База знаний студента. Реферат, курсовая, контрольная, диплом на заказ

Содержание

 

1.    Введение

2.    Сущность эвристики, ее происхождение и история развития

3.    Эвристические методы поиска новых решений

4.    Систематическая эвристика

5.    Типовые ошибки в изучении творчества, возникающие при исследовании эвристических приемов

6.    Заключение

7.    Список используемых источников

 

1 Введение

Всякая продуктивная деятельность человека, в сущности, является творчеством. Но, в зависимости от объёма и глубины знаний, накопленного опыта, интуиции уровень творчества различен. Изобретательское мастерство во многом определяется умением видеть тенденции развития техники. Новое техническое решение задачи, как правило, базируется на большом исследовательском, инженерном, производственном опыте разработчика и немыслимо без тщательного изучения технической и патентной литературы, непрерывного сопоставительного анализа с известными аналогами[12].

Человечеством накоплен огромный объём знаний, составивший основу теории, методологии и практики творческой деятельности. Однако сведения о многих существующих методах, приемах, стратегиях и тактиках творчества разрознены, не систематизированы. Поэтому до сих пор наиболее распространенным методом творческой деятельности является так называемый метод проб и ошибок, заключающийся в «слепом» переборе вариантов решения задач [3, 46]. Эффективность метода проб и ошибок зависит от глубины знаний, интуиции, настойчивости творца и ряда других факторов. Во второй половине ХХ века превратилась в позитивную реальность «третья культура» – проектная, распространившаяся во всех сферах человеческой деятельности (технической, художественной, политической, социальном дизайне) [12]. Все это вызвало необходимость систематизации знаний о теории, методологии и практике творчества.

Цель данной работы – дать подробную характеристику эвристическим подходам в творчестве.

Объект исследования – значение и применение вышеупомянутых категорий в области инноватики и ТРИЗ.

В соответствии с целью, объектом и предметом были поставлены следующие задачи исследования:

- описать эвристические подходы и привести примеры их практического использования;

- выявить значение и область применения эвристических методов в ТРИЗ;

- указать на типовые ошибки, возникающие в результате изучения творчества при помощи эвристических приемов.

 

2 Сущность эвристики, ее происхождение и история развития

Термин «эвристика» происходит от греческого heuresko - отыскиваю, открываю [1, 24]. В настоящее время используется несколько значений этого термина. Эвристика может пониматься как [11]:

1) научно-прикладная дисциплина, изучающая творческую деятельность;

2) приемы решения проблемных задач в условиях неопределенности, которые обычно противопоставляются формальным методам решения, опирающимся, например, на точные математические алгоритмы.

3) метод обучения;

4) один из способов создания компьютерных программ.

В одних источниках указывается, что понятие «эвристика» впервые появилось в трудах греческого математика Паппа Александрийского, жившего во второй половине III века нашей эры, в других приоритет первого упоминания отдается трудам Аристотеля.

Впервые учение об эвристических методах разработано и введено в практику Сократом. Подобные процедуры – в виде диспутов – были широко распространены в средневековых университетах. Построение диспутов осуществлялось в соответствии с выработанными нормативами, которые были творчески переосмыслены в XX столетии.

Многие авторы упоминают вклад в эвристику Раймонда Луллия (ок.1235 – ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий [11].

В XVIII в. Георг Лейбниц (1646 - 1716) и Рене Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили идею Р. Луллия и предложили универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Начиная примерно с 30-х годов прошлого века стали появляться публикации различных авторов, предлагающих свои методы решения творческих задач в области инженерного конструирования, а позже и для решения ряда гуманитарных и социальных задач.

С конца 40-х годов Г.С. Альтшуллером был создан и стал развиваться такой мощный подход к решению инженерных и изобретательских задач, как ТРИЗ. В 60-х годах прошлого века возникло т.н. эвристическое программирование.

В своих исследованиях природы научных открытий, Имре Лакатос (1922 – 1974) ввел понятия позитивной и отрицательной эвристик.

