Что за принципы стояли за этим исследованием? Если мы говорим, что компьютер аналогичен мозгу, пускай они работают по-разному, если мозг реализует мышление, а компьютер реализует определенные программы и эти два процесса похожи друг на друга и ведут к одинаковым результатам, то, по сути дела, мы имеем право, как полагали эти исследователи, рассматривать программу, решающую задачу (например, доказывающую логические теоремы), как теорию мышления или теорию поведения человека в ходе решения задач. Поэтому Ньюэлл и Саймон параллельно изучали протоколы решения задачи людьми и протоколы работы их компьютерных программ, в которых, собственно говоря, было два важнейших аспекта: это язык представления знаний и правила их преобразования. Именно в работах Ньюэлла и Саймона появляется важная для дальнейшей психологии мышления идея эвристики. Не просто алгоритма как исчерпывающего перебора всех возможных решений, а правил или принципов сокращения пространства поиска, которые негарантированно ведут к нахождению результата, но зато существенно сокращают число проб. После первых успехов «Логика-теоретика», который действительно доказывал теоремы примерно так же, как доказывали изученные студенты, Ньюэлл и Саймон приступили к новой амбициозной задаче — построить универсальный решатель задач, расширив область действия своей модели на задачи шахматные, задачи криптоарифметические, задачи типа «Волк, коза и капуста». Но в конце концов за недостатком универсальности эти разработки забросили. Да и в общем-то стало понятно, что, возможно, дело в тех задачах, которые даются компьютерным программам, и в тех людях, которые выбираются в качестве испытуемых (обычно это были студенты университетов, решавшие задачи по определенным правилам, ранее ими усвоенным), и, может быть, на самом деле человек думает совершенно не так, как следовало из этих исследований.
И по сути дела, отсюда стартуют две разнонаправленные линии. С одной стороны, разработки в области искусственного интеллекта, где уже разработчикам не очень было интересно, похоже ли то, что делает их компьютер, на то, что реально делает человек. И ставка была сделана скорее на быстродействие компьютера, чем на приближение к человеческому мышлению. И с другой стороны, принципиально альтернативная линия пыталась ответить на вопрос, а как все-таки думает человек. Когда начали разбираться в этой области, поняли, что человек думает принципиально не так, как компьютер. Здесь одной из первых ласточек стал исследователь Питер Уэйсон, которого очень заинтересовала задача, а почему ученые, когда ищут способы проверить свою теорию, почему-то ищут подтверждение, а не опровержение. Почему, выдвинув гипотезу, мы избирательны по отношению к той информации, которой наша гипотеза подтверждается, и слепы ко всему остальному.
Уэйсон провел целую серию исследований, где показал, что тенденция к подтверждению — одна из наиболее стойких и мощных особенностей человеческого мышления. Например, он играл со своими испытуемыми в такую простую игру. Он говорил им: «Я сейчас назову вам ряд из трех чисел, а вы угадайте закономерность, которая за этим рядом стоит», и он говорил: «2, 4, 6», а люди должны были давать свои варианты ряда, подчиняющегося той же закономерности, на что он им отвечал «да» или «нет». И тут люди немедленно начинали подтверждать свои гипотезы. Например, думая, что закономерность — это увеличение каждый раз на 2, они говорили: «3, 5, 7», получали ответ «да». Думая, что закономерность — это четные числа, возрастающие на 2, отвечали: «8, 10, 12», получали ответ «да». Это могло длиться до бесконечности, потому что на самом деле Уэйсон задумал закономерность «любой восходящий ряд». И любой нисходящий ряд немедленно мог дать испытуемым подсказку. Но они перебирали, перебирали и перебирали, не пытаясь проверить альтернативы. Аналогичные данные показал эксперимент со знаменитой задачей с четырьмя карточками, благодаря которой Уэйсон в основном в психологии и известен. Испытуемых просили посмотреть на четыре карточки, на которых были написаны буквы А и К, цифры 4 и 7, и проверить правило: если на одной стороне карточки гласная буква, то на другой ее стороне четное число. Нужно было перевернуть минимально необходимое число карточек для проверки этого правила. Как показывают исследования, даже в университетах задачу решает меньше четверти людей, а проблема та же: тенденция к подтверждению. Предлагаю на досуге попробовать ее решить.
