Стоял ясный апрельский день 1980 года, и Бостонский марафон был в самом разгаре. Вдоль улиц выстроились десятки конных полицейских и сотни медиков, готовых прийти на помощь бегунам. Небольшой самолет оставил на лазурном небе надпись: «Веселого состязания!»

На 42-километровой марафонской дистанции было четыре существенных подъема, среди которых самым изматывающим считался холм Хартбрейк, находящийся примерно за 9,5 км от финиша. На этом отрезке длиной 800 м с дистанции обычно сходило несколько сотен из пяти с лишним тысяч участников забега.

Примерно в 14:30 первым – уже третий год подряд – финишную черту пересек легендарный Билл Роджерс; его результат составил 2 ч 12 мин. Под одобрительные крики оживленных зрителей через несколько минут финишную линию, сделав рывок, пересекла девушка лет двадцати пяти в бело-желтом спортивном костюме Adidas. Она оказалась первой среди участниц марафона, показавшей результат 2 ч 31 мин.

Ее звали Рози Руис, и она установила новый рекорд Бостонского марафона, став третьей самой быстрой женщиной в истории марафонов. Зрители продолжали подбадривать криками других участников забега, которые приближались к финишу. Один тележурналист сразу же объявил, что результат Руис – «новый американский рекорд», и взял у нее интервью.

РЕПОРТЕР. За какое время вы пробежали свой первый марафон и где это было?
РУИС. 2 ч 56 мин. 33 с, в прошлом году, в Нью-Йорке.
РЕПОРТЕР. То есть вы улучшили время с 2 ч 56 мин. до 2 ч 31 мин.?
РУИС. Ну, видимо, да.
РЕПОРТЕР. И чем вы объясняете такой прогресс?
РУИС. Не знаю.
РЕПОРТЕР. У вас было много интенсивных интервальных тренировок?
РУИС. Меня уже об этом спрашивали, но я не совсем поняла. Что такое интервальные тренировки?
РЕПОРТЕР. Это беговые тренировки, цель которых – резко улучшить вашу скорость. Вы перешли от 2 ч 56 мин. к 2 ч 31 мин.; обычно это предполагает усиленную работу над скоростью. У вас есть тренер или, может, кто-то вам дает советы?
РУИС. Нет, я сама себе советчик.
РЕПОРТЕР. Потрясающие результаты, Рози! Поздравляю! Рози Руис – таинственная победительница!

Но организаторы забега отнеслись к девушке с недоверием. Руис не выглядела усталой и даже не вспотела, да и по физическим данным мало напоминала марафонца. Ее не видели на шести контрольных пунктах, расположенных на дистанции. Более того, никто не смог найти ее на видеозаписях ни в один момент марафона, который смотрели 1,5 млн человек и освещали более 600 репортеров.

Один из свидетелей заявил: «Я видел, как из толпы передо мной выскочила женщина – на другой стороне Коммонуэлс-авеню, метров за 800 до финиша. Она была в спортивном костюме с номером, но я подумал, что, может, она немного не в себе и решила просто пробежаться». Это подтвердили еще несколько зрителей.

Быстрая проверка анкетных данных Руис показала, что она – иммигрант с Кубы и работает секретарем-референтом в фирме по продаже металлопродукции на Манхэттене. А вскоре организаторы марафона выяснили, что до этого Руис участвовала всего в одном марафоне – в Нью-Йоркском 1979 года – и благодаря продемонстрированным там результатам была допущена к участию в Бостонском. Но потом один фотокорреспондент вспомнил, что на Нью-Йоркском марафоне Руис схитрила: проехала на метро до Колумбус-Серкл, а оттуда пробежала до финиша в Центральном парке.

Потрясающее своей наглостью мошенничество Руис в 1979 году помогло ей «выиграть» Бостонский марафон, где она пробежала всего полтора последних километра или около того. Руис отстаивала свою позицию, принимая вид оскорбленной невинности, и даже выразила готовность пройти ряд проверок на детекторе лжи. Но после почти недельного расследования Бостонская легкоатлетическая ассоциация аннулировала результат Руис и дисквалифицировала ее за обман при участии в марафоне.

А потом ее арестовали.

Скандал с Руис дал богатый материал СМИ. В комедийной передаче «Пятница» на телеканале ABC шутили: «Организаторы заподозрили неладное, когда после 42 км марафона Руис пересекла финишную черту в сандалиях и с сигаретой в зубах». Один из знакомых Руис сказал журналистам: «Если вы попросите ее пролить пять слезинок, то она ровно столько и прольет». Имя Руис стало синонимом мошенничества в марафонах. Как выразился журналист New York Times: «Ее дурная слава продолжает жить, как хрупкая фарфоровая статуэтка, которую разбили, но потом склеили».

