Новости что такое эврика

Если бы Султан умел разговаривать, то смог бы крикнуть «Эврика!» — легендарное восклицание древнегреческого изобретателя Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости при нахождении решения трудной задачи. Эврика — Эврика! (греч.) – Я нашел! Восклицание, приписываемое величайшему из математиков древности Архимеду Сиракузскому (ок.

Другие новости

  • Эврика, или в какой момент мы понимаем, что задача решена
  • Значение эврика (что это такое, понятие и определение)
  • эврика — Викисловарь
  • Значение эврика (что это такое, понятие и определение)
  • Новости образования

Содержание

  • Эврика что такое evrika значение слова, Исторический словарь
  • Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь
  • Центр образования «Эврика» представил итоги работы инновационного проекта
  • Эврика! (дайджест новостей науки)

Развод по-научному: в год Фарфоровой свадьбы Россия выходит из европейской программы "Эврика"

Что такое теория Эврика? Юные читатели Липецкой областной детской библиотеки смогут приобщиться к этому празднику и принять участие в виртуальном дне информации «Эврика, или Кто это придумал?» на сайте. Ударение: эврика межд. разг. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п.

Толковый словарь Ушакова

  • Эврика, или в какой момент мы понимаем, что задача решена
  • Каково происхождение и значение слова "эврика"? — OneKu
  • Что представляет собой эвристическое обучение
  • Эврика - это ... значение слова Эврика
  • Что еще почитать

Россия решила выйти из Европейской научно-технической программы «Эврика»

Словарь рассчитан на широкий круг читателей, интересующихся современной историей и культурой, но будет полезен также студентам вузов и специалистам. Политическая наука: словарь-справочник эврика греч. В переносном смысле — выражение радости, удовлетворения при решении какой-либо сложной задачи, возникновении новой идеи. О словаре Словарь-справочник «Политическая наука» — научно-справочный словарь, раскрывающий содержание категорий и понятий современной российской и мировой политической науки. В словаре приведены основные термины и определения, используемые в политической науке, отражающие ключевые проблемы политической системы общества, сведения о политических режимах, принципах избирательной системы, о государстве и власти, о политических партиях и общественно-политических движениях, политических теориях и идеологиях, о политических кризисах и геополитике. Словарь будет интересен широкому кругу читателей, интересующихся современной политикой.

Ограниченное количество Отличительной особенностью распродаж является ограниченное конечное количество товаров. Дисконт-портал предоставляет и регулярно обновляет информацию об актуальных остатках продукции.

Нужный вам товар по очень низкой цене может купить кто-то другой, поэтому не тяните, ищите интересующую вас продукцию и размещайте заказы. Особо выгодные предложения.

Эврика, или Кто это придумал? Юные читатели Липецкой областной детской библиотеки смогут приобщиться к этому празднику и принять участие в виртуальном дне информации «Эврика, или Кто это придумал? Маленькие почемучки посмотрят познавательный видеоролик «Нам есть чем гордиться» и узнают, что Нобелевская премия — это достояние шведского учёного, изобретателя и предпринимателя Альфреда Нобеля 1833—1896 гг.

Прибор можно применять как в городе, так и в заповедниках, где много редких и ценных деревьев. Водный мир Американские астрономы нашли нового кандидата в потенциально обитаемые экзопланеты. Встречайте: это ранее открытая экзопланета LHS 1140b. Она обращается вокруг красного карлика с массой 0,18 массы Солнца наше светило — тоже карлик, но желтый. Вообще в системе LHS 1140 она в 48,8 светового года от Солнца, в созвездии Кита есть две экзопланеты. Ближайшая к звезде — LHS 1140c.

Это теплая суперземля — так называют планеты больше нашей, но меньше Нептуна. Массой, например, около двух земных. А «теплая» она, потому что равновесная температура там 420 градусов Кельвина. Ну как «теплая»… В переводе на наши Цельсии это плюс 146 градусов с лишним. Нам туда не надо. А вот вторая, та самая LHS 1140b, имеет массу 5,6 «земных», радиусом 1,73 «земного» и равновесной температурой 226 кельвинов.

