Kitobni o'qish: «Информация. Развитие. Поиск идей»

Предисловие

Таким образом, мое намерение состоит не в том, чтобы научить здесь методу, которому каждый должен следовать, чтобы верно направлять свой разум, а только в том, чтобы показать, каким образом старался я направить свой собственный разум. Кто берется давать наставления другим, должен считать себя искуснее тех, кого наставляет, и если он хоть в малейшем окажется несостоятельным, то подлежит порицанию. Но, предлагая настоящее сочинение только как рассказ или, если угодно, как вымысел, где среди примеров, достойных подражания, вы, может быть, найдете такие, которым не надо следовать, я надеюсь, что оно для кого-нибудь окажется полезным, не повредив при этом никому, и что все будут благодарны за мою откровенность.

Рене Декарт. ”Рассуждение о методе, чтобы верно направлять свой разум и отыскивать истину в науках”

Эта книга вначале была задумана как учебный курс для написанной мной компьютерной программы, предназначенной для поиска новых технических идей. Таких продуктов на рынке несколько, но их использование требует специального обучения, поэтому они относительно мало известны. Мне, казалось, наконец-то удалось сделать серьезный шаг вперед. Работа была почти готова, но после первого этапа тестирования, я ее “заморозил”. Дело в том, что, все там было, в принципе, правильно, программа, вроде-бы, получилась довольно продвинутая. Но работа с ней особых результатов не давала, сильные решения никак не приходили в голову. Еще в процессе написания, у меня появилась потребность объяснить, прежде всего самому себе, почему программа написана так, а не иначе. Базой для нее послужил метод поиска новых технических идей – ТРИЗ¹ . Эта книга во многом посвящена ему. Я буду этот метод на протяжении всей книги в-основном хвалить, хотя, иногда и критиковать. Так вот, у меня возник вопрос, почему программа, которая часть работы выполняет за пользователя, сама что-то анализирует, формулирует релевантные подсказки, да еще и предлагает примеры – почему она не дает существенного прироста в скорости поиска и качестве решений? Сам исходный метод (ТРИЗ) создавался эмпирически и представляет собой несколько эклектичный набор инструментов. Поэтому, в своем нынешнем виде, он не очень подходит в качестве основы для компьютерных программ. Чтобы втиснуть его в это прокрустово ложе, приходилось что-то модифицировать, что-то добавлять, но в-основном от чего-то отказываться. Может быть при этом теряется что-то главное? А что главное?

Структура метода сложна и запутана, это видно невооруженным глазом. Как часто можно услышать в среде опытных ТРИЗовцев, никто еще не им овладел в совершенстве, изучая только по книгам. Передача умений осуществляется в наибольшей степени путем прямого научения, от учителя к ученику. И это одна из причин медленного распространения метода. Возможно, положение дел можно улучшить, если лучше понять его внутреннюю структуру. Но пользуясь чисто эмпирическим подходом, сделать это вряд ли возможно. Нужны теоретические построения. Они не могут быть сделаны совсем на пустом месте, обязательно нужно привлекать знания, накопленные в разных областях науки.

Задолго до начала этой работы, будучи неплохо знакомым с ТРИЗ, я старался также познакомиться как с другими методами поиска нового, так и с различными дисциплинами, которые так или иначе соприкасаются с областью эвристики. Одно из значений слова “эвристика” – это наука о поиске новых идей. Психологи считают ее своей вотчиной. Но проблемы поиска нового не ограничиваются психологией. В математике и программировании используют “эвристики” для совершенствования методов оптимизации Между оптимизацией и поиском идей есть много общего. Некоторые отрасли знания претендуют на то, чтобы служить методологической основой для научного поиска. Поиск идей в науке, конечно, имеет свою специфику. Но есть, несомненно и что-то общее, что связывает процессы творчества не только в науке и технике, но и в искусстве, управлении. Здесь тоже есть какие-то закономерности, которые можно попробовать применить при поиске технических идей. Вероятно, что-то полезное можно извлечь из таких универсальных отраслей знания, как системный подход, кибернетика, отдельные разделы философии. Чуть позже я серьезно увлекся когнитивной психологией, а чуть раньше имел отношение к программированию. Сегодня все эти области относят к междисциплинарной когнитивной науке, которая очень быстро развивается ². К сожалению или к счастью, круг всех этих отраслей знания слишком широк, чтобы можно было стать профессионалом в каждой из них. Но, все-таки, смею надеяться, мне удалось взять из всего этого многообразия знаний то, что нужно для развития нашей темы. На одной из конференций профессор Борис Величковский заметил, что по его мнению “в далекой или среднесрочной перспективе судьба когнитивной науки, как и судьба многих других дисциплин, будет зависеть от того, в какой степени мы найдем возможность сделать что-либо для простого человека”. Развитие прикладных методов поиска новых идей может стать прекрасным примером такого полезного взаимодействия науки и практики. Объем материала, накопленного в рамках когнитивных наук, просто огромен. Но нас интересует только то, что имеет отношение к решению проблем, а точнее, к решению технических проблем. Я постараюсь, по возможности, кратко описать то, что касается данной темы. Надеюсь, приведенные факты и теории, а главное – мои выводы, покажутся Вам интересными.

Трудно найти что-либо более злободневное, чем новаторство – изобретательство, придумывание и проектирование принципиально новых вещей и способов достижения каких-то целей. К изобретателям, в широком смысле, можно причислить всех, кто вносит в свою работу новые элементы – передовых архитекторов, бизнесменов, программистов, экономистов и даже людей искусства – художников, писателей, особенно фантастов и драматургов. Ну и конечно, “технарей”, куда же без них. Найдется немного вещей более масштабных и более важных, чем научиться и научить других “сильному мышлению”³ . Ну по крайней мере – сильному новаторскому мышлению. И есть группа людей, целое движение, которые утверждают, что поиск нового, по крайней мере в технике, может вестись по научной методике. Среди них, адепты уже упомянутого ТРИЗ, а также SIT и некоторых других методов направленного поиска идей. Понимание научности, правда, особенно у разработчиков ТРИЗ, несколько отличается от того, что принято в академической среде. Но все-таки – проведена огромная работа, результаты весьма интересны и никакой мистики-эзотерики-оккультизма, все вполне материально. Поскольку ТРИЗ был первым, и является, пожалуй наиболее мощным и наиболее разработанным из этой когорты, в дальнейшем я буду в-основном говорить о нем, делая оговорки в случаях, когда речь будет идти о других подходах.

Что касается самого ТРИЗ – у этого метода есть горячие сторонники и есть не менее горячие критики. Горячие сторонники, естественно, горячо его хвалят, оперируя при этом в-основном примерами успешного применения метода и широко используя непонятные оппонентам термины и подходы из его же арсенала. Горячие критики – горячо критикуют, подтверждая свою критику преимущественно ссылками на собственный негативный опыт, и тем что “этого не может быть никогда”.

А вот со стороны академической науки, которая могла бы послужить в этом споре арбитром, к этому феномену, и вообще к эмпирическим методам поиска нового, ощущается дефицит внимания. Между тем, ТРИЗ базируется на принципиально новом подходе. Причем, в отличие от большинства эвристических методов, он основан не на каких-то смутных догадках авторов. По своей сути подход этот вполне научный. Он предполагает изучение больших массивов информации об успешных изобретениях и поиск закономерностей, с целью их дальнейшего применения. Другое дело, что сделав первый шаг, создатели метода так и остались на уровне чисто индуктивного подхода. В современной науке процесс познания идет с двух сторон. Сначала собираются факты и делаются первичные обобщения. Это индуктивный путь. Затем, какими то загадочными путями, может быть путем божественного озарения, возникают теории. Теории проверяются на непротиворечивость. Затем из них выводятся следствия (дедуктивный путь), которые проверяются экспериментами и статистикой. Таким образом, теория и практика поддерживают друг друга. Процесс разработки же ТРИЗ, кроме того, что является несколько “однобоким” (только от фактов к обобщениям), еще и не совсем научен по форме. При работе не уделяется должное внимание верификации, протоколированию, планированию экспериментов. Но все же, результаты работы весьма интересны, и несомненно заслуживают внимания. Тем более, простите за повтор, учитывая важность вопроса.

Пока не удается заинтересовать академиков, остается напрямую убеждать будущих пользователей – заниматься популяризацией. Этим путем пошел сам создатель ТРИЗ Г.С.Альтшуллер. В советские времена он организовал несколько самодеятельных и даже полуподпольных школ (поскольку наше пролетарское государство данное движение как-то не жаловало). А еще – написал и добился издания нескольких книг. Печатались они, правда, ни шатко ни валко, сказывалось подозрительное отношение всесильного чиновничества. Исключение составляет небольшая книжка для юношества “И тут появился изобретатель”⁴ ,общий тираж которой составил 425 тысяч экземпляров(!). Но уже ее четвертое издание, которое вышло в 2000 году, оказалось самым скромным – всего 25 тысяч. Стране уже было не до изобретательства.

Соревноваться на поле популяризации с лучшими представителями данного жанра было бы верхом самоуверенности. По силе эмоционального воздействия мало что может сравниться с одной из последних книг Альтшуллера “Найти идею”⁵ , по широте охвата материала – с коллективным трудом “Поиск новых идей: от озарения к технологии”⁶. И все же, есть одна ниша, которая, по моему мнению, все еще остается не занятой. Все существующие книги по этой теме, по крайней мере, все мне известные, прежде всего пытаются описывать методику “как она дана”. При этом главный упор делается на практическую пользу, приложения и перспективы. Авторы в первую очередь пытаются дать в руки читателю рабочий инструмент. Это прекрасно, но сначала не мешало бы удостовериться, что инструмент этот не является подделкой. В общем, все как в науке – нужна верификация. Без этого наука давно бы захлебнулась в потоке ложных теорий. Нас и так захлестывает огромный вал так называемой “развивающей литературы”, псевдонаучной, псевдопсихологической. А чего стоят сочинения господ Резуна или Фоменко… На этом фоне недоверие вполне естественно.

После длительного периода сомнений, мне, надеюсь, удалось выработать некий непротиворечивый взгляд на то, почему методика должна выглядеть так а не иначе, и почему это должно работать. Это изложение – еще не наука, по крайней мере, не формальная теория, а только первые подходы к ней.

Выводы основаны на достаточно простых, но в то же время, фундаментальных положениях кибернетики, результатах психологических экспериментов и некоторых психологических теориях, а также на некоторых положениях теории систем. Я старался, по-возможности, упрощать изложение, не увлекаясь излишними подробностями. Вот, например, вопрос о том, как организована наша память – он ведь очень сложный. События, факты, и переживания запечатлеваются не пассивно, как на видеопленке. Мозг перерабатывает информацию и хранит ее в “архивированном” виде. А какова структура сохраняемых данных? Что это – иерархия классов объектов и явлений, список отношений, как в реляционных базах данных, описания прототипов (типичных представителей класса)? А в каком виде хранится память о событиях и процедурах? Психологи ломают копья. Для раскрытия нашей темы важен сам факт того, что какая-то организация присутствует, и что это позволяет извлекать нужные знания очень быстро, довольно точно, при этом часто в ответ на неполные или неточные запросы. Поэтому многие психологические теории, касающейся этой проблемы и многих других, в данной книге упоминаются лишь вскользь.

В процессе этой работы, на передний план вышел вопрос о том, возможно ли вообще создание метода, который некоторым образом организует поиск новых идей. Вопрос этот на самом деле не такой простой. Ответ на него зависит от того, что считать новой идеей. Новизна ведь бывает разной. Если речь идет о задаче, решение которой существует, но не известно субъекту, то здесь, вероятно, наиболее эффективным способом решения будет поиск нужной информации. Этот процесс прекрасно поддается организации. Если речь идет о задаче, которая может быть решена переносом опыта, например, применением приемов, известных в строительстве, к самолетостроению, то здесь различные организационные мероприятия, также представляются вполне полезными.

Другое дело, когда речь идет об абсолютной новизне. Господствующая на сегодня точка зрения заключается в том, что единственной возможной стратегией здесь является ничем не ограниченный свободный поиск. Действительно, любая организация поиска предполагает выбор одних направлений решения и отсечение других. Это возможно только на основании каких-то критериев, привлечения каких-то знаний, использования закономерностей. Но абсолютно новая задача принципиально не поддается категоризации, она потому и нестандартна, что для нее не существует известных способов решения. То есть никакие знания здесь априори не применимы.

В принципе, так оно и есть. Но эта точка зрения, будучи в своем абсолютном выражении правильной, тем не менее,не учитывает множества нюансов, она слишком радикальна. Речь идет не только о том, что абсолютно нестандартная задача является скорее абстракцией, и что для любого решения можно подобрать более или менее близкую аналогию. Я попытаюсь также развить мысль создателя ТРИЗ Г.С. Альтшуллера и его учеников о том, что при поиске идей можно использованы наиболее общие, фундаментальные категории и закономерности⁷. И на их базе могут быть созданы достаточно эффективные и, главное универсальные инструменты. Некоторые из них будут представлены на суд читателя.

Я сознательно не привожу подробного описания ТРИЗ и других методов поиска нового, в том виде, в котором они существуют. Так, обделены вниманием некоторые важные части ТРИЗ, в частности, законы развития технических систем. Они, похоже, существуют, и могут быть объяснены исходя из более общих и универсальных законов. Но для это отдельная тема, которая требует тщательной разработки. Не ставилась цель описать и все многообразие доступных решательных инструментов ТРИЗ и других методик организованного поиска идей. Во главу угла положена общая логическая структура. С одной стороны, это привело к тому, что какие-то полезные вещи обойдены вниманием. С другой – изложение построено вокруг самых важных инструментов, и это изложение достаточно подробно. У Вас есть возможность следовать логике, и таким образом проверить правильность моих выводов. Вы сами сможете решать, стоит ли всем этим пользоваться и стоит ли тратить время на углубление своих знаний в этой сфере.

