Изобретение уже давно обрело статус ценности и, следовательно, товара. А если есть товар, то есть продавец и потребитель. Есть цена и себестоимость. И есть технологии изготовления этого товара. Всё ясно, кроме одного: как измерять себестоимость изобретения? От этого зависит, кто победит: компьютеризированная ТРИЗ или компью-теризированные МПиО

Технологии изобретательства как товар

 

Влияние изобретений на жизнь человека невозможно переоценить. Разумеется, при условии, что оценивают их те, кто работает в промышленности и в науке. Ну, ещё военные.

Именно на основе изобретений вообще стало возможным выживание и развитие человечества. Изобретение уже давно обрело статус ценности и, следовательно, товара. А если есть товар, то есть продавец и потребитель. Есть цена и себестоимость. И есть технологии изготовления этого товара. Всё ясно, кроме одного: как измерять себестоимость?

Чем больше делалось изобретений, тем очевидней становилась необходимость перевода изобретательства с опоры на отдельные таланты на промышленную основу. Ведь изобретения нужны не сами по себе, а в определённой области, в определённом количестве и определённого качества (уровня). А в современном большом и сложном нынешнем хозяйстве современного предприятия нельзя полагаться на заведомо случайные озарения и везение отдельных личностей. Во всём требуется расчёт и определённость, иначе предприятие лишится потребителя.

А какая определённость с изобретениями, которые нужны, но их ещё нет и неизвестно, когда они появятся? Стала очевидной необходимость обучения делу изобретательства достаточного количества людей так же, как учат другим специальностям. Учить же можно только технологии, по которой делают изобретения. А спрос рождает предложение. И с начала 20-го века способы (технологии) делать изобретения начали появляться во всё большем количестве и разнообразии.  

Ныне существуют множество предложений технологий, которые можно разделить на две группы без чёткой границы между ними. Первая – это методы проб и ошибок (МПиО), направленные на быструю выработку как можно большего количества идей с последующим перебором для выбора лучших.

Другая группа – это алгоритмические способы решения задач, направленные на преобразование исходной расплывчатой постановки задачи к нескольким лучшим решениям. В пределе – одному идеальному решению. Почти все алгоритмические способы представляют собой современные разновидности некогда разработанных Альтшуллером Г.С. способов решения изобретательских задач на основе его же Теории решения изобретательских задач (ТРИЗ), созданной в соответствии с требованиями научного метода.

В технологиях каждой из двух групп есть признаки технологий другой группы. Где больше, где меньше. А всего на рынке представлено около сотни технологий, предназначенных для массового обучения будущих изобретателей, но не имеющих отчётливо выраженных безусловных достоинств.

 

 

Как выбрать?

 

Таким образом потребитель стоит перед выбором, не имея для этого достаточно надёжных критериев оценки для сравнения предлагаемых технологий изобретательства. Не оценивать же их по громкости названий и прочим рекламным уловкам? Оценивать необходимо по эффективности. То бишь, по соотношению затрат на обучение людей и производительности их труда.

Беда в том, что существует весьма отчётливое противоречие в этих технологиях: чем технология проще, тем проще и дешевле обучение, но тем меньше определённости с ожидаемым количеством и качеством будущих изобретений, а также с затратами на их поиск. И, естественно, наоборот. Впрочем, справедливости ради надо сказать, что такое противоречие присуще многим другим технологиям в иных областях. Как быть?

Вполне очевидно, что это противоречие весьма условно, так выражено через не измеряемые признаки. Поэтому для сколько-нибудь обоснованного рассуждения необходимо найти измеряемые признаки. А начать можно лишь с того, что технология изобретательства – это преобразование задач (зачастую плохо, а то и ошибочно) поставленных в ответы на них (решения).  Будут ли эти ответы изобретениями – вопрос юридический и поэтому не подлежит рассмотрению в данной статье. Зато есть возможность сравнить исходный способ выполнения определённой функции и конечный, предлагаемый решением задачи. А также оценить затраты на преобразование (а то и создание) технической системы, выполняющей эту функцию, и технического устройства, материализующего (овеществляющего) эту техническую систему. [Примечание: здесь и далее терминология приводится в соответствии со Справочником терминов ТРИЗ-ОТСМ.]

