Роль подсистем рабочей памяти в процессе инсайтного решения

Экспериментальная проверка модели осуществляется на задаче усеченной шахматной доски (The Mutilated Checkerboard Problem) (Kaplan, Simon, 1990).

Эта работа демонстрирует развитие и экстраполяцию положений теории задачного пространства на более широкий класс задач, а, кроме того, служит воплощением имитации программного решения задач и сопоставление его с решением человека.

Еще одним исследованием, свидетельствующим в пользу неспецифичности инсайтного решения, а также несостоятельности и необоснованности терминов инсайт и фиксированность для описания процессов, включенных в ряд задач, является работа Р.Вайсберга и Дж.Альбы по исследованию особенностей решения задачи «Девять точек» и задачи на составление треугольников (Weisberg, Alba, 1981). Авторы спорят с объяснением механизмов решения этих задач в рамках гештальтпсихологии (К.Дункер, Н.Майер, А.и Э.Лачинсы). Если задача 9 точек трудна исключительно потому, что решатель остается внутри квадрата, фиксируясь на форме, задаваемой угловыми точками, то простое указание на то, что следует выйти за границы квадрата, должно приводить к немедленному мгновенному решению. Кроме того, согласно гештальт-подходу, продуктивность мышления зависит преимущественно от инсайта, вследствие переструктурирования поля задачи, а не пассивного использования прошлого опыта.

Основной результат данного исследования в том, что удаление фиксированности решателя не приводит к внезапному и непосредственному решению задачи, что говорит о том, что фиксация не является столь важным фактором, обуславливающим сложность данной задачи. Было также обнаружено, что значимая фасилитация решения этих задач может быть достигнута, только если испытуемым давалась относительно подробная информация о решении, и подчеркивается роль задачно-специфических знаний в решении инсайтных задач. Подсказка выхода за пределы не имеет значимого влияния на решение, хоть и устраняется фиксированность на форме квадрата. Большинство испытуемых пошли за пределы квадрата, но лишь немногие решили задачу. Полученные данные воспроизводимы при различных модификациях эксперимента (например, увеличение количества проб).

Кроме того, наблюдалось забывание найденного решения, а у тех, кто вспомнил, среднее время припоминания составило 170 секунд, что весьма долго. Испытуемые указывали, что помнят, что нужно выйти за пределы, но куда и как именно двигаться дальше - не помнят. В следующих экспериментах наблюдается фасилитация решения за счет обучения решению подобных задач. Интересным оказывается несоответствие полученных данных позиции К.Дункера, согласно которой перенос найденного решения в инсайтных задача не осуществляется.

В качестве альтернативного «несостоятельной гештальт-позиции» объяснения предлагается исследование решения задачи через анализ начального и конечного состояний. В начальном состоянии задачи «Девять точек» можно «сделать шаг», начиная с любой точки, что означает, что имеется, по крайней мере, девять возможных ходов из начального состояния задачи, и испытуемый делает только один ход из каждой точки. Эта сложность может сделать задачу девять точек похожей на такие задачи, как шахматы, которые являются настолько сложными, что они требуют стратегий, основанных на детальном знании, которое позволяет решателю уменьшить сложность управляемых ограничений (Newell A., Simon H.A, 1972).

Однако аргументация авторов о необоснованности терминов инсайт и фиксированность для описания процессов, включенных в рассматриваемые задачи, нам кажется сомнительной. Вызывает вопросы операционализация снятия фиксированности через подсказку типа «Выйдите за пределы квадрата!» Вероятно, подсказка не устраняла фиксированности, поскольку решатели попросту не усваивали ее, что отражается также в самоотчетах, приводимых авторами. В связи с этим важным кажется проведение экспериментов, в которых варьировался бы формат предъявления подсказок (помимо вербального, описанного выше, введение также визуальных и моторных типов подсказок) при решении данной задачи.