По-нашему это чуть холоднее, чем минус 47. Ничего особенного, в поселке Каневка Мурманской области и похолоднее бывало.

Развод по-научному: в год Фарфоровой свадьбы Россия выходит из европейской программы "Эврика"

Сегодня понятие инсайта является неотъемлемой частью гештальтпсихологии. Немецкий психолог Вольфганг Кёлер 1887—1967 внес большой вклад в создание гештальтпсихологии. Люди, а также некоторые виды животных учатся не только постепенно, методом проб и ошибок. Решая проблемы, они внезапно приходят к пониманию инсайту. А также способны обобщить и применить его к другим задачам. Вольфганг Кёлер продемонстрировал, что шимпанзе могут решать проблемы, применяя проницательность.

Его исследования показали, что интеллектуальный разрыв между людьми и шимпанзе намного меньше, чем считалось ранее. Его работа «Психика обезьян» была революционной для своего времени. The mentality of apes, transl. London: 1925. Но в течение многих десятилетий ее игнорировали, поскольку она нарушала общепринятое мнение о том, что поведение животных является просто результатом инстинкта или обусловленности.

Ассоциативное и когнитивное обучение Многое из того, что изучают люди или животные, нельзя объяснить методами проб, ошибок и условностей. Например, когда мы усваиваем абстрактные концепции, делаем сложные выводы или черпаем для себя что-то полезное из научно-популярной статьи. Тренировка и обучение собак базируется на обусловливании — формировании условных рефлексов. Чем ассоциативное когнитивное обучение отличается от обусловливания, можно объяснить на простом примере. Когда, например, охотничьих собак учат возвращаться к охотнику при определенном звуке свистка, это классическая обусловленность.

Нейтральный раздражитель посредством тренировки трансформируется в условный. Однако, собаки обычно оставляют без внимания звуки других свистков, которые предназначены для других собак. Измененное поведение относится только к приобретенному условному раздражителю. Совершенно иная ситуация с когнитивным обучением. Показательным является эксперимент, который Вольфганг Кёлер провел на своей исследовательской станции на Тенерифе в 1918 году.

Он заставил домашних цыплят различать светлый и темный фон. Более светлый фон был целевым стимулом, который Кёлер награждал за распознавание. Психолог внимательно наблюдал за тем, что произошло, когда он представил цыплятам еще более светлый фон. Выбор ранее изученного целевого стимула был бы не чем иным, как обучением через ассоциации. На самом деле, однако, животные выбирали новый стимул.

В опытах с цыплятами Кёлер показал, что животные способны к восприятию взаимосвязей, реагируя на больший или более яркий из двух стимулов и отвергая даже тот стимул, на который они были натренированы. Гештальт-психологи назвали этот феномен «законом транспозиции». Очевидно, они уловили взаимосвязь между стимулами как решающий критерий и перенесли предыдущий результат обучения в новую ситуацию. Таким образом, память играет важную роль в когнитивном обучении. Предыдущие знания и убеждения определяют, как решаете новую задачу.

Обучение через мысленные представления Особенность когнитивного обучения также состоит в том, что оно основано на внутренней обработке информации. Идея, лежащая в основе так называемого когнитивного подхода в психологии, заключается в следующем: люди и животные могут — в разной степени, конечно, — составлять «план в уме». Мысленно отображать свое окружение, а затем работать с этими внутренними идеями вместо того, чтобы иметь дело непосредственно с окружающей средой. В случае с Султаном когнитивный подход может дать объяснение.

Римский инженер и зодчий Витрувий I в. Перевод: Я нашел! Выражение великого математика и механика Древней Греции Архимеда 287 212 до н. Историю этого выражения рассказал знаменитый римский… … Словарь крылатых слов и выражений Эврика!

Не могли бы вы перечислить несколько проектов с российским участием, которые можно было бы назвать успешными с точки зрения рынка? Возможно, прошло недостаточно времени, чтобы судить об их успехе на рынке. Как участвует в них Россия? Вносят ли российские фирмы и организации свой вклад в эти проекты? Для лучшего понимания ситуации следует добавить, что г-н Котилайнен автор статьи знаком с ним лично - дипломат, человек очень доброжелательный, высокий профессионал, а такие люди, как известно, бывают предельно корректными и весьма сдержанными в своих публичных оценках. Что ж до приведенных им цифр, то взнос России в бюджет программы должен соответствовать истине - тысяч так 700 евро за восемь лет участия, в то время как размер финансирования проектов значительно завышен. Что поделать, таковы правила игры, в которую играют все страны - члены программы, отчитываться-то об успехах надо. Да, со временем программа ЭВРИКА измельчала, потеряла былую амбициозность, но ведь это именно то, что надо нашим малым и средним наукоемким фирмам для выхода со своей продукцией на европейский и мировой рынки. Опыт самой ЭВРИКИ показал, что промышленные гиганты легко обходятся без такого типа программ и в случае необходимости работают напрямую с иностранными партнерами.

В заявке должно содержаться: - краткое изложение проектной идеи; - краткое описание имеющегося у заявителя опыта; - разъяснения, в какой части данного конкретного проекта в финансовой, в технологической части и др. Заявитель будет участвовать; - разъяснения, какой вид вклада в проект Заявителю необходим дополнительно в финансовой, в технологической части и др. Заполненная на английском языке заявка должна быть отправлена в электронном виде в Секретариат «Эврики» в режиме on-line через нажатие виртуальной клавиши «Отправить» Send. Одновременно рекомендуется направить заявку с проектной идеей национальному координатору проектов программы «Эврика». Функции российского национальным координаторам проектов программы «Эврика» выполняет Департамент внешнеэкономических отношений Минпромторга России. Поскольку одним из требований к проектам программы «Эврика» является необходимость участия в каждом проекте не менее двух участников из двух разных стран, заявителю необходимо заранее определиться, по крайней мере, с еще одним партнером по проекту. Обязанности партнеров по проекту документируются в соответствующем соглашении об образовании консорциума по реализации проекта. Открыть мини-сайт на портале Pandia для ведения проекта. PR, контент-маркетинг, блог компании, образовательный, персональный мини-сайт. Регистрация бесплатна Другим обязательным требованием программы «Эврика» является подтверждение финансовой поддержки проекта в стране заявителя из средств национальных программ, т. Такая информация о возможностях финансирования должна иметь документальное подтверждение. В случае получения поддержки проектной идеи в органах управления программы «Эврика» членами проектного консорциума подается полная заявка на выполнение индивидуального проекта. Эта заявка должна быть подписана всеми участниками проекта и согласована с национальным координатором проектов программы «Эврика». В рамках сотрудничества Минпромторга России и Фонда «Сколково» по программе «Эврика» Фонд «Сколково» объявляет конкурсы отбора проектов и принимает заявки на проекты. Отбирались проекты, ориентированные на коммерциализацию промышленных исследований в следующих областях: - информационные технологии навигационные технологии; передача данных и видеоинформации; технологии «умный дом» ; - биотехнологии и медицина клеточные технологии и восстановительная медицина; персонализированная медицина: технологии, лекарственные препараты для эффективной терапии онкологических заболеваний; инновационные стенды, эндо - и интраваскулярное, внутрисуставное оборудование; телемедицина ; - энергоэффективные технологии и альтернативные источники энергии инновационные системы накопления электроэнергии; системы повышения эффективности в генерации электроэнергии; новые топливные технологии; следующее поколение светодиодных систем ; - радиационные технологии ускорительные, лазерные, плазменные технологии для медицинского и индустриального применения; диагностические системы на основе радиационных и магнитных полей. По итогам конкурса отобрано 10 российско-израильских проектных предложений. Требования к отчетности о ходе реализации индивидуальных проектов «Эврики» и правила мониторинга их реализации со стороны «Эврики» на веб-сайте этой программы не размещены. Секретариат программы «Евростарз» расположен в Брюсселе, Бельгия.

Развод по-научному: в год Фарфоровой свадьбы Россия выходит из европейской программы "Эврика"

Ушакова Эврика [эврика] межд. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т. Толковый словарь русского языка под редакцией Т.

Здесь наоборот — приветствуется конструктивная критика от участников.

На этом этапе важно соблюдать здоровую атмосферу в коллективе, чтобы критика идей не перешла на критику личности. Синектика или Метод аналогий. Применяется, чтобы найти решение текущей задачи по аналогии с уже существующей.

