Текст книги "Современные исследования интеллекта и творчества"

Анализ работ, в которых имплицитное научение исследовалось с помощью экспериментальной парадигмы искусственных грамматик, также показывает влияние стратегии испытуемых на процесс научения. Интересный результат был получен А. Ребером. В одном из экспериментов он разделил испытуемых на две группы. Первая группа просто заучивала грамматические строчки, не подозревая о том, что они составлены по определенным правилам. Второй группе Ребер сообщил о наличии правил, по которым составлялись строчки, перед началом обучающей серии и предложил найти эти правила. В инструкции говорилось, что это поможет им легче запомнить предъявляемые строчки. В тестовой серии оказалось, что испытуемые, которые искали правила, справились с задачей классификации новых строчек хуже, чем испытуемые, которые просто запоминали строчки (Reber, 1976). В данных Ребера наблюдается еще одна закономерность, которой он не уделил внимания. Испытуемые, которые искали правила грамматики на обучающей стадии, продемонстрировали более строгий критерий принятия решения на стадии теста: они в принципе реже отвечали, что предъявленная им строчка – грамматическая. Говоря в терминах теории обнаружения сигнала, они старались избегать ошибок ложной тревоги. Аналогичный результат был получен еще в нескольких исследованиях (Shanks et al., 1997; Johnstone, Shanks, 2001), но почти нигде он не получил теоретического осмысления.

Мы предположили, что уровень ответов «Да, строчка грамматическая» может отражать степень сознательного контроля над выполнением задания. Чем больше человек старается опираться на осознаваемые, вербализуемые критерии при принятии решения о классификации строчки, тем реже он будет отвечать, что предъявленный стимул составлен по правилам грамматики, ведь задача практически не позволяет сформулировать такие критерии. Если же человек действует интуитивно, полагаясь на общее впечатление от стимула, соотношение ответов «Да» и «Нет» у него будет ближе к оптимальному. Иными словами, положение критерия принятия решения (в терминах ТОС) может служить маркером того, в каком режиме – логическом или интуитивном – действует испытуемый. Подчеркнем, что описанная зависимость будет проявляться только в задачах высокой степени неопределенности, когда на обучающей стадии испытуемому не удалось накопить достаточное количество эксплицитных знаний. Задачи с искусственными грамматиками являются как раз такими, о чем свидетельствует тот факт, что точность ответов в них обычно составляет около 60 %.

Однако западные исследователи имплицитного научения шли иным путем. Они старались создать экспериментальную процедуру, в которой максимально точно можно было бы определить, какие решения испытуемый принимает, опираясь на имплицитные знания, а какие – на вполне осознаваемые эксплицитные знания. Постэкспериментальное интервью, которое использовалось А. Ребером и другими исследователями, было подвергнуто жесткой критике (Shanks, St. John, 1994). Во-первых, испытуемые могут недооценивать имеющиеся у них знания и просто не сообщать о них экспериментатору или попросту забыть о них к моменту начала интервью. Экспериментатору, в свою очередь, довольно трудно объяснить испытуемому, что он хочет от него услышать, и при этом не навести его своими вопросами на правильный ответ. Наиболее популярными альтернативами вербальному отчету на сегодняшний день являются: измерение уверенности в ответе после каждой пробы, ставки на собственный ответ и тест атрибуции ответов, разработанный З. Диенсом и Р. Скоттом (Dienes, Scott, 2005). Тест атрибуции заключается в том, что испытуемый не только дает ответ на вопрос основной задачи, но и после каждой пробы сообщает, на каком основании он его дал. Предлагаются следующие варианты ответа: базировалось ли его решение 1) на случайном выборе; 2) на интуиции или смутном чувстве знакомости (familiarity); 3) на эксплицитном припоминании; 4) на знании правил. Конкретные детали теста атрибуции и количество предложенных альтернатив могут немного различаться, но обязательно присутствуют варианты, подразумевающие опору на имплицитные и эксплицитные знания. В своем стремлении точно измерить вклад в решение задачи имплицитных знаний исследователи придумали такую методическую процедуру, которая, согласно показанным ранее результатам Я. А. Пономарева, должна сводить на «нет» (полностью или частично) участие интуиции в выполнении исследуемой задачи (Пономарев, 1976).

