Мари Кондо и проект Манхэттен
Что общего у автора и гуру по образу жизни с математиком Станом Уламом и Бенджамином Франклином?
СТЕН УЛАМ ЗНАЛ, что он переезжает в Нью-Мексико, но он не знал точно почему. Улам был математиком и позднее физиком, родившимся в Польше, который впервые приехал в Соединенные Штаты в конце 1930-х годов. В 1943 году, после того, как Улам получил американское гражданство и пост научного сотрудника в Университете Висконсина, его коллега Джон фон Нейман пригласил его поработать над секретным проектом. Все, что Вон Нейман мог рассказать о проекте, было то, что он потребует переезда, вместе с семьей, в Нью-Мексико.
И вот Улам отправился в библиотеку. Он взял книгу о Нью-Мексико. Вместо того, чтобы перейти к разделу о истории, культуре или климату штата, он открыл первую страницу, где были записаны имена предыдущих читателей книги.
Этот список был любопытным. Он включал имена коллег-физиков, многих из которых Улам знал, и многих из которых загадочным образом исчезли со своих университетских должностей в предыдущие месяцы. Улам затем сопоставил имена ученых со своими областями специализации и смог сделать образованное предположение о характере секретного проекта.
Действительно, во время Второй мировой войны Уламу было предложено отправиться в Лос-Аламос, Нью-Мексико, чтобы поработать над тем, что стало известно как "Проект Манхэттен".
Атмосфера в Лос-Аламосе была дружеской и коллаборативной. В этом периоде было что-то равноправное, по меньшей мере на поверхности. Проект Манхэттен стал символом американского изобретательства и научного сотрудничества, несмотря на то, что он оставил пятна на лице Земли. Он разрушал города, заканчивал войну и внедрял новую угрозу ядерного разрушения. И после войны Америка стала свидетелем одного из самых высоких темпов роста при относительно низком уровне неравенства и инфляции. Были высокие показатели бракосочетаемости. Война закончилась или, по крайней мере, была приостановлена. Это было время экономической стабильности.
Жена Улама, Франсуаза, сказала: «Вспоминая, я думаю, что мы все были немного головокружены от высоты».
Именно в этом послевоенном периоде Улам внес свой самый важный вклад в область оптимизации. Он и его семья переехали из Лос-Аламоса в Университет Южной Калифорнии, где в 1946 году он заболел энцефалитом. Это была тяжелая болезнь, и пока Улам восстанавливался в постели, он занимался колодой карт и игрой в пасьянс игру за игрой. Именно в этих играх родилась идея об оптимизации.
Разложив карты, Улам задумался: Каковы мои шансы выиграть этот раунд? Он размышлял о том, как рассчитать шансы. Если он сыграет достаточное количество раз и будет отслеживать карты в каждом раунде, у него будут данные, чтобы описать свои шансы на победу. Он мог бы рассчитать, например, какие начальные последовательности наиболее вероятно приведут к победе. Чем больше игр он сыграет, тем лучше станут эти данные. И вместо того, чтобы фактически играть большое количество игр, он мог запустить симуляцию, которая в конечном итоге приблизится к распределению всех возможных исходов.
Когда Улам выздоровел и вернулся к работе, он начал думать о применениях этого метода случайной выборки за пределами игр в пасьянс. Он предположил, что этот метод вычислений может быть полезен для решения ряда задач в физике, от диффузии частиц до проблем в криптографии. Коллега из Лос-Аламоса, с которым он все еще поддерживал переписку, Ник Метрополис, часто слышал, как Улам упоминал дядю с проблемами с азартными играми. Поскольку Улам придумал идею, играя в карты, Метрополис выбрал кодовое имя, повторяющее частые прощания дяди, когда он отправлялся в казино: «Я иду в Монте-Карло». Этот метод стал известен как метод Монте-Карло.
