Мозг Фирмы

Другой термин, который нам понадобится, — эвристический. Это не столь часто употребляемое имя прилагательное означает "обеспечивающий открытие", нередко превращается в имя существительное при переходе от эвристического метода к "эвристике". Эвристика определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение. Предположим, Вы хотите достичь конусообразной вершины горы, закрытой облаками. У нее есть высшая точка, но у Вас нет точного маршрута. Указание "продолжайте подъем" приведет Вас к вершине, где бы она ни была. Это эвристика. "Смотри за пенсами, а фунты сами о себе позаботятся" — эвристическое указание "как стать богатым".

Эвристика предписывает общие правила для достижения общих целей и в типичных случаях не предписывает точного маршрута к обозначенной цели, как это делается в случае алгоритма. Прежде всего число маршрутов к вершине горы огромно и не столь уж важно, какой из них использован (хотя, может быть, другой и короче, чем все остальные).

Эти два термина — весьма важные понятия в кибернетике, поскольку когда дело идет о немыслимых системах, то, как правило, невозможно составить полную спецификацию всех целей, а тогда нельзя и написать алгоритм. Но обычно не так уж трудно составить классификацию целей, так чтобы двигаясь в общем направлении, улучшить свое положение (по определенному критерию) по сравнению с первоначальным. Отдавать предпочтение эвристическим методам перед алгоритмическими — это средство справиться с растущим разнообразием. Вместо того, чтобы пытаться организовать все детально, вы организуете лишь часть, после чего динамика системы вынесет вас туда, куда Вы стремились.

Эти два способа организации управления системой большого разнообразия в жизни весьма различны. Удивительно то, что мы склонны жить каждодневно эвристически, а проверять и управлять своими действиями — алгоритмически. Наше главное предназначение _ выжить, сохранить себя, однако мы точны в деталях ("выезжайте поездом в 8.45", "требуйте повышения"), когда дело идет об общих и неясно выраженных целях. Конечно, нам нужен алгоритм, чтобы жить в нашем синхронизированном мире; и нам необходима также эвристика, но мы редко отдаем себе в этом отчет. Происходит это потому, что наше образование организовано вокруг анализа деталей; мы не понимаем суть вещей (так обучены), пока не уточним их инфраструктуру. Об этом уже говорилось при обсуждении функций преобразования, а теперь вновь на этом нужно останавливаться в связи с рассмотрением целей. "Знай, к чему стремишься, и организуйся так, чтобы этого достичь" — таков должен быть наш лозунг, как и лозунг фирмы. Однако мы не знаем нашего будущего и весьма приблизительно представляем себе то, к чему стремимся сами, как и наша фирма, и мы недостаточно глубоко понимаем наше окружение, чтобы уверенно манипулировать событиями. Предполагается что птицы возникли из рептилий. Почему, к примеру, ящерица решила научиться летать? Если так, то каким образом она поменяла свой генетический код, чтобы у нее выросли крылья? Стоит только сказать такое, чтобы признать его несерьезность. Но птицы в этот вечер летят и летят мимо моего окна. Так случилось потому, что сработала эвристика, пока мы, как всегда, кусали карандаш, намереваясь написать алгоритмы.

Недопонимание роли эвристики в больших системах заставляет глубже задуматься о компьютере. Сам компьютер можно анализировать, можно понять в деталях, мы же его сами сконструировали к конце концов. Мы уже заявили, что компьютерная программа у принципе — алгоритм. Надо, следовательно, понять, где эвристика вступает в область компьютера. Необходимость в этом возникает. во-первых, как только компьютер начинает воспринимать поступающую в него информацию. Если мы знаем, что делать с входными данными, например подсчитать средние значения ряда цифр, чтобы получился результат на выходе, то здесь нет никаких затруднений. Это означает, что система нам понятна, а алгоритм сумма х/ n (который означает: сложи все цифры и раздели их на их число) решает задачу. Все очень просто, поскольку мы точно обозначили цель, систему и алгоритмы и тем самым сдерживаем рост разнообразия. Но когда дело идет о том, чтобы связать многоразмерный вход с многоразмерным выходом, то у нас появляются все оснонания прибегнуть к анастомотик ретикулум. Теперь компьютер должен быть запрограммирован так (т, е. должен быть обеспечен алгоритмом), чтобы был соответственно организован ретикулум, но это можно сделать, только зная конечную цель.