Текст книги "Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие"

1.3. Когнитивная парадигма в исследованиях способностей

Переход от глобальных оценок успешности выполнения тестов к анализу параметров когнитивных процессов расширил возможности изучения общих познавательных способностей. Когнитивные теории способностей – это попытка связать психометрические исследования с экспериментальной когнитивной психологией.

Начиная с работ У. Шеннона, познавательная сфера человека рассматривается как система, отражающая пространственно-временные и энергетические характеристики реальности в субъективной форме. Развитие когнитивной психологии привело к преобразованию представлений о психических процессах. Традиционно выделяемые когнитивные процессы (ощущения, восприятие, внимание, память и т. д.) стали рассматриваться в контексте функционирования единой когнитивной системы, обеспечивающей получение, хранение, преобразование и использование знаний, а также порождение новых знаний в виде гипотез, фантазий, продуктов творчества и пр. (Величковский, 1982; Hunt, 1980).

Одним из таких направлений в изучении познания можно считать коннекционизм, основные идеи которого связаны с моделированием «нейронных сетей». Сеть – это множество элементов (узлов), связанных между собой. Элементом сети может быть след памяти, лексическая единица, образ, понятие, чаще всего «фрейм», понимаемый как целостная многомерная единица информации. Сеть или отдельные ее части активизируются: активность сети рассматривается как сумма активности ее элементов. Данный подход направлен на изучение возможных способов объединения нейронных элементов, обусловливающих функционирование когнитивных процессов более высокого уровня. Основная идея состоит в том, что информация представлена в паттернах активации нейронных элементов, объединенных в сети; параллельное протекание психических процессов связывается с симультанным взаимодействием нейронных элементов между собой (McClelland et al., 1986).

Изучение роли «метакогниций» в управлении когнитивными процессами привело к созданию новых моделей, одной из которых является «модель адаптивного контроля мышления». Согласно Дж. Андерсон, знания человека организованы в виде фреймов, которые представляют собой целостные структуры информации, извлекаемые индивидом из памяти в новой ситуации (Anderson, 1987). Теория фреймов как вариант описания процесса индивидуального познания наиболее приближена к достижениям современной теории информационных систем. Однако эта концепция не объясняет индивидуальных различий в познавательной активности, не описывает процессуально-временные особенности протекания когнитивных процессов, не раскрывает их природу.

Анализ параметров когнитивных процессов способствовал развитию новых приемов оценки когнитивных возможностей индивида. В частности, Дж. Кэрролл, опираясь на модель Гилфорда, выделил параметры когнитивных процессов для 24 факторов интеллекта, по которым выявлены индивидуальные различия (Кулагин, 1984). Например, значимыми параметрами фактора словесной флюэнтности[1]1
  Задача состоит в быстром подборе как можно большего числа слов, соответствующих заданному формальному признаку.


[Закрыть] являются: поиск в долговременной памяти слов с заданными признаками, временные характеристики этого поиска, объем вербальной информации, хранящейся в памяти. Согласно Е. Ханту, к когнитивным параметрам, проявляющимся в индивидуальных различиях, можно отнести скорость актуализации концепций, соответствующих воспринимаемой информации, скорость обработки информации в кратковременной памяти, скорость циркуляции информации между различными видами памяти и эффективность алгоритмов обработки информации (там же).

Проанализировав экспериментальные задачи, используемые в когнитивной психологии и оказавшиеся эффективными при интерпретации психометрических факторов, Кэрролл предложил метод, позволяющий прогнозировать эффективность деятельности, исходя из успешности выполнения элементарных когнитивных задач (Клайн, 1994). Так как каждая из этих задач является индикатором психических процессов, то анализ отдельных когнитивных компонентов представляет собой попытку объяснения психологического содержания психометрических факторов.

