, как все истинно гениальное, идеи, что логические операции, с помощью которых мы думаем, могут осуществляться не только мозгом, но с таким же успехом и любым автоматом, состоящим из реле, полупроводников или других элементов, способных к переключению. Так появились «думающие» машины.
Абстрактное, логическое мышление — вершина человеческого интеллекта! Раз из всех форм работы мозга удалось воспроизвести именно эту, значит машины догнали людей по уровню интеллекта, решили многие. Теперь раскрыть остальные секреты мыслящего ума не представит большой трудности.
И действительно. Машины начали решать громоздкие уравнения, выполнять работу плановика, бухгалтера, потом взялись за переводы с одного языка на другой, стали играть в шахматы, на досуге сочиняли куплеты и музыку к ним. Казалось, вскоре наступит эра мыслящих автоматов, способных думать не только как человек, но и лучше его.
Но пока мы с вами восхищались удивительными способностями машин, инженеры и математики, непосредственно работавшие с ними, давали им далеко не лестные отзывы. Все чаще и чаще «умные» машины вызывали недовольство у своих создателей. «Покуда им все растолкуешь, подробно, шаг за шагом опишешь план действия — уже некогда ждать результатов, — жаловались программисты. — А чуть изменились условия задания — изволь начинать все сначала».
«Современные машины идиотски логичны», — говорили инженеры, а кто-то, крепко рассердившись, даже назвал их «учеными дураками». Словом, машины так и не стали по-настоящему умными: они слепо следовали программе и ничего не умели делать самостоятельно. Никакой опыт не шел им впрок — они не умели самого главного — того, чем, пусть в малой степени, владеют даже животные: машины не умели учиться.