В.В. ЛАУФЕР , А.А. ЯШИН
Много написано о медитации. Но какова ее сущность, физическая? На наш взгляд в путях по каким происходит мышление. Данная статья - ответ на вопрос!
Продолжая начатую в [1—3) серию публикаций по разработке концептуальных основ единого информационного поля (ИП) ноосферы, ниже излагается алгоритмический подход к описанию процессов мышления. Как отмечено в работе [4], только на первый взгляд кажется, что регламентация процесса (творческого) мышления некими правилами, принципами, алгоритмами скорее препятствует, нежели помогает этому процессу; на самом же деле дисциплина мыш¬ления мобилизует вдохновение, не подавляя его (41 Во всяком интеллектуальном труде чувствуется ме-ханизм управления, аналогом которого в технических системах может быть распределитель команд, например, управляющий иерархией подключения периферийных устройств к процессору ЦЭВМ. Этот механизм-регулятор может действовать на уровне первой сигнальной системы, представляя собой не¬что напоминающее переходный процесс в техниче¬ских системах. Возможны и иные ассоциации, свя-занные с понятием переходного, то есть нестацио¬нарного процесса, а нелинейность, порождаемая не- стационарностыо, как показано в работах [1,2], явля¬ется наиболее существенной характеристикой ИП ноосферы; по всей видимости, глобальный энергоин¬формационный процесс состоит, в свою очередь, из ряда переходных локальных процессов, сосуществующих одновременно.
Переходя от обсуждения стимулов к решению конкретной творческой задачи, первоочередно отме тим опять же аналогию работы подсознания по алго¬ритму минимизации определенного функционала (чувства красоты, удовлетворения от завершенности, комфортности и пр.); здесь наблюдается чисто физи¬ологический эффект; чем большая зона мыслитель¬ного аппарата и памяти «захвачены* импульсом, отвечающим за какой-то вывод, обобщение, тем выше чувство удовлетворения. Суть рассматриваемого ал-горитма состоит в следующем (используется терми¬нология системного подхода). Система движется по неизвестным координатам — векторам, поочередно придавая им приращения с определенными шагами, вариация которых зависит от состояния системы, внешних условий и пр. факторов. Можно составить цепь; представление на уровне подсознания -* выход в эмоции -* регистрация (описание) состояния на уровне сознания. На «житейском* уровне основная обработка такой информации происходит в подсозна¬нии, а в сознании автоматически регистрируется в неконкретных терминах лишь результат. Однако, по мере накопления информации превышается опреде¬ленный порог и осуществляется выход на более высокий уровень — сознание в конкретных терми¬нах. Всякий выход из подсознания в сознание (азы фрейдовско-фроммовской интерпретации) в алгорит-мическом подходе суть повышение функционала.
Очевидно первым, кто со строгих научных пози¬ций определил алгоритмическую структуру процес¬сов мышления, был И.М. Сеченов. В своих работах по проблемам мышления [5] он исходил из посылки: в состав мысли входят предмет и его часть, предмет и его качество или состояние. Поэтому для анализа
мышления требуется некоторый общий алгорит* {формула — И.М. Сеченова), который суть трехчлен ное предложение, состоящее из подлежащего, сказу емого и связки. «Правда, формула эта выведена » для возникающей мысли, а для готовой ее формы после того как мысль облечена в слово* ((5}, «С предметном мышлении...», С.487). Но здесь же над напомнить и слова проницательнейшего из поэтов «Мысль изреченная есть ложь*(!?).
И уже совершенно неудивительно, что дальней шие поиски алгоритмов мышления развивали мате матики; Ж. Адамар [6], Г. Вейль {71, выдающий» математик-педагог Д. Пойа (Д. Полиа — второ* принятое написание его имени) 18,9); многократно обращался к этой теме великий математик нашегс столетия Анри Пуанкаре (см. различные издания егг сборников «Наука и метод»). Их рабочий инструмен- как нельзя более располагал к алгоритмизации все! процессов жизнедеятельности, а мышления — * особенности.
Правомочен и другой вопрос; если мы не знаем физическую природу мышления (см.[3]), то можек ли рассуждать умозрительно о правилах познаватель ных операций? Ответ напрашивается положитесь ным: во-первых, как показано в [3], мы можем гово: рить о физике мышления алгоритмически (гипотеза-
Н.И. Кобозева); во-вторых, процитировав 110]; «Ин: туицию следует рассматривать как процесс, в ходе которого имеющееся знание подвергается какнм-тсг преобразованиям; с их помощью формируется новое знание»,— заметим, что и сама интуиция суть алго? ритмическая работа подсознания.
Таким образом, убедившись в заорганизованно: сти процесса мышления, попытаемся дать ему мате-; матическую трактовку. Можно выделить круг «кон-1
трольных* задач, для которых уже на ранних этапах прослеживается алгоритм решения, направленность шагов (циклов) мышления. На начальных этапах эти шаги очерчены в сознании и укрупнены: это «О-ое приближение*. Однако, по мере углубления в суть задачи.возникает массив неясностей, неопределен¬ностей, противоречий. Шаги мышления теряют свою очерченность, их дискреты измельчаются; в матема¬тике это описывается разновидностью метода мини¬мизаций — методом конфигураций.
