engrus
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1982
  • 1977
  • 1976
  • 1974
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1962
  • 1960
  • 1958
  • 1956
  • 1954
  • 1953
  • 1952
  • 1937
  • 1932
  • 1930
  • 1927
  • 1925
  • 1921
  • 1920
  • 1919
  • 1912
  • 1891

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1989

1988

1987

1986

1985

1982

1977

1976

1974

1972

1971

1970

1969

1962

1960

1958

1956

1954

1953

1952

1937

1932

1930

1927

1925

1921

1920

1919

1912

1891

bel Пераклад адсутнічае

Перевёртыши Кюна

Ігар Саўчанка 2013
Текст

Перевёртыши Кюна

Труды по теории вычислительных машин Массачусетского технологического института, MIT Papers on Computing Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, Volume II, 1949, pp. 16-19

О проявлении ригидных свойств самообучающихся систем

Альберт Кюн

Ригидность самообучающейся системы есть та или иная степень её способности поддерживать устойчивый баланс между сохранением неких своих ранее обретённых свойств – с одной стороны, и восприимчивостью к усвоению и накоплению новых навыков – с другой стороны. Иными словами, это есть динамическая устойчивость, которую мы отличаем от устойчивости статической – та лишь стабилизирует систему в определённом заданном состоянии.

Усвоение системой новых навыков должно идти ей на пользу, тогда её продвижение вперёд будет действительно развитием. Далеко не всегда можно однозначно распознать, имеем мы дело с прогрессом или регрессом самообучающейся системы. Не всегда проявляются и изъяны алгоритма. Лучшее же средство для совершенствования методов диагностики есть анализ уже существующих систем, из которых самая в этом смысле благодатная – человек.

В качестве примера рассмотрим две задачи: А) написание от руки цифры «6», Б) написание от руки цифры «9». Очевидно, что задачу Б можно квалифицировать, как выполнение задачи А в изменившихся внешних условиях – обе цифры являются взаимным зеркальным отражением друг друга. Способа рукописного исполнения цифры «6» – иного, нежели представленный на рис. 1, нам неизвестно.

Иначе обстоит дело с цифрой «9» – см. рис. 2 и рис. 3.

Вариант рисунка 2 очевидно следует квалифицировать как механический перенос навыков по цифре «6», тогда как вариант рисунка 3 есть некая их модификация, т.е. – приобретение новых навыков. Если мы выясним, чем именно обусловлено существование каждого из двух вариантов по цифре «9», это станет первым шагом в анализе прогрессивности или регрессивности этих двух путей.

Пока нам не удалось выявить их корреляцию ни с национальными, ни с социокультурными, ни с анатомическими особенностями индивидуумов в исследуемых группах. Также не проявляется и устойчивая связь с принадлежностью к той или иной стране рождения и воспитания, или к определённому историческому периоду. Мы, однако, полагаем, что это дело лишь времени и широты статистического охвата испытуемых.

Игорь Савченко

Минск, февраль 2013