В данном случае ищутся похожие свойства двух объектов — предполагается, что если основные признаки у них одинаковые, то, скорее всего, вторичные тоже будут похожи. Алгоритм решения задачи подобным методом следующий: Сначала происходит анализ проблемы и постановка задачи. Необходимо понимание, что мы делаем, для чего.

Нужно задать вопрос, вызывающий аналогии — например, как привлечь внимание к штендеру возле магазина? Вторая стадия — это поиск аналогий. Ищем аналогию к заданному вопросу — например, как глубоководная рыба привлекает к себе пищу?

Рыба светится, движется. Можно использовать любые вопросы, главное — найти аналогии со схожими существенными признаками. Далее мы ищем, что можно перенести на нашу задачу.

Проводится анализ выдвинутых аналогий. Потом проводится анализ полученных идей и выбор решения нашей задачи. В конце проводим проверку решения.

С этими и другими методами решения задач можно познакомиться в курсе « Творческое мышление ».

В новом исследовании специалисты предположили, что это «проникновение в сознание» реализуется с помощью тех же нейромеханизмов, что задействованы в принятии гораздо более простых решений. Однако теперь, по словам Шедлена, ученым удалось установить этот момент в реальном времени — и это должно помочь в понимании природы сознания. Шедлен и коллеги задались вопросом: может ли этот момент быть тем самым моментом инсайта? Чтобы это выяснить, ученые провели следующий эксперимент.

Они попросили пятерых людей отслеживать точки на дисплее они двигались подобно песчинкам, разбрасываемых ветром.

Стало быть, создание универсального решателя проблем — более верный путь. И теперь перед психологами стоит задача разгадать новые алгоритмы, новые эвристические приемы творческого мышления. Снова ученые обращаются к человеку, чтобы, во-первых, расшифровать многочисленные эвристические приемы, которыми он владеет, а во-вторых, попытаться воспроизвести их в думающей машине. Разумеется, дело не сводится лишь к отгадке готовых приемов и способов мышления, как уже об этом говорилось раньше. Важно не просто выявить результат решения, а раскрыть процесс мышления в его динамике. Психологи Московского университета пытаются, например, воплотить в, виде программы ту особенность мышления, которую можно назвать «чувством близости решения».

Машина, даже очень умная, часто проходит буквально в двух шагах от нужного решения и продолжает поиски совершенно в других концах лабиринта. А человек, нередко еще не зная, как справиться с задачей, чувствует, что решение где-то совсем близко, и усиливает поиск именно в этом направлении. Разумеется, благодаря этому он докапывается до смысла гораздо быстрее. Или вот, скажем, умение человеческого мозга оценивать перерабатываемую информацию с точки зрения ее значимости для решения задачи. При поиске решения человек сосредоточивает внимание исключительно на важной информации. Но как он определяет, какие именно сведения будут работать на пользу дела? Ясно, что здесь тоже не обходится без эвристических приемов, только каких?

Наконец, бывает так. У человека уже выработана программа действий для определенных обстоятельств, но несколько изменились сами обстоятельства. Как быть? Вырабатывать новую программу? Вряд ли целесообразно. Гораздо быстрее найти то звено, из-за которого оказалась неудачной вся система действий, и заменить его. Однако самое трудное как раз отыскать требующее переделки звено.

А наш мозг успешно справляется и с этой трудностью. И опять ему помогают специальные алгоритмы. Вот бы разгадать их. Вооруженные всеми этими дополнительными приемами, машины будут быстрее находить наилучшие решения самых разных сложных проблем. Но этого, по мнению ученых, еще недостаточно. Человек не только владеет тысячью секретов находить пути к быстрейшему решению самых разных проблем, он еще накапливает опыт. И при решении любой следующей задачи оказывается вооруженным опытом разгадывания всех предыдущих, что очень помогает ему и делает его все сильнее в процессе самой творческой деятельности.

