Современные исследования интеллекта и творчества

В качестве метода воздействия на репрезентацию мыслительной задачи используется прайминг (to prime – предшествовать, давать установку, настраивать) – воздействие, влекущее за собой более точное и быстрое решение задачи в отношении этого же или сходного воздействия, либо методический прием, в котором подобное воздействие является ключевым фактором. Для описания этого явления уместно понятие «преднастройка» (Фаликман, Койфман, 2005).

В исследовании приняли участие 47 человек в возрасте от 21 до 50 лет.

Цель

Проверка предположения о том, что снятие фиксированности может являться механизмом инсайтного решения.

Гипотезы

1. Одно и то же решение задачи может быть инсайтным и алгоритмизированным.

2. Снятие эффекта длинной серии будет приводить к тому, что задача преимущественно решаемая инсайтно, будет решаться как алгоритмизированная.

Эксперимент

Основная идея эксперимента состоит в искусственном разрушении долговременной фиксированности. В качестве стимульного материала выступают арифметические задачи со спичками, аналогичные семейству задач, предложенному С. Оллсоном (Knoblichet al., 1999). Каждая задача представляет собой неверное арифметическое равенство, состоящее из римских цифр и математических знаков, все элементы выражения составлены из спичек. Решением является перемещение одной любой спички в пространстве данного выражения таким образом, чтобы равенство стало верным.

В качестве основной была сконструирована задача, имеющая два качественно разных инсайтных решения, в основе которых лежат два разных механизма[10] (таблица 1).

К каждому из этих решений была разработана своя установочная серия-подводка, ознакомление с которой перед решением основной задачи призвано превращать ее потенциально инсайтные решения в рутинные[11] (таблица 2). Установочные серии представляют собой последовательную демонстрацию трех однотипных задач с возможностью просмотра их решения в любой момент. Таким образом, испытуемому предоставляется свобода выбора: он может попытаться самостоятельно найти решение задачи или же не обременять себя и просмотреть решение сразу.

Серия «чанк» является установочной для решения основной задачи способом (1), в основе которого лежит механизм декомпозиции перцептивного чанка. Она призвана обучить испытуемого данному способу решения задачи, создать фиксированность на данном способе решения, тем самым разрушить «инсайтность» этого решения. Решение (2) должно сохранить свою «инсайтность».

Таблица 1. Примеры задач

Таблица 2. Схема исследования

Серия «знак» является установочной для решения основной задачи способом (2), в основе которого лежит механизм снятия сложного ограничения на выполнение определенных операций. Предполагается, что после презентации данной серии решение (2), изначально задуманное как инсайтное, для испытуемого таковым являться не будет. Решение же (1) сохранит свою «инсайтность».

Серия «нейтральная» состоит из алгоритмизированных задач и не обучает ни одному из двух инсайтных решений основной задачи. Можно сказать, данная серия является вторым уровнем проверки «инсайтности» решений основной задачи (первый уровень – использование результатов научных исследований в конструировании задачи). Задачи, из которых состоит «нейтральная» серия, не требуют декомпозиции чанка и поддерживают предшествующее знание. Предполагается, что после ее предъявления изначально инсайтные решения (1) и (2) сохранят свою «инсайтность».

Потенциально инсайтными, согласно плану эксперимента, считаются следующие решения:

• Оба способа решения, которым предшествовала установочная серия «нейтральная». Данная серия была призвана «сохранить инсайтность» обоих способов решений сконструированной нами задачи.

• Вторые решения («другим способом»), предвосхищенные установочными сериями «знак» и «чанк». Данные серии были призваны «разрушить инсайтность» только первого способа решения задачи.

Потенциально алгоритмизируемыми (или рутинными), по плану эксперимента, считались первые способы решения, непосредственно предвосхищенные одной из установочных серий – «знак» или «чанк».

