Американские ученые из Медицинского института Говарда Хьюза доказали, что пытаться решить задачу наилучшим способом зачастую не так эффективно, как справиться с ней более простым, но рабочим методом. Исследование опубликовано в научном журнале Science Advances (SciAdv).
Команда разобрала простую и широко распространенную задачу по добыче пищи, в которой животные (например, мыши) могут выбирать между разными вариантами для получения вознаграждения.
С помощью теоретических алгоритмов и компьютерного моделирования исследователи создали около 250 тыс. различных подходов достижения этой цели в диапазоне между идеальным методом и случайными действиями.
Они обнаружили, что, несмотря на огромное разнообразие стратегий, все их оказалось можно проанализировать с точки зрения "алгоритмических" мутаций, когда планы развивались один из другого с небольшими изменениями на своих этапах.
Ученые отметили, что около 4 тыс. из описанных программ были достаточно хороши для решения поставленной задачи. Из них 90% не совпадали с самой оптимальной стратегией по ряду пунктов.
По словам команды, эксперимент доказал, что существенные и разнообразные отклонения от идеального плана позволяют достигать целей и решать проблемы неожиданными способами.
"Как только вы перестанете стремиться к совершенству, вы удивитесь, как много существует способов решить проблему", — отметил ведущий автор исследования, специалист по физике и компьютерным наукам Цзы Сюань Ма.
