Эмоциональность. Как чувства формируют мышление - [15]

Исследователи допустили, что добиться большего успеха можно, если прервать программу и вынудить прохожего отнестись к просьбе сознательно. И поэтому второй половине прохожих добровольцы предлагали диковинный запрос: «Эй, приятель, не одолжишь тридцать семь центов?» Это примерно на полпути от двадцати пяти к полтиннику, которые просила исходная группа. Замысел состоял в том, чтобы неожиданной цифрой привлечь внимание людей, прервать применение ментального правила и вынудить их сознательно осмыслить просьбу. Сработало: доля тех, кто давал просящим деньги, в сан-францисском исследовании возросло с 17 % до 73 %. Стратегия увеличения доли готовых участвовать при обстоятельствах, в которых люди обыкновенно не уделяют внимания, получила название «метод нетипичного»; мы с ним иногда сталкиваемся в повседневности: я пару раз видел дорожные знаки, ограничивающие скорость странными некруглыми числами, например, в тридцать три мили в час, – а также 17,5-процентную скидку на какой-то товар в магазине.

Это возвращает нас к эмоциям: рефлекторное поведение – фундаментальный аспект нашего эволюционного прошлого, однако в некоторой точке природа усложнила наши подходы и создала дополнительную систему реагирования на внешние трудности – систему более гибкую, а значит, и более мощную. Эмоции.

Эмоция – следующий уровень переработки информации в мозге. Как нам предстоит убедиться, эта переработка несопоставимо сложнее, чем линейная рефлекторная реакция, подчиняющаяся правилам. Она позволяет приспосабливать свои психические состояния к тем или иным обстоятельствам даже организмам с примитивным мозгом. Благодаря этому взаимосвязь между стимулом и реакцией может варьироваться в зависимости от специфических особенностей наличных обстоятельств – или же реакцию можно даже отсрочить. У людей гибкость, обеспечиваемая эмоциями, также допускает и влияние рассудочности, что приводит к более качественным решениям и более изощренным действиям.

Преимущество эмоций

Современная наука признала необходимость эмоций или их преимущества по сравнению с рефлекторным поведением сравнительно недавно. Более того, не прошло и полвека с тех пор, как ученые – среди них психолог-когнитивист Аллен Ньюэлл и экономист Герберт Саймон (в дальнейшем получивший за свои труды Нобелевскую премию) – все еще предполагали, что человеческая мысль по сути своей рефлекторна. Ньюэлл и Саймон предлагали добровольцам логические, шахматные и алгебраические головоломки и попросили добровольцев, разгадывая эти головоломки, думать вслух[29]. Они записывали эти сессии и затем кропотливо анализировали пошаговые сообщения участников, ища в них закономерности. Задача состояла в том, чтобы охарактеризовать правила мышления у участников на протяжении всех процессов и так создать математическую модель человеческого мышления. Так ученые надеялись прозреть природу человеческого мышления и выяснить, как можно создать «разумные» компьютерные программы, превосходящие линейный строй логики.

Ньюэлл с Саймоном считали, что акт человеческого рассуждения – человеческого мышления – не более чем сложная система рефлекторных реакций. Точнее, они считали, что мысль можно описать тем, что называется продукционной моделью. Это набор жестких правил «если – то», и их групповая последовательность приводит к рефлекторным реакциям. Например, одно такое правило в шахматах: «Если королю шах, сдвигай его». Продукционная модель проливает некоторый свет на то, как мы принимаем кое-какие решения, а следовательно, и на некоторые наши действия – например, когда люди более-менее бездумно применяют правило типа: «Если побирушка просит у тебя мелочь, не обращай внимания». Если бы человеческое мышление действительно сводилось к большой продукционной модели, не было бы почти никакой разницы между нами и компьютером, работающим по программам, основанным на алгоритмах. Однако Ньюэлл и Саймон заблуждались, а их усилия не получили активного развития.

Понимание причин их неудачи позволяет увидеть цель и устройство нашей эмоциональной системы. Рассмотрим, как набор продукционных правил способен полностью формировать стратегию поведения в простой системе. Предположим, на улице мороз и вам надо запрограммировать термостат так, чтобы он поддерживал температуру в помещении в определенных пределах – скажем, между семьюдесятью и семьюдесятью двумя градусами по Фаренгейту. Этого легко достигнуть, применяя следующие правила.

Правило 1:

Если температура < 70˚, включить обогрев.

Правило 2:

Если температура > 72˚, отключить обогрев.

Будь у вас хоть слабосильный древний обогреватель, хоть новомодный, такие вот правила составляют у обогревателя основу мышления.

Подобные условные команды формируют простенькую продукционную модель; более обширные своды правил способны организовывать выполнение более сложных задач. Например, нужно примерно с десяток правил, чтобы представить, как школьники вычитают в столбик одно число из другого – допустим, вот такое: «Если цифра внизу больше цифры вверху, займи единицу из цифры левее от верхней». В некоторых сложных областях применения требуются тысяч таких правил. Громоздкие продукционные модели применимы в создании того, что компьютерщики именуют «экспертными системами» – программами, разработанными для симуляции того, как человек принимает решения, в тех или иных конкретных областях, в том числе в медицинской диагностике и оценке кредитоспособности. В таких сферах применения подход Ньюэлла и Саймона имел (ограниченный) успех. Однако продукционные правила не показали себя моделью, сообразной человеческому мышлению.