Новости что такое эврика

Что такое эврика в словарях русского языка? Ударение: эврика межд. разг. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. Российский премьер-министр Михаил Мишустин подписал постановление правительства о выходе России из европейской научно-технической программы «Эврика». совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок, была создана в 1985 году, имеет 41 полноправного члена, включая Евросоюз. Разбирать значение и происхождение слова «эврика» невозможно, не вспоминая об Архимеде.

Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»

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. Очевидно, животное мысленно отображает проблему и внутренне моделирует отдельные компоненты этой репрезентации, пока не находит решение, которое оно затем применяет в реальном мире.

Эксперименты заключались в размещении шимпанзе в замкнутом пространстве и предоставлении им желаемого объекта, который был вне досягаемости. Полученное решение остается доступным и далее, потому что мысленное представление постоянно. Поэтому Султан смог перенести его на решение аналогичных задач, потому что представление, возможно, достаточно абстрактно не только для изображения исходной ситуации.

Очевидно, что во многих случаях когнитивное обучение можно разбить на два этапа. В первую очередь решается проблема. На втором этапе решение проблемы сохраняется в памяти.

Ведь оно может снова пригодиться в подобных ситуациях. Память играет важную роль в когнитивном обучении. Когнитивные карты Эдварда Толмена Одним из первых сторонников когнитивного подхода в обучении был американский психолог-необихевиорист Эдвард Толмен Edward Chace Tolman.

В 1930-х — 1940-х годах его интересовала проблема того, как крысы узнают путь через сложный лабиринт.

Если же описывать его не сухо, строго по-научному, то вернее всего было бы сказать, что он напоминает детскую игру в «горячо-холодно». Ведь тогда мы тоже ищем цель постепенно, проверяя, ближе мы стали к ней, то есть «теплее» нам, или отдалились — и теперь нам «холоднее». Но пытаться достичь основной цели, последовательно подменяя ее более близкими подцелями, можно не во всех случаях. Тогда человек поступает иначе.

Он сознательно пренебрегает рядом деталей задачи, несколько упрощая ее. Такую упрощенную задачу решить легче. А приемы, использованные для этого, могут подсказать стратегический план решения основной проблемы. Ньюэл, Шоу и Саймон наделили машину способностью использовать два эвристических приема, кстати сказать, наиболее часто употребляемых людьми. Это метод «горячо-холодно» и упрощение, огрубление задачи.

Так появился на свет универсальный решатель проблем. И он развил довольно успешную деятельность, даже что-то делал в промышленности. Однако «универсальным» он все же не оказался. И знаете, на чем машина споткнулась? На шахматах.

Она решала сложные, серьезные проблемы, а в игре пасовала. И не удивительно. Ведь в любой самой сложной задаче всегда известна исходная ситуация — начальная площадка лабиринта, и определена цель — центральная его площадка. А в шахматах область поиска не определена. Здесь столько «коридоров», «площадок», «тупиков», что перебрать все варианты маршрутов не под силу даже быстродействующей вычислительной машине.

А подходящих алгоритмов в ее распоряжении не было. Признать ограниченность своего детища американским психологам не очень хотелось. Кроме того, это означало, что какой-то важный механизм человеческого мышления им не удалось разгадать. Вот тогда они и принялись за новые поиски. Правда, они изучали теперь не столько особенности нашего мышления, сколько правила игры в шахматы, надеясь хоть косвенно проникнуть в секреты мозга, думающего над шахматной ситуацией.

Мы теперь знаем, что в какой-то мере им это удалось. Благодаря им машина научилась играть в шахматы «по-человечески» и стала достойным соперником чемпионов. Но по сравнению с «Универсальным решателем проблем» это был скорее шаг назад. Как-никак та машина хоть и не умела играть в шахматы, зато воспроизводила особенности творческого процесса вообще, свойственного и ученым и поэтам. Иными словами, создавая ее, инженеры решили более общую проблему.

А электронный шахматист, как ни был интересен сам по себе, помогал понять только одну сторону творчества. Перед учеными встал вопрос: какой путь предпочесть? Вслед за шахматистом появился электронный игрок в шашки. Вначале он играл довольно средне — его обыгрывали даже неопытные игроки. Но новый игрок обладал способностью учиться.

И вскоре так наловчился, что стал обыгрывать даже чемпионов. Создали еще одну машину — математика. Она творчески решала задачи по геометрии, с которыми с трудом справлялись студенты-второкурсники. Американские психологи получили заказ от промышленников — им необходимо было с научной точностью узнать, куда вложить и как лучше истратить деньги. Ученые пригласили к себе в лабораторию одного из самых опытных служащих банка и принялись изучать, как он думает.

