![]()
Заглавная страница
Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву ![]() Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Вызов интеллектуального терроризма⇐ ПредыдущаяСтр 33 из 33 Термин интеллектуальные трудности плохо запоминается и производит впечатление чего-то мелкого. Он не способен зажечь сердца, вызвать эмоции и показать планетарный масштаб проблемы. Поэтому мы заменили его на яркое и броское название “интеллектуальный терроризм”. Интеллектуальный терроризм ослабляет умственный потенциал человечества, серьезно тормозит развитие цивилизации. Он уменьшает творческую продуктивность мозга, мешает использовать богатейшие ресурсы симультанного восприятия, обрекая интеллектуальных работников и учащихся на “частичную слепоту” (см. гл. 5). Он многократно увеличивает сложность интеллектуальных задач и резко замедляет их решение. В результате умственная работа, которую можно выполнить за месяцы, нередко затягивается на годы. Это прискорбное замедление касается почти всех видов интеллектуальной работы в науке, технике, образовании, управлении, государственной службе и т. д. Бессилия интеллекта У медали есть и другая сторона. В последнее время развитие цивилизации сталкивается с серьезными трудностями, глобальные проблемы обостряются. Попытки их решения не приводят к ощутимому успеху. Все отчетливее проявляет себя неспособность человеческого разума найти решение многих жгучих проблем современности. К числу последних относятся: непрерывные военные конфликты, огромные военные расходы, расползание ядерного оружия, преступность, перенаселенность, нищета, социальные взрывы, религиозный экстремизм, загрязнение среды, утоньшение озонового слоя, опасные процессы в биосфере, рост концентрации парниковых газов, глобальное потепление и возможное повышение уровня океана, исчерпание невозобновимых ресурсов, астероидная опасность и пр. Для решения названных проблем необходимы беспрецедентные усилия. Роль интеллекта в судьбах мира становится решающей — без целенаправленного вмешательства разума, разума всего человечества, решить этот клубок проблем за приемлемое время вряд ли удастся. Вместе с тем приходится констатировать, что нынешний интеллект человечества слишком слаб и явно недостаточен для решения столь сложных задач. В результате ситуация нередко выходит из-под контроля, вызывая серьезные негативные последствия локального или глобального характера. Цена ошибок, бездействия и слабости интеллекта стала недопустимо высокой. Цель — значительное улучшение интеллекта Можно предположить, что улучшение интеллекта может внести весомый вклад в решение глобальных проблем, преодоление системного кризиса цивилизации. С учетом этих и других соображений в книге выдвинута “Стратегическая интеллектуальная инициатива”, цель которой — существенное усиление человеческого интеллекта. Она позволит кардинально увеличить интеллектуальную мощь общества, ускорить решение многих жизненно важных проблем, которые сегодня не поддаются решению. Материалы и предложения, изложенные в книге, — результат 40-летних интенсивных исследований, которые показали, что человеческий интеллект действительно можно улучшить. Применяя описанные в книге и другие аналогичные методы на практике, автор многократно убеждался, что они работают, причем работают эффективно. Размышления об этом и привели к выводу о необходимости крупномасштабной реформы интеллектуального труда. К сожалению, сегодня проблема улучшения интеллекта находится