Я постарался вложить в эту книгу и еще одно, важное сообщение, Давно, много и часто говорится о важности инновационного пути развития экономики. Это действительно позволяет повысить ее конкурентоспособность, рентабельность, повысить оплату и улучшить условия труда. Да и удовлетворение от работы, которая требует творческой активности, несравненно выше. Вопрос только в том, как на эти пресловутые инновационные рельсы перейти. Большинство экономистов считает, что главное – создать хорошие условия для бизнеса, а уж дальше “невидимая рука рынка” все как всегда отрегулирует. Главные из этих условий – уважение к собственности, конкуренция, справедливые суды, хорошее образование, прозрачная и необременительная система налогообложения. Все это называют общим словом “институты”. Эта точка зрения, имеет под собой веские основания. Но при этом не принимается во внимание фактор времени и фактор конкуренции со стороны более сильных экономик. Для успешного старта нужно преодолеть инерционность многих процессов – традиций ведения бизнеса, политической культуры (или ее отсутствия), стремление организационных структур к самосохранению и т. д. А тут еще конкуренты подпирают. Это приводит к тому, что путь создания институтов, в принципе, возможен, на практике может быть пройден только в том случае, когда для этого в запасе имеется добрая сотня лет.

Чтобы пройти эту дистанцию быстро, нужны дополнительные движущие механизмы. Одним из них может быть эффект положительной обратной связи. Он заключается в том, что не только хорошие институты способствуют развитию инновационных отраслей, но действует и обратный положительный эффект. Экономика, базирующаяся на новых разработках, в свою очередь, стимулирующим образом влияет на социальное устройство. Самая очевидная из таких связей – повышение престижа и, как следствие, качества образования. Очевидно, что инновационные отрасли требуют больше инженеров, ученых, квалифицированных рабочих. Это повышает общий уровень культуры. Связей таких несколько, действуют они параллельно. Поскольку данная книга в-основном посвящена другой теме, я подробно рассматриваю их только в заключении. Задействуя такие связи, можно значительно ускорить процесс перехода к инновационной экономике. Правда, для этого передовые отрасли нужно сознательно развивать.

Поощрение исследований, методических разработок в области поиска новых идей, внедрение этих методов может помочь ускорить экономическое и социальное развитие и принести огромную пользу как отдельным людям, так и экономике и обществу в целом.

Какова цена такого внедрения и каков оптимальный путь? Понятно, что никакая организация не может себе позволить отрывать от работы большое количество сотрудников на длительное время. А для освоения таких сложных методик, к которым относится, например, ТРИЗ, нужны месяцы упорной работы. Поэтому, здесь возможны две стратегии. Можно иметь в штате относительное небольшое количество специалистов высокого класса, которые будут решать самые сложные задачи. Второй вариант – поверхностно познакомить с основами методики максимально широкий круг сотрудников. У обоих крайностей есть свои недостатки. С одной стороны, слабо подготовленный человек способен решать только относительно простые проблемы. С другой – самый сильный и опытный изобретатель не в состоянии справиться со всеми возникающими задачами. Слишком много времени требуется на подготовку, сбор информации, проникновение в суть проблемы.

Легко видеть, что постановка этого вопроса совершенно неправильна. Две эти стратегии абсолютно не противоречат друг другу, а напротив, прекрасно дополняют. Очевидно, что проблемы нужно решать там, где они возникают, максимально используя опыт специалистов в конкретных областях. Это облегчает внедрение, избавляет от многих организационных проблем. Для этого желательно, чтобы как можно больше людей ознакомились с методами поиска новых идей.

Сложные задачи решаются “спецами”. Чтобы подготовить высококлассного специалиста, нужно, чтобы совпало множество факторов. Важна эрудиция, общая и техническая, определенные психологические качества, организаторские способности. Но главное – нужно твердое желание. Оно должно быть сильным, потому, что путь этот непростой. Человек, который претендует на звание лидера в этой области, обязательно должен браться за задачи, которые не смогли решить другие. А это значит, что он будет постоянно находиться в фокусе внимания, что с него будет особый спрос. Поэтому при подготовке такого специалиста важно эмоциональное воздействие. Нужно, чтобы человек поверил в свои силы и не сдавался, встретив первые трудности.

Для инженера, руководителя или эксперта, которым нужно прежде всего выдавать результат, которые повидали много провалившихся начинаний, и в силу этого, настроены обычно скептически, важнее доводы разума. Ему мало сказать:– “Пользуйся вот этим, это должно сработать, потому что это работает у других”. То, что некая методика применяется в далекой загранице, еще не значит, что она будет полезной в конкретных условиях. А вот если ее рекомендации базируются на верифицированных научных знаниях – результатах психологических экспериментов, общепризнанных теориях, фактах… Если, к тому же, выводы из всего этого кажутся достаточно логичными и поддаются проверке, тогда, смею надеяться, и доверия будет больше. Я попытался пройти именно этим путем. Насколько это получилось – судить Вам.

Поскольку по складу мышления я скорее изобретатель, чем ученый, материал этот ближе к популярному, “гуманитарному” повествованию, чем к формальному исследованию. Возможно, для того, чтобы снять все вопросы, нужен труд, в котором, кроме формул, можно встретить исключительно выражения типа “отсюда с очевидностью следует”. Возможно, мой материал ставит больше вопросов, чем дает ответов. Смею только утверждать, что очень старался быть честным в каждой букве и предельно строгим в своих рассуждениях.

а) Введение

ОНА. – Скажи «а»

ОН. – а.

ОНА. – Скажи «а», как будто ты мне объясняешься в любви.

ОН. – а.

ОНА. – Скажи «а», чтобы я поняла, что ты меня никогда не забудешь.

ОН. – а.

ОНА. – Скажи «а», чтобы я поняла, какая я красивая.

ОН. – а!

Матей Вишнек.

«История медведей панда, рассказанная одним саксофонистом, у которого имеется подружка во Франкфурте»

Мне никто и никогда, ни в школе, ни где-либо еще, не говорил о ценности идей. Пока я сам не обнаружил, что идеи – это бриллианты.

Алекс Осборн, создатель мозгового штурма

Лошадь передвигается быстрее вола. К тому же она выносливее. Поэтому, как только лошадей стали использовать в сельском хозяйстве, производительность труда крестьян выросла приблизительно вдвое. А еще, конь может тянуть телегу и таким образом помогать крестьянину быстрее доставить урожай, добраться до отдаленного участка. Коня можно запрячь и съездить на ярмарку. В общем, сплошная выгода. Но широкое распространение лошадей в сельском хозяйстве в Европе начинается только в XII веке.

Дело в том, что конь – благородное животное и требует благородного обращения. Это не бык, ему нельзя набросить на шею примитивное ярмо. Оно действует как удавка – сдавливает кровеносные сосуды на шее лошади, так что та начинает задыхаться. Нужен жесткий хомут специальной формы, с мягкими подкладками, который равномерно перераспределяет нагрузку, перекладывая ее часть на плечи животного. Такой хомут был изобретен в Китае, приблизительно в VI веке нашей эры. А вот чтобы добраться до Европы, этой простой идее понадобилось целых шесть столетий.

Некоторые историки считают, что изобретение этого приспособления послужило одним из главных условий окончания Средних Веков и начала Ренессанса. Крестьяне стали выращивать достаточно продовольствия, чтобы не только питаться самим и обеспечивать сеньора, но и продавать излишки на рынке. Начала развиваться торговля, промышленность, расцвели города. Другие исследователи, правда, утверждают, что этот мрачный, темный и голодный период истории закончился с появлением огнестрельного оружия. Третьи настаивают, что феодализм изжил себя потому, что установились новые стандарты фортификации. Классические средневековые замки больше не могли противостоять артиллерии, а для строительства крепостей нового типа нужно было привлекать слишком большие ресурсы. Такие возможности были только у централизованных государств. А еще упоминают книгопечатание, ткацкий станок, новые технологии в кораблестроении и навигации, сделавшие возможными открытие, а главное – колонизацию Америки, и даже “изобретение селедки”, благодаря которому разбогатели и стали колыбелью буржуазии некоторые города Северной Европы (на территории современных Голландии и Бельгии).

Но в одном ученые практически согласны между собой. Изменения произошли благодаря появлению новых технологий. Под этим общим названием следует понимать не только “железки”, но и способы организации общества и ведения хозяйства, приемы искусства, даже методы политической борьбы. В наше время жизнь тоже, так или иначе, меняется благодаря технологиям. Правильно примененные технологии делают нашу жизнь лучше. Неправильно примененные – могут уничтожить этот хрупкий мир. И, пожалуй, только технологии могут его спасти от последствий бездумного применения технологий.

Сами же технологии меняются благодаря идеям и знаниям. Причем, новые идеи – это ключевой момент, ведь для того, чтобы добыть знания, тоже нужны идеи. Получается, что поиск новых идей – это самая важная из технологий. Естественно, люди пытались ее усовершенствовать. Есть даже специальная область знаний – эвристика. Она, несомненно, лежит на стыке наук, хотя чаще всего ее определяют как область психологии. Чтобы понять, как повысить эффективность этого важнейшего вида деятельности, какие отрасли знания нужно для этого привлекать, следует прежде всего ответить на вопрос: – “Что такое поиск идей?”.

Вопрос этот не лишен романтизма. Недаром поэты воспевают своих муз, ученые и изобретатели часто упоминают о том, как их «осенило». Рассказывают, что великий Рене Декарт однажды во время прогулки по парку вдруг упал на колени и возблагодарил небеса за ниспосланное озарение. Это красиво, это таинственно, это просто – как “скажи ‘а’, как будто ты мне объясняешься в любви…» Но человек не был человеком, если бы не стремился разрушить сказку, докопаться до истины и поставить ее себе на службу. А раз так, придется сказать и «а» и «б» и, если нужно, «я», если оно есть, и не забыть о существовании посконного «ё», а также обязательно иметь в виду, что может быть придется обратиться к альфе и омеге. Ибо движение к истине требует обстоятельности и прилежания.

Поиск идей – это, прежде всего, это некий процесс, в котором участвует субъект – человек или группа людей. Деятельность субъекта направлена на изменение каких-то объектов материального или идеального мира. В результате этого процесса решается задача и появляется новая идея. При этом важно подчеркнуть, что нам интересны, в первую очередь, идеи нестандартные, неочевидные, найти которые непросто.

Психологи занимаются первым аспектом этой проблемы – изучают субъекты, их психику. С точки зрения психологии ключевым свойством, отличающими творческие идеи от нетворческих, является прежде всего субъективная новизна. Еще два необходимых атрибута творческого решения – полезность и возможность реализации^{8 9}.¹⁰ Психологи добиваются понимания процессов генерации новых идей путем экспериментов, решения в лабораториях специальных задач, моделирования работы мозга на компьютере. Это все важно и безумно интересно, но, как будет показано далее, это пока не дает существенных практических результатов.

С другой стороны, изобретение можно рассматривать как процесс, как какое-то изменение. Причем сначала изменяется представление изобретателя о системе, а в результате этого и сама система. Направленное изменение системы есть не что иное, как акт управления. Очевидно, для его описания можно и нужно использовать аппарат науки об управлении, то есть кибернетики. С точки зрения кибернетики, сложность отыскания приемлемого решения определяется разнообразием вариантов, которые нужно для этого рассмотреть.

И, наконец, идея предполагает какие то изменения в реальном или идеальном мире. Это значит, что успешными будут только те идеи, которые не противоречат объективным законам, действующим в данной области. Следовательно, законы эти обязательно нужно учитывать. Поскольку поиск идей может вестись в самых разных областях, учитывать нужно самые общие, фундаментальные закономерности. Такие, которые описываются в рамках системного подхода и опять же, кибернетики.

Кроме того, следует учитывать, что исторически вопросы творчества волновали не только психологов. Собственно, творчество, это то, чем занимаются все ученые, поэтому данная тема не может их не затрагивать. При этом методология науки считается вотчиной философов. Так сложилось исторически, поскольку философским является вопрос о познаваемости мира. Но насколько поиск идей в науке отличается от поиска идей в технике или, скажем, управлении бизнесом? Может быть философы уже все за нас открыли? Так или иначе, из их работ можно почерпнуть много полезного. Ученый и философ Рене Декарт разработал свой метод “для поиска истины в науках”. Приведу его описание целиком:

Первое – никогда не принимать за истинное ничего, что я не признал бы таковым с очевидностью, т. е. тщательно избегать поспешности и предубеждения и включать в свои суждения только то, что представляется моему уму столь ясно и отчетливо, что никоим образом не сможет дать повод к сомнению.

Второе – делить каждую из рассматриваемых мною трудностей на столько частей, сколько потребуется, чтобы лучше их разрешить.

Третье – располагать свои мысли в определенном порядке, начиная с предметов простейших и легкопознаваемых, и восходить мало-помалу, как по ступеням, до познания наиболее сложных, допуская существование порядка даже среди тех, которые в естественном ходе вещей не предшествуют друг другу.

И последнее – делать всюду перечни настолько полные и обзоры столь всеохватывающие, чтобы быть уверенным, что ничего не пропущено ¹¹.

Первое положение явно относится к методологии науки. Фактически, речь идет о том, как критически важна высокая степень достоверности добытых знаний, как необходима их верификация. А вот все остальные могут быть отнесены также и к решению изобретательских проблем. Существуют причины, из-за которых человеку легче решать проблему по частям и двигаться от простого к сложному. И существуют причины, из-за которых человеку свойственно упускать из виду детали, которые могут быть полезны при решении и тут будут весьма полезны обзоры “полные и всеохватывающие”.

Нужно учитывать и чисто прикладные методы поиска идей. Самый известный из них – мозговой штурм¹², или мозговая атака, о которой, наверное, слышали, по выражению одного политика, “не только лишь все”. Многие участвовали в коротких совещаниях, часто называемых “мозговым штурмом”. Совещание и мозговой штурм – не одно и то же, у последнего своя специфика. Но в принципе, участвуя в таких мероприятиях, самое общее впечатление о методе можно получить. Не правда ли – не тянет на Технологию? Тем не менее, методы активизации поиска идей существуют, и что-то полезное из них можно почерпнуть. А кроме того, для полноты картины, важно понимать почему они работают.

