Литература

1. Акофф Р. Планирование будущего корпорации. М., 1985.

2. Бенвенисте Г. Овладение политикой планирования М., 1994.

3. Вир С. Мозг фирмы. М.: Радио и связь, 1993.

4. Бурков В.Н., Ириков В.К. Модели и методы управления организа­ционными системами. М.: Наука,1994.

5. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования ор­ганизационных систем. М., 1981.

6. Исследование операций. Методологические основы и матема­тические методы: В 2-х т. /Под ред. Дж. Моудера и С. Элмаграби. М.: Мир, 1981.

7. Кальянов Т.К. CASE-структурный системный анализ. М., 1996.

8. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия ре­шений. М.: Наука, 1996.

9. Марка Д.А., Мак-Гоуэн К.Л. Методология структурного анализа и проектирования. М., 1993.

10. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М., 1989.

11. Плотинский Ю.М. Визуализация информации. М., 1994.

52

12. Слепенков И.М., Аверин Ю.П. Основы теории социального управ­ления. М., 1990.

13. Управленческое консультирование: В 2-х т. М., 1992.

14. Черчмен У., Акофф Р., Арноф Л. Введение в исследование опера­ций. М., 1977.

15. Ackoff R.L. A Theory of Practice in the Social Systems Sciences. IIASA. Laxenberg, 6-7 nov., 1986.

16. Ackoff R.L. The Democratic Corporation. N.Y.: Oxford Univ. Press, 1994.

17. Ackoff R.L., Gharajedadhi J. Reflection on Systems and their Models / / Systems Research. 1996. Vol. 13. №1. P. 13-23.

18. Checkland P. The Emergent Properties of SSM in Use: A Symposium by Reflective Practitioners// Systemic Practice and Action Research. Vol. 13. № 6. 2000. P.799-823.

19. Checkland P.B., Scholes I. Soft Systems Methodology in Action. Chichester: Wiley, 1990.

20. Cherchman C.W. The systems approach and its enemies. N.Y.: Basic Books, 1979.

21. Flood R. A Brief Review of Peter B. Checkland's Contribution to Systemic Thinking // Systemic Practice and Action Research. Vol. 13. № 6. 2000. P.723-731.

22. Flood R.L. Total Systems Intervention (TSI): a Reconstitution // J. of the Operational Res. Soc. 1995. Vol. 46. № 2. P. 174-191.

23. Flood R.L., Jackson M.C. Creative Problem Solving. Total Systems Intervention. Chichester: Wiley, 1991.

24. Flood R.L., Jackson M.C. Critical Sistems Heuristics: Application of an Emancipatory Approach for Police Strategy Toward the Carrying of Offencive Weapons// Systems Practice. 1991. Vol. 4. № 4. P. 283-302.

25. Tsouvalis C., Checkland P. Reflecting on SSM: The Divining Line Between "Real World" and "Systems Thinking World"// Systems Research. 1996. Vol. 13. №1. P. 35-45.

26. Ulrich W. Critical Heuristics of Social Systems Design, Berne: Haupf, 1983.

Глава З. Основные принципы когнитивного подхода 3.1. История развития когнитивного подхода

Под когнитивный подходом понимается решение тради­ционных для данной науки проблем методами, учитывающи­ми когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания. Когнитивный подход в любой предметной области акценти­рует внимание на "знаниях", вернее, на процессах их пред-

53

ставления, хранения, обработки, интерпретации и производ­стве новых знаний.

Когнитивный подход имеет десятки ракурсов. Большое вни­мание уделяется вопросам понимания естественного языка, ком­пьютерного перевода, проблемам компьютеризации общества и теории искусственного интеллекта.

Необходим ли когнитивный подход социологии? Отложим от­вет на этот довольно запутанный теоретический вопрос до за­ключительного параграфа данной главы, а пока рассмотрим тре­бования практики, точнее, вопросы повышения эффективности прикладных методов исследования социальных систем, изложен­ных в гл. 2. По мнению авторов этих методов, их эффективность напрямую зависит от того, удается ли достичь взаимопонимания между участниками проблемных ситуаций, согласовать различные точки зрения, стимулировать творческий подход к возникающим проблемам.

Когнитивный подход может рассматриваться как трамплин, позволяющий преодолеть невидимые барьеры, которые нередко возникают между людьми, говорящими и мыслящими на разных языках.

Основная цель данной главы — применение когнитивного под­хода для решения проблем, значимых для социальных систем, причем не только социальных проблем в узком смысле, но также широкого спектра организационных, производственных, эколо­гических и других комплексных проблем, имеющих неотъемле­мую социальную составляющую.

Чтобы стала ясной необходимость использования когнитивно­го инструментария для решения сложных социальных проблем, нам придется начать с краткого экскурса в историю развития ког­нитивного подхода и его основных принципов .

