Heurystyka

Heurystyka
Polecane artykuły
Analiza progowa Metoda badawcza Dyferencjał semantyczny Procesy poznawcze Cechy informacji Informacja Projektowanie Hipoteza Badania operacyjne

Heurystyka (z greckiego "odkrywać") uznawana jest za jedną z metod używanych w procesie poszukiwania odpowiedzi na postawione pytanie. Jako dyscyplina nauki ukształtowała się w latach 60 XX wieku. Duży wkład w jej rozwój mieli m.in. Alex F. Osborn, Gregory Poly, William J.J. Gordon i Edward De Bono. Uogólniając heurystyki stanowią zespół udowodnionych praktycznie (lecz nie zawsze zgodnych z wiedzą teoretyczną) i zazwyczaj tworzonych na własny użytek człowieka zależności pomiędzy aspektami rzeczywistości. Inaczej określana jako metoda na skróty, reguła, którą posługują się ludzie, by w efektowny i szybki sposób wydawać sądy. Niestety tak często jak pozwala uzyskać poprawną odpowiedz, tak też zawodzi prowadząc do błędów. Metoda ta powinna dążyć do osiągnięcia dopuszczalnego rozwiązania o wartości funkcji celu jak najbliższej optymalnej. Badania heurystyczne odkrywają nowe właściwości badanego przedmiotu lub jego inne nieznane dotąd bazowe cechy. Gyorgy Polya w swojej pracy zatytułowanej "Jak to rozwiązać" opisuje heurystykę jako "formalizację doświadczeń zebranych przy rozwiązywaniu zadań oraz obserwacji rozwiązywania zadań, a także próbą znalezienia wspólnych cech różnych metod rozwiązywania".

Do czynności rozwiązywania problemów metodami heurystycznymi należą:

• rozpoznanie zadania
• podjęcie decyzji o sposobie poszukiwania,
• zgromadzenie istotnych informacji,
• znalezienie odpowiedniej metody rozwiązania danego problemu,
• skonkretyzowanie sposobu rozwiązania,
• wykorzystanie w praktyce wybranego wariantu rozwiązania zadania.

(J. Apanowicz 2002, s. 38)

TL;DR

Heurystyka to metoda poszukiwania odpowiedzi na pytania, opracowana w latach 60. Heurystyki są zbiorem praktycznych zależności, które pozwalają ludziom szybko wydawać sądy, ale czasem prowadzą do błędów. Heurystyka ma na celu osiągnięcie rozwiązania jak najbliższego optymalnemu. Istnieją trzy główne nurty heurystyki: refleksyjny, pragmatyczny i informatyczny. Przeszukiwanie heurystyczne to proces zwiększania efektywności rozwiązywania problemów. Heurystyki mogą być wykorzystywane w różnych rodzajach działań, takich jak heurystyka zachłanna, reprezentatywna i zakotwiczenia.

Nurty heurystyki

W heurystyce wyróżnia się trzy najważniejsze nurty:

• refleksyjny - nurt ten dąży do wyjaśnienia sposobu twórczego rozwiązywania zadań oraz metod ich kształtowania i uczenia się. Określoną w ten sposób heurystykę można uwzględniać zarówno jako dziedzinę prakseologii (innymi słowy ogólnej metodologii działania) jak również za dział logiki pragmatycznej, czyli ten, którego przedmiotem są sposoby rozwiązania porblemu,
• pragmatyczny inaczej określany jako podejście ukierunkowane na konkretny cel, czerpiący inspiracje głównie z wynikającej potrzeby praktyki odkrywczej i służące tego typu praktyce,
• informatyczny, - w ramach tego nurtu wykorzystywane są zarówno środki jak i metody informatyczne, a także maszyny cyfrowe i inne środki techniczne, które są niezbędne do rozwiązania danego problemu (J. Mioduszewski 2013, s. 211)

