Впечатление такое, точно он внезапно увидел кратчайший путь к решению всей проблемы устойчивости. Город Эврика, Калифорния, основанный в 1850 году, использует герб штата Калифорния в качестве официальной печати. Эврика — так восклицают, когда находят правильное решение или выход из трудной ситуации. Что такое Эврика.
Значение эврика (что это такое, понятие и определение)
Минпромторгу поручили уведомить председателя и руководителя секретариата ассоциации «Эврика» о выходе РФ из данной научно-технической программы. Столько времени назад была основана в СССР серия научно-популярных книг под броским названием «Эврика!». Возглас "Эврика!" означает в переводе на русский язык "Нашёл!". Юные читатели Липецкой областной детской библиотеки смогут приобщиться к этому празднику и принять участие в виртуальном дне информации «Эврика, или Кто это придумал?» на сайте.
В центре «Эврика» будут читать лекции и проводить мастер-классы (ВИДЕО)
Смотрите видео онлайн «Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»» на канале «Телеканал Югра» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 15 июня 2022 года в 7:59, длительностью 00:03:31, на видеохостинге RUTUBE. совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок, была создана в 1985 году, имеет 41 полноправного члена, включая Евросоюз. Проектная работа мероприятия "Эврика" на тему" "Развитие творческих способностей обучающихся с помощью интеграции различных видов внеурочной деятельности ". Столько времени назад была основана в СССР серия научно-популярных книг под броским названием «Эврика!».
Что такое «эврика»?
Что такое Эврика. Что такое СПЭВМ «МОНОЛИТ» — это серия специализированных ПЭВМ, предназначенных для эксплуатации в сложных условиях воздействия внешних факторов (вибрация, удары, повышенная и пониженная температура окружающей среды, повышенная влажность и т.п.). Правительство РФ объявило о выходе России из европейской научно-технической программы "Эврика". Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п.
Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»
«Уже 30 лет программа «Эврика» обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня. По легенде ученый воскликнул «Эврика!», что по-гречески значит «нашел», когда постиг смысл закона, позже названного его именем. Слышали такое слово – эврика? Да-да, именно его кричал бегущий голышом по улице Архимед, которому было поручено измерить объем золотой короны царя Сиракуз – а ведь она была неправильной формы. Что такое программа эврика Спустя двадцать лет после вхождения России, ее научно-исследовательских, проектных и конструкторских организаций в число.
Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика"
Цель этой программы налаживание кооперации,… … Юридическая энциклопедия ЭВРИКА — европейское агентство по координации научных исследований, осуществляющее совместно программу научных исследований и разработок, в которой участвует большинство западноевропейских стран. Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого нибудь открытия и т. Драма Режиссер Синдзи Аояма один из заметных деятелей новой волны японского кино.
Сегодня, однако, речь пойдет о совсем другой «Эврике». Давайте узнаем, где можно убедиться в действенности многих прочих физических законов. И заодно проверить, что школьные учебники не врут, а описанные в них опыты действительно реальны. Это удивительное место называется «Эврика». Научный музей «Эврика». Он расположен недалеко от финской столицы, в пригороде Хельсинки в Тиккуриле.
Если решитесь прийти в этот рай для любителей-экспериментаторов, то знайте, в этот день вряд ли что-то получиться сделать еще, кроме как провести день в музее. Познавательная наука затягивает.
С одной из них мы и начнём нашу статью. Правитель подозревал, что мастер прикарманил часть драгоценного металла и частично заменил его серебром. В те времена не существовало способов определить химический состав металлического сплава. Задача поставила учёного в тупик. Размышляя над ней, он отправился в баню и лёг в ванну, до краёв наполненную водой. Когда часть воды вылилась наружу, на Архимеда снизошло озарение. Такое, что учёный голышом выскочил на улицу и закричал «Эврика!
Он предположил, что вес вытесненной воды был равен весу его тела, и оказался прав. Явившись к царю, он попросил принести золотой слиток, равный по весу короне, и опустить оба предмета в наполненные до краёв резервуары с водой. Корона вытеснила больше воды, чем слиток. При одной и той же массе объём короны оказался больше, чем объём слитка, а значит, она обладала меньшей плотностью, чем золото. Выходит, царь правильно подозревал своего ювелира. Так был открыт принцип, который теперь мы называем законом Архимеда: На тело, погружённое в жидкость или газ, действует выталкивающая сила, равная весу жидкости или газа в объёме погружённой части тела. Эта выталкивающая сила и называется силой Архимеда. Таким образом, вес объекта, погружённого в воду, будет отличаться от его веса в воздухе в меньшую сторону. Разница будет равна весу вытесненной воды.
