В обычной жизни мы постоянно сталкиваемся с проблемами, которые требуют серьезных размышлений, но можем ли мы объективно измерить, насколько они сложные? Исследователи разработали математический способ объективной оценки сложности задач, основанный на достижениях информатики и теории сложных систем.
Когда речь заходит об измерении сложности, приходится принимать во внимание несколько факторов, например, количество вариантов, характеристики каждого из них и так далее. Например, вы хотите купить банку варенья. Если на полке всего два вида варенья, то все просто, другое дело, если их десять. Однако выбрать тариф сотовой связи или банковский вклад намного сложнее, даже если опций всего две. Другими словами, невозможно изолировать один фактор при попытке определения сложности чего-либо. Приходится рассматривать проблему целиком, а это непросто.
Специалисты использовали теорию сложности вычислений, чтобы определить, сколько необходимо вычислений для решения любой проблемы. Идея заключается в том, чтобы измерить объем вычислительных ресурсов (время или память), которую компьютерный алгоритм тратит на решение проблемы. Чем он больше, тем сложнее проблема.
Особое внимание исследователи уделили вопросу, как сложность соотносится с реальным количеством усилий, которые люди должны вкладывать в решение проблем. То есть, можно ли предсказать трудность проблемы и точность решения.
Выбрав три типа проблем — задача на выполнимость, задача коммивояжера, задача о ранце — отражающих реальные ситуации, с которыми люди сталкиваются ежедневно, ученые набрали 67 добровольцев, разбили их три группы и попросили прорешать от 64 до 72 вариаций задач. Также они использовали теорию сложности вычислений и компьютерные алгоритмы, чтобы понять, какие задачи будут сложными, а какие простыми для компьютера.
Результаты эксперимента совпали с ожиданиями специалистов: задачи, которые компьютер счел самыми сложными, вызывали больше всего трудностей у людей, и ответы на них были наименее точными. Причем это касалось всех трех категорий проблем, вне зависимости от того, что они требовали разных навыков.
В практическом смысле математически точный метод предсказания сложности широкого спектра задач поможет людям легче справляться с этими проблемами и реже ошибаться, принимая решения о покупках, распределении повседневных дел, логистике и так далее.
