Когнитивная психология тривоас! Москва, 1996 ббк88 C60

Признаем мы это или нет, но большинство решений связано с оценкой вероятности успеха. Мы планируем пикник, когда думаем, что будет све­тить солнце; мы готовим курс когнитивной психологии, когда ожидаем определенного вознаграждения; мы решаем остановиться на четырнадца­ти очках, когда дилер в игре блэкджек показывает, что его верхняя карта "шестерка"; мы берем с собой зонтик, когда видим на небе тучи, и покупа­ем — или не покупаем — страховой полис, прежде чем войти в самолет. Иногда вероятность некоторого события можно вычислить при помощи математики, а иногда событие можно определить только на основе пред­шествующего опыта. В таких случаях мы полагаем, что поступаем рацио-

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений

443

В ряде своих исследований Тверски и Канеман (Tversky and Kahneman, 1973, 1981; Kahneman and Tversky, 1983, 1984; Kahneman amd Miller, 1986) изучали, почему люди иногда приходят к неверному выводу, когда основывают свои решения на прошлом опыте. В одном из экспериментов (1974) они задавали такие вопросы:

Каких слов в английском языке больше: начинающихся с буквы К или тех, где буква К идет третьей?

Что является более вероятной причиной смерти: рак груди или диабет?

Если в семье три мальчика (М) и три девочки (Д), какая последова­тельность их рождений более вероятна: МММДДД или МДЦМДМ?

На все эти вопросы есть фактические ответы, и все же людская "инту­иция" и "догадки" в общем ведут к ошибкам. Например, большинство людей, когда их спрашивают о появлении буквы К, говорят, что чаще она встречается в начале слова, чем на третьей позиции, что противоречит действительности. Почему люди неверно оценивают эти события? Соглас­но Тверски и Канеману, люди при ответе на этот вопрос пытаются сначала генерировать слова, начинающиеся с К, а затем слова, где К стоит на третьем месте. Если вы попробуете сделать это сами, вы поймете, почему люди неверно отвечают на этот вопрос. Причина переоценки частотности начальных букв кроется в том, что слова с первой буквой К более дос­тупны, чем слова с К на третьем месте. Оценка вероятности букв основы­вается на обобщении, сделанном на очень ограниченном наборе слов, до­ступных в результате генерации.

Эта основная идея была проверена в эксперименте Тверски и Канема-на (1973); они просили испытуемых прочитать список из 39 имен хорошо известных людей. Один список содержал одинаковое количество мужчин и женщин (19 мужчин и 20 женщин), но женщины в нем были более известные, чем мужчины. В другом списке условия были обратные, т.е. в нем содержались более известные мужчины, чем женщины. Затем испы­туемых спрашивали, кого в списке больше — мужчин или женщин. В обоих случаях испытуемые значительно переоценивали частоту лиц того пола, где были более известные люди. Причина такого поведения при прак­тически одинаковой реальной частотности в том, что имена известных людей более доступны*.

Другие исследователи использовали гипотезу о доступности для объяс­нения ошибок при оценке "повседневных" знаний. В одном из исследова­ний Словик, Фишхоф и Лихтенштейн (Slovic, Fischhoff, and Lichtenstein, 1977) просили людей оценить относительную вероятность 48 причин смерти. Испытуемым предъявляли две причины смерти и просили оценить, какая

из них является более вероятной. Наиболее серьезные ошибки в суждени­ях касались причин смерти, часто упоминаемых в публикациях. Напри­мер, несчастные случаи, рак, бутулизм, стихийные бедствия были оцене­ны как частые причины смерти. Авторы заключили, что поскольку эти летальные события часто освещаются в средствах массовой информации, они более доступны, чем другие причины смерти.

Согласно Тверски и Канеману (Tversky and Kahneman, 1982), рамки реше- Рамки ния — это представления человека, принимающего решение, "о действи- решения ях, результатах и непредвиденных обстоятельствах, связанных с конкрет­ным выбором". "Рамки", устанавливаемые человеком в связи с принятием решения, зависят от формулировки проблемы, а также от норм, привычек и личных характеристик индивидуума. Авторы этой концепции ясно про­демонстрировали, насколько сильно могут повлиять рамки на выводы че­ловека, когда одни и те же факты, имеющиеся в его распоряжении, пред­ставлены в различном контексте. Влияние рамок на решение показано в следующем примере:

Задача 1 (N=152): Представьте, что Соединенные Штаты гото­вятся к вспышке эпидемии необычной азиатской болезни, от кото­рой предположительно умрут 600 человек. Предложены две раз­личные программы по борьбе с этой болезнью. Предположим, что точные научные оценки результатов этих программ выглядят так:

В случае принятия программы А будет спасено 200 человек. В случае принятия программы В, вероятность спасения всех 600 че­ловек составит 1/3, а вероятность того, что ни один человек из них не будет спасен составит 2/3.

