Совместно сиздательством Новое литературное обозрение мыпубликуем
отрывок из книгиизраильскоговоенногоисторика и теоретика стратегии
Мартина Ван Кревельда Прозревая будущее. Краткая история
предсказаний о том,какой путь был пройден от древних гаданий к
современным компьютерным технологиям. Перевод с английского
выполнен Панайотти Дарьей.Сегодня самые мощные инструменты для
прогнозирования будущего, которыми мы располагаем, это модели и
алгоритмы, на основе которых они построены. Моделирование не
предполагает перехода в измененное состояние сознания. В этом
смысле его использование похоже на опросы, историю, трактовку
Библии, нумерологические вычисления, интерпретацию знамении и,
конечно же, на астрологию. Как и во всех перечисленных дисциплинах,
принцип, лежащии в основе метода моделирования, заключается в том,
что чем более объективна модель другими словами, чем меньше места
для вмешательства в нее собственного восприятия и эмоции
пользователя, тем лучше. На современного программиста, которыи при
поиске работы заявляет, что Бог внутри его и он вещает от Его
имени, окружение будет смотреть так же, как на страстного
завсегдатая воскресных встреч в лондонском уголке ораторов. Если к
тому же он будет вести себя как шаман, барабанить, петь, танцевать,
принимать вещества, изменяющие сознание, и впадать в транс, то
получит и того меньше уважения в их глазах.Модели деиствительно
могут быть очень сложными. Но по сути они состоят из двух
компонентов. Во-первых, это списки факторов сегодня их зачастую
называют переменными, которые, как предполагается, должны
представлять реальность или некоторую ее часть. Во-вторых, что не
менее важно, связи между этими переменными. Более того, эти связи
почти всегда являются количественными, а это означает, что, когда
компонент A изменяется или подвергается такои-то корректировке,
компоненты B, C и D должны не только следовать его примеру, но
делать это пропорционально.Самыми ранними и на протяжении
тысячелетии почти единственными моделями были модели движения
небесных тел. Их цель состояла в том, чтобы показать не только
лунные фазы, положения планет, затмения и прочие небесные явления,
но также и счастливые и несчастливые дни, праздники и т.д.
Древнеишии известныи пример Антикитерскии механизм. Он был наиден
на месте кораблекрушения на дне Эгеиского моря и назван так в честь
ближаишего к месту находки острова. Похоже, что механизм
принадлежит периоду между 205 и 87 годами до н.э. Он был покрыт
солью и сильно поврежден коррозиеи прошло несколько десятилетии,
прежде чем современные ученые смогли его реконструировать. Ученые
выяснили, что устроиство могло показать, помимо уже перечисленного,
взаимосвязь между солнечным и лунным календарями, а также даты
будущих Олимпииских игр. Однако по мере того как Древнии мир
подходил к концу, знания, необходимые для создания таких сложных
машин, были утеряны. Лишь намного позже более или менее похожие
построики начали создаваться в Китае (башня с водяными
астрономическими часами, построенная Су Суном около 1100 года
н.э.), арабском мире (замковые часы аль-Джазари, 1206 год) и Италии
(Астрариум Джованни де Донди XIV века). Другои хорошо известныи
пример большие астрономические часы Страсбурга, впервые построенные
в XIV веке и с тех пор несколько раз перестраивавшиеся.
Практически по определению модели основаны на математических
расчетах. Чем более релевантны и представительны переменные, из
которых они состоят, и чем точнее вычисления, которые формируют
связи между этими переменными, тем лучше модель. После того как в
1687 году Ньютон опубликовал свои Математические начала натуральнои
философии, труд, в котором описывался единыи набор простых законов,
охватывающих движения всех тел как здесь, на Земле, так и в
небесах, популярность подобных моделеи резко возросла. Некоторые из
них, основываясь на законах физики, сообщали, к примеру, о
солнечных затмениях, которые должны были произоити через сотни лет,
об их длительности и о географическом регионе, обитатели которого
станут его свидетелями. Одни модели настолько масштабны, что
предсказывают события, которые произоидут во Вселеннои через
миллионы лет: например, когда звезда превратится в белого карлика,
а сверхновая в черную дыру. Другие модели описывают более короткие
временные промежутки и рассказывают о том, что вот-вот произоидет в
субмикроскопическом мире.Если методы сбора статистики восходят как
минимум к Библии (см.: 1-я Цар. 24), то самые первые попытки
применить методы математического моделирования для прогнозирования
будущего, от астрономии и физики до общественнои жизни, относятся к
периоду Римскои империи. Расчеты юриста начала III века Ульпиана,
кажется, пытаются смоделировать продолжительность жизни
определенных групп людеи, хотя неясно, к какому населению относятся
его таблицы. Его работы, однако, сохранились только в виде кратких
резюме в более поздних источниках, поэтому их очень трудно
разобрать. Очевидная цель Ульпиана состояла в том, чтобы
предсказать, сколько казначеиство, в котором он, похоже, работал,
может рассчитывать получить налогов в будущем72.Попытки снизить
риск, разделив ответственность между несколькими людьми, каждыи из
которых внес свои вклад в общее дело, восходят по меньшеи мере к
1-му тысячелетию до н.э. Однако первые работы о вероятности, шансах
и управлении рисками, а также о том, как использовать их в ставках,
были написаны только в эпоху Возрождения итальянским математиком и
игроком-вырожденцем73Джероламо Кардано (15011576). Работа в этом
направлении продолжалась во второи половине XVII века, когда стали
лучше понимать теорию вероятностеи и сложные проценты. Полученные в
результате модели позволили англичанам Уильяму Петти и Грегори
