О читании между строк

13 октября 2008 - Odin

Усиление интеллекта, понимание, управление, когнитология, психология, интенсификация интеллекта, разработка языка (синтаксиса), формализация знаний, рост производительности труда - вот краткий перечень поднимаемых проблем в книге Паронджанова В. “Как улучшить работу ума. Алгоритмы без программистов — это очень просто!”.

Еще - о дружелюбном русском алгоритмическом языке, который обеспечивает наглядность.

Цитаты из вышеуказанной книги для ознакомления.

Цитата 1:
Перед вами второе издание книги “Как улучшить работу ума”, вызвавшей большой интерес специалистов и читающей публики. В ней удачно сочетаются рассказы об алгоритмах и новейшие идеи о повышении творческой силы ума.
Мы живем в мире алгоритмов, но знаем о них удивительно мало. Многие люди всю жизнь пользуются алгоритмами, не догадываясь об этом. Между тем алгоритмы играют огромную роль в жизни общества. Они оказывают заметное влияние на эффективность экономики и уровень жизни. К сожалению, многие алгоритмы и программы похожи на загадочный ребус: они непонятны никому, кроме горстки их создателей. Непонимание порождает путаницу и досадные ошибки. Чтобы поправить дело, надо сделать алгоритмы “дружелюбными”. Это позволит превратить алгоритмы-головоломки в наглядные алгоритмы-картинки, обеспечивающие быстрое и глубокое понимание. Глубина понимания сложных проблем — как раз то, чего всем нам (от студента до министра) ой как не хватает!
“Дружелюбные” алгоритмы пишут на эргономичных графических языках. Они создают повышенный интеллектуальный комфорт, улучшают работу ума, повышают продуктивность труда. С их помощью вы научитесь легко и быстро, затратив минимум усилий, решать сложнейшие проблемы: проектировать сложную деятельность и бизнес-процессы, формализовать свои профессиональные знания и выполнять алгоритмизацию самостоятельно, без помощи программистов — по методу “Программирование без программистов”.
Эта книга — прекрасный подарок для студентов, преподавателей, специалистов, бизнесменов и руководителей. Но не только. Она может пригодиться всем, кто хочет улучшить работу своего ума, научиться рисовать свои мысли и планы в виде наглядных и точных блок-схем и разобраться, наконец, что же такое алгоритмы и почему они играют такую важную роль в развитии цивилизации и человеческого интеллекта.

Цитата 2:
В книге излагаются новые полезные для практики идеи и достижения на стыке информатики, управления и психологии. Показано, что алгоритмы, сила ума, интеллектуальный комфорт и эффективность бизнеса тесно связаны. Дается общедоступный практический курс, помогающий увеличить силу ума, ускорить разработку алгоритмов и программ, упростить формализацию профессиональных знаний, облегчить проектирование сложной деятельности и бизнес-процессов. Курс основан на “дружелюбных” графических языках, обладающих удивительной наглядностью, “заставляющих” мозг мыслить отчетливо, глубоко и продуктивно.
Для студентов, изучающих информатику, учителей и преподавателей информатики; алгоритмистов, программистов, математиков, системщиков, постановщиков задач, специалистов по CASE-технологиям, работающих непосредственно на фирмах; бизнесменов и руководителей, желающих эффективно контролировать потоки информации в своих организациях; психологов, изучающих работу ума, а также для широкой публики.

