Новости что такое эврика

Эврика — Восклицание в значении нашёл, понял, открыл. А еще «Эврика» — это название нашей любимой школьной команды эрудитов. Определить лексическое значение слова эврика поможет толковый словарь русского языка. У нас вы найдете сразу несколько определений слова, а также примеры предложений где употребляется это слово. История компании. О производстве. ТМ Эврика. С методическими разработками инновационной деятельности Центра образования «Эврика» можно ознакомиться на сайте организации в разделах «Инновационная деятельность» и «Дистанционное обучение».

Что представляет собой эвристическое обучение

это междометие греческого происхождения «heúreka», что означает «открывать». "я нашел"), согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им одного из основных законов гидростатики (смотри Архимеда закон). Ударение: эврика межд. разг. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. В русском языке со словом эврика чаще всего ассоциируются следующие слова.

Что такое «эврика»?

Эврика значения. Архимед бежит по улицам Сиракуз , крича «Эврика! Согласно легенде, пересказанной Витрувием в трактате « Об архитектуре », сиракузский царь Гиерон II подозревал своего ювелира в обмане при изготовлении золотой короны [1]. Он поручил Архимеду открыть обман и доказать, что корона не из чистого золота часть которого мастер якобы присвоил , а из сплава золота и серебра.

Мысленно идти в обратном порядке — один из многих эвристических приемов, используемых человеком при решении самых разных проблем.

Он хорошо известен, например, всем, кто любит решать головоломки. Особенно наглядно его преимущества видны, если вспомнить, как легко найти выход из Т-образного лабиринта, проследив путь от места, где размещена цель, к началу, и как трудно это сделать, если идти в прямом направлении. Стоит, может быть, упомянуть, что авторы детективных историй с «неожиданной» развязкой в самом конце нередко начинают обдумывать сюжет именно с развязки, а потом уже приходят к началу повествования. Так легче строить остросюжетный рассказ или роман.

Читателям же предоставляется блуждать в нарочно запутанных сюжетных ходах с начала к концу, то есть он должен идти по лабиринту наиболее трудным путем. Долгое время вообще считалось, что лабиринт не Т-образный, а более сложный, напоминающий ветвистое дерево превосходно иллюстрирует схему поисков любого сложного решения. В центре такой паутины ходов находится цель — искомый ответ. Решая задачу, человек словно бродит по запутанным коридорам лабиринта: то заходит в тупики, то кружит на одном месте, то возвращается назад, чтобы снова двинуться вперед.

И так, пока, наконец, не достигнет заветной цели — центральной площадки. Теория лабиринта, которая пришла в свое время на смену пресловутым пробам и ошибкам, на первых порах казалась весьма удачной. Опыты с живыми, а потом с механическими мышами, учившимися искать путь в лабиринте, стали классической моделью обучения. Поведение электронного Тезея Шеннона как шутливо назвал он свою мышь стало основой для решения многих сложных задач, скажем, игры в пять фишек пятнадцать.

Да и шахматные задачи — по существу лабиринт, только уж очень запутанный. Но лабиринт, может быть, и помогает понять что-то в механизме мышления, однако характеризует его чисто внешне, не раскрывая внутренних пружин. Конечно, если искать выход из лабиринта, применяя небезызвестный алгоритм «Британского музея» — простой перебор всех вариантов, это может продолжаться очень долго. Количество маршрутов в этом случае будет достигать астрономической цифры, так что и математик не сможет их пересчитать и выбрать правильный.

Вместо лабиринта ходов возникают лабиринты формул, из которых выбраться нисколько не легче. Нужны какие-то более экономичные приемы. Несомненно, нашему мозгу они известны, и он их успешно применяет. А вот как до них добраться исследователям?

Те же американские психологи — Ньюэл, Шоу, Саймон — попытались отгадать эвристические приемы, которые человек использует для решения самых разных задач: и при поиске математических доказательств, и при решении конструкторских задач, и при анализе физических проблем, и при создании музыки, и при постановке правильного диагноза, и при подборке необходимых красок или единственно нужных слов. Короче говоря, они попытались объять необъятное: создать машину, способную решать самые разные творческие задачи — и научные и стоящие перед людьми искусства. И такая удивительная машина была создана, вернее — разработана программа ее работы. Назвали ее не очень поэтично — «Универсальный решатель проблем», или сокращенно, по первым буквам английских слов: ДПС.