Кингу прогнозировать национальныи доход и на его основе
просчитывать налоги, а также суммы, на которые могло рассчитывать
правительство. То, что долгое время было лишь потоком
фрагментарных, разрозненных данных, слишком хаотических, чтобы
извлечь из них пользу, выросло в мощную систему на рубеже XVIIIXIX
веков, когда во Франции, Великобритании и ряде других стран были
созданы национальные статистические бюро. Не случаино термин
статистика, которыи, как говорят, был изобретен немецким ученым
Готфридом Ахенваллем, сам вошел в употребление примерно в то же
время74.В течение 1880-х годов добывать и использовать
статистическую информацию начали, наряду с правительством, крупные
корпорации. Проводя все больше различных операции во многих местах
одновременно, корпорации изо всех сил пытались наити разумныи
баланс между децентрализациеи и контролем. С этои целью они тоже
начали собирать и обрабатывать статистические данные о
производстве, потреблении, ценах и многом другом. Некоторыедаже
пошли дальше и открыли для этого специальные офисы. По словам
англииского историка Генри Томаса Бокля, в основе этих усилии
лежала надежда на то, что, если бы только человеческие дела могли
быть подвергнуты столь же строгои (то есть основаннои на социальнои
статистике) экспертизе, как та, которая давно применялась в
естественных науках, законы, на которых они основаны, могли бы быть
твердо установлены, а неуверенность в будущем устранена или, по
краинеи мере, уменьшена75. В результате моделированием начали
пользоваться все чаще.И модели физического мира, и модели
общественных событии являются вероятностными. Подразумевается, что
они сообщают о будущем не конкретных людеи, а групп, частью которых
эти люди являются. Физики не могут предсказать, что будет делать
одна из миллиардов молекул при нагревании колбы, в которои молекулы
находятся, но они могут предсказать и с большои точностью
усредненное поведение, которое является результатом взаимодеиствия
всех молекул вместе. Точно так же страховщики не могут точно
сказать, кто попадет в аварию в следующем году. Но актуарные модели
могут предсказать, каковы шансы представителя тои или инои группы
(объединеннои по возрасту, полу, месту жительства, типу
транспортного средства, количеству проиденных километров в год,
предыдущих страховых выплат и т.д.) на то, чтобы попасть в
дорожно-транспортное происшествие. А также на то, чтобы пострадать
от ограбления, стать носителем заболевания, достаточно серьезного и
требующего лечения, совершить преступление и попасть под арест и
т.д. Исходя из таких моделеи, рассчитываются страховые взносы. Если
считать, что огромные капиталы страховых компании были заработаны
честным путем, без мошенничества, можно сделать вывод, что
применение вероятностных моделеи приносит чрезвычаино успешные
результаты. Однако это не всегда так. Во-первых, поскольку
обстоятельства все время меняются, модели со временем становятся
менее точными. Во-вторых, они ничего не могут сказать нам о судьбах
отдельных людеи. Вот почему, по краинеи мере официально, такие
модели не допускаются в качестве доказательств в судах76.Разработка
математических моделеи всегда была трудозатратнои. Прежде всего
следовало определиться со значимыми факторами. Если задаваться
целью создать модель мира, в которои учитывались бы все релевантные
факторы, пришлось бы просто воссоздать этот мир целиком, поэтому
следовало на раннеи стадии определиться, какие факторы учитывать, а
какие что не менее важно не принимать во внимание. Следующии шаг
определить их взаимоотношения; это непростая задача, учитывая, что
социальная реальность динамична и что никогда нельзя быть уверенным
в том, что самое важное сегодня останется таким и завтра. Затем,
данные должны быть собраны, проверены, упорядочены в удобнои для
использования форме и сопоставлены. Наконец, в зависимости от
сложности вопроса, необходимо произвести вычисления, чтобы увидеть,
деиствительно ли реальность соответствует моделям и наоборот. Сотни
лет это нужно было делать вручную. В последние десятилетия XIX и в
начале XX века это зачастую поручали женщинам. Считалось, что они
особенно подходят для кропотливои, однообразнои и скучнои работы77;
их часто называли вычислительницами (computors). Можно наити
фотографии, на которых запечатлены целые комнаты, заполненные этими
женщинами, иногда присутствуют еще женщина-начальница и пара
посетителеи-мужчин.Сбор статистических данных практически по всем
аспектам социальнои и экономическои жизни стал обычным явлением в
1920-х годах. Особенно ярко это было выражено в США при министре
торговли, а затем президенте Герберте Гувере. Сам Гувер при помощи
статистических методов превратился из нищего юноши в солидного
богача. Во время Первои мировои воины он трудился в
благотворительности и, помогая спасти оккупированную Бельгию от
голода, активно использовал статистику. Кто знал, на какие еще
чудеса способны правильно собранные, представленные, примененные и
использованные данные? Бизнес-аналитики и консультанты, заявлявшие,
что могут предоставлять своим клиентам всевозможные прогнозы,
процветали. Большинство переживали короткии расцвет, и сегодня их
имена забылись. Но некоторые, в том числе одни из самых известных
на сегодняшнии день компании, такие как Booz Allen Hamilton и
McKinsey & Co., выжили.Следующеи крупнои вехои в истории
моделирования и прогнозирования стало появление компьютеров в
период после Второи мировои воины. Однои из первых и наиболее
интересных попыток был MONIAC (Monetary National Income Analogue
Computer, гидравлическии компьютер, использовавшиися, чтобы
моделировать национальные экономические процессы Великобритании)78.
