Охота на черных лебедей
Если взорвется вулкан, прилетит ранее неизвестный метеорит, а может быть даже инопланетяне, или случится землетрясения где-то там, где их никогда не было и оно разрушит АЭС , это одно ..
А вот совсем другое, если, например, якобы неожиданно появится новый вирус или совершенно новая технология накопления энергии, оружие на совершенно новых принципах, очередная массовая секта каких-то сумасшедших и что-то подобное.
В чем разница ? Когда происходит первое, мы понимаем, что этого предсказать было невозможно. А вот когда второе ... мы смотрим и думаем - ну как же ? - всё ж было практически очевидно - вот они - причины и предвестники, а мы просто вовремя их не заметили. Могли заранее заметить и предсказать, но не заметили и не предсказали. Да, есть такое - бэд-сайд... это если найти лучшую аналогию в русском языке, то это - сила задними умом. Но далеко не в этом дело, зачастую именно так и есть - могли, но не смогли.
Но есть еще и третье - "черный лебедь". С легкой руки Нассима Талеба разве что только ленивый не знает этот пример : до какого-то времени люди знали только белых лебедей, и вдруг на тебе - черные !
"Черных лебедей" я для себя ставлю где-то между первой группой явлений и второй.
И получается три группы :
первая - (прилет инопланетян) не имеющая никаких оснований для доказательного прогноза;
вторая ("черный лебедь") - прогнозируемая на основании глубоких знаний о мире и его устройстве;
третья (например, удар по башням - "Близнецам") - вполне прогнозируемая на основании даже неглубоких обобщений.
Границы между группами достаточно условны. Потому что одно и то же явление для одного человека/организации попадает в первую группу, а для другого - во вторую или даже - в третью. Более того, всё это еще сильно зависит от решаемых задач, ибо просто прогнозировать некоторое событие или состояние, или феномен - дело бессмысленное. Дело в том, что мы, занимаясь прогнозированием, стремимся получить некоторые характеристики определенного события, характеристик объекта исследования. Например : распределение вероятности во времени, распределение вероятности ущерба в зависимости от определенных обстоятельств, распределение вариантов реализации в зависимости от времени. Или просто - будет или нет ? Будет контакт с инопланетянами или нет ? Целевые характеристики зависят от задачи.
В общих чертах идея понятна.
Теперь возникает вопрос - как это делать на практике ?
Более того - вопрос ставится следующим образом:
возможен ли какой-то инструмент, методика, технология и т.п., достаточно универсальная и одинаково хорошо подходящая для множества классов задач прогнозирования и дающая приемлемый результат ?
Ответ, как ни странно очевиден - да! Более того, такой инструмент практически всегда есть под рукой - это специально подготовленный и соответствующим образом оснащенный аналитик-прогнозист. Вы ему просто ставите задачу, выделяете время, средства, обеспечиваете доступ к необходимой информации, возможно еще обеспечиваете иммунитет от преследований ( в рамках определенной юрисдикции) за, например, добычу дополнительной - необходимой - информации. И получаете результат! Таким образом работает практически весь мир серьезной аналитики, каким бы образом она не называлась - да хоть и разведкой.
Но это очень, очень, и очень-очень дорого! .... Хотя и не всегда. Тут как повезет.
А как это сделать дешевле ?
Ответ тоже всем известен - везде по-разному! В одной сфере хороший результат дадут одни методы, а в другой те же самые методы могут дать результат намного худший, но там сработают методы другие -иногда весьма неожиданные.
Особый интерес для нас представляет сфера интеллектуальных систем. Под интеллектуальной системой здесь понимается и человек, и сообщество, и общество, и системы управления, основу которых оставляет человек. Именно анализ и прогноз поведения интеллектуальных систем сегодня является "священным граалем" войны, экономики, политики и т.п..
Основная проблема прогнозирования в этих областях связана с тем, что мы драматически мало знаем о том, как живут эти системы. Причем на основе этих, практически мизерных, знаний мы стремимся получить настолько точные прогнозы, которые бы нам позволили эффективным образом реагировать и, при этом, закладывать минимальные резервы.
Другими словами - мы, не зная где мишень, хотим выстрелить так, чтобы попасть хотя бы в девятку. Причем, стрелять хотим на тысячей снарядов сразу, а лишь одним снарядом.
Выглядит безумно.
Но это безумство имеет место лишь тогда, когда мы рассматриваем предельную постановку задачи. В реальной жизни всё несколько проще, а потому и оптимистичнее.
Давайте для иллюстрации поставим себе задачу спрогнозировать, что будет, например, с США в течение ближайших 10-20 лет ? Россию брать не буду, поскольку мне мешает отсутствие необходимой апперцепции.
И так, с чего мы начнем ?
Я бы предложил начать с Форестера. Он когда-то придумал вполне себе рабочую технологию моделирования - системную динамику. Суть ее в том, что в одну расчетную схему связывается то, что интересует пользователя, а функции изменения состояния элементов схемы описываются на основе других -типовых- элементов. В ход идут метафоры задержек, вентилей, сопротивлений, усилителей, осциляторов и еще чего-то ... В общем случае там может быть всё, что угодно. Вопрос только в том, как всё это внутри взаимосогласуется при расчетах. Но это уже вопрос сугубо программистский.
Допустим, мы с помощью такого инструмента создадим некоторую модель. И будем ее гонять с разными исходными данными, набирать статистику. И будем получать значение каких-то расчетных характеристик объекта прототипа и на основании этого скажем, что с ним будет через какое-то время ?
Скорее всего - нет. Не получится.
Дело в том, что мы, повторюсь, крайне мало знаем об объекте. Получается, что, если не знаем, то какую бы модель ни построили, толку от нее не будет ? Не совсем так !
Давайте представим себе - какого рода данные мы получаем на выходе из модели ? Ряды! То есть данные об изменении характеристик объектов модели во времени. Если такие ряды наложить друг на друга на едином графике, то получим картину эволюции характеристик объекта.
← ко всем текстам