MyBooks.club
Все категории

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

На сайте mybooks.club вы можете бесплатно читать книги онлайн без регистрации, включая Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. Жанр: Публицистика издательство -,. Доступна полная версия книги с кратким содержанием для предварительного ознакомления, аннотацией (предисловием), рецензиями от других читателей и их экспертным мнением.
Кроме того, на сайте mybooks.club вы найдете множество новинок, которые стоит прочитать.

Название:
Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
Издательство:
-
ISBN:
-
Год:
-
Дата добавления:
21 февраль 2019
Количество просмотров:
152
Читать онлайн
Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

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

Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - описание и краткое содержание, автор Нейт Сильвер, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки mybooks.club
Мы считаем, что наш мир во многом логичен и предсказуем, а потому делаем прогнозы, высчитываем вероятность землетрясений, эпидемий, экономических кризисов, пытаемся угадать результаты торгов на бирже и спортивных матчей. В этом безбрежном океане данных важно уметь правильно распознать настоящий сигнал и не отвлекаться на бесполезный информационный шум.О том, как этому научиться, рассказывает Нейт Сильвер, политический визионер и гуру статистики, разработавший систему прогнозов, позволившую дважды максимально точно предсказать результаты президентских выборов почти во всех штатах Америки. Его книга во многом близка исследованиям Нассима Талеба и столь же значима для всех, кто имеет дело с большими объемами данных и просчитывает различные варианты развития событий. И если Талеб говорит о законах зарождения «черных лебедей», Сильвер исследует модели и способы, позволяющие поймать этих птиц в расставленные нами сети. Он обобщает опыт экспертов-практиков, изучает различные модели и подходы, позволяющие делать более точные прогнозы. Как и Даниэль Канеман, автор бестселлера «Думай медленно… Решай быстро», наблюдая за поведением и мышлением людей, оценивающих неопределенные события, Сильвер утверждает: да, компьютеры незаменимы при работе с огромными массивами данных, но для максимальной точности результатов необходим гибкий человеческий ум и опыт, ведь прогнозирование – это планирование в условиях неопределенности.

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

Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - читать книгу онлайн бесплатно, автор Нейт Сильвер

В начале шахматной партии центр доски пуст, а пешки, ладьи и слоны аккуратно выстроены в первых двух рядах в ожидании инструкций от своих хозяев. Возможности почти безграничны. Белые могут начать игру 20 различными способами, а черные могут ответить 20 собственными ходами, создавая 4000 возможных вариантов действий уже после первого хода.

После второго хода каждой стороны количество возможных вариантов вырастает до 71 852; после третьего – до 9 132 484. Количество вариантов действий во всей шахматной партии, сыгранной до конца, настолько велико, что даже рассчитать его – немалая проблема, однако некоторые математики оценивают его в 10 10^50 степени. Это – астрономически огромные числа: как писал Диего Расскин-Гутман, «количество возможных вариантов шахматной партии превышает количество атомов во Вселенной»{623}.

Может показаться, что в начале игры, когда все фигуры еще стоят на доске, а количество возможностей безгранично, компьютеры находятся на пике своих величайших возможностей. На сайте IBM перед матчем с Каспаровым было размещено хвастливое утверждение о том, что Depp Blue способен рассчитать 200 млн позиций в секунду.

«А Гарри Каспаров, к сожалению, может рассчитать всего около трех положений в секунду», – ехидно писалось в статье{624}. Были ли у Каспарова хоть какие-то шансы?

Однако шахматным компьютерам многие годы не удавались удачные дебюты. Хотя количество возможностей и максимально, в этот момент цели выглядят наименее ясными. При наличии 10 в 10 10^50 ветвей на дереве игры[115] расчет 3 или 200 млн операций в секунду будет одинаково бесплодным, если только вы не направляете свою силу в одном, четко определенном направлении.

И компьютеры, и люди должны разбить шахматную партию на три промежуточные цели: допустим, захват пешки оппонента или шах королю. В середине игры, когда фигуры начинают прямое противостояние и угрожают друг другу, возникает огромное количество подобных стратегических целей. Достижение их требует разработки определенной тактики, и правильное прогнозирование может оказать самое сильное влияние на оставшуюся часть игры. Цели первых шагов сравнительно абстрактны. Компьютерам приходится сражаться с абстрактными и открытыми проблемами, а люди формулируют эвристические правила, такие как «контроль центра доски» и «сохранение нужной организации пешек», и формулируют неограниченное количество творческих способов по их исполнению.

Более того, поскольку первые ходы более привычны для игроков, чем позиции, с которыми они могут столкнуться позже, люди могут полагаться на многолетний опыт, позволяющий выбрать лучшие ходы. Хотя теоретически белые могут выбрать для начала игры 20 ходов, более чем 98 % серьезных шахматных партий начинаются с одного из четырех лучших{625}.

Проблема людей в том, что компьютерные программы могут систематизировать это знание путем изучения статистики. Шахматные базы данных содержат результаты сотен тысяч партий, и с помощью этих данных вполне можно сделать целый ряд глубоких выводов и прогнозов. Программисты IBM изучали, насколько часто разыгрывалась каждая последовательность первых ходов и насколько сильными были игроки, их разыгрывавшие. Они считали, насколько часто каждая серия шагов приводит к победам, поражениям и ничьим для сторон{626}. Эвристика компьютера, необходимая для анализа этой статистики, позволяла, в принципе, достаточно эффективно противостоять человеческой интуиции и опыту, а то и переигрывать их. «Каспаров играет не против компьютера, а против духов гроссмейстеров прошлого», – говорилось на сайте IBM при описании баз данных Deep Blue{627}.