Продолжением исследования неспецифичности решения задачи 9 точек, а также разработкой пошаговой модели решения задач занимались Дж.МакГрегор с коллегами (MacGregor, Ormerod, Chronicle, 2001; Ormerod, MacGreror, Chronicle, 2002). Авторы представляют подробную модель обработки информации, чтобы объяснить трудность решения задачи 9 точек, основываясь на эвристике максимизации и эвристике мониторинга прогресса с опережающим просмотром (Lookahead). Они утверждают, что решение инсайтных задач может быть смоделировано в рамках анализа средств и целей. Максимизация и эвристика мониторинга прогресса являются источником сложности задачи, а также создают условия, необходимые для инсайтных ходов. Более того, они способствуют открытию и удержанию перспективных состояний, которые соответствуют критерию мониторинга прогресса и ослабляют пространство задачи.

Данная модель распространяет задачно-специфичные факторы, найденные в предыдущих оценках задачи «9 точек», демонстрируя, что механизмы, лежащие в основе неинсайтных задач на преобразование, обеспечивают также решение задачи «9 точек», которая традиционно рассматривается как инсайтная.

В рамках данной теории вводится концепт «перспективные состояния» (promising states) - это новые ходы, которые а) являются условием возникновения инсайта б) приводят к осознанию, что эти ходы потенциально ценны, таким образом, позволяя переосмыслить задачное пространство.

Авторы также полемизируют с традиционным гештальтистским объяснением сложности задачи девять точек, согласно которому люди фиксируются на форме квадрата, задаваемой массивом точек и, следовательно, не в состоянии рассмотреть возможные решения, которые выходят за его границы. Однако, многочисленные альтернативные подходы (в том числе вышеописанные исследования Вайсберга и Альбы) подчеркивают роль когнитивных, а не перцептивных факторов. Но большинство имеющихся моделей решения задачи «9 точек» (как гештальтисткие, так и пост-гештальтисткие) по существу качественны. Их основной прогноз предполагает, что решение задачи «9 точек» будет трудным, но характер и степень трудности они не описывают. Если решатели предлагают манипуляции, которые снизят сложность, они не в состоянии предсказать, насколько произойдет это снижение. Подробный обзор ключевых теоретико-экспериментальных исследований в контексте полемики об инсайтности решения задачи «9 точек» представлен в статье Спиридонова, Логинова, Мухутдиновой, Лифановой (2016).

В отличие от этих теорий появляется другой тип теорий, описывающих решение таких задач как Ханойская башня и переливание кувшинов (задачи Лачинсов). Для этих задач, детальный процесс модели, основан на общем подходе обработки информации, описанный Ньюэллом и Саймоном (Newell A., Simon H.A, 1972). Трудность моделирования дерева решения задачи 9 точек в характере ее целевого состояния, которое определяется только в абстрактных терминах, что отличает ее от хорошо определенных задач, в которых целевое состояние обязательно конкретно и наглядно (т.е. переместить диски от начального колышка до конечного). На первый взгляд кажется непонятным, как традиционные информационно-процессуальные эвристики, такие как анализ целей и средств (means-ends analysis) и сокращение цели (goal reduction) могут быть применены к ряду задач, таких как девять точек. Если решатели не имеют конкретного и наглядного результата, по которому можно отслеживать (осуществлять мониторинг) свой прогресс, как они могут применять операторы, которые позволят сократить расстояние между текущим состоянием и целевым? МакГрегор и коллеги предполагают, что, тем не менее, мониторинг возможен за счет применения двух связанных принципов. Первый - это искать и применять "локально рациональный" оператор, который уменьшает расстояние между текущим состоянием и рядом локальных подцелей. Второй - это применение критерия, относительно которого отслеживается прогресс (продвижение) по задаче. Если на каждом этапе локально рациональный оператор отвечает этому критерию, то он будет применяться. Если нет, задачное пространство расширяется, и происходит поиск альтернативных операторов. Этот критерий также обеспечивает точку отсчета, относительно которого оцениваются альтернативные операторы. Новый оператор, который соответствует или превосходит текущий критерий, может быть оценен как перспективный и повторяющийся. Критерий, который не соответствует, может быть отброшен. Важность этих двух общих принципов заключается в их способности учитывать как провал, так и успех в задачах с абстрактно определенным решением. Выбор несоответствующего локально рационального оператора создает источник трудности таких задач. Отказ от этого критерия и последующий поиск альтернативного оператора создает условия, при которых решение может быть достигнуто.

