Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность.

Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность. ФилипТетлок, ДэнГарднер

Электронная книга https://t.me/kudaidem/1808

Новую книгу Филипа Тетлока и Дэна Гарднера называют «самой важной работой о принятии решений со времен „Думай медленно — решай быстро“ Даниэля Канемана».

На огромном, остро актуальном материале современной геополитики авторы изучают вопрос достоверности самых разных прогнозов.

Возможно ли было предсказать победу Дональда Трампа на президентских выборах 2016 года?

А развитие Карибского кризиса в начале 1960-х?

Как заглянуть в будущее и принять правильное решение, от которого зависят судьбы миллионов?

Авторы анализируют наиболее известные прогнозы и предлагают практические, эффективные способы мышления, которые помогают делать точные предсказания: правильно расставлять приоритеты, разбивать сложные проблемы на ряд мелких и вполне разрешимых, искать баланс между взглядом снаружи и изнутри проблемы — вот лишь несколько лайфхаков, которые научат вас прогнозировать будущее!

Глава I. Скептик-оптимист.

Мы все делаем прогнозы и принимаем решение, исходя из предположений, что принесет нам будущее. Это и есть прогнозирование.

Однако, когда происходят крупные события: обваливаются финансовые рынки, надвигаются войны, меняются лидеры, — мы обращаемся к экспертам.

Выбор определялся простой формулой: статус эксперта x(помножить) сложность точного определения его предсказаний x(помножить) значение его работ для мировой политики.

У кого больше всего баллов, тот и выиграл. 

Каждый день все мы принимаем важнейшие решения, основанные на прогнозах, качество которых нам неизвестно.

Билл Флэк — выдающийся прогнозист. Каждое его предсказание было датировано, задокументировано и проверено на точность независимыми научными обозревателями. Список его достижений впечатляет.

Автор называет таких прогнозитов — суперпрогнозистами — и тому есть надежные доказательства.

Цель этой книги — объяснить, почему эти люди так хороши в своем деле и как другие могут научиться тому же.

Разумно полагаться на прогнозы Билла Флэка. И вполне вероятно, что в его роли смогут выступить многие слушателей моего рассказа и из читателей этой книги, ведь — Каждый может в себе развить талант прогнозирование, а книга покажет, как это сделать.

Исследование автора задумывалось как самое тщательное в научной литературе изучение суждений экспертов. Это была длительная и тяжелая работа, занявшая двадцать лет, с 1984 по 2004 год.

Старые прогнозы, как старые новости, быстро забываются, а видных экспертов почти никогда не просят публично сравнить свои предсказания с тем, что получилось на самом деле. У всех этих «говорящих голов» есть один несомненный талант: они умеют уверенно рассказывать интригующие истории. Этого достаточно. 

Легче всего поддавались предсказанию события, требовавшие заглянуть всего на год вперед. Но чем более далекое будущее эксперты пытались спрогнозировать, тем больше неудач терпели.

Наше желание узнать будущее всегда будет сильнее наших способностей, но, что заглянуть в будущее возможно — по крайней мере в некоторых ситуациях и до определенной степени.

И любой умный трудолюбивый человек без предрассудков в состоянии культивировать в себе необходимые для этого навыки.

Можете называть автора скептиком-оптимистом.

Одно дело — посмотреть назад и прочертить причинно-следственную линию.

Но, «Теории хаоса» утверждает: в нелинейных системах, таких как атмосфера, даже маленькие изменения изначальных условий могут стремительно вырасти до огромных пропорций. 

Бабочка в Бразилии действительно может взмахнуть крыльями и вызвать торнадо в Техасе.

Если бы эта конкретная бабочка в конкретный момент не взмахнула крыльями, то невообразимо сложный комплекс атмосферных явлений и реакций развернулся бы по-другому.

Так же как могло бы не быть «Арабской весны», если бы тем декабрьским утром в 2010 году полиция оставила в покое Мохаммеда Буазизи и он бы не совершил самосожжения.

Если часы символизируют идеальную предсказуемость Лапласа, то их противоположность — облако Лоренца. 

Почему, то или иное облако принимает ту или иную форму, зависит от сложного взаимодействия капель.

Чтобы зафиксировать эти взаимодействия, разработчикам компьютерных моделей нужны уравнения, высокочувствительные к малейшим ошибкам сбора информации, из серии «эффекта бабочки».

Так что, даже если узнать о формировании облаков все, что только можно, все равно не удастся предсказать форму, которую примет каждое из них. Можно только подождать и увидеть.

Мы живем в мире, где действия одного практически бесправного человека могут вызвать волновой эффект, который распространится на весь мир — и в той или иной степени затронет всех нас.

Действия одного никому не известного жителя Туниса привели к протестам, которые привели к бунтам, которые привели к свержению диктатора, которое привело к протестам в Ливии, которые привели к гражданской войне, которая привела к интервенции НАТО в 2012 году.

