Глава 3. Алгоритмическая структура научного мышления
На стенах школьных кабинетов физики и вузовских аудиторий висят портреты людей, чаще всего пожилых, в буклях или стоячих воротничках. Ну, иногда – в тогах. Они сурово взирают на обучающихся. Они – великие. Что-то там открыли, и теперь остальные почему-то должны это учить. Прямо-таки наизусть, потому что остальным не дано открывать и быть великими. Эта избранность всегда меня смущала. Что же такое было в головах у великих, если они с такой легкостью открывали невидимые дверцы и доставали оттуда величины, законы и решения? К университету непонимание стало нестерпимым. Появились первые подозрения, что не в одной физике чудят такие загадочные личности. И что, наверное, есть что-то общее в ходе их мыслей. Тем более, что некоторые из «открывателей» много чего понатворили в разных отраслях науки. Похоже, вся наука устроена определенным образом и имеет структуру, отраженную в способе мышления. Или какой-то определенный способ мышления отражается в структуре научного знания и метода его формирования. Но тогда возникает крамольная мысль: значит, эту структуру можно выяснить и, пользуясь ею, совершать научные подвиги не хуже великих. Вот и займемся выяснением.
Во второй главе книги мы пришли к тому, что наукой называется система постоянно развивающихся знаний о реальном окружающем мире и внутреннем мире человека. Для того, чтобы знания постоянно развивались, необходимо, чтобы и они сами, и способы их добывания, обработки и практического применения становились достоянием всего общества, то есть всей человеческой популяции. Здесь необходимо напомнить, что знания есть следствие познавательной деятельности человека именно в популяционном смысле, на популяционном уровне. В какой-то мере аналогом этой ситуации была история развития хоккея в нашей стране. В хоккей играли все – от мала до велика, во дворах и на стадионах – кто с фирменной клюшкой, кто с выломанной в сквере изогнутой палкой. И сборная страны стала знаменитой, великой, непревзойденной «Красной машиной». Сейчас же играют только избранные и только в приличных секциях – мастера есть, а машины нет. Одни велосипеды. Уровень задан, а развивать некому. Вот и ждите, Демокрит с Левкиппом, прихода Ломоносова… сотни лет. Знание распределено в обществе, рабовладельческое оно или коммунистическое. Только характер распределения разный, а природа – одна.
Следовательно, перед обществом возникли как минимум две задачи. Во-первых – решить, что именно нужно транслировать на все человечество в первую очередь. Человечество решает эту задачу на уровне коллективного бессознательного, путем больших и малых проб и ошибок, совершаемых отдельными людьми или какими-то группировками. Чем мельче становятся со временем пробы и ошибки, тем точнее мы узнаем, что транслировать. Хотя узнаем порою с опозданием и очень дорогой ценой. Во-вторых – обществу необходимо решить, какими средствами и способами знание транслировать. С тем, чтобы обеспечить результат популяционного масштаба.
В решении этих задач чрезвычайно важную роль играет наличие у науки уже упомянутой структуры, отражающей структуру научно-познавательного мышления и вообще научно-познавательной деятельности. Чем четче проявляется структурированность знания, тем более оно готово к трансляции и тем приоритетнее для нее. Поэтому для обсуждения физики как отрасли науки, в которой наиболее ярко проявляются простота и красота научного подхода к видению мира, необходимо представить и понять исторически сложившуюся последовательность этапов такой деятельности. То есть как она складывалась, почему сложилась в современном виде и что это за вид. Конечно, на математическом или, по крайней мере, математизированном уровне понимания. Так уж надежнее и технологически воспроизводимее. В сущности, основой любой адекватной трансляции может быть только математика того или иного уровня сложности. Здесь имеется в виду принцип, сформулированный мне в ходе коррекционных занятий одним учащимся шестого класса: «Математика – это язык, язык – это математика». С этим трудно не согласиться. Однако надо отметить, что если первое утверждение, дословно повторяющее высказанное Ф. Бэконом, несколько метафорично, то второе, обратное, надо понимать буквально. Возникновение знаковых систем в процессе построения движений [2] в принципе математично, и это возникновение, по-видимому, можно рассматривать как один из первичных этапов собственно возникновения и развития математики. Вне зависимости от того, осознаем мы именно эти, первичные, этапы или не осознаем. Вырастающие из этого математические описания явлений разного уровня сложности могут приобретать различные конечные формы. В том числе – речевые. Необходимо понимать, что при серьезном научном анализе описания явлений, которые мы относим, например, к «гуманитарным», требуют математического обеспечения, несравнимо более сложного, нежели имеющегося, например, у физика-теоретика.