Мы нашли подтверждение данному предположению, применяя тест атрибуции ответов в классической задаче на усвоение искусственной грамматики. В нашем эксперименте испытуемые выполняли обучающую серию с запоминанием строчек так же, как и в первом эксперименте А. Ребера (Reber, 1967). Затем проводилась тестовая серия, в которой половина испытуемых выполняла обычное задание классификации строк, а другая половина в каждой пробе должна была отчитаться об основании принятого решения, выбрав один из четырех перечисленных выше вариантов. В результате испытуемые группы, которая отчитывалась о своих решениях, показала значимо меньшую долю ответов «Да, строчка соответствует правилам грамматики», чем контрольная группа (42 % и 47,5 % соответственно), т. е. продемонстрировала более консервативный критерий принятия решения. Что интересно, точность ответов в экспериментальной и контрольной группах при этом практически не различалась и составила 60 % и 58 % соответственно (Иванчей, Морошкина, 2014).

Тогда мы решили повторить эксперимент на более простой грамматике (Иванчей, Морошкина, 2015). Оказалось, что теперь группа с тестом атрибуции ответов дала даже больше правильных ответов, чем контрольная группа (72 % и 66 % соответственно). Процент ответов «Да, строчка соответствует грамматике» значимо не различался между группами. Однако при разделении испытуемых в группе с тестом атрибуций на «точных» и «неточных» по медиане оказалось что у «неточных» процент ответов «Да» значимо ниже, чем у «точных»: 43 % и 51 % соответственно. «Точные» и «неточные» в контрольной группе не различались по проценту ответов «Да».

Таким образом, результаты второго эксперимента в целом согласуются с результатами первого эксперимента. В задаче со сложной грамматикой испытуемые, у которых провоцировался логический режим на этапе тестовой стадии, показали одинаковый уровень точности, но более консервативный критерий принятия решения по сравнению с испытуемыми, работавшими в интуитивном режиме. В задаче с простой грамматикой испытуемые, работавшие в логическом режиме, показали более высокий уровень точности, но одинаковый критерий принятия решения по сравнению с испытуемыми, работавшими в интуитивном режиме. Если сопоставить наши данные с данными А. Ребера и других исследователей, получается следующая картина. Испытуемые, которые работают в логическом режиме, демонстрируют корреляцию между точностью ответов и положением критерия принятия решения: чем меньше правильных ответов они дают, тем более консервативный критерий используют. В то же время испытуемые, которые работают в интуитивном режиме, демонстрируют критерий принятия решения, близкий к оптимальному, при этом положение критерия не коррелирует с их уровнем точности.

Итак, в исследованиях имплицитного научения мы имеем дело с двумя параллельными процессами – изменением чувствительности к неявной ковариации/закономерности, которое проявляется в изменении количества правильных ответов, и изменением критерия принятия решения, проявляющемся в соотношении ошибок пропуска и ложных тревог. Почему изменяется критерий принятия решения при переходе испытуемого с интуитивного на логический режим? Теоретически возможно два варианта ответа на этот вопрос. Вариант первый: происходит изменение требований к точности соответствия стимула эталону, т. е. идет обращение к той же системе репрезентаций, но порог активации эталона повышается. Вариант второй: происходит переключение с одной системы репрезентаций на другую (опора на декларативные знания, а не на процедурные). Однако декларативных знаний не хватает, и ответы о соответствии стимула эталону даются реже. Второй вариант объяснения, с нашей точки зрения, предпочтительнее, поскольку в рассмотренных нами экспериментах переход испытуемых в логический режим часто приводил не только к изменению критерия, но и к изменению точности принимаемых решений. Следовательно, сама база знаний, которая используется для решения целевой задачи в случае логического и интуитивного режимов не идентична. То, что положение критерия коррелирует с уровнем точности принимаемых решений только в ситуации логического режима, также может быть объяснено. В этом случае испытуемый прекрасно осознает, на какие знания он опирается, когда принимает то или иное решение. В ситуации интуитивного режима у испытуемого нет осознанного доступа к знаниям, которые он тем не менее использует. Субъективно он может даже считать, что дает ответы наугад.