В мире, где бабочка в Бразилии может заменить солнечный техасский день на бушующий в городе торнадо, ошибочно считать, что кому-нибудь под силу заглянуть далеко в будущее.

Но, с другой стороны,  наша реальность предсказуема.

 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.

Погода предсказуема, нельзя; можно только утверждать, что она предсказуема до определенной степени при определенных обстоятельствах. 

Прогнозы погоды на день-два вперед обычно точны, а на восемь — не очень.

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.

Погода — классическая иллюстрация нелинейности. Чем дальше прогнозист пытается заглянуть, тем больше у хаоса возможностей взмахнуть крыльями бабочки и смести все ожидания. 

Но представление о текущих границах наших возможностей — уже успех.

Измерения для улучшения человеческого существования чрезвычайно важны.

Можно достичь невероятного прогресса, если задать ясную цель и найти меру, которая будет вести прогресс по направлению к этой цели…

Варьируя экспериментальные условия, можно оценить, какие факторы улучшают прогноз, в какой степени и на какой период времени, а также можно было определить, как он уточнится, если наложить друг на друга лучшие методы.

Исследование показало: дар предвидения существует на самом деле.

Есть реальный, измеримый талант прогнозировать то, как в течение трех, шести, двенадцати или восемнадцати месяцев могут развернуться важные события.

Предсказание — это результат определенного хода мысли, сбора информации, уточнения своих представлений.

Соответствующие мыслительные привычки может выработать и культивировать в себе любой человек.

Разница между корифеями покера и дилетантами, как она считает, в том, что корифеи видят разницу между ставкой 60 к 40 и ставкой 40 к 60.

Но, мы убеждаем себя, что знаем то, о чем на самом деле понятия не имеем.

Суть — в том, как думает прогнозист. 

Чтобы стать суперпрогнозистом, необходимо мышление, отличающееся внимательностью, открытостью, любопытством и — прежде всего — самокритикой. Также требуется умение сосредотачиваться. Тип мышления, вырабатывающий повышенную проницательность, не может сформироваться безо всяких усилий.

В большинстве случаев статистические алгоритмы точностью превосходят субъективные суждения.

Алгоритмы — это быстрый и дешевый способ прогнозирования.

Если у вас есть надежный статистический алгоритм, используйте его.

Этот вывод никогда не угрожал царствованию субъективных суждений, потому что мы очень редко располагаем надежными алгоритмами для решения конкретной проблемы.

Непрактично заменять математикой старый добрый мыслительный процесс.

Компьютерная наука гигантскими шагами движется вперед и способность машин отслеживать тенденции заметно растет. 

Даже если учитывать стремительный прогресс компьютеров, они еще не скоро освоят тот тип предсказаний, которым занимаются суперпрогнозисты.

Но, мы будем встречать все больше случаев синтеза — как, например, в «шахматах свободным стилем», когда люди и компьютеры соревнуются командами.

В результате должна получиться комбинация, которая может (иногда) превосходить как людей, так и машины. 

Эксперт-человек работая в паре с компьютером, преодолевает человеческие когнитивные ограничения и предрассудки.

Нам нужно будет объединить компьютеризированное прогнозирование с субъективными суждениями. Поэтому настало время отнестись серьезно и к тому, и к другому.

(Глава II. Иллюзии знания).

Мы слишком быстро приходим к определенному мнению и слишком медленно его меняем. И если не обращать внимания на то, как именно мы совершаем эти ошибки, то они будут повторяться постоянно. Подобная ситуация может продолжаться годами, всю жизнь или даже несколько веков, как свидетельствует долгая и жалкая история медицины.

Вплоть до совсем недавнего времени у больного человека, как правило, шансы выздороветь оказывались выше, если он не мог обратиться за медицинской помощью, — ибо безопаснее было дать болезни идти своим чередом, чем допустить вмешательство доктора. 

Когда в 1799 году заболел Джордж Вашингтон, лечившие его светила медицины делали ему бесконечные кровопускания, заставляли принимать ртуть, чтобы добиться диареи, вызывали рвоту и утыкали кожу старика банками, чтобы появились кровоподтеки.

Врач в аристотелевских Афинах, в нероновском Риме, в средневековом Париже или в елизаветинском Лондоне одобрительно кивнул бы, услышав о столь чудовищном плане лечения.

Есть вероятность, что лечение только ускорило смерть Вашингтона.

Чтобы преодолеть предрассудки, нужны весомые доказательства и куда более смелые эксперименты, нежели «пустите кровь пациенту и ждите, не станет ли ему лучше». А ничего подобного никогда не делалось.

Невежество и самоуверенность оставались главными характеристиками медицины.

Врачи, которые яростно обсуждали различные теории и методы лечения, были «словно слепцы, которые спорят о цветах радуги».

