Глава II. Общий интеллект в структуре когнитивных способностей
2.1. Структурно-динамический подход в психометрике способностей
В данном разделе будет обсуждаться вопрос о структуре когнитивных способностей и о соотношении закрепленных в научном дискурсе таких семантически близких терминов как общие способности, общий интеллект, психометрический интеллект, креативность, обучаемость.
Прежде всего необходимо определить, что подразумевается под термином «психометрический интеллект». В предыдущей главе подробно рассматривались разные теории интеллекта и подходы к изучению данного конструкта. Противники психометрических концепций общего интеллекта и его структуры часто высказывают критические замечания по поводу тестов интеллекта и их практического применения, однако, согласно практике развития науки, отказ от основных предпосылок измерительной парадигмы равносилен отказу от научного эмпирического изучения предмета. Иными словами, любая неудовлетворительная концепция или невалидный измерительный инструмент должны быть заменены приемлемыми аналогами (Дружинин, 2001).
Согласно результатам конфирматорного и эксплораторного факторного анализа многочисленных корреляционных исследований выкристаллизовалась некая структура психометрического интеллекта, включающая в себя несколько иерархических уровней. Как правило, в таких обобщенных факторных моделях интеллекта на вершине выделяется общий фактор g, следующий уровень включает групповые факторы интеллекта, а нижний уровень состоит из множества отдельных когнитивных способностей. Креативность, вербальная и невербальная, как способность порождать множество оригинальных продуктов (гипотез, высказываний и т. п.), выделяется в особый фактор. В отличие от интеллекта, она менее генетически детерминирована, а в большей степени зависит от опыта взаимодействия индивида с социальной микросредой. Во многих работах отмечается связь общего интеллекта с успешностью человека в разных сферах деятельности (Neisser, 1996).
Из всего многообразия сфер человеческой активности исследователи часто рассматривают учебную, профессиональную деятельность и творчество. Согласно Дружинину, способности, обеспечивающие успешность в этих сферах, а именно креативность, кристаллизованный интеллект (по Кеттеллу) и обучаемость обусловлены общим интеллектом. На определенном этапе развития теории общих способностей необходим был переход от факторных и корреляционных моделей описания структуры интеллекта и параметров деятельности к моделям динамическим (Дружинин, 2001). В связи с этим, в фокусе зрения ученых вновь оказались динамические модели, разрабатывавшиеся еще в конце прошлого века, в частности модель «интеллектуального диапазона».
Еще В. Шнай дер высказал предположение, что интеллектуальный порог для «экспертов» разных профессий (минимальный уровень, необходимый для успешной деятельности) явно различается для областей, где требуется сложная деятельность и использование стратегий, и для менее сложных сфер деятельности, которые опираются в основном на автоматизированные навыки (Schneider, 2000). По мнению Д. В. Ушакова, это является явным признанием роли интеллекта в профессиональной деятельности «экспертов». При этом применимость пороговой теории имеет свои ограничения, так как не объясняет вклад интеллектуальных способностей в успешность деятельности «экспертов», интеллект которых превышает пороговые значения (Ушаков, 2003).
Исходя из гипотезы Шнайдера, для овладения какой-либо деятельностью необходим определенный уровень интеллекта. Если интеллект индивида ниже этого уровня, то он не способен овладеть ей, однако превышение порога не всегда дает прирост продуктивности. Различия в продуктивности у лиц, чей интеллект превышает «пороговый уровень», определяется мотивацией, личностными чертами и пр., но не уровнем интеллекта.
Основываясь на этой гипотезе, Дружинин предложил модель «интеллектуального диапазона», которая объясняет ряд эмпирических зависимостей между уровнем интеллекта и индивидуальными достижениями. Под индивидуальными достижениями понимается мера успешности индивида в той или иной сфере жизнедеятельности (учебной, профессиональной, творческой). Уровень интеллекта определяется с помощью тестов типа прогрессивных матриц Дж. Равена. Гипотетически общий интеллект определяет верхнюю границу диапазона продуктивности человека (Дружинин, 1998, 2001).
В данной модели «верхний порог» определяется как предельный уровень достижений индивида (Pmax,i), который обусловлен его уровнем интеллекта. Это можно представить в виде функции:
Pmax,i=k(Gf)+C и Pi≤Pmax,i,
где 0≤k≤1 определяется спецификой внешних условий; Gf – уровень IQ i-го индивида; C – начальный уровень компетентности, необходимый для «вхождения» в деятельность; Pi – индивидуальная продуктивность.
Нижняя граница индивидуальных достижений (Pmin,i) определяется требованиями конкретной деятельности: если уровень интеллекта индивида ниже определенного значения, то он не может проявить минимально необходимую продуктивность и не проходит отбор.
Pmin,i =Gfj,
где Gfj – уровень интеллектуального порога j-й деятельности.
Однако психометрический интеллект не является единственным предиктором индивидуальных достижений, важными параметрами модели являются также мотивация и компетентность (уровень специальных навыков и знаний). Поэтому недостаток мотивации и компетентности препятствует достижению «верхнего порога». Исходя из этого, Дружинин предположил, что:
Pi=k(Gfi–M×Cfc),
где М – величина, обратная уровню мотивации («недомотивированность»); Cfc – недостаток компетентности.
Введение в научный обиход и верификация теоретического конструкта «когнитивный ресурс», хорошо вписывается в динамическую модель «интеллектуального диапазона» и является попыткой содержательно раскрыть сущность общего фактора интеллекта. Психометрический интеллект является наиболее репрезентативным эмпирическим показателем, который позволяет верифицировать теоретический конструкт «когнитивный ресурс».
Допущение, что совокупность общих свойств функциональных систем проявляется в общих способностях (психометрическом интеллекте, креативности и обучаемости), позволяет рассматривать общий интеллект как ресурс, определяющий диапазон интеллектуальной продуктивности и обусловливающий успешность решения широкого спектра задач: тестовых (психометрический интеллект), творческих (креативность) и учебных (обучаемость) задач. Развитие представлений о когнитивном ресурсе направлено не только на изучение актуальных способностей, проявляющихся в конкретный момент (например, при тестировании), но и потенциальных возможностей индивида, позволяющих спрогнозировать его дальнейшие достижения.
