Читаем Алгоритм изобретения полностью

Пользуясь алгоритмом, изобретатель постепенно приближается к решению. Некоторые этапы этого пути почти нацело «логизированы», иногда логика отступает на второй план, и тогда алгоритм подталкивает в нужном направлении воображение изобретателя, создает условия для проявления интуиции. Есть и такие участки пути к решению, на которых алгоритм работает за счет обобщенного изобретательского опыта.

Две первые стадии творческого процесса изобретателя посвящены выбору задачи и уточнению ее условий. Первоначальная формулировка, в какой задача попадает изобретателю, почти всегда неточна или даже ошибочна. Например, изобретателю говорят: «Нужно найти способ осуществления такой-то операции». Но, возможно, выгоднее пойти в обход, устранив необходимость в этой операции! Очень часто обходные пути оказываются перспективнее прямых.

На первой стадии творческого процесса изобретатель определяет конечную цель решения, проверяет возможность использования обходных путей, уточняет условия задачи (прямой или обходной). Очень важен пятый шаг, при котором изобретатель умышленно несколько повышает требования, содержащиеся в условиях задачи. Допустим, по условиям задачи нужно обеспечить точность контроля порядка ± 0,5 микрона. Целесообразно самому ужесточить это требование и считать, что нужна точность ± 0,1 микрона. Ведь за время разработки и внедрения изобретения требования к точности могут повыситься.

Анкетный опрос изобретателей и непосредственное наблюдение за их творческим процессом показывают, что в большинстве случаев изобретатель пытается решать задачу, не разобравшись достаточно внимательно в ее условиях. После каждого неудачного наскока он возвращается к условиям задачи, уясняет какую-то одну их часть и сразу же совершает очередную пробу. Это повторяется многократно, и изобретатель нередко бросает попытки найти решение, так и не разобравшись в условиях задачи.

Алгоритм учитывает существование этой распространенной ошибки. Работая по алгоритму, изобретатель прежде всего основательно изучает задачу, шаг за шагом снимает с нее внешние, нехарактерные слои, выделяет то, что составляет ее существо.

Первая часть алгоритма представляет собой, таким образом, цепочку логических действий. Тут довольно отчетливо видна роль логики в творческом процессе.

Первоначальная формулировка задачи подобна глыбе угля: можно сколько угодно раз пытаться зажечь такую глыбу — огня не будет. Логика дробит глыбу; чем мельче уголь, тем легче его зажечь. На какой-то стадии дробления появляется даже возможность самовозгорания угля.

Вторая часть алгоритма внешне тоже похожа на серию логических действий. Изобретатель продолжает работать по четкой программе: задаются конкретные вопросы, требующие столь же конкретных ответов. Тем самым сохраняется приобретенная ранее организованность, направленность мышления. Но АРИЗ не программа для машины. Алгоритм рассчитан на человека, он должен учитывать особенности мышления, особенности человеческой психики.

В автобиографических записках Л. Инфельда рассказывается о задаче, которую П. Капица предложил Л. Ландау и Л. Инфельду: «...собаке привязали к хвосту металлическую сковородку. Когда собака бежит, сковородка стукается о мостовую. Вопрос: с какой скоростью должна бежать собака, чтобы не слышать стука сковородки? Мы с Ландау долго размышляли, какое тут возможно решение. Наконец Капица сжалился над нами и дал ответ, — разумеется, очень смешной...»[34]. Ответ и в самом деле неожиданный: скорость равна нулю.

Что же затрудняло решение столь простой задачи?

Условия задачи говорят о скорости, а скорость — в нашем представлении — твердо связана с движением. Решая задачу, мы невольно рассматриваем варианты, подразумевающие наличие движения. Конечно, каждому известно, что скорость может быть, в частности, равна нулю. Но это «нетипично», и инерция

связанных со словом «скорость» представлений уводит мысль в сторону. Если задачу сформулировать без слова «скорость» («Как должна вести себя собака, чтобы не слышать...»), решение станет очевидным.

Объект, над которым думает изобретатель (машина, процесс, вещество), «задается» в определенных терминах. Каждый такой термин имеет традиционные, привычные границы. Между тем всякое изобретение связано с расширением этих границ. Когда мы, например, представляем себе спуск груза на парашюте, отчетливо рисуется расположенный сверху купол и подвешенный снизу груз. Но вот появляется изобретение, в котором все наоборот: груз расположен над куполом, опускающимся вершиной вниз[35]. Привычный термин расширяется: теперь мы знаем, что парашюты могут быть «нормальные» и «обратные».

Исходная терминология сковывает воображение изобретателя. Семинары по методике изобретательства показали, что успешное решение задачи во многом определяется умением «расшатать» систему исходных представлений. Вторая часть алгоритма и представляет собой программу такого расшатывания.

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