Моделирование процессов мышления и творчества 1 страница

4.1. Виды мышления

Переход от оперирования действиями к оперированию символами представляет собой принципиально важный момент в развитии интеллектуальной деятельности. Вообще, по многочисленным данным, полученным при решении сложных проблемных задач, психика шимпанзе в пределе, по-видимому, достигает уровня развития психики трехлетнего ребенка. Возможно, что это связано именно с ограничением в способностях оперирования с символами у животных.

Анализ видов интеллектуальной, мыслительной деятельности свидетельствует о мощном развитии у человека видов мышления, отличных от свойственного животным наглядно-действенного типа решения задач. Тем не менее, наглядно-действенное мышление не является просто мышлением низшего уровня. Подходы к решению задач, основанные на переборе действий, как-то связанных с целями данной задачи, часто используются в практической деятельности людей. Это отражается в терминах типа «пощупать проблему руками», «ручное мышление» и пр. Действительно, даже у людей теоретического склада решение многих конкретных задач проходит с активным использова­нием перебора действий.

В модельном плане такое поведение может объясняться рядом положений. Во-первых, отсутствием законченного плана действий, т. е. плана, представляющего собой более или менее полное «дерево (граф) целей и подцелей». Во-вторых, как следствие первого, работа происходит в пошаговом режиме, когда текущая цель определяется только критериями успешного окончания данного шага. В итоге существует разрыв между конечной целью, поставленной в общем виде и не расписанной в виде «дерева целей и подцелей», и результатом конкретного текущего шага. В-третьих, существованием более или менее удачно организованной группы действий, проведение которых в данной ситуации в принципе имеет смысл.

Примерами могут быть задачи типа решения головоломок, про­хождения по лабиринту, сборки фигур из конструктора, завязывания морских узлов и даже такие задачи, как игра в восьмерку (упорядочение кубиков с цифрами). Характерно, что часто в ходе решения таких задач человек ловит себя на том, что «пора остановиться и подумать», т. е. перейти от работы в пошаговом режиме, когда видна только ближайшая цель, к другим способам решения задачи.

Кратко рассмотрим эти способы. Другим вариантом практического мышления является наглядно-образное мышление. Этот тип интеллектуальной деятельности базируется на необходимости постоянной опоры на восприятие окружающего мира. Важность такой опоры следует из результатов экспериментов с восприятием знакомых или незнакомых пространственных сцен через поле зрения малого диаметра (трубчатое зрение). Отсутствие в поле зрения всей сцены приводит к огромным затруднениям в восприятии. Образы, используемые в данном виде мышления, в большей степени отображают реальный мир, чем обобщенные и реорганизованные внутренние представления человека. К примерам такого типа мышления можно отнести поиск целевых объектов на сложном фоне, описание характеристик отдельных фрагментов реальных объектов, т. е. способы работы с реальными пространственными сценами и реальными объектами.

Образное мышление связано с манипулированием образами и представляет собой вариант теоретического мышления. Образные структуры могут создаваться воображением или извлекаться из памяти, преобразовываться, сравниваться друг с другом по группам параметров или фрагментов.

Понятийное мышление также представляет собой вариант теоретического мышления, основой которого являются процессы обработки понятий, проведения логических выводов, суждений и умозаключений. Естественно, что все виды мышления взаимно дополняют друг друга в процессе интеллектуальной деятельности, хотя можно говорить как о предпочтении того или иного вида мышления у разных людей, так и о превалировании определенного вида мышления при решении различных типов задач (рис. 24).

4.2. Основные операции и процедуры мышления

В модельном плане в структуре процессов мышления можно выделить набор логических операций и процедур, которые удобно рассматривать в качестве базисных. Такой подход, конечно, не требует обязательной полноты, независимости или ортогональности базиса; суть дела заключается только в предположении приоритетной важности этих процедур и использовании их комбинаций в процессе мышления. При рассмотрении процедур мышления важно выделять определенные иерархические уровни. Эти уровни так или иначе связаны с осознанным или неосознанным построением «дерева целей» и программ, реализующих эти цели и подцели. В качестве исходных «протоцелей», естественно, выступают мотивации человека и животных (см. гл. «Мотивации»),

Необходимость иерархического структурирования мыслительной деятельности можно пояснить примером М. М. Бонгарда (5; 15) о том, что нельзя рассматривать работу двигателя внутреннего сгорания непосредственно на уровне взаимодействия молекул. Для рассмотрения необходимо ввести такие понятия, как топливо, карбюратор, блок цилиндров и т. д. Таким образом, можно считать, что различные цели и подцели образуют наиболее крупные уровни иерархии мыслительного процесса. При этом на подуровнях этих уровней осуществляются различные по сложности интеллектуальные процедуры, связанные с процессами формированием понятий.

