Торндайк эдуард ли и термин метод проб и ошибок

Эдвард Торндайк,  изучая поведение животных в проблемных ситуациях в своей докторской диссертации: «Интеллект животных. Экспериментальное исследование ассоциативных процессов у животных», сформулировал закон научения «методом проб и ошибок».

Пробы, случайно оказавшиеся удачными, в дальнейшем закрепляются, создавая для внешнего Наблюдателя видимость целесообразного поведения. Например, кошка, посаженная в специальную клетку и лишённая пищи, начинает  метаться по клетке, находит выход, выходит на свободу и: получает пищу. При  повторении опытов время, затрачиваемое животным на то, чтобы выйти из  клетки, постепенно, уменьшается…

«Главная цель Торндайка была показать, что животные учатся, не понимая того, чему их учат, и даже после того, как они научатся выполнять новые действия, они выполняют их тоже без понимания. Он поставил три рода опытов с использованием так называемых проблемных клеток. Эти проблемные клетки применяются в экспериментах по психологии животных до сих пор. Помещённое в такую клетку животное должно было освободиться из клетки, выйти из нее. Для этого надо было открыть запор, который закрывал дверь клетки. Запоры были разные. В первом случае запор был совершенно простым. Животное видело этот запор и могло понять, при каком положении запора дверь закрыта, а при каком она открывается. Например, в первом случае клетка закрывалась крючком или задвижкой. Если ударить по крючку снизу, то он выйдет из петли и дверь откроется. Здесь всё ясно, всё открыто. Животное может действовать с пониманием.

Во втором случае механизм запора был скрытым. В клетке помещалась пластина, которая была на пружине. Она поддерживалась в приподнятом состоянии. Если животное вскакивало на эту плоскость, то натягивался шнур и запор открывался. Таким образом, животное, вскакивая на пластину, открывало этот запор. Хотя механизм запора был скрыт, его связь с открыванием клетки тоже представлялась очевидной.

В третьем случае животное помещалось в клетку, и экспериментатор выжидал, когда животное выполнит некое движение, к освобождению из клетки отношения не имеющее (например, почесывание), — тогда он отпирал клетку. В этом случае, в отличие от двух предыдущих, между действием животного и открыванием клетки никакой разумной связи не было. Это была совершенно условная, произвольно установленная самим экспериментатором связь.

Торндайк дрессировал животных (кошек и собак), чтобы они научились отпирать запоры. Как же вели себя животные в этих трёх разных ситуациях?

Торндайк установил, что животные во всех этих трёх разных ситуациях ведут себя совершенно одинаково. Сначала они беспорядочно бросаются во все стороны, потом выделяют ближайшее поле деятельности, и постепенно находят то движение, которое нужно выполнить, — это удар лапой по крючку, вскакивание на дощечку, почёсывание. Животное начинает все чаще, все быстрее находить нужное движение и освобождается из клетки.

Если взять животное в конце обучения, т. е. когда оно уже приобретет этот навык, то, находясь в клетке, оно ведёт себя как будто разумно: спокойно подходит к запору и ударяет по нему; подходит к дощечке, вскакивает на неё, ждёт, когда дверь откроется, и выходит из клетки. Поведение вроде бы весьма разумное и осуществляется без прежней суеты, с чувством собственного достоинства. Интересно тут вот что: противоречие между внешней разумностью поведения в конце обучения и способом решения задачи по освобождению из клетки. Способ явно прост, путём слепых проб. Он постепенно оттачивается, лишние пробы устраняются, и остаётся только полезное движение. И к концу обучения поведение животного кажется весьма разумным.

Таким образом было доказано, что животное учится не разумно, а только отбирает нужные движения для полезного результата. Задачей Торндайка в этом случае было показать, что животное, научившись этому движению и выполняя его как бы разумно, на самом деле не понимает, что оно делает. И само это поведение разумно лишь внешне, а по сути оно всё равно остаётся неразумным.

