Моделирование в психологии

Моделирование в психологии (англ. modelling in psychology) — применение метода моделирования в психологических исследованиях. Развивается в 2 направлениях: 1) знаковая, или техническая, имитация механизмов, процессов и результатов психической деятельности — моделирование психики; 2) организация, воспроизведение того или иного вида человеческой деятельности путем искусственного конструирования среды этой деятельности (напр., в лабораторных условиях), что принято называть психологическим моделированием.

Моделирование психики — метод исследования психических состояний, свойств и процессов, который заключается в построении моделей психических явлений, в изучении функционирования этих моделей и использовании полученных результатов для предсказания и объяснения эмпирических фактов. По полноте отражения объекта в модели можно выделить следующие классы и подклассы моделей психики: знаковые (образные, вербальные, математические), программные (жестко алгоритмические, эвристические, блок-схемные), вещественные (бионические). Такая последовательность моделей отражает постепенный переход от описательной имитации результатов и функций психической деятельности к вещественной имитации ее структуры и механизмов.

Моделирование психики тесно связано с проблемой искусственного интеллекта и построением сложных управляющих информационных и вычислительных машин и систем. Работы по моделированию психики ведутся не только в психологии, но и в смежных областях — бионике, кибернетике, вычислительной технике, информатике, синергетике. Первые успехи в моделировании психики достигнуты в середине XX в. на базе цифровой и аналоговой вычислительной техники.

Современный уровень знаний о психической деятельности позволяет широко развернуть исследования лишь на первых ступенях приближения модели к объекту, поэтому наиболее разработаны в настоящее время знаковые (в частности, математические) и программные (в частности, эвристические) модели. С их помощью удалось имитировать некоторые аспекты таких процессов и свойств психики, как восприятие, память, обучаемость, логическое мышлениеи т. д. Делаются первые попытки построить вещественные — гипотетические и бионические — модели психической деятельности.

Психологическое моделирование мыслительных процессов

Проблемой моделирования мышления в мире занимаются давно, однако, несмотря на большой поток (в основном прикладных) работ, область искусственного интеллекта испытывает сейчас значительный кризис и все чаще высказывается мнение об отсутствии общей концепции мышления и необходимости ее создании.      Построение модели мышления как механизма управления поведением, обеспечивающего мыслящим системам возможность автономного существования в широком классе изменений условий внешней среды является одним из главных направлений работ сектора.

Поскольку поведения строится на основе хранящихся в памяти законов и правил, позволяющих посредством анализа, логического вывода и других преобразований входной информации, принимать решения, т.е. находить неизвестные пути к целям, формировать действия, предсказывать изменения и пр., причем не все законы заранее известны, то необходимым этапом становится обучение, т.е. основанный на наблюдениях,  выдвижении и проверке гипотез поиск законов.

Именно с обучением связаны основные проблемы моделирования мышления, одна из которых состоит в том, что в исходных описаниях ситуаций число связываемых гипотезами характеристик чрезвычайно велико, из-за чего возникает так называемый «комбинаторный взрыв», когда перебор и проверка гипотез становятся практически нереализуемыми. Необходимо сокращение размерности исходных описаний.      Вторая проблема связана с тем, что при случайно выбранном языке представления гипотез большая их часть, пройдя проверку на конечном множестве примеров, будут оставаться ненадежными, т.е. на новых примерах выполняться не будут.      Единственная возможность – использование языка изначально согласованного с устройством мира.

Ведется разработка такого языка. Основу языка составляет понятие объекта пространства - времени. В качестве объектов могут фигурировать представления предметов, их частей, траекторий движения, процессы и пр. Каждому объекту и каждой его части соответствует свой канонический пространственно-временной базис, в котором  задается  его описание.

Со структурой языка согласовываются алгоритмы обработки входной информации и архитектура ассоциативной памяти, обеспечивающие процессы формирования понятий и законов и их использование при принятии решений.

Алгоритмы рассчитываются на высокую степень распараллеливания вычислений. М.Н. Вайнцвайгом и М.П. Поляковой построена теоретическая модель ассоциативной памяти, позволяющая инвариантно к локальным преобразованиям базисов и найденным ранее законам устанавливать частичное соответствие картин входа и памяти, распознавать объекты входных картин и отдельные их части, строить инвариантное предсказание ближайших контрастных событий.