Цитата 3:
ГУМАНИТАРНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Можно ли повысить качество решений сложных и сверхсложных интеллектуальных проблем, необходимых для развития цивилизации, и одновременно защитить людей от опасных для здоровья умственных перегрузок? Как облегчить и улучшить работу человеческого ума? Увеличить продуктивность творческого мышления? Преобразовать трудные и непосильные задачи в легкие и посильные? Словом, превратить интеллектуальные муки-мученические во что-нибудь более достойное человека и даже приятное? Можно ли решить эту “сверхзадачу” хотя бы в принципе?
Анализ этих вопросов позволяет выявить проблему, которая, насколько нам известно, пока еще не обсуждалась в литературе. Суть проблемы, образно говоря, состоит в том, что современные методы интеллектуальной деятельности, пораженные вирусом интеллектуального терроризма, слишком часто превращают работников умственного труда и учащихся в пациентов, инвалидов и покойников.
Необходимо коренным образом изменить ситуацию, добиться кардинального улучшения форм и методов умственной работы, научиться решать более сложные интеллектуальные задачи с более высоким качеством за меньшее время и без ущерба для здоровья.
Интеллектуальная безопасность цивилизации — комплексное свойство глобальной интеллектуальной деятельности людей, позволяющее, во-первых, своевременно решать все более сложные интеллектуальные задачи, обеспечивающие устойчивое развитие цивилизации, во-вторых, защитить человеческий мозг от опасных и вредных для здоровья перегрузок, сводя их к минимуму или полностью исключая.
Принцип “сначала калечим, потом лечим” неэффективен ни с экономической, ни с медицинской точки зрения. Поэтому мы выдвигаем другой принцип: система “наука + образование” не должна быть вредной для здоровья.
Однако нынешняя наука не может не калечить — так уж она устроена. Почему? В частности потому, что на протяжении всей истории ее развития создатели научных теорий и методов ставили перед собой какие угодно цели и задачи, но только не задачу эффективной защиты человека от интеллектуальных перегрузок. По этой причине человеческий мозг, этот хрупкий сосуд разума, сталкиваясь с демоном науки, оказывается в крайне уязвимом положении — не выдерживая запредельной нагрузки, он получает вызванные стрессом многочисленные травмы.
Чтобы устранить вопиющее рассогласование между невообразимой сложностью науки и скромными интеллектуальными возможностями среднего человека, необходимо уяснить, что психологическая сложность науки не является константой — это переменная величина, которой можно управлять и уменьшать ее в желаемых (хотя и ограниченных) пределах. Для достижения цели необходимо осуществить крайне болезненную операцию — с помощью когнитивно-эргономических методов реконструировать все здание современной науки, во всех ее разделах и построениях, превратив ее из громоздкого и опасного монстра в науку с человеческим лицом — чтобы занятия наукой были эффективными, но не угрожали здоровью человека.
Коренная перестройка науки и образования на основе создания нового поколения интеллектуальных средств с целью ликвидации негативных проявлений интеллектуального терроризма — беспрецедентная по сложности задача. Вообще говоря, пока еще совершенно не ясно, поддается ли она решению, а если поддается, то в какой степени. Однако цель настолько важна и благородна, что стоит провести специальное исследование для более глубокого изучения проблемы.

Цитата 4:
Чтобы избежать опасных для здоровья перегрузок, надо уменьшить интеллектуальную нагрузку на человеческий мозг. С другой стороны, развитие цивилизации приводит к усложнению интеллектуальных задач и непрерывному увеличению их количества, что предъявляет к мозгу постоянно растущие требования. Как разрешить это противоречие? Можно ли выполнить два противоположных требования — облегчить работу мозга и одновременно увеличить его умственную продуктивность?
Иногда говорят, что компьютеризация и автоматизация умственного труда снимают эту проблему. Это неверно. Использование компьютеров не приводит к уменьшению напряженности умственной деятельности, поскольку вместо одних заданий (которые удалось переложить на компьютер), человеческий мозг чаще всего получает множество новых задач, так что его суммарная нагрузка не уменьшается и даже возрастает.
Все больше исследователей приходят к выводу, что применение компьютеров во многих случаях не только не упрощает, а наоборот, резко усложняет интеллектуальные задачи, которые остаются на долю человека. Например, Эдсгер Дейкстра пишет о “неисчерпаемой” и “беспрецедентной” сложности задач, которые приходится решать программистам. Психолог М. Ярошевский отмечает: “Успехи кибернетики, все расширяющиеся перспективы передачи техническим устройствам поддающихся формализации умственных операций, которые раньше поглощали значительную часть интеллектуальных усилий ученого, резко повышают требования к формированию его способностей производить такие действия, которые не могут совершаться компьютерами” [10]. Большинство ученых признает, что информационная технология — самая сложная из всех известных технологий, а некоторые даже утверждают, что использование компьютеров приводит к усилению эксплуатации нервной энергии трудящихся и в ряде случаев “отрицательно влияет на развитие мыслительных процессов” [11].
Таким образом, массовая компьютеризация не отменяет интересующую нас проблему повышения продуктивности умственного труда, напротив — делает ее еще более актуальной.

