Описанные теории послужили основой для развития многих направлений исследования процессов переработки информации. Но к настоящему времени они ушли на второй план, открыв путь другим теоретическим моделям.

Рис. 1.2. Трехкомпонентная теория памяти Р. Аткинсона и Р. Шифрина

Полезно представлять, в каком контексте возникла и делала первые шаги когнитивная психология. Здесь не обошлось без изрядной доли везения: ей предшествовали и с ней соседствовали очень интересные и сильные научные и инженерные направления[7].

Начнем с самой заметной и значимой сопредельной области – развития электронно-вычислительной техники. Разработка первых устройств такого рода потребовала решения огромного количества теоретических и прикладных проблем, что имело важное значение для когнитивной психологии.

Определяющую роль в осознании возможностей и необходимости ЭВМ сыграла Вторая мировая война, недаром существенная часть ученых, о которых речь пойдет ниже, принимала активное участие в тех или иных военных разработках. Оставим за скобками технологические, материаловедческие и иные блестящие достижения, сделавшие возможным возникновение первых компьютеров, и обратим внимание на принципы работы этих устройств.

Первое, что следует отметить, – случившийся в начале XX века радикальный поворот в развитии логики. Английские математики, логики и философы Альфред Уайтхед и Бертран Рассел, опираясь на идеи немецкого логика Готлоба Фреге, совершили решительный переход от аристотелевской логики высказываний (примером может служить любое утверждение или их комбинация на естественном языке, скажем, «эта книга интересная») к новым логическим системам, что дало начало математической логике. Результаты этого прорыва были изложены в фундаментальном труде Уайтхеда и Рассела Principia Mathematica (1910–1913). Новая логика претендовала на универсальность (вплоть до описания оснований математики), в том числе за счет возможностей оперирования абстрактными символами. Всё это оказалось крайне востребованным для зарождающейся компьютерной техники.

Алгоритмическую структуру, манипулирующую абстрактными символами в ходе вычислений[8], в 1930-е гг. описал английский математик Алан Тьюринг. Ныне известная как «машина Тьюринга», она, как утверждается, позволяет смоделировать алгоритм любой сложности. Состоит эта воображаемая машина из бесконечной ленты памяти, разделенной на ячейки, которые могут быть пустыми или содержать какой-либо символ из заранее заданного набора («алфавита»), и специального устройства чтения-записи (иногда его называют управляющим). Устройство может перемещаться по ленте в обе стороны и считывать информацию из ячеек, стирать или записывать в них буквы. В каждый момент времени машина находится в определенном состоянии: она считывает букву из ячейки и может перейти в следующее состояние, т. е. записать ту или иную букву в ячейку и передвинуться на одну позицию влево или вправо, а может и остаться на месте. Действие машины целиком определяется ее состоянием и прочитанной буквой. Если состояние является заключительным, машина останавливается. Возможные состояния машины задаются ее программой: совершая операции, она действует автоматически, не требуя управления человеком. Программа как запускает машину, так и останавливает ее. Машина Тьюринга – удачный прообраз действий, которые совершает большинство современных компьютеров.

Несмотря на свои громадные размеры, ненадежность и невеликое быстродействие, первые ЭВМ оказались очень удобным объектом для сравнения с человеком. Имея строгое описание действий машины в ходе проведения вычислений, разумно задаться вопросом, как аналогичные процессы происходят в человеческом мышлении. (Ведь Тьюринг пытался формализовать именно «человеческие» рассуждения.) Четкая логическая организация работы первых компьютеров позволила задать очень конкретные вопросы про процессы переработки информации человеком: про ее получение, кодирование, хранение, поиски в памяти и т. д. И это в заметной степени направляло психологические исследования. Так что появление компьютерной метафоры было, конечно, совсем не случайным.

Тьюрингу принадлежит и прекрасная идея о том, как проверить, мыслит ли машина, не вступая в очень сложный разговор о том, что значит мыслить. Группе наблюдателей предлагается отличить ответы компьютера на вопросы, заданные в письменной форме на естественном языке – русском, английском, китайском и т. д., – от ответов живого человека. Понятно, что мы маскируем передачу вопросов и получение ответов: для принятия решения наблюдатели могут ориентироваться только на тексты – их форму и содержание. Подобная процедура получила название «тест Тьюринга». И если наблюдатели не смогут отличить ответы компьютера от ответов человека или сомневаются в своем выборе, то считается, что компьютер (специальная программа) прошел этот тест. Значит, машина может мыслить.

К настоящему моменту известно по крайней мере одно успешное прохождение теста Тьюринга. В 2014 году быстродействующий компьютер по имени Eugene смог настолько хорошо притвориться человеком, что убедил треть группы экспертов в ходе специальных тестов. Это ровно столько, сколько нужно. Занятно, что авторы программного обеспечения (программисты Владимир Веселов, Евгений Демченко и Сергей Уласеня) воспользовались целым набором психологических приемов, чтобы добиться правдоподобия. Их система изображала тринадцатилетнего подростка, который «претендует на то, что знает всё на свете, но в силу своего возраста не знает ничего», обладает специфическими чертами характера и неважно владеет английским языком.

Нужно добавить, что с развитием больших лингвистических моделей прохождение теста Тьюринга можно считать технической задачей. Такие проекты, как ChatGPT, показали, что при очень большом количестве данных искусственные нейронные сети могут не только сымитировать связную речь, но и создать впечатление мыслительного процесса. При этом мало кто среди ученых и среди программистов (за небольшим исключением[9]) считает, что ChatGPT обладает сознанием и реальным мышлением.

Принципиальное значение для будущей когнитивной психологии имели работы по теории информации американского инженера и математика Клода Шеннона. Ему принадлежит несколько основополагающих идей в интересующей нас области.

Еще студентом Шеннон обнаружил, что два состояния электрического реле – включено и выключено, – как и других аналогичных устройств, можно описать с помощью взаимоисключающих логических значений истины и лжи. Затем он выдвинул и обосновал предположение о том, что с помощью электрических схем (цепей) можно моделировать основные операции мышления и на этой основе совершать любые (логические) вычисления. Собственно, этим шагом была доказана возможность создания и заложены теоретические основы любых ЭВМ. Шеннон приложил массу усилий для обоснования тезиса о том, что информацию можно и должно рассматривать в отрыве от любого конкретного предмета или носителя – как выбор между двумя равновероятными альтернативами. Приведем по этому поводу еще одну знаменитую цитату Винера: «Информация – это информация, а не материя или энергия»[10]. Минимальной единицей информации, введенной Шенноном, является бит (сокращение от английского binary digit – двоичная цифра). Это объем информации, позволяющий совершить выбор одного сообщения из двух альтернатив. Любой бит информации сокращает количество равновероятных альтернатив вдвое.

Подобные представления об универсальной природе информации, которая может передаваться и «пониматься» совершенно различными устройствами, предвосхитили идеи когнитивных психологов об универсальных когнитивных процессах, которые оперируют информацией с опорой на символьную репрезентацию.