Пространство проблемы

ОТ ТОТЕ К SOAR

Обобщая вышесказанное, можно сделать вывод, что модель ТОТЕ достаточно ограниченна. А в связи с тем, что модель ТОТЕ является основным понятием в НЛП, нам бы очень хотелось исправить ее недостатки. Для этого мы можем обратиться к тому, что начиная с сороковых годов появилось в области моде­лирования с целью целенаправленного действия. Поэтому мы обращаем свое внимание на модель SOAR. SOAR (аббревиатура от State Operator And Result) имеет разумное компьютерное строение. Программы модели SOAR в состоянии разрешать любые проблемы. Кроме того SOAR делает это авто­номно, другими словами, ей не требуется программист, который говорил бы ей, что ей нужно делать. SOAR не олицетворяет собой разум, присущий чело­веку, однако SOAR, несомненно, является прогрессом по отношению к моде­ли ТОТЕ.

Ньовелл и Симон предполагают, что любая форма разрешения проблемы со­стоит из систематического поиска в «пространстве проблемы» («problem space»). Эта идея помимо всего прочего основывается на результатах исследо­вания, во время которого участники исследования говорят, что они думают в то время, когда стараются найти решение проблемы. Результаты данного ис­следования говорят о наличии некоторого пространства проблемы, которое они создают, и о том, что они занимают определенное место в пределах этого пространства. Пространство проблемы включает в себя все возможные ситуа­ции, имеющие отношение к проблеме, какие только может представить себе человек, занимающийся разрешением данной проблемы. Иными словами, че­ловек, занимающийся разрешением проблемы, формирует символическое вос­произведение всего того, что ему известно в отношении среды, в которой должна быть выполнена эта задача. Если привести в качестве примера игру в шахматы, то в этом случае пространство проблемы будет включать в себя все возможные позиции шахматных фигур на доске. Исходя из определенного состояния (другими словами, определенного положения в пределах простран­ства проблемы), человек, занимающийся разрешением проблемы, выбирает какое-то действие («оператор»), которое способно преобразить нынешнее состояние в последующее состояние. «Оператор» используется только тогда, гда окончательно определено желаемое состояние (цель). Следовательно, SOAR пересекает пространство проблемы в несколько этапов, от нынешнего состояния к цели.

Ниже приводится сильно упрощенная версия воспроизведения простран­ства проблемы на примере приготовления горохового супа. Возможные операпии следующие: (а) добавление воды, (б) добавление гороха, и (в) варка. В данной схеме приведены некоторые состояния, к которым приводят данные операции. К примеру, операция «варка» приводит из состояния «пустая каст­рюля» к состоянию «кастрюля на огне».

Если модель SOAR — символически впервые пробует приготовить горо­ховый суп, он, возможно, перельется через край на плигу, если в исходном со­стоянии «пустая кастрюля» был задействован оператор «варка», а затем в со­стоянии «сгоревшая кастрюля» был использован оператор «добавление воды». В результате действия модели SOAR зайдут в тупик, выйти из которого можно будет лишь вернувшись назад к исходному положению: снова начать с пустой кастрюли. Модель запоминает эту неудачу, следовательно, в следующий раз она не выберет оператора «варка» применительно к состоянию «пустая кастрюля».

Построение модели SOAR основанное на теории пространства проблемы в общих чертах выглядит следующим образом:

1. Формулируется цель.

2. Осуществляется поиск в памяти подходящего пространства проблемы.

3. Определяется местоположение в пространстве проблемы («состояние»).

4. Осуществляется поиск действия («оператора»), способного изменить ны­нешнее состояние.

5. С помощью оператора SOAR занимает новое место в пространстве про­блемы (новое «состояние»). В этом состоянии снова осуществляется по­иск оператора и т. д.

Дата добавления: 2015-06-26