в тени. Современное общество фактически игнорирует ее, не рассматривая вопрос об улучшении интеллекта в числе приоритетных. Еще вчера такое положение, вероятно, было оправданно, так как надежного метода улучшения интеллекта просто не было. Но ситуация изменилась — в этой книге удалось сделать важный шаг к его созданию. Опираясь на достижения многих ученых, автор разработал теорию эргономичных алгоритмов и на конкретных примерах показал, что такие алгоритмы действительно позволяют улучшить работу ума (см. гл. 6—18). Конечно, это всего лишь частный случай. Однако есть уверенность, что предлагаемый подход окажется эффективным и в других случаях. Например, в гл. 19 автор подверг критике когнитивно-эргономические основания математики и показал возможность ее эргономизации, т. е. улучшения работы ума при решении математических проблем и задач. Проблема улучшения интеллекта созрела для практического решения. Пришла пора поместить ее в центр внимания, привлечь к обсуждению не только ученых, но и общественность, а также политиков, так как успех крупномасштабных преобразований во многом зависит от общественного одобрения и политической воли. И последнее. Вести работу по улучшению интеллекта чрезвычайно трудно. Но трудность эта особого рода. Она связана с необходимостью болезненной ломки устаревших представлений, которые до сих пор владеют умами многих уважаемых ученых. Речь идет о серьезной переоценке ценностей, так как предлагаемый принцип эргономизации науки требует изменения взглядов на саму сущность науки, пересмотра критериев научности. Повторим сказанное в гл. 20: данная работа представляет собой осторожную и вместе с тем решительную попытку поставить под сомнение господствующие, повсеместно распространенные, но устаревшие стереотипы научного мышления и предложить альтернативный подход под названием “проектоника” (теория интенсификации интеллекта). Но главная цель книги лежит не в области теории, а в области практики. Нужно во много раз увеличить продуктивность человеческого ума в реальной жизни — в условиях каждодневной умственной работы в организациях, фирмах, офисах, научных центрах, учебных заведениях и т. д. Это можно и обязательно нужно сделать. Список литературы Интеллектуальный терроризм: 1. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. С. 6, 7. 2. Интеллектуальная культура специалиста. Новосибирск: Наука, 1988. 3. Междисциплинарный подход к исследованию научного творчества. М.: Наука, 1990. 4. Видинеев Н. В. Природа интеллектуальных способностей человека. М.: Мысль, 1989. 5. Пиаже Ж. Психология интеллекта // Ж. Пиаже. Избранные психологические труды. М.: Просвещение, 1969. 6. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика. М.: Машиностроение, 1990. 7. Альтшулер Г. С. Найти идею. Введение в теорию решения изобретательских задач. Новосибирск: Наука, 1991. 8. Скотт Д. Г. Сила ума. Описание пути к успеху в бизнесе. Киев: Век, 1991. 9. Клейн Ф. Лекции о развитии математики в XIX столетии: В 2 т. Т. 1. М.: Наука, 1989. С. 424. 10. Психологические проблемы автоматизации научно-исследовательских работ. М.: Наука, 1987. С. 10. 11. Трофимов Ю. Л. Техническое творчество в САПР. (Психологические аспекты). Киев: Вища школа, 1989. С. 6. 12. Декарт Р. Избр. произв. М.: Госполитиздат, 1950. С. 80, 89. 13. Катасонов В. Н. Метафизическая математика XVII в. М.: Наука, 1993. С. 32. Глава 1 1. Martin J., McClure C. Diagramming Technique for Analysts and Programmers. N. J.: Prentice Hall, Inc., 1985. P. 81–120, 208–350. 