Случай с Рози Руис заставил организаторов марафона серьезно задуматься. Ее обман был очевиден, но он подчеркнул тот факт, что следить за соблюдением правил в забеге с тысячами участников – задача не из простых. Как предотвращать подобные инциденты в будущем? Решение предоставила инженерия в виде комбинации изобретений, которые первоначально предназначались для двух других, причем совершенно разных целей.

В 1959 году железнодорожные компании в США столкнулись с весьма досадной и неподатливой проблемой. В системе железных дорог насчитывалось почти 1,6 млн товарных вагонов, и компаниям нужно было знать точное местонахождение каждого вагона ежедневно в полночь, поскольку это влияло на доходы, но никакого способа отслеживания не было. Требовалось автоматизированное средство поиска и идентификации вагонов.

Примерно в то же время Дэвид Коллинз устроился на работу в отдел исследования операций в Sylvania, компанию по производству электротоваров. Коллинз, окончивший Массачусетский технологический институт со степенью магистра, обожал профессию инженера и даже в шутку говорил жене, что в следующей жизни писал бы сценарии для телевидения и кино, где инженеры были бы супергероями.

Коллинз узнал о проблеме с товарными вагонами от коллеги. В студенчестве Коллинз проходил стажировку на Пенсильванской железной дороге и разбирался в этой системе. «Задача меня увлекла, – вспоминал он. – И я начал подумывать об идее этого проекта».

На каждом вагоне обычно указывался горизонтальный серийный номер, представлявший собой сочетание кода компании (шесть цифр) и кода вагона (четыре цифры). Подобно традиции клеймения скота на западных ранчо, эти коды были разных цветов, отражающих свет – красный, голубой и белый – на неотражающем черном фоне. Кроме того, у кодов не было единой принятой ширины, шрифта и стандартного места размещения на вагонах. Сами же вагоны различались по размерам: вагоны-цистерны, крытые вагоны, вагоны-платформы, причем на последних иногда перевозились полуприцепы высотой 2,7 м. Из-за этих расхождений любые попытки считывать коды с вагонов были сопряжены с трудностями. К тому же поезда двигались с разной скоростью: то развивали ее до 96 км/ч, то ползли на взвешивание. Для решения этих проблем явно требовалась технология динамического сканирования.

«Итак, хотя система маркировки применялась уже 50 лет, не было способа собрать эту информацию и привести ее в форму, пригодную для машинного считывания», – вспоминал Коллинз. Он начал работать над проектом в свободное время и в итоге заручился поддержкой начальника. Коллинз описывал ситуацию так: «Я как будто мастерил что-то в сарае на задворках фермы, и никому не было до этого особого дела».

У Коллинза возник замысел разработать систему оптических датчиков, которая бы посылала луч белого света к удаленному коду и расшифровывала отраженный при этом сигнал. Коллинз сосредоточился на главных элементах конструкции: размере участка с кодом (место, куда падает и откуда отражается свет), частоте сканирования (сколько раз в секунду код должен считываться, чтобы считаться точно) и глубине резкости (дальний предел считывания сканера). Первые эксперименты стали чередой досадных неудач. Один из коллег-инженеров Коллинза, Фрэнк Стайтс, тоже тщетно пытался решить эту проблему, и тут на помощь пришла интуиция. Стайтс натолкнул Коллинза на мысль: «А почему бы не развернуть таблички с кодом набок?» Мысль оказалась удачной.

Вертикальное сканирование кодов – то есть расстановка элементов кода по принципу «перекладин стремянки», а не «кольев забора» – стало более выигрышным с технической точки зрения вариантом. Вместо того чтобы направлять непрерывные лучи белого света на проезжающие поезда и получать при этом весьма сомнительные результаты, Коллинз разработал подвижный источник света с вращающимися зеркалами. Теперь его сканер стабильно распознавал структуру цветовых кодов и расшифровывал информацию о поезде. Но тут возник ряд вопросов. А будет ли этот сканер надежно работать при разных скоростях поездов? Возможно ли считывание в снег, дождь, туман? Повлияют ли на точность считывания загрязнения на поверхности кодов?

«В лаборатории это нельзя было выяснить, – рассказывал Коллинз. – Следовало “обкатывать” систему с настоящими вагонами в полевых условиях, но у нас не было личной железной дороги».

Коллинз устроил тестовую площадку возле железнодорожной ветки, по которой перевозили материалы из Нью-Гемпшира для расширения федеральной автострады в районе Бостона. Обычно поезд пересекал эту площадку раз в сутки, и Коллинз усердно испытывал на сотнях грузовых вагонов свой сканер, который назвал KarTrak. В последующие годы Коллинз значительно улучшил эффективность KarTrak, заменив белый свет на гелий-неоновый лазер. К 1967 году железнодорожная отрасль начала осваивать это нововведение.

Каков конечный результат? Многоцелевая технология считывания кодов на расстоянии.