К процедурам такого типа можно относить: сравнение, анализ, синтез, абстрагирование, обобщение, конкретизацию, логический вывод, индукцию (рис. 25).

Сравнение представляет собой типичную процедуру сопоставления групп параметров или фрагментов (которые также представляются некоторыми параметрами) по каким-то заданным критериям. Результатом сравнения может стать выявление тождества, степени различия, что, в свою очередь, дает возможность делать выводы об аналогии, степени сходства, проводить процесс классификации (отнесения объектов к одному или разным из имеющихся в памяти классов, создание нового класса путем объединения объектов в один класс и т. д.).

Анализ — расчленение объекта на составные части, определение характеристик этих частей, их иерархии и взаимоотношений. Результаты анализа могут быть представлены в виде, удобном для сравнения, и других процедур мышления.

Синтез — процедура обратная анализу, связанная с объединением частей, установлением их соотношений, т. е. построением некоего целого, несводимого к простому перечислению исходных частей.

Рис. 25. Мыслительные процедуры, приводящие к построению интеллектуальных по­нятий разного уровня сложности и обобщенности. Степень модельной проработанно­сти (формализации) приведенных процедур растет слева направо

Абстрагирование — выделение каких-либо характеристик или па­раметров объекта. Этот тип процедур часто в большей степени, чем анализ и синтез, может приводить к ошибочным результатам за счет некорректности процессов выделения либо последующих оценок важности данных параметров.

Обобщение — объединение ряда объектов в одну группу, класс на основе абстрагирования, анализа, сравнения и неразличения значений каких-либо характеристик этих объектов.

Конкретизация — процедура, связанная с фиксацией ряда пара­метров обобщенного описания, что приводит к порождению дочерних описаний той или иной степени уникальности. Например, описание треугольника с точностью до масштаба и положения в поле зрения или создание текста с точностью фотокопии.

4.3. Модели механизмов мыслительных процессов

Наряду с процедурами сравнения, анализа, синтеза, абстрагирования, обобщения, конкретизации в процессе мышления выделяют некоторые более строго формализуемые «фигуры» логического мышления — части процесса мышления, связанные собственно с механизмами проведения рассуждений, построения понятий, доказательств. К таким фигурам можно отнести: правила построения простых и сложных высказываний, индукцию, дедукцию, умозаключения, правила логического вывода. Иными словами, наряду с вопросом о том, «что делается» в ходе процессов мышления, не менее актуальным является вопрос, «как это делается».

Все такие «фигуры» логического мышления представляют собой куски и механизмы построения и реализации планов решения задач или построения доказательств. Другими словами, можно говорить о нескольких уровнях мыслительного процесса. Первый уровень связан с анализом исходной ситуации и целей поведения. В частном случае эти цели могут совпадать с неосознанными инстинктивными потребностями организма, такими, как голод, жажда, любопытство и др. (см. раздел «Мотивации»). На этом уровне в ходе анализа происходит построение «дерева целей и подцелей» деятельности.

На следующих уровнях в процессе перехода от г´-й к у-й подцели «дерева целей» происходит включение сложных фигур, или, точнее, процедур логического мышления, таких, как рассуждение и доказательство. Включение же более частных механизмов мышления, связанных со сравнением, анализом, обобщением отдельных понятий, происходит на всех, и в том числе более локальных, уровнях мышления, в связи с реализацией отдельных целей. На рис. 25 представлены некоторые мыслительные процедуры, приводящие к построению интеллектуальных понятий разного уровня сложности.

При ответе на вопрос, «как это делается», как происходит сам процесс построения простых или сложных понятий или высказываний, в модельном плане, по-видимому, имеет смысл рассматривать «фигуры» логического мышления в определенной аналогии с некоторыми принципами построения доказательств в математической логике (25; 86—90). Эти аналогии полезны хотя бы тем, что дают достаточно четкие определения для ряда процедур, имеющих схожие цели и схожие названия в психологии.