Адекватная трансляция чего угодно вне языка как знакового средства общения между людьми невозможна. Таким образом, транслировать надо, в первую очередь, структуру научно-познавательной деятельности, причем на математически обеспеченном процессуальном уровне.
С другой стороны, трансляция научного знания и средств его формирования имеет целью развитие у отдельных членов общества научно-познавательного мышления. И, как следствие, на статистическом уровне – становление у общества в целом научно-познавательного подхода к восприятию мира и его преобразованию. Это означает, что нам необходимо выявить конкретный вид современного представления о структуре процесса научно-познавательного мышления и понять динамику этого процесса. Корректное воспроизведение такой динамики должно обеспечить столь важную для нас трансляцию процессуальной структуры научно-познавательной деятельности. Следовательно, обеспечить обучение субъектов познавательной деятельности самостоятельному получению научного знания о мире, прежде всего – в области простейших модельных представлений о нем. То есть, математических и строящихся на их основе простейших представлений любых научных дисциплин. И, после математики, в первую очередь – физики как наиболее наглядной в отношении модельных представлений исследуемых явлений. В связи с этим необходимо понять, «как думает» физика и как должны думать физики, чтобы быть физиками.
3.1. Продуктивный характер научного мышления
Под мышлением принято понимать процесс познавательной деятельности, при котором субъект оперирует различными понятиями, образами, ассоциациями, обобщая, классифицируя и структурируя их. В этом процессе познавания мира и трансляции людьми друг другу средств и результатов познавания мы в операциональных проявлениях сталкиваемся с двумя видами мышления.
Практическое мышление – это «процесс мышления, совершающегося в ходе практической деятельности. В отличие от теоретического мышления, направленного на решение отвлеченных теоретических задач, опосредованно связанных с практикой, практическое мышление включено в решение практических задач» [4, С. 316]. В ходе такого процесса не ставится задача создания новых методологических средств, которые можно переносить в принципиально иные ситуации, в том числе – передавать другим людям.
При реализации практического мышления в его чистом виде неопределенными (следовательно, неизмеримыми) и непередаваемыми (поскольку неизмеренными) оказываются его главные элементы: сам предмет трансляции; уровень и качество его понимания транслятором; восприятие и качество усвоения обучающимся. Блестящим примером практического мышления я считаю следующий. Однажды к воротам моей усадьбы (а я живу в лесу) подъехал на квадроцикле знакомый. Человек с недюжинной изобретательностью, предприниматель и носитель так часто упоминаемого ныне «инженерного мышления». То есть могущий самостоятельно построить вездеход или неузнаваемо модернизировать в нужном направлении какую-нибудь другую технику. И вот мы решили все наши дела, и я провожаю его к немолодому квадроциклу. А тот отказывается заводиться. Тогда товарищ запускает руку в недра двигателя, уставившись в пространство, некоторое время роется там, выдергивает какой-то проводок и, не глядя, кладет его в карман. Квадроцикл успешно заводится с первой попытки и радостно ревет. Пораженный, я спрашиваю: «Что это за проводок и почему ты его удалил?» И получаю ответ: «Не знаю… просто так надо было сделать».