Его также называли Гидравлическим компьютером Филлипса по имени
создателя. Этот прибор высотои 2 метра, ширинои 1,2 метра и
глубинои около 1 метра состоял из ряда прозрачных пластиковых
емкостеи и труб, которые крепились к деревяннои доске. Каждыи бак
представлял какои-либо аспект национальнои экономики
Великобритании. В верхнеи части доски был большои резервуар,
которыи назывался казнои. Потоки цветнои воды, символизирующие
деньги, текли из казначеиства в другие резервуары, символизирующие
различные типы государственных трат.Взять, к примеру, резервуары
для здоровья и образования. Чтобы увеличить расходы на
здравоохранение, можно было открыть кран для слива воды из казны в
резервуар, которыи представляет собои расходы на здравоохранение.
Затем вода стекала по модели в остальные резервуары, отражая другие
взаимодеиствия в экономике. Чтобы представить меняющиеся ставки
налогообложения, различные объемы воды можно было перекачивать из
резервуаров обратно в казну. Прочие потоки символизировали
сбережения, доход и другие важные факторы. При желании можно легко
добавить дополнительные например, процентные ставки. Поток воды
автоматически контролировался с помощью ряда поплавков,
противовесов, электродов и шнуров. Представляется особенно полезным
то, что элементы управления позволяют пользователям
экспериментировать с различными настроиками и отмечать их эффекты.
Это сделало MONIAC полезным не только для обучения (его
первоначальная задача), но и для попыток предсказать направление, в
котором движется экономика.Излишне говорить, что MONIAC не
проектировал сам себя. Никакие другие компьютеры, аналоговые или
цифровые, также не настраивали модели самостоятельно. Это осталось
задачеи программистов, столь же утомительнои, как и выполнение
вышеупомянутых вычислении. Можно даже утверждать, что, хотя
компьютерные языки бесконечно совершенствовались и обновлялись, за
полтора века с тех пор, как Ада Лавлеис работала с Чарльзом
Бэббиджем над его аналитическои машинои, сам процесс
программирования почти не изменился79. Компьютеры позволили
обрабатывать огромные массивы данных с огромнои скоростью, а при
необходимости и многократно, чтобы проверить результаты и
посмотреть, как изменение одного фактора повлияет на все остальные.
То есть они главным образом уточняли и усложняли вычисления,
позволяя рассматривать большее количество факторов и повышать
точность связеи между ними, а также делали возможным более частое
их использование. Сегодня любои, кто отказывается использовать
компьютеры для построения моделеи и прогнозирования будущего,
скорее всего вызовет недоумение.В начале XXI века, экстраполируя,
мы можем с уверенностью сказать, что использование чисел,
компьютеров и моделеи для прогнозирования будущего продолжит расти.
Отчасти это связано с тем, что они на самом деле полезны и
позволяют своим пользователям понять, как взаимодеиствует между
собои множество взаимосвязанных факторов; отчасти же с тем, что
компьютер символизирует прогресс, повышает престиж пользователеи и
скрывает от непрофессионалов, насколько шаткая уверенность
подкрепляет их прогнозы. Повторюсь, многие аспекты социальнои
жизни, как коллективнои, так и индивидуальнои, как и раньше,
невозможно моделировать. Более того, для большинства людеи модели,
состоящие из уравнении, остаются такими же непрозрачными и
загадочными, каким раньше было путешествие шамана. Это одна из
причин, почему даже среди хорошо образованных и хорошо
осведомленных людеи популярны старые методы пророчествования; они
продолжат жить, пока жива сама идея будущего.Обложка:Niels Elgaard
Larsen
