Что такое когнитивная архитектура
Основы подхода к построению универсального интеллекта. Часть 2
Краткий анализ существующих подходов к сильному ИИ.
Когнитивные архитектуры.
При создании сильного ИИ естественно воспроизводить, если не все детали работы человеческого мозга, то, по крайней мере, те функции, которые он выполняет. В противном случае, очень сложно быть уверенным, что создается именно интеллект. Именно такую цель и преследуют когнитивные архитектуры, которые объединяют такие функции, как обучение, память, планирование и т.д., то есть все (или почти все) то, что есть в естественном интеллекте. Это и делает когнитивные архитектуры столь привлекательными и популярными.
Однако само по себе желание наделить компьютер всеми теми же когнитивными функциями, которые есть у человека, не говорит о том, как это правильно сделать. В результате к настоящему моменту разработано множество когнитивных архитектур, ряд из которых нередко позиционируется как путь к построению сильного ИИ. К ним, в частности, относится такие популярные у «строителей сильного ИИ» архитектуры, как Soar и ACT-R.
Многие архитектуры зачастую отталкиваются от феноменологии высших когнитивных функций человеческого разума. Однако из-за отсутствия полного понимания природы этих функций и требований к ним их реализации оказываются во многом произвольными.
Нередко даже построение подобных архитектур ведется в рамках традиционного символьного подхода, моделирующего лишь «вершину айсберга» человеческого мышления. Тем не менее, нередко производится и попытка построения ахритектур, воспроизводящих не только высокоуровневые, но и низкоуровневые функции (т.н. эмерджентные архитектуры). Более того, исследователи ИИ хорошо понимают необходимость объединения символьных и субсимвольных уровней и разработку гибридных архитектур, а также необходимость построения воплощенных систем (являющихся ключевыми, в частности, для получения семантической основы понятий), которые в сугубо символьных архитектурах реализовывать весьма проблематично (см. [Duch et al., 2008] в качестве обзора).
Тем не менее, отмечается [Duch et al., 2008], что весьма нечасто удается применять для решения реальных задач, не говоря уже о том, чтобы масштабировать до уровня автономного поведения в реальном мире. Так почему же когнитивные архитектуры не привели к существенному прогрессу в области сильного ИИ? Ответ на этот вопрос уже дан выше.
Эти системы, вероятнее всего, обречены на неуниверсальность, поскольку собираются из слабых компонент. Это, видимо, относится и к таким системам, исходно позиционировавшимся в качестве систем общего интеллекта, как Novamente (описание которой дано в [Goertzel and Pennachin, 2007]). Конечно, не исключена возможность внесения свойства универсальности как расширения той или иной архитектуры (в конце концов, универсальность интеллекта вряд ли можно приписывать большинству животных, а, значит, она появилась как эволюционная надстройка над более частными формами интеллекта). Тем не менее, такой путь нам представляется более трудоемким и менее оптимальным.
Подход на основе ресурсных ограничений.
Данный подход отталкивается от следующего определения, данного П. Вангом [Wang, 2007]:
Intelligence is the capacity of a system to adapt to its environment while operating with insufficient knowledge and resources, где адаптация (как способность учиться на опыте) является достаточно обычным требованием, тогда как основные особенности подхода выводятся из недостатка ресурсов и знаний (поскольку, когда ресурсов и информации достаточно, могут использоваться и не вполне интеллектуальные методы). Как следствие, в рамках этого подхода строится вариант категориальной логики для учета нечеткости знаний, а также предлагается распределенная система манипулирования знаниями, в которой учитывается ограниченность вычислительных ресурсов.
При этом автор предлагает разделять понятия «интеллектуальный» и «эффективно интеллектуальный». Такое разделение представляется вполне справедливым и отражает то интуитивное впечатление, что, например, шахматная программа, работающая методом «грубой силы», является интеллектуальной не в том же смысле, в котором является интеллектуальным шахматист.
Хотя с самим принципом эффективного интеллекта можно согласиться, данный конкретный подход вряд ли может стать основой для построения СИИ: в нем упускается те аспекты интеллекта, которые выявлены в универсальных алгоритмических моделях и в когнитивных архитектурах. Иными словами, сам тезис о необходимости ресурсных ограничений не говорит о том, как правильно их вводить.
В частности, это видно из того факта, что П. Ванг ввел как основополагающий принцип также недостаток знаний у агента. Недостаток знаний, конечно же, важен, но он вполне учитывается в (критикуемых Вангом) моделях универсального алгоритмического интеллекта, которые включают не только поиск в пространстве действий, но и универсальный индуктивный вывод, для которого учет нечеткости знаний является не основополагающим принципом, а лишь эвристикой для упрощения перебора моделей (что будет продемонстрировано позднее).
В итоге в рамках этого подхода разработана лишь частная когнитивная архитектура, не обладающая принципиальными преимуществами по сравнению с прочими, хотя систематическое следование принципам ограниченности ресурсов и обладает значительной эвристической силой.
Универсальный алгоритмический интеллект.
Сама идея данного подхода известна давно, но получил он признание сравнительно недавно в основном через работы [Hutter, 2001], [Schmidhuber, 2003] и другие работы этих авторов. В его рамках основной упор делается на модели универсальной индукции Соломонова, включенные в систему выбора действий в окружающей среде для максимизации некоторой оценивающей функции.
Здесь анализ начинается с простой универсальной модели, на которую не накладываются ресурсные ограничения. Первый шаг нашего подхода аналогичен, так как мы полагаем, что свойство универсальности крайне желательно сразу вводить в модель универсального ИИ и поддерживать сохранение этого свойства при развитии модели, которое осуществляется путем ввода ресурсных ограничений.
В современных версиях рассматриваемых подходов ресурсные ограничения также вводятся, но с сохранением максимальной непредвзятости универсального ИИ, что позволяет строить общие модели самооптимизации.
Такой учет ограничений на ресурсы, однако, не вполне достаточен. Можно сказать, что он требует воспроизводства целиком эволюции, которая также начиналась как универсальный самооптимизирующийся поиск без какой-либо априорной информации. Очевидно, чтобы становление подобного универсального интеллекта могло быть осуществлено за обозримое время, необходимо в него закладывать как достаточно большой объем априорной информации о структуре внешнего мира, так и эвристики для сокращения перебора вариантов моделей и действий. Эти эвристики как раз можно почерпнуть из феноменологии когнитивных функций естественного интеллекта. С другой стороны, в сильный ИИ нерационально вручную закладывать слишком большой объем специфичных знаний, которые он может почерпнуть самостоятельно (чем грешат такие проекты, как, например, Cyc). Очевидно, необходимо достижение оптимального компромисса между этими двумя крайностями.
Помимо этого, отдельный вопрос для обсуждения заключается в том, а действительно ли представленные модели являются универсальными. Для этого необходимо тщательно сравнить гипотетические возможности этих моделей с возможностями человека. Отчасти такие сравнения проводятся (например, [Hutter, 2005]), хотя их нельзя назвать бесспорными или исчерпывающими. Тем не менее, сомнения в действительной универсальности этих моделей вполне можно выдвинуть, что будет показано при анализе нашей собственной модели универсального алгоритмического интеллекта.
Сейчас отметим лишь одно из таких сомнений, которое заключается в том, что интеллект лишь в нулевом приближении можно свести к максимизации априорно заданной целевой функции. Ведь если, скажем, задача интеллекта заключается в обеспечении выживания, то априорно заданная целевая функция (базирующаяся, скажем, на эмоциональных оценках) может быть лишь грубой эвристической аппроксимацией цели выживания. Это означает необходимость существования специальных механизмов, позволяющих каким-то образом уточнять целевую функцию в онтогенезе. Здесь можно привести следующую аналогию с шахматами. Пусть один интеллектуальный агент может сыграть только одну партию. Имея ограниченные вычислительные ресурсы, он не может осуществить полный перебор вариантов, чтобы предсказать победу или поражение. Рождаясь с минимумом априорных знаний о мире, он не может иметь сложную целевую функцию, которая бы позволяла эффективно отсекать неперспективные варианты на дереве игры. Исходная целевая функция может опираться лишь на какие-то непосредственно воспринимаемые стимулы, скажем на суммарную силу фигур (дающую ощущение боли и удовольствия при потере своей фигуры или съедении фигуры соперника). В процессе взросления (игры) агент может построить более сложные понятия, но самостоятельно (не прожив жизнь целиком) он в принципе не сможет определить, как на основе этих понятий можно улучшить целевую функцию. Эту информацию ему, однако, могут дать другие агенты, но только при условии, что имеется некий хороший механизм модификации целевой функции. Этот аспект имеет отношение и к проблеме дружественного ИИ…
Подход на основе обучения целевым функциям.
Проблема обучения целевым функциям иногда рассматривается в качестве основополагающей при построении сильного ИИ (или, точнее, дружественного ИИ [Yudkowsky, 2011]). В рамках этого подхода совершенно справедливо замечается, что максимизация априорной целевой функции недостаточна для того, чтобы искусственный интеллект оказался универсальным, особенно, в части эффективного (и желаемого) взаимодействия с социальным окружением, которое является таким же элементом объективной реальности, как и физическое окружение.
Проблема наделения ИИ способностью к модификации собственной целевой функции нетривиальна в силу того, что не ясно, как целевая функция может оптимизироваться, если не под управлением другой целевой функции (или каких-то других априорных механизмов). Важность возможности модификации целевой функции связана не только с тем, что это необходимо для полноценной универсальности агента, но и с тем, что ИИ, стремящийся к максимизации априорной целевой функции вполне может найти такие действия, оптимальные с точки зрения этой функции, которые окажутся крайне нежелательными для людей [Yudkowsky, 2011]. Хотя важность этих аспектов бесспорна, их рассмотрение вне конкретных моделей универсального интеллекта не позволяет наметить путь создания сильного ИИ (а, скорее, задает некоторые ограничения на пути его создания), поэтому данный подход следует считать комплементарным другим подходам. Возможность модификации целевой функции необходимо предусмотреть в архитектуре универсального интеллектуального агента, хотя в целом это можно рассматривать на том же уровне, что и другие когнитивные функции, а именно, как специфическую эвристику повышения эффективности развития «младенческого» ИИ до уровня «взрослого» ИИ.
Адаптивное поведение, самоорганизация и бионика в целом.
Существует большое направление исследований в области сильного ИИ, связанное с бионическим подходом. Здесь выделяются попытки (см., напр., [Garis, 2007] [Red’ko, 2007]) моделирования мозга на разных уровнях детальности, воспроизведения адаптивного поведения, начиная с простейших его форм к более сложным, моделирования эволюции, самоорганизации в целом. Зачастую этот подход носит имитационный характер и достаточно жестко противопоставляется алгоритмическому подходу, из-за чего оказывается недостаточно глубоким. В частности, разные имитационные модели эволюции и самоорганизации не приводят к неограниченному развитию по той простой причине, что их авторы даже не пытаются рассматривать вопросы, связанные с вычислительной сложностью решаемых оптимизационных проблем и алгоритмической полнотой тех форм поведения, которые в принципе могут получиться в ходе этого моделирования. Из-за этого весьма сомнительно, что бионический подход сам по себе может привести к созданию сильного ИИ. Однако в то же время он может служить важным источником продуктивных идей, пренебрегать которым было бы слишком расточительно.
Выводы.
Как видно, разные существующие подходы к сильному ИИ не столько противоречат друг другу, сколько рассматривают разные аспекты проблемы универсального ИИ, в связи с чем необходимо осуществлять их объединение. Естественно, существует и множество интеграционных подходов, пытающихся выполнить синтез разных имеющихся систем и методов, поэтому идея интеграции в целом не нова. Однако зачастую эта интеграция ограничивается объединением слабых методов, либо же частичным расширением универсальных алгоритмических моделей ИИ. Недостаточная «глубина» интеграции видна по тому факту, что сторонники перечисленных подходов предпочитают их противопоставлять друг другу, критикуя недостатки конкурентных подходов. Здесь же речь идет, скорее, о разработке нового подхода, осуществляющего учет основных ранее полученных результатов и идей на гораздо более глубоком концептуальном уровне (при этом, правда, далеко не всегда легко установить связь между разными подходами).
Необходимо начать с простейших моделей в случае неограниченных ресурсов; убедиться в их универсальности или установить, чего не хватает для ее достижения, что может быть учтено впоследствии. Далее следует рассмотреть универсальные модели с ограничением на вычислительные ресурсы. Такие модели могут быть также относительно просты, но должны включать самооптимизацию. Далее должна вводиться априорная информация о свойствах мира (наиболее общие из которых обусловят особенности когнитивной архитектуры) для сокращения времени становления ИИ, то есть приобретения им автономности.
Homo sciens: когнитивная архитектура образовательных учреждений
Как влияет на ребенка в состоянии активного обучения и развития пространство, в котором это происходит? Есть ли взаимосвязь архитектурного пространства школы и качества передаваемой в этом пространстве информации? И может ли в конечном итоге архитектурное пространство влиять на способность ребенка к обучению? Ниже — выдержки из последних научных статей на эту тему архитектора Николая Лютомского.
Архитектор, руководитель бюро «АБ Элис»
деятельность: Автор проектов целого ряда школ и детских садов с решениями, далекими от всего типового и традиционного, проводит большое исследование на тему взаимосвязи образовательной среды и качества образования. Его задача — поиск новых приемов в архитектуре образовательных учреждений, которые бы соответствовали новому состоянию общества, в том числе информационным технологиям, пронизывающим нашу жизнь.
Введение в терминологию
Когнитивная архитектура (1) — термин, который до недавнего времени не имел никакого отношения к какому-либо построенному физическому объекту. Он был чисто эфемерной природы: в системе понятий когнитивной психологии когнитивная архитектура направлена на исследование фундаментальных структур человеческого разума путем синтеза многих интеллектуальных идей в единую последовательную модель познания. В частности, на исследование взаимодействия неявного и явного познания с акцентом на восходящее обучение (то, которое предполагает сначала получение неявных знаний, а затем — на их основе — явных).
Впервые в контексте рукотворной внешней среды термин прозвучал в книге американских ученых Энн Суссман и Джастина Б. Холландера «Когнитивная архитектура: проектирование того, как мы реагируем на построенную среду» (2). Это была попытка прийти к ряду биологических и психологических выводов, какие черты формируют человеческое восприятие архитектуры. То, что большинство предпочитает ограниченные пространства и симметричные структуры, не новость; новым стало стремление увязать эти предпочтения с человеческой биологией.
Наконец, вслед за когнитивной архитектурой родилось направление когнитивной урбанистики — о том, как человек оперирует знаниями о городской среде: усваивает их, запоминает, извлекает, передает другому человеку, использует при проектировании. Методология когнитивной урбанистики имеет особое значение для практики градостроительного проектирования и ландшафтного дизайна: путь к созданию проектного замысла пролегает через поиск и интерпретацию «когнитивных моделей» и формирование и трансформацию «архитектурных прототипов» в соответствии со «сценариями» и программой развития территории. В России автором научной концепции «Когнитивная урбанистика» стал доктор архитектуры А. В. Крашенинников, профессор кафедры градостроительства МАРХИ (3).
«Мы формируем здания, а затем эти здания формируют нас»
Это — известная цитата из речи Уинстона Черчилля в Палате общин 28 октября 1944 года. Изначально здание является результатом творчества архитектора, но со временем люди, которые в нем живут и работают, перенимают его качества себе.
Вполне очевидное умозаключение нашло продолжение в работах немецкого философа Мартина Хайдеггера. Свою концепцию Building Dwelling Thinking / Bauen Wohnen Denken он впервые представил в докладе на конференции в 1951 году. Философ намеренно избежал запятых в своем названии, чтобы подчеркнуть единство между тремя понятиями — строительством, жилищем и мышлением. Хайдеггер определял архитектуру как создание объектов для человека. Рассматривая этимологию немецкого слова Bauen, он связывал его со словом «бытие» и приходил к выводу, что всякий раз, когда мы говорим «я есть», «вы есть», «мы есть», — мы утверждаем важность строительства и жилья, задуманных только благодаря человеческому существованию и являющихся, таким образом, подтверждением самого этого факта (перефразируя Декарта — «строю, следовательно, существую»).
Но человеку свойственно строить не только жилье. Более того — значительную часть жизни он проводит за его пределами: в школе, университете, офисе, музеях или театрах. Поэтому за последние годы все чаще говорится о связи между самоощущением человека и местами его пребывания: «В зависимости от функции, для каждого здания есть перечень составляющих, помогающих создать оптимальное настроение, чувство согласованности, безопасности или смысла» (4).
«Что архитектура вносит и чем преображает строительство? Архитектура возникает, когда конфигурационные аспекты формы и пространства, через которые здания становятся культурными и социальными объектами, рассматриваются не как бессознательные правила, которые следует соблюдать, а поднимаются до уровня сознательной сравнительной мысли и таким образом составляют часть объекта творческого внимания. Архитектура возникает, можно сказать, как интеллектуальный приз: мы строим, но не как культурные автоматы, воспроизводя пространственные и физические формы нашей культуры, а как сознательные люди, критически осмысляющие культурную относительность построенных пространственных форм. Мы строим, то есть делаем интеллектуальный выбор, и поэтому мы строим разумно. В архитектуре содержание проекта становится объектом рефлексивной и творческой мысли. Архитектор фактически является конструктивным мыслителем. Объектом архитектурного внимания являются именно идеи конфигурации пространства» (5).
Можно сказать, что архитектура возникает как результат осознанной работы с пространством, сопоставления форм и функций. Вот почему понятие архитектуры, как представляется, содержит в себе аспекты как создаваемого продукта, так и интеллектуального процесса, посредством которого происходит это создание. И в первую очередь это касается образовательных учреждений.
Первые ласточки
Первым опытом, приведшим меня к пониманию воздействия архитектуры на детей, стала беседа с директором школы, построенной по нашему проекту в Северном Бутове (6). Характерно, что беседа состоялась через 12 лет после открытия этой школы. И за все это время в ней не было ни одного случая вандализма! В конце 1990-х проектирование школы было абсолютно новой темой для нас, и тогда наши цели формулировались проще: мы решили создать школу, в которой было бы интересно и приятно как детям, так и педагогам. Например, использовали материал, который в типовых школах не применялся, — спроектировали большепролетные деревянные конструкции заводского изготовления. Высокое качество сборки и внешний вид натурального дерева удалось обеспечить благодаря компьютерным методам проектирования, в то время только входившим в моду. Во время работы над этим проектом и пришло осознание, что школа — это полноценное пространство жизнедеятельности, где дети взрослеют, приобретая знания и меняясь. И если сделать это пространство информационно насыщенным и вместе с тем комфортным для ребенка, то можно прогнозировать и положительную динамику обучения.
Наш следующий реализованный проект школы — № 1329 в Тропареве-Никулине (2000–2004) (7). Планировочная структура школы дополнилась зоной крытого школьного форума, ставшего центром всей композиции. Спортивный зал вырос в размерах и получил раздвигающиеся трибуны и возможность разделяться на три отсека, что позволило увеличить его пропускную способность и количество часов, когда дети занимаются физкультурой.
Пространство развития и коммуникации
Возникновение в XXI веке нового коммуникационного пространства — пространства интернета — привело к появлению новых методик обучения и преподавания. В том числе получила популярность система школ К12, объединяющая школу с дошкольным образованием. В России, где существует значительное количество дошкольных и школьных зданий и сооружений, построенных по типовым проектам, эта задача стала решаться созданием учебных центров под руководством одного директора — заслуженного педагога. В таких центрах ребенок с ясельного возраста может попасть в окружение профессиональных педагогов, которые обеспечат его развитие. Дома ребенок получает основное — любовь родителей, — а знания он получает в окружении сверстников в школе.
Проектом современного образовательного учреждения подобного типа стала Международная гимназия инновационного центра Сколково. Основанная в 2015 году, она предлагает полный спектр услуг дошкольного и школьного образования для российских и иностранных учащихся с полутора лет и до выпускного класса средней школы. Гимназия получила аккредитацию по международному стандарту бакалавриата (IB), и окончившие ее студенты — так здесь называются учащиеся в возрасте от 3-х лет — могут поступать в лучшие вузы мира без сдачи дополнительных экзаменов.
Поставленные перед нами как перед архитекторами задачи продиктовали необходимость создания совершенно нового образовательного пространства. Разрабатывая концепцию проекта (8), мы предприняли первую осознанную попытку формирования «когнитивной архитектуры», когда само пребывание ребенка в школе призвано влиять на его мироощущение.
Современная наука говорит о том, что «структурная организованность ансамблей, несомненно, формирует представления человека о пространственном строении. Даже при восприятии архитектурного фрагмента мы чувствуем его связь с другими элементами ансамбля, их местоположением и значимостью. Это вызывает чувство уверенности человека в его „средовом поведении“, состояние уравновешенности и спокойствия. А попадая в фокусные точки ансамбля и раскрывая идею его организации в целом, человек ощущает и собственную значимость. Различные структуры, организующие архитектурный ансамбль, тесно связаны со смыслом отдельных его элементов Система смысловых элементов ансамбля находит отражение в иерархии основных осей и направлений движения» (9).
Пространством, обеспечивающим координацию при входе в школу, стала «агора», специально размещенная в центре композиции всего комплекса и сформированная арочными перекрытиями из древоклеенных конструкций. Школьники, попадая сюда, получают всю необходимую информацию о школе, включая расписание занятий. Комнаты для консультаций и стойка регистрации расположены внутри или рядом с этим пространством, а раздвигающаяся перегородка соединяет его с обеденным залом столовой. На «агору» же выходят школьные «улицы»: улица естественнонаучной зоны, улица, по которой в пространство школы могут попасть малыши из детского сада. «Агора» наравне с классами трактуется и как место обучения, в котором персонал и учащиеся выступают соавторами процесса. В результате создано качественное социальное пространство, некий центральный фокус в здании, которое призвано увлечь и вдохновить всех пользователей гимназии.
Как известно, для развития гармоничной личности необходимо уделять внимание не только рациональному левому, но и правому полушарию мозга, отвечающему за образное и пространственное мышление. И что, как ни само пространство, может справиться с этой задачей лучше. Так, актовый зал гимназии Сколково намеренно получил нестандартное авторское решение в виде «корабля знаний» (выпуклые стены улучшили его акустические свойства) с библиотекой на «верхней палубе». Еще один пример — трактовка основной лестницы, по которой дети проходят к классам. Благодаря ее открытости и освещению через окна, выходящие на восток, в утренние часы, когда ученики приходят в школу, из сравнительно темного пространства вестибюля они попадают на залитые солнечным светом ступени. «Дорога к знаниям залита светом!» — так и работает когнитивное пространство, формирующее позитивное отношение к учебе.
Хорошо спроектированные образовательные пространства могут не только повысить мотивацию школьников, но и повлиять на их способность учиться. В Сколково классы сделаны в виде двух или трех сот. Эта форма призвана увеличить площадь стен для временных экспозиций, а за счет появления в помещении класса разнообразных видовых точек — облегчить ребенку возможность реагировать на получаемую информацию. Кроме того, шестигранная форма, являющаяся основной ячейкой, — это символ структуры, порядка, полезности и силы. Находящийся в классе этой формы ребенок чувствует себя в центре внимания и максимально сосредотачивается. Во время встречи с учениками школы в апреле 2018 года можно было услышать, что любимым пространством в школе для детей стал именно их класс!
Каждая учебная зона имеет выход в общественную рекреацию. При этом перед входами в классы устроены более камерные пространства для отдыха и сосредоточения. Большие рекреации имеют также выходы на расположенные на консолях уютные ниши, где могут находиться до десяти школьников и, например, поработать в интернете перед уроком. Такая разномасштабность про-странств размывает различие между формальной учебой и социальной деятельностью, делает обучение видимым и активным. Школа нового типа переходит от моделей, ориентированных на учителей, к моделям, ориентированных на учащихся: от взаимодействия «лицом к лицу» к «цифровому», от синхронного к асинхронному, от индивидуального — к групповому и улучшенному технологически.
Некоторые выводы
Согласно недавно опубликованной в журнале AMIT статье «Школа сетевого общества» (10), происходит «материализация в архитектуре антииерархичной структуры сетевого общества: школа — не учебно-воспитательная типологическая единица, а открытая гибкая пространственная среда, насыщенная функциями воспитания, образования, общения, досуга, регулирования административных вопросов микрорайона. Такое мульти пространство охватывает все социальные слои и возрастные группы населения (дети от 3 до 15 лет, молодежь, люди среднего возраста, пожилые) в пределах микрорайона».
А если согласиться с утверждением, что архитектурное пространство школы и качество передаваемой в этом пространстве информации (а стало быть, и способность ребенка к обучению) взаимосвязаны, то можно сформулировать основные принципы проектирования современных образовательных зданий:
1. применение разномасштабных пространств в рекреациях, включая центральное общественное пространство входа — «перекресток»;
2. использование новой структуры классных комнат; «соты» делать не обязательно, но их центричная форма хорошо работает в педагогике;
3. уделение особого внимания естественной освещенности и ориентации на свет проходов к классам в утреннее время;
4. более широкое использование поверхностей и пространств сложных форм, развивающих воображение.
Строительство учебного здания — вклад в будущее, и, что важно, даже если этот вклад дорогостоящий, то можно рассчитывать на его долгосрочную рентабельность.
(1) Один из основоположников когнитивной психологии (от лат. cognitio — знание, познание) — американский психолог Ульрих Найссер. Главный предмет его исследования — проблемы приобретения, сохранения и использования человеком своих знаний, в том числе познавательные процессы: восприятие, память, мышление, воображение, речь, внимание. Человек при этом рассматривается как активный преобразователь информации
(2) Sussman A., Hollander J. Cognitive Architecture: Designing for How We Respond to the Built Environment. New York, Routledge/Taylor & Francis Group, 2015
(3) Крашенинников А. В. Сценарное проектирование городской среды // Architecture and Modern Information Technologies. 2017. № 4(41). С. 242–256 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bbc.com/future/story/20170605-the-psychology-behind-your-citys-design
(4) The online edition of Bill Hillier’s seminal text: “Space is the machine”
(6) Школа «Синяя птица», Москва, Старокачаловская улица, 22. 1997–1998. Авторский коллектив — мастерская № 11 ОАО «Моспроект»: Николай Лютомский, Юлия Богаевская, Григорий Сандомирский
(7) Авторы проекта — «АБ Элис»: Николай Лютомский, Юлия Богаевская, Григорий Сандомирский, Гафар Мустафин, Лариса Подлесных
(8) Открыто в 2017 г. Авторы проекта — «АБ Элис»: Николай Лютомский, Татьяна Логунова, Иван Драган, Григорий Сандомирский, Евгения Коп