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

Нейт Сильвер
0
0
(0)
0 0

Аннотация: 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 - Нейт Сильвер бестселлер бесплатно
4
0

Внимание! Аудиокнига может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних прослушивание данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО! Если в аудиокниге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту pbn.book@gmail.com для удаления материала

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


Поэтому и компьютерные программы, и шахматисты допускают ряд упрощений, чтобы спрогнозировать исход игры. Мы можем называть эти упрощения «моделями», однако при изучении компьютерного программирования и процессов принятия решений чаще используется термин эвристика. Это слово происходит от того же греческого слова, что и слово «эврика»{616}. Эвристический подход к решению проблемы состоит в использовании эмпирических правил в ситуациях, когда детерминистическое решение проблемы находится вне наших практических способностей.

Эвристика – очень полезная вещь, однако она всегда приводит к возникновению искажений и слепых пятен{617}. Например, правило эвристики «Когда вы сталкиваетесь с опасным животным, то убегайте!» часто действительно представляет собой полезное руководство, но не в случаях, когда вы встречаетесь с медведем-гризли; своим движением вы можете привлечь его внимание, а затем он запросто может вас догнать (напротив, служба национальных парков рекомендует вам в случае встречи с медведем-гризли вести себя максимально тихо и спокойно и даже притворяться мертвым, если это необходимо{618}). Люди и компьютеры используют в процессе игры в шахматы разную эвристику. Игра друг против друга в таких случаях обычно сводится к тому, чтобы найти слепые пятна оппонента быстрее, чем он найдет ваши.

Неудачное предсказание Каспарова

В январе 1988 г. Гарри Каспаров, один из самых лучших шахматистов мира с 1986 г. до своего ухода на пенсию в 2005 г.{619}, предсказал, что никакая компьютерная программа не может обыграть человека на уровне гроссмейстера по шахматам по крайней мере до 2000 г.{620}. «Если какому-то гроссмейстеру сложно играть против компьютеров, – заявил он на пресс-конференции в Париже, – я буду счастлив поделиться своим советом»{621}. Но чуть позже в том же году датский гроссмейстер Бент Ларсен потерпел поражение от программы Deep Thought, созданной несколькими выпускниками Университета Карнеги – Меллон в качестве дипломной работы.

Однако Бент Ларсен – далеко не Каспаров, а когда Deep Thought попытался выступить против Каспарова в 1989 г., то потерпел решительное поражение.

Каспаров всегда уважал роль компьютерных технологий в шахматах и уже давно использовал компьютеры для улучшения своей игры. Однако он довольно скромно отозвался о способностях Deep Though и публично высказал надежду, что в один прекрасный день может появиться компьютер, который потребует от него «использовать для победы все 100 % своих способностей»{622}.

Команду программистов во главе с Фэн Сюн Сю и Мюрреем Кэмпбеллом, стоявшую за разработкой Deep Thought, со временем наняла компания IBM, и их система постепенно была преобразована в Deep Blue. Новый Deep Blue победил Каспарова в первой игре матча в Филадельфии в 1996 г., однако Каспаров восстановился и довольно легко выиграл все остальные игры матча. В следующем году, в матче-реванше, проходившем в Нью-Йорке, случилось невероятное: Гарри Каспаров, лучший шахматист в истории, которого боялись все остальные, сам испугался компьютера.

В начале было…

Игра в шахматы, как и все остальное, состоит из трех этапов: начала, середины и конца. Небольшая особенность шахмат заключается в том, что на каждом из этих этапов требуются различные интеллектуальные и эмоциональные навыки, что превращает игру в некий умственный триатлон скорости, силы и выносливости.

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.

Читать книгу "Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер" - Нейт Сильвер бесплатно


0
0
Оцени книгу:
0 0
Комментарии
Минимальная длина комментария - 7 знаков.


LoveRead » Домашняя » Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер
Внимание