Представление о «продуктивности» мышления связано с получением в результате мыслительной деятельности определенного продукта, который может быть в дальнейшем осознанно преобразован и/или передан другим людям. Как, например, пакет молока. Продуктивное мышление обычно отождествляется с творческим – «связанным с решением проблем: новых, нестандартных для субъекта интеллектуальных задач» [4, С. 316]. Полагаю, что такое отождествление неверно: творческие решения характерны и для практического мышления, что проявляется, в частности, в деятельности политиков, государственных деятелей, полководцев [8]. А история с квадроциклом? Это ведь явно творчество! Кроме того, «творческих деятельностей просто не бывает. Известно, что в так называемых творческих профессиях есть как художники, так и ремесленники» [3, С. 191]. Данное высказывание Д. Б. Богоявленской явно направлено против деления мыслительной деятельности на творческую и нетворческую: мышление, как процесс создания моделей, в которых мы отражаем мир, уже в любом случае творчество. Поэтому продуктивное мышление отличается от практического возможностью передачи и процесса такого творчества и его результата другим мыслящим существам как продукта деятельности. Вне трансляции результат продуктивного мышления может маскироваться под результат практического. Если полководец помалкивает о том, как он пришел к решению, это не означает его практического мышления. А вот практическое под продуктивное не замаскируешь. Разве что в школьном образовании.
Общий характер основ продуктивного мышления при всей индивидуальности его личностного содержания и проявлений безусловно обязывает к понятийному характеру трансляции. Трансляцию следует понимать как обсуждение с другими людьми (да и вообще мыслящими существами) процесса и результатов мышления индивидуального или коллективного субъекта этой деятельности и вытекающих отсюда практических действий. А согласно одному из возможных определений понятия – оно есть единица знания о наиболее общих, существенных и закономерных признаках явлений. Это означает необходимость понятийного обеспечения коммуникации субъектов мыслительной и, тем более, познавательной деятельности. Поскольку продуктивное мышление, при котором сама мысль является продуктом, опирается как на предметную деятельность (то есть на осуществление субъектом воздействий на материальные объекты в окружающем мире), так и на средства языка, понятийное мышление – это всегда осознанное вербализованное мышление. Согласно А. Р. Лурии [6, С. 310], операция продуктивного мышления сводится к тому, чтобы усвоить логическую систему, заключенную в речевом сообщении или в силлогизме, и чтобы сделать научный логический вывод, исходя из сформулированных в силлогизме отношений. Этот вывод «однозначно определяется алгоритмом (системой операций), заключенным в силлогизме». А воспроизводимое и транслируемое достижение выводов нужно для того, чтобы в конечном итоге надежно обеспечить адекватность практического взаимодействия с окружающим миром, традиционно называемого «предметной деятельностью».
Творческое мышление не обязательно является понятийным. Продуктивное понятийно в обязательном порядке. Теоретическое мышление, являясь продуктивным, методологично в своей сущности. Эта методология лежит в основе любого научного исследования и, в первую очередь, физического. Последнее утверждение обосновывается уже отмеченной наглядностью физического мышления в отношении модельных представлений исследуемых явлений.
Здесь нельзя не коснуться одного важного обстоятельства. Речь идет о соотношении практического и продуктивного мышления в интеллектуальной деятельности профессионального научного работника. Очень часто говорят о непонятности и непознаваемости путей, которыми научный работник приходит к «озарению». Во-первых, озарение – очень редкое явление, и если уж оно и проявляется, то исключительно в связи с выделением из мира, из потока сознания необычного явления. Или необычного выделения привычного явления. А дальше – кропотливая системная пошаговая работа без всяких озарений, являющаяся уделом успешных профессионалов. Например, Ньютона, без устали работавшего, погрузив ноги в таз с холодной водой. Во-вторых, «озарение» всегда касается лишь деталей какого-то из шагов осознанной познавательной деятельности. Как все те же кварцевые нити Петра Леонидовича Капицы.