В задаче с искусственными грамматиками содержание имплицитных и эксплицитных знаний, приобретенных испытуемым более или менее конгруэнтно друг другу. Поэтому в некоторых случаях переход испытуемого с интуитивного режима на логический может быть определен только косвенно – по положению критерия принятия решения. В задачах на перцептивную классификацию с использованием неявных подсказок, переключение испытуемых на логический режим приводит к тому, что неявная подсказка перестает влиять на ответы испытуемых (как это происходило в экспериментах Хендрикса с соавт.).

Таким образом, исследования имплицитного научения наглядно демонстрируют эвристичность предложенных Я. А. Пономаревым идей. Важно отметить, что само по себе накопление имплицитных знаний еще не является обязательным залогом успеха в решении тех задач, для которых оно является релевантным. Испытуемый не отдает себе отчета в наличии этих знаний, а значит, не может намеренно их применить. Возникает парадокс. Если испытуемый будет стараться действовать в логическом режиме, он не будет применять имплицитное знание, а если он будет действовать в интуитивном режиме, он сможет выполнить задачу, опираясь на имплицитное знание, но не сможет осознать, как у него это получилось. Я. А. Пономарев понимает это, он пишет о том, что важным этапом в решении творческой задачи является этап верификации интуитивно найденного решения. Однако механизмы этого процесса еще не до конца понятны (см.: Аллахвердов и др., в печати). Остается также неясно, что заставляет человека доверять или не доверять своей интуиции в конкретной задаче? Лежат ли за этим какие-то устойчивые индивидуальные особенности или ситуативные факторы?

В исследованиях имплицитного научения неоднократно делались попытки найти индивидуальные переменные, которые были бы устойчиво взаимосвязаны с имплицитным научением в различных задачах. Эти попытки наталкиваются на ряд трудностей. Дело в том, что практически любые задачи, которые предлагается решать испытуемым в экспериментах на имплицитное научение, на самом деле могут быть решены как с использованием имплицитного, так и с использованием эксплицитного знания. В связи с этим исследователям долгое время не удавалось найти устойчивые корреляции между показателями эффективности, которые демонстрируют одни и те же испытуемые при решении различных задач на имплицитное научение (таких, как усвоение искусственных грамматик, управление динамическими системами или усвоение неявных ковариаций). Единственное, что было показано в большом количестве исследований, так это то, что эффективность в задачах на имплицитное научение не коррелирует с показателями психометрического интеллекта и объемом рабочей памяти (Reber et al., 1991; Kaufman et al., 2010). А в некоторых случаях была даже обнаружена отрицательная корреляция между эффективностью имплицитного научения и объемом рабочей памяти (см.: DeCaro et al., 2008).

В одном из наших экспериментов с использованием методики на усвоение неявных ковариаций (Морошкина, Карпов, в печати), нам удалось обнаружить на уровне статистической тенденции связь между эффективностью имплицитного научения и импульсивностью испытуемых, измеренной с помощью опросника Азарова (Азаров, 1983). Оказалось, что импульсивные испытуемые чаще дают ответы, соответствующие неявной закономерности, навязанной на обучающей стадии, чем испытуемые с управляющим стилем. Мы предполагаем, что испытуемые с управляющим (или рефлексивным) стилем по В. Н. Азарову в большинстве ситуаций предпочитают действовать в логическом режиме, т. е. даже в отсутствие внешнего запроса они стараются обосновывать свои решения и, следовательно, используют при этом преимущественно систему эксплицитных знаний. Это позволяет им избирательно реагировать на предъявленный стимул и легче абстрагироваться от навязанных ситуацией закономерностей. Импульсивные испытуемые, в свою очередь, не стремятся к обоснованию своих ответов и в итоге чаще принимают решения под воздействием навязанных ситуативных закономерностей, которые имплицитно усваивают. Следует отметить, что, по данным самого В. Н. Азарова, для импульсивных испытуемых характерна опора на перцептивно-рельефные признаки и большая выраженность невербального интеллекта, а для рефлексивных – опора на количество элементов (признаков), т. е. аналитичность на уровне восприятия и большая выраженность вербального интеллекта (А заров, 1982, 1988).