Какую из двух программ вы бы выбрали?

Большинство испытуемых в этой задаче выбирают программу А (72%), и только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней более привлекательна, чем более рискованный вариант. Статистически, однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.

Другой группе испытуемых дали эту же -задачу, но с измененной фор­мулировкой альтернативной программы:

Задача 2 (N=155) : В случае принятия программы С существует вероятность 1/3, что никто не умрет, и вероятность 2/3, что ум­рут 600 человек.

Какую из двух программ вы бы выбрали?

В этих рамках большинство выбирает более рискованную процедуру: вер­ная смерть 400 человек менее приемлема, чем вероятность 2/3, что ум­рут 600 человек. В этих задачах в зависимости от рамок вопроса выбира­ются разные варианты, несмотря на идентичность вероятностей. Вообще, более выгодный вариант часто воспринимается как не содержащий риска, тогда как вариант, предусматривающий некоторую потерю, воспринимает­ся как более рискованный.

Вот еще один пример влияния рамок, в котором предлагается несколь­ко более реалистичная ситуация:

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений

445

Решите ли вы тем не менее купить билет за 10$ и посмотреть пьесу? (Ответ "Да" — 88%).

Заплатите ли вы 10$ за новый билет? (Ответ "Да" — 46%).

В обоих случаях вы пролетели на 10$. И все же, в первом случае билет купили бы примерно вдвое больше испытуемых, чем во втором, хотя потеря денег в обоих случаях идентична⁹.

Репрезента- На оценку вероятности события влияет не только доступность этого собы-тивность тия, но также то, насколько характерными признаются его существенные

свойства для данной группы. Рассмотрим такой пример из исследования

Канемана и Тверски (1972):

В каждом круге игры 20 стеклянных шариков распределяются слу­чайным образом среди пяти детей: Алана, Бена, Карла, Дэна и Эда. Рассмотрим следующие распределения:

Алан 4

Бен 4

Дэн 4

II

Алан 4

Карл 4

Эд 4

Каков ваш ответ? Если вы выбрали распределение I, то ваше мнение совпадает с мнением большинства испытуемых в этом эксперименте и оно, конечно же, неверно. Когда испытуемые читают слово "случайный", у них создается впечатление, что распределение должно быть хаотичес­ким или бессистемным, и когда их просят оценить вероятность распреде­лений I и II, они думают, что второе распределение слишком упорядочен-но, чтобы быть "случайным". Тот же тип ошибки наблюдался при оценке

вероятности последовательных рождений девочек и мальчиков в выше­приведенном примере.

Еще одним, несколько неожиданным результатом при оценке вероят­ности было то, что люди склонны игнорировать объем выборки. Когда испытуемых спрашивали, равны ли вероятности нахождения 600 мальчи­ков среди 1000 детей и 60 мальчиков среди 100 детей, они отвечали, что оба случая равновероятны. На самом деле, если исходить из равного рас­пределения полов, то первый случай гораздо менее вероятен, чем второй.

Некоторые ученые пытались найти аналогичные примеры "нерациональ­ного" поведения у животных. В одной такой работе (Rachlin et al., 1986) отмечено существенное сходство между людьми, которым вербально предъявлялись гипотетические задачи¹⁰, как в вышеприведенном случае с задачей о театральном билете. В исследованиях поведения животных кры­са или голубь лишались на некоторое время пищи, и им предлагались различные задачи с пищевым подкреплением, в которых животные могли реагировать нажатием на рычаг или прикосновенем к ключу. Если в слу­чае с людьми выбор измерялся в количестве испытуемых, выразивших предпочтение тому или иному гипотетическому следствию, то в случае с животными выбор измерялся по количеству ответных реакций животного при том или ином режиме подкрепления. Модель подкрепления в основ­ном была следующей: "Если животное делает что-нибудь (нажимает на рычаг), тогда что-то происходит (появляется съедобный шарик)". Бихеви-ористы обычно манипулируют показателем реагирования крысы на под­крепление (например, после пяти нажатий на рычаг дается одно подкреп­ление), а также задержкой подкрепления: можно подкреплять реакцию немедленно, а можно через фиксированные или переменные интервалы времени. Изучение поведения животных убедительно показало, что в ус­ловиях задержки подкрепления даже если общее количество подкрепле­ния при одном режиме больше, чем при другом, животное выбирает тот режим, при котором даются меньшие, но более частые подкрепления. Го­ворят, что животные действуют "импульсивно". Согласно Рахлину и др., как импульсивный когнитивный выбор у человека, так и импульсивный поведенческий выбор у других животных, хотя и кажутся оба "иррацио­нальными", на самом деле представляют собой два типа предсказуемых тенденций поведения, имеющих общую основу. Эти исследования явились попыткой частично уладить те серьезные теоретические и методические проблемы, которые отделили бихевиористов от когнитивных психологов.

