Повышение эффективности использования минерального сырья. Грани проблемы

искомые значения параметров или структур в натуральной форме, ответом двойственной — соответствующие им технико-экономические показатели. Для получения новых результатов в натуральной форме присутствует некая инженерная идея, реализация которой приводит к получению новых, более благоприятных техникоэкономических показателей. В данном случае идея состоит в том, чтобы в рамках некоторых ограничений путем комбинации известных элементов добиться наилучших результатов в соответствии с принятым критерием.

Ограниченность возможностей этой группы методов определяется как раз узостью инженерной идеи: в рассмотрении находятся только известные элементы. Это особенно наглядно выступает в сравнении с возможностями методов, применяемых для получения преобразований первого — третьего таксонов и формирования существенно более плодотворных инженерных идей. В итоге возникает сомнение в правомерности использования применительно к инженерному творчеству самого термина «оптимизация» и выражения «наиболее оптимальные результаты». Пределов достижения лучших инженерных решений и, соответственно, оценочных величин не существует.

Помимо решения оптимизационных задач линейного программирования есть и задачи динамического программирования, которые в состав инженерной идеи включают преобразования, относящиеся к более результативным таксонам. При решении таких задач американскими исследователями Дж. Нейманом и Д. Гейлом было установлено, что получаемые оценки очень похожи на двойственные оценки при использовании метода линейного программирования и в то же время имеют существенное отличие: экономические оценки

61

получают не в виде скаляров, а в виде траекторий. Дальше констатации этих, важных с позиции математики результатов исследователи не пошли. Между тем, по мнению отечественных математиков, такое свойство моделей динамического программирования можно использовать для формирования принципиальных схем малооперационных поточных технологий. Для этого необходимы банк технологических эффектов и использование в моделях динамического программирования ограничений по числу и поточности.

Применительно к третьему таксону основы направленности в изобретательской деятельности заложил разработанный в 40-х гг. ХХ в. Ф. Цвикки метод морфологического анализа и синтеза в технике. Суть его заключается в том, что составляется двухмерная матрица, в которой по одной оси приводятся оценки условий реализации, по другой — особенности конструктивных решений. Поле матрицы заполняется известными в каждый момент времени решениями. Установлено, что прямой перенос решения из одних условий применения в другие, как правило, невозможен. Для преодоления несоответствия необходимо в конструктивном решении произвести некоторые модификации. При этом наличие в матрице нескольких решений подсказывает направление изменений, которые, в большинстве случаев, оказываются достаточными, чтобы претендовать на патентную новизну. Автор метода морфологического анализа и синтеза отмечал, что его основы, по существу, заложил Д. И. Менделеев своей двухмерной матричной классификацией и предсказанием на ее основе существования и свойств неоткрытых в то время химических элементов. Примечательно, что со временем двухмерной матрицы перестало хватать, и Ф. Цвикки предложил способ изображения на плоскости шестнад-

62

цатимерных структур, тогда как общепринято считать, что на плоскости может быть изображена не более чем трехмерная классификация.

Использование метода морфологического анализа и синтеза дает возможность разрабатывать сразу пакеты заявок на патенты. Автором метода и сотрудниками его бюро получено свыше 10 тыс. патентов. Более поздние разработки Ф. Цвикки связаны с использованием метода морфологического анализа и синтеза не только в технике, но и в организации, управлении, при решении социальных задач. Автор метода утверждает, что он является более мощным общенаучным средством решения задач, чем системный подход. Значительные результаты по совершенствованию метода морфологического анализа и синтеза принадлежат украинскому ученому В. М. Одрину. Успешному применению метода морфологического анализа и синтеза может способствовать патентный поиск с использованием структурных фактографических таблиц, разработанный в бывшем Всероссийском научно-исследовательском институте государственной патентной экспертизы. Информационно-матричная система матричного типа базируется на Международной классификации изобретений и позволяет в дополнение к последней использовать для повышения достоверности и быстродействия поиска признаки из формулы изобретения. Кроме патентной информации могут быть использованы публикации и другие источники.

Важный шаг в обучении изобретательству был сделан в 70-е гг. ХХ в. Сторонники идеи возможности алгоритмизации изобретений (Г. С. Альтшулер и его ученики), изучив несколько тысяч заявок на изобретения, установили, что армия изобретателей использует арсенал всего из нескольких десятков логических приемов. Исследователи назвали, инвентаризовали и описали их со-

63

держание. Наиболее важными в этой работе оказались широкомасштабные эксперименты по обучению приемам изобретательской работы. С использованием этих приемов в процессе обучения и после него получено несколько тысяч новых технических решений, защищенных авторскими свидетельствами. В настоящее время более чем в 60 городах нашей страны функционируют школы изобретателей. Сложилось несколько подходов

ких деятельности.

Втеории решения изобретательских задач (ТРИЗ) по Г. С. Альтшулеру принято делить задачи на пять уровней.

