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

Взгляд на нашу повседневную жизнь через призму компьютерной науки может повлиять на вашу жизнь на различных уровнях. В первую очередь, это дает нам четкие практические рекомендации для решения определенных задач. Правило оптимальной остановки подсказывает нам, сколько раз стоит отмерить, прежде чем наконец отрезать.

Принцип соотношения между поиском новой информации и применением имеющейся помогает нам обрести баланс между стремлением к новым впечатлениям и умением наслаждаться привычными вещами. Теория сортировки подскажет, как организовать рабочее место. Основные принципы технологии кеширования помогут, если необходимо правильно разложить вещи в шкафу или ящиках. Планирование поможет нам правильно распределить время.

На следующем уровне мы сможем воспользоваться терминологией программирования для понимания глубинных принципов работы каждой из этих областей науки. Как сказал Карл Саган, «наука – это скорее определенный образ мышления, нежели просто совокупность знаний».

Даже в тех случаях, когда жизнь слишком хаотична и в ней нет места для четкого численного анализа или готового ответа, использование определенных примеров и моделей, отработанных на более упрощенных вариантах тех же задач, позволит нам постичь суть вещей и двигаться дальше.

Проще говоря, взгляд через призму компьютерной науки может раскрыть нам природу человеческого разума, значение понятия рациональности и ответить на извечный вопрос – «как жить?». Изучение мыслительных процессов человека как средства решения фундаментальных вычислительных задач, которые ставит перед нами жизнь, может в корне изменить наше представление о человеческой рациональности.

Сам факт того, что изучение основ работы компьютера может открыть нам глаза на то, как следует жить и принимать решения, во что верить и как поступать, может показаться многим не просто крайне примитивным, но и, по сути, бессмысленным. Даже если в этом есть рациональное зерно, захотим ли мы получить ответы на все эти вопросы?

Образ жизни роботов из научной фантастики – явно не тот, которому хочется следовать. Отчасти это так, поскольку компьютеры в первую очередь ассоциируются у нас с бездушными механическими запрограммированными системами, которые строго придерживаются дедуктивной логики и принимают решения, всегда выбирая единственно верный вариант из ряда ранее заложенных опций. И при этом не важно, как долго и тяжело они размышляют.

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?