Как-то утром в 1970-х Джордж Лорер, сидя в своем «Шевроле» цвета «зеленый металлик», движущемся по окружной дороге в Северной Каролине, вспоминал, как они с бывшим однокурсником путешествовали автостопом по Восточному побережью после окончания колледжа. У них не было ни гроша, и они отчаянно искали работу. Тогда, в начале 1950-х, инженеры практически не пользовались спросом на рынке труда. И Лорер был готов взяться за любую работу, где платили бы больше 1,5 долл. в час. Перед собеседованиями Лорер заходил в местный полицейский участок и просил разрешения умыться в туалете. Спустя несколько месяцев он таки получил заветную работу в IBM, где и прошла вся его карьера.

Сейчас Лорер уже пенсионер; спокойный, чем-то похожий на актера Хэла Холбрука, голливудского ветерана, человек: бледная кожа, серебристая седина и густые брови. Кабинет в загородном доме Лорера в Северной Каролине напоминает мастерскую и выдает в нем человека разносторонних интересов. Чего там только нет: и коллекция механических инструментов и электронных деталей, и технические руководства, и книги на разнообразные темы – например, «Все о сварке», «Столярные работы в саду», «Альбом американских марок», «Основы кузовного ремонта и покраски автомобилей», «Руководство пользователя TurboCAD» и «Делаем авиамодели с нуля». А к потолку подвешена авиамодель.

В начале 1970-х недостатки управления товарными запасами серьезно вредили пищевой промышленности. Компании искали способ сэкономить деньги, и одна из идей сводилась к применению основанной на коде системы отслеживания продовольственных товаров. Комитет в составе топ-руководителей таких фирм, как Heinz, General Foods, Kroger, General Mills, Associated Foods, Fairmont Foods и Bristol-Myers, объявил конкурс предложений по разработке кода отслеживания. В 1971 году за эту задачу взялись в IBM.

Проект доверили Лореру, и начальник поручил ему проверку кода в виде мишени, который за несколько лет до этого написал другой инженер. «Пару дней я пытался с ним экспериментировать, – вспоминал Лорер, – но вскоре убедился, что код такого вида не в состоянии удовлетворить требованиям пищевой промышленности».

Код должен быть не больше полутора квадратных дюймов (около 9,7 см) и легко считываться и людьми, и электроникой. Кроме того, символ должен подходить для печати на продукции любых форм и размеров – например, кусках мыла, коробках с сухими завтраками и банках кофе. Десятизначный код должен считываться в любом направлении с точностью как минимум 99,995 %, то есть на каждые 20 тыс. проданных единиц товара допускалась только одна ошибка. Более того, следовало удовлетворить эти технические требования так, чтобы затраты на производство продовольственных товаров при этом не повысились. И Лорер начал работать над решением задачи в условиях этих жестких ограничений.

Рискуя потерять работу, Лорер пошел наперекор указаниям начальника и задался целью создать более эффективный подход. Разработанный им код состоял из 10 вертикальных черных и белых полосок разной ширины, расположенных подобно узору на шкуре зебры. Темные полоски поглощали свет, а белые отражали; оптический датчик воспринимал этот отраженный свет и преобразовывал его в электрические импульсы, которые обрабатывал компьютер.

Для демонстрации опытного образца Лорер нанял высококлассного питчера из софтбольной команды, и тот со всей возможной скоростью швырял помеченные кодом пепельницы с мягким основанием так, чтобы они пролетали над сканером. Код с каждого предмета считывался безошибочно. Более того, команда Лорера намного превзошла ожидания представителей пищевой промышленности: частота ошибок составляла всего 1 из 200 тысяч. Итак, Лорер справился с задачей. Комитет по отбору кода пришел в восторг от изобретения Лорера и назвал его «универсальным кодом товара» (Universal Product Code, UPC). В 1973 году он был принят в качестве отраслевого стандарта.

Но через несколько недель возникла проблема «золотой курицы». В мясных отделах продовольственных магазинов отсутствовал способ проверить, совпадает ли указанная на продукте цена с фактической ценой в базе данных магазина. Из-за этого компьютер иногда мог или уменьшить цену для покупателя на несколько центов, или завысить ее на тысячу долларов, причем вероятность таких ошибок была одинаковой. «Мы узнали еще один факт, на сей раз – о человеческой натуре. – заметил Лорер. – Большинство людей были готовы проявить снисхождение к милой молоденькой кассирше, если она брала с них 1,98 долл. за товар стоимостью в 1,89 долл., но не желали прощать машину, которая назначала цену в 99,99 долл. за полкило курятины, хотя столь грубая ошибка никогда не прошла бы незамеченной. Просто люди не прощают ошибки машинам».

Лорер устранил проблему, добавив в универсальный код товара цифру для проверки цены. Со временем благодаря дополнительным испытаниям, улучшению печати этикеток и подробным кассовым чекам от подобных трудностей, по сути, удалось избавиться, что привело к радикальным изменениям в управлении товарными запасами и в процессе расчета за купленные в магазине товары.