Здесь, так же как в математической логике, под простым высказыванием удобно понимать предложение, которое может быть или истинным или ложным. Примером могут быть такие высказывания, как «земля вертится» или «идет дождь». Под сложным высказыванием понимают объединение простых высказываний, соединенных логическими связками (в математической логике обычно используют связки не, и, или, если... то). В соответствии со смыслом логических связок сложным высказываниям также могут быть приписаны значения истинности или ложности.

В качестве примера в табл. 2 приведены значения истинности для основных бинарных связок, используемых в математической логике (функции истинности, или булевские функции). В таблице символ л означает логическое «и» (другое обозначение — конъюнкция), сим­вол v — логическое «или» (дизъюнкция), символ -» — логическое «если... то» (импликация), символ • — логическое тождество. В частности, из таблицы видно, что импликация X -> Y ложна только в случае, когда из истинной посылки (X) следует ложное заключение (Y), во всех остальных случаях импликация истинна. Заметим, что импликация является наиболее сложной связкой, если рассматривать ее интерпретацию с точки зрения нормальной человеческой интуиции.

Определение импликации, казалось бы, не соответствует повседневной человеческой логике. Действительно, данное определение утверждает, что при ложной посылке и ложном заключении сама импликация (сложное высказывание) является истинной, так же как истинной является импликация при ложной посылке и верном заключении. Например, выражение «Если на Марсе живут маленькие красные человечки (X), то Марс является родиной человечества (Y)» является истинным, так как и посылка, и заключение этой импликации являются ложными.

Однако практика математики показывает, что такое соглашение не приводит к неправильным результатам, существенно упрощая при этом характеристику союза. Дело в том, что в умозаключениях повседневной жизни и в научных рассуждениях мы пользуемся импликациями, только если их предыдущий и последующий члены связаны по смыслу. Импликации, в которых такая связь отсутствует, вообще не имеют значения; по этой причине мы можем определить их, исходя из собственного выбора.

Таблица 2. Значения функций истинности для бинарных связок в исчислении высказываний

X	Y	ХлУ	XvY	X-»Y	Х= У
и	И	и	и	и	и
и	Л	л	и	л	л
л	и	л	и	и	л
л	л	л	л	и	и

Под умозаключением в психологии, так же как и в логике, удобно понимать серию логически связанных высказываний, в результате чего выводится новое знание. Другими словами, умозаключение представляет собой логический переход от одних высказываний (посылок или условий) к другим (выводам или заключениям).

Существование логического перехода подразумевает использование определенных правил вывода. Эти правила называют также директивами логики, ввиду того, что они предписывают способы построения правильных рассуждений. Важнейшее правило построения умозаключений, используемое в математической логике, — правили отделения (modus ponens) — было известно еще в древности и хорошо соответствует интуитивному понятию логического вывода.

Рассмотрим пример применения этого правила. В качестве посы­лок возьмем два высказывания:

1. Если Александр Македонский был в Египте, то Александр Македонский видел пирамиды (сложное высказывание).

2. Александр Македонский был в Египте (простое высказывание).
Заключение гласит: 3. Александр Македонский видел пирамиды.
Таким образом, общая схема правила отделения говорит, что мы

делаем правильные умозаключения, если из пары посылок вида:

1°. Если p, то q 2°. р

получаем в качестве заключения

3°.q.

Формально правило отделения записывается в виде:

Я

Эта запись представляет собой схему правила, так как при подстановке в качестве букв/? и q любых истинных высказываний мы автоматически получаем правильные умозаключения.

Правило отделения в полной мере используется в современных системах представления знаний и рассуждений, в частности, в экспертных системах, предназначенных для работы в режиме справок, советов и подсказок, осуществляемых по заказу специалиста-пользователя. Типичная структура знаний в таких системах включает в себя набор доказанных или исходно верных «фактов» (т. е. теорем и аксиом) и правила действия. Это набор высказываний, имеющих вид либо/?, либо р - > q, где выражение р означает «истинно/?», выражение/? — > q означает, «если верно р, то верно q». Все сложное умозаключение, включающее в себя исходные посылки, правило вывода и заключение, обозначается термином продукция (39; 266—278).

Рассмотрим пример. Пусть р представляет собой высказывание: «Эта скала имеет отпечаток ракушки», пусть /? —> q представляет собой высказывание: «Если скала имеет отпечаток ракушки, то эта скала когда-то находилась в море». Тогда q представляет собой высказывание-вывод: «Эта скала когда-то находилась в море». Существенно отметить, что вывод q делается автоматически и его правильность зависит только от истинности посылок/? ир-tq. При этом отметим еще раз, что под буквами р и q подразумеваются схемы высказываний, т. е. вместо этих букв могут быть подставлены любые сложные высказывания. Например, как это принято в математической логике, высказывания, построенные с использованием логических связок не, и, или, если... то.