Для доказательства этого Торндайк лишь слегка изменял задачу: переносил запор на другое место клетки. Достаточно было, например, несколько задержать открывание двери, как восстанавливалась прежняя картина, и животное начинало прыгать в разные стороны, пытаясь открыть дверь клетки. Правда, эти попытки скорее оттачиваются, скорее приходит научение. Но сам характер поведения снова обнаруживает непонимание ситуации, тем более что очень часто животные подходят к месту, где раньше был запор, и по этому месту ударяют лапой. Но здесь уже нет запора, а животное тем не менее подходит и ударяет по тому же месту, где раньше был запор, по пустому теперь месту. Животное некоторое время стоит совсем в растерянности, потом начинаются беспорядочные движения, хотя запор находится рядом. Эти ошибки очень ясно показывают, что животное научилось выполнять какое-то движение, которое в прошлом приводило к полезному результату, но оно совершенно не учитывает, как воздействуют его движения на механизм запора».

Гальперин П.Я., Лекции по психологии, М., «Университет»; «Высшая школа», 2002 г., с. 88-90.

В противовес гипотезе «проб и ошибок» и последующего научения,  в  опытах над человекообразными обезьянами выяснилось, что они способны найти  выход из проблемной ситуации не путём случайных проб, а мгновенно уловив  отношения между предметами – см. эксперименты Вольфганга Кёлера.

Вопреки широко распространённому в литературе мнению, Эдвард Торндайк использовал, но не предложил термин: «пробы и ошибки». Это впервые сделал в середине XIX века английский психолог Александр Бэн / Alexander Bain [1818-1903].

Критика теории научения методом «проб и ошибок» по Роберту Вудвортсу

Метод проб и ошибок
– старейший из методов поиска новых
решений.

Впервые метод проб
и ошибок был описан немецким физиологом
Э.Торндайком в 1898г.

Метод проб и ошибок
— форма обучения, описанная, основанная
на закреплении случайно совершенных
двигательных и мыслительных актов, за
счет которых была решена значимая для
животного задача. В следующих пробах
время, которое затрачивается животным
на решение аналогичных задач в аналогичных
условиях, постепенно, хотя и не линейно,
уменьшается, до тех пор, пока не приобретает
форму мгновенного решения. В дальнейшем
более точный анализ поведения методом
проб и ошибок показал, что оно не является
полностью хаотическим и нецелесообразным,
как считал Торндайк, но интегрирует в
себе прошлый опыт и новые условия для
решения задачи.

Сегодня, с развитием
электронно-вычислительной техники,
метод проб и ошибок стал отправной
точкой для создания разнообразных
методов случайного поиска, где используется
не просто перебор всех возможных
вариантов, а сложная система «весовых»
коэффициентов, которая позволяют
отбросить неэффективные варианты уже
на ранних этапах поиска.

Метод проб и ошибок
— способ выработки новых форм поведения
в проблемных ситуациях. М. п. и о., широко
используемый бихевиоризмом для объяснения
научения как вероятностного процесса,
получил распространение в психологии
после работ Э. Л. Торндайка, согласно
которым слепые пробы, ошибки и случайный
успех, закрепляющий удачные пробы,
определяют путь приобретения
индивидуального опыта у животных и
человека. Тем самым была выделена
согласованность поведения со средой
на вероятностной основе, что позволило
при интерпретации категории действия
выйти за пределы жесткой альтернативы:
либо механистической, либо телеологической
его трактовки. Гештальтпсихология
подвергла М. п. и о. критике, противопоставив
ему решение проблемы путем инсайта.
Непродуктивность и теоретическая
слабость такого противопоставления
была показана И. П. Павловым. Свое значение
М. п. и о. сохранил лишь в узкой сфере
искусственно создаваемых ситуаций; в
частности, он вошел в состав конструктивных
принципов кибернетических устройств.

