Информация. Развитие. Поиск идей

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 – ТРИЗ^>1 . 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