Логический вывод новых знаний, исходя из имеющихся истинных высказываний и правил вывода, называется дедуктивным рассуждени­ем (от латинского deduco — выводить, вытягивать). В логических системах прямой дедукции новые знания получают путем применения правил вывода к набору исходных фактов. При этом процесс рассуждений заканчивается при получении некоторого целевого заданного знания. Системы обратной дедукции построены противоположным образом: в них правила вывода применяются к целевым фактам и работа продолжается до нахождения исходных условий.

Обратная дедукция Применение правил вывода к целевым фактам вплоть до подтверждения исходных данных А

Наряду с дедуктивными способами построения умозаключений в мышлении используются и индуктивные способы, связанные с переходом от множества частных, конкретных фактов к некоторым обобщениям, которые не могут быть выведены чисто дедуктивным путем. Например, человек может многократно получать новые знания в виде высказываний типа: «Малиновка — это птица, она имеет крылья и летает», «Орел — это птица, он имеет крылья и летает» и т. д. В итоге после многих примеров появляется естественная потребность обобщения типа «Если объект птица и имеет крылья, то он летает». Иногда такое обобщение может оказаться неверным, например, в случае такой птицы, как страус. Тем не менее важность индуктивного мышления очевидна как способа, в принципе позволяющего делать обобщения (рис. 26).

Рис. 26. Дедуктивная и индуктивная логика. А — дедуктивный вывод. Б — индуктивное обобщение

В аксиоматических системах математической логики наряду с правилами индуктивного обобщения используются и другие правила обобщения. Сущность этих правил заключается в определении условий использования кванторов: квантора всеобщности, имеющего смысл «для всех», и квантора существования, имеющего смысл «существует» или «для некоторых». Эти кванторы соответственно обозначаются как V, 3. (В различных типах неклассических логик могут существовать разные типы кванторов, например, «почти для всех», «существует много», «существует ровно пять» и др.)

Введение кванторов становится возможным при условии перехода от логики высказываний, позволяющей формализовать лишь малую часть множества рассуждений, к логике предикатов (рис. 27).

В логике высказываний каждое простое высказывание является неделимым объектом. Например, рассмотрим рассуждение:

Все люди смертны (р) Сократ — человек (q) следовательно, Сократ смертен (г)

Формально, оставаясь в рамках логики высказываний, запишем:

(р ^Л q) -> г.

Однако ясно, что в естественном языке высказывания имеют внутреннюю структуру, в которой наиболее существенным является наличие групп подлежащего и сказуемого. В структуре высказывания предикатная логика определяет подлежащее как субъект, сказуемое — как предикат. Другими словами, предикатами называют то, что говорится о субъекте (т.е. о подлежащем). Таким образом, предикат имеет функции сказуемого. Фраза «Сократ — человек» в предикатной форме выглядит как:

Р (Сократ),

где Р обозначает предикатный символ и имеет смысл «быть челове­ком».

Фраза «Сократ смертен» выглядит как:

С (Сократ),

где предикатный символ С имеет смысл «быть смертным».

Однако при записи фразы «все люди смертны» возникает необходимость в введении некоторой переменной х, пробегающей по всем значениям (группе значений) предметной области. Теперь предикатное выражение имеет вид Р(х) и является иногда истинным и иногда ложным. Например, оно истинно, если х — это Сократ, и ложно, если х — это Хирон (Хирон, как известно, был кентавр). После введения этих обозначений мы можем записать фразу «все люди смертны» с использованием квантора V («для всех»)

Vjc (Р(х) ~> С(х)).

Наконец, вся запись рассуждения о Сократе приобретет вид:

Ух (Р(х) —> С(х));

Р (Сократ), следовательно, С (Сократ).

На естественном языке это рассуждение выглядит следующим образом: для всех х если х является человеком, то х является смертным; Сократ является человеком; (следовательно) Сократ является смертным.