Цитата 5:
Практика показывает, что умеющие программировать составляют лишь около 10% от общей численности работников умственного труда. Поэтому сегодня в сообществе интеллектуальных работников образовался значительный языковый дисбаланс. Он заключается в том, что меньшинство (10% программистов) владеет огромным языковым богатством, включающим 3000 языков программирования. А подавляющее большинство (90% специалистов) кроме языка математики не имеют в своем распоряжении никакого другого широко распространенного и универсального формального средства.

Цитата 6:
Язык — интеллектуальное оружие специалиста. Чем лучше язык, тем лучше работает мозг, тем выше производительность умственного труда.

Цитата 7:
Нужно устранить диспропорцию в обеспечении специалистов языковыми средствами. Поскольку меньшинство (т. е. программисты) уже располагает достаточным числом высокоэффективных языков, настало время подумать об остальных. Сегодня необходимо создать не очередной язык для меньшинства, а язык для всех, который позволит укрепить слабое звено и улучшить умственную продуктивность большинства специалистов. Для этого нужно построить формальный или частично формальный язык, который был бы не “собачьим” или “птичьим”, а “человечьим” — общедоступным, удобным и понятным для каждого.

Цитата 8:
Автор. Назвать можно как угодно. Например, “технологический язык”, сокращенно “техноязык”.
Читатель. Все-таки непонятно: зачем менять устоявшуюся терминологию, к которой все привыкли? Чем вам не нравится название “язык программирования”?
Автор. Речь не о смене терминов, а о коренном изменении концепции. Давайте начнем от печки. Мы говорим об ученых, врачах, технологах, педагогах и других работниках умственного труда. О тех, кто не программировал, не программирует и не собирается программировать. О тех, кому по характеру работы это просто не нужно. Потому что их работа заключается совсем в другом. Так вот, цель состоит в том, чтобы создать для этих людей новый язык, который помог бы им решать те задачи, которые они сегодня решают, но делать это более быстро и эффективно. Таким образом, речь идет не о программировании, а совсем о других видах деятельности. Поэтому название “язык программирования” здесь просто неуместно.
Читатель. Все равно непонятно.
Автор. Рассмотрим пример. Химик написал формулу
HCl + NaOH = NaCl + H2O
Какой язык здесь использован? Ясно, что это не язык программирования, а язык химических формул. Последний является “родным” языком химиков и помогает им успешно справляться со своими проблемами. Правда, этот язык не общий, а частный: он позволяет решать не все задачи, волнующие химиков, а только некоторые. А за рамками химии он вообще почти никому не интересен. В отличие от него техноязык — это универсальный язык, пригодный для широкого класса задач практически в любых областях человеческой деятельности.
Читатель. Что значит “в любых областях деятельности”? Что общего между деятельностью врача и конструктора, финансиста и агронома, металлурга и микробиолога?
Автор. Общее то, что все они работают, т. е. занимаются деятельностью. Человеческая деятельность — самая сложная вещь на свете.
Читатель. Что в ней такого уж сложного?
Автор. Деятельность состоит из действий, а последние зависят от условий. При данном условии я выполняю одни действия, при другом — другие. Если работа сложная, приходится учитывать сотни и тысячи условий, которые образуют невообразимое число сочетаний. И для каждого сочетания порою нужно делать совершенно разные цепочки операций.
Иногда работник действует интуитивно, “наощупь”, по обстоятельствам. Некоторые операции человек выполняет сам, другие поручает различным механизмам, роботам, компьютерам.
Проблема в том, что до сих пор отсутствует эффективный язык, позволяющий дать целостное и точное описание деятельности во всем ее красочном многообразии, богатстве и многосложности, выявить ее правила и структуру, учесть тончайшие отличия и особенности разных профессий (а их — тысячи), устранить путаницу и неразбериху, навести порядок, систематизировать знания о деятельности и представить их в наглядной и удобной форме. Нынешние многотомные руководства, содержащие описание деятельности, слишком трудны — мозги сломаешь, пока поймешь. К тому же они неполны — многие знания о деятельности нигде не записаны и хранятся только в головах людей. Вытащить их оттуда — сложнейшая задача. Отсутствие удобного языка для описания структуры деятельности сильно затрудняет обучение. Многие важные сведения вообще не зафиксированы в документах и передаются как эпос по принципу “из уст в уста”.

