Тематические мысли

О способах смотреть на мир


[sticky post]Вводное
dimka_vn
— ...А что это у вас там в тетради?
— Мысли разные, Фёдор Архипович.
Шульга взял из рук Нерчина тетрадь.
— Разные — это плохо. Лучше пускай будут какие-то одни. Спокойнее для души будет.
Он надел очки и раскрыл тетрадь.
(Н. Рыбак «Пора надежд и свершений»)
   
 
Заводить журнал ради представления себя уважаемой публике или же устраивать лёгкие посиделки с друзьями в Интернете мне не хочется.

Журнал будет тематическим: шизоидные мыслепостроения о том, как окружающий мир отражается в сознании. Не обязательно моём и даже не обязательно человеческом. Очень интересуют знания в этой области.

Сразу хочется предупредить, что мысли будут неформальными: либо смутными, либо аллегорическими — такими, которые вызывают недоумение, непонимание и, быть может, раздражение. В том числе и у меня. А чёткие, ясные и приятные для прочтения мысли по-моему стоит писать не в журнале, а в статьях.

На первых порах в содержании будет преобладать технический уклон в сторону теории программирования, но скорее всего содержательный охват будет расширяться до философского бреда — такого, который неуместен в статьях, но крайне необходим в творческом процессе.

Кризис программирования 0.5
dimka_vn

В предыдущей части мы рассматривали первую ключевую инновацию в IT. В 1790–1830-х годах во Франции было создано и успешно функционировало правительственное учреждение, способное решать чисто вычислительные задачи при гигантском объёме работы по сравнению с возможностями одного человека. Впервые в истории, во-первых, на такой тип задач возник спрос, во-вторых, были выделены ресурсы и, в-третьих, разработана приципиальная масштабируемая методологическая схема решения.

Почин французов сравнительно быстро подхватили другие развитые государства. Небольшие вычислительные отделы, работающие по схеме барона де Прони, появились при государственных статистических департаментах, в военных ведомствах — для расчёта артиллерийских таблиц, планирования операций, — при министерствах финансов и в фискально-налоговых службах. В первой половине XX века подобные отделы появились в крупных корпорациях, и помимо вышеперечисленного круга задач стали проводить инженерные и научные расчёты, а в военных учреждениях заниматься проблемами ПВО и шифрования. Расцвет вычислительных отделов и учреждений пришёлся на 1940–1950-е годы, когда США и СССР реализовывали атомные проекты.

Во всей этой истории примечательны два обстоятельства. Во-первых, масштабные вычислительные проекты при ручной (мануфактурной) организации работы являются крайне затратными. И, как следствие, во-вторых, лишь у государств и крупного капитала бывает достаточно стимула и ресурсов для запуска таких проектов. Те страны, которые в силу культурных и экономических особенностей не склонны к созданию крупных бюрократических структур, оказываются в рядах отстающих.

Первой такой отстающей страной стала Англия. В эпоху Наполеоновских войн она конкурировала с Францией за контроль над Европой и миром. Однако сам дух индивидуализма и обычаи ведения дел в Англии — по тем временам, ещё до эпохи крупного капитала — исключали возможность создания правительственного учреждения французского образца. Однако были в Англии люди, которых беспокоили успехи французской бюрократии. Одним из таких беспокоящихся был ныне довольно известный в IT математик Чарльз Бэббидж.

Ему было невозможно добиться от английского правительства создания вычислительного департамента. Никаких крупных организационных и вычислительных проектов Англия не затевала. И даже систему мер и весов до сих пор сохраняет прежнюю. Никакие примеры французской науки, качества справочных материалов на английских лордов впечатления не производили. Особенно когда речь заходила о крупных ассигнованиях. И тогда Бэббидж выдвинул инициативу на специфический английский манер: создать механическую машину для вычислений.

Механические машины — это была гордость Англии начала XIX века. Это было конкуретное преимущество страны. Это был способ невиданного повышения производительности труда, удешевления товаров и, как следствие, возможность экономического доминирования в Европе. Бэббидж увидел, что в схеме де Прони последний уровень иерархии — вычислители — занят совершенно рутинным, монотонным трудом. Именно таким, который Англия с успехом механизировала на своих фабриках, снижая издержки производства и обходя конкурентов по качеству результата и скорости его получения. Поэтому Бэббидж в 1810–1820-х годах задумал, а в 1830–1840-х годах усовершенствовал проект вычислительной машины — той самой, которая сейчас именуется компьютером.

