Наталья Малинина (Окончание, начало в №4-2009)

Человек, который мыслит дедуктивно, почти всегда, решая сиюминутные задачи, упускает из виду основную цель. Действует принцип: я его слепила из того, что было, а потом что было, то и полюбила. Сиюминутные цели перекрыли в свое время глобальную цель и для команды «Титаника». Стремясь выиграть гонку, команда упустила из виду айсберг. Аналогична и судьба СаяноШушенской ГЭС. Можно только догадываться, какие сиюминутные цели преследовало РАО ЕЭС, когда не обращало внимания на состояние гидроагрегатов и не заботилось об их надежности.
Существуют люди, у которых, если так можно выразиться, мозги от рождения заточены на индуктивный способ мышления. Человек, который мыслит индуктивно, всегда оценивает любую ситуацию с вершины, пусть еще и в мечтах, но уже достигнутой им цели. Идя от цели, он интуитивно всегда выбирает только те пути, которые идут точно к цели и не просто идут, но и доходят до нее. Примером такого поведения может послужить работа американского летчика Чесли Салленбергера, который не так давно спас 150 жизней, посадив падающий самолет в воды Гудзона.
Впрочем, индуктивно мыслят все творческие люди: поэты, музыканты, художники и т.д. Ведь все, кто рисует, изначально имеют одинаковые материалы, но шедевры получаются далеко не у всех. Даже всемирно известный дедуктивный метод Холмса на поверку выглядит чисто индуктивным. Холмс, если очень внимательно читать романы Дойла, всегда шел от цели, то есть от мотивов преступления. А уж дальше разыскивались улики, подтверждающие цель. Кстати, причины мирового экономического кризиса также легко объяснимы, если посмотреть на мировую экономическую систему с позиций комбинаторного взрыва.

«Как машину назовешь, так она и полетит»

Итак, можно сделать некоторый формальный вывод: дедуктивные методы реализуются значительно сложнее, чем индуктивные методы, хотя на поверку выглядят проще. Применение индукции позволяет алгоритмизировать процесс построения структуры линейно, а также исключить фактор неопределенности на данный момент времени. В случае изменения системы исходных аксиом структуру системы легко вновь построить или перестроить с учетом новых исходных данных.
Конечно, чтобы в темной комнате найти черную кошку, надо, по крайней мере, подозревать, что она там находится. За две тысячи лет мы настолько привыкли к методам дедукции, что очень трудно понять и принять реальную возможность включения методов индукции, хотя это может привести к резкому повышению эффективности в моделировании сложных процессов и систем. При этом возможность существенно сократить трудозатраты на разработку структуры модели может появиться уже очень скоро. Конечно, коечто придется доделать, но главные алгоритмы созданы. Сделать для них интерфейс – это задача намного более простая.
Кроме того, в настоящее время резко поднимает голову проблема надежности. Слишком часто созданное на основе модели программное обеспечение оказывается недостаточно надежным, его приходится дорабатывать в процессе эксплуатации, а сколько раз оно приводило к человеческим жертвам, узнать нельзя, потому что об этом даже никто и не догадывается. Статистики нет. Посмотреть на проблемы техногенных катастроф с такого ракурса пока тоже никто не пытался. Применение индукции при построении моделей или алгоритмов в настоящее время тоже не рассматривается, поскольку до сих пор не было возможности формализовать индуктивную логику.
Для иллюстрации можно привести график, который, несмотря на не абсолютную точность, достаточно хорошо демонстрирует сложившееся положение вещей. Итак, сейчас появляется возможность создания таких сложных систем, которые все в меньшей степени будут требовать их сопровождения фирмойизготовителем в течение всего срока эксплуатации. Сопровождение можно будет организовывать теми людьми, которые, может быть, не так хорошо разбираются в разработанной автоматической системе, но при этом так досконально изучили предметную область, что могут поправить систему на месте и в режиме реального времени.
В свете проблем современного мира нельзя делать вид, что решения этой проблемы не существует. Если появился способ создавать модели, которые позволят прогнозировать будущие сбои раньше, чем это приведет к катастрофе, если появился способ, который даст нам возможность строить системы, которые будут лечить себя сами в процессе своей жизнедеятельности или хотя бы точно и быстро диагностировать место сбоя, – надо засучить рукава и работать, а не делать вид, что этого нет в природе.