9.2. ИМИТАЦИОННО-ГРАФИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И КВАДР И ГРАММЫ ДИНАМИКИ СТРАТЕГИЙ СЕНСОРНОЙ И  ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА

Теоретическую основу трансформационной теории динамики систем составляет концепция взаимной адаптации. Методологическую основу развиваемой нами теории составляет взаимосвязанный анализ и синтез статических (факторных) и динамических моделей систем.

Статическая характеристическая модель (уравнение, кривая и т. п.) системы отображает связи между фактором F взаимной адаптации системы со средой (или внутренних компонентов системы между собой) и критериев внешней или внутренней эффективности Q системы при разных структурах.

Динамическая модель системы отображает изменения эффективности Q во времени Г, в том числе в стадиях Эволюции (конвергенции или дивергенции) определенной структуры и в стадиях трансформации одной структуры в другую Q (Т).

С помощью такой пары моделей Q {F) и Q (Т) может решаться прямая задача: планирование динамики Q (Т) по статике Q (F), в том числе планирование вариантов трансформаций St в Sn и полной траектории динамики развития системы при интервалах c\Fy AT, AQ. А может решаться н обратная задача: по траектории Q (Г) определяются характеристики структур, которые трансформировались а процессе динамики системы.

Указанная пара моделей Q (F) и Q (Г) обладает существенным недостатком — принципиальной неполнотой: она не отражает динамику среды, воздействие среды Е на систему 5 и обратное воздействие S иа Е. Иначе говоря, в моделях необходимо отобразить весь процесс взаимной адаптации системы со средой: динамику среды Е0 (/0); «субъективное» отражение системой значений параметров среды F0 (EQ) с учетом предыстории Е (Г) и прогноза динамики среды на будущее, который (если может) строит система; характеристики структур системы Q (F0); динамику эффективности системы Q (Г„), причем с учетом возможного усиления выхода системы Q (Гц) с помощью исполнительных органов машин. Далее модель должна отобразить обратное воздействие системы Q (Г0) на среду Ех (7\). После этого система воспринимает уже результирующую динамику среды Ех (7\) — собственную, объективную, плюс под воздействием самой системы (Ei), система реагирует Qi (Fx), изменяется ее выход во времени Qi (7\), усиливается к Qi (7\) и т. д.

В указанной полной модели, таким образом, должно быть четыре квадранта: Е (Г), F (Е), Q (F), Q (Г). Такая «квадриграмма» должна иосить замкнутый, циклический характер и быть пригодной к машинной реализации по типу имитационной модели.

Переход от любого квадранта к следующему должен учитывать соответствующие передаточные функции. В частности, Для того чтобы рассчитать воздействие выхода системы Q (Т) на £ (Г), необходимо учесть передаточную функцию: выход системы Q (Г) -»-

вход среды Е (Г)     выход среды Е (Г).

В простейшем случае это может быть коэффициент усиления. Вид влияния Q-*-/ и /->£ определяется статическими и динамическими свойствами среды (например, объекта управления).

Вариант структуры квадриграммы показан на рис. 9.2. Естественно, что места частных моделей в квадрантах и направление переходов могут изменяться в зависимости от задач исследования, особенностей среды (объекта) и системы (например, человека-оператора), удобств изображения.

Пример построения дииамикн среды и системы на квадри-грамме приведен на рис. 9.3.

Необходимо сделать несколько замечаний. В качестве эффективности Q системы может быть использовано много разных показателей, однако онн всегда должны отражать зависимость силы воздействия системы на среду с учетом затрат, которые вкладывает система. Собственно, обычно только в этом случае характеристическая кривая Q (F) имеет четко выраженную куполообразную форму. Для структуры 5t при /г</г(ор1 увеличение F дает возрастание эффективности более быстрое, чем затрат, а при F > Ft opt затраты будут расти быстрее, чем эффективность, вследствие чего подъем кривой в первой половние сменится здесь уже спадом Qf(F).

Параметр F во всех случаях является фактором взаимнойадаптации системы со средой и внутренних компонентов междусобой. Изменение Q при изменении F в интервале         — Л пи»отражает изменение степени копвергенции компонентов системы, а зависимость Ft {Е) дополнительно отражает связь конвергенции системы с состоянием среды, детерминирующим значение фактора Fi(F). Однако состояние самой системы, ее чувствительность (например, степень концентрации влияния человека иа сигналах), его эмоциональное состояние (равнодушие, бдительность, тревожность) также существенно влияют иа значение/^. Варьирование значений F при постоянном Е = const мы связываем с субъективностью отражения (для живых систем) и параметрами входных элементов (измерительных датчиков — для технических систем). Прн Е — const Ft = RE, где R — коэффициент рефлексии. При произвольном Е, зная R, можно вычислить F. В некоторых случаях коэффициент рефлексии Имеет постоянное значение, и тогда F можно получить, зиая Е, простым построением,

с помощью вектора рефлексии R.

