Информация. Развитие. Поиск идей

а – 2) ТРИЗ успехи. Пара примеров

Надо всем лечь на это и получить то, что мы должны иметь

из бессмертных фраз Виктора Черномырдина

Первые семинары по ТРИЗ произвели на меня неизгладимое впечатление. Эмоциональная сила красивых примеров, историй из практики великих изобретателей, к коим можно причислить и некоторых действующих ТРИЗовцев, первые решенные задачи… Душевный подъем и полет мысли… Увлекательнейшие рассказы преподавателя об истории развития техники, в частности – военной. В память врезалась картина Марафонского сражения – фаланга гоплитов, ощетинившись копьями, с сомкнутыми щитами, несется на позиции персов. Попутно, доблестные воины, сами того не зная, иллюстрируют силу закона “свертывания – развертывания”. С тех пор история Древней Греции – одна из моих любимых тем.

Был конец 80-х, время преклонения перед западной техникой, западной организацией, и на этом фоне, вдруг становится известно об очень важной методике, целой области знаний, в которой мы действительно опередили весь мир. Более того, Г.С. Альтшуллеру удалось создать общественное движение, объединение людей, которые занимались развитием важного дела. Многие участвовали в нем без всякой надежды на вознаграждение, на голом энтузиазме. И это в условиях так называемого “застоя”, когда альтруизм был скорее синонимом глупости.

Важность этого дела стала понятна не так давно. Гуру от менеджмента Питер Друкер отметил: – “Если предприятие – будь то коммерческая компания или любое другое учреждение, – не занимается инновациями и не участвует в предпринимательской деятельности, оно долго не протянет”²³. Действительно, технологии, в том числе, методы улучшения качества и уменьшения стоимости продукции, легко копируются. Целые страны сегодня живут тем, что производят подделки, которые, зачастую, вообще ничем не уступают оригиналу. Совсем недавно, еще в начале нашего тысячелетия, даже в самых передовых компаниях, цена и качество оценивались неизмеримо важнее новизны. Следы этого можно увидеть и сейчас. Мне запомнился, например, такой слоган одной небольшой фирмы: – “Сто лет непрерывных инноваций на рынке кухонной мебели ”. Упоминание о сотне лет явно отсылает к предыдущему девизу, подчеркивающему стабильность и качество²⁴.

После распада Союза опытные ТРИЗовцы в массе своей перебрались в Америку, Европу, Южную Корею, Китай… У кого-то дела пошли блестяще, у кого-то не очень, у кого-то совсем не пошли. Реально работающие на сегодня группы “решателей” – консультантов, пожалуй, можно сосчитать на пальцах, но тем не менее они существуют и работают. Нужно сказать, что пробиваться им приходилось “с нуля” в условиях другой ментальности, другого языка, без знания механизмов рынка и истинных потребностей заказчиков. Несмотря на деиндустриализацию, остались работающие специалисты и в странах бывшего СНГ. Сегодня, по крайней мере в России, ощущается рост интереса к ТРИЗ.

Если вернуться к стимулированию инноваций, то здесь внедрение ТРИЗ дает многообещающие результаты. Есть примеры успешного применения, есть очень известные фирмы, которые все это используют. Назову заветное имя Samsung – несомненно, сегодня один из лидеров инноваций, и эта фирма весьма широко использует ТРИЗ. В меньших масштабах, но все же применяют этот метод соседи-конкуренты из LG, а также другие лидеры корейской экономики – Hyundai Motors и сталелитейный гигант POSCO. Вообще, к 2015 году из приблизительно 25000 сертифицированных специалистов по ТРИЗ, большая часть находится в Южной Корее ^{25 26}

      Имеют опыт его использования и японские компании – Hitachi, Toshiba, Panasonic, Fuji, европейские Philips и Siemens. Есть примеры успешного применения ТРИЗ группами инженеров НАСА, американскими компаниями, среди которых, Honeywell, Procter & Gamble, Boeing. В фирме General Electric существует центр повышения квалификации, в котором проходят периодическую подготовку инженеры компании. ТРИЗ входит там в программу обучения. Успешным считает свой опыт использования ТРИЗ и SIT компания Intel.

Приведу один пример. В барабане обычной стиральной машинки сделаны отверстия для свободного движения воды. А вот у “стиралок” фирмы Самсунг барабаны имеют углубления в центре которых небольшие отверстия (Рис 1). Для чего? Оказывается, в процессе стирки белье сильно бьется о стенки и повреждается. Особенно интенсивному износу, вещи подвергаются при ударах о края отверстий. Но инженеры Самсунг не просто уменьшили зловредные дыры, цель этого изменения была более хитрой. Благодаря малому размеру отверстий, вода из барабана вытекает не сразу. Углубления в форме бриллиантов (отсюда название технологии – Diamond Drum, дословно: – “бриллиантовый барабан”), оказываются заполненными жидкостью. В результате, белье бьется не о металл барабана, а о водяную подушку. Компания утверждает, что таким образом износ вещей при стирке уменьшается на треть.

Это одна из причин, по которой, когда у меня сломалась старая машинка, я купил “стиралку” от Самсунг. Но главное, я это сделал потому, что в увидел в этом решении признаки деятельности русских хакеров применения ТРИЗ. Пример как будто списан из ТРИЗ-учебников.

Решение это, на первый взгляд, кажется простым и приземленным, но при ближайшем рассмотрении оказывается не только эффективным, но и элегантным. Ведь существенного эффекта удалось добиться практически без затрат – без всяческих “наворотов”, датчиков и электроники, которые стоят денег и могут сломаться. Задача решена путем простого изменения формы лунок и отверстий и за счет имеющегося “бесплатного” ресурса – воды.

Рис. 1. Слева – барабан моей старой, почившей стиральной машинки, справа – блистающий Diamond Drum от Samsung. В последней, углубления, напоминающие по форме бриллианты при работе машинки заполняются водой. Благодаря малому размеру отверстий, жидкость не сразу покидает эти углубления. Образуется водяная подушка, которая спасает белье от истирания.

Конечно, с внедрением ТРИЗ не все сложилось гладко, и об этом мы обязательно поговорим. Но пока, давайте попробуем разобраться с тем, как и почему все это работает. Для этого нам придется поближе познакомиться как с самой ТРИЗ, так и с некоторыми научными идеями, позволяющими пролить свет на ее устройство. Начнем с науки.

б) Проблема, неопределенность, разнообразие

Когда выбирать особо не из чего, процедура принятия решения становится особенно долгой и мучительной.

Макс Фрай

Человек, решающий проблему находится в состоянии неопределенности. Нужно что-то делать, а что – непонятно. В любом случае, чтобы найти решение, нужно произвести, пусть и мысленные, но движения, ходы в невидимой игре. Понятно, что для решения проблемы нужно что-то изменить в реальной жизни или в представлении о задаче. Если изменение не приводит к решению, то по крайней мере возникнет какая-то новая ситуация, которая, может быть, позволит приблизится к цели. В свою очередь, новое положение вещей тоже открывает путь для новых изменений. И так – до бесконечности, или до тех пор, пока решение не будет найдено. Получается некое подобие дерева. Классики психологии Г. Саймон и П. Ньюэлл назвали это “пространством поиска”, а уже исследованную область – “проблемным пространством ^{27 28}

Рис. 2. Проблемное пространство. Синяя точка – исходная ситуация, красная – оптимальное решение, оранжевые точки – приемлемые решения

Движение по этому дереву напоминает блуждание в лабиринте. При решении реальных проблем, “выходов из лабиринта” – идей – может быть несколько. Каждая из них имеет свои достоинства и недостатки. Идеи следует сравнить и выбрать одну или несколько оптимальных. Хотя, нужно признать, что человек, решающий задачу, часто удовлетворяется первым найденным решением. Понимание исходной ситуации, промежуточные и конечные идеи можно представить как различные состояния путника в лабиринте проблемы.

Конечная цель процесса решения – прийти в такое состояние, которое соответствует желаемому результату. А методика поиска идей должна привести решателя в эту точку. Приведение системы в нужное состояние – это по сути акт управления, а кибернетика это как раз наука об управлении.

