Думай как инженер

3

В основе прикладного склада ума лежит то, что я называю модульным системным мышлением. Это не какой-то сверхталант, а сочетание методов и принципов. Мышление на уровне систем – не просто систематический подход; здесь большее значение имеет понимание того, что в жизненных перипетиях нет ничего постоянного и все взаимосвязано. Отношения между модулями какой-либо системы порождают целое, которое невозможно понять путем анализа его составных частей.

Например, один из конкретных методов в модульном системном мышлении включает функциональное сочетание деконструктивизма (разделение крупной системы на модули) и реконструкционизма (сведение этих модулей воедино). При этом главная задача – определить сильные и слабые звенья (как эти модули работают, не работают или могли бы работать) и применить эти знания для достижения полезных результатов. Связанная с этим концепция проектирования, используемая в особенности инженерами-программистами, – это пошаговое приближение. Каждое последующее изменение, вносимое ими в продукт или услугу, неизбежно способствует улучшению результата или разработке альтернативных решений. Тут применяется стратегия проектирования «сверху вниз» (ее еще можно назвать «разделяй и властвуй»), при которой каждая подзадача выполняется отдельно в ходе продвижения к конечной цели. Противоположный подход – проектирование «снизу вверх», когда составляющие снова собираются вместе.

Рут Дэвид, эксперт по национальной безопасности и бывший заместитель директора по вопросам науки и технологий в ЦРУ, формулирует этот вопрос так: «Инженерия – синоним не только системного мышления, но и построения систем. Это умение всесторонне анализировать проблему. Нужно не только разбираться в элементах и их взаимозависимости, но и в полной мере понимать их совокупность и ее смысл». Это одна из причин, почему инженерное мышление оказывается полезным во многих сферах жизни общества и эффективно как для отдельных людей, так и для групп.

Модульное системное мышление варьируется в зависимости от обстоятельств, поскольку не существует одного общепризнанного «инженерного метода». Проектирование и возведение небоскреба Бурдж-Халифа в Дубае отличается от написания кодов для Microsoft Office Suite. Проявления инженерии весьма многообразны – от испытаний мячей в аэродинамической трубе для чемпионата мира по футболу до создания ракеты, способной сбить другую ракету в полете. Методы могут разниться даже в пределах одной отрасли. Проектирование такого изделия, как турбовентиляторный двигатель, отличается от сборки такой мегасистемы, как воздушное судно, и, продолжая эту мысль, – от формирования системы систем, например сети воздушных путей сообщения.

Окружающая нас действительность меняется, а с ней – и характер инженерии. Если сравнивать нашу культуру с компьютером, то инженерия представляет собой ее «аппаратное обеспечение». Но инженерия к тому же – еще и надежный двигатель экономического роста. Например, в США, по недавним оценкам, инженеры составляют менее 4 % от общей численности населения, но при этом помогают создавать рабочие места для остальных. Следует признать, что некоторые технические новинки вообще отобрали у людей работу, которой те раньше зарабатывали себе на жизнь; тем не менее инженерные инновации постоянно открывают новые возможности и пути развития.

* * *

У инженерного мышления есть три основных свойства.

Первое – способность «увидеть» структуру там, где ее нет. Наш мир – от хайку[1] до высотных зданий – основан на структурах. И подобно тому как талантливый композитор «слышит» звуки до того, как запишет их в виде нот, грамотный инженер способен визуализировать и воплотить структуры с помощью сочетания правил, моделей и интуиции. Инженерное мышление тяготеет к той части айсберга, которая находится под водой, а не над ее поверхностью. Важно не только то, что заметно; невидимое тоже имеет значение.

В ходе структурированного процесса мышления на уровне систем нужно учитывать, как связаны элементы системы по логике, во времени, последовательности, функциям, а также в каких условиях они работают и не работают. Историку можно применять подобную структурную логику через десятилетия после произошедшего события, а инженеру нужно делать это превентивно, о чем бы ни шла речь – мельчайших деталях или абстракциях высокого уровня. Именно это – одна из основных причин, почему инженеры создают модели: чтобы можно было проводить структурированные обсуждения, исходя из реальности. И, представляя себе какую-либо структуру, принципиально важно обладать достаточной рассудительностью, чтобы понять, когда она имеет ценность, а когда – нет.

Как подтверждают работы Вальера и Грибоваля, системы военного назначения известны своим структурированным подходом к инновационной деятельности. Рассмотрим, к примеру, следующий вопросник, автор которого – Джордж Хайлмайер, бывший директор Управления перспективных исследований и разработок Министерства обороны США, а также один из создателей жидкокристаллических дисплеев, ставших частью сегодняшних технологий воспроизведения изображений. Его подход к новаторству заключается в использовании списка контрольных вопросов, что приемлемо для проекта с четко определенными целями и клиентами.

• Что вы пытаетесь сделать? Четко сформулируйте свои цели, полностью исключив жаргон.

• Как это реализуется сегодня и каков диапазон возможных ограничений?

• Что нового в вашем подходе и почему вы считаете, что он будет успешным?

• Для кого это имеет значение? Если вы достигнете успеха, на что он повлияет?

• Каковы ваши риски и выгоды?

• Во сколько это обойдется? Сколько времени на это уйдет?

• Какие промежуточные и итоговые проверки нужно провести, чтобы узнать, добились ли вы успеха?

По сути, такая структура помогает задавать нужные вопросы в логическом порядке.

Второе свойство инженерного мышления – это способность эффективно проектировать в условиях ограничений. В реальном мире они присутствуют всегда и определяют потенциальный успех или провал нашей деятельности. Учитывая свойственный инженерии практический характер, затруднений и напряжения в ней гораздо больше по сравнению с другими профессиями. Ограничения любого происхождения – налагаемые природой или людьми – не позволяют инженерам ждать, пока все явления будут в полной мере объяснены и поняты. Предполагается, что инженеры должны добиваться максимально возможных результатов в имеющихся условиях. Но, даже если ограничений нет, грамотные инженеры знают, как применять ограничения для достижения своих целей. Временные ограничения стимулируют креативность и находчивость инженеров. Финансовые трудности и явные физические ограничения, зависящие от законов природы, также широко распространены наряду с таким непредсказуемым ограничением, как поведение людей.

