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. П редставление и использование знаний. М.: Мир, 1989. С. 5.

— Где можно купить эту книгу

— За справками обращайтесь в коммерческий отдел издательства “Дело” по телефонам:

(095) 433-2510 (095) 433-2502

В

С автором можно связаться по тел.: (095) 331-50-72, (095) 334-34-13, факс: (095) 336-54-00

ладимир Даниелович ПАРОНДЖАНОВ

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” 117571, Москва, пр-т Вернадского, 82

Коммерческий отдел — тел.: 433-2510, 433-2502

E-mail: delo@ane.ru

Internet: http://www.delo.ane.ru

Отпечатано в Московской типографии № 6 Министерства Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и средств массовых коммуникаций 109088, Москва, Ж-88, Южнопортовая ул., 24

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.