Одним из первых применений этого метода был статистический подход к пониманию диффузии нейтронов. Это была сложная проблема, поскольку поведение нейтронов недетерминировано и поэтому трудно предсказуемо, даже с помощью вычислительных средств. В письме Фон Нейману Улам предложил отслеживать историю движения нейтрона при его столкновении с другими. Для определения этих результатов можно было использовать случайные числа. С помощью этого метода можно было отследить множество взаимодействий снова и снова, получив карту того, как могла бы взорваться ядерная боеголовка. Очень ранний суперкомпьютер, изначально использовавшийся для вычисления таблиц стрельбы артиллерии, был задействован для проверки этого метода.
Метод Монте-Карло стал основой для техник во многих областях математики, физики и машинного обучения. Он объединяет три компонента оптимизации: атомизацию вычислений, абстракцию их до модели или симуляции и автоматизацию вычислений для получения решения. Из мира игр и военного бюджета метод Монте-Карло быстро стал одним из первых примеров того, что сегодня является стандартом для компьютера: выполнение масштабных симуляций для понимания природных явлений.
Метод Монте-Карло представлял собой значительное новшество, поскольку он мог заменить трудоемкие ручные вычисления. Он позволял объединить лес возможностей в одно разветвляющееся дерево. Оптимальный алгоритм стратегии в покере, описанный в предыдущей главе, несомненно, потребовал бы многих веков такого рода вычислений на бумаге. Вместо этого метод Монте-Карло симулировал выборку всех возможных игр с вероятностями, приближающимися к истинным теоретическим шансам.
Работа Улама по методу Монте-Карло отметила своеобразную золотую эпоху для методов оптимизации, включая связанные методы линейного программирования. Коллеги, такие как Фон Нейман, продолжали развивать идею Улама, применяя итерацию к математике динамического программирования для оптимизации. Ученый ВВС США Джордж Данциг вскоре разработал известный сейчас симплекс-метод, систематический способ тестирования различных возможных оптимумов в наборе одновременных уравнений для нахождения наилучшего. В производстве эти методы позволили аналитически определить форму автозапчастей, а не проводить трудоемкие эксперименты. Для транспорта можно было создавать и обновлять расписания одним щелчком кнопки. Для энергетики это означало возможность оптимизировать сеть для отправки энергии туда, где она нужна.
Прежде всего, эти технологии изменили наше представление о мире. Инновационное предложение Улама дало нам карту для связи отдельных действий с возможными результатами. Оно установило ограничения на вероятности, которые ранее были отнесены к силам судьбы и прихотям.
Стэн Улам был неожиданным кандидатом для ограничения неопределенности таким образом. Как ученый, он был объемным и сотрудничал; как личность, он был любознательным и добрым. Коллега Улама Марк Кац вспоминал, что "Стэн... происходил из культуры, основанной на досуге и дискуссиях... где вы находились в кафе в любое время суток, рисуя диаграммы на маленьких кусочках бумаги." Таким образом, как подтверждает жена Улама, он "не очень подходил для американской системы расписания... Он никогда не стал человеком, работающим с 9 до 5".
В своей автобиографии Улам выражает изумление от силы математики, способной оказывать влияние на материальный мир: "Для меня по-прежнему источником удивления является то, что несколько набросков на доске... могут изменить ход человеческих дел". Однако у Улама чувство изумления сопровождается смятением. Его работа над проектом Манхэттен открыла новую угрозу ядерного разрушения, и оставалось напряжение между его жизнерадостной личностью, привыкшей к кафе, и миром, который он помог создать. Возникает вопрос о том, насколько человеческие дела или материальный мир должны изменяться этими инженерными линиями. Напряжение Улама не отличается от национального напряжения: с одной стороны, любовь к инженерным утопиям; с другой стороны, страх тиранического контроля.
