Шепот на ветру - [39]

Чтобы полностью разъяснить этот вопрос, применим одну из предпосылок лингвистики, имеющую изоморфную параллель в НЛП:

Языковое поведение управляются правилами.

Это обычно понимается в том смысле, что языковая компетентность, лежащая в основе подлинных актов речи (произнесение и понимание), полезнее всего представляется как формальная система точно определенных рекурсивных правил.

В НЛП этому методологическому предположению лингвистики соответствует параллель:

Паттерны превосходства в человеческом поведении управляются правилами.

В действительности мы предлагаем здесь эффективную и полезную методологию анализа паттернов превосходства в человеческом поведении, полагающую, что наблюдаемое у индивида поведение представляет целостную систему, управляемую правилами, и задаем вопрос:

Какое множество правил объясняет наблюдаемое поведение?

Это обычно понимается в том смысле, что лежащая в основе компетентность, от которой происходят действительные акты поведения, допускает полезное представление в виде формальной системы точно определенных рекурсивных правил.

Параллельно предыдущему лингвистическому принципу, мы понимаем это в том смысле, что есть значительные части человеческого поведения – точнее, в области НЛП это паттерны превосходства – допускающие полезное представление (или, что то же, моделирование) в виде формальной системы точно определенных рекурсивных правил. Если принять это как фундаментальный принцип анализа и оценки – в НЛП, как и в лингвистике – то становится очевидным, что применение в этих областях статистических, и вообще вероятностных методов является совершенно неприемлемой стратегией описания, анализа и объяснения.²¹

Примечательно дальнейшее обобщение: если изучаемый паттернинг содержит в виде элементов явления различных логических типов (см. формальное определение в Главе 1 Части Ш под заглавием Логические уровни и логические типы), то надлежащая модель оказывается дискретной. Например, если в образовании паттернов участвуют разные системы представления, зрительная, слуховая и кинестетическая, то эти три компоненты системы представления относятся к различным логическим типам; их нельзя связать изоморфным отображением, сохраняющим их существенные характеристики. Мы полагаем поэтому, что надлежащая модель в таких случаях дискретна.

Отметим, что здесь, по-видимому, имеется и дельнейшая корреляция: если образование паттернов очевидным образом следует за ПД , то оно дискретно. Далее, если образование паттернов происходит в пределах ПД и относится к одному и тому же логическому типу, то статистический анализ вполне может быть полезен.

Можно высказать и более глубокую точку зрения, что есть две больших парадигмы, которые могут составлять основу научного описания, анализа и объяснения: дискретная парадигма, используемая в некоторых областях математики, таких как алгебра и формальная логика, в лингвистике и т.д., и статистическая парадигма, применяемая в теоретической физике (в особенности в физике очень больших и очень малых объектов), в социологии, демографии и т.д. В действительности, исторический факт состоит в том, что Хомский избрал в качестве надлежащей основной структуры лингвистики Теорию Автоматов.²¹

Мы полагаем, что та же универсальная дискретная парадигма подходит для моделирования паттернов мастерства, составляющих центральную деятельность НЛП.

Неуместность применения некоторых статистических средств (например, средних значений) представляется достаточно очевидной каждому вдумчивому наблюдателю. При анализе паттернов в лингвистике и, как мы полагаем, также многих паттернов в НЛП, очевидной нелепостью является смешение исполнения многих различных субъектов с помощью усреднения их реакций – в попытке решить, существует ли некоторый паттерн. В действительности такое смешение и усреднение гарантирует, что любой возможный паттерн будет упущен. Как показывает приведенный выше лингвистический пример, применение стратегии дискретной системы, рассматривающей каждого субъекта как целостную управляемую правилами систему, обнаруживает прекрасное в своей ясности описание (в предыдущем примере различие между двумя диалектами) и приводит к весьма полезному анализу. В дельнейшем такой анализ становится основой более тонкого исследования.

Таким образом, вместе с принятием представления об управляемых правилами процессах предмет НЛП оказывается в области дискретного анализа. Вопрос, над которым мы работали – как надо анализировать и оценивать некоторый паттерн. Занимаясь обнаружением или оценкой паттерна, столь же бессмысленно применять вероятностные методы, как говорить о вероятности того, что решение алгебраического уравнения правильно. Это значило бы статистически смазывать в исследовании НЛП паттерны исполнения отдельными субъектами, подсчитывая затем вероятности наподобие вероятностей визуализации в описанном эксперименте – между тем как конкретное вопросительное предложение требует ответа, основанного на зрительном образе!

Идеальное исследование в моделировании и проверке паттернов

Заметим далее, что в каждом проекте моделирования НЛП внимание в действительности сосредоточивается на индивиде – на некотором гении или некотором коллективе, работающем в определенной области интересов и систематически превосходящем своих коллег в данной области. Всевозможные дискуссии о теории выборок, средних значениях, коэффициентах корреляции и других предметах, связанных с вероятностями и основанных на непрерывной парадигме, безнадежно неуместны в практике дисциплины, именуемой моделированием НЛП, и точно так же в ее оценке. И в самом деле, исторически так оно и было – в случае Милтон-модели (любовно названной по имени вдохновившего ее человека, доктора Милтона Г. Эриксона), изложенной в книге труде