Когда вы начинаете новое дело, помните о правиле логарифмических кривых успеха бизнес-идеи. Кривые успеха для промышленных инноваций были разработаны на основе трех источников: литературных источников (отчетов компаний), патентной литературы, а также отчетов венчурных капиталистов. Удивительно похожие результаты были получены из всех трех источников.

Понимание кривых успеха важно, по крайней мере, по трем причинам: 1. Чтобы установить ожидания тех, кто участвует в реализации промышленных инноваций; 2. Чтобы отмечать собственный прогресс по отношению к конкурентам и 3. Чтобы рассчитать будущие ожидаемые выгоды от текущих инновационных расходов в зависимости от стадии процесса разработки продукта и типичные показатели успеха на каждой стадии.

Шансы какой-либо одной идеи стать экономически успешной настолько низки, что очень многие бизнес-идеи не могут добраться до стадии реализации.

Установление разумных критериев

Без контрольных показателей значительное улучшение инновационного процесса может быть неправильно истолковано как отказ, так как большинство новых идей в любой системе не будет коммерчески успешным. «Коммерчески успешным» - значит не только то, что кто-то купит продукт или воспользуется услугой, это понятие охватывает еще и получение экономической прибыли. Другими словами, деньги должны вернуться в большем количестве, чем предприниматель вложил в создание этого продукта, включая стоимость капитала (амортизации и издержек), сырья и рабочей силы, используемой на протяжении реализации проекта.

Источник: Stevens, Greg A.; Burley, James "3,000 Raw Ideas Equals 1 Commercial Success!", 1997.

Купить книгу в Литрес Купить книгу на ОЗОН Купить книгу в Лабиринте

Огромное количество людей в современном мире пытаются избавиться от вредной привычки курения табака по собственному желанию или по каким-либо медицинским показаниям. Существует ряд медикаментозных стратегий, которые помогают добиться полного отказа от сигарет. Известны лекарственные препараты, принимаемые человеком внутрь, и специальные пластыри, при наклеивании которых на кожу происходит непрерывное всасывание особых антиникотиновых веществ. Это может значительно облегчить процесс прекращения курения, но среди людей, решивших пойти по этому пути, довольно распространено мнение о том, что предлагаемые лекарства могут провоцировать возникновение опасных психических расстройств. Результаты недавнего исследования показали несостоятельность подобных заявлений о вреде антиникотиновых средств, которые в настоящее время применяются в лечебной практике.

Ученые из Университета Калифорнии в США отобрали 8000 человек возрастом от 18 до 75 лет, которые выразили желание отказаться от табакокурения с применением различных лекарств, облегчающих процесс отвыкания. Авторы исследования при отборе участников постарались для чистоты экспериментов сделать так, что 4000 из привлеченных человек были абсолютно здоровы психически, а остальные 4000 имели различные расстройства с точки зрения психиатрии. Отобранные добровольцы были поделены на четыре равные группы. Вошедшие в первую группу люди получали антиникотиновый препарат варениклин, во второй когорте для помощи при отказе от курения использовался бупропион, участникам третьей группы давали специальные антиникотиновые пластыри, а остальным испытуемым под видом лекарственного средства были предоставлены таблетки плацебо.

Все участники эксперимента проходили медицинские осмотры и тестовые опросы на протяжении 9-24 недель после отказа от сигарет. Ученые отслеживали параметры физического здоровья, признаки и степень проявления ажиотажных, панических, депрессивных или агрессивных состояний, тревожности, беспричинного беспокойства и суицидных настроений у каждого человека из всех отобранных групп. Достоверность воздержания от курения проверялась по наличию моноокиси углерода в выдыхаемом участниками воздухе.

В результате проведенной работы исследователи выяснили, что прекращение курения с применением медикаментозных средств и плацебо не вызывало практически никаких психических расстройств у всех участников, ранее не страдавших от подобных заболеваний. Среди тех, кто ранее имел проблемы с психическим здоровьем, признаки обострения таких отклонений в психике при отказе от никотина были отмечены в 5-6,5 процентах случаев. Полученные данные позволили сделать однозначный вывод о достаточно высокой безопасности использования лекарственных средств, облегчающих людям возможность бросить курить.

Ученые подсчитали, что варениклин помог окончательно избавиться от вредной привычки курения почти 22% людей, принимавших участие в исследовании. Бупропион оказался эффективным для 16,7% участников, плацебо позволило отказаться от табака более 15% человек из соответствующей группы. Нежелательные побочные физические и психические осложнения от использования лекарств при изначально здоровой психике у людей, привлеченных к исследованию, отсутствовали почти полностью.