Предполагается, что «локально рациональный» оператор при столкновении с задачей «9 точек» позволяет выбрать линии, которые пересекают максимальное количество точек.

Вот как примерно выглядит предлагаемая авторами модель решения задачи «9 точек»:

1. На каждом этапе шаг с наибольшим значением (ценностью) выбирается из массива допустимых возможностей. Если имеется более чем один шаг с максимальным значением, выбор между ними производится в случайном порядке.

2. Ранее пересекающиеся точки не обладают ценностью, но могут продолжаться в качестве места пометки. То есть линии могут продолжаться и на ранее пересеченных точках, но это не добавляет ценности ходу.

3. При оценке возможных ходов, решатель может рассматривать ходы от одной или нескольких линий до максимального количества оставшихся линий, в зависимости от принятой стратегии или объема памяти (определяется как просмотр вперед - lookahead).

4. Ценность опережающего просмотра (lookahead value) остается постоянной во всех попытках решения (MacGregor, Ormerod, Chronicle, 2001).

Таким образом, согласно теории контроля продвижения к цели, (The progress monitoring theory) решатель ищет, как свести к минимуму разрыв между текущим состоянием задачи и целевым. Тупик возникает, когда эвристика восхождения от простого к сложному (Hill-climbing) не приводит к решению; тогда начинают рассматриваться альтернативные решения. Инсайт в данной теории определяется оценкой дистанции между актуальным состоянием задачи и целевым (или даже субцелевым, Subgoal state) и сравнением с количеством ходов, необходимым для решения. Кроме того, важную роль в успешности инсайтного решения играют индивидуальные особенности (в частности, способность опережающего просмотра -Lookahead).

Итак, нами были рассмотрены основные работы в русле неспецифического подхода и описано их видение процесса решения мыслительных задач вообще и инсайтных в частности. В статье Каплан и Саймон наиболее ярко демонстрируется общая установка представителей неспецифического подхода. Они пишут о том, что при такой постановке вопроса нет, и не может существовать никаких специфических «творческих» процессов создания нового, есть только вычислительные операции и эвристики их наиболее эффективного применения (Kaplan, Simon, 1990). Дальнейшая поддержка неспецифического подхода была получена в работах компьютерных программистов, моделирующих когнитивные процессы (Anderson, 1983; Laird, , Newell, Rosenbloom, 1987; Newell, 1990; Kirk, Laird, 2016; Li et al., 2016).

Однако, чуть позднее, примерно в 80-х годах появилась «вторая волна» специфического подхода, представители которой снова пытались доказать автономный статус инсайтных задач и инсайтного решения относительно неинсайтного.

Наиболее яркой, ставшей уже классической работой, является исследование Жанет Меткалф и Дэвида Вибе (Metcalfe , Wiebe, 1987). Авторы говорят о том, что до и после решения задач, а также по ходу их решения у решателя имеются метакогниции, то есть знания о том, что они знают применительно к данной конкретной задаче. Эти метакогниции могут быть диагностичны для дифференциации различных классов задач, которые, возможно, контролируются различными когнитивными процессами. В своих экспериментах авторы просили испытуемых решать различные (инсайтные и неинсайтные) задачи и оценивать, насколько они близки к верному решению. Как только у них появлялся ответ, они должны были записать его так, чтобы экспериментатор мог выяснить, является ли предложенное решение верным. В ходе решения испытуемых просили дать оценку «тепла» решения, чтобы определить их субъективную близость к решению. Так левый конец оценочной шкалы был «Холодный», крайне правый был «Горячий», а между ними были промежуточные степени «теплоты». Это напоминает правила детской игры «горячо - холодно», в которой прячется какой-либо предмет, и требуется его найти, при этом водящий подсказывает направление поиска, говоря «горячо», если игрок близок к объекту, либо «холодно», если выбранное направление поиска неверно. В данном эксперименте оценки производились каждые 15 секунд. Было обнаружено, что у решателей присутствует субъективное чувство знания требуемых параметров в алгебраических (неинсайтных) задачах, но не в инсайтных. Субъективные ожидания эффективности значительно превышает их реальную эффективность, особенно в инсайтных задачах. И, наконец, наиболее интересное - паттерны оценок «тепла», которые отражают чувство близости к решению, отличались для инсайтных и не инсайтных задач.

