Самым влиятельным трудом в области структуры интеллекта в конце XX в., несомненно, стала книга Кэрролла "Когнитивные способности человека: обзор факторно-аналитических исследований" (Carroll, 1993). В отношении этой книги высказано немало восторженных оценок. К. Макгрю сравнил ее с "Принципами" Ньютона (McGrew, 2009), а, по мнению Хорна, Кэрролл проделал работу, аналогичную той, что совершил Д. И. Менделеев при создании периодической таблицы (Horn, 1998). Действительно, масштаб и последовательный подход автора впечатляют. Кэрролл проанализировал более 460 корреляционных матриц наиболее значительных исследований интеллекта, проведенных различными авторами в течение предыдущих 50–60 лет, и предложил свою "трехслойную" (three-stratum) модель. Это иерархическая факторная модель, подобная изображенной на рисунке 1.5 справа, но имеющая не 2, а 3 уровня.
Верхний уровень (Слой III) включает единый генеральный фактор, в то время как следующий за ним (Слой II) включает факторы, которые могут быть сопоставлены с теми, что были выделены Хорном. Это те же 1) текучий и 2) кристаллизованный интеллект, а также 3) переработка визуальной информации, 4) переработка слуховой информации, 5) общая память и обучаемость, 6) способность к извлечению информации, 7) скорость переработки информации, 8) скорость реакции и принятия решений. Наконец, было выделено более 80 способностей Слоя I, которые входят в различные факторы Слоя II. Например, в фактор "переработка визуальной информации" Слоя II входят такие способности Слоя I, как визуализация, пространственные отношения, скорость замыкания пространственных фигур, гибкость замыкания пространственных фигур (например, в тесте "включенные фигуры"), зрительная память, зрительное сканирование и т. д. Для измерения всех способностей Слоя I существуют задания, которые применялись в исследованиях, проанализированных Кэрроллом.
Работа Кэрролла производит впечатление наиболее масштабного синтеза в области психологии структуры интеллекта. К тому же итоговая модель настолько близка к теории Кэттелла – Хорна, что Макгрю предложил осуществить их синтез под названием модели CHC (Cattell – Horn – Carroll). Макгрю указывает на четыре основных различия моделей (McGrew, 2009). Во-первых, присутствие у Кэрролла генерального фактора. Во-вторых, Кэрролл включил способности к чтению и письму в кристаллизованный интеллект, в то время как у Хорна они выделены в отдельный фактор. В-третьих, у Кэрролла отсутствует фактор квантитативных знаний, а соответствующие способности рассматриваются в главе "Способности в сфере знаний и достижений". Наконец, факторы кратковременной и долговременной памяти, разводимые в модели Кэттелла – Хорна, объединены у Кэрролла. Макгрю предлагает следующее разрешение этих противоречий для осуществления синтеза моделей. Безусловно, единый генеральный фактор должен присутствовать на вершине модели, что показывает и исследование Кэрролла, и факторный анализ всех крупных интеллектуальных батарей. Способности к чтению и письму, по мнению Макгрю, выделяются в отдельный фактор, независимый от кристаллизованного интеллекта, квантитативное знание выделяется из текучего интеллекта, а кратковременная и долговременная память должны быть разнесены по разным факторам.
Таким образом, под "зонтичным" термином CHC Макгрю предлагает трехслойную модель, в которой, по сравнению с Кэрроллом, несколько увеличено число факторов Слоя II.
Модели Кэттелла – Хорна и Кэрролла, независимо от того, принимается ли их синтез в виде CHC или нет, являются на сегодня инструментом, который широко принят и часто используется исследователями в экспериментальных целях. Однако это не значит, что эта линия в понимании структуры интеллекта победила и не имеет альтернативы.
Другая линия идет от Ф. Вернона, который в свою очередь исходил из идей Спирмена, выделившего генеральный фактор интеллекта и 3 групповых фактора: числовой, пространственный и вербальный. Вернон построил не трехслойную, как Кэрролл, а четырехслойную модель. Во главе иерархии, в Слое IV он поставил генеральный фактор, а в Слой III (групповые факторы) включил всего два вместо трех спирменовских: вербально-образовательный и пространственно-практически-технический. Еще ниже, в Слое II, первый из этих факторов делится на вербальный, образовательный и легкость продуцирования (fluency), а второй – на пространственный, числовой, перцептивный и т. д.
