Мы видели, что наша психика обрабатывает различную информацию и выполняет для этого различные операции. Однако среди всех этих операций нет ни одной, которую может выполнить только человек. Человек может сделать логический вывод, но правильно запрограммированный компьютер может сделать точно такой же вывод. «Умный» и измеряющий человеческий глаз определяет расстояние между двумя объектами. Точно так же и точно такими же способами компьютер может определить расстояние. Например, если он, как и человек, при определении расстояния будет учитывать, сколько объектов «поместится» между начальной и конечной точками (например, между берегом реки0), то у такого компьютера будет даже такое же иллюзии расстояния как личности.

Это не потому, что человек — это компьютер. Дело в том, что тот или иной способ обработки информации зависит не от того, кто ее обрабатывает, а от характера самой информации. Правильные логические выводы из тех или иных фактов можно сделать только на основе правил логики. Эти правила одинаковы для человека, компьютера, хищника, пытающегося определить, как лучше поймать свою добычу, и пришельца из космоса.

Точно так же происходит распознавание зрительной или слуховой информации с помощью алгоритмов, многие из которых описаны в работах по математической статистике, посвященных процессам распознавания. Конечно, человек может использовать одни из этих алгоритмов, компьютер может использовать другие, а другой компьютер может использовать третьи. Однако нет такого «человеческого алгоритма», который в принципе нельзя было бы запрограммировать в компьютер, и нет такого компьютера, который не мог бы использовать человек.

Все это указывает на способ изучения операций обработки информации, выполняемых людьми. Первый шаг — определить, насколько эффективны алгоритмы обработки такой информации. Во-вторых, действительно ли человек так работает. Если выяснится, что человек поступает иначе, придется ответить на третий вопрос — почему.

Большую часть работы в этой области проделали психологи, изучавшие проблемы мышления, особенно принятия решений, восприятия, памяти, вероятностной (субъективной вероятности) оценки.

Все эти исследования позволили установить два существенных факта.

Человек далеко не всегда использует правильные алгоритмы обработки информации, то есть такие, которые обеспечивают правильный вывод. Алгоритмы t0 человек не использует, даже если хорошо их знает. Скорее, он будет склонен к широкому использованию неточных и ошибочных алгоритмов. Неточные алгоритмы обеспечивают правильный вывод только в обычных, «типичных» условиях. Между тем, ложные вовсе не гарантируют правильного вывода. Подобно показаниям остановившихся часов, выводы, полученные после применения этих алгоритмов, иногда могут быть правильными, но с большей вероятностью они будут неверными.­

«Упрощенные» алгоритмы обработки информации

Мы относим к этой группе многие алгоритмы обработки информации, которые по существу совпадают с соответствующими алгоритмами, описанными в логике, теории множеств и теории алгоритмов.

Некоторые из этих алгоритмов обработки информации очень просты и элементарны. Но другие намного сложнее. Используя эти алгоритмы обработки информации, человеческий «компьютер» упрощает их, выбирает «примитивный вариант».

Диана Халперн иллюстрирует это на примере фрагмента разговора. Говоря об общем друге Джоне, один собеседник сказал другому: «Люди, которые ходят на рок-концерты, принимают наркотики. Джон посещает их. Так что он тоже употребляет наркотики».

Построение показывает, что в рассуждении используется категорический силлогизм. Имеются два положения, из которых мы выводим третье, основанное на законах логики.­

Единственное отличие этого вывода от требования формальной логики состоит в том, что так называемые «кванторы» не уточняются. Специалист по логике сделал замечание по ранее приведенным рассуждениям, заявив, что в этих высказываниях опущены слова «все», «некоторые». Приведенный выше силлогизм был бы верен, если бы было сказано, что «все», кто посещает рок-концерты, употребляют наркотики. Возможно, это не соответствовало действительности, но сам алгоритм был верным, и вывод был логически правильным. В самом деле, представьте себе, что все, кто ходит на рок-концерты, принимают наркотики. ТарКим, нам интересно, использует ли их Джон. Когда мы узнаем, что он посещает рок-концерты, то сделаем логически безупречный вывод, что он их тоже использует. Однако если квантификатор «большинство» или «некоторые», то этот вывод будет неверным.

Более того, один интервьюер может означать вероятностный вывод (существует высокая или некоторая вероятность того, что люди, посещающие рок-концерты, употребляют наркотики). А другой подумает, что имеются в виду все, кто посещает эти концерты.

Ни в коем случае нельзя сказать, что алгоритм, примененный упомянутым человеком, полностью неверен. Он просто примитивен. Может случиться так, что применив этот примитивный алгоритм, будет получен примерно правильный вывод — ведь употребление наркотиков среди таких любителей концертов довольно популярно. И, вероятно, Джон обязательно их попробует. Однако можно сделать и неверный вывод.

