Эвристические программы для компьютеров отражают определенную концепцию мышления, они связаны с определенным представлением о процессе решения задач человеком — с понятием лабиринта. С этой точки зрения любая задача может быть изображена в виде площадок лабиринта, каждая из которых представляет собой определенную совокупность данных. Одна площадка есть исходная ситуация, другая — конечная ситуация. И решение задач сводится к отысканию пути от одной площадки к другой.
Насколько же реальный процесс решения задач человеком соответствует этому лабиринтному принципу построения существующих эвристических программ?
Следует иметь в виду, что для сравнения человеческого и машинного способа решена может подойти далеко не всякий класс задач. Это сравнение целесообразнее всего проводить на материале таких задач, которые могли бы быть хорошо представлены в вид лабиринта, или, иначе говоря, дерева игры.
Специфически человеческая система, решающая задачу, – это анализирующая, познающая система, тесно связанная со сбором информации. Другое дело — задачи с неопределенной областью поиска, т. е. те, в которых не определена конечная площадка лабиринта. К такого рода задачам относится игра в шахматы. Именно в шахматах принцип лабиринта, реализованный в дереве игры, выступает особенно громоздким и неэффективным. Суммарная оценка позиции как единого недифференцированного целого приводит к тому, что для решения задачи в той или иной ситуации необходимо просмотреть огромное количество вариантов. В связи с этим в качестве основной проблемы шахматного программирования выдвигается проблема сокращения количества возможных вариантов.
Сама постановка такого рода проблемы может привести к весьма нежелательным как в теоретическом, так и практическом отношении результатам. Человек, играющий в шахматы или решающий шахматную задачу, не всегда стремится уменьшить число вариантов решения.
Поэтому структура интеллектуальной деятельности человека и машины существенно различна. Экспериментальный материал дал основания предполагать, что та совокупность вариантов, которая осознается шахматистом, есть следствие, результат некоторого процесса, существенные компоненты которого могут ускользнуть от самонаблюдения и поэтому не фиксируются с необходимой полнотой испытуемым. Отсюда моделирование этого внутреннего, ускользающего от самонаблюдения процесса, того процесса, который собственно и приводит человека к решению, и должно стать основной задачей кибернетического исследования.
Социальное развитие человека сформировало у него полноценные механизмы моделирования, отражения того мира, в котором он живет, действует. Поэтому у человека обычно не бывает такой ситуации, в которой он не мог бы спланировать свою деятельность более или менее целесообразно.
Классический подход к измерению информации, разработанной в кибернетике, неприменим к дискретным ситуациям, к которым относятся и шахматы. И вместе с тем именно в ходе познания свойств элементов ситуации формируется вариант решения шахматной задачи. Этот познавательный процесс можно рассматривать как моделирование мозгом элементов задачи. Гипотетически моделирование шахматной позиции выглядит следующим образом.
Каждый из элементов шахматной позиции (фигур) обладает некоторым количеством признаков (например, способов хода), которые могут быть названы изначальными признаками. Например, таким изначальным признаком коня является ход буквой Г. Признаки такого рода как бы запрограммированы с самого начала в данном элементе. Реализация изначальных признаков происходит при перемещении фигур на полях шахматной доски.
Если на одно из полей доски поставить элемент и реализовать его изначальный признак, т. е. ходить фигурой согласно запрограммированным правилам, то элемент этот приобретает признаки пли свойства, не содержащиеся в программе, не присущие ему изначально. Если на доске уже есть некоторое количество фигур, тот или иной элемент ситуации может приобрести очень большое количество новых, обнаруживаемых в данной ситуации признаков. Это так называемые актуальные признаки.
Следовательно, фигура в конкретной позиции является мерным вектором, т. е. совокупностью признаков, каждый из которых есть реализация изначального свойства в определенном направлении. Например, конь, стоящий на поле hЗ, может пойти и на поле g1, и на ноле f2, и на поле f4, и на поле g5. Все эти возможности коня и будут составлять его актуальные признаки.
В конкретной позиции при реализации изначальных свойств элементов в число актуальных признаков элемента А может попасть элемент В, а в числе признаков элемента В окажется элемент А. Например: конь hЗ может напасть на пешку е2, а пешка е2 может быть атакована конем hЗ. Такое взаимодействие между элементами, возникающее при реализации их изначальных свойств, назовем связью.
Успех в решении задачи и зависит от того, установит ли шахматист эти связи между элементами, другими словами, обнаружит ли он актуальные признаки у фигур, составляющих позицию. Этот процесс приводит его к созданию системы, или модели, ситуации.
В систему входят те элементы, которые в качестве актуальных признаков содержат другие элементы данной дискретной совокупности.
Элементы, связанные таким образом, перестают быть дискретной совокупностью и отражаются как единое целое. Остальные элементы ситуации становятся фоном. Поскольку свойства элементов в шахматной позиции представляют собой ходы фигур на те или иные поля, постольку каждая система может быть реализована в соответствующей последовательности ходов.
Любой из разрабатываемых шахматистом вариантов решения есть результат определенной модели позиции — «видения» им свойств некоторых фигур позиции. В свою очередь этот вариант решения несет определенную познавательную функцию: даже в том случае, когда он заканчивается неудачно, испытуемый в ходе его реализации получает сведения о ранее скрытых от него, но существенных для решения задачи признаках элементов. И окончательный вариант решения оказывается совокупностью признаков элементов, обнаруженных в ходе предшествующих попыток.
