Представьте поисковую группу, прочёсывающую туманное поле. На старте люди расходятся широко: высокая «температура» поиска означает большое разнообразие попыток. Обнаружив след, они сближаются. Но скорость сближения критична — сузить круг слишком рано, и лучшая находка останется в стороне. Координатор оценивает разброс поисковиков и командует, когда ускорить или притормозить.
В робототехнике таким координатором служит энтропия — мера неопределённости и разнообразия системы. Алгоритм генерирует сотни возможных маршрутов и в реальном времени замеряет их разброс, вычисляя энтропию этого набора. Пока варианты пёстры, словно спектр в спектроскопии, охлаждение — то есть снижение «температуры» поиска — ускоряют. Когда разброс падает, алгоритм замедляется, чтобы не застрять в тупике. Так же учёные ищут тёмную материю: не видят её напрямую, но ловят намёки по косвенным признакам, анализируя разброс данных.
Энтропия родилась из размышлений о паровых двигателях, а теперь помогает роботам не зацикливаться в лабиринтах — вот уж поистине универсальный советчик.
В кино роботы вроде Терминатора перебирают миллионы вариантов мгновенно. Предложенный метод делает это экономнее: машина не просеивает всё подряд, а, слушая сигнал энтропии, умно сужает круг догадок.