Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения - [3]
По сути, человек, который впервые задумался о компьютерных технологиях, представлял себе это именно так. Алан Тьюринг описал понятие вычислительного процесса, проведя аналогию с ученым-математиком, который сосредоточенно шаг за шагом выполняет длинный расчет и в итоге приходит к верному ответу.
Потому может показаться неожиданным тот факт, что современные компьютеры, решая сложную задачу, действуют совсем иначе. Сама по себе арифметика, разумеется, не представляет большой сложности для современного компьютера. Вот, например, взаимодействие с человеком, восстановление поврежденного файла или победа в игре го (задачи, в которых нет четких правил, частично отсутствует необходимая информация или же поиск единственно верного ответа требует рассмотрения астрономического числа вариантов) действительно бросают вызов компьютерному интеллекту. И алгоритмы, разработанные учеными для решения задач самых сложных категорий, избавили компьютеры от необходимости всецело полагаться на всевозможные расчеты. На самом деле для разрешения реальных жизненных ситуаций необходимо смириться с тем, что в жизни есть место случаю или вероятности, что нам приходится максимально аккуратно использовать время и зачастую работать только с приближенными значениями величин. По мере того как компьютеры приближаются к решению повседневных проблем, они могут предложить не только алгоритмы, которые человек может использовать в жизни, но и более совершенный стандарт, по которому можно оценить когнитивные способности человека.
За последние 10–20 лет поведенческая экономика поведала нам очень много о сути человеческого мышления, а именно – что мы иррациональны по своей природе и склонны делать ошибки в основном из-за несовершенного и крайне специфического устройства нашего головного мозга. Эти нелестные факты давно уже не новость, но все же определенные вопросы до сих пор вызывают раздражение.
Почему, к примеру, четырехлетний ребенок все равно покажет лучший результат по сравнению с суперкомпьютером ценой в миллион долларов в решении познавательных задач, в том числе в части зрительного и языкового восприятия и установления причинных связей?
Решения повседневных задач, позаимствованные из компьютерной науки, расскажут совсем другую историю о человеческом разуме. Жизнь полна задач – и достаточно сложных. И ошибки, допускаемые людьми, зачастую говорят скорее об объективной сложности той или иной задачи, нежели о несовершенстве человеческого мозга. Алгоритмическое осмысление мира, изучение фундаментальных структур задач, с которыми мы сталкиваемся, и способов их решения поможет нам заново оценить свои сильные стороны и понять допускаемые ошибки.
В сущности, люди регулярно сталкиваются с рядом особо сложных задач, изучаемых программистами. Зачастую нам приходится принимать решения в условиях неопределенности, временных ограничений, неполной информации и быстро меняющейся реальности. В некоторых подобных случаях даже новейшие компьютерные технологии пока не могут предложить нам эффективные и всегда верные алгоритмы. Для определенных ситуаций, как оказывается, таких алгоритмов еще не существует. Но даже в тех случаях, для которых тот самый идеальный алгоритм еще не найден, битва нескольких поколений ученых с наиболее труднорешаемыми жизненными задачами тоже принесла свои плоды. Эти выводы и правила, полученные ценой огромных усилий, идут вразрез с нашими привычными понятиями о рациональности и напоминают исключительно строгие предписания математика, который пытается изобразить мир четкими ровными линиями. Нам говорят: «Не надо рассматривать все имеющиеся варианты», «Не ведись на выгоду каждый раз», «Иногда можно и дров наломать», «Путешествуй налегке», «Пусть все подождет», «Доверься своей интуиции и не раздумывай слишком долго», «Расслабься», «Подкинь монетку», «Прощай, но не забывай», «Будь честен с самим собой».
И все же жить по заветам компьютерной науки не так уж и плохо. Ведь, в отличие от большинства советов, ее мудрость имеет обоснования.
Разработка алгоритмов для компьютеров изначально была предметом исследования на стыке двух дисциплин – математики и инженерии. Составление алгоритмов для людей тоже не лежит в плоскости какой-либо одной науки. Сегодня разработка алгоритмов опирается не только на достижения информатики, математики и инженерии, но и на такие смежные научные области, как статистика и операционные исследования.
Проводя параллель между алгоритмами для техники и алгоритмами для людей, нам также следует обратиться к научным ресурсам когнитивистики, математики, экономики и других наук. Авторы этой книги хорошо знакомы с междисциплинарными исследованиями в этих отраслях. Прежде чем защитить дипломную работу в области исследования английского языка, Брайан изучал компьютерные технологии и философию, а карьеру построил на стыке всех трех специальностей. Том посвятил годы изучению психологии и статистики, прежде чем стал профессором Калифорнийского университета в Беркли, где теперь уделяет почти все свое время исследованию взаимосвязей между мыслительной деятельностью человека и вычислительными операциями.