Недаром же мы говорим «зрелый мастер» или «квалифицированный исследователь» о писателе, художнике, ученом, достигшем большого совершенства в результате длительной и плодотворной работы в своей области. Так вот, зрелые исследователи задались такой фантастической целью, как создание машины, которая тоже могла бы накапливать опыт и благодаря этому совершенствовать свои навыки и умения. Московские психологи уже сделали попытку создать самообучающуюся машину. В основу ее программы они положили факты, неоднократно наблюдавшиеся в опытах с людьми и, как это ни парадоксально звучит, с некоторыми животными. Оказалось, что алгоритмы, благодаря которым запоминает полезную информацию голубь, входят как составная часть в довольно сложную мыслительную работу человека, например, при изучении им высшей математики. Если вы хоть раз участвовали в каком-нибудь конкурсе, то хорошо помните, что его проводят всегда в несколько туров. Ни первый, ни второй туры еще не обеспечивают первенства победителям, они лишь отсеивают слабых участников.

Наш мозг при обучении действует примерно так же. Он не сразу и не всю информацию запоминает, а много раз отсеивает менее важную. И только после нескольких туров отборочного конкурса откладывает нужные сведения в памяти. Придирчивыми «экзаменаторами» служат промежуточные сигналы, промежуточные раздражители, возникающие в процессе анализа обстановки. Они сортируют информацию по значению. Предварительные сведения посылают в кратковременную память, на временное хранение. И только тщательно проверив, насколько они важны, решают: забыть их или направить в долговременную память, на постоянное местожительство.

Часть таких алгоритмов удалось разгадать и даже воплотить их в программе для машины. Но дело это довольно кропотливое, трудное и требует еще многих и многих исследований прежде всего того, как мы сами учимся. Вот почему одновременно с работой над программированным обучением появилась мысль обойтись без программы. А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной? Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует.

Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе. Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно. И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б». Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки.

Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга. Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена. Как, по каким признакам он классифицировал бы разные буквы? Наверное, что-нибудь вроде этого: «А» — уголок и горизонтальная палочка посредине, «Е» — три горизонтальные палочки и одна вертикальная, «О» — кружок, «Л» — уголок, обращенный острием вверх, и т. Когда в одном из наших технических институтов инженеры взялись за эту невероятную затею, психологи только посмеивались: пробовать пробуйте, а что у вас выйдет? Вышло же вот что. Вычислительная машина оказалась весьма способным «Маугли».

Она довольно быстро определила, из каких «деталей» состоят разные буквы и что между ними общего. Машина сама установила разницу между «уголками», «кружочками» и «вертикальными черточками». Но тогда, выходит, у нее выработались простейшие понятия? Именно так и расценивают результаты своих опытов инженеры из Института автоматики и телемеханики. Вот и встал опять «проклятый» вопрос о пределе возможности машин. Если машины не просто тупицы, быстро выполняющие вычисления, а им доступны мыслительные действия в таком широком диапазоне — от образования понятий до творчества, то, видимо, скоро настанет эра настоящих думающих автоматов? Инженеры всегда были в этом вопросе большими оптимистами.

Как только появились вычислительные машины, они заявили, что в принципе возможно автоматизировать любую умственную деятельность, если будут известны правила, по которым она происходит. Достаточно лишь разложить эти правила на элементарные машинные операции. Было бы только чем заполнять машинную память». Но когда они увидели, с какими бесконечными подробностями приходится объяснять машине самые простейшие правила мышления даже весьма еще несовершенные программы перевода с одного языка на другой состоят из 10—20 тысяч машинных инструкций , оптимизм их несколько поубавился. А ведь многие мыслительные действия вообще не удалось представить в виде системы правил. Взять хоть то же распознавание знакомого лица или знакомой ситуации. Правила, по которым совершается эта важнейшая мыслительная операция, запрятаны где-то в глубинах подсознания и до них не так-то просто докопаться.

Но, видимо, они достаточно сложны. Потому что все попытки составить аналогичную программу для машины привели пока только к тому, что машина смогла узнать лишь некоторые буквы, простейшие геометрические фигуры да цифры. Как же «приблизить» машину к различным видам умственной деятельности, чтобы максимально разгрузить человека, оставив ему самые высшие, самые интересные, самые новаторские взлеты творчества? Тогда-то и появилась мысль решить задачу моделирования умственных операций обходным путем. Снабдить машину не подробной программой действия, а лишь способностью учиться. Тогда в машину надо будет ввести небольшую исходную информацию. Все остальные сведения, необходимые для моделирования мыслительного процесса, она раздобудет сама в процессе учебы.