В постановлении из трех пунктов ничего не говорится о мотивах выхода из программы и не раскрывается существо нашего участия в ней. Поэтому напомним: проект "Эврика" родовое название - EUREKA, European Research Coordination Agency возник в середине 80-х годов прошлого века как совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. И как одноименное агентство для координации таких исследований. Изначально целью было стремление преодолеть отрыв США и Японии от западноевропейских стран в научно-технической сфере. В числе последних Украина - 2006, Болгария - 2010, Черногория - 2012.
Европейская научно-техническая программа «Эврика» (стр. 1 )
Гештальт-психологи назвали этот феномен «законом транспозиции». Очевидно, они уловили взаимосвязь между стимулами как решающий критерий и перенесли предыдущий результат обучения в новую ситуацию. Таким образом, память играет важную роль в когнитивном обучении. Предыдущие знания и убеждения определяют, как решаете новую задачу. Обучение через мысленные представления Особенность когнитивного обучения также состоит в том, что оно основано на внутренней обработке информации. Идея, лежащая в основе так называемого когнитивного подхода в психологии, заключается в следующем: люди и животные могут — в разной степени, конечно, — составлять «план в уме». Мысленно отображать свое окружение, а затем работать с этими внутренними идеями вместо того, чтобы иметь дело непосредственно с окружающей средой.
В случае с Султаном когнитивный подход может дать объяснение. Очевидно, животное мысленно отображает проблему и внутренне моделирует отдельные компоненты этой репрезентации, пока не находит решение, которое оно затем применяет в реальном мире. Эксперименты заключались в размещении шимпанзе в замкнутом пространстве и предоставлении им желаемого объекта, который был вне досягаемости. Полученное решение остается доступным и далее, потому что мысленное представление постоянно. Поэтому Султан смог перенести его на решение аналогичных задач, потому что представление, возможно, достаточно абстрактно не только для изображения исходной ситуации. Очевидно, что во многих случаях когнитивное обучение можно разбить на два этапа.
В первую очередь решается проблема. На втором этапе решение проблемы сохраняется в памяти. Ведь оно может снова пригодиться в подобных ситуациях. Память играет важную роль в когнитивном обучении. Когнитивные карты Эдварда Толмена Одним из первых сторонников когнитивного подхода в обучении был американский психолог-необихевиорист Эдвард Толмен Edward Chace Tolman. В 1930-х — 1940-х годах его интересовала проблема того, как крысы узнают путь через сложный лабиринт.
Толман стал автором концепции когнитивных карт Tolman, E. Cognitive maps in rats and men. Идея Толмена: в процессе обучения в мозгу крысы создается что-то вроде полевой карты окружающей среды. Крысы составляют когнитивный план лабиринта, расположение которого они фиксируют в своем мозге. Различные исследования, похоже, подтверждают это предположение. В типичной экспериментальной установке крысы сталкиваются с пищей в конце каждой ветви лабиринта.
Их задача — зайти в каждую из этих веток, не заходя ни в одну из них дважды. Крысы учатся быстро — и, вероятно, тоже с помощью ментальной карты. Как показывают эксперименты, маленькие грызуны довольно быстро учатся — даже если запах еды в еще не посещенных ходах покрывается лосьоном после бритья. Между прочим, крысы не исследуют лабиринт систематически, а ищут ветви в случайном порядке. Очевидно, они не просто учатся жесткой последовательности реакций. Более вероятно, что они действительно разрабатывают некую мысленную карту, которая отмечает те ходы лабиринта, в которых они уже были.
Роль гиппокампа в когнитивном обучении Тем временем исследователи также определили потенциальные нейронные корреляты когнитивных карт. Среди прочих это так называемые координатные или пространственные нейроны в гиппокампе. Они играют основную роль в долговременной памяти и пространственной ориентации. Отдельные ячейки представляют разные места в окружающей среде.
Документ опубликован 15 марта на официальном интернет-портале правовой информации. Предложение поступило от Минпромторга и согласовано с Минфином и Минюстом.