«Просто ужно сесть и продумать каждое из возможных решений, шаг за шагом, по очереди, и верить в то, что решение есть и вам по силам его найти, – сказал Лорер. – А не вздыхать по поводу того, что это невозможно».

В конечном итоге технология сканирования – детище Дэвида Коллинза, и универсальный код товара, разработанный Джорджем Лорером, появившиеся при разных обстоятельствах абсолютно независимо друг от друга, были сведены воедино. Результатом такой комбинации стал штрихкод. Это произвело настоящий переворот в организации торговли и заложило основу современной системы цепочки поставок. Внедрение штрихкодов открыло дорогу для целого потока новых, раньше просто немыслимых областей практического применения, воспринимаемых сегодня как само собой разумеещееся.

Все скоропортящиеся товары – от калифорнийских авокадо до эквадорских бананов – теперь приобрели не поддающееся порче «удостоверение личности», заключенное в штрихкоде. Это произошло благодаря умению таких инженеров, как Коллинз и Лорер, превращать проблемы в возможности. Они целенаправленно, последовательно, делая ошибки и устраняя их, не теряя связи с реальностью, шли к своей цели. И этот процесс был так же важен, как и сама первоначальная идея.

Инженеры помогают создавать пространства решений – комплексы возможностей, предлагающие новые альтернативы, преимущества и блага цивилизации, что заставляет нас переосмысливать свой уровень жизни. Инженерия вносит вклад практически во все аспекты современного мира и имеет далеко идущие последствия. Инженеры находятся в авангарде прогресса, двигают экономику вперед, определяют материальные условия нашего существования, облегчают наше взаимодействие с миром; их голоса беззвучно вплетаются в каждый разговор. И в этом заключается парадокс: инженерия вездесуща, но незрима. Обычно ее обсуждают, только когда разбивается самолет, прогибается мост, разрушается здание или дает сбой какая-то технология.

Это очень точно подметил Джон Сибрук из New Yorker: «Мало кто из жильцов современных высоток знает, где расположены несущие колонны и как обеспечивается их устойчивость, а также к какой конструктивной системе относится их дом – монолитно-каркасной или с несущими стенами, и никто не вскрывает потолок, чтобы посмотреть особенности устройства перекрытий; все эти решения разрабатываются инженерами-проектировщиками здания. Анонимность инженера, спроектировавшего небоскреб, – это награда за его гениальность. Небоскребы вызывают такое восхищение отчасти и потому, что на них будто не действует сила тяжести: кажется, что им легко устремляться ввысь и для этого не прикладывалось никаких усилий». Взгляните вниз с самолета, летящего на высоте 6,5 км над землей, и все, что вы увидите, – это системы, сотворенные природой и инженерами.

Инженерное мышление не поддается простому определению. Как объясняет Крейг Барретт, бывший председатель совета директоров и главный исполнительный директор компании Intel: «Умение скрупулезно и упорядоченно решать проблемы – вот что отличает инженеров от других людей, которые в своем отношении к жизни, возможно, больше склонны философствовать, дискутировать или витать в облаках. По-моему, это – одна из причин, почему инженеры обычно процветают не только в своей профессии, но и за ее пределами». Инженерное мышление похоже на прибор, который не нужно долго настраивать, достаточно просто включить в сеть, или мультитул, подходящий для самых разных работ. А причина в том, что, по словам Джима Пламмера, бывшего декана инженерного факультета Стэнфордского университета, «инженеры – это интеграторы, которые сводят воедино идеи из многочисленных потоков знаний. Они действуют на стыке осуществимого, перспективного и желательного».

Инженерное мышление – органичный, но при этом синтетический процесс, и среди инженеров царит такое же культурное разнообразие, как и в мире музыки. В этой книге я устрою вам экскурсию по ряду разных областей – от сфер, где царит строгий контроль и стандартизация, до загадочных уголков инженерного ума, на которые помогут пролить свет сами представители этой профессии. В ходе путешествия мы увидим яркие примеры того, как инженеры превращают чувства в готовый продукт. Еще я расскажу о ситуациях, когда инженерное мышление может навредить. И вместе мы проведем «обратный инжиниринг» инженерного мышления и рассмотрим практические аспекты, которые вы можете применять в повседневной жизни.

Вскоре после Бостонского марафона 1980 года Дэвиду Коллинзу позвонили из New York Road Runners – клуба, который занимался организацией забегов, и предложили испробовать штрихкоды для отслеживания участников марафонов. Позже Коллинз вспоминал, что сразу же отказался. «Я сказал, что это неудачная идея и им нужно забыть о ней». Но Фред Лебоу, основатель Нью-Йоркского марафона, не сдавался.

