В мозгу у большинства людей, даже ученых, эта задача не породила бы верной ассоциации, но Улам в середине прошлого века, века индивидуализма, осознал, что в своих карточных расчетах он руководствуется теми же принципами, которые применялись в Лос-Аламосе при «вычислительном конструировании» атомных бомб. Конечно, связь была абстрактной, но порядок и расклад карт очень напоминали ввод случайных чисел, а раздача соответствовала одному вычислению. Вскоре Улам стал обсуждать этот метод со своим другом Джоном фон Нейманом, который также любил вычисления и тоже был ветераном Манхэттенского проекта. Улам и фон Нейман осознали, как велик может быть потенциал этого метода, если сделать его универсальным и применять в других ситуациях, где приходится работать с множеством случайных переменных. При таком подходе можно было не пытаться учесть все возможные осложнения, даже эффект бабочки, а просто очерчивать проблему, выбирать для ввода случайные данные, а потом действовать методом проб и ошибок. Такой подход не является экспериментальным, поэтому результаты его неточны. Но если провести достаточное количество вычислений, то результат можно найти с высокой точностью.
По счастливой случайности Улам и фон Нейман были знакомы с американскими инженерами, разрабатывавшими первые электронные компьютеры – например, ЭНИАК, установленный в Филадельфии. Женщины-вычислители, занятые в Манхэттенском проекте, на определенном этапе стали использовать при расчетах механическую систему, работавшую с перфокартами, но неутомимый ЭНИАК казался гораздо более многообещающим инструментом для масштабных вычислений, задуманных Уламом и фон Нейманом. Теория вероятностей зародилась в аристократических казино. Тем не менее не вполне ясно, почему предложенный двумя учеными метод получил такое название. Улам любил похвастаться, что назвал его в честь дядюшки, который часто одалживал деньги, чтобы предаваться азартным играм на «широко известном генераторе случайных чисел (от нуля до тридцати шести), установленном в одном средиземноморском княжестве».
Как бы то ни было, метод Монте-Карло быстро прижился в науке. Он позволял экономить, обходясь без дорогостоящих экспериментов. Именно необходимость создания достаточно точных симуляторов метода Монте-Карло была той движущей силой, благодаря которой стали активно развиваться компьютеры. Вычислительные машины становились все быстрее и эффективнее. В то же время пришествие эры дешевых вычислений означало, что эксперименты в стиле метода Монте-Карло, различные имитации и модели могли все шире применяться в химии, астрономии и физике, не говоря уже об инженерии и анализе рынков. В настоящее время (по прошествии всего двух поколений) метод Монте-Карло настолько доминирует в некоторых научных областях, что молодые ученые даже не подозревают, насколько их работа не похожа на традиционную теоретическую или экспериментальную науку. Простая уловка, временная мера – использование атомов урана и плутония в качестве абака, на котором вычисляются ядерные реакции, – превратилась в незаменимый инструмент научного познания. Метод Монте-Карло не просто завоевал науку; он укрепился, усвоился и переплелся с другими методами.