Шрифт:
Модели на вычислительных машинах отличаются точностью. При реализации теории на вычислительных машинах вскрываются те ошибки и недочеты, которые обычно ускользают от внимания даже самых скрупулезных исследователей.
Патрик Уинстон
Где-то в середине двадцатого столетия, когда появились первые электронно-вычислительные машины, люди задались вопросом: «Как научиться использовать их с наибольшей эффективностью?» Их очень интересовал вопрос, как заставить эту груду железа, напичканную лампами и проводами, приносить человеку наибольшую пользу.
Первые попытки особой оригинальностью не отличались. Ученые просто отдали машине право проводить быстрые вычисления. Отсюда и название – электронно- вычислительная машина. В результате ученые осуществляли всю интеллектуальную часть работы, а ЭВМ – вычислительную. Черновую, стало быть.
Правда, общение с компьютерами (опять же от английского «compute» – подсчитывать, вычислять) оказалось достаточно затруднено. Не говоря уже о том, что они совершенно не умели решать более или менее отвлеченные задачи.
Решили испытать новейший военный суперкомпьютер. Заложили в него всевозможные данные по военному делу. Приходит генерал и спрашивает:
– Нам наступать или отступать?
Компьютер думает несколько часов и выдает:
– Yes!
Полковник:
– Что «yes»?
Компьютер думает еще несколько часов и рапортует:
– Yes, sir!
Для общения с ЭВМ потребовались особые специалисты – программисты. А уж об их умении думать так же, как их собственные подопечные, стали ходить настоящие легенды:
Программист ставит себе на тумбочку перед сном два стакана. Один с водой – на случай, если захочет ночью пить. А второй пустой – на случай, если не захочет.
Гораздо более интересный подход наметился с приходом кибернетики. Здесь уже человек задумался над тем, как научить машину думать. Ну, хотя бы в минимальных пределах. Понятное дело, «чтобы не изобретать велосипед», решили скопировать собственный стиль мышления. Так появилось понятие « искусственный интеллект» .
А ученые в очередной раз задались вопросом: «Как же человек думает?» И главный сюрприз был именно в том, что теперь уже этим вопросом занялись представители точных наук. Их в первую очередь интересовали те вещи, которые действительно работали. Они отбросили все домыслы и фантазии и взяли из человеческого интеллекта именно то, что можно реально переложить на точный машинный язык. Ведь эти ученые собирались научить компьютеры думать, причем думать эффективно. И по-человечески…
Как вы понимаете, нэлперы в своем поиске реально работающих инструментов просто не могли пройти мимо столь полезных находок. А это действительно оказалось самым настоящим сокровищем. Удобным, простым, универсальным – полезным. Причем они взяли уже обработанный трудами многих кибернетиков алмаз и просто применили к моделированию человеческого совершенства.
Компьютеры просто отдали свой долг людям. С помощью тех же методов, какими машины учились мыслить по-человечески, люди сами стали учиться тому же…
Простая модель мышления
Простая, удобная, универсальная и потому базисная, она появилась одной из первых. Ее иногда называют моделью эффективного достижения целей, основанной на обратной связи . Общую идею этой модели можно выразить словами «постепенное приближение к выбранной цели методом последовательных циклических приближений».
Вспомните грибников. Если подумать, они выполняют большое количество повторяющихся действий и в результате получают полную корзину. Идут, смотрят по сторонам, заметили гриб – подошли, наклонились, срезали, положили в корзину, идут дальше, смотрят по сторонам, заметили гриб – подошли, наклонились, срезали, положили в корзину… Цикл, стало быть. И так – гриб за грибом – они постепенно приближаются к желаемому результату. Кому-то нужна корзина, кто-то стремится к ужину…
Формулировка действительно сложновата, но ее можно понять с помощью трех главных слов: цель, чувствительность, гибкость . Действительно, те, кто легко достигает поставленных перед собой целей, руководствуются именно этими тремя принципами. Они четко знают, чего хотят. Они чувствительны к внешней обстановке. Они могут проявлять гибкость в средствах достижения своей цели.
Про важность грамотной постановки цели я говорить не буду – этому уже и так уделено достаточно много слов. Чувствительность проявляется в том, что после каждого небольшого шага мы получаем обратную связь из внешнего мира: «Приблизил ли меня этот шаг к желаемому результату?» Гибкость определяет нашу способность изменять свои действия вместе с переменой внешней обстановки.