Одна из базовых концепций кибернетики – представление о разнообразии. Разнообразие или, более строго – количество разнообразия – это число различных возможных состояний системы. Понятие это весьма многогранно. В частности, разнообразие возможных состояний системы определяет количество информации, необходимое для ее полного описания. С другой стороны, записать или передать информацию можно с помощью какой-либо системы. И чем больше возможное количество ее состояний, тем больше информации она позволяет хранить или передавать.

Проектирование и изобретательство – это выбор одной оптимальной конфигурации из всех возможных. Сложность проектирования или решения проблемы может быть определена разнообразием выбора. А разнообразие выбора является количественным показателем неопределенности. В начале решения проблемы или проектирования системы, неопределенность максимальна и равна разнообразию возможных вариантов исполнения. По мере того, как решающий продвигается вперед, отбрасывает неподходящие варианты, это разнообразие уменьшается. В конце все сводится к единственному возможному состоянию. Это позволяет говорить о том, что процесс решения компенсирует неопределенность.

Понятия выбора, отбора, селекции, проектирования, конструирования, построения – словом, какой-бы то ни было ответственности за окончательное появление действительной машины – становятся аналогичными, когда мы выявляем и измеряем разнообразия, фигурирующие в этих процессах. .... Таким образом, акт «проектирования», или «делания», машины есть по существу акт связи делающего с делаемым, и к нему применимы принципы теории связи. В частности, меры, выработанные для случая сведения разнообразия возможных сообщений к одному сообщению, могут теперь применяться к случаю сведения разнообразия возможных машин к одной машине.

Следующий прием может помочь выпятить эту сторону вопроса: вообразите, что акт проектирования должен осуществляться через телефон или какой-нибудь другой специфический канал. Тогда легко будет установить интересующие нас количества разнообразия, устанавливая количество разнообразия, которое действительно должно быть передано.“ ²⁹

При этом следует иметь в виду, что сложность пути и сложность проектируемой системы это не одно и то же. К одной и той же точке можно прийти разными путями. Кроме того, при поиске решения, мысль зачастую может двигаться и в тупиковом направлении. Невозможная, неработающая, совершенно фантастическая идея также отражает некоторое состояние, хотя бы это было состояние мыслей. Этим обусловлено сходство и отличие изобретательских задач и задач проектирования. Проектирование в наиболее чистом виде – это последовательный итеративный процесс выбора нужных компонентов и решений среди известного множества и их взаимного “прилаживания”, компоновки. Он скорее ассоциируется с классическими задачами оптимизации. ³⁰

Как только выбор становится неочевидным, возникает изобретательская задача. Очевидность или неочевидность с трудом поддаются измерению. То, что ясно как день для одного, совсем не является таковым для другого. Можно сказать, что отсутствие очевидных вариантов означает, что искать нужно… везде. Неопределенность, возрастает многократно.

Изобретатель обычно имеет дело с небольшим количеством объектов. Конечное решение задачи почти всегда может быть описано простой моделью. Но прийти к этому решению непросто. На пути к нему обязательно будут рассматриваться недопустимые способы, конфигурации, несочетаемые параметры. Если бы по телефону передавался процесс решения, все метания, промежуточные гипотезы, догадки… в таком случае линию связи пришлось бы занимать всерьез и надолго. А для описания полученной идеи иногда достаточно нескольких слов. Очень часто простое решение найти гораздо сложнее, чем сложное.

Подытожим сказанное. В случае решения изобретательских задач, неопределенность (разнообразие) отражает то, насколько обширно пространство поиска. Чем длиннее путь, который нужно проделать от исходной системы к требуемой, тем больше промежуточных точек (состояний) на этом пути, а значит больше неопределенность.

Эту неопределенность нужно каким-то образом компенсировать, найти одно-единственное верное, вполне определенное решение. Собственно, задача любого метода поиска новых идей – снять эту неопределенность, каким-то образом уменьшить избыточное разнообразие возможных путей движения к одной единственной цели.

Здесь могут возникнуть совершенно справедливые вопросы: – “А почему, собственно, не всегда возможен выбор из известных альтернатив”? Или другими словами: – “Почему некоторые альтернативы оказываются скрыты от взгляда изобретателя”? И еще:– “Почему приходится рассматривать неосуществимые варианты, несочетаемые параметры, фантастические идеи”? Ответы на оба этих вопроса связаны между собой, они обусловлены самими способами компенсации неопределенности и тем, насколько оптимальны стратегии, которые мы для этого используем.