ЭФФЕКТИВНОСТЬ НАХОДИЛАСЬ на подъеме еще до Стэна Улама, поскольку инженеры и менеджеры начала XX века искали способы систематизировать свои процессы. Каждый, начиная с президента (и инженера) Герберта Хувера и заканчивая Джоном Д. Рокфеллером, стремился делать больше с меньшими затратами. По словам биографа, "душу Рокфеллера больше шокировала неэффективность и расточительство в бизнесе, чем положение случайного борца, падающего на пути его колосса".
Бизнесы с энтузиазмом приняли эти идеи. В 1920-х годах чикагская рекламная фирма Mather and Company создала набор мотивационных плакатов для рабочих фабрик с жизнерадостными слоганами, советуя им "прекратить утечки" в бизнесе. Mather утверждала, что каждый плакат может предотвратить "утечку на 10 центов с каждого рабочего в день". Система управления, изобретенная Чарльзом Бедо, предлагала платить рабочим в зависимости от количества рабочих единиц, выполненных за определенное время, и стала основой системы компенсации в компаниях от Eastman Kodak до DuPont. В период восстановления после Второй мировой войны японские конгломераты восприняли эти идеи и применили их. Работы У. Эдвардса Деминга, американского статистика и консультанта по управлению, оказали влияние на создание системы производства Toyota, эффективного способа производства, который затем был внедрен в тысячи компаний во всех отраслях под глянцевыми заголовками, такими как "Линейное производство" и "Шесть сигм".
В философии необычной звезды современности, гуру образа жизни Мари Кондо, переплетаются несколько этих нитей. Книга Кондо "Магия уборки" сразу же стала бестселлером, когда она была опубликована в Соединенных Штатах в 2014 году. Через год Кондо была названа одним из ста наиболее влиятельных людей по версии журнала Time. Она учит, что путем овладения своей материальной реальностью можно спастись. Торговая марка системы Кондо, называемой КонМари, представляет собой не просто способ организовать свой дом. Это способ коснуться божественного. В эффективности есть спасение, и оно доступно всем.
Ее учение основано на индивидуальной склонности к мастерству, присущей ранней Америке и прослеживаемой на протяжении ее истории, и сочетает ее с уважением к живым объектам, развитым в ее пять лет работы мико, или священницей храма Синто. Таким образом, ее учения превращают карту инженерной возможности Улама в конкретные действия. Ее проект берет на вооружение принцип экономии Бенджамина Франклина: достижение индивидуальной добродетели через правильные действия. Но его область применения гораздо шире. В то время как Франклин сосредоточился на облегчении индивидуальной тревоги о спасении, Кондо утверждает, что индивидуальные действия могут преобразовать не только непосредственный материальный мир, но и общество в целом.
В 2020 году всеобщая присутствие Мари Кондо вышло за пределы дома и проникло в рабочую среду. Японский конгломерат электронной коммерции Rakuten, оцениваемый в 12 миллиардов долларов, приобрел контрольный пакет акций KonMari Media. Кондо соавторствовала книге с профессором бизнес-школы под названием "Радость на работе: организация вашей профессиональной жизни". В разделе благодарностей она описывает свою миссию: "Наша компания видит своей целью организовать весь мир".
Как и в ее программе по уборке дома, книга предлагает набор рекомендаций, разделенных на простые и понятные пункты. Здесь есть главы, посвященные упорядочению рабочего пространства, "Уборке времени" и "Принятию решений об уборке". Читателей просят взглянуть осмысленно на каждую рабочую задачу и решить, стоит ли ее сохранить и развиваться ли в работе, основываясь на нескольких критериях, таких как "Требуется ли эта задача для моего сохранения и успеха в работе?" и "Способствует ли эта задача большему удовлетворению на работе?"
Здесь также есть более базовые рекомендации, такие как "Остерегайтесь ловушки со сканированием" и "Правило 2: Храните бумаги в вертикальном положении". Причина последнего правила тщательно объясняется: "Для оптимальной эффективности крайне важно хранить бумаги в системе подвешенных папок... Хранение бумаг таким образом позволяет вам видеть, сколько бумаг у вас есть. К тому же, это выглядит аккуратно и опрятно".