Рис. 27. Логика предикатов — шаг в направлении содержательного расширения возможностей логики высказываний

Описанные элементарные операции представляют собой систему логических связок и кванторов, используемых в процессах построения умозаключений. В системах логического вывода разработаны специальные правила работы со связками и кванторами. Наиболее приближены к обычному человеческому (естественному) типу рассуждений правила введения и удаления связок и кванторов, используемые в системе натурального вывода или вывода в смысле Генцена (25; 86—89; 39; 102—105). Такое название дано в связи с тем, что используемый в этой системе тип рассуждений приближается к обычному, естественному человеческому рассуждению.

Например, введение связки «или» в этой системе записывается в виде:

Е=>АЕ=ь В

A vfi Е=> A vfi'

что читается: «Если из множества формул £ следует формула А, то из Е следует (A v В)».

Удаление связки «и» записывается в виде:

=* л а в Е=> АлП
Е=>А £=> В '

что читается: «Если из множества формул Е следует формула⁷⁴ л В, то из Е следует А, и также из Е следует 5».

Введение квантора V («для всех») записывается в виде: Е=>А{х)

----------------------- —~ (х не имеет свободных вхождений в Е),

Е=> VxA(x)

что читается: «Если из следует формулаА(х), гдех любая переменная, то из Е следует Vx А (х), причем х при вхождении в Е всегда связан, т.е. находится под знаком квантора».

4.4. Семантические сети

Рассмотренные элементарные мыслительные операции в сочетании с правилами их введения и удаления тем не менее оставляют нерешенной основную проблему мышления: проблему построения самих умозаключений, т. е. процедуру организации структуры мыслительного процесса. Действительно, как выглядят хотя бы самые общие подходы к решению задач?

Рассмотрим пример, в котором мы имеем среди исходных данных набор фактов, включающих отдельные высказывания (простые или сложные): А. В, L, а также высказывания в виде импликаций: А —> L, А -+ В, F -> С. В -> D, В -+ G. G -> Т. К -> G, L -» В, L -» К. Для про­стоты будем считать, что единственным правилом вывода в этом примере будет правило отделения. Многократно применяя правило отделения, мы можем получить новое знание, например, в виде А -> Т. Действительно, из А —> В получаем В, затем eUhJ?->Gi чаем G, затем из G и G -> Т получаем Т. Формально в математической логике три шага данного вывода записываются как:

А.Л ~* В В.В -><•; C,G ->Г
В G Т

В такой записи над чертой записываются посылки, под чертой — следствия. При этом заметим, что в итоге мы построили умозаключение А Т и одновременно получили цепочку рассуждения: А, A^B->G-> Т.

Заметим также, что данная цепочка не является единственно возможным путем для получения результата А -> Т. Этот же вывод из имеющихся данных мы можем получить, построив и другие цепи дока-

зательств. Например, цепь № 2: из А, А —> L получаем L, затем из L, L -> В получаем В, далее логический вывод идет так же, как в предыдущем случае. Цепь № 3 напишем в сокращенном виде: Л, К -> G —> Т.

Данный пример удобно представить не только в аналитическом, но и в образном виде, как часть графа или семантической сети (рис. 28). Такого рода представления служат целям структурирования информа­ции. В каждом узле сети собирается вся информация по некоторому объекту или по некоторой ситуации. Эта информация представляется в виде наборов характеристик или атрибутов объекта, а также в виде ссылок, указывающих связи между узлами (объектами).

В общем виде для обозначения структурированной системы дан­ных, касающихся некоторого объекта или «ядра» знаний, касающихся данной области, используется термин фрейм (от англ. frame — каркас, рамка). При этом понятие фрейма является достаточно широким: структура фрейма может быть разной для разных областей знаний и рассуждений. Причем данное условие не является причудой или экзо­тикой — оно отражает принципиальный факт различия природы раз­ных областей знаний. (Едва ли вызовет удивление, что организация блока знаний в физике и в истории права имеет различное строение.)

Заметим, что в нашем примере в процессе логического дедуктив­ного вывода мы не явным образом считали, что все исходные высказы­вания имеют в процессе решения данной задачи одинаковые приори­теты. Вследствие этого все три цепочки логического вывода (все три умозаключения) имели одинаковую вероятность построения. Более того, на основе имеющихся фактов мы с равной вероятностью могли начинать строить вывод, исходя не из фактаЛ, а из фактов В, В — >D или каких-то других. В результате предположения равной вероятности вза­имных связей между фактами в ходе построения логического вывода возникает огромный перебор вариантов, причем с ростом длины выво­да время перебора растет лавинообразно. Для того чтобы уменьшить эту опасность (а полностью избежать ее невозможно), необходимо ис­пользовать системы приоритетов, указывающие разные вероятности связей между разными фактами, или, другими словами, разные веро­ятности ссылок (рис. 28).