Когнитивные проблемы — восприятие, познание и понимание действительности — волновали философов и психологов во все вре­мена. Но начавшееся после второй мировой войны бурное разви­тие кибернетики и вычислительной техники, появление в 50-е го­ды первых "думающих" машин, пытающихся решать логические задачи, играть в шахматы, понимать устную и письменную речь, переводить ее на другие языки, вынудили по-новому взглянуть на процессы мышления, познания и понимания. В середине 50-х го­дов в центре внимания оказался феномен знания и связанные с ним проблемы получения, хранения, обработки и репрезентации зна­ний как в голове человека, так и в компьютерной системе. Психо­логи вынуждены были пересмотреть свои взгляды на восприятие,

54

память, воображение, рассматривая их сквозь призму компью­терной метафоры деятельности мозга — устройства по перера­ботке и хранению информации.

Историки полагают, что в 50-60-е годы в науке произошла ког­нитивная революция — смена научной парадигмы по Т.Куну. Как писал в 1991 г. известный специалист по теории искусственного ин­теллекта и когнитивной лингвистике Н.Хомский, "Когнитивная ре­волюция относится к состояниям разума/мозга и тому, как они обу­славливают поведение человека, особенно — когнитивным состояниям: состояниям знания, понимания, интерпретаций, веро­ваний и т.п. Подход к человеческому мышлению и поступкам в этих терминах делает психологию и такой ее раздел, как лингвистика, частью естественных наук, занимающихся природой человека и ее проявлениями и в первую очередь — мозгом" [цит. по: 17, с.71].

Впервые центр когнитивных исследований был создан в Гар­варде в 1960 г. К этой дате относят зарождение когнитивной на­уки (когнитологии) — междисциплинарного научного направле­ния, объединяющего философию (теория познания), когнитивную психологию, нейрофизиологию, антропологию, лингвистику и тео­рию искусственного интеллекта. Г. Гарднер предложил схему взаи­мосвязей внутри когнитивной науки, приведенную на рис. 3.1 (сильные связи — сплошные линии, слабые — штриховые).

Локомотивом когнитивного содружества, конечно, являет­ся теория искусственного интеллекта — ведь за ней стоят стре­мительно развивающиеся отрасли промышленности, связанные с производством компьютеров и электроники, развитием сети телекоммуникаций. Поэтому в когнитологии доминирует тех­нологический подход к изучению знаний, а критерием качест­ва когнитивных теорий является практическая реализация. Тео­рия искусственного интеллекта в когнитологии понимается весьма широко и включает в себя теорию информации, теорию принятия решений и в последнее время — теоретическую ин­форматику. Развитие методов искусственного интеллекта явля­лось одним из условий создания пятого поколения ЭВМ. Одна­ко период эйфории от успехов искусственного интеллекта, создания экспертных систем, полностью заменяющих человека в решении практических задач, в основном завершился, и в на­стоящее время ставятся более реалистические задачи — обес­печение технологического синтеза интеллектуальных возмож­ностей человека и ЭВМ, разработка интерактивных систем визуализации информации, систем поддержки принятия реше­ний [39, 51, 52].

Благотворное воздействие теории искусственного интеллекта испытали все науки, собравшиеся под когнитивным "зонтиком", но наибольший выигрыш получила психология. Как указывает психолог Роберт Солсо, "между искусственным интеллектом и ког­нитивной психологией установились своего рода симбиотические отношения, где каждый выигрывает от развития другого. Ибо для того чтобы искусственным образом сделать точную копию чело­веческого восприятия, памяти, языка и мышления, нужно знать, как эти процессы происходят у человека. И в то же время разви­тие искусственного интеллекта дает новые возможности к пони­манию человеческого познания" [29, с. 496].

Вышедшее в 1996 г. на русском языке учебное пособие Р.Солсо "Когнитивная психология" достаточно полно освещает теоретичес­кие и прикладные аспекты данного научного направления, датой рождения которого принято считать 1967 г.— в этом году была опубликована монография У.Найссера (U.Neisser), озаглавившего свою книгу аналогичным образом [54]. За 30 лет стремительного развития когнитивная психология стала ведущим направлением психологии, а ее исследовательская методология распространилась практически на все предметные области — от нейролингвистики до классических исследований психических процессов и личнос­ти [6].

56

Последнее время психологи говорят уже о второй когнитив­ной революции, считая, что компьютерной метафоры мозга не­достаточно и необходим комплексный анализ деятельности чело­века, когнитивный анализ эмоций, настроений. Преобладавшая в 70-80-е годы ориентация когнитологии на изучение реакций изолированных субъектов явно недооценивала роль социальных факторов. Вторая когнитивная революция возвращает психоло­гию к анализу действий "активных индивидов или групп, кото­рые с помощью материальных или символьных средств решают все виды задач в соответствии с локальными стандартами кор­ректности" [32, с. 4].

