Статья из New Scientist, которую я для вас перевел.
МОЙ ГОРОСКОП на эту неделю утверждает, что сейчас для меня самое время для переезда или, как минимум для наведения порядка. Я знаю, что это лишено смысла, однако это не поможет мне мечтать о том, чтобы существовал какой-либо способ предсказания будущего.
Возможно, все-таки, существует. Один самозванец-предсказатель считает, что у него есть ответ. Брюс Буэно де Мескита – профессор политологи Нью-Йоркского университета и старший научный сотрудник института Гувера в Стэндфордском университете в Калифорнии. В своей новой книге, «Прорицатель», он описывает компьютерную модель, основанную на теории игр, при помощи которой он и другие могут предсказывать будущее с удивительной точностью. За последние 30 лет Буэно де Мескита сделал тысячи предсказаний о сотнях проблем начиная от геополитики и заканчивая личными делами отдельных людей. Он утверждает, что точность его предсказаний в целом составляет 90%. Однако,к ак он это делает?
Прорицания Буэно де Мескита начались в 1979 году, когда он, будучи стипендиатом Гуггенхайма, написал книгу об условиях, которые приводят к войне. Он разработал математическую модель, при помощи которой можно проверить выбор, который могут сделать люди и вероятности их действий, которые приведут либо к дипломатической активности либо к войне. Как и любая другая модель, эта требует данные для того, чтобы ее проверить.
Хорошая возможность возникла, когда государственный департамент США спросил его мнение по поводу продолжающегося политического кризиса в Индии. Правящая коалиция теряла устойчивость, и было ясно, что премьер-министр Морарджи Десаи будет вынужден уйти в отставку, а новый премьер-министр выбран в рамках коалиции.
Поскольку его кандидатская диссертация была посвящена политике в Индии, а также зная то, что война – продолжение политики, Буэно де Мескита согласился помочь. Он составил список всех тех, кто будет пытаться влиять на назначение следующего премьер-министра, каковы их предпочтения и какое влияние они имели. Он скормил эту информацию своей компьютерной программе и попросили ее предсказать, как будут проходить переговоры будут и оставил ее работать на ночь. Его собственная интуиция говорила, что, премьером станет заместитель премьер-министра, Якдживан Рам. Многие другие эксперты по индийской политике думали то же самое.
На следующее утро, он проверил, какой результат выдал ему компьютер и обнаружил, к своему удивлению, что он не ожидал предсказания, что политик по имени Чоудхари Чаран Сингх будет следующим премьер-министром. Он также предсказал, что он будет не в состоянии построить действенную коалицию и быстро уйдет в отставку. «Очевидно, что существуют две возможности: просто везение или, все-таки что-то это значило.
Когда Буэно де Мескита сообщил результат чиновнику Государственного департамента, тот опешил. По его словам ничего не говорило за Сингха и результат выглядел, как минимум, странно. «Когда я рассказал ему, что я использовал созданную мною компьютерную программу, он просто рассмеялся и попросил меня больше никому это не рассказывать», говорит Буэно де Мескита. Несколько недель спустя Сингх стал премьер-министром. Через шесть месяцев его правительство отправили в отставку. «Модель нашла правильный ответ,а я — нет», говорит Буэно де Мескита. «Очевидно, что существовало две возможности: либо модель случайно угадала, либо я что-то нашел».
Странный результат
Три десятилетия спустя уже было понятно, что Буэно де Мескина что-то нашел. Модель была использована Буэно де Мескита, его студентами и клиентами (в том числе правительством США), чтобы сделать тысячи прогнозов опубликованых в сотнях рецензируемых изданиях. К ним относятся предсказания, откажется ли вождь Северной Кореи Ким Чен Ир, от ядерного арсенала своей страны, как программа «земля в обмен на мир» повлияет на ход на израильско-палестинского конфликта, и которые клиенты группы по риск-менеджменту, вероятнее всего совершат мошенничество. По данным исследования, в ЦРУ, модель Буэно де Мескита дает более 90 процентов точных предсказаний (Британский журнал политических наук, №. 26, стр. 441). Сейчас он проводит значительную часть своего времени работая в консультационной компании, базирующейся в Нью-Йорке.