Проведено огромное количество исследований, в которых изучалось соотношение психометрического интеллекта и академической успеваемости как показателя обучаемости (Дружинин, 1998; Fancher, 1985; Lauchlan, 2001 и др.). Обобщая многочисленные результаты, мы полагаем, что общий интеллект лежит в основе способности к обучению, но не является единственным фактором, связанным с достижениями в образовательной среде. Корреляции психометрического интеллекта с критериями обучаемости колеблются в диапазоне от 0,3 до 0,61. Соотношение психометрического интеллекта со школьными оценками демонстрирует более сложные связи между этими параметрами. Действительно, существует положительная корреляция между оценками по тестам интеллекта и школьной успеваемостью, но при высоком уровне интеллекта она минимальна: одной из причин низкой успеваемости детей с высоким IQ является отсутствие учебной мотивации. Низкая успеваемость характерна для учеников как с высоким, так и с низким уровнем интеллекта; для лиц с интеллектом ниже среднего вероятность высокой успеваемости минимальна.
Эти данные свидетельствуют в пользу модели «интеллектуального диапазона», постулирующей наличие нижнего «интеллектуального порога», устанавливаемого требованиями учебной деятельности, и верхнего порога, определяемого уровнем интеллекта (индивидуальным когнитивным ресурсом). Прикладной аспект данной модели позволяет выделить в качестве одной из основных целей образования создание условий для реализации потенциальных возможностей ученика, чтобы обеспечить максимальный уровень развития его способностей.
В связи с исследованием когнитивных возможностей индивида в центре внимания оказывается также проблема соотношения интеллекта и творческих способностей (креативности). Существует по крайней мере три основные концепции, связывающие эти две способности. Айзенк считает творческие проявления следствием высокого уровня развития общего интеллекта (Eysenck, 1986). Дж. Гилфорд и Е. П. Торренс (Guillford, 1967; Torrance, 1988) полагают, что между креативностью и интеллектом существуют «пороговые» отношения: при низком уровне развития интеллекта они образуют общий фактор, а при уровне выше среднего креативность выступает как самостоятельная способность. В многочисленных исследованиях (см.: Дружинин, 2001) показано, что творческая одаренность практически не проявляется при низком IQ. И наоборот, при высоком IQ можно наблюдать как высокий, так и низкий уровень дивергентного мышления. В исследованиях Д. Х. Додда и Р. М. Уайта также получены результаты, подтверждающие, что интеллект ограничивает «сверху» уровень творческой продуктивности: высокие показатели по тестам дивергентного мышления показывают индивиды с максимальными значениями психометрического интеллекта (Dodd, 1980).
Проблема предела развития уровня креативности рассматривается и в исследовании В. Н. Дружинина и Н. В. Хазратовой. Эту проблему авторы интерпретируют «не как невозможность качественного перехода в состояние высокой проявленности креативных свойств, а как невозможность (субъективная нецелесообразность) сохранять его» (Дружинин, Хазратова, 1994). В работе показано, что творческая активность связана с внутренней мотивацией, уровнем компетентности в конкретной сфере творчества, обнаруживается в нерегламентированных условиях, при этом верхняя граница ее проявлений все же определяется уровнем общего интеллекта. В рамках эмпирического подхода большое внимание уделяется проблеме диагностики креативности, а также методикам непосредственного воздействия, направленным на увеличение актуальных креативных проявлений.
Идеи структурно-динамического подхода получили развитие в работах Д. В. Ушакова как альтернативное объяснение проблемы генерального фактора и развития интеллектуальных процессов. Неудовлетворенность автора существующими подходами к объяснению генерального фактора обусловлена тем, что во всех случаях интеллект понимается как некий срез, внутри которого различные структуры связаны статично.
При анализе генерального фактора Ушаков выделяет два ключевых момента – функционирование интеллектуальной системы в данный момент времени и динамику развития или регресса этой системы. Согласно структурно-динамической теории интеллекта, генеральный фактор отражает индивидуальные различия в скорости формирования функциональных систем, составляющих основу мышления (Ушаков, 2003).
Большая часть существующих сегодня тестов интеллекта оценивают в основном срез интеллектуального развития, т. е. то, как интеллектуальная система функционирует в момент тестирования. Согласно Ушакову, закономерности функционирования интеллекта являются производными от процессов формирования когнитивных систем, иными словами, генеральный фактор предлагается рассматривать через призму его развития.
Динамическое тестирование является одним из перспективных направлений тестирования интеллекта. Измерение интеллекта в динамических тестах осуществляется в типичных повседневных ситуациях. Одно из преимуществ такого тестирования – снижение стресса. Однако следует указать и определенные недостатки подобных тестов, в частности, их невысокую психометрическую надежность, а также конструктную и критериальную валидность. В рамках динамического тестирования развивается подход, направленный на изучение потенциальных способностей. Основная идея состоит в том, что между скрытыми и реально развитыми способностями существуют различия (в терминологии Выготского, зона ближайшего развития). Предполагается, что динамические тесты, измеряя обучаемость во время тестирования, позволяют оценить именно эту область. Однако, как отмечают Е. Григоренко и Р. Стернберг (Grigorenko, Sternberg, 1998), существуют ограничения в применимости динамических тестов к оценке интеллекта из-за трудности в их стандартизации и проверки конструктной валидности (психометрической операционализации понятия зоны ближайшего развития). При этом авторы убеждены, что потенциал этих тестов полностью не реализован (Ушаков, 2003).
Одним из ключевых конструктов структурно-динамического подхода является понятие «интеллектуальный потенциал», психологическое содержание которого вытекает из представлений о когнитивной системе как организованной на основе прижизненно сформированных структур, «функциональных систем». Согласно Ушакову, потенциал можно определить как индивидуально выраженную способность к формированию функциональных систем, ответственных за интеллектуальное поведение. В данной концепции феномены генерального фактора (g) объясняются индивидуальными различиями потенциала: фиксируемые при тестировании показатели интеллекта отражают проявления как когнитивных структур, в которых зафиксирован индивидуальный опыт, так и факторов, направивших этот потенциал в соответствующую сферу.
