Скачать презентацию на тему ЭВРИКА можно ниже. Он пришел от этого открытия в такой восторг, что голый с криком «Эврика!» побежал из купальни домой, чтобы проверить догадку. я нашел) - согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. Если бы Султан умел разговаривать, то смог бы крикнуть «Эврика!» — легендарное восклицание древнегреческого изобретателя Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости при нахождении решения трудной задачи.
Архимедова сила: что это такое и как действует
| Эврика, или в какой момент мы понимаем, что задача решена | 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. |
| Значение эврика (что это такое, понятие и определение) | Если бы Султан умел разговаривать, то смог бы крикнуть «Эврика!» — легендарное восклицание древнегреческого изобретателя Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости при нахождении решения трудной задачи. |
| Что на самом деле означает слово «Эврика»: при чем тут Архимед, ванная и мошенники | Правительство РФ объявило о выходе России из европейской научно-технической программы "Эврика". |
| Эврика! (дайджест новостей науки) | нашел) (книж.). Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого-нибудь открытия и т.п. «- Баа. |
На что нам ЭВРИКА?
Долго безуспешно бился Архимед над решением предложенной задачи, пока наконец случайно во время купания не открыл основной гидростатический закон и пришел от своего открытия в такой восторг, что голый с криками «Эврика! Является девизом американского штата Калифорния [3].
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? Естественно, что сейчас, с появлением на границе кибернетики и психологии новой науки — эвристики, у многих возникло желание признать за ней право на первенство. Англичанин Саймон, первым создавший для машины эвристическую программу, заявил недавно: «Я думаю, мы можем согласиться, что XX век — это век эвристики». Конечно, он по-своему прав, но где гарантия, что через пару лет не будут совершены еще более грандиозные открытия, скажем, в биологии, и тогда станут столь же справедливо связывать нашу эпоху с новым триумфом в науке? Между тем во всех этих определениях XX века есть одна общая черта. В химии ли, в физике или в кибернетике — всегда речь шла о большом количестве открытий, поставивших ту или иную науку впереди других. Невероятное обилие научных открытий — вот характерная особенность нашей эпохи.
По данным ЮНЕСКО, девять десятых ученых всех времен и народов, совершивших важные открытия, — жители двадцатого столетия, наши современники. А предшествующие тысячелетия, вся многовековая история человечества — от Аристотеля до Сеченова — дала лишь одну десятую великих первооткрывателей. Количество открытий и изобретений удваивается каждые десять лет. Причем темп развития науки все убыстряется. Подсчитано, что за последние пятнадцать лет сделано столько же научных открытий, сколько за всю предшествующую историю науки! Так не правильнее ли было бы назвать наш век эпохой открытий? В конце XIX века на всем земном шаре научными исследованиями занимались едва пятьдесят тысяч человек. К середине XX столетия их было уже четыреста тысяч.
Сейчас во всем мире ученых, активно двигающих науку вперед, свыше двух миллионов. Если теперешние темпы даже не ускорятся, а хотя бы останутся на таком же уровне а наука развивается по геометрической прогрессии! Поистине речь идет о грядущей «промышленности открытий», как ее справедливо называют. И как всякой индустрии, ей нужна соответствующая техника. Такими современными механизмами, способными автоматизировать умственный труд, и служат вычислительные машины, которые могут не просто решать отдельные задачи, большей частью уже давно решенные людьми, а быть настоящими действенными помощниками человека в высокоинтеллектуальной работе. Это по силам машинам, работающим по эвристическим алгоритмам, машинам, созданным, чтобы делать открытия. Известный ученый, директор Киевского института кибернетики Виктор Михайлович Глушков считает, что речь должна идти о комплексной автоматизации таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники. Ведутся эксперименты с программами, выводящими сложные логические следствия из имеющихся в распоряжении исследователя фактов.
