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
Архив
Поиск по тегам
Тегов пока нет.
Мы в соцсетях
  • Facebook Basic Square
  • Twitter Basic Square
  • Google+ Basic Square