В современном программировании часто приходится сталкиваться с ситуациями, когда данные нельзя считать абсолютно точными. Особенно это ощутимо при работе с геолокацией, сетью, пользовательским поведением и различными сенсорными показателями. Традиционный подход к программированию основывается на чётких условиях — либо истина, либо ложь, либо конкретное значение. Такой двоичный взгляд не учитывает реальную природу происходящих процессов, которые зачастую имеют вероятностный или неопределённый характер. Концепция Uncertain<T> открывает новые возможности для работы с неопределённостью, интегрируя её непосредственно в типовую систему языка, что делает подход к программированию более гибким и интеллектуальным.
Идея заложена в исследовательской работе, предложенной учёными Университета Вашингтона и Microsoft Research в 2014 году. По сути, Uncertain<T> представляет собой обобщённый тип данных, который хранит не конкретное значение, а распределение вероятностей для переменной величины. Таким образом, вместо того чтобы принимать решение на основе единственного числа, разработчик может учитывать степень уверенности, внося более точные и осознанные изменения в логику работы приложения. Зачем же нужен такой подход? Возьмём пример с определением местоположения по GPS. Согласитесь, геоданные не бывают абсолютно точными — они имеют погрешности, зависящие от условий приёма сигнала, помех и других факторов.
В iOS, например, свойство horizontalAccuracy объекта CLLocation показывает радиус возможной ошибки. Однако традиционный код, проверяющий, находится ли пользователь в пределах 100 метров от цели, обычно выглядит так: if currentLocation.distance(to: target) < 100 { /* действие */ }. Этот код предполагает жёсткое разделение, в то время как реальная ситуация весьма вероятностная — пользователь, возможно, в пределах этого радиуса или, возможно, нет. Использование Uncertain<T> позволяет выразить эту ситуацию более реалистично и элегантно.
Вместо булевого результата программа получает вероятностное представление: насколько вероятно, что расстояние действительно меньше заданного порога. Такой подход устраняет ложные срабатывания и ошибки, возникающие из-за технических ограничений сенсоров, и повышает надёжность работы. В реализации на Swift библиотека Uncertain<T> использует распределение Рэлея для моделирования погрешности GPS. Такое распределение естественным образом описывает вектор ошибок, которые распределены по кругу вокруг истинной позиции с определённой величиной случайной погрешности. Благодаря этому можно строить комплексные вычисления, учитывающие неопределённость, комбинируя и операционно работая с вероятностными величинами.
Uncertain<T> не ограничивается лишь геоданными. В библиотеке реализованы различные вероятностные распределения: нормальное, бернуллиевское, экспоненциальное, кумарасвамичевское и другие. Это позволяет моделировать широкий спектр неопределённых величин, будь то шумы датчиков, временные задержки в сетях, поведение пользователя или физические параметры, например, силу сопротивления воздуха. В примерном коде приведено вычисление скорости бега с учётом неопределённости во времени прохождения дистанции, а также оценка аэродинамического сопротивления, учитывающая вероятностные распределения различных параметров. Гибкость Uncertain<T> выражается ещё и в применении различных статистических методов, которые встраиваются в вычислительный процесс.
Благодаря использованию последовательных тестов вероятностного отношения (Sequential Probability Ratio Testing, SPRT), библиотека оптимизирует количество выборок, необходимых для получения результата с заданным уровнем уверенности. Например, для простых сравнений может потребоваться лишь несколько десятков итераций, тогда как сложные условия скомбинированных вероятностей запрашивают больше вычислительных ресурсов. Использование Uncertain<T> позволяет делать оценки вероятности событий, вычислять математическое ожидание, стандартное отклонение, доверительные интервалы, а также анализировать форму распределения: скошенность, эксцесс и энтропию. Такая глубина анализа даёт разработчикам мощный инструмент для построения приложений, которые не просто работают с какими-то абстрактными данными, а осознанно учитывают их неполноту и вероятностный характер. Такой подход помогает избежать классических багов — например, неожиданных скачков скорости, абсурдных местоположений или нереалистичных временных оценок.
Чтобы продемонстрировать простоту и мощь вероятностного программирования, автор статьи приводит пример со слот-машиной. Стандартная игра с тремя барабанами, на каждом из которых случайно появляется символ. Привычным способом вычислить шансы можно было бы через комбинаторику и теорию вероятностей, но здесь предпочтена имитационная модель: многократное вращение слотов и усреднение результатов. Это отличный пример майткеевского подхода — использовать исчерпывающие вычисления вместо сложных аналитических выкладок. Современные вычислительные устройства обладают достаточной мощностью для поддержки вероятностных вычислений в реальном времени, особенно в мобильных и UI-ориентированных приложениях.
Можно балансировать точность и производительность, устанавливая максимальное количество выборок или уровень доверия, что позволяет подстраиваться под требования конкретной задачи — стремиться к быстрому приближённому результату для отображения интерфейса или к более точному ответу для критичных операций. Кроме того, посредством расширения классов и созданием адаптеров можно постепенно интегрировать Uncertain<T> в существующие проекты. Не обязательно переписывать всё приложение целиком — достаточно заменить ключевые участки, где неопределённость наиболее критична. Такой инкрементальный подход соответствует рекомендациям старших инженеров, поддерживая эффективность и управляемость разработки. Нельзя не отметить и образовательный аспект.
Наличие инструментов, визуализирующих различные распределения и их свойства, помогает разработчикам лучше понимать, как работают вероятности и как они влияют на результат. Это особенно важно для специалистов, не имеющих глубокого математического образования, но желающих создавать более надёжные и предсказуемые программы. В итоге, Uncertain<T> — это не просто библиотека или набор утилит, а новая парадигма мышления о данных и логике в программировании. Она заставляет признать и принять тот факт, что в реальном мире почти ничего не бывает абсолютно точным и предсказуемым. Игнорирование этого приводит к ошибкам, неправильным решениям и пользовательскому разочарованию.
