Электрические методы обогащения. Правдивая история о виртуальных амебах, современном инновационном предпринимательстве и прочей ерунде типа любви и смысла жизни - страница 13



. Но окружающий нас мир значительно сложнее – ему требуются более сложные градации. Вот для этого нечеткая логика и вводит понятие «лингвистическая переменная», где уже можно определять шкалу значений: «теплее – холоднее» или, там, «умнее – глупее»…

– Это к чему сейчас был комментарий?

– Это просто фигура речи, первое, что пришло в голову…

– Ну-ну, продолжайте, я слушаю.

– Так вот, японцы уже давно эксплуатируют принципы нечеткой логики, так называемую fuzzy logic. Fuzzy переводится как «расплывчатый», «с нечеткими краями». Для этого они специальные чипы разрабатывают еще с восьмидесятых годов. Наверняка вы видели рекламу стиральной машины Samsung с искусственным интеллектом на основе нечеткой логики…

– Samsung – это же вроде корейцы, не японцы?

– Да, но они у японцев технологию спер… скопировали. Не суть. Копеечный чип, а позволяет экономить огромные средства за счет упрощения модели – вместо громоздких алгоритмов описания процесса стирки с учетом всех детерминированных параметров можно легко и просто описать задачу нечеткими лингвистическими переменными и несложными уравнениями. А наши, то есть западные разработчики отстали в этих вопросах и сейчас активно догоняют. Но возникает большая дыра на уровне программирования! Чтобы использовать такую теорию на цифровых компьютерах, необходимы математические преобразования, позволяющие перейти от лингвистических переменных к их числовым аналогам в компьютере. Понимаете?

– Нисколько…

– Компьютер тупой, понимает только «0–1–1–0–0». Его нужно научить правильно воспринимать «расплывчатые» алгоритмы. Появилась задача «Сделай немного потеплее» – и ее надо перевести в понятные компьютеру категории «Переведи термостат на три деления влево». Не совсем так, конечно, но я могу написать уравнение. Оно очень простое. У вас есть листок?

В комнате повисла неловкая пауза. На столе лежала стопка чистых листов. Рядом в стакане стояли карандаши и ручки. Димыч не двигался, вжимаясь глубже в неудобный стул и ожидая реакции собеседника. Тот смотрел на него поверх очков сверлящим взглядом и, кажется, о чем-то размышлял. Потом он вышел из оцепенения и вздохнул. Посмотрел в резюме, лежащее на его столе.

– Молодой человек. Дмитрий. Если у вас была возможность ознакомиться с профилем деятельности нашей компании перед приходом сюда, то вы наверняка заметили, что мы далеки от разработки стиральных машин. Вот уже десять лет наша компания занимаемся разработкой программ для ведения бухгалтерского и финансового учета…

– Да, конечно, я видел, но…

– Дайте мне закончить. И она преуспевает в этом! Мы гордимся тем, что являемся лидерами рынка. Мы используем самые современные технологические достижения, однако всегда держимся в рамках традиционной науки. Бухгалтерский учет, открою вам большой секрет, не признает шаманства и размытых нечеткостей. Там, где возникают нечеткости, правит бал Уголовный кодекс, знаете ли.

– Я…

– Я вас не перебивал. И вы извольте уважительно относиться к моему мнению.

– Да, конечно.

– Так вот, насколько я понимаю, в сфере экономики и управления финансами у вас не было опыта работы? В резюме об этом нет, к сожалению, ничего.

– Вы правы, да. Непосредственно программ для бухгалтерского учета я не писал. Однако уверен, что опыт моих исследований может быть легко применим и в сфере финансового планирования и анализа. В США сейчас наблюдается большой подъем в области оптимизации ценовых стратегий, анализа финансовых рынков…