Поможем в ✍️ написании учебной работы

Имя

Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Выберите тип работыЧасть дипломаДипломная работаКурсовая работаКонтрольная работаРешение задачРефератНаучно - исследовательская работаОтчет по практикеОтветы на билетыТест/экзамен onlineМонографияЭссеДокладКомпьютерный набор текстаКомпьютерный чертежРецензияПереводРепетиторБизнес-планКонспектыПроверка качестваЭкзамен на сайтеАспирантский рефератМагистерская работаНаучная статьяНаучный трудТехническая редакция текстаЧертеж от рукиДиаграммы, таблицыПрезентация к защитеТезисный планРечь к дипломуДоработка заказа клиентаОтзыв на дипломПубликация статьи в ВАКПубликация статьи в ScopusДипломная работа MBAПовышение оригинальностиКопирайтингДругое

Нажимая кнопку "Продолжить", я принимаю политику конфиденциальности

1. Конструктивистский подход

1. Два основных этапа
2. Свойства бинарных отношений
3. Метод ELECTRE I
4. Метод ELECTRE II
5. Метод ELECTRE III
6. Пример
7. Пример практического применения метода ELECTRE III
8. Некоторые сопоставления
9. Выводы
10. Библиографический список

Конструктивистский подход

В конце 60-х годов группа французских ученых во главе с профессором Б. Руа предложила новый подход к проблеме принятия решений при многих критериях. Название oubran - king approach , под которым он известен в мировой литературе, мало отражает его содержание. Мы будем называть его далее подходом, направленным на Р азработку И ндексов П опарного С равнения А льтернатив (РИПСА). В настоящее время имеется много методов принятия решений, принадлежащих к данному подходу. Из них наиболее известна группа методов ELECTRE ( El imination E t C hoix T raduisant la Re alite - исключение и вы бор, отражающие реальность) [1].

Как и методы аналитической иерархии, методы РИПСА направлены на сравнение заданной группы многокритериаль ных альтернатив. Следовательно, методы РИПСА принадлежат к методам первой группы согласно приведенной в лекции 4 классификации.

Прежде всего следует подчеркнуть методологическое отличие подхода РИПСА от подходов MAUT и АНР. В рамках двух последних подходов неявно предполагается, что основные предпочтения ЛПР уже, в основном, сформированы до применения метода принятия решений. Следовательно, эти предпоч тения могут быть получены от ЛПР «одномоментно» — при сравнениях оценок, назначении весов и т.д. Возможные уточ нения введенных оценок осуществляются на этапе проверки чувствительности, т.е. на заключительном этапе применения метода. В отличие от этого при подходе РИПСА предполагает ся, что предпочтения ЛПР формируются при анализе пробле мы, осуществляемом с помощью метода принятия решений. Следовательно, метод должен предъявлять ЛПР различные ва рианты решения проблемы в зависимости от тех или иных решающих правил. Эти правила формируются в виде индексов попарного сравнения альтернатив.

Два основных этапа

При подходе РИПСА принято различать два основных эта па [1,2]:

• этап разработки, на котором строятся один или несколь ко индексов попарного сравнения альтернатив;

• этап исследования, на котором построенные индексы ис пользуются для ранжирования (или классификации) заданного множества альтернатив.

Индексы попарного сравнения альтернатив в большинстве методов строятся на основе принципов конкорданса (согласия) и дискорданса (несогласия). В соответствии с этими принципа ми, альтернатива A i является, по крайней мере, не худшей, чем альтернатива A j , если

• «достаточное большинство» критериев поддерживает это утверждение (принцип согласия);

• «возражения» по остальным критериям «не слишком силь ны» (принцип малого несогласия).

Свойства бинарных отношений

Подход РИПСА основан на построении бинарных отношений. Поэтому следует дать некоторые определения.

