Наконец, следует отметить, что схема репродуктивного мышления не объясняет сам акт зачатия гипотезы или гипотезы-типа. Процессы, с помощью которых впервые формулируется новая идея, остаются необъяснимыми в приведенной выше схеме. Схема фокусируется на процессах рассуждений, с помощью которых исследовательская гипотеза оценивается с точки зрения ее достоинств и перспектив.
В более поздних работах по похищению и обнаружению иногда различают два понятия похищения: общее понятие похищения как вывод о наилучшем объяснении (селективное похищение) и творческое похищение. Избирательное похищение - вывод на лучшее объяснение - предполагает выбор гипотезы из набора известных гипотез. Медицинский диагноз служит примером такого рода похищения. Творческое похищение, напротив, предполагает выдвижение новой, правдоподобной гипотезы. Это происходит, например, в медицинских исследованиях, когда формулируется понятие нового заболевания. Однако остается открытым вопрос о том, можно ли провести это различие или же происходит более постепенный переход от выбора объяснительной гипотезы из знакомой области (селективное похищение) к выбору гипотезы, которая несколько изменена из привычной совокупности, и к выявлению более радикально измененного или измененного предположения.
Другое недавнее предложение состоит в том, чтобы расширить первоначальный рассказ Пирса о похищении и включить в него не только вербальную информацию, но и невербальные ментальные представления, такие как визуальные, слуховые или моторные представления. В подходе Тагарда репрезентации характеризуются как модели активности в психических популяциях (см. также раздел 9.3 ниже). Преимущество нейронных рассуждений человека заключается в том, что они охватывают такие особенности, как удивление, сопровождающее генерирование новых идей или визуальные и слуховые представления, которые способствуют этому. Сюрприз, например, можно охарактеризовать как результат быстрых изменений в активации узла в нейронной сети, представляющей собой "удивительный" элемент. Если все психические представления можно охарактеризовать как паттерны стрельбы в нервных популяциях, похищение можно анализировать как сочетание или "свертывание" (Тагард) паттернов нейронной активности с разобщенными или пересекающимися паттернами активности .
Эвристическое программирование
Озабоченность логикой открытия также мотивировала исследования в области искусственного интеллекта на стыке философии науки и когнитивной науки. В этом подходе научные открытия рассматриваются как форма деятельности по решению проблем (Саймон 1973; см. также Ньюэлл и Саймон 1971), в рамках которой систематические аспекты решения проблем изучаются в рамках обработки информации. Цель состоит в том, чтобы с помощью вычислительных средств прояснить природу методов, используемых для выявления научных гипотез. Эти гипотезы рассматриваются как решение проблем. Философы, работающие в этой традиции, создают компьютерные программы, используя методы эвристического выборочного поиска (например, Langley et al. 1987). В вычислительной эвристике программы поиска можно описать как поиск решений в так называемом "проблемном пространстве" в определенной области. Проблемное пространство включает в себя все возможные конфигурации в этой области (например, для решения шахматных задач, все возможные расположения фигур на шахматном поле). Каждая конфигурация представляет собой "состояние" проблемного пространства. Существуют два специальных состояния, а именно состояние цели, т.е. состояние, которое должно быть достигнуто, и исходное состояние, т.е. конфигурация в начальной точке, с которой начинается поиск. Существуют операторы, которые определяют перемещения, генерирующие новые состояния из текущего состояния. Существуют ограничения по пути, которые ограничивают разрешенные ходы. Решение проблемы - это процесс поиска решения задачи о том, как сформировать состояние цели из исходного состояния. В принципе, все состояния могут быть созданы путем применения операторов к начальному состоянию, затем к результирующему состоянию, пока не будет достигнуто состояние цели (Langley et al. 1987: глава 9). Решение проблемы - это последовательность действий, ведущих от исходного состояния к состоянию цели.
Основная идея вычислительной эвристики заключается в том, что можно определить правила, служащие руководством для быстрого и эффективного поиска решения данной проблемы, избегая нежелательных состояний проблемного пространства. Эти правила лучше всего описать как проверенные на практике. Таким образом, целью построения логики открытия становится построение эвристики для эффективного поиска решений проблем.