Арденни

На світанку 16 грудня 1944 року три німецькі армії під командуванням фельдмаршала Рундштедта завдали нищівного несподіваного удару по союзницьким військам в Арденнах. Несподіванкою для союзного командування була не тільки сила удару, але і його рішучі цілі — влаштувати англо-американським військам «другий Дюнкерк». Для цього планувалося захопити Антверпен та розсікти союзні сили навпіл, знищивши до 30 відрізаних дивізій — половину всього союзного угруповання.

Генерал Омар Бредлі, на війська якого припав головний удар німців, згадував у мемуарах, що тільки після війни при допиті полонених вдалося встановити справжні цілі німецького контрнаступу. «Я не думав, — згадував Бредлі, — що німці зможуть зосередити сили з такою вражаючою швидкістю, і недооцінював наступальні можливості супротивника. Але у халепу потрапили не тільки я і командувачі арміями, але також Монтгомері та Ейзенхауер».

Насправді ж задум Арденнської операції було оголошено Гітлером ще 16 вересня 1944 року. Важко повірити, що союзна розвідка не помітила німецьких приготувань. Керівники розвідувальних управлінь (так звані J-2) союзників доповідали про зосередження німецьких військ в районі Арденн. Щоправда їх інтерпретація власних донесень повністю збігалася з думкою Ейзенхауера, Монтгомері і Бредлі, які не побажали відмовитися від своїх зневажливих оцінок німецьких можливостей, і приписували зосередження німецьких військ результату власних військових хитрощів.

Справа в тому, що англосакси самі створювали видимість підготовки власного наступу в Арденнах з метою відвернути увагу німців від підготовлюваного союзного наступу в бік Рура. Тож не дивно, що на рапорти розвідки про зосередження німецьких військ в Арденнах вони дивилися як на доказ успіху свого дезінформаційного плану. В результаті союзники втратили в Арденнах 80 тисяч чоловік, а Черчиллю і Рузвельту довелося принижено просити Сталіна про прискорення наступу Червоної Армії.


Чорний страус

Ця історія являє собою чудову ілюстрацію того, як виглядає «чорний страус». Феномен, коли непередбачувана подія відбувається не через брак інформації, а через хибну інтерпретацію, або прийняття рішень на підставі своїх стереотипів, зі схованою у піску головою.

Більшість людей чули про концепцію «чорного лебедя» Насіма Талєба про неможливість врахувати всю множину змінних так, щоб передбачити настання «крайніх величин», тобто подій з низькою вірогідністю. Талєб наводить приклад індички, яку добре годують увесь рік (і вона думає, що так буде й надалі), але в один прекрасний день її готують на День Подяки.

Дуже часто процес прийняття рішень супроводжується відсутністю достатнього обсягу даних. Часто, скільки б ми не збільшували цей обсяг, крива нашого знання буде асимптотично наближатися, але ніколи не перетне межу стовідсоткової впевненості.

Якісні (а не кількісні) зміни у обсягах отриманих даних можуть змінити цю ситуацію, оскільки «чорний лебідь» не може народитися раптово, нізвідки. Адже дуже часто, вже після того як «непередбачуване явище» трапиться з нами, ми можемо ретроспективно описати його причини та генезис, яких ми не помічали до його настання.

Це говорить про те, що передумови до народження «чорного лебедя» залишають слід у реальному світі. Вони невидимі для нашого ока не тому, що їх немає, а тому, що ми просто або не туди дивимося, або не хочемо їх помічати, довіряючи своїм стереотипам. Так виглядає одвічна проблема розвідувальних служб, які є основними інструментами боротьби з невизначеністю та несподіванками.


Секрети точних передбачень

Як відомо, бути Касандрою – марна і невдячна справа. Адже «ясновидцев — впрочем, как и очевидцев — во все века сжигали люди на кострах». Історія здебільшого не шанує тих, хто робить передбачення. Альберт Ейнштейн якось сказав, що ядерна енергія ніколи не буде чимось дієвим для людства, а Маргарет Тетчер передбачала, що жінка ніколи не буде прем'єр-міністром за її життя. Один менеджер студії звукозапису запевняв, що у Beatles немає ніякого майбутнього в шоу-бізнесі. Весь 2014-й рік керівництво російських паливно-енергетичних та фінансових компаній запевняло, що ціна на нафту не впаде нижче $100… потім нижче $90… потім — $60 доларів.