2. Martin J. Recommended Diagrammed Standards for Analysts and Programmers. N. J.: Prentice Hall, Inc., 1985. 3. Martin J., McClure C. Action Diagramms: Clearly Structured Specifications, Programs and Procedures. Second Edition. N. J.: Prentice Hall, 1989. 4. Martin J. Rapid Application Development. N.-Y.: Macmillan Publishing Co., 1991. P. 399–439, 611–640. 5. Фаулер М., Скотт К. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования. М.: Мир, 1999. С. 146–158. 6. Nassi I., Schneiderman B. Flowchart Techniques for Structured Programming // ACM SIGPLAN Notices. 1973. Vol. 8. No 8. P. 12–26. 7. Belady L. A., Evangelisti C. J., Power L. R. GREENPRINT: a Graphic Representation of Structured Programs // IBM Syst. J. 1980. Vol. 19. No 4. P. 542–553. 8. Modern Software Engineering. Foundations and Current Perspectives. Edited by A. Ng. Peter, T. Yeh Raymond. N.-Y.: Van Nostrand Reinhold, 1990. 9. Паронджанов В. Д. Перспективы информационных технологий и повышение продуктивности интеллектуального труда // НТИ. Сер. 1. 1993. № 5. 10. Солсо Р. Л. Когнитивная психология. М.: Тривола, 1996. 11. Симонов П. В. Предисловие // Д. Норман. Память и научение. М.: Мир, 1985. С. 5. Глава 3 1. Сергеев Б. Ф. Ступени эволюции интеллекта. Л.: Наука, 1986. С. 189. 2. Зенкин А. А. Когнитивная компьютерная графика и научное творчество // Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991. С. 274. 3. Кукушкин В. Д., Неволин И. Ф., Бушуев В. С. Организация умственного труда. Ч. 1. М.: МИСИС, 1976. С. 60. 4. Кибернетика и логика. Математико-логические аспекты становления идей кибернетики и развития вычислительной техники. М.: Наука, 1978. С. 192, 207, 208. 5. Martin J., McClure C. Diagramming Technique for Analysts and Programmers. Prentice Hall, 1985. P. 1–3. 6. Паронджанов В. Д. Знаковая революция как движущая сила НТР // Теоретические вопросы истории техники и научно-технического прогресса. М.: Наука, 1994. 7. Кибернетика и вычислительная техника. Вып. 1. М.: Наука, 1985. С. 207. 8. Громов Г. Р. Очерки информационной технологии. М.: Инфоарт, 1993. С. 143–158, 265–299. 9. Программные средства вычислительной техники. Толковый терминологический словарь-справочник. М.: Изд-во стандартов, 1990. С. 21. 10. Краткий экономический словарь. М.: Политиздат, 1987. С. 331. 11. Научно-технический прогресс. Словарь. М.: Политиздат, 1987. С. 293, 349. 12. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992. С. 36. 13. Джорджеф М. П., Лэнски Э. Л. Процедурные знания // ТИИЭР. 1986. Т. 74. № 10. С. 101. 14. Иванов В. Н. Социальные технологии в современном мире. Москва—Нижний Новгород: Изд-во Волго-Вятской академии госслужбы, 1996. 15. Социальные технологии: Толковый словарь: Центр социальных технологий. Москва—Белгород: Луч, 1995. 16. Martin J. Rapid Application Development. N.-Y.: Macmillan Publishing Co., 1991. P. 2–6, 36–40. 17. Woodward J. F. Science in Industry: Science of Industry. An Introduction to the Management of Technology-Based Industry. Aberdeen: Aberdeen University Press, 1982. P. 13. Глава 5 1. Хухо Ф. Нейрохимия. Основы и принципы. М.: Мир, 1990. С. 9–14. 2. Митькин А. А. Системная организация зрительных функций. М.: Наука, 1988. С. 46, 117, 136, 153. 3. Parondjanov V. D. Intensification of the Students' Intellect and the Theory of Intensive Distance Education // Distance Learning and New Technologies in Education: Proc. of the First International Conference on Distance Education in Russia. M.: Association for International Education, 1994. P. 415, 416. 