Бинарное отношение R , определенное на конечном множе стве альтернатив А, называется (при " A i , A j I А):

• полным, если A i R A j или A j R А i ;

• транзитивным, если A i R A j , A j R А к ? A i R A k ;

• полным порядком, если оно полное и транзитивное;

• частичным порядком, если оно транзитивное, но не полное.

Обозначим через x i k , x k j оценки альтернатив А i , A j по к-му критерию.

Напомним, что отношение предпочтения ЛПР при сравне нии альтернатив по одному критерию является полным по рядком.

При подходе РИПСА вводится понятие псевдокритерия [1,2]. Псевдокритерием является тройка (х j k , q , p ) функций, представляющих предпочтения ЛПР и определенных так, что:

q ( xi k ) + х i k > х j k , если по k -му критерию Ai имеет сильное предпочтение по сравнению с A j ;

х i k + q ( xi k ) ? xj k > xi k + p ( x i k ), если по k -му критерию A i имеет слабое предпочтение по сравнению с Aj .

Альтернативы Ai , Aj находятся в отношении безразличия по к-му критерию (х i k ~ xj k ), если не выявлено сильное или слабое предпочтение одной из альтернатив.

Функции р и q называются соответственно порогами без различия и предпочтения. Бинарное отношение называется четким, если оно построено на основе критериев, и числовым ( valued ), если оно построено на основе псевдокритериев.

Далее мы рассмотрим ряд методов, принадлежащих подхо ду РИПСА.

Метод ELECTRE I

Метод ELECTRE I был первым в семействе методов, при­ надлежащих к подходу РИПСА. В нем используются четкие бинарные отношения между альтернативами.

Индексы согласия и несогласия строятся следующим обра зом. Каждому из N критериев ставится в соответствие целое число w , характеризующее важность критерия. Б. Руа предло жил рассматривать w как число голосов членов жюри, подан ное за важность данного критерия.

Выдвигается гипотеза о превосходстве альтернативы А i над альтернативой Aj . Множество I , состоящее из N критериев, разбивается на три подмножества:

I + - подмножество критериев, по которым Ai предпочти тельнее A j ;

I = - подмножество критериев, по которым А i равноценно A j ;

I - — подмножество критериев, по которым Aj предпочти тельнее Ai .

Далее формулируется индекс согласия с гипотезой о пре­ восходстве Ai над Aj . Индекс согласия подсчитывается на осно­ ве весов критериев. В методе ELECTRE I этот индекс определя­ ется как отношение суммы весов критериев подмножеств I + и I - к общей сумме весов:

Индекс несогласия d ав с гипотезой о превосходстве Ai над Aj определяется на основе самого противоречивого критерия - критерия, по которому Aj в наибольшей степени превосходит А i .

Чтобы учесть возможную разницу длин шкал критериев, разность оценок Aj и Ai относят к длине наибольшей шкалы:

где: l А , l д. — оценки альтернатив Ai и Aj по i -му критерию; L i - длина шкалы i -г o критерия.

Укажем очевидные свойства индекса согласия. 1) 0 ? С А i А j ? 1;

• С А i А j =1, если подмножество I - пусто;

• С А i А j сохраняет значение при замене одного критерия

на несколько с тем же общим весом.

Приведем свойства индекса несогласия:

l ) 0 ? d AiAj ? l ;

2) d AiAj сохраняет значение при введении более детальной шкалы по i -му критерию при той же ее длине.

Введенные индексы используются при построении матриц индексов согласия и несогласия для заданных альтернатив.

Отметим, что индекс несогласия может быть назван «вето», так как он как бы накладывает вето на сравнения.

В методе ELECTRE I бинарное отношение превосходства задается уровнями согласия и несогласия. Если С А i А j ? a 1 и d Ai А j < g 1, где a 1, g 1 - заданные уровни согласия и несогла сия, то альтернатива А объявляется превосходящей альтерна тиву В.