Наконец, есть еще один подход. Можно представить мозг в виде черного ящика и, изучать соотношение “входов” и “выходов”. Вот была такая проблема – это вход, появилась такая идея – это выход. В психологии похожий метод давно используется, он называется “метод задач”. Но, психологи используют задачи для понимания процесса мышления. Для этого удобнее пользоваться относительно небольшим набором характерных заданий и проблемных ситуаций, которые “оттеняют” ту или иную сторону мыслительной деятельности. А вот исследовать большие массивы решений реальных проблем – изучать и классифицировать идеи – впервые догадался советский исследователь Г.С.Альтшуллер. Интересно, что при таком подходе, собственно, “решающий аппарат” – человеческий мозг как бы выносится за скобки. Таким образом прежде всего удается понять, какие способы лучше всего применять для решения тех или иных проблем. Или в конечном счете – выявлять определенные закономерности изменения или развития, характерные для широкого круга систем.

Самое большое собрание идей находится в патентном фонде. Это технические решения, изобретения. Изобретения – это такая штука – они очень нужны, для того, чтобы развивать экономику. Поэтому, когда эти “залежи” были открыты, трудно было удержаться от соблазна сразу разрабатывать методику поиска технических идей. Поскольку поиск в патентном фонде, как уже было отмечено, позволяет выявить , определенные закономерности, методики эти стали стремиться к детерминированности, строгости, структурности ¹³ , в пределе – алгоритмичности. Для некоторых это может оказаться новостью, но инструменты, которые позволяют более или менее точно, за счет выполнения определенных шагов, приходить к решению очень сложных технических проблем, разрабатываются с 50 годов предыдущего столетия. Прежде всего это ТРИЗ (Теория Решения Изобретательских Задач) и ее “дочка” SIT, а также некоторые другие методы организованного поиска идей. Эта книга – прежде всего попытка ответа на вопрос, почему эти методы работают и попытка обосновать или хотя-бы “перекинуть мостик” от чисто прикладных методов к научным теориям. Это может оказаться продуктивным как для самих методов, так и для науки. Так, авторы одной из работ ¹⁴ указывают на ограниченный круг нестандартных задач, которым пользуются психологи, как на одно из главных ограничений на пути к формальной теории. В этой же работе авторы высказывают мысль о том, что если бы таких задач было бы больше, возможно анализируя их, удалось бы нащупать какие-то закономерности. Заметим, статья опубликована в 2012 году, более, чем через 50 лет после опубликования первой статьи Альтшуллера и Шапиро в журнале “Вопросы психологии”¹⁵, в которой не только приведена та же мысль, но и указан мощнейший источник таких задач . Разработчики указанных прикладных методов фактически обходили стороной важный вопрос о том, насколько тенденции, выявленные на основе анализа хоть и многочисленных, но все же ограниченных данных, применимы для решения принципиально новых задач. Эта проблема уже относится скорее к общей методологии науки, и перекликается с рассуждениями философов о месте дедуктивного и индуктивного метода познания.

Упомянув о дедуктивном пути познания, я не могу обойти вниманием еще один важный подход. Он заключается в том, чтобы найти некоторые универсальные закономерности окружающего мира. Эти закономерности могут использоваться как компас для поиска решений в самых разных областях. Этим наука занимается тысячи лет, начиная с первых работ по математике и логике. Здесь многое может дать кибернетика, а также системная модель, как одна из наиболее универсальных. Ведь, как уже было сказано – процесс решения есть процесс перевода системы из одного состояния в другое, то есть процесс управления состоянием некоторой системы.

Все это требует широкого рассмотрения предмета, с точки упомянутых выше наук – психологии, кибернетики, системного подхода. Материалы по психологии, прежде всего когнитивной, которая занимается проблемами мышления, часто сложны в понимании, а иногда искусственно усложнены. То же самое можно сказать и о теориях систем и о кибернетике. И, к сожалению, очень часто это можно услышать о ТРИЗ. Я постараюсь изложить предельно просто все, что может нас подвести к главной теме, к методам, предназначенным для последовательного поиска идей. И дальше, опираясь на эти простые посылки показать, что в этих методах присутствует определенная логика.

Ну что ж, давайте обо всем по порядку.

а – 1) Еще одно введение. ТРИЗ и все-все-все

Все мои творческие успехи были достигнуты благодаря моей вере в то, что творческие способности могут быть развиты сознательным усилием , и что существуют пути, по которым мы можем направлять наше творческое мышление.

Алекс Осборн, создатель мозгового штурма

ТРИЗ расшифровывается как “Теория Решения Изобретательских Задач”. Согласно формулировке ее создателя: – Основной постулат ТРИЗ: технические системы развиваются по объективно существующим законам, эти законы познаваемы, их можно выявить и использовать для сознательного решения изобретательских задач. "¹⁶.

Работа над ТРИЗ была начата Г. С. Альтшуллером и его коллегами в 1946 году. Первая публикация – в 1956 году. “Творчество – сложный процесс, закономерности которого многообразны и трудно уловимы. Но специфика изобретательского творчества в известной степени упрощает задачу исследователя. Результаты творчества в искусстве зависят не только от объективной реальности, которую отражает произведение искусства, но и от мировоззрения автора, от его эстетических идеалов и от многих, даже случайных, причин. Изобретательское же творчество связано с изменением техники, развивающейся по определенным законам. Создание новых средств труда должно, независимо от субъективного к этому отношения, подчиняться объективным закономерностям. Отображение в искусстве, вообще говоря, может во многом отрываться от действительности (например, в сказках, легендах, мифах). Всякая же техническая задача не может быть решена иначе, как в соответствии с законами науки и в зависимости от закономерностей развития техники.

Исследование психологии изобретательского творчества не может вестись в отрыве от изучения основных закономерностей развития техники. Деятельность изобретателя направлена на создание новых технических объектов, изобретатель – участник технического прогресса. Поэтому психология изобретательского творчества становится понятной только при глубоком знании законов развития техники.”¹⁷

Кроме, собственно, утверждения об объективных закономерностях, для нас важно, то что основной способ выявления и изучения этих закономерностей – это анализ различных информационных фондов, прежде всего – патентного.

Результатом исследования информационного фонда является метод поиска идей. То есть, ТРИЗ это и метод исследования и результат – методика поиска новых технических решений. Важной отличительной особенностью ТРИЗ, как и других методов, о которых будет сказано ниже, является организованный, последовательный процесс поиска идей. Этим они отличаются от широко известного мозгового штурма, метода фокальных объектов, и некоторых других, которые направлены на стимулирование свободного поиска. Термины “организованный”, “систематический” “алгоритмический” будут использоваться далее как синонимы.

Психологи четко разделяют понятия “задача” и “проблема”. Различие в том что задача – это то, что нам задают, вместе с исходными данными, условиями, и критериями оценки. Проблема – это нечто менее определенное, поставленное самой жизнью, часто имеющее несколько приемлемых решений, но иногда не имеющее их вовсе. На самом деле, ТРИЗ, несмотря на то, что слово “задача” присутствует в названии, предназначена для решения проблем. Это отражено в английском переводе – Theory of Inventive Problem Solving. Но я буду все-таки чаще использовать слово “задача”. В русском языке оно имеет еще и значение достижения цели. Когда военный докладывает “задача выполнена”, он конечно же не имеет в виду учебник и тетрадку в клеточку. В этом смысле решить изобретательскую задачу – это то же самое, что достичь поставленной цели.

ТРИЗ – самый “продвинутый” из структурных методов. Кроме того, мой личный опыт связан прежде всего с ним. Поэтому очень часто в данной книге я буду говорить об особенностях и проблемах всех алгоритмических методов на примере ТРИЗ, обращаясь к другим по мере необходимости.

Книг по ТРИЗ довольно много, в последнее время постоянно издаются новые. Вы можете без труда найти их в Интернете.

SIT – “Systematic Inventive Thinking” определяется ее создателями относительно скромно – как метод мышления (thinking method). Он был создан в Израиле, как более простой и легкий для изучения аналог ТРИЗ. Этот метод имеет достаточно широкое распространение. При этом он часто используется для решения не только технических проблем, но и для генерации рекламных идей, поиска новых рынков для существующих товаров.

Можно увидеть определенную разницу подходов ТРИЗ и SIT в части организации процесса поиска. Разработчики ТРИЗ в большей степени стремятся “прописать” все ходы, дать как можно более точную инструкцию, которая как можно ближе подводит к ответу. SIT же базируется на относительно небольшом наборе принципов, допускающих более свободное применение.

Тем не менее, оба метода предполагают организованное, методическое, поступательное решение проблемы, в большей или меньшей степени приближенное к работе по инструкции – алгоритму. ¹⁸

В последнее время набрала популярность “стратегия” Lean. Она включает как организационные формы, так и некоторые методы поиска решений. Например, в качестве подсказки, используется список из 8 возможных видов потерь (8 Wastes). К ним относят лишние процессы, перепроизводство, излишние запасы, дефекты, ненужное перемещение товаров, лишние движения, ожидание, нерациональное использование человеческих ресурсов (таланта). Нужно сказать, что инструмент этот неплохой, вполне рабочий. Многие процессы можно усовершенствовать, исключив, например, ненужное ожидание. И подобные подсказки довольно часто действительно помогают.

Почему этот несколько эклектичный набор методов, направленный на создание “поджарого”¹⁹ производства заслужил громкое звание стратегии, для меня остается загадкой. Тем не менее, будучи внедренным системным образом, он приносит неплохие результаты.

Существует еще несколько методов поиска новых идей, предполагающих какой-то анализ ситуации, какие-то сознательные усилия. Наиболее интересным из них является, пожалуй, Теория Ограничений (Theory of Constraints, TOC) – израильского специалиста Элияху Голдратта. Его книги “Цель”, “Цель-2” ^{20 21}и другие, написанные в виде бизнес-романов стали бестселлерами в США. Отмечу, что мне они показались не только полезными, но и увлекательными.

Вдохновленный успехами ТРИЗ, Г.С. Альтшуллер поставил задачу создания Общей Теории Сильного Мышления (ОТСМ):

«Люди плохо, неумело мыслят – это неоспоримый факт. Редкие случаи Хорошего Мышления проявляются сейчас как мгновения неуправляемого «озарения». Из миллиона человек «озарения» возникают у одного человека, да и у того они составляют суммарно лишь несколько минут в течение жизни. Мы против этого. Мы считаем, что человек должен научиться мыслить соответственно решаемым им задачам. … Сегодня это может показаться невероятным, как показалась бы невероятной пещерному человеку идея о том, что редкие костры, затерянные в первобытной ночи, неизбежно должны смениться сплошным морем электрического света над современными городами. Человек сможет Хорошо Мыслить, если будет создана Общая Теория Хорошего Мышления. В этом – конечная цель нашей работы».²²

После смерти Г.С. Альтшуллера, развитием ОТСМ занимался Николай Хоменко. Им была сформулирована система аксиом, а также модели решения задач. ОТСМ получила достаточно широкое распространение. В частности, методика, разработанная Н. Хоменко и его учениками широко используется в корпорации Самсунг.

а – 2) ТРИЗ успехи. Пара примеров

Надо всем лечь на это и получить то, что мы должны иметь

из бессмертных фраз Виктора Черномырдина

Первые семинары по ТРИЗ произвели на меня неизгладимое впечатление. Эмоциональная сила красивых примеров, историй из практики великих изобретателей, к коим можно причислить и некоторых действующих ТРИЗовцев, первые решенные задачи… Душевный подъем и полет мысли… Увлекательнейшие рассказы преподавателя об истории развития техники, в частности – военной. В память врезалась картина Марафонского сражения – фаланга гоплитов, ощетинившись копьями, с сомкнутыми щитами, несется на позиции персов. Попутно, доблестные воины, сами того не зная, иллюстрируют силу закона “свертывания – развертывания”. С тех пор история Древней Греции – одна из моих любимых тем.

Был конец 80-х, время преклонения перед западной техникой, западной организацией, и на этом фоне, вдруг становится известно об очень важной методике, целой области знаний, в которой мы действительно опередили весь мир. Более того, Г.С. Альтшуллеру удалось создать общественное движение, объединение людей, которые занимались развитием важного дела. Многие участвовали в нем без всякой надежды на вознаграждение, на голом энтузиазме. И это в условиях так называемого “застоя”, когда альтруизм был скорее синонимом глупости.

Важность этого дела стала понятна не так давно. Гуру от менеджмента Питер Друкер отметил: – “Если предприятие – будь то коммерческая компания или любое другое учреждение, – не занимается инновациями и не участвует в предпринимательской деятельности, оно долго не протянет”²³. Действительно, технологии, в том числе, методы улучшения качества и уменьшения стоимости продукции, легко копируются. Целые страны сегодня живут тем, что производят подделки, которые, зачастую, вообще ничем не уступают оригиналу. Совсем недавно, еще в начале нашего тысячелетия, даже в самых передовых компаниях, цена и качество оценивались неизмеримо важнее новизны. Следы этого можно увидеть и сейчас. Мне запомнился, например, такой слоган одной небольшой фирмы: – “Сто лет непрерывных инноваций на рынке кухонной мебели ”. Упоминание о сотне лет явно отсылает к предыдущему девизу, подчеркивающему стабильность и качество²⁴.

После распада Союза опытные ТРИЗовцы в массе своей перебрались в Америку, Европу, Южную Корею, Китай… У кого-то дела пошли блестяще, у кого-то не очень, у кого-то совсем не пошли. Реально работающие на сегодня группы “решателей” – консультантов, пожалуй, можно сосчитать на пальцах, но тем не менее они существуют и работают. Нужно сказать, что пробиваться им приходилось “с нуля” в условиях другой ментальности, другого языка, без знания механизмов рынка и истинных потребностей заказчиков. Несмотря на деиндустриализацию, остались работающие специалисты и в странах бывшего СНГ. Сегодня, по крайней мере в России, ощущается рост интереса к ТРИЗ.

Если вернуться к стимулированию инноваций, то здесь внедрение ТРИЗ дает многообещающие результаты. Есть примеры успешного применения, есть очень известные фирмы, которые все это используют. Назову заветное имя Samsung – несомненно, сегодня один из лидеров инноваций, и эта фирма весьма широко использует ТРИЗ. В меньших масштабах, но все же применяют этот метод соседи-конкуренты из LG, а также другие лидеры корейской экономики – Hyundai Motors и сталелитейный гигант POSCO. Вообще, к 2015 году из приблизительно 25000 сертифицированных специалистов по ТРИЗ, большая часть находится в Южной Корее ^{25 26}

      Имеют опыт его использования и японские компании – Hitachi, Toshiba, Panasonic, Fuji, европейские Philips и Siemens. Есть примеры успешного применения ТРИЗ группами инженеров НАСА, американскими компаниями, среди которых, Honeywell, Procter & Gamble, Boeing. В фирме General Electric существует центр повышения квалификации, в котором проходят периодическую подготовку инженеры компании. ТРИЗ входит там в программу обучения. Успешным считает свой опыт использования ТРИЗ и SIT компания Intel.

Приведу один пример. В барабане обычной стиральной машинки сделаны отверстия для свободного движения воды. А вот у “стиралок” фирмы Самсунг барабаны имеют углубления в центре которых небольшие отверстия (Рис 1). Для чего? Оказывается, в процессе стирки белье сильно бьется о стенки и повреждается. Особенно интенсивному износу, вещи подвергаются при ударах о края отверстий. Но инженеры Самсунг не просто уменьшили зловредные дыры, цель этого изменения была более хитрой. Благодаря малому размеру отверстий, вода из барабана вытекает не сразу. Углубления в форме бриллиантов (отсюда название технологии – Diamond Drum, дословно: – “бриллиантовый барабан”), оказываются заполненными жидкостью. В результате, белье бьется не о металл барабана, а о водяную подушку. Компания утверждает, что таким образом износ вещей при стирке уменьшается на треть.

Это одна из причин, по которой, когда у меня сломалась старая машинка, я купил “стиралку” от Самсунг. Но главное, я это сделал потому, что в увидел в этом решении признаки деятельности русских хакеров применения ТРИЗ. Пример как будто списан из ТРИЗ-учебников.

Решение это, на первый взгляд, кажется простым и приземленным, но при ближайшем рассмотрении оказывается не только эффективным, но и элегантным. Ведь существенного эффекта удалось добиться практически без затрат – без всяческих “наворотов”, датчиков и электроники, которые стоят денег и могут сломаться. Задача решена путем простого изменения формы лунок и отверстий и за счет имеющегося “бесплатного” ресурса – воды.

Рис. 1. Слева – барабан моей старой, почившей стиральной машинки, справа – блистающий Diamond Drum от Samsung. В последней, углубления, напоминающие по форме бриллианты при работе машинки заполняются водой. Благодаря малому размеру отверстий, жидкость не сразу покидает эти углубления. Образуется водяная подушка, которая спасает белье от истирания.

Конечно, с внедрением ТРИЗ не все сложилось гладко, и об этом мы обязательно поговорим. Но пока, давайте попробуем разобраться с тем, как и почему все это работает. Для этого нам придется поближе познакомиться как с самой ТРИЗ, так и с некоторыми научными идеями, позволяющими пролить свет на ее устройство. Начнем с науки.

б) Проблема, неопределенность, разнообразие

Когда выбирать особо не из чего, процедура принятия решения становится особенно долгой и мучительной.

Макс Фрай

Человек, решающий проблему находится в состоянии неопределенности. Нужно что-то делать, а что – непонятно. В любом случае, чтобы найти решение, нужно произвести, пусть и мысленные, но движения, ходы в невидимой игре. Понятно, что для решения проблемы нужно что-то изменить в реальной жизни или в представлении о задаче. Если изменение не приводит к решению, то по крайней мере возникнет какая-то новая ситуация, которая, может быть, позволит приблизится к цели. В свою очередь, новое положение вещей тоже открывает путь для новых изменений. И так – до бесконечности, или до тех пор, пока решение не будет найдено. Получается некое подобие дерева. Классики психологии Г. Саймон и П. Ньюэлл назвали это “пространством поиска”, а уже исследованную область – “проблемным пространством ^{27 28}

Рис. 2. Проблемное пространство. Синяя точка – исходная ситуация, красная – оптимальное решение, оранжевые точки – приемлемые решения

Движение по этому дереву напоминает блуждание в лабиринте. При решении реальных проблем, “выходов из лабиринта” – идей – может быть несколько. Каждая из них имеет свои достоинства и недостатки. Идеи следует сравнить и выбрать одну или несколько оптимальных. Хотя, нужно признать, что человек, решающий задачу, часто удовлетворяется первым найденным решением. Понимание исходной ситуации, промежуточные и конечные идеи можно представить как различные состояния путника в лабиринте проблемы.

Конечная цель процесса решения – прийти в такое состояние, которое соответствует желаемому результату. А методика поиска идей должна привести решателя в эту точку. Приведение системы в нужное состояние – это по сути акт управления, а кибернетика это как раз наука об управлении.

Одна из базовых концепций кибернетики – представление о разнообразии. Разнообразие или, более строго – количество разнообразия – это число различных возможных состояний системы. Понятие это весьма многогранно. В частности, разнообразие возможных состояний системы определяет количество информации, необходимое для ее полного описания. С другой стороны, записать или передать информацию можно с помощью какой-либо системы. И чем больше возможное количество ее состояний, тем больше информации она позволяет хранить или передавать.

Проектирование и изобретательство – это выбор одной оптимальной конфигурации из всех возможных. Сложность проектирования или решения проблемы может быть определена разнообразием выбора. А разнообразие выбора является количественным показателем неопределенности. В начале решения проблемы или проектирования системы, неопределенность максимальна и равна разнообразию возможных вариантов исполнения. По мере того, как решающий продвигается вперед, отбрасывает неподходящие варианты, это разнообразие уменьшается. В конце все сводится к единственному возможному состоянию. Это позволяет говорить о том, что процесс решения компенсирует неопределенность.

Понятия выбора, отбора, селекции, проектирования, конструирования, построения – словом, какой-бы то ни было ответственности за окончательное появление действительной машины – становятся аналогичными, когда мы выявляем и измеряем разнообразия, фигурирующие в этих процессах. .... Таким образом, акт «проектирования», или «делания», машины есть по существу акт связи делающего с делаемым, и к нему применимы принципы теории связи. В частности, меры, выработанные для случая сведения разнообразия возможных сообщений к одному сообщению, могут теперь применяться к случаю сведения разнообразия возможных машин к одной машине.

Следующий прием может помочь выпятить эту сторону вопроса: вообразите, что акт проектирования должен осуществляться через телефон или какой-нибудь другой специфический канал. Тогда легко будет установить интересующие нас количества разнообразия, устанавливая количество разнообразия, которое действительно должно быть передано.“ ²⁹

При этом следует иметь в виду, что сложность пути и сложность проектируемой системы это не одно и то же. К одной и той же точке можно прийти разными путями. Кроме того, при поиске решения, мысль зачастую может двигаться и в тупиковом направлении. Невозможная, неработающая, совершенно фантастическая идея также отражает некоторое состояние, хотя бы это было состояние мыслей. Этим обусловлено сходство и отличие изобретательских задач и задач проектирования. Проектирование в наиболее чистом виде – это последовательный итеративный процесс выбора нужных компонентов и решений среди известного множества и их взаимного “прилаживания”, компоновки. Он скорее ассоциируется с классическими задачами оптимизации. ³⁰

Как только выбор становится неочевидным, возникает изобретательская задача. Очевидность или неочевидность с трудом поддаются измерению. То, что ясно как день для одного, совсем не является таковым для другого. Можно сказать, что отсутствие очевидных вариантов означает, что искать нужно… везде. Неопределенность, возрастает многократно.

Изобретатель обычно имеет дело с небольшим количеством объектов. Конечное решение задачи почти всегда может быть описано простой моделью. Но прийти к этому решению непросто. На пути к нему обязательно будут рассматриваться недопустимые способы, конфигурации, несочетаемые параметры. Если бы по телефону передавался процесс решения, все метания, промежуточные гипотезы, догадки… в таком случае линию связи пришлось бы занимать всерьез и надолго. А для описания полученной идеи иногда достаточно нескольких слов. Очень часто простое решение найти гораздо сложнее, чем сложное.

Подытожим сказанное. В случае решения изобретательских задач, неопределенность (разнообразие) отражает то, насколько обширно пространство поиска. Чем длиннее путь, который нужно проделать от исходной системы к требуемой, тем больше промежуточных точек (состояний) на этом пути, а значит больше неопределенность.

Эту неопределенность нужно каким-то образом компенсировать, найти одно-единственное верное, вполне определенное решение. Собственно, задача любого метода поиска новых идей – снять эту неопределенность, каким-то образом уменьшить избыточное разнообразие возможных путей движения к одной единственной цели.

Здесь могут возникнуть совершенно справедливые вопросы: – “А почему, собственно, не всегда возможен выбор из известных альтернатив”? Или другими словами: – “Почему некоторые альтернативы оказываются скрыты от взгляда изобретателя”? И еще:– “Почему приходится рассматривать неосуществимые варианты, несочетаемые параметры, фантастические идеи”? Ответы на оба этих вопроса связаны между собой, они обусловлены самими способами компенсации неопределенности и тем, насколько оптимальны стратегии, которые мы для этого используем.

По большому счету, стратегия всего одна. Неопределенность (разнообразие состояний) может быть компенсирована за счет разнообразия какой-то другой, управляющей системы. В нашем случае такой системой является сам изобретатель, точнее его мозг, который генерирует управляющие воздействия – идеи. При этом управляющие воздействия могут быть случайными, а могут опираться на знание об управляемой системе. Это значит, что для управления должны быть использованы такие основополагающие вещи, как симметрия, законы и категории. В обычной жизни мы их задействуем постоянно и непрерывно, но, к сожалению, зачастую не отдавая себе в этом отчет. И это служит причиной того, что часть альтернатив остается для нас скрытой.

б – 1) Разнообразие может компенсировать разнообразие. Пробы и ошибки. Ограничения свободного поиска

Смертными владеет любопытство настолько слепое, что часто они ведут свои умы по неизведанным путям без всякого основания для надежды, но только для того, чтобы проверить, не лежит ли там то, чего они ищут; как если бы кто загорелся настолько безрассудным желанием найти сокровище, что беспрерывно бродил бы по дорогам, высматривая, не найдет ли он случайно какое-нибудь сокровище, потерянное путником. Точно так же упражняются почти все химики, большинство геометров и немало философов; я, правда, не отрицаю, что они иногда блуждают до такой степени удачно, что находят нечто истинное, однако я признаю по этой причине не то, что они более усердны, а лишь то, что они более удачливы.

Рене Декарт

Никогда не говори – я ошибся, надо говорить: – “Надо же как интересно получилось”!

народная мудрость

Приведение чего бы то ни было в определенное, нужное состояние есть акт управления. Чем больше число состояний, в которых может находиться объект управления, тем более организованным, сложным должен быть управляющий механизм. Имеется в виду та сложность, которая определяется как количество возможных состояний, и может быть также рассмотрена как количество содержащейся в системе информации. На каждое возможное изменение состояния управляемой системы должен найтись адекватный ответ.

Если перевести это на язык кибернетики, это означает, что:

разнообразие управляемой системы можно уменьшить не более чем на величину количества информации в управляющей системе об управляемом.

Управляющие воздействия могут быть и не совсем правильными, могут быть даже случайными. Тогда те действия, которые не являются адекватными и не ведут систему к нужному состоянию, можно считать потерями информации.

В этом случае: Информация о системе равна разнообразию управления за вычетом потери информации от неоднозначного управления.

В этом основная суть теоремы Эшби, впервые формально доказанной в книге “Введение в кибернетику”. Иногда это утверждение формулируют в более категоричной форме: – “Только разнообразие может уничтожить разнообразие”. Это утверждение иногда понимают слишком упрощенно, считая разнообразием исключительно слепые, неорганизованные попытки. На самом деле, информация – это как раз мера организованной сложности.

Решение проблем (приведение системы в нужное состояние) возможно и при условии, если попытки будут абсолютно случайными. Генератор случайных воздействий фактически играет роль системы с бесконечной сложностью. При этом неудачные попытки могут расцениваться как потери информации. Поэтому , может оказаться, что для решения, таких попыток потребуется очень много. Запоминая результат случайных проб, можно накопить достаточно информации о системе. Некоторое время считалось, что слепые пробы – это единственный способ решения проблем, и не только изобретательских.

Младенцы и многие животные решают проблемы на двигательном уровне. Если перед восьмимесячным ребенком положить яркую игрушку на достаточном отдалении, он снова и снова будет пытаться до нее дотянуться, вместо того, чтобы использовать лежащую рядом линейку.³¹ Если кошку или собаку поместить в клетку, а снаружи положить что-то аппетитное, их поведение может показаться весьма похожим Животное будет совершать беспорядочные движения, без признаков целесообразности, подпрыгивать, царапать дверь, пытаться ее укусить, пока случайно не выполнит требуемое действие и не откроет вожделенную дверь. Это дало основание американскому психологу Эдварду Ли Торндайку еще в начале прошлого века ввести в обиход термин “Метод Проб и Ошибок”, которое позже было заменено на более удачное: – “Метод проб и случайного успеха”.

Подобное поведение трудно назвать особенно разумным. По словам одного из первых оппонентов данной теории, Вольфганга Келера: “Принцип случайности навязывает нам по отношению к животным такое объяснение, которое с несомненностью исключает у них разум.” На самом деле метод проб и случайного успеха в чистом виде не используют даже животные, по крайней мере, достаточно высоко организованные. Келер замечал, что активность кошки или собаки все-таки направлена на определенную зону, она сосредоточена вокруг самой двери, щели или запора. Показательны и другие его наблюдения. Если завести животное в комнату, одна стена которой представляет собой сетку, и бросить за решетку приманку, так, чтобы животное ее видело, разные виды ведут себя по разному. Курица будет долго и бестолково носиться вдоль сетки, и может только случайно найти выход, если он находится достаточно близко. Собака, если приманка упала близко, также какое-то время может провести у сетки, показывая признаки беспомощности, но затем сообразит, что существует обходной путь. Обезьяна или ребенок, заметив сетку, могут на мгновение остановиться, но затем, явно целенаправленно направятся к выходу³². Таким образом, чем более высоко организованным является живое существо, тем меньше оно склонно к беспорядочным пробам при достижении цели.