В этом направлении уже кое-что сделано. Некогда Альтшуллер Г.С. определил [2] «уровень изобретательского решения как степень глубины перестройки исходной технической системы при переходе к новому техническому решению:

1.     Использование готового объекта без выбора или почти с выбором.

2.     Выбор одного объекта из нескольких.

3.     Частичное изменение выбранного объекта.

4.     Создание нового объекта (или полное изменение исходного).

5.     Создание нового комплекса объектов.»

 

В соответствии с этой концепцией весь процесс изобретательского творчества был представлен в виде следующей схемы [2]:

 

Количественно уровень решения предполагалось определять через число вариантов, которые нужно перебрать, чтобы наверняка получить решение такого уровня [1]:

«Первый уровень – мельчайшие изобретения, не связанные с устранением противоречий. Задача и средства её решения лежат в пределах одной профессии, поэтому она под силу каждому специалисту. Число вариантов, которое необходимо рассмотреть для решения, невелико – обычно не более десяти.

Второй уровень – мелкие изобретения, полученные в результате устранения противоречия способами, известными в данной отрасли (к примеру, машиностроительная задача решается способами, уже известными в машиностроении, но применительно к другим техническим системам). При этом меняется (частично) только один элемент системы. Для получения изобретения второго уровня обычно приходится пересмотреть несколько десятков вариантов решения.

Третий уровень – средние изобретения. Противоречия преодолеваются способами, известными в пределах одной науки («механическая» задача решается «механически», «химическая» - «химически» м т.д.). полностью меняется один из элементов системы. Количество возможных вариантов измеряется сотнями.

Четвёртый уровень – крупные изобретения. Синтезируется новая техническая система. Поскольку она не содержит противоречий, иногда создаётся впечатление, что изобретение сделано без их преодоления. На самом же деле противоречия были, но они относились к прототипу – старой технической системе. В задачах четвёртого уровня противоречия устраняются средствами, подчас далеко выходящими за пределы науки, к которой относится задача (к примеру, «механическая» задача решается «химически»). Число вариантов – тысячи и даже десятки тысяч.

Пятый уровень – крупнейшие изобретения. Синтезируется принципиально новая техническая система. Противоречий нет, поскольку нет и самой системы; противоречия могут появиться лишь в процессе синтеза системы. Число рассмотренных вариантов практически не ограничено: для создания изобретения пятого уровня нужно предварительно сделать новое открытие. …

Конечно, приступая к решению задачи, изобретатель заранее не знает, сколько вариантов ему придётся перебрать, … Следует отметить, что приведённые выше характеристики изобретений носят статистический характер, поэтому определение уровня производится экспертным путём. …

Естественно, что вероятность есть вероятность, и самую сложную задачу иногда (но только иногда) удаётся решить с нескольких попыток. А иногда и за время, много большее, нежели предполагает данный уровень».

 

Количественная оценка тоже явно хромает. Ведь предположение Альтшуллера Г.С. об оценки уровня задач через количество вариантов говорит не об уровне задачи как таковой, а об оценке исходной неопределённости при постановке задачи. А это уже область метрологии с её математическим аппаратом.

 

Качественная оценка тоже не очень хороша. К примеру, признаки по столбцам «А, Б и В» к ответу никак не относятся. По столбцам «Г» и «Д» ответы 2-4 уровней – это одно и тоже. А ответы по столбцу «Е» относятся к применению готового ответа, чем наверняка будут заниматься другие люди. Совсем не исключено, что изобретение останется невостребованным. Можно заметить, что чем выше уровень решения, тем хуже качество ответа на задачу относительно требований в мини-задаче по шагу 1.1. АРИЗ-85В. Кстати, ИКР вообще не упоминается в таблице.

А признак «противоречие» зависит от постановки задачи и опыта человека. Не говоря уж о том, что он никак не относится к технике как таковой.

Таблицу можно усилить статистикой распределения изобретений по уровням [2 стр. 17]:

Первый уровень – 32%.

Второй уровень – 45%.

Третий уровень – 19%.

Четвёртый уровень – менее 4%.

Пятый уровень – менее 0,3%.

Ясно, что по годам распределение количества меняется случайным образом, вплоть до исчезновения временами изобретений высших уровня, но в целом картина остаётся неизменной.

Почти наверняка и сам Альтшуллер Г.С. видел непригодность предложенной им количественной оценки изобретения из-за отсутствия этого самого количества проб и ошибок (ПиО). Ведь разговоры о об уровне задач и изобретений неубедительны, если нет способа его измерения. Вполне ясно, что количество ПиО нельзя подсчитать (да и некому) ни до, ни после решения задачи. Неизвестно даже, сколько времени уходит на разработку и проверку одного варианта хотя бы в среднем. Особенно, если речь идёт о т.н. «мысленных опытах», когда нередко очередной вариант мелькнёт как заведомо непригодное предположение. А может и пригодное, но тут же исчезнет; поди потом вспомни…

Однако это уже хоть что-то вместо «экспертных оценок». Во всяком случае таблицу уже можно развивать в поисках независимых и проверяемых признаков разных уровней. К примеру, уровень можно оценивать по числу промежуточных изобретений между корневым и новым [3]. Корневое – это изобретение вроде колеса или электродвигателя. Кстати, этот способ относится к идее закономерностей развития, учтённой в основах ТРИЗ [4]. Можно даже сказать, что в вышеприведённой таблице Альтшуллер Г.С. просто не дожал свою же идею об использовании закономерностей развития. Свою в том смысле, что он положил её в основу ТРИЗ в составе общей опоры (фундамента) на логику диалектического материализма (как он её понимал) [6]. Кроме того, можно опереться на скорость мышления, которая уже более-менее известна, и прикинуть время размышления над одной задачей. Хотя почти наверняка львиная доля времени уйдёт на исследование исходных обстоятельств возникновения причин возникновения задачи (снятие исходной неопределённости).

 

 

Сложность задачи

 

К сожалению, сегодня всё ещё не существует надёжных способов получения количественной и качественной оценки задачи ни до её постановки, ни после решения. Патент ведь всего лишь удостоверяет относительную рыночную новизну. А это вовсе не обязательно означает ещё один шаг в техническом прогрессе. Эффективность же будущего применения обычно может быть оценена только предположительно. И то на короткий срок. Или многие годы спустя. Тем более – в условиях рыночной экономики с её политикой параметризации, при которой то, что выгодно производителю, не выгодно пользователю. Не говоря уж о неопределённости с понятием «изобретение».

Здесь можно было бы много о чём порассуждать, но в основном рассуждения уже выполнены [3]. А именно: поскольку согласно законодательству «Изобретение является новым, если оно не известно из уровня техники», и «Изобретение имеет изобретательский уровень, если оно для специалиста явным образом не следует из уровня техники. Уровень техники включает любые сведения, ставшие общедоступными в мире до даты приоритета изобретения», постольку изобретение – это новая комбинация существующих знаний, обладающая промышленной применимостью.

А это почти дословно совпадает с определением предпринимательской идеи [7] как новой комбинации ресурсов и факторов производства, направленных на:

а) производство новых товаров;

б) применение новой технологии;

в) внедрение новых материалов;

г) открытие новых рынков сбыта;

д) подрыв монополии конкурентов;

е) совершенствование организации и управления.

Хотя здесь перечислены только решения организационных задач, которые не подлежат патентованию, они являются изобретениями. Ведь эти решения тоже изменяют существующие системы, пусть и нетехнические.

Говоря о применении знаний, нетрудно заметить, что МПиО – это способы беспорядочного комбинирования всевозможных знаний.

К примеру, только в области физики известно около 5-и тысяч разных эффектов (открытий). Не говоря уж о других науках. А сколько всевозможных и заведомо бесполезных комбинаций из них может быть? Даже если ограничиться знаниями только в пределах школьной программы? Факториал – штука очень быстрорастущая. Вот, к примеру, табличка факториалов: http://scolaire.ru/tablica_faktorialov.php. А поскольку это будет явно безумное количество, постольку все известные МПиО по определению сводятся к случайному «выуживанию» некоторых из вариантов на авось.

