Диссертация на соискание ученой степени доктора психологических наук
| Вид материала | Диссертация |
| 4.3. Клеточный автомат |
- Автореферат диссертации на соискание ученой степени, 645.65kb.
- Генезис и самоорганизация полифункциональной системы и нравственного содержания сознания, 885.44kb.
- Диссертация в форме научного доклада на соискание ученой степени доктора медицинских, 907.5kb.
- М. С. Тарков Математические модели и методы отображения задач обработки изображений, 17.1kb.
- Представления о свободе студентов ссуз и вуз 19. 00. 05 социальная психология, 416.52kb.
- Автореферат диссертации на соискание ученой степени, 267.76kb.
- Дорофеев Андрей Викторович Многомерная математическая подготовка будущего педагога, 811.1kb.
- Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора психологических наук, 616.07kb.
- Акавова Рашида Забитовича на соискание ученой степени доктора филологических наук, 834.85kb.
- Автореферат диссертации на соискание ученой степени, 378.33kb.
Первый играющий прячется в одной из нескольких комнат разной освещенности, а другой играющий должен выбрать ту комнату, где будет его искать. Степени освещенности известны обоим играющим.
Стратегии играющих:
Ищущий при прочих равных условиях предпочитает искать, где светлее (там проще найти). Прячущемуся понятно, что в более темной комнате шансов найти его меньше, чем в освещенной. Возрастание ранга рефлексии означает, что игроку становится понятно, что это понятно и его противнику, и т.д. Представим ранги рефлексии игроков и соответствующие стратегии по выбору комнат в виде таблицы.
Таблица 22. Ранг рефлексии игроков и соответствующие стратегии по выбору комнат.
| ранг рефлексии игрока | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| комната, выбираемая прячущимся | самая темная | любая, кроме самой светлой | любая, кроме самой темной | самая светлая | самая темная |
| комната, выбираемая ищущим | самая светлая | самая темная | любая, кроме самой светлой | любая, кроме самой темной | самая светлая |
Наша модификация игры состоит в том, что играющий в начале игры должен осуществить комплексных выбор – выбор определенной комбинации двух игровых параметров, которые он будет использовать. А именно, играющий должен выбрать свою роль в игре (быть прячущимся или же ищущим) вместе с выбором ранга рефлексии, который он будет использовать. (Например, он должен сделать выбор между двумя карточками: карточкой с надписью "Я прячусь. У меня 2-й ранг рефлексии" и карточкой с надписью "Я ищу. У меня 3-й ранг рефлексии"). Тогда получаем следующее.
1-й ранг рефлексии ищущего предпочтительнее 0-го ранга рефлексии прячущегося.
2-й ранг рефлексии прячущегося предпочтительнее 1-го ранга рефлексии ищущего.
3-й ранг рефлексии ищущего предпочтительнее 2-го ранга рефлексии прячущегося.
Но
0-й ранг рефлексии прячущегося предпочтительнее 3-го ранга рефлексии ищущего.
Таким образом, невозможно однозначно утверждать, что более высокий ранг рефлексии лучше более низкого. Предпочтительность того или иного ранга определяется его взаимодействием с рангом рефлексии противника. Принцип транзитивности рангов в рефлексивной игре нарушается, и их нельзя выстроить в однозначную иерархию – от наименее к наиболее предпочтительному.
Можно видеть, что "танковая" и "рефлексивная" модели нарушения транзитивности имеют существенное сходство. В обоих случаях речь идет об определенном типе композиций средств нападения, средств защиты и незащищенных частей конфликтующих систем. Эти композиции детерминируют не транзитивный, а другие принципы организации отношения "превосходит по заданному признаку" (мы рассмотрели чистый кольцевой принцип). Схемы подобных композиций могут использоваться для анализа различных конфликтов, где средства нападения и защиты распределены неравномерно относительно друг друга.
Подобные схемы также могут быть полезны как метафоры при сравнительном анализе взаимодействующих идеологических (общественных, культурных, научных) систем, обладающих различными преимуществами и различным недостатками. (Подчеркнем, что речь идет о сравнении по некоторой одной интегральной характеристике, то есть о сравнении в одном отношении, а не о раздельном сравнении в разных отношениях, что с логической точки зрения было бы тривиально.) При попытках выстроить эти системы в иерархию на основе транзитивного отношения превосходства совокупность преимуществ одной системы может восприниматься и использоваться как "убийственная" по сравнению с недостатками другой. Но это, как мы видели, еще не может служить основанием для однозначных выводов и однозначной иерархизации по транзитивному типу.
Принцип транзитивности отношения превосходства широко используется как аксиоматический при построении компьютерных баз знаний и систем искусственного интеллекта. Мы считаем, что выявление его ограниченности способно помочь в совершенствовании этих систем.
4.3. Клеточный автомат
Теория клеточных автоматов является одной из важных и интенсивно развивающихся областей синергетики. Она активно используется при разработке проблем искусственного интеллекта (создание нейросетевых компьютеров), а также при компьютерном моделировании психических процессов индивида и динамики общественных процессов, включая индивидуальную и групповую творческую, исследовательскую и инновационную деятельность [Курдюмов и др., 1988; Николис, Пригожин, 1990; Dooley, 1997].
