情報処理的な問題解決
問題には、解決に必要な情報が問題の中に含まれており、客観的に正しい答えが存在する良定義問題と、正しい答えがひとつに定まらない不良定義問題がある。
状況空間分析
ゲシュタルト心理学派による古典的な問題解決研究では、問題解決に至るプロセスで具体的に何が行われているのかが、明確ではなかった。
人工知能研究を行っていたアレン・ニューウェルとハーバート・サイモンは、自身の研究を通して、問題解決が、初期状態から目標状態に至る経路の探索であると考え、問題空間という概念を導入した。ニューウェルとサイモンによると、問題解決の構成要素として下記の3つが挙げられる。
- 初期状態…問題を解く前の状態
- 目標状態…問題が解決された状態
- 操作子…空間内で問題を移動する手続き
手段目標分析
ニューウェルとサイモンは、問題解決過程をいくつかの下位目標に分け、ある操作が行われた場合に下位目標に到達できるかを検討し、到達できなければ別の操作を行う、という過程を繰り返す手段目標分析を提案した。
ニューウェルとサイモンは、手段目標分析を用いたGPS(一般問題解決器)と呼ばれる、汎用の問題解決のシュミレーションモデルを開発した。GPSは、正しく形式化されていればハノイの塔と呼ばれる問題も解くことが可能であったが、現実的な問題を解くことはできなかった。
参考書籍(PR)
- 『認知心理学 (New Liberal Arts Selection)』 有斐閣(2010)
- 『認知心理学 (放送大学教材)』 放送大学教育振興会(2013)
- 『錯覚の科学 (文春文庫)』 文藝春秋(2014)
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