Лебоу связался с Коллинзом в Бостоне. В итоге они договорились и попросили нескольких человек пробежаться вокруг одного здания в спортивных костюмах. Коллинз при этом тестировал разные способы считывать номера с нашивок на груди бегунов с помощью устройства KarTrak. Оказалось, что вариант, отлично подходивший для товарных вагонов, не срабатывал с бегунами. Люди были непредсказуемы: они намокали от пота, их номера болтались туда-сюда. И тогда Коллинз решил сканировать бегунов по достижении финишной черты и просить их выстроиться в ряд, поскольку считывать код в движении сложно. При этом организаторы забега могли определить время финиша бегунов с приемлемой точностью.

Коллинз устранил одну из основных проблем больших забегов – точную фиксацию времени и относительной позиции бегунов, но не смог полностью справиться с «проблемой Рози Руис». Это впоследствии сделал другой инженер, применив творческий подход и еще одну технологию – радиочастотную идентификацию. В последние годы в одежду или обувь бегунов вставляются электронные чипы, что позволяет мгновенно отслеживать каждого спортсмена с точностью до доли секунды.

«Я так увлекся работой над этой проблемой, что сам пробежал пару марафонов в костюме со штрихкодом, чего от себя не ожидал, – вспоминает Коллинз. – Это было очень интересно. Что касается участия в марафонах, то их может пробежать кто угодно. Просто нужно упорство… совсем как в работе инженера».

Глава 1
Подбор и комбинирование

Людовик XIV, известный также как «король-солнце», был большим любителем порядка. Он писал: «Надлежащий порядок придает нам уверенный вид, и, судя по всему, нам достаточно просто выглядеть храбрыми». По этому принципу он организовал всю свою артиллерию. Но к 1715 году – в конце его правления, одного из самых длительных в европейской истории, и после ряда крайне разорительных войн – упорядоченная военная система Людовика XIV превратилась в мешанину всевозможных обходных путей. Его преемник, Людовик XV, в 1732 году издал королевский указ, в котором предписывал взяться за работу генерал-лейтенанту Жану-Флорану де Вальеру.

Вальеру было поручено реорганизовать артиллерию, и он как абсолютист хотел создать упорядоченную «систему контроля: рациональность, поставленную на службу деспотизму», как писал историк Кен Олдер. На практике планы Вальера привели к уровню централизации, ранее просто невообразимому во французской армии. В числе впечатляющих достижений Вальера было принятие на вооружение 24-фунтовых орудий (современный калибр 152 мм) – длинноствольных, толстостенных, богато украшенных художественным литьем, обладавших превосходной дальнобойностью и высокой эффективностью.

Но у этих пушек был один существенный недостаток. Хотя они отлично зарекомендовали себя при обороне морских берегов и крепостей, а также в осадных боях, в наступательных военных действиях они проявили себя не лучшим образом. Пушки Вальера были громоздкими, и транспортировать их было тяжело. А маневрирование во время боя в открытом поле требовало таких усилий и ресурсов, что это грозило катастрофой.

Согласно одному военному историку, чтобы транспортировать и обслуживать 34-фунтовое орудие, в 1600-е годы требовалось до 20 лошадей и артиллерийский расчет из 35 человек. Даже 4-фунтовые пушки Вальера имели ствол длиной 238 см и весили около 563 кг, что примерно в 288 раз превышало вес снаряда. В конце концов французы поняли, что их осадное оружие пригодно только для поражения неподвижных целей, а тактические варианты следовало пересмотреть.

Подвижность была решающим качеством, а скорость – обязательным. Французы нуждались в новой системе.

В детстве Жан-Батист Вакет де Грибоваль интересовался военными орудиями. Он родился в 1715 году в семье юриста и впоследствии поступил в артиллерийскую школу для изучения баллистической технологии. В 17 лет Грибоваль записался добровольцем во французскую армию. В 1748 году он модифицировал конструкцию лафета для корабельных орудий, что позволяло перевозить их для наступательных операций. В 1749-м Грибоваль был произведен в капитаны. Позже в том же году Вальер отверг предложение Грибоваля о массовом производстве его лафетов, которые, возможно, облегчили бы передвижение громоздких орудий.

Грибоваля постигло глубокое разочарование. Он ценил установленную строгими правилами упорядоченность пушек Вальера, но считал, что кустарный способ их производства ведет к отставанию. Но еще сильнее Грибоваля угнетало то, что он не пользовался авторитетом в артиллерийском корпусе; его идеи ни на что не влияли. В то время там процветали зависть и соперничество, а присвоения нового звания приходилось ждать годами. В общем, Грибоваля мало что удерживало на своем месте.

Хотя с 1741 года французы и пруссаки были союзниками, подписание в 1756 году первого Версальского договора между Францией и Австрией – двумя заклятыми соперниками – привело Пруссию в ярость. Во франко-прусских отношениях наступило резкое охлаждение. И вскоре Пруссия образовала союз с Великобританией и напала на Францию и ее партнеров: Австрию, Баварию, Россию, Саксонию и Швецию – тем самым развязав Семилетнюю войну, которую Уинстон Черчилль впоследствии назвал «первой мировой».