Проект машины вызвал больший интерес у английского правительства. В первую очередь тем, что, как и любая машина, требует пусть и заметных, но разовых затрат. В отличие от бюрокрагического аппарата, поглощающего средства постоянно. К тому же такой проект не ставил Англию в положение догоняющей Францию страны, а открывал самостоятельный путь развития. Некоторые ассигнования Бэббидж получил. Но, сталкиваясь с рядом чисто инженерных и технических трудностей, за 15 лет он так и не сумел достроить свою машину. Государственной важности вычислительных задач Англия перед собой по-прежнему не ставила, терпение правительства лопнуло, и дальнейшее финансирование проекта было остановлено. Далее Бэббидж действовал самостоятельно, но также без успехов.

Несмотря на отсутствие работающего прототипа инженерный вклад Бэббиджа в конструирование компьютеров до сих пор остаётся решающим. Все основные конструктивные элементы, их функциональная схема в нынешних компьютерах до сих пор основаны на идеях Бэббиджа.

Эта версия кризиса получила номер 0.5 оттого, что собственно проблем программирования здесь ещё нет. Эта лишь история второй важнейшей инновации в IT. И история эта поучительна так же, как арифмометр Леонардо да Винчи: без общественного или государственного спроса на результат гений-одиночка работает лишь «в стол», выглядя в глазах окружающих докучливым попрошайкой денег. Несмотря на историческую значимость изобретения, которая раскрывается десятиления или века спустя.


Кризис программирования 0
dimka_vn

Выражение «кризис программирования» достаточно давнее. По крайней мере уже в 1960-х годах о нём говорили. Смысл этого кризиса в общем-то довольно прозаичен: раз за разом человечество сталкивается с технологическим вызовом, опережающим социально-экономические возможности, и решает проблему очередной технической новинкой. Однако новинка сама по себе настолько влияет на социально-экономические условия жизни, что порождает очередной вызов. Поэтому кризис тянется постоянно уже много десятилетий. Не уверен, что кризисы такого рода специфичны исключительно для сферы IT, но в сфере IT этот кризис проявляется наиболее выпукло. Так что эта и последующие заметки будут посвящены этапам кризиса программирования и прогнозу его дальнейшего развития. Вышеизложенное описание послужит своеобразной методологической схемой анализа для каждого этапа.

Начнём с кризиса версии 0.0. Эта версия ещё докомпьютерная, поэтому обозначим её таким номером.

Как известно всякому специалисту, и понятие алгоритма, и даже разнообразные счётные устройства вплоть до арифмометров существуют уже довольно давно — в основном со Средних Веков, но кое-что тянется даже с эпохи Античности. Например, в XX веке был открыт Антикитерский механизм как образец античного компьютера, что доказывается богатые технологические возможности древних греков. Однако также известно, что все эти возможности древним на пользу не пошли, и их цивилизация была утрачена. Отчего так?

Помимо технологии ещё нужно иметь соответствующие социально-экономические предпосылки для того, чтобы эта технология пошла, что называется, в массы, изменила повседневную жизнь людей, из диковинки стала обыденностью, вывела цивилизацию на новый уровень. У греков таких предпосылок не было: было тепло, было достаточно рабов, хорошие урожаи, поэтому вся техника кроме военной как правило проходила по графе «развлечения». А военная техника, допустим, Древнего Рима, достигнув апогея и опережая всё, что было у окружающих варваров, тоже потеряла всякий стимул к дальнейшему усовершенствованию. Аналогично дело обстояло с изобретённым Леонардо да Винчи арифмометром, явно обогнавшим своё время. Когда же цивилизации всерьёз понадобились расчёты?

Первую достаточно масштабную государственную задачу в этой области поставила Франция. После своей Великой революции новые власти решили покончить с «проклятым царизмом» и ради торжества разума над мракобесием затеяли проект внедрения в стране Метрической системы, ныне известной как СИ (Международная система мер и весов). Эту задачу невозможно решить простым указом. На новые единицы измерения нужно перекалибровать все весы и линейки в стране, обучить ей всех граждан, переписать все справочники со статистикой, артиллерийскими прицельными таблицами, все книги земельного кадастра, книги по морской навигации и весь имеющийся научный материал и т. д.