Таким образом, цель Каспарова в первой из шести игр матча против Deep Blue в 1997 г. состояла в том, чтобы извлечь программу из «страны баз данных» и заставить ее работать в условиях нулевой видимости». Он начал партию с довольно распространенного первого хода, переместив коня на клетку доски, известную игрокам под названием f3. Deep Blue ответил продвижением вперед слона, поставившего коня Каспарова под угрозу, – вне всякого сомнения, потому что его базы данных показали, что этот ход исторически снижал возможность выигрыша белых с 56 до 51 %[116].

Однако эти базы данных строились вокруг предположения о том, что Каспаров должен был ответить на это тем же, что делают почти все другие игроки в такой ситуации{628}, то есть отодвинуть коня назад. Вместо этого он проигнорировал угрозу, посчитал, что Deep Blue блефует{629}, и предпочел двинуть вперед одну из своих пешек, чтобы позволить своему слону контролировать центр доски.

Ход Каспарова, хотя и осмысленный со стратегической точки зрения, позволил добиться и еще одной цели. Он сделал всего три хода, а Deep Blue – всего два, однако позиция, к которой они пришли (рис. 9.2), ранее возникала в профессиональных соревнованиях всего один раз{630} из сотен тысяч игр, имеющихся в базе данных Deep Blue.

Рис. 9.2. Расположение фигур после третьего хода Каспарова в первой партии

Даже когда разыгрываются популярные шахматные ходы, количество возможных ответвлений на дереве настолько велико, что базы данных становятся бесполезными примерно после 10–15 ходов. В любой достаточно длинной шахматной партии со временем вполне может возникнуть ситуации, с которой никогда не сталкивался никто из шахматистов в истории человечества. Однако Каспаров смог «отключить» базу данных после всего лишь трех ходов. Как мы постоянно видим в этой книге, исключительно статистические подходы к прогнозированию оказываются в лучшем случае неэффективными при отсутствии достаточной выборки данных для работы. Deep Blue пришлось «думать» за себя.

Дилемма шахматиста: ширина против глубины

Середина шахматной партии (обычно называемая миттельшпиль) потенциально позволяет использовать сильные стороны компьютера. Когда у фигур есть возможность сдвинуться в центр доски, то в среднем существует около 40 возможных ходов вместо 20{631}. Это может показаться не особенно большой разницей, однако из-за того, что древо возможностей разрастается в геометрической прогрессии, количество возможных вариантов ходов быстро увеличивается. Предположим, например, что вы хотите рассчитать всего три следующих хода (точнее, по три хода ваших и вашего противника, то есть всего шесть ходов). В начале партии значение этой функции рассчитывается примерно как 20 в шестой степени – то есть существует 64 млн позиций, и это уже гигантское число. Однако в середине игры вам уже нужно рассчитать 40 в 50‑й степени комбинаций, или 4,1 млрд возможностей. Deep Blue мог бы рассчитать все эти положения всего за 20 секунд. А Каспарову для этого потребовалось бы буквально 43 года, даже без перерывов на еду, сон или туалет.

Великие игроки типа Каспарова не обманывают себя и не верят в то, что им под силу рассчитать все эти варианты. Именно это и отличает лучших игроков от любителей. В своем знаменитом исследовании шахматистов голландский психолог Адриаан де Гроот обнаружил, что любители при столкновении с шахматной проблемой часто начинают напряженно искать идеальный ход и в итоге не могут сделать ни одного{632}.

Мастера игры в шахматы, напротив, ищут хороший ход – и, по возможности, лучший ход в любой позиции, – однако они скорее прогнозируют, как этот ход изменит их положение, а не пытаются оценить любую возможность. Было бы «чистой фантазией», писал американский гроссмейстер Рейбен Файн{633}, предполагать, что люди-шахматисты заранее рассчитывают каждую позицию перед тем, как сделать 20 или 30 шагов.

Но сказать, что «идеальное – враг хорошего», просто. Если вы хотите серьезно освоить такой вид искусства как шахматы, то порой вам нужно шагнуть за пределы простой эвристики. Тем не менее мы все равно неспособны создавать идеальные решения, когда нам поступает больше информации, чем мы можем обработать в ограниченный промежуток времени. Признавая свое несовершенство, мы обретаем свободу, что позволяет нам находить лучшие решения и в шахматах, и в других областях, вовлекающих прогнозирование.

Я не хочу сказать, что таким гроссмейстерам, как Каспаров, не нужно ничего рассчитывать. Как минимум Каспаров должен разработать тактику, точную последовательность трех-пяти ходов для захвата фигуры соперника или достижения другой краткосрочной цели. Для каждого из этих ходов он должен продумать возможную реакцию оппонента – все возможные вариации – и оценить, способен ли какой-нибудь из ходов оппонента свести его тактику на нет. Также ему нужно удостовериться в том, что соперник не устроил ему никаких ловушек; если король игрока не защищен, то самая сильная позиция может привести к мату буквально за несколько ходов.


Нейт Сильвер читать все книги автора по порядку

Нейт Сильвер - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки mybooks.club.


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

Отзывы читателей о книге Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет, автор: Нейт Сильвер. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.

Прокомментировать
Подтвердите что вы не робот:*
Подтвердите что вы не робот:*
Все материалы на сайте размещаются его пользователями.
Администратор сайта не несёт ответственности за действия пользователей сайта..
Вы можете направить вашу жалобу на почту librarybook.ru@gmail.com или заполнить форму обратной связи.