Кредо Кондо может быть основано на шинтоистских принципах, но в его основе лежит западный утилитаризм.
КОГДА МЫ ГОВОРИМ, о эффективности сегодня, мы имеем в виду нечто совершенно иное, чем в 1720 году или даже в 1920 году. В наши дни все еще есть некая добродетель в заплатке носка или перетяжке стула, хотя меньше современных американцев уделяют этому время или называют это эффективным. Пекарство пирога дома, а не покупка готового в магазине, это нечто, что мы можем сделать для развлечения, а не из экономической необходимости. Фактически, благодаря встроенной (так сказать) эффективности, готовый пирог из магазина часто оказывается дешевле. Точно так же, вязание пары носков в подарок (правда, с использованием дорогой пряжи, купленной онлайн и доставленной на тысячи миль) сейчас считается заботливым жестом и признаком досуга. Но мы все равно скажем, что наиболее эффективным в плане времени и денег является поездка в Costco за 16-штучной коробкой замороженных яблочных пирожных или восьмипачкой носков бренда Kirkland.
Поскольку наш язык сместился от добродетели к деньгам или сэкономленному времени, изменилась и роль экономии. В то время как бережливость связана с внутренней добродетелью действия - пекарством пирога можно считать бережливость само по себе - эффективность задает вопрос о системе в целом: что более эффективно - испечь пирог или купить его в магазине? Она также приняла экономическую окраску. Если политические теоретики и физики заложили философские основы для оптимизации, то экономисты взяли эту концепцию и продолжили развивать ее.
СТЕН УЛАМ ВЕРНУЛСЯ в Лос-Аламос снова после своего ухода на пенсию из академической сферы в 1970-х годах. Этот переезд был другим. В первый раз он перебрался в Нью-Мексико и присоединился к элитной, хотя и неряшливой группе ученых, работавших над лунным проектом. Никто не знал, будет ли успешен проект Манхэттен. Во второй раз это было после успешного завершения проекта и официального открытия Национальной лаборатории Лос-Аламос, после того, как болезнь Улама привела его к созданию этого метода Монте-Карло.
На этот раз Улам вернулся к другому наследию. Америка наслаждалась блеском победы и концом жесткого периода. К 1960 году журнал Time назвал "Ученых США" человеком года. Американская экономика неумолимо двигалась вперед, питаемая обещаниями научного сотрудничества и инноваций. Питаемая оптимизацией. Рост казался безграничным. И все это должно было происходить в Национальных лабораториях.
С тех пор, как Улам впервые побывал в Нью-Мексико, многие в Америке поверили, что инженерные и вычислительные технологии, такие как метод Монте-Карло, в конечном итоге решат большинство проблем, от ядерного распада до происхождения космоса. В самом деле, идеи, впервые реализованные в национальных лабораториях, таких как Лос-Аламос, были скопированы в последующие годы: Уолл-стритом в 1980-е годы, Силиконовой долиной на заре 21 века, биотехнологическими исследованиями последних лет.
Если эта огромная новая возможность позволила современной науке подняться, то это не прошло без тени. В своей автобиографии и последующих выступлениях Улам смешанными чувствами вспоминает эпоху, которую он помог создать. После того, как он и Франсуаза поселились в Санта-Фе, Улам вновь вернулся в Лос-Аламос, чтобы выступить в воскресенскую проповедь перед прихожанами Лос-Аламосской унитарианской церкви. Он вспоминает, что "обсуждение сосредоточилось на ... отношении науки к морали". Это было то, что другой математик, Анри Пуанкаре, рассматривал в своих работах 1910 года. Улам ссылается на Пуанкаре и на огромные изменения, произошедшие с тех пор. "Тогда вопросы были менее беспокоящими. Сейчас освобождение ядерной энергии и возможность генной манипуляции сложили проблемы весьма значительным образом".
В последние годы оптимизм Улама смягчился. Возможно, не все должно быть овладено или объяснено.