ТРИЗ (Теория решения изобретательских и инженерных задач) была сформулирована Г. С. Альтшуллером в прошлом веке как система базовых инструментов для когнитивного анализа. Сегодня ТРИЗ активно применяют не только в инженерии, но и в бизнесе. Методология позволяет находить кратчайший путь к цели в условиях высокой неопределенности и дефицита данных.

При этом Теория !резонансов предлагает ряд дополнительных инструментов, расширяющих возможности ТРИЗ, а мультиагентные языковые модели (aLLM) способны выполнять роль его цифрового модуля.

Представьте, что вы решаете сложную инженерную или бизнес-задачу. Вы перепробовали все варианты, зашли в тупик и месяцами ходите по кругу, а вам требуется «сильное решение» (термин из ТРИЗ). Классический ТРИЗ предлагает около двух десятков инструментов. Помимо всем известного мозгового штурма, существуют методы трансформации тупиковой задачи для включения ресурсов мозга:

• «Метод маленьких человечков» — предложение представить проблему в виде множества маленьких действующих лиц (человечков) и попробовать решить ее на этом микроуровне.

• «Метод сказки» — переобозначение проблемы и ее участников в сказочных персонажей с попыткой написать сценарий того, как они бы выходили из создавшегося тупика.

Что происходит во время использования этих инструментов?Наша тупиковая задача записана в мозге в виде уже сформировавшейся нейронной сети. Эта сеть никак не взаимодействует с бытовыми нейросетями (например, «сходить в выходные в супермаркет»). Долго работая над проблемой, мы генерируем волны активности, но все они циркулируют внутри одного и того же замкнутого контура.

Инструменты ТРИЗ ломают этот шаблон:

• При мозговом штурме несколько человек высказывают самые странные предположения, что активирует у других участников незадействованные нейросети. В результате возникают смелые инсайты, часть из которых отбрасывается, но часть остается — и выход из тупика найден.

• При переопределении задачи в сказку происходит то же самое, но уже в уме одного человека. Переводя проблему из реальной в сказочную, он точно так же активирует новые нейросети, получает множественные инсайты и находит решение.

Подход Теории !резонансов и применение aLLM

Теория !резонансов предлагает использовать aLLM как ТРИЗ-модуль. У вас тупиковая проблема? Вы описываете ее мультиагентному ИИ. aLLM строит «облако версий», проводит поиск в сети и проверяет паттерны похожих ситуаций. Затем система отбирает наиболее жизнеспособные варианты с точки зрения реальности.

На выходе вы получаете ответ: от «это же очевидно!» до контринтуитивных идей, над которыми вы думаете еще три недели, прежде чем сделать шаг вперед. aLLM точно так же активирует незадействованные нейросети человека, но делает это через автоматический анализ гигантского массива вариантов, что значительно эффективнее, чем переобозначение задачи через сказку или «маленьких человечков»