Вектор рефлексии RN на рис. 9.3 дает соотпошеиие F = Е, т. е. вектор делит прямой угол EOF (второй квадрант) пополам. Такую рефлексию, при которой F = Е, назовем норморефлек-сией. Соответственно, рефлексию с коэффициентом F /Е > 1 назовем гиперрефлексией (усиленной, преувеличенной рефлексией), а с коэффициентом F/E < 1 — гипорефлексией (ослабленной, преуменьшенной рефлексией).

Минимальное значение F, при котором структура-стратегия дает заметный отклик, назовем пороговым значением фактора Р для структуры S, — Finop.

Минимальное значение Е, при котором структура-стратегия Sj дает заметный отклик, зависит от R; назовем это значение пороговым значением отклонения  параметра среды Et пор*

С помощью квадриграммы, зная характеристики разных структур-стратегий, динамику среды и закономерности рефлексии (например, индивидуальные особенности состояния оператора, его бдительность, тревожность, параметры влияния сенсорных систем), можно исследовать динамику порогов восприятия Ft аор (Е) и реагирования Q{Elnop).

Если с увеличением оптимальных значений Ft opt максимумы стратегий Qt шах возрастают, то F можно интерпретировать как фактор эффективности: Qa+\) max > Ql max* еСЛИ Fopt     F{ opt

Если же с увеличением оптимальных значений Л opt максимумы Qjmax убывают, то F является фактором сложности.

Применительно к исследованию психологических процессов, например процессов решения человеком оперативных задач, F будет в первом случае психологическим фактором эффективности, во втором — психологическим фактором сложности.

Квадриграмма объясняет природу особой многозначности психологических экспериментов: нри одном и том же Et можно в случае разных коэффициентов рефлексии R — var иметь разные значения Ft, Ft , /•"?. Параметры R и F будут отражать, в частности, особенности прогнозирования человеком динамики среды Е (Г) и динамики собственного состояния Qt (Г) при разных структурах деятельности и состояниях организма.

Представляется, что квадриграммы должны найти широкое применение как модели разнообразных психологических явлений и процессов, в первую очередь индивидуального, группового развития, деятельности, общения, восприятия и т. д.

Особое значение приобретают модели из области «экономической психологии», например зависимость Q (Е), где Q—производительность труда, а £ — экономические стимулы повышения производительности труда. Важно определить оптимальную интенсивность стимулирования: Е ->- F Q. Стимул может быть недостаточным, тогда R О, F 0 и Q 0, т. е. человек остается равнодушным к работе и ее результатам. Стимул может быть и слишком сильным, порождать излишнюю поспешность и приводить к снижению качества труда. Определение с учетом индивидуальной стратегии деятельности н восприимчивости к стимулам представляется важной задачей теоретической и прикладной психологии.

Характеристические кривые на рис. 9.3 могут отражать специфику разных научных теорий, технических приемов и технологий. Тогда, если Е (Т) — это динамика требований научно-технического прогресса и практики, то Qt {F) покажет перспективность разных теорий (технологий) на разных этапах научно-технического прогресса и взаимопереходы, трансформации теорий (технологий) для обеспечения максимальной эффективности науки и (или) производства.

В этом случае R будет зависеть от разработанности теорий, их

отраженности в научной и популярной литературе, методических инструкциях и рекомендациях.

Динамика Q (Т) отразит и изменения эффективности решения задач научно-технического прогресса и процесс овладения теориями учащейся молодежью, специалистами в системе непрерывного образования.

Нел и динамика среды объективна (точнее, императивна), т е субъект не может ее изменить и должен адаптироваться к среде как таковой, то Е (Г) отображается иа квадриграмме без обратной связи: Q (Т) не влияет иа Е (Т) При этом человек, вообще говоря, может игнорировать динамику среды: R = 0 и F — О при всех Е, а может очень внимательно следить за динамикой среды. Параметры R и F (Е) будут характеризовать субъективное отражение среды индивидом, a Q (F) — субъективную реакцию на динамику среды. Тогда Q (Т) может рассматриваться как поведенческая внешняя, объективная реакция человека на динамику среды Е (Г).

Императивная среда — это частный случай, кстати, возводившийся вульгарными материалистами в ранг единственно возможного направления детерминации сознания: только Е влияет на Rt F и Q, a R, F и Q не влияют на Е. Концепция взаимной адаптации признает, как наиболее общий случай, взаимовлияние Е, с одной стороны, и R, F, Q — с другой.