Это оказалось не таким легким делом. Ведь банковский служащий, чтобы решить, куда поместить деньги для наибольшей прибыли, должен выработать что-то вроде экономической гипотезы. После долгих доделок, переработок электронного финансиста все же удалось создать, и банкиры им как будто довольны. Другие изучали совсем иную разновидность интеллектуальной деятельности — творчество композитора. И тоже небезуспешно.

Мелодии, созданные его электронным собратом, гораздо больше напоминали настоящую музыку, нежели нотные упражнения первых композиторов от кибернетики. Цели, которые ставили перед собой инженеры и психологи, создавая эвристические программы для вычислительных машин, были нередко диаметрально противоположными. Кто-то стремился научить машину составлять расписание движения поездов или просто уроков в школе. Не думайте, это довольно каверзная работа, требующая «хитрости» и смекалки. А кому-то хотелось иметь электронного ученого, например биохимика.

И чтобы он не только разрабатывал планы опытов, оценивал их результаты, выдвигал на этой основе какие-то гипотезы, но и сам проводил опыты с помощью механических рук. Дело дошло до того, что в лабораторию Московского университета, где занимаются разработкой эвристических программ, стали обращаться с самыми неожиданными просьбами. Не можете ли сделать такого диспетчера, чтобы он работал творчески? Нужен начальник планового отдела «с живинкой к делу». Пришлите электронного учителя, который мог бы быстро и толково устранять «дефекты» знаний.

Что делать? Неужели действительно каждый раз изучать образ мыслей диспетчера, плановика, учителя? И заново составлять программу для очередного случая? Вряд ли это целесообразно. И московские психологи решили поступить иначе.

Найти то общее, что есть в любой более или менее творческой работе. Установив, из каких форм складывается мыслительная деятельность и врача, и инженера, и музыканта, создать что-то вроде «крупных блоков». Скажем, блок «решения проблем», блок «самообучения», блок «распознавания сходных ситуаций» и тому подобные. И из них по мере необходимости собирать программу или для электронного врача, или для диспетчера. Этот путь не только более экономичен, он, так сказать, ближе по структуре к творчеству человека.

Недаром же психологи говорят, что в разных творческих процессах — будь то работа инженера или художника — больше сходства, чем различий. В главном, основном творчество актеров, поэтов и ученых едино. Вспомните хотя бы, что вы прочли в начале книги о трех китах творчества. 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.

Но чтобы поднять корабль на поверхность, необходимо уменьшить его плотность. Разумеется, воздух в получившем пробоину корпусе не удержится. Поэтому его заполняют каким-нибудь лёгким веществом, например, шариками пенополистирола. Примечательно, что эта идея впервые пришла в голову не учёным, а авторам диснеевского комикса, в котором Дональд Дак таким образом поднимает со дна яхту Скруджа Макдака.

Но поскольку плотность воздуха обычно намного меньше, чем плотность окружённых им предметов, выталкивающая сила оказывается ничтожно мала. Впрочем, есть исключения. Воздушный шарик, наполненный гелием, стремится вверх именно потому, что плотность гелия ниже, чем плотность воздуха. А если наполнить шар обычным воздухом — он упадёт на землю. Плотность воздуха в нём будет такая же, как у воздуха снаружи, но более высокая плотность резины обеспечит падение шарика. Этот принцип используется в аэростатах — воздушные шары и дирижабли наполняют гелием или горячим воздухом чем горячее воздух, тем ниже его плотность , чтобы подняться, и снижают концентрацию гелия или температуру воздуха , чтобы спуститься.

На них действует та же выталкивающая сила, что и на подводные лодки. Именно поэтому перемещения на аэростатах называют воздухоплаванием. Когда сила Архимеда не работает Если тело плотно прилегает к поверхности. Если между телом и поверхностью нет жидкости или газа — нет и выталкивающей силы. Именно поэтому подводным лодкам нельзя ложиться на илистое дно — мощности их двигателей не хватит, чтобы преодолеть давление толщи воды сверху. В невесомости.

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. После этого испытуемые должны были ответить, в какую сторону двигались точки — влево или вправо.

Когнитивное обучение у людей и животных. Как работают эврика и инсайт?