С другой стороны, кажется, нет ничего страшного в том, что метод проб и ошибок является столь примитивным или представляется нам таковым. Вот природа-матушка действует слепым отбором, а решения у нее выходят вполне изящные. Возьмем, например способность животных к эхолокации. Летучие мыши и дельфины выработали этот механизм, чтобы ориентироваться в условиях ограниченной видимости. Человек, решающий подобную проблему, оказался бы перед клубком противоречий. Например – нужно использовать свет, чтобы видеть все вокруг, и нельзя его использовать, потому, что нет источника, или потому, что свет плохо распространяется в некоторых средах. В природе оно разрешается переходом к другим видам лучей, например – звуковым. Другой вариант – использование электромагнитных волн различной длины – инфракрасных в приборах ночного видения или радиоволн в радарах. Поскольку человеческие органы чувств этих волн не видят, приходится использовать преобразователи, а информация выводится на дисплеи, очки. В последнее время человек вообще вытесняется из системы автоматами, которые сами анализируют информацию и сами принимают решения.

Природа поступила изящнее, приспособила существующий слуховой аппарат животных для восприятия отраженных ультразвуковых лучей и существующий голосовой – для их генерации. При этом, например, у некоторых видов летучих мышей в момент генерации ультразвукового пучка, уши закрываются специальными мышцами, потому, что звук этот очень сильный и животное может попросту оглохнуть.

Казалось бы, легко, походя, решаются сложные проблемы, создаются совершенные творения. Как известно, происходит это за счет механизмов изменчивости и отбора. Поскольку при этом случайным образом изменяются самые разнообразные параметры, решения природы часто выглядят неожиданными, неочевидными для человека.

Но легкость эта кажущаяся. На пробы и ошибки уходят миллионы лет и огромное количество “расходного материала” в виде неудачно мутировавших, и в результате, погибших особей. Человек совершает такие попытки в своей голове, использует различные модели, а в последнее время и компьютер. Поэтому нам удается развивать технику быстрее. С тех пор, как люди стали использовать первые примитивные орудия прошло каких-то два-три миллиона лет. И сегодня наши автомобили могут соревноваться в скорости движения по пересеченной местности с гепардами, а наши компьютеры по сложности уже могут сравниться с нервной системой таракана. А ведь природе для создания столь совершенных существ понадобились миллиарды лет.

Несколько забегая вперед, отмечу, что на сегодняшний день единственным известным способом обеспечения подлинного разнообразия является случайная генерация идей. Под случайностью следует понимать отсутствие связи между генерируемыми вариантами и видом решаемой задачи и (или) поставленной целью. ^{33 34 35}

Логически это требование можно обосновать тем, что наличие подобной связи накладывает ограничения на вид генерируемых идей, иными словами – вводит некоторую стандартизацию. Ограничения же – враг разнообразия, а стандартизация “по определению” вредна при решении задач нестандартных. Поэтому, утверждение о том, что свободный поиск – это единственная стратегия, которая, на сегодняшний день может помочь справиться с любой задачей при наличии достаточного количества времени и ресурсов, является, в своем крайнем, наиболее остром выражении, верным. Таким образом, теорема Эшби очень часто выдвигается в качестве обоснования безальтернативности свободной генерации идей.

Если попробовать разобраться в этом вопросе несколько глубже, можно заметить, что дилемма эта, как и большинство подобных конструкций, является искусственной. Очевидно, что одна и та же задача может иметь решения с разной степенью оригинальности. Задачи и решения могут быть похожи друг на друга. При этом сходные задачи могут допускать различные решения, а разные, на первый взгляд проблемы решаться сходным образом.

Кроме того, возможна разная степень связи (детерминированности) между задачей и возможными вариантами решения. На одном полюсе будут задачи с минимальной неопределенностью, для которых существует один жестко заданный способ решения. На другом – задачи абсолютно нестандартные. Но между этими полюсами существует целое поле возможных промежуточных вариантов. Некоторые проблемы вполне могут решаться по аналогии или с использованием типовых приемов. Усложняет картину необходимость учитывать не только оригинальность, но и оптимальность решения, его соответствие реальным требованиям. А еще – возможные затраты времени и ресурсов на поиск вариантов. Простор для творчества есть всегда, но стоит ли оригинальничать, например, при проведении арифметических расчетов?

И, наконец, отдельного рассмотрения заслуживает вопрос о роли абстрагирования и обобщения при решении проблем. Является ли обобщение формой переноса опыта или за этим стоит нечто большее? Ограничивает ли поле поиска привлечение абстракций самого высокого уровня или, наоборот, расширяет его и способствует полету фантазии?

Важный аспект разнообразия – это количество идей. Чтобы компенсировать неопределенность, идеи должны быть не только разными, их должно быть много. Благодаря своей простоте, метод свободного поиска позволяет подключить к процессу генерации широкие массы. На сегодня большинство новых идей в мире появляется благодаря использованию именно этого метода. Задумался человек о проблеме, перепробовал мысленно несколько вариантов, наткнулся на решение. Поскольку нас в мире уже не один миллиард, над одной и той же проблемой одновременно размышляет множество людей. Кому-то обязательно повезет, и в голову придет нужная мысль.

Здесь тоже есть куда развиваться. Самый простой путь – организационный. Можно привлечь к решению задачи как можно больше специалистов, неспециалистов, дилетантов. Вероятность получения нужной идеи возрастает. Правда, затраты при этом непропорционально растут, потому что нужно ознакомить с проблемой всех этих людей, обеспечить отбор, оценку решений, которые, к тому же, часто дублируют друг друга. А потом еще решить вопросы авторства и, не к ночи будь сказано, конфликты приоритета, и не забыть, в конце концов, “упомянуть всех достойных, и наградить непричастных”. Увеличение числа генераторов идей может быть достигнуто и за счет простого роста штата сотрудников, занимающихся данной проблемой, и за счет вовлечения сотрудников смежных подразделений, сторонних консультантов, кого угодно…

Так или иначе, благодаря современному развитию коммуникаций, к процессу поиска идей подключаются все более и более широкие массы народа. Этот потенциал еще далеко не исчерпан. С другой стороны, если Вы руководитель бизнеса и нуждаетесь в новых идеях, Вы ведь предпочтете, чтобы они пришли в голову кому-то из Ваших непосредственных подчиненных. И внедрение в последнем случае идет намного легче – изобретатель обычно испытывает к своему детищу особые чувства, и это служит дополнительным стимулом.

Поэтому генерацию идей все-таки желательно стимулировать. Но это не так просто. Дело даже не в том, что не совсем понятно, как научиться извлекать из черепной коробки свежие мысли. Существуют методы, направленные на раскрепощение сознания, самым известным и эффективным из которых (если не считать некоторые виды грибов :) является, пожалуй, мозговой штурм . Хотя, эффективность последнего вызывает вопросы. Метод этот популярен прежде всего благодаря своей кажущейся простоте, но на самом деле требует весьма серьезной подготовки. Напомню, мозговой штурм проходит в два этапа. На первом участники группы только “набрасывают” решения. Критиковать предложения на этой стадии запрещено. Боязнь критики может препятствовать свободному выражению идей, а они очень нужны, даже самые безумные. На втором этапе специальная группа попытается выделить в них рациональное зерно, анализируя стенограмму или аудиозапись.

Для успешного штурма проблемы, нужно обеспечить еще несколько условий. Важен состав группы. Он должен быть, по-возможности разнообразным, с точки зрения специальности участников, возраста, психологических ролей (“генератор”, “эрудит”). При этом нужно соблюдать баланс, чтобы никто из участников не “задавил” других своей активностью или авторитетом. Велика роль ведущего. Он должен создать особую атмосферу, “расшевелить” участников. Критически важен второй этап – анализ выдвинутых предложений. Здесь нужна не только критика, но и умение извлечь пользу из идей, которые на первый взгляд кажутся дикими.

Даже при соблюдении всех этих условий, эффективность метода остается сомнительной. Действительно сложные проблемы ему обычно все-таки не по плечу. Чаще всего к нему обращаются, когда проблема назрела, и “нужно срочно что-то делать”. При этом, часто мозговым штурмом называют совещания, на которых участники просто высказывают заранее заготовленные идеи. Главной областью применения метода остаются маркетинг, реклама, и… телевизионные игры.

Рис. 3. Обсуждение вопроса знатоками из “Что? Где? Когда?” весьма близко к классическому мозговому штурму. Оно проходит в два этапа. На первом этапе знатоки только “набрасывают” решения. Критика отсутствует. Возможно, в телевизионном формате, когда на обсуждение дается одна минута, на нее просто нет времени. Но и при проведении классического мозгового штурма это очень важное правило. Боязнь критики может препятствовать свободному выражению идей, а они очень нужны, даже самые безумные. Идеи отбираются на втором этапе. При классическом штурме специальная группа анализирует стенограмму или магнитофонную запись. В игре эта роль отведена капитану, который доверяет одному из игроков право высказать свою версию.³⁶

Даже, если бы существующие методы активизации свободного поиска были достаточно эффективны, представление о нем, как об единственной успешной стратегии, останется в корне неверным. Метод свободного перебора кажется простым и естественным, настолько простым и естественным, что саму возможность решения проблем другими способами, приходится постоянно доказывать. На самом деле, неограниченный поиск имеет очень серьезные фундаментальные ограничения. Обойти эти ограничения только путем раскрепощения сознания или использования свободных ассоциаций не представляется возможным.

Во-первых, цена ошибки может быть слишком велика. Особенно ярко это проявляется в живой природе. Представьте себе, что Вы находитесь в джунглях, изнемогаете от голода, и видите перед собой несколько разных плодов. Вот этот похож на грушу, этот на вишню, а этот на волчью ягоду. Можно, конечно попробовать каждый из них, в надежде насытиться и не отравиться. Но не кажется ли Вам эта стратегия несколько рискованной?

Кроме того, ничем не ограниченный поиск слишком затратен – отнимает чересчур много времени. В условиях, когда ошибки не прощаются, когда время в дефиците или когда конкуренция не на жизнь а на смерть, приходится измысливать более изощренные стратегии. Они, по определению, могут строиться только на ограничении поля поиска. Альтернативой абсолютной свободе может быть только та или иная степень несвободы. Поэтому мудрая эволюция выработала механизмы оптимизации перебора вариантов.

Ограничения свободного поиска при решении изобретательских проблем, на самом деле, имеют под собой еще более глубокие основания. Математикам и программистам известен класс задач, в которых количество рассматриваемых вариантов может быть настолько велико, что их принципиально невозможно перебрать никакими мыслимыми вычислительными средствами. Среди них – задача коммивояжера об оптимизации маршрута, с обязательным посещением нескольких городов. Количество вариантов в ней, с увеличением поля поиска, растет очень быстро, экспоненциально. Если нужно рассчитать дорогу всего через 66 пунктов, понадобится компьютер величиной с Землю, и работать он должен миллиарды лет. Вообще, взрывной рост сложности присущ многим комбинаторным задачам. К подобному классу относятся также задачи об оптимальной раскройке листа материи, о назначении целей для заданного комплекта вооружения, об оптимальной укладке ранца, который нужно заполнить максимальным количеством вещей из фиксированного набора. С такими же трудностями сталкиваются и создатели шахматных программ.

Шахматная позиция обычно допускает несколько десятков перемещений фигур. Это значит, что для того, чтобы получить возможность просчитывать один дополнительный ход, нужно иметь в распоряжении компьютер в десятки раз мощнее. То есть, сложность шахматных задач с увеличением глубины поиска растет в геометрической прогрессии. Чтобы смотреть на 60 ходов вперед, так же, как и для решения задачи коммивояжера, придется создать процессор размером с планету.

То же самое можно сказать и о задачах инновационных. Исходная система или ситуация всегда допускает несколько преобразований, в результате каждого из которых происходит переход в новое состояние. Оттуда, в свою очередь, возможны новые переходы. Получается такое же стремительно растущее дерево, как и в описанных выше случаях. Поэтому традиционному подходу к решению изобретательских проблем, при котором рассматриваются все возможные варианты, присущи все те же ограничения. Надеяться, что путем случайной генерации удастся сгенерировать нужное число альтернатив можно только если альтернатив этих не так уж много. Получается, что единственный способ, применимый для сложных задач, как раз для сложных задач и неприменим.

Немного усовершенствовать его можно, если учесть, замечание о том, что случайная генерация предполагает всего лишь отсутствие связи между задачей и предлагаемыми вариантами. Это значит, что генерация не обязательно должна быть хаотичной. Образно говоря, поисковое поле можно разделить на квадратики, или, пользуясь сравнением, приведенным в одной из психологичесих статей³⁷ “просканировано, как это делает эхолот или локатор”

Один из методов активизации поиска, реализующих этот принцип – морфологический анализ. Суть его заключается в том, что для какой-то системы выписывают все значимые параметры или варианты исполнения, а затем рассматривают все возможные их комбинации. Для этого используют специальную таблицу или “морфологический ящик”. Ниже приведен пример такой таблицы, составленный создателем метода, Ф. Цвики во время его работы в одной из корпораций, занимающихся исследованиями в области реактивной техники. ³⁸

Рис. 4. Морфологический ящик для средств передвижения на реактивной тяге, использующих химическую энергию, представленный создателем метода Ф. Цвики

Чтобы исследовать все поле, нужно рассмотреть все возможные комбинации всех столбцов таблицы. Легко видеть, что представленная таблица не более чем способ формализовать и систематизировать движение по знакомому нам дереву. Если говорить о самом методе, то одним из главных его недостатков является сложность определения значимых параметров. Собственно, умение увидеть, какие характеристики системы является ключевыми, как раз и отличает хорошего инженера или ученого от посредственного. Справедливости ради нужно сказать, что составление таких таблиц (полных и исчерпывающих списков) само по себе является хорошим подспорьем в решении проблемы. С другой стороны, выделение и комбинирование значимых параметров уже не позволяет говорить о полном отсутствии связи между задачей и способом генерации вариантов решения.

Данный пример также хорошо иллюстрирует и количество рассматриваемых вариантов, необходимое для решения задачи простым перебором. Даже для такого, весьма несложного случая, количество возможных комбинаций составит 4x4x3x3x2x2 = 576.

Таким образом, при решении проблем, нужно каким-то образом ограничивать перебор вариантов. Иначе придется или смириться с неизбежной потерей времени или уповать на удачу.

