Закон збереження мотивацій

ЗАКОН ЗБЕРЕЖЕННЯ МОТИВАЦІЙ

Спонукачем всяких дій, вчинків, складених з них діяльності та поведінки слугує мотивація [Х. Хекхаузен, 1986; П.В. Симонов, 1987]. Вона, по суттєвому визначенню [В.А. Максимович, С.В. Беспалова, 2002], представляє собою агрегат (об'єднання) трьох складових. По-перше, найбільш актуальної у цей час потреби. По-друге, конкретного цільового об'єкта і засобу задоволення потреби, які були обрані за допомогою аксіологічного алгоритму. По-третє, передчуття емоційної насолоди від досягнення цілі. Тим самим маємо організовану функціональну структуру всередині психіки, незалежно від того, чи виникла мотивація самочинно, чи спровокована зовні, наприклад, рекламою [М. Максимович, 2003]. Як всілякі організації, мотивація представляє собою набір тісно взаємопов'язаних інформаційних подій [Л.А. Блюменфельд, 2002] і повинна мати методи оцінки.

Методологія організації та самоорганізації має свою історію й аналіз проблем [В.В. Суворов, 2000; 2001]. Зосередимося лише на тому, що може стосуватися організації мотивації.

Спочатку Д. Малич (цит. по Ю.Г. Антомонову та співавт., 1982) запропонував спосіб оцінювання потенційної організації будь-якої системи:

, (1)

де: О_П - оцінка потенційної організації; Н - поточна невизначеність системи; - максимальна невизначеність системи.

В 1962 році Г. Фрстер запровадив визначення рівня відносної організації систем (О_в):

, (2)

де діапазон значень О_в пробігає від нуля до одиниці: О О_в 1.

Пізніше Ю.Г. Антомонов (1968; 1969; 1977) докладно розглянув ці міри й додав до них міру абсолютної організації системи (О_а):

О_а= Н_m - H, (3)

При цьому, якщо система стає внутрішньо повністю детермінованою, тобто зникне її невизначеність, то чисельно О_а досягає рівня, який був у максимальної невизначеності (Н_m).

Максимальну невизначеність організації системи (Н_m) У.Р.Ешбі (1962) ідентифікував із її складністю, яка пов'язана з різноманітністю тих станів, в яких може знаходитись система. Якщо чисельність станів, наприклад потреб, (n), то складність (невизначеність) організації дорівнює логарифму n:

H_m=log n (4)

Більш точну оцінку невизначеності, яка враховує вірогідність станів, надав К.-Е. Шеннон (1963). Це ентропійна міра:

(5)

де: P_i - вірогідність кожного стану, наприклад, кожної потреби.

При формуванні можливих мотивацій початкова невизначеність їх виникнення залежить не тільки від вірогідностей (n) появи потреб, що позначимо P(S_i). Вона також залежить від кількості () різноманітних об'єктів, які потенційно спроможні задовольнити ці потреби, що позначимо P(D_j). Вірогідність кожної складної події (i, j), яка є сполученням двох вірогідностей - потреб і об'єктів їх задоволення, тобто P_ij, визначають:

P_ij=P_iP_j, при (6)

Невизначеність складної події, що аналізується, дозволяє охарактеризувати апріорну мотиваційну невизначеність:

, (7).

Звичайно нема принципових перешкод встановленню у людини (індивідуального суб'єкта) або у групи людей (колективного суб'єкта) переліку потреб та об'єктів їх задоволення, часових характеристик їх виникнення та зникнення. З цих фактів легко одержати емпіричні частоти, які віддзеркалюють численні значення вищезгаданих вірогідностей. Тим самим є належна база доведення рівнянь через ланцюг перетворень до реальних чисельних рішень.

В першому наближенні можна рахувати, що суб'єктна система не віддає апріорно переваги одному з будь-яких станів з множини потреб та об'єктів їх задоволення. Тобто на стадії до зародження конкретної потреби, до початку формування мотивації всі вірогідності P_ij можливо приймати рівними за величинами:

(8).

Отже, невизначеність мотиваційного стану суб'єктної системи можливо на старті рахувати за максимальну:

(9).

На відміну від початкової «рівноформної» стадії на фінальній стадії формування мотивації, коли вже визначений єдиний цільовий об'єкт задоволення першочергової потреби, вірогідність відповідної цьому мотивації стає рівною одиниці (P_ij=1). Тим самим зникає невизначеність мотиваційної системи; невизначеність стає практично нульовою - Н=0, бо log 1=0. На означений момент завершення організації конкретної мотивації як цілеспрямованої системи її можна рахувати детермінованою.