В рамках научной школы некоторые правила предписывают, какими путями следовать в ходе дальнейших рассуждений. Эти правила и образуют позитивную эвристику. Другие же правила говорят, каких путей следует избегать. Это — отрицательная эвристика.

ПРИМЕР. «Положительная эвристика» исследовательской программы также может быть сформулирована как «метафизический принцип». Например, Ньютоновскую программу можно изложить в такой формуле: «Планеты — это вращающиеся волчки приблизительно сферической формы, притягивающиеся друг к другу».

Этому принципу никто и никогда в точности не следовал: планеты обладают не одними только гравитационными свойствами, у них есть, например, электромагнитные характеристики, влияющие на движение.

Поэтому положительная эвристика является, вообще говоря, более гибкой, чем отрицательная.

Более того, время от времени случается, что когда исследовательская программа вступает в регрессивную фазу, то маленькая революция или творческий толчок в ее положительной эвристике может снова подвинуть ее в сторону прогрессивного сдвига.

Поэтому лучше отделить «твердое ядро» от более гибких метафизических принципов, выражающих положительную эвристику» [6, 83].

3 Эвристические методы поиска новых решений

В философской, психологической, педагогической и кибернетической литературе под эвристическими методами понимаются различные процедуры, направленные на сокращение перебора вариантов [11]. Различные авторы по-разному характеризуют количество существующих эвристических методов (одни авторы называют несколько базовых, другие говорят о сотнях методов).

Эвристические методы увеличивают вероятность получения работоспособного – но не всегда оптимального – решения творческой задачи, возникшей, например, из-за неразработанности конкретной теории, неполноты или недостоверности исходных данных. Эвристические методы способны находить решения даже в очень сложных, непредвиденных ситуациях, однако здесь по эффективности они уступают точным алгоритмическим подходам.

ПРИМЕР. «Здесь мы должны ввести два термина и дать их определение, чтобы разобраться в только что поднятой проблеме. Первый из них — алгоритм. Алгоритм — это метод, который предписывает, каким образом достичь поставленной цели. Типичный план полета самолета — это алгоритм. Инструкция: «Повернуть на перекрестке налево, повернуть направо на следующем, выехать на улицу Красного льва и мой дом будет в 120 метрах справа» — тоже алгоритм. Метод извлечения квадратного корня — тоже алгоритм, как и программа работы ЭВМ. Последнее очень важно, поскольку нам предстоит разобраться в некоторой путанице относительно возможностей компьютера. Компьютер может делать лишь то, что ему точно указано. Программист, следовательно, должен точно написать алгоритм, который бы точно определил работу компьютера в наборе имеющихся в нем данных и команд.

Другой термин, который нам понадобится, — эвристический. Это не столь часто употребляемое имя прилагательное означает «обеспечивающий открытие», нередко превращается в имя существительное при переходе от эвристического метода к «эвристике». Эвристика определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение. Предположим, Вы хотите достичь конусообразной вершины горы, закрытой облаками. У нее есть высшая точка, но у Вас нет точного маршрута. Указание «продолжайте подъем» приведет Вас к вершине, где бы она ни была.

Эвристика предписывает общие правила для достижения общих целей и в типичных случаях не предписывает точного маршрута к обозначенной цели, как это делается в случае алгоритма. Прежде всего, число маршрутов к вершине горы огромно и не столь уж важно, какой из них использован (хотя, может быть, другой и короче, чем все остальные)» [8, 59].

Впервые учение об эвристических методах разработано и введено в практику Сократом. Архимед в «Учении о методах механики» подробно описал способы рассмотрения и решения новых задач. Известно, что межотраслевой фонд эвристических приемов насчитывает около 200 проверенных мировым опытом рекомендаций по совершенствованию известных или синтезу новых проектных решений. Использование этих методов и приемов помогают решать самые различные проблемные задачи, возникающие в человеческой деятельности.