1. Задачи, решение которых не связано с устранением технических противоречий и приводит к мельчайшим изобретениям («неизобретательские изобретения»). Задачи первого уровня и средства их решения лежат в пределах одной профессии, они под силу каждому специалисту. Объект здесь указан точно и правильно. Вариантов изменения мало, обычно не более десяти. Сами изменения локальны: незначительно перестраивая объект, они не отражаются на иерархии систем.

2. Задачи с техническими противоречиями, легко преодолеваемыми с помощью способов, известных применительно к родственным системам. Меняется (да и то частично) только один элемент системы. Ответы на задачи второго уровня — мелкие изобретения. Для получения ответа обычно приходится рассматривать по нескольку десятков вариантов решения.

3. Противоречие и способ его преодоления находятся в пределах одного раздела науки, т. е. механическая задача решается механически, химическая задача — химически. Полностью меняется один из элементов системы, частично меняются другие элементы. Количество вариантов, рассматриваемых в процессе решения,

64

измеряется сотнями. Решение можно характеризовать как среднее изобретение.

4.Синтезируется новая техническая система. Она предназначена для преодоления технического противоречия, имеющегося в старом прототипе — старой технической системе. Противоречие устраняется средствами, подчас выходящими за пределы раздела науки,

ккоторому относится задача (например, механическая задача решается химически). Количество возможных вариантов решения измеряется тысячами и даже десятками тысяч. В итоге — крупное изобретение. Нередко найденный прием является подходящим для решения других задач второго — четвертого уровней.

5.Изобретательская проблема представляет собой совокупность сложных задач. Количество вариантов, которые необходимо перебрать для решения, практически неограничено. В итоге — крупнейшее изобретение. Оно лежит в основе принципиально новой системы, постепенно обрастающей изобретениями менее крупными. Возникает новая отрасль техники. Примерами могут служить самолет (изобретение самолета положило начало авиации), радио (радиотехника), киноаппарат (кинотехника, все отрасли киноиндустрии), лазер (квантовая оптика). Условия решения пятой задачи не содержат прямых указаний на противоречие. Поскольку системы-прототипа нет, нет и присущей данной системе противоречий. Они возникают в процессе синтеза принципиально новой системы.

В работах Г. С. Альтшулера подчеркивалось, что предлагаемые методы решения изобретательских задач в принципе не формализуются. Однако группе исследователей из Белоруссии удалось преодолеть это представление. Группа не только формализовала методы решения изобретательских задач, но и создала «изобре-

65

тающую машину». Машина в отечественных условиях так и осталась в единственном экземпляре, хотя к ней не зарастала «народная тропа» изобретателей и желающих обучиться изобретательству.

Группа специалистов эмигрировала в США, где в короткое время выпуск изобретающих машин был поставлен на поток. Затем эти машины начали выпускать в Японии. С их помощью были созданы сотни тысяч изобретений. Однако в последние годы интерес к изобретающим машинам заметно снизился. Объясняется это тем, что машина позволяет получать решения в области техники, тогда как создание новых технологий значительно более эффективно.

Синекторами называют специалистов по нетривиальному решению проблем методами группового поиска. В такие группы подбирают представителей разных профилей и заранее тренируют их в использовании набора стандартных приемов для решения нестандартных задач. Известен следующий перечень приемов инициирования находок в группах синекторов: прямые, персональные, символические и фантастические аналогии.

Метод прямой аналогии известен также под названием бионики. Суть его состоит в том, что участники изучают имеющиеся в живой природе решения и стремятся их воспроизвести в искусственных конструкциях и материалах.

Метод персональной аналогии основан на самоотождествлении изобретателя или группы изобретателей — синекторов с решаемой проблемой — устройством, деталью. Вживаясь мысленно в этот искусственный образ, синекторы, как показывает опыт, лучше, всестороннее осмысливают проблемы и в результате находят приемлемые решения. Наличие в группе специалистов разных профессий позволяет подходить к решаемой задаче всесторонне.

66

Методы символической и фантастической аналогии весьма схожи друг с другом и состоят в создании или заимствовании некоторого образа, идеи, кажущихся вначале не вполне реальными, и в последующем их воплощении в конкретные решения и конструкции.

Применительно ко второму таксону преобразований в отечественнойнауке(проф.А.И.Половинкинидр.)создан метод поиска новых принципов решения, включающий построение функциональной структуры и формирование технических функций элементов в виде физических преобразований входных воздействий в выходной результат, а также машинный поиск цепочек (последовательных, параллельных, комбинированных) физических эффектов, реализующих заданные технические функции.

Подобными методами в нашей стране уже получено значительное количество патентоспособных технических решений в десяти проблемных направлениях, отличающихся от известных по экономической эффективности от нескольких раз до нескольких десятков раз.