Процедура

Эксперимент носит индивидуальный характер и реализован с помощью PsychoPy 1.81.02. Испытуемому предлагается просмотреть решение трех специально отобранных задач (задачи одной из серий, см. таблицу 2). У испытуемого есть также возможность решить данные задачи самостоятельно. После знакомства с установочной серией ему предлагается решить основную задачу. После решения задачи способом рутинных вычислений[12] испытуемому предлагается найти качественно другое решение. И предполагается, что этим «другим» способом решения будет инсайтное. После каждого решения испытуемый дает оценку предъявленной ему задаче с помощью многомерного шкалирования в баллах от 1 до 4. Пункты нашего постэкспериментального опросника есть экспериментально выявленные феноменологические критерии «инсайтности-алгоритмизирванности» решения.

Анкета постэкспериментального опроса оценки решенной задачи состоит из следующих пунктов[13]:

• Изящная – Примитивная;

• Понравилась – Не понравилась;

• Решение нашлось внезапно – Не было внезапности;

• Я доволен тем, как решил задачу – Я не доволен тем, как решил задачу;

• У меня изначально был план решения задачи – Я понятия не имел, как решать задачу;

• Ход моих мыслей в начале решения был в основном таким же, как и в конце – В начале решения я думал о задаче совсем другим способом, нежели в конце;

• Я должен был пробовать, чтобы увидеть, правильно ли я решаю – Я сразу понял, что решаю верно.

Результаты

В качестве критерия типа решения (инсайтное/алгоритмизированное) нами использовались оценки испытуемыми двух своих решений основной задачи. В качестве объективного критерия наличия эффекта серии мы рассматривали временные показатели решений основной задачи.

Как видно на рисунке 1, названные нами «потенциально инсайтными» решения требовали от испытуемых значимо больших временных затрат, нежели решения, названные нами «потенциально рутинными» (U=100; p<0,001). А значит, подобранные нами демонстрационные задачи установочных серий действительно разрушают эффект длинной серии на одном способе решения и одновременно создают эффект короткой на другом.

Рис. 1. Время потенциально инсайтного и потенциально рутинного решения задач (без учета особенностей установочных серий)

PI – потенциально инсайтное решение;

PK – потенциально алгоритмизированное (рутинное) решение.

Отдельно стоит отметить выявленную с помощью ранговых корреляций Спирмена связь времени решения третьей (последней) демонстрационной задачи со временем потенциально алгоритмизированного решения (–0,380 при p<0,05). Очередность предъявления задач установочной серии была постоянной. Демонстрационная задача, предъявляемая последней в установочной серии «знак», наиболее прозрачно представляла принцип потенциально алгоритмизированного решения основной задачи. Таким образом, чем больше испытуемый тратил усилий и времени на изучение решения последней демонстрационной задачи установочной серии, тем сильнее укоренялся принцип ее решения в его памяти и тем быстрее он мог им воспользоваться при решении потенциально алгоритмизируемой задачи определенным способом, к которому и вела установочная серия.

Рис. 2. Различие потенциально инсайтного решения от потенциально алгоритмизирванного по удовлетворенности результатом решения

PK – потенциально алгоритмизированное решение задачи;

PI – потенциально инсайтное решение задачи.

к3 – пункт анкеты постэкспериментального опроса: «Доволен тем, как решил – 1 2 3 4 – Не доволен».

Мы установили наличие эффекта серии, производимого демонстрационными задачами. Теперь рассмотрим, насколько различались наши «потенциально инсайтные» и «потенциально алгоритмизированные» задачи непосредственно для испытуемых.

По результатам оценок решения двух типов задач испытуемыми были выявлены следующие различия:

Как правило, испытуемые были статистически значимо менее довольны тем, как достигли потенциально инсайтного решения задачи, и испытывали большее удовольствие от того, как пришли к рутинному решению (U=319; p=0,006). Этот результат нельзя назвать противоречивым, поскольку для нахождения инсайтного решения испытуемым пришлось прибегнуть к дополнительным подсказкам экспериментатора. А решение с помощью подсказок снижает субъективную значимость показателей. Напротив, решение способом рутинных вычислений давалось испытуемым быстрее, проще (чему подтверждением являются ранее продемонстрированные объективные данные временных затрат), а значит, было менее травматичным для их самовосприятия.