В 1747 году, двое матросов, больных цингой, которым давали цитрусы, быстро поправились.

Однако, этот момент не стал эврикой, давшей толчок эпохе экспериментирования.

Годы спустя моряки продолжали заболевать цингой, а врачи продолжали прописывать им бесполезные лекарства.

И лишь в XX веке идея исследований методом случайной выборки, тщательных замеров и статистических подсчетов получила широкое распространение.

Тогдашняя медицина походила на науку самолетопоклонников.

Наука самолетопоклонников, карго культ — всего лишь псевдонаука, имеющая все внешние атрибуты того, чему подражает, но упускающая главное — научную суть.

Медицина упускала суть, и сутью этой было сомнение. Именно сомнение движет науку вперед.

Чтобы осуществлялся прогресс, нам крайне важно признавать и это невежество, и это сомнение. Потому что, когда мы испытываем сомнение, мы предлагаем обратиться к новым направлениям в поисках новых идей. Скорость развития науки не равняется исключительно скорости, с которой вы делаете наблюдения. Гораздо более важна скорость, с которой вы создаете что-то новое, чтобы протестировать его.

Именно из-за отсутствия сомнений, а также научной строгости медицина не становилась наукой и претерпевала многовековую стагнацию.

Описывая механизм человеческого мышления и принятия решений, современные психологи часто пользуются моделью, которая разделяет вселенную наших мыслей на две системы.

Система 2 — прекрасно знакомая область сознательного, которая состоит из всего, на чем мы обычно сосредотачиваемся.

О системе же 1 нам практически ничего не известно, кроме того, что это область автоматических перцептивных и когнитивных операций — вроде тех, которые вы применяете, чтобы трансформировать напечатанный на странице текст в осмысленные предложения, или тех, что задействованы, когда вы одной рукой держите книгу, а другой тянетесь за стаканом, чтобы сделать из него глоток.

Это сверхбыстрые процессы, и мы их не осознаем, не «фиксируем» — однако же функционировать без них не можем. Не имейся у нас таких механизмов — мы попросту были бы парализованы.

Нумерация не случайна: система 1 действительно «срабатывает» первой. Она очень быстрая и постоянно находится во включенном состоянии, действуя как бы «на заднем плане». Если вам задают вопрос, а вы немедленно выдаете ответ — он поступает из системы 1.

Система 2 задействуется, чтобы обдумать ответ: выдерживает ли он критику? Подкреплен ли доказательствами? 

Процесс анализа требует усилий, и именно поэтому стандартная процедура принятия человеком решения такова: система 1 выдает ответ, а система 2, «включаясь» чуть позже, подвергает его проверке.

Сознательная мысль требует усилий: обдумывание проблемы предполагает продолжительную сосредоточенность.

Тест когнитивной рефлексии (cognitive reflection test, CRT) показал, что большинство людей, даже самых умных, не очень склонны к размышлениям. 

Мы привыкли полагаться на догадки и интуицию. Система 1 следует примитивной психологической логике: если что-то ощущается как правильное, то так оно и есть.

В эпоху палеолита, когда наш мозг эволюционировал, такой способ принятия решений был весьма хорош. 

Иногда жизненно важны именно мгновенные суждения.

Как сформулировал Даниэль Канеман,

система 1 создана, чтобы делать поспешные выводы из минимума данных^.

Для системы 1 автоматические установки так важны, что Канеман дал им громоздкое, но на удивление запоминающееся название ЧВТИЕ (что вижу, то и есть).

Перспектива эвристик и искажений дает самое лучшее базовое представление об ошибках, которые делают прогнозисты в реальном мире, и представляет собой самое лучшее руководство по снижению количества ошибок в прогнозах.

У нас должна быть возможность объяснить все, что мы видим и думаем.

Мы способны на изобретательные конфабуляции благодаря «вшитому» в наш мозг умению — придумывать истории, которые придают миру осмысленность.

Психически здоровому человеку необходимы разумные причины поступать так или иначе. Очень странно заявлять: «Понятия не имею, почему я это делаю».

В одном эксперименте смоделировали странную ситуацию, в которой здоровые люди действительно понятия не имели, почему делают то или другое. 

С левой половины поля зрения (которая передает информацию правому полушарию) испытуемому показывают изображение снежной бури и просят подобрать картинку, которая имеет отношение к этому изображению. Одновременно с правой стороны поля зрения (которая передает информацию левому полушарию) показывают изображение куриной лапы. Человек делает выбор — скажем, картинку с лопатой, — и его спрашивают, почему он выбрал именно эту картинку. Левое полушарие понятия не имеет почему. Но испытуемый в этом не признается; вместо этого он придумывает историю. Один пациент сказал: «О, это просто. Куриная лапа относится к курице, а лопата нужна, чтобы чистить курятник».