Среди направлений работы научных программ «Эврики» — инновации в IT, телекоме, энергетике, медицине и биотехнологиях, транспортных технологиях, робототехнике, лазерной технике, экологии. По данным из открытых источников, по состоянию на 2009 год Россию в программе представляли 98 организаций. Реализация программы «Эврика» была начата в 1985 году — ее целью стала ликвидация отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере.
ЭВРИКА Европейское агентство по координации научных исследований — многосторонняя программа сотрудничества ряда стран Западной Европы в области технологии, так называемое западноевропейское технологическое сообщество. Создано по инициативе Франции в 1985 г. Цель программы зафиксирована в ее хартии — налаживание широкомасштабной кооперации в области новейшей технологии для укрепления позиций Западной Европы в наукоемких отраслях, в которых обозначилось технологическое отставание от США и Японии. Программа не имеет централизованного фонда финансирования, расходы берут на себя фирмы, осуществляющие проект, при поддержке правительствами проектов, важных для национальной экономики.
Перед участниками ставится задача придумать как можно большее количество идей. На это дается от 15 до 30 минут. Если мозговой штурм проводится устно, то можно получить от 60 до 100 идей за сеанс, при другой форме общения — еще больше. На этом этапе должна полностью отсутствовать критика, то есть фиксируются абсолютно все идеи, даже самые невероятные. На третьем этапе происходит анализ выдвинутых идей. Здесь наоборот — приветствуется конструктивная критика от участников. На этом этапе важно соблюдать здоровую атмосферу в коллективе, чтобы критика идей не перешла на критику личности. Синектика или Метод аналогий. Применяется, чтобы найти решение текущей задачи по аналогии с уже существующей. В данном случае ищутся похожие свойства двух объектов — предполагается, что если основные признаки у них одинаковые, то, скорее всего, вторичные тоже будут похожи. Алгоритм решения задачи подобным методом следующий: Сначала происходит анализ проблемы и постановка задачи. Необходимо понимание, что мы делаем, для чего. Нужно задать вопрос, вызывающий аналогии — например, как привлечь внимание к штендеру возле магазина? Вторая стадия — это поиск аналогий. Ищем аналогию к заданному вопросу — например, как глубоководная рыба привлекает к себе пищу? Рыба светится, движется. Можно использовать любые вопросы, главное — найти аналогии со схожими существенными признаками.
Эврика! (дайджест новостей науки)
Чёрт возьми. Что-то не в порядке с мыслящими машинами. Три идёт после двух, а не до. Генеральная Ассамблея огласилась счастливыми криками. Возбуждённая толпа схватила профессора Смертишина и начала радостно тузить его. Открывали бутылки с вином. Пили за его здоровье. На грудь профессора нацепили несколько медалей.
Он сиял. Ему ничего не стоит выдумать новый самолёт и открыть новый закон. При этом он не кричит «эврика», как Архимед, а просто откидывается на спинку рабочего кресла и делает пружинящие разводы руками в стороны. Я завидую Копылову, как Сальери Моцарту. Хорошо бы догадаться прямо сейчас и порадовать старика.
Прочитав в газете статью о победителе лотереи, может сложиться превратное мнение о том, что такое случается гораздо чаще, чем все привыкли думать, после чего последует желание потратить больше, чем обычно, денег на лотерейные билеты. Эвристика доступности — двустороннее явление, которое может быть как полезным в плане быстродействия и реакции на проблему , так и негативным в силу того, что может возникнуть заблуждение, которое приведет к недостаточной информированности или наоборот — значительной гиперболизации. Эвристические методы По сути, сама эвристика является методом, инструментом познания и поиска решения. Научное определение следующее: эвристические методы — логические приемы и методические правила научного исследования и изобретательского творчества, которые способны приводить к цели в условиях неполноты исходной информации и отсутствия четкой программы управления процессом решения задач.