4. Глезер В. Д. Зрение и мышление. СПб.: Наука, 1993. С. 14, 253. 5. Венда В. Ф. Средства отображения информации (Эргономические исследования и художественное конструирование). М.: Энергия, 1969. С. 165, 167, 168. 6. Шнейдерман Б. Психология программирования. Человеческие факторы в вычислительных и информационных системах. М.: Радио и связь, 1984. С. 12, 22–46. 7. Кертис Б. и др. Психология программных систем: о необходимости междисциплинарной комплексной программы исследований // ТИИЭР. 1986. Т. 74, № 8. С. 43. 8. Martin J. Rapid Application Development. N.-Y.: Macmillan Publishing Co., 1991. P. 607. 9. Martin J., McClure C. Diagramming Technique for Analysts and Programmers. N. J.: Prentice Hall, Inc., 1985. P. 26, 27. 10. Modern Software Engineering. Foundation and Current Perspectives. N. Y.: Van Nostrand Reinhold, 1990. 11. Боэм Б. У. Инженерное проектирование программного обеспечения. М.: Радио и связь, 1985. С. 488. Глава 6 1. Shu N. C. Visual Programming. N.-Y.: Van Nostrand Reinhold Comp., 1988. 2. ГОСТ 19.701–90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. М.: Изд-во стандартов, 1991. 3. Вельбицкий И. Знакомьтесь, Р-технология // НТР: проблемы и решения. 1987. № 13. С. 5. 4. Шнейдерман Б. Психология программирования. Человеческие факторы в вычислительных и информационных системах. М.: Радио и связь, 1984. С. 90, 92. 5. Лингер Р., Миллс Х., Уитт Б. Теория и практика структурного программирования. М.: Мир, 1982. С. 124–126, 139–146. 6. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. М.: Мир, 1979. С. 185–196. Глава 13 1. Кемп П., Арнс К. Введение в биологию. М.: Мир, 1988. С. 612, 613. 2. Руководство по профилактической медицине. М.: Новая слобода, 1993. С. 40. 3. Философский словарь. М.: Политиздат, 1991. С. 114, 115. 4. Психология. Словарь. М.: Политиздат, 1990. С. 101–103. 5. Математическая энциклопедия. М.: Сов. энциклопедия, 1977. Т. 1. С. 202–210. Глава 16 1. Bohm C., Jacopini G. Flow Diagrams, Turing Machines and Languages with Only Two Formation Rules // Comm. ACM. 1965. Vol. 9, N 5. P. 366–371. 2. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование. М.: Мир, 1975. С. 25–28. 3. Лингер Р., Миллс Х., Уитт Б. Теория и практика структурного программирования. М.: Мир, 1982. С. 100, 102, 120, 121, 123, 141, 142. 4. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. М.: Мир, 1980. С. 134, 135, 137, 138, 150. 5. Хьюз Дж., Мичтом Дж. Структурный подход к программированию. М.: Мир, 1980. С. 24, 73, 80. 6. Брусенцов Н. П. Микрокомпьютеры. М.: Наука, 1985. 7. Сауле Я. В. Перспективы построения программного обеспечения // Программирование. 1985. № 6. С. 34. 8. Знакомьтесь, Р-технология // НТР: проблемы и решения. 1987, № 13, 7–20 июля. С. 4, 5. 9. Толковый словарь по вычислительным системам. М.: Машиностроение, 1991. С. 463. 10. Очков В. Ф., Пухначев Ю. В. 128 советов начинающему программисту. М.: Энергоатомиздат, 1992. С. 21. 11. Котов В. Е., Сабельфельд В. К. Теория схем программ. М.: Наука, 1991. С. 71, 76–78. 12. Касьянов В. Н. Оптимизирующие преобразования программ. М.: Наука, 1988. С. 35. 13. Евстигнеев В. А. Применение теории графов в программировании. М.: Наука, 1985. С. 5. 14. Янов Ю. И. О локальных преобразованиях схем алгоритмов // Проблемы кибернетики. 1968. Вып. 20. С. 201. 15. Ершов А. П. Современное состояние схем программ // Проблемы кибернетики. 