На счастье французов нашёлся в их рядах некий барон Гаспар де Прони, известный своей аполитичностью начальник земельного кадастра, а заодно издатель разных справочников и логарифмических таблиц и неплохой учёный. Революционное правительство поручило ему возглавить работу, которую он продолжал почти 40 лет. И как бы не менялась власть, реставрировались или свергались монархии, любое французское правительство неизменно продолжало финансировать этот проект, а де Прони в ответ не лез в политику, сосредоточившись на цифрах.

Тот, кто долго занимается одним делом, разумеется, стремится оптимизировать и отладить рабочий процесс. Так поступил и де Прони. Основная проблема при организации масштабных вычислительных работ заключается в кадрах. Не было во Франции (да и в любой другой стране) достаточного количества квалифицированных математиков, которые были бы способны вдумчиво и правильно считать. Поэтому вынужденной для де Прони мерой стала чисто бюрократическая организация процесса вычислений с соответствующим разделением труда.

Организация имела три уровня иерархии. На верхнем к работам время от времени привлекалось около пары десятков лучших в стране высоквалифицированных математиков, которые разрабатывали формулы перевода одних величин в другие и соответствующие методы счёта. На среднем уровне трудились сотни квалифицированных выпускников колледжей, которые по спущенным сверху формулам разрабатывали бюрократические инструкции, формы отчётности, потоки документооборота и методы контроля за работой. Они же возглавляли отделы из рядовых вычислителей. Вычислитель — это человек низшей квалификации с обычным школьным образованием, только и умеющий выполнять простые арифметические действия, правильно читать из одних бумажек и записывать в другие потоки цифр. Таких вычислителей у де Прони были тысячи. Сначала они работали вручную, затем правительством был оформлен государственный заказ на арифмометры, в частности позволивший наладить их массовый выпуск в стране.

Гений де Прони заключается в том, что он впервые в истории изобрёл принципиальную методологическую и технологическую схему организации вычислений, где процесс расчёта отделён от изобретателя или заказчика и не требует квалифицированного математика. Поэтому процесс может быть легко масштабируем за счёт низкоквалифицированных кадров, а в перспективе автоматизирован. До начала XIX века такой проблемы просто не ставилось, и задачи соответствующей вычислительной сложности просто не решались — считались невозможными. Это убеждение можно рассматривать как одно из ограничений в развитии цивилизации, которое барон сумел снять.

В итоге де Прони создал организацию как социально-экономическую структуру (учреждение, фирму), которая могла принимать заказы на крупные вычислительные проекты и тем самым открывала для общества (в первую очередь, конечно же, правительства) ряд новых невиданных доселе возможностей.

В течение XIX и особенно XX века эта организационная схема получила широчайшее распространение в развитых странах. Профессия вычислителя до поры развития компьютеров получила своё место в обществе.

Юмор истории заключается в том, что сама идея столь масштабного проекта была бы невозможной без Великой Французской революции и идей Просвещения, без горячего желания разумной реорганизации жизни, избавления от пережитков традиционного уклада, чтобы затеять в стране изменение системы мер и весов. А реализация этой идеи в вышеописанном виде была бы невозможна без богатой бюрократической культуры Франции. Вот и гадай, был ли то Случай или само Провидение для цивилизации, что госзаказ на подобный крупный проект, культурная возможность его реализации, а также личные научные и политические особенности барона де Прони сошлись в нужном месте в нужное время на достаточный срок, чтобы первая и, как мы позже узнаем, самая ключевая инновация в IT состоялась.


Программирование vs программная инженерия
dimka_vn

В принципе, об этом сказано в предыдущей заметке, но сказано слишко неконкретно и безличностно. А вот если подойти к человеку, называющему себя программистом, и спросить: «Чем ты занимаешься?» — появится некое личное отношение.