Авторы исследования обращают внимание на тот факт, что препарат варениклин оказался наиболее удачным медикаментозным средством для тех, кто имеет желание безболезненно прекратить курение.

Источник: журнал Medical Xpress

Что же мог ответить Максвелл, если бы ему был брошен этот вызов?

Во-первых, он, возможно, стал бы настаивать на том, что эксперимент со «светящейся комнатой» вводит нас в заблуждение относительно свойств видимого света, потому что частота колебаний магнита крайне мала, меньше, чем нужно, приблизительно в 1015 раз. На это может последовать нетерпеливый ответ, что частота здесь не играет никакой роли, что комната с колеблющимся магнитом уже содержит все необходимое для проявления эффекта свечения в полном соответствии с теорией самого Максвелла.

В свою очередь Максвелл мог бы «проглотить приманку», заявив совершенно обоснованно, что комната уже полна свечения, но природа и сила этого свечения таковы, что человек не способен его видеть. (Из-за низкой частоты, с которой человек двигает магнитом, длина порождаемых электромагнитных волн слишком велика, а интенсивность слишком мала, чтобы глаз человека мог на них среагировать.) Однако, учитывая уровень понимания этих явлений в рассматриваемый период времени (60-е годы прошлого века), такое объяснение, вероятно, вызвало бы смех и издевательские реплики. «Светящаяся комната! Но позвольте, мистер Максвелл, там же совершенно темно!»

Итак, мы видим, что бедному Максвеллу приходится туго. Все, что он может сделать, это настаивать на следующих трех положениях. Во-первых, аксиома 3 в приведенном выше рассуждении не верна. В самом деле, несмотря на то что интуитивно она выглядит достаточно правдоподобной, по ее поводу у нас невольно возникает вопрос. Во-вторых, эксперимент со светящейся комнатой не демонстрирует нам ничего интересного относительно физической природы света. И в-третьих, чтобы на самом деле решить проблему света и возможности искусственного свечения, нам необходима программа исследований, которая позволит установить, действительно ли при соответствующих условиях поведение электромагнитных волн полностью идентично поведению света. Такой же ответ должен дать классический искусственный интеллект на рассуждение Сирла. Хотя китайская комната Сирла и может показаться «в семантическом смысле темной», у него нет достаточных оснований настаивать, что совершаемое по определенным правилам манипулирование символами никогда не сможет породить семантических явлений, в особенности если учесть, что люди еще плохо информированы и ограничены лишь пониманием на уровне здравого смысла тех семантических и мыслительных явлений, которые нуждаются в объяснении. Вместо того чтобы воспользоваться пониманием этих вещей, Сирл в своих рассуждениях свободно пользуется отсутствием у людей такого понимания.

Высказав свои критические замечания по поводу рассуждений Сирла, вернемся к вопросу о том, имеет ли программа классического ИИ реальный шанс решить проблему сознательного разума и создать мыслящую машину. Мы считаем, что перспективы здесь не блестящие, однако наше мнение основано на причинах, в корне отличающихся от тех аргументов, которыми пользуется Сирл. Мы основываемся на конкретных неудачах исследовательской программы классического ИИ и на ряде уроков, преподанных нам биологическим мозгом на примере нового класса вычислительных моделей, в которых воплощены некоторые свойства его структуры. Мы уже упоминали о неудачах классического ИИ при решении тех задач, которые быстро и эффективно решаются мозгом. Ученые постепенно приходят к общему мнению о том, что эти неудачи объясняются свойствами функциональной архитектуры МС-машин, которая просто непригодна для решения стоящих перед ней сложных задач.

Что нам нужно знать, так это каким образом мозг достигает эффекта мышления? Обратное конструирование является широко распространенным приемом в технике. Когда в продажу поступает какое-то новое техническое устройство, конкуренты выясняют, каким образом оно работает, разбирая его на части и пытаясь угадать принцип, на котором оно основано. В случае мозга реализация такого подхода оказывается необычайно трудной, поскольку мозг представляет собой самую сложную вещь на планете. Тем не менее нейрофизиологам удалось раскрыть многие свойства мозга на различных структурных уровнях. Три анатомические особенности принципиально отличают его от архитектуры традиционных электронных компьютеров.