2. Метод случайного поиска.

Метод случайного
поиска относится к группе итерационных
методов минимизации.

Итерационные
методы минимизации функции F(x) состоят
в построении последовательности

векторов, то есть
точек x0, x1, …, xk, таких, что F(x0) > F(x1)
>…>F(xk)>… Любой такой метод называется
методом спуска. Естественно, должна
быть обеспечена сходимость. Иными
словами, рассматриваются методы,
позволяющие получить точку минимума
за конечное число шагов, или приблизиться
к ней достаточно близко при соответствующем
числе шагов. Дето в том, что теоретически
все сходящиеся методы этим свойством
обладают, но практически близость к
минимуму в задачах большой размерности
ограничивается ошибками вычислений. В
этой связи необходимо вести вычисления
с самой большой возможной точностью.
Для построения итерационной
последовательности необходимо выбрать
начальное приближение x0. В задачах с
ограничениями это должна быть допустимая
точка, а в задачах без ограничений
теоретически любая точка. Однако
целесообразно использовать всю имеющуюся
информацию о поведении целевой функции
F(x), чтобы выбрать x0 поближе к точке
минимума.

После того, как
начальное приближение получено, прежде
чем перейти к следующей точке нужно
принять два решения:

1). Выбрать
направление, по которому пойдем из x0 в
точку с меньшим значением целевой
функции (направление спуска).

2). Определить
величину шага по направлению спуска.

Для задач безусловной
минимизации любое напрвление является
возможным (никакие ограничения не
мешают), но далеко не все направления
приемлемы. Нас могут интересовать только
те направления, которые обеспечивают
убывание целевой функции, хотя бы при
достаточно малом шаге. Предполагая
непрерывность первых частных производных
целевой функции и используя её разложение
в ряд Тэйлора в произвольной точке х,
получим F(x+λp) ~ F(x) + X(g,p). Здесь g — градиент
функции, вычисленный в точке х. Отсюда
следует, что приращение функции F(x+Xp) –
F(x) < 0 при отрицательном скалярном
произведении (g,p). Итак, направление
спуска должно составлять острый угол
с антиградиентом. Этот вывод справедлив
и для задач с ограничениями, но там ещё
дополнительно требуется, чтобы при
достаточно малом шаге не нарушалось ни
одно из ограничений.

Методы
функционально-структурного исследования
объектов.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Основные направления деятельности Эдуарда Торндайка

Педагогом и психологом Эдуардом Торндайком был внесен большой вклад в развитие педагогической науки. Он считается основателем педагогической психологии. Именно им был совершен переворот в исследованиях по сравнительной психологии.

Наиболее известными разработками, прославившими ученого, являются:

• Закон эффекта.
• Методика обучения путем проб и ошибок.

Торндайком впервые были проведены замеры поведенческих процессов в количественном выражении. В своих исследованиях поведенческих процессов, Торндайк брал группу испытуемых, на которых распространял различного рода воздействия, а затем проводил оценку и анализ итогов и показателей поведенческих реакций на тот или иной фактор воздействия.

Его исследовательская деятельность была начата с проведения экспериментов с животными. Закон эффекта был разработан посредством проведения исследования того, как кошки обучаются находить выход при попадании в ловушку. Данный закон базируется на том, что ответы на вопросы, дающие положительный исход в сложной ситуации тесно с ней связываются и взаимодействуют, а значит и повторяться еще раз. А ответы на вопросы, несущие отрицательный исход ситуации практически не связываются с ней, а соответственно не могут повториться еще раз.

Учения Торндайка были основаны на теории бихевиоризма, т.е. исследовании поведения в разнообразных ситуациях и под влиянием различных факторов.

Свою исследовательскую деятельность человеческого поведения, ученый начал с проведения экспериментов над детьми дошкольного возраста. Эксперимент заключался в загадывании исследователем разнообразных объектов и предметов, а ребенок должен был угадать загаданное. Отгаданное слово поощрялось, например, конфетой.

