выигравших
мало, и выифыши поэтому большие. Неслучайно количество
карточек, в которых правильно указывалось, например, 5 номеров,
менялось от тиража к тиражу в 25-30 раз. В таком, примерно,
соотношении и находились люди со стандартными и не-
стандартными решениями. Стоило случайно выпасть шаблонному
сочетанию — выигрывали помалу первые, нешаблонному — вторые
получали крупные выигрыши.
Психологи не поленились подсчитать, какой успех принесла
бы нестандартная тактика, если бы ее массово применяли в первых
двухстах тиражах "Спортлото". Результат говорит сам за себя:
отношение сумм составило бы 1,36.
Кстати, как рассказывают психологи, им удалось напасть на
след хитрецов, раньше ученых пришедших к выводу о пользе от-
клонения от стереотипа при ифе в "Спортлото". Распространители
карточек рассказали о том, что бывали случаи покупки большого
числа билетов — до 10 000 штук. Сотрудники же, занимающиеся
подсчетом результатов после тиражей, сообщали, что попадались
карточки, в которых зачеркивания производились с помощью штампа
— дело было явно поставлено на широкую ногу.
Анализ психологии людей, ифающих в лото, не научная за-
бава, лишенная практического смысла. Установленные закономер-
ности находят применение при проведении государственных зай-
мов, организации страхового дела. Они позволяют привлечь к ло-
тереям и страхованию как можно большее количество участников,
определить суммы платежей и выифышей таким образом, чтобы
дать устроителям лотереи максимальную прибыль.
Шаблонность, стандартность человеческого мышления при-
водит к тому, что выбор способа действий идет порой в направ-
лении, прямо противоположном тому, на котором лежит наилуч-
шее решение. Известный специалист в области теории и практики
изобретательства Г.С. Альтшуллер в интересной и поучительной

книге "Алгоритм изобретения" рисует схему подобного выбора,
которую можно применить к интересующей нас задаче (рис. 4).
Схема наглядно показывает, как в обстановке, требующей творчес-
кого, неординарного решения, все основные идеи группируются
около равнодействующей, которую можно назвать вектором инерции
мышления, т.е. идут по привычной колее стандартных пред-
ставлений. Наилучшее решение оказывается при этом лежащим в
стороне от вектора инерции, в пределах неохваченной области,
далеко от привычного шаблона.
Рис. 4. Преодоление инерции мышления
Появляется серьезное противоречие: с одной стороны, для
принятия быстрого и правильного решения в сложной обстановке
приходится действовать по готовому шаблону, с другой — шаблон не
дает нужного верного выбора. Выход из создавшегося положения,
однако, есть. Критика шаблона совсем не означает его полного
отрицания. Однажды один известный артист высказал интересную
мысль: "Я за шаблон в искусстве. В плохой игре актера вино-

вен не шаблон, а то, что у него таких шаблонов мало". Иными сло-
вами, для того чтобы шаблон приносил пользу, количество стан-
дартных приемов должно быть достаточно большим. Тогда прини-
мающий решение наверняка отыщет среди них и тот, который от-
вечает наилучшему выбору.
Выбор наилучшего решения во многом определяется харак-
тером задачи и ситуацией, в которой это решение принимается.
§4. ЗАДАЧА О СТАНКАХ
Представим себе три станка, каждый из которых может про-
изводить два типа деталей. Назовем их условно деталями А и Б.
Производительность каждого из станков по разным типам дета-
лей, как правило, различна:
станок 1 производит в одну минуту 5 деталей А или 5 деталей Б;
станок 2 производит в одну минуту 6 деталей А или 2 детали Б;
станок 3 производит в одну минуту 5 деталей А или 3 детали Б.
Задача осложняется тем, что требуется выполнить два
важных условия, или, как говорят в математике, учесть два
ограничения: 1) ни один из станков не должен простаивать; 2)
продукция должна быть комплектна, т. е. количество произведенных
деталей А должно равняться количеству деталей Б (это, например,
могут быть гайки и болты).
Несмотря на кажущуюся простоту задачи, ни одним из
традиционных методов она не решается. Убедимся в этом на
примере (в котором не рассматриваются некоторые
несущественные подробности).
Возьмем вариант, при котором в течение рабочего времени
станок 1 производит деталь А. Станки 2 и 3 также загрузим на все
время работы, но деталями Б. (Все расчеты будем производить,
исходя из общей продолжительности времени работы в 6 часов =
360 минут.)
Результат такого решения изобразим следующим образом
(табл. 1): слева от вертикальной черты покажем время загрузки
станков по различным деталям, а справа — соответствующее
количество произведенной продукции (произведение времени
работы на минутную производительность).

Такое решение вроде бы отвечает поставленным условиям:
во-первых, все станки полностью загружены в течение рабочего
времени; во-вторых, количество произведенных деталей А равно
количеству деталей Б. Остается, однако, открытым главный вопрос
планирования: является ли наше решение наилучшим в данных
условиях? Нельзя ли составить другой план распределения
станков, который отличался бы наибольшей производительностью?
Суть метода удобнее всего выразить с помощью наглядного
геометрического представления, графика, изображенного на рис. 5.
Здесь показан построенный по правилам науки пятиугольник
OABCD (заштрихован). Многоугольник соответствует условиям
нашей задачи и представляет собой область допустимых планов
распределения времени работы станков 2 и 3 над деталью А.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73