При этом стоит помнить, что эвристика — молодая наука, поэтому не все понятия и правила в ней четко сформированные. В первую очередь это касается определения эвристического метода. Мы не будем глубоко вдаваться в общенаучную терминологию, а рассмотрим лишь те методы, которые пригодятся многим людям в первую очередь менеджерам, управленцам, всем, чья деятельность связана с творчеством, принятием решений в практической сфере. Мозговой штурм — метод решения задачи путем внедрения процедуры группового креативного мышления. Разработан и описан психологом из США А. Он вывел правило, что в любой компании есть люди, которые лучше генерируют идеи, но не склонны к анализу, и наоборот — есть люди, которые лучше детально осмысливают предложенное решение, но не в состоянии выработать его самостоятельно. На этом наблюдении и зиждется метод мозгового штурма — для решения поставленной задачи придумывается огромное количество возможных вариантов, без отбора хороших и плохих. Позже, на основе критического подхода, разработанные решения тщательно анализируются и оцениваются, после чего наиболее оригинальные и жизнеспособные воплощаются жизнь. Схематически работу метода можно описать так: отбор участников — постановка проблемы — штурм выработка решения — анализ полученного материала.
Казалось бы, что может быть проще, но именно эта простота является и плюсом, и минусом данного метода. Помимо призыва быть оригинальным и выйти за рамки привычного образа мышления, точных методологических указаний в практике мозгового штурма нет. Метод синектики родился из исследований практического применения метода мозгового штурма. Его автор, Дж. Гордон, профессор Гарвардского и Калифорнийского университетов, немного по-другому подошел к процессу отбора участников группы для решения проблемы и их работы. Суть метода в том, что члены группы синекторы проходят тщательный процесс отбора: 1 этап — оценка знаний, потенциала, опыта, 2 — потенциал творчества эмоциональный фон, система ценностей , 3 — коммуникативные способности. После того как группа сформирована, она начинает работу также в видоизмененном ключе если сравнивать с предыдущим методом. Применение метода синектики подразумевает высказывание не идей в их завершенном виде, а разработку варианта сообща на основе знаний, эмоциональных ощущений, представлений каждого участника, которые становятся пищей для коллективного мышления. Преимущества данного метода состоят в том, что в таких условиях наиболее часто рождаются самые оригинальные решения.
Из негативных сторон — падение продуктивности через небольшой период времени, когда группа входит в зону комфорта, а синекторы привыкают друг к другу. Метод многомерных матриц метод «морфологического ящика». В качестве инструмента для повышения эффективности производства впервые был применен в Германии в 1907 г. Но детальный анализ был проведен в 1942 г. Идея метода в том, что новое — это либо другая комбинация известных составляющих старого, либо комбинация известного с пока еще неизвестным. В основе исследования или изобретения — не метод проб и ошибок, а комплексный анализ связей, которые можно просчитать с помощью матричного анализа проблематики. Несомненным преимуществом такого подхода является возможность открытия нового, оригинального решения.
Те студенты, которые выполняли необязательную деятельность во время перерыва, выполняли повторные задания на 41 процент лучше. В отличие от них остальные студенты не показали улучшений. Известно, что глубокий сон способствует творческому прозрению, но то, что мечтательность может сделать то же самое, является удивительным открытием. Стоит заметить, что "мечтательные" участники выполняли задания, с которыми они сталкивались впервые, не лучше чем те, кто был в других группах. Это говорит о том, что блуждание ума помогает только с задачами, над которыми мы уже мысленно работали. Почему же мы склонны иногда утрачивать связь с реальностью, и позволять нашему уму блуждать?
Не знаю только, как мне это раньше в голову не пришло. Чехов, Шведская спичка. Практический толковый словарь крыл. Римский инженер и зодчий Витрувий I в. Доказать это он поручил Архимеду; над определением состава сплава Архимед трудился очень долго и безуспешно, пока наконец случайно, во время купанья, не открыл новый закон гидростатики. Всякое тело, погруженное в жидкость, теряет в своем весе столько, сколько весит вытесненная им жидкость. Архимед пришел от этого открытия в такой восторг, что голый с криком «Эврика! Восклицание «эврика» употребляется как выражение радости при каком либо открытии, при внезапно появившейся, осеняющей мысли.
Левое меню
- Почему “аврика” а не “эврика”!
- Эврика — Википедия. Что такое Эврика
- Переходите на Microsoft Exchange Server 2010
- Новости образования
- Финляндия | Эврика | MyTravelNote - сайт о путешествиях
- Что такое Эврика? Значение слова Эврика в историческом словаре
Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»
Записки программиста Марта Снегова», 1967 Вы, кажется, вообразили себе, будто вы что-то себе значите? Мы, мол, большие, а вы-де все копошитесь там внизу? Мы, мол, каменные, а вы — плоть гниющая? Мы, дескать, во веки веков, а вы — прах, однодневки? Вот вам!
