Футурология
Шрифт:
Глава 3
Методы прогнозирования
Экстраполяции и модели
Экстраполяция — один из наиболее эффективных, но и регулярно вводящих в заблуждение способов предсказания.
Экстраполяция состоит в выделении какого-то численного параметра системы и предположении, что он будет изменяться в будущем так же,
Выдающихся успехов в применении экстраполяции для прогнозирования будущего достиг Рэймонд Курцвейл. Он накладывал экс-поненциальный рост определенных параметров, связанных с новыми технологиями, на график, а затем продолжал эти кривые в будущее.
В 1996 году Курцвейл сделал таким образом ряд предсказаний на 2009 год.
Например, он предсказал, что в 2009 году мощность лучшего сверхкомпьютера достигнет 20 петафлопс (тысяч триллионов операций с плавающей запятой в секунду). Однако такой компьютер планируется создать только к концу 2012 года. Он будет называться «Секвойя», контракт с IBM уже подписан.
Таким образом, спрогнозированное событие произойдет не через 13 лет, а через 16. Это очень неплохая точность попадания в сравнении с другими прогнозами.
Экстраполяция преднамеренно игнорирует природу описываемых процессов и технические детали, которые лежат в их основе.
Экстраполяция тем сильнее, чем больше ее база (количество данных о прошлом) по сравнению с предсказываемым периодом.
Например, прогноз Курцвейла, сделанный на 13 лет вперед, имел в качестве базы экстраполяции график развития компьютеров в течение 50 лет до момента предсказания, то есть база экстраполяции почти в четыре раза превышала предсказываемый период.
Противоположный пример. В 2009 году в качестве базы экстраполяции роста заболеваемости свиным гриппом рассматривалось несколько тысяч больных в Мексике в апреле 2009 года. На основе этого была предсказана всемирная пандемия свиного гриппа. Однако прогноз о миллиардах заболевших оказался ошибочным.
Еще один пример экстраполяции с неправильно выбранной базой — знаменитое предсказание о том, что Лондон в будущем будет покрыт навозом до крыш. Оно имело бы смысл только в том случае, если бы первые этажи уже были покрыты навозом. Вторая часть этого прогноза говорила о том, что, исходя из роста числа транспортных средств в Лондоне, большей части населения придется стать кучерами. И именно эта часть прогноза сбылась, так как почти все стали водителями собственных машин.
Более сложным способом является предсказание с помощью колоколообразных кривых.
Классический пример такого способа предсказания — кривая Хабберта, предназначенная для предсказания уровней добычи некоторого ресурса, в первую очередь нефти. В 1956 году он предсказал, что добыча нефти в континентальной части США достигнет пика в период между 1965 и 1970 годами. Мировая добыча нефти, по его теории, должна увеличиваться до 2000 года, после чего наступит глобальный спад.
Хотя глобальная применимость этой кривой к мировым запасам источников энергии остается под вопросом, она вполне пригодна для локальных предсказаний, например, суммарной добычи в некотором регионе. Основная идея такова — если мы видим некий рост, то полагаем, что он обязательно достигнет максимума и сменится падением. Этот способ годится и для описания «пузырей» на рынке.
Так,
Чем более сложную экстраполяцию мы используем, тем ближе она к математической модели.
Сложные методы экстраполяции используются при анализе рынков валют и ценных бумаг. Например, технический анализ — это способ предсказания цен активов на основании поведения графиков цен на них в прошлом. Эти графики могут принимать вид разных фигур — «голова и плечи», «V-образные развороты», «свечи» и т. д.
Модель является отражением попыток познать будущее напрямую — через построение линий причинно-следственных связей.
Такой метод познания будущего был бы самым точным, но при условии, что земная жизнь не столь сложна и хаотична, а людям не свойственно ошибаться.
В предсказании поведения двигателя внутреннего сгорания или движения небесных тел расчет сил, действующих на тело, дает самый точный прогноз.
При создании модели реальность описывается как система, в которой есть несколько составных частей, влияющих друг на друга по определенным законам. Таково, например, описание динамики общества как борьбы классов. Или модель будущего по Медоузу (теория о пределах роста), в которой рассматривается пять основных блоков: население, ресурсы, загрязнение, технологии и запасы еды.
В своем знаменитом докладе «Пределы роста», сделанном Римскому клубу в 1972 году, Медоуз предсказал, что при сохранении современных тенденций роста численности населения, индустриализации, загрязнения природной среды, производства продовольствия и истощения ресурсов в течение следующего века наступит предел роста, за которым последуют неожиданный и неконтролируемый спад численности населения и резкое снижение объема производства.
Упрощенность модели грозит потерей достоверности.
Однако модель, содержащая более 5–10 блоков, становится непонятной и невычислимой, либо имеет такое множество решений, зависящих от начальных условий, что ее прогностическая ценность близка к нулю.
Отдельно следует отметить приверженность человека к упрощенным моделям, которые создают иллюзию понимания. Упрощая действительность, мы получаем элегантное решение, но со слабой предсказательной силой.
Например, один американский проповедник заявил, что землетрясение на Гаити — это божья кара за то, что они заключили пакт с дьяволом.
Часть моделей удобна для превращения в компьютерные симуляции, поскольку приведенные в них закономерности легко ложатся на язык несложных дифференциальных уравнений.
Пример тому модель Медоуза с пятью взаимодействующими по простым законам элементами-категориями.
ругой подход состоит в создании точных симуляций — полной виртуальной модели общества или некой важной ситуации (ядерной войны, экономики). Американское агентство научных исследований для нужд армии (DARPA) уже ведет такие работы. В будущем системы ИИ будут обладать еще большей прогностической силой, но если они будут конкурировать друг с другом, то в результате мир останется относительно непредсказуемым.