第十六章 认知心理学家 -2
第十六章 认知心理学家 -2 (第1/3页)
+
推理
十几年以前，我曾问过著名的记忆力研究者戈登·鲍尔有关思维的一些问题，我被他暴跳如雷的回答吓了一跳：“我完全不做‘思维’的工作。我不知道‘思维’是什么。”斯坦福大学心理学系的主任完全不做思维的工作，甚至一点也不了解它，这怎么可能？接着，鲍尔很不情愿地说：“我想，你可能是指对推理的研究。”
思维在传统上一直是心理学中的一个中心议题，可是，到70年代，认知心理学中知识的爆发使这个词变得不那么称手了，因为它包括一些彼此相隔很远的过程，比如暂时的短期记忆和长时期的问题求解。心理学家们喜欢以更具体的一些词汇谈及思维过程：“极度规范化”、“程序分块”、‘检索”、“范畴化”、“正式操作”及其它十几种说法。“思维”现在已经慢慢变成了一个比以前狭窄得多，也准确得多的意义：即对知识的操纵，以实现一个目标。可是，为避免任何误解，许多心理学家，比如，鲍尔，情愿使用“推理”个词。
尽管人类一直总是把推理能力看作是人性的本质所在，可是，对推理的研究长期以来一直是一团死水。从30年代到50年代，除了卡尔·登克尔和其它一些格式塔学者进行的问题求解实验，以及皮亚杰和追随者们进行的不同知识发展阶段儿童思维过程的特征研究以外，很少有人进行推理的研究。
可是，随着认知革命的到来，对推理的研究变成了一个活跃的领域。信息处理模式使心理学家可以提出一些假设，可以用流程图的形式推论在不同推理过程中发生的一些事情。而计算机又是一件很好的机器，从此以后可以用它来测验一些假设。
信息处理学说和计算机是互为协作的。一种有关任何推理形式的假说都可以用信息处理的术语描述出来，把它们看作是信息处理的具体步骤。计算机然后就可以进行编程，以执行一种类比的步骤顺序。如果这个假设是正确的，机器就可以得出与人类推理思维相同的结果。同样，如果一个给一台计算机编写的推理程序得出人类对同一个问题相同的结论，则人们就可以假设，这个程序所运行的方式与人脑推理的方式是一样的，或者至少在以类似的方式在推理。
一台计算机是如何进行这样的推理工作的？它的程序包含一个日常的程序，或者是一组指令，再加上一系列子程序，每一道程序都使用或者不使用，这取决于前一个运行的结果和程序存储器里面的信息。一种常见的程序是一系列如果－则步骤：“如果输入符合条件1，则采取行动1；如果不符合，则采取行动2。比较条件2和结果，如果结果［大于］小于或者其它任何情况，则采取行动3。否则采取行动4……存储所得的条件2，3……然后，根据进一步的结果，以这样或者那样的方式使用这些存储起来的项目。”
可是，当计算机执行这些程序时，不管是在数学计算或者是在问题求解中，它们真的是在推理吗？它们难道不是在像自动机一样毫不动脑筋地执行事先规定的行动步骤？这个问题留给哲学家比较好。如果计算机能够像可获得知识的人类一样证明一项公理，开始一台空中航行器，或者确定一首诗是否为莎士比亚所创作，谁又能够说，它就是一种没有思维的自动机，或者人类又不是这样一种自动机呢？
在1950年，当时还只有几台非常原始的计算机存在，但计算的理论却在一些数学家、信息理论家和其它一些人中进行着激烈的讨论。艾伦·特林是一位有天赋的英国数学家，他提出了一种测试法，这种方法更具哲学意味，少一些科学性，它是要测试一台计算机是否可以思想。在测试中，一台编程解决某些问题的计算机放在一个房间里，很熟悉这类问题的一个人站在另一个房间里，第三个房间里有一位裁判，他通过电报方式可以与其它两间房通话。如果裁判可以从对话中看出哪一个是计算机，哪一个是人，计算机就通过测试了：它可以思想。特林测试的有效性值得商榷，可是，至少，它可以证明，如果一台计算机好像能够思想，它所做的事情就算跟思维差不多了。
（到目前为止，还没有一台计算机能够通过特林测试。1991年11月，在波士顿计算机博物馆进行了一次特林测试。10位从大街上挑选来代表那个人的裁判，在键盘上敲出问题和说明，然后从屏幕上看到一些答案，这些答案来自好几种计算机程序中的任何一种，或者是一些看不见的人做的。最后赢得了准入的一个程序是一种商用程序，名叫PC治疗专家第三代。这里，我们从1991年11月9日的《纽约时报》第一版上摘录一些问题和答案：
