Основное различие в подходе к решению задачи между новичком и экспертом состоит в степени сложности или полноты составляемого каждым из них представления о задаче (Greeno, 1977). Представления о задаче, составляемые экспертами, обычно хорошо интегрированы, четки и содержат большое количество информации, относящейся конкретно к полю проблемы. По контрасту, представления, составляемые новичками, оказываются недостаточно хорошо интегрированными и содержат преимущественно ту информацию, которая была задана в самом описании задачи.
Второй недостаток связан с первым. Как указывает Халац (1982), задачи, обычно моделируемые с помощью такого подхода (например, задача о башнях Ханоя), представляют собой такие задачи, в которых предшествующие знания играют незначительную или несущественную роль. В результате этого основной акцент в решении таких задач приходится на нахождение стратегий для быстрого и эффективного осуществления поиска в пределах поля проблемы. Однако решение более натуралистических задач, таких как понимание естественного языка или устранение неисправностей, представляет собой более насыщенную знаниями деятельность; решение задач в таких областях требует представления и использования значительного объема знаний, связанных с конкретной предметной областью.
В принципе, модели — это способ представления духовного состояния, близкого к инсайту. Состояние озарения можно рассматривать как модель, в которой компоненты, необходимые для решения задачи, и их соответствующие характеристики представляются в правильных соотношениях друг с другом. Действительно, как только правильные соотношения становятся «видны» (то есть представлены), необходимый путь решения должен с легкостью выводиться из них. В хорошей модели будет представлена лишь та информация, которая необходима для решения задачи. Если задача особенно сложна, тогда знание того, какая информация необходима для ее решения, а какая не имеет значения, само по себе представляет нетривиальную проблему. Эта мысль лежит в корне того, что я назвал проблемой теории гештальтов. Также в корне этой проблемы лежит идея о том, что выбор правильной модели для представления известной предметной области является далеко не простой задачей; основные принципы согласования моделей с заданиями вряд ли будут выработаны в скором времени.
Следовательно, модели, подобные «решателю общих задач», описывают то, как решаются задачи после того, как они поняты. Задачи должны вводиться в такие программы со всей относящейся к делу информацией, подобранной на данный момент и организованной в зависимости от степени ее значимости. Не существует ни одной программы, которая могла бы сформулировать задачу в том виде, в каком способен решить ее компьютер; для того чтобы сформулировать задачу значимым образом, требуется обширный, четко организованный и относящийся к задаче объем знаний. «Решатель общих задач» и другие программы, подобные этой, являются, таким образом, изящными, но слепыми моделями процедур поиска, пригодных в том случае, когда задача понята. Как указывает Ньюэлл (1983), даже лучшие современные экспертные программы и системы все еще являются поверхностными или ограниченными; они не знают, что им известно и почему. Где же тогда значение, понимание, инсайт в тех компьютерных моделях, которые представляют собой основу современной когнитивной психологии?
Давайте начнем со значения. Как известно любому человеку, когда-либо работавшему с компьютером, компьютеры невыносимо буквальны: та точность, какая требуется при взаимодействии пользователя с компьютером, в результате оказывается сродни rigor mortis[19]. Вот почему компьютерные переводы с одного языка на другой так часто оказываются непонятной тарабарщиной; ведь в языке оригинала смысл того или иного слова определяется контекстом, и необходима огромная компьютерная память только для того, чтобы уточнить, к примеру, возможные коннотационные и денотационные значения разговорного английского слова «well» («ну», «хорошо», «итак» и так далее). Гибкость в определении какой-то конкретной концепции или идеи не относится к числу сильных свойств компьютера. Кроме того, я не слышал, чтобы хотя бы один компьютер обладал чувством юмора. Способна ли хоть одна программа выдать подобную сжатую формулировку из «Ридерз Дайджест»: «Да, век космических скоростей. Завтрак в Париже; обед в Гонконге; багаж в Пеории»?
Выдаваемые компьютерами значения являются безнадежно, строго и бездушно буквальными. У компьютеров отсутствует воображение, отсутствуют творческие способности.
Где же в компьютерной модели инсайт и понимание? Да нигде.