«Вообразите ситуацию, в которой каждая очередная версия Macintosh Operating System или Windows представляла бы собой совершенно новую операционную систему, разработанную “с нуля”. Это парализовало бы сферу использования персональных компьютеров», – указывают Оливье де Век и его коллеги-исследователи из Массачусетского технологического института. Инженеры часто дорабатывают свои программные продукты, поступательно учитывая предпочтения клиентов и нужды бизнеса, – а ведь это не что иное, как ограничения. «Изменения, которые поначалу кажутся незначительными, часто приводят к необходимости других изменений, а те, в свою очередь, обусловливают дальнейшие изменения… Нужно умудриться сделать так, чтобы старое продолжало работать, и при этом создавать нечто новое». Этим затруднениям нет конца.

Третье свойство инженерного мышления сопряжено с компромиссами – умением давать продуманные оценки решениям и альтернативам. Инженеры определяют приоритеты в проектировании и распределяют ресурсы, выискивая менее важные цели среди более весомых. Например, при проектировании самолетов типичным компромиссом может стать сбалансированность затрат, веса, размаха крыла и габаритов туалета в рамках ограничений, которые налагаются конкретными требованиями к летно-техническим характеристикам. Трудности такого выбора относятся даже к вопросу о том, нравится ли пассажирам самолет, в котором они летят. Если ограничения можно сравнить с хождением по канату, то компромиссы напоминают ситуацию из басни про лебедя, щуку и рака: идет борьба между тем, что имеется в распоряжении; тем, что возможно; тем, что желательно, и допустимыми пределами.

Пусть наука, философия и религия стремятся к правде в том виде, в котором она им представляется; инженерия же находится в центре обеспечения полезности в условиях ограничений. Структура, ограничения и компромиссы – вот «три кита» инженерного мышления. Для инженера они имеют такое же значение, как для музыканта – такт, темп и ритм.

4

В теплый день 12 сентября 1962 года, выступая на стадионе Университета Райса, Джон Кеннеди заявил:

«Если бы я сказал вам, мои соотечественники, что мы запустим на Луну, за 386 тыс. км от Центра управления полетами в Хьюстоне, огромную ракету высотой более 90 м, как длина этого футбольного поля, сделанную из новых металлических сплавов, часть которых еще только предстоит изобрести, выдерживающую температуру и нагрузки в несколько раз больше тех, с которыми когда-либо приходилось сталкиваться, собранную с большей точностью, чем самый тонкий часовой механизм, оснащенную всем оборудованием, необходимым для полета, прокладки курса, контроля, связи, питания и выживания, и отправим ее с беспрецедентной миссией к неизвестному небесному телу, а затем благополучно вернем на Землю, причем она войдет в атмосферу на скорости свыше 40 тыс. км/ч, выдержав нагрев до температуры лишь наполовину меньше, чем температура Солнца… и мы все это сделаем, притом правильно и не позже конца этого десятилетия, – то это бы означало, что мы должны проявить настоящую смелость».

Ключевым в обрисованном Кеннеди плане были не амбициозные технические задачи, а утверждение «не позже конца этого десятилетия». Столь ограниченные временные рамки заставили инженеров проекта достичь поставленной цели. Космический корабль «Аполлон-11» успешно совершил посадку на Луне 20 июля 1969 года, даже с опережением установленного срока. В процессе, результатом которого стало прилунение, было создано несколько ценных побочных продуктов, включая новые материалы (например, углеродное волокно) и передовые навигационные системы, используемые сегодня коммерческими авиакомпаниями. Хотя именно благодаря инженерии люди попали на Луну и вернулись обратно целыми и невредимыми, в совокупности эти усилия часто называются ракетостроительной «наукой».

Если ядро науки – открытия, то суть инженерии – создание. Вернувшись к истокам истории человечества, мы видим, что в нашей цивилизации создание инструментов предшествовало открытиям. Фактически многие инструменты инженерии позволили нам достигать новых высот в науке. Ученые сейчас все активнее обращаются к инженерии, чтобы получить немыслимое количество данных и результатов, с помощью которых они предлагают, проверяют или продвигают свои теории. Инженерия же опирается на законы природы и научные доказательства, но также способствует возникновению новых направлений научных знаний. Самолеты летали еще до того, как стали реальностью формальные исследования воздухоплавания. Паровые машины породили науку термодинамику. А промышленная революция открыла множество новых путей для научных изысканий. По словам Тома Питерса, профессора университета Лихай, инженеры порой «охотно “творчески искажают” научный метод или результаты, если это помогает им реализовать задуманное».

«История показывает, – напоминает Дэн Моут, президент Национальной инженерной академии США, – что большинство периодов в развитии человечества определяются инженерией». «Каменный век… назвали так потому, что для изготовления орудий труда люди оббивали камень вручную; бронзовый век получил свое название благодаря тому, что оружие, орудия труда и утварь отливали из бронзы – сплава олова и меди; его сменил железный век, когда люди научились обрабатывать железо молотом и гнуть, чтобы создать сельскохозяйственный инвентарь и инструменты; а кремниевый век отражает материальную основу для производства электроники, – разъясняет Моут. – Разве что ледниковый период не был творением рук человеческих и как явление природы принадлежит к области науки».