Точность работы такого алгоритма достаточна, если:

• не требует особо высокой точности (интервьюерам не очень важно определить, употребляет ли Джон наркотики),
• вывод нужен очень быстро, то лучше сделать его самым простым (хотя и не совсем точным) способом,
• нужно сделать какой-то (не обязательно правильный) вывод. Например, у нас недостаточно информации, чтобы принять правильное решение, но нам определенно нужно принять решение о Джоне. Тогда можно будет скорректировать этот вывод.

Такой упрощенный алгоритм можно применять при обработке различной информации, под воздействием различных психических процессов. Например, рега.

Исследователи процесса восприятия уделяют большое внимание так называемой «схематизации восприятия». Вспомним иллюзию восприятия расстояния. Если между берегами реки что-то есть (например, лодка), мы завышаем расстояние между ними. Это происходит с помощью того же упрощенного силлогизма, который звучит примерно так:

Чем больше расстояние, тем больше предметов.

Лодки могут поместиться в реке между берегами.

Следовательно, расстояние больше.

Легко распознать тот же самый упрощенный категорический силлогизм, который использовался при обсуждении употребления наркотиков Джоном. Как и в случае с Джоном, квантификатор отсутствует (например, «обычно»). Однако указанный выше алгоритм, по-видимому, часто оказывался достаточно точным.

Другим примером являются импликации (утверждения, которые соединяются словами «если»). Логика различает простую и строгую импликацию. В последнем случае «если» означает «если и только если…». Например, кто-то говорит вам: «Если ты выполнишь эту работу, ты получишь 100 литов». Простая импликация означает лишь утверждение, что «если вподразделение выполнит указанную работу, тогда он получит эти деньги». Но она не будет иметь это в видучто он не получит это, если он этого не сделает. Возможно, в этом случае он получит указанную сумму за что-то другое. Строгая импликация, напротив, означает «тогда и только тогда». Упрощенная импликация не различает этого нюанса. Самое интересное, что большинство

люди понимают эту разницу, или, по крайней мере, им легко ее объяснить. Однако это не мешает им использовать более примитивный.

Упрощенная импликация часто используется в процессах распознавания, памяти и обучения.

Психологи, изучающие ощущения и восприятие, давно поняли важность мышления в процессах восприятия. Гельмгольц, исследователь восприятия прошлого века, говорил о «бессознательных рассуждениях», вызывающих своеобразный «эффект ожидания». Например, если глаз привыкает обычно видеть Б после А, начинает работать бессознательное рассуждение «если А, то Б», оно вызывает ожидание Б и в результате возникают зрительные ошибки.

Позднее эти эффекты были изучены грузинским ученым Д. Н. Узнадзе. Идея его эксперимента заключалась в следующем: круги А и В предъявлялись трижды, из которых А больше. После этого сразу показывались два одинаковых круга. Оказалось, что испытуемые склонны воспринимать их как неравные, размер второго уменьшен. Известный швейцарский ученый Ж. Пиаже модифицировал этот эксперимент и провел исследование на детях. Оказалось, что с возрастом (и с развитием мышления) этот эффект усиливается1.

Упрощенные логические алгоритмы — далеко не единственные, которые использует психика для обработки самой разнообразной информации. это самый разнообразныйнайдены схемы причинно-следственной связи, методы оценки вероятности события и т.д.

Тот факт, что наша психика использует упрощенные алгоритмы для обработки информации, не является ни хорошим, ни плохим. У упрощенных алгоритмов есть свои преимущества — прежде всего скорость. Однако реальная опасность заключается в том, что потенциальные ошибки не понимаются, применяется упрощенный алгоритм, а полученный результат используется так, как если бы применялся точный алгоритм.

Неверные алгоритмы обработки информации

Мы видели, что использование упрощенных алгоритмов часто приводит к правильным выводам. В основном эти алгоритмы основаны на законах логики, только они сильно упрощены. Плохие алгоритмы не основаны ни на какой логике. Иногда вывод, основанный на них, подтверждается, но это скорее совпадение. Мы упоминали, что даже сломанные часы дважды в день показывают точное время. Однако даже правильные показания в данном случае не означают, что часы хорошие.

Эти алгоритмы часто называют эвристиками. Такое имя сомнительно0. Потому что мы обычно называем эвристики «алгоритмами поиска». Они не ведут прямо к истине, но хотя бы указывают, как найти путь.

Другое дело эвристические алгоритмы, используемые психикой. Они просто кажутся логическими рассуждениями. Упомянем некоторые из j0.

«Вместе значит поэтому»

Одним из важнейших психических алгоритмов обработки различной информации является создание ассоциаций. Если два явления или события находятся близко друг к другу во времени (происходят вместе) или в пространстве, психика делает «вывод» о том, что они связаны различными связями: причинными (одно вызывает другое), структурными (являются частями каждого другое) и др.

Американский психолог Р. Мансон дает забавную иллюстрацию этого феномена..

Фермер ехал в поезде со своей женой, когда увидел, что человек, сидевший перед ним, вытащил банан и начал его есть. «Привет, мистер!» — крикнул он, — Что ты ешь? — Банан, — ответил мужчина. Если хочешь, попробуй». Фермер взял банан, очистил его, дал кусочек жене, и как только он съел первый кусочек, поезд въехал в туннель. «Не ешь, Мод, — закричал он, — ослепнешь!»