Планируются работы по созданию программ, строящих теорию, которая простейшим образом объединила бы сложный экспериментальный материал. Высказаны первые идеи о путях построения программы, которые формулировали бы новые интересные идеи в математике… Уже сегодня электронная машина в нашем вычислительном центре может вывести любые теоремы алгебры так называемых вещественных полиномов, в том числе и те, которые не выведены человеком». Как скоро настанет пора такой «кибернетизации научного творчества»? Академик Глушков уверен, что очень скоро. Сразу же после «кибернетической десятилетки» в экономике, с которой, по его мнению, надо начинать массовое внедрение кибернетики в нашем народном хозяйстве. На помощь ученым придут электронные ньютоны, умеющие «думать» не только очень быстро и логически стройно, но и пусть несколько приблизительно, с некоторой долей вероятности, зато с помощью так называемых «скачков ума», внезапных откровений, интуитивных догадок, и составляющих суть творческого мышления. Рациональная в своей основе, наука движется вперед не за счет только простого рассуждения, а главным образом благодаря способности ума освобождаться от оков железной логики — мыслить широко, остроумно, порой парадоксально, забегать далеко вперед, воображать иногда то, что еще не получило подтверждения фактами. Мысль человека всегда основана на чувствах, она всегда эмоциональна, хотя эта сторона деятельности ума не бросается в глаза и потому гораздо меньше изучена.
Тем более это относится к мыслительной работе ученых и вообще творческих людей. Кто-то остроумно сказал, что эмоции — «закулисный дирижер» творчества. И дирижер этот играет не второстепенную, а главную роль в поисках нового. Когда эмоциями снабдят машины, они смогут «думать» еще более творчески. Не обязательно им впадать в экстаз, вдохновенно «щелкать цифрами». Не знаю, доведется ли им переживать минуты вдохновения, творческого подъема, но без воображения и интуиции их электронных моделей, разумеется им не стать подлинными ньютонами. Тем более что им придется работать на науку XX столетия — науку «безумных идей» и фантастических открытий. Весь XIX век да и начало нашего ушли в значительной степени на собирание фактов — подготовку фундамента колоссального рывка вперед, который знаменовался такими невероятными, с точки зрения здравого смысла, открытиями, как теория относительности или антимир.
Сами физики назвали эти теории «безумными» в хорошем смысле. И несмотря на уже обнаруженные парадоксы, по признанию многих ученых, современная наука нуждается в новых «сумасшедших» теориях. Этого не смогут сделать трезво рассуждающие умы. XX веку нужны ученые-фантазеры, ученые-мечтатели, люди гибкой и смелой мысли, способные оторваться от канонов старых теорий, вырваться за пределы прежнего знания. И если вы — будущие ученые, инженеры, художники — хотите стать участниками великих деяний своего времени, учитесь думать широко, эмоционально, творчески. Помните: у вас есть теперь конкурент и ваш ученый друг — машина. Как не дать себя обогнать электронным ньютонам? Видимо, прежде всего иначе учиться и учить, что, пожалуй, даже важнее.
Когда у нас появятся автоматические библиографы, переводчики, справочники, не будет необходимости разыскивать немыслимое количество фактов и загружать ими свою память. Нам надо сосредоточить внимание на другом — изучать не летопись науки, а ее принципы, суть составляющих ее открытий, чтобы на примере физики или химии познакомиться с методами познания и затем овладевать новыми, более совершенными способами обобщения и анализа, разнообразными приемами мышления. А для этого еще со школьной скамьи не просто набираться знаний, но и учиться думать. Собственно, первому мы школьников учим, а вот второму — умению думать — предоставляем учиться самим. Кто поспособней, интуитивно доходит до правильной технологии мышления. Менее способные ученики нередко уходят из школы, унося багаж пассивных знаний, а умения активно пользоваться ими так и не приобретают. Как же научить школьников сложному искусству мышления? Ввести в число школьных предметов логику, представляющую собой как раз описание технологии мышления?
Но во многих школах преподают логику, а существо дела не меняется. Ученики выучивают, какие формы выражения мыслей правильные, какие неверные, но лучше мыслить от этого не начинают. Не хватает опять того же — умения пользоваться приобретенными навыками. Выходит, надо не просто знакомить школьников с описанием разных форм мышления, а вырабатывать у них способность думать: «делать» рассуждение, строить умозаключение и т. Или, как сказали бы кибернетики, выявить алгоритмы умственной работы и обучить им школьников. Такие опыты обучения науке думания на основе выводов эвристики ставятся. Прежде всего попробовали разложить мысленно процесс решения геометрических задач на отдельные операции — один из очень эффективных алгоритмов, как мы знаем, — и обучать им школьников восьмых классов. Результаты оказались очень хорошими.