Мы видели, что, когда людям предоставляют новую или другую информа­цию, они могут пересматривать свою оценку вероятностей. В ситуации выбора между равно привлекательными возможностями, например, пойти или на концерт, или в кино, мы можем принять решение в пользу кино, если узнаем, что билеты на концерт есть только по цене 35$. Математи­ческая модель, дающая метод оценки гипотез об изменении величины ве­роятности, называется Теоремой Байеса по имени ее автора Томаса Бай-еса, математика 18 века. Мы проиллюстрируем применение его теоремы на следующем примере принятия решения.

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений

447

Предположим, что долгие, романтические и эмоциональные отноше­ния между вами и вашей возлюбленной закончились ужасной стычкой и вы поклялись никогда не встречаться с этим человеком снова. Проходит несколько месяцев, в течение которых вы тщательно избегаете ситуаций, в которых могли бы "случайно" встретить вашу бывшую любовь. Ваш общий друг приглашает вас на большую вечеринку. Решение идти или нет, зависит от ощущаемой вероятности, что ваша бывшая любовь тоже там будет. Поразмыслив над ситуацией, вы решаете, что общий друг вряд ли мог оказаться нечувствителен, чтобы пригласить и вас, и ее. Далее, с учетом прошлого опыта аналогичных ситуаций, вы можете оценить веро­ятность "встречи" как примерно 1/20. Математически эту гипотезу мож­но записать как

Это уравнение читается так: "вероятность гипотезы равна 5% (или 5 из 100)". Эта гипотеза основана на априорной вероятности, т.е. на вероят­ности, что событие произойдет при наличии аналогичных ситуаций. Мож­но выдвинуть другую гипотезу о том, что вероятность не встретиться с вашей любовью на вечеринке составит

Р(Н)—= 19/20

или "вероятность, что событие не произойдет составляет 95%".

Если бы реальные ситуации можно было свести к таким вероятност­ным утверждениям, жизнь была бы простой и скучной. Вы могли бы срав­нить вероятность нежелательной встречи с вероятностью получить удо­вольствие от посещения вечеринки, а затем принять решение. В нашем случае предположим, что вы решили пойти на вечеринку. Подъезжая к дому, вы замечаете припаркованный у подъезда желтый Фольксваген. За несколько секунд вы вычисляете вероятность того, что этот автомобиль принадлежит бывшей пассии (что означало бы также, что она тоже на этой вечеринке) и взвешиваете эту новую информацию с прежней инфор­мацией о вероятности того, что хозяин пригласил вас обоих на одну вече­ринку. Эта ситуация называется условной вероятностью — вероятнос­тью, что новая информация верна, если верна конкретная гипотеза. В этом случае, предположим, что вероятность того, что этот автомобиль принадлежит бывшей пассии, составляет 90% (другие 10% можно припи­сать различным факторам, включая возможность того, что этот автомо­биль был продан кому-то еще, дан кому-то взаймы или это просто похо­жий автомобиль). Согласно теореме Байеса, совместная вероятность (1/ 20 за то, что этого человека пригласили + 9/10 за то, что наличие автомо­биля говорит о его присутствии) может быть вычислена по следующей формуле¹¹:

ИЕЦОХРШ)

"Формула взята из: Anderson (1985).