Итак, если логический и интуитивный режим представляют собой не что иное, как переключение между двумя системами знаний (имплицитной и эксплицитной; декларативной и процедурной), то баланс в работе этих двух систем может проявляться в виде более или менее устойчивой индивидуальной переменной. Несмотря на то, что все люди в принципе могут действовать как в интуитивном, так и в логическом режиме, некоторые из них чаще стараются обосновывать свои решения с помощью имеющихся у них эксплицитных знаний, чем другие. Следствием этого может стать то, что в одной и той же задаче эти люди будут в разной степени опираться на приобретенное ими имплицитное знание. Однако это не означает, что импульсивные испытуемые должны быть более успешны в решении творческих задач. Для успешного решения творческой задачи обе системы должны работать максимально согласованно. Испытуемый должен тонко чувствовать, в какой момент довериться интуиции, а в какой – включить логику, чтобы вербализовать и верифицировать интуитивно найденное решение. Только тогда работа двух систем сможет обеспечить открытие подлинно нового знания.

Аллахвердов В. М., Гершкович В. А., Карпинская В. Ю., Морошкина Н. В., Науменко О. В., Тухтиева Н. Х., Филиппова М. Г. Эвристический потенциал концепции Я. А. Пономарева // Психологический журнал, 2015 (в печати).

Азаров В. Н. Стиль действования: Импульсивность – управляемость // Вопросы психологии. 1982. № 3. С. 121–127.

Азаров В. Н. Анкетная методика измерения импульсивности // Новые исследования в психологии. 1983. № 2 (29). С. 15–19.

Азаров В. Н. Структура импульсивного и рефлексивно-волевого стилей действования // Вопросы психологии. 1988. № 3. С. 132–138.

Иванчей И. И., Морошкина Н. В. Стратегии принятия решения в имплицитном научении // Шестая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Калининград: Standartu Spaustuve, 2014. С. 709–710.

Иванчей И. И., Морошкина Н. В. Критерий принятия решения в имплицитном научении: исследование и моделирование // Теоретические и прикладные проблемы психологии мышления / Под ред. В. Ф. Спиридонова. М., 2015. С. 82–88.

Карпов А. Д. Морошкина Н. В. Роль имплицитного научения при оценке психологических качеств другого человека по его фотоизображению // Лицо человека в науке, искусстве и практике / Под ред. К. И. Ананьевой, В. А. Барабанщикова, А. А. Демидова. М: Когито-Центр, 2014. С. 93–107.

Морошкина Н. В., Иванчей И. И. Имплицитное научение: исследование соотношения осознаваемых и неосознаваемых процессов в когнитивной психологии // Методология и история психологии. М., 2012. Т. 7. № 4. С. 109–131.

Морошкина Н. В., Карпов А. Д. Роль когнитивного стиля импульсивность-рефлексивность в имплицитном научении (на примере задач социальной перцепции) (в печати).

Пономарев Я. А. Психология творчества. М., 1976.

Ушаков Д. В., Валуева Е. А. Параллельные открытия в отечественной и зарубежной психологии: пример интуиции и имплицитного научения // Образ российской психологии в регионах страны и в мире: Материалы Международного форума и Школы молодых ученых ИП РАН. М., 2006. С. 32–44.

Berry D. C., Broadbent D. E. On the relationship between task performance and associated verbalizable knowledge // Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1984. № 39. P. 585–609.

Cleeremans A. Principles for Implicit Learning // How implicit is implicit learning? / Ed. by D. Berry. Oxford, 1997. P. 196–234.

DeCaro M. S., Thomas R. D., Beilock S. L. Individual differences in category learning: Sometimes less working memory capacity is better than more // Cognition. 2008. № 107. P. 284–294.

Dienes Z., Scott R. Measuring unconscious knowledge: Distinguishing structural knowledge and judgment knowledge // Psychological Research. 2005. № 69. P. 338–351.

Hendrickx H., Houwer J, Baeyens F., Eelen P., Avermaet E. Hidden covariation detection might be very hidden indeed // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 1997. № 23 (1). Р. 201–220.

Johnstone T., Shanks D. R. Abstractionist and processing accounts of implicit learning // Cognitive Psychology. 2001. № 42. P. 61–112.