Такое побуждение к объяснению возникает с завидной регулярностью — скажем, каждый раз, когда закрывается фондовый рынок и мы слышим что-то вроде: «Индекс Доу-Джонса вырос сегодня на 95 пунктов из-за новостей о том, что…» Зачастую даже быстрой элементарной проверки достаточно, чтобы выяснить, что новости, которые якобы повысили индекс, на самом деле появились значительно позже его повышения. 

Честнее было бы сказать: «Рынок сегодня вырос по любой из сотни разных причин или из-за их сочетания, так что никто толком ничего не знает». 

Стремление объяснять все и вся почти всегда служит нам во благо: это движущая сила попыток человека понять окружающую реальность.

Проблема в том, что мы слишком быстро переходим от недоумения и неуверенности («Понятия не имею) к четкому уверенному выводу («О, это просто»), минуя промежуточную стадию («Это одно возможное объяснение, но есть и другие»).

Атаки Брейвика в 2011 году в Норвегию изначально приняли за терроракты мусульман. Ученый назвал бы их правдоподобной гипотезой — но обращался бы с этой гипотезой совершенно иначе.

За бесчисленными прорывами в науке часто стоят догадки и озарения — когда человек чувствует, что ему открылась истина, даже если у него нет доказательств. Взаимодействие системы 1 и системы 2 может быть весьма тонким и продуктивным. Но ученых учат осторожности. 

Ученые знают, что, нужно сначала дать слово альтернативным объяснениям. 

В науке лучшее доказательство правдивости той или иной гипотезы — эксперимент, который устраивают с целью доказать, что она ложна, но не преуспевают в этом. 

Ключевой фактор в данном случае — сомнение.

Научная осмотрительность противоречит сути человеческой натуры.

У людей есть природная склонность хвататься за первое подходящее объяснение и радостно собирать подтверждающие его доказательства, не проверяя их на достоверность и пропуская факты, не укладывающиеся в теорию. Психологи называют такое поведение предвзятостью подтверждения.

Чистейший случай предвзятости подтверждения: «Пациент выздоравливает — значит, мое лечение работает; пациент умирает — это ничего не значит».

Такой способ мысленного построения достоверной модели сложного мира очень плох, но он отлично удовлетворяет стремление мозга к упорядоченности.

Заявления о полной уверенности в чем-либо часто говорят лишь о том, что человек сочинил у себя в голове правдоподобную историю.

Еще один ментальный процесс — подмена свойств, «заманить и подменить»: если поставить перед человеком сложный вопрос, он часто бессознательно — а значит, незаметно — подменяется более простым. 

«Нужно ли беспокоиться из-за тени в зарослях?» — сложный вопрос, на него невозможно ответить без дополнительной информации.

Поэтому мы подсознательно его упрощаем: «Легко ли вспомнить случай, когда из зарослей на кого-то напал лев?»

Этот вопрос становится заменой оригинального — и если на него дается утвердительный ответ, то и на первый вопрос ответ будет «да».

Нравится нам или нет, система 1, тихо гудя, без передышки работает под шумным потоком нашего сознания.

«Озарение — размышление» — это еще одна ложная дихотомия.

«Быстрые» суждения могут поразительно хорошо работать. 

В интуиции командира пожарной бригады нет ничего мистического, это простое распознавание алгоритма. Благодаря тренировкам или опыту люди могут зашифровывать алгоритмы глубоко в памяти — в огромных количествах и тончайших деталях, как, например, от пятидесяти до ста тысяч шахматных позиций в репертуаре лучших гроссмейстеров.

Если что-то в алгоритм не встраивается — как, например, более высокая, чем должна быть, температура при кухонном пожаре, — эксперт мгновенно распознает сбой. 

Что именно генерирует интуиция — заблуждения или озарения, зависит от того, насколько ценны сигналы в том мире, в котором человек работает, чтобы их можно было бессознательно подмечать и позже использовать полученные знания. 

У нас есть больше оснований доверять интуиции опытного командира пожарной бригады по поводу стабильности здания или интуиции медсестры по поводу состояния младенца, чем интуиции опытного биржевого брокера.

Изучение сигналов — вопрос возможности и усилий. 

Без возможностей изучать алгоритмы интуиция может попадать в точку только благодаря счастливой случайности.

Но, зачастую довольно сложно оценить, достаточно ли уже получено ценных сигналов, чтобы интуиция сработала.

И даже если ясно, что их достаточно, все равно нужна осторожность.

Норвежский вундеркинд Магнус Карлсен, чемпион мира по шахматам и игрок с самым высоким в истории рейтингом заметил, «Нередко я не могу объяснить конкретный ход, только знаю, что он кажется правильным, и, судя по всему, моя интуиция чаще права, чем ошибается. Если я изучаю позицию, то очень быстро начинаю ходить по кругу и вряд ли после того способен на что-то толковое. Обычно я принимаю решение, что делать дальше, в течение 10 секунд; остальное время уходит на то, чтобы себя перепроверить».