Рис. 3. Различие потенциально инсайтного решения от потенциально алгоритмизирванного по наличию плана решения

PK – потенциально алгоритмизированное решение задачи;

PI – потенциально инсайтное решение задачи;

к4 – пункт анкеты постэкспериментального опроса: «Изначально был план – 1 2 3 4 – Не было плана».

После прохождения установочной серии («чанк» или «знак») перед предъявлением основной задачи у испытуемого возникало субъективное ощущение наличия плана ее решения. При решении этой же задачи «другим способом» возникает «инсайтность», что подтверждающееся отсутствием данного ощущения на этом этапе (U=327,5; p=0,01). Действительно, говоря об используемом нами прайминге как о некоторой разновидности подсказок, можно интерпретировать данный результат в терминологии Я. А. Пономарева: при ориентировке, опирающейся на отражение прямого продукта действия, испытуемый уверен в успехе решения задачи, всегда способен дать правильный отчет в своих действиях, обосновать их (Пономарев, 1957). Таким образом, данные установочные серии помогли испытуемым легко решить основную задачу рутинным способом, но тем самым помешали им в дальнейшем выйти на интуитивный полюс мышления и решить эту же задачу инсайтно.

При решении потенциально алгоритмизируемой задачи испытуемые в своей оценке значимо чаще отмечали: «Ход моих мыслей в начале решения был в основном таким же, как и в конце». Напротив, при потенциально инсайтном решении испытуемые были удивлены тем, что изначально пытались решать задачу совсем иначе, чем требовалось (U=317,5; p=0,005). Одним из критериев для разделения инсайтных и рутинных решений была скачкообразность совершения мыслительных процессов. Исследования Ж. Меткалф наглядно продемонстрировали неспособность испытуемых, решающих инсайтную задачу, определить свою близость к цели. В то время как при решении алгоритмизируемых задач подобной сложности оценки не возникало (Меткалф, 2008). Данные результаты показывают различное восприятие одних и тех же решений задач.

Рис. 4. Различие потенциально инсайтного решения от потенциально алгоритмизирванного по наличию скачкообразности в мыслительном процессе

PK – потенциально алгоритмизированное решение задачи;

PI – потенциально инсайтное решение задачи;

к5 – пункт анкеты постэкспериментального опроса: «Ход мыслей одинаков – 1 2 3 4 – Потом думал совершенно по-другому».

Таким образом, оба используемых нами критерия свидетельствуют о том, что, манипулируя с помощью воздействия праймом, мы можем изменять степень фиксированности на каждом из возможных вариантов решения задачи. При этом то решение, которое «закрывается» созданием фиксированности в результате короткой серии, воспринимается и реализуется (увеличение времени решения) как инсайтное, а решение, с реализации которого снимается фиксированность в результате длинной серии, воспринимается и реализуется как рутинное. Вероятно, фиксированность и как ее следствие невозможность решения задачи на привычном уровне с помощью логических операций и является тем самым механизмом перевода решения на уровень использования интуитивных, неосознаваемых процессов решения, необходимых для нахождения инсайтного решения.

Выводы и перспективы

Таким образом, в нашем исследовании мы смогли добиться снятия эффекта длинной серии, с помощью чего превратили инсайтное решение задачи в алгоритмизированное. Также было доказано, что одно и то же решение может быть и инсайтным, и алгоритмизированным в зависимости от условий, в которые мы ставим испытуемых, а следовательно, снятие фиксированности может являться одним из механизмов нахождения инсайтного решения.