Причинність процесу переходу мотивації від максимальної невизначеності до детермінованості знаходить повне пояснення в теорії інформації К.-Е. Шеннона (1963). Він, обґрунтовуючи міру інформації, поділив підсумкову вірогідність події на дві складові: безумовну та умовну. Все, що було сказано вище про максимальну невизначеність події, стосується її безумовної вірогідності. При цьому апріорно, якщо прийняти, наприклад, рівну вірогідність якої-небудь події (мотивації) з усіма n іншими, то її безумовну вірогідність визначають за рівнянням (8).

Інформація про обставини та власні можливості надходить у мотиваційну систему з початку її формування. Ця інформація має зміст умовних вірогідностей здійсненності того чи іншого варіанту. Тим самим звужується набір цільових об'єктів з n до r. Умовні вірогідності позначають P(i/r), розуміючи під цим виникнення деякої події (у даному випадку мотивації) при умові обмежень, які пов'язані з конкретними зовнішніми та внутрішніми обставинами. Це й веде до перетворення n в r. Відсікаються маловірогідні або зовсім невірогідні варіанти.

К. Шеннон ідентифікував процес надходження умовних вірогідностей як інформаційний й обґрунтував його міру:

, (10).

Виходячи з суті співвідношення (10), А.І. Шевченко та співавт. (2001) запропонували коефіцієнт знання світу

(11)

де: Н - невизначеність оточуючого світу; І - наші знання про світ (інформація, негентропія); (Н-І) - необізнаність про світ.

Гранично при настає повна (максимальна) обізнаність про світ.

Наприкінці процесу становлення мотивації умовна вірогідність про емоційно найбільш переважний цільовий об'єкт завершує її формування. При цьому у суб'єкта з нормальною психікою з r можливостей залишається одна.

Таким чином, динаміка організації мотиваційної системи від стадії максимальної невизначеності до стадії детермінованості може бути описана засобами дискретно-вірогідної математики й відображена графічно деякою східцевою функцією єдиного напрямку. Але це взагалі, коли нема зовнішніх та внутрішніх ускладнень.

Після завершення активності, яка була про ініційована мотивацією, яка склалася, її система релаксує з-за припинення її потреби й система повертається до стану максимальної невизначеності. Періодичний перебіг станів невизначеності та детермінованості є фактом закономірності. Такий кругообіг балансу - тривіальний аналог закону збереження. Він для організацій був сформульований Ю.Г. Антомоновим (1968). Стосовно до мотиваційної системи закон збереження виглядає наступним чином:

, (12)

де: Н_Т - поточна невизначеність системи; І_Т - поточна інформованість системи про зовнішні та внутрішні умови.

Раніше наведений коефіцієнт знання світу (рівняння 11), запропонований А.І. Шевченко та співавт. (2001), фактично виходить з подібного закону збереження. Ю.Г. Антомонов цитує ще одного вченого - голландця М. Схоутена, який у 50-х роках твердив, що повна сума незнання та знання залишається постійною.

На наш погляд, закон збереження мотиваційної системи є первинним у психіці, бо мотивація визначає виникнення та подальшу ґенезу усіх психічних процесів. У тому рахунку вона визначає їх організацію, одержання знань і багато іншого, якщо не усього, що пов'язують з психікою, зокрема мотивованих актів виконання. Без мотивації ніякий психічний акт не виникає і не змінюється. Це причина причин.

Як відомо (В.А. Ассеев, 1977), закони збереження в природознавстві є наслідками варіаційних принципів, тобто принципів найменшої дії. Але до того, як викладати їх аналоги, які стосуються аналізуємого явища, наведемо екстремальний принцип - принцип максимуму інформації, який був запропонований Г.А. Голіциним, В.М. Петровим (1990). Принцип ними наведений у кількох варіантах, один із яких представимо:

, (13)

де:

- міра інформації; - максимальне різноманіття реакцій (y) системи на дії середовища (функція безумовної вірогідності); - реакції (y) системи на конкретні дії (х) середовища (функція умовної вірогідності).

Із рівняння (13) витікає, що інформація може бути збільшена двома засобами: шляхом розширення різноманіття реакцій (), наприклад, за рахунок підвищення «майстерності»; шляхом обмеження реакцій у другому члені зліва () за рахунок закріплення конкретної реакції на кожну окрему дію середовища.

Ю.Г. Антомонов (1968) прийняв за основу формалізм Лагранжа, згідно з яким визначив потенціал (V) та кінетику (Т) системи:

(14)

де:

p(t) - вірогідність того, що в момент t система знаходиться в одному стані, а в момент t+ буде знаходитись в іншому стані з вірогідністю q=1-p;

- перша похідна по часу (швидкість) змін вірогідності системи;

t - час; , - коефіцієнти.

Варіації () інтеграла по часу функції L в ідеалі повинні бути:

(15).

Ці варіації за час руху системи (випадку, що аналізується - її організації) сумарно прямують до мінімуму, гранично до нуля, що й наведено в рівнянні (15). Стосовно до формування мотивації, викладене означає, що траєкторія оптимального переходу від повної невизначеності до детермінованості відповідає наведеному варіаційному принципу. Слід додати, що ще Р. Фейнман (1968) показав, що виконання принципів найменшої дії тотожне принципу найбільшої вірогідності. Ця адекватність врахована в рівнянні (14).

