Читаем Алгоритм изобретения полностью

В сущности, когда от «стеклянного куба с воздушными отверстиями» мы переходим к «воздушному кубу со стеклянными стержнями», привычное переводится в непривычное, то есть совершается операция, о которой говорит У. Гордон, автор синектики. Однако синектика не указывает способов превращения привычного в непривычное, она лишь призывает к подобным превращениям. В АРИЗ такая операция запрограммирована в шагах 2—2 (оператор РВС) и 2—3. Отвечая на вопросы шага 2—3, мы переходим от неправильной формулировки задачи к правильной, в которой нет акцента на одном элементе (стекле). Системный подход заставляет увидеть все элементы

(а это в большинстве случаев непривычно).

Правильное выполнение шага 2—3 существенно облегчает решение задачи. При выполнении этого шага надо тщательно следить за тем, чтобы:

а) из формулировки задачи были убраны специальные термины;

б) были правильно перечислены все элементы, входящие в рассматриваемую систему.

Например, в формулировке «Дана система из стеклянного куба и капилляров» две ошибки: 1) слово «капилляр» лучше заменить словом «отверстие» и 2) «стеклянный куб» — это сплошной куб, а у нас то, что осталось от куба после того, как в нем проделали множество отверстий. Правильная формулировка: «Дана система из отверстий и стеклянных стенок между ними».

Разложив систему на элементы, надо выбрать тот, который необходимо изменить, чтобы решить задачу (шаги 2—4 и 2—5). Главный признак, по которому ведется выбор, — степень изменчивости, управляемости. Чем легче менять элемент (в условиях данной задачи), тем больше оснований взять этот элемент в качестве объекта для дальнейшего анализа. Здесь есть простое (хотя и не универсальное) эмпирическое правило: к 2—4а обычно относятся объекты технические, к 2—4б — природные

. Многие изобретательские ошибки (ниже это будет показано на примерах) объясняются стремлением менять элементы, относящиеся к 2—4б.

Реализация первой и второй частей АРИЗ требует — для средней задачи — не более двух часов не считая, конечно, времени, необходимого на ознакомление с патентной литературой). Надо сказать, что ни один шаг не был включен в алгоритм без многократной практической проверки на семинарах. При этом в алгоритм вошли только такие шаги, которые существенно облегчали процесс решения. Есть немало приемов, подходов, методов, иногда оказывающихся полезными, но, в общем, не обязательных. Алгоритм, рассчитанный на человека, должен быть компактным: слишком долгий разбег не оставляет сил для прыжка, для взлета. И наоборот: когда каждый шаг ощутимо меняет исходную задачу и ясно видно, что задача «обрабатывается», тогда возникает уверенность — основа вдохновения. Два часа организованного мышления позволяют изобретателю «прочувствовать» суть задачи значительно глубже, чем недели и месяцы беспорядочных наскоков. Теперь изобретатель может уверенно переходить к выявлению технического противоречия, которое нужно устранить.

* * *

Американский математик Д. Пойа, много занимавшийся психологией творчества, рассказывает о таком эксперименте. Курицу ставят перед сеткой, за которой расположена пища. Курица не может достать пищу до тех пор, пока не обойдет сетку. «Задача, однако, оказывается удивительно трудной для курицы, которая будет суетливо бегать взад и вперед на своей стороне забора и может потерять много времени, прежде чем доберется до корма, если она вообще доберется до него. Впрочем, после долгой беготни ей это может удаться случайно».

Пойа не без иронии сопоставляет поведение курицы с поведением человека, бессистемно пытающегося решить творческую задачу. «Нет, даже курицу не следует винить за несообразительность. Ведь определенно трудно бывает, когда надо отвернуться от цели, уходить от нее, продолжать действовать, не видя постоянно цели впереди, сворачивать с прямого пути. Между затруднениями курицы и нашими имеется явная аналогия»[36].

В качестве иллюстрации Пойа приводит простую задачу: как принести из реки ровно шесть литров воды, если для измерения ее имеется только два ведра — одно емкостью в четыре литра, а другое в девять литров?

Разумеется, переливать «на глазок» половину или треть ведра нельзя. Задача должна быть решена отмериванием двумя ведрами именно той емкости, которая указана.

На семинарах я предлагал эту задачу слушателям до того, как мы приступали к изучению методики поиска решения. Результаты никогда не расходились с выводами Пойа. Задачу пытались решать, без системы перебирая всевозможные варианты: «А если сделать так?..» Правильное решение появлялось после многочисленных «а если». Между тем задача решается чрезвычайно просто. Надо только знать метод подхода ко всем задачам, требующим «догадки».

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