Сви смо чули за њега, али да ли сви знамо шта је алгоритам

У најопштијем смислу, алгоритам је низ упутстава који говори рачунару како да скуп чињеница о стварном свету претвори у корисну информацију. Ове чињенице представљају податке, а корисна информација може бити неко сазнање за људе, за рачунар низ наредби, или улазне вредности за неки други алгоритам.

Постоје алгоритми за решавање најразличитијих проблема, од сортирања низа бројева, преко проналажења најкраћег пута између две тачке на мапи, до приказивања информације на екрану.

Да бисмо што јасније разумели начин функционисања алгоритма, најлакше је кренути од, рецимо, избора шта ћемо обући пре одласка на посао. Већина људи то ради без размишљања, али ако бисмо покушали овај процес да разложимо тако да га објаснимо петогодишњаку, добили бисмо низ упутстава који би представљао „алгоритам за облачење“.

Улазне вредности

Улазне вредности за рачунар представљају информације које му требају за доношење одлука. Када се облачите ујутру, које су Вам информације потребне? Пре свега, било би пожељно да знате која одећа Вам стоји на располагању. Онда би било добро размотрити која је температура, временска прогноза или годишње доба, па на крају урачунати и неке личне афинитете.

Све се ово може представити у облику података, скупа бројева и једноставних речи. На пример, температура се може представити бројем, а временска прогноза једном речју, на пример, „кишовито" или „сунчано“.

Обрада података

Сада долазимо до главног дела алгоритма – израчунавање. Израчунавања у оквиру алгоритма подразумевају аритметичке операције, доношење одлука и понављање акција.
Како би ово изгледало у случају облачења? Одлуке се доносе некаквом математичком обрадом наших улазних вредности. Од температуре ће зависити да ли ћете обући јакну, а од временске прогнозе ће зависити која ће то јакна бити.

Овај део нашег алгоритма за облачење би у рачунару можда изгледао овако: „Ако је мање од 15 степени и пада киша, обуци кишни мантил и мајицу на дуге рукаве испод“. Сваки комад одеће који смо одабрали морамо и да обучемо. Овде бисмо се послужили понављањем акција: на сваки одабрани комад одеће бисмо применили акцију „обуци“.

Излазне вредности

На самом крају алгоритма, морамо некако да изразимо одговор који смо добили. За рачунар су најчешће и улазне и излазне вредности подаци. Ово нам омогућава да нанижемо више алгоритама један за другим, да бисмо добили неки комплекснији алгоритам. Излазна вредност може бити и нека акција, на пример испис речи на екран, репродукција звучног сигнала, или неки други облик комуникације.

„Излазна вредност“ нашег алгоритма за облачење сте Ви, спремни да се суочите са временским приликама напољу. Можда чак и одлучите да се похвалите својим стилом на Инстаграму.

Машинско учење

Ипак, неки проблеми су сувише комплексни да бисмо могли да их решимо низом упутстава. Посебна стратегија којом се овакви проблеми решавају назива се машинско учење. Алгоритми машинског учења за „учење“ користе велику количину примера и одлука донесених у прошлости. Најчешће примене оваквих алгоритама су системи за препоруке или предвиђање.

У нашем примеру са облачењем, алгоритам машинског учења би упамтио све одевне комбинације које сте бирали у прошлости, колико вам је у њима било удобно и колико сте били задовољни њима, па би на основу тога бирао све боље и боље одевне комбинације.

Дакле, алгоритам је процес који рачунар користи да би улазне податке претворио у излазне – једноставан концепт који нам омогућава коришћење безброј уређаја.

Следећи пут када проверите електронску пошту или узмете телефон у руке, запитајте се који то сијасет малих алгоритама се одвија у позадини, саветује професор Џори Дени, писац овог чланка на порталу Конверзејшн.