б – 2) Другие пути уменьшения неопределенности. Симметрия и красота

Раньше полстраны работало, а пол не работало, а теперь все наоборот

из бессмертных цитат Виктора Черномырдина

Из-за преступной халатности работников Эрмитажа, картина Казимира Малевича "Черный квадрат" 4 месяца провисела вверх ногами

просто анекдот

Итак, свободный перебор теоретически позволяет компенсировать исходную неопределенность, найти единственное решение, но связан с возможным риском, а также избыточными затратами времени и сил. Но иногда подсказки можно найти в окружающем нас мире. Более эффективный путь поиска может быть реализован за счет учета различного рода проявлений симметрии. Симметрия – это сохранение каких-то сущностей или свойств объектов при различных преобразованиях. Простейший пример из геометрии – при повороте вокруг оси симметрии одна часть фигуры отображается на другую. Зная характер преобразования и имея одну часть геометрической фигуры, можно легко восстановить вторую. Другой пример – железнодорожный рельс, который имеет одинаковую форму на всем протяжении дороги. Измерив, скажем, его ширину в начале какого-то участка можно утверждать, что она будет такой же через добрую сотню километров. Такой вид симметрии называется скользящей.

Различные свойства могут сохраняться не только при преобразованиях в пространстве, но и во времени. Ярким проявлением симметрии является ритм.

Рис. 5. Результат исследования распределения температуры в обычной морозильной камере. Можно отчетливо видеть ритмы разморозки (большие пики), а также колебания температуры, вызванные работой системы регулирования. При движении по оси времени характеристики повторяются – картинка отображается сама на себя.

Получается, что симметрия – это изменение без изменений. Пришел в новую точку, вроде бы что-то поменялось, а там все та же знакомая картинка. Неопределенность же, по определению (простите за невольный каламбур) – это способность системы принимать различные состояния. Значит, наличие симметрии снижает неопределенность, уменьшает разнообразие. Иными словами, чем выше степень симметрии, тем меньше возможных состояний и тем меньше неопределенность. Эту мысль можно проиллюстрировать простым примером. Представьте, что Вы создаете новый алфавит, в котором для изображения букв можно использовать только простые геометрические фигуры. Казалось бы, с помощью одной фигуры можно передать только одну букву. Сколько всего разных знаков может быть в таком алфавите? Если не считать многоугольники с большим количеством углов (не заставлять же пользователя их пересчитывать, алфавит должен быть удобным), простых фигур не так уж много. Чтобы увеличить количество знаков, можно договориться учитывать не только наличие фигуры, но и ее положение. Будем реалистами, оставим только такие положения, которые позволяют отчетливо отличать один знак от другого. Легко видеть, что чем больше у фигуры осей симметрии, тем меньше она может иметь различных состояний, и тем меньше информации можно передать с ее помощью.

Рис. 6. Как ни поворачивай круг на плоскости, с его помощью удастся передать всего один знак. Зато с помощью квадрата можно передать, как минимум, пару знаков. Обратите внимание, нарушение симметрии расположения квадрата относительно вертикали/горизонтали (квадрат слегка наклоненный вправо или влево) позволяет передать еще два знака. С помощью неравнобедренного (несимметричного) треугольника можно легко передать не менее восьми знаков.

Абсолютно симметричным, является пустое пространство. При любом преобразовании – перемещении, вращении, сжатии… получается одна и та же пустота. Скучновато. Скука кстати, обычно свидетельствует о том, что мозгу нашему здесь нечем заняться – все, как говорится, фиолетово. Зато, например, в лесу не то что двух одинаковых деревьев, одинаковых листьев не найдешь. Тут уж глаз радуется… Справедливости ради, нужно сказать, что наш мозг не любит крайностей. Ему не нравится как слишком однообразные, симметричные вещи, как, например, белый шум или чересчур примитивная музыка, так и полное разнообразие, которое воспринимается как какофония образов, красок или звуков. Лес радует глаз еще и потому, что деревья и листья, хотя и в чем-то отличаются, но в чем-то похожи, в разнообразии можно обнаружить какой-то порядок.

Знание законов природы также снижает неопределенность. Большинство определений сходятся на том, что закон – это устойчивая и повторяющаяся связь между явлениями. Устойчивая и повторяющаяся связь может проявиться только в случае сохранения каких-то признаков объекта при определенных преобразованиях. Например, горючее и окислитель при определенных концентрациях и температуре обязательно вступят в реакцию. Это справедливо и в Подмосковье и на Ямайке и даже в самом дальнем космосе. Можно брать разные количества одних и тех же веществ, менять пропорции, в определенных пределах, и наблюдать ту же картину. Можно брать разные виды горючего, разные виды окислителя, и вновь инициировать процесс горения. Это правило работает в любое время суток, оно действовало до появления человека и будет оставаться справедливым еще миллиарды лет. То есть, закономерность эта сохраняется при изменении места, времени, количества (в определенных пределах), даже вида элементов. Сохранение признаков при определенных преобразованиях есть не что иное, как симметрия.

А еще могут сохраняться фундаментальные величины, например энергия. Все известные в физике законы сохранения считаются проявлением каких-либо видов симметрии. Преобразования могут быть и более сложными. Например, информация на диске компьютера, которая сохраняется в виде намагниченных участков, в чем-то тождественна предъявляемой картинке, тексту или видео.

Получается, что закон и симметрия – синонимы или почти синонимы. Наличие в нашем мире разного рода симметрий позволяет нам в нем ориентироваться. Если нет ничего постоянного или сохраняющегося, то и предсказать ничего невозможно. Значит, если бы в мире не было симметрии и законов, то не было бы смысла запоминать и обрабатывать информацию. А следовательно, не было бы и разумных существ.

Итак, знание закономерностей резко уменьшает неопределенность (разнообразие) выбора. Предоставим слово Эшби:-

“Так как любой закон природы подразумевает наличие некоторого инварианта, то всякий закон природы есть ограничение разнообразия. Так, закон Ньютона говорит, что из всего множества возможных (например, написанных на бумаге) векторов положений и скоростей планет (большее множество) в действительности встречается в небесах лишь некоторое меньшее множество; и закон указывает, какие значения будут приниматься этими величинами. С нашей точки зрения здесь важно, что закон исключает многие положения и скорости планет, предсказывая, что они никогда не будут встречаться.”

Еще один способ снижения неопределенности – выделение категорий объектов. Можно сказать, что классификация это тоже своего рода поиск симметрии. Она предполагает построение иерархии классов объектов на основании имеющихся у них свойств. Например, все люди являются приматами, млекопитающими, животными, живыми существами. Все высшие приматы (в том числе и люди) имеют бинокулярное цветное зрение, все млекопитающие (в том числе и приматы) теплокровны, а все известные нам животные смертны. При этом никто никогда не видел, например, примата, нет такого животного. Более того, никто никогда не видел даже собаку. Мы можем встретить конкретного Шарика или Рекса, которые могут быть друг на друга совсем не похожи. “Собака” же – понятие собирательное, название вида, по сути абстракция.

Тем не менее, встретив друга человека или самого человека, мы можем смело утверждать, что они смертны. Бессмертный (простите за еще один каламбур) силлогизм гласит: – “Все люди смертны, Сократ человек, следовательно Сократ смертен”. Посылка “все люди смертны” означает, что переходя от одного человека к другому, мы будем обнаруживать одно и то же свойство. То есть, несмотря на то, что берется другой экземпляр класса, по крайней мере, одно из свойств остается неизменным. Это факт, и к счастью, никому не приходит в голову проверять его опытным путем. Точно также ни один доктор не станет выяснять нормальную температуру тела конкретного пациента. Она составляет 36.6±0.1 ℃ для всех представителей нашего вида, а если у кого-то температура отличается, это свидетельствует о нарушении здоровья.

Итак, наличие в нашем мире различных проявлений симметрии, существование в нем законов, деление объектов на категории, позволяет уменьшить его неопределенность. Предназначение нашего мозга заключается в том, чтобы использовать эту возможность для принятия оптимальных решений. Собственно, только этим он и занимается. Он постоянно находится в поисках симметрии с тем, чтобы в дальнейшем использовать подмеченные явления. В повседневной жизни и при решении стандартных задач это нам здорово помогает. Но в случае появления проблем нестандартных, этот механизм дает сбои

б – 3) Мозг как инструмент уменьшения неопределенности

Самая великая душа способна как к величайшим порокам, так и к величайшим добродетелям, и те, кто идет очень медленно, может, всегда следуя прямым путем, продвинуться значительно дальше того, кто бежит и удаляется от этого пути.

Рене Декарт “Рассуждение о методе, чтобы верно направлять свой разум и отыскивать истину в науках”

Свободный процесс генерации идей, даже самый наисвободнейший из свободных, только кажется абсолютно хаотичным. Если Вам нужно соединить две металлические детали, вряд ли Вы вспомните о гладиолусе. И это правильно, металл соединяют сваркой, клепкой, даже склейкой, но никак не цветами или конфетами. В обычной жизни способность нашего мозга вспоминать о вещах непосредственно связанных с решаемой задачей, очень полезна и удобна. Подавляющее большинство решений, которые нам приходится принимать, абсолютно тривиальны. Поэтому в первую очередь в голову должны приходить самые привычные мысли. Проявлять творческую смекалку в повседневных делах совершенно не нужно, а иногда и опасно. Водить машину, пользоваться лифтом или пересекать улицу лучше всего по правилам. Вообще, вероятность потерпеть неудачу, двигаясь нестандартными путями, всегда выше, а в жестких условиях, в которых жили наши предки, это равносильно гибели. Поэтому мозг прекрасно приспособлен к тому, чтобы быстро находить тривиальные решения.

Г.С.Альтшуллер в своих книгах продвигает гипотезу о том, что человеческий мозг достался нам от предков в таком виде, который совершенно не приспособлен для решения нестандартных задач. Древним людям приходилось решать в-основном однотипные проблемы. Самой важной была проблема поиска пищи, а еще нужно было уметь правильно определиться как себя вести при появлении опасности – бежать, сражаться или прятаться. При этом решение нужно принимать очень быстро, тут не до мысленных экспериментов. Замешкался – остался без обеда или сам стал чьим-то обедом. Бесконечно перебирать варианты как-то недосуг. Орудия и методы труда и добычи пищи на протяжении сотен тысяч лет совершенствовались очень медленно. Найденные приемы и навыки закреплялись и передавались из поколения в поколение почти без изменений. Отступление от канона могло привести к потере времени, ресурсов, а поэтому не приветствовалось. В какой-то момент культура стала тормозить изменения. А значит, те, кто проявлял изобретательность, практически не получали преимуществ и это свойство не закреплялось в процессе эволюции.

Вообще, вопрос о том, почему или для чего в процессе эволюции у человека развился столь мощный мозг, до сих пор до конца не ясен. Конечно, ум – это хорошо. Но при этом нужно учесть, что увеличение мозга имеет свою цену. Его нужно постоянно снабжать питательными веществами, защищать, поддерживать оптимальную температуру. При массе всего в 2-3% от массы человеческого тела, мозгу в спокойном состоянии требуется до 25% кислорода, потребляемого всем организмом. Женщины наши так тяжело рожают не только из-за прямохождения, но и потому, что головка у младенца относительно велика. И это при том, что дети появляются на свет крошечными и совершенно беспомощными. У них даже кости черепа мягкие, чтобы роды проходили легче. Кстати, у детей мозг и вовсе потребляет более половины энергии, ведь ребенок интенсивно учится, да и мозг у него по размерам и количеству связей даже больше, чем у взрослого.

Среди возможных назначений мозга называют социальные коммуникации. Действительно, жизнь в группе требует более развитых когнитивных способностей. Тем не менее, вороны, обезьяны или волки, хотя и живут в стаях, в умственном развитии от человека все-таки отстают. При этом многие исследования показывают, что наш главный орган развивался опережающими темпами. Период очень быстрого по эволюционным меркам развития мозга занял всего около двухсот тысяч лет. При этом он предшествовал возникновению языка и культуры. Последние 35-50 тысяч лет средние размеры мозга даже постепенно уменьшаются. Возможно, катализатором развития выступили механизмы полового отбора, если по каким-то причинам самки начали предпочитать партнеров с развитыми интеллектуальными способностями. Существуют математические модели, подтверждающие такое предположение. В частности, одна из них ставит зависимость притягательности партнеров (только самцов) от количества освоенных стратегий поведения (в терминологии авторов – мемов) и неплохо согласуется с фактами³⁹. Косвенно это подтверждается и тем непреложным фактом, что ум и остроумие признаются женщинами одними из самых привлекательных мужских качеств.

Но вернемся к нашей основной теме. Чтобы научиться принимать правильные решения, наш мозг не просто реагирует на внешние стимулы, а постоянно пытается предвидеть, предсказывать все происходящее вокруг. Известно, например, что при обработке зрительной информации, поток сигналов идет не только от глаза к зрительным центрам мозга, но и наоборот. Очень большие объемы информации “спускаются” от высших отделов мозга к низшим, в направлении от зрительных центров к глазным нервам. Это объясняется тем, что мозг постоянно генерирует гипотезы об окружающем мире и пытается с помощью органов чувств их подтвердить или опровергнуть . Вообще, в соответствии с современными представлениями, мозг весьма активен в построении картины окружающего мира, выявлении закономерностей⁴⁰.

Работа эта происходит непрерывно и нам не приходится прикладывать для этого много усилий. Мозг даже находит в ней удовольствие. С этим связано, например, восприятие музыки. Нам приятно сочетание звуков и ритмов, в которых мы можем уловить закономерности. При этом слишком сложная музыка, в которой порядок выявить не получается, утомляет. А чересчур простая, примитивная “попса” кажется нам скучной. Пониманию музыки можно научиться. Для этого есть даже специальные курсы. Известно также положительное воздействие музыкальных произведений на мыслительную деятельность. Не правда ли, все это сильно напоминает некий вид гимнастики для мозга? Что-то подобное можно подметить и относительно зрительных образов. Например, нам нравятся некоторые здания, улицы, города. Недаром говорят, что архитектура – это застывшая музыка.