Понавозводили вас каким-то давно забытым охламонам… Архимед — подумаешь! Ну, был такой, знаю, голый по улицам бегал безо всякого стыда … Ну и что? При надлежащем уровне цивилизации ему бы яйца за это дело оторвали. Чтобы не бегал.
Это следствие тоски. Придумать бы что-нибудь эффектное и простое. Что такое «эврика»? Джентльмены , повышайте свой культурный уровень, а не пьянствуйте в «Арагви»!
Открывали бутылки с вином. Пили за его здоровье. На грудь профессора нацепили несколько медалей. Он сиял. Ему ничего не стоит выдумать новый самолёт и открыть новый закон. При этом он не кричит «эврика», как Архимед, а просто откидывается на спинку рабочего кресла и делает пружинящие разводы руками в стороны. Я завидую Копылову, как Сальери Моцарту. Хорошо бы догадаться прямо сейчас и порадовать старика.
Каспаро думает об этом четверть века. XXII век», 1967 Прозрачное громадное здание стояло, конечно, на своем месте, и автоматы отнюдь не играли в чехарду , но сами бионики бегали по коридорам и лестницам столь стремительно, что полы их халатов трепыхали белыми крыльями; они чему-то радовались, как дети, и, хватая друг друга за руки, тянули в свои лаборатории. Мировое открытие в результате случайности. И больше ничего. Записки программиста Марта Снегова», 1967 Вы, кажется, вообразили себе, будто вы что-то себе значите?
И теперь перед психологами стоит задача разгадать новые алгоритмы, новые эвристические приемы творческого мышления.
Снова ученые обращаются к человеку, чтобы, во-первых, расшифровать многочисленные эвристические приемы, которыми он владеет, а во-вторых, попытаться воспроизвести их в думающей машине. Разумеется, дело не сводится лишь к отгадке готовых приемов и способов мышления, как уже об этом говорилось раньше. Важно не просто выявить результат решения, а раскрыть процесс мышления в его динамике. Психологи Московского университета пытаются, например, воплотить в, виде программы ту особенность мышления, которую можно назвать «чувством близости решения». Машина, даже очень умная, часто проходит буквально в двух шагах от нужного решения и продолжает поиски совершенно в других концах лабиринта. А человек, нередко еще не зная, как справиться с задачей, чувствует, что решение где-то совсем близко, и усиливает поиск именно в этом направлении.
Разумеется, благодаря этому он докапывается до смысла гораздо быстрее. Или вот, скажем, умение человеческого мозга оценивать перерабатываемую информацию с точки зрения ее значимости для решения задачи. При поиске решения человек сосредоточивает внимание исключительно на важной информации. Но как он определяет, какие именно сведения будут работать на пользу дела? Ясно, что здесь тоже не обходится без эвристических приемов, только каких? Наконец, бывает так.
У человека уже выработана программа действий для определенных обстоятельств, но несколько изменились сами обстоятельства. Как быть? Вырабатывать новую программу? Вряд ли целесообразно. Гораздо быстрее найти то звено, из-за которого оказалась неудачной вся система действий, и заменить его. Однако самое трудное как раз отыскать требующее переделки звено.
А наш мозг успешно справляется и с этой трудностью. И опять ему помогают специальные алгоритмы. Вот бы разгадать их. Вооруженные всеми этими дополнительными приемами, машины будут быстрее находить наилучшие решения самых разных сложных проблем. Но этого, по мнению ученых, еще недостаточно. Человек не только владеет тысячью секретов находить пути к быстрейшему решению самых разных проблем, он еще накапливает опыт.
И при решении любой следующей задачи оказывается вооруженным опытом разгадывания всех предыдущих, что очень помогает ему и делает его все сильнее в процессе самой творческой деятельности. Недаром же мы говорим «зрелый мастер» или «квалифицированный исследователь» о писателе, художнике, ученом, достигшем большого совершенства в результате длительной и плодотворной работы в своей области. Так вот, зрелые исследователи задались такой фантастической целью, как создание машины, которая тоже могла бы накапливать опыт и благодаря этому совершенствовать свои навыки и умения. Московские психологи уже сделали попытку создать самообучающуюся машину. В основу ее программы они положили факты, неоднократно наблюдавшиеся в опытах с людьми и, как это ни парадоксально звучит, с некоторыми животными. Оказалось, что алгоритмы, благодаря которым запоминает полезную информацию голубь, входят как составная часть в довольно сложную мыслительную работу человека, например, при изучении им высшей математики.
Если вы хоть раз участвовали в каком-нибудь конкурсе, то хорошо помните, что его проводят всегда в несколько туров. Ни первый, ни второй туры еще не обеспечивают первенства победителям, они лишь отсеивают слабых участников. Наш мозг при обучении действует примерно так же. Он не сразу и не всю информацию запоминает, а много раз отсеивает менее важную. И только после нескольких туров отборочного конкурса откладывает нужные сведения в памяти. Придирчивыми «экзаменаторами» служат промежуточные сигналы, промежуточные раздражители, возникающие в процессе анализа обстановки.
Они сортируют информацию по значению. Предварительные сведения посылают в кратковременную память, на временное хранение. И только тщательно проверив, насколько они важны, решают: забыть их или направить в долговременную память, на постоянное местожительство. Часть таких алгоритмов удалось разгадать и даже воплотить их в программе для машины. Но дело это довольно кропотливое, трудное и требует еще многих и многих исследований прежде всего того, как мы сами учимся. Вот почему одновременно с работой над программированным обучением появилась мысль обойтись без программы.
А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной? Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует. Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе. Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно.
И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б». Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки. Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга.
Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена. Как, по каким признакам он классифицировал бы разные буквы? Наверное, что-нибудь вроде этого: «А» — уголок и горизонтальная палочка посредине, «Е» — три горизонтальные палочки и одна вертикальная, «О» — кружок, «Л» — уголок, обращенный острием вверх, и т. Когда в одном из наших технических институтов инженеры взялись за эту невероятную затею, психологи только посмеивались: пробовать пробуйте, а что у вас выйдет? Вышло же вот что. Вычислительная машина оказалась весьма способным «Маугли».
Она довольно быстро определила, из каких «деталей» состоят разные буквы и что между ними общего. Машина сама установила разницу между «уголками», «кружочками» и «вертикальными черточками». Но тогда, выходит, у нее выработались простейшие понятия? Именно так и расценивают результаты своих опытов инженеры из Института автоматики и телемеханики. Вот и встал опять «проклятый» вопрос о пределе возможности машин. Если машины не просто тупицы, быстро выполняющие вычисления, а им доступны мыслительные действия в таком широком диапазоне — от образования понятий до творчества, то, видимо, скоро настанет эра настоящих думающих автоматов?
Инженеры всегда были в этом вопросе большими оптимистами. Как только появились вычислительные машины, они заявили, что в принципе возможно автоматизировать любую умственную деятельность, если будут известны правила, по которым она происходит. Достаточно лишь разложить эти правила на элементарные машинные операции. Было бы только чем заполнять машинную память». Но когда они увидели, с какими бесконечными подробностями приходится объяснять машине самые простейшие правила мышления даже весьма еще несовершенные программы перевода с одного языка на другой состоят из 10—20 тысяч машинных инструкций , оптимизм их несколько поубавился. А ведь многие мыслительные действия вообще не удалось представить в виде системы правил.
Взять хоть то же распознавание знакомого лица или знакомой ситуации. Правила, по которым совершается эта важнейшая мыслительная операция, запрятаны где-то в глубинах подсознания и до них не так-то просто докопаться. Но, видимо, они достаточно сложны. Потому что все попытки составить аналогичную программу для машины привели пока только к тому, что машина смогла узнать лишь некоторые буквы, простейшие геометрические фигуры да цифры. Как же «приблизить» машину к различным видам умственной деятельности, чтобы максимально разгрузить человека, оставив ему самые высшие, самые интересные, самые новаторские взлеты творчества? Тогда-то и появилась мысль решить задачу моделирования умственных операций обходным путем.
