Вычислительное мышление. Метод решения сложных задач - Питер Макоуэн

Как мы видим

Почему игра становится легче, когда слова вписаны в сетку, а не показаны списком? Разница исключительно в том, что информация теперь представлена так, что мозгу легче ее обрабатывать. Наш мозг отлично выделяет визуальные закономерности — для этого требуются совсем небольшие усилия (мы вернемся к этому в следующей главе). Это гораздо проще, чем искать буквы и запоминать слова в списке. Способ структурирования и представления информации играет большую роль. Это еще один пример, который показывает, почему выбор подходящего представления данных так важен. Он упрощает сложную задачу.

Это одна из причин, по которой графические интерфейсы пользователей — усовершенствование по сравнению со старыми системами, которые требовали ввода команд. Благодаря графическому интерфейсу вы обрабатываете информацию визуально, не прибегая к словам. Сопоставление с образцом при поиске необходимого — это зрительное сопоставление, не связанное с обработкой и пониманием слов.

В наши дни игры необходимо разрабатывать с учетом ощущений пользователя. Например, приложения должны привлекать ваше внимание и быть понятными сразу, в противном случае их удалят. Дизайнеру необходимо знать, как работает мозг, и обязательно учитывать это — таким образом можно гарантировать, что пользователю легко вступить в игру и что игровой процесс интуитивно понятен.

Игры, игры повсюду

«Жизнь» Конвея — это игра, но настоящая жизнь сегодня тоже превращается в игру. Философия игр и их популярность находят новое применение благодаря идее геймификации. В ходе этого процесса элементы и принципы игры используются в новых нетипичных сферах, например чтобы людям было увлекательнее учиться, заниматься спортом, производительно работать в офисе. Элементы игры даже применяют для борьбы с пассивностью избирателей.

Эти приемы эксплуатируют естественную склонность многих к конкуренции, совершенствованию навыков, стремлению к достижениям или повышению статуса в группе друзей. В играх могут участвовать «игроки», работающие вместе или соревнующиеся друг с другом. Они зарабатывают награды в виде баллов, знаков отличия, виртуальной валюты или перехода на новый уровень. Награды видимы для всех, например в таблице лидеров, что поощряет игроков выполнять задания. Однако этот выраженный соревновательный элемент нравится не всем, поэтому многие приложения в плане геймификации рассчитаны на то, чтобы человеку было интересно заниматься предложенным и чтобы это было похоже на игру.

Также существуют игры, которые не просто доставляют удовольствие игрокам, но и помогают решить важные научные и культурные задачи. Например, сегодня одни игры помогают сортировать огромные объемы данных о форме галактик, разрабатывать лекарства или каталогизировать древние рукописи. Другие помогают тегировать изображения в сети хорошими описаниями, чтобы облегчить слабовидящим восприятие изображений. Таким образом коллективные интеллектуальные ресурсы и навыки людей-игроков помогают компьютеру сортировать для обработки сложные данные. Человеческий мозг все еще справляется с этим лучше.

Компьютеры уже могут победить лучших игроков-людей в шахматы и го, однако еще есть игры, в которых люди сильнее. Обычно в них играют на сетке, и они ближе к настоящей жизни.

Сопоставление с образцом — основа вычислительного мышления; образцы можно найти повсюду. Программистам необходимо разбираться в образцах и уметь создавать алгоритмы, работающие с образцами. Чтобы понять, как развивается этот процесс, рассмотрим поиск образцов в алгоритмах, лежащих в основе трюка с чтением мыслей. Используя обобщение в виде математических теорем, мы придумываем и такого рода фокусы, и другие безошибочно работающие алгоритмы. Те же идеи стоят за мощными алгоритмами, которые позволяют компьютерам видеть мир так же, как его видят люди. Создавая алгоритмы, которые могут как найти, так и использовать образцы, мы пишем еще более полезные программы. Мы учим компьютеры вычислительному мышлению, чтобы они могли делать то, что делает человек, и не хуже него.

Образцы повсюду

Сколько раз вы смотрели на облака в летний день и видели пушистых животных или узнавали лицо кинозвезды в расползшейся на тарелке глазунье? Это наш мозг ищет образцы в окружающем мире. Приведенные примеры показывают, что обнаруженные образцы возникают случайно. Но порой важна способность увидеть их сознательно. От этого иногда зависит наша жизнь.

Находить и предсказывать образцы, пожалуй, главная задача нашего мозга. Он старается обнаружить их в поле зрения, чтобы мы видели предметы, или в звуках, чтобы мы слышали слова. Другие шаблоны связаны с планированием решений и наших действий. Эти решения основаны на знаниях образцов, полученных благодаря прошлому опыту. Кроме того, нам нравятся образцы. С ними мы чувствуем себя комфортно. Например, телевизионные новости подаются по шаблону: нам сообщают, что покажут дальше, потом показывают сюжет и, наконец, напоминают, что показали... Эти три стадии делают просмотр удобным.

Литература полна повторяющихся образцов, которые мы знаем и используем. Мономиф — идея писателя и исследователя мифологии Джозефа Кэмпбелла, высказанная в 1949 г. В соответствии с ней герой следует знакомой модели, которая повторяется в фильмах и книгах, старых и современных. Он отправляется навстречу приключением, сталкивается со сложным вызовом, преодолевает его и возвращается домой другим человеком. Этот образец, имеющий эффектную трехчастную структуру (начало, середина и развязка), постоянно повторяется в литературе — в «Одиссее» Гомера, во многих пьесах Шекспира и во «Властелине колец» Толкина. Кроме того, он лежит в основе таких фильмов, как «Звездные войны» и «Индиана Джонс». Представляется, что образец структурирует эти истории, и поэтому нам интересно и легко за ними следить — а в конце мы испытываем чувство удовлетворения.

Мы уже видели, что сопоставление с образцом лежит в основе вычислительного мышления. Оно необходимо и для выявления абстракций и обобщений, для составления порождающих правил и для выбора удачного представления информации. Специалисты по компьютерным наукам тоже хотели бы найти оптимальные способы выявлять и предсказывать образцы. Они используют вычислительное мышление, чтобы самые удачные способы для сопоставления с образцом как таковым и результаты этого принимали форму сложных алгоритмов, которые используются в компьютерах, позволяя им проводить сопоставление с образцом самостоятельно. Таким образом вычислительное мышление применяется к идеям, стоящим за вычислительным мышлением.

Например, алгоритмы для сопоставления с образцом применяют, чтобы рассматривать, например, химические основания в составе нашей ДНК и искать в них шаблоны, соответствующие особым типам заболеваний. Также с их помощью пытаются предсказать флуктуации на финансовых рынках, чтобы найти ключ к конкурентному превосходству. Порой они предсказывают, как виртуальные персонажи в компьютерных играх должны реагировать на образцы, выявленные в вашем игровом стиле, чтобы поддерживать в вас интерес. Порой они даже помогают машинам «увидеть» мир так, как его видим мы. Почему бы машинам тоже не видеть животных в облаках? Образцы есть повсюду — вопрос только в том, чтобы их найти.