Принятие решений

Вся история науки повторяет приведенную схему:

1) накопление и систематизация знаний,

2) выработка «чутья» (интуиции),

3) формализация процесса,

4) алгоритм принятия решения.

Это не означает, что эвристические методы исчерпали себя: с расширением круга наших знаний неизбежно расширяется и область вновь возникающих проблем.

1.2 Общая структура процесса принятия решения <

p>Рассмотрим по Л.Д. Фогелю три типа решений, принимаемых человеком: дедуктивные, абдуктивные, индуктивные.

1. Дедуктивные решения (ДР) (deductio – выведение), входящие в класс строгих, отличаются полной определенностью. ДР представляют собой процесс выведения некоторого заключительного утверждения (следствия) из одного или нескольких исходных утверждений, посылок по некоторому правилу, закону (например, в соответствии с законами логики). Обычная функциональная зависимость, когда по заданному значению аргумента xi и оператору R определяется значение функции

yi=R(xi),

является примером ДР. Дедуктивные решения охватывают широкий класс преобразований, осуществляемых в технике, природе и обществе. При ДР теоретически возможно по заданным операторам и известным значениям входов определить выходные реакции. ДР достаточно подробно описаны в специальной литературе (теория автоматического регулирования, теория конечных автоматов и др.).

2. Абдуктивные решения (АР) (abducere – отводить) входят как в класс строгих, так и в класс эвристических решений и отличаются большой неопределенностью. АР представляют собой процесс выявления наиболее вероятных исходных утверждений (посылок, причин) из некоторого заключительного утверждения на основе обратных преобразований. АР строятся на основе использования прошлого опыта. Пусть, например, между некоторыми множествами посылок xi (xiÎX) и следствий yi (yiÎY) обнаружена причинно-следственная связь R. Тогда наиболее вероятной причиной появления нового следствия yi (yiÎY) является посылка

xi = R–1(yi).

Если оператор R известен, то известен и обратный оператор R–1 и абдуктивное решение является строгим. АР часто встречается в науке и повседневном опыте. Пример: определение температуры тела t по длине столбика ртути в термометре l. Установлен физический закон: l=R(t), в практике: t= R-1 (l). Другие примеры: анализ хозяйственной деятельности предприятия, изучение космических лучей (наблюдаем следствие Y, находятся исходные посылки, причины X).

3. Индуктивные решения (ИР) (inductio – наведение, побуждение) входят в класс эвристических решений, отличаются большой неопределенностью. ИР представляют процесс выявления наиболее вероятных закономерностей, связей, действий, существующих между исходными утверждениями. ИР выявляют оператор R по входным xi и выходным yi сигналам,

yi = R(xi).

ИР наиболее свойственно мышлению. Ребенок, поставив перед собой задачу построить домик yi из кубиков xi, предпринимает некоторые действия R, yi=R(xi). К этой же категории решений относятся действия врача при лечении больного, руководителя организации при выполнении задания. Выявляемый этим способом оператор R неоднозначен, при его определении возможен некоторый произвол, уменьшающийся по мере накопления опыта и рассмотрения решения на нескольких уровнях.

Мозг рассматривается как самоорганизующаяся система и считается, что в его основе лежит иерархия соподчиненных алгоритмов, в которой выделяют три уровня:

нижний – уровень систем условных и безусловных рефлексов,

средний – уровень системы правил процесса обучения,

высший – уровень, формирующий и корректирующий предыдущий уровень.

Эвристические способности человека – результат одновременного обобщения данного события на различных уровнях. При этом решение, полученное на более высоком уровне, доминирует над решением более низкого уровня, отбрасывая его, если оно оказывается неверным, и направляя усилия на поиски новых решений.

Пример: дана последовательность

1, 2, 3,…. (1.1)

Найти следующую цифру этой последовательности. Если эта цифра 4, то имеем 1, 2, 3, 4,…, последовательность целых чисел. Но если будет сообщение «неверно», то возможно решение 1, 2, 3, 5,…, последовательность простых чисел.

Живой организм использует абстракцию того уровня, который порождает модель, адекватную ситуацию, в которой он находится.

Важное значение в теории ЭР представляет исследование элементарных информационных процессов (ИЭИП) на разных уровнях. ИЭИП – факторизация, дробление, программирование мыслительного процесса. Главная задача этого исследования – выявление правил объединения элементарных информационных процессов в сложные программы. Иерархия соподчиненных алгоритмов головного мозга позволяет выделить правила переработки информации, которые обеспечивают формирование целесообразного поведения живого организма при изменении среды. При более детальном рассмотрении внешней среды и ее связей с живым организмом возможно построение формальной модели эвристической деятельности – теории поиска в абстрактном лабиринте, постановки проблемы отбора достоверной и непротиворечивой информации, непосредственно связанной с целью. При этом рассматриваются не только процессы, происходящие в мозге, но и те изменения, которые происходят во внешней среде в результате активных действий живого организма.

Дадим схематическую классификацию рассмотренных видов решений.

ТР

1.3 Центральная проблема теории ЭР

Центральное место в теории ЭР занимает проблема опознавания ситуаций и явлений окружающего мира, представляющая собой обобщение частных проблем распознавания образов (РО).

Суть этих проблем: 1) живому организму генетически передается наследственная информация только в общих чертах с чрезвычайно малой степенью организации мозга; 2) в дальнейшем при активном общении с внешней средой тем или иным способом (обучения, проб и ошибок и пр.) происходит некоторая организация мозга, накопление опыта. Эти соображения о работе головного мозга обычно кладутся в основу устройств, предназначенных для РО. Отметим общие черты функционирования устройств по распознаванию образов:

1. Устройство (первоначально с помощью извне, например человека) обеспечивает разбиение рассматриваемых объектов на классы (множества похожих объектов). Сведения о том, по какому принципу в данной задаче необходимо осуществить разбиение на классы, устройство выявляет самостоятельно, обобщая отдельные примеры, предъявляемые ему на стадии «обучения».

 Скачать реферат