При достижении договоренностей на уровне потенциальных партнеров предложение по проекту направляется на одобрение Группы высоких представителей, где ему присваивается статус ЭВРИКИ, и далее на утверждение Конференцией министров. Что такое СПЭВМ «МОНОЛИТ» — это серия специализированных ПЭВМ, предназначенных для эксплуатации в сложных условиях воздействия внешних факторов (вибрация, удары, повышенная и пониженная температура окружающей среды, повышенная влажность и т.п.). АНО «Институт проблем образовательной политики «Эврика» провел серию детско-взрослых образовательных событий с целью распространения эффективных российских образовательных технологий в странах БРИКС при участии детей дошкольного и школьного возраста.
Значение слова ЭВРИКА в Популярном толково-энциклопедическом словаре русского языка
1.8Библиография. Отобразить/Скрыть содержание. эврика. Слышали такое слово – эврика? Да-да, именно его кричал бегущий голышом по улице Архимед, которому было поручено измерить объем золотой короны царя Сиракуз – а ведь она была неправильной формы. Смотреть что такое «эврика» в других словарях: ЭВРИКА — (греч. нашел). Восклицание Архимеда, открывшего закон тяжести тел; восклицание, сделавшееся поговоркой по разрешении трудной задачи. Восклицание "эврика" употребляется как выражение радости при каком либо открытии, при внезапно появившейся, осеняющей мысли. Город Эврика, Калифорния, основанный в 1850 году, использует герб штата Калифорния в качестве официальной печати.
На что нам ЭВРИКА?
Легенда о том, что Архимед выкрикнул однокоренное «Эврика!» в значении «нашел» — не только красивая, но и логичная. И когда разработчики соединили механику Экстерна, Зарплаты и Персонала в одном онлайн-сервисе — на свет появилась Эврика. Следуя общепринятому мнению, после своего открытия он выкрикнул: «Эврика», что стало причиной привязки этого слова к открытию. Он пришел от этого открытия в такой восторг, что голый с криком «Эврика!» побежал из купальни домой, чтобы проверить догадку.
Что на самом деле означает слово «Эврика»: при чем тут Архимед, ванная и мошенники
В поисках ответа Архимед знал, что он должен определить плотность короны и сравнить ее с плотностью золота, но самой большой проблемой было измерение объема короны без ее расплавления. Итак, однажды я замечаю, что при входе в ванну с водой уровень его повышался при входе в него, и, следовательно, я делаю вывод, что этого было достаточно, чтобы погрузить корону в воду и рассчитать объем воды, который был равен тому, который был у воды. Это привело его к решению проблемы и определению, что корона была из чистого золота, и его радость вывела его из ванны голым и кричала «Эврика!
Эджула - — в античной архитектуре ниша обрамленная колоннами или... Эпигамия - норма предписывающая заключение брака между членами определённых... Щипцы - евр.
Щегловитов - в молодости был либеральным юристом. Сотрудничал в...
Однако теперь, по словам Шедлена, ученым удалось установить этот момент в реальном времени — и это должно помочь в понимании природы сознания. Шедлен и коллеги задались вопросом: может ли этот момент быть тем самым моментом инсайта? Чтобы это выяснить, ученые провели следующий эксперимент. Они попросили пятерых людей отслеживать точки на дисплее они двигались подобно песчинкам, разбрасываемых ветром. После этого испытуемые должны были ответить, в какую сторону двигались точки — влево или вправо.
Но если смотреть в суть вещей, не стандартно, то тут вовсе и ошибки никакой нет. Наш с вами разговор о слове «avrika» аврика следует начать с того, что идея создания нашего сайта возникла на территории Израиля. Наверно, есть среди нас такие, кто хоть немного увлекается языком иврит. Не тем ивритом, который мы слышим на улице — современный модерновый иврит. А тем древним языком, на котором была написана Тора.
Тогда мы с вами можем догадаться, что в самом слове аврика присутствуют отголоски иврита. Так же, к слову, называется знаменитая радиостанция вещающая на русском языке в Израиле — «Рэка». Отсюда следует, что и само выражение «Эврика» что на греческом означает — идея , не что иное, как ивритское выражение!
Россия выходит из европейской научно-технической программы "Эврика"
Шедлен и коллеги задались вопросом: может ли этот момент быть тем самым моментом инсайта? Чтобы это выяснить, ученые провели следующий эксперимент. Они попросили пятерых людей отслеживать точки на дисплее они двигались подобно песчинкам, разбрасываемых ветром. После этого испытуемые должны были ответить, в какую сторону двигались точки — влево или вправо.
При этом в центре экрана находились часы, и спустя некоторое время после ответа испытуемые должны были вспомнить, когда они нашли решение задачи поняли, куда двигаются точки , и перевести на это время стрелку часов.
Но мало кто задумывается над тем, что на самом деле обозначает это слово в переводе, и я решил в этом разобраться. Это слово стало устойчивым афоризмом в русской речи и часто используется, когда мы находим нужное решение сложной задачи или долго ломаем голову над ответом, а затем к нам приходит озарение. К нам оно попало вместе с описанием принципа плавучести, автором которого был Архимед. Думаю, ему еще неоднократно приходилось использовать это восклицание. Ведь он является основателем еще нескольких законов в физике и астрономии и внес колоссальный вклад в развитие многих наук. Однажды царь Гиерон поставил перед Архимедом непростую задачу. Ученому было нужно решить, действительно ли корона, сделанная по приказу царя, состоит из чистого золота, или ювелир решил обмануть его и добавил в сплав серебра.
При этом царский атрибут весил ровно столько, сколько весил слиток золота, выданный ювелиру.
Примечательно, что эта идея впервые пришла в голову не учёным, а авторам диснеевского комикса, в котором Дональд Дак таким образом поднимает со дна яхту Скруджа Макдака. Но поскольку плотность воздуха обычно намного меньше, чем плотность окружённых им предметов, выталкивающая сила оказывается ничтожно мала. Впрочем, есть исключения. Воздушный шарик, наполненный гелием, стремится вверх именно потому, что плотность гелия ниже, чем плотность воздуха. А если наполнить шар обычным воздухом — он упадёт на землю.
Плотность воздуха в нём будет такая же, как у воздуха снаружи, но более высокая плотность резины обеспечит падение шарика. Этот принцип используется в аэростатах — воздушные шары и дирижабли наполняют гелием или горячим воздухом чем горячее воздух, тем ниже его плотность , чтобы подняться, и снижают концентрацию гелия или температуру воздуха , чтобы спуститься. На них действует та же выталкивающая сила, что и на подводные лодки. Именно поэтому перемещения на аэростатах называют воздухоплаванием. Когда сила Архимеда не работает Если тело плотно прилегает к поверхности. Если между телом и поверхностью нет жидкости или газа — нет и выталкивающей силы.
Именно поэтому подводным лодкам нельзя ложиться на илистое дно — мощности их двигателей не хватит, чтобы преодолеть давление толщи воды сверху. В невесомости. Наличие веса у жидкости или газа — обязательное условие для возникновения архимедовой силы. В состоянии невесомости горячий воздух не поднимается, а холодный не опускается. Поэтому на МКС создают принудительную конвекцию воздуха с помощью вентиляторов.
А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной? Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует. Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе. Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно. И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б». Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки. Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга. Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена. Как, по каким признакам он классифицировал бы разные буквы? Наверное, что-нибудь вроде этого: «А» — уголок и горизонтальная палочка посредине, «Е» — три горизонтальные палочки и одна вертикальная, «О» — кружок, «Л» — уголок, обращенный острием вверх, и т. Когда в одном из наших технических институтов инженеры взялись за эту невероятную затею, психологи только посмеивались: пробовать пробуйте, а что у вас выйдет? Вышло же вот что. Вычислительная машина оказалась весьма способным «Маугли». Она довольно быстро определила, из каких «деталей» состоят разные буквы и что между ними общего. Машина сама установила разницу между «уголками», «кружочками» и «вертикальными черточками». Но тогда, выходит, у нее выработались простейшие понятия? Именно так и расценивают результаты своих опытов инженеры из Института автоматики и телемеханики. Вот и встал опять «проклятый» вопрос о пределе возможности машин. Если машины не просто тупицы, быстро выполняющие вычисления, а им доступны мыслительные действия в таком широком диапазоне — от образования понятий до творчества, то, видимо, скоро настанет эра настоящих думающих автоматов? Инженеры всегда были в этом вопросе большими оптимистами. Как только появились вычислительные машины, они заявили, что в принципе возможно автоматизировать любую умственную деятельность, если будут известны правила, по которым она происходит. Достаточно лишь разложить эти правила на элементарные машинные операции. Было бы только чем заполнять машинную память». Но когда они увидели, с какими бесконечными подробностями приходится объяснять машине самые простейшие правила мышления даже весьма еще несовершенные программы перевода с одного языка на другой состоят из 10—20 тысяч машинных инструкций , оптимизм их несколько поубавился. А ведь многие мыслительные действия вообще не удалось представить в виде системы правил. Взять хоть то же распознавание знакомого лица или знакомой ситуации. Правила, по которым совершается эта важнейшая мыслительная операция, запрятаны где-то в глубинах подсознания и до них не так-то просто докопаться. Но, видимо, они достаточно сложны. Потому что все попытки составить аналогичную программу для машины привели пока только к тому, что машина смогла узнать лишь некоторые буквы, простейшие геометрические фигуры да цифры. Как же «приблизить» машину к различным видам умственной деятельности, чтобы максимально разгрузить человека, оставив ему самые высшие, самые интересные, самые новаторские взлеты творчества? Тогда-то и появилась мысль решить задачу моделирования умственных операций обходным путем. Снабдить машину не подробной программой действия, а лишь способностью учиться. Тогда в машину надо будет ввести небольшую исходную информацию. Все остальные сведения, необходимые для моделирования мыслительного процесса, она раздобудет сама в процессе учебы. Вместо подробного расписания работы машине дают основную рабочую программу, в которой описан только принцип действия. И «обучающую» программу, которая по ходу дела вносит исправления в первую. Однако способные к обучению и самосовершенствованию машины не разрешили всех проблем, связанных с моделированием мышления. Центр тяжести просто переместился. Стало проще составлять программу, зато дольше и сложнее учить машину. Учить машину думать ничуть не проще, чем человека. А результаты пока довольно средние. Так что ни о каком преимуществе машины не может быть и речи. Во всяком случае, пока исходные позиции электронного ньютона и школьника Петьки неравны информация, закладываемая в начинающую учиться машину, намного меньше той, которой располагает первоклассник , человек может не бояться ее соперничества. Очевидно, мало наделить машину способностью учиться. Надо еще начинить ее теми алгоритмами, теми эвристическими приемами, что составляют механизмы нашего ума. Тогда ее работа станет больше похожа на мышление человека. В справедливости этого мы с вами имели возможность убедиться на многочисленных примерах творчества машин. Но мы также знаем, что и сам-то механизм человеческого мышления далеко еще не раскрыт. И надо прямо добавить: чем глубже исследовательская мысль человека обращается к познанию самого себя, тем более сложными предстаем мы с вами перед микроскопом науки и тем больше нового и неожиданного открывается в наших мыслительных способностях. Мы с вами подошли сейчас к интереснейшей области. Вспомните: когда производили опыты над человеком, чтобы вырвать некоторые секреты его мышления и передать их машине, испытуемого приводили в состояние, близкое, если можно так выразиться, к машинному, — его ограждали от всех эмоций, насколько это возможно, от всех внешних впечатлений, помещая в специально изолированную камеру. Ведь машина бесчувственна. И ей требовалось дать «очищенную от посторонних примесей», бесчувственную человеческую мысль. Нужно сказать, что бесчувственность счетнорешающих устройств, эта самая их машинная суть, рассматривалась с первых шагов кибернетики и рассматривается и сейчас как огромное их преимущество в решении целого ряда практических задач. Не поддающиеся гневу, не расстраивающиеся от мелких огорчений, не подверженные человеческим эмоциям, комбинации электронных ламп и сопротивлений, пусть с машинной тупостью, но и с хладнокровием механизма, бесстрастно выясняют все «за» и «против» и дают точный математический ответ. Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику. Но поскольку ученые и конструкторы задались целью использовать машины и в таких областях, где даже от человека требуется вдохновение, встал вопрос об истинных механизмах этого вдохновения. Так ли уж не важны и не нужны эмоции человеку в его умственной деятельности? Мы повседневно наблюдаем, как человек, который страстно стремится к цели, достигает несравненно большего, чем тот, кто работает с прохладцей, чем тот, кого данное дело не волнует. Нет ли тут связи между эмоциональной зараженностью человека и эффективностью его мышления? И если уж взялись обучать машину самым продуктивным способам человеческого мышления, тогда выходит… В общем сейчас всерьез заговорили о создании не только думающих, но и чувствующих машин. Как выяснилось, эмоции им действительно нужны… чтобы лучше думать. В самом деле. Любое наше мыслительное