Філіп Тетлок, професор Університету Пенсільванії, витратив десятиліття на вивчення того, як люди роблять прогнози. За його словами, більшість з нас дуже погані віщуни, але це — нормально. Менш із тим, у своїй книзі «Superforecasting: Мистецтво і наука прогнозування„, яку він написав у співавторстві з журналістом Деном Гарднером, Тетлок додає, що кожен може навчитися заглядати в майбутнє.

Такого висновку він дійшов після майже 20-річного дослідження, в ході якого група експертів здійснила в цілому близько 28 тисяч прогнозів щодо політики, війн, економіки та інших тем, з «горизонтом» від одного до десяти років.

Після порівняння прогнозів з тим, що відбулось насправді, Тетлок зробив висновок, що експерти є настільки ж ефективними в прогнозуванні, як і мавпа, що грає в дартс. Однак, хоча в середньому прогнози експертів були і неефективними, невелика вибірка окремих прогнозистів була набагато результативніша за інших. Цих людей Тетлок назвав «супервангами» (ред. — авторський переклад для англ. — "superforecasters").

Тетлок прийшов до висновку, що «суперванги» не обов'язково мають бути геніями, математичними світилами чи слідкувати за новинами як навіжені, хоча усі були високоерудованими та обізнаними про стан поточної реальності. Те, що відрізняло хороших прогнозистів від усіх інших, так це певні способи мислення і аргументування, які може вивчити і перейняти будь-яка розумна людина. На думку Тетлока, покращення процесу передбачення означає не тільки розробка більш точних прогнозів, але й наступний збір даних про те, які прогнози здійснилися, а які — ні.

Останні роки Філіп Тетлок та його колега Барбара Меллерс присвятили своєму проекту "The Good Judgment Project„, до якого долучилися більш ніж 20000 добровольців-прогнозистів. Дослідники спостерігали за діяльністю цих прогнозистів та їх пророкуваннями про такі речі, як ціни на золото чи акції протесту в Росії.

Команда "The Good Judgment Project" була однією з п'яти таких спільнот, які змагаються між собою за найвищу результативність у прогнозах. Усі п'ять проектів спонсорувалися американською розвідувальною спільнотою. Кожна з п'яти команд повинна була представляти свої прогнози з широкого кола питань, щоранку з вересня 2011 по червень 2015 року, формуючи велику базу даних про те, коли і які прогнози справджувалися, а також чому. Для американських розвідок це було частиною зусиль по підвищенню результативності прогнозів, після провалів вторгнення в Ірак в 2006-му, під впливом вірувань у те, що Саддам Хусейн мав зброю масового знищення.


Передбачення – наука чи мистецтво?

Одним з найбільш важливих інструментів передбачення є сила ймовірності. Уоррен Хетч – один з учасників "Good Judgment Project„, який працює з фінансами, пояснює це на прикладі. Станом на 3 січня, він та його колеги вважали, що існує 68-відсоткова ймовірність того, що демократи отримають Білий дім на виборах США у 2016 році. В той же час, республіканці мають 31-відсотковий шанс. Ймовірність у 1% має інший сценарій. Хетч одразу ж попереджає, що ці оцінки, скоріше за все, зміняться, оскільки президентська гонка тільки набирає обертів. Крім того, існує 2-відсоткова вірогідність того, що ФРС буде підвищувати процентні ставки на своєму засіданні в січні і 59-відсоткова ймовірність такого підвищення в березні цього року.

За словами Гарднера і Тетлока, більшість людей використовують «двох- або трьох-варіантний підхід в прогнозуванні': «так', «ні» і «може бути». Однак «суперванги» користуються набагато більш варіативним набором суджень, визначаючи відсоткову вірогідність тієї чи іншої події.

Так, наприклад, для визначення переможця президентських виборів США традиційні експерти-прогнозисти думають про політичний клімат в країні, популярність Барака Обами, Хіларі Клінтон, Дональда Трампа та інших республіканських кандидатів. «Суперванги» ж замість цього починають з історії та статистики.

Наприклад, вони попередньо визначають як часто президент іншої партії обирався в той час, коли економіка США зростала трохи більше ніж на 2 відсотки за рік, як зараз. Як часто президент тієї ж партії обирався після двох президентських термінів, як у Обами. (Таке траплялось у близько третині випадків). Після такого попереднього вивчення суперванги приступають до огляду поточної ситуації і факторів, які впливають на неї.