Данное исследование базировалось на взаимосвязи слов и мыслительных процессов. Когда человек представляет в своем сознании какие-то объекты, процессы, явления, то происходит двигательная активность его речевого аппарата. Она является практически незаметной и на нее не обращают внимание ни сами мыслящие субъекты, ни окружающие люди. Ученый предположил, что есть возможность увеличить восприимчивость окружающих к изменениям в речевой подвижности, чтобы угадать мысли другого человека. Помочь повысить восприимчивость к таким малозаметным движениям должно было желание отгадать мысль другого субъекта.

Экспериментальная деятельность над людьми вскоре была запрещена Торндайку. После этого он начал проводить исследования по научению животных.

Идея создания теории «Проблемного ящика»

Теория проблемного ящика была разработана Торндайком после экспериментов Конвея Ллойда-Моргана, проводящего исследование своей собаки, которая стремилась выскочить со двора, пытаясь каким-то образом открыть калитку.

Данная идея основывалась на том, что проблемный ящик отражал затруднительную ситуацию, в которую попадал экспериментальный объект. Затем он пытается выбраться из нее, предпринимая ряд действий. В случае с животными это были агрессивные бросания на стенки ящика, его царапание, рычание и т.д. Одно случайное действие давало положительный исход операции – из ящика удавалось выбраться. Повторение эксперимента проводилось многократно. Каждый новый повтор свидетельствовал о том, что количество неверных действий уменьшалось и время выхода наружу сокращалось. В конечном итоге, животному удавалось научиться действовать верно, не совершая ненужных действий.

Проведение исследование осуществлялось на основе построения графиков. Они свидетельствовали о том, что животное добивается нужного результата случайным образом, действуя методом проб и ошибок. Графики говорили о том, что осознанного мыслительного процесса у животного не наблюдается. Оно не приходит к пониманию того, что какие-то из его действий являются ошибочными и только одно оказывается верным. В результате Эдуард Торндайк сделал выводы о том, что научение носит поступательный характер т.е. для формирования связей требуется прохождение определенных этапов и временного периода.

На основании данной идеи, Торндайком были разработаны следующие законы:

1. Закон упражнения – та или иная реакция на стимул зависит от числа повторений действий, силы и временного периода;
2. Закон готовности – разнообразие реагирования на ту или иную ситуацию зависит от подготовленности животного к этому действию. Если субъект готов к действию, то его свершение приносит ему удовлетворение, а не исполнение раздражает, вызывает агрессивную или негативную реакцию;
3. Закон эффекта – удовлетворение укрепляет взаимосвязь и взаимодействие между реагированием и стимулированием, а негатив, напротив, расторгает эту связь, ослабляет ее, либо никоим образом на нее не влияет. Данный закон базируется на наличии фактора стимулирования;
4. Закон использования – любые действия, поступки, которые повторяются неоднократно постепенно закрепляются и запоминаются, а те которые не повторяются соответственно не закрепляются;
5. Закон частоты – при отсутствии дополнительного воздействия сторонних факторов, повторяющее выполнение действия ускоряет научение его совершению.

На основании исследований, проведенных на животных, Торндайком были сделаны выводы о человеческом поведении, согласно которым личность воспитывает сама себя, путем совершения проб и ошибок, поиска верного пути из множества вариантов.

From Wikipedia, the free encyclopedia

Trial and error is a fundamental method of problem-solving^[1] characterized by repeated, varied attempts which are continued until success,^[2] or until the practicer stops trying.

According to W.H. Thorpe, the term was devised by C. Lloyd Morgan (1852–1936) after trying out similar phrases «trial and failure» and «trial and practice».^[3] Under Morgan’s Canon, animal behaviour should be explained in the simplest possible way. Where behavior seems to imply higher mental processes, it might be explained by trial-and-error learning. An example is a skillful way in which his terrier Tony opened the garden gate, easily misunderstood as an insightful act by someone seeing the final behavior. Lloyd Morgan, however, had watched and recorded the series of approximations by which the dog had gradually learned the response, and could demonstrate that no insight was required to explain it.

