Бигуди для извилин. Возьми от мозга все! - Нурали Латыпов

Для каждой «подзадачи» есть своё «подпространство». Вот в нём и нужно сначала двигаться. Оно и поменьше, и попроще. И на вопросы типа «А нельзя ли убрать…?», «Можно ли обойтись без…?» ответить легче — ведь они относятся лишь к подзадаче, некоторому частному случаю. Только нужно не забывать о цели — всё же мы решаем лишь часть задачи и нужно, получая промежуточные ответы, сверять их с общими требованиями. Конструируя новый тип электромясорубки, не обязательно создавать к ней малогабаритный суперэлектродвигатель, делающий до 10 тысяч оборотов в минуту[143]. Характеристики задачи в целом всё же ограничивают «подпространство подзадачи». Любая новая идея, относящаяся к этому «подпространству», должна быть спроецирована на всё пространство и там уточнена.

Известно полезное обобщение этой методики. Его можно назвать «Атомы и молекулы». Речь идёт о том, чтобы продолжать дробить задачу на части до тех пор, пока каждая из частей представляет собой осмысленную и самостоятельную подзадачу. Иногда разумно разбивать задачу пополам, отдельно анализируя каждую из них таким же образом. Т. е. каждая часть вновь разбивается на две подзадачи и т. д. При каждом разбиении следует для вновь получающихся частей задачи вновь найти характерные особенности, признаки. Изучая всё сужающиеся подпространства подзадач, в каждом из них находим такие признаки и — комбинируем их разными способами. Составляем разные «молекулы» из «атомов» — характерных признаков отдельных частей задачи. Новые сочетания признаков могут помочь сформулировать новый подход, необычную гипотезу. А если повезёт, то и безумную идею.

Но вот что важно: в каждом из этих методов опасна всё та же ограниченность мышления. Поэтому фиксируя все «дороги и тропинки» в пространствах задач и подзадач, нужно немедленно, как только какое-то предположение или предложение возникло, отыскать и сформулировать для него альтернативный вариант. Заставить себя посмотреть на проблему с другой стороны. Если удастся, то надо найти несколько дополнительных, совершенно отличных от исходного, вариантов решения. Эти ответвления тоже нужно чётко фиксировать и анализировать их «подпространства задач». Долго? Но что же делать — ведь вы ищете НОВОЕ, делаете ОТКРЫТИЕ! Такой метод общего характера можно назвать «Новое старое пальто» — ведь похоже на перелицовку?

Но как конкретно «перелицевать» проблему, посмотреть на неё по-новому? Как, в поиске альтернативных подходов для подзадач, находить в их подпространствах иные системы отсчёта? Как разворачивать задачу, чтобы увидеть в ином ракурсе? Опыт — и мой в том числе — показывает: среди удачных методик — известная схема постановки вопросов «Скампер». Это аббревиатура из нескольких английских слов. SCAMPER — это: Substitute? (подставить, заменить), Combine? (скомбинировать, соединить в другой комбинации), Adapt? (подстроиться, адаптировать), Modify? (модифицировать, видоизменить), Put to others? (предложить другое применение), Eliminаte or minify? (убрать, устранить или свести действие до минимума), Reverse or rearrange? (перевернуть, обратить, изменить порядок).

План действий таков: после того, как изучены «пространство» и «подпространства проблемы», в каждом из них, по отношению к каждому варианту движения в них, по отношению к каждому характерному признаку или параметру задаются все вопросы из этого набора. Ответы фиксируются. Из них отбираются те, что содержат перспективные и нестандартные идеи. Далее к каждой новой идее можно вновь применить методику разделения на части, нахождение альтернативных вариантов и т. д.

Можно даже «механизировать» метод генерации новых идей. Когда-то Раймонд Луллий изобрёл машину, позволяющую путём комбинирования понятий, записанных на вращающихся независимо друг от друга дисках, получать «новое знание». Примерно так можем действовать и мы. Кратко описанный выше морфологический «ящик» — та же машина получения знаний. Это удобный способ анализа пространства параметров задачи. Записывая в виде матрицы известные нам связи и соотношения между параметрами, можно выявить ранее незаметные зависимости. Затем, для отбора доминирующих характеристик, можно убирать их поочерёдно и анализировать, как реагирует задача, что меняется, какие параметры становятся главными и т. д.

Есть известный анекдот: некий учёный утверждает, что таракан слышит лапками. Доказательство: поставим таракана на стол и постучим о стол — таракан бежит. Теперь оторвём ему две лапки и вновь постучим — бежит, но уже хуже! Оторвём все лапки — на стук не реагирует, следовательно, слышать перестал. В этой притче верно то, что решаемую проблему надо изучать последовательными шагами. Конечно, выводы из меняющейся ситуации следует делать поумнее.