При Е = const может быть R = var вследствие динамики эмоционального состояния или сенсорных систем человека, так что при Е ~ const будет F = var н Q — var. Таково, например, мышление, творчество.

При Е — var и R — var могут быть различные соотношения F/E, а могут быть н явно неадекватные (типа галлюцинаций) субъективные образы среды.

Необходимо подчеркнуть широту возможностей моделирования процессов познания, взаимной адаптации, деятельности, многих других, изучаемых не только психологией, но и философией, логикой, методологией науки и др.

Особое значение имеет исследование процессов опережающего отражения, прогнозирования человеком динамики среды Е (Т). Одним из простейших способов отслеживания человеком-оператором динамического сигнала является пропорционально-дифференциальное опережающее отражение сигнала (известное в теории автоматического регулирования как ПД-регулятор). Коэффициент рефлексии в этом случае рассчитывается как

где а— постоянный член, характеризующий положение постоянного вектора.

Если Е (Т) — это динамика потока задач, в частности учебных, то Q (Г) — изменение интеллектуальных усилий человека

при их решении. Интервал Ti— Т2 — это период врабатываиич человека, Т\ > 7а — время решения стабильного потока задач

Тот же тип пропорционально-дифференциального отражения (ПДО) в случае обратного воздействия (управления, регулирования, слежения) человека на среду, т. е. на сигнал Е (Т), дает иную картину взаимодействия.

При пропорций нал ьно-иитегрально-дифференци ал ьиом (ПИД) отражении

с уменьшающейся скоростью, устанавливающейся после стабилизации АЕ     AEconst на уровнеаг, + AЈn0net {Т— Ту) при Т > Тя.

Прн ПИД-отражении в случае отсутствия воздействия человека на среду и его единственной стратегии существует такое значение Ёатах,прн превышении которого человек перестает реагировать на среду (это как бы «запредельное торможение»). Если у человека имеется запас возможных стратегий, то происходят последовательные трансформации стратегий, вследствие чего интенсивность реакции колеблется соответствующим образом (рис. 9.4).

При Е — ЛЯcon»t прирост значения F за интервал AT равен приросту интеграла J AEdT,   рассчитываемому  как площадь

прямоугольника со сторонами AT и ДЯсоой, т. е.       . ■

если AT прибавляется кТ> TN, где TN — момент выхода AT (Т) иа плато АЕ = ЛЛсопя4.

Динамика FfE, Q (Т) и АЕ (Г) прн отсутствии влияния Q (Т) на АЕ (Т) показана на рнс. 9.4 как познавательный вариант реакции человека. Предполагается, что выходящее иа плато Есоалх значение параметра среды изучается с применением все новых н новых стратегий научного исследования. Если Q (Т) влияет на АЕ (7"), то легко построить динамику АЕ' (Т), при которой в случае ПИД-отражения Е' (Т) будет прямо получен из известных расчетов  в области теории автоматического управления.

Кривая Q (Г) может отражать динамику познавательного процесса в изучении некоторого нового явления в природе или обществе, возникающего в момент Г0 и постепенно достигающего своего максимума. Параметр F может трактоваться как методические затраты общестиа на изучение данного явления. Тогда логично предположить, что коэффициенты а, Ь и с, а также г( в уравнении для F при ПИД-отражеиии являются функцией актуальности данной проблемы в соответствующие моменты времени Tj. Например, а и rt могут иметь очень малые значения в период Т0 + AT, где AT достаточно мало, затем возрастать по мере увеличении АЕ и снижаться при приближении АЕ к АЕ — const. Прн этом возможен как регресс от Sb к St, так н снижение Q (Т) до Q — 0 в соответствии с обратной эволюцией Sb.

Волее общий вид квадриграммы, моделирующей взаимодействие человека со средой, показан на рис. 9.5. Возможен не только набор стратегий активности человека (Sa — S\), но и набор различных стратегий восприятия им динамики среды (S& — S%). При этом условии возникает особое разнообразие, богатство, многозначность реакций человека иа одну и ту же объективную динамику среды. Прогнозирование поведения и деятельности индивида возможно лишь при взаимосвязанном учете предыстории и текущего развития всех уровней (а, ф>, 0 и у) человека и его взаимной адаптации со средой.

Стратегии активности и восприятия человека (см. рис. 9.5) могут быть аппроксимированы более общими, глобальными закономерностями (SA, SB). Такие закономерности существуют для любой замкнутой системы, отображая ограниченность ее ресурсов а следовательно, и прогресса.