Школьники, изучавшие геометрию в течение двух с половиной лет и так и не научившиеся решать задачи, после непродолжительного обучения специальным алгоритмам вдруг проявили способности к математике. Теперь они запросто решали большинство задач, которые до этого представляли для них камень преткновения. А тот, кто и раньше хорошо справлялся с этими задачами, применяя вновь разработанные правила, стал соображать еще лучше. Этот первый опыт обучения умению думать был проведен несколько лет назад. Его успешные результаты натолкнули на мысль: а не помогут ли аналогичные алгоритмы овладеть и правильным правописанием, что составляет обычно наибольшую трудность. При ближайшем рассмотрении выяснилось, что и тут дело сводится к определенным правилам решения «грамматических задач» — описания действий, которые надо совершить, чтобы определить, например, простое предложение или сложное. Такой алгоритм состоит всего из трех частей. Прежде всего надо проверить: есть ли в предложении подлежащее.
Если да, необходимо определить, нет ли «лишних» сказуемых, не относящихся к этому подлежащему. Значит, предложение сложное и запятую ставить придется, как, скажем, во фразе: «Поезд ушел, и его огни скоро исчезли». Тогда предложение простое, и разделять его знаками препинания не нужно. Ведь не поставите же вы запятую в выражении: «Взошла луна и бледным сиянием своим осветила море». Другое дело, если первый контрольный вопрос дал отрицательный ответ: подлежащих в предложении не оказалось. Тогда надо проверить его по дополнительным признакам. Посмотреть, не выражены ли все сказуемые глаголами в третьем лице множественного числа. Предположим, это не подтвердилось.
К примеру, фраза выглядела так: «Темнело, и начинало холодать». Вывод: предложение сложное, запятая нужна. А если сказуемое стоит в третьем лице множественного числа, скажем: «В саду нашли зарытый клад старинных монет и передали его в музей»? Тут придется установить, производят действие в обоих случаях одни и те же лица или нет. В нашем примере клад нашли люди, которые передали его в музей. Значит, предложение простое. А вот в предложении: «Приемник отнесли в мастерскую, и быстро починили» — запятую придется поставить. Ведь отнесли его владельцы, а починили мастера.
Вот и весь набор правил. Вспомните: вы не учили их в школе. Это не сокращенный вариант очередной главы из учебника русского языка, а как бы план размышления на одну из грамматических тем, алгоритм правописания. Попробуйте применить его на практике, и, если вы даже не корректор по профессии, то убедитесь в определенных выгодах такого упрощенно-скоростного метода нацеленного размышления. По аналогичному плану может работать и кибернетическая машина. Исследователи, подготавливавшие программу для машин-переводчиков, как известно, столкнулись с тем, что существующие грамматические правила с трудом воспринимались машиной. Пришлось разрабатывать специальный машинный вариант их. Это и был, по существу, алгоритм обучения машины русскому языку.
Машинный и человеческий алгоритмы, разумеется, неодинаковы. Ведь мозг совершеннее машины, и то, что школьнику ясно с полуслова, машине надо тщательно «разжевать». Но в принципе речь идет об одном и том же — о создании правил, так сказать, «грамматического мышления». Когда эти алгоритмы применили на практике, грамотность школьников резко повысилась. Они делали теперь в пять-семь раз меньше ошибок по сравнению с контрольной, кибернетически не обученной группой. Но иногда и среди первых попадались «неисправимые» двоечники. Что же мешало этим ученикам писать грамотно? Ведь они владели секретом правильного мышления.
Оказалось, мало составить надежный алгоритм того или иного предмета. Надо разработать алгоритм самого обучения и строго придерживаться его. Иными словами, не просто передавать знания, а активно управлять процессом обучения. В самом деле, сейчас ученик для преподавателя что-то вроде «черного ящика», с которым так любят сравнивать инженеры мозг человека. Учитель знает, что «ввел» какие-то сведения в голову ученика. А как они усвоены, что осталось в его памяти, что проскочило мимо сознания — неизвестно. Виден только результат: ученик стал решать задачи лучше, писать грамотнее или так и не научился ни тому, ни другому. Но почему, что, грубо говоря, «не сработало» в его голове?