Откуда берется такая точность? Что Буэно де Мескита не делает, так это прогнозы случайных событий, таких как лотерейные розыгрыши. Он также не утверждают, что может прогнозировать динамику фондового рынка, результаты всеобщих выборов или последствия финансовых кризисов — События, где миллионы людей имеют небольшое влияние, но никто не способен двигаться на рынке самостоятельно.
Скорее, он ограничивается «стратегическими ситуациями», где сравнительно небольшое число людей торгуется из-за спорного решения. «Я могу прогнозировать события и решения, которые сопряжены с переговорами или принуждением, запугиванием или сотрудничеством», говорит он. Это включает в себя внутреннюю политику, внешнюю политику, конфликты, принятие деловых решений и социальное взаимодействие.
Его главным инструментом является теория игр, которая использует математические методы для предсказания действий людей в ситуациях, когда результат зависит также от решений других людей. «Это красивое объяснение для довольно простой идеи, что люди делают то, что они верят в их интересах», говорит Буэно де Мескита.
Теория игр была изобретена в 1940 годах Джоном фон Нейманом и Оскаром Моргенштерном и первоначально основывалась на играх, где игроки пытались предвидеть поведение других игроков или их ответные шаги, когда все участники были правдивы и настроены на сотрудничество. В 1950-х. математик Джон Нэш, герой фильма фильма «Игры разума», создал более реалистичную теорию, в которой игроки могут запугивать, лгать, блефовать или отказываться от своих слов, чтобы достичь желаемых результатов. Классическим примером является дилемма заключенного (см. описание ниже). Буэно де Мескита использует предположения Нэша: игроки руководствуются собственными интересами и будут делать все, чтобы получить то, чего они хотят — или, по крайней мере, блокировать нежелательный результат.
В своей простейшей форме модель работает следующим образом. Во-первых, Буэно де Мескита решает, как задать вопрос — например, создаст ли Иран ядерное оружие. Затем он составляет список всех, кто может повлиять на это решение, и присваивает каждому из них значение от 1 до любого числа, например 100, в каждой из четырех категорий: какой результат они хотят; насколько важным для себя они считают вопрос, насколько сильно они хотят прийти к согласию, и какое влияние они имеют.
На этом этапе «переговоры» начинаются. Скажем, у нас есть, пять игроков, A, B, C, D и E. Чтобы достичь результата, позиции каждого игрока попарно сравниваются с остальными игроками. Когда А в паре с B, к примеру, А должен решить, следует ли поддержать или воспротивиться ключевому предложению ( «Иран должен создать ядерное оружие»), либо стоит предложить встречное предложение, принимая во внимание позицию В и вероятность получения поддержки от C, D или E. B либо соглашается, либо торгуется либо запугивает в свою очередь, принимая все время во внимание позиции других игроков. Когда все возможные сочетания обыграны, каждый игрок сортирует различные предложения или требования, которые они получили, и оценивает свое доверие к любым угрозам против них. Игроки могут, таким образом, менять свою позицию по отношению к данному вопросу. В конце концов, модель позволяет рассчитать общую позицию группы как число от 1 до 100. Такой вариант рассматривается в качестве «результата».
Если у нас участвует всего 5 игроков, то мы имеем 120 возможных вариантов — взаимодействие каждого игрока с каждым из оставшихся, в обоих направлениях (5 × 4), умноженное на позиции оставшихся трех игроков (3 × 2). Но сложность расчетов стремительно возрастает при увеличении количества игроков. Если у нас в расчетах задействовано 10 игроков, то мы имеем 3,6 млн. потенциальных взаимодействий. Типичная ситуация, которую надо предсказать, включает от 30 до 40 игроков, при этом, Буэно де Мескита не решал проблемы для более чем 200-от участников.
