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

Рис. 8.4. Сближение по методу Байеса

Сначала инвесторы имеют совершенно различные наборы убеждений. Один из них оптимистично настроен и верит, что вероятность того, что рынок «бычий», составляет 90 %. Другой склонен к «медвежьим» настроениям и считает, что шансы «бычьего» рынка равны лишь 10 %. Каждый раз, когда рынок движется вверх, настроение инвесторов становится чуть более «бычьим» по сравнению с априорным, а при каждом движении вниз происходит обратная ситуация. Однако я имитировал такую ситуацию, что, хотя ежедневные колебания и носят случайный характер, в долгосрочной перспективе рынок растет в течение 60 % времени. Несмотря на то что на этой дороге есть свои ухабы, со временем все инвесторы точным образом определяют, что находятся на «бычьем» рынке, с уверенностью почти 100 % (но не с абсолютной).

В теории наука должна работать именно таким образом. Понятие научного консенсуса довольно сложно, однако основная его идея состоит в том, что мнение научного сообщества идет по пути постепенного сближения, двигаясь в сторону истины в процессе обсуждения идей и появления новых свидетельств. Как и на фондовом рынке, эти шаги не всегда направлены вперед или их легко делать. Научное сообщество часто выступает слишком консервативно по вопросу адаптации существующих парадигм к новым свидетельствам{601}, хотя иногда наука и принимает новые данные с поразительной быстротой, напоминая человека, успевающего запрыгнуть в вагон уходящего поезда. Но если предположить, что мы все находимся в одном байесовском поезде[114], то даже неверные убеждения и ошибочные априорные предположения пересматриваются, и мы постепенно движемся в сторону истины.

Например, на наших глазах происходит изменение парадигмы в статистических методах, используемых учеными. Моя критика ошибок статистического подхода Фишера не является чем-то новым или радикальным – аналогичные аргументы уже много лет приводят знаменитые ученые из различных областей знаний, начиная от клинической психологии{602} и заканчивая политологией{603} и экологией{604}. Однако пока что фундаментальных изменений почти не видно.

Тем не менее недавно целый ряд уважаемых статистиков начал утверждать, что фреквентистскую статистику не нужно преподавать студентам младших курсов университетов{605}. В некоторых профессиональных изданиях было официально объявлено об отказе в публикации результатов исследований, основанных на гипотезе Фишера{606}. Фактически, если прочитать все написанное за последние 10 лет, то сложно найти материалы, не защищающие байесовский подход.

Боб также ставит свои деньги на Байеса. Дело не в том, что он буквальным образом применяет теорему Байеса в каждом случае. Однако его практика тестирования статистических данных в контексте гипотез и убеждений, основанная на его знаниях о баскетболе, является в чистом виде байесовской, равно как и его готовность признавать вероятностные ответы на его вопросы.

Для изменения наших учебников и традиций потребуется некоторое время. Однако теорема Байеса утверждает, что мы будет постепенно приближаться к лучшему из возможных исходов. Теорема Байеса предсказывает, что байесовцы одержат победу.

Как и многие другие, 27-летний Эдгар Аллан По, был очарован «Механическим турком» (рис. 9.1) – хитроумным изобретением, которому удалось обыграть в шахматы Наполеона Бонапарта и Бенджамина Франклина. Машина, сконструированная в Венгрии в 1770 г., то есть еще до рождения По или Соединенных Штатов Америки, была доставлена в Балтимор и Ричмонд в 1830‑е гг. после того, как в течение десятилетий собирала огромные аудитории по всей Европе. По предположил, что это – довольно сложный розыгрыш. Он считал, что за винтиками и шестеренками машины скрывался высококлассный шахматист. И именно он управлял рычагами, обеспечивая перемещение фигур по доске и кивок головой куклы в тюрбане каждый раз после того, как она делала шах оппоненту.

Рис. 9.1. Механический турок

По считают создателем детективного жанра{607}, и действительно, в некоторых своих произведениях он очень хорошо вскрывал мистификации. Тот факт, что некий человек (впоследствии оказавшийся немецким гроссмейстером Вильгельмом Шламбергером) всегда находился рядом с машиной при ее распаковке и упаковке, но всегда отсутствовал во время игры, вполне оправданно показался ему подозрительным. («Ага! – подумал По. – Он и сидит в ящике».)

