Как сдвинуть гору Фудзи
Шрифт:
В самом начале 1990-х Крис Селлс прошел интервью [99] в компании под названием Develop Mentors. В конце интервью один из основателей этой компании заявил: «Отлично, мы вас принимаем на работу, но перед этим я хочу задать вам один из вопросов, которые использует Microsoft». Естественно, это оказался вопрос: «Почему у канализационных люков круглые крышки?»
«Нет проблем, — ответил Селлс. — Я отвечу на ваш вопрос, если вы сначала ответите на мой вопрос: почему пожарники носят красные подтяжки?»
99
«Крис Селлс проводил
Основатель компании не смог дать ответа на вопрос Селлса.
Этот эпизод послужил толчком к решению Селлса начать коллекционировать головоломки, поскольку существовала некоторая вероятность, что когда-нибудь он будет проходить интервью в Microsoft. В 1996 году он создал веб-сайт, на котором публиковал вопросы Microsoft, о которых узнавал от своих друзей и знакомых, «знакомых знакомых» и т. д. Примерно в то же самое время интервью в Microsoft прошли несколько друзей студента Южно-Калифорнийского университета Кирана Бондалапати. Бондалапати собрал собственную коллекцию вопросов и основал «Банк вопросов, используемых в интервью Microsoft. Другие веб-сайты подобного плана — это 4guysfromRolla.com под названием «Вопросы из интервью Microsoft», или сайт «Вопросы из технических интервью» (Technical Interview Question) Майкла Прайора (на этом веб-сайте приводится много головоломок, но не все из них используются Microsoft). Все эти веб-сайты достаточно популярны.
Вы можете подумать, что Microsoft приходит в ярость, узнав, что есть люди, которые разглашают эти вопросы, — на самом деле все не так просто. И Бондалапати, и Селлс слышали о том, что руководители отдела персонала Microsoft рекомендуют новым сотрудникам посетить их веб-сайты, если те не знают, какие вопросы задавать во время интервью кандидатам на получение работы. Ирония заключается в том, что только на этих неофициальных и не контролируемых Microsoft вебсайтах можно найти списки вопросов, используемых Microsoft.
Конечно же, кандидаты, которым предстоит пройти интервью, также используют эти веб-сайты для подготовки. Веб-сайты Селлса и Бондалапати не слишком беспокоят Microsoft, потому что там приводятся в основном только вопросы, а не ответы. Бондалапати однажды пришлось отвечать на панический звонок знакомой одного из его друзей. Эта женщина звонила из отеля Marriott в Редмонде в последний вечер перед интервью. Она как раз изучала полную распечатку информации с его веб-сайта. Там не было ответов на вопросы, а ей очень нужно было их узнать.
Менее предсказуема реакция других компаний. Селлс часто получает по электронной почте просьбы о помощи от компаний, которые хотели бы «нанимать как Microsoft». В чем же проблема? Им нужны ответы на вопросы, которых нет на сайте Селлса. «Я всегда отвечаю им, что если они не знают ответов, им не следует задавать эти вопросы, — рассказывает Селлс. — Это их ужасно злит» [100] .
V. Полное недоумение
100
«Я всегда отвечаю…» Селлс, e-mail автору.
***
Может быть, вы споткнулись на каких-то головоломках из предыдущей
Люди давно уже пытались ответить на этот вопрос. В определенном смысле это основная проблема исследований искусственного интеллекта (ИИ).
Билл Гейтс и почти все его коллеги из Microsoft выросли, мечтая о создании искусственного интеллекта, о машинах, которые запрограммированы думать, судить о различных вещах и решать проблемы так, как это делают люди. Один из традиционных подходов к тематике ИИ — изучать, как люди решают проблемы. Если вы можете понять этапы и особенности решения проблем людьми, возможно, вы сумеете запрограммировать компьютер делать то же самое.
Как люди, умеющие хорошо решать различные задачи, делают это? Отдельные примеры мало помогают в этом. Гении часто решают задачи непонятным и мистическим способом. Во время своих лекций в Калифорнийском технологическом институте (Caltech) физик Мюррей Гелл-Манн любил демонстрировать метод решения задач своего коллеги — знаменитого физика Ричарда Фейнмана. Гелл-Манн писал на доске условие сложной задачи, затем проводил несколько минут в молчании, уставившись на доску и, наконец, писал правильный ответ. Смысл шутки Гелл-Манна был в том, что и гениальные решения Фейнмана, и любой творческий процесс вообще трудно объяснить словами. [101] Как говорил Луис Армстронг: «Послушайте, если уж вам приходится спрашивать „А что это такое?“, вы этого никогда не поймете».
101
«физик Мюррей Гелл-Манн…» Kim «TRIZ».
Особенно озадачивает вот что: роль логики на некоторых стадиях решения проблем оказывается минимальной. Сложные проблемы, часто решаются благодаря интуиции, неожиданному «озарению», догадке. Вы только что не знали, куда двигаться дальше, и вдруг вас «озарило», но это не был последовательный логичный процесс решения, о котором вы можете рассказать.
В исследованиях ИИ очень часто использовались головоломки и загадки. Они проще и более четко сформулированы, чем сложные проблемы реального мира. Причем для их решения также требуются логика, догадки и интуиция, без которых не обойтись при решении реальных проблем. Многие люди из Microsoft внимательно следят за исследованиями в сфере ИИ, и это помогает объяснить их уверенность в том, что все эти «глупые маленькие задачки» имеют отношение к реальному миру, которая, возможно, удивила некоторых читателей этой книги.
Пространство решений, плато неопределенности
Крестный отец современных исследований решения проблем — экономист и эрудит Герберт Саймон (1916-2001). Большая часть профессиональной карьеры Саймона, получившего в 1978 году нобелевскую премию по экономике, прошла в университете Карнеги Меллон, имеющем хорошие традиции исследований в области компьютеров и робототехники. Он был одним из многих экономистов, которые начали активно использовать в 1970-е компьютерные модели.
Саймон настолько увлекся компьютерами, что начал исследовать, как люди решают проблемы, именно для того, чтобы понять, каким образом можно запрограммировать компьютеры для решения сходных задач. В своей книге Human Problem Solving («Как люди решают проблемы»), опубликованной в 1972 году, Саймон вместе со своим коллегой Аланом Ньюэллом рассказал о результатах исследований, объектом которых были люди, решавшие математические и логические головоломки. В более поздней публикации, Scientific Discovery («Научное открытие», 1987 год), он попытался реконструировать на основе исторических данных ход рассуждений людей, сделавших важные научные открытия.