Эвристические алгоритмы





Профессор Нью-Йоркского Университета, доктор психологии Ланда Лев Наумович (1927-1999, СССР) выяснил, что в ряде традиционных учебных дисциплин можно выявить и достаточно точно описать последовательность правильных шагов для получения учеником заданного результата. Выяснилось также, что помимо обучения школьников, можно разрабатывать алгоритмы для решения многочисленных нематематических задач взрослыми специалистами: чиновниками, военными и т.п. Традиционная школа учит преимущественно знаниям (которые иногда называют описательными или декларативными), но, к сожалению, не учит применять эти знания на практике, решать практические задачи. По мнению Л.Н. Ланды, следовало преодолеть пропасть между знанием и применением знаний. Особенно важны готовые алгоритмы для людей с неразвитым мышлением, поскольку «…психологи и учителя говорят, что люди просто не знают, как правильно мыслить». Учитывая, что не все задачи – например, творческие – можно свести к подробным алгоритмам, но, тем не менее, можно дать отдельные рекомендации по их решению, Л.Н. Ланда оговаривал, что эти процедуры могут быть отнесены к полуэвристическим или эвристическим.


В 1976 г. Лев Ланда уезжает в США. Там учёный продолжает развивать основное направление своей научной деятельности: выявляет механизмы мышления профессионалов, представляет эти механизмы в виде легко воспринимаемых моделей алгоритмического или эвристического типа и строит методики обучения на их основе. Каковы же исходные позиции автора ландаматики? В первую очередь надо учить думанию. Думание – это далеко не только знание. Думание, по определению Ланды – то, что вы делаете со знаниями, т. е. трансформации и операции над знаниями. Они выполняются с помощью специфических умственных действий.


Р.S. Все, что мы делаем, происходит по конкретным алгоритмам – правилам, которые даются при обучении и воспитании. Мы работаем по инструкциям, играем по нотам, читаем по правилам, готовим по рецепту. Но науку жизни (вопросы взаимоотношений и жизненных ситуаций), несмотря на большое количество информации, каждому приходится постигать на собственном опыте. И уже на этом основании вырабатывать личные алгоритмы решения вопросов. Можно ли сделать индивидуальные алгоритмы более качественными, создать основу эффективного мышления? Можно, если использовать знания и опыт поколений, а именно правила здравого смысла (эвристики), которым подчиняются человеческие отношения и абсолютное большинство происходящих в жизни человека событий. Это глубинные знания, а именно, знания другого уровня абстракции, чем те, которыми мы пользуемся в повседневной жизни. С их помощью можно разработать универсальные алгоритмы и самостоятельно обучить мозг (персональную нейронную сеть) быстрее и качественнее решать конкретные жизненные задачи. За годы исследований наша команда выявила десятки универсальных правил и объединила их в систему. С учетом наших знаний был разработан курс обучения, позволяющий намного быстрее, и, главное, более качественно мыслить.


«Я мчусь туда, где будет шайба, а не туда, где она была несколько мгновений назад» — говорил великий хоккеист Уэйн Грецки, и это же был девиз Стива Джобса. Это, конечно, красивый образ. Но как узнать, где будет эта шайба и не забьешь ли ты ее в свои ворота? Именно для этого необходимы качественные алгоритмы мышления.


Разработанные нами эвристические алгоритмы представляют собой логически обоснованные маршруты решения однотипных задач, основанные на конечном наборе универсальных правил и ограничений. Представленные в виде деревьев решений они позволяют оперативно анализировать жизненные ситуации и быстро увидеть возможные последствия принимаемых решений. В каждом базовом алгоритме присутствуют цифровые персональные модели, позволяющие оценивать людей по определенным характеристикам.


(Часть эвристического алгоритма по принятию решений)


Александр Гавриленко

Избранные посты
Недавние посты