Страница 4 из 21
На жизнь этой женщины влияет множество непредсказуемых факторов: лотерейный билет в кошельке, «Арабская весна», которая привела к тому, что теперь ее муж летает над Ливией, подорожание бензина на пять центов за галлон из-за военного переворота в стране, о которой она даже не слышала. Но в той же или даже большей степени ее жизнь предсказуема. Почему она ушла из дома в 6:30? Потому что не хотела попасть в пробку. Или, иначе говоря, женщина предсказала, что позже попадет в пробку, и почти наверняка была права, потому что час пик очень легко спрогнозировать. Сидя за рулем, она постоянно предсказывала поведение других водителей: что на красный свет они остановятся на перекрестке, что будут ехать каждый по своей полосе и предупреждать о маневрах указателями поворота. Она ожидала, что люди, заявившие об участии в селекторном совещании, действительно примут в нем участие, – и не ошиблась. Она договорилась встретиться с сестрой в полдень, так как указанные на двери ресторана часы работы свидетельствовали, что он в это время будет открыт, а часы работы – надежный источник информации.
Подобным обыденным прогнозированием мы занимаемся постоянно – так же, как другие люди постоянно делают предсказания, которые определяют наши жизни. Когда сотрудница страховой компании включает утром компьютер, она немного увеличивает потребление электричества в Канзас-Сити, и то же самое делают остальные «рабочие пчелки». Коллективно они вызывают резкий подъем потребления электричества, причем примерно в одно и то же время каждое рабочее утро. Но для поставщиков электроэнергии это не проблема: они предсказывают суточные взрывы спроса и в соответствии со своими прогнозами распределяют нагрузку. Когда женщина заходит на «Амазон», сайт предлагает товары, которые могут ей понравиться: этот прогноз сделан на основе ее предыдущих приобретений, истории посещения других сайтов и множества прочих факторов. Вообще в интернете мы постоянно сталкиваемся с подобными предсказаниями: программы-поисковики персонифицируют результаты наших запросов, помещая то, что нам должно быть интереснее всего, на верхние строчки, но так ненавязчиво, что мы редко обращаем на это внимание. Наконец, взглянем на место работы нашей героини. Компания по страхованию жизни Канзас-Сити занимается прогнозированием инвалидности и смерти, причем весьма успешно. Конечно, точную дату своей смерти никому из нас знать не дано, однако люди, которые работают в этой компании, отлично представляют, какова примерная продолжительность жизни человека определенного пола и благосостояния. Эта компания была основана в 1895 году, и, если бы ее актуарии не были хорошими прогнозистами, она бы давным-давно обанкротилась.
В такой же или даже большей степени предсказуема и вся наша реальность. Я только что погуглил время завтрашних рассвета и заката в Канзас-Сити, штат Миссури, и узнал его точно, до минуты. Эти прогнозы надежны, будь они на завтра, послезавтра или пятьдесят лет вперед. То же самое касается приливов, затмений и лунных фаз – все это можно предсказать с помощью точных как часы научных законов, а аккуратность таких прогнозов удовлетворит и самого демона-предсказателя Лапласа.
Конечно, любой из вроде бы предсказуемых фактов может внезапно разлететься вдребезги. Хороший ресторан, скорее всего, будет открыт в заявленные на двери часы работы, но может оказаться и закрытым по какой угодно причине: менеджер проспал, случился пожар, ресторан обанкротился, в стране случилась пандемия или ядерная война, или же кто-то провел физический эксперимент, который случайно создал черную дыру, засосавшую в себя нашу Солнечную систему. То же касается всего остального. Даже прогнозы закатов и рассветов на пятьдесят лет вперед могут оказаться неверными, если в течение этих пятидесяти лет на Землю упадет гигантский метеорит и сдвинет ее с орбиты. Невозможно быть уверенным ни в чем, даже в смерти и налогообложении. Ведь существует не равная нулю возможность изобретения технологий, которые позволят загружать содержимое наших мозгов в компьютерную сеть хранения данных, или появления нового общества, настолько граждански активного и процветающего, что государство будет спонсироваться добровольными пожертвованиями.
Так на что же больше похожа реальность – на часы или на облако? И можно ли предсказать будущее или нет? Эти противопоставления – первые из множества ложных дихотомий, с которыми нам доведется столкнуться. Потому что мы живем в мире часов, облаков и целого клубка других метафор. Предсказуемость и непредсказуемость сложным образом сосуществуют в затейливо взаимопроникающих системах, которые образуют наши тела, наше общество и всю нашу Вселенную. Прогнозирование чего-либо зависит от того, что именно мы пытаемся предсказать, на какой отрезок времени и при каких обстоятельствах.