Однако самые интересные и пророческие мысли, изложенные По в эссе о Механическом турке, связаны с его представлением о том, что мы теперь называем «искусственным интеллектом» (сам термин появился только через 120 лет). В эссе выражалась очень глубокая и довольно привычная для наших дней обеспокоенность тем, что «компьютеры» смогут имитировать высшие функции человека или даже превзойти их.

По признавал, насколько впечатляющим был сам факт, что машины вообще могут играть в шахматы. Едва ли кто задумывался о первом механическом компьютере, который Чарльз Бэббидж называл «вычислительной машиной», в то время, когда По делился своими мыслями. Предложенный Бэббиджем компьютер, так и не достроенный при его жизни, мог в лучшем случае рассчитывать значения некоторых элементарных функций типа логарифмических в дополнение к операциям сложения, вычитания, умножения и деления. О работе Бэббиджа По отзывался как о достаточно впечатляющей. Однако в машину вводили предсказуемые значения на входе, затем в ней крутились несколько шестеренок, и машина выдавала предсказуемые значения на выходе. Эта машина не обладала никаким интеллектом – работа, выполняемая ею, была в чистом виде механистической. С другой стороны, компьютер, который мог играть в шахматы, казался почти чудом, поскольку для хорошей игры ему нужно было делать собственные суждения. По заявлял, что если бы машины, играющие в шахматы, действительно существовали, то они должны были бы, по определению, играть безупречно – машины не допускают ошибок при вычислении. Он подчеркивал тот факт, что «Турок» не играл в шахматы идеально – машина выигрывала большинство игр, но иногда проигрывала, – как еще одно доказательство того, что это была не машина, а аппарат, находившийся под контролем человека и обладавший человеческим несовершенством.

Хотя логика По не вполне корректна, подобное почитание машин осталось с нами до сих пор. Мы воспринимаем компьютеры как удивительные изобретения, одно из самых ярких выражений человеческого гения. Согласно опросам, Билла Гейтса считают одним из наиболее уважаемых людей в Америке{608}, а Apple и Google – одними из самых значимых компаний{609}. Мы ожидаем, что компьютер будет вести себя безупречно и изыщет возможность преодолеть человеческие недостатки своих создателей.

Более того, мы считаем расчеты компьютерных программ безукоризненно точными и, возможно, даже пророческими. В 2012 г. двум британским подросткам было предъявлено обвинение в обмане инвесторов на сумму более миллиона долларов – они предлагали легковерным вкладчикам «робота» под названием MARL{610}, занимавшегося подбором акций для инвестирования. По словам подростков, робот мог производить «1 986 832 математических операций в секунду» и при этом не быть подверженным человеческим эмоциям, что якобы позволяло инвесторам удваивать вложенные ими денежные средства каждые несколько часов, следуя рекомендациям MARL, касающимся дешевых акций{611}.

Но даже когда предсказания, выданные компьютерами, не внушают нам доверия, они способны развить в нас страхи. Например, компьютеры, рассчитывающие шансы на выживание пациентов больниц, о которых иногда пишут в новостях{612}, начинают считать собратьями HAL 9000, компьютера из фильма «Космическая одиссея 2001», решившего, что он больше не нуждается в астронавтах, и пытавшегося их удушить, лишив подачи кислорода.

Поскольку мы входим в эру Больших данных, а объемы информации и вычислительной мощности растут в геометрической прогрессии, пришло время выработать более здоровое отношение к компьютерам и к тому, что они могут для нас сделать. Технология имеет свои плюсы, поскольку позволяет нам повысить эффективность работы, но не следует ждать, что машины будут думать за нас.

Испанский инженер Леонардо Торрес де Киведо в 1912 г. изготовил версию Механического турка, которую назвал El Ajedrecista (шахматист). Хотя El Ajedrecista иногда и называют первым компьютерным игровым компьютером{613}, функциональность этого устройства была очень ограничена, в частности, он мог разыгрывать лишь позиции в эндшпиле, когда на доске оставалось всего три фигуры. (Кроме этого, у El Ajedrecista не было примечательной особенности «Турка» – кукольной головы в тюрбане.)