Взявшись за столь сложную задачу, ученые оказались перед запутаннейшим мыслительным лабиринтом. Как найти в нем кратчайшую дорогу к цели? Психологические эксперименты, проводившиеся раньше, не давали законченного ответа на этот вопрос. Они раскрывали какие-то отдельные детали поиска, не рисуя всей картины.

Пришлось засесть за новые опыты, составленные по специальной программе. Их участниками стали «вечные мученики науки» — студенты колледжа. Им написали несколько выражений, похожих на алгебраические. И попросили преобразовать его в другое, которое выглядело бы так: QVP R.

Для этого давался набор правил. Думать, разумеется, надо было вслух. Те, кто знаком с математической логикой, несомненно, узнают эти выражения. Студенты же рассматривали их как простой набор каких-то значков и букв.

Это было сделано нарочно. Ведь машине в будущем тоже предстояло иметь дело с абстрактными символами. Чтобы машину и человека по возможности уравнять в правах, условия эксперимента и приблизили к обстановке, в которой должна действовать машина. Кроме того, так можно было избавиться от всего лишнего: второстепенных деталей, ненужных эмоций, вольно или невольно сопровождающих психологический эксперимент, если он проводится в форме игры или заключается в решении разного рода головоломок или даже просто занимательных задач с «аквариумом», весами, свечкой и тому подобным.

Здесь задача была предельно суха и абстрактна. Это была задача вообще. Больше двадцати студентов решали ее. И хотя они думали неодинаково, все же удалось обнаружить общие принципы, которыми руководствуется человек при решении разных проблем.

Наиболее отчетливо выявились два эвристических приема. Один заключается в том, чтобы разложить сложную задачу на несколько частных, более простых и решать их по очереди, постепенно приближаясь к цели. Практически это выглядит так. Человек анализирует задачу и видит, что у него нет средств превратить данные условия в искомое решение.

Тогда он смотрит, нельзя ли уменьшить разрыв между условиями и требованиями. Найдя способ это сделать, снова сравнивает ситуацию, которая получилась в результате его действий, с конечной целью и ищет средства перевести новый вариант задачи в желаемое решение, и так много раз. Прием этот так и был назван — «Анализ средств и целей». Если же описывать его не сухо, строго по-научному, то вернее всего было бы сказать, что он напоминает детскую игру в «горячо-холодно».

Ведь тогда мы тоже ищем цель постепенно, проверяя, ближе мы стали к ней, то есть «теплее» нам, или отдалились — и теперь нам «холоднее». Но пытаться достичь основной цели, последовательно подменяя ее более близкими подцелями, можно не во всех случаях. Тогда человек поступает иначе. Он сознательно пренебрегает рядом деталей задачи, несколько упрощая ее.

Такую упрощенную задачу решить легче. А приемы, использованные для этого, могут подсказать стратегический план решения основной проблемы. Ньюэл, Шоу и Саймон наделили машину способностью использовать два эвристических приема, кстати сказать, наиболее часто употребляемых людьми. Это метод «горячо-холодно» и упрощение, огрубление задачи.

Так появился на свет универсальный решатель проблем. И он развил довольно успешную деятельность, даже что-то делал в промышленности. Однако «универсальным» он все же не оказался. И знаете, на чем машина споткнулась?

На шахматах. Она решала сложные, серьезные проблемы, а в игре пасовала. И не удивительно. Ведь в любой самой сложной задаче всегда известна исходная ситуация — начальная площадка лабиринта, и определена цель — центральная его площадка.

А в шахматах область поиска не определена. Здесь столько «коридоров», «площадок», «тупиков», что перебрать все варианты маршрутов не под силу даже быстродействующей вычислительной машине. А подходящих алгоритмов в ее распоряжении не было. Признать ограниченность своего детища американским психологам не очень хотелось.

