ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В МЫШЛЕНИИ

[ prognostication in thinking ]

(Греч.: πρόγνωσις - предузнавание, предопределение; 15 в).

Трифонов Е.В. Военно-медицинская академия, г. Ленинград, 1983.

Обсуждение результатов

     Пусть материальной основой формирования алгоритма решения задачи является организация определенных связей между нейронами или совокупностями нейронов. Полагая, что организация этих связей осуществляется по одинаковым принципам, рассмотрим только одну из них: взаимодействие между  А  и  B  совокупностями нейронов. Наилучшее взаимодействие возможно лишь тогда, когда сигналы от  А  по своим величинам и моментам времени поступления к  B  таковы, что соответствуют возможностям  B  (см. Трифонов Е.В. Прогнозирование в психофизических системах, рис 1). Точнее говоря, распределения сигналов  А  по амплитудным и временны́м характеристикам должны соответствовать возможностям входов  B . Параметрами этих распределений являются математические ожидания  М_А  и дисперсии  D_А . Для нормальных систем они являются исчерпывающей характеристикой распределений. Поскольку сигналы от  А  являются управляемыми (как и входные характеристики  B : математические ожидания  М_B  и дисперсии  D_B ), то математические ожидания -  М_А  характеризуют уровень сигналов  A , а дисперсии  D_А  - точность управления. Целью управления  A  является формирование стационарных и гомоскедастичных сигналов необходимого уровня и минимальной дисперсии.
     В физических системах организма человека, где управляющим звеном являются определенные структуры нервной системы, стратегией управления наилучшим образом обеспечивающей достижение этой цели является прогнозирование [17, 18, 20, 23, 8, 24] ¹. Если прогнозирование осуществляется во всех совокупностях нейронов подобных  A  и  B , участвующих в данной мыслительной деятельности, то результатом этого является наилучшее их взаимодействие, что несомненно отразится на результатах деятельности. При этом участие сознания в прогнозировании не обязательно.
     Предлагаемый метод исследования прогнозирования и метод оценки степени его реализации основан на анализе зависимости условных распределений процесса от последовательных прогнозов. При этом решающее значение имеет анализ скедастической зависимости, что принципиально отличает предлагаемую вероятностную методологию (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2014, …).Трифонов Е.В., 1978) и метод от традиционной детерминистской методологии с ее методом сущностного анализа единственно средних значений данного физиологического показателя. Опыт показывает [14, 15, 19, 21, 22, 23, 24], что дисперсия вообще является более чувствительным, более информативным показателем, чем средние, о чем свидетельствуют результаты и настоящего исследования, хотя во всех случаях необходимо их совместное рассмотрение.

     Выводы.

1.  Формирование алгоритма решения задач обеспечивается прогнозированием.
2.   Эффективность деятельности определяется степенью реализации ( действенностью ) прогнозирования.
3.  Сформулированные в работе методология и метод обладают теоретической и практической конструктивностью и могут быть использованы как в теории, так и для решения практических задач, связанных с предсказанием результатов деятельности человека ( в частности в задачах отбора, подбора персонала) или управлением эффективностью деятельности (например, при рационализации режимов труда, обучения, тренировок).


     Примечания.
  ¹   Список литературы и примечания открываются в отдельных окнах. Если Вы сделали это один раз, нет необходимости делать это повторно. Просто перейдите в это отдельное окно.

Страницы:  1    2    3    4    5    6    7    8    9    10   
Таблицы:  1    2   
Рисунки:  1    2    3    4