Инженеру по званию полагается находить технические решения в условиях ограничений — либо это оптимизация чего-то существующего, либо, как тут говорится, инновация. С этой точки зрения разработка программного обеспечения — лишь техническое средство для оптимизации или инновации. И если программист именно так воспринимает свою работу — тогда он инженер. Не квалификацией в дипломе и не должностью это определяется. Инженера радует, когда предложенное им решение позволяет что-то делать быстрее, качественнее, точнее, дешевле, чище и т. д. Я себя считаю инженером, и меня совсем не вдохновляет счастье маркетолога, получающего из рук программиста новую приманку для лохов, которые купят новинку побаловаться. Хотя я ничего не имею против сферы развлечений, лично для меня работа на один лишь маркетинг — это пустая работа.

Программист, но не инженер, сосредоточен на техническом решении, забывая об адекватности этого решения потребностям пользователей — фактически игнорируя ограничивающие условия. В результате получаются лишь прикольные фенечки, радующие маркетолога, а в худшем случае и их создателя. Например, на этот путь, похоже, прочно стали разработчики языка C#.

Какие ограничивающие условия игнорирует данное сообщество? Язык программирования — это не просто свод формальных правил, по которым программист «чатится» с компьютером. Это, как 40 лет назад справедливо замечал Эдсгер Дейкстра, и инструмент мышления программиста, и, что самое важное для инженера, средство наработки инженерных решений, пригодных для повторного использования. Постоянные изменения в языке вынуждают промышленных производителей программного обеспечения либо этими изменениями не пользоваться (тогда для кого они делаются?), либо постоянно перебирать все свои наработки, библиотеки, подгоняя их под новые возможности (делать им больше нечего?). Если не соблюдать одну из этих альтернатив, архив наработок из стройного набора инструментов превращается в разношёрстную по архитектурным принципам и стилям реализации свалку, элементы которой будут плохо интегрироваться в прикладных системах. Язык — это элемент платформы, фундамент прикладных решений. В данном случае фундамент представляет собой зыбкое болото: какого размера постройки он способен держать?! Конечно, об этой стратегии Microsoft уже говорилось: благодаря ей, пока Microsoft занимается теми же инновациями, потребители её продукции (и потенциальные конкуренты) заметную долю времени вместо этого тратят на увлекательную игру в догонялки, чтобы «идти в ногу со временем». Опять же, пустая работа с моей точки зрения.

Для меня различение программной инженерии и программирования без инженерии становится вопросом выбора пути к самореализации и вытекающего из неё самоуважения.


О роли информационных технологий
dimka_vn

Спроси обывателя, как он представляет себе IT, почти всегда услышишь в ответ про компьютеры, в лучшем случае про программное обеспечение. А, собственно, почему так? Ведь технология — это эффективный способ деятельности, отнюдь не вещь вроде компьютера.

Объектом информационных технологий является информация, а предметом — методы её передачи, обработки, хранения. Это объект и предмет информатики как науки. Возникающие в результате прикладных исследований методологические знания и сопутствующие им технические решения (например, компьютеры и их программное обеспечение) — вот это будто бы и есть информационные технологии. Во главе стоит методология, остальное — постольку, поскольку. Однако с обывательской точки зрения всё выглядит наоборот: сперва компьютер, потом умение им пользоваться.

Объяснений такому положению дел, на мой взгляд, два. Первое лежит в области науки, второе — в области культуры и экономики.

Информатика как наука в нынешнем виде практически исчерпала себя. Её основным понятием является информация, но, как ни странно, за истекшие 80 лет представления этой науки о своём объекте ограничились лишь теорией информации Клода Шеннона. Поэтому зримыми научными достижениями собственно информатики являются разве что всевозможные методы сжатия и шифрования, разнообразные системы кодирования и форматы данных. Даже теория алгоритмов и теория вычислительных процессов — основы современных компьютеров — не входят в информатику, поскольку их объектом не является иформация.

На мой взгляд, в прикладном смысле более продуктивны представления об информации, сформированные в кибернетике. Однако их разработка в своё время потребовала вторжения этой науки на «чужие территории». Кибернетика позиционирует себя как метанаука: во-первых, активно заимствует объекты исследований у других наук, во-вторых, предлагает свои методы другим наукам, в-третьих, её влияние может распространяться не только на сферу точных и естественных наук, но и на гуманитарную сферу. Пересмотр информатикой воззрений на свой объект исследований, здоровая экспансия во все предметные области, где имеются информационные процессы — всё это может дать достаточный научно-методологический базис для информационных технологий. В результате таких преобразований специалист в области IT из нынешнего «компьютерщика» превратится в аналитика и конструктора информационных моделей, технолога информационных процессов.

