Однако наиболее значимым шагом в возникновении современных моделей инсайта стала работа Олссона (Ohlsson, 1992), в которой он дополнил свою предыдущую концепцию, добавив в нее понятие тупика (impasse), чтобы акцентировать принципиальное отличие между переструктурированием и инсайтом. Олссон заявил, что исследователи, утверждающие, что в основе решения инсайтных задач лежат те же процессы, что и в основе решения неинсайтных, просто концентрируются на роли эвристик в ходе решения задачи. Такие модели предполагают, что возможные операторы сначала извлекаются из памяти, а потом совершается выбор между ними. Тем не менее феномен инсайта требует и других процессов (в первую очередь, изменения репрезентации решаемой задачи), включающих в себя работу с перцептивными образами и ответственных за распределение активации в долговременной памяти, из которой и извлекаются операторы. Подобная позиция, по мнению Олссона, подтверждается выше описанными результатами Меткалф и Вибе (Metcalfe, Wiebe, 1987), а также исследованиями, согласно которым вербализация в ходе решения интерферирует с процессами решения инсайтных задач, но не влияет на процесс решения неинсайтных (Schooler et al., 1993).
На основании критики предыдущих попыток определить понятие инсайта в рамках когнитивной психологии, Олссон выдвинул следующую концепцию. Феномен инсайта состоит из двух процессов: преодоления тупика и возможного появления в сознании готового решения задачи. Тупик возникает в том случае, если из нескольких возможных репрезентаций задачи автоматически была выбрана та, которая не позволяет актуализировать операторы, необходимые для ее решения. Поэтому, даже если решатель способен решить задачу с помощью имеющихся у него операторов, невозможность извлечь их из памяти не позволяет найти ответ. Тупик можно преодолеть за счет механизмов переструктурирования. В качестве примеров таких механизмов рассматриваются: разработка (elaboration), перекодирование (reencoding) и ослабление ограничений (constraint relaxation). Первые два механизма относятся к изменению репрезентации актуальных условий задачи, а третий – к переструктурированию репрезентации цели. Эти механизмы не единственные, а всего лишь три возможных варианта переструктурирования. При этом их работа не обязательно приводит к решению, но может быть ошибочной и вести к новым тупикам. Даже верное переструктурирование не всегда приводит к появлению в сознании готового решения. Если после преодоления тупика «расстояние» до решения все еще велико и цель «не видна на горизонте» (глубины предвосхищения, которое «построил» решатель, для этого не хватает), можно говорить лишь о «частичном» инсайте. Только в том случае, если в результате преодоления тупика решатель непосредственно видит, как можно достичь цели (т. е. ему доступно практически готовое решение), можно говорить об инсайте в полном смысле слова.
Для того чтобы проверить эту модель, Г. Кноблих с соавт. провел исследование, посвященное изучению двух из перечисленных механизмов: ослабления ограничения и декомпозиции чанка (один из вариантов перекодирования). Авторы исходили из того, что исходно имеющиеся у решателя знания задают начальную репрезентацию задачи, которая за счет активации других потенциально полезных структур (понятий, чанков, ограничений разного рода, операторов, процедур, правил, схем и т. д.), имплицитно задает пространство поиска решения. Если прошлый опыт и имеющиеся знания не позволяют решить задачу, это значит, что данное задачное пространство не содержит решения и возникает тупик. Названные психологические механизмы предназначены для его преодоления.
В своем исследовании Кноблих с соавт. использовали арифметические задачи со спичками. Они предположили, что возникающие ограничения могут быть разными по своей силе, т. е. сложность задачи зависит от типа тех ограничений, которые будет необходимо преодолеть для построения ее адекватной репрезентации. Показав отсутствие переноса способа решения с задач с одним типом ограничений на другие задачи, авторы подтвердили свои гипотезы (Knoblich et al., 1999). Впоследствии модель Олссона была подтверждена на подобном материале и с использованием ай-трекинга (Knoblich et al., 2001). Получившая подтверждение позиция стала называться теорией изменения репрезентации (Representational change theory – RCT).