В настоящее время увеличение возможностей метода поиска принципиально новых решений специалисты видят в создании систем коллективного пользования, именуемых «банками данных по эффектам» (физическим, химическим, биологическим и т. д.) или «банками знаний». Значение создания этих банков определяется тем, что любой разработчик получает возможность использовать гораздо более широкий набор эффектов или их комбинаций, чем может сохраняться в памяти одного человека либо возникнуть в результате умозрительного формирования сочетаний. В результате вероятность нахождения ранее неизвестных и более эффективных решений увеличивается.

Так, современный мировой научный фонд включает описание примерно пяти тысяч (по некоторым оценкам,

67

до десяти тысяч) физических эффектов. Ожидается, что за последующие 15 лет их количество удвоится. В то же время современный учебник физики для вузов содержит

взависимости от специальности студента от 150 до 300 описаний физических эффектов. Без коренной перестройки обучения количество получаемых и вовлекаемых в использование знаний останется неизменным.

Созданный в нашей стране банк данных по физическим эффектам содержит свыше полутора тысяч описаний, в том числе более половины — на машинных носителях. Начаты исследования по формированию банка химических эффектов. При использовании химической формы движения материи применяются те же формализованные методы, что и при использовании физической формы. Правомерно это или нет — никем не доказано. Не исключено, что со временем будут найдены специфические методы инженерного творчества использования химической формы движения материи. Основанием для такого заключения служат результаты исследования проф. Л. Н. Бутенко, которая применительно к области химических технологий установила, что методы поискового конструирования и экспертных систем сливаются в один метод.

Применительно к биологической форме движения материи картина разительно отличается: решения, относящиеся к третьему, второму и первому таксонам, могут достигаться в настоящее время только с помощью интуиции. При анализе литературы и личных контактах со специалистами-микробиологами высокого уровня не удалось установить даже попытки скольконибудь систематизировать выкладки на эту тему, хотя

впубликациях встречаются единичные изложения методов, с помощью которых сделаны изобретения. Парадоксальность ситуации усиливается сведениями о том,

68

что многие лица, работающие над созданием высокоэффективных биотехнологий и штаммов посредством методов генной инженерии, имеют до 1000 патентов, а отдельные из них получают до 300 патентов в год. Некоторые из этих лиц знакомы с методами инженерного творчества, используемыми для нахождения новых решений с привлечением физических эффектов, но однозначно оценивают их как непригодные для формализации творческих процедур в своей области работы.

Видимо, неслучайно корпорация «Дженерал электрик», создавшая полный банк знаний по физическим и химическим эффектам, до сих пор не составила аналогичного банка по биологическим эффектам. Возможно, это объясняется новизной научного направления, существенно большей сложностью биологической формы движения материи и ее относительно слабой изученностью. Работы в области биотехнологии и генной инженерии, по всей видимости, переживают период количественного накопления фактов, которых еще недостаточно для перехода к обобщениям.

В настоящее время более чем в 50 учебных вузах ведется подготовка отдельных групп студентов с ориентацией на конструкторскую работу при использовании «банков знаний». В программы вводятся предметы, меняющие характер работы за счет овладения интенсивными методами инженерного творчества: «Математическое моделирование изделий и технологий», «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования». Началу формирования банка знаний для горной проблемной отрасли положило учебное пособие «Физические эффекты и явления в горном деле», выпущенное Московским государственным горным университетом (авторский коллектив под руководством В. В. Попова и Ю. И. Протасова).

69

Наряду с созданием и эксплуатацией банков знаний еще одним направлением развития методов инженерного творчества, адекватным второму и частично первому таксонам преобразований, является метод создания и эксплуатации экспертных систем. Идея их применения состоит в следующем. В то время как формализованные программы имеют дело лишь с фактами, экспертные системы опираются на «профессиональную культуру». Под ней понимают всю совокупность неформальных эвристических приемов, догадок, интуитивных суждений и умение делать выводы, о которых редко говорят открыто, — это и составляет основу квалификации эксперта, приобретаемой им на протяжении всей его профессиональной деятельности. Обычно сам эксперт не вполне осознает ее наличие и плохо понимает, как она работает. Однако, несмотря на кажущуюся непостижимость знаний экспертов, оказалось возможным вложить их в машинные программы, благодаря чему экспертные системы могут поспорить с высококвалифицированными практиками.

Современные экспертные системы способны давать советы в таких различных областях знаний, как геологоразведка, диагностика инфекционных заболеваний, химический анализ органических веществ, уплата налогов и функционирование региональных систем обороны. В каждой из этих областей приходится иметь дело с информацией, которая не только отличается нестрогостью, но и чрезвычайно сложна, что затрудняет использование обычного программного обеспечения. Однако экспертная система справляется с ней. Знания, используемые в каждой такой системе, были получены специалистами в данной области в виде правил, которые в совокупности создают базу знаний компьютера. Экспертная система состоит из базы знаний и механизма

70