PC治疗专家第三代：也许您在这种伙伴关系中没有得到另一方足够多的关心。
裁判：为了防止冲突或者问题出现，在这些关系中哪些是最为重要的关键因素？
PC：我认为您没有按我的思路考虑问题。
裁判：这哪里算是对问题的答案？下个问题：你认为男女私情是不现实的吗？是否从一开始就注定要失败？
PC：我倒宁愿闭着眼睛过日于。
裁判：你在男女私情中碰到过问题吗？
PC：我总是想法让自己逗人喜欢。
任何把这样一些牛头不对马嘴的回答看作是人类回答的裁判，他一定是对人类的对话能力有一种奇怪的理解。）
到60年代，大多数认知心理学家，不管他们是不是同意计算机真的会思维，都认为计算理论是一种概念上的突破；它使他们第一次能够以详细和准确的信息处理术语描述认知的任何方面，特别是推理。再说，已经提出有关任何此类程序的步骤的假设以后，他们可以把它们从单词翻译成计算机语言，并在计算机上进行测试。如果结果是成功的运行，则它意味着思维的确是通过某种类似这个程序的方式在推理。因此，毫不奇怪，赫伯特·西蒙说计算机是对心理学的重要程度不亚于显微镜对生物学的重要程度。也不奇怪，其它一些狂热者说，人类思维和计算机是“信息处理系统”这个种属的两个物种。
求解能力是人类推理中最为重要的应用。大多数动物都是通过天生或者部分天生的行为模式进行象寻找食物、逃避天敌和筑巢等的活动。人类解决或者试图解决大部分问题的办法，是通过学习或者创造性的推理进行的。
50年代中期，当西蒙和纽厄尔着手创立“逻辑理论器”这第一道刺激了思想的程序时，他们向自己提出了一个问题：人类是怎样解决问题的？逻辑理论器花了他们一年的时间，可这个问题却占了他们15年的时间。最后的学说发表在1972年，它已经成了这个领域从今以后的工作基础。
他们主要的工作方法，按照西蒙的自传，就是两个人的集体讨论。这涉及归纳和演绎推理，类比和比喻性的思维以及想象的驰骋——简单地说，任何种类的推理，不管是合理的还是不合理的：
从1955年到60年代早期，当时，我们每天见面……［我们」主要是通过对话来进行工作的。艾伦可能比我说得还多些。现在的情形肯定如此。我认为事情一向就是这样的。可是，我们谈话是有一定之规的，即，一个人可以瞎谈一通，可以没有道理，也可以模模糊糊，可是不准批评，除非你准备说得更准确一些，更有道理一些。我们谈的一些东西有些是有一定道理的，有些只有少许道理，有些纯粹是胡扯，就这样乱谈一气，然后听着，一次又一次地谈。
他们还进行了一系列实验室工作。不管是一个人做还是一起做，他们都会记录并分析一些步骤，把他们或者别人解决难题的步骤写下来，然后把这些步骤当作程序写下来。有一个很喜欢的难题，他们一直用了好些年，就是一个孩子的不动玩具，名叫“汉诺依之塔”。如果说最简单的，它是由三块不同大小的圆片组成的（中间都有孔），平底座上有三根坚杆，圆片就堆在这三根杆的其中一根上。一开始，最大的圆片在最下面，中等大的圆片在中间，最小的一个在顶层。问题是要以最少的步骤一次移动一个，不准把任何圆片放在另一个比它小的圆片上，直到它们都以同样的顺序堆在另一根竖杆上。
完美的解只需要7步，不过，由于移错了步骤就会引起死解，因而得退回去重来，这就需要好多步骤。在更先进的版本中，这种解需要复杂的策略和许多步骤。一种由5个圆片组成的游戏需要31个步骤，7个圆片组成的游戏需要127步，等等。西蒙曾很严肃地说过，“汉诺依之塔对认知科学的重要性不亚于果蝇对现代基因学的意义——它是一种无法估量其价值的标准研究环境”。（可是，有时候，他又把这项荣誉归结给了国际象棋。）
这个小组使用的另一项实验工具是密码算术，在这种难题中，一道简单的加法题中的数字换成了字母。目的是要找出这些字母代表哪些数字。下面是西蒙和纽厄尔简单一些的例子：
S E N D（送）
M O R E（多）
———————————
M O N E Y（钱）
第一步很明显：M必定是1，因为任何两位数——这里指S＋M——都不可能加起来大于19，哪怕有进位。西蒙和纽厄尔让志愿者一边解题一边大声念，把他们所说的一切话都记下来，之后把他们的这些思想过程的步骤编进图中，表现成一个步骤的寻找轨迹、不止一个选择时交叉点的决定，走向死解的一些错误选择，从最后一个交叉处回过头来重试另一个办法等等。
