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 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.
Применяя модульное мышление, специалист по системной инженерии наверняка разделил бы весь процесс путешествия на составляющие. Полет на самолете – одна из многих частей системы, а остальные – приезд в аэропорт, поиск места для парковки, проход по аэровокзалу, регистрация на рейс, сдача багажа, прохождение контроля, ожидание посадки, посадка и полет. Все эти составляющие и несколько других влияют на скорость, эффективность и работу системы в целом. Специалист по системной инженерии может попытаться оптимизировать отдельные компоненты, уделяя внимание компромиссам и ограничениям. При модульном мышлении решения могут свестись к тому, как быстрее пройти контроль безопасности, улучшить процесс посадки на самолет и оперативно получить багаж.
Ситуация усложняется, когда нужно принимать в расчет природу – сложнейшую систему систем. Например, в случае с авиацией погода – колоссальный непредсказуемый фактор при оптимизации. По той же причине поначалу недостаток измерений и данных вынуждал инженеров, занятых проектированием труб и канализации, делать непосредственные предположения и заключения. "Когда вы хотите построить тоннель, приходится иметь дело с постоянно изменяющейся и взаимодействующей с другими системами геологической средой, – говорит инженер-геотехник Уэйн Клаф, секретарь Смитсоновского института и бывший президент Технологического института Джорджии. – Вам нужен обоснованный системный подход, который поможет адаптироваться к меняющимся условиям". Современные технологии позволяют собирать невероятное количество данных о природе. Но использование этой информации для оптимизации любого типа всегда будет проблемным.
Мы можем сделать все от нас зависящее, применяя технологии, но в конечном итоге побеждает мать-природа.