Алгебраические и неинсайтные задачи показали более возрастающий паттерн хода решения, чем решение инсайтных задач. Все это показывает на феноменологическом уровне возможность дифференциации инсайтных и неинсайтных задач, различие процессов решения данных типов задач в субъективном плане. Однако остается под сомнением, насколько точно метакогниции (а в данном случае оценивается именно этот компонент) отражают кумуляцию собственно когниций (знаний, необходимых для решения задачи), так как субъективные отчеты могут быть не чувствительны к накоплению знаний, и может казаться дискретным даже постепенное его нарастание. В связи с этим предлагаются другие методы проверки специфичности инсайтного решения и сбора соответствующей феноменологии, что подробнее рассмотрено нами в главе 2 данной диссертационной работы. Одним из авторов, ставящим под сомнение правомерность выводов, сделанных в ходе исследования Меткалф и Вибе, является Дж.Эллис, исследовавшая динамику развития знания решения задачи до дачи ответа (Ellis, 2012). Испытуемые в качестве задач решали анаграммы, движения их глаз регистрировались. После решения проводилось постэкспериментальное интервью, представляющее собой опросник, позволяющий квалифицировать опыт решения каждой задачи как инсайтный либо неинсатный. Задача по решению анаграмм состояла из расположенного по кругу массива букв: решение представляло собой слово из четырех букв, содержащих три согласные и одну гласную, а также дополнительную случайно помещенную согласную букву-дистрактор. Сравнивалось время просмотра буквы-дистрактора по сравнению с буквами, входящими в решение. Время просмотра согласной-дистрактора и букв, входящих в решение, не различалось значимо на начальных этапах решения задачи. Однако, за несколько секунд до дачи ответа, время просмотра согласной-дистрактора постепенно снижалось по сравнению со временем просмотра букв-решения. Эти результаты были получены как в случаях, когда решатели в отчете указали субъективное переживание инсайта, так и в пробах, когда они не указывали на это переживание. Эти результаты говорят о существовании частичного знания решения до того, как эта информация становится доступной осознанию субъекта (Ellis, 2012).

Подробнее работа Эллис рассмотрена также в главе 2, поскольку она в большей степени интересна в плане анализа теоретического обзора, который весьма полно отражает современные научные тенденции в исследовании проблемы инсайта и методическим предложением разрешения данных проблем.

Важной с точки зрения нового витка исследований инсайта специфического направления является модель С.Ольссона. По сути, он продолжают идеи гештальт-направления, развивая и расширяя модель нахождения инсайтного решения.

В статье 1992 г. С.Ольссон предлагает свою модель инсайта последовательность тупик - инсайт (impasse - insight sequence). Автор пересматривает классическое определение инсайта как внезапного появления в сознании верного решения, подвергая сомнению необходимость таких, казалось бы, существенных признаков инсайтного решения как внезапность, следующее вслед за инсайтом верное решение, сложность и завершенность решения. Ключевым признаком же в инсайте выступает преодоление тупика, такого умственного состояния, в котором процесс решения задачи запнулся, все способы решения кажутся исчерпанными и решатель не видит альтернативных возможностей. Поведенчески тупик характеризуется остановкой активности в отношении решения задачи. Инсайт и есть этот выход из тупика. При этом отмечается, что не каждый тупик приводит к инсайту. Некоторые тупики возникают потому, что у решателя попросту нет достаточных знаний, необходимых для решения задачи. В таком случае наблюдается конечный тупик, не являющийся частью инсайта, и говорить о мыслительном процессе решения задачи как таковом бессмысленно. Инсайт случается при условии, что решатель обладает достаточным уровнем знаний для решения задачи. С.Ольссон выделяет частичный инсайт и полный. Частичный инсайт состоит в преодолении тупика, полный инсайт включает, помимо преодоления тупика, нахождение целостного верного решения. Такой подход позволяет учитывать ряд нюансов, непредусмотренных классическим подходом к определению инсайта. Например, решение комплексной проблемы при таком подходе есть совокупность частичных инсайтов, при этом преодоление тупика может привести к верному решению, а может и не привести. Решение задачи может быть внезапным, а может таковым и не быть, однако преодоление тупика всегда одномоментно. Вообще, С.Ольссон полагает, что решение задачи появляется в сознании не внезапно, а конструируется в момент инсайта. Это не замечается решателем, поскольку все происходит очень быстро. Внезапность решения - иллюзия, вызванная отсутствием интроспективного доступа к быстрому конструированию решения (Ohlsson, 1992).