Совершенно очевидно, что даже для просто выживания человека его мозг должен быть в состоянии обеспечивать выполнение законченных последовательностей некоторых действий. Это, в частности, следует из работы Н. А. Бернштейна «О построении движений» [2], посвященной биомеханике и физиологии движений. То есть мозг в любом случае самостоятельно строит программы мышления различной сложности. Такие программы, в отсутствие направленного социального воздействия – обмена достижениями в области продуктивного мышления – чаще всего фрагментарны и обеспечивают лишь отдельные реакции и их адекватность реальным ситуациям. Эти программы не осознаются, и отсюда представление об «озарениях» различного масштаба в случаях успешного решения возникающих перед человеком задач. Так работает практическое мышление в определенном выше его смысле. Надо отметить, что преимущественно такое мышление характерно для подавляющего большинства людей. Вряд ли можно найти человека, не произносившего ключевой фразы: «Знаю [понимаю], но сказать не могу». «Знаю, но сказать не могу» – это формула уклонения от ответа по различным причинам, включающим в себя и непонимание. «Понимаю, но сказать не могу» – может быть декларацией субъекта о владении невербализуемой информацией.
Практическое мышление, обусловленное случайными комбинациями фрагментарных программ, делает такое мышление «в чистом виде» недостаточным даже просто для выживания и уж, тем более, успешной жизни. Поэтому социальная форма существования личности, требующая согласованности действий на основе обмена информацией, с необходимостью приводит к появлению продуктивной составляющей мышления. Доля такого вклада различна у разных людей, но, по-видимому, для большинства она достаточно мала. Более того, этот вклад в процессе развития личности чаще всего в конечном итоге оказывается узко специализированным. Отсюда и хорошо известная общежизненная неприспособленность многих выдающихся специалистов, решающих свои задачи за пределами профессиональной деятельности на основе практического мышления. Вытекающая из сказанного выше неприспособленность большинства людей к общей жизни маскируется социальными представлениями, уходящими корнями в локальные проявления эволюционного процесса. Этот аспект требует отдельного исследования и выходит за рамки настоящей книги.
Однако эволюционное развитие продуктивного мышления, необходимого для выживания вида, привело к его формированию у определенной части людей на уровне преимущественного. По достаточно произвольным оценкам, концентрация в обществе людей, мышление которых является наиболее полно продуктивным, составляет от 10—4 до 10—5. Это значит, что таких людей приходится от единицы на десять тысяч до единицы на сто тысяч представителей вида. Не густо. Эта концентрация на уровне коллективного бессознательного контролируется обществом в целях сохранения его устойчивости. Станет меньше – в пещеры. Больше – опасно снизится управляемость. Но факт остается фактом: такие люди есть, и они в своем мышлении отчетливо проявляют его структурированную продуктивность. Как сложилось, сформировалось мышление таких людей в известных случаях – непонятно. Слишком много случайных факторов. И уж точно: если здесь как-то и замешана генетика – то далеко не в первую очередь [14].
У людей с так или иначе сформированной и устоявшейся структурой продуктивного мышления она начинает работать в автоматическом режиме – на других, более высоких скоростях и без «выдачи промежуточных отчетов». При решении практических задач это выглядит как проявление практического мышления. Однако это есть не что иное, как определенная «свертка» продуктивного мышления, представляющая собой эффективную упаковку его во времени за счет увеличения скорости протекания процессов на уровне подсознания. Можно предположить, что формирование программы продуктивного мышления осуществляется преимущественно левым полушарием мозга, а систематическое функционирование «отлаженной» программы – правым. По-видимому, именно с такой ситуацией мы сталкиваемся, пытаясь анализировать мышление систематически успешных полководцев, предпринимателей, изобретателей и иных ярких представителей высокоскоростного эффективного преобразования результатов мышления непосредственно в практику.
Научное мышление характеризуется осознанностью, последовательностью, адекватностью действительности (выраженной в появлении в результате научного мышления адекватных моделей) и неотвратимостью завершенности его процесса. А эти условия могут осуществляться и контролироваться исключительно в режиме продуктивного мышления.
3.2. Алгоритмичность мышления
В процессуальном отношении важно понимать природу этапов научно-познавательной деятельности и их последовательности. Последовательность логически связанных между собой действий ассоциируется у нас с алгоритмом. Большинство людей не задумывается особенно о том, что же такое алгоритм. Алгоритм можно определить как точное описание последовательности элементарных операций, связанных между собой необходимыми, существенными, устойчивыми и воспроизводимыми причинно-следственными связями, системно обеспечивающими неотвратимое достижение поставленной цели [9, С. 16]. Поскольку в основе научно-познавательных действий лежит, как мы выяснили, продуктивное мышление, последовательность этих действий должна определяться алгоритмом данного вида мышления. То есть продуктивное мышление должно быть в принципе алгоритмизировано, по крайней мере, в своих «верхних этажах», определяющих структуру деятельности. Тогда все понятно и, изучив структуру продуктивного мышления, мы заведомо сможем использовать ее при решении любой познавательной задачи, не говоря уже о физической, как наиболее простой.