Если же при этих уровнях сравнить альтернативы не уда­ лось, то они объявляются несравнимыми. С методологической точки зрения, введение понятия несравнимости было важным этапом развития теории принятия решений. Если оценки аль­ тернатив в значительной степени противоречивы (по одним критериям одна намного лучше другой, а по другим — наобо рот), то такие противоречия никак не компенсируются и такие альтернативы сравнивать нельзя. Понятие несравнимости ис­ключительно важно и с практической точки зрения. Оно по зволяет выявить альтернативы с “контрастными” оценкам как заслуживающие c пециального изучений!

Отметим, что уровни коэффициентов согласия и несогла сия, при которых альтернативы сравнимы, представляют собой инструмент анализа в руках ЛПР и консультанта. Задавая эти уровни (постепенно понижая требуемый уровень коэффициента согласия и повышая требуемый уровень коэффициента несо гласия), они исследуют имеющееся множество альтернатив.

При заданных уровнях на множестве альтернатив выделя ется ядро недоминируемых элементов, которые находятся либо в отношении несравнимости, либо в отношении эквивалентности. При изменении уровней из данного ядра выделяется меньшее ядро и т.д. Аналитик предлагает ЛПР целую серию воз можных решений проблемы в виде различных ядер. В конеч ном итоге можно получить и одну лучшую альтернативу. При этом значения индексов согласия и несогласия характеризуют степень «насилия» над данными, при которых делается окончательный вывод.

Итак, основные этапы метода ELECTRE I можно предста­ вить следующим образом.

Этап разработки индексов

На основании заданных оценок двух альтернатив подсчи тываются значения двух индексов: согласия и несогласия. Эти индексы определяют согласие и несогласие с гипотезой, что альтернатива Ai превосходит альтернативу Aj .

Задаются уровни согласия и несогласия, с которыми срав ниваются подсчитанные индексы для каждой пары альтерна тив. Если индекс согласия выше заданного уровня, а индекс несогласия ниже, то одна из альтернатив превосходит другую. В противном случае альтернативы несравнимы.

Этап исследования множества альтернатив

Из множества альтернатив удаляются доминируемые. Ос тавшиеся образуют первое ядро. Альтернативы, входящие в ядро, могут быть либо эквивалентными, либо несравнимыми.

Вводятся более «слабые» значения уровней согласия и не согласия (меньший по значение уровень согласия и больший уровень несогласия), при которых выделяются ядра с меньшим количеством альтернатив. В последнее ядро входят наилучшие альтернативы. Последовательность ядер определяет упорядо ченность альтернатив по качеству.

Метод ELECTRE II

Этап разработки индексов

Так же, как в методе ELECTRE I , в методе ELECTRE II ис­ пользуются четкие бинарные отношения между альтернативами.

Индекс согласия подсчитывается тем же способом, что и в методе ELECTRE I . В методе ELECTRE II задаются два уровня для индекса согласия: a 1> a 2 и два уровня индекса несогласия (вето): ?1 ? ?2. Далее вводятся два отношения предпочтения ?1 и ?2 между альтернативами так, что для i = l ,2 имеем:

Ясно, что ? 1 I ? 2; ? 1 называется сильным, а ? 2 - слабым отношением предпочтения.

Этап исследования множества альтернатив

На заданном конечном множестве альтернатив А выявля ются альтернативы, находящиеся в сильном, а затем - в сла бом отношении предпочтения. Далее выявляется первое ядро, в которое входят недоминируемые альтернативы. Затем они уда ляются из рассмотрения, и процедура повторяется снова уже для оставшихся альтернатив и т.д.

Присваивая ранги альтернативам, входящим в соответствующие ядра, строим полный порядок на множестве альтерна тив. Второй полный порядок строится аналогично первому, но начиная с класса худших альтернатив (недоминирующих дру гие) и переходя снизу вверх к лучшим альтернативам. Если два построенных порядка не слишком различны по упорядоче нию альтернатив, то на их основе строится средний порядок, который и предъявляется ЛПР.

