Читаем Алгоритм изобретения полностью

В свое время Юлий Цезарь, завоевав Вифинию, сообщил об этом в Рим тремя словами: «Пришел, увидел, победил». Представьте себе, что, основываясь на этом историческом факте, кто-то изложил бы принципы военного искусства так: «Первая фаза — пришел. Вторая — увидел. Третья — победил...» А ведь нечто подобное этому и представляет собой схема Росмана: она перечисляет в хронологическом порядке основные этапы работы над изобретением, и только. При этом в один ряд поставлены совершенно различные процессы, например просмотр информации и рождение идеи изобретения. Получить информацию можно в библиотеке, тут все просто. Но как сделать, чтобы идея «родилась», и притом здоровой и сильной?.. Росман не смог ответить на этот вопрос, технология изобретательства осталась нераскрытой.

В 1934 году был опубликован первый том книги советского психолога П. Якобсона «Процесс творческой работы изобретателя». Критически рассмотрев выводы Росмана, П. Якобсон предложил свою схему творческого процесса. По этой схеме работа над изобретением также состоит из семи стадий:

1. Период интеллектуально-творческой готовности.

2. Усмотрение потребности.

3. Зарождение идеи-задачи.

4. Поиски решения.

5. Получение принципа изобретения.

6. Превращение принципа в схему.

7. Техническое оформление и развертывание изобретения.

Как легко заметить, эта схема во многом похожа на предложенную Росманом. Но в книге П. Якобсона отчетливее выражена мысль о необходимости вскрыть законы технического творчества и создать научно обоснованную методику решения изобретательских задач. Предполагалось, что во втором томе П. Якобсон изложит суть этой методики. Однако второй том так и не был написан, хотя П. Якобсон продолжал в дальнейшем публиковать другие работы в области психологии.

К середине тридцатых годов на полках патентных библиотек скопились описания миллионов изобретений. Изобретательство в нашей стране приобретало все более массовый характер. Становилось очевидным: нужна научная методология творчества. Однако в силу целого ряда причин и неблагоприятных обстоятельств в течение последующих двадцати лет новые работы по технологии изобретательства почти не публиковались. А старые теории, расплывчатые и практически неработоспособные, уже не годились. Тем более они непригодны теперь, в период бурного развития научно-технической революции, когда, как сказано в отчетном докладе Центрального Комитета КПСС XXIV съезду партии, «наиболее слабыми являются звенья, связанные с практической реализацией достижений науки, с их внедрением в массовое производство». А ведь достижения науки входят в производство именно через изобретения.

* * *

В 1944 году американский математик Д. Пойа писал об эвристике: «...так называлась не совсем четко очерченная область исследования, относимая то к логике, то к философии, то к психологии. Она часто охарактеризовывалась в общих чертах, редко излагалась детально и, по существу, предана забвению в настоящее время»[8].

История эвристики вообще состоит из недолгих приливов, разделенных куда более продолжительными отливами. Каждый прилив обогащал эвристику новыми надеждами и новой терминологией. Однако вскоре оказывалось, что надежды не спешат оправдываться, а за новыми терминами стоят старые и крайне расплывчатые идеи. Тогда начинался отлив.

Возникновение кибернетики на первых порах усилило очередной отлив эвристики. В электронной вычислительной технике господствовал принцип последовательного перебора вариантов. Популярная и внешне убедительная аналогия между работой вычислительной машины и работой мозга укрепила мнение, что изобретательские задачи должны обязательно решаться путем «проб и ошибок».

Электронные вычислительные машины совершенствовались, и к концу 50-х годов стало ясно, что сплошной перебор вариантов — даже при колоссальном быстродействии — не годится для решения творческих задач. Пришлось вспомнить об эвристике. Возникла идея эвристического программирования: пусть машины не перебирают подряд все варианты, а по определенным правилам отбирают относительно небольшое количество вариантов, достаточное для решения.

В 1957 году американские исследователи А. Ньюэлл, Дж. Шоу и Г. Саймон опубликовали эвристическую программу под названием «Общий решатель проблем». Терминология была новая, с кибернетическим акцентом, а идея старая: создать универсальные правила решения творческих задач. Однако «решатель проблем» оказался весьма специализированным: он был пригоден в основном для доказательства теорем математической логики. А. Ньюэлл попытался использовать «Общий решатель» для игры в шахматы — ничего не получилось. Об изобретательских задачах и говорить не приходится: они заведомо были не под силу «Общему решателю».

Впоследствии А. Ньюэлл, Дж. Шоу и Г. Саймон создали специальную шахматную программу. Но при этом пришлось отказаться от традиционных для эвристики поисков универсальных правил. Исследователи обратились к изучению объективных закономерностей шахматной игры. Имеется хорошо разработанная шахматная теория — она и была положена в основу программы.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Теория струн и скрытые измерения Вселенной
Теория струн и скрытые измерения Вселенной

Революционная теория струн утверждает, что мы живем в десятимерной Вселенной, но только четыре из этих измерений доступны человеческому восприятию. Если верить современным ученым, остальные шесть измерений свернуты в удивительную структуру, известную как многообразие Калаби-Яу. Легендарный математик Шинтан Яу, один из первооткрывателей этих поразительных пространств, утверждает, что геометрия не только является основой теории струн, но и лежит в самой природе нашей Вселенной.Читая эту книгу, вы вместе с авторами повторите захватывающий путь научного открытия: от безумной идеи до завершенной теории. Вас ждет увлекательное исследование, удивительное путешествие в скрытые измерения, определяющие то, что мы называем Вселенной, как в большом, так и в малом масштабе.

Стив Надис , Шинтан Яу , Яу Шинтан

Астрономия и Космос / Научная литература / Технические науки / Образование и наука
Ошибки в оценке науки, или Как правильно использовать библиометрию
Ошибки в оценке науки, или Как правильно использовать библиометрию

Ив Жэнгра — профессор Квебекского университета в Монреале, один из основателей и научный директор канадской Обсерватории наук и технологий. В предлагаемой книге излагается ретроспективный взгляд на успехи и провалы наукометрических проектов, связанных с оценкой научной деятельности, использованием баз цитирования и бенчмаркинга. Автор в краткой и доступной форме излагает логику, историю и типичные ошибки в применении этих инструментов. Его позиция: несмотря на очевидную аналитическую ценность наукометрии в условиях стремительного роста и дифференциации научных направлений, попытки применить ее к оценке эффективности работы отдельных научных учреждений на коротких временных интервалах почти с неизбежностью приводят к манипулированию наукометрическими показателями, направленному на искусственное завышение позиций в рейтингах. Основной текст книги дополнен новой статьей Жэнгра со сходной тематикой и эссе, написанным в соавторстве с Олесей Кирчик и Венсаном Ларивьером, об уровне заметности советских и российских научных публикаций в международном индексе цитирования Web of Science. Издание будет интересно как научным администраторам, так и ученым, пребывающим в ситуации реформы системы оценки научной эффективности.

Ив Жэнгра

Технические науки