Стратегии продвинутого моделирования

Многие аспекты и фазы моделирования в НЛП (включая «обнаружение свойства», «распознавание паттерна» и различные элементы стратегий микро-, макро- и прикладного моделирования) суммированы в разработанной автором «стратегии продвинутого моделирования».

1. Определите желаемый навык или способность, которые вы хотели бы смоделировать, а также человека (людей), обладающего (их) данным навыком (способностью).

2. Создайте ситуацию или контекст, в котором вы можете получить, как минимум, три различных специфических примера того, как моделируемые люди осуществляют желаемый навык.

А. Выделите критические факторы для каждого из примеров с помощью следующих фильтров восприятия:

— ключи доступа;

— языковые паттерны — метамодель, предикаты и т. д.;

— физиология;

— репрезентативные системы, стратегии и субмодальности;

— паттерны метапрограммы;

— убеждения и ценности;

— логические уровни.

Б. Определите, какие факторы совпадают во всех трех случаях.

3. Найдите, как минимум, один противоположный пример, т. е. другого человека или людей (включая вас лично), неспособного (неспособных) к адекватному осуществлению данного навыка или ситуации, в которых сама модель не смогла бы адекватно применить данный навык.

Определите критические факторы противоположного примера (примеров), применяя те же фильтры, что и в пункте 2А.

4. Сравните критические факторы в трех удачных примерах с критическими факторами противоположных примеров. Отметьте наиболее значимые различия.

5. Изменяйте значимые критические факторы противоположных примеров е соответствии со значимыми критическими факторами удачных примеров до тех пор, пока не сможете добиться желаемого поведения или результатов от людей или в ситуациях, составляющих противоположный пример (примеры). Если изменение факторов не приводит к желаемому поведению или результату применительно к людям или ситуациям, составляющим противоположный пример, найдите другие, более уместные или действенные примеры для моделирования и продолжайте повторять действия с пункта 4 до тех пор, пока желаемое поведение или результаты не будут достигнуты.

6. Теперь начинайте по очереди варьировать критические факторы, которые обеспечили достижение желаемого поведения или результатов.

А. Найдите «предел», до которого вы можете изменить фактор, не меняя результата.

Б. «Принцип элегантности»: определите минимальное количество факторов, необходимых для достижения желаемого поведения или результатов.

Прикладное моделирование и процесс «обратного распространения»

Последний, «контрольный» этап в стратегиях как прикладного, так и продвинутого моделирования напоминает то, что в технологии нервных сетей называется «обратным распространением». Нервные сети представляют собой компьютерные структуры, построенные по принципу мозговой деятельности. Они используются для распознавания сложных паттернов и, как правило, включают в себя ряд взаимосвязанных элементов, служащих для создания своего рода «модели» того или иного паттерна или явления. Модель представляет собой функцию «весов», или сил, связей между элементами сети. Эта внутренняя «модель» определяет результативность сети.

Ценность нервных сетей заключается в том, что они способны научиться распознавать паттерны «эвристически», как функцию повторяющегося опыта. Модель (или паттерн «весов») регулируется согласно определенному правилу обучения каждый раз, когда в сеть поступают определенные данные. Таким образом, сеть все лучше и лучше распознает эти конкретные данные и реагирует на них. Точно так же ребенок учится узнавать определенное лицо или слово. Подобные типы компьютерных сетей обычно используются в аудиосистемах «распознавания голоса» и оптических системах «распознавания символов».

Обычной стратегией обучения для таких сетей является «обратное распространение». Предположим, компьютер обучают распознаванию букв алфавита, чтобы он смог читать напечатанные документы и переводить их в соответствующие электронные текстовые символы (рис. 34). Для того чтобы научиться распознавать, скажем, букву 5, следует ввести образ этой буквы в сеть.

Рис. 34. Схема процесса «обратного распространения» в нервной сети

Этот образ кодируется в компьютерной сети как паттерн реакций (основанных на текущем «весе» их взаимосвязей). В результате действия этого паттерна сеть выдает результат, например символ «§». Результат компьютера сравнивается с ожидаемым результатом (т. е. с буквой 5). Если между двумя результатами — ожидаемым 5 и полученным «§» — возникает расхождение, то взаимосвязи между элементами сети регулируются заново. Затем образ буквы вновь вводится в систему, и результат проверяется тем же путем. После некоторого количества повторных проб компьютерный результат начинает все больше и больше напоминать желаемый (т. е. после ввода образа S компьютер выводит текстовый символ 5). Другими словами, компьютер создает полезную «модель»: механизм, позволяющий достичь желаемого результата при вводе определенных данных.

Подобная стратегия используется в НЛП для совершенствования той или иной модели, созданной с помощью разнообразных методов и стратегий (описанных выше). Человек представляет собой сложную «нервную сеть», которая способна обрабатывать различные свойства и особенности (т. е. репрезентативные системы, субмодальности, паттерны метапрограммы, микроповеденческие ключи, языковые паттерны и т. д. ). Сосредоточение «внимания» на определенной особенности подобна процессу наделения «весом» того или иного элемента компьютерной нервной сети. Например, если сказать человеку «подними глаза вверх и влево», в то время как он пытается научиться правильно писать какое-то слово, то тем самым мы придадим больше «веса» положению глаз как элементу грамотного письма.

Таким образом, этапы модели или процедуры надбавляют внимание человека на различные аспекты и черты его опыта. Это перемещение внимания "создает своего рода «аттрактор», который стимулирует в человеке «самоорганизующееся» поведение. Если вы заметите, как теннисный мяч коснулся земли, прежде чем долетел до вас, это автоматически повлияет на то, как вы взмахнете ракеткой, чтобы отбить мяч. Подобным образом, если прислушиваться к изменению тона голоса собеседника, а не к содержанию его слов, или наблюдать его выражение лица, вместо того чтобы обращать внимание на тип одежды, которую он носит, то все эхо повлияет на способ вашей реакции на этого человека.

Инструкции и процедуры, составляющие принципы, этапы и стратегии поведенческой модели, таким образом, подобны «весу» в нервной сети. Применение «обратного распространения» в поведенческом моделировании будет включать в себя (рис. 35):

1) попытку применить шаги, стратегии и особенности, определяемые моделью, в соответствующем контексте;

2) концентрацию на достигнутых результатах и сравнение их с желаемыми;

3) регулировку мер и особенностей, предлагаемых моделью, с целью повысить «степень приближения»;

4) попытку применить новые настройки модели и продолжающиеся попытки повторения процесса до тех пор, пока вы (или люди, на которых рассчитана эта модель) не достигнете требуемого «порогового» уровня желаемого результата.

С помощью данного механизма модель совершенствуется в процессе опытного применения. Поправки как результаты сравнения реального и желаемого результатов вносятся до тех пор, пока не будет выработана наиболее эффективная и элегантная модель.

Рис. 35. Оттачивание техники, модели или стратегии с помощью процесса «обратного распространения»

Обратите внимание, что данный подход к оцениванию и совершенствованию модели фундаментально отличается как от простой «обратной связи» (где результат деятельности системы возвращается в нее как новые данные), так и от попытки статистического обоснования теории через анализ результатов. «Обратное распространение» подразумевает непрерывную регулировку самой модели как функцию сравнения ее результата с желаемым результатом.