1.3. Основные средства поиска

1.3.1. Алгоритмы и эвристики

Алгоритм - система формализованных правил, однозначно приводящих к решению поставленной задачи [5].

Эвристики - альтернативные алгоритмы, применение которых зависит от конкретной ситуации, характера решаемой задачи, индивидуальных особенностей и опыта искателя. Эвристики сокращают число вариантов перебора [36].

Схема структурных особенностей алгоритмов и эвристик может быть представлена табл.1.1.

Таблица 1.1
Схема структурных особенностей алгоритмов и эвристик

1.3.2. Правила

При отсутствии или недостаточной эффективности находящихся в нашем распоряжении алгоритмов и эвристик мы ищем новые технические решения, руководствуясь определенными правилами. Правила являются, по сути, обобщениями алгоритмов и эвристик.

Правила рационального мышления, являются хорошим примером определенной системы правил, полезных для поиска решения в любой области знания. Примером таких правил могут служить правила Декарта [26]. У основоположника рационализма, великого философа, физика и математика Рене Декарта есть две работы, посвящённые методологии поиска – это «Правила для руководства ума» и «Рассуждения о методе».

Восемнадцать правил, изложенных в первом трактате, Р. Декарт обобщил в "Рассуждениях о методе" в четыре, которые являются самим средоточием метода Декарта.

Первое – никогда непринимать за истинное ничего, что я не познал бы таковым с очевидностью, иначе говоря, тщательно избегать опрометчивости и предвзятости и включать в свои суждения только то, что представляется моему уму столь ясно и столь отчетливо, что не дает мне никакого повода подвергать его сомнению.

Второе – делить каждое из исследуемых мною затруднений на столько частей, сколько это возможно и нужно для лучшего их преодоления.

Третье – придерживаться определенного порядка мышления, начиная с предметов наиболее простых и наиболее легко познаваемых и восходя постепенно к познанию наиболее сложного, предполагая порядок даже там, где объекты мышления вовсе не даны в естественной связи.

Четвертое – составлять всегда перечни столь полные и обзоры столь общие, чтобы была уверенность в отсутствии упущений.

Использование правил в практике поиска новых технических решений требует гораздо большего искусства, чемприменение детально разработанных алгоритмов или эвристик. Нужно учитывать, однако, что здесь действует закон обратной пропорциональной зависимости, который может быть сформулирован следующим образом:

"Чем более конкретно и подробно изложено правило или программа действий, тем меньше (уже) круг задач, для которых они могут эффективно использоваться".
Правила рационального мышления являются, таким образом, основой построения поисковых стратегий.

Рационализм Р. Декарта сыграл большую роль в развитии науки и, в частности, методологии научных исследований. Однако сводить все исследуемые явления к простейшим в науке и практике оказалось не всегда возможным.

Правила системного подхода были разработаны для исследования и разработки больших систем, однако они могут и должны широко использоваться для решения разнообразных поисковых задач в технике, системный подход предполагает рассмотрение объекта как системы, имеющей многообразные связи между ее элементами. И в этом его основное отличие от традиционных требований классической науки, которые направляют умственную деятельность на отыскание простых элементарных основ всякого объекта, т.е. требуют сведения сложного к простому.

Системный подход не дает конкретных рекомендаций в поисковой деятельности, но, являясь не очень жестко связанной совокупностью познавательных правил, помогает найти общее направление поиска, увидеть задачу более полно и глубоко [1,2,29-31,62,69].

Основные идеи системного подхода могут быть сведены к следующим правилам:
1) правило целостности. Свойства системы не сводятся к сумме свойств ее элементов. Из свойств элементов системы нельзя вывести свойства системы;
2) правило структурности. Систему можно описать путем определения ее структуры. Структура системы – это сеть связей и отношений системы. Существование системы обусловлено ее отдельными элементами и свойствами ее структуры;
3) правило взаимозависимости системы и среды. Система формирует и проявляет свои свойства в процесс взаимодействия со средой, являясь активным компонентом взаимодействия;
4) правило иерархичности. Каждый элемент системы может рассматриваться как система, а сама система – элементом более широкой системы (надсистемы);
5) правило множественности описания системы. В силу принципиальной сложности системы для ее полного понимания необходимо построение множества различных моделей, каждая из которых описывает лишь одну из сторон системы.
Правила системного подхода ориентируют при поиске новых технических решений на то, чтобы задача рассматривалась не изолированно, а в системе других задач: прямых, обходных, обратных. Чтобы при информационном поиске из поля зрения не выпадали не только задачи, похожие на данную, но и аналогичные задачи, решённые в ведущих отраслях техники. Чтобы при анализе задача рассматривалась и как "подзадача" другой, более широкого класса "надзадачи".

Для исследования различных множеств технических объектов и их элементов, для упорядочения различных параметров поисковых задач, наконец, для получении новых идей путем комбинирования известных элементов, очень важно владеть не только правилами рационального мышления и системного подхода, но и основными понятиями и правилами классификации.

Основой правила классификационного анализа является классифицирование как одно из важнейших компонентов творческой деятельности. Поэтому не случайно морфологический анализ - один из первых методов поиска новых технических решений - основан на классифицировании и комбинировании элементов технического решения.

Под классификацией в общем виде понимается разбиение множества объектов на подмножества по любым признакам. Классификация содействует движению познания со ступени эмпирического накопления знаний на уровень теоретического знания. Как метод познания классификация является составной частью типологии, включающей в себя помимо классификации систематику, изучающую естественные упорядоченности объектов, и таксономию – учение, о любых классификациях с точки зрения структуры и признаков.

Классификацию по типам структур можно разделить на иерархическую и комбинативную (фасетную).