Kaufman S. B., De Young C. G., Gray J. R., Jimenez L., Brown J. B., Mackintosh N. Implicit learning as an ability // Cognition. 2010. № 116. P. 321–340.

Lewicki P. Processing information about covariations that cannot be articulated // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 1986. № 12. P. 135–146.

Lewicki P., Hill T., Czyzewska M. Hidden covariation detection: A fundamental and ubiquitous phenomenon // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1997. № 23 (1). Р. 221–228.

Perruchet P., Pacteau C. Synthetic grammar learning: Implicit rule abstraction or explicit fragmentary knowledge? // Journal of Experimental Psychology: General. 1990. № 119 (3). P. 264–275.

Reber A. S. Implicit learning of artificial grammars // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1967. № 6. P. 855–863.

Reber A. S. Implicit learning of synthetic languages: The role of instructional set // Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory. 1976. № 2. P. 88–94.

Reber A. S., Walkenfeld F. F., Hernstadt R. Implicit learning: Individual differences and IQ // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 1991. № 17. P. 888–896.

Shanks D. R., Johnstone T., Staggs, L. Abstraction processes in artificial grammar learning // The quarterly Journal of Experimantal Psychology. 1997. № 50A. P. 216–252.

Shanks D. R., St. John M. F. Characteristics of dissociable human learning systems // Behavioral and Brain Sciences. 1994. № 17. P. 367–447.

Создание нового контекста как способ решения творческой задачи[15]15
  Исследование выполнено при поддержке РФФИ в рамках проекта № 14-06-00302а «Восприятие и переработка противоречивой информации» (руководитель – В. М. Аллахвердов).


[Закрыть]
^{О. В. Науменко, В. М. Аллахвердов, В. А. Гершкович, М. Г. Филиппова, Д. И. Костина}

В своих экспериментах Я. А. Пономарев (1976, с. 214–216) предлагал испытуемым задачу: «Даны четыре точки; требуется провести через эти четыре точки три прямые линии, не отрывая карандаша от бумаги, так, чтобы карандаш возвратился в исходную точку». Для того чтобы решить ее, нужно было выйти за пределы нарисованных точек – догадаться сделать это испытуемые не могли даже при условии, что перед основной задачей им давалась подсказка. Подсказка заключалась в следующем. Испытуемого обучали правилам игры на шахматной доске, в которой он должен был перескочить одним ходом белой фишки через три черных так, чтобы белая фишка возвратилась на прежнее место. Выполняя это действие, испытуемый проделывал рукой маршрут, совпадающий с графическим выражением решения задачи «4 точки». Однако подсказка помогала, если испытуемый получал ее после того, как пробовал найти решение основной задачи.

Итак, был обнаружен следующий феномен: решению творческой задачи способствует предъявление подсказки, которая содержится в «побочном продукте» решения другой задачи. Для того чтобы подсказка оказалась эффективной, важно, чтобы до предъявления подсказки человек пытался самостоятельно найти решение основной задачи. Но почему эти условия необходимы? Попробуем дать свою версию ответа, опираясь на подход, развиваемый в Петербургской школе когнитивной психологии, и на экспериментальные исследования последних лет, о которых сам Пономарев, разумеется, не мог знать.

Мы полагаем, что причина затруднений, возникающих при решении творческих задач, заключается в том, что человек находит решение задачи, но по определенным причинам его не осознает.

Идея о том, что человек неосознанно конструирует множество потенциальных значений ситуации сразу и лишь какие-то из них затем выбирает для осознания (позитивно выбирает), а другие специально маркирует как такие, которые осознавать не следует (т. е., по терминологии В. М. Аллахвердова, выбирает негативно), многократно подтверждена экспериментальными данными (Аллахвердов, 1993, 2000, 2006).

Так, например, в исследовании М. Г. Филипповой (Filippova, 2011) испытуемым предлагалось классифицировать изображенных на рисунках животных как сухопутных или водоплавающих. Некоторые изображения были двойственными, т. е. могли быть интерпретированы и как сухопутные, и как водоплавающие животные. По ответу на это задание определялось, какое именно значение двойственного изображения осознал каждый испытуемый. Затем предлагалась задача лексического решения, в которой нужно было определить, являются ли предъявленные буквосочетания словами или нет. Оказалось, что опознание слов, связанных с неосознанными значениями двойственных изображений, требовало больше времени, чем опознание слов, не связанных ни с одним из значений.