1973. Вып. 27. С. 87–110. 16. Венда В. Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации. М.: Машиностроение, 1982. С. 300–302. 17. Криницкий Н. А. Алгоритмы вокруг нас. М.: Наука, 1984. С. 102. 18. Питерс Л. Дж. Методы отображения и компоновки программных средств // ТИИЭР. 1980. Т. 68, № 9. С. 60. 19. Рейуорд-Смит В. Дж. Теория формальных языков. Вводный курс. М.: Радио и связь, 1988. С. 28, 30, 44. 20. Левкин Г. Н., Левкина В. Е. Demo Turbo C. 98 тем для начинающего программиста. Витебск: Прок, 1992. С. 35. 21. Уэйт М., Прата С., Мартин Д. Язык Си. М.: Мир, 1988. С. 237, 239, 240. 22. Дейкстра Э. Дисциплина программирования. М.: Мир, 1978. Глава 17 1. Ершов Ю. Л., Палютин Е. А. Математическая логика. М.: Наука, 1979. С. 12, 13. 2. Клини С. К. Введение в метаматематику. М.: ИЛ, 1957. С. 59–61. 3. Колеватов В. А. Социальная память и познание. М.: Мысль, 1984. С. 133. 4. Зенкин А. А. Когнитивная компьютерная графика. М.: Наука, 1991. 5. Кондаков Н. И. Логический словарь-справочник. М.: Наука, 1976. С. 101, 285. 6. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. С. 41. 7. Котов В. Е., Сабельфельд В. К. Теория схем программ. М.: Наука, 1991. С. 67–82. 8. Касьянов В. Н. Оптимизирующие преобразования программ. М.: Наука, 1988. С. 35, 228. 9. Ершов А. П. Введение в теоретическое программирование. М.: Наука, 1977. С. 226–281. 10. Андерсон Р. Доказательство правильности программ. М., 1988. С. 152. 11. Грис Д. Наука программирования. М.: Мир, 1984. С. 303. 12. Хлебцевич Г. Е., Цыганкова С. В. Визуальный стиль программирования: понятия и возможности // Программирование. 1990. № 4. С. 78. 13. Ершов А. П. Операторные алгоритмы. III (Об операторных схемах Янова) // Проблемы кибернетики. Вып. 20. М.: Наука, 1968. С. 187, 189. 14. Бульонков М. А., Кочетов Д. В. Схема эффективной специализации императивных программ // Программирование. 1995. № 5. С. 33. 15. Hепейвода Н. Н. Выводы в форме графов // Семиотика и информатика. Вып. 26. М.: ВИНИТИ, 1985. Глава 18 1. Зараковский Г. М., Зинченко В. П. Анализ деятельности оператора // Эргономика. Принципы и рекомендации. Вып. 1. М.: ВНИИТЭ, 1970. 2. Галактионов А. И. Инженерная психология // Тенденции развития психологической науки. М.: Наука, 1989. С. 136–143. 3. Человеческий фактор: В 6 т. М.: Мир, 1991. Т. 3, 4. 4. Хоггер К. Введение в логическое программирование. М.: Мир, 1985. С. 14. 5. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. С. 179. 6. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. С. 420, 421, 443. 7. Доорс Дж. и др. Пролог — язык программирования будущего. М.: Мир, 1990. 8. Практикум по инженерной психологии и психологии труда / Т. П. Зинченко, Г. В. Суходольский, М. А. Дмитриева и др. Л.: ЛГУ, 1983. С. 146. 9. Разумов А. Н., Косолапов О. А., Пикалов Д. А. Психофизиологическая подготовка членов экипажей многоместных летательных аппаратов к взаимодействию в аварийных ситуациях // Военно-медицинский журнал. 1991. № 12. С. 47, 48. 10. Зайдельман Я. Н., Лебедев Г. В., Самовольнова Л. Е. Три кита школьной информатики // Информатика и образование. 1993. № 3. С. 19; № 4. С. 14. 11. Деятельность: теория, методология, проблемы. М.: Политиздат, 1990. 12. Философские проблемы деятельности (Материалы круглого стола) // Вопр. философии. 1985. № 2, 3, 5. 13. Игнатенко Е. И. Чернобыльская авария и ликвидация ее последствий // Информационный бюллетень, 1989. М.: ЦНИИ атоминформ, 1990. 