认知 人行为背后的思维与智能

问题是求出绳子的张力。

如果我们把这个问题提给人或计算机去解决，在不许画图的情况下，人和计算机需要哪些基础知识呢？首先，人或计算机必须有一定的分析语言的知识。例如，对“梯子的脚在一堵垂直的墙根处，以这点为支点”这句话，人或计算机必须通过语言了解事物之间的关系。什么是梯子的脚?什么是垂直的墙?…这句话里有主语、谓语、宾语；谓语必须和主语“梯子的脚”发生一定的关系，还得和宾语“墙”发生一定的关系。当然，只了解一定的语言是不够的，还必须了解一定的意义。

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不管是人还是计算机，必须懂得什么是梯子；要知道梯子有脚，它是梯子的一端；另外必须知道梯子的物理学知识，梯子是长形的。在这个物体上可以施加一定的力的作用，梯子所起的作用是一个杠杆的作用。为了解决这个问题，计算机或人的必要信息是把梯子看成一个杠杆。如果做了这种转换，就知道梯子的脚是杠杆的一端。所以，设计这样一个程序需要大量的知识或词汇。

在罗克设计的程序里，把这一类信息都保存在图式（框架、类表、结构）里。在记忆系统里有各种图式，如梯子的图式梯子的图式告诉我们梯子是一个杠杆，杠杆里面包括更多的内容，如杠杆有一个支点，支点本身是不动的。这个实验里，梯子的脚是不动的，我们可以把它看作是支点。杠杆还有一定的长度、重量、重心等等。关于杠杆的另一方面的知识是，我们可以对杠杆施加力的作用，如给支点一个力，这点是梯子和墙相交的那一点。同时重心也有一个力的作用，人站在梯子上也是一个力的作用。在绳子拉住顶端的那一点也有一个力的作用。要解决杠杆问题，计算机程序或人的记忆里需要有一系列的知识。一旦人或计算机程序辨认出杠杆这两个汉字，就会从记忆中把杠杆的图式提取出来，立即认识到所需要的关于杠杆的知识，用它们来解决课题。

我们可以把图式的各种特性看成好多空洞，再找出每个空洞必须填进的内容。图式本身就可以指导我们找出所需项目、数据，同时也告诉我们这种问题是属于哪种性质的问题。问题的叙述已告诉我们，这个问题不仅涉及杠杆的图式，而且还涉及绳子的图式。绳子在物理学上是一个线性的物体，可以传导力的作用，这就需要填补关于绳子这一图式的空洞。所缺的信息包括力是如何作用的；其数据资料是什么；绳子两端与什么相连等。此外还需要其他的图式，如人的图式（质量），墙、地面的图式等等。

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一旦人或计算机程序确定了这个问题所需要的图式，以及每个图式所需要的数据，然后就会把这些图式综合在一起变成一个新的图式问题图式（problem-schema)。在问题图式中说明了各个分图式的关系。为了判断人或计算机是否理解了这个问题，可以要求人或计算机程序画一个关于这个问题的图解如果人能画出一个图解，哪怕是粗略的图解，就说明他确实理解了问题。如果计算机理解了这个问题，它就能在显示器上呈现出这个图。如果人或计算机程序画不出图解，可能是问题没有说清楚，或者是人或程序没有听懂这个问题。对一个问题的理解有不同的水平，可能是肤浅的也可能是深刻的。如果这个系统能对问题有深刻的理解，那么它不仅能画出图来，而且能把力的作用关系用方程式表示出来。但是当这个系统能写出方程式时，并不一定说明它已经理解了这个问题，因为有时写出

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了方程式却仍不能解题。在所谓不可能的问题里，如前面提到的，把一根木棍截成两节，一节长、一节短，短的这节要长于长的那节。所有认出问题有毛病的被试是通过画图达到的。如果一个人不画图，常常很难看出问题的毛病。要对一个问题有所理解并写出方程式来，最好的方法是先画出一个图来，有个内部表象，然后再写方程。有了方程就可以使问题得到解决把语言文字题目换成代数方程，不仅是句法的翻译问题，还必须认识整个问题的相互关系，否则就很难做到。所以在解决不可能问题时，如果先写方程，往往就会做错。总之，利用已有知识分析语言，提取有关图式，填充其中空洞和组成新的问题图式，是计算机和人在不准画图的情况下解决问题的基本过程。

