Том Гриффитс - Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения

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.

Однако никто не может быть экспертом сразу во всех научных отраслях, задействованных в разработке алгоритмов для людей. Поэтому в поисках алгоритмов для жизни мы беседовали с людьми, которые придумали самые известные алгоритмы за последние 50 лет. И мы спрашивали, как их исследование повлияло на их же подход к решению жизненных задач – от поиска второй половины до сортировки носков после стирки.

На следующих страницах начинается наше увлекательное путешествие сквозь самые сложные задачи и вызовы, брошенные компьютерам и человеческому разуму: как существовать в условиях конечного пространственного и временнóго промежутка, ограниченного внимания, неустановленных параметров, неполной информации и непредсказуемого будущего; как жить уверенно и с достоинством; и, наконец, как делать это в рамках социума, где другие стремятся к тем же целям одновременно с нами.

Мы исследуем фундаментальную математическую основу таких задач и изучим устройство компьютерного интеллекта (который в ряде случаев работает совсем не так, как мы представляем), чтобы извлечь максимум пользы для своей жизни. Мы узнаем, как работает человеческий разум, рассмотрим его различные, но тесно взаимосвязанные методы решения одного и того же набора вопросов в условиях наличия тех же ограничений. В конечном итоге то, что мы можем приобрести в рамках нашего путешествия, – это не просто набор конкретных уроков для нашей повседневной жизни, не новый способ увидеть утонченные схемы за самыми сложными дилеммами человечества и не только признание глубинной взаимосвязи компьютеров с тяжелым человеческим трудом. Это кое-что более основательное, а именно новый словарь для изучения мира вокруг нас и шанс узнать что-то поистине новое о нас самих.

Каждый год влюбленные парочки студентов-первокурсников возвращаются после совместных каникул по случаю Дня благодарения, разругавшись в пух и прах. Это так часто происходит, что у психологов колледжей есть даже специальное словечко: turkey drop .

Однажды к психологу на прием пришел Брайан, крайне возбужденный первокурсник. Его школьная подружка уехала учиться в другой колледж, и теперь у них был классический роман на расстоянии. Кроме того, их мучил непростой философский вопрос: а хорошие ли у них отношения? Сравнивать им было не с чем. Психолог посочувствовала Брайану, сказала, что это типичная дилемма первокурсников, и невозмутимым тоном предложила удивительное: «Собирай данные».

Сторонники серийной моногамии, как правило, сталкиваются с фундаментальной неизбежной проблемой. Когда можно считать, что вы познакомились с достаточным количеством людей, чтобы найти свою половинку? А что, если вы уже пропустили ее? Настоящая «уловка-22» в любовных делах!

Ответ на крик души этого влюбленного первокурсника содержится в теории, которую математики называют «задачей об оптимальной остановке». И звучит он так: 37 %.