Автор выделяет три вида корреляций между интеллектуальными структурами, составляющими факторную структуру интеллекта: когнитивные корреляции (различные функции используют одни и те же механизмы), средовые корреляции (в рамках общей культурной среды складываются целостные паттерны сценариев социального поведения) и, наконец, корреляции, связанные с потенциалом (феномен генерального фактора). Согласно Ушакову, введенное в научный обиход понятие «интеллектуальный потенциал» является наиболее адекватным конструктом для объяснения парадоксов генерального фактора.
2.2. Современный взгляд на проблему общего интеллекта
Как отмечалось выше, общий интеллект, или фактор g, является достаточно мощным и хорошо установленным конструктом в психологии. В психометрических теориях интеллекта g как конструкт более высокого порядка выявляется из корреляций между разнообразными когнитивными тестами (Carroll, 1993; Detterman, 2002; Humphreys, Stark, 2002; Jensen, 1998, 2002). Чем более разнообразные тесты способностей включались в батарею, тем более мощный g-фактор выявлялся. Гипотетически этот статистический конструкт должен отражать работу общих процессов, которые обуславливают выполнение заданий в разных тестах и отвечают за положительное многообразие (Demetriou, 2002; Detterman, 2002).
Современные исследователи в области когнитивных наук владеют достаточно мощным арсеналом методических инструментов, включающих не только когнитивные тесты, опросники и другие методические приемы, но и современные методы анализа нейрональной активности мозга. Применение нейрогенетических методов к анализу когнитивных процессов позволяет изучать лежащие в основе когнитивной деятельности мозговые структуры (Garlick, 2002) и генетические механизмы (Kovas, Plomin, 2006; Posner, Rothbart, Sheese, 2007; Posthuma, de Geus, 2006), которые возможно могут быть связаны с фактором g. По мнению этих авторов, дальнейшее продвижение в понимании природы, функционирования и развития интеллекта логически вытекает из интегрированной нейрокогнитивной концепции интеллекта, которая позволила бы связать различные познавательные процессы, лежащие в основе g, с определенными паттернами нейрональной активности или нейромедиаторного функционирования (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008). Предпосылкой для этой интегрированной нейрокогнитивной концепции является адекватная когнитивная теория g, которая была бы в состоянии сначала указать направление исследований мозга и затем объединить усилия в изучении данного объекта. На современном этапе развития научной мысли такая теория еще не разработана, поскольку знание процессов, включенных в g-фактор, не является полным и исчерпывающим (Detterman, 2002). Исследователи пытаются эмпирическим путем идентифицировать основные процессы, вовлеченные в g и определить их структурные связи и их развитие (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008).
Начиная с начала прошлого века многие исследователи сконцентрировали свое внимание на изучении общих механизмов интеллектуальной деятельности. Спирмен определял g в терминах процессов, включенных в понимание и решение проблем, а именно, выявление отношений и коррелятов, требующих «индуктивного и дедуктивного рассуждения, схватывания взаимоотношений, выведения правил, обобщения, нахождения подобия и различий между вещами, решения проблем, деконтекстуализации проблем» (Jensen, 1998, p. 35–36). Как обычно происходит в науке, с этого момента исследования прогрессировали в редукционистской манере. Исследователи объясняли функционирование логически выведенных компонентов g в терминах продуктивности и объема более общих процессов обработки информации, типа скорости обработки, эффективности торможения, рабочей памяти, а также исполнительного контроля и планирования. Было достигнуто некоторое согласие в научном сообществе относительно взаимосвязей между фактором g и перечисленными выше показателями. Однако данные о точном соотношении этих взаимосвязей до сих пор остаются достаточно противоречивыми.
Как следствие, разные авторы акцентируют внимание на различных аспектах общего интеллекта. Одни исследователи подчеркивали важность скорости обработки (Demetriou et al., 1980; Jensen, 1998; Kail, 1991, 1994). Другие утверждали, что процессы контроля и селективного внимания более важны, чем скорость (Dempster, 1991; Embrertson, 1995). Некоторые считали ключевым компонентом g рабочую память (Conway et al., 2002; Engle et al., 1999; Kyllonen, Christal, 1990; Miller, Vernon, 1996). Некоторые указывали на важность исполнительного контроля и планирования (Naglieri, Das, 2002; Zelazo, Frye, 1998).
Возможно, эта несогласованность в полученных данных является следствием отсутствия ясных представлений о взаимосвязях между этими процессами. Согласно ряду авторов, разработка подобной структурной модели позволила бы операционализировать когнитивные процессы разного уровня через специально отобранные задачи (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008). Авторы предложили априорную модель общего интеллекта, согласно которой более сложные процессы могут быть частично редуцированы к более простым процессам. Иными словами, более простые процессы вложены в более сложные процессы таким образом, что каждый последующий более высокий уровень в иерархии когнитивных процессов включает процессы всех предыдущих уровней вместе с процессами, специфичными для данного уровня.
2.3. Психометрические конструкты общего интеллекта
Попытка создать интегрированную структурно-иерархическую модель интеллекта представлена в исследовании (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008). Данная модель включает следующие процессы: скорость обработки (SP), перцептивное различение (PD), перцептивный контроль (PC), когнитивный (понятийный) контроль (CC), рабочую память (WM), интеграцию информации (Infl), и рассуждение (Reason). Согласно авторам, эти процессы можно представить в форме, суммированной в уравнениях (1) – (6), представленных ниже (там же, p. 438):
PD=SP + процессы различения (1)
PC=SP + PD + контроль интерференции между перцептивными признаками (2)
CC=SP + PD + PC + контроль интерференции от перцептивных признаков к знанию в долговременной памяти (3)
WM=SP + PD + PC + CC + хранение и поиск информации (4)
Infl=SP + PD + PC + CC + WM + планирование и интеграция (5)
Reason=SP + PD + PC + CC + WM + Infl + логические выводы (6). Гипотетически, эти процессы организованы на трех главных уровнях: скорость, которая ограничивает все другие процессы, находящиеся выше, контроль (PD, PC, и CC) и «представительные» процессы (WM, Infl, и R). Кроме того, авторы показали, что каскад отношений пронизывает эти три главных уровня таким образом, что перцептивное различение отражает скорость обработки вместе с процессами, требующими различения между двумя простыми стимулами и идентификации единственной цели. Перцептивный контроль отражает процессы, включенные в перцепционное различение, а также процессы, необходимые для контроля интерференции сильного, но нерелевантного стимула в процессе идентификации более слабого, но релевантного стимула. Когнитивный (понятийный) контроль, помимо перцептивного контроля, включает контроль интерференции между перцепционными признаками и структурой знания в долговременной памяти. Рабочая память вовлекает все процессы, перечисленные выше, а также процессы, требуемые для хранения и воспроизведения информации. Такой конструкт, как интеграция информации дополнительно включает процессы, требуемые для выполнения идентификации и интеграции информации в соответствии с требованиями задачи. Наконец, рассуждение, в дополнение к выше перечисленным процессам, включает процессы, относящиеся к логическому выводу. Используя метод структурного моделирования, авторам удалось эмпирически верифицировать общий паттерн отношений путем выявления взаимосвязей между всеми величинами в каждом из структурных уравнений.