我和西蒙（H. A. Simon and D. Simon） 对专家和一般人解决动力学问题做过一个实验。问题是：一颗子弹从枪口射出的速度为400米/秒，枪膛长半米，假定子弹在膛内做匀加速运动，求子弹在膛内的平均速度。我们要求一个专家和一个生手解决20个这类的问题，如自由落体、抛物运动和打枪的问题等。这里所要利用的唯一的物理学原理就是吸引力对物体作用的原理。只是在上述的子弹问题中，不需要考虑重力，因为子弹是在枪膛里加速的。解题的专家不是专业的物理学家，而是解决过很多物理问题，受过很好教学训练的人。所谓新手是几年前念过物理学的人。结果发现，新手要用四倍于专家的时间来解决这个问题。新手会出错，而专家没有出现同类的错误。其他方面大致是一样的，如两人都是从阅读问题开始的；为了解决问题，他们都能回忆出用哪个方程，新手有时要查阅一下物理书，看所用的方程是否正确；最后专家与新手都能解决这个问题。解题以后若再向他们提出问题，并分析他们的口头报告，这时就会发现他们之间有很大的差别。如问：（1）子弹在枪膛里的平均速度是多少?专家说：“很明显，400米/秒的一半是200米/秒。”(2）开枪后子弹在枪膛里走多长时间？专家回答：“如果平均速度是200米/秒，枪膛长半米，那么就应是一半。”但他又说：“等一会儿，应该是1/400秒。”可以很清楚地看到，专家很少提到用什么方程或定律，而实际上他是利用了必要的方程，一步步地解决这个问题的。但在新手的口语记录中，却常常提到用什么方程，并把数代到方程中去才解决了这个问题。新手说：“平均 $1 ) \frac { 1 + 1 } { 2 } = \frac { 1 + 1 \ast \frac { 1 + 1 } { 2 } + \frac { 1 } { 2 } + \frac { 1 } { 2 } + \frac { 1 } { 2 } } { 2 } = \frac { 0 + 4 0 0 \ast \ast \ast \ast \ast \ast } { 2 } =$ 200米/秒。”专家一步就能解决的问题，而新手要用两步才能解决。专家是把这两步合成一步，而不具体想这个方程的。因此，专家的口语记录要比新手的口语记录短得多。通常专家每分钟说的字要比新手多一倍，他说的话只是新手的一半。这与过程的自动化有关。在获得了技能的自动化后，如骑自行车很

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熟练时，可以无意识地完成很多复杂的动作，而新手就必须随时有意识地注意每个动作的环节。专家的口语记录很短，而且速度快，是因为许多中间的步骤没有在短时记忆中出现，所以报告不出来。

专家与新手的另一个差别是，专家的口语记录多数都是与题目有关的，很少提到题外的话；新手则做了许多原叙述（描述和评价自己的过程)。例如：“哎呀，这道题该怎样做？”“我这样做错了。”在解打枪的问题时被试说：“应该是每秒200米，这应该是对的。”“哎!这有些问题。”可是在专家的口语记录中很少出现这样的叙述。

解决这类问题包括许多变量，例如在打枪的例子中，子弹在枪膛中的初速度、出枪口的末速度、在枪膛里的平均速度、子弹的加速度、子弹在枪膛里的时间、枪膛的长度等。被试在叙述问题时会找到一些变量的数值。被试的任务是用已知数去计算未知数，如果我们用手段一目的分析法，开始是缩短与未知数的距离，最后是将未知数变成已知数。被试的任务是要找出合适的算子列出方程，算子使未知数与已知数发生关系。被试想：我要求出平均速度。平均 $\frac { 1 \frac { 1 } { 4 } \frac { 1 } { 5 } \frac { 1 } { x } = \frac { 3 } { 5 } \frac { 1 } { 5 } \frac { 1 } { 5 } + \frac { 1 } { 5 } \frac { 1 } { 5 } } { 2 }$ 。现在已知初速度和末速度，又知平均速度，要求知道子弹在枪管里的时间，就想起了时间 $t = \frac { \mathbb { H } \mathbb { E } _ { 1 } ^ { \textrm { * } } \mathbb { E } _ { 1 } ^ { \textrm { * } } } { \overline { { \Psi } } \mathbb { H } \mathbb { H } \mathbb { H } \mathbb { H } } \mathrm { ~ }$ ，最后解出时间了。这就是手段一目的分析法，是用通用问题解决程序(GPS)来解决问题的。差别是一个未知数和一个具体已知数，要把未知数变成已知数，算子是方程式。在方程式里，平均速度是一个因变量。根据口语记录，我们发现上述过程就是新手的行为过程，它正好像通用问题解决程序的过程。

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新手的行为过程，基本上和通用问题解决程序的过程相同，其主要办法是把想要求得的东西列成表，然后用一个方程式来进行计算。在计算中把所要解决的每一个项目作为因变量，如果其他变量已知，那么，通过这个点就可求得未知变量，而把要求得的东西从表中消掉。假定我们要求新手计算时间，他一看就知道距离是已知条件，平均速度是未知条件，于是他就先求平均速度，并把平均速度列到表上。

我们编写的程序和新手解决问题的过程几乎相同，看能否把这个问题用产生式加以解决。这个产生式的有些变量已知，有些变量未知。产生式是列出一些方程来计算已知的数和未知的数。例如在求平均速度 $\bar { V }$ 的产生式中，已知 $V _ { 0 }$ 与 $V _ { v }$ ，就利用方程式 $\bar { V } { = } \frac { { V _ { \mathrm { 0 } } + V _ { \mathrm { t } } } } { 2 }$ 求出 $\bar { V } _ { \circ }$ 实际上，产生式的程序是模拟的人的行为。

专家的行为有一个重要方面与新手不同。开始时，专家不去注意哪几个变量是未知的，而注意哪些变量是已知的。假如首先知道 $V _ { 0 }$ 和 $V _ { t }$ ，就要从已知量中去推算出其他变量。专家与新手解决问题的不同点就在于，专家不是从目标往回走，而是扩展已有的知识去解决问题。我们分析专家的口述记录，发现他们不是寻找要求得的东西，而是从已知的东西往前走。这一发现使我们惊讶。因为在教书时总要求学生去发现题目问的是什么，为了得到答案去利用已有的知识。这种教法表面上合理，好像是有的放矢，可这是新手解决问题的办法。专家是根据已有的东西，想办法加以利用。只有当专家遇到难题时，他的解题步骤才与新手相近。我们按以下方式解释这一现象。

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专家看到问题时，发现已经提供了什么数据，就立刻想到用哪些工具（公式、方程式）能得到新信息，从而对问题的相互关系增进了解。例如，当看到一个人脸上有血，就认为他受了伤，不必通过手段-目的分析来得出结论。我们把这种简单的、立即就能得出答案的结论称为即时推理。我们看到一种情境，从中得到一些信息并马上进行推论，从这个推论中又得到信息。这样，对情境就有了理解。这种推论往往是意识不到的，通常再认就是这样一种过程。假如我们看到一个人的嘴角向下撇，我们不仅得到了这个人的嘴呈“八”字形的信息，而且还得到没有意识到的推理，即他不高兴了。因此，通过对事物的表面现象做无意识的推论，可以得到对事物的认识，而且得出的总信息超过了表面现象所提供的东西。许多年前，布鲁纳(J.S.Bruner)把这种现象描写为“超越了当时所提供的信息”。当专家一旦看到一个属于他的知识领域的问题时，就能立即得到丰富的信息，能了解到这个问题的内部含义。专家通过已知的数据可作出许多即时推理，即时推理假如包括了他们要解决的未知的东西，他就不必作出计划而能立即作出结论。如果这个专家不能立即推理，就会用手段一目的分析法来解决问题。这时，他就把注意力放在目标上，缩小了探索的范围，有了固定的方向性。有时，专家要解决一个困难问题，而又解决不了，他就把问题放在一边。根据已有的数据继续扩展，得到更多的信息，把这些信息存入记忆中。这种把搜集更多的信息存起来的行为就是搜集信息的行为。

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有时为了解决问题，往往交替使用两种方法。如果利用推理解决不了问题，就搜集信息。专家解决问题时，不论采取即时推理还是采取信息搜集，表面看来都是物理直觉。例如他采用即时推理时，不是把关于动力学的全部方程式都加以利用，而是只利用其中一两个。物理学中的动力学部分，需要学十几个方程式，但只用四个方程就解决了这个问题。简化形式是：(1）距离=平均速度×时间。这个方程很容易理解，有一个平均速度，经过一定时间的运动，就能走完一定的距离。(2）类似上面的方程。如果物体是加速运动，那么最终速度就等于加速度×时间。这是和我们的知觉密切联系的。(3)平均速度=$\frac { V _ { 0 } + V _ { \mathrm { ~ t ~ } } } { 2 }$ 。这个平均速度的公式也可以从生活经验中得到理解，初速度是 $V _ { 0 }$ ，末速度是 $V _ { \tau }$ ，平均速度是初速度和末速度之和的一半。（4）还有两个公式的关系。一是运动的距离等于1/2的加速度乘时间的平方，即 $S { = } \frac { 1 } { 2 } a t ^ { 2 }$ ，这是伽利略定律。这个定律不像上述方程那样与经验密切联系，但可以相信它，它是从头三个公式推导出来的。另外一个方程是 $V _ { 1 } ^ { 2 } = 2 a S$ ，即末速度的平方等于2倍的加速度乘以距离。这个方程看起来很神秘，不能从生活中直接体验到这种关系，但如果在物理学中学过守恒定律，就能作出合理的解释。

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以上试图说明一个问题，专家解决问题时总是用简单容易理解的办法，新手则用复杂的方程式解题。从口语报告中看到，专家在想这个问题时，不是用抽象的方程式想问题，而是根据生活经验，用视觉表象表征出具体情境来解决问题。如果回顾历史，查阅伽利略发现自由落体定律的资料，就会知道，他是这样向读者介绍他的发现的：他首先谈一些速度、时间、距离等简单的关系，再简单介绍伽利略方程。先让读者相信距离与平均速度和时间是发生关系的，下一步再使读者相信，平均速度是初速度和末速度之和的一半。他向读者介绍的方法代表了他的发现过程。他的发现是通过语义说明一步一步达

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