Это построение осуществляется на основе следующих правил:

• A i PA j строго превосходит, если Ai имеет лучший ранг в од ном из порядков, и по крайней мере не худший в другом;

• A i IA j (эквивалентны), если они имеют одинаковые ранги в двух полных порядках;

• A i NA j (несравнимость), если они имеют одно упорядочение в одном из порядков, противоположное — в другом.

Метод ELECTRE III

Этап разработки индексов

В методе ELECTRE III используются псевдокритерии и числовые бинарные отношения. Задано N псевдокритериев и уро вень вето g j ( xj )>0.

Индексы согласия и несогласия вычисляются следующим способом:

Для каждой пары альтернатив А i , А к строится «числовое» бинарное отношение в следующем виде:

здесь I * - множество критериев, для которых d k ( A i , A j )> C ( A i , A j ).

Величину d ( A i , Aj ) можно интерпретировать как меру уверенности в справедливости гипотезы о том, что Ai предпочти тельнее A j .

Этап исследования альтернатив

На этом этапе определяется сначала . Устанавливается достаточно близкий к l max уровень, при кото ром принимается гипотеза о превосходстве A i над A j .

Далее для каждой альтернативы A i подсчитываются два индекса:

• индекс «силы» — число альтернатив, доминируемых A i ;

• индекс «слабости» - число альтернатив, доминирующих А i .

Альтернативе А i присваивается характеризующее ее число, равное разности индексов «силы» и «слабости».

Затем строится сверху вниз первый полный порядок альтер­натив аналогично тому, как это делается в методе ELECTRE II .

Альтернативы с наибольшим значением А. удаляются, для оставшихся опять выделяется ядро на основе подсчета тех же чисел, и т.д.

Другой порядок определяется при подходе снизу вверх. На основе полных двух порядков строится средний, аналогично тому, как это делается в методе ELECTRE II .

Отметим, что метод ELECTRE IV близок по идеям к методу ELECTRE III . Наиболее существенное отличие состоит в том, что в ELECTRE IV не используются веса критериев [3].

Пример

Обратимся к нашему примеру (лекции 4, 5), используя ме­ тод ELECTRE I . Предположим, что в задаче выбора места для строительства аэропорта заданы альтернативы: А ($180 млн, 70 мин., 10 тыс.); С ($160 млн, 55 мин., 20 тыс.); В ($170 млн, 40 мин., 15 тыс.); D ($150 млн, 50 мин., 25 тыс.). Пусть веса критериев следующие: w 1 = 3; w 2 = 2; w 3 = 1. Сохраним те же длины шкал: L 1 = 100; L 2 = 50; L 3 = 45.

Матрица индексов согласия приведена как табл. 6.1, а мат­рица индексов несогласия - как табл. 6.2.

Таблица 6.1 Индексы согласия для примера

Альтернатива	А	В	с	D
А	*	1/6	1/6	1/6
В	5/6	*	3/6	3/6
С	5/6	3/6	*	1/6
D	5/6	3/6	5/6	*

Таблица 6.2 Индексы несогласия для примера

Альтернатива	А	В	С	D
А	*	0,6	0,3	0,4
В	0,11	*	0,1	0,2
С	0,22	0,3	*	0,1
D	0,33	0,22	0,11	*

Зададим первые уровни согласия и несогласия: a 1 = 5/6 и g 1 = 0,11. Отношения между альтернативами представлены на рис. 6.1.

В первое ядро входят альтернативы В и D , исключаются альтернативы А и С, что легко устанавливается с помощью таблиц 6.1 и 6.2. Альтернативы В и D , входящие в ядро, не­ сравнимы при введенных уровнях a 1 и g 1 согласия и несогласия. Их оценки про­ тиворечивы: альтернатива С превосходит альтернативу В по первому критерию, но су­щественно уступает по двум другим критериям. Изменим уровни согласия и несогласия: a 2 = 0,5; g 2 = 0,2. Легко убе диться, что при введенных уровнях альтернатива D оказывается наилучшей. Она превосходит остальные три альтернативы.