С началом войны Австрия осознала, что отчаянно нуждается в грамотных военных инженерах, поскольку в ее войсках было много плохо подготовленных офицеров технической службы, которые делали карьеру благодаря фаворитизму, а не личным заслугам. Грибоваль усмотрел в этом свой шанс и добился отправки на военную службу в Австрию, которая была союзником Франции в этой войне. Он интуитивно догадывался, что легкие орудия имеют решающее значение в наступательных боевых действиях, а этого так не хватало системе Вальера по сравнению с мобильными войсками Пруссии. Грибоваль с большим техническим успехом применил несколько измененных им пушек, а также значительно улучшенный в 1748 году лафет для морских орудий.

После такой наглядной демонстрации Грибоваль стал неуклонно приобретать авторитет в австрийской армии. Теперь он задался целью реформировать в стране производственный процесс и поднять его на новый уровень по сравнению с кустарным производством. Ему удалось убедить начальство, сделав акцент на том, что у австрийских орудий огромные преимущества перед французскими. «Просвещенный и рассудительный человек, который разбирается в [относящихся к делу] подробностях и имеет репутацию, позволяющую ему говорить правду, нашел бы в этих двух видах артиллерии способ создать одну, которая почти каждый раз побеждала бы на поле боя, – писал Грибоваль. – Но этому всегда мешают невежество, тщеславие и зависть; это дьявольски трудное начинание, и добиться здесь изменений вовсе не так легко, как переодеться в новый костюм. Затраты слишком велики, к тому же вы подвергаетесь большой опасности, если не уверены в успехе».

В 1762 году, в самый разгар Семилетней войны, Грибоваль сделал свой ход. Во время осады Швейдница он командовал горсткой военных, которая противостояла значительным силам противника. Грибоваль продержался 63 дня против пруссаков в одной из самых кровопролитных битв той эпохи, унесшей около трех тысяч жизней. Методы Грибоваля произвели впечатление даже на его врага, Фридриха Великого. В конце концов пруссаки все же одержали победу. Грибоваля арестовали, но выпустили в конце Семилетней войны.

Так Грибоваль стал «настоящим героем войны». Тогда наблюдавшие за его возвышением французы предложили ему влиятельную должность и заманчивое вознаграждение за возвращение. Первый шаг Грибоваля в новом качестве был дерзким: он решил положить конец преобладанию системы Вальера, считая ее одной из причин поражения Франции. В результате во французской артиллерии возникло ожесточенное соперничество. Грибоваль и Вальер сошлись в борьбе, которую, как пишет Олдер, можно сравнить «с полемикой по поводу стратегической оборонной инициативы в нашу эпоху». По словам историка, это был «ставший достоянием публики спор о наступательных и оборонительных возможностях страны и эффективности передовых технических устройств». В этом поединке сторонники прежнего порядка выступали против приверженцев нового.

Грибоваль начал совершенствовать конструкцию французских орудий. Поставив во главу угла точность, он сформулировал технические характеристики, которые можно было выверять в пределах одной тысячной дюйма, что меньше толщины бумажного листа. Обратившись к опытным металлургам и применив сложные сверлильные станки, Грибоваль добавил к пушкам подъемные винтовые механизмы, что способствовало точному прицеливанию и высокой меткости. Прицелы, добавленные для более удачного расположения орудий, и кожаные лямки для их перемещения оказались большим подспорьем для солдат в ходе боевых действий. Грибоваль увеличил размер колес орудий для легкого хода по пересеченной местности и заменил деревянные оси на чугунные для простоты в обслуживании и ремонте. Эти небольшие, но существенные корректировки повысили удобство применения орудий, а также определили тактику Грибоваля.

В отличие от пушек Вальера, которые приходилось возвращать оружейникам для обслуживания и устранения неисправностей, орудия Грибоваля легко демонтировались и перекомпоновывались. Одной деталью пушки можно было заменить другую, обладавшую теми же техническими характеристиками. Такая взаимозаменяемость стала возможной благодаря принципам «вариации параметров», согласно которым различные компоненты проверяются по отдельности, тогда как другие остаются неизменными, подобно методу решения алгебраических уравнений. Как поясняет Олдер, эта «комбинация факторов», позаимствованная Грибовалем у своего наставника в артиллерийском деле, математического гения Пьера Симона Лапласа, на практике использовалась для максимизации эффективности.

В ходе своей деятельности Грибоваль создал платформу для развития будущих технологий. Его стратегия заключалась в достижении того, что еще никому не удавалось: высокой эффективности, единообразия и заменяемости. Были разработаны таблицы для изготовления изделий, введены стандарты производства и инструкции для легкого и быстрого обслуживания орудий. Этот систематический процесс привел к появлению легких орудий и сделал систему Грибоваля основой самой эффективной артиллерии в Европе.