西蒙和纽厄尔特别利用了国际象棋，这是一种比汉诺依塔或者密码算术难得多的复杂问题。在一种60步骤的典型国际象棋比赛中，每一个步骤平均都有30种可能步骤；只先“看”三步就意味着要看到27000个可能性。西蒙和纽厄尔希望了解的问题是，象棋手是怎样处理数字如此庞大的可能性的。答案是：有经验的象棋手并不考虑他自己下一步可能要走，或者对手可能要走的所有的可能步骤，而只是考虑几步有意义，并符合基本常理的一些棋路，如“保护国王”，“不要因为很低的价值而随便弃子”等。简短地说，象棋手进行启发式的寻找——一种由宽广的、符合棋理的战略原则引导的寻找——而不是整体但没有条理的瞎找。
纽厄尔和西蒙问题求解学说又花费了他们15年的时间，因为字母顺序的原因，纽厄尔的名字在他们的共同出版物上总是处在前面。他们的学说是，问题求解是对一种通道的追寻，从开始状态直到目标。为了实现这个目标，求解者必须通过由他可能到达的所有可能状态构成的问题空间，并通过所有符合通道限制（规则或域的条件）的步骤找到一个通道。
在这样的一些寻求中，可能性通常会呈几何级增长，因为每一个决定点都会提供两种或者两种以上的可能性，可能性下面又有若干决定点，因此而提供另一套可能性。在普通的国际象棋比赛的60个步骤中，如前面已经说过的，每一个步骤平均都有30种可能性；一场比赛中通道的总数为30的60次方到3000万个百万立方百万立方百万立方百万立方百百万立方百万立方——这个数字完全超出了人类的理解力。相应地，如西蒙和纽厄尔的研究所演示的，问题求解者在他们的问题空间里寻找他们的通道时，并不会寻找每一个可能的通道。
他们于1972年出版，并相应地称作《人类问题求解》的卷秩浩繁的著作中，纽厄尔和西蒙把他们认为是总体特征的东西提出来了。其中有：
——因为短期记忆的局限，我们是以串行的方式在问题空间中搜寻的，一次解决一个问题。
——可是，我们并不去执行对每一个可能性一个一个的串行搜寻。我们只在有很多种可能性的时候才使用这种方法。（比如，如果你不知道一小串钥匙中的哪一个可以打开朋友家的门，你只好一次试一把。）
——在许多问题求解情形里，试误法是不可行的，这样，我们就只好进行启发式的搜寻。知识使这一点变得非常有效。解决象由八个字母构成的颠倒字母构成的字这样一个简单问题，比如SPLOMBER，可能需要56个工作日，如果你把全部40，320个排列以每5秒钟一个写下来的话，可是，大多数人可以在几秒或者几分钟内解决这个问题，因为他们排除掉了无效的组合（比如，PB或者PM）而只考虑有效的组合（SL，PR，等）。
——一个常用的、重要的启发式简化法是纽厄尔和西蒙称作“最好从头开始”的方法。在搜寻通道的任何交叉点或者“决定树叉”上，我们必须先试有可能会把我们带到离目标最近的地方的那一个。每一步都试着靠近目标是非常有效的（尽管有时候我们得离开它，以便绕过一个障碍物。）
——另一种补充性的，更为重要的启发是“中值末尾分析法，”西蒙称这种方法为“GPS（总体问题求解法）的马力”。中值末尾分析法是一种前进和后退混合起来的分析法。跟只寻求前进步骤的象棋不一样，在许多情况下，问题求解者知道，他不能够直接进入目标，而只能退而求其次，先接近子目标，再从于目标接近大目标，或许，他还得退回到更早以前的子目标，或者更早更早一些的子目标。
最近回顾问题求解学说时，基思·霍利约克提供了中值末尾分析法的一个很差的例子。你的目标是要将客厅重新喷漆。最近的子目标是你可以进行喷漆操作的条件，但这要求你拥有漆和刷子，因此，你必须先到达购买这些用品的子目标。要这样做的话，你又必须先实现到达五金商店这样一个子目标。这样一直退下去，直到你完全策划好了从目前的状态到拥有一间喷了漆的客厅为止。
像纽厄尔和西蒙求解学说这样一种成就虽然了不起，可它只使用了演绎推理。再说，它只考虑到了“知识贫乏”问题求解：只应用于迷宫、游戏和抽象问题。这种方法描述知识丰富领域里的问题求解，比如科学、商业或者法律等如何，还不太清楚。
因此，在过去的二十多年时间里，一系列研究者已经把推理的调查拓宽了。有些人研究了演绎和归纳推理以之为基础的一些心理倾向
（本章未完，请点击下一页继续阅读）