Когнитивное направление исследований способностей представлено в работах Р. Стернберга, М. А. Холодной и др. Критическое отношение к тестовой модели интеллекта позволило Стернбергу сосредоточить внимание на изучении базовых когнитивных процессов, которые обусловливают индивидуальные различия в успешности выполнения традиционных интеллектуальных тестов. Процесс поиска правильного ответа автор предлагает разложить на пять элементарных микропроцессов: декодирование, умозаключение, сравнение, проверку, построение ответа (Sternberg, 1986). Декодирование предполагает перевод задания во внутренний ментальный план в виде репрезентации развернутых значений основных слов, в которых определены условия и требования задачи. По данным Стернберга, именно на фазу построения ментальной репрезентации испытуемый тратит основное время. Исходя из этих представлений, высокий интеллектуальный потенциал предполагает определенный тип организации когнитивных процессов и более совершенные механизмы регуляции наличных интеллектуальных ресурсов.

Иерархическая модель интеллекта Стернберга позволяет объяснить связь между интеллектом и ментальными процессами, регулирующими поведение. Индивидуальные различия в интеллектуальной продуктивности объясняются различиями когнитивных структур. Автор выделяет три типа компонентов интеллекта (метакомпоненты, исполнительные компоненты и приобретение знаний), согласованность которых обеспечивает выделение релевантной информации для формирования непротиворечивого целого. В исследованиях Стернберга основной акцент делается на изучении роли репрезентации информации в мысленном плане. Его главный аргумент – фактор внимания: автор постоянно подчеркивает значимость распределения ресурсов относительно важных и неважных этапов решения задачи и контроля над процессом решения.

Оригинальной является модель М. А. Холодной, раскрывающая особенности структурной организации интеллекта с точки зрения состава и строения ментального опыта субъекта. Автор предлагает подойти к проблеме организации познавательной сферы через анализ понятия «ментальная структура». Под ментальными структурами понимается «система психических образований, которые в условиях познавательного контакта с действительностью обеспечивают возможность поступления информации о происходящих событиях и ее преобразование, а также управление процессами переработки информации и избирательность интеллектуального отражения» (Холодная, 1997, с. 147). В рамках анализа ментальных структур выделено три уровня опыта: когнитивный, метакогнитивный и интенциональный, каждый из которых имеет свое назначение. Особенности организации этих уровней определяют свойства индивидуального интеллекта. Иными словами, внешние проявления интеллектуальной деятельности субъекта, т. е. интеллектуальные способности, к которым Холодная относит конвергентные способности, креативность, обучаемость и когнитивные стили, обусловлены особенностями организации когнитивного, метакогнитивного и интенционального опыта (там же).

«Интеллектуальный потенциал» является одним из центральных понятий структурно-динамического подхода, разрабатываемого Д. В. Ушаковым. В основе объяснительного принципа данного подхода лежит идея о том, что индивидуальные различия в структуре интеллекта формируются в онтогенезе как под влиянием внешних средовых, так и в зависимости от внутренних, генетически обусловленных факторов. Определение конструкта «интеллектуальный потенциал» вытекает из представления о когнитивной системе как об организованной на основе прижизненно сформированных структур системе знаний (в более широком плане – опыта). «Интеллектуальный потенциал» рассматривается как индивидуально выраженная способность к формированию функциональных систем, ответственных за интеллектуальное поведение. И тогда общий фактор есть отражение различий в потенциале (Ушаков, 2003).

В заключение необходимо отметить, что когнитивные психологи, как правило, сводят проблему индивидуальных различий в интеллектуальной продуктивности к описанию особенностей структур, обеспечивающих процесс переработки информации, используя для верификации своих моделей данные факторного анализа.

Опираясь на современные представления когнитивной психологии, Дружинин предложил – в противовес энергетической гипотезе Спирмена – использовать представления о когнитивном ресурсе. В контексте информационного подхода понятие «когнитивный ресурс» можно рассматривать как количественную характеристику когнитивной системы, т. е. мощность множества связанных когнитивных элементов, отвечающую за активное создание репрезентаций (моделей) в мысленном плане при решении когнитивных задач разного типа. Под когнитивным элементом понимается минимальная единица когнитивной структуры. Совокупность когнитивных элементов характеризует мощность индивидуального когнитивного ресурса и проявляется в интеллектуальной продуктивности.

