Нам кажется, что изучение алгоритмов мышления не должно ограничиваться двумя-тремя классами задач. Фронт исследований должен быть как можно шире.
Тогда мы будем в состоянии ответить на немаловажный вопрос: можно ли правила мышления, выработанные при решении одного класса задач, с успехом применить к решению задач совсем в другой области? Интуитивно ясно, что да, можно. Но следует это доказать на конкретных примерах.
Мы обратились к изучению алгоритмов мышления при создании остроты. Это не случайно. Нас интересует взаимодействие чувства и мысли, а нигде, как нам кажется, не проявляется столь демонстративно неразрывное единство мысли и чувства, как бэтой специфической области словесного поведения.
Правда, задачи исследования в этой области трудны и неблагодарны. Мы писали, что остроту можно рассматривать как элементарную модель творческого акта. Но слово «элементарную» не должно ввести нас в заблуждение. Творческий процесс очень сложен в любых своих проявлениях. Не каждому дано открыть закон природы или изобрести новый механизм. Острота — наиболее распространенный акт творчества, наиболее общедоступный и простой, но все-таки еще достаточно сложный. А всеобщее мнение заключается в том, что на современных электронно-вычислительных машинах можно моделировать лишь простейшие психические функции человека; за сложные лучше пока не браться.
Оправдана ли такая чрезмерная осторожность? Сошлемся на один пример, который кажется нам весьма поучительным. Речь пойдет о работах Кларксона.[39]
Кларксон — представитель молодого поколения американских ученых, которые получили разностороннюю подготовку и являются специалистами в области психологии, вычислительной техники и программирования. Он задался целью промоделировать мышление финансового работника, опытного и квалифицированного руководителя одного из банков, человека, на обязанности которого — принимать благоразумные и наивыгоднейшие решения о покупке акций, о вложении (инвестиции) капитала в ту или иную отрасль промышленности.
Мы уже привыкли к высказываниям, что современные вычислительные машины моделируют лишь простейшие психические функции мозга, а сложная интеллектуальная деятельность, где огромную роль играет интуиция, машинам пока недоступна. Точно так же считали и коллеги Кларксона. Они скептически отнеслись к планам молодого ученого, причем доводы их выглядели довольно вескими: опытный банковский работник, давая совет своим клиентам о покупке тех или иных акций, руководствуется знанием финансового дела вообще, состоянием биржи, рыночной конъюнктурой, тенденциями подъема или спада в дайной отрасли промышленности. При этом он опирается на свой богатый опыт, у него есть особое финансовое «чутье». Все это слишком сложно. Недаром эти люди так высоко оплачиваются — их интеллектуальная деятельность считается весьма квалифицированной.
Но Кларксон не послушал скептиков. Он добился разрешения и три месяца провел в кабинете финансового «туза», внимательно приглядывался и прислушивался ко всему, записывал, размышлял и наконец пришел к выводу, что опытный финансист, давая советы клиентам банка о вложении капитала, учитывает всего 14 факторов.
Например, в банк обратилась вдова 46 лет, мать троих детей. Она хочет поместить капитал наилучшим образом, причем максимум прибыли ей нужен немедленно, сегодня же надо дать образование детям, платить за обучение в колледже. А если через 7 — 10 лет доходы снизятся, то это для нее не так важно.
А вот обращается одинокий пожилой мужчина. Он пока работает и в деньгах не нуждается. Но через 5 лет собирается выходить на пенсию и хочет отправиться путешествовать — повидать мир. Значит, ему нужны акции, которые пока пусть и не дают высоких дивидендов, по имеют хорошие перспективы через 4–5 лет.
Таким образом, учитываются возраст клиента, пол, семейное положение, нуждаемость в деньгах в ближайшем и отдаленном будущем.
Точно так же разбивается на рубрики все относящееся к экономической конъюнктуре, курсу акций и перспективам разных отраслей промышленности.
Затем все эти данные переводятся на язык программы, — на язык, доступный вычислительной машине. Проведя с этими данными большое число логических операций, машина выдает решение примерно такого типа: купить на 3000 долларов акций химической компании, на 4000 долларов электрической и на 3000 — водопроводной. Почему несколько видов акций? Опытный финансист никогда не посоветует вложить весь капитал в одно предприятие — в этом больше риска. Соответствующий фактор предусмотрен и в программе для вычислительной машины. Она тоже никогда не посоветует, как говорят американцы, «вложить все яйца в одну корзинку».
39
G. Clarkson, Portfolio selection, а heuristic approach. — Journal of Finance, 1960, vol. 15, № 4, P. 34.