Существует несметное множество всевозможных алгоритмов. Каждый из них имеет свое предназначение, свои отличительные особенности, свою изюминку и свои недостатки, и до сих пор неясно, как их лучше классифицировать. Но в целом удобно выделить четыре основные категории задач, которые выполняют алгоритмы[17]:

1. Расстановка приоритетов – составление упорядоченного списка

Исходя из ранжирования результатов поиска, Google подсказывает вам, какую страницу открыть в данный момент. Netflix предлагает вам очередной фильм. Навигатор выбирает для вас кратчайший путь. Все они упорядочивают колоссальное множество вероятных опций, производя вычислительный процесс. Deep Blue, в сущности, тоже занимался приоритизацией, то есть анализировал все возможные ходы фигур на доске и находил те, что гарантировали самые высокие шансы на победу.

2. Классификация – выбор категории

Когда мой возраст приблизился к тридцати годам, Facebook завалил меня рекламой колец с бриллиантами. И как только я наконец вышла замуж, отовсюду в интернете посыпались предложения тестов на беременность. Такими маленькими неудобствами я обязана алгоритмам классификации. Любимые алгоритмы рекламщиков, руководствуясь вашим личным профилем, исподтишка записывают вас в группу лиц с определенными интересами. (Пусть даже они угадывают верно, но если во время деловой встречи на экране вашего компьютера неожиданно всплывает реклама тестов на овуляцию, это действует на нервы.)

Именно такие алгоритмы автоматически отсортировывают и удаляют посторонние ролики на YouTube, подписывают ваши отпускные фотографии и, сканируя рукопись, идентифицируют закорючки на странице как буквы.

3. Ассоциирование – выявление связей

Ассоциирование – это поиск и описание взаимосвязи между объектами. Например, сайты знакомств, вроде OkCupid, ищут связи между пользователями и подбирают пары, используя алгоритмы поиска ассоциаций. Примерно так же устроена рекомендательная система Amazon – она находит нечто общее между вашими интересами и интересами предыдущих покупателей. Вот почему пользователь сайта Reddit с ником Kerbobotat, купив на Amazon бейсбольную биту, получил интересное предложение: “Возможно, вам понравится эта балаклава”[18].

4. Фильтрация – выделение важной информации

Алгоритмы нередко помогают изъять часть информации, чтобы обратить внимание на главное, поймать сигнал среди шумов. Иногда они делают это в буквальном смысле слова – так, в голосовых помощниках, например Siri, Alexa и Cortana, чтобы расшифровать вашу речь, алгоритмы распознавания, предварительно должны выделить из шумового фона ваш голос. Иногда это не шум как таковой, а метафора: Facebook и Twitter заполняют вашу ленту, уже зная, что вас обычно интересует, и подбирая соответствующую информацию.

Можно придумать огромное множество алгоритмов, совмещающих эти функции. Так устроен, например, сервис UberPool, который подбирает потенциальных попутчиков для совместных поездок на такси. Зная начальную и конечную точки маршрута, программа должна перебрать все возможные пути к вашему дому, найти других пользователей, которым надо ехать в ту же сторону, и определить вас в одну машину – и при этом в первую очередь предложить такие маршруты, чтобы водителю пришлось как можно меньше крутиться по улицам[19].

Алгоритмы все это умеют. Другой вопрос: как они это делают? Опять-таки мы можем выделить суть, хотя вариантов не счесть. В общем и целом все алгоритмы делятся на два основных типа в зависимости от принципа их работы, и далее в этой книге мы познакомимся с обоими.