Культурно-историческая психология волевого действия: От прогноза – к поступку

Чтобы сделать прогнозы хоть сколько-нибудь соответствующими изменившейся среде, система должна «прожить» в этой среде отрезок времени, соизмеримый с уже прожитой ранее «жизнью». Система оказывается косной, плохо адаптирующейся к изменяющимся внешним условиям. При этом, чем «старше» система, тем труднее она приспосабливается к изменяющейся среде. Опыт, приобретенный системой за последнее время, играет все меньшую роль, по сравнению с длительно накапливавшимся старым опытом. Таким образом, чтобы хорошо приспосабливаться к изменчивой среде, способность забывать не менее полезна, чем способность запоминать.

Наша система окажется более адаптивной, если она будет осуществлять вероятностное прогнозирование, опираясь не на «память всей жизни», а лишь на опыт последнего периода.

Если произошло событие А, то модель просматривает N карточек, последними поставленных в ящик А, и подсчитывает, какую часть от N составляют карточки событий А, В, С и т. д. В соответствии с полученными величинами и прогнозируются вероятности возникновения событий А, В, С,, и осуществляется преднастройка к соответствующим действиям.

Система, способная не только запоминать, но и забывать, т. е. использующая для прогнозирования лишь недавний опыт, может адаптироваться к изменяющимся условиям. В частности, ее прогнозирование достаточно для выработки классического условного рефлекса и его угашения. Но недостатки в прогнозировании такой системы еще весьма существенны.

При таком обращении к прошлому опыту весьма важен вопрос о рациональном выборе числа N.

При N=1 прогноз носит не вероятностный, а жестко детерминированный характер: всегда предсказывается с вероятностью Р = 1 (однозначно) то событие, которое в последний раз следовало за событием А. При N=1 хорошее прогнозирование будет обеспечено только в том случае, если вслед за А всегда следует одно и то же событие. Однако такая ситуация встречается разве лишь в хорошо поставленном эксперименте по выработке условных рефлексов.

При маленьком N система окажется очень «доверчивой» в своем прогнозе; влияние на прогноз случайного, но недавно встретившегося события будет значительным; система будет быстро менять прогноз даже под влиянием случайных изменений среды. При слишком большом N модель, наоборот, окажется слишком «косной» в своем прогнозе, недостаточно чуткой к изменениям вероятностных характеристик среды. Если N равно числу всех карточек в ящике (т. е.