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

Всегда есть такие комбинации, которые шорт-стоп высшей бейсбольной лиги может разыграть, есть и такие, которые ни за что не сможет, а для осуществления некоторых из них ему придется бросаться за мячом. Броски шорт-стопа невероятно впечатляют и привлекают внимание. Однако они же могут привести и к близорукой оценке его способностей.

Легендарного шорт-стопа Дерека Джитера часто обсуждали в эпоху «Moneyball». Телерепортеры и скауты замечали, что Джитер особенно часто делает рывки за мячом, и на этом основании решили, что он исключительный шорт-стоп, но, как показала статистическая обработка его результатов, это мнение было ошибочным{996}. Хотя Джитер и был потрясающим спортсменом, он часто долго готовился к броску и делал рывок только потому, что пытался нагнать упущенное время. Цифры показывали, что Джитер был довольно посредственным шорт-стопом, несмотря на то что выиграл пять Золотых перчаток. На самом деле великий шорт-стоп вроде Оззи Смита с легкостью поймал бы мячи, за которыми Джитеру приходилось нырять, – возможно, его хвалили меньше как раз потому, что в его исполнении это выглядело обычным делом (рис. З .1).

Рис. З .1. Диапазон бросков шорт-стопов

Какие бы способности мы ни имели, перед нами всегда будут вставать задачи, для решения которых потребуется применение их на пределе возможностей. Если судить себя только по тому, что дается нам с трудом, мы будем воспринимать как должное все то, что удалось сделать с легкостью.

Одно из самых впечатляющих и правильных предсказаний в истории человечества было сделано английским астрономом Эдмундом Галлеем. В 1705 г. он предсказал, что гигантская комета вернется к Земле в 1758 г. И хотя многие сомневались в правильности этого предсказания, но комета вернулась как раз в указанное время{997}. В древности кометы считались абсолютно непредсказуемыми божественными знамениями{998}, сейчас же они для нас зловеще регулярны и предсказуемы.

Астрономы предсказывают, что в следующий раз комета Галлея приблизится к земле 28 июля 2061 г. К этому времени решение многих проблем, с которыми мы сталкиваемся на этом свете и которые досаждают нам, мешая делать прогнозы, будет нам доступно. Законы природы меняются не столь явно. По мере того как человеческие знания продолжают расширяться (а это происходит со времен изобретения печатного станка Гутенбергом), мы постепенно начинаем понимать сигналы природы лучше, пусть и не знаем всех ее секретов.

Герои этой книги – наука и технология, но не стоит забывать, что в эпоху Больших данных человечество рискует начать мечтать о том, чего оно не в состоянии достичь.

Однако нет причин полагать, что дела людские становятся более предсказуемыми. Скорее, происходит обратное. Та же самая наука, что открывает законы природы, усложняет устройство общества. Технология существенно влияет на наше отношение друг к другу. Интернет «полностью меняет контекст, расчеты, динамику распространения информации», – поведал мне Тим Бернерс-Ли, человек, который в 1990 г. изобрел Всемирную паутину{999}.

Объем информации растет в геометрической прогрессии. Однако сравнительно небольшая ее часть полезна – соотношение сигнала к шуму падает. Нам нужно научиться лучше их различать.

Эта книга не о том, что мы знаем, она скорее о различии между тем, что мы знаем, и тем, о чем думаем, что знаем. Она предлагает стратегию, позволяющую уменьшить этот пробел. Стратегия требует совершить один гигантский скачок и нескольких маленьких шажков вперед. Нам нужно всего лишь сделать шаг в байесовский образ мыслей о предсказаниях вероятности.

Теорема Байеса начинается и заканчивается выражением вероятности реального события. Она не требует веры в то, что мир по сути своей неопределен. Теорема была предложена в то время, когда доминирующей парадигмой в науке считалась непрерывность законов Ньютона. Однако от вас лишь потребуется принять тот факт, что ваши субъективные воззрения на мир представляют собой лишь примерное отображение истины.

Вероятностный элемент байесовского метода может на первый взгляд показаться неудобным. Нас вряд ли учили думать подобным образом (если только мы не выросли, играя в карты или другие азартные игры). Школьная математика уделяет бо́льшую часть времени изучению абстрактных предметов – алгебры и геометрии, а не элементам теории вероятности и статистике. Во многих ситуациях в жизни неопределенность воспринимается как слабость.

Когда вы впервые начинаете просчитывать вероятности, они могут показаться вам малоинформативными. Однако есть и две хорошие новости. Во-первых, эти предположения – лишь начало пути: теорема Байеса заставит вас проверять и дополнять их по мере получения новой информации. Во-вторых, имеются свидетельства того, что мы действительно можем стать лучше. Например, в армии время от времени по этой методике обучают солдат{1000} и получают довольно неплохие результаты{1001}. Известно также, что врачи ставят диагнозы, используя байесовский метод{1002}.