Цитата 9:
Термин “когнитивный” (познавательный) пока еще не получил широкого распространения среди проектировщиков, разработчиков, инженеров и программистов, однако он является тайным паролем нового могущественного научного ордена, вернее сказать, знаменем двух новых, бурно развивающихся направлений в психологии и науке об интеллекте, известных как когнитивная психология и когнитивная наука .
Одна из целей этих дисциплин заключается в том, чтобы выявить скрытые резервы человеческого мозга, повысить творческую продуктивность интеллектуальных работников.Суть вопроса состоит в следующем. Разработчики технических и социальных проектов, интеллектуальные работники — это живые люди, обладающие мозгом, возможности которого, хотя и велики, но тем не менее далеко не безграничны. Таким образом, проблема проектирования — это не только техническая, но и человеческая, познавательная, т. е. когнитивная проблема.
Под когнитивным фактором в данной книге понимаются познавательные, интеллектуальные, мыслительные, творческие аспекты деятельности ученых, специалистов и учащихся. Чем сложнее объект технического и социального проектирования, тем важнее делать акцент на необходимости тщательного учета когнитивных характеристик деятельности людей. Академик П. Симонов подчеркивает: для разработчиков систем “чрезвычайно важно знание правил, следуя которым живой мозг воспринимает, обрабатывает, фиксирует и использует вновь полученную информацию. Сведения о таких правилах, выявленных в эксперименте, поставляет когнитивная психология” [11]. Использование названных правил позволяет получить практический результат — повысить производительность умственного труда.

Цитата 10:
В 1880 г. баварский ксендз Иоган Шлейер, стремясь улучшить взаимопонимание между людьми, придумал язык “воляпюк” (искаж. от world speak, что значит “всемирный язык”). Чуть позже варшавский врач Земенгоф изобрел эсперанто. Хотя эти проекты всемирных языков
не оправдали надежд, однако они сыграли положительную роль, ибо приковали внимание к назревающей проблеме — созданию искусственных языков.
Сегодня, когда число искусственных языков программирования перевалило за три тысячи, проблема взаимопонимания между людьми почти так же далека от решения, как и во времена Шлейера и Земенгофа. Да, действительно, языки Бейсик, Паскаль, Си, Си++, Ява и многие другие давно стали всемирными языками. Однако популярность языков вовсе не говорит о том, что написанные на них программы понятны всем, кому это нужно. Многие программисты жалуются, что свою собственную программу они с трудом понимают через полгода, а то и через месяц. А если речь идет о чужой программе? Тогда становится совсем тяжко. Нередко бывает легче написать свою программу, нежели разобраться в том, что делает чужая. Поэтому среди требований, предъявляемых к современным алгоритмическим языкам, на первое место все чаще выходит понимаемость программ (comprehensibility), которая определяется как свойство программы минимизировать интеллектуальные усилия, необходимые для ее понимания.
Постепенно стало ясно, что улучшение понимаемости проектов, технологий, алгоритмов и программ — исключительно сложная проблема, чем-то напоминающая проблему общения и взаимопонимания ученых и специалистов. Как известно, информационный взрыв, усложнение решаемых задач и связанная с этим специализация приводят к опасной тенденции. По словам академика Н. Моисеева, “ученые начинают все хуже и хуже понимать друг друга”. В особенности это касается взаимодействия работников из разных отраслей науки и техники, что создает значительные трудности для общения исследователей, занятых решением межотраслевых комплексных проблем.