Несколько позже Р. Вейсберг совместно с Дж. Флек предприняли попытку продемонстрировать возможности метода «рассуждения вслух» для исследований инсайта и заодно опровергнуть некоторые важные следствия RCT. В качестве одной из своих мишеней они избрали ключевой в данном контексте феномен интерференции процессов вербализации с процессами решения инсайтных задач. Для этого Вейсберг операционализировал понятия, лежащие в основе проверяемой теории, таким образом, чтобы можно было демонстрировать наличие тупика и различных видов переструктурирования репрезентации на основе анализа вербальных протоколов (т. е. высказываний испытуемого). В итоге он обнаружил, что в ходе решения классических дункеровских задач признаки переструктурирования имели место в большинстве протоколов, в то время как маркеры тупика встречались намного реже. Анализ протоколов показал, что переструктурирование могло происходить не только за счет преодоления тупика, но и за счет включения в репрезентацию дополнительной информации, полученной в результате неудачных попыток решения задачи (например, в ходе проверки решателем своих неверных гипотез). Модель Олссона Вейсберг назвал переструктурированием «снизу вверх» («bottom-up»), а свою модель – переструктурированием «сверху вниз» («top-down»). При этом он особо подчеркнул, что его модель не исключает и не опровергает модель Олссона, а лишь дополняет ее, демонстрируя необязательность тупика для осуществления переструктурирования в ходе решения задачи (Fleck, Weisberg, 2004).
Примерно в то же время в анализируемой дискуссии появилась еще одна конкурирующая теоретическая линия, связанная с ролью эвристических средств в ходе решения инсайтных задач. Она представлена работами Дж. Макгрегора, Т. Ормерода и Э. Кроникла. Их позиция опирается на описанную выше модель Каплана и Саймона, а также на закономерное следствие из нее, состоящее в том, что задачное пространство многих задач чрезмерно велико, чтобы решатель имел возможность охватить его полностью в ходе решения. В таких ситуациях решатель вынужден использовать эвристические средства для повышения эффективности поиска решения и сокращения количества потенциально правильных шагов в этом громадном объеме.
В частности, МакГрегор с коллегами в работе 2001 г. предположили, что решение задачи 9 точек достигается за счет сочетания эвристики максимизации (hill climbing) и эвристики контроля продвижения к цели (progress monitoring). Эвристика максимизации побуждает решателя делать только те шаги в задачном пространстве, которые сокращают дистанцию между начальным состоянием задачи и целевым. Эвристика контроля продвижения к цели, в свою очередь, используется для сравнения эффективности того шага, который был сделан, с потенциальной эффективностью отсеянных шагов. Когда решатель пытается справиться с задачей, используя эти две эвристики, и терпит неудачу, он начинает искать новые более «многообещающие» части задачного пространства. Таким образом, инсайт заключается в обнаружении той части задачного пространства, которая играет ключевую роль в решении задачи, но не была изначально доступна решателю. Анализируя процент успешных решений, количество проб и те точки, с которых испытуемые начинали решать различные модификации использованной задачи 9 точек, авторы подтвердили свои предположения. Психологические механизмы, лежащие в основе решения данной задачи, оказались сводимыми к эвристическому поиску (MacGregor et al., 2001).
Еще одно подтверждение этой теоретической позиции, которая была названа «теорией критериев продвижения к цели» (Criterion for satisfactory progress theory – CSPT), было получено на материале другой инсайтной задачи (8 монеток). Согласно предсказаниям теории, сложность задачи зависит от количества возможных движений (шагов) решателя, удовлетворяющих критерию максимизации. Продвижение к цели при этом будет определяться, как количество совершенных движений, которые соответствуют данному критерию. Если решатель не может обнаружить такие движения, он начинает искать новые еще не исследованные части задачного пространства. В случае наличия большого количества движений, удовлетворяющих критерию максимизации, поиск новых «рукавов» задачного пространства будет происходить медленней: у решателя остается большое количество возможностей в рамках исходной репрезентации. Именно такой результат и был получен Ормеродом с коллегами в серии экспериментов (Ormerod et al., 2002).
На основании цитированных исследований эти авторы так же, как и другие сторонники различных теоретических вариантов «последовательного» приближения к решению (например, цитированные выше Каплан с Саймоном), полагают, что в решении инсайтных задач участвуют только те же процессы, что и в решении неинсайтных, а включение в объяснительные модели каких-то дополнений ничем не обосновано.