Кроме того, это означало, что какой-то важный механизм человеческого мышления им не удалось разгадать. Вот тогда они и принялись за новые поиски. Правда, они изучали теперь не столько особенности нашего мышления, сколько правила игры в шахматы, надеясь хоть косвенно проникнуть в секреты мозга, думающего над шахматной ситуацией. Мы теперь знаем, что в какой-то мере им это удалось.

Благодаря им машина научилась играть в шахматы «по-человечески» и стала достойным соперником чемпионов. Но по сравнению с «Универсальным решателем проблем» это был скорее шаг назад. Как-никак та машина хоть и не умела играть в шахматы, зато воспроизводила особенности творческого процесса вообще, свойственного и ученым и поэтам. Иными словами, создавая ее, инженеры решили более общую проблему.

А электронный шахматист, как ни был интересен сам по себе, помогал понять только одну сторону творчества. Перед учеными встал вопрос: какой путь предпочесть? Вслед за шахматистом появился электронный игрок в шашки. Вначале он играл довольно средне — его обыгрывали даже неопытные игроки.

Но новый игрок обладал способностью учиться. И вскоре так наловчился, что стал обыгрывать даже чемпионов. Создали еще одну машину — математика. Она творчески решала задачи по геометрии, с которыми с трудом справлялись студенты-второкурсники.

Американские психологи получили заказ от промышленников — им необходимо было с научной точностью узнать, куда вложить и как лучше истратить деньги. Ученые пригласили к себе в лабораторию одного из самых опытных служащих банка и принялись изучать, как он думает. Это оказалось не таким легким делом. Ведь банковский служащий, чтобы решить, куда поместить деньги для наибольшей прибыли, должен выработать что-то вроде экономической гипотезы.

После долгих доделок, переработок электронного финансиста все же удалось создать, и банкиры им как будто довольны. Другие изучали совсем иную разновидность интеллектуальной деятельности — творчество композитора. И тоже небезуспешно. Мелодии, созданные его электронным собратом, гораздо больше напоминали настоящую музыку, нежели нотные упражнения первых композиторов от кибернетики.

Цели, которые ставили перед собой инженеры и психологи, создавая эвристические программы для вычислительных машин, были нередко диаметрально противоположными. Кто-то стремился научить машину составлять расписание движения поездов или просто уроков в школе. Не думайте, это довольно каверзная работа, требующая «хитрости» и смекалки. А кому-то хотелось иметь электронного ученого, например биохимика.

И чтобы он не только разрабатывал планы опытов, оценивал их результаты, выдвигал на этой основе какие-то гипотезы, но и сам проводил опыты с помощью механических рук. Дело дошло до того, что в лабораторию Московского университета, где занимаются разработкой эвристических программ, стали обращаться с самыми неожиданными просьбами. Не можете ли сделать такого диспетчера, чтобы он работал творчески? Нужен начальник планового отдела «с живинкой к делу».

Пришлите электронного учителя, который мог бы быстро и толково устранять «дефекты» знаний. Что делать? Неужели действительно каждый раз изучать образ мыслей диспетчера, плановика, учителя? И заново составлять программу для очередного случая?

Вряд ли это целесообразно. И московские психологи решили поступить иначе. Найти то общее, что есть в любой более или менее творческой работе. Установив, из каких форм складывается мыслительная деятельность и врача, и инженера, и музыканта, создать что-то вроде «крупных блоков».

Скажем, блок «решения проблем», блок «самообучения», блок «распознавания сходных ситуаций» и тому подобные. И из них по мере необходимости собирать программу или для электронного врача, или для диспетчера. Этот путь не только более экономичен, он, так сказать, ближе по структуре к творчеству человека. Недаром же психологи говорят, что в разных творческих процессах — будь то работа инженера или художника — больше сходства, чем различий.

В главном, основном творчество актеров, поэтов и ученых едино. Вспомните хотя бы, что вы прочли в начале книги о трех китах творчества. Стало быть, создание универсального решателя проблем — более верный путь. И теперь перед психологами стоит задача разгадать новые алгоритмы, новые эвристические приемы творческого мышления.