Ученые давно утверждают, что инженерия занимает отдельную область знаний и практики, которая гораздо надежнее и вызывает больше доверия, чем другие интеллектуальные традиции, уходящие корнями в философию, – и поэтому заслуживает особого уважения. Со времен Платона в западном мышлении присутствовала склонность подчеркивать превосходство «чистых» знаний, преуменьшая значение инженерии. Досадно и то, что «наука и техника» почти всегда обсуждаются в связке без упоминания инженерии, хотя техника является их общим детищем. «Наука – это инструмент инженерии; никто ведь не утверждает, что скульптуру создает резец, и равным образом нельзя заявлять, будто ракету создает наука, – пишет историк инженерии Генри Петроски. – Если при выработке инженерного решения не опираться ни на что, кроме научных знаний, это вызовет в лучшем случае разочарование, а в худшем – провал».

Джордж Уайтсайдс, эклектичный гарвардский инженер-химик, предлагает еще один полезный пример сравнения науки и инженерии. Если наука заинтересована в «отслеживании механического пути от ионов и нейротрансмиттеров до “Реквиема” Брамса», то инженерия ориентирована на предоставление «практических решений для секвестрации неограниченного количества углекислого газа и обеспечения неограниченного снабжения электроэнергией и чистой водой с 30 %-ной гарантией рентабельности инвестиций после налогообложения, с применением оборудования, которое в Намибии трудно найти». Знания ради самих знаний играют свою роль, но социальный прогресс определяется практическими аспектами действительности.

Нейробиолог Стюарт Файрштейн сравнивает процесс научного познания с поиском черной кошки в темной комнате, особенно когда ее там нет. Это отличается от обычного представления об ученых, которые «терпеливо складывают гигантский пазл». Научные знания идут рука об руку с незнанием. Стимул развития науки, по словам Файрштейна, – это постоянно существующий «общий пробел в знаниях». Эти знания не всегда полезны, и их нельзя использовать для прогнозирования или заявления о каком-то предмете или явлении. «Это осведомленное незнание, восприимчивое незнание, проницательное незнание, – добавляет Файрштейн. – Это не факты и правила, а черные кошки в темных комнатах».

В своей книге «Незнание: как оно управляет наукой» Файрштейн цитирует математика Эндрю Уайлcа, который развивает эту мысль: «Вы ищете на ощупь, суетесь то туда, то сюда, неуклюже на что-то натыкаетесь, а затем кто-то находит выключатель – зачастую случайно, – зажигается свет, и все говорят: “А, вот как это выглядит”, а потом направляются в следующую темную комнату в поисках очередной таинственной черной кошки».

Нас учат, что ценность науки – в ее объективности. В идеале наука избегает ожидаемых результатов. Инженерия часто противоречит этой идее: в своих лучших проявлениях она берет себе в союзники субъективность. Но объективность может быть особенно полезной для инженеров при попытках предотвращать или анализировать неудачи. Наука и инженерия действительно образуют симбиоз в том смысле, что они помогают друг другу выявить свои внутренние противоречия и недостатки. В науке нет «чистового экземпляра» знаний, в отличие, например, от чертежа Бруклинского моста. Наши гипотезы могут повести нас в любом направлении.

5

Я родился в семье правоверных индусов-браминов, принадлежащей к низшему слою среднего класса, в сельской местности Тамил-Наду – прибрежном штате на юге Индии. В таких обстоятельствах мой путь к инженерии был продиктован необходимостью добиться успеха на каком-то поприще. Мою тягу к науке вызвал не набор «Юный химик» (мои родители не могли его себе позволить) и не конструктор Lego. Пожалуй, мой интерес к технике пробудился в начале 1980-х, во время наблюдений за работающими на угле паровозами (благодаря отцу, который по утрам ездил на велосипеде на местную железнодорожную станцию и брал меня с собой).

Насколько я помню, я даже не блистал в математике. Перед экзаменами я обязательно посещал храм Ганеши – божества со слоновьей головой – и молился о хороших оценках. Мой дед со стороны отца в течение дня был земледельцем, а на закате и рассвете – жрецом. В детстве мы с младшим братом помогали ему в нашем деревенском храме возле Тируваннамалай – группы холмов, которые считаются древнее Гималаев. Мы зачарованно слушали проникновенные мантры на санскрите, которые дедушка читал во время утренних и вечерних молитв. А еще мы любили, когда он рассказывал нам перед сном сюжеты из древних эпосов «Рамаяна» и «Махабхарата», пока мы засыпали на соломенных циновках.

Во время учебы в Индии энергетика окружающей среды определила мои устремления. Целеустремленность, сведение к минимуму отвлекающих факторов и отличная успеваемость – такими были самые желательные результаты для моих школ. По сути, мое образование можно сравнить с конвейером. В старших классах я размышлял, что еще могло бы меня заинтересовать; в местной культуре особенно ценились дипломы в области медицины, коммерции и инженерии. Я шел на пристань Мадрас и бродил по щиколотку в волнах Бенгальского залива в надежде на озарение. Мой отец – химик, переквалифицировавшийся в бухгалтера, – и мама-домохозяйка советовали мне выбрать профессию в области, которая мне интересна.

Но жесткая конкуренция в школе у меня, моего брата, да и у наших друзей не оставляла нам ни времени, ни возможности исследовать, экспериментировать и что-то по-настоящему полюбить. Честно говоря, мой выбор инженерии напоминал брак по расчету – продиктованный прагматичными соображениями путь к успеху в области, где я имел достаточные знания. Я решил специализироваться на проектировании контрольно-измерительных систем – тогда это была свежая, полная увлекательных задач программа Мадрасского университета, которая еще не стала излишне популярной. В итоге я заинтересовался развивающимися технологиями биомедицинской инженерии, и это, в сочетании со щедрой стипендией, привело меня в аспирантуру в Нью-Йорке за месяц до 11 сентября 2001 года.