Однако мешают этому культурные и экономические традиции. Чтобы в какой-то сфере работало множество людей, эта сфера должна быть экономически привлекательной — стать отраслью экономики. Сейчас IT смело можно назвать отраслью. В частности это означает, что IT должна предлагать обществу какую-то зримую пользу, оправдывающую затраты на своё существование. Во времена формирования отрасли IT в экономике доминировало индустриальное мировоззрение, требовавшее от IT результатов в конкретной и понятной форме товаров и продуктов. В период первых поколений компьютеров основным товаром являлось «железо» с прилагающимся к нему (гораздо меньшим по стоимости) программным обеспечением — и всё было понятно. Затем, когда цены на аппаратную часть упали, а на программную — выросли, возникла проблема продаж. До сих пор программное обеспечение нередко продают как продукт — в коробке.

Потребителю результатов работы IT, как правило, требуются решения, связанные с эффективной организацией и управлением информационными потоками, средства навигации по большим массивам информации, средства обобщения, классификации, анализа и других видов обработки информации, повышение оперативности принятия решений. Отдельно можно назвать возможности математического моделирования. Всё перечисленное — это, в первую очередь, специальные знания об информации, умения их применять и навыки их эффективного использования. Ни компьютер, ни программное обеспечение не дают этих знаний и умений, однако заставляют потребителя обучаться навыкам использования себя. Технические средства, приобретаемые как продукты, как правило «глухи» к проблемам конкретного потребителя, и он сам должен догадаться, как извлечь пользу из своей покупки. В лучшем случае с ним поработает продавец-консультант, и то не столько с целью подсказать эффективные средства решения проблем, сколько с целью убедить в полезности продаваемого продукта. Стоит ли удивляться тому, что потребители нередко испытывают неудовлетворение от информационных технологий?!

Потребителю мог бы помочь аналитик и методолог, независимый от производителей технических средств, но продажа его услуг — дело ещё более трудное, чем продажа программного обеспечения. Услугу не положить в коробку, требуется большая кропотливая работа по внедрению в общество определённой культуры использования такого рода услуг, какую в своё время проводили различные специалисты гуманитарного профиля: юристы, психологи, экономисты, социологи и т. п. Проведению этой работы мешает массовая научная и методологическая безграмотность IT-специалистов, способных разрабатывать и эксплуатировать технические средства, но смутно представляющих истинную пользу и назначение этих средств. А одной из главных причиной такого утилитарного и ремесленнического отношения к IT, на мой взгляд, является «беззубость» информатики, избегающей всего, что не вписывается в простые, красивые и идеалистически-бесполезные формальные модели.

Хотя, быть может, свежую струю в IT внесёт нынешняя коммуникационная революция — мобильные средства, Интернет — которая побуждает IT интенсивно работать в области социальных связей и тем самым включать в себя новые знания, какими когда-то стали знания об эффективном человеко-машинном взаимодействии, пользовательские интерфейсы интерактивных программных систем.


Полезное понятие информации
dimka_vn

До того уж туманно это слово «информация» и, в то же время, до того уж общеупотребимо, что просто напрашивается на уточнения. Примерно три года назад я составил эпигенетическое описание понятия информации, которое было озвучено в узком кругу. Пожалуй, вкратце его стоит воспроизвести публично.

Формально к понятию информации стали подходить лишь в 1930–1940-х годах. Тогда Клод Шеннон выпустил ряд работ в рамках разрабатывавшейся им теории информации. Собственно информация тогда мало кого волновала, гораздо больший интерес вызывали сигналы. Сигналами обменивались люди, связь была неустойчивой, и Шеннон решал прикладную задачу надёжной передачи сигнала по ненадёжному каналу связи. С точки зрения этой задачи информация — это количественная характеристика сигнала, полезная для определения достаточной надёжности. При таком подходе исследователей интересовала лишь измеримость информации, и они нашли меру, единица которой называется «бит».

Позже, в 1940–1950-х годах, когда благодаря деятельности Норберта Винера возникла новая наука кибернетика, теория информации стала разделом этой науки. Помимо этого в рамках кибернетики последовательно развивались другие разделы. Для дальнейшего обсуждения информации интересны теория управления и теория систем.

Шеннон выводил меру информации, фактически опираясь на H-теорему Людвига Больцмана и связанное с ней понятие энтропии. Мера информации при этом оказалась величиной, обратной энтропии, называемой так же негэнтропией. Теория управления рассматривает сигнал не сам по себе, как противоположность шуму, а в контексте процесса управления — как передачу сведений между субъектом и объектом управления. Переданный сигнал тогда несёт информацию, когда снимает неопределённость у субъекта управления относительно объекта управления. Будто субъект управления имеет вопрос и множество вариантов ответа на него, а сигнал позволяет выяснить, какой из этих вариантов — верный. С этой точки зрения информация — это определённость в рамках некоторого разнообразия возможностей.

Теория систем идёт ещё дальше. Она, в свою очередь, рассматривает процесс управления не сам по себе, а в контексте кибернетической системы. Части этой системы могут обмениваться сигналами и изменяться под воздействием этих сигналов. Обмен информацией между частями системы происходит только тогда, когда наблюдаются какие-то изменения, имеют место реакции на воздействия. Чем больше изменений, тем больше передано и получено информации. При этом, в силу второго начала термодинамики, в изолированной системе количество изменений (и количество информации) со временем не увеличивается, энтропия не уменьшается, и система стремится к покою, к устойчивому состоянию — гомеостазу. Чтобы достичь этого состояния, система изменяет свою структуру, т. е. происходящие с ней изменения будто выкристаллизовывают информацию в системной структуре, возникает определённый порядок, соответствующий уровню запасов энергии и меняющийся только при переходе к другому энергетическому уровню. С этой точки зрения информация — это порядок, структурная организация системы.

Последнее определение и сопутствующее ему понимание информации, по-моему, наиболее полезны для системного анализа и построения информационных моделей. Сейчас любая более-менее крупная организация имеет одну или несколько компьютерных информационных систем или АСУ. При построении таких систем аналитик опирается на сведения, получаемые от членов организации, и способен создать более-менее формальную модель, по меньшей мере непротиворечивую, отражающую содержание коллективного сознания всех участвующих лиц. Однако у аналитика зачастую нет подходящего угла зрения, чтобы привнести в организацию какие-то улучшения. Анализ структуры и динамики построенной информационной модели с точки зрения самого базового понятия — информации — способствует конструктивному критическому подходу к разрабатываемой ИС или АСУ.


Говорим — «система», подразумеваем…
dimka_vn

Сталкиваясь в разных ситуациях со словами «система» и «системный», поражаюсь многообразию смыслов, за ними скрывающихся. Мне чаще всего попадаются следующие контексты:

  • система как нечто означиваемое, как неназываемый и плохо определённый предмет обсуждения, как более солидно звучащий синоним к слову «нечто» — чаще всего встречается в разных аналитических статьях и разговорах на профессиональные темы;
  • система как организация, как метрическая база для оценок тех или иных видов деятельности в рамках организации, мера благоприятствования и риска для этих видов деятельности — чаще всего в застольно-кухонных разговорах выражения «в системе», «против системы», «такова система»;
  • системный как всеохватный, как противопоставление популизму, кампанейщине, с претензией на использование плодов науки — чаще всего в политических речах и статьях.

Энциклопедии, отсылая к древним грекам, в одно предложение проговаривают, что система — это части, образующие целое, после чего начинается историко-философская болтовня, видимо, долженствующая навести читателя на мысль, что не всё так просто, как сказано в первом предложении.

Профессор Дж. Клир в книге «Системология. Автоматизация решения системных задач», на мой взгляд, ближе подходит к объяснению того, почему это слово одновременно популярно и специализировано, почему у него столь разнообразные смыслы. Он говорит, что система — это то, что воспринимается нами как система, и говорит, что это адекватное смыслу системы определение. Т. е. система — это лишь образ в нашем сознании, который объединяет существующие в реальности разрозненные предметы и явления в единое целое, в рамках которого эти предметы и явления становятся составными частями. Разнообразие смыслов и вытекающая отсюда популярность слова «система» как раз и наводят на мысль о субъективности восприятия означиваемого этим словом. При необходимости что-то объяснить, при этом ничего не объясняя, слово «система» не менее удобно, чем «бог», но при этом не ассоциируется с религиозной мистикой.