Карлсен уважает свою интуицию, и правильно делает, но он уделяет достаточно внимания и перепроверке, так как знает, что иногда интуиция подводит, а сознательная мысль может скорректировать суждение.

Поэтому, если есть время подумать, прежде чем принять серьезное решение, стоит им воспользоваться — и морально подготовиться: ведь то, что сейчас так явственно видится правдой, чуть позже может оказаться заблуждением.

Так вот, прогнозирование XXI века порою очень сильно смахивает на медицину XIX столетия. Есть теории, утверждения и дискуссии. Есть уверенные в себе и хорошо оплачиваемые знаменитости. Однако практически нет того, что можно назвать наукой, а в итоге мы знаем гораздо меньше, чем могли бы. 

Плохое прогнозирование незаметно подталкивает нас к неудачным решениям и вытекающим из них последствиям, включая финансовые потери, упущенные возможности, бессмысленные страдания, войны и смерть.

К счастью, у врачей теперь есть от этого лекарство: столовая ложка сомнения.

Глава III. Ведение счета.

 Когда врачи стали наконец сомневаться в себе, они переключились на испытания методом случайной выборки, чтобы научным образом выяснить, какое лечение работает.

Оценивать прогнозы гораздо сложнее, чем предполагают. 

В марте 1985 года, поезд истории сделал резкий поворот, а, на таких поворотах интеллектуалы часто в вагонах не удерживаются и вылетают наружу.

Генеральным секретарем КПСС Политбюро назначили пятидесятипятилетнего Михаила Горбачева.

Горбачев постарался нормализировать отношения с США и прекратить гонку вооружений.

Такой поворот событий мало кто предвидел.

Однако прошло совсем мало времени, и большинство тех, кто ничего подобного не ожидал, почувствовали полную уверенность в том, что они точно знают как причину, по которой это произошло, так и то, что произойдет дальше.

 Для либералов все было предельно ясно. Консерваторам объяснение тоже казалось очевидным.

 Что бы ни случилось, эксперты легко забыли бы все свои неудачные прогнозы и нарисовали арку истории, которая демонстрировала бы, что они с самого начала ожидали такого развития событий. А ведь миру только что открыли огромный сюрприз, влекущий за собой важнейшие последствия. Если и он не зародил ни в ком даже тени сомнения, то что же тогда могло это сделать?

Точность прогнозов политических экспертов никто никогда не подвергал серьезной проверке — и чем больше я размышлял над этой задачей, тем лучше понимал почему.

Возьмем хотя бы проблему времени. Очевидно, что предсказания с размытыми временными рамками — это абсурд. Но прогнозисты постоянно их делают.

Дело тут обычно не в нечестности — просто подразумевается некое общее понимание, какие временные рамки, пусть и грубо очерченные, имеются в виду. Именно поэтому прогнозы без указания времени не кажутся абсурдными. Но время проходит, воспоминания тускнеют, и подразумеваемые временны́е границы перестают быть очевидными. В результате часто возникает утомительная дискуссия об «истинном» значении прогноза. 

Оценивание — это то, что вы делаете, когда ничего не знаете.

Прогнозирование — это оценивание вероятности того, что что-то произойдет.

Самый громкий провал ЦРУ относится к 1962 году, когда в опубликованнной ими оценке обстановки утверждалось, что Советы не могут совершить такую глупость, как размещение наступательных ракет на Кубе, — в то время как это уже было сделано.

Но по большей части прогнозы очень ценились, потому что поддерживали высокие стандарты аналитической скрупулезности. 

В 1961 году, когда ЦРУ планировало свергнуть правительство Кастро, высадив небольшую армию кубинских эмигрантов в заливе Свиней, президент Джон Ф. Кеннеди обратился к военным с просьбой дать непредвзятую оценку. Комитет начальников штабов заключил, что план имеет «неплохой шанс» на успех. Человек, который использовал слова «неплохой шанс», позже уточнил, что он имел в виду вероятность 3 к 1 против успеха. Но Кеннеди не сообщили, что именно имелось в виду под «неплохим шансом», так что он не без оснований воспринял этот прогноз как гораздо более оптимистический.

Если бы ЦРУ  сказал: «Мы считаем, что операция провалится с вероятностью 3 к 1», Кеннеди отменил бы ее, но, безусловно, это заставило бы его гораздо более тщательно подумать, прежде чем дать приказ на высадку, обернувшуюся в итоге катастрофой.

Аналитики должны были по возможности каждый раз сужать границы своих оценок.

Чтобы избежать при этом путаницы, за каждым термином, который они использовали, установили численное выражение, которые внесли в таблицу.

(рис.3).