Применим метод ELECTRE III для решения той же задачи. Функции р и q зададим в следующем виде: p = l 1 x j , q = l 2 x j , где l 1 , l 2 - постоянные. Значения постоянных для трех критериев С 1 , С 2 С 3 приведены в табл. 6.3.

Отметим, что мы не используем уровней вето.

Таблица 6.3 Значения постоянных величин

Критерий	L 1	L 2
C 1	0,1	0,06
С 2	0,15	0,15
С 3	0,2	0,2

Матрица индексов согласия приведена как табл. 6.4.

Таблица 6.4 Матрица индексов согласия

Альтернатива	А	В	С	D
А	*	0,67	0,17	0,17
В	0,83	*	0,97	0,5
С	0,83	0,5	*	0,91
D	0,83	0,5	1	*

Различие между матрицами, представленными табл. 6.1 и 6.4, связано с использованием иного способа подсчета индекса согласия.

Результаты ранжирования альтернатив сверху вниз приве дены на рис. 6.2,а и снизу вверх - на рис. 6.2,б. Результи рующие ранги альтернатив представлены в табл 6.5.

Таблица 6.5 Результирующие ранги альтернатив

Альтернатива	В	D	А	С
Ранг	1	2	3	4

Пример практического применения метода ELECTRE III

Практическая задача состояла в выборе системы перера­ ботки отходов в одном из районов на севере Финляндии [4]. В районе Улу имеется 17 муниципалитетов и проживает около 185 тыс. человек. Было необходимо выбрать систему для пере­работки 80 тыс. тонн твердых отходов на период до 2010 г. Рассматривались три основных способа переработки отходов: вывоз на мусорные поля, сжигание и переработка в компост. Кроме того, в качестве вариантов предлагалось создание 17 предприятий по переработке в каждом из муниципалитетов, одно централизованное предприятие и промежуточные вариан­ ты. Всего рассматривалось 22 альтернативы.

В выборе принимали участие представители всех муниципа­литетов — группа из 113 человек. По согласованию с членами группы было выбрано восемь критериев оценки альтернатив:

• стоимость переработки тонны отходов;

• техническая надежность;

• общее воздействие на окружающую среду;

• воздействие на здоровье жителей региона;

• кислотные выбросы;

• выбросы загрязненной воды;

• число рабочих, занятых на предприятиях;

• количество переработанных отходов.

Для консультантов из Финляндии привлекательной осо­ бенностью метода ELECTRE III была возможность коллектив­ ного определения весов критериев. Каждый член группы из 113 человек заполнял вопросник, в котором требовалось назна чить вес от одного до семи баллов, каждому из критериев. От­веты усреднялись, и средние значения использовались при вы­ боре. Разброс весов был основой для анализа чувствительности.

В итоге была выбрана альтернатива, предусматривающая четыре поля орошения, четыре предприятия по выпуску ком­ поста и одно предприятие по сжиганию мусора.

Некоторые сопоставления

В отличие от подходов аналитической иерархии и много­критериальной теории полезности с помощью подхода РИПСА невозможно осуществить компенсацию малых оценок альтер­ нативы по одному критерию ее большими оценками по другому критерию. Введение уровней несогласия или порогов вето не позволяет объявить альтернативу Ai при парном сравнении бо­лее предпочтительной, если по одному или нескольким крите­ риям она существенно уступает альтернативе Aj .

Индексы сравнения в методах ELECTRE III , IV и в ряде других методов этого семейства дают возможность учесть не­ точности в данных и измерениях, совершаемых экспертами.