Примечательным является то, что С.Ольссон развивает теории гештальт-психологии с одной стороны и пытается описывать процесс инсайтного решения в терминах теории обработки информации с другой стороны. Строго говоря, в рассматриваемой нами статье С.Ольссон выступает продолжателем неспецифического подхода для объяснения специфических процессов инсайтного решения.

Согласно данной теории репрезентация проблемной ситуации определяется как набор пропозиций в рабочей памяти, в ней отражается, что известно о задаче в начале (что дано), а также цель, которая описывает желаемую ситуацию (искомое). Компетенции, которые решатель привносит в задачу, называются операторами. Операторы - это структуры знаний, соотносящиеся с действиями, которые решатель знает, как осуществить (например, передвинуть объект из одного места в другое, чтобы связать узел). Структуры памяти, связанные с оператором, включают набор подходящих условий, предпосылок, определяющих тип ситуации, в которой оператор может быть применен и последствия применения оператора. Эти знания необходимы для антиципации решателем последствий применения соответствующего действия в конкретной ситуации. Решение задачи - последовательный процесс, в котором находятся несколько операторов в каждый момент времени и только один оператор выбирается для исполнения. Процесс принятия решения относительно того, какой оператор будет выбран для исполнения, управляется функциями контроля, планирования, стратегии, схемы или другими типами эвристических знаний. Механизм принятия решения о выборе оператора находится в памяти. Исполнение оператора происходит за счет распределения активации, причем это распределение осуществляется на основе семантической связи операторов либо с конкретной ситуацией, либо целью (например, в условиях пожара вряд ли активизируется оператор «посадить цветы»). При этом у решателя имеются некие предзаданности к более или менее успешному решению задачи. Так С.Ольссон использует понятие «Мысленный лук-а-хэд» в том же, по сути, значении, в котором он в дальнейшем будет разрабатываться в теории МакГрегора и коллег, как способности решателя антиципировать какое-то количество ходов и их последствия. Далее, основываясь на указанных в общих чертах постулатах теории обработки информации, С.Ольссон рассматривает, почему тупик происходит и как он преодолевается.

Автор указывает на то, что, по сути, восприятие любого объекта (в том числе и задачи) есть интерпретация этого объекта, причем большинство объектов имеют множество возможных интерпретаций. Процесс восприятия объектов может рассматриваться как последовательность из наслоений интерпретаций, причем этот процесс сильно связан с прошлым опытом. Выбранная интерпретация создает соответствующую ей репрезентацию объекта. Активация будет распространяться от первичной репрезентации через память, активируя соответствующие операторы. Если репрезентация не правильная, то активация может не дойти до тех операторов, которые являются ключевыми для решения задачи. В результате решатель попадет в тупик. Таким образом, инсайтные задачи - такие задачи, в которых высока вероятность создания первичной репрезентации, которая будет иметь низкую вероятность активации знаний, необходимых для решения задачи (Ohlsson, 1992).

Например, в классической задаче Н.Майера с двумя веревками первоначально решателю кажется, что это задача про то, как преодолеть расстояние, поэтому активация вероятнее распространиться на такой оператор как удлинение каната и мало вероятно на такой оператор как сделать маятник или раскачать веревку.