Во-первых, нервная система - это параллельная машина, в том смысле, что сигналы обрабатываются одновременно на миллионах различных путей. Например, сетчатка глаза передает сложный входной сигнал мозгу не порциями по 8,16 или 32 элемента, как настольный компьютер, а в виде сигнала, состоящего почти из миллиона отдельных элементов, прибывающих одновременно к окончанию зрительного нерва (наружному коленчатому телу), после чего они также одновременно, в один прием, обрабатываются мозгом. Во-вторых, элементарное «процессорное устройство» мозга, нейрон, отличается относительной простотой. Кроме того, его ответ на входной сигнал - аналоговый, а не цифровой, в том смысле, что частота выходного сигнала изменяется непрерывным образом в зависимости от входных сигналов.

В-третьих, в мозге, кроме аксонов, ведущих от одной группы нейронов к другой, мы часто находим аксоны, ведущие в обратном направлении. Эти возвращающиеся отростки позволяют мозгу модулировать характер обработки сенсорной информации. Еще важнее то обстоятельство, что благодаря их существованию мозг является подлинно динамической системой, у которой непрерывно поддерживаемое поведение отличается как очень высокой сложностью, так и относительной независимостью от периферийных стимулов. Полезную роль в изучении механизмов работы реальных нейронных сетей и вычислительных свойств параллельных архитектур в значительной мере сыграли упрощенные модели сетей. Рассмотрим, например, трехслойную модель, состоящую из нейроноподобных элементов, имеющих аксоноподобные связи с элементами следующего уровня. Входной стимул достигает порога активации данного входного элемента, который посылает сигнал пропорциональной силы по своему «аксону» к многочисленным «синаптическим» окончаниям элементов скрытого слоя. Общий эффект заключается в том, что та или иная конфигурация активирующих сигналов на множестве входных элементов порождает определенную конфигурацию сигналов на множестве скрытых элементов.

То же самое можно сказать и о выходных элементах. Аналогичным образом конфигурация активирующих сигналов на срезе скрытого слоя приводит к определенной картине активации на срезе выходных элементов. Подводя итог, можно сказать, что рассматриваемая сеть является устройством для преобразования любого большого количества возможных входных векторов (конфигураций активирующих сигналов) в однозначно соответствующий ему выходной вектор. Это устройство предназначено для вычисления специфической функции. То, какую именно функцию оно вычисляет, зависит от глобальной конфигурации синаптической весовой структуры.

Нейронные сети моделируют главное свойство микроструктуры мозга. В этой трехслойной сети входные нейроны (слева внизу) обрабатывают конфигурацию активирующих сигналов {справа внизу) и передают их по взвешенным связям скрытому слою. Элементы скрытого слоя суммируют свои многочисленные входы, образуя новую конфигурацию сигналов. Она передается внешнему слою, выполняющему дальнейшие преобразования. В целом сеть преобразует любой входной набор сигналов в соответствующий выход, в зависимости от расположения и сравнительной силы связей между нейронами.

Существуют разнообразные процедуры для подбора весов, благодаря которым можно сделать сеть, способную вычислить почти любую функцию (т. е. любое преобразование между векторами). Фактически в сети можно реализовать функцию, которую даже нельзя сформулировать, достаточно лишь дать ей набор примеров, показывающих, какие лары входа и выхода мы хотели бы иметь. Этот процесс, называемый «обучением сети», осуществляется путем последовательного подбора весов, присваиваемых связям, который продолжается до тех пор, пока сеть не начнет выполнять желаемые преобразования с входом, чтобы получить нужный выход.

Хотя эта модель сети чрезвычайно упрощает структуру мозга, она все же иллюстрирует несколько важных аспектов. Во-первых, параллельная архитектура обеспечивает колоссальное преимущество в быстродействии по сравнению с традиционным компьютером, поскольку многочисленные синапсы на каждом уровне выполняют множество мелких вычислительных операций одновременно, вместо того чтобы действовать в очень трудоемком последовательном режиме. Это преимущество становится все более значительным, по мере того как возрастает количество нейронов на каждом уровне. Поразительно, но скорость обработки информации, совершенно не зависит ни от числа элементов, участвующих в процессе на каждом уровне, ни от сложности функции, которую они вычисляют. Каждый уровень может иметь четыре элемента или сотню миллионов; конфигурация синаптических весов может вычислять простые одноразрядные суммы или решать дифференциальные уравнения второго порядка. Это не имеет значения. Время вычислений будет абсолютно одним и тем же.