Виникає питання про чисельність рішення рівняння (15) з урахуванням попереднього (14). Ю.Г. Антомонов визначив, що екстремум вищенаведеного функціоналу досягається на експоненціальних функціях змін вірогідностей (p(t)) у часі.

В науковій концепції Світу, яка має фізичну акцентуацію, генеза законів збереження випливає з екстремальних, варіаційних принципів. Звичайно, вони виражені в одній із еквівалентних форм, наприклад, Лагранжа чи інших наукових авторитетів, або в найбільш загальній формі Гамільтона. На відміну від генези, інваріантність (незмінність) законів збереження в якій завгодно точці простору-часу пояснюється фізикою наявністю в Світобудові найбільш загального порядку, який відображується принципами симетрії (А.В. Астахов, 1977). Кожному перетворенню фундаментальної симетрії відповідає якийсь означений закон збереження класично-фізичної величини. Однорідність простору веде до закону збереження імпульсу, однорідність часу - до закону збереження енергії, ізотропність (поворотна симетрія) простору - до закону збереження моменту імпульсу і таке ін.

Якщо продовжувати користуватись методом аналогій, то постає питання: якому принципу - симетрії чи асиметрії - відповідає закон збереження мотивації. Мова йде не про збереження психіки, а про збереження в середині психіки мотиваційної організації, яка спричинює всю подальшу психічну активність, і може впливати на фізіологічну активність, діяльність, поведінку.

Вирішення цієї найважливішої проблеми могло б розкрити «геометрію» психічного Світу, його зв'язок із фізичним Світом, значно ширше, ніж це робить психофізика, загалом об'єднати з сучасними точними науками. Але це завдання майбутнього.

Література

Антомонов Ю.Г. Організація і оптимальність. В кн.: Моделирование в биологии и медицине. - В.З. - Наук. думка, 1968. - С. 163-182.

Антомонов Ю.Г. Моделирование биологических систем. Справочник. - К.: Наук. думка, 1977. - 260 с.

Антомонов Ю.Г., Красникова Л.И., Чораян О.Г. Методы синтеза модели организации биологических систем. В кн.: Методы математической биологии. Книга 5. Информационные методы синтеза моделей биологических систем. Учебн. пособие для вузов. - К.: Вища школа. Головное изд., 1982. - Глава 5. - С. 166-216.

Ассеев В.А. Экстремальные принципы в естествознании и их философское содержание. - Л.: Изд-во Лен. ун-та, 1977. - 232 с.

Астахов А.В. Курс физики. Том I. Механика. Кинетическая теория материи. - М.: Глав. ред. физ.-мат. лит., 1977. - 384 с.

Блюменфельд Л.А. Решаемые и нерешаемые проблемы биологической физики. - М.: Едиториал УРСС, 2002. - 160 с.

Голицын Г.А., Петров В.М. Гармония и алгебра живого. В поисках биологических принципов оптимальности. -М.: Знание, 1990. - 128 с.

Максимович В.А., Беспалова С.В. Математическое моделирование в медицинской биофизике (Моделирование в биомедфизике). - Донецк: Изд-во Донецкого нац. ун-та, 2002. - 202 с.

Максимович М. Мотивація споживача - мішень реклами. - В кн.: Донецький вісник наукового товариства ім. Шевченка. т. 3. - Донецьк: Східний видавничий дім, 2003. - С. 122-127.

Симонов П.В. Мотивированный мозг. - М.: Наука, 1977. - 237 с.

Суворов В.В. Алгебра понятий - подход к моделированию креативного мышления // Искусственный интеллект. - 2000. - №3. - С. 108-116.

Суворов В.В. Самоорганизация - физический процесс, непсихический интеллект или эмерджентная экспликация? // Искусственный интеллект. - 2001. - №1. - С. 118-129.

Фейнман Р. Квантовая механика и интегралы по траекториям. - М.: Мир, 1968.

Ферстер Г. Самоорганизующиеся системы. - В кн.: Самоорганизующиеся системы. - М.: Мир, 1964. - С. 5-23.

Хекхаузен Х. Мотивация и деятельность: в 2 т. - М.: Педагогика, 1986. - 486 с. (Т. 1); 392 с. (Т. 2).

Шевченко А.И., Звенигородский А.С., Сальников И.С. Отдельные вопросы теории систем искусственного интеллекта // Искусственный интеллект. - 2001. - №1. - С. 130-142.

Шеннон К.-Э. Работы по теории информации и кибернетике. - М.: ИЛ, 1963. - 829 с.

Эшби У.Р. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения. - М.: Изд. ИЛ, 1962. - 398 с.