认知 人行为背后的思维与智能

鬼传球和鬼变球两种表征方式都是正确的，但利用两种不同的表征方式解题时，对解题者的要求是不同的。它们要求不同的计算能力和不同的短时记忆容量。我们直觉地可以看出，前一表征方法比后一表征方法更易解题。因此，我们可以解释为什么鬼传球的解题时间要短于鬼变球的解题时间。

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怎样才能知道被试解决鬼和球的问题时，是采用了鬼传球的表征方法，还是鬼变球的表征方法呢?为了研究这一问题编制了一个“UNDERSTAND”程序，这个程序可以根据陈述，建立两种不同的表征方式，但事先并没有有意地让程序产生哪种表征方式，也没有规定它走哪条路线。这个程序可以把搜索到的关于解决问题的信息整理出来，也可以根据陈述，把课题间的关系建立起来。如果文字陈述所给的题目是鬼传球，这个程序自然地会把鬼作为主要课题，把球作为次要课题；如果题目是鬼拿着一个球，球在扩张或收缩，那么球就是主要课题，鬼就是次要课题了。如果是鬼传球，首先要列出包括大鬼、中鬼和小鬼的表，而把每个鬼拿着什么样的球作为附属问题。第二种情况下把球作为主要课题，就要把球列出一个表，而将每个球的变大变小，以及它们在哪个鬼手里拿着作为附属问题。当然，这个程序事先并不知道哪种表征方式更容易解题。因此，两种程序都是根据问题的语言表述，自然地得出来的两种不同的表征方式。实际上，如果赋予程序的题目是鬼传球，那么它所产生的是比较复杂的表征方式；如果给的题目是鬼变球，它所产生的就是比较简单、容易的表征方式。

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我们对人也做了同样的解题实验。当鬼和球的问题不同时，被试的陈述就不相同。被试在解决鬼传球和鬼变球的问题时所利用的语言、画的图画以及每个动作过程都是不同的。在40至50个被试中，有一半以上在鬼变球问题中把球作为纵列，而在鬼传球问题中把鬼作为纵列。为了表示每个动作，在鬼变球时以球列表，在鬼传球时以鬼列表。鬼变球时，40个被试除了一个之外，都画了以球为主的图；鬼传球时，多数人画了以鬼为主的图。如果让同一被试解决这两个问题，则解决鬼传球问题所用的时间是解决鬼变球问题所用时间的一半。我们用两种不同的问题陈述，可以使计算机自然地接纳两种表征图式以及根据这两种图式解决问题。如果把实验结果、计算机程序和被试陈述这三方面的材料结合在一起进行分析，就可以看到，解决问题的过程基本上是按上述两种图式进行的。从计算机模拟可以看出，为什么对于两个问题有两种不同的解题程序和两种不同的表征图式，也可以看到，为什么鬼变球的表征方式比鬼传球的表征方式更困难一些。

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下面我们把 UNDERSTAND程序和ISAAC程序结合起来建立一个新的程序，这个新的系统不但能理解问题，而且还能学会新的学科。ISAAC是牛顿的名字，这个程序具备某个领域的知识或图式，并可用已有的图式去解决问题。例如，如果这个程序的记忆中存储着关于杠杆的知识，那么它就能理解关于杠杆的力学问题。UNDERSTAND程序事先并不具备某种学科的知识，但它也能达到理解。它是在工作进行过程中建立图式的。当前的问题是，如果要学习一个新领域的知识，这个系统需要具备哪些功能？它所需要的是前面所讲的两种程序的功能，即在学习过程中提取利用已有的信息，同时在学习过程中建立图式的功能。为了模拟学生学习物理课程，需要把这两个程序的功能结合起来编写程序。结合起来的新的程序用图5-15表示。

第一步是对问题进行陈述。这两个程序都有阅读文字的功能，能建立新的图式，利用图式理解问题、陈述问题和建立表征。下一步是通过问题解决程序，达到问题的解决。据了解，到目前为止，还没有人编制出把这两个系统的功能结合在一起的程序。做到这一点可能是不容易的，但现在我们对此已经有了了解，这种结合是能够做到的。建立这么一个综合程序，就要利用新的算子来建立对问题的表征，然后再进行加工。

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结构不合理的问题

结构不合理的问题（ill-structuredproblem)，或结构上有毛病的问题，指的是那些意义、目标或算子不明确的问题。河内塔问题是理想化的、结构完整的问题。此外，像书生和野人过河的问题，下棋、物理以及数学问题，也都有明确的目标、明确的任务范围，而且算子的动作也是合理的。这些问题都是结构完整的问题。

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可是日常生活中的一些现实问题和专业问题，却并不那么清楚明确。如果我们自己真的要过河，船能载多少人、船速快慢、沿河走路是否会有桥等，对这些问题我们事先并不一定知道。同样的情况，建筑师要设计一幢大楼，盖楼的单位提不出明确的要求，不知道楼里各房间的用途，也不知道都需要用什么样的材料等等。然而建楼的细节又是很重要的，这些只有通过设计师和用户的互相商讨才能逐渐明确。所以说解决楼房设计问题的过程包含一系列的步骤：首先要提出整幢楼房主要轮廓的初步设计；然后再与用户讨论；用户提出新的要求；按用户提出的要求再次进行设计……这样一步一步地进行下去。这是一个循环的过程，或者说它经历了一系列的周期，如图5-16所示。设计师在解决问题的过程中并不一定就知道怎样达到目的，他需要进一步去搜集材料，征求别人的意见。这个过程是我们实际生活中经常遇到的。