Экспериментальные результаты, свидетельствующие о том, что неосознаваемое значение стимула активно подавляется, были независимым образом получены западными авторами. Ярким примером может служить явление семантической обработки фона в экспериментах М. Петерсон (Peterson, Skow-Grant, 2003). Испытуемым нужно было отвечать, знаком ли им предъявленный на штриховом рисунке объект или нет. Перед каждым таким рисунком на 50 мс предъявлялся прайм – черный силуэт на белом фоне. Граница между черными и белыми областями была изображена таким образом, что белые области представляли собой фрагменты каких-то знакомых объектов (допустим, половинку якоря). Важно, что испытуемые не замечали этого и на сознательном уровне воспринимали белые фрагменты как недифференцированный фон. Результаты показали: опознать объект (в нашем примере – якорь на штриховом рисунке) как знакомый было труднее, если предварительно фрагмент этого объекта был воспринят как фон, т. е. когда значение белой области прайма не осознавалось.

Итак, если ситуация содержит в себе взаимоисключающие значения, такую неопределенность необходимо устранять. Использование для этой цели специального механизма подавления сегодня рассматривается как одна из ключевых особенностей сознательной деятельности (Аллахвердов, 1993, 2000; Tal, Bar, 2014). Сознание описывается как механизм фокусировки на наиболее подходящем варианте интерпретации реальности в результате множества неосознаваемых вычислительных действий (Dehaene, Changeux, 2011; Dehaene et al., 2003). Этот механизм действует по принципу «все или ничего», в отличие от неосознаваемой обработки информации, которая непрерывна и вероятностна (например: Charles et al., 2013).

Исследования, проведенные В. М. Аллахвердовым и под его руководством (Аллахвердов, 1993; 2006), свидетельствуют в пользу гипотезы о том, что неосознание каких-либо значений не только представляет собой активный процесс подавления, но и обладает последействием: то, что однажды не было осознано, скорее всего, будет устойчиво не осознаваться и в дальнейшем. Однако у этого феномена есть и оборотная сторона: при смене контекста ранее неосознанное имеет тенденцию проникать в сознание – зачастую в неподходящий момент, например, в виде ошибки (Аллахвердов, 1993, 2006).

В эксперименте В. А. Гершкович и А. Д. Жуковой (2011) испытуемым последовательно предъявлялись анаграммы и псевдоанаграммы с инструкцией заучить их. Эксперимент проводился до однократного полного заучивания. Требовалось воспроизводить стимулы в соответствии с предъявленным порядком букв. После окончания процедуры заучивания испытуемые решали анаграммы (ранее предъявленные для заучивания) и новые анаграммы. Далее в постэкспериментальном интервью выяснялось, осознали ли испытуемые, что среди стимулов, предъявленных для заучивания, были анаграммы. Хотя 70 % испытуемых не осознали наличия анаграмм, при заучивании этих анаграмм они совершали значимо больше ошибок перестановки (ошибки, при которых все буквы воспроизведены правильно, но места их перепутаны), чем при заучивании псевдоанаграмм. Это значит, что испытуемые реконструировали значения анаграмм, хотя и не осознали их. Однако при инструкции решить анаграммы влияние реконструкции значений в ходе предшествующего заучивания обнаружено не было: время, затрачиваемое на решение новых анаграмм, не отличалось от времени решения ранее заучиваемых. Таким образом, несмотря на то, что у испытуемых был сформирован «побочный продукт» в терминах Я. А. Пономарева, непосредственно применить его к той же самой задаче не удалось. В другом эксперименте В. А. Гершкович было решено изменить иррелевантые параметры решаемой задачи. Первый этап эксперимента – заучивание – проходил так же, как и в первом эксперименте. На втором этапе, где требовалось решать анаграммы, испытуемые были разделены на две группы: в одной группе в ранее заученных анаграммах сохранялась такая же последовательность букв, как и при заучивании, во второй группе – порядок букв в этих стимулах был изменен. Именно в этой группе ранее заучиваемые анаграммы теперь решались быстрее, чем новые; в первой же отличий по-прежнему обнаружено не было. Отметим, что даже при многократном предъявлении анаграмм, которые требовалось заучивать в соответствии с предъявляемой последовательностью букв, испытуемые не осознают ни то, что им действительно предъявлялись анаграммы, ни значение зашифрованного слова (хотя контрольные замеры показали, что на решение этих анаграмм в среднем требуется около 5 секунд). Это свидетельствует о том, что выполнение основной задачи заучивания не позволило осознать найденные решения анаграмм. В дальнейшей задаче испытуемые уже были неспособны найти решение, если последовательность букв в анаграмме не менялась, т. е. задача сохраняла те же параметры, в которых это решение было подавлено.

Субъективный смысл ситуации всегда создается за счет противопоставления осознаваемого значения некоторому контексту, который, в свою очередь, обычно не осознается. У. Джеймс (1991, с. 152–153) сформулировал закон диссоциации при изменении сопровождающих элементов: повторение элемента в различных группах содействует его разрыву с любой из них и его обособлению в нашем сознании. Следовательно, чтобы негативно выбранное решение смогло стать осознанным (т. е. превратиться из фона в фигуру), нужно сделать так, чтобы оно повторилось в сопровождении других элементов, т. е. на фоне другого контекста.

Эта идея подтверждается экспериментальными данными. В работе Р. Сибрук и З. Динеша (Seabrook, Dienes, 2003) утверждается, что роль периода инкубации заключается в том выигрыше, который возникает в результате смены контекста между двумя попытками решения проблемы. В их эксперименте испытуемым предлагалось решать анаграммы, из которых можно было составить слова, обозначавшие либо животных, либо фрукты. Варьировалось наличие или отсутствие периода инкубации (процесс решения одной части анаграмм разбивался на две попытки, в то время как для других анаграмм процесс решения был непрерывным). Перед каждой попыткой с помощью процедуры поиска слов формировался контекст, связанный либо с темой животных, либо с темой фруктов. Было показано, что наиболее эффективно анаграммы решались при наличии периода инкубации со сменой контекста.

В исследовании Б. Кокинова с соавт. (Kokinov et al., 1997) исследовался вопрос о роли дистанции до подсказки на вероятность возникновения инсайта. Иллюстрация-подсказка, содержащая искомую в целевой задаче скрытую закономерность, предъявлялась в разных условиях. Испытуемому или прямо сообщали, где искать подсказку, или ничего не говорили о том, что иллюстрацию-подсказку нужно как-то использовать (но и не объясняли, почему она показана рядом с целевой задачей), или объясняли присутствие иллюстрации-подсказки тем, что она относится к другой задаче, которая случайно оказалась на том же листе бумаги, что и целевая. В результате был получен следующий эффект: если человеку дают прямое указание на то, что он должен использовать определенный материал как подсказку, то нахождение решения происходит труднее всего. Максимально повышает эффективность подсказка, которая содержится в другой задаче и которую человек не пытается намеренно использовать, воспринимая как постороннее задание.

Итак, чтобы изменить контекст, можно предъявить другую задачу, в которой содержится искомое решение в виде «побочного продукта», причем она может быть предъявлена как на осознаваемом, так и на неосознаваемом уровне.

Это предположение проверялось в исследовании О. В. Науменко (2010). Каждому испытуемому предъявлялись арифметические равенства. В некоторых экспериментальных группах множители были трехзначными, и тогда арифметическая задача (целевой стимул) выглядела, например, так: 968×284=274912. В других экспериментальных группах целевыми стимулами были примеры из таблицы умножения: 6×9=54 («простые» стимулы). В половине случаев равенства были верными, в остальных случаях, а в половине – неверными. Задачей испытуемого было как можно быстрее, не производя вычислений, угадать, верное или неверное равенство ему было предъявлено.

Перед каждым целевым стимулом предъявлялся прайм (в части экспериментальных условий на осознаваемом уровне – на 310 мс, в других – на неосознаваемом – на 40 мс), который также являлся «сложным» или «простым» арифметическим примером с правильным или неправильным ответом. Таким образом, целевому стимулу могло предшествовать другое «верное» или «неверное» равенство-прайм. Важно, что праймы никогда не были тождественны целевым стимулам, которые предъявлялись с ними в паре.