Во-вторых, параллельный характер системы делает ее нечувствительной к мелким ошибкам и придает ей функциональную устойчивость; потеря нескольких связей, даже заметного их количества, оказывает пренебрежимо малое влияние на общий ход преобразования, выполняемого оставшейся частью сети.

В-третьих, параллельная система запоминает большое количество информации в распределенном виде, при этом обеспечивается доступ к любому фрагменту этой информации за время, измеряющееся несколькими миллисекундами. Информация хранится в виде определенных конфигураций весов отдельных синаптических связей, сформировавшихся в процессе предшествовавшего обучения. Нужная информация «высвобождается» по мере того, как входной вектор проходит через (и преобразуется) эту конфигурацию связей.

Параллельная обработка данных не является идеальным средством для всех видов вычислений. При решении задач с небольшим входным вектором, но требующих многих миллионов быстро повторяющихся рекурсивных вычислений, мозг оказывается совершенно беспомощным, в то время как классические МС-машины демонстрируют свои самые лучшие возможности. Это очень большой и важный класс вычислений, так что классические машины будут всегда нужны и даже необходимы. Однако существует не менее широкий класс вычислений, для которых архитектура мозга представляет собой наилучшее техническое решение. Это главным образом те вычисления, с которыми обычно сталкиваются живые организмы: распознавание контуров хищника в «шумной» среде; мгновенное вспоминание правильной реакции на его пристальный взгляд, способ бегства при его приближении или защиты при его нападении; проведение различий между съедобными и несъедобными вещами, между половыми партнерами и другими животными; выбор поведения в сложной и постоянно изменяющейся физической или социальной среде; и т. д.

Наконец, очень важно заметить, что описанная параллельная система не манипулирует символами в соответствии со структурными правилами. Скорее манипулирование символами является лишь одним из многих других «интеллектуальных» навыков, которым сеть может научиться или не научиться. Управляемое правилами манипулирование символами не является основным способом функционирования сети. Рассуждение Сирла направлено против управляемых правилами МС-машин; системы преобразования векторов того типа, который мы описали, таким образом, выпадают из сферы применимости его аргумента с китайской комнатой, даже если бы он был состоятелен, в чем мы имеем другие, независимые причины сомневаться.

Сирлу известно о параллельных процессорах, но, по его мнению, они будут также лишены реального семантического содержания. Чтобы проиллюстрировать их неизбежную неполноценность в этом отношении, он описывает второй мысленный эксперимент, на сей раз с китайским спортивным залом, который наполнен людьми, организованным в параллельную сеть. Дальнейший ход его рассуждений аналогичен рассуждениям в случае с китайской комнатой.

На наш взгляд, этот второй пример не так удачен и убедителен, как первый. Прежде всего то обстоятельство, что ни один элемент в системе не понимает китайского языка, не играет никакой роли, потому что то же самое справедливо и по отношению к нервной системе человека: ни один нейрон моего мозга не понимает английского языка, хотя мозг как целое понимает. Далее Сирл не упоминает о том, что его модель (по одному человеку на каждый нейрон плюс по быстроногому мальчишке на каждую синаптическую связь) потребовала бы по крайней мере 1014 человек, так как человеческий мозг содержит 1011 нейронов, каждый из которых имеет в среднем 103 связей. Таким образом, его система потребует населения 10 000 миров, таких как наша Земля. Очевидно, что спортивный зал далеко не в состоянии вместить более или менее адекватную модель.

С другой стороны, если такую систему все же удалось бы собрать, в соответствующих космических масштабах, со всеми точно смоделированными связями, у нас получился бы огромный, медленный, странной конструкции, но все же функционирующий мозг. В этом случае, конечно, естественно ожидать, что при правильном входе он будет мыслить, а не наоборот, что он на это не способен. Нельзя гарантировать, что работа такой системы будет представлять собой настоящее мышление, поскольку теория векторной обработки может неадекватно отражать работу мозга. Но точно так же у нас нет никакой априорной гарантии, что она не будет мыслить. Сирл еще раз ошибочно отождествляет сегодняшние пределы своего собственного (или читательского) воображения с пределами объективной реальности.

Мозг

Мозг является своеобразным компьютером, хотя большинство его свойств пока остается непознанным. Охарактеризовать мозг как компьютер далеко не просто, и такие попытки не следует считать излишней вольностью. Мозг дейтствительно вычисляет функции, но не такие, как в прикладных задачах, решаемых классическим искусственным интеллектом. Когда мы говорим о машине как о компьютере, мы не имеем в виду последовательный цифровой компьютер, который нужно запрограммировать и которому свойственно четкое разделение на программную часть и аппаратную; мы не имеем также в виду, что этот компьютер манипулирует символами или следует определенным правилам. Мозг — это компьютер принципиально другого вида.