Для уверенности в алгоритмичности продуктивного мышления необходимо ответить на три вопроса. Первый: как развивается структура продуктивного мышления по мере усложнения мыслительных действий (уровней формирования движений по Н. А. Бернштейну)? Второй: с какого момента процесс мышления становится алгоритмичным (и, следовательно, транслируемым)? Третий: каковы структуры процессов реализации важнейших этапов (шагов) алгоритма продуктивного мышления (научно-познавательной деятельности)?
Для ответа на первый вопрос целесообразно обратиться к представлениям Н. А. Бернштейна об уровнях формирования движений [2]. В сущности мышление и неразрывно связанная с ним речь [5] представляют собой высшие уровни двигательного нервного процесса. Рефлекторное кольцо [1, С. 48] есть модельное представление структуры протекания конкретного двигательного процесса, хранящейся в памяти нервных структур организма. В феноменологическом подходе каждому рефлекторному кольцу соответствует элемент опыта [11, С. 103]. С использованием аппарата теории множеств нам с А. Г. Гейном, А. И. Дорониным и А. А. Слепухиной удалось показать, что тематические подмножества элементов опыта, понятия и донаучные (обыденные) модели объектов соответствуют совокупности рефлекторных колец, вызываемых из памяти в ответ на сигнал и, следовательно, нижнему уровню формирования движений по Н. А. Бернштейну. Здесь следует отметить, что донаучная модель не может носить физического характера, поскольку она многофакторна, а потому сложна.
Если же «первичной» совокупности колец недостаточно для реакции, то происходит вызов из памяти «вторичных» совокупностей колец. То есть вызываются все совокупности колец, связанные с кольцами из «первичной» совокупности, следующими за кольцами, максимально соответствующими сигналу, в порядке убывания уровня соответствия. Эти вторичные подмножества возникают одновременно и пересекаются с первичным. Необходимо рассматривать сразу все пересечения тематических подмножеств элементов опыта. Такое математическое описание соответствует уровню B по Бернштейну (уровень синергии). В феноменологическом подходе это не что иное, как описание концепта. Концепт – множество элементов опыта, объединенное совокупностью представлений, понятий, знаний, ассоциаций и переживаний, сопровождающей определенное слово. Важно подчеркнуть, что, вводя математическое выражение концепта, мы получаем возможность рассмотреть его сущность и происхождение (процесс формирования).
В том случае, если и сформированного концепта оказалось недостаточно для решения задачи, делается вывод о ее сложности и необходимости решения на более высоком уровне. Представляется разумным следующее предположение. Пересечения тематических подмножеств множества элементов опыта в составе концепта флуктуируют около некоторого значения своей мощности. Кроме того, количество элементов опыта в каждом подмножестве (и, следовательно, в пересечениях) изменяется во времени. В какой-то момент времени конкретный концепт оказывается наиболее соответствующим задаче ввиду достижения мощности суммы пересечений, необходимой для выбора решения в точке бифуркации. Этот вариант концепта запечатлевается, а остальные варианты подавляются в соответствии с принципом доминанты. Анализ рассогласования выбранной реакции и достигнутого результата приводит к формированию описанным способом нового, уточняющего (корректирующего реакцию) концепта. Указанный выше флуктуационный механизм обеспечивает конкретное состояние концепта, позволяющего уточнить результат выбора реакции. Таким образом, достаточно сложная реакция итерационно оптимизируется. Это позволяет предположить возможность возникновения на данном уровне (третьем, С, по Н. А. Бернштейну) праалгоритмических структур. Движения уровня С по Бернштейну можно охарактеризовать как «переместительные», связанные с «владением пространством». Поэтому соответствующее мышление можно охарактеризовать как практическое, то есть непосредственно реализуемое в практической деятельности. Закономерность формирования праалгоритмических структур мышления является основой возможности, при дальнейшем развитии, осознания и трансляции таких последовательностей мыслительной деятельности. Это надо понимать как общность алгоритмической основы и практического, и продуктивного мышления. То есть праалгоритмы, несомненно, являются нижними уровнями развития продуктивного мышления, возникающими достаточно рано, непосредственно сразу за формированием понятий (обыденных моделей) и концептов.