действие не является самоцелью. Оно совершается, так сказать, не из любви к искусству, а всегда бывает вызвано какими-то потребностями и мотивами, зависящими от чувств и настроений, которые мы в этот момент испытываем. И часто именно эмоции играют решающую роль в оценке различных ситуаций и даже отдельных мыслительных действий. Мозг как бы решает для себя, к хорошему или плохому результату приводит тот или иной этап переработки информации. Киевский кибернетик Николай Михайлович Амосов предположил даже, что в мозгу существуют две самостоятельные программы — интеллектуальная набор разнообразных эвристических приемов мышления и эмоциональная те самые потребности и мотивы, что определяют наше отношение к происходящему. Когда мы думаем, действуют обе эти программы, причем выбор алгоритма зависит от оценки, которую он получит по эмоциональной шкале. Мало того, эмоциональная программа нередко даже изменяет интеллектуальную, так что образуется уже какой-то «сплав» из чувств и мыслей. Он-то и лежит в основе нашего мышления. И может быть, принадлежность людей к художественному и мыслительному типу определяется тем, какая из двух программ играет у них первенствующую роль. Так или иначе, а многие кибернетики считают, что самые существенные недостатки эвристических программ можно будет устранить, если снабдить машины чем-то? Первую электронную модель эмоций киевляне уже создали. Их детище сможет испытывать печаль, тревогу, любопытство, негодование, горе, обиду, жалость — всего около пятидесяти разных чувств, настроений и даже страстей. Действия ее заключаются в ответах на вопросы. Машина анализирует не просто смысл того, о чем ее спрашивают, но учитывает и эмоциональную окраску вопроса. Потом она начинает думать, как ответить. И ответы ее зависят от «настроений» и «чувств», вызванных предыдущими вопросами и общим эмоциональным состоянием, которое задается заранее. Причем «темперамент» машины можно менять, усиливая одни чувства, ослабляя другие. Работа эта только начата и важна не конечными результатами, а поворотом исследований мыслительной деятельности в сторону чувств. Легко понять, что, когда машина научится не только думать, но и чувствовать, она станет еще более сильным помощником человека. Есть еще одна возможность усилить интеллект машины. Не обязательно ей начинать с «каменного топора» и самостоятельно проходить весь сложный путь становления ума. Можно сразу сделать ее умнее, снабдив всем тем опытом мышления, который накопило человечество — не каждый из нас, а именно все мы за тысячелетия сознательной жизни. Снабженная таким коллективным опытом и творческими навыками, да при ее удивительном быстродействии, машина, по мнению современных кибернетиков, сможет превзойти своего создателя в поединке интеллектов. Но кто даст нам в таком случае гарантию, что, «работая над собой», машина не создаст совершенно новые эвристические приемы, неизвестные нашему мозгу? И не окажемся ли мы когда-нибудь перед необходимостью изучать творчество машины, подобно тому как мы изучаем сейчас творчество людей? Естественно, что сейчас, с появлением на границе кибернетики и психологии новой науки — эвристики, у многих возникло желание признать за ней право на первенство. Англичанин Саймон, первым создавший для машины эвристическую программу, заявил недавно: «Я думаю, мы можем согласиться, что XX век — это век эвристики». Конечно, он по-своему прав, но где гарантия, что через пару лет не будут совершены еще более грандиозные открытия, скажем, в биологии, и тогда станут столь же справедливо связывать нашу эпоху с новым триумфом в науке? Между тем во всех этих определениях XX века есть одна общая черта. В химии ли, в физике или в кибернетике — всегда речь шла о большом количестве открытий, поставивших ту или иную науку впереди других. Невероятное обилие научных открытий — вот характерная особенность нашей эпохи. По данным ЮНЕСКО, девять десятых ученых всех времен и народов, совершивших важные открытия, — жители двадцатого столетия, наши современники. А предшествующие тысячелетия, вся многовековая история человечества — от Аристотеля до Сеченова — дала лишь одну десятую великих первооткрывателей. Количество открытий и изобретений удваивается каждые десять лет. Причем темп развития науки все убыстряется. Подсчитано, что за последние пятнадцать лет сделано столько же научных открытий, сколько за всю предшествующую историю науки! Так не правильнее ли было бы назвать наш век эпохой открытий? В конце XIX века на всем земном шаре научными исследованиями занимались едва пятьдесят тысяч человек. К середине XX столетия их было уже четыреста тысяч. Сейчас во всем мире ученых, активно двигающих науку вперед, свыше двух миллионов. Если теперешние темпы даже не ускорятся, а хотя бы останутся на таком же уровне а наука развивается по геометрической прогрессии! Поистине речь идет о грядущей «промышленности открытий», как ее справедливо называют. И как всякой индустрии, ей нужна соответствующая техника. Такими современными механизмами, способными автоматизировать умственный труд, и служат вычислительные машины, которые могут не просто решать отдельные задачи, большей частью уже давно решенные людьми, а быть настоящими действенными помощниками человека в высокоинтеллектуальной работе. Это по силам машинам, работающим по эвристическим алгоритмам, машинам, созданным, чтобы делать открытия. Известный ученый, директор Киевского института кибернетики Виктор Михайлович Глушков считает, что речь должна идти о комплексной автоматизации таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники. Ведутся эксперименты с программами, выводящими сложные логические следствия из имеющихся в распоряжении исследователя фактов. Планируются работы по созданию программ, строящих теорию, которая простейшим образом объединила бы сложный экспериментальный материал. Высказаны первые идеи о путях построения программы, которые формулировали бы новые интересные идеи в математике… Уже сегодня электронная машина в нашем вычислительном центре может вывести любые теоремы алгебры так называемых вещественных полиномов, в том числе и те, которые не выведены человеком». Как скоро настанет пора такой «кибернетизации научного творчества»? Академик Глушков уверен, что очень скоро. Сразу же после «кибернетической десятилетки» в экономике, с которой, по его мнению, надо начинать массовое внедрение кибернетики в нашем народном хозяйстве. На помощь ученым придут электронные ньютоны, умеющие «думать» не только очень быстро и логически стройно, но и пусть несколько приблизительно, с некоторой долей вероятности, зато с помощью так называемых «скачков ума», внезапных откровений, интуитивных догадок, и составляющих суть творческого мышления. Рациональная в своей основе, наука движется вперед не за счет только простого рассуждения, а главным образом благодаря способности ума освобождаться от оков железной логики — мыслить широко, остроумно, порой парадоксально, забегать далеко вперед, воображать иногда то, что еще не получило подтверждения фактами. Мысль человека всегда основана на чувствах, она всегда эмоциональна, хотя эта сторона деятельности ума не бросается в глаза и потому гораздо меньше изучена. Тем более это относится к мыслительной работе ученых и вообще творческих людей. Кто-то остроумно сказал, что эмоции — «закулисный дирижер» творчества. И дирижер этот играет не второстепенную, а главную роль в поисках нового. Когда эмоциями снабдят машины, они смогут «думать» еще более творчески. Не обязательно им впадать в экстаз, вдохновенно «щелкать цифрами». Не знаю, доведется ли им переживать минуты вдохновения, творческого подъема, но без воображения и интуиции их электронных моделей, разумеется им не стать подлинными ньютонами. Тем более что им придется работать на науку XX столетия — науку «безумных идей» и фантастических открытий. Весь XIX век да и начало нашего ушли в значительной степени на собирание фактов — подготовку фундамента колоссального рывка вперед, который знаменовался такими невероятными, с точки зрения здравого смысла, открытиями, как теория относительности или антимир. Сами физики назвали эти теории «безумными» в хорошем смысле. И несмотря на уже обнаруженные парадоксы, по признанию многих ученых, современная наука нуждается в новых «сумасшедших» теориях. Этого не смогут сделать трезво рассуждающие умы. XX веку нужны ученые-фантазеры, ученые-мечтатели, люди гибкой и смелой мысли, способные оторваться от канонов старых теорий, вырваться за пределы прежнего знания. И если вы — будущие ученые, инженеры, художники — хотите стать участниками великих деяний своего времени, учитесь думать широко, эмоционально, творчески.
Россия решила выйти из Европейской научно-технической программы «Эврика»
«Эврика» в дословном переводе с греческого языка звучит как «Я нашел!» и имеет значение радостного восклицания. Скачать презентацию на тему ЭВРИКА можно ниже. Что такое программа эврика Спустя двадцать лет после вхождения России, ее научно-исследовательских, проектных и конструкторских организаций в число. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас.
Эврика! Великое открытие
нашел) (книж.). Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого-нибудь открытия и т.п. «- Баа. 1.8Библиография. Отобразить/Скрыть содержание. эврика. Следуя общепринятому мнению, после своего открытия он выкрикнул: «Эврика», что стало причиной привязки этого слова к открытию.