В 2005 г. В. Джонсон и Т. Бушар опубликовали исследование факторной структуры 42 субтестов интеллекта, проведенных в рамках Миннесотского проекта на 436 испытуемых, состоящих из 128 пар близнецов, разлученных в раннем возрасте, и членов их семей (Johnson, Bouchard, 2005). Авторы сопоставили с помощью конфирматорного факторного анализа модели Кэттелла – Хорна, Кэрролла и Вернона и пришли к заключению в пользу последней. По их данным, наилучшее соответствие данным модель Вернона показывает в случае некоторой модернизации, состоящей в добавлении к двум факторам Слоя III третьего – умственного вращения, а также одного фактора Слоя II – памяти.
Таким образом сложилась модель VPR (Verbal – Perceptual – Image rotation). Это четырехслойная модель с тремя факторами в Слое III (вербальным, перцептивным и умственного вращения) и восьмью в Слое II (вербальным, академических способностей, легкости продуцирования, числовым, памяти, перцептивной скорости, пространственным и умственного вращения). В Слое I предполагаются примерно те же способности, что и у Кэрролла, хотя этот вопрос не проработан подробно. По мнению Джонсон и Бушара, модель VPR больше, чем модель Кэрролла, соответствует известным данным о функциях зон мозга и межполушарной асимметрии. Они произвели сопоставление моделей еще на трех выборках, где испытуемым предъявлялись обширные батареи интеллектуальных тестов. Всюду сопоставление оказалось в пользу модели VPR.
В целом между сторонниками CHC– и VPR-моделей идет соперничество. И те, и другие вывесили корреляционные матрицы исследований интеллекта на сайте журнала Intelligence (www.isironlline.org). Модели CHC и VPR, как уже было показано, при совпадении общей конфигурации (иерархические с генеральным фактором) различаются по ряду позиций. Во второй – на один слой больше, кроме того, выделяются другие групповые факторы. Современные методы конфирматорного факторного анализа позволяют сопоставить соответствие моделей данным любого эмпирического исследования. Однако проблема заключается в том, что такие результаты на материале любого отдельно взятого исследования не служат решающим доказательством. Джонсон и Бушар получили подтверждение их модели уже на 4 больших выборках, однако это не рассматривается сторонниками уступивших моделей как решающий аргумент против их подхода. В ситуации, когда существуют сотни исследований, в которых используются разные наборы тестов, обнаружение большей адекватности одной модели по сравнению с другими на некоторых из этих наборов и на некоторых выборках не служит доказательством преимущества модели в общем случае. Все же представляется, что это временная сложность, которая будет преодолена при помощи развития методов интеграции данных из разных источников и проведения специально спланированных исследований с применением обширных и специальным образом подобранных тестовых батарей. Современной психологии уже известно достаточно много о структуре интеллекта, есть обширные базы данных, методы статистической обработки данных.
Однако основной вопрос заключается в том, что означают структуры в плане стоящих за ними процессов переработки информации. Здесь анализ должен быть переведен в более глубокий, "онтологический", по выражению М. А. Холодной (Холодная, 1997, 2002), план, где математическая структура получает интерпретацию в терминах психических процессов, или механизмов. Этот перевод в современной психологии интеллекта осуществляется с помощью того, что мы будем называть структурной предпосылкой.
Структурная предпосылка
Структурная предпосылка заключается в предположении, что корреляции между тестовыми заданиями на интеллект (а значит, и их факторная структура) обусловлены тем, что за их выполнением стоит какой-то общий механизм. Например, если наблюдается корреляция между обнаружением идентичности повернутых друг относительно друга фигур и определением симметричности изображений, то можно предположить, что за обоими заданиями стоит механизм умственного вращения. Если коррелируют задание нахождения антонимов и решение анаграмм, то в основе может лежать механизм доступа к вербальному материалу в долговременной памяти. Если соответствующий механизм у человека развит лучше, то все задачи, решаемые с помощью этого механизма, будут выполняться им быстрее и точнее. Генеральный фактор в этом случае должен объясняться наличием механизма, участвующего в решении всех задач.
Структурная предпосылка, с одной стороны, выглядит очень естественной, а с другой стороны, обещает серьезный научный прорыв.
Что касается естественности, то несомненно, что наличие общего механизма обязательно приводит к корреляции функций. Отсюда вполне естественным выглядит положение о том, что за корреляцией функций обязательно стоит наличие общего механизма.
