Эвристика

В своей повседневной жизни человек все время сталкивается с задачами легкими для него, но с трудом решаемыми машинами. Тяжело создать программу, которая предусматривала бы все. Поэтому в условиях недостаточности или сложности информации человек практически незаменим. Преодолеть же пропасть между машиной и человеком, понять как он принимает решения пытается наука, называемая эвристикой.


Эвристика и эвристическое программирование

Корни слова "эвристика" ведут глубоко в историю. В соответствии со словарем Вебстера, прилагательное "эвристический" означает "способствующий открытию". Оно является производным от "эврика", а слово "эврика", в свою очередь, произошло от греческого "heurisko" - "нахожу".

И действительно, в отличие от привычных нам строгих методов нахождения решения, эвристические работают в условиях полного отсутствия соответствующего алгоритма и сведений о существовании решения и его единственности. Хорошие эвристические программы способны проводить дополнительный сбор информации во время работы, а также самообучаться.

Созданием таких программ занимается эвристическое программирование. Оно основано, главным образом, на двух моментах: на воссоздании некоторых интеллектуальных человеческих действий и анализе специфических свойств и особенностей решаемой проблемы. Эвристическая программа - это программа для ЭВМ, использующая эвристики (правила, стратегии, методы или приемы, повышающие эффективность системы, которая пытается найти решения сложных задач).

Чтобы лучше понять отличия эвристических методов нахождения решения от строгих, посмотрите в табл.

Классы решений Пример Примечание
Строгий Пит — человек Все люди смертны Пит — смертен Это единственное решение
Строгий и эвристический (смешанный) Пит смертен Все люди смертны Пит — человек Один из возможных вариантов ответа. Ведь Пит может быть и гориллой, к примеру
Эвристический Пит — человек Пит — смертен Все люди смертны Вывод предcтавляет собой одну из возможных гипотез

Отсюда также вытекает еще одно свойство эвристических методов - многозначность промежуточных результатов. Вы убедились, что поменяв местами аксиомы, нетрудно получить совершенно новую цепочку выводов, ведущих к цели.

В отличие от строгих методов, в эвристических в каждый следующий момент времени может образоваться не одна, а несколько систем величин не по одному, а по многим определенным законам. Они оцениваются согласно критериям, почерпнутым из прошлого опыта, и разбиваются на две подсистемы А и В - удовлетворяющую и не удовлетворяющую этим критериям. Подсистема В в дальнейшем исключается из рассмотрения. Это как раз и является еще одной особенностью эвристических методов - их селективностью. Селективность позволяет ограничить разнообразие возможных решений и продолжений и сосредоточиться только на тех ветвях, которые ведут к вероятному решению.


Эвристика и человек

Л.Дж.Фогель писал: "Автоматизация, позволив заменить более низкие уровни функционирования человека работой машин, испытывает некоторые трудности из-за отсутствия глубокого понимания того, что делает человек, принимающий решение. В настоящее время конструктор включает человека в систему только в случаях, когда его знания о решаемых системой задачах недостаточны. Единственным оправданием для включения человека в современные системы управления является его уникальная способность принимать решения. Однако, чем выше степень автоматизации, тем тяжелее бремя ответственности, возлагающейся на решения человека-оператора". Это выдвигает необходимость изучения этих уникальных способностей человека, т.е. изучение эвристических методов формирования и принятия решений человеком для того, чтобы более эффективно использовать их как в программах, так и в своей обычной жизни. О том, к чему может привести игнорирование этих простых правил, можно проследить на примере "Тримайл Айлэнд".


"Тримайл Айлэнд"

28 марта 1979 г. ранним утром на атомной электростанции "Тримайл Айлэнд" в США в зале управления раздался сигнал тревоги. Сначала операторы посчитали, что это незначительная мелкая неисправность, однако через несколько минут ситуация стала резко ухудшаться. Все началось с заевшего крошечного клапана пневматической системы, что привело к прекращению циркуляции воды в системе охлаждения второго контура. Активная зона реактора стала разогреваться... Действия операторов не приводили к желаемому результату... В течение нескольких дней люди боролись со станцией. Реактор удалось остановить. Комиссия, созданная тогдашним президентом США Дж. Картером, пришла к выводу, что основной причиной, приведшей к тяжелым последствиям, стали неправильные действия операторов. А это, в свою очередь, было вызвано тем, что комиссия охарактеризовала на удивление кратко: "неразбериха". Действительно, в течение первых нескольких минут сработало 100-200 предупредительных сигналов. Начальник смены Билл Зев позднее писал: "Я заметил, что загорелись все, почти все сигналы аварийного предупреждения..." Отсутствие хорошей системы обработки информации, растерянность и неподготовленность операторов к такой ситуации сделали свое черное дело, однако, к счастью, все окончилось хорошо...


Заключение

Эвристика - наука сравнительно молодая, хотя первые попытки ее создания относятся к глубокой древности. Ряд эвристических приемов приписывают Платону. В незаконченной работе Р.Декарта изложен ряд эвристических правил, которые до сих пор представляют значительный интерес.

Быстродействие современных ЭВМ позволяет проводить широкий круг эвристических исследований. За рубежом и в бывшем СССР эвристике посвящалось большое число работ. Интерес к ней стабильно растет из года в год.

Изучая эвристику, человек изучает самого себя. И не зря ведь говорили наши предки: "Только того, кто познал себя, можно считать настоящим человеком..."

Андрей КОНОНОВИЧ

Версия для печатиВерсия для печати

Номер: 

31 за 1997 год

Рубрика: 

Азбука программирования
Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!