上述解决问题的过程与计算机程序解决问题的过程不同，它达到目标的各种要求是逐渐满足的，它的一部分目标要从计划空间过渡到细节空间。这里并不是说开始的目标是抽象的最后的目标是具体的，而是说最后的一次设计和开始时的计划可能差别很大。同样，在设计中算子也会随设计的进程而改变。

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例如，工程师设计一座桥，开始设计成了拱桥，后来发现地基不适合，这就需要整个改变设计方案。生活中的问题更为复杂多变，因此模拟理论也应该适用于模拟这些生活中的问题。在解决这类问题时，虽然目标是经常改变的，但是，如果我们把被试的口语报告记录下来，我们会发现，在一段短暂的时间里，问题解决过程的结构却是合理的。假定把整个解决问题的过程看成是一个很长的过程，我们用剪子把它剪成几个片断，并从中任意选取一段进行分析，那么，在这一片断内，是结构合理的问题的解决过程。

音乐家的乐曲创作问题，应该属于结构不合理的、没有明确的目标的问题。因为作曲者可以采取不同的风格来解决创作的问题。但是研究作曲者的口语记录发现，他解决问题的整个过程中，每2至3分钟便是一个片断，在每一片断内，他所解

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决的问题的结构却是合理的，即他在2分钟之内作出的曲子一般是和谐的。由此可见，结构不合理的问题是由一系列结构合理的小问题组成的。正因为如此，结构不合理的问题才能够被解决。在解决小问题的每一个阶段里，也提出了下一个待解决的新问题，同时对整个问题的解决也提供了信息。这种一步一步地解决的过程会造成两种后果：一种是聚合过程，使问题的范围越来越小，最后达到解决；也可能在解决每一个小问题后，又想出新的问题，使问题越来越分散，达不到解决的目标。例如，图5-17中的三角形是不可能图形，单独看它的每一个角都是合理的结构，但连续看三个角时就会发现矛盾。由于问题的解决始终不能汇聚到一点上来，因而达不到最后的理解。

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有人把人类称为局部有理性的(locallyrational）动物。因为人通常对于一个小问题能够得出首尾一致的解释。但是若把局部合理的问题扩延成生活中的大问题，往往就会发现这些问题相互矛盾，前后并不一致。

用两种方法可以帮助人们解决复杂的、结构不合理的大问题，使问题统一于一个汇聚点。一种方法是做计划，把整个大问题加以抽象，把有助于解决问题的成分抽象出来。如设计师可以根据以往的经验，先把大的框架设计出来，这样，细节性的小问题就容易解决了。在解决小问题时，解决问题的次序也很重要，尤其是对那些影响较大的小问题来说，其解决的先后就显得更重要。如果设计得好，后期小问题的解决就不会与先前的小问题发生矛盾，更不至于改变整个设计方案。正因为如此，在工程设计课程里，才需要用很多的时间训练学生在设计过程中采取合理的步骤。解决结构不合理问题的第二种方法是满意法。所谓满意法，就是只要求找到一个比较满意的解决办法，而不保证这个满意的解决方案就是最好的解决方案，例如在建筑设计中，可以提出一个比较满意的方案，而这一方案并不一定是最好的设计方案。采取满意法出于两种原因，第一，人们不可能把各种各样的方案都设计出来，再对它们进行评价，从中进行优选，因为那样做代价太高。一般只能设计出2至3个方案，从中择优，而忽略其他可能的方案。第二，任何方案都有相互矛盾的要求，总要进行取舍。例如设计一栋教学楼，一方面应把使用率高的教室安排在楼下或楼上靠楼梯的地方；另一方面也应把具有笨重设备的实验室安排在低楼层。对楼下的空间还可能提出其他的要求，这些要求是互相矛盾的，因此对它们就需要进行权衡，作出决定。对于各种设计方案，并没有一种数量化的统计指标，也不可能精确地衡量哪一个最优只能做相对满意的安排。在设计方案的过程中，应该先满足最重要的要求，否则在设计后期出现新的问题就不容易解决了。

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对于同一种设计要求，不同设计师的设计结果会有很大的差别，它们各有其特色。对于这种情况，我们不能绝对地说哪一个设计方案好，只能相对地说各人有不同的艺术风格。设计师在开始设计时，并不是有意识地去采用哪一种艺术风格，风格是在自己的设计过程中自然形成的。在西方的建筑设计中，有的设计是先把平面图画出来，有的是先画出侧面图。平面设计是鸟瞰图，考虑到地面的利用或某种其他需要，其外形不一定规则，但布局要适当。有的侧面设计是对称的，18世纪的设计一般都是这一类型，如匹兹堡的许多建筑物是对称设计的，而加利福尼亚的建筑物则大多是不对称的。设计的步骤不同，设计的风格也不同。在西方有一个时期，大家认为哥特式教堂是美的（见图5-18)。当时有两种考虑，一种是楼高需要采光，因此设计了很长的窗户；另一种是内部需要大的空间，因此设计了带尖的拱形结构。在解决了这两个要求之后，其他建筑结构也就随之决定了。从这里可以看出，认知过程和情绪过程相互作用，最后会影响到人的美感。而美感又是随时代和文化条件而改变的。

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