Со временем я осознал, что инженерия – это явление, по силе воздействия превосходящее математические модели, над которыми я ломал голову; по значению – разработанные мной электронные схемы; по точности – сенсоры и устройства, которые я испытывал, по содержанию – программы, которые отлаживал, и что пресный технический жаргон совершенно не в состоянии передать, насколько она увлекательна. Мой первоначальный интерес к инженерии в целом постепенно перерос в непреходящую к ней любовь, ставшую частью меня.

6

Подход Грибоваля тоже разрабатывалсяв рамках триады, образованной структурой, ограничениями и компромиссами. Полученные результаты стали образцом точности и крупномасштабного производства, имевшего далеко идущие последствия для общества. Более того, эти идеи способствовали началу эпохи массового производства, которая затем дала толчок распространению инженерии в ее современном виде.

Благодаря внедренной Грибовалем структуре артиллерийские орудия стали делать и использовать более продуманно и целенаправленно. Он составил инструкции по подбору и комбинированию нужных деталей орудий, воспользовавшись возможностью их взаимозаменяемости, которая и сейчас активно применяется в инженерии. Один из технических аспектов, обеспечивающих взаимозаменяемость, – практика «функциональной связи». Отдельные модули конструкции представляли собой не разрозненное скопление частей, а систему со стратегическими взаимосвязями, призванную выполнять единую функцию. При такой стратегии ошибки быстро выявлялись, изучались, исправлялись, а результаты подвергались проверке – процесс, который впоследствии доведет до совершенства будущая технология конвейерного производства. Пушки должны были обладать точностью стрельбы и долговечностью. Поскольку в те века еще не изобрели сложное программное обеспечение для имитационного моделирования, при выработке устойчивых решений такие инженеры, как Грибоваль, опирались на свои вычисления, личные знания, опыт и умения. Именно им мы обязаны той тщательности, с которой были спроектированы храмы, мосты, замки и другие системы.

Ограничения являлись постоянными спутниками Грибоваля. Ставки были колоссальными – ведь требовалось выиграть войну, поэтому от его решений ждали эффективности. Для таких прирожденных философов, как Галилео Галилей и Исаак Ньютон, изучение баллистики было, по выражению Кена Олдера, «математическим спортзалом», который существовал исключительно в их уме. «Математика представляла для них форму “дескрипционизма”, способ описать в количественном выражении, как изменения в определенных измеряемых параметрах влияли на какой-то другой интересующий их параметр, – говорит Олдер. – Математика сплошь и рядом позволяла инженерам избегать настоящего причинного объяснения». В отличие от тех, кому было не обязательно применять свои знания на практике, Грибовалю в ходе усовершенствования снарядов артиллерийских орудий приходилось преодолевать реальные трудности, связанные с ветром и сопротивлением воздуха. Он воспользовался методом вариации параметров, разбирая и снова собирая детали пушек, чтобы оценить сильные и слабые стороны своей системы производства и выяснить, как улучшить характеристики орудий. Чтобы исполнить свое предназначение, они должны были стрелять метко и в соответствии с ожиданиями.

И наконец, обстоятельства вынуждали Грибоваля выбирать между конструктивными решениями. Что важнее – улучшать маневренность или разрабатывать более мощные орудия? Можно ли уменьшить избыточный вес пушки без увеличения при этом частоты ее отказов? Одной из конструктивных особенностей пушек Грибоваля стало то, что он избавил их от лишней художественной отделки, отдав приоритет подвижности, а не красоте. Разумные компромиссы Грибоваля в сочетании с постоянными экспериментами с вариациями параметров резко повысили эффективность производства и удобство транспортировки артиллерийских орудий, а также их качество.

Во время службы в австрийской армии Грибоваля поразил царящий там размах фаворитизма и поддержка некомпетентных офицеров технической службы, тогда как квалифицированные инженеры всячески притеснялись. Грибоваль писал:

[С инженерами] обходятся сурово, а порой бесстыдно… Когда офицера даже низшего чина отправляют на какое-либо задание, он неизменно берет с собой пару инженеров, которые и выполняют трудные и неприятные части задачи. И если что-то идет не так, офицер возлагает на них всю вину, но в случае успеха приписывает все заслуги себе. Посмотрите, в каком состоянии находятся инженеры… и увидите, что большинство из них лишились лошадей и денег, измучены крайней усталостью и плохим обращением.

Чтобы обойти эту проблему, Грибоваль помог выстроить систему обучения личного состава, учитывающую его результаты, и тем самым содействовал возникновению эпохи «просветительской инженерии», как назвал ее Олдер. Для оценки основных профессиональных качеств использовалась геометрия, техническое черчение и математический анализ, которые впоследствии стали стандартными курсами в артиллерийских училищах и военных академиях. И сейчас, по прошествии веков, эти предметы продолжают служить основой инженерного образования. Используя свои технические знания для решения прикладных задач, Грибоваль помог резко повысить создание рабочих мест, количество нововведений в оборонном деле, способствовал быстрому росту новых отраслей и улучшению национальной безопасности. Ведь, как говорится, «в теории между теорией и практикой нет разницы, а на практике есть».

Глава 2

Оптимизация

1

В начале 2000-х заторы на улицах Стокгольма достигли критического уровня.

Поездки на работу и обратно стали гораздо длительнее; из-за опозданий и нервотрепок накапливалось раздражение. В часы пик продуктивность шведской столицы резко падала. Выход казался очевидным – повысить пропускную способность за счет строительства еще одного моста. Эта стратегия уже успела себя зарекомендовать: в Стокгольме насчитывались десятки мостов; в конце концов, не зря же его называли «северной Венецией». Но, поразмыслив, городские власти приняли необычное решение: обратились к группе инженеров-консультантов из IBM.

В IBM подошли к проекту как к спасательной миссии, а не «ангиопластике»[2] транспортных артерий Стокгольма. Чтобы более детально ознакомиться с проблемой, команда из IBM решила установить по городу устройства для отслеживания дорожного движения. В IBM использовали 430 тыс. приемопередатчиков, собиравших данные, и накопили 850 тыс. фотографий. На основе этой информации в компании создали общую системную модель, проведя математический анализ всего трафика движения транспорта и, казалось бы, не связанных с ним «узких мест». Результаты этой кропотливой работы убедили чиновников города, что, вместо того чтобы строить новые мосты или дороги, нужно брать плату за проезд по уже существующим мостам и шоссе в часы пик.

Введение платы за въезд дало поразительные результаты. В испытательный период системы в 2006 году дорожные пробки в Стокгольме сократились на 20–25 %. Время ожидания людей в течение поездок уменьшилось в среднем на треть – даже почти наполовину, а общественный транспорт снова завоевал популярность. Этот план помог убрать с дорог 100 тыс. машин. Уровень выбросов углекислого газа и твердых частиц резко сократился. В 2007 году в Стокгольме провели референдум, по результатам которого ввели плату за въезд на постоянной основе с использованием фотокамер. Успех шведского эксперимента привлек внимание, и города в Азии, Европе и Северной Америке начали рассматривать возможность перенять данный опыт и ввести плату за въезд в особо загруженные районы.

* * *

Места, где образуются дорожные пробки, сродни дырявым ведрам: чем больше в них льешь, тем сильнее они протекают. Кроме того, пропускная способность дорог – величина постоянная, так что появление дополнительных машин в часы пик представляет собой почти непреодолимое препятствие.

Техасский институт транспорта недавно выпустил отчет о дорожном движении в городах. В нем отмечалось, что ежегодные выбросы углекислого газа в мегаполисах США в часы пик превышают 25 млн т и «эквивалентны стартовой массе более чем 12 400 космических шаттлов с полными топливными баками». Эти выбросы – результат потребления более 11 млрд л топлива, количества, которое «могло бы заполнить четыре таких стадиона, как “Супердом” в Новом Орлеане».

На индивидуальном уровне эти цифры впечатляют. За последние 30 лет персональные издержки среднестатистического человека, который ездит на работу и обратно, возросли более чем вдвое, как и количество впустую истраченного топлива. Как отмечено в отчете, люди, регулярно совершающие подобные поездки, «в 2011 году провели в пути лишние 38 часов по сравнению с 16 часами в 1982-м». А это соответствует потере пяти рабочих дней.

«Сегодня в нашем распоряжении огромное количество установленных на дорогах сенсоров и камер, с которых автоматически загружаются данные, позволяющие совместно использовать и анализировать информацию практически в реальном времени», – пишет Навин Ламба, возглавляющий в IBM глобальное направление продуктов Intelligent Transportation. Сенсоры и приемопередатчики, на данные от которых в IBM опирались при проведении анализов, оказались незаменимыми помощниками при составлении карт дорожного движения. «Когда данным уже 5–7 минут, становится поздно вносить какие-то изменения, которые сократили бы заторы, – добавляет Ламба. – Если едущий застрял в пробке, уже не имеет смысла искать альтернативный маршрут». Прогнозирование спроса на перевозки является дополнительным вызовом; тут часто недостаточно даже данных в реальном времени.

Чтобы избавиться от пробок, не всегда целесообразно затевать новое строительство. «Нам нужно научиться извлекать больше пользы из уже существующих активов с помощью технологий», – заявляет Ламба. В Стокгольме IBM применила модульный подход при попытке разобраться в каждом из элементов системы, которые могли напрямую или косвенно способствовать возникновению пробки. Результатом стало создание новой электронной инфраструктуры: оснащение автомобилей устройствами, связанными с банковским или клиентским счетом в задействованном в программе супермаркете. Этот подход повлиял на поведение людей и сделал их поездки по городу социальным процессом. Средства, полученные от взимания платы за въезд, можно было направить на содержание и обслуживание дорожной системы города и еще какие-то цели. В данном случае введение платы за въезд в загруженные районы было не единичным, а платформенным решением, затронувшим ряд других проблем. «Дырявое ведро» превратилось в океан возможностей!

Решение, которое не срабатывает в одних условиях, в других может обусловить глубокие преобразования. В отличие от Стокгольма в какой-нибудь деревне в Африке наверняка извлекли бы пользу из дополнительной дороги или моста, так как это облегчило бы местным жителям доступ к услугам и открыло бы новые перспективы. Когда появляется приличная дорога, люди, раньше и не мечтавшие о собственной машине, могут задуматься о ее покупке. Дорога означает рост мобильности, что, в свою очередь, приводит к оживлению коммерческой деятельности.

Заторы на дорогах зависят от поведения людей. Оно принимает форму скрытых предпочтений, свойственных каждому из нас: какой вариант перемещения из одного места в другое мы выбираем. Вследствие этого поведение публики играет ключевую роль в успехе или провале проектов, касающихся инфраструктуры или инфраструктурной политики. В общем и целом причина заключается в том, что дорожное движение, как и любое другое проявление общественных отношений, представляет собой сложную систему, скомпонованную из ряда систем, взаимодействующих друг с другом без главного контролирующего элемента. Совокупные следствия их деятельности по своему характеру нелинейны и часто ведут к непредсказуемому поведению, которое называется эмерджентность[3]. Даже малейшее изменение (один оранжевый дорожный конус) может оказать непредвиденное воздействие («пробка» на автомагистрали) на систему систем, частично состоящую из дорог.

На эту тему весьма показательно высказался один из изобретателей интернета, Винтон Серф. Однажды Серф пытался засыпать черный перец в мельницу через воронку. «Несколько горошин попали внутрь, а потом застряли. Если бы я бросал их туда по одной, то проблемы не возникло бы, – резонно замечает Серф. – Но я засыпал в воронку несколько горошин, и в данном случае эмерджентным свойством стал затор».

Для оптимизации полезно иметь общее представление о сложных, широкомасштабных эффектах (например, изменение поведения), которые проистекают из простых правил (плата за въезд в районы с пробками). «Дело в том, что одна горошина перца не создаст затора, – добавляет Серф. – А самое интересное, что в горошине перца мало что может объяснить ее свойства, ведущие к образованию пробок, разве что тот факт, что причина – в трении».

* * *

Любой может заявить, что способен что-то оптимизировать, но слова – это одно, а практика – совсем другое. Оптимизация сродни посещениям спортзала, когда вы увеличиваете количество силовых тренировок. Как получить наилучшие результаты от тренировки в кратчайший срок? Как постоянно что-то улучшать?

Оптимизация состоит из двух основных компонентов. Первый – это цель, направленная на максимизацию или минимизацию выходной переменной, которая обычно зависит от чего-либо еще. Целью оптимизации Грибоваля было нанести максимальный урон противнику, а более широкой задачей – выиграть войну. Оптимизация также включает какое-нибудь ограничение, состоящее из лимитирующих факторов, воздействию которых подвергается цель. Исследователи операций, применяющие модели и изучающие способы улучшения эффективности, сочли бы цель Грибоваля классической «задачей на целеполагание» и разработали бы для нее алгоритм. Как Грибоваль, действуя в условиях ограниченного времени и ресурсов, мог бы найти набор инструментов (или их сочетание) и распределить их оптимальным образом для достижения своей цели?

Инженеры применяют разнообразные методы моделирования, чтобы получить приблизительные репрезентации[4] реальности, которые по определению не являются точными. Есть два основных вида моделей: имплицитные[5] и эксплицитные[6]. В имплицитных моделях, согласно описанию Джошуа Эпштейна, профессора Университета Джонса Хопкинса, «предположения скрыты, внутренняя согласованность не проверена, их логические последствия неизвестны, как и их соответствие данным». В связи с этим, «когда вы закрываете глаза и представляете себе распространение эпидемии или какой-либо другой динамический процесс в обществе, то применяете ту или иную модель. Просто это имплицитная модель, которую вы не записали». В эксплицитных же моделях предположения, эмпирические оговорки и уравнения четко представлены для анализа и проверки. При одном наборе предположений «происходит одно; а когда вы их меняете – другое».

Среди многих преимуществ моделирования, как подчеркивает Эпштейн, в том числе и возможность «продемонстрировать компромиссы и предложить способы повышения эффективности или даже выяснить, что кажущееся простым на самом деле сложно, [а сложное – просто]». Модели выявляют области, требующие больше данных, и показывают, какую нужно выполнить работу. Сбор данных о загруженности дорог во всех уголках Стокгольма подкрепил модель IBM и окончательное решение компании порекомендовать ввести плату за въезд в проблемные районы.

Идеальных моделей для оптимизации не бывает. Каждая модель ограничена своими предположениями и подвергается критике за то, что сводит действительность к простым уравнениям. «Простые модели могут оказаться бесценными, но при этом “неправильными” с точки зрения инженерии, – говорит Эпштейн. – Но от этой их неправильности – сплошная польза. Они – абстракции, которые многое помогают узнать». Однако главная задача применения моделей для подкрепления оптимизации – разработать структуру, позволяющую четко определять ограничения и компромиссы.

При всей своей ценности модели иногда сбивают с толку. Обычное для инженеров заблуждение – предполагать, что модель, успешно работающая на одном уровне, окажется такой же эффективной на другом. Это необязательно. В действительности эмерджентные свойства в сложных системах почти всегда зависят от изменения масштаба. Инженер-строитель Джон Купренас и архитектор Мэтью Фредерик убедились в этом благодаря астроному викторианской эпохи сэру Роберту Боллу:

Вымышленная команда инженеров попыталась создать «суперконя», который был бы в два раза выше обычной лошади. Но, сделав это, они обнаружили, что получившееся животное весьма проблемное и ущербное. Оно было вдвое выше, шире и длиннее и в результате весило в восемь раз больше обычного. Однако площадь поперечного сечения его вен и артерий оказалась лишь в четыре раза больше, чем у стандартного коня, из-за чего его сердцу приходилось работать в два раза интенсивнее. Площадь поверхности его копыт в четыре раза превышала площадь копыт обычной лошади, но у каждого копыта нагрузка на единицу площади была вдвое больше. В итоге сей болезненный экземпляр пришлось усыпить.

Модели – это вспомогательные системы, которые способствуют принятию решений, но сами окончательными решениями не являются. Проливая свет на плюсы и минусы, связанные с конечной целью, хорошие модели позволяют проверить реальное положение вещей при оптимизации. В случае с IBM главной целью была минимизация дорожных заторов в Стокгольме, которые, как оказалось, зависели от использования автомобилей в часы пик. Ограничения включали фиксированную пропускную способность дорог, бюджет местных органов власти и скрытые предпочтения людей. Вполне естественно, что отправной точкой для полного понимания и оптимизации такой сложной системы стало построение модели.

2

В начале 1940-х годов в Почтовом департаменте США разразился кризис. Во время Второй мировой войны многие почтовые работники ушли в армию. А годовой объем почты стремительно увеличивался (к 1950 году он достиг 45 млрд почтовых отправлений), в значительной степени благодаря бурному росту прямой почтовой рекламы за предыдущие 20 лет. Как же департамент мог оптимизировать доставку почты по всей стране?

Из-за сложностей, связанных с затратами, эффективностью, точностью, графиком доставки и, возможно, будущим самого учреждения, в Почтовом департаменте решили применить инженерный подход. Его результаты представляют немалый интерес, так как вошли в число величайших достижений нынешней почтовой системы США, а также принесли пользу всем странам мира.

Разработчики системы разделили США на «зоны», присвоив каждой отдельный идентификационный номер из пяти цифр. И в 1963 году, после двух десятилетий исследований и инженерных работ, почтовая служба объявила о внедрении ZIP-кода (Zone Improvement Plan codes – система почтовых индексов, используемая Почтовой службой США). В результате появилась качественно новая система, позволявшая соединять отправителей и получателей почты.