Об этом можно только догадываться. Ведь все происходящее в сознании школьника во время урока, фигурально выражаясь, закрыто от преподавателя «непроницаемым футляром», подобно тому как скрывает «черный ящик» — черепная коробка — физиологические процессы в мозгу. И все-таки многими физиологическими процессами научились управлять извне. Почему бы не попробовать управлять и психологическими процессами во время обучения? Конечно, это гораздо сложнее, но в принципе ничего невозможного тут нет. Мозг человека, разумеется, самопрограммирующееся устройство. Только надо ли предоставлять ему «становиться на ноги» самостоятельно? Не лучше ли вмешаться в самообучение мозга и направить его психологический рост и развитие.
А ведь обучение — частный случай управления, изучаемого кибернетикой. Что необходимо для успешного управления? Хорошая обратная связь. Между тем именно ее и нет в современном процессе обучения. Учитель может детально объяснить задание, а ученик будет «считать ворон» и ничего не усвоит. И тогда усилия преподавателя пропадают зря. Другое дело, если бы в любое мгновение он получал «обратные» сведения об усвоенных знаниях. Но мыслимо ли это?
Вычисления показывают: за двадцать минут урока учитель должен получить по крайней мере сто пятьдесят подтверждений, что ученик слушает и понимает его объяснения.
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? Естественно, что сейчас, с появлением на границе кибернетики и психологии новой науки — эвристики, у многих возникло желание признать за ней право на первенство.
Англичанин Саймон, первым создавший для машины эвристическую программу, заявил недавно: «Я думаю, мы можем согласиться, что XX век — это век эвристики». Конечно, он по-своему прав, но где гарантия, что через пару лет не будут совершены еще более грандиозные открытия, скажем, в биологии, и тогда станут столь же справедливо связывать нашу эпоху с новым триумфом в науке? Между тем во всех этих определениях XX века есть одна общая черта. В химии ли, в физике или в кибернетике — всегда речь шла о большом количестве открытий, поставивших ту или иную науку впереди других. Невероятное обилие научных открытий — вот характерная особенность нашей эпохи. По данным ЮНЕСКО, девять десятых ученых всех времен и народов, совершивших важные открытия, — жители двадцатого столетия, наши современники. А предшествующие тысячелетия, вся многовековая история человечества — от Аристотеля до Сеченова — дала лишь одну десятую великих первооткрывателей. Количество открытий и изобретений удваивается каждые десять лет. Причем темп развития науки все убыстряется. Подсчитано, что за последние пятнадцать лет сделано столько же научных открытий, сколько за всю предшествующую историю науки!
Так не правильнее ли было бы назвать наш век эпохой открытий? В конце XIX века на всем земном шаре научными исследованиями занимались едва пятьдесят тысяч человек. К середине XX столетия их было уже четыреста тысяч. Сейчас во всем мире ученых, активно двигающих науку вперед, свыше двух миллионов. Если теперешние темпы даже не ускорятся, а хотя бы останутся на таком же уровне а наука развивается по геометрической прогрессии! Поистине речь идет о грядущей «промышленности открытий», как ее справедливо называют. И как всякой индустрии, ей нужна соответствующая техника. Такими современными механизмами, способными автоматизировать умственный труд, и служат вычислительные машины, которые могут не просто решать отдельные задачи, большей частью уже давно решенные людьми, а быть настоящими действенными помощниками человека в высокоинтеллектуальной работе. Это по силам машинам, работающим по эвристическим алгоритмам, машинам, созданным, чтобы делать открытия. Известный ученый, директор Киевского института кибернетики Виктор Михайлович Глушков считает, что речь должна идти о комплексной автоматизации таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники.