Столько времени назад была основана в СССР серия научно-популярных книг под броским названием «Эврика!». "Эврика" – европейское агентство по координации научных исследований, осуществляющее совместно программу научных исследований и разработок, в которой участвует большинство западноевропейских стран. эврика. межд. с, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. При достижении договоренностей на уровне потенциальных партнеров предложение по проекту направляется на одобрение Группы высоких представителей, где ему присваивается статус ЭВРИКИ, и далее на утверждение Конференцией министров. Эврика — Эврика! (греч.) – Я нашел! Восклицание, приписываемое величайшему из математиков древности Архимеду Сиракузскому (ок. толкование слова, обозначение слова, определение термина, его лексический смысл и описание.

Хотите знать об инвестициях все?

  • Эврика — "Энциклопедия. Что такое Эврика
  • Происхождение
  • Центр образования «Эврика» представил итоги работы инновационного проекта
  • ЭВРИКА что означает? Этимология слова - значение слова - праязык - YouTube
  • Сила Архимеда: формула и суть закона силы Архимеда в жидкостях и газах, как действует сила Архимеда

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

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 постановлении из трех пунктов ничего не говорится о мотивах выхода из программы и не раскрывается существо нашего участия в ней. Поэтому напомним: проект "Эврика" родовое название - EUREKA, European Research Coordination Agency возник в середине 80-х годов прошлого века как совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. И как одноименное агентство для координации таких исследований. Изначально целью было стремление преодолеть отрыв США и Японии от западноевропейских стран в научно-технической сфере. В числе последних Украина - 2006, Болгария - 2010, Черногория - 2012.

Энциклопедический словарь Ф. Брокгауза и И. Ефрона Эврика — I см. II см.

Запрещается копирование, распространение в том числе путем копирования на другие сайты и ресурсы в сети Интернет или любое иное использование информации и объектов без предварительного согласия правообладателя или ссылки на ресурс "ЖиШи". Сетевое издание «ЖиШи» зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 23 ноября 2018 г.

Архимедова сила: что это такое и как действует

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. Что такое закон силы Архимеда? Суть, определение силы Архимеда, как изменяется, как работает сила Архимеда в жидкости (воде) и газах. ЭВРИКА. Европейское агенство по координации научных исследований (“EURICA” — European Research Coordination Agency) — совместная программа западноевропейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. При достижении договоренностей на уровне потенциальных партнеров предложение по проекту направляется на одобрение Группы высоких представителей, где ему присваивается статус ЭВРИКИ, и далее на утверждение Конференцией министров.

Материалы рубрики

  • В словарях
  • Значение слова ЭВРИКА
  • Архимедова сила: что это такое и как действует
  • Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»
  • Толковый словарь Ушакова

Россия вышла из научно-технической программы «Эврика»

Следуя общепринятому мнению, после своего открытия он выкрикнул: «Эврика», что стало причиной привязки этого слова к открытию. Что такое Эврика. В настоящее время «Эврика» включает более 160 проектов.

Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»

По легенде ученый воскликнул «Эврика!», что по-гречески значит «нашел», когда постиг смысл закона, позже названного его именем. Что такое дидактика и как она развивается. Ударение: эврика межд. разг. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. «Эврика» (греч. εὕρηκα или ηὕρηκα, букв. «нашёл!») — восклицание Архимеда по случаю открытия им гидростатического закона, ставшее общеупотребительным для выражения радости в случае разрешения трудной задачи.

Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь

Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь Что такое СПЭВМ «МОНОЛИТ» — это серия специализированных ПЭВМ, предназначенных для эксплуатации в сложных условиях воздействия внешних факторов (вибрация, удары, повышенная и пониженная температура окружающей среды, повышенная влажность и т.п.).
Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика" - МК Впечатление такое, точно он внезапно увидел кратчайший путь к решению всей проблемы устойчивости.
Значение слова эврика: что это такое? Дисконт-портал Эврика― это информационная интернет-площадка, а не интернет-магазин.
ЭВРИКА что означает? Этимология слова - значение слова - праязык - YouTube Что такое теория Эврика?
Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь Эврика — проект по развитию кейс-метода обучения. Участвуйте в чемпионатах Эврики и станьте одним из тех молодых специалистов, которые построят карьеру с нами.

кто назвал Eureka Can?

  • Эврика, или Кто это придумал?
  • Значение слова эврика. Что такое эврика?
  • Центр образования «Эврика» представил итоги работы инновационного проекта
  • Россия решила выйти из европейской научно-технической программы «Эврика»
  • Колонки экспертов

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий