English· Español· Deutsch· Nederlands· Français· 日本語· ქართული· 繁體中文· 简体中文· Português· Русский· العربية· हिन्दी· Italiano· 한국어· Polski· Svenska· Türkçe· Українська· Tiếng Việt· Bahasa Indonesia

un

khách
1 / ?
trở lại bài học

Sáng tạo như Tìm kiếm

Mô hình hóa không gian ý tưởng như một tập hợp N khái niệm, mỗi khái niệm là một nút trong một đồ thị. Một hành động sáng tạo kết nối hai nút chưa được kết nối trước đó.

Số lượng các kết hợp có thể có của hai khái niệm từ N khái niệm: C(N, 2) = N(N−1)/2.

Với N = 100 khái niệm: C(100, 2) = 4.950 kết hợp có thể. Với N = 1000: C(1000, 2) = 499.500. Không gian tìm kiếm tăng theo hình bình phương.

Hầu hết các kết hợp không tạo ra bất cứ điều gì hữu ích. Sáng tạo đòi hỏi điều hướng qua một không gian lớn để tìm kiếm kết hợp hữu ích hiếm gặp. Đây là lý do tại sao việc chuẩn bị lại quan trọng: một tâm trí chuẩn bị không tìm kiếm ngẫu nhiên — nó có những niềm tin mạnh mẽ về khu vực nào của không gian đáng khám phá.

Các lĩnh vực của Hamming (từ tính, thống kê) đều được lập bản đồ tốt trong tâm trí của anh ấy. Câu hỏi 'Tôi có thể áp dụng X cho Y không?' chỉ có câu trả lời ngắn nếu bạn có cả X và Y được biểu diễn tốt như các nút với nhiều kết nối nội bộ.

Tâm trí Được chuẩn bị: Mật độ Đồ thị & Khả năng Tương tự

Quy mô của Không gian Tìm kiếm

Xem xét một nhà nghiên cứu có kiến thức thực hành về 50 kỹ thuật hoặc khái niệm khác nhau. Họ gặp phải một vấn đề trong một lĩnh vực mới với 20 khía cạnh chưa biết.

Nhà nghiên cứu này phải xem xét bao nhiêu kết hợp (kỹ thuật, khía cạnh vấn đề) riêng biệt? Viết phép tính. Sau đó: nếu một nhà nghiên cứu kém chuẩn bị hơn chỉ biết 10 kỹ thuật, không gian tìm kiếm của họ nhỏ hơn bao nhiêu? Điều này nói lên điều gì về lý do tại sao việc chuẩn bị khuếch đại tiềm năng sáng tạo?

Một Tương tự Thực sự Là gì

Hamming mô tả sáng tạo như kết hợp hữu ích của những thứ trước đây không liên quan. Hình học, hình thức sâu nhất của kết hợp này là đẳng cấu cấu trúc.

Hai lĩnh vực vấn đề P & Q tương tự khi tồn tại một ánh xạ song ánh f: P → Q bảo toàn các mối quan hệ giữa các phần tử. Nếu phần tử a trong P liên quan đến phần tử b trong P theo cùng một cách mà f(a) trong Q liên quan đến f(b) trong Q, thì f là một ánh xạ bảo toàn cấu trúc — một đẳng cấu.

Ví dụ: mạch điện & hệ thống cơ học. Điện áp ↔ lực, dòng điện ↔ vận tốc, điện trở ↔ cản, điện dung ↔ tuân thủ, độ tự cảm ↔ khối lượng. Các phương trình vi phân chi phối cả hai lĩnh vực có cùng một dạng. Một kỹ sư biết điều này có thể giải các vấn đề cơ học bằng cách sử dụng phân tích mạch — chính xác là những gì bạn của nhà vật lý của Hamming đã làm.

Hành động sáng tạo, trong mô hình này, là tìm kiếm đẳng cấu. Khi tìm được, mọi kết quả trong lĩnh vực P ánh xạ đến một kết quả trong lĩnh vực Q miễn phí.

Tìm kiếm Đẳng cấu

Xem xét dẫn nhiệt & dẫn điện. Trong dẫn nhiệt: thông lượng nhiệt Q chảy từ nhiệt độ cao đến thấp T. Điện trở nhiệt R_th = ΔT / Q. Trong dẫn điện: dòng điện I chảy từ điện áp cao đến thấp V. Điện trở R = V / I.

Viết ra bảng đẳng cấu hoàn chỉnh ánh xạ các đại lượng dẫn nhiệt đến các đại lượng dẫn điện. Bao gồm ít nhất bốn cặp. Sau đó: định lý hoặc kết quả nào từ mạch điện ngay lập tức áp dụng cho vấn đề nhiệt một khi bạn có ánh xạ này?

Khoảng cách Đồ thị & May mắn

Mô hình hóa tâm trí chuẩn bị như một đồ thị có trọng số. Các nút đại diện cho các khái niệm. Các cạnh đại diện cho các liên kết hoặc kết nối có thể suy ra. Trọng số cạnh = độ mạnh của kết nối (trọng số thấp hơn = kết nối mạnh hơn, đường dẫn hiệu dụng ngắn hơn).

May mắn: gặp một ý tưởng mới (nút X) & ngay lập tức nhận ra nó kết nối đến một vấn đề mở (nút Y). Điều này yêu cầu một đường dẫn ngắn từ X đến Y trong đồ thị của bạn.

Một tâm trí chưa chuẩn bị có thể thiếu hoàn toàn các nút trung gian giữa X & Y — đường dẫn không tồn tại. Một tâm trí chuẩn bị có các khái niệm trung gian kết nối chúng: X → A → B → Y. Kết nối kích hoạt.

Câu nói của Pasteur 'may mắn ủng hộ tâm trí chuẩn bị' được phát biểu lại theo hình học: tâm trí chuẩn bị có độ dài đường dẫn trung bình ngắn hơn giữa bất kỳ hai khái niệm nào trong đồ thị kiến thức của nó. Đây không phải may mắn — đó là mật độ đồ thị.

Kỹ thuật 10 vấn đề quan trọng: những 10 nút này được đánh dấu là những mục tiêu ưu tiên cao. Khi một nút mới (kỹ thuật) xuất hiện, bạn ngay lập tức tính toán: có một đường dẫn ngắn từ nút này đến bất kỳ 10 mục tiêu của tôi không? Nếu có, kích hoạt. Nếu không, lưu trữ để sử dụng sau này.

Độ dài Đường dẫn & Nhận biết

Xem xét hai nhà nghiên cứu cùng đọc một bài báo mô tả một kỹ thuật phân cụm thống kê mới.

Nhà nghiên cứu A có danh sách 10 vấn đề quan trọng trong tâm trí & biết rằng kỹ thuật liên quan đến phân tích dữ liệu không gian. Nhà nghiên cứu B đọc cùng bài báo nhưng không có danh sách vấn đề hoạt động. Giải thích, sử dụng mô hình khoảng cách đồ thị, tại sao Nhà nghiên cứu A có thể ngay lập tức nhận ra rằng kỹ thuật giải quyết một trong những vấn đề mở của họ trong khi Nhà nghiên cứu B lưu trữ nó như 'thú vị nhưng không liên quan.' Cái gì khác nhau về cấu trúc trong các đồ thị kiến thức của họ?