Но в любом варианте глубокое погружение в методологию связано с глубоким погружением в алгоритмику: глубокое погружение в предметную область обычно связано с формализацией этой предметной области, а алгоритмика естественным образом может служить примером первого шага к такой формализации, ибо речь идёт о методах работы с математическими объектами, реализованными компьютерным инструментарием. Надо лишь обобщить это до общих преобразований (например, задействуя формализм constructor theory).

Но уже сейчас для практических целей записи алгоритмов для методов можно использовать идеи, например, функционального программирования, ибо метод и функция по факту синонимы, и эта парадигма программирования хорошо приспособлена для записи таких программ с «ленивыми вычислениями» (то есть никакие методы не используются, пока для них не появится подходящих условий их задействования). В жизни это будет «планирование на лету» (скажем, описание лечения пациента, которого привезли в больницу. В каждом кабинете ему могут выполнить какую-то процедуру – сделать укол, взять анализ, провести физиотерапию, провести хирургическую операцию, покормить, но последовательность этих процедур заранее неизвестна – дело не только в том, что первичный диагноз будет уточняться, но и состояние больного будет меняться, часто непредсказуемо. Поэтому никакого up front алгоритма нельзя составить, всё будет планироваться «на лету», «гибко», «в рабочем порядке»).

Но можно применять и идеи автоматного программирования70 (задействование «автомата» как машины состояний), использовав понимание, что предмет метода проводится через какие-то состояния в графе его состояний. Основная мысль тут: при любой попытке поднять формальность описания способа работы вы упрётесь в хорошее понимание программирования, хорошее понимание алгоритмики в плане парадигм программирования (выражение алгоритмов) и определение сложности «созидательных программ» (обобщение компьютерных программ на программы для создателей), чтобы оценить потребные ресурсы и оценить время выполнения работ по методу.

Кроме алгоритмики для методологических рассуждений нужно привлекать и много других методов мышления, расположенных ниже по интеллект-стеку. Например, рациональность как способ выбора из множества вариантов методов. Об этом в нашем курсе будет позже, когда мы будем обсуждать стратегирование.

А пока подчеркнём, что при попытках записи каких-то методов надо бы обращать внимание на алгоритмику и её опыт.

Автор этих строк в качестве первого рабочего задания после университета (1980 год) получил задание создать язык для описания строительства здания – и не знал, что он попал в отдел, который как раз занимается проблемами AI на базе класса систем, известных как «фреймовые»71 (кодирование методов в структурах данных для «стереотипных ситуаций»). Постановка проблемы была примерно такой: «давай опишем алгоритм строительства дома на каком-то языке. Но мы знаем продолжительность каждой операции и требуемые ресурсы – для этого у нас есть СНиПы, строительные нормы и правила. Затем мы просто посчитаем длительность стройки в компьютере. Так что дай нам соответствующий язык описания». Конечно, в головах у всех в 1980 году был именно императивный подход к таким описаниям – который доблестно провалился, поэтому и обратились к фреймовому подходу в AI. Но как описывать эти «фреймы» и как находить их в жизни? Попытки сначала сделать язык для чего-то маленького (конечно, автор через пару недель попытки описания стройки понял, что проблема пока никому не по зубам, хотя за неё брались многие – но был молод и не отчаивался, поэтому просто решил пойти через решение более простых проблем), например, сделать язык формального описания для книг кулинарных рецептов, тоже ни к чему не привели. И только после многих лет автору стало понятным, почему всё было так плохо и почему идеи методологии трудно показать в их формализме на уровне, достаточном для автоматической/машинной реализации метода (а ведь вся цифровая трансформация – она про это!):