По-видимому, принципиальное отличие праалгоритма от алгоритма состоит в следующем. Формирование праалгоритма представляет собой процесс поиска последовательности операций, необходимой для решения задачи при затрудненности выбора решения, обусловливающего движение, на уровнях понятия или концепта. Такая последовательность является достаточно «нежесткой», поскольку для данного уровня формирования «переместительных» движений характерно различие индивидуальных приоритетов в системе целей решения. Возможно, что именно на этом уровне мы, например, выбираем для решения данной задачи приоритетность физического описания наблюдаемого движения при помощи величины «путь» или же величины «перемещение». «Нежесткость» структуры праалгоритма определяется возможностью произвола в выборе необходимости и существенности причинно-следственных связей между его шагами из некоторого спектра возможных. Устойчивость и воспроизводимость связей, по-видимому, пока не столь важны или, по крайней мере, еще не полностью определены. Это указывает, в частности, на то обстоятельство, что формирование праалгоритма происходит на уровне все еще обыденной, донаучной модели. И, скорее всего, за пределами разрешающей способности сознания в плане выбора деталей этого формирования.
Алгоритм, в отличие от праалгоритма, представляет собой, в соответствии с определением, «жесткую» структуру. Формирование алгоритма происходит уже в научной модели самого процесса мышления. В частности, причинно-следственные связи между шагами уже отчищены и выверены социальной практикой мышления до уровня единственности. Поэтому, естественно, алгоритм отражает последовательность действий, которая может быть осознана как в своей структуре, так и в содержании действий каждого шага. Применительно к физике в основе взаимопонимания занимающихся ею людей лежат именно алгоритмы – введения определений физических понятий, введения физических величин, установления законов, решения физических задач.
Все сказанное выше позволяет предположить, что мышление приобретает алгоритмический характер уже на «самых нижних этажах», как только из мира (а фактически – из потока сознания) выделен объект осмысления на уровне общности представлений о нем, достаточной для построения логического условия решения задачи. Вне зависимости от осознаваемости этого условия на данном уровне формирования движения (в широком бернштейновском смысле слова).
Отсюда и ответ на второй вопрос о моменте начала алгоритмичности процесса мышления и возможности трансляции структуры этого процесса и модельной сущности содержания его результатов. Надо отметить, что жесткая алгоритмичность и возможность неискажающей трансляции возникают одновременно. Это обстоятельство чрезвычайно важно при решении задач: осознание условия задачи, процесс решения и его результат на уровне функционирования мозговых структур одновременны. И только при их анализе они разделяются во времени, образуя привычную для нас последовательность.
Что касается третьего вопроса – структуры процессов реализации важнейших шагов алгоритма продуктивного мышления в целом – эти структуры формируются на основе осознания их алгоритмической сущности. Дело в том, что они основываются на запечатленных в памяти выбранных пересечениях множеств, которые корректируются в процессе деятельности, в том числе на уровне эволюции. Примером может служить рассматриваемый в следующей главе эволюционно сложившийся к настоящему времени классификационный подход, обеспечивающий формирование определений понятий в рамках таксономической лингвистики. Понимание в строгом смысле этого слова – процесс или результат осмысления сущности явления. Понимание может быть достигнуто исключительно на понятийной основе, тем глубже и тем стремительнее, чем более глубокие уровни алгоритмичности нам удается осознать. Так, выделение явления из мира (точнее, из собственного потока сознания субъекта мыслительной деятельности) является самым первым шагом алгоритма познавательной и, в частности, научно-познавательной деятельности. Завершение исполнения этого шага – введение определений необходимых понятий – также алгоритмично в своей сущности. Но и в этом алгоритме определенные шаги (например, отнесение изучаемого явления к классу явлений) также исполняются заведомо алгоритмически. Прекращение осознания алгоритмов процесса мышления по мере углубления в истоки этого процесса вовсе не означает отсутствия алгоритмов. Просто разрешающая способность нашего сознания в конкретных актах мышления ограничена. Можно достаточно уверенно предположить, что широкое и глубокое осознание алгоритмов мыслительной деятельности дисциплинирует разум, обеспечивая бесперебойную работу мышления, в том числе и на глубинных, стартовых уровнях. Здесь, в частности, имеется в виду организация вызова из памяти. Если информация «уложена» в памяти в соответствии с алгоритмическими принципами работы мозга, то и извлекается она в соответствии с теми же принципами – легко и просто.