Графики рис.1 дают качественную картину дан¬ного процесса, что уже.однако позволяет идентифи¬цировать алгоритм мышления. Если представить, что зависимости рис.1 описываются уравнением:
атк *= соле!, М
где а — информация, получаемая в каждом шаге, к— число шагов; т — константа, характеризующая степень сложности задачи и индивидуальные харак¬теристики мышления, то очевидно, что (1) инвари¬антно известному уравнению усвоения информации 2(1) в процессе обучения [11]:
г(о (2)
где /г, А — константы, эквивалентные константе в (1); I — текущее время.
Исходя из трактовки (1,2), то есть отождествляя творческое мышление с процессом обучения, послед¬ний можно определить как момент установления алгоритма: выстраивания последовательной цепи вы¬водов, из которых складывается определенное знание (решение задачи). Используя принципы теории про¬текания [12], можно физически проиллюстрировать
Рис.2 Схема состояння групп нейронов; показан путь прохождения возбуждения из области А в облает» Б
данный процесс. На рис.2 представлена схема состоя¬ния групп нейронов [12] (О-нормальное, 1-заторможен¬ное, 2-возбужденное состояние)- блоков обработки ин¬формации, которые последовательно переходят по це¬почке в возбужденное состояние («включаются в рабо¬ту») при решении задачи. Картина становится яснее, если мы обозначим основные области: I — исходный образ; II — вспомогательные образы; III — абстрактное обобщение. Каждая из выделенных областей, в свою очередь, содержит массивы дефиниций (0,1,2), ответ¬ственных за формирование конкретного понятия.
Если под областями I—III подразумевать физиче¬ские области мышления, то можно предполагать: человек неосознанно чувствует степень завершенно¬сти решения задачи на каждом определенном этапе, то есть регистрирует относительное содержание «ну¬лей», «единиц», «двоек», выявленных в конкретный период в определенной области, а значит обладает определенной способностью к прогнозированию сте¬пени решения, близости к решению задачи, прояс¬нению сути задачи, прояснению сути проблемы на определенном этапе. Это и есть алгоритмическое содержание интуиции. Простейшим подтверждением алгоритмичности процесса мышления является тот факт, что индивидуум четко воссоздает последователь¬ность операций по мере завершения решения задачи или ее части (см. приведенное выше высказывание И.М.Сеченова). Авторы-математики также постоянно возвращаются к подобному утверждению [6—9].
Таким образом, если представить схему накопле¬ния знания при решении задачи в виде
А * (3)
/ = Мк)ёк = /фЧ»,
0 0
где с — константа, а вся задача заключает в себе единиц информации, то появляется возможность алгоритмического определения окончания работы:
(4)
где Р — относительная чувствительность методики. Величины в зависимостях (1)—(4) определяются ме¬тодом экспертных оценок,
ВЫВОДЫ
Рассмотрено соотношение творческого мышления и регламентации последнего некоторыми а рпоп. заданными в структуре мозга алгоритмами. В каче¬стве исходной методологической посылки взято из¬вестное положение И.М. Сеченова об общей форму¬ле оформления возникающей мысли. Показано, что алгоритм имеет достаточно простую физическую и математическую трактовку. Изложение материала
проиллюстрировано схемами алгоритмов и может быть полезно исследователям процессов мышления и разработчикам систем искусственного интеллекта.
Литература
1. Нефедов Е.И., Яшин АЛ. Электромагнитная основа в концепции единого информационного поля ноосферы / / Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ (Спецвыпуск).— 1994.— № 2.— С. 13—82.
2. Нефедов Е.И., Яшин АЛ. Электромагнитная основа энергоинформационных процессов в ноосфе¬ре Земли / / Вестник новых медицинских техноло¬гий,— 1994.— Т.1. М? 1,—,С8—10.
3. Нефедов Е.И,, Яшин АЛ. Комментарий к утверждению Альфреда Лотка:«Мысль не есть форма энергии*// Вестник новых медицинских техноло¬гий,— 1994 — Т.1, № 1,— С. 15—17.
4. Глэгг Г. // В кн.: Брукс Ф., мл. Как проекти¬руются и создаются программные комплексы.— М.: Наука, 1979,—С. 142.
5. Сеченов ИМ. Элементы мысли / / Избр. про¬изв. Т, I. Физиология и психология.— М.: Изд-во АН СССР, 1952.— С.272—426 (Там же: О предметном мышлении с физиологической точки зрения.—
С.482—496.).
6. АдамарЖ. Исследование психологии процесса изобретения в области математики: Пер, с фр.- М.. Советское радио. 1970.— С. 152,
7. Вейль Г. Математическое мышление: Пер. с англ. и нем.— М.: Наука, 1989.— С.400.
8. Пойа Ц. Математическое открытие. Решение задач: основное понятие, изучение и преподавание: Пер. с англ.— М.: Наука, 1970.— С.452.
9. Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуж¬дения: Пер. с англ.М.; Наука, 1975.— С.464.
10. Кармин А.С. Научные открытия и интуиция //В кн.: Природа научного открытия.— М.: Наука, 1966,—С. 160.
11. Потеев М.И. Практикум по методике обуче¬ния во втузах.— М.: Высшая школа, 1990.— С.87.
12. Эфрос А.Л. Физика и геометрия беспорядка.— М.: Наука, 1982.— С.68.