Поиск и извлечение информации из памяти — еще одна область, где важны, по крайней мере, на первый взгляд, количественные методы. Здесь нужны механизмы для управления допустимым диапазоном изменения заданий терминалов. Что лучше: принцип «полного согласования», использование некоторого порога пригодности или что-либо еще? Ни одна стратегия в отдельности не принесет желаемых результатов. Рассмотрим следующее высказывание:
Чтобы уяснить смысл слова «самый большой», надо сопоставить различные по своим размерам тела. Если для подобных целей разработать одну неизменную процедуру, она сможет правильно работать лишь в простых ситуациях. Поэтому следует обратиться к цели решения стоящей перед нами задачи. Если кого-то интересует масса, то следует принять, что
Положение может сильно осложниться, если выбор предмета не будет оговорен в тексте:
В этом случае следует использовать те же принципы; разделить мир на классы, уместные в данной ситуации, затем взять из этого класса то понятие, которое наиболее подходит к слову «большой». Обычно слово «большой» означает «самый большой», но это правило не применимо в том контексте, где употребляется слово «громадный». В последнем случае следует, определив цель высказывания, произвести выбор соответствующего метода группировки понятий и далее действовать аналогичным образом. Количественные признаки и здесь могут найти себе применение, но они, естественно, будут подчиненными, второстепенными, ибо в противном случае можно упустить наиболее важные аспекты рассматриваемой проблемы. Д.Макдермотт (1974) рассматривает многие вопросы, касающиеся дискретных представлений пространственных структур.
В данной работе приведено довольно много различных аргументов против использования количественных моделей. Каждый из них в отдельности не слишком весом, и поэтому мне, видимо, следует остановиться на тех общих положениях, которые лежат в основе негативного в целом отношения к количественным моделям. Исходный тезис таков: выходные данные такого механизма независимо от того, являются ли они цифровыми, аналоговыми, физическими (несимвольными) или статистическими, слишком бесструктурны и неинформативны, чтобы на их основе можно было проводить дальнейший анализ. Данные в виде чисел позволяют принимать решения о немедленном выполнении каких-то действий или мускульных сокращений, о выделении и объединении стимулирующих признаков и т. д. Но поскольку каждое такое данное по природе своей является оценкой, а не резюме, то для целей планирования и проведения дальнейших рассуждений все они непригодны. В числовом показателе нельзя отразить те соображения, на основании которых он был получен. Поэтому, хотя количественные результаты полезны для достижения непосредственных целей, они во многом ограничивают возможности дальнейшего и более глубокого развития систем.
Это, конечно, не означает, что люди не должны и не пользуются такими методами. Учитывая, однако, те препятствия, которые они создают для проведения дальнейших рассуждений, мы можем сказать, что количественные методы будут концентрироваться и использоваться функциональными элементами типа
Быть может, я кое-где слишком старательно подчеркивал возможности использования моделей первого порядка. Это, скорее всего, следствие моей реакции на высказывания критиков, придерживающихся философии холизма, которые показали (но только в теории), что если вы в любой ситуации можете всегда заметить хотя бы еще одну новую черту, вам не составит труда убедить себя в том, что вы заметили их уже бесконечное множество. С другой стороны, я, возможно, излишне резко реагировал на те утверждения моих коллег, в которых слишком тщательно игнорируется интроспективная феноменология или явно чувствуется стремление объяснить поведение с помощью бесструктурных элементарных фрагментов. Любая теория должна «сводить» вещи к более простым элементам, однако это не выполнимо с помощью бихейвористических единиц познания и деятельности.