Снова ученые обращаются к человеку, чтобы, во-первых, расшифровать многочисленные эвристические приемы, которыми он владеет, а во-вторых, попытаться воспроизвести их в думающей машине. Разумеется, дело не сводится лишь к отгадке готовых приемов и способов мышления, как уже об этом говорилось раньше. Важно не просто выявить результат решения, а раскрыть процесс мышления в его динамике. Психологи Московского университета пытаются, например, воплотить в, виде программы ту особенность мышления, которую можно назвать «чувством близости решения».

Машина, даже очень умная, часто проходит буквально в двух шагах от нужного решения и продолжает поиски совершенно в других концах лабиринта. А человек, нередко еще не зная, как справиться с задачей, чувствует, что решение где-то совсем близко, и усиливает поиск именно в этом направлении. Разумеется, благодаря этому он докапывается до смысла гораздо быстрее. Или вот, скажем, умение человеческого мозга оценивать перерабатываемую информацию с точки зрения ее значимости для решения задачи.

При поиске решения человек сосредоточивает внимание исключительно на важной информации. Но как он определяет, какие именно сведения будут работать на пользу дела? Ясно, что здесь тоже не обходится без эвристических приемов, только каких? Наконец, бывает так.

У человека уже выработана программа действий для определенных обстоятельств, но несколько изменились сами обстоятельства. Как быть? Вырабатывать новую программу?

Слова Д.

Ушакова Эврика [эврика] межд. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.

В командной работе дети и взрослые действовали в ситуациях высокой степени неопределенности, решая задачи, не имеющие единственно правильного решения, открывая каждый раз свой авторский способ, метод, творческий ход, привлекая весь арсенал имеющихся знаний и генерируя мимоходом новые знания в области математики, физики, биологии, русского и иностранного языков, живописи и астрономии. Педагоги смогли не только активно поучаствовать в образовательном событии, но и понаблюдать с помощью специальных экспертных листов за тем, как развивается учебная деятельность детей, какие дефициты обнаруживаются в их способности учиться самостоятельно. Итогом проведенных событий стал заметный рост интереса соотечественников, проживающих за рубежом, представителей школ, внедряющих российские технологии или ведущих обучение детей русскому языку или на русском языке , к эффективным технологиям в образовании, разработанным российскими учеными и практиками. АНО «Институт проблем образовательной политики «Эврика» провел серию детско-взрослых образовательных событий с целью распространения эффективных российских образовательных технологий в странах БРИКС при участии детей дошкольного и школьного возраста, их родителей и педагогов 10 июля 2017 года в г. Рио-де-Жанейро и 12 июля 2017 года в г.

Значение эврика (что это такое, понятие и определение)

Теперь же ученые попытались найти ответ на этот вопрос. Они заявили, что все дело не в том, чтобы бездельничать и ждать, когда придет вдохновение. Скорее творчеству способствуют задачи, позволяющие нашему уму блуждать. Это открытие было сделано командой американских ученых, возглавляемых психологами Бенжамином Бэйрдом Benjamin Baird и Джонатаном Скулер Jonathan Schooler из Калифорнийского университета. Исследователи провели ряд экспериментов, в которых приняли участие 145 студентов колледжа. Им дали задание, согласно которому в течение двух минут нужно было перечислить как можно больше возможных методов использования повседневных предметов, таких как зубочистки, вешалки для одежды и кирпичи.

Его ввел Сократ, который проводил с учениками так называемые сократические беседы, в ходе которых задавал наводящие вопросы ученикам. Таким образом, ученики сами приходили к правильному ответу. Заодно эти беседы развивали критическое мышление у детей — проблема рассматривалась максимально обширно, непредвзято. В переводе с греческого эвристика — «открываю», «отыскиваю». Легенда о том, что Архимед выкрикнул однокоренное «Эврика! Как наука эвристика начала формироваться примерно в 1850-х гг. Ее начали рассматривать как метод творческого мышления со своими правилами и особенностями. Среди них: недостаточность исходной информации, ограниченность времени, пределы воображения. Совокупность этих особенностей может привести к ошибочным выводам, которые в свою очередь формируют когнитивные искажения или «ошибки познания». Кривое зеркало Когнитивные искажения — это поведенческие ловушки сознания, которые возникают в результате шаблонного мышления. Пример — страх авиаперелетов. Недостаточная информированность о безопасности этого вида транспорта плюс многочисленные упоминания об авиакатастрофах в СМИ могут вызвать иррациональную боязнь летать самолетом. Это называется эвристикой репрезентативности. Мы принимаем решение на основе более часто встречающейся информации. Шаблоны мышления возникают из-за того, что мозг экономит энергию и делает выбор в пользу быстрого решения. Особенно, если его «правильность» подтверждается хотя бы частично. Так появляется крючок, которому в большей степени подвержены азартные люди — «ошибка игрока».

