Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет
Шрифт:
Кому-то из вас может показаться дискомфортной мысль, на которую я намекал выше и которую теперь хочу высказать максимально прямо: мы никогда не сможем создавать идеально объективные предсказания. Они всегда будут искажены вследствие нашей субъективной точки зрения.
Однако эта книга категорически против нигилистической точки зрения, согласно которой объективной истины не существует. Скорее, она утверждает, что убеждение в наличии объективной истины – и приверженность ее достижению – представляет собой первое необходимое условие для создания качественного предсказания. Следующее, что
Предсказание важно, поскольку оно позволяет соединить субъективную и объективную реальности. Эту точку зрения разделял философ науки Карл Поппер {45} . Для него гипотеза не считалась научной, когда ее нельзя было сфальсифицировать – иными словами, когда ее можно было протестировать в реальном мире путем прогнозирования.
В то же время мы должны понять, что далеко не все наши идеи могут или даже должны подвергнуться проверке. В экономике гораздо проще протестировать прогноз уровня безработицы, чем делать заявления об эффективности расходов на стимулирование бизнеса. В политических науках мы можем тестировать модели, использующиеся для предсказания исхода выборов, но, допустим, верификация теории о том, как могут повлиять изменения в политических учреждениях на общую политику, может занять десятилетия.
45
Karl Popper, The Logic of Scientific Discovery (Abingdon, Oxon, England: Routledge Classics, 2007), p. 10.
Я не хочу идти так же далеко, как Поппер, и утверждать, что эти теории – ненаучны или что в них отсутствует какая-либо ценность. Однако тот факт, что лишь немногие из теорий, которые мы можем проверить, показывают довольно плохие результаты, должен приводить нас к мысли о том, что многие из идей, которые мы не тестировали, могут также оказаться неверными. Вне всякого сомнения, мы живем с иллюзиями, которых даже не понимаем.
Однако нам есть куда двигаться. Возможное решение покоится не на довольно сырых политических идеях – особенно с учетом того, что я рассматриваю нашу нынешнюю политическую систему как значительную часть проблемы. Скорее, решение требует изменения нашего отношения.
Это новое отношение воплощается в так называемой теореме Байеса, о которой я расскажу в главе 8. Эта теорема, по сути, выглядит как математическая формула, но в реальности она представляет собой нечто гораздо более масштабное. Она предполагает, что мы должны думать о своих идеях (и том, как их проверять) иначе. Мы должны почувствовать себя более комфортно в условиях вероятности и неопределенности. Мы должны тщательнее размышлять о предположениях и убеждениях, с которыми связана проблема.
Данная книга делится примерно на две половины. Первые семь глав посвящены диагностике проблемы предсказания, а последние шесть – изучению и применению теоремы Байеса.
Каждая глава ориентирована на освещение конкретного вопроса и описывает его с определенной степенью глубины. Не буду отрицать, что эта книга достаточно детальна – отчасти потому, что в деталях часто кроется дьявол, а отчасти из-за моей убежденности в том, что достаточная степень погружения в предмет позволит понять его несоизмеримо лучше, чем короткое резюме.
Выбранная мной тематика связана с наличием обширной общедоступной информации.
Короткая дорожная карта
В этой книге вы найдете много примеров из различных областей знаний (естественных и общественных наук), а также из спорта и азартных игр. В ней приведены как сравнительно прямолинейные примеры, в которых проще всего провести различие между успешным и неудачным предсказанием, так и другие, требующие чуть больше мастерства.
В главах 1–3 рассмотрены случаи неудачного предсказания в таких вопросах, как недавний финансовый кризис, успехи в бейсболе и в области политики, показано, где одни подходы сработали хорошо, а другие – нет. Их цель состоит в том, чтобы заставить вас задуматься о некоторых самых фундаментальных вопросах, лежащих в основе проблемы предсказания. Каким образом можем мы применить свои суждения в отношении данных, не поддаваясь при этом предубеждениям? В каких условиях рыночная конкуренция позволяет сделать лучшие прогнозы и за счет чего она способна их ухудшить? Каким образом мы можем сочетать необходимость использования знания прошлого как руководства к действию с признанием того, что будущее может быть совершенно иным?
В главах 4–7 основное внимание уделено динамическим системам: поведению земной атмосферы, влияющему на формирование той или иной погоды; движению тектонических плит планеты, способному вызвать землетрясения; комплексным взаимодействиям между людьми, влияющим на поведение американской экономики, а также распространению инфекционных заболеваний. Эти системы изучаются некоторыми из наших лучших ученых. Однако прогнозировать процессы, протекающие в динамических системах, достаточно сложно, и предсказания в этих областях далеко не всегда оказываются верными.
Главы 8–10 обращаются к решениям: сначала мы познакомим вас с человеком, делающим ставки на исходы спортивных мероприятий и применяющим теорему Байеса более умело, чем многие экономисты или ученые, а затем поговорим о двух видах спорта – о шахматах и покере.
Спорт и игры, подчиняющиеся четко определенным правилам, представляют собой отличную лабораторию для тестирования наших прогностических навыков. Они помогают нам лучше понимать смысл случайности и неопределенности, а также учат тому, как превращать информацию в знание.
Однако теорема Байеса может применяться и к значительно более важным проблемам. В главах 11–13 рассмотрены три примера: глобальное потепление, терроризм и пузыри на финансовых рынках. Эти проблемы достаточно важны и сложны для прогнозистов и общества в целом. Однако если мы решим принять брошенный нам вызов, то сможем сделать нашу страну, нашу экономику и нашу планету немного безопаснее.
Мир прошел долгий путь со времени изобретения печатного пресса. Информация перестала быть дефицитным продуктом; теперь ее у нас невероятно много, и мы не всегда знаем, что с ней делать. Однако по-настоящему полезной можно считать сравнительно небольшую ее часть. Мы воспринимаем ее избирательно, субъективно и не придаем значения возникающим в результате искажениям. Мы думаем, что нам нужна информация, хотя на самом деле нам нужно знание.