Цитата 11:
А нельзя ли взмахнуть волшебной палочкой и, используя обширный опыт создания языков программирования, придумать всемирный язык принципиально нового типа — образно говоря, эсперанто делового мира, облегчающий взаимопонимание специалистов разных профессий? Трудность в том, что подавляющее большинство специалистов использует для общения не языки программирования, а совсем другие средства.
В самом деле, на каком языке разговаривают и решают свои профессиональные проблемы специалисты народного хозяйства и социальной сферы? Какой язык является для них “родным”, привычным, “свойским”? Ответ известен. Это естественный человеческий язык, включающий научные понятия и термины, математические и иные формулы, а также графики, чертежи, диаграммы, карты, схемы и т. д. Неприятность в том, что этот язык слабо формализован (допускает двусмысленности, пробелы, неточности) и к тому же не унифицирован: разные специалисты фактически используют разные профессиональные языки.
Задача формализации и унификации множества профессиональных языков с целью обеспечить эффективное взаимопонимание между специалистами любых профессий, включая программистов, является, хотя и важной, но, увы, неразрешимой. Положение в корне меняется, если ограничиться императивными профессиональными знаниями.

Цитата 12:
При разработке сложных проектов (таких, как космический корабль “Буран”, атомная электростанция или химический завод), при проведении сложных исследований (например, в теоретической физике, биологии, медицине), при решении других, более простых задач (например, при программировании) нередко возникает вопрос: как добиться взаимопонимания между соисполнителями работ? Трудность в том, что каждый исследователь и разработчик, каждый участник общего дела хорошо знает лишь свой собственный, относительно небольшой (по размерам), хотя и весьма сложный (по глубине идей) участок работы и довольно смутно представляет, что творится у соседей. Отсюда взаимные недоразумения, неувязки и ошибки на стыках. Логично спросить: в чем причина неприятностей? Не слишком ли большие ресурсы (людские, материальные, финансовые и временные) приходится затрачивать для обеспечения эффективного взаимодействия между специалистами, участвующими в совместной работе? Почему крупные исследования и разработки нередко затягиваются на месяцы, а то и на годы?
С такими или примерно такими проблемами мы столкнулись при построении орбитального корабля “Буран”. Опыт Бурана показывает, что вопрос об интеллектуальном взаимопонимании специалистов зачастую играет ключевую, основополагающую роль и во многом определяет успех дела. При создании сложнейшего комплекса бортовых и наземных программ “Бурана” приходится расплетать хитроумный клубок донельзя запутанных проблем. Поэтому в бой вступает целая армия специалистов разных профессий из множества разных организаций, которые на начальном этапе работ очень плохо понимают друг друга. Это именно тот случай, когда запредельная сложность проблемы и связанная с нею узкая специализация приводят к смешному, но, увы, реальному парадоксу, когда “специалисты по клизме” не понимают “специалистов по наконечнику”.
Тем не менее создаваемые ими алгоритмы, больше напоминающие первозданный алгоритмический хаос, раздираемый молниями вопиющих неувязок, в конечном итоге должны превратиться в единый филигранный узор, управляющий “Бураном” с баснословной точностью и надежностью.
Таким образом, проблема стара, как мир: чтобы избежать печальной участи строителей вавилонской башни, участники сложного проекта должны научиться очень хорошо понимать друг друга. В противном случае многочисленные ошибки “на стыках” помешают успеху разработки.

Цитата 13:
Интеллектуальную основу современной цивилизации составляет коллективная интеллектуальная деятельность миллионов людей, занятых в различных организациях, создающих и потребляющих информационный продукт. Однако в эпоху массовой компьютеризации многие организации сталкиваются с новой, во многом неожиданной проблемой. По мере роста мощности и снижения удельной стоимости компьютеров все более негативное влияние на сроки и стоимость выполнения интеллектуальных работ оказывает недостаточная производительность самих интеллектуальных работников. Возникает парадоксальная ситуация: интеллектуальный работник превращается в самое слабое (а нередко и самое дорогое) звено автоматизированной технологии решения многих научных, практических и иных задач. Мировой опыт показывает, что большинство организаций расходует слишком много средств на информационный продукт, а получает незначительную отдачу из-за низкой творческой производительности персонала. В этих условиях требование повысить производительность именно интеллектуального работника (т. е. человека, а не машины) становится все более актуальным.
Еще одна неожиданность состоит в том, что традиционное понятие “производительность труда”, родившееся в недрах материального производства, где оно служит вполне законным и заслуживающим доверия учетным инструментом, будучи перенесенным в сферу информационного производства для оценки труда интеллектуальных работников, нередко теряет прежнюю однозначность, становится плохо определенным и дезориентирующим.
Чтобы избежать неприятностей, необходимо четко разграничить три понятия:
- интегральную производительность системы “персонал—компьютеры”;
- производительность компьютеров;
- производительность собственно персонала, т. е. человеческого мозга.
Сказанное позволяет сформулировать тезис. Интегральная производительность систем “персонал—компьютеры” зависит от двух независимых показателей: производительности компьютеров и продуктивности мозга. Первая быстро растет, вторая, наоборот, все больше отстает от растущих требований и нередко превращается в основной тормоз повышения эффективности организаций.
Почему растет производительность компьютеров? За счет роста их быстродействия и объема памяти, повышения эффективности программ и передачи им все новых функций. Однако все эти причины не оказывают ровным счетом никакого влияния на скорость работы человеческого мозга, так как последняя не зависит ни от мощности компьютеров, ни от степени автоматизации. Именно здесь коренится одна из основных причин многочисленных неудач, связанных с непродуманными попытками поднять интеллектуальную производительность персонала.

