Однако здесь проблемы бизнеса меня занимают мало. Мне кажется важным нечто абсолютно иное, а именно то, что для выхода за пределы кажущейся сверхвычислимости можно использовать ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ. Поскольку я стараюсь говорить проще, это как бы «смешанные алгоритмы» или «не строго математические», ибо, как правило, они не служат для нахождения стопроцентно лучшей методики решения заданной проблемы, а за приемлемое время позволяют найти такое решение, которое содержит, например, 95 или даже чуть больше процентов искомого идеального оптимума. Как же это происходит? В работу включается известное правило «survival of the fittest» дарвиновской эволюции. Не используется ни «грубая» вычислительная мощность, поскольку она быстро подводит, ни «чистая» концепция слепых мутаций, ибо и они являются эволюционной разновидностью «brute force». Используется модельная область, которая представляет собой математический пейзаж, разделенный на мелкие и глубокие долины. Некоторое количество таких «долин», которое, без сомнения, к нахождению долины-оптимума НЕ приведет, подвергается «табуизации», то есть просто удалению из области поисков, другие же долины, глубина которых приближается почти что к оптимальному решению, как величины изменяемые и случайные подвергаются «мутациям». Пейзаж начинает разрушаться, пока мы «не попадем» в такую долину, которая представляет практически достаточное (своей глубиной) решение задачи. Среди математиков нет полного согласия с тем, представляют ли такие «смешанные алгоритмы», использующие правило мутации по эволюции Дарвина, какую-то panaceum для решения всех трудных задач, но мне это не важно, поскольку желаю, уже только на собственный риск, «отправиться» абсолютно в иную, отдаленную, особенно от бизнеса, сторону.

4

Имеется огромное количество разнообразных бактерийных видов, и оказывается, что уже практически почти все они обладают иммунитетом к относительно огромной гамме антибиотиков, которые несколько десятилетий тому назад теоретически представляли panaceum против огромного числа инфекционных заболеваний. Этот вопрос в критической точке не был в целом разрешен в том смысле, что мы не знаем, каким образом бактерии начинают через какое-то время вырабатывать, например, пенциллиназу, то есть энзим, разлагающий пенициллин, который в результате этого становится полностью безвредным и беспомощным в защитных прививках. При этом время, необходимое для того чтобы бактерии приобрели сопротивляемость, составляет от нескольких до десятков лет использования антибиотиков, а если терапевты вводят синтезированные фармакологами новые антибиотики, то через несколько лет, а самое большее — через несколько десятков лет вновь возникает только временно подавленная сопротивляемость. Как же бактерии могут это делать? Здесь для начала я снова процитирую математиков. При помощи генетических алгоритмов с методикой мутаций Дэвиду Апплгейту из лабораторий Белла удалось решить задачу путешествующего коммивояжера на дорогах между 7397 городами. Эта работа продолжалась 3,5 года, в то время когда обычной методикой, которую использовал и Бремерманн, потребовалось бы проанализировать 10²⁵⁴⁰⁷ дорог, и это продолжалось бы дольше, чем составляет возраст Вселенной…