2. Определение

Эвристический алгоритм — это алгоритм решения задачи, правильность которого для всех возможных случаев не доказана, но про который известно, что он даёт достаточно хорошее решение в большинстве случаев. В действительности может быть даже известно (то есть доказано) то, что эвристический алгоритм формально неверен. Его всё равно можно применять, если при этом он даёт неверный результат только в отдельных, достаточно редких и хорошо выделяемых случаях, или же даёт неточный, но всё же приемлемый результат.

Проще говоря, эвристика — это не полностью математически обоснованный (или даже «не совсем корректный»), но при этом практически полезный алгоритм.

Важно понимать, что эвристика, в отличие от корректного алгоритма решения задачи, обладает следующими особенностями:

• Она не гарантирует нахождение лучшего решения.

• Она не гарантирует нахождение решения, даже если оно заведомо существует (возможен «пропуск цели»).

• Она может дать неверное решение в некоторых случаях.

3. Применение

Эвристические алгоритмы широко применяются для решения задач высокой вычислительной сложности (задачи, принадлежащие классу NP), то есть вместо полного перебора вариантов, занимающего существенное время, а иногда технически невозможного, применяется значительно более быстрый, но недостаточно обоснованный теоретически, алгоритм. В областях искусственного интеллекта, таких, как распознавание образов, эвристические алгоритмы широко применяются также и по причине отсутствия общего решения поставленной задачи. Различные эвристические подходы применяются в антивирусных программах, компьютерных играх и т. д. Например, программы, играющие в шахматы, проводят середину игры, основываясь, преимущественно, на эвристических алгоритмах (в дебюте может использоваться база данных, в эндшпиле — таблицы Налимова, но в миттельшпиле часто количество возможных ходов исключает полный перебор, а точных алгоритмов правильной игры не существует).

По утверждению Judea Pearl, эвристические методы основаны на интеллектуальном поиске стратегий компьютерного решения проблемы с использованием нескольких альтернативных подходов[1].

Возможность (допустимость) использования эвристик для решения каждой конкретной задачи определяется соотношением затраты на решение задачи точным и эвристическим методом, ценой ошибки и статистическими параметрами эвристики. Кроме того, важным является наличие или отсутствие на выходе «фильтра здравого смысла» — оценки результата человеком.

16. Понятие проблемной ситуации.

Проблемная ситуация

Проблемная ситуация (от греч. problema — задача, задание и лат. situatio — положение) — 1) содержащее противоречие и не имеющее однозначного решения соотношение обстоятельств и условий, в которых разворачивается деятельность индивида или группы; 2) психологическая модель условий порождения мышления на основе ситуативно возникающей познавательной потребности, форма связи субъекта с объектом познания. Проблемная ситуация характеризует взаимодействие субъекта и его окружения, а также психическое состояние познающей личности, включенную в объективную и противоречивую по своему содержанию среду. Осознание какого-либо противоречия в процессе деятельности (например, невозможности выполнить теоретическое или практическое задание с помощью ранее усвоенных знаний) приводит к появлению потребности в новых знаниях, в том неизвестном, к-рое позволило бы разрешить возникшее противоречие. Объективация неизвестного в проблемной ситуации осуществляется в форме вопроса, заданного самому себе и являющегося начальным звеном мыслительного взаимодействия субъекта с объектом. В ходе такого взаимодействия происходит поиск ответа на вопрос о новом знании относительно предмета, способа или условия действия и продуктивное развитие самого субъекта. Поскольку в «окружение» субъекта входят не только объекты, но и социальная среда, то генетически первична постановка вопроса, обращенного не к самому себе, а к другому человеку, опосредствующему своей активностью развитие индивида. Проблемная ситуация является одним из центральных понятий проблемного обучения.

17. Стадии решения задачи.

Процесс решения задачи состоит из таких основных подпроцессов, как:

• Обнаружение проблемной ситуации;

• Постановка задачи: выявление и более или менее строгое определение исходного (данного) — его элементов и отношений между ними — и требуемого (цели);

• Нахождение решения задачи.

Эти этапы можно обнаружить во многих теориях решения задач. Так, стадии постановки задачи и нахождения решения задачи отчётливо видны в теориях последователя Вюрцбургской школы Отто Зельца, гештальтпсихолога К. Дункера и когнитивиста Грино, несмотря на все их различия. При этом под постановкой задачи может пониматься как сознательная работа, так и некие постулируемые неосознаваемые процессы переработки информации.

Стадии решения задачи в теориях О. Зельца, К. Дункера, Грино

О. Зельц[2]	К. Дункер[3]	Грино[4]
1. Образование комплекса, в который входят: а) характеристики известного и б) отношения известное-неизвестное, определяющие в) место неизвестного в комплексе. Незавершённость этого комплекса — суть проблемности.	1. Проникновение в проблемную ситуацию — понимание её внутренних связей, восприятие её как целого, заключающего в себе некий конфликт.	1. Построение когнитивной сети, состоящей из элементов известного (данного) и неизвестного (отношения между элементами известного и неизвестного пока не установлены).
2. Запуск интеллектуальных операций: припоминание или создание решения.	2. Нахождение функционального значениярешения. 3. Реализация (воплощение) функционального значения в конкретное решение.	2. Построение связей (отношений) между элементами , модификация сети при помощи дополнительной информации из памяти.

18. Методы изучения мышления в психологии. Метод анализа продуктов деятельности; метод рассуждения вслух; метод наводящих задач.