Edward Lee Thorndike was the initiator of the theory of trial and error learning based on the findings he showed how to manage a trial-and-error experiment in the laboratory. In his famous experiment, a cat was placed in a series of puzzle boxes in order to study the law of effect in learning.^[4] He plotted to learn curves which recorded the timing for each trial. Thorndike’s key observation was that learning was promoted by positive results, which was later refined and extended by B. F. Skinner’s operant conditioning.

Trial and error is also a method of problem solving, repair, tuning, or obtaining knowledge. In the field of computer science, the method is called generate and test (Brute force). In elementary algebra, when solving equations, it is guess and check.

This approach can be seen as one of the two basic approaches to problem-solving, contrasted with an approach using insight and theory. However, there are intermediate methods which for example, use theory to guide the method, an approach known as guided empiricism.

This way of thinking has become a mainstay of Karl Popper’s critical rationalism.

Methodology[edit]

The trial and error approach is used most successfully with simple problems and in games, and it is often the last resort when no apparent rule applies. This does not mean that the approach is inherently careless, for an individual can be methodical in manipulating the variables in an attempt to sort through possibilities that could result in success. Nevertheless, this method is often used by people who have little knowledge in the problem area. The trial-and-error approach has been studied from its natural computational point of view ^[5]

Simplest applications[edit]

Ashby (1960, section 11/5) offers three simple strategies for dealing with the same basic exercise-problem, which have very different efficiencies. Suppose a collection of 1000 on/off switches have to be set to a particular combination by random-based testing, where each test is expected to take one second. [This is also discussed in Traill (1978–2006, section C1.2]. The strategies are:

• the perfectionist all-or-nothing method, with no attempt at holding partial successes. This would be expected to take more than 10^301 seconds, [i.e., 2^1000 seconds, or 3·5×(10^291) centuries]
• a serial-test of switches, holding on to the partial successes (assuming that these are manifest), which would take 500 seconds on average
• parallel-but-individual testing of all switches simultaneously, which would take only one second

Note the tacit assumption here that no intelligence or insight is brought to bear on the problem. However, the existence of different available strategies allows us to consider a separate («superior») domain of processing — a «meta-level» above the mechanics of switch handling — where the various available strategies can be randomly chosen. Once again this is «trial and error», but of a different type.

Hierarchies[edit]

Ashby’s book develops this «meta-level» idea, and extends it into a whole recursive sequence of levels, successively above each other in a systematic hierarchy. On this basis, he argues that human intelligence emerges from such organization: relying heavily on trial-and-error (at least initially at each new stage), but emerging with what we would call «intelligence» at the end of it all. Thus presumably the topmost level of the hierarchy (at any stage) will still depend on simple trial-and-error.

Traill (1978–2006) suggests that this Ashby-hierarchy probably coincides with Piaget’s well-known theory of developmental stages. [This work also discusses Ashby’s 1000-switch example; see §C1.2]. After all, it is part of Piagetian doctrine that children learn first by actively doing in a more-or-less random way, and then hopefully learn from the consequences — which all has a certain resemblance to Ashby’s random «trial-and-error».

Application[edit]

Traill (2008, espec. Table «S» on p.31) follows Jerne and Popper in seeing this strategy as probably underlying all knowledge-gathering systems — at least in their initial phase.

Four such systems are identified:

• Natural selection which «educates» the DNA of the species,
• The brain of the individual (just discussed);
• The «brain» of society-as-such (including the publicly held body of science); and
• The adaptive immune system.

