27.03.2015 | Книга недели

Как предсказать землетрясение

Чем больше становится информации, тем легче мы находим закономерности — в том числе там, где их нет

Весной 2009 года на итальянский городок Л’Акуила обрушилось землетрясение магнитудой более шести, уничтожившее треть местных построек и унесшее жизни 300 человек. Землетрясению предшествовали несколько толчков слабее, а также — и в данном случае это самое важное — одно весьма впечатляющее предсказание. За пару недель до трагедии скромный инженер Джанпаоло Джулиани утверждал, что зафиксировал в регионе сильную концентрацию газа радона. Это обстоятельство в сочетании с тем фактом, что система Земля-Лунаоказалась на одной прямой с планетой Венерой, давало, по его мнению, веские основания ожидать сильного землетрясения.

Надо ли говорить, что после того, как Л’Акуила в самом деле была разрушена, из городского сумасшедшего Джулиани в одночасье превратился в суперзвезду, а его способ предсказания подвергся самому пристальному изучению.

Однако результаты принесли сплошное разочарование: при ближайшем рассмотрении прогнозы Джулиани оказались не особо точными (он предсказывал землетрясение не в Л’Акуиле, а в соседнем городе, и не в апреле, а в марте), а примененная им методика больше напоминала шаманские танцы с бубном. Впрочем, все это не помешало медийной карьере Джулиани: он и сегодня выступает в СМИ в качестве видного «эксперта по землетрясениям».

Эта история, которую приводит в своей книге «Сигнал и шум» Нейт Сильвер, весьма красочно иллюстрирует главную проблему с прогнозами, существующую сегодня.

Человеческий мозг устроен так, чтобы максимально быстро и эффективно вычленять из окружающей его информации повторяющиеся шаблоны — это одно из наших главных эволюционных преимуществ.

Однако беда в том, что чем больше становится информации, тем легче мы находим закономерности — в том числе там, где их нет, и делаем на их основе предсказания. Иными словами, большие объемы информации парадоксальным образом не только не способствуют более точному прогнозу, но даже препятствуют ему. Хуже того, если (как в случае с Джулиани) впоследствии ложные предсказания получают хоть какое-топодтверждение, это приводит к тиражированию и многократному воспроизводству единожды допущенной ошибки.

Книга Сильвера — в сущности, развернутый ответ на вопрос, почему же (несмотря на неимоверные массивы накопленных данных и огромные вычислительные мощности) человечеству до сих пор не удалось активировать демона Лапласа и наладить приличную систему прогнозов хотя бы в том, что касается землетрясений — не говоря даже о сложных многофакторных событиях вроде экономического кризиса.

По мнению автора, причин тут несколько. Во-первых, уже упомянутая специфика человеческого мозга, склонного собирать модели и шаблоны из любого информационного «мусора». Во-вторых, очень часто верному прогнозированию мешает банальный страх — именно страх (ну, и еще алчность) не дал рейтинговым агентствам в 2008 году своевременно предупредить мир о надвигающейся экономической буре. В-третьих, медийная сущность нынешней цивилизации выводит на авансцену экспертов, делающих предсказания четкие, внятные и парадоксальные — словом, именно такие, какие сбываются реже всего. В-четвертых, человечество так и не научилось отличать риск (прогнозируемый и просчитываемый) от неопределенности, никакому прогнозированию не подлежащей. Все это в совокупности и делает существующую ныне систему предсказаний драматически неэффективной.

Однако есть и хорошая новость: если не гнаться за внешними эффектами и показухой, а вместо этого честно рассчитывать вероятность того или иного результата в соответствии с теоремой Байеса (ей посвящена добрая половина книги), то результат будет вполне пристойный.

И хотя утверждение, что «данное событие случится с вероятностью 11%" звучит не слишком завлекательно, опыт самого Сильвера, в 2008 году таким образом правильно предсказавшего исход президентских выборов в 49 штатах из 50, убедительно доказывает: за подобными — неброскими и надежными — прогнозами будущее.

Источник: Meduza, 20 марта 2015,