Действия создателей ZIP-кода были воплощением мышления модульных систем. Разработчики разделили страну на 10 регионов, пронумерованных от 0 до 9. Начав с Восточного побережья, они присвоили штату Мэн номер 0 и продвигались далее на запад. ZIP-коды в штате Нью-Йорк и некоторых соседних штатах начинались с 1; в Вашингтоне, округ Колумбия, – с 2; у штатов на западном побережье – с 9 и т. д. Другие цифры в коде обозначали дальнейшее разделение этих зон согласно расположению узловых объектов почтовой связи и ближайшего почтового отделения в конкретном районе.

Чтобы облегчить сортировку почты в каждой зоне, была разработана специализированная техника. Но понадобилось время, чтобы повысить ее точность, так как в процессе сортировки присутствовал человеческий фактор: оператор должен был вводить ZIP-код каждого конверта или посылки в сортировочную машину с помощью клавиатуры и при этом часто делал опечатки и ошибки. Например, письмо, адресованное в Чемулт (Chemult), штат Орегон, могли направить в Кастер (Custer), штат Южная Дакота, а потом оно пересылалось в узловое почтовое отделение в Денвере, штат Колорадо.

Хотя нам в XXI веке эта система может показаться малоэффективной, для 1960-х годов, по мнению Нэнси Поуп, историка технологий в Смитсоновском национальном почтовом музее, ZIP-коды были «революционным нововведением благодаря идее обработки почтовых отправлений на основе цифрового кода». ZIP-коды также помогли усовершенствовать обработку почты, адресованной в американские города с одинаковыми названиями, например Гринвилл, Сейлем или Спрингфилд.

До механизации сотрудники почты сортировали почтовые отправления вручную. «В такой ситуации даже самый умелый работник не смог бы обработать больше 60 писем в минуту, – объясняет Поуп. – Но и этот показатель сделает его лучшим сортировщиком почтовой службы». В среднем же большинству работников удавалось обработать 20–30 отправлений в минуту; к тому же из-за того, что эти процессы выполнялись вручную, не исключалась вероятность ошибок. С автоматизацией ситуация изменилась коренным образом. Машины обрабатывали до 2000 отправлений в минуту, а то и больше, а посему такая система, как ZIP-коды, заложила основу для повышения эффективности почтовой службы в целом.

Зданиям федерального значения – например, Капитолию, Белому дому и Пентагону – были присвоены собственные особые ZIP-коды. Другие страны вскоре начали перенимать идею ZIP-кодов, создавая свои версии цифровых или буквенно-цифровых почтовых индексов. ZIP-коды явились историческим инженерным решением и неотъемлемой частью коммерции и обусловили небывалый рост эффективности почтовой службы, при этом сократив расходы и количество ошибок путем внедрения новых почтовых технологий. Разработка ZIP-кода стала результатом комплексного планирования – долгосрочной стратегии, характерной для многих успешных (и неудачных) крупномасштабных проектов – инженерных, архитектурных и военных. Иногда для реконструкции какой-либо системы требуется ее продуманная, тщательно спланированная деконструкция.

Однако от введения ZIP-кодов в восторге были далеко не все: из-за необходимости запоминать пять цифр. Кроме того, незадолго до этого к телефонным номерам были добавлены трехзначные коды районов, а компании начали требовать номера социального страхования для расчета подоходного налога. Все это смахивало на какой-то числовой заговор, а некоторые даже усматривали в нем происки коммунистов. Чтобы убедить людей принять такую концепцию оптимизации систем, как ZIP-коды, понадобилась масштабная общенациональная кампания. Ее героем стал рисованный персонаж – мистер Зип. Легендарная певица Этель Мерман озвучила своим уверенным голосом рекламную песню: «Знакомьтесь, ZIP-код нам удобство несет! Почту отправляй, пять цифр не забывай!»

Влияние ZIP-кодов простирается далеко за рамки почты. Для интернет-компаний сейчас обычное дело – извлекать выгоду из почтовой инженерной инфраструктуры, созданной в XX веке, для сбора демографических, поведенческих и других данных о своих клиентах. Эти коды стали обязательным элементом для таких мегапроектов, как перепись населения, кампании прямой почтовой рассылки, целевые предложения микромаркетинга – то, что одни превозносят как «системы рекомендаций», а другие критикуют как «потребительский шпионаж», – и авторизация на автозаправках и в супермаркетах. А в Великобритании, например, выражение «лотерея почтового индекса» означает неравенство в предоставлении и качестве медицинских и других услуг общественного характера, то есть идея, что район проживания может определять стандарт услуг, на который следует рассчитывать его обитателям.

Как уже, должно быть, ясно, инженерия в настоящее время – это не только технологии, то есть замена ручного труда машинами. Не менее (а то и более) важную роль в ней играет стратегия. Разработка ZIP-кодов – наряду с тем, как в IBM подошли к вопросу с пробками на дорогах, – стала простой, но дальновидной стратегией оптимизации и помогла решить скорее практическую, чем техническую проблему.

Ученые и практики применяют различные термины для обозначения разницы между техническими и практическими проблемами. Вот примеры: «проблемы» и «сложности»; «тривиальные проблемы» и «опасные проблемы»; «твердая почва» и «болото»; «хорошо структурированные проблемы» и «нечеткие проблемы». Эти термины указывают на принципиальное расхождение. В первой половине каждого примера нужно решить нечто четко определенное. А во второй – поставленная задача не решается только с помощью уравнений или аналитики, для этого понадобится учитывать человеческий и прочие факторы, которые зачастую вносят вклад в эмерджентные свойства. И ZIP-коды, и плата за въезд в перегруженные транспортом районы – примеры практического сочетания технических и социальных аспектов.