Структурные модели, описывающие отношения между различными процессами, показали, что фактор g не может быть идентифицирован с помощью какого-то единственного конструкта или измерения. Он по-разному определяется сочетанием разных процессов, которые, вероятно, пересекаются и динамически взаимодействуют. Несмотря на то, что эти процессы иерархически структурированы от простого (скорость обработки) к сложному (рассуждение), функционально выделяются три основных уровня обработки: 1) скорость; 2) контроль (перцептивное различение, перцептивный и концептуальный контроль); 3) более высокий уровень (хранение и интеграция информации и логический вывод). Однако авторы подчеркивают, что иерархическая организация в пределах двух более высоких уровней весьма гибка. При этом не исключается возможность рассмотрения других иерархических отношений между когнитивными процессами. Эти данные вызывают особый интерес – предположительно из-за того, что любой из процессов контроля или процессов более высокого уровня организации может протекать параллельно, согласно условиям решаемой задачи, не требуя активации других процессов внутри своего уровня. Фактически можно было бы утверждать, что одна из главных целей когнитивного развития состоит в том, чтобы скоординировать эти процессы или позволить субъекту выбирать между ними адекватно ситуации. Согласно данным группы исследователей (Van der Maas et al., 2006), положительное множество, лежащее в основе g, объясняется динамическими взаимоотношениями между познавательными процессами, а не каким-то общим когнитивным или физиологическим свойством или способностью. Данные, полученные разными авторами, подтверждают динамическую концепцию g, указывая на взаимосвязь различных процессов.
Так, например, в работе (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008), показано, что скорость является настолько мощным компонентом структурной модели, что определяет собственный уровень (скорость обработки). Это подтверждает и то, что большая часть дисперсии факторов на двух других уровнях объясняется фактором скорости. Другие три показателя эффективности обработки информации, определяющие уровень контроля (перцептивное различение, перцептивный и концептуальный контроль), представляют более специализированные аспекты эффективности, включая и общее свойство, представленное скоростью. В частности, перцептивное различение включено в оба типа исполнительного контроля, при этом перцептивный контроль не зависит от концептуального контроля, так как каждый из них специализируется на управлении различными типами информации. С этими данными согласуются и результаты исследований по обработки нейрональной активности, в которых показано, что различные типы конфликта в парадигме Струппа обслуживаются различными сетями в мозге. Все эти сети расположены в передней сингулярной, предфронтальной и париетальной коре, и являются смежными друг с другом (Egner, Hirsch, 2005; van Veen, Carter, 2005).
В том же исследовании (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008) выявлена устойчивая взаимосвязь между рабочей памятью, интеграцией и рассуждением, с одной стороны, и со скоростью и перцептивным контролем – с другой (20–25 % дисперсии объясняется каждым из этих двух показателей). Взаимосвязи между тремя процессами более высокого уровня оказались более умеренными. Предположительно, этот факт указывает, что взаимосвязи между «представительными процессами» опосредованы двумя мощными аспектами скорости обработки информации. Этот вывод поддерживается моделью, из которой был исключен фактор перцептивного контроля. В этом случае связь между рабочей памятью и показателями интеграции (35 % дисперсии) и рассуждения (41 % дисперсии) наиболее возрастала, указывая на то, что перцептивный контроль является исполнительным компонентом рабочей памяти, который функционирует как главный фактор, обуславливающий взаимосвязь между представительными процессами. Это подтверждается и данными, согласно которым внимание опосредует взаимоотношения между рабочей памятью и флюидным интеллектом (Unsworth, Engle, 2005).
В то же время когнитивный контроль оказался не связанным ни с одним из трех представительных процессов, означая, что этот аспект контроля не является частью хранения и интеграции информации и рассуждения. Вероятно, это указывает на то, что управление конфликтом между перцептивной информацией и концептуальным знанием менее важно для этих процессов, чем управление конфликтом между перцептивными показателями. Возможно, перцептивный контроль, требующий фокусирования внимания, лежит в основе всех трех показателей представительного уровня, тогда как когнитивный контроль требует координации между перцептивной информацией и информацией в долговременной памяти, которая несвойственна этим трем показателям.
Еще один интересный факт указывает на систематическую связь всех исследованных процессов с возрастом. Дети более старшего возраста показывали более высокие результаты во всех скоростных тестах, имели больший объем рабочей памяти и лучшие показатели информационной интеграции, решали все более сложные и абстрактные мыслительные задачи, несмотря на снижение помощи в решении со стороны экспериментатора. Этот общий паттерн возрастания показателей эффективности обработки связан с развитием, где эффекты прироста распространяются снизу вверх от скорости обработки до логического вывода. Таким образом, увеличение скорости обработки облегчает усовершенствование процессов контроля, а те, в свою очередь, обеспечивают усовершенствование представительных процессов (объема рабочей памяти, стратегий информационной интеграции и логического вывода). Главными движущими силами развития авторы называют скорость и перцептивный контроль. Однако необходимо отметить, что паттерн возрастных различий в интеграции информации указывает на то, что усовершенствование процессов скорости и контроля обработки не всегда линейно связано с усовершенствованием процессов управления информацией и логического вывода. Первоначально эти усовершенствования могут вызвать дезинтеграцию доступной информации и логического вывода с последующим временным снижением в работе вплоть до создания новых стратегий, соответствующих новому уровню эффективной обработки информации (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008).