Каким образом мозг улавливает смысловое содержание информации, пока не известно, однако ясно, что проблема эта выходит далеко за рамки лингвистики и не ограничивается человеком как видом. Маленькая кучка свежей земли означает, как для человека, так и для кайота, что где-то поблизости находится суслик; эхо с определенными спектральными характеристиками означает для летучей мыши присутствие мотылька. Чтобы разработать теорию формирования смыслового содержания, мы должны больше знать о том, как нейроны кодируют и преобразуют сенсорные сигналы, о нейронной основе памяти, об обучении и эмоциях и о связи между этими факторами и моторной системой. Основанная на нейрофизиологии теория понимания смысла может потребовать даже наших интуитивных представлений, которые сейчас кажутся нам такими незыблемыми и которыми так свободно пользуется Сирл в своих рассуждениях. Подобные пересмотры — не редкость в истории науки.

Способна ли наука создать искусственный интеллект, воспользовавшись тем, что известно о нервной системе? Мы не видим на этом пути принципиальных препятствий. Сирл будто бы соглашается, но с оговоркой: «Любая другая система, способная порождать разум, должна обладать каузальными свойствами (по крайне мере), эквивалентными соответствующим свойствам мозга». В завершение статьи мы и рассмотрим это утверждение. Полагаем, что Сирл не утверждает, будто успешная система искусственного интеллекта должна непременно обладать всеми каузальными свойствами мозга, такими как способность чувствовать запах гниющего, способность быть носителем вирусов, способность окрашиваться в желтый цвет под действием пероксидазы хрена обыкновенного и т. д. Требовать полного соответствия будет все равно, что требовать от искусственного летательного аппарата способности нести яйца.

Вероятно, он имел в виду лишь требование, чтобы искусственный разум обладал всеми каузальными свойствами, относящимися, как он выразился, к сознательному разуму. Однако какими именно? И вот мы опять возвращаемся к спору о том, что относится к сознательному разуму, а что не относится. Здесь как раз самое место поспорить, однако истину в данном случае следует выяснять эмпирическим путем — попробовать и посмотреть, что получится. Поскольку нам так мало известно о том, в чем именно состоит процесс мышления и семантика, то всякая уверенность по поводу того, какие свойства здесь существенны, была бы преждевременной. Сирл несколько раз намекает, что каждый уровень, включая биохимический, должен быть представлен в любой машине, претендующей на искусственный интеллект. Очевидно, это слишком сильное требование. Искусственный мозг может и не пользуясь биохимическими механизмами, достичь того же эффекта.

Эта возможность была продемонстрирована в исследованиях К.Мида в Калифорнийском технологическом институте. Мид и его коллеги воспользовались аналоговыми микроэлектронными устройствами для создания искусственной сетчатки и искусственной улитки уха. (У животных сетчатка и улитка не являются просто преобразователями: в обеих системах происходит сложная параллельная обработка данных.) Эти устройства уже не простые модели в миникомпьютере, над которым посмеивается Сирл; они представляют собой реальные элементы обработки информации, реагирующие в реальное время на реальные сигналы: свет — в случае сетчатки и звук — в случае улитки уха. Схемы устройств основаны на известных анатомических и физиологических свойствах сетчатки кошки и ушной улитки сипухи, и их выход чрезвычайно близок к известным выходам органов, которые они моделируют.

В этих микросхемах не используются никакие нейромедиаторы, следовательно, нейромедиаторы, судя по всему, не являются необходимыми для достижения желаемых результатов. Конечно, мы не можем сказать, что искусственная сетчатка видит что-то, поскольку ее выход не поступает на искусственный таламус или кору мозга и т. д. Возможно ли по программе Мида построить целый искусственный мозг, пока не известно, однако в настоящее время у нас нет свидетельств, что отсутствие в системе биохимических механизмов делает этот подход нереалистичным.

Нервная система охватывает ыного масштабов организации, от молекул нейромедиаторов (внизу) до всего головного и спинного мозга. На промежуточных у ровнях находятся отдельные нейроны и нейронные цепи, подобные тем, что реализуют избирательность восприятия зрительных стимулов (в центре), и системы, состоящие из многих цепей, подобных тем, что обслуживают функции речи (справа вверху). Только путем исследований можно установить, насколько близко искусственная система способна воспроизводить биологические системы, обладающие разумом.