Специально нужно подчеркнуть, что когнитивный элемент не тождествен элементу сети (фрейму), который понимается как целостная многомерная единица информации. Мы считаем более корректным соотнесение когнитивного элемента с некоторыми базовыми параметрами когнитивной сферы, обеспечивающими протекание когнитивных процессов.

1.4. Ресурсно-информационный подход к изучению когнитивных способностей

В ряде областей психологической науки ресурсной подход реализуется в представлении об ограниченных психологических и психофизиологических возможностях человека, понимаемых в достаточно широком смысле (Зинченко, 2000; Kahneman, 1973; Navon et al., 1979; и др.). Некоторые авторы отрицают продуктивность ресурсного подхода, подвергая сомнению тезис об ограниченности познавательных возможностей человека. Согласно этой позиции, снятие ограничений достигается обучением и тренировкой (Величковский 1982; Найссер, 1998).

По мнению Т. П. Зинченко, «использование в психологии ресурсного подхода только как методологического инструмента, позволяющего оценить ограниченность возможностей человека как субъекта труда, познания и общения, существенно сужает сферу его применения» (Зинченко, 2000, с. 482). Ресурсный подход позволяет сопоставить оценку качества деятельности с характеристиками психологических и психофизиологических возможностей субъекта.

Обращение к активационно-энергетическим аспектам познавательной деятельности обусловлено тем, что они, с одной стороны, определяют уровень организации нервных процессов (Веккер, 1974), а с другой – тесно связаны с мотивационными и информационными процессами, доступными психологическому изучению. Вопрос о роли активационно-энергетических процессов в становлении когнитивных способностей до сих пор недостаточно изучен, поэтому мы можем делать только некоторые предположения.

Традиционно под активацией понималось «быстрое повышение активности центральной нервной системы и вызванная им интенсификация периферических процессов» (Блок, 1970, с. 99). Изменение уровня активации связывалось с ретикулярной формацией: активационные процессы сопровождаются энергетической мобилизацией. Экспериментально показано, что уровень активации тесно связан с функциональным состоянием и обусловливает распространение возбуждения колебаний в коре головного мозга. Увеличение уровня активации может способствовать установлению новых связей, генерализованному воспроизведению мнемических образов (схем), адекватных решаемой задаче. Однако дальнейший рост активации может сопровождаться увеличением числа случайных элементов и актуализацией не только полезных, но и интерферирующих автоматизмов (Чуприкова, 1997).

Традиционно для установления уровня активации использовались проявления влияния симпатической нервной системы (частота пульса, диаметр зрачка и кожно-гальваническая реакция). В многочисленных исследованиях был показан феномен так называемого «направленного расщепления» паттернов вегетативной активности (Канеман, 2006). Этот феномен характеризуется тем, что ряд индексов симпатического влияния (реакция зрачка, проводимость ладоней) растет, в то время как другие (например, частота сердечных сокращений) падают.

Также было установлено, что направленное расщепление имеет место, когда на испытуемого просто воздействует информация, однако при активной работе с информацией в задаче оно заменяется всеобщим паттерном активации. Лэйси (Lacey, 1967) было сделано предположение, что генерализованное симпатическое влияние имеет место в ситуации сопротивления стимуляции – либо из-за того, что она неприятна, либо потому, что она отвлекает. При этом направленное расщепление паттернов активности с замедлением сердечного ритма связывается с проявлением внимания.

Однако существуют факты, свидетельствующие в пользу альтернативной формулировки. Согласно Канеману, текущий сердечный ритм отражает текущую степень моторного напряжения или мобилизации к действию (Канеман, 2006). Направленное расщепление и замедление частоты сердечных сокращений (ЧСС) достоверно наблюдается в условиях ожидания события. Исследования, выполненные в рамках парадигмы ожидания, показали, что замедление ЧСС, как правило, сопровождается заметным уменьшением посторонних движений и устойчивой фиксацией немигающего глаза. В противовес гипотезе Лэйси о том, что замедление ЧСС играет причинную роль в регуляции паттернов внимания, Обрист с коллегами (Obrist et al., 1970) связывают снижение сердечного ритма с проявлением общего паттерна торможения.