     При параллельной реализации выполнение указанных процессов обеспечивается в реальном времени.

     В качестве одной из задач, на которых ведется отладка модели и  ее коррекция, рассматриваются действия системы в мире движущихся предметов, где имеют место законы трения, соударения и отражения, взаимодействия масс, зарядов и пр. Цели системы состоят в выполнении в тех или иных местах  пространства-времени ситуаций с заданными свойствами.

     По мере обучения происходит постепенное расширение класса ситуаций, в которых обеспечивается возможность достижения целей.

Изучение процессов мышления позволяет моделировать их с помощью ЭВМ. Моделирование процессов мышления, с одной стороны, открывает перспективы для создания машин, решающих различные задачи. С другой стороны, применение методов моделирования способствует более глубокому изучению психических процессов. Поэтому программа вычислительной машины, выступая в качестве модели некоторых сторон мыслительной деятельности, является как средством исследования, так и средством автоматизации умственного труда.

Моделирование отдельных сторон мышления чело­века может быть реализовано на основе эвристических машинных программ (эвристическое программирование). В них с психологических позиций рассматривается поведение человека как сложной информационной системы. Цель состоит в том, чтобы построить систему-модель, поведение которой в выбранных ситуациях соответствовало бы поведению человека. Такая модель должна решать задачи, используя те же методы, способы и приемы переработки информации, которыми пользуется человек. На этом пути возникает проблема изучения алгоритмов переработки информации человеком, а также проблема изучения человеческих эвристик, т. е. способов решения задач человеком.

Эвристические машинные модели создаются следующим образом. Путем экспериментального исследования поведения человека при решении задач выбранного типа выявляются наиболее характерные приемы и методы решения. На этой основе выдвигается гипотеза об алгоритмах, описывающих выбран­ный тип деятельности человека. Для проверки гипотезы строится ее модель (в виде программы ЭВМ) и сопоставляется поведение модели и человека при решении задач данного класса. Результаты сопоставления используются для коррекции гипотезы и самой модели.

Для построения модели разработан также ряд способов, с помощью которых ЭВМ может решить поставленную задачу, если алгоритм ее заранее неизвестен. К этим эвристическим способам относятся: поиск правильного решения из некоторого множества путем перебора; ограничение перебора вариантов за счет опознания объектов исследования по некоторому набору их признаков; обучение машины стратегии поиска на основе закрепленного опыта; сокращение поиска путем предварительного планирования; нахождение закономерностей в исходных данных (индукция). Количество этих способов может быть увеличено, причем каждый из них включает свои подспособы.

Таким образом, эвристическое программирование основывается на двух моментах: на воссоздании некоторых интеллектуальных человеческих действий и на анализе специфических свойств и особенностей объекта, в отношении которого осуществляется программирование. В области практического использования эвристических машинных программ получены интересные результаты.

Созданные программы можно разделить на два класса.

К первому классу относятся программы, в основе которых лежит гипотеза об общих механизмах процесса решения задач. Особенностью таких программ является их обобщенный характер, возможность решения на их основе широкого класса задач. К ним относится, например, программа «Общий решатель проблем» (ОРП). Общий характер программы обусловлен тем, что она состоит из отдельных частей, каждая из которых занимается учетом определенных факторов. Основой ОРП является ядро программы, которое состоит из исполнительного алгоритма и арсенала эвристических способов формулирования, оценки и решения определенных задач. Программа работает в следующих основных понятиях: объекты (геометрические фигуры, выражения символической логики и т. п.) и способы преобразования этих объектов (операторы), которые изменяют состояние объектов, их свойства и различия между ними. ОРП может действовать в любой среде, в которой можно определить совокупность объектов и в которой эти объекты могут быть преобразованы или скомбинированы в другие объекты путем применения распознающих «операторов» или правил преобразования.

Ко второму классу относятся программы, созданные на основе наблюдения и анализа какой-либо конкретной деятельности и способные решать задачи, возникающие именно в этой деятельности. Примером является программа для решения задачи оптимального распределения операций между рабочими на конвейере. Эта программа была создана на основе анализа мыслительной деятельности инженеров — организаторов производства.