Так же как и Сирл, мы отвергаем тест Тьюринга как достаточный критерий наличия сознательного разума. На одном уровне основания для этого у нас сходные: мы согласны, что очень важно, каким образом реализуется функция, определенная по входу-выходу; важно, чтобы в машине происходили правильные процессы. На другом уровне мы руководствуемся совершенно иными соображениями. Свою позицию относительно присутствия или отсутствия семантического содержания Сирл основывает на интуитивных представлениях здравого смысла. Наша точка зрения основана на конкретных неудачах классических МС-машин и конкретных достоинствах машин, архитектура которых ближе к устройству мозга. Сопоставление этих различных типов машин показывает, что одни вычислительные стратегии имеют огромное и решающее преимущество над другими в том, что касается типичных задач умственной деятельности. Эти преимущества, установленные эмпирически, не вызывают никаких сомнений. Очевидно, мозг систематически пользуется этими вычислительными преимуществами. Однако он совершенно не обязательно является единственной физической системой, способной ими воспользоваться. Идея создания искусственного интеллекта в небиологической, но существенно параллельной машине остается очень заманчивой и в достаточной мере перспективной.

Источник:

В МИРЕ НАУКИ. (Scientific American. Издание на русском языке). 1990. № 3

Авторы: Пол М. Черчленд, Патриция Смит Черчленд

Билл Брайсон — автор множества бестселлеров, родившийся в Соединенных Штатах в 1954 году. Стал известным благодаря своим произведениям в жанре non-fiction. Его книга “Краткая история почти всего на свете" вышла в 2003, и через два года была издана уже более чем в 300 тысячах экземпляров. В 2004 году Билл Брайсон получил премию за лучшую научную книгу (£10 000 от Aventis Prize), и стал знаменит благодаря множеству положительных рецензий. В 2005 “Краткая история…” была номинирована на Descartes Prize за вклад в научно-просветительскую деятельность.

Стиль изложения

Помимо занимательного содержания, произведения Брайсона отличаются интересным стилем повествования. Читать их приятно. Сложные вещи становятся простыми. И, хотя книга “Краткая история почти всего на свете" довольно объемная, она не утомляет, несмотря на огромное количество научных данных.

Этот отрывок из книги Брайсона отлично демонстрирует его стиль:

Британский Королевский астроном Мартин Рис считает, что существует множество, возможно, бесконечное число вселенных — все с разными свойствами в различных сочетаниях, и что мы просто живем в одной из них, где вещи сочетаются таким образом, который позволяет нам существовать. Он проводит аналогию с очень большим магазином одежды: «Если там широкий ассортимент, вас не удивит, что вы найдете подходящий костюм. Если существует множество вселенных, каждая из которых управляется своим набором параметров, то среди них будет хотя бы одна, в которой реализовался особый набор параметров, подходящий для жизни. Мы находимся в такой Вселенной». Рис утверждает, что имеется 6 величин, которые в основных чертах определяют свойства нашей Вселенной, и, если любое из этих значений хотя бы немного изменилось, дела пошли бы совсем не так, как теперь. Например, для существования Вселенной в том виде, как она есть, требуется, чтобы водород превращался в гелий строго определенным и весьма неторопливым способом — а именно, чтобы при этом семь тысячных долей массы переходили в энергию. Слегка снизьте это значение — скажем, с 0,007 до 0,006, — и превращения не произойдет: Вселенная будет содержать только водород и ничего больше. Слегка повысьте его — до 0,008 — и реакции пошли бы так бурно, что водород уже давно закончился бы. В обоих случаях малейшее изменение значений — и той Вселенной, какую мы знаем и какая нам нужна, просто не было бы. [1]

Загадки природы

В книге рассматриваются некоторые фундаментальные научные проблемы, и приведены интересные загадки природы:

Книга побрасывает нам массу подобных загадок, помогая понять, как много мы еще не знаем об окружающем мире. Ее можно смело рекомендовать к прочтению людям юного и зрелого возраста, всем, кто интересуется физикой, астрофизикой, антропологией, возникновением жизни, природой вселенной, построением причинно-следственных связей, историей вещей и развитием мысли.

Шаг длиною в жизнь

Как хорошо мы представляем, сколько времени потребовалось человечеству для эволюции?

