Американские ученые из Howard Hughes Medical Institute пришли к удивительному выводу: стремление к идеальному решению задачи не всегда является наиболее эффективным. Их исследование, опубликованное на портале Science Advances, показало, что простой и рабочий метод может быть гораздо более полезным.
Команда исследователей изучала поведение животных, таких как мыши, при выполнении простой задачи по добыче пищи. Животные могли выбирать разные способы получения вознаграждения.
Для анализа использовали теоретические алгоритмы и компьютерное моделирование, с помощью которых было создано около 250 тысяч различных подходов к выполнению этой задачи — от идеальных методов до случайных действий.
Исследователи обнаружили, что все эти стратегии можно рассматривать как «алгоритмические» мутации, где каждый план развивался из предыдущего с небольшими изменениями. Около 4 тысяч из описанных программ оказались достаточно эффективными для решения задачи, и 90% из них не совпадали с самой оптимальной стратегией.
По словам учёных результаты показывают, что отклонения от идеального плана могут приводить к успешным и неожиданным решениям. «Как только вы перестанете стремиться к совершенству, вы удивитесь, как много существует способов решить проблему», — отмечают учёные.
Исследование подтверждает, что иногда лучше выбрать простой и эффективный метод, чем пытаться достичь идеала. Этот подход может быть полезен не только в естественных науках, но и в повседневной жизни, когда гибкость и готовность к экспериментам могут приводить к успешным решениям.