14. Чернобыльская катастрофа: Причины и последствия (Эксперт. заключение). В 4 ч. Ч. 1: Непосредственные причины аварии на Чернобыльской АЭС. Дозиметрический контроль. Меры защиты и их эффективность. Минск: Тест, 1993. С. 3–122. 15. Всемирный день окружающей среды. Информационные материалы 1990. М.: ВИНИТИ, 1991. С. 32, 37. 16. Авиженис А., Лапри Ж.-К. Гарантоспособные вычисления: от идеи до реализации в проектах // ТИИЭР. 1986. Т. 74, № 5. С. 8. 17. Паронджанов В. Д. Кризис цивилизации и нерешенные проблемы информатизации // НТИ. Сер. 2. 1993. № 12. 18. Болошин И. А. Еще раз о кризисе цивилизации и нерешенных проблемах информатизации // НТИ. Сер. 2. 1994. № 9. 19. Перминов О. Н. Программирование на языке Паскаль. М.: Радио и связь, 1988. С. 4, 5. 20. Дейкстра Э. Дисциплина программирования. М.: Мир, 1978. С. 9. 21. Лекции лауреатов премии Тьюринга. М.: Мир, 1993. С. 392, 393. Глава 19 1. Барабашев А. Г. Будущее математики. Методологические аспекты прогнозирования. М.: МГУ, 1991. С. 19, 20. 2. Клайн М. Математика. Поиск истины. М.: Мир, 1985. С. 269. 3. Диофант. Арифметика. М.: Наука, 1974. 4. Никифоровский В. А. В мире уравнений. М.: Наука, 1987. С. 47–57, 104–124. 5. Кликс Ф. Пробуждающееся мышление. История развития человеческого интеллекта. Киев: Вища школа, 1985. С. 236, 237. 6. Стройк К. Л. Краткий очерк истории математики. М.: Наука, 1990. С. 83–118, 139–143, 213, 214. 7. Кукушкин В. Д., Неволин И. Ф., Бушуев В. С. Организация умственного труда. М.: МИСИС, 1976. С. 134–136, 141. 8. Сrowe M. J. A History of Vector Analysis. The Evolution of the Idea of a Vectorial Systems. N.-Y., 1985. P. 217. 9. Кузнецова Н. И. Наука в ее истории. Методологические проблемы. М.: Наука, 1982. С. 103–105. 10. Нейгебауэр О. Точные науки в древности. М.; 1968. С. 67. 11. Алиев Т. М., Вигдоров Д. И., Кривошеев В. П. Системы отображения информации. М.: Высшая школа, 1988. С. 10, 57–64. 12. АСМ SIGGRAPH Computer Graphics. 1987. Vol. 21. No 6. 13. Зенкин А. А. Когнитивная компьютерная графика и научное творчество // Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991. С. 270–274. 14. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. М.: Наука, 1988. C. 141, 142. 15. Паронджанов В. Д. Операторная теория сопровождающих матриц и линейные переключающие схемы. Рукопись статьи депонирована в ЦНТИ “Поиск”. Реферат рукописи опубликован в журнале “Промышленно-технический опыт”, 1982, № 5. Глава 20 1. Выготский Л. С. Собр. соч. в 6 т. Т. 3. М.: Педагогика, 1983. С. 80. 2. Полторацкий А., Швырев В. Знак и деятельность. М.: Политиздат, 1970. С. 6. 3. Роль сенсорного притока в созревании функций мозга. М.: Наука, 1987. 4. Сахаров Д. А. Предисловие редактора перевода / Г. Шеперд. Нейробиология. В 2 т. Т. 1. М.: Мир, 1987. С. 6. 5. Блум Ф., Лейзерсон А., Хофстедтер Л. Мозг, разум и поведение. М.: Мир, 1988. С. 73. 6. Вартанян Г. А., Пирогов А. А. Нейробиологические основы высшей нервной деятельности. Л.: Наука, 1991. С. 153–156. 7. Научное знание: логика, понятия, структура. Новосибирск: Наука, 1987. С. 154. 8. Born-Andersen N. Are “Human Factors” Human? // Computer j. British Computer Society. 1988. Vol. 31, N 5. P. 386–390. 9. Visualization. Using Computer Graphics to Explore Data and Present Information / J. R. Brown, R. Earnshow, M. Jern, J. Vince. John Wiley & Sons, Inc., 1995. 10. Педагогика, 1996. № 5. С. 20, 21. 11. Микк Я. А. Оптимизация сложности учебного текста. М.: Просвещение, 1991. С. 3, 9. 12. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. С. 13, 18. 13.
