нам часто приходится иметь дело одновременно с несколькими разными масштабами. Это верно не только для социальных систем, таких как банк, где один безответственный трейдер может дестабилизировать экономику в целом, но и в других науках. Прогнозы в таких случаях могут быть весьма изменчивыми.
К примеру, в задачи биологии входит прогнозирование развития биологических систем и поведения животных и человека. Но мы пока не сумели до конца разобраться ни в базовых функциональных единицах, ни в высокоуровневой организации, посредством которой из базовых элементов складываются сложные эффекты. Нам не известны также все обратные связи, которые, скорее всего, делают невозможным строгое разделение по масштабам. Ученые умеют строить модели, но без лучшего понимания основных базовых элементов и того, как именно каждый из них влияет на эмерджентное поведение, разработчики моделей просто тонут в трясине фактов и возможностей.
Дополнительную сложность вносит тот факт, что хотя биологические модели разрабатываются на базе существующих данных, верные исследовательские подходы нам неизвестны. Мы не сумели пока выделить все простые независимые системы, поэтому трудно сказать, которая из моделей верна (если верная модель вообще существует). Коллеги–нейробиологи жалуются на одну проблему. Без качественно новых методов измерения даже самые лучшие модели всего лишь согласуются с существующими данными. А поскольку с данными по определению согласована любая «выжившая» модель, трудно определить, какая из гипотез, на которых все они основаны, верна.
Интересно было поговорить с Нейтом о вещах, которые он пытается прогнозировать. В последнее время появилось немало популярных книг, в которых представлены не слишком убедительные гипотезы. Нейт подходит к делу научно. Известность, к слову, он заработал точными прогнозами результатов бейсбольных игр и выборов. Его анализ основывался на тщательной статистической оценке аналогичных ситуаций в прошлом; он учитывал так много переменных, что действительно мог извлекать из истории реальные практические уроки.
Теперь ему приходится тщательно выбирать области, в которых можно использовать эти методы. Он понимает, что корреляции, с которыми он работает, могут с трудом поддаваться интерпретации. Можно сказать, что возгорание двигателя стало причиной авиакатастрофы, но в самом факте того, что самолет с горящим двигателем упал, нет ничего удивительного. Какой же была истинная причина? Точно такой же вопрос возникает, если рассматривать связь генных мутаций и рака. Корреляция между ними, конечно, существует, но одно не обязательно вызывает другое.
Нейт понимает, что в прогнозировании есть и другие ловушки. Даже при большом количестве данных их случайность или шум могут усилить или, наоборот, подавить проявление закономерностей. Поэтому Нейт не работает с финансовыми рынками, землетрясениями или климатом. Он мог бы, вероятно, предсказать общие тенденции, но краткосрочные прогнозы неизбежно окажутся очень неопределенными. Сейчас Нейт изучает другие области, где его методы могли бы пролить свет на ситуацию. Как лучше всего распространять музыку или кинофильмы? Какова истинная ценность суперзвезд Национальной баскетбольной лиги? Однако он признает, что лишь небольшое число систем допускает точную количественную оценку.
Тем не менее прогнозисты схожи в одном. Все они занимаются метапрогнозированием — предсказывают, что именно люди захотят предсказать.
ГЛАВА 12. ИЗМЕРЕНИЕ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
При оценке научных измерений полезно быть на короткой ноге со статистикой и теорией вероятностей. Мне напомнил о пользе вероятностных рассуждений один случай. Несколько лет назад на вопрос, пойду ли я завтра на некое мероприятие, я честно ответила: «Не знаю». Приятель, разочарованный
