\\ Возможно применение функции интуитивно оправданной модели прохождения процесса. При определенных ситуациях прямая вероятность не учитывает не известных ей факторов. Интуитивно оправданная модель лишена этого недостатка, так как опирается на принципы получения информации о процессе из других (менто-информационных) источников.
«А почему бы вам не сливать всю свою информацию вместе, и тебе, Сеть, высчитывать уже общую вероятность, основываясь как на своих знаниях, так и данных, предоставленных Магиком? И делать это всегда, а не в каком-то конкретном случае».
– Принято к исполнению. Для текущей задачи нужны пограничные значения.
«Помните мое обретение магического зрения?»
– Да.
\\ Да.
«Такую боль я еще раз, конечно, смогу выдержать, но только в очень экстренном случае. Примем ее за 3: ее треть – я переживу спокойно, будет 1, две трети – если нужно поторопиться с задачей, будет 2. То есть у нас четыре варианта:
1. Зеленая зона – меньше 1-го, выполнять в любое время без уведомления меня о проведении операции.
2. Желтая зона – от 1-го до 2-х, сделать мне предупреждение о начале выполнения операции, и когда я дам разрешение приступить к ее реализации.
3. Оранжевая зона – от 2-х до 3-х, проводить в тихом и подготовленном месте, с моего непосредственного разрешения.
4. Красная зона – больше 3-х, проведение данного вида изменений и подключений осуществлять строго под медицинским наблюдением и с моего, несколько раз продублированного, согласия.
Получилось как-то так. Схема ясна?»
\\ Да.
– Есть дополнения. При любом варианте возможно несколько моделей, даже с учетом информации, предоставленной Магиком (ух ты, они уже между собой по именам общаются). Предлагаю использовать оптимальное по нагрузке и времени условие, максимально приближенное к наибольшей границе порогового значения. В этом случае мы получаем минимальный набор моделей. Пользователь же определяет приоритетность задачи и срок ее реализации. И уже из этих условий выбирается основная модель с необходимой погрешностью в оптимальном диапазоне. Его может указать Магик, опираясь на свои данные.
«Поясни, слишком запутанно».
– Например, пользователю необходимо выучить сложную базу за два дня. Мы проводим расчеты и строим вероятностную модель, если изучение базы возможно за это время и модель попадает в зеленую зону, мы перестраиваем модель таким образом, что она приближается к верхнему пороговому значению зеленой зоны, и, исходя из первого варианта, проводим изучение базы без запроса пользователя, но за меньший срок. По завершении задачи мы уведомляем о ее окончании. Если же база попадает в другие зоны, мы сообщаем об этом пользователю. Пользователь выставляет приоритеты, есть ли острая необходимость изучить базу в установленный срок, или возможно его