Иерархическая классификация может быть изображена в виде перевернутого "дерева". Узлу, являющемуся "корнем", соответствует наиболее общее понятие – "листья" – самые частные, а узлам разветвлений - остальные понятия, образующие классы элементов множества. В классификации средств механизации сельскохозяйственного производства «корнем» является система машин – набор сельскохозяйственных машин и оборудования, необходимых для выполнения совокупности технологических процессов производства и первичной переработки сельхозпродуктов. Система машин состоит из комплексов машин, которые в себя включают агрегаты, составляемые из набора отдельных сельскохозяйственных машин и необходимого оборудования, являющихся «листьями» классификации. Наглядным примером комбинативной (фасетной) классификации является так называемый морфологический ящик. Ф. Цвикки предложил использовать комбинативные классификации для поиска новых технических решений, он назвал процедуры такого поиска методом морфологического анализа [45].

Классификация как комбинативная, так и иерархическая по степени отражения природы классифицируемых объектов может быть эмпирической и естественной. Ярким примером естественной классификации служит периодическая система элементов Д.И. Менделеева, которая подытожила накопленные сведения об известных элементах и дала возможность предсказать свойства ещё неоткрытых. Она вскрыла сущность изучаемого класса объектов. Примером эмпирической классификации может служить классификация типа библиотечного алфавитного каталога.

В технике по степени отражения природы классифицируемых объектов классификация может занимать одно из положений между эмпирической и естественной. При прочих равных условиях более высокую ценность всегда имеет классификация естественная, однако процесс построения естественных классификаций, как правило, значительно более трудоемок. Строить морфологические матрицы для поиска новых технических решений можно также на двух уровнях: на эмпирическом и естественном.

При разработке классификаций на естественном уровне используются два подхода: дедуктивный и индуктивный. В первом случае задаются исходными общие понятия, частные понятия выявляются в процессе расчленения общих. Индуктивный способ построения классификаций начинается с формирования понятий об отдельных частях классифицируемых объектов; эти части затем объединяются в более общие понятия – классы.

Таким образом, при поиске новых технических идей и решений одними из основных средств поиска наряду с алгоритмами и эвристиками являются правила, которые могут иметь общий характер, как например, правила рационального мышления, или более конкретно, как правила классификационного анализа. И те, и другие основываются на использовании определенных законов и закономерностей.

1.3.3. Закономерности

Правила поиска новых технических идей и решений опираются на закономерности двух видов:
- закономерности мышления;
- закономерности развития техники (существования и развития технических объектов и систем).

Примером закономерностей мышления могут служить, в частности, механизмы кратковременной памяти. Наша память, оказывается, в условиях отвлекающей умственной работы имеет очень малую емкость иочень короткую жизнь.

Другая закономерность работы памяти это то, что человек одновременно может удерживать в памяти и оперировать не более чем 7±2 объектами. Причем эти объекты могут быть просто цифрами или любыми сложными понятиями.

Закономерности мышления не дают при поиске новых технических решений конкретных подсказок. Однако знакомство с ними позволяет более глубоко и полно усвоить правила поиска. Так, рассмотренные выше закономерности работы памяти позволяют более наглядно увидеть и понять роль правил классификационного анализа в умственной работе. Классификация позволяет перекодировать и "уплотнить" информацию, содержащуюся в поисковой задаче, и в результате постоянно оперировать в процессе решения понятиями, число которых не превышает возможности памяти.

Если закономерности мышления были предметом внимания еще у древних греков, то закономерности развития техники начали исследоваться сравнительно недавно. В последние годы появились работы, которые могут оказать практическую помощь инженерам при поиске новых технических решений. В этих работах описаны и проиллюстрированы наглядными примерами закономерности, которые могут быть применены как прямые подсказки [12,50,56]. А правила и приемы, основанные на этих закономерностях, могут использоваться в форме специализированного информационного обеспечения поисковых работ. Рассмотрим одну такую закономерность.

Развитие технических объектов в настоящее время идет в направлении перехода с макроуровня на микроуровень, т.е. если взаимодействие отдельных элементов, технических объектов и технологических процессов в начале их развития происходит на уровне отдельных механических деталей и узлов, то в дальнейшем оно переходит на уровень взаимодействия молекул, атомов, ионов. Примером являются современные нанотехнологии.

1.3.4. Программы

При поиске новых технических решений мы используем, как правило, программы действий – комплексы, включающие конкретные правила и элементы алгоритмов и эвристик [4,36]. Компактным примером такого рода смешанной программы может служить программа решения математических задач, предложенная Д. Пойа.

Программы по универсальности, подобное программе Д. Пойа для решения всех видов технических задач, нет и не может быть. Так как технические задачи слишком разнообразны по своим информационным структурам, программы поиска разработаны только для определенных классов задач. Так, для решения изобретательских задач Г.С. Альтшуллером разработана программа поиска, названная им "Алгоритм решения изобретательских задач" (АРИЗ) [6-10]. Известны программы для решения научно-исследовательских задач, разработанные в Институте кибернетики Грузии под руководством В.В. Чавчанидзе [54]. Р. Коллером предложена программа решения конструкторских задач, В.М. Одриным и С.С. Картавовым - программа морфологического анализа [44].

Подводя итоги рассмотрению основных средств поиска как компонента методологии поиска новых технических решений, необходимо отметить, что алгоритмы и эвристики,  правила и программы действий, основанные на закономерностях мышления и развития техники, являются фундаментом для построения оптимальных поисковых стратегий. Но в то же время для эффективного повышения продуктивности поисковой деятельности важно уметь использовать и другие компоненты, которые будут рассмотрены ниже.