Наконец, даже высокие профессионалы, такие, как А. Р. Лурия, полагают алгоритм чем-то все же «внешним», заданным и жестким. Это не так. Жесткой в алгоритме является только последовательность шагов. Исполнение же каждого из них происходит в соответствии с алгоритмами других, более глубоких уровней, в способах реализации своих шагов носящими все более личностный, индивидуальный характер. Достаточно вспомнить флуктуационное построение праалгоритма – это ведь поисковый процесс! Ну и, безусловно, надо постоянно помнить о том, что в процессе восхождения к «верхним этажам» продуктивного мышления, к реализации его крупноблочного алгоритма, каждый раз, в каждом законченном акте осмысления проходится весь цикл – начиная с появления сигнала и вызова из памяти тематического подмножества. И качество мышления, разумеется, зависит от отлаженности этого процесса для конкретной личности. Отлаженность означает наличие обратной связи, контролирующей направленность срабатывания алгоритмов «нижних уровней» со стороны эволюционно сложившегося на сегодняшний день общего алгоритма научно-познавательной деятельности.
Ну а эвристика… Обыденное сознание традиционно противопоставляет эвристический подход алгоритмическому. Для модели «чисто эвристического» подхода характерен «перебор всех вариантов построения решения без наличия какой-либо направляющей, принципиально важной идеи» [4, С. 612; 9]. Справедливость и, тем более, точность этого практически определения спорна, как минимум, по следующей причине. «Решение», разумеется, относится к задаче. А задачу можно считать поставленной только в том случае, если содержание ее условия понятийно обеспечено на уровне определений. Но в таком случае необходимо принять во внимание то обстоятельство, что так называемая «формула изобретения» есть не что иное, как частный случай алгоритма введения определения понятия. А это означает, что «перебор вариантов» в любом случае осуществляется в соответствии с определенной «направляющей идеей», в роли которой выступает указанный алгоритм. Так что «перебор вариантов» происходит только в рамках определенного шага алгоритма, а это уже совсем другое дело. В принципе, возможность эвристичности зарождается, по-видимому, при сугубо индивидуально-личностном вызове из памяти тематических подмножеств рефлекторных колец. Однако до выявления в осознании эвристического результата мышления еще далеко. В силу сказанного выше в этом разделе книги, даже скрытые разрешающей способностью сознания конкретного субъекта мыслительной деятельности ее фрагменты алгоритмичны или, по крайней мере, праалгоритмичны. Только в случае «чисто эвристического» подхода направляющая эту алгоритмизированную деятельность обратная связь с «главным», «конечным», алгоритмом нарушена. Главным образом, из-за его незнания и непонимания. Тогда вместо завершения акта мыслительной деятельности мы имеем дело с обрывом негодных (вследствие ненаправленности) алгоритмических цепочек «нижних уровней» и начинанием процесса каждый раз заново с первых шагов. Сизифов труд, чрезвычайно непродуктивный и чреватый пагубными последствиями как для решения задачи, так и для его субъекта. Последовательное представление развития «направляющей принципиально важной идеи» есть алгоритмизированная операция, обеспечивающая необходимый «скелет» эвристической деятельности [4, С. 612; 9]. Таким образом, алгоритмические и эвристические мыслительные операции, направленные на решение конкретной творческой задачи, неразрывно связаны между собой [9]. Причем связаны именно алгоритмическим характером процесса мышления вообще и наличием корректирующей отрицательной обратной связи в развитии системы алгоритмов последовательно усложняющихся уровней.
Легендарный вопль «Эврика!» был связан не со склонностью любителя ванн к озарениям непонятного происхождения, а с отлаженностью процесса научно-познавательного мышления научного работника, уже имевшего большой опыт алгоритмического решения физических и математических задач.
3.3. Развитие продуктивного мышления как эволюционный процесс
С появлением вида «человек разумный» его выживание сразу же оказалось в прямой зависимости от обмена результатами мыслительной деятельности.
Мозг неандертальца был гораздо больше нашего. Но был очень неорганизован и запутан. Вот и вымерли, потому как не получалось с адекватностью, тем более – с обменом этой адекватностью. Ведь чтобы выжить такому сложному и поэтому уязвимому виду, как человек, нужно уметь договариваться, то есть передавать друг другу свои мысли в качестве продукта. Это значит – владеть продуктивным мышлением. Под передачей следует понимать как оформление результатов собственного мышления в виде, пригодном для передачи (останавливаясь на этом), так и сам процесс передачи этих результатов другим людям. Ньютон и Гаусс не заботились специально (внимание – специально!) о том, чтобы продукт их научной мыслительной деятельности был доступен другим. Но, фиксируя эти собственные результаты для себя, для обеспечения процесса своей научной работы, великие не имели другой возможности кроме надлежащего знакового (языкового) оформления своего продукта. Свои работы Ньютон, не занимаясь сам преподаванием, начинал разделом «введем необходимые определения». И ведь вводил! И законы формулировал. И задачи решал. То есть создавал продукт. Там, у себя, за забором своего лордовского имения. А потом приходили другие, которые не могли получить таких результатов, как Ньютон. И несли заготовленные Ньютоном продукты в массы. Для того, чтобы каждый мог (в принципе) научиться готовить такие же продукты, как и Ньютон, но свои собственные. А потом приходили еще другие, и тоже не Ньютоны или Гауссы. И вот эти другие со слов и знаков великих видели не только их результаты, но и процесс получения этих результатов. И, удивленные единством структуры такого процесса, стремились нести в массы уже ее, эту структуру. Для того чтобы каждый не ломал голову над самостоятельным извлечением умений и навыков научной интеллектуальной деятельности из трудов безразличных к трансляции великих, а получал структуру этой деятельности тоже как продукт, готовый для применения. Чтобы быть вооруженным и успешным в деятельности, выбранной для самореализации. И вот все это объединяется продуктивным мышлением – и получение результата и его трансляция. В итоге мы приходим к рассмотрению некоторой модели – в данном случае продуктивного мышления, – в которой существенным фактором является транслируемость.
Мышление возникло в процессе эволюции человека как адаптационный механизм. Естественный, в сущности, отбор привел к введению этого механизма в человеческую культуру трансляции на уровне социального системообразующего фактора. Передавать такой механизм можно тоже только как продукт, поэтому в порядке обратной связи затрудненность организации продуктивного мышления у неандертальцев привела к кроманьонскому эволюционному выбору.
Есть такой вид эволюции, который называется «филетической эволюцией» (от греческого phyle – род, племя). Она происходит в деталях, не образуя дочерних видов. И задача ее – дать популяции выжить путем приспособления к новым условиям. Если надо – создав новую популяцию «внутри» вида. Филетическая эволюция человека [7] отличается тем, что, наряду с адаптационными изменениями соматического характера, происходят изменения и в мышлении человека. Сущность филетической эволюции процесса мышления современного человека состоит в формировании продуктивной составляющей этого процесса в результате направленного образовательного влияния на уровне коллективного бессознательного. При этом граница между социально-психологическими состояниями, обусловленными различием в успешности такого формирования, достаточно резка, хотя и допускает исключения (ввиду все той же социальности).
Конец ознакомительного фрагмента.