где Р(Н | E) - это вероятность того, что верна гипотеза (Н) при наличии условия Е; в нашем случае это вероятность того, что этот человек будет на вечеринке с учетом первоначальной низкой вероятности и новой полу­ченной информации. Р(Е|Н) обозначает вероятность того, что E истинно при условии H (например, вероятность того, что автомобиль принадлежит этому человеку = 90%). Р(Н) - это вероятность первоначальной гипоте­зы (Р=5%), а переменные Р(Е|Н-) и Р(Н-) обозначают вероятность того, что событие не произойдет (10% и 95%). Подставив эти числа в формулу, мы можем решить уравнение для Р(Н|Е).

р_(Н|Е)= _ - - 032

¹ (0.9X0.05) + (0.1 Х0.95)

Так, согласно этой модели, шансы нежелательной встречи на вечеринке составляют примерно 1/3. При таком раскладе вы можете принять науч­но обоснованное решение о том, насколько отвратительной может ока­заться эта встреча и насколько приятной будет вечеринка. Пожалуй, вам стоит доехать до ближайшего таксофона и позвонить пригласившему вас.

Однако, насколько хорошо теорема Байеса согласуется с реальной жизнью? Весьма маловероятно, что находясь в вышеописанных обстоя­тельствах вы достали бы из кармана калькулятор и начали вычислять величину Р(Н|Е). Некоторые данные, собранные Эдвардсом (Edwards, 1968), указывают на то, что мы оцениваем обстоятельства условной веро­ятности более консервативно, чем это предполагает теорема Байеса. Изу­чая влияние новой информации на оценки испытуемых, Эдварде давал студентам колледжа два мешка по 100 покерных фишек в каждом. В од­ном мешке было 70 красных фишек и 30 синих, а в другом — 30 красных и 70 синих. Наугад выбирался один из мешков, и испытуемые должны были определить, который это мешок из двух, вынимая из него по одной фишке, рассматривая ее и возвращая обратно в мешок, а затем продолжая процесс. Первоначально вероятность вынуть красную фишку из мешка, где красных фишек больше, составляет 70%, а из мешка, где синих боль­ше — 30%. Однако, если мы вынули из мешка только одну фишку и она оказалась красной, тогда, согласно теореме Байеса, вероятность, что в этом мешке доминируют красные, равна 70%. Люди обычно недооценива­ют реальное (математическое) значение этого наблюдения и предполага­ют, что вероятность того, что в этом мешке доминируют красные, равна 60%. Если следующая фишка тоже красная, то реальная вероятность того, что это "красный" мешок, равна 84%. Суждения испытуемых в этом слу­чае, как и при более крупных выборках остаются консервативными.

Применение теоремы Байеса к задачам "реального мира" — это особая задача, поскольку трудно наверняка точно оценить вероятность событий. Рассмотрим пример из международной политики. В течение примерно десяти последних лет или около того существовала значитель­ная напряженность в отношениях между США и СССР¹², что по мнению многих привело к увеличению вероятности открытой агрессии, а может и тотальной войны. Если бы можно было точно оценить все силы и опреде­лить вероятность войны, тогда в формулу Байеса можно было бы вклю­чить влияние событий, определяющих вероятность мира или войны —

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений

449

таких как встреча Президента Рейгана с Генеральным секретарем Горба­чевым в Рейкьявике в Исландии в 1986 году — и что особенно ценно, можно было бы получить вероятностную статистику. Некоторые честолю­бивые ученые из области психологии, социологии и политологии предпри­няли как раз такие глобальные исследования.

Может показаться, что homo sapiens изначально изображается в этой гла­ве как самое рациональное из существ. Так, наше обсуждение процесса формирования понятий в конце концов показало, что все нормальные су­щества формируют понятия при помощи рациональных правил. При об­суждении формального мышления мы узнали, что достоверность аргумен­тации можно определить на основе законов логики, несмотря на то, что люди склонны обманываться как структурой аргументации, так и ложным содержанием. Наконец, в предыдущем разделе по принятию решений мы узнали, что "рациональный" человек обычно становится нерациональным, когда дело касается принятия решений о большом наборе событий.

Я думаю, было бы глупо утверждать, что все люди столь же рациональ­ны, как вы или я (или какими мы себя представляем), но являемся ли мы как вид настолько нерациональными, как это может показаться, если ис­ходить из эмпирических результатов, собранных на материале задач по принятию решений?