Торможение движения в период ожидания имеет корреляты с некоторыми доступными измерению показателями электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В исследованиях времени реакции (ВР), как правило, за предупреждающим стимулом следует очень устойчивое изменение ЭЭГ, известное как условное негативное отклонение, которое иногда называют «волной ожидания». Этот индикатор характеризуется длительным изменением базового потенциала, которое зависит от ожидания будущего значимого стимула. Возникновение условного негативного отклонения коррелирует с низким сердечным ритмом в течение периода ожидания, а также с быстрым ВР (Канеман, 2006, с. 50).

Сходную точку зрения в интерпретации сердечной реакции предложил Элиот (Elliott, 1969), связывая замедление ЧСС с торможением ответов, а ускорение сердечного ритма с предвосхищением и порождением ответа. Измеряя сердечный ритм и проводимость ладоней для трех условий теста Струпа (слова, цвета и словесно-цветовая интерференция) было обнаружено, что по мере того как увеличивалась сложность тестового условия, сердечный ритм падал, а проводимость ладоней росла (Elliott, Bankart, Light, 1970).

Обобщая результаты многочисленных исследований, Канеман опроверг идею о том, что активация может быть отождествлена с симпатическим влиянием. Вероятнее всего, активация как теоретический конструкт позволяет отличить состояние испытуемого в ситуации выполнения задачи от состояния в покое (Канеман, 2006).

Ряд исследователей указывают на существование оптимума активации, способствующего становлению оптимальной функциональной структуры. Так, еще в работе Йеркса и Додсона (Yerkes, Dodson, 1908) установлена связь между активацией и скоростью научения: эффективность выполнения задач разной трудности меняется в зависимости от уровня возбуждения. В соответствии с фундаментальным законом Йеркса – Додсона, соотносящим деятельность и активацию, качество выполнения любой задачи есть инвертированная U-образная функция от активации. Область, в которой наблюдается рост продуктивности вместе с увеличением активации, зависит от сложности задачи.

Интересные наблюдения, объясняемые данным законом, были получены в исследованиях влияния громкого фонового шума на человеческую деятельность. Длительный шум увеличивает уровень активации, а влияние роста активации на качество деятельности в свою очередь зависит от сложности задачи. В основном предъявление громкого фонового шума улучшает деятельность в простых задачах и ухудшает в более сложных (Канеман, 2006).

Согласно Канеману, если применить закон Йеркса – Додсона к ресурсной модели внимания, разрушающие эффекты низкой и высокой активации обусловлены разными механизмами (там же). С точки зрения автора, ошибки, возникающие у слабо активированного испытуемого, можно объяснить недостатком усилия, вложенного в задачу, или же недостаточной мотивацией для ее решения. Утомление, несомненно, повышает сложность продолжительной деятельности, но высокомотивированный испытуемый компенсирует эту сложность увеличением вложенного усилия. Иными словами, если изначально вялому испытуемому дать задачу, он «проснется» и будет ее решать. В терминах модели усилия, поскольку требования со стороны деятельности вызывают рост активации и ресурсов, более корректно говорить, что человек будет решать и «проснется». Мотивационная интерпретация объясняет оригинальное открытие Йеркса – Додсона тем, что скорость дифференцированного научения обусловлена интенсивностью воздействия, которое движет научением (там же, с. 55).

Разрушающее влияние сверхактивации объясняется в терминах распределения ресурсов. При высокой активации снижение продуктивности решения определенных задач обусловлено систематическим изменением политики распределения ресурсов. Доказательством этого предположения служат результаты исследований, обзор которых представлен в работе Канемана.