Снабдить машину не подробной программой действия, а лишь способностью учиться. Тогда в машину надо будет ввести небольшую исходную информацию. Все остальные сведения, необходимые для моделирования мыслительного процесса, она раздобудет сама в процессе учебы. Вместо подробного расписания работы машине дают основную рабочую программу, в которой описан только принцип действия. И «обучающую» программу, которая по ходу дела вносит исправления в первую. Однако способные к обучению и самосовершенствованию машины не разрешили всех проблем, связанных с моделированием мышления.
Центр тяжести просто переместился. Стало проще составлять программу, зато дольше и сложнее учить машину. Учить машину думать ничуть не проще, чем человека. А результаты пока довольно средние. Так что ни о каком преимуществе машины не может быть и речи. Во всяком случае, пока исходные позиции электронного ньютона и школьника Петьки неравны информация, закладываемая в начинающую учиться машину, намного меньше той, которой располагает первоклассник , человек может не бояться ее соперничества.
Очевидно, мало наделить машину способностью учиться. Надо еще начинить ее теми алгоритмами, теми эвристическими приемами, что составляют механизмы нашего ума. Тогда ее работа станет больше похожа на мышление человека. В справедливости этого мы с вами имели возможность убедиться на многочисленных примерах творчества машин. Но мы также знаем, что и сам-то механизм человеческого мышления далеко еще не раскрыт. И надо прямо добавить: чем глубже исследовательская мысль человека обращается к познанию самого себя, тем более сложными предстаем мы с вами перед микроскопом науки и тем больше нового и неожиданного открывается в наших мыслительных способностях.
Мы с вами подошли сейчас к интереснейшей области. Вспомните: когда производили опыты над человеком, чтобы вырвать некоторые секреты его мышления и передать их машине, испытуемого приводили в состояние, близкое, если можно так выразиться, к машинному, — его ограждали от всех эмоций, насколько это возможно, от всех внешних впечатлений, помещая в специально изолированную камеру. Ведь машина бесчувственна. И ей требовалось дать «очищенную от посторонних примесей», бесчувственную человеческую мысль. Нужно сказать, что бесчувственность счетнорешающих устройств, эта самая их машинная суть, рассматривалась с первых шагов кибернетики и рассматривается и сейчас как огромное их преимущество в решении целого ряда практических задач. Не поддающиеся гневу, не расстраивающиеся от мелких огорчений, не подверженные человеческим эмоциям, комбинации электронных ламп и сопротивлений, пусть с машинной тупостью, но и с хладнокровием механизма, бесстрастно выясняют все «за» и «против» и дают точный математический ответ.
Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику. Но поскольку ученые и конструкторы задались целью использовать машины и в таких областях, где даже от человека требуется вдохновение, встал вопрос об истинных механизмах этого вдохновения. Так ли уж не важны и не нужны эмоции человеку в его умственной деятельности? Мы повседневно наблюдаем, как человек, который страстно стремится к цели, достигает несравненно большего, чем тот, кто работает с прохладцей, чем тот, кого данное дело не волнует. Нет ли тут связи между эмоциональной зараженностью человека и эффективностью его мышления? И если уж взялись обучать машину самым продуктивным способам человеческого мышления, тогда выходит… В общем сейчас всерьез заговорили о создании не только думающих, но и чувствующих машин.
Как выяснилось, эмоции им действительно нужны… чтобы лучше думать. В самом деле. Любое наше мыслительное действие не является самоцелью. Оно совершается, так сказать, не из любви к искусству, а всегда бывает вызвано какими-то потребностями и мотивами, зависящими от чувств и настроений, которые мы в этот момент испытываем. И часто именно эмоции играют решающую роль в оценке различных ситуаций и даже отдельных мыслительных действий. Мозг как бы решает для себя, к хорошему или плохому результату приводит тот или иной этап переработки информации.
Киевский кибернетик Николай Михайлович Амосов предположил даже, что в мозгу существуют две самостоятельные программы — интеллектуальная набор разнообразных эвристических приемов мышления и эмоциональная те самые потребности и мотивы, что определяют наше отношение к происходящему. Когда мы думаем, действуют обе эти программы, причем выбор алгоритма зависит от оценки, которую он получит по эмоциональной шкале. Мало того, эмоциональная программа нередко даже изменяет интеллектуальную, так что образуется уже какой-то «сплав» из чувств и мыслей. Он-то и лежит в основе нашего мышления. И может быть, принадлежность людей к художественному и мыслительному типу определяется тем, какая из двух программ играет у них первенствующую роль. Так или иначе, а многие кибернетики считают, что самые существенные недостатки эвристических программ можно будет устранить, если снабдить машины чем-то?