МПиО – это хаотическое применение знаний, а ТРИЗ позволяет сократить эти затраты, обучая инженера рационально применять свои знания. Ведь иначе свежеиспечённый инженер может сделать хоть триллион проб с квантовой ЭВМ, но изобретение высшего уровня он не сделает. Будет топтаться на первом уровне. Разве что случайно, да и то он не заметит мелькнувший подходящий вариант. Вполне очевидно, что чем выше уровень изобретения, тем выше должна быть подготовка инженера. Это хорошо видно в таблице Альтшуллера Г.С., приведённой в начале статьи.

 

 

Мышление

 

Независимо от накопленных знаний скорость мышления человека физически ограничена скоростью прохождения электрических импульсов по аксонам-нейронам, временем распознавания и т.д. Поэтому скорость мышления человека (даже гениального изобретателя) не очень заметно отличается от скорости внимательного чтения. Даже, пожалуй, медленнее. Ведь если просто читаешь, то всего лишь «впитываешь» информацию. Точнее говоря, не информацию, а данные и сведения от сопоставления читаемого текста с имеющимися знаниями о рассматриваемом предмете (подробности процесса – отдельный вопрос). А инженер обдумывает её, сопоставляя с уже известными знаниями и задачами.

Очень замедляет скорость мышления его хаотичность (беспорядочность. Когда читаешь, то автор «ведёт» тебя вдоль сюжета, не позволяя отвлекаться. А когда думаешь сам, то мысли то и дело уходят в сторону от «точечного» предмета обдумывания. Вместо образа задачи в голове самопроизвольно проскакивают отвлечённые мысли о еде, семье, новостях и т.п. пустяках (не всегда). Причина хаотичности – наличие в представлении о задаче некоторых признаков, совпадающих с признаками в группах сигналов от совсем разных событий. В просторечии это явление называется аналогиями или ассоциациями. Справиться с этой бедой помогают только алгоритмы. Они принуждают к определённой последовательности или, на худой конец, упорядоченности обдумывания и удерживают от отвлечений. Даже если это не АРИЗ. Не случайно специалисты по управлению говорят, что любое упорядочение всегда лучше беспорядка. Впрочем, порядок – это ещё не система.

А вот ещё один из замедлителей мышления. Предположим, какой-то из вариантов показался инженеру многообещающим. Но его надо не просто выразить словесно или образно, что сопоставимо с чтением абзаца нескольких десятков слов, отображающих сведения. Идею надобно «прокрутить», сопоставив её с требованиями к решению, известными ограничениями, доступными возможностями и вероятными следствиями. То бишь, поставив какое-то количество мысленных опытов. А это равносильно прочтению страницы, по меньшей мере. Даже с навыками скорочтения, которое в данном случае означает хорошее предварительное знакомство с областью возникновения задачи. Если недостаточное, то сбор дополнительных сведений «потянет» на целую главу. К тому же человеку трудно расставаться с идеей, если по итогам мысленного опыта остаётся заметная неопределённость, вселяющая надежду на успех повторениях этого опыта. В таких случаях тоже хорошо помогают алгоритмы.

Не лишне знать, что в распространённых определениях понятия «алгоритм» упор сделан на формальную логику Аристотеля, улучшенную диалектической логикой Г. Гегеля. А это делает такие алгоритмы сугубо умозрительными, ограниченно полезными. Что и доказывает история с ИИ [9]. Следовательно, в них нет и намёка на логику диалектического материализма как отражение внешних независимых закономерностей. А ведь только эта логика соответствует современному уровню естествознания, методически опирающемуся на процессы и системы как способы восприятия человеком постулата о движущейся материи. Между тем алгоритмы, уже наработанные на основе ТРИЗ, несут в себе изрядную долю неопределенности и, следовательно, МПиО. Поэтому такие алгоритмы всё ещё не имеют ни надёжной количественной и качественной оценок, ни способов расчёта, позволяющих потенциальному потребителю этих алгоритмов достаточно надёжно и убедительно определить их эффективность. Но это всего лишь задача. Трудная, но не безнадёжная. идея Теории РИЗ состояла именно в устранении исходной неопределённости. Область неопределённости в модельных рассуждениях можно и нужно всячески сужать с помощью алгоритма, но полностью устранить её нельзя. Поэтому объективность существования неопределённости вовсе не обосновывает предложения по её увеличению неопределённости.