Przeszukiwanie heurystyczne

Pojęcie "przeszukiwania heurystycznego" dotyczy zwiększania efektywności procesu rozwiązywania problemu. Termin ten pojawił się w latach 60 XX wieku. Heurystyka uznawana była za narzędzie eliminowania. Zostały sformalizowane sposoby przeszukiwania heurystycznego. Początkowo przyjęto, że rozwiązany problem może zostać opisany za pomocą obiektów i operatorów. Jeśli będzie istniała możliwość, nowe obiekty będą mogły być generowane przez zastosowane operatory. Natomiast grafy obiektów będą określane przez stany początkowe i operatory. Termin "przeszukiwania heurystycznego" można zatem określić jako proces pożądane drogi, pożądanego stanu czy też podgrafu spełniającego wskazane warunki. "Heurystyczne" w zadaniach przeszukiwania są określane wszelkiego rodzaju kryteria, prawa czy tez zasady, dzięki którym możemy wybrać najefektywniejsze kierunki działania dotyczące osiągnięcia danego celu. Zastosowanie tych praktycznych reguł pomoże uzyskać lepszy efekt i jakość rozwiązania.

Funkcje heurystyki w przeszukiwaniu

Z punktu widzenia efektywności przeszukiwania należy brać pod uwagę następujące czynniki:

• niepewność wyniku
• niekompletność dostępnej wiedzy
• poprawienie uzyskanego wyniku

Rodzaje heurystyk

• Heurystyka zachłanna (ang. Greedy heuristic) - opiera się na efektywnej budowie rozwiązania poprzez podjęcie na każdym kroku odpowiedniej decyzji. Wybierana jest ta część rozwiązania, która dla bieżącego rozwiązania optymalizuje wartość funkcji celu,
• Heurystyka reprezentatywności (ang. representativeness heuristic) - polega na dokonywaniu klasyfikacji danej rzeczy do konkretnej kategorii bazując na kilku cechach określanych jako reprezentatywne dla tej danej kategorii. W przypadku, gdy występują dodatkowe informacje, które wpływają na nasze procesy poznawcze, zostaje zignorowane zasady rachunku prawdopodobieństwa. Szacowanie opiera się na reprezentatywności a nie na faktycznym prawdopodobieństwie. Innymi słowy, w procesie określania prawdopodobieństwa ludzie kierują się tym, jak bardzo posiada zbliżone cechy do badanej próby.
• Heurystyka zakotwiczenia (ang. anchoring heuristic) - polega na dokonywaniu oceny na podstawie wcześniej ustalonego punktu odniesienia. Zniekształcenia w procesie badania wywołane są tzw "kotwicą umysłową’. Funkcje kotwicy pełni podana w pierwszej kolejności informacja lub ocena. W zależności od tego, jakie informacje zostały podane, ludzie mogą zmienić swoje szacowania wartości. Ten rodzaj często prowadzi do nieskupiania się na rzeczach istotnych, tym samym prowadząc do podejmowania niewłaściwych decyzji i nieracjonalnych zachowań. (A. Słysz 2007, s. 27)

Bibliografia

• Apanowicz J. (2002), Metodologia ogólna, Wydawnictwo BERNARDINUM, Gdynia
• Becker G.S. (1990), "Ekonomiczna teoria zachowań ludzkich", PWN, Warszawa
• Klepczarek E. (2012), Dualistyczny model poznawczy i heurystyki Daniela Kahnemana i Amosa Tversky'ego, Gospodarka w praktyce i teorii, nr.2, s. 57-76
• Mioduszewski J. (red) (2002), Metody organizacji i zarządzania, EXPOL, Olsztyn
• Rutkowski L. (2005), Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
• Siuzdak K. (1999), Zastosowanie metod heurystycznych w grach logicznych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, s.5
• Słysz A. (2007), Typ umysłu a częstość stosowania reguł heurystycznych", Wydawnictwo naukowe UAM, Poznań, s. 23-45

Autor: Klaudia Wnuk