Эвристические методы обеспечивают выявление, обработку и упорядочение системы закономерностей, механизмов и методологических средств конструирования нового задания и целеустремленных способов деятельности на основе обобщения прежнего опыта и опережающего отражения моделей будущего с целью решения поставленной задачи наиболее эффективно [12].

Система эвристических методов решения задач, как и знаний вообще, является системой открытого типа, т.е. с развитием науки и техники будут появляться все новые и новые эвристические методы.

Процесс решения задач с помощью метода эвристических приемов состоит из 5 последовательных этапов:

1. Постановка задачи технического творчества.

2. Выбор подходящих приемов на основе анализа недостатков и дефектов прототипа и по достигаемому эффекту аналог предполагаемого изобретения и противоречий его развития.

3. Преобразование прототипа с помощью выбранных приемов и формирование нескольких новых технических решений.

4. Анализ новых технических решений относительно осуществимости и степени эффективности использования.

5. Работу этапов 2 – 4 выполняют, выбирая другие прототипы [12].

Достаточно полный список основных эвристических методов был опубликован в книге Джонс Дж. К. «Методы проектирования» [4, 324-325]:

·          Упорядоченный поиск (применение теории решений);

·          Стоимостный анализ;

·          Системотехника;

·          Проектирование систем «человек-машина»;

·          Поиск границ;

·          Кумулятивная стратегия Пейджа;

·          Стратегия коллективной разработки гибких архитектурных проектов (CASA);

·          Переключение стратегии;

·          Фундаментальный метод проектирования Мэтчетта (FDM);

·          Формулирование задач;

·          Поиск литературы;

·          Выявление визуальных несоответствий;

·          Интервьюирование потребителей;

·          Анкетный опрос;

·          Исследование поведения потребителей;

·          Системные испытания;

·          Выбор шкал измерения;

·          Накопление и свертывание данных;

·          Мозговая атака, мозговой штурм (А. Осборн);

·          Синектика (У. Гордон);

·          Ликвидация тупиковых ситуаций;

·          Морфологический анализ (морфологические карты, морфологический ящик);

·          Матрица взаимодействий;

·          Сеть взаимодействий;

·          Анализ взаимосвязанных областей решения (AIDA);

·          Трансформация системы;

·          Проектирование нововведений путем смещения границ;

·          Функциональный подход, ФСА;

·          Определение компонентов по Александеру;

·          Классификация проектной информации;

·          Контрольные перечни или списки контрольных вопросов (Д. Пойа, А. Осборн, Т. Эйлоарт);

·          Выбор критериев;

·          Ранжирование и взвешивание;

·          Составление технического задания;

·          Индекс надежности по Квирку.

Безусловно, можно отнести к эвристическим методам и различные модели ТРИЗ.

Как упоминалось выше, большую ценность представляют собрания и фонды эвристических приемов. Существуют индивидуальные фонды эвристических приемов, межотраслевой фонд эвристических приемов, которые являются главной составной частью метода эвристических приемов, обобщенного эвристического метода.

4 Систематическая эвристика

 

Способ последовательного системного анализа сложных инженерных задач, связанных с поиском более рациональных и эффективных решений. Метод систематической эвристики предназначен для решения задач, для которых отсутствует четкая математическая постановка или эффективные методы численного решения. Специфика этих задач заключается в иерархичности переработки информации, дифференцировании информации процессов, идентифицировании элементарных информационных операций. На основании этого ученым удалось, используя не численные методы описания таких операций, составить модели процесса поиска и переработки информации в виде эвристических программ.

Последние представляют собой совокупность предписаний, ориентирующих мышление разработчика в определенном направлении в зависимости от возникающей информационных ситуации.

Основой для составления программ явилась естественно - научная классификация всех решаемых в настоящее время информационных задач из области науки и техники. Они сгруппированы в шести столбцах б-ки эвристических программ. Столбцы в свою очередь состоят из ячеек, в которых собраны программы, дающие возможность проводить обработку информации в зависимости от этапа решения проблемы. Решение любой задачи из научно - технической области по методу систематической эвристики начинается с верхней программы, которая представляет собой общую схему решения задачи. В зависимости от класса задачи определяются необходимые процессы обработки информации.

Для их реализации применяются нижние программы из накопителя, которые могут быть найдены с помощью укрупненных программ и специальных таблиц вызова, формы эвристических программ отвечают требованиям простоты восприятия и удобства пользования. Этому в значительной мере способствует рассмотрение мыслительного процесса как системы, имеющей вход в виде исходных данных и выход - цель обработки. Таким образом, деятельность разработчика соответствует принципу самообучающейся системы, и в конечном счете он вырабатывает оптимальный стереотип поведения человека в процессе поиска решения. Авторы метода уделили большое внимание вопросам структурного и функционального анализа и синтеза систем, классификации, моделирования, оценки и оптимизации поливариантных решений.

Метод систематической эвристики предлагает близкие к оптимальным стратегию и тактику решения творческих задач на основе последних достижений в области кибернетики, эвристического программирования, информатики и психологии. Однако метод систематической эвристики не заменяет знаний разработчика, а только предполагает их полное и наиболее целесообразное использование. Поэтому необходим гибкий подход к инструментам данного метода.

Следует отметить ряд приемов поиска информации, которые предлагает метод.

К ним относится, прежде всего, переход в смежные системы при недостатке информации на входе или выходе исследуемой системы. При дефиците информации на выходе рекомендуется переходить на другие информационные уровни, которые подразделяются соответственно на материально-технический, информационный, метаинформационный.

Многолетняя практика использования б-ки эвристических программ свидетельствует об особой эффективности программы уточнения задачи.

При выполнении всех ее предписаний задача становится удобно обозримой, выявляются информационные неопределенности, возможен целеустремленный поиск рационального решения.

Необходимо указать и оригинальный и эффективный прием анализа потока функциональных преобразований, когда рассматриваются частные функции проектируемого устройства, многовариантность их реализации и дается их многоаспектная оценка.

5 Типовые ошибки в изучении творчества, возникающие при использовании эвристических приемов

 

Со времен Паппа эвристические приемы считаются универсальными. Исследуя творчество, психологи экспериментируют на головоломках и других простых задачах, считая механизм творчества одинаковым на всех уровнях. С таким же успехом можно пытаться постичь законы кораблестроения, экспериментируя с бумажными корабликами.

Эвристическое отыскивание решения в поисковом поле площадью в 100 000 попыток не может не отличаться от поиска на участке в 100 попыток. Тут нужны совершенно различные психологические механизмы [1, 42].

На протяжении всей эволюции мозг человека приспосабливается к решению задач, соответствующих по сложности примерно первому уровню. Эволюция сделала свое дело: задачи этого уровня могут решаться с полной

уверенностью. Даже с избыточной уверенностью. Выработанные механизмы мышления (включая эвристические приемы) годятся и на втором уровне. Но они оказываются совершенно непригодными для работы на высших творческих уровнях [1, 43].

Естественный отбор способствовал появлению и закреплению механизмов, свойственных первому уровню. Если и рождался человек с эвристическими способностями высших порядков, он не имел ни малейших преимуществ. Скорее наоборот [1, 43].

Природа не выработала эвристических приемов высшего порядка хотя бы из-за длительности каждого цикла. Сделав в течение жизни одно-два изобретения четвертого уровня, человек просто не успевает накопить «высший» эвристический опыт [1, 43].

Эволюция пошла испытанным путем: создана надежная система из ненадежных элементов. Нет одного изобретателя «мощностью» в 100 000 попыток. Но изобретения, требующие такого числа попыток, тем не менее, делаются. Поле в 100 000 попыток с избытком перекрывается тысячью участков на 300 попыток [1, 44].

Следовательно, при изучении процесса творчества посредством эвристических приемов вероятны такие типовые ошибки как:

- допущение, что механизмы творчества едины (одинаковы) при решении задач, различных как по предмету, так и по уровням их сложности;

- изучение творческих задач в искусственно-лабораторных условиях, без решения реальных задач самими исследователями;

- переоценка чисто психологических факторов, без учета объективных законов развития, например, законов развития технических систем;

- изучение отдельных решений индивидуума, а не серии последовательных решений, сделанных «кооперацией современников» (термин К. Маркса) [3].