По большому счету, стратегия всего одна. Неопределенность (разнообразие состояний) может быть компенсирована за счет разнообразия какой-то другой, управляющей системы. В нашем случае такой системой является сам изобретатель, точнее его мозг, который генерирует управляющие воздействия – идеи. При этом управляющие воздействия могут быть случайными, а могут опираться на знание об управляемой системе. Это значит, что для управления должны быть использованы такие основополагающие вещи, как симметрия, законы и категории. В обычной жизни мы их задействуем постоянно и непрерывно, но, к сожалению, зачастую не отдавая себе в этом отчет. И это служит причиной того, что часть альтернатив остается для нас скрытой.

б – 1) Разнообразие может компенсировать разнообразие. Пробы и ошибки. Ограничения свободного поиска

Смертными владеет любопытство настолько слепое, что часто они ведут свои умы по неизведанным путям без всякого основания для надежды, но только для того, чтобы проверить, не лежит ли там то, чего они ищут; как если бы кто загорелся настолько безрассудным желанием найти сокровище, что беспрерывно бродил бы по дорогам, высматривая, не найдет ли он случайно какое-нибудь сокровище, потерянное путником. Точно так же упражняются почти все химики, большинство геометров и немало философов; я, правда, не отрицаю, что они иногда блуждают до такой степени удачно, что находят нечто истинное, однако я признаю по этой причине не то, что они более усердны, а лишь то, что они более удачливы.

Рене Декарт

Никогда не говори – я ошибся, надо говорить: – “Надо же как интересно получилось”!

народная мудрость

Приведение чего бы то ни было в определенное, нужное состояние есть акт управления. Чем больше число состояний, в которых может находиться объект управления, тем более организованным, сложным должен быть управляющий механизм. Имеется в виду та сложность, которая определяется как количество возможных состояний, и может быть также рассмотрена как количество содержащейся в системе информации. На каждое возможное изменение состояния управляемой системы должен найтись адекватный ответ.

Если перевести это на язык кибернетики, это означает, что:

разнообразие управляемой системы можно уменьшить не более чем на величину количества информации в управляющей системе об управляемом.

Управляющие воздействия могут быть и не совсем правильными, могут быть даже случайными. Тогда те действия, которые не являются адекватными и не ведут систему к нужному состоянию, можно считать потерями информации.

В этом случае: Информация о системе равна разнообразию управления за вычетом потери информации от неоднозначного управления.

В этом основная суть теоремы Эшби, впервые формально доказанной в книге “Введение в кибернетику”. Иногда это утверждение формулируют в более категоричной форме: – “Только разнообразие может уничтожить разнообразие”. Это утверждение иногда понимают слишком упрощенно, считая разнообразием исключительно слепые, неорганизованные попытки. На самом деле, информация – это как раз мера организованной сложности.

Решение проблем (приведение системы в нужное состояние) возможно и при условии, если попытки будут абсолютно случайными. Генератор случайных воздействий фактически играет роль системы с бесконечной сложностью. При этом неудачные попытки могут расцениваться как потери информации. Поэтому , может оказаться, что для решения, таких попыток потребуется очень много. Запоминая результат случайных проб, можно накопить достаточно информации о системе. Некоторое время считалось, что слепые пробы – это единственный способ решения проблем, и не только изобретательских.

Младенцы и многие животные решают проблемы на двигательном уровне. Если перед восьмимесячным ребенком положить яркую игрушку на достаточном отдалении, он снова и снова будет пытаться до нее дотянуться, вместо того, чтобы использовать лежащую рядом линейку.³¹ Если кошку или собаку поместить в клетку, а снаружи положить что-то аппетитное, их поведение может показаться весьма похожим Животное будет совершать беспорядочные движения, без признаков целесообразности, подпрыгивать, царапать дверь, пытаться ее укусить, пока случайно не выполнит требуемое действие и не откроет вожделенную дверь. Это дало основание американскому психологу Эдварду Ли Торндайку еще в начале прошлого века ввести в обиход термин “Метод Проб и Ошибок”, которое позже было заменено на более удачное: – “Метод проб и случайного успеха”.

Подобное поведение трудно назвать особенно разумным. По словам одного из первых оппонентов данной теории, Вольфганга Келера: “Принцип случайности навязывает нам по отношению к животным такое объяснение, которое с несомненностью исключает у них разум.” На самом деле метод проб и случайного успеха в чистом виде не используют даже животные, по крайней мере, достаточно высоко организованные. Келер замечал, что активность кошки или собаки все-таки направлена на определенную зону, она сосредоточена вокруг самой двери, щели или запора. Показательны и другие его наблюдения. Если завести животное в комнату, одна стена которой представляет собой сетку, и бросить за решетку приманку, так, чтобы животное ее видело, разные виды ведут себя по разному. Курица будет долго и бестолково носиться вдоль сетки, и может только случайно найти выход, если он находится достаточно близко. Собака, если приманка упала близко, также какое-то время может провести у сетки, показывая признаки беспомощности, но затем сообразит, что существует обходной путь. Обезьяна или ребенок, заметив сетку, могут на мгновение остановиться, но затем, явно целенаправленно направятся к выходу³². Таким образом, чем более высоко организованным является живое существо, тем меньше оно склонно к беспорядочным пробам при достижении цели.

С другой стороны, кажется, нет ничего страшного в том, что метод проб и ошибок является столь примитивным или представляется нам таковым. Вот природа-матушка действует слепым отбором, а решения у нее выходят вполне изящные. Возьмем, например способность животных к эхолокации. Летучие мыши и дельфины выработали этот механизм, чтобы ориентироваться в условиях ограниченной видимости. Человек, решающий подобную проблему, оказался бы перед клубком противоречий. Например – нужно использовать свет, чтобы видеть все вокруг, и нельзя его использовать, потому, что нет источника, или потому, что свет плохо распространяется в некоторых средах. В природе оно разрешается переходом к другим видам лучей, например – звуковым. Другой вариант – использование электромагнитных волн различной длины – инфракрасных в приборах ночного видения или радиоволн в радарах. Поскольку человеческие органы чувств этих волн не видят, приходится использовать преобразователи, а информация выводится на дисплеи, очки. В последнее время человек вообще вытесняется из системы автоматами, которые сами анализируют информацию и сами принимают решения.

Природа поступила изящнее, приспособила существующий слуховой аппарат животных для восприятия отраженных ультразвуковых лучей и существующий голосовой – для их генерации. При этом, например, у некоторых видов летучих мышей в момент генерации ультразвукового пучка, уши закрываются специальными мышцами, потому, что звук этот очень сильный и животное может попросту оглохнуть.

Казалось бы, легко, походя, решаются сложные проблемы, создаются совершенные творения. Как известно, происходит это за счет механизмов изменчивости и отбора. Поскольку при этом случайным образом изменяются самые разнообразные параметры, решения природы часто выглядят неожиданными, неочевидными для человека.

Но легкость эта кажущаяся. На пробы и ошибки уходят миллионы лет и огромное количество “расходного материала” в виде неудачно мутировавших, и в результате, погибших особей. Человек совершает такие попытки в своей голове, использует различные модели, а в последнее время и компьютер. Поэтому нам удается развивать технику быстрее. С тех пор, как люди стали использовать первые примитивные орудия прошло каких-то два-три миллиона лет. И сегодня наши автомобили могут соревноваться в скорости движения по пересеченной местности с гепардами, а наши компьютеры по сложности уже могут сравниться с нервной системой таракана. А ведь природе для создания столь совершенных существ понадобились миллиарды лет.

Несколько забегая вперед, отмечу, что на сегодняшний день единственным известным способом обеспечения подлинного разнообразия является случайная генерация идей. Под случайностью следует понимать отсутствие связи между генерируемыми вариантами и видом решаемой задачи и (или) поставленной целью. ^{33 34 35}

Логически это требование можно обосновать тем, что наличие подобной связи накладывает ограничения на вид генерируемых идей, иными словами – вводит некоторую стандартизацию. Ограничения же – враг разнообразия, а стандартизация “по определению” вредна при решении задач нестандартных. Поэтому, утверждение о том, что свободный поиск – это единственная стратегия, которая, на сегодняшний день может помочь справиться с любой задачей при наличии достаточного количества времени и ресурсов, является, в своем крайнем, наиболее остром выражении, верным. Таким образом, теорема Эшби очень часто выдвигается в качестве обоснования безальтернативности свободной генерации идей.