Если система — лишь образ, то наше субъективное отношение к любой системе можно сравнить с отношением к тому, что мы видим. Многие сталкивались с забавными картинками: в одних трудно заметить очевидное, в других сложно избавиться от образа, которого на самом деле нет, а в третьих одной силой воображения можно одно и то же воспринимать различно. Восприятия систем подвержены таким же трём типам искажений.

Хотя люди и знают про обман зрения, миражи и иллюзии, тем не менее в обычной жизни зрению своему обычно доверяют, считая видимое на самом деле существующим. К тому, что называют системами, также почти всегда относятся как к чему-то существующему на самом деле. Системное восприятие реальности для людей не менее важно, чем зрение. Через системы сознание структурирует информацию об окружающем мире.

Человек сталкивается с новым и первым делом выстраивает систему, в которой либо новое классифицируется как известное, либо неведомое каким-либо образом локализуется и вписывается в окружающий мир. Новое определяется через уже известное, затем со временем становится привычным, а потому возникает иллюзия понятности — собственного знания о том, что к чему в этом мире. Привычное принимается за норму, а все отклонения от нормы скорее считаются исключениями, нежели признаком неадекватного восприятия. Человек в большей мере склонен адаптировать имеющиеся в его сознании системы под новые реалии, нежели формировать совершенно новые системы. Оттого возникают изречения вроде: «Всё новое — хорошо забытое старое.»

Стоит ли отбрасывать привычные шаблоны? Вряд ли это может быть безусловным принципом. Но в то же время не стоит торопиться со сведением нового к старому, ведь при этом не система формируется для восприятия нового, а новое подстраивается под уже имеющуюся систему.

Остаётся сохранять бдительность и постоянно проверять себя: не вышло ли, случаем, так, что средство подменило цель.


Как опыт подтверждает знание
dimka_vn

Давеча разбирали с коллегой известный парадокс Монти Холла.

Вы участвуете в игре, где пытаетесь выиграть автомобиль. Перед вами три двери: за одной — автомобиль, за другими — козы. Вы выбираете какую-то дверь, но не открываете её. Тогда ведущий среди оставшихся дверей открывает ту, за которой коза. Дальше вы можете выбрать, какую дверь открыть: ранее вами выбранную или другую.

Оптимальной для выигрыша автомобиля стратегией является открывание другой двери. За каждой из трёх дверей автомобиль находится с равной вероятностью 1/3. Соответственно, за той дверью, которую вы выбрали в начале, автомобиль находится с вероятностью 1/3, а за другими двумя дверьми автомобиль находится с вероятностью (1/3 + 1/3) = 2/3. Выгоднее выбирать две двери вместо одной. Однако за двумя дверьми автомобиль находится с вероятностью (1/2 + 1/2) * 2/3 — вы не знаете, за какой именно из этих двух. Когда ведущий открывает дверь с козой, у двух дверей перераспределяются вероятности: (0 + 1) * 2/3. Соответственно, за невыбранной вами и оставшейся закрытой дверью автомобиль находится с вероятностью 2/3. Этот ответ получен в согласии с теорией вероятности, и он подтверждается экспериментально: если во множестве раундов всегда открывать выбранную в начале дверь, выигрыш будет наблюдаться в 1/3 случаев, а если всегда открывать другую дверь — в 2/3 случаев.

Большинству людей здравый смысл подсказывает, что после открытия козы, поскольку остаются закрытыми лишь две двери, автомобиль находится за одной из них с равной вероятностью 1/2. Но и этот ответ подтверждается экспериментально: если игрок будет открывать двери случайно, то выигрыш будет наблюдаться в 1/2 случаев, ведь 1/2 * 1/3 + 1/2 * 2/3 = 1/2.

Если человек на основе здравого смысла (некоторого понимания ситуации) выдвигает кажущуюся ему верной гипотезу, которая в точности подтверждается опытом, он совершенно уверяется в своей правоте и скорее всего не будет стремиться к критическому анализу полученного знания.

К сожалению, многие нынешние наработки в программировании (те же шаблоны проектирования) являются именно такого рода знанием — тем более убедительным, чем в большем количестве разработок они дают ожидаемо удобные решения. Ведь мерой качества таких идей выступает практика.

?

Log in

No account? Create an account