Таинственные ответы на таинственные вопросы
Шрифт:
Хотя подожди. Представь, что ты совсем недавно появился на телевидении и недостаточно опытен для того, чтобы придумывать правдоподобные объяснения на лету. Нужно заранее подготовить заметки для завтрашнего прямого эфира, а времени у тебя не так уж и много. Тогда было бы очень полезно знать, какой результат произойдёт на самом деле, — поднимется или опустится ли процент по облигациям — ведь тогда понадобится подготовить лишь один набор оправданий.
Увы, предвидеть будущее невозможно. Что ты собираешься делать? Ты определённо не будешь использовать «вероятности». Школа рассказала нам(English), что такое
Тем не менее, у тебя есть всего лишь 100 минут для того, чтобы подготовить оправдания. Нельзя потратить все 100 минут, обдумывая сценарий «повышение», и ещё потратить все 100 минут, набрасывая реплики для сценария «понижение», и ещё потратить 100 минут на размышления о сценарии «неизменность».
Если какая-нибудь проверочная комиссия собирается исследовать твоё расходование времени, то лучше бы потратить равное количество времени на подготовку к каждому возможному исходу. Никто не сообщил тебе чисел от нуля до единицы, и поэтому у тебя на руках нет никакой документации, могущей обосновать неравные временные затраты. Ты легко можешь представить, что именно скажут тебе проверяющие: «И почему же вы работали над оправданием №3 ровно 42 минуты, мистер Финклдинджер? Почему не 41 или 43 минуты? Признайте свою необъективность! Вы отдаёте предпочтение своим субъективным любимчикам!»
Однако ты с облегчением вспоминаешь, что никакая проверочная комиссия и не собирается искать в твоих поступках повода для обвинений. Это замечательно, ведь завтра прозвучит важное объявление от Федерального Резерва Банка США, и кажется маловероятным, что цены на процент по облигациям не изменятся. У тебя нет ни малейшего желания тратить драгоценные 33 минуты на подготовку речи, которую ты не планируешь произносить.
В голове всплывают наброски объяснений: подробные рассказы о том, почему каждое событие правдоподобно вытекает из твоей теории рынка. Но почти сразу становится ясно, что сейчас правдоподобность не поможет: все исходы правдоподобны. Каждый сценарий вписывается в твою теорию рынка, но это не имеет никакого отношения к тому, как следует поделить время на подготовку. Между сотней минут и способностью вписывать события в теорию есть принципиальное отличие: первое — ограниченно, второе — нет.
И всё же… У тебя нет зацепок, но всё же ты, кажется, ожидаешь эти события с разной силой. Какие-то оправдания кажутся тебе более важными, какие-то — менее. И — восхитительная деталь — если представить что-то, делающее повышение процента более вероятным, то объяснения для сценариев понижения и неизменности кажутся уже менее нужными.
Кажется, что существует связь между тем, насколько ты ожидаешь увидеть каждый из исходов, и тем, как ты хочешь разделить время подготовки между их оправданиями. Разумеется, эту связь невозможно измерить. У тебя есть 100 минут на подготовку, но здесь и не пахнет сотней «единиц предвкушения», или чего-нибудь такого. (Хотя ты определил, как работает твоя функция полезности: она пропорциональна
Но всё же… В мысли о том, что ожидание конечно, — и конечное ожидание подобно конечному времени на подготовку объяснений, а не бесконечной способности объяснять — явно что-то есть. Возможно, имеет смысл думать об ожидании, как о каких-нибудь ресурсах: например, как о деньгах. После такого сравнения сразу же тянет подумать о том, где можно достать ещё ожидания, но это бессмысленно: сколько ожидания бы ты не раздобыл, времени на подготовку от этого не прибавится. Нет, задача решается по-другому: нужно попытаться использовать свои ограниченные запасы ожидания наилучшим образом.
Ни о чём подобном на лекциях по статистике не говорилось. Никто не рассказал, что делать, когда это чёртово ощущение неопределённости так сильно давит на мысли. Никто не рассказал, что делать, когда неизвестно никаких чисел от нуля до единицы. Хотя при чём тут это? Если уж использовать числа, то с равным успехом можно использовать любые числа: нет никаких зацепок, указывающих на то, какой раздел математики следует использовать, если здесь стоит использовать вообще хоть какой-нибудь раздел математики. Может быть, пригодятся пары чисел: число слева, число справа. Такой подход можно будет назвать «теорией Декстера—Синистера», поскольку именно так «левый» и «правый» звучат на латыни. Или что-нибудь ещё, какой-нибудь другой метод и иная аксиоматика. (Во всяком случае, число «100» — 100 минут на подготовку — точно должно где-то участвовать, это понятно)
Почему никто не открыл правил фокусировки неопределённости? Правил, позволяющих распределить ожидание таким образом, чтобы большинство ожидания попало в тот исход, который произойдёт на самом деле?
Но как будет называться это искусство? И как будут выглядеть эти правила?
Перевод:
BT
http://lesswrong.com/lw/ia/focus_your_uncertainty/
Отсутствие свидетельства
Элиезер Юдковский
Запоздалое впихивание свидетельств в гипотезу сыграло свою роль в самой горестной главе истории Соединенных Штатов, интернировании японцев в начале Второй Мировой. 21 февраля 1942 года Эрл Варрен, губернатор Калифорнии, в ответ на замечание об отсутствии случаев саботажа, шпионажа или иной подрывной деятельности живущих в Америке японцев, сказал:
«Я придерживаюсь мнения, что это отсутствие является самым зловещим во всей этой ситуации. Больше чем что-либо ещё, это убеждает меня в том, что будущие саботажи, будущие действия Пятой Колонны будут назначены на определённое время, точно так же, как на определённое время был назначен Перл Харбор… Я считаю, что нам внушают лживое ощущение безопасности.» — Робин Дэйвс, «Rational Choice in an Uncertain World».
Рассмотрим утверждение Варрена через призму теоремы Байеса. Когда мы видим свидетельство, приписавшая этому свидетельству большое правдоподобие гипотеза увеличивает вероятность своей истинности за счёт гипотезы, приписавшей этому свидетельству меньшее правдоподобие. На исход влияют лишь относительные отношения правдоподобия и вероятности: можно приписать свидетельству очень большое правдоподобие, но всё равно потерять вероятностную меру из-за того, что какая-то другая гипотеза приписала этому свидетельству ещё большее правдоподобие.