Кроме того, каждый из нижележащих факторов вносит лишь частичный вклад в развитие факторов, находящихся выше в данной иерархии, особенно когда речь идет о взаимосвязях между факторами эффективности и представительными процессами. Поэтому актуализация ресурсов высших представительных процессов требует сформированности навыков, стратегий и умственных операций (на психофизиологическом уровне – нейронных сетей) для хранения и интеграции информации и формулирования логического вывода (там же).
Безусловно, некоторые важные проблемы продолжают оставаться открытыми и нуждаются в дальнейших лонгитюдных исследованиях. Для того чтобы изучить структурные и функциональные эквиваленты идентифицированных когнитивных процессов и отношений в мозговых структурах, необходимы нейрофизиологические исследования. На наш взгляд, обоснованная нейрокогнитивная теория, связанная с развитием интеллекта, должна объединить результаты исследований мозга с функциональными и структурными аспектами когнитивных процессов в общий ландшафт.
2.4. Рабочая память как основной компонент структуры общего интеллекта
Рассматривая рабочую память в качестве одного из основных компонентов структуры общего интеллекта, стоит затронуть не только проблему интерпретации взаимосвязи данных конструктов, но и вопрос о том, что лежит в основе этих связей. В некоторых моделях постулируется центральная роль простой кратковременной памяти, тогда как в других внимание акцентируется на исполнительных функциях, в частности контроле внимания. В силу того что часто релевантные показатели рассматривают изолированно, эмпирических данных оказывается недостаточно, чтобы получить удовлетворительный ответ.
Попытка преодолеть эту проблему представлена в исследовании (Colom et al., 2008), где анализируется связь простой кратковременной памяти, ментальной скорости и контроля внимания с рабочей памятью и показателями интеллекта. Полученные данные подтверждают гипотезу о том, что простая кратковременная память в значительной степени объясняет связь между рабочей памятью и интеллектом.
Существует ряд исследований, в которых сообщается о сильных взаимосвязях на уровне латентных переменных между рабочей памятью и интеллектом (Ackerman, Beier, Boyle, 2002, 2005; Colom et al., 2004; Colom et al., 2005; Colom, Shih, 2004; Conway et al., 2002; Kane et al., 2004; Kyllonen, Christal, 1990; Miyake et al., 2001; Stauffer, Ree, Carreta, 1996; Engle et al., 1999). Однако компоненты лежащие в основе этих связей до сих пор не раскрыты.
Возможно, это обусловлено тем, что опубликованные данные не включают всестороннюю и параллельную оценку исследуемых конструктов. Одни авторы рассматривают вербальные и числовые задачи, другие анализируют пространственные задачи. Существуют исследования, в которых измеряется рабочая и кратковременная память, тогда как в других измеряется рабочая память и ментальная скорость. Поэтому разными исследователями формулируются достаточно противоречивые предположения о компонентах, лежащих в основе связей между рабочей памятью и интеллектом. Как правило, рабочая память как конструкт включает кратковременное хранение и обработку информации, поэтому ее связь с интеллектом, возможно, обусловлена именно этими процессами.
В этом ключе интересным для нас представляется исследование, в котором рассматривается широкий спектр вербальных, числовых и пространственных когнитивных задач и тестов для определения факторов рабочей и кратковременной памяти, ментальной скорости, исполнительного функционирования, контроля внимания и общего интеллекта (Colom et al., 2008). Авторы акцентируют внимание на рассмотрении кратковременной памяти и дискретных компонентов процессов обработки информации, которые обуславливают взаимосвязь между рабочей памятью и интеллектом.
В данной работе кратковременная память измерялась с помощью задач, требующих временного удержания в памяти вербальных, числовых или простых пространственных элементов, тогда как рабочая память измерялась задачами, требующими обработки и хранения вербальной, числовой или пространственной информации. Поскольку компонент обработки информации многогранен, наряду с показателями кратковременной памяти и интеллекта, измерялась ментальная скорость (исследование 1), ментальная скорость и исполнительное функционирование (исследование 2) и ментальная скорость, исполнительное функционирование и контроль внимания (исследование 3) (там же).
Ментальная скорость оценивалась с помощью простых вербальных, числовых и пространственных задач. Данный конструкт рассматривался как свойство системы рабочей памяти (т. е. кратковременная скорость узнавания). При этом в дизайне исследования авторы явно избегали выбора конструктов типа перцепционной скорости. Исполнительное функционирование оценивалось через контроль и регулирование ментальных процессов. Контроль внимания определялся как способность поддерживать ментальные репрезентации в активном состоянии при наличии интерференции (Engle, Kane, Tuholski, 1999). Несмотря на то что способность сфокусировать доступный объем внимания является важным показателем, не все задачи, особенно сложные, сильно зависят от него.
Интеллект измерялся стандартизированными шкалами, выявляющими конструкты флюидного (Gf), кристаллизованного (Gc) и пространственного (Gv) интеллекта. В последующем эти конструкты были объединены в фактор более высокого порядка, представляющего общий интеллект (g) (Colom et al., 2008).
Изучая одновременно несколько основных конструктов, релевантных для понимания взаимосвязей между рабочей памятью и интеллектом, было показано, что взаимосвязь между рабочей памятью и интеллектом по существу объясняется компонентом кратковременного хранения. Ментальная скорость, обновление и контроль внимания не являются значимыми предикторами рабочей памяти, в отличие от кратковременной памяти (там же).
Однако, исходя из этого, возникает вопрос: нужно ли ограничиваться простой кратковременной памятью?
Разные исследования показывают достаточно противоречивые результаты. Согласно теории Р. Энгла и ее сторонников, высокая корреляция между рабочей памятью и интеллектом объясняется исполнительным функционированием, в частности контролем внимания (Conway et al., 2002; Conway, Kane, Engle, 2003; Engle, Kane, 2004). Эта теория нивелирует как роль простой кратковременной памяти, так и ментальной скорости.
Помимо результатов, представленных в исследованиях Р. Колома с соавт. (2005, 2006, 2008), данные, описанные в работах (Ackerman, Beier, Boyle, 2002; Süß et al., 2002), также несовместимы с концепцией контроля внимания обеспечивающего исполнительное функционирование.
