Что такое когнитивная психология
Всем, что связано с человеческим мышлением, занимается когнитивная психология. Она изучает познавательные процессы: как мы принимаем решения в ситуации неопределенности, как работают наши память и внимание. На возникновение этого направления в науке повлияли разные события, в том числе — развитие лингвистики и, в особенности, изобретение компьютера. Компьютер открыл возможность по созданию программ, способных решать задачи, которыми раньше занимались только люди.
Созданием подобных программ занимались исследователи Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон. Вместе они разработали одни из самых ранних программ искусственного интеллекта — Logic Theory Machine (1956 год) и General Problem Solver (1957). В 1975 году Ньюэлл и Саймон были награждены премией Тьюринга за основополагающие работы в области искусственного интеллекта и психологии механизмов человеческого восприятия
В работе они использовали теорию задачного пространства: задача понимается как некое поле. Для решения нужно прийти от исходного состояния, когда задача поставлена, до целевого, когда задача решена. С этим может справиться и человек, и компьютер.
В теории задачного пространства могут решаться два типа операций. Алгоритмы — перебор и проверка всех возможных гипотез, что в идеале неизбежно приводит к правильному решению. Человек в жизни редко пользуемся этим типом, так как на него не хватает времени. Чаще мы обращаемся к эвристике — способу решения задачи, правильность которого для всех возможных случаев не доказана, но про который известно, что он дает достаточно хорошее решение в большинстве случаев.
Эвристики позволяют заранее отрабатывать одни направления решения и выбирать другие, что не гарантирует 100% успеха, но значительно экономит усилия и время. Например, вы решаете, как поехать с работы домой и сталкиваетесь с разными вариантами: дойти пешком до метро, поехать на автобусе до метро или сразу на метро. Затем учитываете пробки и погоду. Вы принимаете решение, исходя из дополнительной информации о пробках и погоде. Скорее всего вы будете правы, но не факт.
Почему мы ошибаемся с некоторыми эвристиками
Эвристики, которые использует человек, довольно странные и не всегда позволяют нам прийти к верному ответу. Например, известная задача про волка, козу и капусту. Как за четыре хода перевести всех на другой берег реки, если нельзя оставлять наедине волка с козой, а козу — с капустой? В процессе решения наибольшая трудность возникает в конце — нужно свозить обратно один из элементов, чтобы никто никого не съел. Это единственный верный ход, но он ведет к возврату в начальное состояние, а человеческое мышление очень не любит так делать. Запрет на возврат к исходному состоянию — это одна из распространенных эвристик, которые мы используем каждый день.
Другая — это минимизация различий, так называемая эвристика крутого подъема. Согласно ней, в случае неопределенности мы принимаем то решение, которое резко ведет к желаемому результату. Допустим, мы идем по лесу, хотим забраться на вершину холма и видим несколько тропинок. Скорее всего мы выберем ту, которая идет резко вверх, хотя это вполне может быть неудачным выбором. Подобные эвристики крепко завязаны на эмоциях и собственном опыте человека.
Есть и другие эвристики, которые приводят к неверному решению. Например, эвристика доступности — правильным ответом мы считаем тот, который основан на известной для нас информации. Или эвристика аналогии — человек старается поступать так, как поступал в похожей ситуации ранее. Наконец, эвристика репрезентативности — наш мозг пытается во всем найти закономерность.
Две системы мышления
Темой эвристик занимается ученый Даниэль Канеман — когнитивный психолог, который исследовал принятие решений в условиях неопределенности. В основном он занимался вопросами, связанными с деньгами: как нерационально мы относимся к деньгам, как одни и те же деньги мы можем абсолютно по-разному оценивать. Например, за понравившийся компьютер мы можем заплатить больше запланированной суммы, а за предмет поменьше, ту же флешку, — нет, даже если разница в обоих случаях составляет тысячу рублей. За проведенную работу Канеман вместе с коллегой Амосом Тверски получили Нобелевскую премию по экономике.
Канеман и Тверски, как и многие другие исследователи, считали, что в нашем мышлении работают все системы. Одна из них — интуиция — действует быстро и автоматически, но медленно обучается. Другая — логика — работает медленно, требует множества усилий, но при этом действует гибко и управляемо. Она включается в ситуациях, где мы сталкиваемся с новым, неопределенным или странным, а также в тех случаях, когда мы чувствуем, что первой системе, интуиции, нужна проверка.
Канеман написал несколько задач, которые доказывают существования двух систем. Например: бита и мяч вместе стоят 110 рублей, бита — на 100 рублей больше, чем мяч. Вопрос: сколько стоит мяч? Если посчитать математически и включить логику, получится 5 и 105. Но часто людей подталкивают к неверному ответу сами цифры, из-за которых хочется ответить «10». Переключиться на новую систему бывает тяжело.
Существует также эффект фрейма: для человека важно, как сформулирована задача. Если одну и ту же задачу сформулировать по-разному, то ответ может быть разный. Это хорошо подтверждает следующая задача: появляется болезнь, которая угрожает убить 600 человек. Против нее работают две вакцины: одна может спасти 200 человек, а другая — только треть, а все остальные погибнут. Многие люди выберут первый вариант из-за точных цифр, однако оба варианта одинаковые по своей сути. Тут на решение человека снова влияют эмоции.
Что еще почитать по теме
О мышлении можно прочесть две хорошие книги. «Думай медленно — решай быстро» уже упомянутого Даниэля Канемана — очень хороший выбор для введения в тему, написана научно-популярным языком и заставит подумать. «Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения», написанная целым коллективом авторов, — уже посложнее, однако более направлена на решение бизнес-задач.
Лекция «Почему компьютерам еще далеко до нас, а нам до компьютеров» состоялась в рамках Недели когнитивных экспериментов СПбГУ.
