Диалоги (июнь 2003 г.)   ::   Гордон Александр

Я не очень красиво выразился, может, вы меня поправите?

А.Р. Каждому прогнозу, каждой оценке как бы приписывается свой вес.

Б.М. Равный значению этой функции риска. А абсцисса там, где она и находится.

А.Р. Потом эта система взвешивается, ищется центр тяжести.

Б.М. Центр тяжести – вот она главная оценка! То есть, то, чего мы не нашли ни в каких других программах.

Во-первых, мы применили эту оценку в задачах дискретной оптимизации. В общем-то, может быть, это отдельный разговор, причём здесь задача дискретной оптимизации. Причём, например, здесь так называемая «задача коммивояжёра», когда там никакого недеретминизма нет. Есть – причём те же самые алгоритмы применяются. И там получаются достаточно хорошие результаты.

Но раз уж я об этом заговорил, ещё пару слов скажу. Здесь неизвестность, недетерминизм, то есть неизвестные заранее показания кубиков. А там неизвестные заранее исходы, то есть продолжение пересчёта какой-то матрицы, достаточно большой. Мы можем делать только прогнозы, как пойдёт этот расчёт. И вот есть программы-эксперты, которые делают эти прогнозы. То есть здесь неизвестность, а там… Ну, может быть, тоже неизвестность, полученная от разных прогнозов. То есть те же самые приёмы применяются нами в классических задачах дискретной оптимизации.

А.Г. В казино не хотите в рулетку играть с этим подходом?

Б.М. Нет, но один из результатов этого подхода – предсказание курса валют, которые мы безуспешно всё пытаемся куда-нибудь пристроить. Но этих программ-предсказателей немереное количество.

А.Г. Насколько аккуратны ваши действия?

Б.М. Предсказать какой-то катаклизм вроде нашего кризиса 98-го года, видимо, никому не удавалось и не удастся, а доказать, что наша программа лучше, на каком-то более простом примере нам пока не удаётся. Но, в общем-то, это тоже не ставится как цель. Получить отсюда прибыль, коммерческий эффект, это второе, третье дело. Пока не получается. Получится – хорошо. Не получится – не страшно. Я всё-таки вижу основную цель в том, чтобы этот подход ввести в программирование игр, в другие задачи. Победить – дай Бог – на следующем чемпионате мира, 2004 года.

А.Г. Можно ещё чуть подробнее, что такое «центр тяжести» в данном случае, потому что я понял, но не до конца. Ещё раз можете объяснить, что такое принцип динамического подхода, присвоение веса и так далее?

А.Р. То, что мы для каждого исхода случайного события имеем какую-то числовую величину – это просто набор прогнозов на будущее. Нам этот набор не делает погоды, из него надо получить какую-то одну величину, одно значение, которое всю ветвь, которая следует за случайными событиями, оценивает приемлемой величиной, основываясь на которой мы сделаем решение – ходить нам так или предпочесть другой вариант. Так вот, на основе чего получается общая оценка этого набора прогнозов? Каждую точку, каждую величину, грубо говоря, можно представить шариком на стержне. Стержень у нас длиной от минус единицы до единицы, минус единица – это значит, что дела для нас очень плохо пойдут. Единица – что очень хорошо, мы победители. На этот стержень нанизаны шарики. Каждый на своём расстоянии от нулевой точки. Это расстояние соответствует значению прогноза.

Теперь мы подбираем массу этих шариков, а масса этих шариков подбирается согласно функции риска.

Б.М. Чем больше значение этой функции в данной точке, тем больше масса шарика.

А.Р. А потом этот стержень уравновешиваем и находим положение центра тяжести.

Б.М. Это, видимо, лучше объяснение, чем моё…

А.Г. Оно доступнее, да.

А.Р. Этот центр тяжести, его положение, мы считаем величиной, которая…

А.Г. Оптимальной величиной, которая позволяет сделать…

А.Р.