Когнитивная парадигма захватила не только психологию, но и лингвистику [17], осуществляет стремительную экспансию в пе­дагогике, истории [1,9]. Следует иметь в виду, что популярность когнитивного подхода обусловлена не только глубиной и новиз­ной идей, но и практическими успехами когнитологии — в про­мышленности, медицине, экономике реально действуют несколько тысяч экспертных систем, а элементы искусственного интеллекта используются практически во всех современных программных комплексах и, конечно, в обучающих системах.

"Не повезло" студентам-политологам. Уже разработан и дей­ствует ряд экспертных систем в области политологии (см. обзор в [14]). Ясно, что полностью полагаться на судьбоносные решения электронного оракула нельзя. Вдруг он предложит начать войну, да еще атомную. Политологам придется проверять путь рассужде­ний и обоснованность выводов, полученных экспертной системой, что требует знаний основ теории искусственного интеллекта. К счастью, на русском языке имеется достаточно много литерату­ры по данной тематике [5, 19, 23].

Значительно легче студентам-социологам. Экспертные систе­мы в социальной сфере практически не применяются. Специали­сты затрудняются назвать единственную причину подобного по­ложения дел: одни полагают, что такие системы не нужны практике, другие считают, что нет экспертов, а конкуренты утвер­ждают, что не существует социологических знаний.

Действительно, ответ на вопрос, что такое социологическое зна­ние, совсем не прост. Наиболее часто встречающийся ответ выглядит примерно так: социологическими знаниями являются все 10 000 книг по социологии, начиная с О.Конта, плюс несколько миллионов ста­тей, опубликованных в социологических журналах. Когнитологов подобный ответ удовлетворить не может. Дело в том, что для ког­нитологии характерен упрощенный, инженерный, технологичес-

57

кий подход к знаниям. Извлечением знаний из экспертов занима­ется инженер по знаниям (когнитолог, аналитик).

Что же такое "знание"? С точки зрения специалистов по инже­нерии знаний достаточно следующего определения: "Знание — это основные закономерности предметной области, позволяющие чело­веку решать конкретные производственные, научные и другие за­дачи, т.е. факты, понятия, взаимосвязи, оценки, правила, эври­стики (иначе фактические знания), а также стратегии принятия решений в этой области (иначе стратегические знания)" [5, с. 9].

Наиболее распространено деление знаний на декларативные (знание — что) и процедурные (знание — как). Декларативное зна­ние относится к знанию теоретического типа и предполагает уме­ние объяснить, почему что-либо происходит. Процедурное знание является практическим знанием и означает какие-либо умения, на­выки. Например, можно хорошо ездить на велосипеде, но не уметь научить кого-либо и не знать устройства велосипеда. Казалось бы, декларативное знание предполагает и владение практическими на­выками. То, что это далеко не всегда верно, следует из примера, ко­торый любят приводить американские когнитологи: прекрасные профессора экономики, начав практическую деятельность на рын­ке, моментально разоряются и, наоборот, преуспевающие бизнес­мены, пытаясь передать свой опыт молодежи, не могут внятно про­читать ни одной лекции.

Процедурные знания в свою очередь могут быть:

• инструктивными (знание рецептов приготовления пищи, ин­струкций к бытовым приборам и т.д.);

• ситуационными (умение действовать в конкретных ситуа­циях).

Последние годы внимание ученых привлек третий тип знания, которые Шоттер назвал знанием "изнутри" — знание культуры данной социальной системы. Такие знания могут носить неявный характер, недоступный "непосвященным".

Как же хранятся знания в голове человека? Когнитологи де­лят системы представления знаний на три основных типа: систе­мы правил, семантические сети и структуры отношений.

Модели репрезентации знаний первого типа включают понятия и процедуры, закодированные в виде правил типа условие — дейст­вие. Правила могут использоваться для определения категориаль­ной принадлежности объектов и для предсказания того, как чле­ны категории будут меняться в ответ на какие-либо воздействия. Модели этого типа чаще всего применяются в промышленных экспертных системах.

58

В моделях семантической организации знаний предполагает­ся, что понятия существуют в памяти как независимые едини­цы, связанные сложной сетью связей (род — вид, часть — целое, логические и функциональные связи).

Среди структур отношений — третий тип представления зна­ний — наиболее популярна теория фреймов М.Минского, в кото­рой предполагается, что "человек, пытаясь познать новую для се­бя ситуацию или по-новому взглянуть на уже привычные вещи, выбирает из своей памяти некоторую структуру данных (образ, прототип), называемую фреймом, с таким расчетом, чтобы путем изменения в ней отдельных деталей (слотов) сделать ее пригодной для понимания более широкого класса явлений или процессов" [21, с. 8].

Для обозначения организованных единиц стереотипной инфор­мации, которые создаются людьми в типовых ситуациях, Р.Шенк ввел понятие скрипта. В виде скриптов в памяти хранятся стан­дартные последовательности действий, а также "общепринятые" последовательности причинных связей [13, 37, 38].