Цитата 14:
В литературе по информатике перечисленные три понятия (интегральная производительность систем “персонал—компьютеры”, производительность компьютеров и производительность персонала) обычно не расчленяются и смешиваются, что вносит путаницу и исключает возможность корректного анализа и решения задачи. В связи с этим целесообразно еще раз вернуться к постановке проблемы и обосновать ее более детально.
Уже давно признано, что узким местом стали не столько вычислительные, сколько человеческие ресурсы, поэтому задача экономии человеческих, а не машинных ресурсов стала центральной для технологии программирования. Нетрудно сообразить, что этот вывод выходит далеко за рамки программирования и имеет всеобщий характер, охватывая самые разнообразные типы сложного интеллектуального труда. Начиная с некоторого предела дальнейшее наращивание интеллектуальной мощи компьютеров, программ и сетей будет бессмысленным, если человеческий мозг окажется не в состоянии перерабатывать поступающую к нему информацию. Это означает, что уже в первые десятилетия XXI в. недостаточная продуктивность человеческого мозга станет основным фактором, ограничивающим возможность наращивания умственной мощи человеческих институтов и сдерживающим интеллектуальный прогресс цивилизации.
Учитывая вышеизложенное, необходимо устранить двусмысленность выражения “производительность умственного труда”, исключить возможность ложных трактовок и дать предельно ясное и четкое определение этого важнейшего понятия. По мнению автора, наилучший путь состоит в том, чтобы ограничить неоправданно широкий объем понятия и трактовать его в узком смысле как повышение продуктивности мозга.
По определению, эффективная деятельность — это деятельность, которая позволяет получить нужный результат при наименьших затратах. Отсюда вытекает, что интеллектуальная деятельность является эффективной только в том случае, если она позволяет добиться качественного интеллектуального результата при наименьших интеллектуальных затратах. Таким образом, требование минимизации интеллектуальных усилий (минимизации затрат нервной энергии человеческого мозга, расходуемой на получение заданного интеллектуального результата) эквивалентно требованию улучшения работы ума, повышения производительности умственного труда.
Близкую позицию занимают и другие авторы. В литературе можно встретить, например, такие выражения: повышение работоспособности мозга, совершенствование качества работы мозга [1], увеличение КПД функционирования человеческого мозга [2], “увеличение продуктивности умственного труда”, связанное с “совершенствованием психических процессов человека” [3], “облегчение процесса нашего мышления” [4], “экономия мышления” и т. д.
Эти и другие факты и соображения подтверждают вывод: чтобы увеличить умственную производительность человека (который в исследовательских целях рассматривается сам по себе, так сказать, отдельно от компьютера), нужно минимизировать интеллектуальные затраты человеческого мозга на единицу созданной интеллектуальной продукции.