КАК УЛУЧШИТЬ РАБОТУ УМА Алгоритмы без программистов — это очень просто! Гл. редактор Ю. В. Луизо Зав. редакцией Г. Г. Кобякова Художники Н. В. Пьяных, С. А. Ульянов Компьютерная подготовка оригинал-макета Ю. С. Лобанов, Т. А. Лобанова Технический редактор Л. А. Зотова Корректоры Л. И. Трифонова, Е. И. Борисова Лицензия ИД № 03590 от 19.12.2000 г. Гигиеническое заключение № 77.99.2.953.П.16308.12.00 от 01.12.2000 г. Подписано в печать 24.08.2001. Формат 60 ´ 90 1/16. Бумага офсетная. Гарнитура Таймс. Печать офсетная. Усл. печ. л. 22,5. Тираж 3000 экз. Заказ № 899. Изд. № 188 Издательство “Дело” Коммерческий отдел — тел.: 433-2510, 433-2502 E-mail: delo@ane.ru Internet: http://www.delo.ane.ru Отпечатано в Московской типографии № 6
Отзывы
о книге В. Паронджанова “Как улучшить работу ума”
[1] Применительно к сфере образования эргономический критерий Декарта есть не что иное, как требование минимизации умственных усилий учащегося, затрачиваемых на единицу прочно усваиваемых знаний, умений и навыков. [2] Когнитивная психология (психология познавательных процессов) уподобляет мозг компьютеру, исследует переработку информации человеком и рассматривает познание как “совокупность процессов переработки информации” [10]. Когнитивная наука (наука об интеллекте) — это более широкое понятие, представляющее собой сплав когнитивной психологии, психофизики, кибернетики, нейробиологии, лингвистики, математической логики и ряда других отраслей знания. [3] Императивный язык — это язык, который описывает работы и процессы, состоящие из действий, а также условия выполнения каждого действия. [4] Автоформализация — это не автоматическая формализация, а самоформализация, т. е. формализация знаний, которую человек выполняет САМ. [5] Мы используем термин “технологические знания” и в качестве синонима “императивные знания” вместо обычно употребляемого в литературе понятия “процедурные знания”, так как последнее сильно привязано к тематике искусственного интеллекта, где оно иногда трактуется слишком узко [12]. Кроме того, термин “технологические знания” соответствует развиваемой точке зрения, согласно которой технология является общим (родовым) понятием по отношению к понятиям “алгоритм” и “техпроцесс”. [6] Речь, разумеется, не идет о внутрикомпьютерных логических описаниях декларативных знаний, которые, в принципе, можно унифицировать; целесообразность подобной унификации — отдельный вопрос. [7] См.: Е. Г. Ойхман, Э. В. Попов. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. [8] АСУ — автоматизированная система управления. [9] Один из апостолов компьютерного мира Чарлз Хоар говорит: “Разве не привело бы нас в восторг, если бы добрая фея предложила вам взмахом своей волшебной палочки над вашей программой убрать все ошибки с одним только условием — вы должны переписать и ввести всю вашу программу три раза!” [10] Известный русский физиолог И. Сеченов считал, что исходным моментом отражения предмета является его контур, т. е. отделенность по известным граням от окружающего фона. Он называл контур “раздельной гранью двух реальностей”. [11] Требование хорошей структуры имеет некоторое сходство с законом “хорошей формы” гештальтпсихологии (законом прегнантности) [2]. [12] Блок-схема по определению содержит два основных элемента: блоки (фигуры с замкнутым контуром, внутри которых помещается текст) и соединяющие их линии. Блок-схема — широкое понятие, которое охватывает схемы алгоритмов и программ, схемы декомпозиции, схемы зависимости, схемы “сущность—связь”, схемы потоков данных и т. д. [13] Это связано с тем, что в нашем мозгу имеются специальные нейронные механизмы “для сегментации поля зрения, т. е. для разбиения его на участки, имеющие зрительно-смысловое значение” [4]. [14] Два алгоритма называются эквивалентными, если они дают одинаковые результаты для одних и тех же исходных данных. [15] Доказательство теорем 1 и 2 предоставляем читателю. Указание: необходимо опереться на теорему о структурировании и метод Ашкрофта—Манны [5, 6]. [16] Правило “главный маршрут идет по шампуру” — это необходимое, но отнюдь не достаточное условие эргономичности алгоритма. Другое условие — эргономизация текста. Вопрос “Ноги короче, чем брюки?” звучит вычурно, противоестественно и сбивает