Парадокс Чемукова

Труды лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, MIT Papers on Artificial Intellect Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, Volume XVII, 1998, pp. 31-36

О некоторых факторах, предопределяющих особенности мыслительного процесса

Виктор Чемуков

Нет сомнений в том, что формирование мыслительного склада каждого отдельного научного исследователя есть процесс, безусловно, штучный и уникальный. Но, тем не менее, и в этом процессе есть составляющие как сугубо индивидуальные, так и те, которые складываются под влиянием неких фундаментальных обстоятельств, являющихся общими для множества индивидумов и даже для народов. Среди таких фундаментальных факторов выделим, прежде всего, два: принятые в той или иной стране система обозначения даты и способ исчисления. Перед нашей лабораторией была поставлена задача: выяснить, как две упомянутые системы структурирования данных влияют на организацию мышления человека, и как это можно использовать для оптимизации подбора научных кадров.

Система обозначения даты

Известны три такие системы:

1) месяц-день-год, в числовом выражении: мм-дд-гг

2) день-месяц-год: дд-мм-гг

3) год-месяц-день: гг-мм-дд [1]

Первая – привычная нам – основана на логике, работающей на уровне обыденного запоминания: человеку свойственно помнить скорее месяц (время года), нежели число, когда произошло то или иное событие. Такая первичная систематизация, когда всё удерживается в памяти, рассчитана на функционирование, прежде всего, в пределах года, потому вся хронология здесь и выстраивается по месяцам. Год – последний по значимости элемент. Для хронологической систематизации хранимой информации в технических системах не подходит.

Вторая система – принятая во многих европейских странах – в основе своей более абстрактна, чем наша. Она базируется уже не на свойствах человеческой памяти, а на не неком формальном принципе – абстрактной иерархии, что уже не позволяет считать эту систему антропометрической, по крайней мере, в той же степени, как первую. Но и для систематизации объёма данных в технических системах она тоже подходит мало. Эти два обстоятельства выводят рассматриваемую систему, несмотря на её широкое распространение, в ранг самой отчуждённой – и от человека, и от машины.

Система третья – менее всего распространённая – есть самая адекватная именно для электронных баз данных. В ней сохранена антропомерная логика (последовательность: месяц-день), но здесь она подчинена хронологической логике технических систем, для которых оперирование неисчислимыми годами не является насильственным. Парадоксальным образом, несмотря на свою исключительную техногенность, эта система оказывается ближе человеку, нежели система вторая.

Способ исчисления

Здесь нас интересует, прежде всего, то, как организовано исчисление от третьего десятка и далее, т.е. – после двадцати. Известны два способа, структурно радикально разнящиеся.

1) Линейно-последовательный – когда методика линейного поединичного продвижения (как на первых двух десятках) сохраняется и далее: двадцать один, двадцать два, двадцать три и так дальше (русск.), twenty one, twenty two, twenty three и так дальше (англ.). Структурность здесь выражена наличием отдельного блока-«двадцатки», но минимально, так как общая линейность не нарушается, и техническая система может легко «пробегать» счётом эту двадцатку – от одного до двадцати – всякий раз перед тем, как прибавить к ней один ли, два ли, три ли и так далее. Иными словами, внутренне присущая линейная последовательность подавляет здесь намёк на структурность.

2) Блочный – когда структурность не только явно выражена, но и внутренне присуща: ein und zwanzig, zwei und zwanzig, drei und zwanzig и так дальше (буквально – один и двадцать, два и двадцать, три и двадцать, нем.). Налицо очевидная структурированность в той своей степени, которая исключает всякую имитацию самой себя при реализации в технических системах.

Критерием эффективности мыслительного процесса мы выбрали способ организации нейронных связей у тех или иных испытуемых в ходе определённых стандартных тестов. Испытуемые были разбиты на четыре основные группы – по числу комбинаций системы датоуказания и способа исчисления, принятых в их родных странах (при условии, что там они не только родились, но и выросли):

А: логическое датоуказание (1) – неструктурированный счёт

Б: логическое датоуказание (3) – структурированный счёт

В: алогическое датоуказание (2) – структурированный счёт

Г: алогическое датоуказание (2) – неструктурированный счёт

Результаты тестов показывают [2], что структуры нейронных связей, с точки зрения линейной логики (логики первого порядка – по классификации Караджича [3]), наиболее организованны у испытуемых в группах А и Б, – чего, в общем, и следовало ожидать. В случае же группы В и особенно – группы Г, мы имеем дело не с ожидаемыми линейными структурами более низкой, чем у групп А и Б, степени организации, а со структурами нелинейными (т.е. порядка более высокого) – структурами с плавающими, нефиксированными центрами управления, причём в характере перемещения этих центров управления, в зависимости от типа теста, был выявлен явный эффект свингования и синкопов (к восторгу одного нашего нового сотрудника – горячего поклонника джаза).

Мы не склонны к однозначным выводам, но первичные данные говорят о том, что наибольшей эффективности (способности к нестандартным решениям) следует ожидать от тех научных сотрудников, у которых (в силу их принадлежности к той или иной стране исходного проживания) реализована наиболее алогичная (парадоксальная) комбинация рассмотренных систем – исчисления и датоуказания (группа В и особенно – группа Г). Таким же эффективным представляется использование тех научных работников, становление которых пришлось на момент изменения в их стране способа датоуказания (например – страны Балтии начала 1990-ых годов). 

[1] Внедряемый в официальных бланках и формулярах порядок обозначения даты – гг-мм-дд – удобный для электронных баз данных, не в счёт, т.к. не является атрибутом естественной повседневной жизни

[2] Речь, конечно, идёт о статистической тенденции, а не о поголовных результатах

[3] Караджич, Милослав. Классификация линейных и нелинейных структур систем обработки данных и распознавания образов, Труды лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, MIT Papers on Artificial Intellect Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, Volume VI, 1987, pp. 28-32

Игорь Савченко

октябрь-ноябрь 2012