Если попробовать разобраться в этом вопросе несколько глубже, можно заметить, что дилемма эта, как и большинство подобных конструкций, является искусственной. Очевидно, что одна и та же задача может иметь решения с разной степенью оригинальности. Задачи и решения могут быть похожи друг на друга. При этом сходные задачи могут допускать различные решения, а разные, на первый взгляд проблемы решаться сходным образом.

Кроме того, возможна разная степень связи (детерминированности) между задачей и возможными вариантами решения. На одном полюсе будут задачи с минимальной неопределенностью, для которых существует один жестко заданный способ решения. На другом – задачи абсолютно нестандартные. Но между этими полюсами существует целое поле возможных промежуточных вариантов. Некоторые проблемы вполне могут решаться по аналогии или с использованием типовых приемов. Усложняет картину необходимость учитывать не только оригинальность, но и оптимальность решения, его соответствие реальным требованиям. А еще – возможные затраты времени и ресурсов на поиск вариантов. Простор для творчества есть всегда, но стоит ли оригинальничать, например, при проведении арифметических расчетов?

И, наконец, отдельного рассмотрения заслуживает вопрос о роли абстрагирования и обобщения при решении проблем. Является ли обобщение формой переноса опыта или за этим стоит нечто большее? Ограничивает ли поле поиска привлечение абстракций самого высокого уровня или, наоборот, расширяет его и способствует полету фантазии?

Важный аспект разнообразия – это количество идей. Чтобы компенсировать неопределенность, идеи должны быть не только разными, их должно быть много. Благодаря своей простоте, метод свободного поиска позволяет подключить к процессу генерации широкие массы. На сегодня большинство новых идей в мире появляется благодаря использованию именно этого метода. Задумался человек о проблеме, перепробовал мысленно несколько вариантов, наткнулся на решение. Поскольку нас в мире уже не один миллиард, над одной и той же проблемой одновременно размышляет множество людей. Кому-то обязательно повезет, и в голову придет нужная мысль.

Здесь тоже есть куда развиваться. Самый простой путь – организационный. Можно привлечь к решению задачи как можно больше специалистов, неспециалистов, дилетантов. Вероятность получения нужной идеи возрастает. Правда, затраты при этом непропорционально растут, потому что нужно ознакомить с проблемой всех этих людей, обеспечить отбор, оценку решений, которые, к тому же, часто дублируют друг друга. А потом еще решить вопросы авторства и, не к ночи будь сказано, конфликты приоритета, и не забыть, в конце концов, “упомянуть всех достойных, и наградить непричастных”. Увеличение числа генераторов идей может быть достигнуто и за счет простого роста штата сотрудников, занимающихся данной проблемой, и за счет вовлечения сотрудников смежных подразделений, сторонних консультантов, кого угодно…

Так или иначе, благодаря современному развитию коммуникаций, к процессу поиска идей подключаются все более и более широкие массы народа. Этот потенциал еще далеко не исчерпан. С другой стороны, если Вы руководитель бизнеса и нуждаетесь в новых идеях, Вы ведь предпочтете, чтобы они пришли в голову кому-то из Ваших непосредственных подчиненных. И внедрение в последнем случае идет намного легче – изобретатель обычно испытывает к своему детищу особые чувства, и это служит дополнительным стимулом.

Поэтому генерацию идей все-таки желательно стимулировать. Но это не так просто. Дело даже не в том, что не совсем понятно, как научиться извлекать из черепной коробки свежие мысли. Существуют методы, направленные на раскрепощение сознания, самым известным и эффективным из которых (если не считать некоторые виды грибов :) является, пожалуй, мозговой штурм . Хотя, эффективность последнего вызывает вопросы. Метод этот популярен прежде всего благодаря своей кажущейся простоте, но на самом деле требует весьма серьезной подготовки. Напомню, мозговой штурм проходит в два этапа. На первом участники группы только “набрасывают” решения. Критиковать предложения на этой стадии запрещено. Боязнь критики может препятствовать свободному выражению идей, а они очень нужны, даже самые безумные. На втором этапе специальная группа попытается выделить в них рациональное зерно, анализируя стенограмму или аудиозапись.