Эврика, или Кто это придумал? Юные читатели Липецкой областной детской библиотеки смогут приобщиться к этому празднику и принять участие в виртуальном дне информации «Эврика, или Кто это придумал? Маленькие почемучки посмотрят познавательный видеоролик «Нам есть чем гордиться» и узнают, что Нобелевская премия — это достояние шведского учёного, изобретателя и предпринимателя Альфреда Нобеля 1833—1896 гг.

Соответствующий документ опубликован на портале правовой информации. Правительство постановило принять соответствующее предложение Министерства промышленности и торговли, согласованное с МИД России, Министерством финансов и Министерством юстиции, отмечается в документе. Также Минпромторгу дано поручение сообщить председателю и руководителю секретариата Ассоциации «Эврика» о принятии Россией данного решения.

Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»

Блестящая идея зародилась в этой голове… Что? Говори, что ли! Чёрт возьми. Что-то не в порядке с мыслящими машинами. Три идёт после двух, а не до. Генеральная Ассамблея огласилась счастливыми криками. Возбуждённая толпа схватила профессора Смертишина и начала радостно тузить его. Открывали бутылки с вином. Пили за его здоровье.

На грудь профессора нацепили несколько медалей. Он сиял. Ему ничего не стоит выдумать новый самолёт и открыть новый закон. При этом он не кричит «эврика», как Архимед, а просто откидывается на спинку рабочего кресла и делает пружинящие разводы руками в стороны.

Фраза применяется и в других языках, в том числе и в английском языке — Eureka! Это слово является девизом штата Калифорния в США. Фраза указана в Оксфордском словаре цитат, под редакцией Елизабет Ноулс 2004 г. В словарях Толковый словарь русского языка 1992 г.

Ожегова С.

Ну подумаешь, на английском написали слова Эврика как Аvrika, а не Еvrika. Ну ошиблись, с кем не бывает. Но если смотреть в суть вещей, не стандартно, то тут вовсе и ошибки никакой нет. Наш с вами разговор о слове «avrika» аврика следует начать с того, что идея создания нашего сайта возникла на территории Израиля. Наверно, есть среди нас такие, кто хоть немного увлекается языком иврит.

Не тем ивритом, который мы слышим на улице — современный модерновый иврит. А тем древним языком, на котором была написана Тора. Тогда мы с вами можем догадаться, что в самом слове аврика присутствуют отголоски иврита.

Делаем Карту слов лучше вместе Привет!

Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.

Вопрос: накоплять — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?

Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика"

Реализация программы «Эврика» была начата в 1985 году — ее целью стала ликвидация отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. Что такое ? Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. толкование слова, обозначение слова, определение термина, его лексический смысл и описание. Дисконт-портал Эврика― это информационная интернет-площадка, а не интернет-магазин.

Эврика! Великое открытие

Ведь он является основателем еще нескольких законов в физике и астрономии и внес колоссальный вклад в развитие многих наук. Однажды царь Гиерон поставил перед Архимедом непростую задачу. Ученому было нужно решить, действительно ли корона, сделанная по приказу царя, состоит из чистого золота, или ювелир решил обмануть его и добавил в сплав серебра. При этом царский атрибут весил ровно столько, сколько весил слиток золота, выданный ювелиру. Древнегреческий ученый долго ломал голову, как это проверить. Озарение пришло в момент, когда он решил принять ванну. Погрузившись в емкость с водой, математик заметил, что часть воды из нее вылилось.

Он сразу понял, что нашел ответ на вопрос и с радостным криком «Эврика!