Очень похожие результаты исследований в области изучения силлогизмов были получены коллегой Уэйсона, Филипом Джонсоном-Лейрдом, автором теории ментальных моделей, которому было интересно, а на что, собственно говоря, люди опираются, когда решают силлогизмы, когда делают умозаключения на основе посылок. Например, у нас есть такие посылки: «Некоторые русские — идеалисты», «Все большевики — русские». Можно ли считать верным вывод, что все большевики — идеалисты? Оказывается, что большинство испытуемых говорит: «Да, конечно». Почему? Потому что это похоже на правду. То есть на самом деле, когда человек решает силлогизм, он опирается больше на правдоподобие вывода, чем на логическую строгость. Второй важный феномен, который открыл Джонсон-Лейрд, получил название «эффект атмосферы». Оказалось, что если посылки сформулированы утвердительно, положительно, то люди склонны делать или подтверждать положительный вывод, а если есть хоть одно отрицательное утверждение, то люди склонны делать отрицательный вывод. Например, вывод из нашего силлогизма, что некоторые большевики идеалистами не являются, большинством людей будет отвергнут как неверный именно потому, что отрицательных посылок у нас не было. И это правило правдоподобия и эффект атмосферы, по сути дела, исчерпывающе, как выяснилось, объясняют решение силлогизмов и выводы обычных людей.
Но, пожалуй, наиболее известные исследования, наиболее яркие и, в конце концов, удостоенные Нобелевской премии в области экономики, были проведены американскими исследователями Амосом Тверски и Даниэлем Канеманом в 70–80 годах ХХ века. Именно Канеман в 2002 году получил Нобелевскую премию по экономике, Тверски не дожил до нее. Тем не менее именно они вдвоем провели эти исследования, создали знаменитую «Теорию перспектив», которая объясняла механизмы решения задач, умозаключений и принятия решений человеком. Что они обнаружили? Они обнаружили, что когда человек делает некоторый вывод, оценивает вероятность какого-то события или выбирает одну из нескольких альтернатив, то он немного опирается на фактические показатели, содержащиеся в данной задаче, но в очень высокой степени опирается на способ подачи задачи, на контекст, в котором она предъявляется, а кроме того, выделили парочку эвристик, лежащих в основе тех ошибок, которые человек делает, прежде всего способ подачи информации и контекст. Тверски с Канеманом сформулировали правило рамки, внутри которой решается задача, делается выбор. Например, если нам сказать, что проезд на метро подорожает с 30 рублей до 35, нас это очень возмутит, вызовет бурю разговоров. Если же нам сказать, что опять же ежедневно потребляемый нами обед подорожает с 300 рублей до 305, мы этого почти не заметим, хотя абсолютная разница, абсолютный проигрыш в обоих этих случаях оказывается одним и тем же. Способ подачи информации может повлиять не менее сильно. Тверски с Канеманом провели знаменитое исследование, условно называемое как «эпидемия азиатской болезни», там испытуемым давались довольно сложные описания ситуаций. Если мы предельно упростим то, что происходило, то людям говорили, что нас ждет эпидемия азиатской болезни, по оценкам погибнет 600 человек, и одной половине испытуемых говорили: «Вот есть программа, которая спасет 200 человек. Берем?» Люди в большинстве своем отвечали: «Берем». А другим говорили: «Вот есть программа, но 400 человек все равно погибнут. Берем?» Люди, как правило, предпочитали другую программу, с более запутанным описанием, избегая этих субъективных потерь.
И на самом деле очень похожим образом работают те эвристики, которые описали Тверски с Канеманом, — это эвристика доступности и эвристика репрезентативности, связанные с тем, как мы ищем и используем доступную информацию. Эвристика доступности заключается в том, что мы, принимая решение, делая умозаключение, делая суждение о вероятности, опираемся на ту информацию, которая у нас есть в данный момент времени, и часто не ищем другой. Именно на этой эвристике держится миф о разводах среди звезд. Почему? Потому что нам легко придумать пример. Нам намного труднее придумать и найти пример или достаточное количество примеров разводов среди обычных людей, хотя на самом деле они не менее часты.
А что касается эвристики репрезентативности, то она заключается в том, что мы, когда подбираем информацию, для того чтобы сделать какой-то выбор или вынести некоторую оценку, смотрим, насколько наша гипотеза похожа на ту информацию, которая имеется в наличии, насколько она репрезентативна. Здесь Тверски с Канеманом провели еще один знаменитый эксперимент, давая своим испытуемым описание барышни по имени Линда, про которую рассказывали, что она изучала в университете философию, когда училась, принимала участие в манифестациях против ядерного оружия, боролась за права животных и прочее. И потом просили оценить, какое утверждение про Линду вероятнее: то, что она кассир в банке, или то, что она кассир и активная феминистка. И испытуемые выбирали, естественно, второй вариант ответа в своем большинстве. Почему? Потому что Линда репрезентативна для феминисток. Хотя на самом деле принадлежность к одной категории, одной группе всегда более вероятна, чем принадлежность к двум группам одновременно. Эта ошибка дизъюнкции — одна из тех ярких ошибок человеческого мышления, которую тоже изучили Тверски и Канеман, впоследствии суммировав это в единой теории, которая в применении к экономике и принесла Канеману Нобелевскую премию.
