Информация. Развитие. Поиск идей

Игорь Васильевич Задесенец, 2019

Техника, общество, живая природа постоянно усложняются. Это результат борьбы с неопределенностью (энтропией). В природе развитие идет за счет слепых проб и эволюционного отбора. Человек улучшает технику и общество за счет внедрения новых идей. Является ли слепой поиск идей единственной правильной стратегией? Можно ли построить методику, основанную исключительно на изучении опыта, свободную от шаблонного мышления? Автор пытается сделать первые шаги от общих рассуждений к строгой теории решения нестандартных задач и "перебросить мостик" к конкретным инструментам, в том числе, известным из Теории Решения Изобретательских Задач (ТРИЗ).

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.

Конец ознакомительного фрагмента.

Примечания

27

Simon, H. A., & Newell, A. (1971). Human problem solving: The state of the theory in 1970. American Psychologist, 26(2), 145–159. https://doi.org/10.1037/h0030806

28

Simon, H. A. (1978). Information-processing theory of human problem solving. Handbook of Learning and Cognitive Processes, 5, 271–295.

29

Эшби, У. Р. (1984). Введение в кибернетику. Рипол Классик.

30

Саймон, Г. (1972). Науки об искусственном. Рипол Классик.