Кстати говоря, выдвинутая в МА ТРИЗ (США) идея «гибридизации» ТРИЗ и МПиО сама по себе наивна, ибо вызвана сугубо идеалистическим представлением о работе мозга (сознание, подсознание и т.п.). Авторы идеи не понимают, что система – это взаимосвязанная совокупность процессов. Следовательно, не понимают, что каждый процесс начинается и завершается областью неопределённости, которую в моделях принято называть точкой бифуркации. Тем более, эта область расширяется при каждом изменении системы. Происходит это даже при мысленном моделировании в ходе решения задач. ИКР (мини-задача) и бесконечный перебор – условные крайности в этой неопределённости. Поэтому правильней говорить об области ИКР, а не конкретном ИКР.

 

 

Себестоимость изобретения

 

Рассуждения Альтшуллера Г.С. о затратах на поиск решения задачи посредством МПиО не отличаются от раскритикованных ещё К. Марксом безуспешных попыток оценить труд как таковой. Поэтому-то классиками и был предложен иной способ: оценивать труд по расходу рабочей силы как любого иного расходуемого ресурса. А поскольку этот ресурс является воспроизводимым, постольку его стоимость зависит от затрат на воспроизводство. Рыночная же цена рабочей силы колеблется в зависимости от спроса и предложения на этот ресурс определённого качества. Но ниже, чем затраты на воспроизводство рабочей силы допустимого уровня, она не опустится.

Изобретательство в любом виде деятельности – тоже труд и, следовательно, его сложность может быть оценена тем же способом – через стоимость подготовки подходящей рабочей силы (изобретателей) нужного качества. 

Понятно, что человек учится с первых дней своей жизни. Способность к обучению стала эволюционным преимуществом человека. Обучение – это расширение возможностей человека по приспособлению к жизни в условиях изменчивой и в целом враждебной среды путём изменения своего поведения. Мозг человека с большим опытом и обширной многосторонней подготовкой имеет гораздо большие возможности быстрого выхода на техническое решение, нежели мозг среднего человека, не говоря уж о людях, которые выучили только учебники школ и ВУЗов.

Давно известно, что качество специалиста определяется затратами на учёбу и на предыдущую работу (с учётом её разнообразия в определённых пределах).. Всё вместе называют одним словом: «квалификация», которая решающим образом влияет на скорость решения задач. Специалист по ИИ мог бы сказать, что нейросеть более опытного индивида лучше натренирована, а это денег стоит. Не зря при приёме на работу выясняют чему учился человек и где набирался опыта. 

Удивительно, но при этом очень редко выясняют уровень и разнообразие его культуры (если не путать её с расползающейся дегенеративной культурой времён «Заката Европы» по О. Шпенглеру). Ведь человек, скажем, прочитавший  сотни книг писателей уровня Тургенева и Толстого с их словарным запасом в десятки тысяч слов, куда более развит, чем одолевший несколько десятков увлекательных детективов со словарным запасом в триста слов (не говоря уж о комиксах, дайджестах и подобной макулатуре). И чем больше разнообразных книг прочитано, тем выше уровень развития. А этот уровень включает в себя не только величину словарного запаса, но и запас всевозможных жизненных обстоятельств и т.п. Начитанный человек заведомо быстрее разберётся в условиях возникновения задачи и лучше увидит их системность. А уж его возможности выявления аналогий (ассоциаций) растут в геометрической прогрессии (факториально) от повышения уровня культуры. Сказанное касается также музыки, живописи и других видов искусства. Повышение общей культуры человека повышает его способность эффективно применять свои специальные знания в разнообразных задачах.

 

Как уже отмечалось выше, каждому уровню изобретений требуется соответствующий уровень и направление подготовки инженера. И эта подготовка – лишь одно из условий, при котором этот инженер может неслучайно сделать изобретение требуемого этого уровня.