Для раскрытия полной картины преодоления фиксированности как механизма инсайтного решения необходимо получить данные и об обратном процессе: превращения рутинного решения с помощью логических операций в решение инсайтное. Использование в качестве маркеров инсайтности решения дополнительных субъективных и объективных критериев: самооценка эмоционального состояния испытуемого, поведенческие и мимические паттерны, данные айтрекинга и мониторинга загрузки управляющего контроля являются, на наш взгляд, основными близкими перспективами исследования преодоления фиксированности как механизма инсайтного решения.

Литература

Андерсон Дж. Когнитивная психология. СПб.: Питер, 2002.

Владимиров И. Ю., Коровкин С. Ю. Рабочая память как система, обслуживающая мыслительный процесс // Когнитивная психология: Феномены и проблемы. М.: ЛЕНАНД, 2014. С. 8–21. Владимиров И. Ю., Ченяков Г. С. Роль рабочей памяти в снятии эффекта фиксированности в результате короткой серии при решении задач // Экспериментальный метод в структуре психологического знания / Отв. ред. В. А. Барабанщиков. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2012. С. 218–223.

Дункер К. Психология продуктивного (творческого) мышления // Психология мышления. М.: Прогресс, 1965. С. 86–234.

Келер В. Исследование интеллекта человекоподобных обезьян. М., 1930.

Коровкин С. Ю., Владимиров И. Ю., Савинова А. Д. Задание-зонд как монитор динамики мыслительных процессов // Экспериментальный метод в структуре психологического знания / Отв. ред. В. А. Барабанщиков. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2012. С. 255–259.

Меткалф Ж., Вибе Д. Предсказуем ли инсайт // Психология мышления / Под ред. Ю. Б. Гиппенрейтер, В. Ф. Спиридонова, М. В. Фаликман, В. В. Петухова. М.: АСТ – Астрель, 2008. С. 400–404.

Пономарев Я. А. К вопросу о психологических механизмах взаимоотношения чувственного и логического познания // Доклады АПН РСФСР. 1957. № 4. С. 67–73.

Пономарев Я. А. Психология творчества. М.: Наука, 1976.

Фаликман М. В., Койфман А. Я. Виды прайминга в исследованиях восприятия и перцептивного внимания. Часть 1 // Вестник Моск. ун-та, 2005. Серия 14. Психология. № 3. С. 86–97.

Birch H. G., Rabinowitz H. S. The negative effect of previous experience on productive thinking. Journal of Experimental Psychology. 1951.

V 41. P. 121–125.

Ellis J. J., Glaholt M. G., Reingold E. M. Eye movements reveal solution knowledge prior to insight. Consciousness and cognition. 2011. V. 20. № 3. 768–776.

Helson H., Nash M. C., Anchor, contrast, and paradoxical distance effects // Journal of experimental psychology. 1960. V. 59. P. 113–121.

Knoblich G., Ohlsson S., Haider H., Rhenius D. Constraint relaxation and chunk decomposition in insight problem solving // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 1999. V 25. P. 1534–1555.

Knoblich G., Ohlsson S., Raney G. E. An eye movement study of insight problem solving // Memory & Cognition, 2001. V. 29. № 7. P. 1000–1009.

Luchins A. S., Luchins E. H. Rigidity of behavior: A variational approach to the effect of Einstellung. Eugene, OR: University of Oregon Books, 1959.

MacGregor J. N., Chronicle E. P., Ormerod T. C. Convex hull or crossing avoidance? Solution heuristics in the traveling salesperson problem //Memory & cognition. 2004. V. 32. № 2. P. 260–270.

Maier N. R. F. Reasoning in humans. II. The solution of a problem and its appearance in consciousness // Journal of Comparative Psychology. 1931. V. 12. P. 181–194.

Newell A., Simon H. A. Yuman Problem Solving. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. 1972.

Öllinger M., Jones G., Knoblich G., Investigating the effect of mental set on insight problem solving // Journal of Experimental Psychology. 2008. V. 4. P. 269–282.