Цей підхід також співпадає і з ідеями Деніела Канемана, психолога, який вивчає процес прийняття рішень і отримав Нобелівську премію за свою роботу з поведінкової економіки. Канеман називає попередню статистичну оцінку, яку спочатку роблять суперванги, «поглядом ззовні». Таким чином, за словами Канемана, прогнозисти можуть протидіяти тенденції людського мозку фокусуватися на власному досвіді (те, що Канеман називає «погляд зсередини„) та ігнорувати значну силу історії і статистики. Це дозволяє принаймні заглибитись у контекст.

Іншим ключем до ефективних прогнозів є спроба не дозволити вашим стереотипам затьмарити ваше сприйняття. Це дуже популярна помилка як серед експертів, що з'являються на телеекранах, вангуючи майбутнє, так і серед військових начальників, про що свідчить поразка союзників при Арденнах.


Передбачення і стереотипи

Люди хочуть простих відповідей, які не вимагають роздумів. Глядачі телеканалів довіряють тим, хто «знає як і що відбудеться». В результаті, засоби масової інформації тяжіють до тих спікерів, які можуть віщати радикальні, чіткі, провокативні та легкі для розуміння ідеї. Журналісти та редактори потурають такій поведінці глядачів, вимагаючи від спікерів однозначних фраз.

Але, насправді, ті, хто наполягають на безальтернативній точці зору, здебільшого роблять набагато менш ефективні передбачення. Дослідження Тетлока насправді показали зворотну залежність між рівнем слави та відомості експерта і точністю його прогнозів.

Люди мають тенденцію вибірково сприймати факти, які підтверджують їхній світогляд, та ігнорувати ті, які не підтверджують. Канеман, зокрема, пише: «Заяви про високий рівень впевненості, головним чином свідчать про те, що людина створила в своїй свідомості послідовну історію, що не обов'язково робить цю історію істинною».

Це особливо актуально для людей, які будують процес свого мислення навколо однієї «Великої ідеї„, якою вони захоплені (соціалізм, фундаменталізм чи ідеї вільного ринку). Тетлок називає такого роду ідейно налаштованих людей «їжаками„, наслідуючи одну фразу з грецької поезії – «Лисиця знає багато речей, але їжак знає одну велику річ». Цей розподіл Тетлока на «лисиць та їжаків» описав також у своїх статтях Георгій Георгійович Почепцов.

Щоб вирізнити їжака, достатньо стежити за аргументами людини та словами, які при цьому вона використовує. Приймаючи рішення, краще стерегтися експертів, що використовують фрази «скоріше за все', «само собою зрозуміло» чи «абсолютно точно/очевидно». З іншого боку саме такі люди є найкращими «телевізійними гостями».

Лисиці більш прагматичні і відкриті до сумнівів та агрегування інформації з різних джерел, говорять з точки зору імовірності і можливості, а не впевненості, як правило, використовують такі слова, як «однак', «начебто', «хоча» і «з іншого боку». Коли справа доходить до передбачення, лисиці не просто більш обережні у своїх прогнозах, а є набагато більш точними за їжаків. Тетлок та Гарднер зазначають, що «Для суперванг, переконання – це гіпотези, що мають бути протестовані, а не скарби, які необхідно охороняти».

Невід'ємною частиною ефективного прогнозування є перевірка результатів передбачень. Визначення того, які з них справдилися, а які – ні. Але експерти та політики здебільшого озвучують різкі судження без конкретики, щоб привернути увагу. Як наприклад: «Єврозона знаходиться на межі краху». Але вони не зазначають ні дати цього краху, ні його вірогідності.

Натомість Тетлок відстоює метод, який він називає «змагальне співробітництво» ("adverserial collaboration“). Він полягає у суперечці людей з протилежними точками зору, які спонукають один одного до більш конкретних прогнозів про майбутнє та до більш конкретних аргументів. За таких умов, якщо суперечка відбувається публічно, глядачі з часом можуть оцінити, яка сторона була правою.


Мудрість натовпу або уроки мертвого бика

Ще один дуже важливий висновок, до якого прийшов Тетлок в процесі своїх досліджень полягає в феномені, який він назвав „мудрістю натовпу“. Виявляється, якщо узяти велику кількість різних людей з доступом до різних джерел інформації та з різними стереотипами мислення і узагальнити їхні передбачення, то результат буде набагато кращим, аніж в тому разі, якщо покладатися нехай навіть на дуже розумну, але одну людину, або навіть на маленьку групу розумних людей.

