Добавить в цитаты Настройки чтения

Страница 6 из 17



Некоторые методы, такие как метод шести шляп, давно нашли широкое применение в крупнейших корпорациях мира.

Третья часть книги посвящена практическому применению творческого мышления и описывает ситуации и условия, облегчающие применение мыслительных инструментов.

Теоретическая потребность в творчестве

...

Самое замечательное свойство человеческого разума — юмор.

Я говорил это множество раз и повторю снова, без малейшей иронии. Юмор гораздо лучше, чем другие, психические реакции и проявления умственной деятельности: он проявляет природу связанных с восприятием информационных (самоорганизующихся) систем.

Юмор не только выявляет природу таких систем, но и показывает, как один способ восприятия может внезапно видоизмениться в другой. Это и есть сущность творчества.

То пренебрежение, которое всегда выказывали по отношению к юмору традиционные философия, психология, информатика и математика, лишний раз подтверждает, что эти науки занимались исключительно пассивными, управляемыми извне информационными системами. Лишь совсем недавно математики заинтересовались нелинейными и нестабильными системами (хаос, теория катастроф и т. д.).

Прежде всего проведем четкое различие между двумя очень обширными типами информационных систем — пассивными и активными. В пассивных системах информация и записывающая поверхность инертны или пассивны. Вся деятельность исходит от внешнего источника, который доставляет информацию и распределяет ее. В активных системах как информация, так и воспринимающая поверхность активны, и информация организует себя сама, без помощи извне. Вот почему такие системы называются «самоорганизующимися».

Представьте себе стол, на котором лежат небольшие шарики (например, подшипники). Вас попросили расположить шарики ровными рядами, и вы исполнили задачу. В данном случае вы являетесь внешним организатором. Рисунки 1.1 и 1.2 показывают состояние системы до и после вашей организующей деятельности.

Рисунок 1.1

Рисунок 1.2

Теперь представьте, что вместо гладкого стола мы имеем поверхность с двумя желобами, как показано на рисунке 1.3. Теперь, если просто высыпать шарики на эту поверхность, они сами расположатся двумя ровными рядами на дне желобов.

Рисунок 1.3

В этом случае вы не были внешним организатором. В этом не было необходимости, потому что мы имеем дело с самоорганизующейся системой.

Конечно, вы можете возразить, что на самом деле организатором системы является тот, кто сделал жело-бы на поверхности. Это совершенно справедливо. Но допустим, что желобы возникли в результате ударов о поверхность предыдущих шариков. Теперь мы на самом деле имеем дело с самоорганизующейся системой.



Примеры таких систем можно найти на каждом шагу. Дождевая вода собирается в ручьи, ручьи образуют реки, которые, в свою очередь, формируют ландшафт. Как только вода проторила себе дорогу, следующие дожди будут стекать в те же ручьи и реки. Таким образом, дождь, взаимодействуя с ландшафтом, формирует каналы, которые затем определяют, куда будут стекать все последующие дожди.

Давным-давно, в 1969 году, я сопоставил две простейшие модели, сделанные из полотенца. В первом случае на полотенце выливали ложку чернил. В данном случае полотенце представляло собой пассивную систему. В том же месте, где мы разлили чернила, появлялось чернильное пятно. Во втором случае полотенце покрывали тонким слоем желатина и выливали на желатин разогретые чернила. Вскоре чернила растапливали желатин и растекались по полотенцу, образуя сеть каналов точно так, как дождь формирует сеть ручьев и рек. Желатин превратил систему в самоорганизующуюся.

В книгах «Механизм мышления» и «Я прав — ты не прав» я детально описал, каким образом поступающая в мозг информация образовывает временно стабильные состояния, которые складываются затем в привычные последовательности. В этом положении нет ничего магического или таинственного. Это обычный способ функционирования нервной системы (neural network — специфические связи между нервными клетками) мозга. Идея, впервые выдвинутая в 1969 году, была затем подхвачена такими учеными, как Джон Хопфилд из Калифорнийского технологического института, который обратился к этой теме в 1979 году Профессор Гелл Манн, получивший Нобелевскую премию за открытие кварка, как-то сказал мне, что в книге «Механизм мышления» я описал определенные типы систем за восемь лет до того, как это сделали математики.

Те, кто хотел бы более подробно узнать, как просто нейронные сети позволяют информации самоорганизовываться в шаблоны, должны прочитать две упомянутые книги, а также другие работы в этой области.

Мы же, не вдаваясь в детали, просто рассмотрим систему, в которой поступающая информация образует последовательность. Со временем эта последовательность становится предпочтительным каналом — шаблоном. Нейрохимики и нейрофизиологи спорят, какие именно энзимы вовлечены в этот процесс, но для нас важна общая картина.

Образование шаблонов очень полезно, потому что позволяет нам «распознавать» явления. Как только шаблон оказывается задетым, мы следуем по этому пути и оцениваем событие с позиций нашего предыдущего опыта. Простой шаблон изображен на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4

Трудность заключается в том, что, для того чтобы распознать и обработать все возможные ситуации, потребовалось бы огромное количество простых шаблонов. Поэтому любая новая ситуация, которая не подходит полностью ни под один шаблон, должна предварительно подвергнуться анализу. Мозг справляется с этой проблемой очень просто.

Как и реки, шаблоны имеют большую область «водосбора». Это означает, что любое новое явление внутри области водосбора нестабильно и будет «притягиваться» установившимися шаблонами. Это следует непосредственно из того, как просто и быстро мы меняем поведение в зависимости от ситуации. То, что компьютер делает с таким трудом (распознавание шаблонов), мозг осуществляет мгновенно и автоматически. Область «водосбора» изображена на рисунке 1.5 в виде воронки.

Рисунок 1.5

Таким образом, всякий раз, глядя на мир, мы готовы увидеть его в определениях существующих, привычных шаблонов (рисунок 1.6). Вот почему восприятие так важно для нас и так полезно. При таком положении вещей мы редко оказывается в проигрыше. Мы можем распознать большинство ситуаций. Но именно по этой причине анализ информации не способен породить новую идею. Мозг может увидеть только то, что он готов увидеть (существующие шаблоны). Поэтому, анализируя данные, мы можем только предлагать уже имеющиеся у нас идеи. Это важный момент, к которому мы вернемся позже.

Рисунок 1.6

Я хочу подчеркнуть, что образование и использование шаблонов — замечательное и чрезвычайно важное свойство мозга. Без него жизнь была бы невозможна. Восприятие — это процесс образования и использования этих шаблонов.

Но что получается, если по ходу шаблона встречается ответвление (рисунок 1.7)? Должны ли мы останавливаться и проверять каждый боковой ход? Если бы это было так, жизнь оказалась бы замедленной. На практике такой ситуации никогда не возникает. Главный путь подавляет все прочие, которые на какое-то мгновение исчезают. Поэтому информация быстро и уверенно передается по главному каналу.