Features[edit]

Trial and error has a number of features:

• solution-oriented: trial and error makes no attempt to discover why a solution works, merely that it is a solution.
• problem-specific: trial and error makes no attempt to generalize a solution to other problems.
• non-optimal: trial and error is generally an attempt to find a solution, not all solutions, and not the best solution.
• needs little knowledge: trials and error can proceed where there is little or no knowledge of the subject.

It is possible to use trial and error to find all solutions or the best solution, when a testably finite number of possible solutions exist. To find all solutions, one simply makes a note and continues, rather than ending the process, when a solution is found, until all solutions have been tried. To find the best solution, one finds all solutions by the method just described and then comparatively evaluates them based upon some predefined set of criteria, the existence of which is a condition for the possibility of finding a best solution. (Also, when only one solution can exist, as in assembling a jigsaw puzzle, then any solution found is the only solution and so is necessarily the best.)

Examples[edit]

Trial and error has traditionally been the main method of finding new drugs, such as antibiotics. Chemists simply try chemicals at random until they find one with the desired effect. In a more sophisticated version, chemists select a narrow range of chemicals it is thought may have some effect using a technique called structure–activity relationship. (The latter case can be alternatively considered as a changing of the problem rather than of the solution strategy: instead of «What chemical will work well as an antibiotic?» the problem in the sophisticated approach is «Which, if any, of the chemicals in this narrow range will work well as an antibiotic?») The method is used widely in many disciplines, such as polymer technology to find new polymer types or families.

Trial and error is also commonly seen in player responses to video games — when faced with an obstacle or boss, players often form a number of strategies to surpass the obstacle or defeat the boss, with each strategy being carried out before the player either succeeds or quits the game.

Sports teams also make use of trial and error to qualify for and/or progress through the playoffs and win the championship, attempting different strategies, plays, lineups and formations in hopes of defeating each and every opponent along the way to victory. This is especially crucial in playoff series in which multiple wins are required to advance, where a team that loses a game will have the opportunity to try new tactics to find a way to win, if they are not eliminated yet.

The scientific method can be regarded as containing an element of trial and error in its formulation and testing of hypotheses. Also compare genetic algorithms, simulated annealing and reinforcement learning – all varieties for search which apply the basic idea of trial and error.

Biological evolution can be considered as a form of trial and error.^[6] Random mutations and sexual genetic variations can be viewed as trials and poor reproductive fitness, or lack of improved fitness, as the error. Thus after a long time ‘knowledge’ of well-adapted genomes accumulates simply by virtue of them being able to reproduce.

Bogosort, a conceptual sorting algorithm (that is extremely inefficient and impractical), can be viewed as a trial and error approach to sorting a list. However, typical simple examples of bogosort do not track which orders of the list have been tried and may try the same order any number of times, which violates one of the basic principles of trial and error. Trial and error is actually more efficient and practical than bogosort; unlike bogosort, it is guaranteed to halt in finite time on a finite list, and might even be a reasonable way to sort extremely short lists under some conditions.

Jumping spiders of the genus Portia use trial and error to find new tactics against unfamiliar prey or in unusual situations, and remember the new tactics.^[7] Tests show that Portia fimbriata and Portia labiata can use trial and error in an artificial environment, where the spider’s objective is to cross a miniature lagoon that is too wide for a simple jump, and must either jump then swim or only swim.^[8][9]

See also[edit]

References[edit]

Further reading[edit]

• Ashby, W. R. (1960: Second Edition). Design for a Brain. Chapman & Hall: London.
• Traill, R.R. (1978–2006). Molecular explanation for intelligence…, Brunel University Thesis, HDL.handle.net
• Traill, R.R. (2008). Thinking by Molecule, Synapse, or both? — From Piaget’s Schema, to the Selecting/Editing of ncRNA. Ondwelle: Melbourne. Ondwelle.com — or French version Ondwelle.com.
• Zippelius, R. (1991). Die experimentierende Methode im Recht (Trial and error in Jurisprudence), Academy of Science, Mainz, ISBN 3-515-05901-6