Подготовка будущего изобретателя (да и вообще инженера) должна непременно предусматривать и способы решения технических задач, не решаемых расчётами на прочность и т.п. Такие задачи обычно лирически именуют творческими, хотя в действительности он сводятся, во-первых, к выявлению исходной причинно-следственной картины возникновения недостатков в системах и в управлении процессами и, во-вторых, к поиску способов их устранения. Такие задачи (как, впрочем, не только в технике) именуют творческими в тех случаях, когда отсутствуют (или неизвестны решателям) методики и алгоритмы их решения.

Очевидно, что на освоение способов решения технических т.н. творческих задач в технической области требуется время. МПиО хороши тем, что на их усвоение уходит очень короткое время, но эффективность их крайне низкая. А вот для освоения способов решения задач, разработанных на основе ТРИЗ, требуется уже заметно большего времени и терпения:

«Приёмы устранения технических противоречий – самый простой для изучения и использования инструмент. Для хорошего практического овладения требуется 10-12 учебных часов и 10-20 часов самостоятельной работы. Сам процесс решения задачи после такой подготовки занимает немного времени – в пределах нескольких часов.

Вепольный анализ и стандарты на решение изобретательских задач для освоения требуют примерно столько же времени, в основном на отработку техники построения вепольных формул и на тренировку в поиске необходимых для данной задачи стандартов. Затраты времени также невелики. Тем не менее в целом этот инструмент даёт решения, как правило, более высокого уровня, чем приёмы, хотя как тот, так и другой недостаточно эффективны при решении плохо поставленных задач – в тех случаях, когда имеется не столько изобретательская задача, сколько изобретательская ситуация.

В последнем случае гораздо эффективнее АРИЗ. Для его практического освоения требуется существенно больше времени и усилий – не менее 40-60 учебных часов и до 200 учебных самостоятельной работы. Решение задач с помощью АРИЗ также достаточно трудоёмко – иногда десятки, а порой и сотни рабочих часов. Но это немного, если учесть, что такие задачи, как правило, ждут десятилетиями своего решения» [2 стр. 133-134].

В действительности не совсем так. Здесь упущены затраты времени на освоение и на применение способов исследования обстоятельств возникновения задачи и на её постановку. А это очень даже немалые затраты. Однако без их успешного освоения и применения все три упомянутых в цитате способа решения задач становятся всего лишь приложениями к МПиО. Более того, предварительное исследование может показать, что и задачи-то нет, если ответ станет самоочевидным.

 

Затраты на повышение качества рабочей силы сравнительно легко оцениваются по затратам на образование. Кроме них, придётся затратить ещё 5-10 лет в зависимости от специализации, в течение которых свежеиспечённый человек с высшим образованием (хотя на Западе это весьма размытое понятие) набирается опыта в приложении сухих теорий к жёсткой действительности жизни. Философски говоря – опыта перехода от общего к частному. А это тоже затраты на, так сказать, начальный этап S-образной кривой профессионального роста инженера-изобретателя. Эту кривую можно представить приблизительно вот так:  

 

Рис.1

 

На графике хорошо видно, что каждое продвижение по кривой требует дополнительного совершенствования инженера в разных областях. Разумеется, с соответствующими затратами. И здесь не линия, а протяжённая область такой же S-образной формы, что отражает неопределённость в общем совершенствовании человека.

Всё это позволяет без особого труда, избыточной точности и мнимо-теоретических измышлений рассчитать «себестоимость» воспроизводства рабочей силы породы «изобретатель». От неё и себестоимость изобретения – по человеко-часам, затраченным изобретателем по факту или по договору.

А так как сложность задачи, которую предстоит решить, заранее неизвестна и её вообще нельзя подсчитать, то придётся исходить от уровня решения задачи, которое рассматривается как прототип и уже было запатентовано. Далее, исходя из оценки прототипа в таблице Альтшуллера Г.С., можно составить приблизительные требования к будущему изобретателю. Разумеется, с учётом места прототипа S-образной кривой совершенствуемого устройства: чем дальше от корневого изобретения, тем уровень новой задачи ниже.

 

 

Сколько нужно изобретателей?