Однако подход РИПСА не гарантирует выполнения двух важных методологических требований: полноты сравнений и т ранзитивности; Появление отношения несравнимости означа ет, что в некоторых парах альтернатив нельзя выявить отно­ шение предпочтения. Кроме того, известны случаи, когда в ре­ зультирующих графах отношений между альтернативами по являются циклы. Авторы методов предлагают в этих случаях два выхода из положения [5]:

• альтернативы, входящие в цикл, объявляются эквива лентными;

• выявляется "наиболее слабое" звено в цикле, и цикл размыкается.

Условия, позволяющие гарантировать отсутствие циклов при применении ELECTRE I , доказаны в [6].

Хотя методы ELECTRE были первично предложены как эв­ристические, имеется немало работ по их аксиоматическому обоснованию [7]. Сформулированы и доказаны теоремы, харак­ теризующие методы, принадлежащие к подходу РИПСА. В частности, исследования показали, что проблема создания систе­ мы индексов, гарантирующих заданные желательные свойства метода, близка к проблеме построения правил коллективного выбора (см. лекцию 11).

Методы ELECTRE реализованы в виде систем поддержки принятия решений. Эти системы достаточно привлекательны для пользователей. Они разработаны в университете Paris - Dauphine лабораторией анализа и моделирования систем, помо­ гающих в принятии решений [8].

Выводы

• Одним из первых подходов к сравнению многокритериальных альтернатив является подход, основанный на определении би нарного отношения превосходства альтернатив по качеству ( outranking relation ). Этот подход реализован в виде совокупности методов ELECTRE . Методы ELECTRE позволяют определять для каждой пары альтернатив индексы согласия и несогласия с гипотезой, что одна из альтернатив превосходит другую.

• При заданных уровнях согласия и несогласия две альтернативы могут находиться в отношениях превосходства, эквивалентно сти и несравнимости. Последовательное выделение ядер по зволяет частично упорядочить альтернативы по качеству.

• В методах семейства ELECTRE можно выделить два основных типа:

• этап разработки, на котором строятся индексы попарного сравнения альтернатив;

• этап исследования, на котором построенные индексы ис­ пользуются для анализа заданного множества альтернатив.

• Достоинством методов ELECTRE является поэтапность выявле­ ния предпочтений ЛПР в процессе назначения уровней согласия и несогласия и изучения ядер. Детальный анализ позволяет ЛПР сформировать свои предпочтения, определить компромиссы меж­ ду критериями. Использование отношения несравнимости позво­ ляет выделить пары альтернатив с противоречивыми оценками, остановиться на ядре, выделение которого достаточно обосно­ ванно с точки зрения имеющейся информации.

• При применении методов семейства ELECTRE веса критериев мо гут отражать мнение группы экспертов, а не только мнение ЛПР.

Библиографический список

1. Roy В . Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht : Kluwer Academic Pulisher, 1996.
2. Vincke Ph. Outranking approacha. In: T. Gal, T. Stewart, T. Hanne (Eds.) Multicriteria Decision Making: Advances in MCDM models, algorithms, theory and applications, Kluwer. Boston : Academic Publishers, 1999.
3. Roy В ., Bouyssou D. Aide Multicritere a la Decision : Methodes et Cas. Paris : Economica, 1993.
4. Hokkannen J., Salminen P. ELECTRE Ш and IV Decision Aids in an Environmental Problem // J. of Multi-Criteria Decision Analysis. 1997. V. 6.
5. Vanderpooten D. The construction of prescriptions in ontranking methods. In: С . Bana е Costa (ed.) Readings in Multiple Criteria Decision Aid. Berlin : Springer Verlag, 1991.
6. Анич И., Ларичев О.И. Метод ЭЛЕКТРА и проблема ацикличности от ношений альтернатив // Автоматика и телемеханика. 1996. № 8.
7. Pirlot M. A common framework for describing some outranking methods // J. of Multi-Criteria Decision Analysis. 1997. V. 6.
8. Vallee D., Zielniewicz P. ELECTRE 3-4, version 3x. Guide d'Utilisation, Document LAMSADE N 85. Paris : Universite de Paris Dauphine , 1994.

