问题解决

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导致某个问题得到解决的思维活动,需要利用问题情景所提供的线索,也需要利用在长期经验中所积累的知识。心理学问题解决的研究开始于19世纪末。但是,在很长一段时间内,这方面研究的进展不大。直到20世纪50年代,才取得了一些引人注目的结果。在早期影响较大的理论有“尝试错误说”和“顿悟说”近年来,随着认知心理学的兴起,主要的趋势是从信息加工的角度解释问题解决的心理过程。

尝试错误

19世纪末,英国的L.摩根把“尝试错误”的概念引进动物心理学,用来解释动物解决问题的过程。在他的实验中,狗学会用嘴顶起门闩把门打开,或学会把一头球状的棍子咬住重心部位拖走,都要经过多次的“尝试错误”才能成功。美国的E.L.桑代克曾设计许多种迷津和迷箱,对动物进行了大量的实验和观察。他也发现动物解决问题是经过多次的尝试才逐渐实现的。比如让猫学会按压某一杠杆打开笼门而取食物。开始时猫的动作是尝试性质的,直到偶尔碰到那个导致成功的杠杆,这些尝试性动作才逐渐消失,而成功的动作就巩固下来。他认为,动物没有推理能力,其解决问题的行为完全可以用“尝试错误”加以说明,人类在解决某些问题时也往往有“尝试错误”的现象。

顿悟

格式塔心理学的一种理论。这一理论认为,要解决问题,就得看见问题情境中的各种关系,而这种对关系的理解是突然发生的,所以叫做“顿悟”。比如W.克勒在一个实验中,把一只黑猩猩关在小屋里,屋子中间的天花板上猩猩够不到的地方吊一串香蕉,屋子的角落里放着一个空箱子。这只黑猩猩开始是在小屋里走来走去,后来才突然把屋角的箱子移到屋子中间,登上箱子取下了香蕉。这说明它对问题情境的关系有了突然的理解,即产生了顿悟。克勒认为,桑代克错误地设计了实验并错误地解释了实验的结果。桑代克所看到的动物的“尝试错误”行为,是由于动物看不到整个问题的情境而造成的。为了证实这种观点,他把一只狗带到一个陌生的院子里,院子里有一长段栅栏,当狗走到栅栏中点时,把食物投到栅栏后边正对着狗的地方。由于狗看到了问题的整个情景,它就不会尝试从栅栏的空档中挤过去,而是立即绕过栅栏跑向食物所在的地方。格式塔心理学家认为,人类解决问题的过程也主要是靠顿悟。M.韦特海默曾通过实验证明顿悟在解几何题时的作用。

新行为主义的解释

新行为主义心理学家承认,在解决问题的过程中确实存在着“尝试错误”和“顿悟”的现象,但认为这两个概念都只是对某些现象作出的描述,而没有对它们进行解释。

新行为主义的代表人物C.赫尔认为在学习过程中能形成有层次的习惯系统,包括辐合习惯系统和发散习惯系统。前者使若干刺激情境与同一个反应相联系,即不同的刺激会引起相同的反应;后者使某一个刺激情境同若干个反应相联系,即相同的刺激会引起不同的反应。由于以前在类似情境中所受强化的程度不同,这些反应出现的概率也就有所差别。碰到一个新问题时,出现哪种反应以及这些反应出现的顺序,都是由习惯的层次决定的。如果在习惯系统中层次较高的反应不能取得成功,这种反应就会消失,而出现层次较低的反应。这一过程反复进行直到系统中某个层次较低的反应取得成功为止。这种成功就使这一反应受到强化并在碰到同样的问题情境时提高出现的概率。这种反应概率的提高不仅限于同样的问题情境,也会推广到类似的情境,称作泛化。

C.E.奥斯古德认为,要对人类解决问题的行为作出解释,中介性泛化比简单的刺激泛化更为重要。也就是泛化的出现不是由于两个刺激情境的类似,而是由于先前对两个情境已经建立的共同的中介反应。当个体对一种刺激情境获得一种新的反应时,这种反应也就与中介反应所构成的刺激建立了联系。因此当另一种情境出现时,通过中介反应,第二种情境就会引出先前对第一种情境作出的反应。

为了说明人类解决问题的复杂行为,I.马尔茨曼提出要把赫尔的习惯系统加以扩充,把发散系统和辐合系统的概念结合起来,形成一种复合习惯系统。在这种复合系统中,某个刺激情境不仅会唤起它自身的系统,而且也会在不同程度上唤起其他刺激情境的习惯系统。也就是说,该情境所引起的是一种习惯系统的系统。马尔茨曼曾用“系统的系统”这个概念来区别再造性思维和创造性思维。他认为在再造性思维中,有一系列的问题要求在同一习惯系统中引发不同的反应加以解决。这样,这一系统在复合系统中就占有优势。与此相反,在要求创造性思维的情境中,复合系统中原来地位较低的习惯系统必须上升到支配地位才能使问题得到解决。

信息加工理论

1958年由A.纽厄尔、J.C.肖和H.A.西蒙等人提出。这种理论把问题解决者看作一个信息加工系统,这个系统由输入、符号结构存储过程、信息加工过程和效应器构成。问题解决就是这个系统对信息进行加工的过程。问题不同,其加工过程也就有所不同。

J.G.格林诺曾对心理实验常用问题的类型以及解决这些问题所需要的知识技能进行过比较详尽的分析。他认为可以把这些问题区分为3种主要类型:归纳结构的问题、转换的问题和排列的问题,还有一些问题则是这3种主要类型的复合。

归纳结构的问题有类比推理和系列延伸。前者如要求判断“商人,卖;顾客,买”这个类比的正误;后者如要求对“12834656?”这一系列加以延伸。他认为解决这类问题所要求的是看出各个组成部分之间的关系,并把这些关系组合成一种模式,而这正是理解所包含的主要过程。

转换的问题是对一种情境进行操作,把它转换为作为问题目标的另一种情境。它包括移动问题和变换问题。移动问题如“河内塔”(因积本圆盘叠在一起像越南河内的塔形,故取名“河内塔”),它要求把穿在一根立柱上的一些由大到小的圆盘照原样移到另一根立柱上,每次只许移动一个圆盘,可以利用第三根立柱作为过渡,但决不允许把大圆盘放在小圆盘的上边。变换问题如对定理的证明,要求从一个或几个陈述中根据指定的规则推导出作为定理的另一个陈述。要解决这类转换问题,就需要采取一种叫做“手段-目的分析”的策略,用以计划和选择所要采取的每个步骤。这要求能够看出已有情境和目标情境的差异。解决这类问题,理解的过程也非常重要。要解决问题就得建立一个对问题的内在表征,纽厄尔和西蒙把这种表征称为“问题空间”,它包括对于对象的描述,对于初始情境和目标情境以及对于导致变化的操作的描述。对问题的这种理解,同问题解决者能否把解题程序的知识同一般的概念知识联系起来有很大的关系。如果只是机械地使用规则,就不如真正懂得自己为什么这样作更有效。如韦特海默发现学生在求平行四边形的面积时,往往机械地套用“面积=底×高”的公式,于是他就设法把平行四边形的一端切下一个三角形补到另一端,使它变成一个长方形。这样学生过去对长方形面积的理解,就为计算平行四边形的面积提供了有意义的结构。

排列的问题是呈现某些成分,要求把它们组合起来以达到某种标准。如拆拼字谜,呈现的是KEROJ,要求把这几个字母重新组合为一个英语中的词。又如密码算术题,呈现的是一些字母,要求用0~9的数目字代进去成为一道答案正确的加法题:

公式 符号

解决这类问题一般需要经过大量的尝试错误。通常是尝试性地得出一个部分的解答,并对它进行检验,如不能成功就尝试另外一种解法。这是一种搜索过程,因为问题提供的成分可以有多种排列方式,而能够作为答案的只有其中的一种或少数几种。要进行成功的搜索,首先要求有灵活性,即当一种可能性被证明无效时能立即转向其他的可能性。其次要能顺利提取作为答案的模式,如字谜问题显然同解决问题者对英语单词的记忆情况有关。另外,排列问题特点是有极大的搜索空间,如果解题者知道一些避免对某些可能性进行检验的道理,问题的解决就会容易一些。比如解答字谜问题,如果知道有些字母的组合不可能在英语中出现,就不必考虑这样的可能性了。

有些复杂的问题,可以认为是上述3种基本类型的复合。如国际象棋是一种复杂的排列,但每走一步都是对这种排列的转换。找出电子设备的故障,也是从一些成分的排列开始,对它作出某些改变。解决这类问题所需要的也是作出“手段-目的分析”,找到成分的恰当组合,并且利用一些规则缩小搜索空间。

有些排列问题的解决取决于对问题的理解。一个著名的问题是要求把一根蜡烛固定在墙壁上,而给的东西只有一个纸盒和图钉。要解决这个问题就得看出可以把纸盒用图钉钉在墙上,让它托住那根蜡烛。如果把纸盒和图钉分别放着,这一点比较容易看出。如果图钉放在纸盒里边,就比较难于做到,因为人们不容易想起纸盒除了装图钉以外还可以有其他的用处。许多实际问题包括机械设计和创造都具有排列问题的特点,都要求对物体间的关系有新的理解。

信息加工理论把解决问题的行为看作是信息加工系统(即问题解决者)同作业环境的一种相互作用,问题解决者看待作业环境的方式就是他以问题空间对情境作出的表征。根据这种看法,西蒙曾提出4条适用于人类解决问题的“定性结构律”:

(1)人类信息加工系统只有极少数的基本特点是不随作业和问题解决者而改变的。信息加工系统是一种有适应力的系统,能随作业的不同和由于学习而改变。因此,人类信息加工的心理特点对可能的行为确定粗略的界限,但不决定行为的细节。

(2)信息加工系统把作业环境表征为问题空间,而问题的解决就在这一问题空间进行。

(3)作业环境的结构决定问题空间的可能结构。

(4)问题空间的结构决定解决问题的可能策略。

信息加工系统的基本特点首先是它几乎完全是以串行的方式而不是以平行的方式进行工作,注意范围是非常狭窄的。信息加工系统的基本过程以毫秒计的速度进行,这些过程的输入和输出保持在一个很小的短时记忆中,其容量只不过有4~7个熟习的符号或组块。这个系统有个容量极大的长时记忆,把一个新组块存入这一记忆的速度却以秒计。

作业环境表明问题的结构。人们要解决问题就得以某种方式把作业环境表征在记忆中,这种表征就是他可以对作业进行工作的问题空间。解决问题的难易取决于能否把作业环境的关键特征在问题空间中表征出来。问题空间由所有合理步骤造成的一组结节点构成。比如前述河内塔,要求把一根立柱上的圆盘照原样移到另一根立柱上。如果有4个圆盘,那么构成问题空间的各立柱上圆盘的可能排列就有34=81个结节点。而那道密码算术题字母与数字的可能组合则有几十万结节点。因此解决问题时往往不可能也不需要对所有的可能性都进行检验。

问题空间是有一定结构的,这就可能从已经搜索的部分的属性预测尚待搜索的部分的性质,从而进行有选择的而不是随机的搜索。

纽厄尔和西蒙等人曾根据以上理论编写出计算机程序,模拟人在解决问题时的思维过程,在解决密码算术题、进行逻辑证明和下国际象棋等不同类型的问题上都取得了成功。

知觉和记忆在解决问题中的作用

A.D.德赫罗特等人曾比较象棋大师和一般棋手对棋局的短时记忆。把一个棋局呈现几秒种,然后撤去,要求他们把看到的棋局尽可能复原。如果各棋子是摆成正常的棋局,那么象棋大师对于一个大约有25个子的中局平均可以复原16个棋子,而一级棋手平均只能复原8个棋子。西蒙等人认为,这说明在象棋大师的记忆中存储有大量的棋局模式,所以能够认出棋子的布局。据估计这种熟习模式的数量可能多达5万个。就像一个掌握了大量书面词汇的熟练的阅读者一样,当快速呈现一个短句时,他很容易根据字母中间的空白把一些字母组合成词,再把词组合成短语,然后组合成有完整意义的单位。这种技能是以存储在记忆中的知识经验为基础的。

实验室问题解决的研究与实际问题的解决

目前关于问题解决的研究结果,大多是用实验室的问题,即有明确结构的问题得出的。西蒙认为,解决实际问题的过程同解决实验室问题的过程基本上是一样的。他以下棋为例来说明这一观点:虽然确定谁输谁赢有明确的标准,但在选择走每一步时,也并不是都能预见到走这一步的最后结果。既然可以根据这些过程编出程序解决下棋的问题,也就没有理由认为这些过程原则上不能用于其他实际问题。

参考书目
  1. W. K.Estes (ed.), Handbook of learning and Cognitive Processes,Eribaum,Hillsdale,New Jesey,1977.
  2. A. Newell and H.A.Simon,Human Problem Solving,Prentice-Hall,Englewood Cliffs,New Jersey,1972.

参考文章