Во-первых, П. Аккерман с соавт. (Ackerman et al., 2002) не поддерживал эквивалентность конструктов рабочей памяти и контроля внимания. Для верификации модели контроля внимания анализировались последовательности отображений стимул-ответ и изменяющейся связи между ментальной скоростью и рабочей памятью при выполнении скоростных тестов. Во-вторых, Колом с соавт. (Colom et al., 2006), проведя повторный анализ пяти основных баз данных, включающих показатели интеллекта, рабочую и кратковременную память, обнаружили, что кратковременная память является лучшим предиктором интеллекта, нежели рабочая память (с ее частично исключенным компонентом хранения).
Согласно Н. Ансворту и Р. Энглу (Unsworth, Engle, 2007), индивидуальные различия в рабочей памяти обусловлены способностью временно сохранять информацию в первичной памяти и извлекать нужную информацию из вторичной памяти. Тесные взаимосвязи между рабочей памятью и интеллектом сильно варьируют, когда компонент кратковременного хранения частично исключается из модели: «рабочая память и фактор g – почти изоморфные конструкты, хотя этот изоморфизм исчезает, когда кратковременное хранение как компонент рабочей памяти частично исключен. Это предполагает, что компонент кратковременного хранения системы рабочей памяти – это ключевое обоснование g» (Colom et al., 2005, p. 637).
Наконец, Х. Зюс с соавт. (Süß et al., 2002) также поддерживают представление о том, что хранение и обработка информации не так важны для предсказания взаимосвязи между рабочей памятью и интеллектом. Более того, М. Байер и П. Аккерман проанализировали взаимосвязь между кратковременной памятью и интеллектом, предсказав, что эта связь «больше или на том же уровне, что и связь между рабочей памятью и интеллектом» (Beier, Ackerman, 2004, p. 617). Обнаружив высокие корреляции между кратковременной памятью и интеллектом (от 0.71 до 0.83), они сделали вывод, что «относительно недавнее введение конструкта рабочей памяти как одного из дескрипторов интеллекта не добавляет ничего существенного к объяснению дисперсии в интеллекте по хорошо сконструированным показателям (в частности по кратковременной памяти)» (там же, p. 618).
Согласно Колому с соавт. (2005; 2006; 2008), рабочая память высоко коррелирует с интеллектом, главным образом, из-за компонента простого кратковременного хранения. Это предположение основывается на анализе достаточно широко определенных факторов кратковременной и рабочей памяти, представляющих данные конструкты. Однако авторами признается, что прямые показатели ментальной скорости и исполнительного функционирования, в дополнение к показателям кратковременной и рабочей памяти, должны быть эмпирически верифицируемы.
Существует мнение, что область рабочей памяти терминологически запутана, так как разные исследователи по-разному определяют данный конструкт. Одни связывают его с активацией, другие с сознательно (под контролем внимания) обслуживаемой доступной частью памяти и мышления. Несмотря на усилия, предпринятые для разъяснения ситуации, до сих пор нет ясного очертания общей структуры взаимосвязей, и это особенно проявляется при анализе связей между рабочей памятью и интеллектом.
Если объем кратковременной памяти и, в меньшей степени, компонент обновления исполнительного функционирования, объясняют сильную связь между рабочей памятью и интеллектом, то модель вложенных процессов обработки (EPM), предложенная Н. Коуэном (Cowan, 1995), может реконструировать предварительную структуру интеллекта. Тот факт, что индивидуальные различия в рабочей памяти высоко связаны с когнитивными способностями более высокого порядка, подтверждает представление о том, что и те и другие совместно используют общие когнитивные ресурсы (Daneman, Carpenter, 1980; Case, Kurland, Goldberg, 1982; Cowan, 2001; Pascual-Leone, 2001).
Как уже отмечалось выше, продвижение в понимании природы, функционирования и развития интеллекта должно опираться на современные нейрокогнитивные исследования, изучающие вопрос о том, как различные познавательные процессы, лежащие в основе g, обслуживаются определенными сетями или паттернами нейрональной активности или нейромедиаторного функционирования. Анализ когнитивных процессов на психофизиологическом уровне показывает, что фронтальные (лобные) и париетальные области – это зоны связанные с различными функциями. Повреждение лобной доли приводит к потере контроля, в то время как повреждение париетальной доли приводит к проблемам внимания (Jung, Haier, 2007).
Существует предположение (Cowan, 1995), что лобная доля содержит «указатели» на релевантную информацию, сохраненную в париетальной доле. Поэтому для репрезентации релевантной информации лобная область поддерживает соответствующие нервные системы в активном состоянии. Париетальные области могли бы быть мозговым участком для репрезентации интегрируемой информации. Исходя из этих гипотез, лобные области отвечают за обновление релевантной информации, в то время роль удерживания обновленной информации в определенных границах отведена париетальным областям. Однако анализ лобных областей вряд ли окажется достаточным для объяснения индивидуальных различий в рабочей памяти, а также общего фактора интеллекта.
Данная структура была заимствована из работ (Colom, Jung, Haier, 2006) для интерпретации полученных паттернов нейрональной активности. Авторы работы (Colom et al., 2008), определив перекрытие в мозговых областях, где объем регионального серого вещества скоррелирован с показателями g и объемом памяти, показали, что их общая анатомическая структура включает лобные области, принадлежащие области Brodmann (BA 10) (правая верхняя и левая средняя лобные извилины), наряду с правой низшей париетальной долькой (BA 40).
Анализ результатов, полученных в вышеописанных работах, позволяет предположить, что рабочая память и интеллект высоко связаны в силу ограниченного ресурса. Эти ограничения относятся как к количеству информации, которая может быть временно сохранена в какой-то структуре (например, кратковременное хранение), так и к способности обновить релевантную информацию. Оба механизма, возможно, зависят от дискретных зон мозга, принадлежащих лобным и париетальным областям. Однако описанная выше предварительная психофизиологическая модель взаимосвязи рабочей памяти и интеллекта требует эмпирической верификации.
Далее логично возникает вопрос: какие функции рабочей памяти являются предикторами интеллекта?
Как уже отмечалось выше, объем рабочей памяти (WMC) неоднократно рассматривался в качестве наиболее адекватного предиктора интеллекта, в частности способности к рассуждению (более подробно см.: Ackerman, Beier, Boyle, 2005; Conway, Kane, Engle, 2003; Kane, Hambrick, Conway, 2005; Oberauer et al., 2005).
К. Оберауэр с соавт. (Oberauer et al., 2003) предложили модель факторной структуры WMC, в которой рассматриваются три когнитивные функции: параллельная обработка и хранение, относительная интеграция (предварительно названная координацией) и наблюдение. Функция параллельной обработки и хранения соответствует общепринятому определению WMC. Она обычно оценивается с помощью сложных кратковременных задач, в которых участники должны запомнить множество пунктов за короткий период и выполнить обработку информации в промежутках между или после кодирования запоминаемых пунктов. Относительная интеграция определяется как способность строить новые связи между элементами и таким образом создавать структурные репрезентации (Waltz et al., 1999). Элементы могут храниться в памяти, но также могут быть даны перцептивно. Например, конструирование ментальной модели пространственного множества из некоторого описания (Byrne, Johnson-Laird, 1989), схватывание взаимоотношений из статистического графа (Halford et al., 2004) или «видение» созвездий в скоплении звезд и т. п. Наблюдение относится к контролю когнитивных процессов, включая репрезентацию цели, регулирование критериев ответов и изменение набора задач. Эти регуляторные процессы обычно относятся к категории исполнительных функций.
В обширном факторно-аналитическом исследовании (Oberauer et al., 2003) были обнаружены высокие корреляции фактора хранения и обработки и фактора относительной интеграции («способность к координации»), оба из которых представляют разные аспекты объема рабочей памяти. Согласно Оберауэру с соавт. (Oberauer et al., 2007), фактор относительной интеграции вносит существенный вклад в прогноз способности к рассуждению в дополнение к обычным задачам хранения и обработки. Это утверждение базируется на двух сходных теоретических аргументах. Одна линия аргументации касается анализа требований, сформулированных в типичных задачах для оценки рабочей памяти (Oberauer et al., 2005). Выполнение этих задач предполагает кратковременное сохранение небольшого набора элементов и отношений между ними (например, запоминание слов и позиций каждого слова в списке). Другие задачи требуют запоминания цифр и их отношений к пространственным локализациям. Кратковременная память на новые произвольные отношения (связи) требует механизма быстрого установления и обновления временных соединений. Основываясь на экспериментальной работе (Wheeler. Treisman, 2002) и моделировании временных соединений в нейронных сетях (Raffone, Wolres, 2001), можно предположить, что мозг имеет ограниченную способность для симультанного поддержания многократных соединений, полагая, что этот ограничивающий фактор отражен в объеме рабочей памяти (Oberauer, Kliegl, 2006).
Второй аргумент выводится из анализа требований к задачам на рассуждение, предполагающих создание новых относительных репрезентаций (Oberauer et al., 2007). Например, в задачах на индуктивное рассуждение (завершение последовательности) требуется реконструировать отношения между элементами определенной последовательности и переместить полученную репрезентацию в более поздний сегмент ряда для генерации следующего элемент а. Задачи на дедуктивное рассуждение требуют построения ментальных моделей общего предположения для обоснованного умозаключения (Johnson-Laird, 1999). Планирование предполагает создание иерархических структур целей и логических структур действий. Для реконструкции относительно новых репрезентаций их элементы должны быть связаны друг с другом (Halford et al., 1998). Поэтому предел на числовые соединения, симультанно удерживаемые в памяти, устанавливает ограничение на сложность относительно новых репрезентаций и тем самым снижает нашу способность к рассуждению. Авторы допускают, что данное ограничение лежит и в основе общей дисперсии показателей рабочей памяти и способности к рассуждению.
Гипотеза о связи объема рабочей памяти со способностью к рассуждению может быть противопоставлена двум другим популярным точкам зрения. Одна позиция состоит в том, что задачи WMC и задачи на рассуждение имеют общее требование симультанного хранения и обработки информации (Case, 1985; Daneman, Carpenter, 1980). Другая, альтернативная гипотеза состоит в том, что WMC и флюидный интеллект отражают эффективность исполнительного внимания, т. е. способность удерживать цели и релевантную целям информацию, несмотря на дистракторы (Kane, Engle, 2002).
Н. Фридман с соавт. (Friedman, 2006) обнаружили, что только один из трех факторов, отражающих исполнительные функции, названный «обновлением», предсказывает показатели флюидного интеллекта. Фактор обновления сформирован заданиями, фактически идентичными задачам, которые появились в психометрике как маркеры WMC, и поэтому рассматривается как фактор WMC.
Результаты исследований (Oberauer et al., 2007) подтверждают гипотезу о том, что общая дисперсия факторов WMC и рассуждения в основном обусловлена способностью формировать новые структурные репрезентации. Чтобы зафиксировать конструкт относительной интеграции (RI) были специально разработаны и верифицированы задачи, предсказывающие фактор рассуждения, конструктная валидность которых была не хуже, чем у задач на параллельную обработку и хранение. Прогностическая сила относительной интеграции сохранялась даже в отношении задач, не требующих никакого хранения для поддержания информации, которая была больше перцептивно недоступна. Задачи на хранение и обработку до сих пор отражают доминирующий психометрический подход к WMC. Поэтому задачи, разработанные для оценки относительной интеграции, позволяют значительно продвинуться в уточнении конструкта WMC, расширяя возможности понимания индивидуальных различий в способности к рассуждению. Высокие корреляции конструкта относительной интеграции с тестами способностей к рассуждению представлены и в работах (Buehner, Krumm, Pick, 2005; Buehner et al., 2006).
Эти данные вносят существенный вклад в изучение проблемы соотношения рабочей памяти и интеллекта. Традиционная интерпретация отношений между рабочей памятью и флюидным интеллектом или рассуждением состоит в том, что рабочая память обеспечивает ресурсы для одновременного хранения и обработки, т. е. способность помнить информацию, не существующую в данный момент в окружающей среде, и управлять этой или другой информацией в то же самое время. Обе способности востребованы во многих сложных задачах – например, при запоминании промежуточных результатов при выполнении дальнейших операций в многоступенчатых арифметических задачах счета в уме (Hitch, 1978).
