Третье свойство – конечность. Алгоритм должен завершать свою работу после выполнения конечного числа шагов. Он не может выполняться бесконечно. Даже если алгоритм включает циклы, повторения действий, должно быть гарантировано, что этот цикл когда-нибудь прервётся, и алгоритм придёт к своему финалу. Процесс, который не имеет чёткого условия завершения, не является алгоритмом в строгом смысле слова.
И четвёртое, важнейшее свойство – результативность. Мало просто завершиться, алгоритм должен приводить к ожидаемому, правильному результату, к достижению той цели, ради которой он был создан. Если алгоритм сортировки чисел после выполнения оставляет их в беспорядке, он не результативен. Если алгоритм поиска пути не находит существующий путь или приводит в тупик, он не результативен. Алгоритм должен гарантированно решать поставленную задачу при корректных исходных данных.
Эти четыре свойства – однозначность, выполнимость, конечность и результативность – превращают простое описание шагов в мощный инструмент предсказуемого и целенаправленного действия. И такие инструменты окружают нас повсюду, даже если мы не всегда называем их алгоритмами.
Самый очевидный пример – это программирование. Любая компьютерная программа – это, по сути, сложный алгоритм или набор алгоритмов, записанных на понятном процессору языке. Инструкции должны быть абсолютно однозначны, выполнимы для машины, программа должна завершаться (хотя бы по команде) и давать ожидаемый результат.
Но алгоритмы существуют далеко за пределами мира компьютеров. Возьмём бизнес. Разработка стратегического плана, например, по внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы, – это тоже сложный алгоритм. Он включает анализ текущей ситуации, постановку целей, определение последовательности шагов (обучение персонала, закупка оборудования, интеграция систем, оценка эффективности), проверку условий (достигнуты ли целевые показатели?), возможные циклы доработки. Чтобы план был успешным, он должен быть достаточно чётким (однозначность), реалистичным (выполнимость), иметь временные рамки (конечность) и вести к поставленной цели (результативность).
Даже в повседневности мы постоянно сталкиваемся с алгоритмами. Хороший кулинарный рецепт – прекрасный пример простого алгоритма. Он даёт чёткие инструкции (возьмите 2 яйца, 100 г сахара), описывает выполнимые действия (взбить, смешать, выпекать при 180° C), процесс конечен (30 минут в духовке), и результат ожидаем – готовое блюдо. Инструкция по сборке мебели, правила дорожного движения, порядок действий при пожарной тревоге – всё это примеры алгоритмов, призванных упорядочить наши действия и привести к определённому результату.
Понимание того, что такое алгоритм и какими свойствами он должен обладать, критически важно для нашей дальнейшей задачи. Если мы хотим превратить порой неуловимый, интуитивный процесс изобретательства в более надёжную и воспроизводимую технологию, нам не обойтись без алгоритмического подхода. Нам нужен будет такой алгоритм, который шаг за шагом проведёт нас через все этапы создания нового, используя и строгую логику, и смелое воображение, и при этом будет обладать свойствами однозначности, выполнимости, конечности и, главное, результативности – способности приводить к созданию новых, полезных решений.
Глава 3. Где живёт наука?
Мы разобрались с тем, что такое метод и алгоритм – инструменты, позволяющие упорядочить наши действия и мысли для достижения цели. Мы увидели, что алгоритмический подход пронизывает и природу, и человеческую деятельность. Прежде чем мы перейдём к конкретному алгоритму для изобретательства, РУНАЛИР, важно сделать ещё один шаг – определить, а в какой системе координат вообще существует научное знание, научный метод? Где его место на общей карте человеческого понимания мира? Ведь наука – не единственный способ осмысления реальности. Чтобы ясно видеть её возможности и границы, нужно понимать её соседей по интеллектуальному ландшафту.