Заканчивая общую характеристику эвристических машинных программ, следует подчеркнуть, что в них используется упрощенная модель задачи с ограниченным перебором вариантов, но без полной гарантии получения оптимального решения. Рассмотренные программы еще далеки от человеческих эвристик. По сути дела, в них решается не творческая мыслительная задача, а более простая лабиринтная задача с известными областями поиска, начальными условиями и конечной целью. Для выработки новых алгоритмов в ходе решения используется методика перебора вариантов (проб и ошибок), но с известным сокращением. Моделируются лишь отдельные стороны мыслительной деятельности человека. Основной путь оптимизации рассмотренных программ состоит в приближении их к человеческим эвристикам, особенностям концептуальной модели, формируемой человеком.

Более полно особенности человеческого мышления учтены при разработке метода ситуационного управления. Метод предназначен для автоматизации процессов управления и основан на психологическом изучении мышления оператора. В результате исследований установлено, что процесс решения оперативной проблемы есть не столько выбор одного варианта, из нескольких возможных (как это принято в эвристических машинных программах), сколько формирование варианта, ведущего к решению. Этот принцип и ис­пользован в методе ситуационного управления. Суть его состоит в том, что ЭВМ строит внутри себя систему отношений или модель управляющего объекта, а дальнейшая стратегия управления формируется на основе динамики этой модели.

Метод ситуационного управления, являясь итогом психологических исследований процесса решения задач, может выполнять двоякую функцию. С одной стороны, это путь построения программ, позволяющих автоматизировать такие управленческие процессы, которые до его создания не могли быть переданы ЭВМ или автоматизировались не лучшим образом. С другой стороны, такой метод может быть рассмотрен как математический инструмент описания реальной мыслительной деятельности оператора в процессе решения сложных задач по оперативному управлению. Все это позволяет по-новому подойти к решению проблемы распределения функций между человеком и ЭВМ в системе управления, поскольку применение метода позволяет передать машине решение многих задач, которые еще недавно были доступны лишь человеку.

К настоящему времени метод ситуационного управления внедрен на ряде предприятий нашей страны. Причем везде, где он внедрялся, получен существенный экономический эффект.

Большой интерес представляют также машинные программы моделирования мыслительных процессов, в основу построения которых положено понятие логико-психологических координат (ЛПК). Эти программы базируются на так называемой операторно-гностической модели мышления. В ее основу положены две гипотезы: положение об «одноканальности» сознания и «многоканальное™» наглядно-содержательной интуиции и положение о несовместимости в осознаваемой части интеллекта операторного (связанного с выполнением операций) и логико-психологического (концептуального) компонентов мыслительного процесса.

Центральным звеном операторно-гностической модели являются ЛПК, которые включают в себя как эвристические, так и логико-алгоритмические компоненты. Логико-психологические координаты — это одновременно и условие познания соответствующих мыслительных механизмов, и путь разработки «психологического» обеспечения ЭВМ и АСУ. На основе экспериментальных психологических исследований анализируется роль ЛПК, которыми человек, находясь в проблемной ситуации, руководствуется в своей деятельности. Выявленные ЛПК используются затем для оптимизации машинных программ.

Рассмотренные подходы к созданию машинных моделей мыслительной деятельности являются составной частью более широкого научного направления, известного под названием «искусственный интеллект» и занимающегося созданием машинных систем для решения сложных задач. При этом не выдвигается в качестве обязательного условия имитация естественного интеллекта. Главное — чтобы машинные программы выдавали результаты, аналогичные тем, которые получает человек. Поэтому в общем случае работы в области искусственного интеллекта направлены не столько на моделирование существа познавательных процессов, сколько на автоматизацию сложных форм деятельности — автоматизацию, для которой достаточно описания внешнего поведения человека.

Как известно, в психологии и кибернетике различают три уровня сходства между мышлением человека и программами ЭВМ:

■ сходство результатов;

■ сходство общих методов и приемов;

■ сходство между последовательностями отдельных операций и деталей решения.

Работы в области искусственного интеллекта ориентированы в основном лишь на сходство результатов. В психологических направлениях этих работ (эвристические машинные программы, методы ситуационного управления и др.) делаются, кроме того, попытки получения сходства методов, приемов и последовательности выполнения отдельных операций. Однако эти попытки крайне ограничены, поэтому между интеллектом человека и его машинными аналогами (искусственным интеллектом) остаются принципиальные различия.