Ведутся эксперименты с программами, выводящими сложные логические следствия из имеющихся в распоряжении исследователя фактов. Планируются работы по созданию программ, строящих теорию, которая простейшим образом объединила бы сложный экспериментальный материал. Высказаны первые идеи о путях построения программы, которые формулировали бы новые интересные идеи в математике… Уже сегодня электронная машина в нашем вычислительном центре может вывести любые теоремы алгебры так называемых вещественных полиномов, в том числе и те, которые не выведены человеком». Как скоро настанет пора такой «кибернетизации научного творчества»? Академик Глушков уверен, что очень скоро. Сразу же после «кибернетической десятилетки» в экономике, с которой, по его мнению, надо начинать массовое внедрение кибернетики в нашем народном хозяйстве. На помощь ученым придут электронные ньютоны, умеющие «думать» не только очень быстро и логически стройно, но и пусть несколько приблизительно, с некоторой долей вероятности, зато с помощью так называемых «скачков ума», внезапных откровений, интуитивных догадок, и составляющих суть творческого мышления.
От своего открытия Архимед пришёл в такой восторг, что голый с криками «Эврика! Затем он продемонстрировал опыт перед Гиероном, погрузив в воду корону и золотой слиток того же веса. Корона вытеснила больше воды, а это означало, что часть золота была заменена серебром, которое по весу легче, но имеет больший объём. Является девизом американского штата Калифорния [4] , в которой также находится одноименный город — Юрика англ.
Хотите знать об инвестициях все?
- Эврика — "Энциклопедия. Что такое Эврика
- Что такое Эврика?
- Лексическое значение
- Эврика! (дайджест новостей науки)
Центр образования «Эврика» представил итоги работы инновационного проекта
В лингвистическом контексте, «эврика» может быть определена как восклицание, символизирующее момент прозрения или нахождения решения задачи. Смотрите еще толкования, синонимы, значения слова и что такое ЭВРИКА в русском языке в словарях, энциклопедиях и справочниках: ЭВРИКА в Словаре экономических терминов: европейское агентство по координации научных исследований, осуществляющее совместную. нашёл!] Восклицание, выражающее радость, удовлетворение при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. По преданию, так воскликнул греческий учёный Архимед. Город Эврика, Калифорния, основанный в 1850 году, использует герб штата Калифорния в качестве официальной печати. Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику.
Когнитивное обучение у людей и животных. Как работают эврика и инсайт?
| Эврика: что это, определение термина - экономический словарь | я нашел) согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. |
| Значение слова ЭВРИКА | «Э́врика!» — легендарное восклицание Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости в случае разрешения трудной задачи. |
Центр образования «Эврика» представил итоги работы инновационного проекта
С методическими разработками инновационной деятельности Центра образования «Эврика» можно ознакомиться на сайте организации в разделах «Инновационная деятельность» и «Дистанционное обучение». История компании. О производстве. ТМ Эврика. Эврика — Восклицание в значении нашёл, понял, открыл. Возглас "Эврика!" означает в переводе на русский язык "Нашёл!". Эврика — так восклицают, когда находят правильное решение или выход из трудной ситуации. Спустя двадцать лет после вхождения России, ее научно-исследовательских, проектных и конструкторских организаций в число участников европейской научно-технической программы "Эврика" мы оттуда уходим.
Развод по-научному: в год Фарфоровой свадьбы Россия выходит из европейской программы "Эврика"
Источник: Современный экономический словарь. Основана в 1985 г. В стратегическом плане программа имеет своей целью сокращение и ликвидацию отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. Создано по инициативе Франции в 1985 г. Цель «Э. В работе органов «Э. Высший орган «Э.
С этой целью применяются товарные эквиваленты, то есть товары, равноценные другим, используются как эталоны сравнения ценности. Всеобщим товарным эквивалентом, с которым сравниваются все товары, являются деньги. Экистика — прикладная наука, занимающаяся обоснованием использования конкретной территории путем размещения производственных предприятий, коммуникаций и мест расселения с учетом местных географических, экономических, архитектурно-строительных, инженерно-технических факторов и условий. Термин «экистика» можно считать синонимом районов планировки. Эквивалентные единицы Эквивалентные единицы — термин, означающий меру производственного выпуска за период времени, выраженного в полностью законченных и эквивалентных целым производственных единицах; частично законченная продукция пересчитывается в эквивалентные единицы с помощью коэффициента - "процента завершения"; эквивалентные единицы различным образом рассчитываются по материальным затратам и затратам на обработку так называемым конверсионным затратам в зависимости от способа регистрации этих затрат; материальные затраты учитываются все сразу, как только изделие или заказ поступают в процесс производства, остальные затраты начисляются по ходу производства; расчет эквивалентных единиц является ключевой особенностью пооперационной системы учета затрат на производство.