В то же время использование структурной предпосылки обещает переход от описания индивидуальных различий к исследованию составляющих когнитивной системы, ее компонентов. В самом деле, выявляемая математическим анализом факторная структура интеллекта в этом случае должна интерпретироваться как структура основных блоков когнитивной системы, а дальше, возможно, и – блоков осуществляющего когнитивную деятельность мозга.
Вообще структурная предпосылка отлично сочетается с основным статистическим инструментом в исследовании структуры интеллекта – факторным анализом. Применение факторного анализа уже означает принятие определенных представлений о механизмах, которые стоят за результатами тестов. Факторы линейно связаны с наблюдаемыми переменными и между собой. В случае влияния двух или более факторов на одну переменную эти влияния суммируются. Факторы легко интерпретируется как общие механизмы, стоящие за выполнением различных тестовых заданий.
Неудивительно, что при своей естественности и обещаемых широких перспективах структурная предпосылка фактически безраздельно господствует в современной психологии интеллекта, хотя и не в виде хорошо отрефлексированного принципа, а как имплицитное основание теоретизирования и эмпирических исследований. Рискнем, однако, утверждать, что именно эта предпосылка является источником многих неразрешимых вопросов, встающих перед исследованием структуры интеллекта.
Обратимся теперь к тому, какую форму приобретает проблема генерального фактора интеллекта в случае принятия структурной предпосылки. Если у всех возможных задач существует общий компонент, то отдел когнитивной системы, его реализующий, приобретает особое значение. Он принимает участие в решении всех задач, следовательно, определяет общий интеллект.
Однако что же представляет собой тот механизм, лучшее функционирование которого дает его обладателю преимущества в решении всех мыслительных задач перед тем, кто обладает худшим механизмом? На этот вопрос есть три основных варианта ответа.
Согласно однокомпонентному подходу, за генеральный фактор отвечает некий единый когнитивный механизм. При многокомпонентном подходе предполагается, что генеральный фактор – равнодействующая совокупности различных когнитивных механизмов. Наконец, элементный подход рассматривает генеральный фактор как результат различной эффективности работы элементов, из которых построена когнитивная система, т. е. нейронов.
Однокомпонентный подход
Первый вариант заключается в том, что генеральный фактор обусловлен работой одного единственного механизма, процесса, или "блока" когнитивной системы, участвующего в решении всех мыслительных задач. Степень развития этого механизма и определяет интеллектуальные способности человека, что, согласно этой точке зрения, приводит в итоге факторного анализа к появлению генерального фактора.
Каков же этот механизм? Для ответа на этот вопрос нужно проделать работу, включающую несколько шагов. Во-первых, необходимо выдвинуть правдоподобную гипотезу о том, каков может быть этот механизм, обосновать теоретически, что именно он требует для успешного решения интеллектуальных задач человеком. Во-вторых, следует разработать измерительные процедуры для этого механизма, которые позволят оценить уровень его развития у различных индивидов. В-третьих, нужно измерить корреляцию развития этого механизма с генеральным фактором интеллекта. Если эта корреляция окажется очень высокой, это может служить аргументом в пользу того, что механизм, лежащий в основе интеллекта, действительно обнаружен.
Основным и наиболее обсуждаемым кандидатом на роль такого процесса в современной психологии выступает рабочая память. С теоретической позиции это достаточно естественно. Весьма правдоподобно, что способность к решению интеллектуальных задач выше у тех людей, которые способны одновременно держать в голове большее число идей. Подобную концепцию уже очень давно выдвинул один из предшественников Ж. Пиаже Дж. Болдуин, правда, в несколько ином контексте. Болдуин полагал, что развитие интеллекта в онтогенезе можно объяснить увеличением количества элементов, с которыми может одновременно работать мышление. Хотя Пиаже подобные представления отвергал, неопиажеанцы вновь к ним вернулись (Pasqual-Leone, 1987).
Для дальнейшего необходимо уточнить современные представления о рабочей памяти и, в частности, развести ее с кратковременной памятью. Классические работы по кратковременному запоминанию показали, что для объяснения результатов недостаточно прибегнуть к представлению о неком хранилище, где информация существует в течение ограниченного промежутка времени. Были предложены более сложные модели, включающие как управляющие (executive) процессы, которые запускают, переключают, отслеживают работу других когнитивных механизмов, так и служебные (slave) системы – артикуляторное кольцо и визуально-пространственный буфер, а также центральный управляющий компонент.
Представление о кратковременном запоминании как сложной структуре, задействующей различные компоненты и процессы, и привело к различению рабочей и кратковременной памяти.
