Элементы практической психологии - Рада Грановская

В английской рабочей семье слушают рассказы сержанта, возвратившегося из Индии. Гость показывает талисман — высушенную обезьянью лапу и говорит, что он наделен магическим свойством исполнять три желания своего владельца. Однако талисман не принес своим владельцам счастья: все они натерпелись бед. Гость уже намерен бросить лапу в камин, но хозяин овладевает талисманом и просит выполнить три его желания. Первое — получить 200 фунтов стерлингов. Раздается стук в дверь, входит служащий и сообщает, что сын хозяина — рабочий фабрики — погиб в результате несчастного случая. Он выражает соболезнование и передает пособие в размере 200 фунтов стерлингов. Аналогично исполняются и два других желания. Талисман выполняет поставленные перед ним задачи бездумно, как машина, не уточняя постановку и не дополняя исходную информацию ограничениями, исключающими неприемлемые варианты решений [64]. Вот еще одна причина, по которой специалист не может передоверить персоналу, обслуживающему ЭВМ, содержательную постановку проблемы.

Итак, машина может не все, и, решая конкретную задачу, надо знать ее слабые и сильные стороны. Кроме того, она хоть и построена на фундаменте человеческой логики, но эта логика очень формализованная, и возможности человека в используемых преобразованиях абсолютизированы. Поэтому конкретный человек со своими ограниченными возможностями может испытывать специфические трудности, общаясь с ЭВМ. Очень часто сложности взаимодействия с ЭВМ порождаются непониманием того, что информативность сообщения не только зависит от состава самого сообщения, но и является функцией знаний и ожиданий человека, принимающего его. До сих пор большинство формальных методов машинного решения задач основано на предположениях об абсолютной рациональности поведения человека, его стремлении получить максимальный результат в любой ситуации, способности воспринимать и оценивать любое число альтернатив. Однако известно, что реальные решения людей опираются на другие принципы и ограничения. Ведь естественный интеллект, в отличие от искусственного, развивался в такой среде, где не все дано, не все достоверно, не все ясно и закономерно, поэтому решения, полученные с помощью ЭВМ, в своем конечном виде могут быть непонятными и неприемлемыми для неподготовленного специалиста.

Например, человек практически неспособен использовать случайные последовательности, что ярко выявилось в ситуации игры с вычислительной машиной, придуманной, чтобы вынудить его принять случайную стратегию. В ходе этой игры человек должен был нажимать на одну из двух кнопок в случайной последовательности, а машина, анализируя его предыдущие ходы, должна была угадать, какую кнопку он нажмет на следующем ходе.

Поощряя случайные стратегии игроков, им, во-первых, сообщили, что если их ход будет сделан случайно и во всей последовательности ходов не окажется никакой закономерности, то у машины не будет возможности предсказать очередной ход. Тогда машина поделит очки пополам с игроком, т. е. вероятность выигрыша для человека составит 50%. Во-вторых, их информировали, что правила игры ставят человека в более выгодную ситуацию — ему дают фору. И, в-третьих, за каждый выигрыш им выплачивалась денежная премия. Подсчитали, что если человек выберет случайную стратегию, то вероятность выигрыша составит для него 45 партий из 48, т. е. 94%. Казалось бы, игра для человека практически беспроигрышна, тем не менее результаты эксперимента показали обратное. Из 48 партий игрокам удалось выиграть лишь в 13. Приведенные опыты показали, что человек, как правило, не делает свой выбор случайно, причем не только в ситуациях, где этот выбор ему безразличен, но и тогда, когда вся обстановка подталкивает его к случайному выбору.