А сейчас мы увидим, как крупная интернет-компания применила оптимизацию этого типа к составлению карт и каталогизации нашего мира.

3

В Google поставили перед собой амбициозную цель: упорядочить всю имеющуюся в мире информацию. Нью-йоркский офис компании находится в районе Челси, в здании эпохи 1930-х годов, где раньше размещалось портовое управление. Выполненный в основных цветах логотип Google вызывает ассоциации с детским садом, только для взрослых. Оставив позади щелканье клавиш и изобилие бесплатных угощений в буфетах, вы попадаете в кабинет Альфреда Спектора, вице-президента отдела разработок и особых инициатив. Он любит использовать Google Maps, чтобы отслеживать интенсивность дорожного движения и планировать свои поездки. «За последние шесть лет я опаздывал на поезд с Центрального вокзала до Пелема не более трех раз», – уверенно заявляет Спектор.

Спектор и его коллеги работают с верой в то, что у каждой единицы информации есть окно возможностей, срок существования которого ограничен, и нужно суметь завладеть этими данными в правильное время в соответствующем контексте, чтобы извлечь из них пользу. Руководящим принципом для таких, близких к реальному времени технологий, как Google Maps, является непрерывная оптимизация. «Сейчас мы получаем очень эффективные сведения о дорожном движении в Нью-Йорке с красными, бордовыми, зелеными и желтыми индикаторами; и они целиком отражают реальную картину, – рассказывает Спектор. – Так что мы вполне можем снизить интенсивность движения в часы пик на дорогах Нью-Йорка, указывая людям на более удачные варианты проезда».

Идея влиять на дорожное движение в случае заторов или дорожных происшествий отнюдь не нова. Исследователи операций классифицируют это как проблему перераспределения ресурсов, которая особенно актуальна при чрезвычайных ситуациях: нужно предоставить маршрут эвакуации, чтобы люди смогли легко и быстро покинуть опасную зону, и обеспечить маршруты для доступа в нее представителей службы экстренного реагирования. Новаторство Google заключалось в том, что компания поставила мощь информации на службу пользователям, чтобы те могли принимать решения, подкрепленные данными, и варьировать их в зависимости от ситуации.

Коллеги Спектора пишут, что при попытках создать что-то новое наподобие Google Maps они «вместо длительных дискуссий о том, как лучше всего поступить… сразу берутся за дело, а потом уже повторяют и совершенствуют подход». Это призвано подкрепить ключевую миссию компании: «Решать по-настоящему большие проблемы». Вот, к примеру, одна из фундаментальных задач: в совокупности в 195 странах примерно 80 млн км мощеных и грунтовых дорог. «Один раз проехать по ним всем – это все равно что обогнуть земной шар 1250 раз. Даже для Google это устрашающие масштабы», – написали инженеры проекта.

Они начали проект с получения видеоданных со всего мира благодаря последним разработкам в области панорамных изображений на уровне улиц и фотографиям пользователей. Следующим шагом стало создание масштабной модели систем, которая «включает подробные сведения об улицах с односторонним движением и ограничениях поворотов (например, запрещен поворот направо или разворот)». Затем с помощью этой информации Google преобразовывал позицию сенсора, вмонтированного в камеру – а сегодня и в наши телефоны, – в точные данные о расположении на дороге посредством метода под названием оптимизация позы. За этим процессом стоял не какой-то один алгоритм, а группа связанных между собой инструментов.

Инженеры Google обратились к алгоритмам аукциона, которые обычно применяются для определения наилучшего предложения цены лота при одновременном участии нескольких покупателей. Это было нужно для прогнозирования спроса на использование дорог среди людей, заинтересованных в одном и том же маршруте. Инженеры компании применили методы обработки изображений для создания «карт глубин», чтобы закодировать 3D-данные о расстоянии, направлении и прочую местную информацию: дороги, тротуары, здания и строительные работы. Они прибегали к дистанционному зондированию и анализу спутниковых снимков на уровне пикселей, чтобы получить несколько видов любого места, будь то Эйфелева башня или заброшенный шахтерский городок в пустоши Аляски. Инженеры сообща использовали эти инструменты, а сейчас продолжают применять другие, чтобы повысить ценность Google Maps для пользователей.

«Мысль проехать по каждой улице мира, делая снимки всех зданий и обочин, сначала казалась нелепой, – добавляют инженеры, – но анализ показал, что это вполне реализуемо при организованных усилиях и в масштабах, которые мы могли себе позволить, в течение нескольких лет». Спектор считает, что это был, по сути, вопрос эффективности затрат. Google Maps возникли как инженерный компромисс, касающийся эффективной логистики (то есть можно ли составить такие карты?), но за этим последовал экономический аргумент о потенциальном рынке для данного приложения.

«Оказалось, что это осуществимо», – говорит Спектор.

* * *

Ориентация на данные – предварительное условие оптимизации. Эта идея повлияла на каждый промышленный сектор. «Например, в отрасли телекоммуникаций за последние годы объемы, проходящие по нашим сетям мобильных данных, возросли на 25 тыс. процентов и до сих пор ежегодно удваиваются», – отмечает Рэндалл Стивенсон, СЕО[7] AT&T. А если взять пример из отрасли авиаперевозок, то самолет «Боинг», летящий из Лондона в Нью-Йорк, выдает 10 терабайтов оперативных данных каждые полчаса в течение полета.

Но ориентация на данные – лишь часть оптимизации; понимание потребностей пользователей – еще один ее существенный компонент. Рассмотрим сценарий, предложенный Норманом Огастином, ушедшим в отставку СЕО компании Lockheed Martin: допустим, вы провели опрос пассажиров, чтобы выяснить, чего бы они хотели от нового самолета, и обнаружили, что их желание – быстрее добираться до пункта назначения. В связи с этим у эксперта по аэродинамике, возможно, появится задача – увеличить скорость самолета. У специалиста по системной инженерии иной подход.