Увидеть целый мир в песчинке и небо в полевом цветке…

Вильям Блейк

Исторически сложилась парадоксальная ситуация: художники, скульпторы, режиссеры обучаются своему мастерству в высших учебных заведениях, изучают спе­циальные дисциплины, по которым имеются и учебники, и разнообразные пособия, а искусством исследователя каждый ученый овладевает сам, по крохам собирая необходимые сведения в литературе или заимствуя опыт коллег. К сожалению, до сих пор "наука исследовать" как предмет нигде не преподается, отсутствуют и хоро­шие учебные пособия по этому вопросу. Естественно, что в таких условиях, как во времена цеховых ремеслен­ников, важную роль в подготовке ученых играют научная школа и личность ее лидера. Надеемся, что серия публи­каций под рубрикой "Технология творчества" позволит молодым ученым овладеть методами активации твор­ческого процесса.

Перед начинающими учеными встает множество проблем: как работать с научной ли­тературой, как написать научную статью, обзор, диссертацию, как правиль­но поставить эксперимент, но даже перед выдающи­мися учеными всегда сто­ит вопрос: "Как найти идею?"

Многие считают, что талант — это природный дар, который нельзя выра­ботать или возместить усердным обучением. Еще Демосфен сказал: "Орато­рами становятся, поэтами рождаются". Действительно, природный талант имеет решающее значение в становле­нии ученого. Однако для того чтобы этот талант проявил­ся, постоянно развивался и давал результаты, необходимо приложить еще много труда по изучению методологии и приобретению навыков исследовательской деятельности. Наука, как и всякая область знаний, за свою много­вековую историю выработала множество приемов, которые позволяют стимулировать творческий про­цесс.

Проблема творчества включает творческие способнос­ти, творческий климат, творческие навыки, а также методы и приемы, позволяющие активизировать творческий про­цесс. Творческие навыки — это не врожденные качества личности, а технологические приемы, формируемые, при­обретаемые в процессе обучения и постоянного пребыва­ния в определенной творческой среде (например, в усло­виях научной школы или семьи). Творческие способности включают в себя нетрадиционное мышление и видение того, что не укладывается в рамки общепринятых поня­тий, умение мысленным взором охватить всю проблему целиком и сформулировать задачу, а также ассоциа­тивную память и другие психоэмоциональные и ха­рактерологические свойст­ва личности.

Весьма существенной является способность к переносу опыта, т. е. к применению способов ре­шения одних задач для ре­шения других. Так, исполь­зуя метод аналогий, анг­лийский инженер М. Брюнель, наблюдавший за дви­жениями корабельного червя в древесине, в 1818 г. пришел к технической идее строительства подводных туннелей. "Кессон Брюнеля" представляет собой металлический цилиндр, который продвигается вперед, наподобие корабельного червя. Анг­личанин Э. Уитней, наблюдая, как кошка пыталась схва­тить когтями цыпленка, пришел к мысли о создании хлопкоочистительной машины.

Составной частью таланта является способность мозга формировать и длительно удерживать в состоянии воз­буждения нейронную модель проблемы, решаемой в дан­ный момент исследователем. Впервые идею доминантно­го очага возбуждения выдвинул академик А. А. Ухтом­ский, который выделил два основных свойства доминан­ты: повышенную возбудимость группы нервных клеток, благодаря которой суммируются раздражители, приходя­щие из разных источников, и стойкую задержку возбуж­дения после исчезновения раздражителей. При этом в качестве раздражителей, поддерживающих активный про­цесс мышления в доминантном очаге, могут выступать прослушивание музыки, ходьба и т. д.

Таким образом, для активации процесса мышления необходимо сформировать доминантный очаг возбуждения и в процессе решения определенной проблемы посто­янно его поддерживать.

Так, И. И. Мечников, изучая взаимоотношения орга­низма и инфекции, наблюдая за прозрачными личинками морской звезды, однажды бросил в их скопление несколь­ко шипов розы. Личинки окружили эти шипы и перева­рили их. Обдумывание обнаруженного факта привело Мечникова к разработке теории фагоцитоза. Изобрета­тель карбюратора Ч. Дюрейа, неустанно работавший над совершенствованием двигателя внутреннего сгорания, увидев у жены пульверизатор для духов, в 1891 г. создал инжектор, распыляющий смесь бензина с воздухом. Шотландский врач Дж. Данлоп был озабочен тем, что сыну неудобно ездить на велосипеде по тряской дороге. Поливая однажды сад, он ощутил, как шланг пружинит под рукой. Это натолкнуло его на мысль о создании мягких шин для велосипедов. Приведенные примеры наглядно демонстрируют, что метод аналогий эффектив­но работает только при наличии у исследователя очага доминантного возбуждения по отношению к определен­ной проблеме.

Способность восприятия образов и формирование нейронных моделей (кодового обозначения объекта или события в коре головного мозга) и последующее манипу­лирование ими — важнейшее свойство мозга, позволяю­щее увидеть новое в давно привычном.

Архимед, постоянно обдумывавший вопрос о возмож­ной примеси серебра в золотой короне царя Гиерона, однажды, опустившись в ванну, заметил, что из нее вытекло определенное количество воды. Уяснив сущ­ность этого факта, Архимед выскочил из ванны с криком "Эврика!" ("Нашел!"). Согласно легенде, именно так был открыт сначала метод сравнения объемов различных тел, а затем и основной закон гидростатики.

Легкость генерирования идей, их широта и глубина, способность к предвидению — основные характеристики исследовательской деятельности.

Важную роль в творческом процессе играет подсозна­ние. Поскольку творческая личность находится в постоян­ном поиске ответов на решаемые проблемы (по дороге на работу и с работы, во время отдыха и т. д.), перевозбуж­денный мозг и во сне продолжает свою работу. Так, В. М. Бехтерев и О. Бальзак отмечали, что у них процесс творчества продолжался во сне. О. Леви во сне пришла идея о передаче возбуждения с одной нервной клетки на другую. За это открытие через 15 лет он был удостоен Нобелевской премии. Н. Бор во сне увидел образ, натолк­нувший его на идею создания планетарной модели атома. Многие мелодии явились Й. Гайдну, В. А. Моцарту, И. Ф. Стравинскому в полусонном состоянии. Периодическая система была "построена" Д. И. Менделеевым во сне. Сам ученый вспоминал об этом так: " Вижу во сне таблицу, где элементы расставлены так, как нужно, проснулся, тотчас записал на клочке бумаги, — только в одном месте впоследствии оказалась нужной поправка".

Немецкому химику Ф. А. Кекуле циклическая форму­ла бензола пришла во сне, после тяжелого трудового дня, в течение которого решение проблемы так и не было найдено.

В подсознании могут быть решены многие проблемы, а сознание лишь фиксирует результат. Это явление мно­гие оценивают как озарение, или инсайт.

Считается, что "интуиция гения" — это озарение, как бы исходящее свыше. Однако у каждого сколько-нибудь способного человека бывают яркие мгновения вдохнове­ния, ассоциируемые с самоощущением "гениальности". А видимая легкость генерирования идей у выдающихся людей — гениев есть результат огромного труда, помно­женного на способность улавливать самые слабые анало­гии, огромную эрудицию и неистощимую фантазию.

Выдающийся математик А. Пуанкаре, вспоминая, как он совершил одно из своих открытий, пишет: "Однажды вечером, вопреки своему обыкновению, я выпил черного кофе и не мог заснуть; идеи возникали в голове толпа­ми..." Конечно, можно дать совет молодым ученым: пейте больше черного кофе. Естественно, это не даст каких-либо результатов, хотя совет и не лишен опреде­ленного здравого смысла, поскольку кофе тонизирует организм. Однако новые плодотворные идеи придут в голову не тому, кто больше выпьет кофе, а тому, кто изо дня в день много и упорно думает и работает над опреде­ленной научной проблемой. Так, И. Ньютон, объясняя, как он пришел к закону тяготения, сказал, что он посто­янно думал об этом. Легендарное яблоко было лишь внеш­ним толчком к решению проблемы. Не зря Л. Пастер заметил, что случай благоприятствует лишь подготовленному уму.

Важное качество исследователя — способность к на­блюдению. Любое наблюдение возможно лишь при нали­чии внимания к окружающему, особенно если это внима­ние сконцентрировано на каком-то определенном пред­мете, к которому специалист проявляет сильный интерес. Наблюдательность тесно связана с памятью: человек со слабой памятью не может быть наблюдательным, так как в любом наблюдении есть элемент сопоставления с ранее известным. При этом видеть и выделить, заметить и сделать из замеченного правильные предположения и выводы — принципиально разные понятия. Так, Э. Дженнер, заметив (хотя это было известно и до него), что люди, заразившиеся оспой коров, переносят натуральную оспу в легкой форме, предложил способ оспопрививания. А. Флеминг обнаружил, что в чашке Петри (засеянной стафилококком), в которую случайно попал плесневый грибок, образовалась зона отсутствия роста патогенного микроба. Это привело к открытию пенициллина, а затем и других антибиотиков.

Академик А. Н. Несмеянов, отвечая на вопрос: "Какое главное качество должен иметь молодой человек, всту­пающий в науку?" — пишет: "...самое главное качество — влюбленность, ненасытный интерес к тайнам природы и к путям овладения этими тайнами. От ученого требуется и огромный повседневный труд, труд через всю жизнь, и огромная работа мозга и терпение..."

Одержимость поиском, поглощенность проблемами науки — вот главные черты исследователя. Не зря И. П. Павлов говорил, что наука требует от человека большого напря­жения и великой страсти.

Умение выделять главное — существенное качество ума, требуемое ученому.

Для мышления исследователя важной представляется способность к обобщению на основе недостаточного числа признаков. П. И. Карпов отмечает, что "эта способность крайне важна в творческом процессе, и если люди овла­девают ею, то они мыслят так, как гении".

Т. А. Эдисон говорил, что талант состоит из 1% вдохновения и 99% тяжелого груда. Таланту нельзя на­учиться, но можно его развить. Способности — это еще не талант, но уже его предпосылка. Наблюдательность, так же как и другие способности, можно развивать и совер­шенствовать. Для этого имеются специальные тесты и приемы.

Долгие годы неизменными атрибутами творчества счи­тали озарение, прирожденные способности, счастливый случай, а само понятие "творчество" связывали с техно­логией перебора вариантов методом проб и ошибок. Несмотря на то что метод проб и ошибок широко распро­странен в науке, это наименее эффективный путь к истине. Превращение науки в производительную силу общества и выделение ученых в самостоятельную профес­сию поставили задачу разработки методов активации научного творчества и алгоритма творческого процес­са.

R. Merton [18], проанализировав 264 исторически зафиксированных случая многократности открытий, по­лучил следующие результаты: большую часть этих откры­тий — 179 — составляют двоичные, 51 — троичные, 17 — четверичные, 6 — пятеричные, 8 — шестеричные. Отсюда следует вывод, что любое открытие имеет свою внутрен­нюю логику, определенные этапы, стадии и условия, набор изначальных знаний, при которых это открытие реализует­ся. Историческая практика показывает, что к одному и тому же открытию можно прийти разными путями, на что, вероятно, решающее влияние оказывает изначаль­ный набор знаний, известных первооткрывателю, а также стиль его мышления и многие другие факторы.

Г. С. Альтшуллер [1] отмечает, что изобретение — это закономерный переход технической системы от одного состояния к другому. Опираясь на знание закономернос­тей развития технических систем, можно планомерно решать задачу, сознательно преодолевая трудности, в том числе психологические.

Н. В. Гончаренко [7] разделяет творческий процесс на три стадии: 1-я — рождение замысла, гипотезы, когда творческая идея говорит только о цели, желании, о том, что творцу хочется, а не о том, чего он действительно достигает; 2-я — логический анализ, сбор информации, обогащение знаний, разработка плана деятельности; .3-я — фактическая реализация составленного плана, вопло­щение замысла.

П. К. Энгельгеймер в книге "Теория творчества" отмечает, что первый этап творчества дает замысел, вто­рой —- план, третий — поступок.

Таким образом, творчество в определенной степени представляет собой формализованный процесс, который может быть описан совокупностью алгоритмических действий.

Среди методов, активизирующих научное творчество, широко известен метод мозгового штурма (мозговой ата­ки), автором которого является А. Осборн. В основе этого психологического метода лежит утверждение о том, что процесс генерирования идей необходимо отделить от процесса их оценки. Осборн предложил осуществлять генерирование идей в условиях, когда критика запрещена и, наоборот, всячески поощряется каждая идея, какой бы фантастической она ни казалась. Для проведения мозго­вого штурма отбирают небольшую (6-8 человек) группу специалистов, желательно из смежных областей знания, психологически адаптированных друг к другу и по стилю мышления являющихся "генераторами идей". Генериро­вание идей осуществляют в быстром темпе. В минуты "коллективного вдохновения" возникает своеобразный ажиотаж, идеи выдвигаются как бы непроизвольно, про­рываются и высказываются смутные догадки и предполо­жения [1]. Высказанные идеи записываются и передаются группе экспертов для оценки и отбора самых перспектив­ных. Психофизиологические основы мозгового штурма можно объяснить с помощью теории З. Фрейда, согласно которой сознание человека — всего лишь тонкая над­стройка над бездной подсознания. В обычных условиях сознание контролирует процессы мышления привычны­ми представлениями и запретами. В условиях мозгового штурма запреты снимаются и создаются возможности для прорыва из подсознания иррациональных идей.

Модификацией метода мозговой атаки является синектика, разработанная У. Гордоном. Особенностями этого метода является формирование более или менее постоян­ных групп "генераторов идей", внесение элементов кри­тического анализа высказанных идей, наличие руководи­теля синектической группы, который направляет процесс и предлагает определенные аналогии. В отличие от Осборна Гордон делает упор на необходимость предвари­тельного сбора информации, обучения экспертов, на использовании специальных приемов организации про­цесса выработки решения.

Сущность морфологического метода состоит в постро­ении таблиц, которые должны охватить все возможные варианты решаемой проблемы. Морфологический метод предусматривает построение двухмерной матрицы: выби­рают две важнейшие характеристики технической систе­мы, по каждой из них составляют список альтернативных вариантов и на основе этого строят таблицу, осями кото­рой являются эти списки. Каждая клетка такой таблицы соответствует возможным вариантам решения техничес­кой задачи.

В 1950—1960 гг. Г. С. Альтшуллером было выдвинуто предположение о том, что творческий процесс представ­ляет собой алгоритм последовательно осуществляемых действий. На основе этого были разработаны алгоритм и теория решения изобретательских задач (ТРИЗ), с помо­щью которой, опираясь на изучение объективных законо­мерностей развития технических систем, вырабатывают правила организации мышления по определенной схеме. Г. С. Альтшуллер считает, что существуют объективные законы развития технических систем, исключающие сле­пой перебор вариантов [1].

Для решения изобретательских задач в рамках ТРИЗ необходимо иметь мощный информационный фонд, вклю­чающий прежде всего типовые приемы устранения про­тиворечий (административных, технических, физичес­ких) между современным состоянием объекта и идеаль­ным конечным результатом. ТРИЗ представляет собой алгоритм, позволяющий выйти на идею решения задачи, и только от индивидуальных качеств изобретателя зави­сит, на каком этапе будет найдена идея.

Алгоритм решения изобретательских задач включает следующие основные этапы: 1) анализ задачи; 2) анализ модели задачи; 3) определение идеального конечного резуль­тата и физического противоречия; 4) анализ способа уст­ранения физического противоречия.

Решение задачи начинают с перехода от заданной ситуации к минимальной задаче, получаемой по правилу "техническая система остается без изменений, но исчезают недостатки или появляются требуемые свой­ства".

Следующим этапом является формирование модели задачи — предельно упрощенной схемы конфликта, со­ставляющего ее суть. Определение идеального конечного результата и противоречий, препятствующих решению задачи, — основа ТРИЗ. При этом выполняются стерео­типные логические приемы (уменьшение, увеличение, изменение физического состояния объекта, его темпера­туры, формы и т. д.), которые позволяют исследователю натолкнуться на решение задачи.

ТРИЗ включает в себя три стадии: аналитическую (анализ задачи с целью выявления технического противо­речия и вызывающих его причин); оперативную (поиск технического противоречия и его устранения); синтети­ческую (внесение дополнительных изменений в методы использования объекта, в другие объекты, работающие совместно с измененным). Каждая стадия состоит из нескольких шагов и многочисленных стандартных поста­новочных вопросов, ответы на которые наталкивают на решение задачи. Так, например, аналитическая стадия включает четыре шага. На первом надо ответить на во­прос: "Что желательно получить в идеальном случае?", на втором — "В чем состоит помеха?", на третьем — "В чем непосредственная причина помехи?", на четвертом — "При каких условиях помеха исчезает?"

Оперативная стадия включает шесть шагов: первый шаг — проверка возможности изменения в самом объекте (изменения размеров, формы, материала, температуры, давления, окраски, взаимного расположения частей и т. д.). Второй шаг — проверка возможного разделения объекта на независимые части (разные по функциям части, выде­ление "слабых" и необходимых частей). Третий шаг — проверка возможных изменений во внешней (для данного объекта) среде (изменение параметров среды, замена среды, разделение среды на составные части, использова­ние внешней среды для выполнения полезных функций). Четвертый шаг — проверка возможных изменений в объектах, работающих совместно с данным. Пятый шаг — заимствование прообразов из других отраслей знания или природы. Шестой шаг — вхождение в образ изобретаемо­го устройства или его окружения.

Методика ТРИЗ учитывает психологические особен­ности человека: обычно исследователь, размышляя над решением задачи, представляет прототип и мысленно изменяет его. Методика предлагает отталкиваться от иде­альной, еще не существующей конструкции.

Использование для генерации новых идей накоплен­ного опыта, обращение к решениям, принимавшимся ранее, составляет сущность метода аналогий. Этот древ­нейший и широко используемый метод, к сожалению, имеет низкую эффективность, поскольку требует боль­шого опыта и запаса знаний для выбора адекватных аналогий.

Метод интуиции требует не только большого опыта и знаний, но и внутреннего чутья и проницательности, позволяющих выбрать правильное решение, часто ничем не обоснованное, но тем не менее верное.

И. С. Фельдблюм [14] считает, что подобно тому, как математический анализ позволяет вскрыть новые законо­мерности в теоретической физике, так и информацион­ный анализ может служить средством получения нового знания путем построения информационных моделей.

Д. Д. Венедиктов [5] отмечает, что требуется опере­жающий поиск методологии предвидения и прогнозиро­вания медицинской науки и здравоохранения с широким применением методов системного анализа и информаци­онного моделирования.

Информационное моделирование как инструмент науч­ного предвидения включает в себя методы семантическо­го анализа информации и методов формализованного анализа ценностных ее характеристик; на их основе син­тезируется новая информация, которую невозможно по­лучить другими путями [10]. Р. В. Вальдман [4] рассмат­ривает информационное моделирование как метод иссле­дования научно-технических ситуаций, в процессе кото­рого осуществляется анализ, синтез и фиксация инфор­мации, содержащейся в предмодельных документах, а также интерпретация интегративной информации, ото­бражаемой посредством модели. Потребитель информа­ционной модели рассматривается в этой системе как лицо, принимающее решение. Информационное моде­лирование включает системный анализ научно-техничес­ких ситуаций, выявление наиболее значимых, приоритет­ных направлений, предоставление альтернативных путей решения задачи, что существенно облегчает процесс при­нятия управленческих решений и делает их более обосно­ванными. В медицине с использованием методов инфор­мационного моделирования важные практические ре­зультаты получены А. М. Пикениным [12], Э. Н. Солошенко [13] и др.

В последние годы большое распространение получил метод кластерного анализа библиографических ссылок, ключевых слов, тематических рубрик и т. д., позволяю­щий использовать их в качестве маркеров "интеллекту­ального пространства", своеобразных "карт науки" для выявления активных "точек роста" и незримых связей между различными предметными областями науки, мето­дами и технологиями [6, 8, 9, 11, 15, 16]. Исследование "карт науки", полученных с помощью кластерного анали­за и других методов формализованной оценки информа­ционных потоков и фактографических данных, позволяет ученым осуществлять выход на новые, оригинальные идеи, способствует научному предвидению и прогнозиро­ванию в науке.

Исследование комплекса знаний, накопленных нау­кой, выявляет две ситуации. В ситуациях первого типа еще неясно, каких знаний не хватает, в то время как в ситуациях второго типа оказывается возможным, сопо­ставляя фрагменты накопленного знания, предположить характеристики еще не известных особенностей изучае­мых свойств мира и тем самым очертить границы незна­ния. Этот уровень незнания — пробел — уже позволяет наметить вполне конкретную программу действий по получению требуемого результата [3], т. е. речь идет о выявлении отсутствующих звеньев (пробелов), из-за ко­торых цепь познания оказывается разорванной либо не­завершенной.

Пробельный анализ представляет собой последова­тельность предположений о достижимом знании. В про­цессе осуществления пробельного анализа имеющееся знание оформляется сначала в виде цепи, а затем в виде эталонного представления, позволяющего, ориентируясь на цель, поставить задачу для конкретного исследования [3].

В пробельном анализе есть три фиксированных этапа: предположение о цели, предположение об объеме налич­ного знания, предположение о результате, достижимом в ходе конкретной НИР. Первая группа — это предположе­ния о том, как должен пройти процесс и как обеспечить взаимосвязанное, ориентированное на общую цель учас­тие привлекаемых систем. Предположения второй груп­пы включают в себя то состояние, к которому должна прийти каждая из привлекаемых систем знания в предпо­лагаемом процессе развития. Поскольку пробельный ана­лиз требует обеспечения связи между различными облас­тями знания и глубокими знаниями в исследуемой отрас­ли, то для его проведения необходима специфичная квалификация [3].

Общая задача — увидеть инвариант в функциональных представлениях различных систем знаний. Сопоставле­ние этих инвариантных функциональных представлений с функциональным представлением совершенствуемой предметной области, также выраженным в инвариантных терминах, позволяет выявить потенциально полезные результаты [3].

В коммуникационном плане метод пробельного ана­лиза означает наличие своего рода каналов связи, позво­ляющих извлечь нужное знание для получения нового знания [3]. Пробельный анализ является инструментом интеграции, ищущим и обнаруживающим родство между различными дисциплинами, т. е. междисциплинарным методом, как бы притягивающим разные дисциплины друг к другу и создающим предпосылки для формирова­ния на их базе интегральной дисциплины [2].

В настоящее время широко используются компьютер­ные программы, моделирующие такие сложные процес­сы, как игра в шахматы или сочинение музыки. Однако до сих пор не создано каких-либо компьютерных программ, которые реально могли бы не переоткрывать заново уже известные факты, а моделировать научную деятельность в еще не исследованных областях знания.

Многие ученые заняты изучением процессов научного открытия путем создания компьютерных программ, спо­собных с большей или меньшей долей приближения имитировать тот путь, которым шел ученый-первооткры­ватель, т. е. создаются реальные предпосылки к модели­рованию процессов научного творчества. Так, например, система MOLGEN, предложенная в 1979 г. Friedland, описывает процессы построения экспериментов в моле­кулярной генетике. Система BACON, созданная в 1987 г. Simon, способна в течение нескольких секунд "переот­крыть" третий закон Кеплера или вывести классифика­цию химических веществ исходя из их свойств [19]. Система KEKADA с помощью компьютерной программы описывает эвристические приемы, стратегию и последо­вательность экспериментов, приведших X. А. Кребса к открытию метаболического цикла в организме человека и животных, получившего название "цикла Кребса" [17]. Организация системы KEKADA основана на пространст­венной модели "научения", разработанной Саймоном и Ли, в соответствии с которой осуществляется поиск в двух пространствах: "пространстве примеров" (совокупности возможных экспериментов и их возможных результатов) и "пространстве правил", куда входят гипотезы. Причем каждой гипотезе с помощью специальной процедуры приписывается та или иная степень уверенности в ней. Система включает также динамическую рабочую память и набор правил "условия — действия".

Активация научного творчества достигается и за счет интенсификации коммуникативных связей и междис­циплинарного общения ученых, создания творческого климата внутри научных учреждений, усиления инфор­мационного обеспечения и т. д.

Несмотря на то что наука все в большей степени становится коллективной, открытия в науке совершали, совершают и будут совершать отдельные ученые, т. е. конечное "озарение", приводящее к открытию чего-то принципиально нового, — процесс сугубо индивидуаль­ный и всегда будет принадлежать какому-либо конкрет­ному ученому. И все же искусству творчества можно и нужно учиться, создавая определенные условия и пользу­ясь определенными приемами, способствующими акти­визации научного поиска, приближающими "вспышки озарения" и дающими возможность совершить открытие не только гениям, но и рядовым ученым.

Литература

1.Альтшуллер Г. С. Найти идею. Введение в теорию решения изобретательских задач. — Новосибирск: Наука, 1986. — 209 с.

2.Берштейн Э. С. // НТИ. - 1985. - Сер. 2. - № 6. - С. 1 - 14.

3.Берштейн Э. С. // НТИ. - 1983. - Сер. 2. - № 6. - С. 1 - 15. 

4.Вальдман Р. В. // НТИ. - 1980. - Сер. 1. - № 9. - С. 10 - 16.

5.Венедиктов Д. Д. Некоторые организационные и методи­ческие вопросы дальнейшего развития системы научной меди­цинской информации // Роль служб научной медицинской информации в реализации мер, направленных на увеличение продолжительности жизни и трудовой активности людей. — Киев, 1982. - С. 6 - 8.

6.Гарфилд Ю. // Вести. АН СССР. - 1982. - № 7. - С. 42 - 50.

7.Гончаренко Н.В. Гений в искусстве и науке. — М.: Искусство, 1991. — 432 с.

8.   Кара-Мурза С. Г. Проблемы интенсификации науки: технология научных исследований. — М: Наука, 1989. — 248 с.

9.   Кара-Мурза С. Г. // Вопр. истории естествознания и техники. - 1983. — № 1. — С. 24 — 36.

10.Коренной А.А. Информационные модели в управлении наукой // Науковедение и информатика. — Киев, 1981. — Вып. 22. - С. 36 - 42.

11.Маршакова И.В. Система цитирования научной литературы как средство слежения за развитием науки. — М.: Наука, 1988. - 288 с.

12.Пикенин А. М. Оптимизация прогнозирования и плани­рования научных исследований в медицине: Автореф. дис. ... д-ра мед. наук. — М., 1975. — 27 с.

13.Солошенко Э. Н. Информационное моделирование лекар­ственной болезни // Медицинское науковедение и автоматиза­ция информационных процессов: Тез. докл. Всесоюз. симпоз. — М., 1984. - С. 20 - 21.

14.Фельдблюм И.С. Информационный анализ как средство получения нового знания // Проблемы информационного обес­печения фундаментальных и прикладных научных исследова­ний в свете решения XXVI съезда КПСС: Тез. докл. Всесоюз. конф. (Звенигород, 4 — 6 мая 1982 г.). — М., 1982. — Ч. 1. — С. 58 - 59.

15.Шарабчиев Ю. Т. Характеристика документальных ин­формационных потоков и современные наукометрические мето­ды в медицине. — М., 1986. — 72 с.

16.Шарабчиев Ю. Т. Коммуникации в науке: социометричес­кий аспект. — Мн.: Право и экономика, 1995. — 256 с.

17.Kalkarni D., Simon Н. А. // Cognitive science. — Norwood, 1988. - V. 12, N 2. - P. 139 - 175.

18.Merton R. The sociology of science. — Chicago, 1973.

19.Simon N. A. // New ideas in psychology. — Elmsford (N. Y.), 1988. - V. 6, N 2. - P. 177 - 181. 

Медицинские новости. – 1996. – №8. – С. 26-31.