Так, например, Дж. Истербрук предположил, что увеличение активации ведет к сужению диапазона сигналов, которые испытуемый использует при управлении действием. При низкой активации избирательность также низка и нерелевантные сигналы принимаются некритично. При росте активации увеличивается избирательность и продуктивность, так как нерелевантные сигналы с наибольшей вероятностью будут отвергнуты. Однако при дальнейшем увеличении активации сужение диапазона релевантных сигналов приводит к игнорированию некоторых из них и, как следствие, к снижению продуктивности. Допуская, что диапазон релевантных сигналов для простых задач более узок, автор приводит аргументы, что оптимальный уровень активации в простых задачах должен быть относительной высоким. В то же время слабо активированные испытуемые хуже работают в сложных задачах и относительно лучше в простых. В рамках этой теории оба вывода являются валидными (там же).

Высокая активация приводит к концентрации внимания на главных аспектах ситуации за счет игнорирования второстепенных. Такое изменение политики распределения нарушит любую деятельность, требующую распределения внимания на широкий диапазон сигналов. Несмотря на то, что при высокой активации наблюдается тенденция концентрироваться на ограниченном количестве релевантных сигналов, в ситуации тонкого различения эффективность селективного внимания явно снижается.

Нарушения эффективной селекции, обусловленные активацией, описаны также в экспериментах Бродбента (Broadbent, 1971), в которых было показано, что способность отбирать релевантные стимулы ослабляется активацией. Многочисленные факты подтверждают, что высокая активация ограничивает диапазон сигналов, между которыми может быть распределено внимание, а также нарушает управление селективным вниманием. В терминах ресурсной модели, при высокой активации распределение ресурсов становится более неравномерным и менее точным. Как следствие, снижается продуктивность в задачах, требующих распределения внимания на широком диапазоне стимулов, а также в задачах управления селекцией за счет тонкого различения признаков (Канеман, 2006).

Канеман описывает следующие эффекты, связанные с состоянием высокой активации: сужение внимания, повышенная гибкость внимания, трудности в управлении вниманием при тонком различении, систематические изменения стратегии распределения в различных задачах. В состоянии чрезмерно низкой активации возможны такие эффекты как принятие нерелевантных параметров задачи, а также ошибочная оценка собственной продуктивности, приводящая к неадекватной корректировке усилий, вложенных в задачу (там же).

В этом же направлении представлены работы (Prabhalaran et al., 1997; Varner et al., 1998) по выявлению соотношения между активацией и результативностью деятельности: степень активации индивида связана со скоростью, интенсивностью, координацией и качеством ответов.

Специфическая роль активации была раскрыта в исследованиях процессов адаптации. Изучая явление адаптации в сложных системах, Эшби показал, что «обилие связей между частями мозга несет с собой как преимущества, так и недостатки» (Эшби, 1962, с. 320). К преимуществам автор относит увеличение числа возможных форм поведения, к недостаткам – вероятность удлинения времени, необходимого для адаптации, и снижение эффекта накопления адаптивных форм поведения по мере роста связей. Таким образом, адаптивность системы и способность к обучению предполагают не только взаимосвязи, но и независимость элементов системы.

Согласно Шадрикову, источниками активации могут выступать потребности, намерения, программы деятельности, а также трудности, с которыми сталкивается субъект при реализации этих программ. Сложность задания как один из важных факторов, связанных с активацией, позволяет содержательно интерпретировать эффективность использования ресурсов. Регулирующая роль субъективно переживаемой трудности выполнения задачи состоит в приведении в соответствие достигнутого качества деятельности с требуемым уровнем. Уровень активации проявляется в частотно-амплитудных изменениях ЭЭГ, медленной биоэлектрической активности мозга, кожно-гальванической реакции (КГР) и других показателях. Например, снижение функционального состояния сопровождается замедлением частоты и увеличением амплитуды волн ЭЭГ, особенно в альфа– и бета-диапазонах (Шадриков, 1976).