Для успешного штурма проблемы, нужно обеспечить еще несколько условий. Важен состав группы. Он должен быть, по-возможности разнообразным, с точки зрения специальности участников, возраста, психологических ролей (“генератор”, “эрудит”). При этом нужно соблюдать баланс, чтобы никто из участников не “задавил” других своей активностью или авторитетом. Велика роль ведущего. Он должен создать особую атмосферу, “расшевелить” участников. Критически важен второй этап – анализ выдвинутых предложений. Здесь нужна не только критика, но и умение извлечь пользу из идей, которые на первый взгляд кажутся дикими.

Даже при соблюдении всех этих условий, эффективность метода остается сомнительной. Действительно сложные проблемы ему обычно все-таки не по плечу. Чаще всего к нему обращаются, когда проблема назрела, и “нужно срочно что-то делать”. При этом, часто мозговым штурмом называют совещания, на которых участники просто высказывают заранее заготовленные идеи. Главной областью применения метода остаются маркетинг, реклама, и… телевизионные игры.

Рис. 3. Обсуждение вопроса знатоками из “Что? Где? Когда?” весьма близко к классическому мозговому штурму. Оно проходит в два этапа. На первом этапе знатоки только “набрасывают” решения. Критика отсутствует. Возможно, в телевизионном формате, когда на обсуждение дается одна минута, на нее просто нет времени. Но и при проведении классического мозгового штурма это очень важное правило. Боязнь критики может препятствовать свободному выражению идей, а они очень нужны, даже самые безумные. Идеи отбираются на втором этапе. При классическом штурме специальная группа анализирует стенограмму или магнитофонную запись. В игре эта роль отведена капитану, который доверяет одному из игроков право высказать свою версию.³⁶

Даже, если бы существующие методы активизации свободного поиска были достаточно эффективны, представление о нем, как об единственной успешной стратегии, останется в корне неверным. Метод свободного перебора кажется простым и естественным, настолько простым и естественным, что саму возможность решения проблем другими способами, приходится постоянно доказывать. На самом деле, неограниченный поиск имеет очень серьезные фундаментальные ограничения. Обойти эти ограничения только путем раскрепощения сознания или использования свободных ассоциаций не представляется возможным.

Во-первых, цена ошибки может быть слишком велика. Особенно ярко это проявляется в живой природе. Представьте себе, что Вы находитесь в джунглях, изнемогаете от голода, и видите перед собой несколько разных плодов. Вот этот похож на грушу, этот на вишню, а этот на волчью ягоду. Можно, конечно попробовать каждый из них, в надежде насытиться и не отравиться. Но не кажется ли Вам эта стратегия несколько рискованной?

Кроме того, ничем не ограниченный поиск слишком затратен – отнимает чересчур много времени. В условиях, когда ошибки не прощаются, когда время в дефиците или когда конкуренция не на жизнь а на смерть, приходится измысливать более изощренные стратегии. Они, по определению, могут строиться только на ограничении поля поиска. Альтернативой абсолютной свободе может быть только та или иная степень несвободы. Поэтому мудрая эволюция выработала механизмы оптимизации перебора вариантов.

Ограничения свободного поиска при решении изобретательских проблем, на самом деле, имеют под собой еще более глубокие основания. Математикам и программистам известен класс задач, в которых количество рассматриваемых вариантов может быть настолько велико, что их принципиально невозможно перебрать никакими мыслимыми вычислительными средствами. Среди них – задача коммивояжера об оптимизации маршрута, с обязательным посещением нескольких городов. Количество вариантов в ней, с увеличением поля поиска, растет очень быстро, экспоненциально. Если нужно рассчитать дорогу всего через 66 пунктов, понадобится компьютер величиной с Землю, и работать он должен миллиарды лет. Вообще, взрывной рост сложности присущ многим комбинаторным задачам. К подобному классу относятся также задачи об оптимальной раскройке листа материи, о назначении целей для заданного комплекта вооружения, об оптимальной укладке ранца, который нужно заполнить максимальным количеством вещей из фиксированного набора. С такими же трудностями сталкиваются и создатели шахматных программ.