При тщательном изучении результаты Тверски и Канемана, а также результаты изучения формального мышления заставляют предположить, что человеческие существа не являются абсолютно рациональными. Не­которые пытаются опровергнуть эти результаты, критикуя построение экспериментов и неизбежно следующие из них философские выводы. Коэн (Cohen, 1981) из Оксфордского университета — один из таких критиков; он утверждает, что (1 рациональность должна определяться обычными людьми, а не в хитрых лабораторных экспериментах, которые построены не так, чтобы реально иллюстрировать повседневное принятие решений, и плохо соответствуют реальной ситуации, (2)совершенно неразумно ожи­дать от обычных людей умудренности в законах вероятности и статисти­ки, которыми во многих экспериментах описывается базисная линия и отклонения от нее, и (З)законы логики и рациональности не относятся к поведению обычного человека. Вспомним ту несчастную личность, кото­рая пыталась избежать встречи со своей бывшей любовью. Используя теорему Байеса, вероятность этой встречи, если этот человек пошел на вечеринку, составляла 0.32. Как бы повлияло это число на поведение того человека? Если взаимная неприязнь у этой пары велика ("Да я на сотню миль не подойду к ней"), то эта цифра бессмысленна для предсказания поведения.

На рубеже 20 века психологи и антропологи из Кембриджского универси­тета, вооружившись новейшими методами оценки поведения, проникли на небольшие острова Торрес Стрейт между Австралией и Новой Гвинеей.

От этой скромной экспедиции берет свое начало одно из направлений развития сравнительной этнографии, т.е. научного описания различий между культурами. Целый диапазон психологических черт — от языка до обычаев, от религиозных обрядов до мышления и рассуждения - планиро­валось поместить под психологический микроскоп.

Дух того времени находился под значительным влиянием непревзой­денного учения Чарлза Дарвина, и для исследователей было естествен­ным искать у "первобытного" человека предполагаемые проявления ата­вистического мышления, что помогло бы проследить интеллектуальное развитие "современного" человека, не обходя при этом законы, управляю­щие течением времени. От любопытных результатов этих ранних психоло­гов и антропологов нам остались в наследство прилежно собранные кросс-культурные данные, которые принесли неоперившимся ученым докторс­кие степени, дав им возможность заполнить многие и многие тома своими прозаическими диссертациями. Мысль о том, что люди, живущие без те­лефона, англиканской церкви, литературы или Нью-Йоркской фондовой Биржи, являются интеллектуально и культурно недоразвитыми, плохо по­могает предсказывать социально-когнитивную кипучую жизнь¹³ дикого человека, однако эту узкую гипотезу можно понимать и в более широком смысле — как факт, что и цивилизованные, и нецивилизованные люди неспособны воспринимать мир вне их собственной культурно ограничен­ной перспективы.

С недавних пор кросс-культурные данные о мышлении, решении задач и принятии решений стали неотъемлемой частью международных отноше­ний, особенно в том, что касается мировых геополитических проблем, включая переговоры о вооружении и предсказание реакции вероятного противника на политические маневры.

Прежде чем мы рассмотрим некоторые кросс-культурные исследова­ния мышления, следует сказать несколько слов о надежности результатов этих стараний. Все люди находятся под глубоким влиянием своей культу­ры. Когда ученые изучают кросс-культурное мышление, независимо от того, насколько хорошо они подкованы в научной методологии, они неиз­бежно привносят в ситуацию часть своего культурного уклона. Этот ук­лон может проявляться по-разному — от возведения "благородной дикос­ти" в ранг высочайшей интеллектуальной добродетели до святой убежден­ности в том, что "они никогда не будут такими же хорошими как мы". Наблюдатель становится частью изучаемого предмета — этот своего рода принцип психологической неопределенности сходен с явлением, которое описал физик Вернер Гейзенберг, утверждавший, что точное измерение одной из двух наблюдаемых и связанных между собой величин приводит к неопределенности в измерении другой.

Несколько лет назад в кросс-культурные исследования мышления вклю- Формальное чился один американский ученый, специалист по математической психо- мышление логии. Майкл Коул (см. Cole, 1975; Cole et al., 1971; Cole and Scribner, 1974) приехал в Либерию на миссию, организованную с целью улучшить обучение математике детей местного племени. Как-то раз он попросил

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений

451

лидера племени Кпелла решить простой силлогизм. Вот протокол этого интервью:

(*Взято из: Cole and Scribner, 1974)

Результаты исследования Коула показывают типичную схему размыш­ления людей, не приспособленных к абстрактному силлогистическому мышлению. В аналогичном исследовании (Solso, 1987) я просил студен­тов Московского государственного университета решить следующий сил­логизм, почти идентичный по форме и содержанию задаче Коула:

Иван и Борис всегда едят вместе.

Борис сейчас ест.

Что делает сейчас Иван?

Этот необычайно простой силлогизм предъявлялся многим студентам как на их родном языке, так иногда и на английском с удивительными результатами. Только 20% (N=5/25) испытуемых давали правильный ответ немедленно. Наиболее частый ответ (N=11/25) был в основном тот же, что и ответ главы племени Кпелла: "Не знаю, я его не видел".

Эти результаты можно объяснить по-разному, включая то, что советс­ким студентам просто не хотелось давать "дурацкие" ответы на "дурац­кие" вопросы; однако, наиболее интересная гипотеза состоит в том, что у всех людей есть свои средства оценки высказываний о природе их мира. В высокоиндустриальных западных обществах люди приучены подтверждать высказывания, касающиеся реальности, при помощи пропозициональных репрезентаций. В менее индустриальных обществах, где многие люди жи­вут "ближе к земле", форма доказательства больше связана с непосред­ственным чувственным впечатлением. Подобное "земное" рассуждение способно приводить к здравым заключениям, несмотря на то, что ответы

на задачи, требующие абстрактного рассуждения, получаются не совсем те, что имеют в виду западно-ориентированные психологи. И понимание мира путем непосредственного наблюдения, а не при помощи абстрактных умозаключений является достаточно эффективным, чтобы гарантировать выживаемость большим массам людей. Как показывают некоторые иссле­дования, даже те ученики, которых специально готовили решать задачи путем абстрактных рассуждений, снова обращаются к непосредственному наблюдению после того, как покидают школу.

Метод оценки влияния культурных схем на рассуждение, основанный на вербальных силлогистических задачах, впервые применил выдающийся русский психолог Лурия (1971)¹⁴, когда он и его коллеги провели в 1931-32 годах исследование умственного развития в Узбекистане, расположен­ном в Центральной Азии. Целью исследования Лурией процессов рассуж­дения была как проверка теории умственного развития Выготского, пред­полагающей, что умственное развитие зависит от общественной жизни и практической деятельности, так и оценка результата культурно-образова­тельных реформ, проведенных в узбекском обществе после Октябрьской революции в России. Одна из задач, которую Лурия задавал деревенским узбекским детям (жившим около 40 меридиана), содержала силлогизм такой же простой, как про Бориса и Ивана:

Далеко на севере, где лежит снег, все медведи белые. Новая Земля находится далеко на севере. Какого цвета там медведи?

Очень немногие из испытуемых Лурии были способны дать приемлемый ответ на приведенный силлогизм — возможно потому, что они были не­знакомы с правилами абстрактного рассуждения и цветом медведей на Новой Земле. (Новая Земля находится гораздо выше Северного Полярно­го круга, примерно в двух тысячах миль прямо на север от Узбекистана.) Как и московские студенты, отвечавшие, что не видели Ивана, узбекские дети говорили, что не видели медведей на Новой Земле и не могут ска­зать, какого они цвета. Одна студентка, которую я спросил о цвете медве­дя, спросила меня: "А это была ночь или день?" Подумав, что цвет этого медведя может восприниматься по-разному, я спросил, а почему это игра­ет роль. Студентка ответила, что ночью она не могла бы видеть медведя. Несомненно, что представители обеих этих групп смогли бы ответить, ест ли сейчас Иван, и какой цвет у медведя, если бы они непосредственно видели это своими собственными глазами¹⁵.

Узбекских и московских студентов, как и кремлевское начальство и других, предположительно можно научить правилам силлогистической игры,

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений

453

и в этом направлении были сделаны некоторые усилия. Результатом этих усилий было то, что испытуемые обычно могли сделать "правильные" выводы из посылок и даже школьники, никогда не видевшие белого медве­дя, отвечали на вопрос о нем правильно. В этих случаях, однако, встреча­ясь с информацией, которую они не воспринимали непосредственно, ис­пытуемые часто давали теоретические объяснения и делали выводы, осно­ванные на общих знаниях и обычных убеждениях. Кроме того, когда обу­чение заканчивалось и бывший ученик возвращался к деревенской жизни, способность решать абстрактные задачи затухала, а средством оценки ар­гумента опять становилось непосредственное наблюдение (см. Cole and Scribner, 1974).