Эта книга навела меня на мысли об интересном эксперименте. С его помощью можно продемонстрировать, насколько ничтожна продолжительность нашей жизни (или жизни одного поколения) по сравнению со временем эволюции жизни на Земле. Чтобы провести подобный эксперимент вам понадобятся секундомер и достаточно длинная дорога для прогулки. Предположим, что вам 30-40 лет, и длина вашего шага вполне стандартная. Возьмем за меру времени длину вашей жизни, и приравняем ее к одному шагу. Для того чтобы совершить шаг, вам понадобится меньше секунды. Теперь представьте, что один шаг — это и есть ваша жизнь, 30-40 лет. Сделав один шаг, представьте, что вы перенеслись во времена вашего появления на свет, потом, сделав второй шаг, вы попадете в период на 30-40 лет раньше своего рождения. Для простоты и наглядности мысленного эксперимента я призываю Вас делать один шаг в секунду.

Через 4 шага вы будете уже на 140 лет в прошлом, через 30 секунд попадете во времена инквизиции, и через минуту ходьбы поймете, что дошли до времен 2000 летней давности, до эпохи античности и зарождения логики. Через две минуты вы доберетесь до первых цивилизаций шумеров на юге Месопотамии. Через 1000 шагов — до времен Денисовского человека (40 000 лет назад). А если вы перестанете отмерять по секундомеру каждый шаг, и продолжите прогуливаться со средней скоростью, то уже через 2,5 часа (12 километров) преодолеете интервал, равный 200 000 лет, что эквивалентно времени зарождения первого H. sapiens sapiens. И это будет 5700 прожитых вами жизней.

Теперь, если вдруг вы захотите продолжить путь и, перескочив через все подвиды homo, дойти до самого раннего вида Homo habilis (Человек умелый, жил 2,6–2,5 млн лет), то вам понадобится около 70 000 интервалов вашей жизни, или 158 километров. Если шагать без остановок и перерывов на еду, сон и туалет, вам потребуется 32 часа, при средней скорости пешехода в 5 км/час. А при нормальных условиях, и средней скорости передвижения в 40 км/сутки, на это уйдет 4 дня.

Если вдруг вы поймете, что все еще не устали, и готовы продолжать эксперимент, то для достижения момента возникновения жизни на Земле (4 млрд лет назад) вам придется, сохраняя довольно высокий темп в 40 км/сутки, покрыть расстояние в 260 000 км (это 6,5 длин экватора Земли, или 26 длин автомобильных дорог, от Владивостока до Мурманска). На такую прогулку у вас уйдет, по оптимистичным подсчетам, 18 лет.

Через двадцать лет вы дойдете до возникновения Земли (ее возраст равен 4.54 млрд лет). Почти тогда же получится достигнуть периода образования нашей солнечной системы, сформировавшейся путём гравитационного сжатия газопылевого облака примерно 4,57 млрд лет назад. Однако, боюсь, это путешествие не доставит вам большого удовольствия, ведь к его концу вам будет уже не 35, а 55 лет. Но если вы все время держали в голове мысль, что один шаг эквивалентен длине всей вашей жизни, то вы сможете прочувствовать на собственном опыте, как много времени потребовалось для возникновения жизни и эволюции живой природы на Земле.

Источники

1) Брайсон Б. Краткая история почти всего на свете. — М.:АСТ, 2016. — 608 с.

2) Изображение Homo habilis. Реконструкция выполнена Романом Евсеевым специально для портала антропогенез.ру // http://antropogenez.ru/species/2/

Автор: Чернов А. В., инженер-проектировщик.

Редактор: Медведева Ольга Юрьевна

Купить книгу в Литрес Купить книгу на ОЗОН Купить книгу в Лабиринте

Сегодня сложно недооценить вклад, который внес в психологическую науку трансактный анализ Э. Берна. Истоки этой теории лежат в психоанализе, но было бы ошибочным причислять теорию Берна только к этому направлению. В ней синтезированы понятия и принципы как психоанализа, так и бихевиоризма. Все эти знания дополнены в концепции Э. Берна теорией коммуникаций, принципами возрастной психологии. Берн сконцентрировался на понятии игры, которое определил следующим образом: «Игрой мы называем арию следующих друг за другом скрытых дополнительных трансакций с четко определенным и предсказуемым исходом» [1]. «Человек играющий» у Берна – это тот, кто четко понимает цели своей игры, может ощущать свою неправоту, однако ни за что не признает ее во взаимодействии со значимыми партнерами.

