Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
- Название:Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Array Литагент «Аттикус»
- Год:2015
- Город:Москва
- ISBN:978-5-389-09938-8
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет краткое содержание
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 - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Две теории Каспарова относительно поведения Deep Blue были, конечно же, внутренне противоречивыми – как и концепция «Механического турка» Эдгара Аллана По. Машина играла слишком хорошо для того, чтобы казаться исключительно компьютером, – или же машина обладала интеллектом настолько масштабным, что человек не имел никакой надежды его понять.
Тем не менее его отказ продолжать вторую партию оказался ошибкой: победа Deep Blue не была полностью безоговорочной. Об этом Каспарову сказали за обедом на следующий день Фридель и Юрий Дохоян (один из самых доверенных помощников чемпиона). Разыграв с помощью компьютера Fritz ту же позицию глубокой ночью, они обнаружили последовательность, при которой после семи ходов Deep Blue был бы вынужден постоянно и безуспешно делать шах, что могло обеспечить Каспарову шанс на ничью [120]. «И это все? – сказал Каспаров, тупо уставившись на поток машин, ехавший по Пятой авеню. – Я был настолько впечатлен отличной позиционной игрой компьютера, что даже и не предполагал, что у меня есть путь к спасению» {647}.
Хотя счет матча был 1:1, доверие Каспарова к себе было глубоко подорвано. Он никогда прежде не проигрывал такие турниры; теперь же он чувствовал себя в подвешенном состоянии. Хуже того, он совершил смертный грех для любого шахматиста, сдавшись в игре, когда существовала возможность свести ее к ничьей. Это была невероятно неудобная и беспрецедентная ошибка. Журналисты и гроссмейстеры, комментировавшие матч, не могли вспомнить, когда чемпион в последний раз допускал что-то подобное.
Каспаров пришел к выводу, что он не сможет обыграть Deep Blue, используя тот мощный и угрожающий стиль игры, который и сделал его чемпионом мира. Вместо этого ему нужно было обмануть компьютер новым, осторожным и непривычным стилем, то есть, по сути, сыграть роль хакера, тестирующего программу на уязвимость. Однако первый ход Каспарова в третьей игре, хотя и оказался достаточно неожиданным и лишил Deep Blue возможности пользоваться привычными базами данных, был слишком слабым, чтобы принести что-то лучше ничьей. В четвертой и пятой партиях Каспаров вел себя лучше, и казалось, что в какой-то момент он получил перевес, однако он не смог преодолеть весомость баз данных Deep Blue, касающихся эндшпиля. В результате обе партии также закончились ничьей. Каждый из участников выиграл по одной игре, и им оставалась провести финальную встречу.
В день финальной игры Каспаров казался уставшим и несчастным; впоследствии Фридель вспоминал, что никогда прежде не видел своего друга в столь мрачном настроении. Играя черными, Каспаров выбрал так называемую защиту Каро-Канн. Она считается довольно слабой – исторически доля выигрышей черными фигурами составляет 44,7 %, – хотя и небезнадежной для хорошо знающих ее шахматистов типа Карпова. Однако Каспаров не очень хорошо разбирался в этой защите и редко использовал ее в турнирах.
Уже после нескольких шагов он начал задумываться даже над довольно простыми ходами. На седьмом ходу он допустил грубую ошибку, слишком рано предложив для обмена коня. Каспаров почти сразу же заметил свою ошибку, откинувшись в кресло и не скрывая своего неудовольствия. И уже после 12 ходов – чуть больше чем через час после начала игры – он сдался и быстро покинул зал.
Deep Blue выиграл. Но эффект от этой победы был не особенно сильным. Возможно, Каспаров просто переутомился и усугубил свое поражение, разыгрывая не самую знакомую ему комбинацию? Или же, как предположил гроссмейстер Патрик Вольф, Каспаров отказался от игры {648}, чтобы лишить победу Deep Blue должной славы? Имел ли какое-нибудь значение тот факт, что он выбрал защиту Каро-Канн, типичную для Карпова – соперника, которого он так часто побеждал?
Но все эти тонкости совсем скоро потерялись в пучине человеческого воображения. Машина взяла верх над человеком! Это напоминало ситуацию, когда компьютер HAL 9000 обрел контроль над космическим кораблем. Или момент, когда ровно на 13‑й секунде песни «Love Will Tear Us Apart» синтезатор берет верх над гитарным рифом, повергая рок-н-ролл в прах {649}.
Однако все это не было правдой. Каспаров пал жертвой человеческой хрупкости – и небольшой ошибки программного обеспечения.
Как заставить моргнуть шахматиста
Deep Blue был создан в центре имени Томаса Дж. Уотсона компании IBM – прекрасном, подковообразном здании в стиле ретро-модерн, расположенном неподалеку от полей графства Вестчестер.
В холле здания стоят копии ранних компьютеров, наподобие того, что был разработан Чарльзом Бэббиджем. И хотя здание порой и кажется немного старомодным – слишком много деревянных панелей и маленьких изолированных кабинетов, – его считают своим домом многие великие ученые, включая математика Бенуа Мандельброта, а также целый ряд лауреатов Нобелевской премии в области экономики и физики.
Я посетил центр имени Уотсона весной 2010 г., чтобы увидеться с Мюрреем Кэмпбеллом, канадцем с приятными манерами и подростковым восприятием жизни, который был одним из главных инженеров проекта еще со времен создания компьютера Deep Thought в Карнеги – Меллон (в настоящее время Кэмпбелл руководит департаментом статистического моделирования в IBM). В офисе Кэмпбелла висит огромный плакат с изображением Каспарова, угрожающе смотрящего на шахматную доску, и надписью:
В конечном итоге в игре «кто кого переглядит» первым моргнул Каспаров, а не Deep Blue, хотя причины оказались не совсем те, что ожидал Кэмпбелл со своей командой.
Deep Blue был создан с целью обыграть Каспарова, и только его. Команда пыталась предсказать, какие первые ходы будет, вероятнее всего, делать чемпион. После этого она придумывала самые сильные контратаки для любой комбинации (фактически Каспаров смог избежать этой ловушки, используя нетипичные для себя шаги в начале партии). Благодаря своим, хотя и довольно посредственным, итогам противостояния с Каспаровым в 1996 г. и результатам игр с другими шахматистами, игравшими в похожем стиле, вычислительная мощность Deep Blue удвоилась, а эвристика значительно улучшилась {650}. Кэмпбелл знал, что для того, чтобы соответствовать уровню стратегического мышления Каспарова, Deep Blue нужно более глубоко (но, возможно, более избирательно) изучать дерево вариантов. В то же время система была спроектирована с небольшим перекосом в сторону сложных позиций, что позволяло ей активнее использовать свои сильные стороны.
«Лучше всего компьютеры играют в позициях, где на доске имеется много фигур, что позволяет делать множество ходов, – рассказал мне Кэмпбелл. – Мы хотим играть в позициях, где тактика оказывается важнее стратегии. И для этого нужно совсем немногое». В этом смысле Deep Blue был более «человечным», чем любой шахматный компьютер до или после него.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: