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, 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.
Примерно этому и стали тогда учить машину. Ей ставилась максимально конкретная задача, давались средства для ее решения, назначалась «целевая функция» (она определяет эффективность каждого очередного шага) и давался четкий критерий выхода. Благодаря всему этому компьютер учился решать самые различные задачи: от сложнейших систем дифференциальных уравнений до традиционных головоломок типа «пятнашек».