Давайте обратимся к области специализации Эдварда Лоренца. Прогнозы погоды на пару дней вперед в большинстве случаев вполне надежны, но, когда речь идет о трех, четырех, пяти днях, становятся все менее точными. Пытаясь заглянуть в будущее больше чем на неделю, мы с равным успехом можем пригласить в качестве консультанта играющую в дартс шимпанзе. Таким образом, сказать, что погода предсказуема, нельзя; можно только утверждать, что она предсказуема до определенной степени при определенных обстоятельствах. А при попытках дать более точное определение нужно быть очень осторожными. Вот, например, такая, казалось бы, простая вещь, как взаимоотношение времени и предсказуемости, вроде бы подчиняется правилу: чем дальше заглядывать в будущее, тем сложнее что-то увидеть, – однако есть и весьма значимые исключения из этого правила. Предсказание долгого «бычьего» рынка на бирже может принести большую выгоду, пока однажды не обернется разорением. А предсказание, что динозавры – верхняя ступень пищевой цепочки, было надежным на протяжении десятков миллионов лет, пока какой-то астероид не запустил катаклизм, открывший экологические ниши для крошечных млекопитающих, которые в конце концов эволюционировали в особей, пытающихся спрогнозировать будущее. Если не вспоминать о законах физики, то можно сказать, что универсальных констант не существует, а значит, отделение предсказуемого от непредсказуемого – сложная, практически невозможная работа.
Метеорологи знают об этом лучше, чем кто бы то ни было. Они постоянно делают прогнозы и проверяют их на точность; именно поэтому мы знаем, что прогнозы на день-два вперед обычно точны, а на восемь – не очень. По результатам анализа собственных предсказаний метеорологи корректируют свои представления, как работает погода, подправляют модели, которыми руководствуются, и пробуют снова. Прогноз, замер, исправление. Повторить. Идет непрестанный процесс пошагового улучшения, объясняющий, почему прогнозы погоды хороши и постепенно становятся все точнее. Однако у этого улучшения есть предел, потому что погода – классическая иллюстрация нелинейности. Чем дальше прогнозист пытается заглянуть, тем больше у хаоса возможностей взмахнуть крыльями бабочки и смести все ожидания. Увеличение вычислительной мощи компьютеров и усовершенствование моделей прогнозирования могут сдвинуть пределы предсказаний в чуть более отдаленное будущее, но постепенно прогресс замедляется и отдача от него скатывается к нулевым отметкам. До какой степени еще удастся улучшить результаты прогнозирования той же погоды? Никто не знает. Но представление о текущих границах наших возможностей – уже успех.
Во многих других важных областях приходится продвигаться буквально на ощупь, в темноте. Там прогнозисты понятия не имеют, насколько точны их предсказания на короткие, средние или длительные периоды, как не знают и того, можно ли в принципе их улучшить. Максимум, что у них есть, – смутные предположения. Дело в том, что процедура «прогноз – замер – исправление» результативна только в узких границах высокотехногенного прогнозирования. В частности, ей следуют макроэкономисты из некоторых банков, маркетологи и финансисты крупных компаний и аналитики опросов общественного мнения, такие как Нейт Сильвер[8]. Чаще же всего бывает так, что прогнозы делают, но дальше с ними ничего не происходит. Их точность если и проверяется, то определенно не с той частотой и тщательностью, чтобы можно было делать какие-то выводы. Каковы причины этого? Самая распространенная – особенности спроса на такие прогнозы. Их потребители: правительства, бизнесмены, публика – не требуют свидетельств точности. Поэтому такие прогнозы никак не оценивают, а значит, и не исправляют. Но без исправлений не может быть никакого улучшения. Представьте себе мир, в котором люди любят бегать, но понятия не имеют, с какой скоростью бежит среднестатистический человек и какова максимальная скорость самого быстрого из них, потому что не установили основных правил: каждый бегун должен двигаться по своей дорожке, начинать забег после выстрела стартового пистолета, заканчивать после преодоления определенной дистанции. Также у них нет никаких судейских коллегий и статистики результатов по замерам времени. Каковы шансы, что беговая скорость в этом мире будет увеличиваться? Очень небольшие. Улучшают ли тамошние бегуны свой результат, бегают ли они со скоростью, на которую в принципе способен человек? Опять-таки – вряд ли.
8
Чтобы найти островки профессионализма в море недобросовестности, обратитесь к следующим книгам, посвященным концепциям и способам прогнозирования: Nate Silver. The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – but Some Don’t. New York: Penguin Press, 2012; Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners / ed. J. Scott Armstrong. Boston: Kluwer, 2001; Bruce Bueno de Mesquita. The Predictioneer’s Game. New York: Random House, 2009. Увеличить количество этих островков, как выяснилось, сложно. Часто в книгах практически не встречается переход от учебных статистических концепций (таких как регрессия к среднему значению) к проблемам, с которыми студенты могут встретиться позже в жизни. См.: D. Kahneman and A. Tversky. On the Study of Statistical Intuitions // Cognition. 1982. № 11. P. 123–141. Такое положение вещей крайне усложняет попытки проекта «Здравое суждение» научить людей думать как суперпрогнозисты.