Если говорят, что нечто «вероятно», значит, это нечто случится с вероятностью от 63 до 87 %.

Схема Кента значительно снизила вероятность путаницы, но не стала общепринятой.

Многие выражали эстетическое отвращение: у языка есть собственная поэтика, считали они, и вставлять в него конкретные цифры — просто безвкусица, это делает человека похожим на букмекера. Кента этот аргумент не впечатлил.

Тогда, кстати, и прозвучал его легендарный ответ: «Я лучше буду букмекером, чем чертовым поэтом!».

Для решения проблемы не нужно искоренять цифры. Нужно просто проинформировать читателей, что они, как и слова, служат только для выражения оценки, мнения — и ничего больше. 

У чисел есть еще одно преимущество: неопределенные мысли легко выражать неопределенным языком, однако, когда прогнозисты вынуждены оперировать числами, им приходится тщательно обдумывать свое мнение, прежде чем озвучить его. Этот процесс называется метапознанием.

Практикующиеся в нем прогнозисты начинают лучше видеть тонкую разницу между разными степенями неопределенности — так же как художники со временем лучше различают мельчайшие оттенки серого.

Но, люди предпочитают гибкие формулировки точным цифрам.

Только после провала с предполагаемым оружием массового поражения Саддама Хусейна и последовавших за ним крупных реформ выражение степени вероятности в числах стало более приемлемо. 

В некоторых областях числа и вовсе стали стандартом: так, в прогнозах погоды «небольшая вероятность ливней» уступила место «тридцатипроцентной вероятности ливней». Но увы, язык неопределенности до сих пор настолько распространен, особенно в СМИ, что мы редко замечаем его бессодержательность, просто не обращаем на это внимания.

В прогнозах нужно указывать четко определенные термины и временны́е рамки. Они должны использовать числа. И еще один необходимый момент: прогнозов должно быть много.

Все прогнозы можно свести в таблицу и определить кривую показателей. Если прогнозирование идеально, дождь будет идти в 70 % случаев, когда предсказывается вероятность 70 %, что он пойдет.

Это называется калибровка. Она может быть изображена в виде простого графика. Идеальную калибровку выражает диагональная линия на графике.

(рис. 4)

Два вида нарушения калибровки: недостаток уверенности (над линией) и переизбыток уверенности (под линией)

(рис.5)

Этот метод хорошо подходит для прогнозов погоды, потому что погода каждый день новая, и прогнозы быстро накапливаются. Для таких событий, как президентские выборы, он не годится .

Из-за того, что для калибровки требуется много прогнозов, оценивать те, которые касаются редких событий, непрактично. 

Прогноз может быть Хорошо откалиброванный, но трусливый (сверху на таблице подвидео); хорошо откалиброванный и смелый (снизу).

(рис.6).

Самоуверенность наказуема. Если кто-то говорит, что Х — верный случай, то он должен понести убытки, если Х не случится. Вопрос о том, насколько велики эти убытки, дискуссионен, но наиболее верно думать о нем в терминах тотализатора. 

Итак, у нас есть вопросы для прогнозирования с четко сформулированными терминами и временны́ми рамками.

У нас есть много предсказаний с числами и есть математическая основа для подсчета результатов.

Мы устранили двусмысленность настолько, насколько это вообще в человеческих силах, и готовы полным ходом отправиться в эпоху Нового Просвещения, так?

(Значение математики).

Не вполне. Вспомните: основная суть наших занятий — определение возможности оценить точность предсказаний, чтобы понять, что в прогнозировании работает, а что нет.

Чтобы сделать это, мы должны интерпретировать значение результатов Брайера, что требует еще двух параметров: эталона для сравнения и сопоставимости.

Значение результата Брайера зависит от того, на что именно составляется прогноз. 

В общем и целом наши эксперты в исследовании автора книги сделали примерно 28 тысяч предсказаний.

Окончательные результаты появились в 2005-м — спустя 21 год и опубликованы в академическом трактате «Экспертное политическое суждение (Expert Political Judgment): насколько оно хорошо? Откуда мы можем это узнать?». В целях упрощения я буду называть всю эту исследовательскую программу аббревиатурой EPJ.

Среднестатистический эксперт оказался точен примерно как шимпанзе, играющий в дартс.

Но, как предупреждают студентов на вводных уроках статистики, средние показатели могут вводить в заблуждение. Отсюда старая шутка про статистиков, которые спят, сунув ноги в духовку, а голову в морозилку из-за комфортности средней температуры.

По результатам EPJ эксперты разделились на две статистически отличающиеся группы. Первая не смогла подняться выше произвольного угадывания, а в долгосрочных прогнозах умудрилась проиграть даже шимпанзе. Вторая группа обошла шимпанзе, хоть и не с разгромным счетом, так что особых поводов для гордости у них тоже не было.

Они всего лишь слегка превзошли простые алгоритмы вроде «всегда предсказывай отсутствие изменений» или «предсказывай текущий уровень изменений». И все же, каким бы скромным ни был их дар предвидения, он имелся.

Основным фактором было то, как они думали.

Одна группа имела свойство опираться на Большие Идеи, хотя они и не сходились во мнениях по поводу того, какие из Больших Идей правдивы, а какие ложны.

Одни хоронили человечество вместе с окружающей средой («У нас заканчиваются все ресурсы!»), другие праздновали наступление эры изобилия («Мы всему можем найти малозатратные заменители!»).

Объединяла всех (проигравших)экспертов крайняя идеологизированность мышления. Они пытались уместить комплексные проблемы в облюбованные ими причинно-следственные шаблоны, а все, что не помещалось, отбрасывали как помехи.

Другая (выигравшая) группа состояла из более прагматичных экспертов, которые пользовались множеством аналитических инструментов, выбор которых зависел от конкретной проблемы, с которой они сталкивались. Эти эксперты собирали как можно больше информации из как можно большего количества источников. При обдумывании проблемы они часто переключали мыслительные механизмы, пересыпая свою речь такими переходными знаками, как «однако», «но», «хотя» и «с другой стороны». Они говорили не об уверенности, а о возможностях и вероятностях. И хотя никто не любит объявлять: «Я был не прав», эти эксперты с большей готовностью признавали свои ошибки и меняли мнения.

Есть замечательная метафора: Лиса знает много разного, а еж — одно, но важное.

Эта метафора ухватывает суть собранной информации.

Поэтому назовем экспертов Больших Идей ежами, а более «эклектичных» — лисами.

Лисы превзошли ежей. И превзошли не только благодаря трусливому поведению — играя осторожно и делая прогнозы с 60 или 70 % вероятности, в то время как ежи смело ставили на 90 или 100 %.

Лисы превзошли ежей и в калибровке, и в разрешении. У лис был дар предвидения. У ежей — нет.

При этом ежи — более резкие и решительные, чем уклончивые лисы.

Как ежи умудрились выдать результаты, которые оказались слегка хуже произвольного угадывания? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте познакомимся с типичным ежом.

Ларри Кудлов, бывший ведущий делового ток-шоу на CNBC и широко публикующийся эксперт, начинал как экономист в администрации Рональда Рейгана.

Большая Идея Кудлова — это экономика с приоритетом предложения. 

В декабре 2007-го, через несколько месяцев после первых признаков финансового кризиса, когда экономика шаталась вовсю и многие обозреватели беспокоились, что вот-вот наступит спад — если уже не наступил, Кудлов был настроен оптимистично. «Нет никакого спада, — писал он, — на самом деле мы вот-вот вступим в седьмой год бума Буша».

Национальное бюро экономических исследований позже объявило декабрь 2007 года официальным стартом Великой рецессии 2007–2009 годов. 

В течение весны и лета экономическое состояние все ухудшалось, но Кудров это отрицал. «Кризис только у нас в голове, на самом деле его нет»^[60], — писал он и продолжал повторять это вплоть до 15 сентября, когда обанкротился инвестиционный банк Lehman-Brothers, Уолл-стрит погрузилась в хаос.

Как Кудлов мог столь последовательно ошибаться?

Еж  «знает одно, но важное» — Большую Идею — и использует ее снова и снова, когда пытается предсказать, что случится дальше.

Можно сравнить Большую Идею с парой очков, которые ежи никогда не снимают, все видят через них. Но это не просто очки: это очки с зелеными линзами — как те, что носили посетители Изумрудного города в «Волшебнике страны Оз».

Очки с зелеными линзами искажают реальность. Куда ни посмотришь — везде видишь зеленое, правда это или нет; а очень часто это неправда. 

Так что Большая Идея ежа не улучшает его предсказательного дара — она его искажает. И большее количество информации не помогает — ведь она вся видится через те же самые очки с зелеными линзами. Это может увеличить уверенность ежа, но не его точность — плохое сочетание, как ни посмотри.

Американская экономика — специализация Ларри Кудрова, но в 2008 году, когда все яснее становилось, что она столкнулась с проблемами, Кудров не видел то, что видели другие. Он просто не мог. Для него все было зеленым.

Воодушевленные своими Большими Идеями, ежи рассказывают простые, яркие, четкие истории, которые захватывают и удерживают аудиторию.

Первое правило поведения на публике — «Изъясняйтесь просто, примитивно». И, что еще лучше для выступлений, ежи уверены в себе. 

ежи скорее скажут, что какое-то событие определенно произойдет или не произойдет, что удовлетворяет большую часть публики. Люди обычно тревожатся, сталкиваясь с неопределенностью, а «может быть» подчеркивает эту неопределенность жирным красным карандашом. Простота и уверенность ежей портят способность к предвидению, зато успокаивают нервы — что хорошо для их карьерного роста.

В 1906 году на деревенской ярмарке, люди по виду живого быка угадывали, какой у него будет вес после того, как его «забьют и освежуют».

Их средний вариант — то есть коллективное суждение — был 1197 фунтов: на один фунт меньше, чем оказалось в действительности — 1198 фунтов.

Это была самая ранняя демонстрация феномена «Мудрость толпы».

Агрегация суждений многих людей по точности постоянно превышает точность суждения среднестатистического члена группы и зачастую оказывается такой же невероятно «предсказательной», как в случае с определением веса быка. Однако коллективное суждение не всегда более точно, чем индивидуальные предположения. 

Полезная информация часто широко распространяется, и там, где у одного человека имеется ее обрывок, другой обладает более важным кусочком, третий — еще несколькими и т. д.

Когда люди угадывают вес обреченного быка, они ретранслировали имеющуюся у них информацию в цифры.

Мясник, смотревший на быка, передал информацию, имевшуюся у него благодаря тренировке и опыту. Человек, регулярно покупавший в лавке мясо, добавил свою информацию. То же самое сделал и человек, который помнил, сколько весил бык на прошлогодней ярмарке. Таким образом все и сложилось.

Сотни людей вложили полезные данные и вместе создали фонд информации гораздо более ценной, чем обладал каждый из них.

Накопление ценной информации и обнуление ошибок дали итоговый результат, оказавшийся потрясающе точным.

Эффективность агрегации прогнозов зависит от того, что именно вы объединяете.

Агрегация суждений людей, которые знают многое о многих разных вещах, более эффективна, потому что общий фонд информации становится намного больше.

А теперь посмотрим, как подходят к прогнозированию лисы. Они используют не одну аналитическую идею, а множество, и ищут информацию не в одном источнике, а во многих. Все это они затем синтезируют в один вывод. Другими словами, лисы совершают агрегацию.

В теории количество ракурсов безгранично. Поэтому лучшая метафора для этого процесса — зрение стрекозы.

Их органы зрения представляет собой огромную выпуклую сферу, поверхность которой покрыта крошечными линзами. В одном глазе может находиться до 30 тысяч таких линз, и каждая из них занимает свое место, слегка отличающееся от того, что занимают соседние линзы; таким образом, каждая линза обладает неповторимым углом зрения.

Информация от этих тысяч уникальных ракурсов поступает в мозг стрекозы, где преобразуется в такое потрясающее зрение, что стрекоза одновременно видит практически все во всех направлениях.

Лиса с выпуклыми глазами стрекозы — уродливая метафора, но это ключевая причина, по которой предвидение лис лучше предвидения ежей с их зелеными очками.

Лисы агрегируют ракурсы.

В покере, крайне важно уметь взглянуть на игру глазами соперников. Он поднял ставку до 20 $? Что это говорит мне о его мыслях и картах? Каждая ставка — подсказка о том, чем располагает ваш соперник (или хочет, чтобы вы думали, что он этим располагает), и единственный способ собрать их воедино — представить себя на его месте. Те, кто хорошо умеют вставать на место других, могут заработать много денег. То есть мы можем сделать вывод, что любой человек, воспринимающий покер серьезно, должен быстро этому научиться — или искать себе другое хобби. Однако очень часто ничего такого не происходит.

«Почему же вы считаете, что оппонент, который поднимает ставку, имеет на руках хорошие карты, если вы сами с хорошими картами так бы не поступили?»

И только после этого упражнения, люди понимают, что не смогли по-настоящему посмотреть на стол глазами оппонента.

Психологи выделяют фундаментальную ошибку атрибуции.

Мы прекрасно знаем, что некоторые факторы, такие как бессонница, могут влиять на наше поведение, и мы справедливо относим наше поведение к этим факторам, но регулярно не делаем такое же допущение относительно других людей, а вместо этого считаем, что их поведение отражает их сущность.

Если студентку попросят произнести речь в защиту кандидата от республиканцев, наблюдатель сочтет, что она поддерживает Республиканскую партию, даже если студентка просто выполнила задание, причем даже в том случае, если наблюдатель — тот самый человек, который дал ей это задание! Посмотреть на вещи извне, с точки зрения других людей очень сложно.

Но лисы скорее попробуют это сделать.

Модель лис/ежей — не дихотомия. Это спектр. 

Мы также можем приложить усилия и переключить рычаги с одного режима на другой.

Модели нужны для упрощения, поэтому даже лучшие из них неидеальны. Но они необходимы. Наше сознание полно моделями. Без них мы не можем функционировать.

Способность к предвидению существует, и главным фактором успеха оказался стиль мышления. Следующей задачей было выяснить, как его улучшить.

P.S. Что Вы думаете про талант прогнозирование \? Можно ли его развить?
Как Вы сами прогнозирует