Цитата 15:
От чего зависит интегральная интеллектуальная продуктивность крупной организации, активно использующей вычислительную технику? Суммарное время, которое творческий персонал затрачивает на решение сложной задачи, определяется, в частности, двумя факторами. Во-первых, временем пассивного ожидания ответа от ЭВМ; это время зависит от быстродействия компьютеров, поэтому с ростом быстродействия во многих (хотя и не во всех) случаях им можно пренебречь. Во-вторых, скоростью выполнения мыслительных операций человеческим мозгом в ходе обдумывания проблемы.
Понятно, что скорость человеческого мышления (понимаемая как скорость работы человеческого мозга при решении тех или иных производственных заданий) не зависит ни от быстродействия компьютеров, ни от объема компьютерной памяти и определяется совсем другими причинами. Какими же?
Если учесть, что при работе с компьютером свыше 99% информации человек получает с помощью зрения, то наиболее важным видом компьютерной информации (с точки зрения человеческого восприятия) является письменная, т. е. “впитываемая глазами” информация, которая определенным образом взаимодействует с мозгом и оказывает значительное влияние на его работу. В чем заключается это влияние? Зависит ли продуктивность мозга от качества поступающей в него информации? По-видимому, да. Можно предположить, что время решения человеческим мозгом интеллектуальных задач зависит от скорости восприятия, понимания и усвоения поступающих в мозг сообщений, а последняя — от наглядности, доходчивости, смысловой полноты и других полезных свойств информационного материала, который должен точно и наглядно отражать сущность вопроса, постановку задачи и ход ее решения. Если любая (в том числе самая сложная) информация будет предъявляться по принципу “взглянул — и сразу стало ясно”, если благодаря удачной форме подачи материала каждый работник быстро вникнет в суть дела и за короткое время выполнит задание, интеллектуальная производительность персонала, несомненно, будет высокой.

Цитата 16:
Каким образом можно повысить продуктивность мозга? Ответ поясним на примерах. Замена языка римских чисел на язык арабских чисел дала возможность резко увеличить производительность труда при выполнении арифметических действий. Как отмечает Дэвид Марр, “это главная причина того, почему римская культура не смогла развить математику так, как это сделали ранние арабские культуры”.
Другой пример. Известно, что переход от программирования в машинных кодах к автокодам и ассемблерам, а затем языкам высокого уровня позволил существенно повысить производительность труда программистов. Следовательно, производительность зависит от языка: улучшая язык, можно поднять производительность. Исходя из этого, можно высказать предположение: при прочих равных условиях скорость решения человеческим мозгом интеллектуальных задач зависит от когнитивного качества профессионального языка, с помощью которого решаются указанные задачи.
Когнитивное качество — совокупность свойств языка, позволяющих ускорить понимание и решение задач и обеспечить эффективную верификацию (проверку). Чем выше когнитивное качество языка, тем меньше интеллектуальных усилий человек затрачивает на изучение, понимание и безошибочное решение задачи, тем выше продуктивность его мозга. Под верификацией здесь понимается выявление противоречий, ошибок, слабых мест, смысловой неполноты и других недостатков в ходе визуальной проверки человеком письменного решения задачи, представленного на экране или бумаге. Письменное решение (письменное представление знаний) выражается с помощью знаков, нотаций, чертежей и схем письменного языка. Причем язык здесь понимается в широком смысле: например, пользовательский интерфейс есть подмножество средств профессионального языка.
Многие авторы подчеркивают, что выбор эффективного языка может оказать благотворное влияние на продуктивность мышления. Например, Эрнст Шредер пишет, что употребление удачных знаков позволяет значительно усилить человеческое мышление. Неудачные знаки оказывают тормозящее влияние на мышление. Знаки нужны не только для передачи другим наших мыслей, но и для формирования самих мыслей. Неудачные языки даже простую проблему способны сделать неразрешимой. И наоборот, задача, получившая удобное знаковое выражение, оказывается наполовину решенной [4].
Особенно удачными оказываются новейшие визуальные языки, которые можно охарактеризовать как эффективные методы графического представления знаний, позволяющие выявить скрытые резервы повышения продуктивности двухполушарного мозга. Джеймс Мартин и Карма Мак-Клюр отмечают: хорошие, ясные изображения играют важную роль при проектировании сложных систем и разработке программ. Наша способность мыслить зависит от языка, который мы используем для мышления. Изображения, с помощью которых мы описываем сложные процессы, являются формой языка. Подходящие изображения помогают нам визуализировать и изобретать указанные процессы. Неудачный выбор изображений может ухудшить мышление. И наоборот, применение хороших изображений может ускорить работу и улучшить качество результатов [5].
Сказанное позволяет выдвинуть следующую рабочую гипотезу: чтобы улучшить работу ума, повысить продуктивность человеческого мозга при решении интеллектуальных производственных заданий, необходимо улучшить когнитивные характеристики профессионального языка, используемого при выполнении интеллектуальной работы.