Рис. 28. Участок семантической сети в хорошо структурированной области знаний

При этом приоритеты ссылок, естественно, зависят от многих па­раметров, описывающих контекст ситуации. К числу таких парамет­ров относятся различные условия, которые должны быть проверены или как-то определены перед принятием решения. В примере на рис. 28 типичной записью в узле В может быть: «При условии максималь­ный приоритет имеется у ссылки В —» D, при условии максимальный приоритет у ссылки В —> G». В качестве условия могут выступать раз­личные атрибуты объекта, например, такие, как значения физических параметров, временные значения, полученная к текущему моменту информация о состоянии других узлов (объектов) и т.д.

4.5. Построение, анализ и оценки мысленных планов деятельности

В итоге хорошо организованная (структурированная) область зна­ний подразумевает: а) наличие системы приоритетов ссылок между понятиями данной области, б) наличие типовых схем решения задач из данной области знаний, в) наличие способов сведений вновь появляю­щихся задач к уже известным. Последний пункт может быть сформу­лирован и в несколько расширенном виде. В хорошо структурирован­ной области знаний появляется возможность рассматривать объекты мышления как части других объектов, возможно, не заданных в явном виде.

Пусть, например, дана задача: «Доказать, что в параллелограмме диагонали, пересекаясь, делятся пополам». В ее решении есть два принципиальных шага: а) надо усмотреть, что отрезки диагона­лей вместе со сторонами параллелограмма образуют треугольни­ки, и б) надо усмотреть, что противоположные стороны параллелог­рамма вместе с диагоналями образуют фигуры, называемые «пара па­раллельных прямых, пересеченных третьей прямой». Важность этих шагов определяется тем, что они как бы открывают процедуре доказа­тельства доступ в новые миры, миры со своими специфическими по­нятиями, неприменимыми вне их рамок. Так, первый шаг открывает доступ в мир треугольников с его понятиями «сторона», «вершина», «равенство сторон» и т. д. Второй шаг позволяет воспользоваться спе­цифическим понятием «внутренние накрест лежащие углы» (рис. 29).

Таким образом, процесс мышления в существенной степени опре­деляется структурой областей знаний (фреймов) и правилами хожде­ния по этим структурированным областям. Причем в свете сказанного становится ясно, что так понимаемый процесс мышления по существу не отделим от процессов обучения. Приобретение новых знаний про­исходит при построении новых понятий (узлов семантической сети),

Потенциально содержа/

Рис. 29. Нетривиальная структура ссылок в хорошо организованной предметной обла­сти. Пример использования не заданных в явном виде связей между узлами

новых ссылок, новых приоритетов ссылок, новых условий построения ссылок и т.д. Другими словами, тесная связь процессов мышления и обучения определяется необходимостью формирования в процессе мышления:

— новых связей между «ядрами» знаний (узлами семантической сети),

— изменения приоритетов ссылок,

— новых путей прохождения между ранее сформированными уз­лами семантических сетей,

— новых узлов семантических сетей, в частности, при обобщении, конкретизации или объединении уже имеющихся понятий,

— новых условий построения ссылок.

В рамках модели семантических сетей сущность мышления может быть определена через формирование разных типов участков сетей, обладающих разным описанием правил хождения по этим сетям и пра­вил построения узлов сетей. В итоге «хождение» по узлам и ссылкам таких сетей в модельном плане соответствует мыслительной работе с внутренними представлениями о характеристиках и закономерностях окружающего мира. В ходе такой работы уже нет необходимости со­вершать физические действия для того, чтобы узнать об их последст­виях. Все варианты плана поведения, в том числе и взаимоисключаю­щие, формируются и проигрываются путем мысленного «моделирова­ния» (см. «перебор символов действий», гл. 3, раздел 2, часть 1).

Модели семантических сетей позволяют делать удобную интерп­ретацию разницы между механизмами «жесткой» интеллектуальной деятельности, свойственной инстинктивному поведению в виде чистых автоматизмов, и интеллектуальной деятельности с элементами обучения. Представим себе простой случай: часть семантической се­ти, выполненную в виде «дерева целей и подцелей», где окончание од­ного этапа является сигналом включения следующего. В такой систе­ме могут быть реализованы два режима работы.