 

Однако, неясно, сколько представителей породы «изобретатель» страна может получить на, скажем, миллион человек населения? Предположим, для начала, что распределение природных изобретательских способностей соответствует (за неимением статистики) обычному графику нормального распределения:

Рис. 2

 

Из графика следует, что средний изобретатель-рационализатор – это две трети выпускников инженерных ВУЗов, уже получивших необходимый опыт. Они могут изобретать. Вроде много, но на производстве «вольные стрелки» встречаются крайне редко, да и их избыток вреден для отлаженного производства. Большинство решает производственные задачи, которые им поручают. А ответы на них далеко не всегда будут патентоспособными и даже рационализаторскими. И это помимо множества иных сугубо служебных отвлечений: совещания, обсуждения, обследования и т.п. (см. типовую Должностную инструкцию инженера [5]). Большинство должностных требований могут быть и будут выполнены отнюдь не тупыми исполнителями. Тем более это касается тех посредственностей, кто на производство не пошёл, найдя себе место на станциях техобслуживания автомобилей или в ЖКХ. А то и вовсе пошёл по другой профессии. Сколько их – статистика умалчивает.

Поэтому можно достаточно уверенно предположить, что предоставляемые внешней средой возможности творческой деятельности тоже могут описаны гауссианой и соответственно оценены в полтора десятка процентов. На изобретательскую часть приходится 0,14% от вышеупомянутых двух третей инженеров. А всего 0,1% всех инженеров могут изобретать и имеют для этого возможности. Хотя «могут» — это не значит, что будут. Да и вряд ли им позволят годами сидеть над одной задачей, перебирая варианты. Среда задаёт временные ограничения на поиски решений трудных задач и их будут поручать вне зависимости от подготовки инженера. А это приводит к компромиссным и временным решениям.

Это ещё не всё. Изобретения и новые технологии требуются не вообще какие угодно и где угодно, а преимущественно для решения вполне определённых задач. Поэтому в интересах страны (да и капитала) необходимо установить объём и состав знаний, понимания и умения всего того, что наверняка обеспечит инженеру способность делать изобретения определённого уровня при решении определённых задач. Кроме того, инженерам требуются ещё гарантированные рабочие места, и условия на вполне определённых производствах. Тогда можно рассчитывать, а не надеяться на появление нужных изобретений и технологий в нужное время, а не когда-то в неопределённом будущем.

 

Достаточно очевидно, что необходимый уровень подготовки будущих изобретателей высокого уровня не по карману отдельному инженеру, а также большинству мелких и средних предприятий. Такие затраты могут себе позволить только очень крупные компании. И не просто крупные, а такие, у кого время оборота капитала достигает десятилетий (вроде авиакосмических).

Поэтому предприятия помельче обходятся отслеживанием учебных заведений на предмет выявления самых многообещающих студентов и оплатой их учёбы с условием отработки затрат-инвестиций. Из чего следует обычное, в общем-то, стремление переложить на государство заботы по подготовке достаточного количества будущих изобретателей подходящего уровня в расчёте на то, что среди выпускников с высокой вероятностью найдутся подходящие специалисты.

Насколько это стремление организовано? Насколько правительство страны восприимчиво к такой потребности капитала в целом? Ведь всегда предполагалось по умолчанию, что люди будут размножаться сами, подчиняясь безусловным рефлексам, заложенным природой и многовековым культурным приоритетам. Было бы население, а среди него всегда найдётся какое-то количество изобретательных людей. Но каких, в какой области и какого качества – неясность полная. К примеру, в последние десятилетия многие изобретательные люди предпочитают (и это рекламируется) «работать» в области финансового капитализма. Попросту, специализируются на обворовывании остального населения и государства.

Правда, ныне население уже не очень-то подчиняется рефлексу воспроизводства. Во многом благодаря упадку культуры в эпоху «Заката Европы». Поэтому частный капитал обязал правительство вмешаться. Как водится, «кнутом и пряником». А так как «пряник» даётся из денег, собираемых в конечном счёте с того же населения, то затраты на воспроизводство, в общем-то, те же.  Разве что чиновников прибавилось.