Как же тупик преодолевается? Единственный способ изменить паттерн активации - изменить источник, из которого распространяется эта активация. Активация распространяется из первичной репрезентации задачи, так что распределение активации через память может быть изменено только построением другой репрезентации задачи. Новая репрезентация будет новым источником активации, где могут быть активированы бездействующие ранее, но релевантные решению операторы. Тупик преодолевается при рассмотрении задачи другим способом (то, что в гештальт-психологии называется переструктурированием).

Далее С.Ольссон предлагает механизмы переструктурирования: разработка (elaboration), перекодирование (re-enconding) и ослабление ограничений (constraint relaxation). Под разработкой понимается расширение неполной репрезентации, добавление информации за счет более детального анализа и учета ранее неучтенных особенностей задачи. Перекодирование осуществляется в условиях, когда первичная репрезентация ошибочна. Решатель отклоняет некоторые компоненты текущей репрезентации, меняя интерпретацию задачи, возвращаясь на менее развитый ее слой, чтобы создать новый. Ослабление ограничений необходимо, когда у решателя имеются имплицитные ограничения в отношении цели, что делает задачу нерешаемой. Первые два механизма относятся к репрезентации самой проблемной ситуации (того, что дано), последнее к искомому, к цели (Ohlsson, 1992).

В чуть более поздних работах С.Ольссон с коллегами рассматривает подробнее два механизма нахождения инсайтного решения и разрабатывает класс задач, позволяющий экспериментально их продемонстрировать. В качестве таковых механизмов автором предлагается декомпозиция перцептивного чанка (Chunk Decomposition), что очень близко изначальному механизму переструктурирования репрезентации задачи в терминах гештальтпсихологии, а также ослабление запретов (Constraint Relaxation) (Knoblich et al., 1999; Knoblich, Ohlsson, Raney,2001)

Также полагается, что тупики, вызванные чрезмерным ограничением пространства решений за счет запретов, могут быть преодолены путем ослабления несоответствующих ограничений. Этот механизм является скорее высокоуровневым, когнитивным. Далее авторы разрабатывают задачи, позволяющие проследить работу описанных механизмов. Общая идея такова, что решателю предлагаются задачи, представляющие собой математически неверное равенство, которое нужно превратить в верное равенство перемещением одной спички. При этом трудность предлагаемых задач различна. Так, например, математическое утверждение типа VI=VII+I является относительно простым, поскольку решается перемещением единицы из правой части в левую (ответ: VII=VI+I). Следующий тип задач устроен таким образом, что для того чтобы их решить необходимо расщепить (декомпозировать) чанк. Например, в утверждении I=II+II необходимо расщепить цельный элемент «+», представляющий собой объединение двух спичек (чанк), на единицу и минус (ответ: I=III-II). И последний тип задач, направлен на преодоление самоналоженных запретов. В данном утверждении - III=III+III - для решения задачи необходимо трансформировать оператор из плюса в знак равенство (ответ: III=III=III). Однако в результате усвоения правил оперирования числами нами усвоено имплицитно, что сами операторы (арифметические знаки) неизменяемы, изменяемы лишь числа. Поэтому в качестве переменных (изменяемых) рассматриваются исключительно числа, в то время как операторы не рассматриваются решателем как потенциально изменяемые. Это и представляет собой самоналоженные запреты, ослабление которых приводит к решению задачи (Knoblich et al., 1999; Knoblich, Ohlsson, Raney,2001).

Репрезентация задачи в данных моделях сводится, по сути, к построению семантических сетей, узлами которых выступают операторы; при этом формат репрезентации не рассматривается. Предложенные С.Ольссоном механизмы представляют собой скорее мыслительные операции, выступающие механизмами переструктурирования задачи. Неучтенным остается и динамический аспект осуществления рассматриваемых операций. На каком этапе процесса решения задачи осуществляется та или иная операция переструктурирования задачи, и каковы необходимые для этого условия. Кроме того, не освещенной остаётся роль когнитивных процессов, лежащих в основе той или иной операции (например, механизма разработки или перекодирования) и обеспечивающих ее осуществление.