Под клеточным автоматом понимается математическая модель пространства, состоящего из множества ячеек ("клеток"), каждая из которых может находиться в любом из заданного множества состояний и переходить в другие состояния под влиянием соседних клеток в соответствии с установленными "правилами перехода". Несмотря на простоту правил взаимодействия клеток между собой, клеточные автоматы демонстрируют неожиданные эффекты самоорганизации исходных элементов, возникновения из хаоса сложноорганизованных структур, их упорядочивания, развития и "гибели".
Клеточный автомат, как и любая точная модель, не способен отразить принципиальную непредсказуемость и бесконечность процесса развития. На определенном этапе любая система такого типа достигает "конца развития", то есть либо застывает в некотором конечном состоянии, либо колеблется между множеством однотипных состояний, дальше не изменяясь. Например, наш клеточный автомат "заканчивает развитие" примерно после 50 циклов.
В то же время использование клеточных автоматов как метафоры, с пониманием ее ограничений, может служить хорошим эвристическим средством, стимулирующим логическое и творческое мышление, направленное на познание сложных объектов.
В основу работы нашего автомата положен тот же общий кольцевой принцип взаимодействия, который использовался в моделях нарушения транзитивности: первый элемент находится в определенном отношении по отношению ко второму, второй – к третьему и т.д., а последний – к первому.
На экране компьютера, на квадратном поле 60х60 расположено 3600 маленьких квадратных ячеек. Каждая группа из 9 ячеек (3х3) окрашена в один из 9 возможных цветов. Выбор цвета для каждой группы осуществляется в начале работы программы случайным образом. Правила взаимодействия между ячейками следующие. Ячейка 1-го цвета превращается в ячейку 2-го цвета (окрашивается этим цветом), если ее касается стороной или вершиной хотя бы одна ячейка этого 2-го цвета; ячейка 2-го цвета превращается в ячейку 3-го цвета; и т.д.: ячейка k-го цвета превращается в ячейку k + 1 цвета, если ее касается стороной или вершиной хотя бы одна ячейка k + 1 цвета. В свою очередь, ячейка последнего, 9-го цвета превращается в ячейку 1-го цвета, если ее касается стороной или вершиной хотя бы одна ячейка 1-го цвета. После первого цикла превращений всех ячеек осуществляется второй цикл, на котором изменения претерпевает уже изменившаяся картинка, и т.д. На рисунке 11 показана исходная картинка и картинка, сформировавшаяся после 50-го цикла работы автомата.
Рис. 11. Клеточный автомат. Слева – начальное состояние автомата, справа – состояние после 50 циклов функционирования.
Данный клеточный автомат может служить, например, визуальной метафорой положения И.П.Калошиной [1983, 1999] об уподоблении одних компонентов познавательной деятельности другим: предмет деятельности уподобляется цели, орудие – цели и предмету и т.д. – вплоть до продукта деятельности. Эту цепочку необходимо замкнуть еще одним уподоблением – уподоблением продукту новой цели, возникшей и сформировавшейся в ходе деятельности. Это соответствует положениям Я.А.Пономарева [1976] о том, что получение конечного продукта ведет к дальнейшему развитию деятельности – к появлению новых целей, средств и т.д. Этот клеточный автомат может служить также визуальной метафорой того, что многочисленные стихийно и случайно приобретаемые элементы опыта и знаний могут самостоятельно взаимодействовать друг с другом, порождая тонкую, упорядоченную и дифференцированную структуру.
Обратимся к проблеме помощи и противодействия в обучении и развитии. Метафорой целенаправленного обучения, влияющего на развитие, в данном клеточном автомате служит изначальное внесение в него некоторого числа небольших упорядоченных "ядер кристаллизации", внутренняя структура и взаимное расположение которых в значительной степени предопределяют вид конечной картинки, к которой система приходит уже без дальнейшего вмешательства. Метафорой противодействия обучению и развитию служит внедрение в клеточный автомат на различных этапах его развития "черных дыр". "Черные дыры" состоят из пустых ячеек, не способных ни к какому взаимодействию. Они являются метафорой незнания или же "мертвого", не способного к изменению, догматического знания. Количество и размер "черных дыр", а также этап их внедрения влияют на степень примитивности конечной картинки и время ее смерти как развивающейся системы.
Как показывает опыт использования в обучении вышеперечисленных моделей сложных комплексных взаимодействий, студенты легко понимают принципы их функционирования и с интересом обсуждают связи между моделями, возможными метафорами и реальными ситуациями познания, обучения и образования, включающими помощь и противодействие.
Все вышеизложенное позволяет утверждать, что нами разработана такая система дидактических материалов, которая позволяет учащимся различных возрастов – от дошкольного до студенческого – исследовать различные системные объекты с комплексным взаимодействием факторов.