Итак, несмотря на значительное количество трудов, в которых упоминается термин «эвристика», по мнению Г.С. Альтшуллера «... эвристика за семнадцать веков ее существования не создала эффективных методов решения изобретательских задач. Прежде всего, потому, что эвристика с самого начала ставила слишком общую цель: найти универсальные правила, позволяющие решать любые творческие задачи во всех отраслях человеческой деятельности. Античная философия всегда стремилась к отысканию немногих «изначальных» элементов, пригодных для объяснения широкого круга явлений. Вспомним хотя бы учение Аристотеля, согласно которому вещество построено из пяти элементов: огня, воздуха, воды, земли и эфира. В таком же примерно духе мыслилось и выявление «всеобщих элементов» творчества. Разумеется, всем видам творчества присущи некоторые общие признаки. Но, ограничиваясь рассмотрением только этих универсальных признаков, трудно продвинуться дальше самых первоначальных представлений» [1, 24-25].

 

6 Заключение

 

Очевидно, что эвристика и эвристические приемы, несмотря на свою популярность и широкую область применения, обладают помимо достоинств, рядом общих, принципиально непреодолимых недостатков. По словам Г.С. Альтшуллера, это:

а) отсутствие механизма для составления списка всех возможных вариантов (а значит, нет гарантии выхода на самые выгодные, экономичные решения),

б) отсутствие объективных критериев отбора лучших вариантов: предложения оцениваются специалистами, и выбирают они, естественно, то, что подсказывает им здравый смысл (т.е. психологическая инерция).

Причина неэффективности подобных методов в том, что они не меняют сути старой технологии перебора вариантов, сам этот перебор. Нужен принципиально новый инструмент творчества, а не «косметический» ремонт cтарого [3].

Методы активизации хороши при решении простых задач и неэффективны для задач сложных, - а таких задач в современной изобретательской практике большинство. Именно от решения сложных задач зависят темпы прогресса.

Со времени своего появления эти методы активизации не претерпели существенных изменений, это означает, что выбран неверный путь, ведущий в тупик. Нужна иная – более эффективная – технология решения изобретательских задач [3].

 

7 Список использованных источников

1. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука (Теория решения изобретательских задач). – М.: Советское радио, 1979. – 179 с.

2. Джонс Дж. К. Методы проектирования. – М.: Мир, 1986. – 326 с.

3. Лакатос И. Методология исследовательских программ: Пер. с англ. – М.: АСТ, 2003. – 380 с.

4. Поскряков А.А. Инноватика: наука и учебная дисциплина. / Научная сессия МИФИ-98. Сборник научных трудов. Часть I. – М.: МИФИ, 1998. С. 184-186.

5. Титов В.В. Системно-морфологический подход в технике, науке, социальной сфере. // www.metodolog.ru

6. www.altshuller.ru

7. www.treko.ru

8. www.lab.bmstu.ru

9. www.inventech.ru

10. www.ruwiki.com

Содержание 1. Введение 2. Сущность эвристики, ее происхождение и история развития 3. Эвристические методы поиска новых решений 4. Систематическая эвристика 5. Типовые ошибки в изучении творчества, возникающие при

 

• 14:21 05 Июля 2016
  Российско-китайский медуниверситет откроет магистерскую программу по TCM
• 01:21 05 Июля 2016
  На форуме МГУ Россия и Китай обсудят научно-образовательное сотрудничество
• 11:00 04 Июля 2016
  Реморенко: "ЕГЭ-туризм" в России сходит на нет
• 10:52 04 Июля 2016
  Летняя российско-австрийская школа откроется в Москве
• 15:31 01 Июля 2016
  В СПбГУ могут воссоздать географический факультет

Заказать уникальную работу