Вместо подробного расписания работы машине дают основную рабочую программу, в которой описан только принцип действия. И «обучающую» программу, которая по ходу дела вносит исправления в первую. Однако способные к обучению и самосовершенствованию машины не разрешили всех проблем, связанных с моделированием мышления. Центр тяжести просто переместился. Стало проще составлять программу, зато дольше и сложнее учить машину. Учить машину думать ничуть не проще, чем человека. А результаты пока довольно средние.

Так что ни о каком преимуществе машины не может быть и речи. Во всяком случае, пока исходные позиции электронного ньютона и школьника Петьки неравны информация, закладываемая в начинающую учиться машину, намного меньше той, которой располагает первоклассник , человек может не бояться ее соперничества. Очевидно, мало наделить машину способностью учиться. Надо еще начинить ее теми алгоритмами, теми эвристическими приемами, что составляют механизмы нашего ума. Тогда ее работа станет больше похожа на мышление человека. В справедливости этого мы с вами имели возможность убедиться на многочисленных примерах творчества машин. Но мы также знаем, что и сам-то механизм человеческого мышления далеко еще не раскрыт.

И надо прямо добавить: чем глубже исследовательская мысль человека обращается к познанию самого себя, тем более сложными предстаем мы с вами перед микроскопом науки и тем больше нового и неожиданного открывается в наших мыслительных способностях. Мы с вами подошли сейчас к интереснейшей области. Вспомните: когда производили опыты над человеком, чтобы вырвать некоторые секреты его мышления и передать их машине, испытуемого приводили в состояние, близкое, если можно так выразиться, к машинному, — его ограждали от всех эмоций, насколько это возможно, от всех внешних впечатлений, помещая в специально изолированную камеру. Ведь машина бесчувственна. И ей требовалось дать «очищенную от посторонних примесей», бесчувственную человеческую мысль. Нужно сказать, что бесчувственность счетнорешающих устройств, эта самая их машинная суть, рассматривалась с первых шагов кибернетики и рассматривается и сейчас как огромное их преимущество в решении целого ряда практических задач. Не поддающиеся гневу, не расстраивающиеся от мелких огорчений, не подверженные человеческим эмоциям, комбинации электронных ламп и сопротивлений, пусть с машинной тупостью, но и с хладнокровием механизма, бесстрастно выясняют все «за» и «против» и дают точный математический ответ.

Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику. Но поскольку ученые и конструкторы задались целью использовать машины и в таких областях, где даже от человека требуется вдохновение, встал вопрос об истинных механизмах этого вдохновения. Так ли уж не важны и не нужны эмоции человеку в его умственной деятельности? Мы повседневно наблюдаем, как человек, который страстно стремится к цели, достигает несравненно большего, чем тот, кто работает с прохладцей, чем тот, кого данное дело не волнует. Нет ли тут связи между эмоциональной зараженностью человека и эффективностью его мышления? И если уж взялись обучать машину самым продуктивным способам человеческого мышления, тогда выходит… В общем сейчас всерьез заговорили о создании не только думающих, но и чувствующих машин. Как выяснилось, эмоции им действительно нужны… чтобы лучше думать.

В самом деле. Любое наше мыслительное действие не является самоцелью. Оно совершается, так сказать, не из любви к искусству, а всегда бывает вызвано какими-то потребностями и мотивами, зависящими от чувств и настроений, которые мы в этот момент испытываем. И часто именно эмоции играют решающую роль в оценке различных ситуаций и даже отдельных мыслительных действий. Мозг как бы решает для себя, к хорошему или плохому результату приводит тот или иной этап переработки информации. Киевский кибернетик Николай Михайлович Амосов предположил даже, что в мозгу существуют две самостоятельные программы — интеллектуальная набор разнообразных эвристических приемов мышления и эмоциональная те самые потребности и мотивы, что определяют наше отношение к происходящему. Когда мы думаем, действуют обе эти программы, причем выбор алгоритма зависит от оценки, которую он получит по эмоциональной шкале.