Юные читатели Липецкой областной детской библиотеки смогут приобщиться к этому празднику и принять участие в виртуальном дне информации «Эврика, или Кто это придумал? Маленькие почемучки посмотрят познавательный видеоролик «Нам есть чем гордиться» и узнают, что Нобелевская премия — это достояние шведского учёного, изобретателя и предпринимателя Альфреда Нобеля 1833—1896 гг. Много наших талантливых соотечественников в своё время становились лауреатами этой премии в разных номинациях.

Кроме того, так можно было избавиться от всего лишнего: второстепенных деталей, ненужных эмоций, вольно или невольно сопровождающих психологический эксперимент, если он проводится в форме игры или заключается в решении разного рода головоломок или даже просто занимательных задач с «аквариумом», весами, свечкой и тому подобным. Здесь задача была предельно суха и абстрактна. Это была задача вообще. Больше двадцати студентов решали ее. И хотя они думали неодинаково, все же удалось обнаружить общие принципы, которыми руководствуется человек при решении разных проблем. Наиболее отчетливо выявились два эвристических приема.

Один заключается в том, чтобы разложить сложную задачу на несколько частных, более простых и решать их по очереди, постепенно приближаясь к цели. Практически это выглядит так. Человек анализирует задачу и видит, что у него нет средств превратить данные условия в искомое решение. Тогда он смотрит, нельзя ли уменьшить разрыв между условиями и требованиями. Найдя способ это сделать, снова сравнивает ситуацию, которая получилась в результате его действий, с конечной целью и ищет средства перевести новый вариант задачи в желаемое решение, и так много раз. Прием этот так и был назван — «Анализ средств и целей». Если же описывать его не сухо, строго по-научному, то вернее всего было бы сказать, что он напоминает детскую игру в «горячо-холодно». Ведь тогда мы тоже ищем цель постепенно, проверяя, ближе мы стали к ней, то есть «теплее» нам, или отдалились — и теперь нам «холоднее». Но пытаться достичь основной цели, последовательно подменяя ее более близкими подцелями, можно не во всех случаях. Тогда человек поступает иначе.

Он сознательно пренебрегает рядом деталей задачи, несколько упрощая ее. Такую упрощенную задачу решить легче. А приемы, использованные для этого, могут подсказать стратегический план решения основной проблемы. Ньюэл, Шоу и Саймон наделили машину способностью использовать два эвристических приема, кстати сказать, наиболее часто употребляемых людьми. Это метод «горячо-холодно» и упрощение, огрубление задачи. Так появился на свет универсальный решатель проблем. И он развил довольно успешную деятельность, даже что-то делал в промышленности. Однако «универсальным» он все же не оказался. И знаете, на чем машина споткнулась? На шахматах.

Она решала сложные, серьезные проблемы, а в игре пасовала. И не удивительно. Ведь в любой самой сложной задаче всегда известна исходная ситуация — начальная площадка лабиринта, и определена цель — центральная его площадка. А в шахматах область поиска не определена. Здесь столько «коридоров», «площадок», «тупиков», что перебрать все варианты маршрутов не под силу даже быстродействующей вычислительной машине. А подходящих алгоритмов в ее распоряжении не было. Признать ограниченность своего детища американским психологам не очень хотелось. Кроме того, это означало, что какой-то важный механизм человеческого мышления им не удалось разгадать. Вот тогда они и принялись за новые поиски. Правда, они изучали теперь не столько особенности нашего мышления, сколько правила игры в шахматы, надеясь хоть косвенно проникнуть в секреты мозга, думающего над шахматной ситуацией.

Мы теперь знаем, что в какой-то мере им это удалось. Благодаря им машина научилась играть в шахматы «по-человечески» и стала достойным соперником чемпионов. Но по сравнению с «Универсальным решателем проблем» это был скорее шаг назад. Как-никак та машина хоть и не умела играть в шахматы, зато воспроизводила особенности творческого процесса вообще, свойственного и ученым и поэтам. Иными словами, создавая ее, инженеры решили более общую проблему. А электронный шахматист, как ни был интересен сам по себе, помогал понять только одну сторону творчества. Перед учеными встал вопрос: какой путь предпочесть? Вслед за шахматистом появился электронный игрок в шашки. Вначале он играл довольно средне — его обыгрывали даже неопытные игроки. Но новый игрок обладал способностью учиться.

И вскоре так наловчился, что стал обыгрывать даже чемпионов. Создали еще одну машину — математика. Она творчески решала задачи по геометрии, с которыми с трудом справлялись студенты-второкурсники. Американские психологи получили заказ от промышленников — им необходимо было с научной точностью узнать, куда вложить и как лучше истратить деньги. Ученые пригласили к себе в лабораторию одного из самых опытных служащих банка и принялись изучать, как он думает. Это оказалось не таким легким делом. Ведь банковский служащий, чтобы решить, куда поместить деньги для наибольшей прибыли, должен выработать что-то вроде экономической гипотезы. После долгих доделок, переработок электронного финансиста все же удалось создать, и банкиры им как будто довольны. Другие изучали совсем иную разновидность интеллектуальной деятельности — творчество композитора. И тоже небезуспешно.

Мелодии, созданные его электронным собратом, гораздо больше напоминали настоящую музыку, нежели нотные упражнения первых композиторов от кибернетики. Цели, которые ставили перед собой инженеры и психологи, создавая эвристические программы для вычислительных машин, были нередко диаметрально противоположными. Кто-то стремился научить машину составлять расписание движения поездов или просто уроков в школе. Не думайте, это довольно каверзная работа, требующая «хитрости» и смекалки. А кому-то хотелось иметь электронного ученого, например биохимика. И чтобы он не только разрабатывал планы опытов, оценивал их результаты, выдвигал на этой основе какие-то гипотезы, но и сам проводил опыты с помощью механических рук. Дело дошло до того, что в лабораторию Московского университета, где занимаются разработкой эвристических программ, стали обращаться с самыми неожиданными просьбами. Не можете ли сделать такого диспетчера, чтобы он работал творчески? Нужен начальник планового отдела «с живинкой к делу». Пришлите электронного учителя, который мог бы быстро и толково устранять «дефекты» знаний.

Что делать? Неужели действительно каждый раз изучать образ мыслей диспетчера, плановика, учителя? И заново составлять программу для очередного случая? Вряд ли это целесообразно. И московские психологи решили поступить иначе. Найти то общее, что есть в любой более или менее творческой работе. Установив, из каких форм складывается мыслительная деятельность и врача, и инженера, и музыканта, создать что-то вроде «крупных блоков». Скажем, блок «решения проблем», блок «самообучения», блок «распознавания сходных ситуаций» и тому подобные. И из них по мере необходимости собирать программу или для электронного врача, или для диспетчера. Этот путь не только более экономичен, он, так сказать, ближе по структуре к творчеству человека.

Недаром же психологи говорят, что в разных творческих процессах — будь то работа инженера или художника — больше сходства, чем различий. В главном, основном творчество актеров, поэтов и ученых едино. Вспомните хотя бы, что вы прочли в начале книги о трех китах творчества. Стало быть, создание универсального решателя проблем — более верный путь. И теперь перед психологами стоит задача разгадать новые алгоритмы, новые эвристические приемы творческого мышления. Снова ученые обращаются к человеку, чтобы, во-первых, расшифровать многочисленные эвристические приемы, которыми он владеет, а во-вторых, попытаться воспроизвести их в думающей машине. Разумеется, дело не сводится лишь к отгадке готовых приемов и способов мышления, как уже об этом говорилось раньше. Важно не просто выявить результат решения, а раскрыть процесс мышления в его динамике. Психологи Московского университета пытаются, например, воплотить в, виде программы ту особенность мышления, которую можно назвать «чувством близости решения». Машина, даже очень умная, часто проходит буквально в двух шагах от нужного решения и продолжает поиски совершенно в других концах лабиринта.

А человек, нередко еще не зная, как справиться с задачей, чувствует, что решение где-то совсем близко, и усиливает поиск именно в этом направлении. Разумеется, благодаря этому он докапывается до смысла гораздо быстрее. Или вот, скажем, умение человеческого мозга оценивать перерабатываемую информацию с точки зрения ее значимости для решения задачи. При поиске решения человек сосредоточивает внимание исключительно на важной информации. Но как он определяет, какие именно сведения будут работать на пользу дела? Ясно, что здесь тоже не обходится без эвристических приемов, только каких? Наконец, бывает так. У человека уже выработана программа действий для определенных обстоятельств, но несколько изменились сами обстоятельства. Как быть? Вырабатывать новую программу?