с толку читателя. Вместо него следует написать: “Брюки слишком длинные?” В итоге получим действительно понятный и эргономичный алгоритм. [17] Здесь необходимо уточнение. В дракон-схемах слова “да” и “нет” записываются только у выходов иконы “вопрос” и больше нигде. В следующей главе будет показано, что язык ДРАКОН не нуждается в специальных обозначениях для значений логических переменных. Использование слов “да” и “нет” в качестве значений переменных — это скорее педагогический прием для облегчения объяснений, а не принадлежность языка. [18] Указанное выражение можно еще больше упростить — вынести член ┐E за скобки, однако для наших целей это несущественно. [19] Авторами дракон-схем на рис. 105—107 и изображенной на них методологии являются В. Болнов, Д. Шипов и В. Кууль. [20] Автором данного параграфа является главный эргономист Московского вертолетного завода, член Международного эргономического общества А. Макаркин. [21] Как видно из рис. 131, предложенная Дейкстрой форма иконы “вопрос” (?) и конструкции “переключатель” (case), а также топология соединительных линий при переходе к языку ДРАКОН подверглись модернизации и эргономическим улучшениям. В частности, стремясь реализовать третий принцип (принцип единой вертикали), Дейкстра использует “внутренние” наклонные линии и избыточные изломы, что нарушает эргономическую гармонию рисунка. Чтобы устранить эти погрешности, в язык ДРАКОН внесены необходимые уточнения. Например, в блок-схеме конструкции repeat-until Дейкстра использует пять изломов и одну наклонную линию; в дракон-схеме всего два излома, а наклонных отрезков нет вовсе — см. нижний ряд на рис. 131. [22] В дальнейшем мы будем нередко использовать приставку “видео”, трактуя ее как “относящийся к визуальному программированию” или “относящийся к визуальному представлению знаний”. [23] В последнем случае для обозначения блок-схем иногда используют термин “органиграммы”. [24] Заметим, что силуэт на рис. 136 можно интерпретировать как детерминированный конечный автомат [19], показанный на рис. 137 (входной алфавит и переходная функция автомата не показаны). [25] Оперативная единица восприятия — это семантически целостное образование, формирующееся в результате перцептивного обучения и создающее возможность практически одноактного, симультанного и целостного восприятия объектов внешнего мира независимо от числа содержащихся в них признаков [1]. [26] Как и древние греки, Виет придерживался правила: сторону можно складывать только со стороной, квадрат — с квадратом, куб — с кубом и т. д. Поэтому для придания уравнению однородности Виет после входящих в него параметров писал planum (плоскость), solidum (тело) и т. д. [27] Декарт не мог этого сделать, поскольку он не знал действительных чисел. Последнее понятие появляется только в трудах Ньютона, который впервые провел арифметизацию алгебры, окончательно отделив ее от геометрии. [28] Обобщая, можно сказать, что любой рисунок в этой книге, а также его достаточно крупная смысловая часть также является суперзнаком. [29] Игра слов: деизм — религия разума эпохи Просвещения; с другой стороны, d-изм — применение буквы d, которую Лейбниц широко использовал в выражениях dx, dy, dx/dy и т. д. [30] По соображениям удобства на рис. 140 мы изображаем сопровождающую матрицу в транспонированном виде. [31] Экстероцептор — биологический датчик информации (рецептор), передающий в мозг информацию об окружающем мире. [32] Проприоцептор — биологический датчик, расположенный в тканях мышечного и суставного аппарата, воспринимающий их растяжение и сокращение и передающий в мозг информацию о положении мышц и суставов. Благодаря этой информации человек может, например, с закрытыми глазами попасть пальцем в кончик носа. [33] Интероцептор — биологический датчик, передающий в нервную систему информацию о состоянии внутренних органов (желудок, легкие, сердце и т. д.). Эта информация необходима для работы систем автоматического (бессознательного) управления пищеварением, дыханием, кровообращением и т. д. [34] См.: Р. Флиндт. Биология в цифрах. М.: Мир, 1992. С. 248, 277. |
|||
Последнее изменение этой страницы: 2016-09-20; просмотров: 348; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 44.192.38.49 (0.008 с.) |