Н. Коуен на основании представлений о едином следе памяти различил рабочую и кратковременную память следующим образом. Кратковременная память включает элементы долговременной памяти, получившие в определенный момент времени надпороговую активацию. В рабочую память входит лишь часть этих элементов, а именно те, с которыми активно работают аттенциональные механизмы, связанные с управляющими процессами (Cowan, 1988, 1995). Таким образом, кратковременная память – это просто хранилище информации, а рабочая память – еще и аттенциональные управляющие процессы.
Первую задачу, которая рассматривается как валидный тест рабочей памяти, разработали М. Данеман и П. Карпентер (Daneman, Carpenter, 1980). Это так называемая RS (reading span) задача, которая состоит в том, что испытуемому предъявляются несколько простых фраз, относительно которых он должен, например, сказать, являются ли они истинными. После того, как все фразы предъявлены, необходимо воспроизвести последние слова этих фраз. Вскоре была разработана OS (operation span) задача, где испытуемые должны были выполнять арифметические действия и запоминать слова, находящиеся в конце строки с описанием арифметических действий.
Обе эти задачи относятся к типу двойных задач, где испытуемый должен сочетать запоминание с дополнительным действием (счетом, опознанием фраз и т. д.).
Стало возникать представление о том, что как RS-, так и OS-задачи оценивают важную когнитивную способность, связанную не столько с содержанием (вербальным, пространственным, числовым и т. д.), сколько с возможностью параллельного выполнения задач.
В область интеллекта проблема рабочей памяти была эксплицитно внесена в высокоцитируемой статье 1990 г. П. Киллонена и Р. Кристала под эпатирующим названием "Способность к рассуждению – это (немногим больше, чем) рабочая память" (Kyllonen, Christal, 1990) Авторами была разработана специальная батарея для измерения рабочей памяти. Она показала настолько высокие корреляции интеллекта и рабочей памяти, что, по мнению авторов, эти два понятия близки к тому, чтобы совпасть.
Дополнительную поддержку объяснение генерального фактора через рабочую память находит в некоторых исследованиях процессов решения интеллектуальных задач.
Насколько на самом деле велики корреляции интеллекта с рабочей памятью? Для ответа на этот вопрос, конечно же, надо обратиться к мета-аналитическим работам, поскольку именно они дают взвешенные результаты, основанные на совокупности проведенных исследований. В 2005 г. на эту тему были опубликованы два мета-анализа – один американскими, другой немецкими авторами. Американский мета-анализ подводит к выводу, что корреляция рабочей памяти с генеральным фактором интеллекта не столь велика, как это часто предполагают, что она практически не выше корреляций кратковременной памяти с интеллектом и находится примерно на уровне 0,5, если анализируются латентные переменные, и – ниже, если речь идет о манифестных переменных.
Итак, даже если генеральный фактор интеллекта и генеральный фактор рабочей памяти и обнаруживают до 70 % общей дисперсии, то 30 % их дисперсии различаются.
Если мы имеем тестовые задачи, объясняющие 70 % дисперсии генерального фактора интеллекта, и точно знаем когнитивный механизм, стоящий за решением этих задач, то действительно можем утверждать с большой степенью уверенности, что обнаружили механизм генерального фактора.
Далее мы можем вести поиск этого механизма в решении других задач, нагруженных по генеральному фактору, т. е. фактически всех интеллектуальных задач.
Однако необходимо, чтобы генеральный фактор интеллекта интерпретировался относительно задач, которые поддаются когнитивной трактовке. Отсюда возникает центральный вопрос: насколько "когнитивно прозрачными" являются задачи на рабочую память? Можно ли точно описать механизм, лежащий в основе их всех, а затем обнаружить этот механизм еще и за решением задач тестов на интеллект?
Представляется, что задачи на рабочую память не являются более благоприятным материалом для "когнитивной трактовки", чем тестовые задания на интеллект, такие как, например, матрицы Равена.
Различные авторы по-разному трактуют механизмы, стоящие за задачами на рабочую память. Так, Р. Ингл считает, что успешность выполнения как задач на рабочую память, так и тестов интеллекта следует искать в управляющих процессах.
К. Оберауер развил сложную и весьма интересную теорию рабочей памяти, в которой ее эффективность связывается с интерференцией, "шумом" активации семантической сети и "байндингом" – связыванием различных элементов в единую репрезентацию. Причем именно байндинг является, по его данным, тем компонентом, который в наибольшей степени связан с интеллектом.