С методическими разработками инновационной деятельности Центра образования «Эврика» можно ознакомиться на сайте организации в разделах «Инновационная деятельность» и «Дистанционное обучение». Правительство РФ объявило о выходе России из европейской научно-технической программы "Эврика". На этой неделе в Пензе, на базе Пензенского государственного университета, состоялась областная научно-практическая конференция «ЭВРИКА» по конструкторской и изобретательской деятельности среди учащихся. 3.1.1 Общая информация об индивидуальных проектах программы «Эврика».
Значение слова «эврика»
повышение качества эффективности изучения иностранных языков, начиная с младшего школьного возраста ЭВРИКА. я нашел), согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. – «Я нашел!» – согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. История компании. О производстве. ТМ Эврика. АНО «Институт проблем образовательной политики «Эврика» провел серию детско-взрослых образовательных событий с целью распространения эффективных российских образовательных технологий в странах БРИКС при участии детей дошкольного и школьного возраста.
Что такое Эврика? Значение слова Эврика в историческом словаре
Ефрона Эврика — I см. II см. Запросы, которые могут быть интересны:.
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? 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.
Правительство постановило принять соответствующее предложение Министерства промышленности и торговли, согласованное с МИД России, Министерством финансов и Министерством юстиции, отмечается в документе. Также Минпромторгу дано поручение сообщить председателю и руководителю секретариата Ассоциации «Эврика» о принятии Россией данного решения. Ранее Совфед одобрил закон о прекращении действия в отношении России международных договоров Совета Европы.
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? 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.
Что представляет собой эвристическое обучение
| Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!» | «Эврика» имеет 41 полноправного члена, включая Европейский союз, представленный Европейской комиссией. |
| Центр образования «Эврика» представил итоги работы инновационного проекта | Легенда о том, что Архимед выкрикнул однокоренное «Эврика!» в значении «нашел» — не только красивая, но и логичная. |
| Значение слова эврика - Толковый словарь | Эврика — так восклицают, когда находят правильное решение или выход из трудной ситуации. |
| Европейская научно-техническая программа «Эврика» (стр. 1 ) | Эврика — проект по развитию кейс-метода обучения. Участвуйте в чемпионатах Эврики и станьте одним из тех молодых специалистов, которые построят карьеру с нами. |
| Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь | 3.1.1 Общая информация об индивидуальных проектах программы «Эврика». |
Глеб Никитин: "Эврика" 30 лет обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня
Российская Федерация является членом EUREKA с 1993 г. Постановление Правительства Российской Федерации от 25 апреля 2011 г. N 319 г. Москва "Об участии Российской Федерации в Европейской научно-технической программе "Эврика". Скачать презентацию на тему ЭВРИКА можно ниже. Эврика — проект по развитию кейс-метода обучения. Участвуйте в чемпионатах Эврики и станьте одним из тех молодых специалистов, которые построят карьеру с нами. История компании. О производстве. ТМ Эврика. ЭВРИКА. Европейское агенство по координации научных исследований (“EURICA” — European Research Coordination Agency) — совместная программа западноевропейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. «Эврика» в дословном переводе с греческого языка звучит как «Я нашел!» и имеет значение радостного восклицания.
Развод по-научному: в год Фарфоровой свадьбы Россия выходит из европейской программы "Эврика"
нашел) (книж.). Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого-нибудь открытия и т.п. «- Баа. АНО «Институт проблем образовательной политики "Эврика"». ЭВРИКА ориентирована на развитие промышленного сектора и поддержку инновационной активности малых и средних предприятий (МСП).
Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь
Соответствующий документ опубликован на портале правовой информации. Правительство постановило принять соответствующее предложение Министерства промышленности и торговли, согласованное с МИД России, Министерством финансов и Министерством юстиции, отмечается в документе. Также Минпромторгу дано поручение сообщить председателю и руководителю секретариата Ассоциации «Эврика» о принятии Россией данного решения.
Чтобы это выяснить, ученые провели следующий эксперимент. Они попросили пятерых людей отслеживать точки на дисплее они двигались подобно песчинкам, разбрасываемых ветром. 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.
Восклицание, приписываемое величайшему из математиков древности Архимеду Сиракузскому ок. Римский инженер и зодчий Витрувий I в. Перевод: Я нашел! Выражение великого математика и механика Древней Греции Архимеда 287 212 до н. Историю этого выражения рассказал знаменитый римский… … Словарь крылатых слов и выражений 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.
Среди них: недостаточность исходной информации, ограниченность времени, пределы воображения. 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.