Однако на этом типе задач трудно понять, почему конструкт относительной интеграции без какой-либо потребности к хранению должен так же хорошо предсказывать способность к рассуждению. Главное различие между определением фактора относительной интеграции с помощью версий задач «с памятью» и «без памяти» состояло в том, что в первом случае данный конструкт коррелировал больше с хранением и обработкой. При этом варьирование условий («с памятью» и «без памяти») оказало незначительное воздействие на корреляции фактора относительной интеграции с рассуждением или другими факторами интеллекта. Как уже упоминалось выше, потребность в кратковременном хранении является существенной, но недостаточной характеристикой показателя WMC. Таким образом, «симультанное хранение и обработка» являются хорошим описанием для одного эффективного и очень популярного класса задач, используемых для измерения объема рабочей памяти, но оно не должно использоваться для определения WMC как конструкта.
Нельзя сказать, что задачи относительной интеграции достаточно полно охватывают конструкт WMC, а задачи параллельной обработки и хранения являются избыточными. Скорее, конструкт WMC должен осмысливаться в более широком контексте и операционализироваться через расширенный набор задач.
Важно отметить, что та или иная переменная не становится частью конструкта способности к рассуждению только потому, что она высоко коррелирует с этим фактором. Конструкты типа способности к рассуждению и WMC являются не только векторами в факторном пространстве, они также имеют концептуальное значение. Например, термин «рассуждение» хорошо определен в философии и когнитивной психологии как выведение умозаключения из данной информации путем рационально допустимой аргументации; формы аргумента часто классифицируются как дедуктивные, индуктивные и абдуктивные (Wilhelm, 2005). Если переменная высоко коррелирует со способностью к рассуждению, но не соответствует определению конструкта, она не может его аргументированно представлять.
Отношение репрезентации и обработки информации – это одна из особенностей задач на рассуждение. Фактически «вывод» (умозаключение) является одним из нескольких компонентов, которые, согласно Р. Стернбергу (Sternberg, 1985), лежат в основе рассуждающей деятельности. Индивидуальные различия в этих компонентах, возможно, обуславливают индивидуальные различия в способности к рассуждению и явно указывают на то, что способность представлять связи между элементами является важным предиктором. Кроме того, одни авторы выдвигают на первый план роль отношений (связей), другие подчеркивают интеграцию отношений.
Согласно результатам описанных выше исследований, представление о конструкте рабочей памяти явно выходит за пределы его определения как системы временного хранения и обработки. Рабочая память прежде всего служит для объединения информации, данной непосредственно или представленной в форме воспоминаний, и конструирования из нее относительно новых репрезентаций, которые лежат в основе выполнения сложных задач типа понимания текста и рассуждения. Построение относительно новых репрезентаций требует механизма временного связывания элементов, которые объединены непосредственно друг с другом или в общей когнитивной системе (Oberauer, 2005; Wilhelm, Oberauer, 2006). Можно предположить, что общим знаменателем объема рабочей памяти и других сложных показателей, типа рассуждения, является способность реконструировать и поддерживать в активном состоянии такие соединения.
Гипотеза связывания релевантных элементов системы может также объяснить, почему задачи хранения и обработки являются хорошими индикаторами WMC. Типичные задачи на хранение и обработку могут расцениваться как один из примеров относительной интеграции. Как правило, участники должны воспроизводить список для запоминания в определенном порядке, а представление упорядоченного списка – специальный случай относительной репрезентации. Множество современных моделей последовательного воспроизведения представляют последовательность связей между каждым пунктом и его положением во временной или порядковой контекстной репрезентации. Соединения между элементами памяти и их контекстами становятся особенно важными, когда другие репрезентации, не принадлежащие мнемическому ряду, также высоко активизированы. Например, в процедуре «сложного объема» (Conway et al., 2005) кодирование элементов памяти чередуется с обработкой другого материала, который не должен в дальнейшем воспроизводиться. Элементы, которые требуется вспомнить, необходимо отличить от других, включенных в обработку, связывая предшествующий (не последний) элемент с контекстной репрезентацией, которая служит сигналом для вспоминания. Аналогично в ситуации сильной интерференции, объединение (связи) элементов памяти, релевантных контексту, представляющему определенный список, необходимо отличить от предыдущих, не релевантных. Это объясняет, почему задачи на непосредственное запоминание коррелируют больше с мерами WMC в условиях сильной интерференции (Bunting, 2006; Kane, Engle, 2000).
Существует альтернативное представление о том, что WMC отражает эффективность контроля внимания (Kane, Engle, 2002). Согласно этому представлению, относительная интеграция требует симультанного внимания к элементам, которые должны быть интегрированы. Однако контроль внимания не позволяет объяснить небольшое количество связей между переключением заданной последовательности и рассуждением, в силу того что первый показатель является прототипической задачей контроля исполнения. Авторы определяют контроль внимания как «способность при наличии интерференции поддерживать в активном состоянии репрезентации в памяти, которые могут отражать планы действия, целевые состояния или релевантную стимулам задачу» (там же, p. 638). Заданная последовательность переключения требует поддержания одного целевого состояния и связанного с ним плана действия в активном состоянии при наличии интерференции от другого, в данный момент нерелевантного. Общие затраты на переключение отражают оценку непрерывной интерференции от нерелевантной в настоящее время заданной последовательности, тогда как отдельные затраты на переключение отражают эффективность исполнительной системы в изменении относительных уровней активации между двумя целевыми состояниями и планами действия, т. е. эффективность управления вниманием от момента к моменту (moment-to-moment). Таким образом, несмотря на то, что задача на переключение в значительной мере обусловлена контролем внимания, продуктивность (т. е. успешность ее выполнения) лишь слабо коррелирует с показателями объема рабочей памяти и способностью к рассуждению (Kane, Engle, 2002).
Модифицированная версия представлений о контроле внимания и гипотеза связывания (соединения) элементов согласуются и дополняют друг друга, если предположить, во-первых, что создание и поддержание в активном состоянии некоторого множества элементов требуют симультанного внимания к этим элементам, и, во-вторых, объем рабочей памяти отражает способность направлять внимание (аттенционный контроль) на множество элементов в одно и то же время.