В трансактном анализе Берна выделяют три базовых эго-состояния личности: «Родитель», «Взрослый», «Ребенок». Первое и третье – это состояние зависимости от другого, а состояние «Взрослый» свидетельствует о зрелости личности.

Чем характеризуется эго-состояние «Взрослый»?

Стремлением к объективности, сбором важной и полезной информации, ее адекватным анализом применительно к ситуации. Задача «Взрослого» - понять и проанализировать ситуацию и найти конструктивные пути разрешения сложностей. Здесь важно не манипулировать, не давить и не запрещать, как в иных эго-состояниях, а уметь договариваться, выстраивать партнерский диалог. Фраза, которая точно характеризует «Взрослого»: «Что я действительно могу сделать?». «Взрослый» ощущает момент «здесь и сейчас», он живет не в прошлом (вновь и вновь запуская паттерны поведения из далекого детства, как «Ребенок», или усваивая запрещающие или чем-то грозящие голоса родителей), не в будущем (подобно «Родителю», следуя иррациональным страхам или ложным установкам), а в настоящем.

Во всех нас, безусловно, сменяют друг друга все эго-состояния, разница лишь в том, в каком из них мы оказываемся наиболее часто. Но именно состояние «Взрослого» выступает связующим звеном между разными субличностями.

Как определить эго-состояние «Взрослого» по внешним признакам?

Можно начать анализировать свою либо чужую мимику, жестикуляцию, особенности устной речи. «Взрослый» чаще оперирует словами: «Почему, где, когда, кто и как, каким образом, относительный, сравнительный, правда, верно, ложь (в значении неправда), вероятно, возможно, неизвестно, я думаю, я вижу, это моё мнение» [2]. «Взрослый» использует личные местоимения 1-го лица, говоря «я», «мы», «мое», что говорит о степени взятой на себя ответственности, здесь меньше безличных конструкций, употребления пассивного залога. «Взрослый» не говорит «так получилось», «показалось», «вот что вышло» и тому подобное.

На поведенческом уровне «Взрослый» характеризуется прямым взглядом, без агрессии, слаженными движениями, отсутствием заискивания и подавления другого.

Формирование эго-состояния «Взрослый»

Есть различные мнения относительно времени его зарождения. Одни психологи указывают на возраст 6 месяцев, другие – на 3 года, когда ребенок переживает один из первых очень значимых кризисов и отделяется от материнской фигуры. Потом лишь укрепляются его границы путем усвоения новых знаний, наработки новых стратегий поведения. Развитие этого состояния, по сути, и является развитием личности.

Влияние эго-состояния «Взрослого» на иные состояния личности: принципы взаимодействия

Если распределить эго-состояния в одну линию, то состояние «Взрослого» окажется посередине, потому что задача «Взрослого» - уравновешивать, с одной стороны, детские эмоции во всей их силе и непосредственности, с другой – миновать установки и запреты «Родителя». У «Взрослого» практически отсутствуют эмоции, он принимает решения после логического размышления и анализа, не спонтанно. Но при этом «Взрослый» всегда слышит и «Ребенка», и «Родителя». Конечно, при экстренных ситуациях даже самый уравновешенный и ответственный человек может впадать в эго-состояние «Ребенка» или «Родителя», но, в идеале, лучше, чтобы состояние «Взрослого» было доминирующим. Иначе возникают внутренние и внешние конфликты.

Как работает трансактный анализ в терапии

Во-первых, важно выявить эго-состояния личности, как в данный момент, так и доминирующие в целом в ее жизни. То есть, важно отстраниться от ситуации и прояснить, из какого состояния принимается решение, высказывается мысль, совершаются поступки. Внутренний конфликт нередко выражается парами отношений: Ребенок – Родитель; Родитель – Ребенок, Родитель - Родитель, Ребенок – Ребенок. Если идет такая внутренняя борьба, то сложно принять решение, ни одно не будет удовлетворять человека. И здесь должен вмешаться «Взрослый», который способен учитывать конкретные факты реальности, чтобы определиться с решением.

Источник:

• 1. Берн Э. Игры, в которые играют люди. – Книга 1.
• 2. Беликов, А. Л. Теория эго-состояний. Электронный ресурс: http://albelikov.ru/transaktnyj-analiz-dlya-vseh/ego-sostoyania/vzroslyj.html.
• 3. Стюарт, Ян; Джойнс, Вэнн. Современный транзактный анализ. — СПб.: Социально-психологический центр, 1996. — 332 с.

Автор: Павловская Гражина, психолог

Редактор: Чекардина Елизавета Юрьевна