Озарение пришло в момент, когда он решил принять ванну. Погрузившись в емкость с водой, математик заметил, что часть воды из нее вылилось. Он сразу понял, что нашел ответ на вопрос и с радостным криком «Эврика! Поговаривают, что даже одеться забыл при этом. Архимед с Гиероном наполнили чашу водой и погрузили в нее корону. Часть вылившейся воды они собрали в отдельную емкость. Затем они взяли слиток золота, равный тому, что получил ювелир, и тоже поместили в посуду с водой. Если корона состоит из чистого золота и весит столько же, сколько и слиток, то воды должно было вылиться одинаковое количество.
По данным на май 2009 года Российскую Федерацию в «Эврика» представляют 98 организаций. Российская Федерация объявила о выходе из состава проекта «Эврика» 15 марта 2023 [1]. Направления деятельности «Эврика» не принимает участия в военных исследованиях. Основной документ — Хартия программы «Эврика».
Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь
Совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. Программа была создана с целью сокращения и ликвидации отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. История [ править править код ] «Эврика» была основана «Парижской Декларацией» 17 июля 1985, и её принципы утверждены на более поздней Ганноверской Декларации, подписанной Министрами 6 ноября 1985. Среди этих 41 участников все — 28 государств-членов ЕС.
В мировых словарях, таких как Оксфордский или Мерриам-Уэбстер, «эврика» описывается как выражение радости и удовлетворения, возникающее при обнаружении или понимании чего-то нового или значимого. Это слово имеет свои корни в древнегреческом языке, где оно означает «нашел» или «обнаружил». В научных словарях, таких как толковый словарь научных терминов, «эврика» определяется как термин, используемый для обозначения момента открытия или решения научной проблемы. Это слово часто ассоциируется с известным архимедовым восклицанием «эврика», которое он произнес, когда обнаружил принцип закона Архимеда. В популярной культуре, «эврика» стало известным благодаря телевизионному сериалу с одноименным названием. В этом сериале глав. Ассоциации открытие, находка, изобретение, научное открытие, вдохновение, решение, понимание, осознание, удовлетворение, радость, успех. Синонимы вот оно, ага, я нашел, понял, осознал, открыл, обнаружил, узнал, понял.
Эквивалентность особенно важна при сравнении товаров и их обмене друг на друга. С этой целью применяются товарные эквиваленты, то есть товары, равноценные другим, используются как эталоны сравнения ценности. Всеобщим товарным эквивалентом, с которым сравниваются все товары, являются деньги. Экистика — прикладная наука, занимающаяся обоснованием использования конкретной территории путем размещения производственных предприятий, коммуникаций и мест расселения с учетом местных географических, экономических, архитектурно-строительных, инженерно-технических факторов и условий. Термин «экистика» можно считать синонимом районов планировки.
Совокупность этих особенностей может привести к ошибочным выводам, которые в свою очередь формируют когнитивные искажения или «ошибки познания». Кривое зеркало Когнитивные искажения — это поведенческие ловушки сознания, которые возникают в результате шаблонного мышления. Пример — страх авиаперелетов. Недостаточная информированность о безопасности этого вида транспорта плюс многочисленные упоминания об авиакатастрофах в СМИ могут вызвать иррациональную боязнь летать самолетом. Это называется эвристикой репрезентативности. Мы принимаем решение на основе более часто встречающейся информации. Шаблоны мышления возникают из-за того, что мозг экономит энергию и делает выбор в пользу быстрого решения. Особенно, если его «правильность» подтверждается хотя бы частично. Так появляется крючок, которому в большей степени подвержены азартные люди — «ошибка игрока». Игрок, принимая решение, на какой цвет ставить, наблюдает, что черное выпало 5 раз подряд. И ставит на красное с мыслью «вот сейчас уж точно должно сработать! Игра по правилам Эвристический подход к решению задач относится к теории творческого мышления и подчиняется определенным правилам. Метод мозгового штурма. Самым ярким примером служит игра «Что? Это метод нужен, чтобы за короткий промежуток времени наработать много идей. Современная интерпретация метода мозгового штурма принадлежит Алексу Осборну. В 1919 году он вместе с товарищами создал рекламное агентство BBDO, которое существует до сих пор.