Мало того, эмоциональная программа нередко даже изменяет интеллектуальную, так что образуется уже какой-то «сплав» из чувств и мыслей. Он-то и лежит в основе нашего мышления. И может быть, принадлежность людей к художественному и мыслительному типу определяется тем, какая из двух программ играет у них первенствующую роль. Так или иначе, а многие кибернетики считают, что самые существенные недостатки эвристических программ можно будет устранить, если снабдить машины чем-то? Первую электронную модель эмоций киевляне уже создали. Их детище сможет испытывать печаль, тревогу, любопытство, негодование, горе, обиду, жалость — всего около пятидесяти разных чувств, настроений и даже страстей. Действия ее заключаются в ответах на вопросы.

Машина анализирует не просто смысл того, о чем ее спрашивают, но учитывает и эмоциональную окраску вопроса. Потом она начинает думать, как ответить. И ответы ее зависят от «настроений» и «чувств», вызванных предыдущими вопросами и общим эмоциональным состоянием, которое задается заранее. Причем «темперамент» машины можно менять, усиливая одни чувства, ослабляя другие. Работа эта только начата и важна не конечными результатами, а поворотом исследований мыслительной деятельности в сторону чувств. Легко понять, что, когда машина научится не только думать, но и чувствовать, она станет еще более сильным помощником человека. Есть еще одна возможность усилить интеллект машины.

Не обязательно ей начинать с «каменного топора» и самостоятельно проходить весь сложный путь становления ума. Можно сразу сделать ее умнее, снабдив всем тем опытом мышления, который накопило человечество — не каждый из нас, а именно все мы за тысячелетия сознательной жизни. Снабженная таким коллективным опытом и творческими навыками, да при ее удивительном быстродействии, машина, по мнению современных кибернетиков, сможет превзойти своего создателя в поединке интеллектов. Но кто даст нам в таком случае гарантию, что, «работая над собой», машина не создаст совершенно новые эвристические приемы, неизвестные нашему мозгу?

Значение слова ЭВРИКА в Популярном толково-энциклопедическом словаре русского языка

Что такое ЭВРИКА? Значение слова Юные читатели Липецкой областной детской библиотеки смогут приобщиться к этому празднику и принять участие в виртуальном дне информации «Эврика, или Кто это придумал?» на сайте.
Новинки - Компания Эврика - производитель модной женской одежды совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок, была создана в 1985 году, имеет 41 полноправного члена, включая Евросоюз.
Эврика — Википедия. Что такое Эврика Эврика — так восклицают, когда находят правильное решение или выход из трудной ситуации.
Значение слова эврика: что это такое? «Эврика» в дословном переводе с греческого языка звучит как «Я нашел!» и имеет значение радостного восклицания.
Слово Архимеда «Эврика!», ставшее афоризмом я нашел) - согласно преданию, восклицание Архимедапри открытии им основного закона гидростатики.

Россия вышла из научно-технической программы «Эврика»

Возглас "Эврика!" означает в переводе на русский язык "Нашёл!". Что такое эврика в словарях русского языка? Смотреть что такое «эврика» в других словарях: ЭВРИКА — (греч. нашел). Восклицание Архимеда, открывшего закон тяжести тел; восклицание, сделавшееся поговоркой по разрешении трудной задачи.

Эврика, или в какой момент мы понимаем, что задача решена

эврика. межд. с, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. Эврика — Восклицание в значении нашёл, понял, открыл.  ЭВРИКА ориентирована на развитие промышленного сектора и поддержку инновационной активности малых и средних предприятий (МСП). Смотреть что такое «Эврика» в других словарях. Новости науки: 27 апреля 2024 | ФОТО Pixabay.

Кто впервые сказал Эврику и почему?

Значение эврика (что это такое, понятие и определение) - Expresiones 2024 Уже с 16 февраля в научно-познавательном центре «Эврика» преподаватели «политеха» начнут читать лекции и проводить мастер-классы, касающиеся естественных наук, для всех желающих.
Эврика, или Кто это придумал? ЭВРИКА, междом. Восклицание, выражающее радость, удовлетворение при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т. п.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий