Современные взгляды на мышление

До сих пор существовал огромный р азрыв между теориями мышления и практикой решения проблем. Без психологических теорий, на основе эмпирического опыта практ иков решения проблем, возникли специальные методы, помогающие еще лучше решать проблемы, чем это происходит стихийно: реинжиниринг и синектика, функционально-стоимостный и морфологический анализ, алгоритмическая м етодика изобретательства Альтшуллера. Началом революционного пересмотра механизмов мышления стали работы в области искусственного интеллекта. До этого основным объектом внимани я психологов были осознаваемые рассуждения, мышление в форме процессов , умственных действий, операций типа сложения многозначных чисел, размыш ления над такими поэтапными задачами, решение которых объективно состо яло из рассуждений. Реально же у человека решение проблем протекает в фо рме одномоментной генерации интуитивно-очевидных готовых идей. Но псих ологии, ориентированной только на самоотчеты испытуемых, разобраться с этим было невозможно. И она исследовала то, что было легко доступно. Специалисты по искусственному интеллекту в содружестве с лингвистами начинали с моделирования простых ответов на протые вопросы. Но эти прост ые модели показали, как возникают ответы на любые вопросы, а следователь но и то, как возникают любые интуитивные идеи! Сущность мышления оказала сь скрытой не в хитрых алгоритмах рассуждений, эвристиках, как это предп олагали ранее психологи, а в структуре знаний. При восприятии от условий и от требований задачи по индивидуально-оригинальной структуре знаний автоматически распространяется активация. Встречаясь, эти активационн ые процессы приводят к ответу. Современные экспертные системы искусств енного интеллекта.прекрасно воспроизводят мышление врачей и геологов, химиков и инженеров. . Однако рабо та экспертных систем основана на комбинировании тех знаний, которые в ни х заложили разработчики. Следовательно, экспертные системы, в принципе, не могут предложить идей, которых не было у их создателей. Они полезны мал оопытным специалистам или в случае необходимости быстрого принятия сл ожного решения, но открытий они не сделают. Зато теория искусственного интеллекта проложила дорогу к теории челов еческой интуиции, рождающей любые открытия. Отличие человека от компьют ера в том, что знания у каждого человека, особенно в области его постоянно й деятельности, индивидуально оригинальны. А о первичных источниках час ти этих знаний, собираемых в течение всей жизни, человек и сам давно забыл . Поэтому, иногда, авторы оригинальных идей и сами не могут объяснить, отку да они пришли. Хотя, в большинстве случаев, автор идеи прекрасно понимает, на основе каких его индивидуально-оригинальных знаний эти идеи возникл и. Таким образом теория искусственного интеллекта, объясняющая как одно моментно возникают готовые идеи, если ее применять для объяснения работ ы генерации идей на основе индивидуально-оригинальных знаний, по сути, я вляется теорией интуиции. Интуитивно-очевидные идеи далеко не всегда являются в ысоко эффективными. Если структура знаний шаблонна, то «озаряют» не эффе ктивные, решающие проблему, идеи, а идеи шаблонные, инерционные. Как же нах одить эффективные решения, если структура высоковероятных для данного человека знаний шаблонна? Ответ на это дали различные, упомянутые выше, с пециальные методы поиска новых идей – различные методики изобретател ьства, реинжиниринг. Однако, под всеми этими методами не было теоретической базы, они возникл и стихийно, на основе эмпирического опыта. Разработка же теории позволил а объединить все знания о методах решении проблем в единый комплекс. Так ая теория, названная структурно-активационной теорией мышления, разраб атывалась с 1982 года и в настоящее время подробно изложена в книге Н.Ф.Овчин никова «Новый взгляд на мышление» /1/, а кратко - в «Тренинге иннова ционного мышления» /2/. Сут ь этой теории состоит в следующем. В отличие от обычных теорий структур з наний, используемых в работах по искусственному интеллекту и предполаг ающих относительно однородные структуры, вводится представление о нал ичии маловероятных областей знаний, связанных с исходно понимаемыми ус ловиями проблемы слабыми или многоступенчатыми, отдаленными связями. П ри решении задач методом одномоментной генерации интуитивно-очевидных идей используются только наиболее сильные, высоковероятные структуры, фреймы. Остальные, менее вероятные структуры, более или менее связанные с задачей, активируются до подпорогового уровня и не осознаются. При пос ледующих осознанных рассуждениях, размышлениях они могут, получив допо лнительную активацию, стать осознанными и привести к новым, альтернатив ным идеям. Таким образом, даже при структуре знаний мало адекватной проб леме и генерирующей стихийно, в виде интуитивных идей не эффективные реш ения, возможен выход на альтернативные и эффективные идеи. Как же надо рассуждать, чтобы выходить на эффективные решения? Парадокс состоит в том, что необходимые для этого размышления часто элементарно п росты. Ответ дают методы поиска новых идей – реинжиниринг, методики изо бретательства. Большинство из них являются вариантами системно-логиче ского анализа. Например, морфологический анализ – это элементарн ой логической операции классификации. Суть в том, что простые схемы разм ышлений запускают активационные процессы на структурах знаний, которы е у каждого оригинальны и имеют огромный объем. Поэтому один и тот же вопр ос у разных людей часто порождает разные ответы. Наиболее детализирована алгоритмическая методика изобретательства Г. С. Альтшуллера /АРИЗ/. Она предполагает осознанные формулировки ответов на следующие вопросы: как можно понимать иерархию целей задачи во все бо лее общем виде, как можно понимать условия, систему задачи в более общем в иде, каковы причинно-следственные взаимосвязи в задаче, какие элементы а бсолютно необходимы, а какие можно менять и т.