Английская пословица гласит: «Я не знаю, украл он или это у него украли, но он замешан в этой грязной истории».

В обоих случаях явления следуют одно за другим, но наша психика «делает вывод», что одно (ранее) является причиной другого (позднее).

«Потому что он такой»

Этот алгоритм очень важен. Суть его заключается в отождествлении свойства вещи с самой вещью.

Почему личность ведет себя именно так? Ответ прост: «Потому что он есть». Это типично для него».

При размышлениях о преступности и преступниках этот алгоритм применяется особенно охотно. На протяжении многих веков его использовали для ответа на вопрос, почему человек совершил преступление. Раньше отвечали: потому что он преступник («антиобщественная личность», у него «криминальные черты», «криминальные наклонности», он «сломается» и т. д.). Если человек совершил несколько преступлений, то, следовательно, эти черты были очень заметными. На вопрос, почему человек совершил несколько преступлений, ответ был: «Потому что он закоренелый преступник». На вопрос, откуда мы знаем об этих особенностях, ответ был: «Мы знаем, потому что он совершил преступление».

Другие примеры этого рассуждения:

«Необходимо увеличить допустимую скорость движения, потому что сейчастекущий предел слишком низок». По сути вывод повторяет уже сказанноедело в другом — что ограничение скорости слишком низкое.

Яблоко желтое, «потому что» оно созреет (зрелое яблоко «должно» быть желтым). Ученик не хочет учиться, потому что он ленив — иными словами, у него просто «нормальное» нежелание учиться.

Этот «порочный круг» лишь имитирует логические рассуждения. Это позволяет нам иметь иллюзию, что на наш вопрос дан ответ, что явление объяснено. Такой способ рассуждения значительно усиливает предвзятость подтверждения. На самом деле, благодаря ему мы никогда не получим неожиданного, неожиданного вывода, не соответствующего нашему мировоззрению. Преступник совершает преступления, потому что он преступник, вода мокрая, потому что это вода и т. д. Так мы узнаем то, что уже знали о преступниках, воде и т. д.

Эвристика близости (яркости изображения)

Это еще один эвристический (ложный) алгоритм. Содержание его довольно простое: если мы что-то ясно представляем, значит, оно истинно. Если мы не представляем себя, это вызывает сомнения0.­

Мы представим несколько примеров того, как работает этот алгоритм. Попробуем ответить на вопрос, что вероятнее — стать жертвой убийства или умереть от диабета. Большинство жителей крупных городов считают, что вероятность быть убитым гораздо выше. Это предполагается, несмотря на то, что большинство из нас знали по крайней мере нескольких людей с диабетом и никогда лично не знали ни одной жертвы убийства. На самом деле количество смертей от диабета в несколько раз превышает количество убийств. Однако каждый из нас может представить себе убийство. Телевидение, газеты и романы действительно помогают нам в этом. Мы легко можем представить себе несколько вариантов убийства. Грабители берут деньги у прохожего на темной улице и убивают его. Профессиональный киллер смотрит на жертву преступления через оптический прицел на чердаке своего дома. один из участников драки вытаскивает нож и бьет другого и т. д. Между тем картина смертности от диабета не столь радужна. В результате возникает ощущение (конечно, если сам человек или кто-то из его близких не болеет этим заболеванием), что смерть от сахарного диабета — это нечто неопределенное и редкое.

Неверные алгоритмы обработки информации во время судебного разбирательства

Приведем пример работы этого алгоритма в сфере правосудия.

Reyes, Thompson, and Bauer (1980) варьировали визуальное представление доказательств во время смоделированного судебного разбирательства. В ряде случаев факты, свидетельствующие о виновности свидетеля, излагались ярко и красочно, а отрицающие — излагались сухо. В остальных случаях все делалось наоборот.

Установилась четкая тенденция – при ярком изложении фактов в защиту обвиняемого он чаще признавался невиновным. В тех случаях, когда факты обвинения были более наглядными, его чаще признавали виновным2.

Как видим, определенную положительную роль в организации психических процессов играют как упрощенные, так и ошибочные алгоритмы обработки информации. Они ускоряют принятие решений, решения, принимаемые на их основе, могут быть правильными, особенно когда они принимаются в нормальных, стандартных условиях. Однако в нестандартных, необычных условиях они могут быть источниками ошибок. Самая распространенная ошибка – усиление тенденции подтверждения. Человек лучше всего представляет то, с чем он обычно сталкивается в жизни. Из-за этой близости эвристика побуждает нас верить, что все так, как оно есть всегда. Точно так же «порочный круг» побуждает нас верить, что явление таково, каким человек привыкнет его видеть. То же самое и с упрощенными логическими рассуждениями, правильность которых не вызывает у индивида сомнений, если результат совпадает с тем,

Исполнение правосудия (особенно уголовного правосудия) является особенно благоприятной почвой для усиления тенденции подтверждения.