Эврика! (дайджест новостей науки)
Программа не имеет централизованного фонда финансирования, расходы берут на себя фирмы, осуществляющие проект, при поддержке правительствами проектов, важных для национальной экономики. Членство в программе имеет два уровня: полноправное участие — на правительственном уровне и ограниченное участие — на уровне отдельных фирм одобренное национальным правительством. Высший орган «Эврики» — Конференция министров стран-участниц, созываемая 2 раза в год. Председательствует на заседании приглашающая страна.
Заполненная на английском языке заявка должна быть отправлена в электронном виде в Секретариат «Эврики» в режиме on-line через нажатие виртуальной клавиши «Отправить» Send. Одновременно рекомендуется направить заявку с проектной идеей национальному координатору проектов программы «Эврика». Функции российского национальным координаторам проектов программы «Эврика» выполняет Департамент внешнеэкономических отношений Минпромторга России. Поскольку одним из требований к проектам программы «Эврика» является необходимость участия в каждом проекте не менее двух участников из двух разных стран, заявителю необходимо заранее определиться, по крайней мере, с еще одним партнером по проекту.
Обязанности партнеров по проекту документируются в соответствующем соглашении об образовании консорциума по реализации проекта. Открыть мини-сайт на портале Pandia для ведения проекта. PR, контент-маркетинг, блог компании, образовательный, персональный мини-сайт. Регистрация бесплатна Другим обязательным требованием программы «Эврика» является подтверждение финансовой поддержки проекта в стране заявителя из средств национальных программ, т. Такая информация о возможностях финансирования должна иметь документальное подтверждение. В случае получения поддержки проектной идеи в органах управления программы «Эврика» членами проектного консорциума подается полная заявка на выполнение индивидуального проекта. Эта заявка должна быть подписана всеми участниками проекта и согласована с национальным координатором проектов программы «Эврика».
В рамках сотрудничества Минпромторга России и Фонда «Сколково» по программе «Эврика» Фонд «Сколково» объявляет конкурсы отбора проектов и принимает заявки на проекты. Отбирались проекты, ориентированные на коммерциализацию промышленных исследований в следующих областях: - информационные технологии навигационные технологии; передача данных и видеоинформации; технологии «умный дом» ; - биотехнологии и медицина клеточные технологии и восстановительная медицина; персонализированная медицина: технологии, лекарственные препараты для эффективной терапии онкологических заболеваний; инновационные стенды, эндо - и интраваскулярное, внутрисуставное оборудование; телемедицина ; - энергоэффективные технологии и альтернативные источники энергии инновационные системы накопления электроэнергии; системы повышения эффективности в генерации электроэнергии; новые топливные технологии; следующее поколение светодиодных систем ; - радиационные технологии ускорительные, лазерные, плазменные технологии для медицинского и индустриального применения; диагностические системы на основе радиационных и магнитных полей. По итогам конкурса отобрано 10 российско-израильских проектных предложений. Требования к отчетности о ходе реализации индивидуальных проектов «Эврики» и правила мониторинга их реализации со стороны «Эврики» на веб-сайте этой программы не размещены. Секретариат программы «Евростарз» расположен в Брюсселе, Бельгия. Цель этой программы состоит в поддержке ориентированных для выхода на рынок НИОКР, выполняемых малыми и средними предприятиями32 с возможным участием крупных предприятий , университетов и других научно-исследовательских учреждений. Программа «Евростарз» была начата в 2008 году.
Экономика природопользования — раздел конкретной экономики, изучающий главным образом вопросы экономической оценки природных ресурсов и ущерба от загрязнения среды. Эквивалент Эквивалент — от лат. Эквивалентность особенно важна при сравнении товаров и их обмене друг на друга. С этой целью применяются товарные эквиваленты, то есть товары, равноценные другим, используются как эталоны сравнения ценности. Всеобщим товарным эквивалентом, с которым сравниваются все товары, являются деньги.