Возможность человеческого ума формули­ровать и решать сложные проблемы очень мала по сравнению с размером проблем, решение ко­торых необходимо для объективно рациональ­ного поведения в реальном мире или даже для разумного приближения к такой объективной рациональности. Н . A. Simon. Models of Man: Social and Rational

 

Модель человеческого мозга «Грандом», созданная в Монтландии

«Сегодня у нас вводная лекция и экскурсия в Институт Моз­га, - начал очередной профессор. - Знаете ли вы, какой интерес для туристов-иностранцев, посещающих нашу столицу, пред­ставляет экскурсия в Институт Мозга, где они своими глазами могут увидеть фантастических размеров «Грандом» - уникаль­ную модель человеческого мозга? В этой действующей модели воссозданы все нейроны, все их бесчисленные взаимосвязи, что позволяет проникнуть в тайну тайн великой природы - в меха­низм мыслительного процесса, ежеминутно, ежечасно осущест­вляемого нашим мозгом.

И вам несказанно повезло, друзья мои; у вас будет возможность поработать с этой удивительной моделью! Университет Власти выделил значительную сумму за доступ к этому устройству.

А сейчас расскажу об истории создания «Грандома».

В течение многих и многих лет психологи-когнитологи и нейрофизиологи производили свои исследования изолированно, независимо друг от друга. Были, конечно, отдельные попытки связать поведение людей с работой мозга, но не существовало приборов, а главное - не было специалистов, знающих обе эти области и одинаково свободно владеющих необходимыми мето­дами исследований.

Положение радикально изменилось примерно 100 лет тому назад, когда был изобретен позитограф - прибор, регистрирую­щий возбуждение отдельных нейронов. Оценив возможности но­вого направления, Министерство исследований Монтландии суб­сидировало специальную научную программу, которая позволила в конечном итоге создать «Грандом».

В этой модели сотни быстрых компьютеров согласованно управляют работой отдельных участков мозга и их взаимодей­ствием. Итак, наш «Грандом» - это гигантская копия человече­ской головы. Он свободно узнает предметы, разговаривает, при­нимает самостоятельные решения. И мы можем отслеживать на специальных дисплеях, как происходит работа мозга, как она связана с когнитивным процессом.

Вот «Грандом» созерцает цветную картинку, и мы можем следить за возбуждением нейронов по разноцветным вспышкам, пробегающим на экране дисплея. Компьютеры записывают и за­тем воспроизводят (в замедленном темпе) работу мозга при ре­шении логических задач, при чтении текстов, при восприятии зрительных образов, при отгадывании головоломок.

Исследования, которые привели к созданию «Грандом», по­зволяют понять человека, принимающего решения. Человеческие ошибки и неудачные попытки увидеть проблему в целом связаны с самой структурой мозга, с его ограниченной способностью од­новременно сосредоточиться на многих факторах, оценивая их сущность и определяя суммарное суждение на основе этих оце­нок. Причем дело здесь не в размере мозга, а именно в его функ­циональных возможностях, предопределенных самой природой.

Благодаря «Грандом» можно увидеть и как работает наш мозг при сравнении вариантов решений, имеющих противоречи­вые оценки по многим критериям. Наблюдая и анализируя этот процесс, мы можем понять, насколько сложны эти задачи, как пытается мозг обойти эти сложности, как в процессе обработ­ки теряется часть информации и как возникают ошибки.

Работа с «Грандом» позволила познать материальные осно­вы логической деятельности человека. Но она привела также к парадоксальному открытию: многие человеческие чувства и эмоции не рождаются в мозгу, а лишь вмешиваются в его рабо­ту. Любовь к прекрасному, чувства вины и сострадания, появле­ние ощущения самого себя в мире - все это нельзя объяснить только деятельностью мозга».

( Продолжение следует )