В данной работе рассматривается изменение активации (альфа-индекса) при различных типах установки (на скорость, на точность, на скорость и точность): наибольшая блокада альфа-ритма наблюдалась при установке на точность, более низкая – при установке на скорость. Шадриков предположил, что переход к работе с установкой на точность должен сопровождаться повышением энергетических показателей деятельности (там же). Это согласуется с основными положениями общей теории сигналов Л. М. Веккера: «…степень адекватности регулирования, реализуемого в конструкции исполнительных органов, возрастает с увеличением полноты инвариантного воспроизведения в сигнале всей индивидуальной специфичности его источника» (Веккер, 2001, с. 108). Иными словами, «адекватное отражение ситуации в психическом сигнале» проявляется в быстром и точном выполнении операций.

Основная идея ресурсного подхода состоит в том, что существуют ресурсы активности, которые субъект может различным образом распределять между конкурирующими заданиями. Одна из первых моделей ресурсов была представлена в работах Канемана в виде теории внимания как умственного усилия (Канеман, 2006). В основании теории ресурсов внимания лежит положение о том, что существует общий предел ресурсов человека при совершении умственной работы, при этом данные ресурсы достаточно свободно могут быть распределены между одновременно выполняемыми деятельностями. Ресурсная теория объясняет, каким образом субъект направляет внимание на те или иные объекты и действия. Согласно Канеману, кратковременные изменения сложности задачи, решаемой испытуемым, отражаются в изменениях уровня его активации. Способность к выполнению нескольких видов умственной деятельности отчасти зависит от усилия, необходимого для выполнения каждой из них по отдельности. Например, водитель прерывает разговор, чтобы сделать сложный маневр.

Совершение умственной деятельности требует двух типов входного сигнала для соответствующей структуры: информационного, специфичного для данной структуры, и неспецифичного, который в разных парадигмах обозначен как «усилие», «ресурсы» или «внимание». Для того чтобы объяснить ограниченную возможность выполнения разнообразных видов деятельности одновременно, в рамках теории ресурсов вводится положение о том, что общее количество внимания, которое может быть использовано в некоторый момент времени, ограничено (Канеман, 2006). М. Познер и С. Кил отмечают, что требование к ресурсам возрастает при выполнении таких задач, как воспроизведение или арифметический счет, а также всех видов деятельности, осуществляемых в условиях дефицита времени (Posner, Keele, 1970).

Разные виды познавательной деятельности предъявляют разные требования в отношении ограниченных ресурсов: простая задача требует меньшего усилия по сравнению с более сложной. При недостаточном внимании либо ухудшается качество деятельности, либо она полностью разрушается. Согласно модели, это происходит как из-за недостатка ресурсов, так и из-за перераспределения используемых ресурсов для обеспечения других видов деятельности. Действие может нарушиться и в случае, если входной сигнал релевантной информации оказался недостаточным. При этом мы пропускаем или не распознаем сигнал из-за того, что не обратили на него внимания. Но встречаются сигналы настолько слабые, что никакой вклад внимания не может сделать их различимыми (Канеман, 2006).

Ключевое наблюдение, связанное с тем, что динамика физиологической активации сопровождает динамику усилия, показывает, что ограниченные ресурсы и активационная система тесно связаны между собой. Активация и ресурсы могут флуктуировать соответственно меняющим ся требованиям текущих деятельностей.

Двумя центральными элементами модели являются «политика распределения» и «оценка необходимых ресурсов». Оценка ресурсов – это управляющая система, на работе которой основываются ресурсы (или усилия), необходимые тем видам деятельности, которые выбраны в соответствии с политикой распределения. Политика распределения определяется четырьмя факторами: 1) устойчивыми диспозициями, отражающими непроизвольное внимание (например, выделять ресурс на любой новый сигнал); 2) текущими намерениями (например, слушать голос из правого наушника);

3) оценкой требований (например, если две деятельности требуют ресурсов больше чем доступно, выполнение одной прекращается);

4) активационными эффектами (при высокой активации политика распределения систематически изменяется).

Таким образом, согласно описанной выше теории, количество ресурсов, ограничивающее умственные усилия, в каждый момент времени оказывается величиной постоянной, хотя и может изменяться в определенных пределах в зависимости от активации. Иными словами, есть общее ограничение на способности человека выполнять умственную работу. Действительный расход внимания определяется не столько сознательными намерениями и интенциями субъекта, сколько трудностью задачи и сложностью механизмов ее решения. Внимание оказывается тесно связанным с общей активацией: изменение ее уровня в определенном диапазоне сопровождается соответствующим изменением усилия. По мере усложнения задачи происходит некоторый рост активации, а также увеличение количества ресурсов внимания, выделяемых для ее решения. Из-за того что количество выделяемых ресурсов постепенно отстает от растущей сложности задачи, возникают ошибки (Горюнова, Дружинин, 2000, 2001).

Поскольку возможности для мобилизации усилий ограничены, то в ситуации одновременной обработки нескольких сигналов могут наблюдаться эффекты интерференции. Экспериментальное обоснование теории внимания как умственного усилия Канеман проводил на материале исследований одновременного выполнения двух деятельностей. Большинство результатов этих исследований подтверждает значительные трудности одновременного выполнения двух деятельностей, за исключением случаев автоматизации одной из них. Оказалось, что степень интерференции (отрицательного влияния решения одной задачи на другую) тем больше, чем сложнее задания и чем они более сходны (Канеман, 2006).

В исследованиях Д. Канемана и А. Хеник показано, что при тахистоскопическом предъявлении матриц объем полного воспроизведения по позициям определяется не столько факторами разрешающей способности зрения и латеральным торможением, сколько перцептивной организацией материала и стратегиями распределения внимания (Kahneman, Henik, 1976).

Несмотря на то что увеличение ресурсов, затрачиваемых на решение задания, повышает эффективность его выполнения, эта зависимость не является однозначно детерминированной. Согласно Д. Норман и Д. Боброу, если при увеличении количества ресурсов эффективность выполнения сначала возрастает, то в дальнейшем привлечение дополнительных ресурсов может оказаться бесполезным. На данном этапе уровень активности уже не ограничивается количеством ресурсов, а зависит от качества информации (Norman, Bobrow, 1975). Авторы предлагают рассматривать любое ухудшение в решении некоторой задачи как влияние двух типов ограничений познавательных возможностей человека: «ограничения по ресурсам» и «ограничения по данным».

По мнению Дж. Ризон, «в теории ресурсов селекция имплицитно задана природой внимания как ограниченного предмета потребления, распределяемого на ограниченную группу сущностей…» (Reason, 1990, p. 29). Следовательно, глубоких уровней переработки могут достичь лишь те элементы задачи, которые получили определенный вклад этих ресурсов.

Идея единых ресурсов переработки информации представлена в работах М. Познера. Предложенная им методология умственной хронометрии включала измерение ВР, регистрацию вызванных потенциалов и анализ постстимульных гистограмм латенций активности отдельных клеток (Posner, 1986). Опираясь на результаты проведенных исследований, М. Познер и К. Снайдер выдвинули гипотезу о двух типах переработки информации, основывающихся на разных видах внимания. При неосознаваемом внимании происходит автоматическое обнаружение, регистрация и переработка стимула. Акт сознательного внимания интерферирует с другой деятельностью. Как полагают авторы, ресурсы активного, сознательного внимания ограниченны, поэтому их распределение в пользу одного из путей переработки информации приводит к торможению переработки других стимулов и задержке соответствующих ответов (там же).

Альтернативной, хотя и во многом сходной, модификацией теории недифференцированных ресурсов является теория множественных ресурсов. Основная идея заключается в существовании более чем одного хранилища в системе обработки информации, в которых могут быть сосредоточены ресурсы, обладающие свойствами переключаемости, гибкости и распределенности. Д. Навон и Д. Гофер предложили модель составных ресурсов, согласно которой существует несколько разных энергетических ресурсов для решения разноплановых задач (Navon, Gopher, 1979). В теории множественных ресурсов Уикенса также предполагается набор независимых, не перекрывающихся ресурсов (Наатанен, 1998).