Первую электронную модель эмоций киевляне уже создали. Их детище сможет испытывать печаль, тревогу, любопытство, негодование, горе, обиду, жалость — всего около пятидесяти разных чувств, настроений и даже страстей. Действия ее заключаются в ответах на вопросы. Машина анализирует не просто смысл того, о чем ее спрашивают, но учитывает и эмоциональную окраску вопроса. Потом она начинает думать, как ответить. И ответы ее зависят от «настроений» и «чувств», вызванных предыдущими вопросами и общим эмоциональным состоянием, которое задается заранее.
Причем «темперамент» машины можно менять, усиливая одни чувства, ослабляя другие. Работа эта только начата и важна не конечными результатами, а поворотом исследований мыслительной деятельности в сторону чувств. Легко понять, что, когда машина научится не только думать, но и чувствовать, она станет еще более сильным помощником человека. Есть еще одна возможность усилить интеллект машины. Не обязательно ей начинать с «каменного топора» и самостоятельно проходить весь сложный путь становления ума. Можно сразу сделать ее умнее, снабдив всем тем опытом мышления, который накопило человечество — не каждый из нас, а именно все мы за тысячелетия сознательной жизни.
Снабженная таким коллективным опытом и творческими навыками, да при ее удивительном быстродействии, машина, по мнению современных кибернетиков, сможет превзойти своего создателя в поединке интеллектов. Но кто даст нам в таком случае гарантию, что, «работая над собой», машина не создаст совершенно новые эвристические приемы, неизвестные нашему мозгу? И не окажемся ли мы когда-нибудь перед необходимостью изучать творчество машины, подобно тому как мы изучаем сейчас творчество людей?
В трудах современных педагогов эту методику, а также связанную с ней научную теорию называют педагогической или дидактической эвристикой. Разберём подробнее, как эвристика в её различных аспектах присутствует в обучении.
Эвристический метод обучения — это метод Сократа Свои корни педагогическая эвристика берёт в методе Сократа. Античный философ устраивал со своими учениками дискуссии, чтобы те в процессе обсуждения самостоятельно открывали некое знание, а не получали его в готовом виде. Он направлял этот процесс специально сформулированными вопросами, чтобы помочь знанию «родиться». Поэтому Платон в своём труде «Теэтет» сравнил философствование Сократа с повивальным искусством — майевтикой. Читайте также: Как современные подходы в образовании ставят студента в центр процесса обучения Знаменитая формула «Я знаю, что ничего не знаю» — отправная точка эвристики Сократа, который считал, что, только устранив самонадеянность и уверенность в собственных знаниях, можно добраться до истины.
И как мы увидим далее, незнание как составляющая часть обучения играет важную роль и в современной дидактической эвристике. Как пишет Андрей Хуторской в статье «Эволюция эвристического обучения, его принципы и методика», сам термин «эвристика» ввёл древнегреческий математик Папп Александрийский в III веке н. Он обобщил труды античных математиков и назвал эвристикой методы решения задач, которые стоит применять, когда математические и логические методы не приносят результата. Эвристическое обучение в эпоху Просвещения Эвристическое обучение развивалось вместе с педагогикой и дидактикой. Так, основоположник педагогики Ян Амос Коменский считал, что обучение должно «подражать природе», а значит, роль учителя — не диктовать ученикам факты, а «раскрывать способность понимать вещи, чтобы именно из этой способности, точно из живого источника, потекли ручейки, подобно тому как из почек деревьев вырастают листья, плоды».
Читайте также: Принципа раскрытия способностей и свободного познания придерживался и Жан-Жак Руссо. Этот мыслитель и педагог отвергал зубрёжку и считал, что человек эффективнее всего учится на собственном опыте, «через делание». И поэтому важно дать ученикам возможность самостоятельно познавать мир через органы чувств и осмыслять полученный опыт. Эвристика против «схоластики и зубристики» в российской педагогике Великий русский педагог Константин Ушинский 1824—1871 тоже отстаивал точку зрения, что настоящее обучение — не механическая зубрёжка, а развитие умственных способностей ученика, наблюдательности, воображения, фантазии, желания и способности дальше приобретать знания самостоятельно.