Важно также помнить, что хорошие решения, основанные на точном анализе сопутствующих рисков, могут все равно привести к негативному исходу. Это связано с тем, что риск никуда не пропадает, как бы много вы ни размышляли о нем. Вот вам простой пример: вскоре после того как я окончила школу, мне была предложена работа, которая, как мне казалось, не вполне соответствовала моей личности. За несколько дней изучив все возможности, я решила отказаться от этого предложения, рассудив, что вскоре смогу найти для себя что-то получше. К сожалению, экономика довольно быстро покатилась к кризису, и в поисках новой работы я провела несколько месяцев. Я немало укоряла себя за то, что не согласилась на предложение, которое со временем начинало казаться мне все более привлекательным. Я приняла верное решение, основываясь на имевшейся в то время информации, но в итоге оказалась не в лучшем положении.
Как и в этой ситуации, чаще всего вам приходится принимать решения, основываясь на неполной информации. Иными словами, вы должны сделать выбор и приступить к действиям, когда в каждом из вариантов имеется значительная доля неопределенности. Каким же образом можно заполнить пробелы в знаниях? Я предлагаю вам обратиться за примером и вдохновением к «Стэнли». Внутренние механизмы «Стэнли», автономно работающего автомобиля, созданного лабораторией искусственного интеллекта Стэнфорда и лабораторией электронных исследований компании Volkswagen для соревнований DARPA Grand Challenge, помогают понять, каким образом можно принимать решения, основываясь на неполной информации. DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) – это агентство правительства США, занимающееся разработкой перспективных технологий для военных целей. В соревнованиях, проводимых под эгидой DARPA, автомобилям без водителей нужно преодолеть по бездорожью около 212 километров. Каждый автомобиль должен преодолеть три узких тоннеля, произвести свыше сотни резких поворотов и проехать по горной тропе, окруженной скалами. Невзирая на достаточно небольшие шансы, созданный в Стэнфорде автомобиль смог выиграть гонку, в основном благодаря своей способности принимать быстрые решения при наличии неполной информации.
«Стэнли» был оснащен рядом мощных технологий, таких как трехмерная карта местности, GPS, гироскопы, акселерометры, видеокамеры и сенсоры на колесах. Программы анализировали и интерпретировали все входящие данные, а также контролировали скорость и направление движения автомобиля. Однако ключ к победе «Стэнли» лежал в способности автомобиля принимать решения в условиях неопределенности. Дизайнеры дали автомобилю способность обучаться новому точно так же, как это делают люди. Они создали базу данных человеческих решений, которые автомобиль использует при определении следующих шагов. Эти данные были включены в обучающую программу, привязанную к контрольным системам автомобиля, что значительно снизило ошибки в суждениях.