Эта была радикальная идея для эпохи осадных войн. «Самым значительным нововведением Грибоваля стало то, что его система была настоящей: глубокий синтез организации, технологий, материальной части и тактики, – пишет историк Говард Розен, – а каждый ее аспект, от лошадиной упряжи до подбора и организации личного состава, воплощал единую функциональную концепцию. Ее принципом была полезность, а задачей – подвижность».

И все это не опиралось на классические правила того времени.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

Я учился в бизнес-школе и одновременно работал над диссертацией по биомедицинской инженерии. Я планировал открыть компанию по производству медицинского оборудования. Но одним бодрящим утром 2008 года все изменилось.

Я читал статьи в Financial Times и других деловых журналах в интернете; в них анализировалось шаткое состояние экономики США. В каждой статье предлагался собственный диагноз и рецепт, отличный от других. Эти новости подтачивали мою уверенность. Почему? Как оказалось, я, новоиспеченный магистр бизнес-администрирования, понятия не имел, о чем там говорилось. Эти статьи совершенно не были похожи на то, что мы обсуждали на занятиях по экономике и финансам; они противоречили всем моим знаниям. Я почувствовал, будто достиг стадии интеллектуального отторжения и мне нужно забыть все усвоенное, чтобы заново выучить основы.

В то же утро я отправился в лабораторию проводить клинические исследования. На одном из испытуемых я установил датчики, чтобы отслеживать, как разрабатываемая нами неинвазивная технология воздействует на сердечно-сосудистую систему. В центре внимания наших исследований была стимуляция насоса икроножных мышц для улучшения кровообращения в голенях. Более объема крови в организме человека приходится на область ниже груди. И чтобы обеспечить эффективный отток крови обратно к сердцу при каждом его сокращении вопреки силе тяжести, вены должны сжиматься, что происходит вследствие сокращений волокон скелетных мышц. Поэтому икроножные мышцы еще называют «вторым сердцем», а их недостаточная работа связана со многими хроническими состояниями.

Пока я следил за максимальными и минимальными показателями, колебаниями и изменениями данных артериального давления от одного сокращения сердца к другому, они напомнили мне о колебаниях курса акций. Мое понимание физиологии человеческого организма начало сближаться с непониманием того, как работает финансовая система. И тут меня осенило: я подумал, что мне нужно стимулировать не насос икроножных мышц, а экономику!

Через некоторое время, поискав информацию в интернете, я решил подать заявку на позицию стипендиата-исследователя в области экономической политики в Национальной академии наук США. Я даже не сообщил об этом своему научному руководителю. Двое моих наставников, привыкших к моим безумным идеям, предложили написать рекомендательные письма. Казалось, все идет как надо, но после подачи заявки у меня начался приступ паники. Меня самого обескуражила внезапность моего решения, но я сумел убедить себя, что мои шансы получить должность стипендиата-исследователя стремятся к нулю, и за несколько дней жизнь понемногу вернулась в обычное русло.

Через несколько недель меня включили в список финалистов, идущих на итоговое собеседование, а вскоре после этого я получил искомую должность. И осенью 2008 года – в разгар экономического кризиса в США и исторических выборов президента – я взял отпуск на семестр и поехал в Вашингтон. Это стало поворотным моментом в моей жизни. Имея бизнес-образование и почти никаких практических знаний об экономике, я начал заново знакомиться с тонкостями и недостатками реальной экономической политики. Мне повезло работать с консультативным советом, председателем которого был влиятельный экономист – бывший министр финансов США.

Во время дебатов на заседании исполнительного комитета я узнал о злободневных вопросах, от которых у меня голова шла кругом. Было такое ощущение, будто меня посадили за главный пульт управления в командном отсеке космического шаттла. Обсуждались такие темы, как поиск правильного сочетания торговой, фискальной, кредитно-денежной политики, стимулов для корпораций, поддержки федеральных исследований, а также несколько других вариантов, необходимых для поддержания бесперебойного функционирования экономики. Из этого вашингтонского опыта мне стало ясно, что полученное мной образование оторвано от хитросплетений реальности. Я был ошеломлен.

Но как я мог обо всем этом судить? Я ведь только что переплыл из пресных вод инженерии в соленые волны государственной политики.

Инженеры и экономисты – выходцы из разных областей знаний, но корни обеих профессий – в рациональности и акценте на четких количественных данных. При выполнении своих задач, от создания новых продуктов до новых политических курсов, инженерия и экономическая наука традиционно опираются на принципы оптимизации – опять-таки достигая желаемой цели в условиях ряда ограничений. Экономист из Гарвардского университета Грегори Мэнкью утверждает, что «подсфера макроэкономики зародилась не как наука, а скорее, как разновидность инженерии», учитывая, что первоначальная практическая направленность экономической науки со временем, по-видимому, изменилась.