Феномен мудрості натовпу був винайдений як концепція британським експертом з антропології та статистики Френсісом Гальтоном (двоюрідним братом Дарвіна) в 1906 році. Гальтон був на ярмарку, де юрба з близько 800 чоловік намагалася навипередки вгадати точну вагу забитого бика, змагаючись за приз. Гальтон зібрав усі варіанти відповідей і порахував відхилення від середньої оцінки, яка була висловлена. Виявилось, що більшість відповідей були дуже хибними (цифра була чи завеликою, чи надто низькою). Однак, коли Гальтон порахував середню величину між ними – він був шокований. Мертвий бик важив 1198 фунтів. Середня арифметична оцінка натовпу – 1197 фунтів.

Іншими словами більшість оцінок реальної ситуації є хибними, однак середня оцінка того, на що люди шукають відповідь, є близькою до правди. І якщо виміряти середнє арифметичне значення, склавши до купи різні передбачення, похибки в різні боки перекриють одна одну, і у вас залишиться правильна відповідь. Це і є – мудрість натовпу. Метою Good Judgment Project було визначити, чи працює феномен мертвого бика для світових подій? Виявилось, що працює.

Такий підхід також нівелює феномен „інформаційної парасольки“. Він полягає в тому, що кожен з нас користується якоюсь певною кількістю джерел інформації. Ця кількість може бути великою, або маленькою, але її можна порахувати. Отже все, що відбувається і висвітлюється за межами цієї кінечної кількості джерел, просто не потрапляє до нашої свідомості (під нашу інформаційну парасольку).

За словами куратора проекту від розвідувальної спільноти Джейсона Матені (Jason Matheny), суперванги Тетлока показали, що точність геополітичних прогнозів може бути значно покращена математичними шляхами, порівняно з традиційними експертними методами, які сприймались раніше як мистецтво прогнозування, доступне небагатьом.

Найбільш значимий інсайт з цього дослідження полягає в тому, що ви можете отримувати дуже точні передбачення без доступу до секретної інформації та необхідності у розвідувальних заходах. На додаток, доступ до засекреченої інформації не обов'язково надає автоматичну перевагу над спільнотою людей з середніми розумовими здібностями, які просто гуглять інформацію на своїх кухнях.


Краудсорсинг для розвідки

Насправді елементи краудсорсингу в сфері розвідки вже давно використовуються в бізнесі. Так, ще у середині 2012 року оголосив про свій запуск 20-мільйонний каліфорнійський стартап InfoArmy, який, нажаль, за рік припинив своє існування, про що я написав окрему статтю. Однак він не зник безслідно, а перетворився на краудсорсингову платформу інформації про компанії та бізнес по всьому світі – Owler.

На першому етапі сервіс Owler, так само як і Good Judgment Project, збирав та обраховував передбачення експертів ринку та просто користувачів для відповіді на прості бізнес-питання: „чи піднімуться акції Appleі на скільки?", „чи вийде новий успішний стартап на закордонний ринок?“, і т.д. На сьогодні, сервіс надає оглядову інформацію про світові компанії. Єдиною його відмінністю від InfoArmy, є те, що InfoArmy планувала продавати „розвідінформацію“ про компанії, зібрану краудсорсерами, та ділитися з ними своїм прибутком, а Owler – надає таку інформацію безкоштовно і заробляє на іншому.

Враховуючи феномен „мудрості натовпу«, передбачення буде тим якіснішим, чим більше оцінок (більше даних) ми зможемо опрацювати, а в цьому людина ніколи не зрівняється з комп'ютером. Саме тому професію інтерпретатора Bigdata вважають найперспективнішою в світі, а за словами українського науковця Антона Сененка – її називають „другою нафтою“. Невдовзі український проект дистанційної освіти Prometheus запустить в Україні онлайн-курси по Big data.

Таким чином, співробітництво людини і машини у аналізі і прогнозуванні має найбільші перспективи в сфері передбачення майбутнього. Однак глобальні проблеми чорних лебедів та чорних страусів не припиняться саме через людський фактор, описаний на початку статті. Єдиною можливістю перемогти чорного лебедя, є – самому стати чорним лебедем.


Використані матеріали:

  1. So You Think You»re Smarter Than A CIA Agent
  2. Why an Open Mind Is Key to Making Better Predictions
  3. The secrets the world“s top experts use to make really good predictions
  4. Мир грядущего десятилетия: перевод прогноза Stratfor на 2015-2025
  5. World Outlook for 2016
  6. 5 Big National Security Questions for 2016

Source of the picture


f34b90cdd7-2.png Подписывайтесь на Телеграм-канал #дежурныйпостране