Нужно составить список допустимых и недопустимых вариаций для всех параметров задачи и, комбинируя столбцы и строки матрицы параметров, искать их новые сочетания. Это позволит увидеть новые возможности в пространстве проблемы.

Наверняка Вам в детстве доверяли раскладывать разрозненные пуговицы. Множество всевозможных пуговиц, больших и маленьких, разноцветных, гладких и шершавых, пластмассовых и металлических — какие возможности для игры! Но их надо разложить по кучкам. И Вы находите разные варианты классификации — по цвету, по размеру, по принадлежности (от пальто, от платья…). Вот так же следует поступать и с мыслями по поводу задачи, с вариантами решения, с новыми идеями: их нужно «раскладывать по кучкам», группировать, находить родственные, близкие, взаимозависимые. При этом тоже разумно пользоваться графическими методами: рисовать схемы, матрицы, деревья.

Но вот ещё какое «дерево» неплохо бы посадить в своем пространстве проблемы. Его иногда называют «Деревом головной боли», потому что оно представляет собой схему или диаграмму всевозможных препятствий, затруднений и опасностей. Расположите все эти источники лишней головной боли по степени возрастания сложности, нарисуйте ствол дерева, на нём запишите условие задачи, а затем пририсовывайте к стволу ветви — горизонтальные линии, на которых фиксируются препятствия для решения (на нижних ветвях более лёгкие; постепенно, с движением к вершине дерева, опасность возрастает — тут самые сложные проблемы, которые следует преодолеть на пути к ответу). Самое главное потом — надо стать «лесорубом» и начинать придумывать способ, как избавиться от ветвей, т. е. как их рубить — начиная, естественно, снизу.

Уже говорилось, какую важную роль играют аналогии и ассоциации. Так вот, искать их можно крайне примитивным образом. М. Левин называет этот способ «Методом случайного поиска». Предлагается всего лишь открывать совершенно случайным образом какой-нибудь словарь (кстати, выбор подходящего к задаче словаря или просто книги сам по себе может быть не случаен) и, взяв первое попавшееся слово, искать связь между ним и решаемой задачей. Искать возможные ассоциации. Пытаться увидеть аналогии между смыслом этого слова и сутью задачи. Потом вновь открыть книгу и ткнуть пальцем в другое слово. И опять устанавливать связь между своей задачей и понятиями, приходящими откуда-то «со стороны». Так вполне можно набрести на нетривиальную мысль, аналогию, новый класс решений задачи.

Кстати, в поисках нового может помочь даже такой простой «грамматический» приём: меняйте местами слова, превращая существительные в прилагательные или наоборот — там, где это возможно. Например, вместо «окрашенная поверхность» получится «поверхностное окрашивание» — и от некоторого специфического предмета вы перешли к процессу!

Такой способ выхода за рамки функциональных ограничений близок предлагаемому в синектике методу фокальных плоскостей. Суть в том, чтобы какие-то признаки отобранных (неважно каким образом) объектов или процессов ассоциировать с предметом или процессом, находящимся в центре внимания — в фокусе. Приписывая ему признаки других объектов (т. е. рассматривая его в различных плоскостях), можно получить новые сочетания признаков или характеристик. Скажем, вы хотите усовершенствовать обычный кирпич. Давайте используем признаки другого объекта, например, мочалки. Получаем: «разноцветный кирпич», «мягкий кирпич», «впитывающий жидкость кирпич»[144]. А если взять признаки дерева? Получится «гибкий кирпич», «срастающийся после излома кирпич», «кирпич, имеющий живую внутреннюю структуру». Отсюда уже недалеко до единой, объединяемой некими внутренними связями, системы кирпичей, обладающей уникальными свойствами гибкости и прочности. Обратите внимание: это просто конструирование всё новых морфологических матриц. Ключевым здесь является удачный выбор вспомогательных слов, порождающих цепи ассоциаций.

Очень удобная методика поиска новых решений — использование разных «картинок». Назовем эту методику «Весёлые картинки»[145]. Это методика визуализации мышления: мы выделяем в задаче отдельные характерные признаки, каждый признак изображаем на отдельной карточке с помощью рисунка или графического символа. Удобно (и красиво) использовать разные цвета, на обороте указываем, какой признак «закодирован» рисунком. Теперь разложим все карточки картинками вверх, перемешаем или перегруппируем их. Отделим какую-то группу и поглядим на сочетания карточек — Может быть, мы уже пришли к новой идее? Если заходим в тупик, добавим ещё картинок или создадим их новый набор. Это всё тот же метод шаблонов, который используется в архитектуре. Его предложили архитекторы Александер, Ишикава и Силверстайн, когда исследовали возможности создания нового подхода к дизайну зданий.