Писатель-фантаст И.А Ефремов в своем великолепном “Лезвии бритвы”, как обычно, пространно, рассуждал на тему того, что восприятие красоты связано с подсознательным поиском закономерностей:

“Остро чувствуя форму, кроме цветов, звуков и запахов, мы получили всю гамму ощущений, из которых складывается восприятие красоты. И вот, использовав чувство формы для влечения полов, природа необходимо должна была обеспечить автоматическую правильность выбора, закодировав в форме, красках, звуках и запахах восприятие наиболее совершенного. Тогда предок человека, стоя еще на очень низкой, звериной ступени развития, стал правильно выбирать лучших жен или мужей. Половой отбор стал действовать не только интенсивнее, но и в верном направлении, – словом, все пошло как надо для быстрого восхождения по лестнице исторического развития, все большего совершенствования организма. Потом, когда мы стали мыслить, этот инстинктивный выбор, закодированный так, что он радует нас, и стал чувством красоты, эстетическим наслаждением. А на самом деле это опыт, накопленный в миллионах поколений при определении того, что совершенно, что устроено анатомически правильно, наилучше отвечает своему рабочему, функциональному назначению… Механизм – да! Но в этом механизме длительное историческое развитие заложило программу неизбежного совершенствования, восхождения к лучшему. Вот почему прекрасное имеет столь важное для человека значение.”

Но ведь целесообразность предполагает существование закономерностей. Например, согласно утверждению Ефремова, нам нравятся широко посаженные глаза, потому что это помогает стереоскопическому зрению. Эта закономерность каким-то образом была выявлена и закреплена на подсознательном уровне. Судя по всему, что-то подобное происходит и при восприятии технических объектов. Недаром говорят, например, что красивый самолет хорошо летает. Каким-то непостижимым образом наш мозг умеет воспринимать то, насколько форма объектов соответствует их содержанию.

“Решительно все виды чувств, доставляющие нам ощущение красоты, в своей основе имеют важное и благоприятное для нашего организма значение, будь то сочетание звуков, красок или запахов. Что линии, которые мы воспринимаем красивыми, гармоническими, построены по строгим математическим закономерностям, – это уже бесспорно. Дальнейшее же раскрытие тайн красоты зависит от точных физических исследований процессов, совершающихся в нашем организме…”

Механизмы выявления закономерностей весьма эффективны. Обратимся еще раз к шахматам. Область эта легко формализуется. Формальные задачи компьютер давно выполняет лучше человека. Чтобы в этом убедиться, достаточно попробовать посоревноваться в арифметических вычислениях с обычным калькулятором. Казалось бы, у шахматиста в игре против компьютера не должно быть никаких шансов. За отведенное для хода время, современные вычислительные машины могут просчитывать на 20-30 ходов вперед. А человек, в самом лучшем случае, просматривает всего ходов пять-шесть. Но при всем этом, даже самый мощный компьютер, если он действует обычным перебором, не в состоянии обыгрывать даже “худших из лучших” – шахматных мастеров и посредственных гроссмейстеров. И развиваться машине особенно некуда. Дело в том, что рост сложности вычислений с увеличением количества просматриваемых ходов имеет экспоненциальный, взрывной характер.

Как же человеку удается соревноваться с компьютером? И за счет чего компьютеры все-таки обыгрывают чемпионов? Дело в том, что люди не только просчитывают варианты. Если бы это было так, игре в шахматы можно было бы научиться очень быстро, а выигрывал бы тот, кто быстрее считает в уме. Шахматист еще и оценивает, как бы видит ситуацию на доске. И это умение он приобретает в процессе научения.

Следуя примеру человека, современные шахматные программы, кроме просчета ходов и ответов противника, еще и оценивают позицию. Для этого используется так называемая “оценочная функция”. Она рассчитывается в соответствии с правилами, взятыми из шахматных учебников, или подсказанными опытными шахматистами.

Например:

– пара слонов – это больше чем “один слон и еще один слон”;

– пешки выстроились цепью – это хорошо. Или наоборот – “висящая” пешка – это плохо;

– если цепь пешек защищает короля – это очевидный плюс позиции;

– еще один жирный плюс – пешка, которая угрожает пройти в ферзи;

Подобных правил сотни, если не тысячи. Люди их не всегда осознают, часто пользуются автоматически. Кстати, понять, какими правилами пользуется человек при поиске решения – зачастую главная трудность создания не только шахматных программ, а вообще большинства программ, имитирующих человеческую деятельность⁴¹. Машина оценивает соответствие шахматным правилам численными коэффициентами, коэффициенты настраиваются по результатам тренировочных партий и сводятся в эту самую оценочную функцию. Чем выше эта оценка, тем перспективнее рассматриваемый ход.

Используя все эти правила, как компьютер, так и человек-шахматист, как-бы выстраивает шахматную армию – этакую военную машину. Разумно организованная армия умеет хорошо атаковать и защищаться. Два слона могут атаковать любое поле, а один – только черные или только белые диагонали. Поэтому, если на доске пара слонов, оценочная функция увеличивается на какой-то процент. “Висящую” пешку тяжелее защитить – коэффициент снижается. Король должен быть надежно спрятан. Атакующие фигуры – иметь пространство для маневра. Все это влияет на качество позиции. Существуют также правила, на основании которых можно регулировать глубину поиска. Например, те “ветки”, в которых просматривается шах или взятие ценной фигуры, нужно просмотреть поглубже, естественно за счет сокращения глубины поиска в “спокойных” ветках.

Что очень важно – все эти правила опираются на какие-то объективные закономерности, которые лежат в основе шахматной игры. Применительно к метафоре проблемного пространства все это означает только одно. Использование подобных правил так или иначе задает направление движения по дереву поиска. Выбор более выгодного с точки зрения позиции хода означает отсечение неперспективных веток. То же самое можно сказать и об управлении глубиной поиска – более перспективные направления рассматриваются глубже, а неинтересные – более поверхностно или вовсе отсекаются.

Знаменитый Deep Blue, обыгравший в 1997 г. тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова, включал модули, специально спроектированные для расчета оценочной функции. Кстати, победа далась ему совсем не просто, можно сказать, благодаря грубым ошибкам оппонента. Какая-то из американских газет писала, что Каспаров, будучи “мальчиком из провинции, преклоняющимся перед техническим прогрессом”, просто поверил в превосходство компьютера и играл много ниже своих возможностей.

Все-таки наш мозг – удивительное создание природы. Ведь даже самый погруженный в любимую игру шахматист живет не только игрой. Никто не проектировал его мозг специально для шахмат. Он умеет делать бесчисленное множество вещей – завязывать шнурки, заниматься политикой, чистить зубы, петь песни, кататься на лыжах, готовить еду (хотя бы бутерброды), целоваться, читать, писать и рисовать, преклоняться перед техническим прогрессом… В этом его сила, но эту силу можно превратить в слабость.

Наш мозг выполняет огромную работу по категоризации, выявлению закономерностей, построению эвристик на основе различных проявлений симметрии. Забегая вперед скажу, что большая часть этой работы выполняется автоматически неосознанно. Неосознанно и использование выявленных закономерностей. Судя по всему, именно в этом кроется причина того, что некоторые задачи оказываются для нас слишком сложными.

Кроме использования всех перечисленных явлений и мыслительных приемов, наш мозг еще умеет мыслить системно. Системное мышление также помогает находить оптимальные решения, но и его применение иногда приводит к тому, что какие-то направления поиска оказываются для нас скрытыми. Некоторые свойства систем окажутся полезными для наших дальнейших рассуждений. Предлагаю познакомиться с ними поближе.

в) Системная модель
в – 1) Почему для нас важны системы? Системы, разнообразие, универсальность

Один раз за весь ход истории прихотливая природа создает такое удивительное сочетание атомов, имя которому – Горький

Из школьных сочинений

Чтобы предотвратить бесцельные блуждания в поиске решения, следует принимать во внимание закономерности, действующие в данной области. Для решения шахматных задач приходится опираться на законы шахматной игры. При решении задач инженерных – учитывать соотношения множества характеристик механизмов, свойств среды, материалов.

Широко известен случай, описанный академиком-кораблестроителем А.Н. Крыловым. Однажды он увидел модель парохода, который с трудом развивал скорость 7 узлов вместо расчетных 9 – 9.5. Осмотрев модель, академик заметил, что винт судна кажется слишком большим. Последовала рекомендация обрезать винт. После того, как все было исполнено, и корабль стал наматывать положенные узлы, озадаченный хозяин явился засвидетельствовать свое восхищение: “Я удивляюсь, как вы сразу увидали, что надо делать. “Я тридцать два года читаю “Теорию корабля” в Морской академии в Ленинграде” – ответил академик. Найденное им решение объясняется довольно просто. Мощность, потребляемая винтом при постоянной частоте вращения, растет пропорциональна кубу его диаметра. Если винт чуть больше оптимального, потребляемая мощность возрастает настолько, что двигатель просто не может вращать его с нужной частотой. В результате, паровая машина работает не в оптимальном для нее режиме. При повышенном расходе топлива, развиваемая на валу мощность недостаточна для быстрого движения судна.

Вся описанная цепочка рассуждений опирается на объективные законы. В данном случае, глубокое понимание основ гидродинамики и характеристик паровых машин, помогло с кажущейся легкостью решить сложную инженерную проблему.

Но все это хорошо для областей более или менее знакомых человеку, столкнувшемуся с проблемой. Нестандартные же задачи, по определению, выходят за пределы своих областей. Собственно, поэтому они так трудны. Значит ли это, что для их решения невозможно найти способы эффективного поиска нужных решений? Нет, это говорит только о том, что используемые модели и закономерности должны быть универсальными, подходящими для широкого круга задач.

Одна из моделей претендует на то, что с ее помощью можно описывать практически любые явления реального и даже идеального мира. Это системный подход. Создатель этого подхода, Людвиг фон Берталанфи в 1947 году выступил с простой идеей. Сложный объект можно описать как систему, состоящую из связанных частей. Характер этих связей определяет поведение системы. Разные виды взаимодействий соответствуют разному поведению. Система может стремиться к состоянию равновесия, ее параметры могут колебаться или же она может стремиться изменить свое состояние. При этом уравнения, описывающее поведение самых разных систем демонстрируют удивительное сходство. Описание на языке объектов и связей весьма и весьма универсально. Технические устройства состоят из агрегатов, процессы из операций. Коллективы складываются из людей, задачи можно разбить на подзадачи. Все они взаимосвязаны между собой и являются элементами своих систем⁴².

Очевидно, такой подход может оказаться полезным и для наших задач.

Есть еще одна причина, по которой стоит обратить внимание на системы. Разнообразие изобретательских задач определяется разнообразием ситуаций, с которыми вынужден иметь дело изобретатель. Разнообразие ситуаций, в свою очередь, вызвано многообразием объектов техники и условий окружающей среды.

Как известно, в основе наблюдаемого нами мира лежит небольшое количество видов элементарных частиц с весьма ограниченным набором свойств. Все остальные бесчисленные виды природных объектов возникли в результате их комбинирования. Объединение объектов может приводить к появлению новых сущностей, обладающих новыми свойствами. Еще Аристотель утверждал, что “целое больше суммы его частей”. Это справедливо не только для природных объектов, но и для объектов идеального мира. Помните – “два шахматных слона – это больше чем один слон плюс еще один”? При этом слоны могут рассматриваться и как реальные и как идеальные объекты. Например, если в шахматном наборе не хватает слона или любой другой фигуры – ценность всего комплекта резко падает.

Если готового решения проблемы не существует, это значит, что объект или процесс, имеющий подходящие для решения задач свойства, не является широко известным, а значит – скорее всего не является элементарным. Если бы было по другому, все технические задачи можно было бы решить используя только элементарные частицы. А я бы мог не напрягаться, сочиняя этот текст, а просто выразил свою мысль одним словом или какой-нибудь простенькой пословицей. В подавляющем большинстве случаев, для решения задачи, придется комбинировать объекты с целью создания нового качества. Более того, в подавляющем большинстве случаев, сами комбинируемые объекты являются результатом комбинации. Иными словами, почти всегда, а может быть, вообще всегда, изобретателю приходится иметь дело с Системами. Это обусловлено тем, что системы умеют создавать новые свойства. Это умение, само по себе, тоже является свойством, которое называется Эмерджентностью.

Эмерджентность – это наличие у какой-либо системы особых свойств, которых нет ни её элементов ни у их простой суммы. Иначе говоря, Эмерджентность это несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов. Синоним термина Эмерджентность – «системный эффект».

Можно попытаться строго доказать, что эмерджентность является и синонимом целостности. Попробуем размышлять “от противного”. Допустим, система является целостной, но при этом у всей системы нет эмерджентных свойств. То есть – нет таких свойств, которые есть у всей системы в целом, и которые при этом отсутствуют у ее элементов. Но тогда нет ничего, что отличает “целое” от обычного несвязанного набора. Следовательно, пропадает смысл “целостности”, она как-бы становится равна нулю. Значит, одно не существует без другого.

Целостность-эмерджентность признана одним из основных, или даже основным свойством систем: – “Из 34 рассматриваемых В. Н. Садовским и далее анализируемых А. И. Уемовым определений системы вообще, 27 из них (т. е. подавляющее большинство) фактически совпадают с представлением о системе как особом «единстве», «целостности», «целостном единстве». Таковы определения Л. Берталанфи, К. Черри, Дж. Клира, А. Раппопорта, В. И. Вернадского, О. Ланге, П. К. Анохина, Л. А. Блюменфельда, И. В. Блауберга, В. Н. Садовского и Э. Г. Юдина.⁴³”

Свойство эмерджентности систем определяет фантастическое разнообразие окружающего нас мира. Без него, Вселенная представляла бы собой “бульон” из элементарных частиц или кварков. Ни о каком возникновении жизни, тем более разумной, ни о каком построении общества, развитии техники не могло бы быть и речи.

Для полноты картины, нужно упомянуть о споре между холистами и редукционистами. Спор этот где то на грани философии и методологии науки. Редукционисты отстаивают точку зрения, в соответствии с которой свойства целого могут быть выведены из свойств составляющих систему элементов. Представители этого направления считают, что рано или поздно мы выведем одно из другого, а сегодня мы просто не умеем достаточно хорошо “считать”. Холисты же говорят именно о принципиальной невыводимости эмерджентных свойств. Не вдаваясь глубоко в философию, могу сказать, что в нашем вопросе приходится быть “прагматическими холистами”. Возможно, когда-нибудь ученые и научатся вычислять все свойства целого на основании свойств элементов. Но идеи искать нужно сегодня, и способа такого мы сегодня не знаем. Судя по всему он не известен и нашему мозгу, иначе зачем ему удерживать в памяти бесчисленные знания о бесчисленных системах окружающего мира. Поэтому нам ничего не остается, кроме как исходить из несводимости эмерджентного свойства к свойствам элементов системы.

К основным свойствам систем относится также иерархичность. Системы могут быть представлены в виде многоуровневой структуры. На каждом уровне система состоит из элементов, каждый из которых может быть, в свою очередь, представлен как система. Связи и взаимодействия, а также процессы также являются системами.

Рабочим определением системы примем следующее:

Система – это совокупность элементов, которая может быть включена в качестве одного из элементов в систему более высокого ранга.

И еще одна важная вещь:

Существует очень небольшое количество способов изменения систем. Это изменение пространственных и временных свойств системы, изменение вида (качества) и количества ее элементов, а еще – изменение порядка (структуры, закона построения).

Эти вопросы рассматриваются более подробно в следующих разделах. Они описывают точку зрения, которая возможно несколько отличается от общепринятой. Хотя в данном случае говорить об общепринятой точке зрения сложно, слишком уж их много. Весьма похожее описание системной модели можно встретить у Якова Александровича Пономарева⁴⁴ , одного из наиболее выдающихся советских психологов, занимавшихся проблемами творчества. Если Вас больше интересуют методы решения проблем, Вы можете пропустить остальные разделы этой главы и перейти непосредственно к следующей.

в – 2) Системы – это просто

Современные ученые мыслят глубоко, вместо того чтобы мыслить ясно. Чтобы мыслить ясно, нужно обладать здравым рассудком, а мыслить глубоко можно и будучи совершенно сумасшедшим

Никола Тесла

Определение системы только через системное свойство приводит к кажущемуся противоречию. Раз свойства системы не выводятся однозначно из свойств ее элементов, то систему в принципе нельзя сконструировать или изобрести. О существовании подходящего вида систем можно только знать – и использовать это знание. Это утверждение, кажется, не согласуется со всем человеческим опытом. А чем тогда, собственно, человечество занимается со времен изобретения каменного топора и колеса? На самом деле, изобретатели и конструкторы действительно могут только выбирать известные схемы из набора доступных.

Собственно, если задуматься, это еще одна причина, которой обусловлена фактическая безальтернативность свободного поиска при решении нестандартных задач. Ведь решение всегда подразумевает описание какой-то системы. Даже если для решения нужен один элемент, он все равно должен вступать в какие-то взаимодействия, все равно должен стать частью какого-то целого. Даже если известны все элементы, из их свойств не могут быть выведены свойства целого. Остается только брать описания (модели) подходящих систем и пытаться примерить их в качестве решения к существующей задаче. А это не что иное, как перебор. Поэтому, так или иначе, при поиске идей, бал правит перебор вариантов, а известные способы повышения его эффективности сводятся к отсечению неперспективных вариантов или выбору наиболее многообещающих.

Вернемся к системам. Рассматривая конкретное взаимодействие, конкретное применение или конкретный “контекст”, можно представить сложную систему как относительно простой объект, имеющий ограниченный набор свойств. Например, барометр – штука довольно сложная. Но если Вам нужно с его помощью измерить высоту здания, Вы можете воспользоваться его способностью измерять давление. По разнице давлений воздуха у основания и на крыше, можно вычислить разность высот. При этом внутреннее устройство прибора может быть самым разнообразным. Это может быть простая изогнутая трубка, заполненная ртутью и запаянная с одной стороны, датчик давления, или наисложнейший электронно-механический аппарат. Для Вас имеет значение только его умение выполнять необходимые измерения с достаточной точностью. При решении задачи сначала придумывается, а точнее подбирается, концептуальная схема, а потом выбираются средства ее реализации.

В разных вариациях бытует рассказ о том, как Нильс Бор, будучи студентом, на экзамене по физике предложил еще массу способов измерения высоты с помощью этого прибора. Например – сбросить барометр с крыши и определить высоту по времени падения. Или – измерить длину теней, отбрасываемых барометром и зданием и вычислить требуемую величину, пользуясь простейшей пропорцией. Некоторые из решений были совсем уж “юмористическими” – например, обменять ценный прибор на чертеж здания. Таким образом Бор иронизировал над ориентацией современного ему образования на скучные стандартные решения. Не правда ли, ситуация мало изменилась с тех пор?

Естественно, будущий великий физик не забыл предложить измерить высоту здания “в барометрах”.

Все эти способы реализуются благодаря действию относительно простых законов. Первый – благодаря тому, что давление воздуха изменяется с высотой, согласно закону Паскаля. Второй – за счет того, что тела падают на землю с постоянным ускорением. А третий реализуется благодаря тому простому факту, что свет движется по прямой, а также – теореме Фалеса о пропорциональности отрезков, отсекаемых параллельными прямыми.

При этом для реализации каждого из способов нужно использовать только некоторые свойства объекта. Например то, что барометр отбрасывает тень и имеет постоянную длину. Кстати, по преданию, сам Фалес Милетский измерил подобным способом высоту египетских пирамид. Барометра у него под рукой не оказалось, пришлось воспользоваться обычным посохом.

Еще раз подчеркну, схемы (системы), могут быть очень простыми, их описания могут включать по два-три элемента. Закономерности также могут быть изложены в предельно упрощенной форме, например, “чем выше объект, тем длиннее его тень”.

То же самое можно выразить и по другому. Сложный и многообразный объект очень часто рассматривается человеком как часть какой-то системы. При этом, те его свойства, которые важны для организации данной системы, как-бы “выпячиваются”, зато другие отходят на второй план и пропадают из поля зрения. Забегая вперед, отмечу, что это является еще одной из причин тех трудностей, которые возникают при решении проблем.

Знания о простейших системах мы получаем из двух источников. Прежде всего это практический опыт. Люди, за тысячи лет до рождения Архимеда, использовали палки в качестве рычагов. Ну, например, для строительства тех самых пирамид. Из опыта мы узнаем о том, что разгладить ткань можно утюгом, просверлить стену – дрелью. А еще – что непрозрачные предметы отбрасывают тень, а объекты тяжелее воздуха, будучи свободными, падают на землю…

Ну и, конечно – наука. Это и закон Паскаля и формулы Ньютона, описывающие движение тел, и теорема Фалеса, и еще множество вещей, благодаря которым появились утюги и дрели, самолеты, транзисторы, космические телескопы и шампунь от перхоти. А еще благодаря науке появился Интернет, в котором теперь можно найти описание всех этих нужных и огромной массы ненужных вещей…

Зачастую, даже в тех случаях, когда точное описание поведения или свойств объектов требует сложных расчетов, на качественном уровне оно остается простым. Например, точное решение уравнений движения жидкости до сих пор остается неподъемной задачей. Но это не мешает пониманию того, что струей воды можно смыть грязь, или даже резать металл.

И все-таки, окружающие нас системы довольно сложны. Чтобы это объяснить, чтобы не оставлять пробелов в наших рассуждениях, придется вспомнить о вещах достаточно широко известных, но не теряющих от этого своей важности.

в – 3) Иерархия

Много повидавшая на своем веку старуха Изергиль делится на три самостоятельные части.

из школьных сочинений

– И сколько же у тебя людей-то в подчинении?

– Почти 3 тысячи.

– Батюшки, как ты с ними справляешься, трудно небось?

– Трудно с тремя, а потом уже число не имеет значения.

из кинофильма “Москва слезам не верит”

В результате объединения элементов с образованием системы, возникает единый объект. А раз он единый, то при включении в систему более высокого ранга, он может рассматриваться как некая единица, внутреннее строение которой на данном уровне можно не принимать во внимание. Таким образом, из понятия единства органичным образом следует свойство иерархии систем.

Можно посмотреть на это и с другой стороны. В составе сложных систем могут быть выделены простые блоки. Каждый из этих блоков тоже может быть системой, состоящей из элементов. При этом деление может быть произвольным, но чаще всего отражает какие-то закономерности.

Например, старые города делились на районы в соответствии с сословными, профессиональными или религиозными различиями жителей. Жители московского района Кожевники когда-то занимались исключительно выделкой кож. Название района Хамовники происходит от слова «хам», которое с XIV века обозначало льняное полотно. Соответственно, проживали там ткачи, а вовсе не невежливые люди. Район вокруг Сорбонны в Париже называется Латинским кварталом потому, что преподавание в средневековых университетах велось на латыни. Названия Еврейского, Армянского и Мусульманского кварталов Старого Иерусалима говорят сами за себя.

Отношения между собой жителей всех этих районов были более тесными, чем с жителями соседних. Население района зачастую выступало сообща, как одно целое. Примером могут служить студенческие волнения в Париже в 1968 году, центром которых был Латинский квартал. Как единое целое может рассматриваться район и с точки зрения входящих и выходящих потоков. Например, Еврейский квартал Иерусалима в субботу потребляет меньше энергии, чем в обычные дни.

Аналогично, любая система может быть разделена на “районы”, которые на данном уровне выступают как простые элементы. Такое районирование называют декомпозицией системы. Сами элементы – “улицы” или “кварталы” тоже могут быть представлены как системы и подлежать районированию. Но только тогда, когда наступит их очередь.

При таком подходе, конструктор или изобретатель на любом из уровней имеет дело с относительно простой системой, модель которой легко “помещается в голове”. Количество переменных (разнообразие состояний) такой простой системы относительно невелико. При этом, зачастую, ее элементы (подсистемы) являются известными, стандартными и легко прогнозируемыми. Их можно рассматривать как простые элементы, не вникая во внутренние механизмы реализации. Все это сильно упрощает принятие решений и проектирование.

Природа тоже часто пользуется тем, что можно сначала создать устойчивую форму, например, атом или живую клетку, а затем использовать ее в качестве “кирпичика” для строительства более сложной конструкции. Это, например, частично объясняет уникальную сложность живых организмов. Так, возникновение клетки, по мнению многих ученых, тоже происходило по этапам. Сначала появились сложные молекулы, которые каким-то образом научились воспроизводить сами себя. Они начали бороться за ресурсы, и таким образом включился механизм естественного отбора. Это привело к усложнению структуры молекул. Отбор привел к возникновению конгломератов молекул, их специализации. Возникли органеллы, из которых, в свою очередь, сформировались первые одноклеточные организмы. Одноклеточные научились собираться в сообщества, появилось разделение функций. Результатом такой ступенчатой эволюции стала невероятная сложность растительных и животных организмов.

Существование устойчивых форм не отменяет при этом эволюцию на “нижних” уровнях системы. Изменения продолжаются на всех уровнях, в том числе на клеточном, но эти изменения подчинены главной задаче – улучшению функционирования всего организма. То же самое можно сказать о технических системах. Развитие часто идет за счет совершенствования узлов, улучшения материалов, систем управления. Такие изменения могут быть незаметны, но накапливаясь, они приводят к значительным улучшениям. Этот путь не менее важен, чем революции, сопровождающие создание принципиально новых устройств и технологий. При этом, постепенное эволюционное развитие предполагает решение множества относительно мелких изобретательских проблем, то есть своего рода революций на уровне “клеток”.

в – 4) Связи и Действия

Ромео любит Джyльеттy, а Отелло душит Дездемонy.

из школьных сочинений

Понятие связи – одно из ключевых в теориях систем. Кроме него часто пользуются термином “отношение”, при этом определяя его как “соотнесение (связь)”. Попробуем разобраться, что это такое. Если связь появляется или исчезает, что-то должно измениться. Иначе нет никакой разницы между связанными и несвязанными объектами. Значит, существует хотя бы одно свойство, отличающее отдельные объекты от группы связанных. Но сама связь, без объектов не имеет смысла. Так, нет смысла утверждать “находятся рядом”, не указывая, кто расположен рядом и с кем. Есть связь – есть новое (системное) свойство, нет связи – нет свойства, а сама она – это нечто эфемерное, которое то ли есть, то ли нет. Не напоминает ли это отношение единства, или систему?

Получается, сказать “между объектами существует связь” – это все равно, что обозначить некую систему. Например, два человека, между которыми существует супружеская связь составят систему, которую можно обозначить как “чета”. Супружеская чета может выступать как единый объект в разных отношениях, например совместно владеть собственностью. Вот и словарь Ожегова определяет связь как “Отношение взаимной зависимости, обусловленности, общности между чем-нибудь”. Здесь “общность” – одно из ключевых слов, и это слово является синонимом единства. А еще говорят, что связь соединяет (со-единяет).

Связь может быть условной, “эфемерной”. Например, объекты могут соседствовать в каком-то списке. Но это не отменяет факта возникновения системы – группа соседних элементов также может рассматриваться как единый объект.

Действие (взаимодействие) – это такая связь, существование которой приводит к изменению состояния по крайней мере одного из взаимодействующих объектов.

Связи и действия принято изображать линиями или стрелками, которые соединяют объекты. Но это всего лишь вопрос удобства. Математическую операцию, например бинарную логическую операцию импликации, можно обозначить как А→ В, а можно – implication(A,B). Способ изображения в виде стрелки только немного маскирует истинную сущность связи, как элементарной системы

При этом многие действия, на самом деле, имеют сложную структуру. Представьте, что Вы хотите быстро высушить влажную футболку, и для этого обдуваете ее струей воздуха от вентилятора. В этом, на первый взгляд, простом действии участвует промежуточный элемент – воздух. Кроме того, сам процесс сушки – результат множества единичных актов взаимодействий огромного числа молекул. Получается, действие тоже может быть сложной системой. И наоборот, сложный процесс практически всегда удается разделить на простые составляющие в виде отдельных простых действий.

Даже с учетом возможной комплексной природы, видов действий не так уж и много. По крайней мере – меньше, чем видов известных нам объектов. И результаты подавляющего большинства видов действий на определенные классы объектов нам прекрасно известны. Нам также известно, как объекты, находящиеся в определенном состоянии, будут действовать на своих соседей. Знания о таких элементарных системах, в сочетании со свойством иерархичности, позволяет нам конструировать сложные устройства и процессы.