Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

В книге приведены и некоторые другие примеры, вселяющие в нас надежду. Один из них – прогнозирование погоды, требующее и человеческих суждений, и компьютерных мощностей. Метеорологи имеют довольно плохую репутацию, однако им удалось достичь заметного прогресса в работе: они способны предсказать место появления центра урагана в три раза точнее, чем четверть века назад. Кроме этого, мне довелось встречаться с игроками в покер и людьми, делавшими ставки на спортивные события и переигрывавшими Лас-Вегас. Встречался я и с программистами, создавшими для компании IBM компьютер Deep Blue, который смог обыграть чемпиона мира по шахматам.

Однако все эти примеры прогресса в области прогнозирования с лихвой уравновешиваются массой примеров неудач.

Если бы мне нужно было назвать единственную определяющую черту американцев – то, что делает нас исключительными, – я бы назвал веру в идею Кассия, в то, что мы сами контролируем собственную судьбу. Наша страна была создана на заре промышленной революции религиозными бунтарями, считавшими, что свободный поток идей помогает распространять не только религиозные, но и научные и коммерческие убеждения. Значительная доля наших сильных и слабых черт – нашей изобретательности и нашего трудолюбия, нашего высокомерия и нашего нетерпения – проистекает из непоколебимой веры в идею о том, что мы сами выбираем собственный путь.

Однако новое тысячелетие началось для американцев отвратительно. Мы не ожидали атак 11 сентября. Основная проблема заключалась в нежелании увидеть информацию. Как и в случае с нападением на Перл-Харбор шестью десятилетиями ранее, у нас имелись все сигналы. Однако мы не сопоставили одни сигналы с другими. При отсутствии достойной теории о поведении террористов мы оказались слепы к данным, а атаки оказались для нас «неизвестным неизвестным».

Немало неудачных предсказаний было связано и с недавним глобальным финансовым кризисом. Наша наивная вера в модели и неспособность понять, насколько сильно они полагаются на довольно хрупкие предположения, уже привела к разрушительным результатам. Кроме этого, я обнаружил, что даже в более рутинных условиях мы неспособны спрогнозировать рецессии более чем за несколько месяцев – и совсем не потому, что не стараемся этого сделать.

Несмотря на значительный прогресс в контроле уровня инфляции, можно сказать, что во всех остальных важных вопросах творцы нашей экономической политики действуют вслепую.

Модели прогнозирования, опубликованные политологами в преддверии президентских выборов 2000 г., предсказали убедительную победу Ала Гора, причем с большим перевесом{38}.

Однако выборы выиграл Джордж У. Буш. Неверные прогнозы такого рода вряд ли можно считать аномальными – они довольно типичны для политических предсказаний. Многолетнее исследование, проведенное Филипом Э. Тэтлоком из Пенсильванского университета, показало, что даже после того, как политологи заявляли о полной невозможности определенного политического события, оно тем не менее происходило примерно в 15 % случаев (при этом результаты политологов зачастую оказываются лучше, чем выводы аналитиков, мелькающих в телевизионных шоу).

В последнее время, как и в 1970‑х гг., предпринимался ряд попыток предсказать землетрясения, в основном с помощью математических методов, предполагающих управление данными.

Однако в результате некоторые предсказанные землетрясения так и не произошли, но были другие, к которым мы не смогли подготовиться. Конструкция ядерного реактора в Фукусиме предусматривала возможность выдерживать землетрясение магнитудой 8,6 балла, отчасти потому, что некоторые сейсмологи посчитали, что более сильные землетрясения просто невозможны. Однако в марте 2011 г. произошло самое ужасное в истории Японии землетрясение магнитудой 9,1 балла.

Существует целый ряд научных дисциплин, в которых предсказания часто оказываются неверными, и порой это обходится обществу очень дорого. Достаточно рассмотреть отрасль биомедицинских исследований. В 2005 г. уроженец Афин, медицинский исследователь по имени Джон П. Иоаннидис опубликовал довольно противоречивую работу под названием «Почему самые широко публикуемые выводы исследований неверны»{39}.

В работе изучались выводы, полученные другими исследователями, точнее, были приведены описания различных медицинских гипотез, выдвинутых в рамках лабораторных экспериментов. По мнению автора, большинство этих выводов показало бы свою несостоятельность в условиях реального мира. Не так давно компания Bayer Laboratories подтвердила гипотезу Иоаннидиса. При проведении собственных экспериментов компании не удалось повторить около двух третей результатов, о которых сообщалось в медицинских журналах{40}.

Большие данные действительно приведут к прогрессу, но лишь со временем. Насколько быстро это произойдет, и возможен ли дальнейший регресс, будет зависеть от нас самих.

Почему нас шокирует будущее