Только качественные товары На портале представлены как новые товары, так и товары с хранения, пролежавшие на складе некоторое количество лет, но сохранившие все свои потребительские свойства. Дисконт-портал принципиально не предлагает некондиционные товары, товары с выставок и прочую подобную продукцию. Ограниченное количество Отличительной особенностью распродаж является ограниченное конечное количество товаров. Дисконт-портал предоставляет и регулярно обновляет информацию об актуальных остатках продукции.
Развод по-научному: в год Фарфоровой свадьбы Россия выходит из европейской программы "Эврика"
| На что нам ЭВРИКА? | Что такое ? Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. |
| Методом проб и ошибок: что такое эвристика и причем тут искажения? | А еще «Эврика» — это название нашей любимой школьной команды эрудитов. |
| Методом проб и ошибок: что такое эвристика и причем тут искажения? | Что такое ? Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. |
| Россия выходит из европейской научно-технической программы "Эврика" | ЭВРИКА ориентирована на развитие промышленного сектора и поддержку инновационной активности малых и средних предприятий (МСП). |
| Что такое «Эврика» | «Эврика!» (греч. εὕρηκα или ηὕρηκα, букв. «нашёл!») — легендарное восклицание Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости в случае разрешения трудной задачи. |
Архимедова сила: что это такое и как действует
Российский премьер-министр Михаил Мишустин подписал постановление правительства о выходе России из европейской научно-технической программы «Эврика». «Уже 30 лет программа «Эврика» обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня. "я нашел"), согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им одного из основных законов гидростатики (смотри Архимеда закон). совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок, была создана в 1985 году, имеет 41 полноправного члена, включая Евросоюз.
Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика"
После этого испытуемые должны были ответить, в какую сторону двигались точки — влево или вправо. При этом в центре экрана находились часы, и спустя некоторое время после ответа испытуемые должны были вспомнить, когда они нашли решение задачи поняли, куда двигаются точки , и перевести на это время стрелку часов. Это техника ментальной хронометрии. Она часто используется в когнитивной и экспериментальной психологии. Однако исследователям удалось — благодаря остроумному математическому приему — показать, что скорость и точность процесса решения связаны одной мозговой функцией.
Высший орган «Э. Председательствует на заседании приглашающая страна. Рабочий орган — Секретариат, подчиненный Конференции министров и не обладающий правом принятия решений. В задачи Секретариата входит организация контактов между партнерами, сбор и распространение информации. Из руководящих чиновников стран-участниц создана специальная группа высоких представителей для подготовки правительственных конференций и отбора проектов кооперации. Месторасположение секретариата «Э. Источник: Энциклопедический словарь терминов по менеджменту маркетингу экономике предпринимательству.
Согласно легенде, пересказанной Витрувием в трактате « Об архитектуре », сиракузский царь Гиерон II подозревал своего ювелира в обмане при изготовлении золотой короны [1]. Он поручил Архимеду открыть обман и доказать, что корона не из чистого золота часть которого мастер якобы присвоил , а из сплава золота и серебра. В то время существовали инструменты, позволяющие достаточно точно измерить вес, и было известно, что плотность золота примерно вдвое больше плотности серебра; но, чтобы проверить состав короны на чистоту, требовалось также знать её объём. Архимед долго бился над решением предложенной задачи, пока решение не пришло к нему случайно во время купания, когда при его погружении в ванну вода начала выливаться на пол: он понял, что объём вытесненной воды равен объёму тела, погружённого в воду принцип, который иногда путают [2] с законом Архимеда — гидростатическим законом о выталкивающей силе ; а значит, можно точно измерить объём сложных по форме объектов.
Это привело его к решению проблемы и определению, что корона была из чистого золота, и его радость вывела его из ванны голым и кричала «Эврика! Под названием «Принцип Архимеда» стало известно об открытии, сделанном ранее греческим Архимедом. С другой стороны, выражение eureka - это название американского телесериала, созданного Эндрю Косби и Хайме Палья, которое происходит в городе под названием эврика, где живут ученые и гении.