 

Вообще говоря, правительство занято не столько урегулированием отношений внутри страны, сколько отношениями страны с другими странами, которые тоже представляют собой большие организованные группы людей (над-биологические организмы). Отсюда следует, что государство шевельнётся в направлении развития изобретательности населения в том и только в том случае, если, во-первых, достаточно ясно увидит угрозу правящему классу. Во-вторых, отчётливо увидит в изобретательстве способ избежать этой угрозы и даже создать её противнику. В-третьих, поймёт, что изобретательством можно управлять. В-четвёртых, увидит возможность рассчитать необходимые для этого затраты, как и полагается для бизнес-плана. В-пятых, ощутит недопустимость и далее полагаться на волю случая. То бишь, на пресловутую «невидимую руку рынка». А пока…

А пока самые развитые страны предпочитают покупать инженеров и ученых («мозги»), что, конечно, дешевле, чем тратить деньги на образование сейчас в неопределённой надежде получить отдачу когда-то. Но это работает. Какое-то время. А потом работать перестает. Самое ценное в науке - не достижения, а опыт достижения этих достижений. Научная школа, которая создается минимум три поколения. Есть научная школа - вы можете в любой момент догнать и перегнать. Нет научной школы - вы создадите айфон, и на этом все закончится. Это же касается и инженеров. Только для них важен опыт и задел двух предшествовавших поколений, а не школа. Россия вполне это ощутила приблизительно лет десять назад. А США начали ощущать только сейчас, прочувствовав провалы в создании сложной техники.

Всё это давно уже усвоено западными экономистами и политиками. Ведь эта «невидимая рука» занята исключительно вытаскиванием денег из чужих карманов в пользу финансового капитала. Поэтому здесь нужна жёсткое государственное вмешательство, а не призывы, которые капитал не воспринимает, что бы там ни говорила прислуга этого капитала об его «миссиях». Капитал воспринимает только то, что влияет на его выгоду. Быструю. А образование для них – плохой инвест-проект.

 

 

Заключение

 

В стратегических интересах общества государству недопустимо бросать на самотёк воспроизводство рабочей силы породы «инженер», что бы либералы ни говорили о свободе и т.п. «общечеловеческих ценностях». Можно ведь ограничиться простым наращиванием выпуска людей инженерных специальностей в расчётных количествах и качествах, да ещё и с запасом на всякий случай, чтобы уж наверняка. Но это не гарантирует требуемого обществу наращивания количества новых изобретений и технологий. Особенно в условиях массового высасывания наиболее сильных специалистов наиболее развитыми экономиками.

Это только при Сталине И.В. и в тогдашних условиях «кадры решали всё». Впрочем, идеология тоже много чего решала, возмещая организационные недоработки и промахи. Сегодня, как и тогда, обстановка явно предвоенная. А кое в чём уже и военная без всяких оговорок. И без идеологического единства в стране. Поэтому ограничив свою деятельность в этой области только решением тактических задач государство и, следовательно, общество получит в итоге бесполезную и поэтому вредную суету. Вдобавок потеряв на этом деньги и драгоценное невосполнимое время.  Как говорили древние, «Si vis pacem, para bellum» (хотя Эпаминонд произнёс это на древнегреческом).

 

Королёв В.А

Киев

20.04.2019г.

 

 

 

Литература:

1. Альтшуллер Г.С. «Алгоритм изобретения» («Московский рабочий», 1973 г., стр. 31-32.

2. Альтшуллер Г.С., Злотин Б.Л., Зусман А.В., Филатов В.И. «Поиск новых идей: от озарения к технологии (теория и практика решения изобретательских задач)», Кишинёв, «Картя Молдовеняскэ», 1989г. стр. 14-16.

3. Королёв В.А. С129. «Изобретение в ТРИЗ и в патентном законодательстве», 17 с. 2015г., http://www.triz.org.ua/works/ws95.html.

4. Альтшуллер Г.С. «Справка ТРИЗ-88».

5. http://instrukzii.ru/specialisti/obshheotraslevye/inzhener.html.

6. Королёв В.А. С144 «Прикладной диамат», 07.02.2019г., 10 с.,  http://triz.org.ua/works/wx13.html.

7. Й.А. Шумпетер «Теория экономического развития».

8. Королёв В.А. «С70. Сложность труда», 2002 г., http://triz.org.ua/data/w94.html».

9. Т. Гурова «Хакнуть человечество», http://expert.ru/expert/2019/10/haknut-chelovechestvo/.