д. В отличие от стихийного мы шления, автоматически опирающегося на исходно заданные условия, АРИЗ пр едлагает проанализировать задачу с конца, от идеально понимаемого пред ставления о желаемом конечном результате. То есть это путь от идеальной фантазии. Дети любят фантазировать потому, что они мало знают. Взрослые з нают все, у них почти на любой вопрос сразу возникает интуитивно-очевидн ый ответ. В большинстве случаев такие идеи действительно верны, полезны, эффективны. И взрослые разучились фантазировать, разучились смотреть н а мир полиальтернативно, многогранно. В АРИЗ взрослого человека насильн о возвращают в детство, заставляя посмотреть на проблему многогранно, ид еально. К сожалению, развитие алгоритмической методики изобретательства посте пенно пошло по тупиковому пути. Если вначале Альтшуллер говорил, что его алгоритм – это на самом деле не жесткий алгоритм «вычисления изобретен ий», а система переформулировок, ведущая к многогранному пониманию зада чи, то позже он стал сводить все именно к жестким схемам «вычисления изоб ретений», названным потом Теорией Решения Изобретательских Задач /ТРИЗ /. Структурно-активационная теория, показав механизмы мышления, позволяе т вернуть методике изобретательства Альтшуллера ее первозданную эффек тивность. Системный подход, системный анализ декларируется сейчас чуть ли не везд е. Но, без понимания механизмов его эффективности, он не сможет давать мак симум пользы. В своей наиболее распространенной форме системный анализ сосредоточен на математических вычислениях и не подразумевает расшире нного качественного анализа множества вариантов. Модель проблемы при э том рассматривается не многогранно, полиальтернативно, а так, как она по нимается разработчиками интуитивно. Во многих случаях это соответству ет реальности и эффективно. Но тогда, когда проблему не удается решить, ис ходя из интуитивно понимаемой модели ситуации, необходим ее пересмотр, п олиальтернативное видение. А полиальтернативное видение надо специаль но тренировать! В книге об этом говорится в специальном приложении «Сист емно-реорганизационный полиальтернативный анализ проблем». Практика преподавания алгоритмической методики изобретательства Аль тшуллера показала, что простая формулировка ее элементов, хотя и помогае т многограннее видеть задачу, но часто недостаточна. Первичная интуитив ная, часто шаблонная идея решения очень прочно сидит в голове и мешает ос ознанию альтернативных подходов. В методике изобретательства разрушен ие опоры на инерционное мышление достигается за счет решения множества задач с оригинальными, не стандартными решениями, которые достигаются и менно благодаря методике. В результате такого обучения формируется нов ый стиль мышления, когда обучаемые, благодаря богатому опыту эффективно го решения задач с помощью осознанного системного пересмотра понимани я проблемы, научаются автоматическому переходу от мгновенной генераци и шаблонных идей к детальному системно-логическому анализу. При решении проблем высококвалифицированными специалистами они обычн о видят ситуацию наилучшим образом. В этих случаях главным является не с только опора на имеющиеся знания /они используются и так оптимально/, ско лько детализация модели проблемы по информации извне. Однако, и в этом сл учае полезен полиальтернативный системно-логический подход, если проб лему не удается решить сразу интуитивно. Детальный системно-логический анализ альтернатив помогает шире подходить к выбору путей сбора информ ации извне, планированию экспериментов, генерации познавательных гипо тез. Тренинг полиальтернативного системно-логического мышления полезе н и при интерпретации информации, полученной извне. Из структурно-активационной теории мышления следуют и выводы о перспек тивах дальнейшего развития систем искусственного интеллекта. Ввести в компьютер все индивидуально-оригинальные знания, накапливаемые каждым специалистом в течение жизни, не реально. Поэтому наиболее перспективна организация такого диалога человека с компьютером, при котором, как на с еансе психотерапевта, из подсознания специалиста будут извлекаться ор игинальнейшие решения, основанные на комбинаторике огромных индивидуа льно-оригинальных знаний. Как это организовать и показано в книге /1/ на 50 пр имерах генерации оригинальных идей, каждый из которых проиллюстрирова н схемой подсознательных механизмов мышления. ЛИТЕРАТУРА 1. Овчинников Н.Ф. Новый взгляд на мышление. Р. н/Д., РостИздат, 2008. Электронная версия: http://www.koob.ru/ovchinnikov/ , http://www.inventech.ru/lib/newlook/ . 2. Овчинников Н.Ф. Трени нг инновационного мышления. // Вестник ЦДО. Электрон ный журнал // . URL : h ttp :// de . dstu . edu . ru / CDOMessenger / pedagogy / trening / trening . htm