В экономической науке и инженерии пересекаются как минимум две концепции оптимизации. Первая – это максимизация полезности. Если вернуться к примеру платы за въезд в загруженные районы, то в идее ее взимать нет ничего нового. Если какой-то ресурс – в дефиците, то плату за него можно поднять. Но инженеры IBM, применяя принцип максимизации полезности, эффективно сократили дорожные заторы в основном за счет изменений в поведении, а преобразования в существующей инфраструктуре при этом были незначительными. Возможно, та же логика применима и к Грибовалю, чьей целью была максимизация полезности и эффективности его модульных орудий.

Вторая концепция – оптимизация механизмов распределения ресурсов, которую можно рассматривать, как сказал экономист Эрик Маскин в своей Нобелевской лекции в 2007 году, как «“инженерную” сторонуэкономической теории». Как разработать «предпочитаемый» механизм для достижения широкой социальной цели? В случае с IBM интенсивность дорожного движения удалось снизить, поскольку люди в конечном итоге приняли систему платы за въезд с помощью цифровых устройств. Более того, благодаря технологии прогнозирования дорожного движения Google Maps люди могут заранее планировать другой способ перемещения, что может значительно сказаться на их времени и доходах. Как ни парадоксально, но инженерное дело – профессия, создавшая автомобили, из-за которых происходят заторы, – стало также той «невидимой рукой», которая стимулировала экономические сделки и благодаря новым технологиям нивелировала связанные с дорожным движением затраты и неудобства.

Возможно, главное различие между экономическим (в основном теоретическим) и инженерным мышлением заключается в том, как идеи реализуются на практике. Британский экономист Джон Мейнард Кейнс однажды заявил: «Если бы экономисты могли предстать в глазах окружающих скромными, компетентными людьми наподобие дантистов, это было бы великолепно». Хотя этим Кейнс подчеркивал, что его коллегам необходима практическая направленность мышления (в определенной степени), мы все же должны признать, что поставить пломбу на коренной зуб – дело совершенно иного уровня, чем уменьшить федеральный долг или дефицит федерального бюджета.

В мире экономической политики несколько инженеров остались в основном в тени, занимаясь максимизацией полезности и оптимизацией механизмов распределения ресурсов. Выдающийся французский инженер Марсель Буато представил формулу ценообразования услуги при наивысшем спросе. Перед ним стояла задача, связанная с оптимизацией, – снизить потребление электроэнергии в часы пиковой нагрузки. Подобно тому как пропускная способность дорог в часы пик становится ограниченной, похожие ограничения существуют и у электростанций. Их производственная мощность – величина постоянная, а спрос мог бы быть управляемым, если бы люди потребляли меньше электроэнергии в периоды пиковой нагрузки. Эта ситуация позволила инженеру мыслить как экономист, предоставив людям необходимые стимулы для отказа от использования электричества.

«Этот переход от “инженера к экономисту” представил новые способы рассуждений на основе поиска экономического оптимума», – пишет Ален Белтран, историк французской энергетики. Данный тип мышления начал распространяться, когда многие люди, ответственные за принятие решений, массово осознали повсеместный характер потребления ценных ресурсов в пиковые часы. «Это встречается повсюду, начиная от действительно простых ситуаций: например, почему в некоторых ресторанах ужин дороже обеда, хотя это одни и те же блюда и приготовил их, вероятно, один и тот же шеф-повар? – говорит Чарльз Фелпс, экономист из университета Рочестера. – Еще один пример – эффективное управление крытой автостоянкой. Нельзя брать слишком много за парковку по выходным, из-за того что на стоянке в основном пусто».

Страницы:

Читать бесплатно другие книги:

Враг государства

Бат Андрей

В Европе и «загнивающей» Америке с презумпцией невиновности все просто. Доказали вину — получил срок...

О чем думают экономисты: Беседы с нобелевскими лауреатами

Коллектив авторов

В книгу вошли беседы с выдающимися умами современной экономической науки. Такие имена, как Пол Самуэ...

Внешняя политика России в условиях глобальной неопределенности. Монография

Коллектив авторов

Глобальное противоречие нынешнего этапа мирового развития состоит в резком обострении межгосударстве...

Элементы власти: уроки лидерства и влияния

Бэкон Терри

Что общего имеют тип характера человека, его знания, репутация, экспрессивность, привлекательность и...

Фармацевт

Кортес Родриго

Английский граф Стэнфорд привез из Афганистана восточную красавицу, женился на ней, и вскоре родился...

Суицидепрессия. стихи

Хризар Анастасия

Мой первый самостоятельный сборник стихов, в который вошли мои лучшие произведения с 2013-го по 2017...

Думай как инженер. Как превращать проблемы в возможности Мадхаван Гуру

Эту книгу хорошо дополняют:

ПрологНевидимые мосты

Глава 1Подбор и комбинирование

Глава 2Оптимизация

Читать бесплатно другие книги:

Пролог
Невидимые мосты

Глава 1
Подбор и комбинирование

Глава 2
Оптимизация