Иная грань затруднений порождена исторической новизной ситуации общения с машиной, наделенной некоторыми элементами интеллекта. Работая с такой «умной» ЭВМ, люди испытывают потребность общаться с ней не только как с орудием труда, инструментом, но и как с партнером по диалогу. В этом случае человек более или менее сознательно рассматривает машину как конфиденциального, умеющего хранить тайны партнера, внушающего доверие, не только понимающего, но и дающего содержательные советы. Например, в американской системе «ЭЛИЗА», работавшей по программе «ДОКТОР», люди разговаривали с ЭВМ как с личностью, к которой естественно и целесообразно обращаться с интимными переживаниями, и у них постепенно возникали с ней эмоциональные связи. Многие из абонентов «ЭЛИЗЫ», желая излить свои печали, требовали, чтобы их оставили наедине с компьютером [57]. Они не верили, что машина просто оперирует словами, не понимая их смысла. Нуждаясь в благожелательной поддержке, они рассматривали общение с ЭВМ как идеальное средство против одиночества, невроза и отчужденности. Даже непродолжительное взаимодействие с этой программой порождало подобные иллюзии. Отсюда видно, что недостаточные знания об ЭВМ приводят человека к попыткам организовать свою работу с машиной по образу и подобию того, как он работает совместно с другим человеком, используя обмен необходимой информацией. При этом часто упускают из виду, что понимание между человеком и ЭВМ всегда ограничено рамками информационного контекста и логической глубиной, доступной данной машине. В частности, упомянутая программа анализирует речь, выделяет ключевые слова и по ним определяет построение ответа. Когда она не может этого сделать, используются общие слова: «Вы так думаете?», «Интересно!», «Продолжайте», «Нельзя ли no-подробнее?». Здесь акцент сделан на важное психологическое звено — человек не столько ждет советов, сколько ему самому необходимо выговориться и излить душу. У некоторых людей может возникнуть иллюзия, что их поняли и помогли (ведь стало легче!). Совершенно очевидно, что подобный подход может порождать и разочарование.

Человек зачастую относится к машинным результатам как к истине в последней инстанции, и они обладают для него большей субъективной доказательностью, чем информация, полученная иным путем. Повышенное доверие в этом случае является следствием психологического эффекта отстранения от процедуры вычислений и убежденности в особой объективности вычислений, на самом деле мнимой. Это ведет к ошибкам в интерпретации результатов. Возникает специфическая внушаемость, проявляющаяся в тенденции согласовать ограничения решаемой задачи только в рамках возможностей, навязываемых программистом, не изменяя их, не обсуждая и не стремясь определить степень их обоснованности. Подобная внушаемость располагает к пассивному восприятию сообщений ЭВМ, сверхдоверию к ней, что в конце концов приводит к необоснованному расширению зоны применения заложенного в программу математического аппарата.

Важно подчеркнуть — учебный процесс, включающий ЭВМ, может строиться с учетом исходного уровня знаний и умений каждого отдельного учащегося посредством представления индивидуальной помощи, и тем самым преодолеваются недостатки обучения в больших группах. Общеизвестно, что основной недостаток традиционной системы обучения заключается именно в слабом управлении деятельностью каждого учащегося в условиях класса, большой аудитории. Эффективность и качество обучения значительно выше в малых группах, где преподаватель может уделить необходимое внимание каждому ученику. Однако дробление группы в широких масштабах неприемлемо по экономическим причинам и, как известно, проблема обостряется по мере ужесточения требований к качеству обучения. Включение ЭВМ и программированный метод дают возможность хорошо успевающим изучать дополнительный материал и не терять времени даром, пока отстающие восполнят пробелы. Такие возможности делают знания более прочными и глубокими. Кроме того, резко увеличивается число задач, решаемых учащимися и тем самым повышается подвижность мышления, снижается инерционность интеллектуальных операций и расширяется зона транспонирования — переноса принципа решения. Все это позволяет студенту находить более отдаленные аналоги и сопоставления, что, как известно, составляет важный этап решения любой творческой задачи.

Можно работать с ЭВМ в оптимальном для себя темпе, не опасаясь обнаружить медлительность и получить отрицательную оценку со стороны других студентов или преподавателя. Например, холерик отвечает очень быстро и не очень обдуманно. Нередко он дает правильный ответ после десяти уточнений — машина дожидается, не раздражаясь. Меланхолик может очень долго молчать, собираясь с мыслями, — она подождет, не возмущаясь. Все это сохраняет психологический комфорт каждому студенту во время обучения.

Автоматический контроль знаний не только исключает субъективность в оценках преподавателя, но и позволяет гибко менять стратегию экзамена — строить последовательность предлагаемых на нем задач и вопросов с учетом индивидуальных особенностей, например: для человека с заниженной самооценкой — от простых к сложным, что предопределяет движение от успеха к успеху и тем самым сохранение мотивации к преодолению дальнейших трудностей, для человека с завышенной самооценкой — лучше сразу начинать с трудной задачи.