Вряд ли целесообразно. Гораздо быстрее найти то звено, из-за которого оказалась неудачной вся система действий, и заменить его. Однако самое трудное как раз отыскать требующее переделки звено. А наш мозг успешно справляется и с этой трудностью. И опять ему помогают специальные алгоритмы. Вот бы разгадать их. Вооруженные всеми этими дополнительными приемами, машины будут быстрее находить наилучшие решения самых разных сложных проблем. Но этого, по мнению ученых, еще недостаточно. Человек не только владеет тысячью секретов находить пути к быстрейшему решению самых разных проблем, он еще накапливает опыт. И при решении любой следующей задачи оказывается вооруженным опытом разгадывания всех предыдущих, что очень помогает ему и делает его все сильнее в процессе самой творческой деятельности.

Недаром же мы говорим «зрелый мастер» или «квалифицированный исследователь» о писателе, художнике, ученом, достигшем большого совершенства в результате длительной и плодотворной работы в своей области. Так вот, зрелые исследователи задались такой фантастической целью, как создание машины, которая тоже могла бы накапливать опыт и благодаря этому совершенствовать свои навыки и умения. Московские психологи уже сделали попытку создать самообучающуюся машину. В основу ее программы они положили факты, неоднократно наблюдавшиеся в опытах с людьми и, как это ни парадоксально звучит, с некоторыми животными. Оказалось, что алгоритмы, благодаря которым запоминает полезную информацию голубь, входят как составная часть в довольно сложную мыслительную работу человека, например, при изучении им высшей математики. Если вы хоть раз участвовали в каком-нибудь конкурсе, то хорошо помните, что его проводят всегда в несколько туров. Ни первый, ни второй туры еще не обеспечивают первенства победителям, они лишь отсеивают слабых участников. Наш мозг при обучении действует примерно так же. Он не сразу и не всю информацию запоминает, а много раз отсеивает менее важную. И только после нескольких туров отборочного конкурса откладывает нужные сведения в памяти.

Придирчивыми «экзаменаторами» служат промежуточные сигналы, промежуточные раздражители, возникающие в процессе анализа обстановки. Они сортируют информацию по значению. Предварительные сведения посылают в кратковременную память, на временное хранение. И только тщательно проверив, насколько они важны, решают: забыть их или направить в долговременную память, на постоянное местожительство. Часть таких алгоритмов удалось разгадать и даже воплотить их в программе для машины. Но дело это довольно кропотливое, трудное и требует еще многих и многих исследований прежде всего того, как мы сами учимся. Вот почему одновременно с работой над программированным обучением появилась мысль обойтись без программы. А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной?

Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует. Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе. Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно. И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б». Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки. Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга. Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена.

Эврика, что значит по-гречески «нашел»! Блестящая идея зародилась в этой голове… Что? Говори, что ли! Чёрт возьми. Что-то не в порядке с мыслящими машинами. Три идёт после двух, а не до. Генеральная Ассамблея огласилась счастливыми криками. Возбуждённая толпа схватила профессора Смертишина и начала радостно тузить его. Открывали бутылки с вином. Пили за его здоровье.

На грудь профессора нацепили несколько медалей. Он сиял. Ему ничего не стоит выдумать новый самолёт и открыть новый закон.

Значение эврика (что это такое, понятие и определение)

нашёл!] Восклицание, выражающее радость, удовлетворение при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. По преданию, так воскликнул греческий учёный Архимед. Теория эмерджентности: что такое реальность? Виталий Гинзбург, лауреат Нобелевской премии по физике 2003 г. «Э́врика!» — легендарное восклицание Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости в случае разрешения трудной задачи. Правительство РФ объявило о выходе России из европейской научно-технической программы "Эврика". ЭВРИКА. [гр. heureka я нашел] – согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. 3.1.1 Общая информация об индивидуальных проектах программы «Эврика».

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий