مبدأ غولديلوكس

رسم توضيحي لقصة "جولديلوكس والدببة الثلاثة"

يُستمد مبدأ غولديلوكس من قصة الأطفال " غولديلوكس والدببة الثلاثة "، حيث تتذوق فتاة صغيرة تُدعى غولديلوكس ثلاثة أطباق مختلفة من العصيدة، وتجد أنها تُفضل العصيدة التي لا تكون ساخنة جدًا ولا باردة جدًا، بل ذات درجة حرارة مثالية. [ 1 ] مفهوم "الكمية المناسبة" سهل الفهم والتطبيق في مجالات واسعة، بما في ذلك علم النفس التنموي ، وعلم الأحياء ، [ 2 ] وعلم الفلك ، والاقتصاد ، [ 3 ] والهندسة .

التطبيقات

رسوم متحركة تُستخدم لدراسة تأثير غولديلوكس في الانتباه البصري لدى الرضع

في علم النفس المعرفي وعلم النفس النمائي ، يُشير تأثير أو مبدأ غولديلوكس إلى ميل الرضيع إلى التركيز على الأحداث التي لا تكون بسيطة جدًا ولا معقدة جدًا، وذلك وفقًا لتصوره الحالي للعالم. [ 4 ] وقد لوحظ هذا التأثير لدى الرضع، حيث يقل احتمال إبعاد نظرهم عن تسلسل بصري عندما يكون الحدث الحالي محتملًا بشكل معتدل، وذلك وفقًا لنموذج التعلم المثالي.

في علم الأحياء الفلكي ، تشير منطقة غولديلوكس إلى المنطقة الصالحة للسكن حول النجم . وكما قال ستيفن هوكينغ : "مثل غولديلوكس، يتطلب تطور الحياة الذكية أن تكون درجات حرارة الكواكب 'مناسبة تمامًا ' " . [ 5 ] تستخدم فرضية الأرض النادرة مبدأ غولديلوكس في الحجة القائلة بأن الكوكب يجب ألا يكون بعيدًا جدًا عن النجم ومركز المجرة ، ولا قريبًا جدًا منهما ، لكي يدعم الحياة، بينما أي من الطرفين المتطرفين سيؤدي إلى كوكب غير قادر على دعم الحياة. [ 6 ] يُطلق على هذا الكوكب اسم "كوكب غولديلوكس". [ 7 ] [ 8 ] وقد جادل بول ديفيز لصالح توسيع نطاق المبدأ ليشمل اختيار كوننا من بين أكوان متعددة (مفترضة): "لا يظهر المراقبون إلا في تلك الأكوان حيث، مثل عصيدة غولديلوكس، تكون الأمور 'مناسبة تمامًا ' بالصدفة " . [ 9 ]

في علم الاقتصاد، يُحافظ الاقتصاد المثالي على نمو اقتصادي معتدل وتضخم منخفض، مما يسمح باتباع سياسة نقدية مواتية للسوق . وتُعرف استراتيجية التسعير المثالي، أو تسعير "جيد-أفضل-ممتاز "، بأنها استراتيجية تسويقية تستخدم تمييز المنتجات لتقديم ثلاثة إصدارات من المنتج الواحد، بهدف الاستحواذ على شرائح مختلفة من السوق: إصدار فاخر، وإصدار متوسط، وإصدار منخفض.

في مجال الاتصالات، يصف مبدأ غولديلوكس كمية ونوع وتفاصيل الاتصال اللازمة في نظام ما لتحقيق أقصى قدر من الفعالية مع تقليل التكرار والنطاق المفرط في جانب "الإفراط"، وتجنب الاتصال غير الكامل أو غير الدقيق في جانب "التقليل". [ 10 ]

في الإحصاء ، يشير مصطلح "Goldilocks Fit" إلى نموذج الانحدار الخطي الذي يمثل المرونة المثالية لتقليل الخطأ الناتج عن التحيز والتباين.

في مرحلة تصميم المنتج ، تعني "الجودة المثالية" إنشاء نموذج أولي بجودة كافية لإثارة ردود فعل صادقة من العملاء. [ 11 ]

في مجال تعلم الآلة ، يُعرف معدل التعلم الأمثل بأنه المعدل الذي يُمكّن الخوارزمية من اتخاذ أقل عدد من الخطوات لتحقيق أدنى خسارة . غالبًا ما تفشل الخوارزميات ذات معدل التعلم المرتفع جدًا في التقارب، بينما تستغرق الخوارزميات ذات معدل التعلم المنخفض جدًا وقتًا طويلاً جدًا للتقارب. [ 12 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. "قصة جولديلوكس والدببة الثلاثة " . www.dltk-teach.com
  2. مارتن، إس جيه (أغسطس 2011). "الالتهام الذاتي المُحفَّز بالأورام الجينية ومبدأ غولديلوكس" . الالتهام الذاتي . 7 (8): 922-923 . doi : 10.4161/auto.7.8.15821 . hdl : 2262/73233 . PMID 21552010 . 
  3. بولدينغ، ك. إي. (1981). الاقتصاد التطوري . منشورات سيج. ص 200. ISBN  978-0-8039-1648-7.
  4. كيد، سيليست؛ بيانتادوسي، ستيفن ت.؛ أسلين، ريتشارد ن. (23 مايو 2012). "تأثير غولديلوكس: يوجه الرضع انتباههم إلى التسلسلات البصرية التي ليست بسيطة جدًا ولا معقدة جدًا" . PLOS ONE . 7 (5) e36399. Bibcode : 2012PLoSO...736399K . doi : 10.1371/ journal.pone.0036399 . PMC 3359326. PMID 22649492 .  
  5. إس هوكينج، التصميم الكبير (لندن 2011) ص 194
  6. وينغروف، ماريان. "دليل المعلم للنشاط 1: مبدأ غولديلوكس" . مؤرشف من الأصل في 4 ديسمبر 2017. تم الاطلاع عليه في 25 أكتوبر 2007 .
  7. موير، هازل (25 أبريل 2007). ""قد يكون كوكب غولديلوكس مناسبًا تمامًا للحياة" . مجلة نيو ساينتست . تاريخ الاطلاع: 2 أبريل 2009 .
  8. "كوكب غولديلوكس" . إذاعة بي بي سي 4. 31 أغسطس 2005. تم الاطلاع عليه في 2 أبريل 2009 .
  9. ديفيز، بول ( 2008). لغز غولديلوكس . لندن: إتش إم إتش . ص 298. ISBN  978-0-547-34846-9.
  10. "التواصل الأمثل: الكمية المناسبة من المعلومات" . 18 مايو 2011.
  11. كناب، جيك (2016). سبرينت: كيفية حل المشكلات الكبيرة واختبار الأفكار الجديدة في خمسة أيام فقط . سايمون وشوستر. ص 170. 
  12. بودوما، نيخيل؛ لوكاسيو، نيكولاس (2017). أساسيات التعلم العميق: تصميم خوارزميات ذكاء الآلة من الجيل التالي . أورايلي. ص 21. ISBN  978-1-4919-2558-4.