Цитата 17:
С появлением миллионов персональных компьютеров доступ к вычислительной технике помимо профессиональных программистов получили две большие группы непрограммирующих пользователей. Первую группу составляют люди относительно низкой и средней квалификации: секретари, клерки, лаборанты, кассиры и другие технические работники. Во вторую группу входят высококвалифицированные специалисты народного хозяйства и социальной сферы: ученые, конструкторы, технологи, экономисты, юристы и т. д.
С другой стороны, большая часть компьютерного парка планеты до сих пор используется для решения сравнительно простых задач. Например, в качестве пишущей машинки при оформлении документации и редактировании текстов, в режиме электронного карандаша при рисовании чертежей, диаграмм и картинок, для ввода, поиска, сортировки и пересылки информации и т. д. Хотя названные услуги несомненно полезны и экономят немало времени, они почти совсем не касаются одной из наиболее важных проблем: профессиональных знаний и умений высококвалифицированных специалистов, т. е. содержательной, творческой стороны решаемых ими сложнейших профессиональных задач.
Впрочем, этому вряд ли стоит удивляться. Ведь знания специалиста сегодня в большинстве случаев находятся в его собственной голове, а отнюдь не в компьютере. В этих условиях вполне естественно, что машина не может их обрабатывать. Чтобы выйти из положения, надо сделать, на первый взгляд, очень простую вещь: “вытащить” знания из головы специалиста и “засунуть” их в компьютер, т. е. осуществить так называемую формализацию знаний. При этих условиях компьютер сможет выполнять уже не поверхностную, а глубокую обработку знаний.
Сегодня лишь очень немногие специалисты народного хозяйства имеют опыт эффективной формализации знаний. Основная часть работников плохо представляет, о чем идет речь. Причина проста: прежние методы формализации были настолько сложны, что попросту отпугивали людей. После такой, с позволения сказать, “формализации” самые примитивные знания приобретали настолько громоздкий, противоестественный и заумный вид, что даже человек, прекрасно знающий, о чем идет речь, глядя на формализованную запись, воспринимал ее, как загадочный ребус.
Традиционное компьютерное программирование иногда рассматривают как частный случай формализации знаний. Бытует мнение, что программисты лучше других умеют формализовать свои знания. Это не совсем так. Значительная часть знаний не попадает в текст программы, оставаясь в голове программиста. Как отмечает академик А. Ершов, “язык программирования кодирует объекты предметной области задачи, а наше знание об этих объектах остается за пределами программного текста” [7]. Именно поэтому понять сложную программу в отсутствие ее автора очень трудно или даже невозможно. Приходится признать, что известные методы формализации несовершенны и нуждаются в серьезном обновлении.

Цитата 18:
Существуют две точки зрения на проблему формализации. Согласно одной из них специалист, обладающий профессиональными знаниями (обычно его называют “эксперт”), не в состоянии самостоятельно, без посторонней помощи формализовать свои знания, так как задача формализации слишком трудна. Представитель этого направления Э. Фейгенбаум подчеркивает: “По опыту нам известно, что большая часть знаний в конкретной предметной области остается личной собственностью специалиста. И это происходит не потому, что он не хочет разглашать свои секреты, а потому, что он не в состоянии сделать этого — ведь специалист знает гораздо больше, чем сам осознает”. Утрируя, можно сказать, что согласно этой позиции эксперт отчасти напоминает собаку: глаза умные, а сказать (на формальном языке) ничего не может. Отсюда делается вывод, что для решения задачи формализации необходимы особые помощники — инженеры по знаниям (когнитологи), которые, действуя по специальной мет

Похожие статьи:

Вопросы этногенезаК вопросу об этнической истории белорусов

Вопросы этногенезаПроблемы евроамериканской цивилизации

Вопросы этногенезаГеометрические абстракции и человеческая мера

НаукаАтомный карандаш. Он же ластик

Вопросы этногенезаРоссийский народ и национальная самоидентичность

Теги: наука
Рейтинг: 0 Голосов: 0 676 просмотров
Комментарии (0)
Добавить комментарий