Weisberg R. W., Alba J. W. An examination of the alleged role of “fixation” in the solution of several “insight” problems // Journal of Experimental Psychology: General. 1981. V. 110. P. 169–192.

Wiley J. Expertise as mental set: The effects of domain knowledge in creative problem solving // Memory & Cognition. 1998 V. 26. P. 716–730.

Wong T. J. Capturing ‘Aha!’ moments of puzzle problems using pupillary responses and blinks. University of Pittsburgh, 2009.

Логический и интуитивный режимы познавательной деятельности в исследованиях имплицитного научения[14]

Н. В. Морошкина, И. И. Иванчей, А. Д. Карпов, И. В. Овчинникова

В данной статье мы проводим сопоставление результатов исследований имплицитного научения с идеями Я. А Пономарева о роли имплицитного знания в познавательной деятельности, которые он сформулировал в своих работах по творческому мышлению (Пономарев, 1976). Мы рассмотрим основные экспериментальные методики, широко применяемые западными исследователями, а также полученные с их помощью результаты, уделив особое внимание тем из них, которые могут быть по-новому осмыслены в свете идей Я. А. Пономарева. Одна из таких идей заключается в формулировке двух режимов познавательной деятельности – логическом и интуитивном и описании специфики функционирования каждого из них.

Открытие феномена имплицитного научения произошло независимо в России и в США (см.: Ушаков, Валуева, 2006). В России Я. А. Пономарев разрабатывал проблему творчества, его занимал вопрос о том, откуда берется новое знание, когда человек решает творческую задачу, т. е. такую задачу, для которой у него заведомо нет готового решения. В США А. Ребер пытался решить совсем иную проблему. Он хотел доказать, что человек способен усваивать сложные закономерности (такие, как правила грамматики), содержащиеся в предъявленном ему наборе стимулов, причем он делает это ненамеренно. Эта позиция противостояла концепции врожденной глубинной грамматики Н. Хомского, согласно которой правила, с помощью которых генерируются грамматические конструкции, должны быть изначально «известны» психике. Так, совершенно с разных сторон А. Ребер и Я. А. Пономарев подошли к проблеме формирования и функционирования неявного (имплицитного, интуитивного) знания в ходе познавательной деятельности.

В классическом эксперименте А. Ребера испытуемые заучивали набор из буквенных последовательностей, каждая из которых могла включать от 3 до 7 букв. При этом порядок букв в последовательностях задавался набором правил (искусственной грамматикой), о чем испытуемые заранее не знали. На втором этапе эксперимента испытуемым сообщали о существовании правил, но не раскрывали их суть и предъявляли новые последовательности букв. Теперь задача испытуемых состояла в том, чтобы попытаться определить, какие из новых строк являются грамматическими, т. е. составленными по правилам, а какие – нет. А. Ребер обнаружил, что испытуемые правильно (выше уровня случайного угадывания) классифицируют новые последовательности и при этом не могут сформулировать правила грамматики, которые они, по-видимому, усвоили на этапе запоминания (Reber, 1967).

К началу 1990-х годов накопилось множество экспериментальных работ, свидетельствующих о возникновении имплицитного научения в ходе решения самых разных задач. Д. Берри и Д. Бродбент (Berry, Broadbent, 1984) представили результаты экспериментов, в которых испытуемые приобретали навыки управления динамическими системами (например, сахарной фабрикой), моделируемыми с помощью компьютерной программы. После 60 циклов управления испытуемые научались удерживать в заданных пределах параметры системы, но при этом оказывались неспособны вербализовать правила, по которым она функционирует. П. Левицки с коллегами разработали целый ряд остроумных экспериментов, в которых исследовали неосознанное усвоение неявных ковариаций в различных перцептивных задачах, в частности, в задачах социальной перцепции (Lewicki et al., 1997).

Напомним, что цель А. Ребера состояла именно в том, чтобы показать: испытуемые способны неосознанно усваивать сложные правила, по которым составлены предъявленные им стимулы. В результате им была предложена концепция имплицитного научения, которую А. Клирманс назвал концепцией «теневого имплицитного научения» (Cleeremans, 1997). С этой точки зрения получалось, что в психике есть мощная когнитивная подсистема, которая обрабатывает информацию так же, как и сознание, только делает это быстрее и точнее и без всякого субъективного переживания, т. е. автоматически. Эта идея сразу же столкнулась с критикой со стороны западных коллег, в том числе и со стороны А. Клирманса (Cleeremans, 1997; Морошкина, Иванчей, 2012). Основные дискуссии разворачиваются в это время вокруг следующих вопросов. 1) Действительно ли имплицитное (неосознаваемое) знание – это знание об абстрактных правилах, как утверждал в своих первых работах А. Ребер? 2) Действительно ли приобретенное испытуемыми знание является неосознаваемым? Вербальные отчеты, использовавшиеся в большинстве первых экспериментов, были подвергнуты серьезнейшей критике. Одни ученые пытались показать (и не без успеха), что в задачах с искусственными грамматиками испытуемые стараются припомнить фрагменты стимулов, которые они заучивали, и классифицировать новые стимулы, опираясь на наличие сходных фрагментов (Perruchet, Pacteau, 1990). Другие ученые стремились показать, что испытуемые приобретают знания и действуют вполне осознанно, нужно только применить более чувствительные методы измерения степени осознанности их знаний, чем простое постэкспериментальное интервью (Shanks, St. John, 1994).

Вернемся к исследованиям Я. А. Пономарева. Пономарев также выдвигает идею о том, что в ходе выполнения задачи испытуемые могут формировать не только прямой, но и побочный продукт деятельности. Прямой продукт связан с осознаваемой целью, побочный продукт является неосознаваемым отражением свойств предметов, с которыми взаимодействует испытуемый. Однако Пономарев сразу же отмечает, что этот побочный продукт не только не осознается испытуемым, но и в принципе не может быть им вербализован, так как представлен в психике на уровне действия, тогда как сознание оперирует знаками (Пономарев, 1976). «Ход удовлетворения потребности в новом знании всегда предполагает интуитивный момент, вербализацию и формализацию его эффекта; то знание, которое с полным правом можно назвать творческим, не может быть получено непосредственно путем логического вывода. Интуитивный момент при этом понимается нами как момент познавательной деятельности, протекающей на базальном уровне. Здесь деятельность непосредственно контролируется предметами-оригиналами (в функции которых могут выступать и модели). Этот момент противопоставляется логическому структурному уровню организации познания, представленному системой знаковых моделей» (Пономарев, 1976, с. 206).

Получается, что западные коллеги тридцать лет спорили о том, что фактически уже в готовом виде было сформулировано Я. А. Пономаревым. И это во многом обусловлено тем, какую экспериментальную методику разработал Я. А. Пономарев, и тем, какую исходную задачу он пытался решить (Пономарев, 1976). Рассмотрим его эксперименты подробнее. Для исследования особенностей отражения прямого и побочного продуктов действия были проведены следующие опыты. Использовались два типа задач. Образующая задача – задача-подсказка, в ходе решения которой у человека формируется побочный продукт, который затем может повлиять не решение другой – выявляющей задачи. В качестве образующей выступала следующая задача. Испытуемым предлагалось три планки, на которых были изображены фрагменты простого рисунка, например, овала. Планки нужно было надеть на специальные шпильки таким образом, чтобы фрагменты рисунка сложились в целостную картинку. Этого можно было достичь, только надев планки на шпильки единственным определенным образом. В предварительных опытах Я. А. Пономарев показал, что при опросе испытуемых через некоторое время после решения данной задачи все испытуемые с легкостью могут воспроизвести изображение, получавшееся на планках. Однако очень редко испытуемые могли описать, в каком положении находились планки. На этом основании Я. А. Пономарев заключил, что положение планок не отражается в сознании большинства испытуемых.