Колин Сейферт с коллегами в качестве механизма инсайтного решения указывают на роль мнестических процессов (Seifert et al., 1995). Они предлагают гипотезу оппортунистической ассимиляции. Согласно их модели, первоначальная обработка информации встречается с проблемными ситуациями, которые заканчиваются тупиком (например, неспособность решить проблему с первой попытки), при этом в долговременной памяти остаются пометки провала. Эти особые следы памяти являются метками нерешенной задачи. Затем они могут служить ориентирами, которые направляют последующие процессы извлечения обратно к хранимым аспектам проблемной ситуации. Тупик, достигаемый во время начального подготовительного этапа решения задач, может определить будущие этапы решения задачи. Авторы полагают, что контакт с "красными флажками", обеспечиваемый этими специальными следами памяти инициирует процесс, посредством которого новый стимул используется при попытке решить старую проблему. В результате попытка может включать в себя просто усвоение нового стимула в предшествующем уровне представления памяти задачи, как некое добавление недостающего куска в головоломке, сохраняя при этом ранее помещенные части в своих прежних позициях. Кроме того, К.Сейферт выделяет следующие этапы инсайтного решения

1. Первый этап данной модели относится к деталям обработки информации, происходящей в сознании человека на начальном подготовительном этапе решения задачи, и включает в себя четыре подэтапа:

А) противостояние задаче;

Б) трактовка провала;

С) хранение индексов провала в долговременной памяти;

Д) приостановление первичной обработки.

2. Второй этап включает в себя три основные подсистемы:

А) промежуточные инкубации во время других мероприятий;

Б) воздействие новой информации;

С) возвращение к индексам провала.

3. Третий этап включает два подэтапа:

А) интерпретация информации и ассимиляция;

Б) инсайт (Seifert et al., 1995).

Вообще, в данном исследовании феномен инсайта объясняется через особенности работы памяти, поэтому подробнее на рассмотрении данных экспериментов остановимся в следующей главе.

Резюмируем основные содержательные аспекты данной главы. Нами был рассмотрен генетический аспект исследования проблемы инсайта. Содержательно можно выделить доэкспериментальный период исследования данной проблемы и собственно экспериментальный. Первый период представляет собой, по сути, коллекцию великих открытий (открытие периодического закона Д.И.Менделеева, различные математические и физические открытия и др.) и анализ их свершений на феноменологическом, описательном уровне. На данном этапе не наблюдается попытки создания единой теоретической модели творческого процесса (это можно наблюдать при поливариативности обозначений творческого процесса), позволяющей вскрыть глубинные механизмы и объяснить психические закономерности, а также индуцировать и экспериментально воссоздать условия появления/проявления инсайта. Исследования, как правило, представляют собой ретроспективный анализ архивов и документов (например, воспоминания), описывающих свершение великих открытий. Содержательно, однако, выделяются стадии творческого процесса, описываются основные и существенные признаки инсайта, эвристики достижения творческого решения.

Далее, начиная с гештальтпсихологии, оформляется научно-экспериментальный подход к проблеме инсайтного решения. Инсайт получает строгое научное определение и дальнейшую систематическую разработку: предлагается специальный метод исследования данного феномена, разрабатывается класс специальных «инсайтных» задач для его моделирования. Однако на данном этапе наблюдается становление условно называемого неспецифического подхода, постулирующего неспецифичность инсайтного решения относительно неинсайтного, неправомерность выделения мыслительных процессов, лежащих в его основе, в особый класс, а также сводимость творческого процесса к алгоритму и возможность его воссоздания компьютерными программами. В данной главе приведены экспериментальные доказательства обоих взглядов на специфику инсайтного решения. По существу, на сегодняшний день не сформирован однозначный ответ на вопрос о специфичности протекания инсайтного решения, отчасти это вызвано методическими затруднениями, которые будут рассмотрены в главе 2 данного диссертационного исследования.

1.2 Переструктурирование репрезентации как центральный механизм нахождения инсайтного решения