В теории игр, в частности, одним из ключевых факторов, определяющих успех модели является качество исходных данных: что посеешь то пожнешь. Чтобы получить хорошее качество данных, Буэно де Мескита активно консультируется с экспертами в этой области.
По словам политолога Нолана Маккарти из Принстонского университета, это реальная сила такого подхода. «Я подозреваю, успех модели в значительной степени объясняется тот факт, что Буэно де Мескита очень хорошо работает со входными данными, он очень грамотный человек и широко уважаемый политолог. Я скептически отношусь к тому, что аппарат к моделирования предоставляет такую интеллектуальную власть, как он утверждает.
Коллега Маккарти’s по Принстону, экономист Авинаш Диксит соглашается, но предостерегает. «Эксперты могут ошибаться, как мы уже успели недавно заметить, на примере финансового кризиса».
Диксит указывает на еще одну проблему с результатами, которые выдает модель. Мы имеем дело с двусмысленностью интерпретации полученных результатов. Например, если мы запросили предсказание, создаст ли Иран ядерное оружие, и получили на него ответ 120 по шкале от 0 до 200, то что это будет означать? Они сделают бомбу или нет? Не все так ясно. Я думаю, что точные ответы, казалось бы, вводят в заблуждение, и теоретики теории игр должны быть более скромнее и более открыто говорить о неопределенности, которая является неизбежной в таких расчетах, и получаемых результатах «.
Буэно де Мескита признает, что результаты требуют экспертного толкования, но говорит, что нет двусмысленности. «Вопрос весов не просто в том, бомба будет построено или нет», говорит он. «Они, скорее, определяют промежуточные точки: число 120 относительно иранской проблемы означает, что Иран будет двигаться в направлении получения оружейного топлива, но не построит».
Буэно де Мескита сейчас работает над новой и более сложной моделью с использованием байесовской теории игр, которая также принимает во внимание убеждения игроков о других игроках, а также позволяет получать результат для сценариев с несовершенной или неполной информации.
«Старая модель – особенно ее сложная версия, которую я использовал в 1979 году — была точной в 90 случаях из 100 «, говорит он. «Новая модель кладет старую на лопатки с точки зрения результата и точности пути, ведущему к результату». В феврале он выступил с докладом на заседании Ассоциации международных исследований с подробным изложением разницы в производительности между двумя моделями.
Так насколько хороша новая модель? Буэно де Мескита недавно использовал ее, чтобы сделать прогноз по политической ситуацию в Пакистане. Работая с группой студентов, он выяснял, насколько охотно пакистанское правительство будет активно бороться с «Аль-Каидой» и боевиками «Талибана» на своей территории, и как правительство США может оказать влияние на их действия.
Нацеливаясь на террор
В январе 2008 года студенты заполнили данные по всем игрокам, включая США, Пакистан, президента Первеза Мушаррафа и других ведущих пакистанских политиков. Их предположения, что США предлагают иностранную помощь, чтобы убедить лидеров Пакистана в необходимости борьбы с террористами, что Пакистан будет стремиться извлечь максимальную сумму возможной помощи со стороны США.
Модель предсказывает, что для получения максимального сотрудничества с Пакистаном, США придется пожертвовать не менее $ 1,5 млрд. в 2009 году, что вдвое превышает прогнозируемый бюджет 2008 года. В ответ на это Пакистан будет преследовать террористов на 80 баллов из 100, но не более. Другими словами, руководство будет делать значительные усилия для уменьшения террористической угрозы, но не ликвидировать ее полностью. «Правительство Пакистана не дураки», объясняет Буэно де Мескита. «Они знают, что денежный кран перекроют, если уничтожить «Аль-Каиду» и движение «Талибан». Поэтому они обуздают угрозу и уменьшат ее, но не ликвидируют полностью».
Результат? Согласно Буэно де Мескита, правительство США выделило 1,5 млрд. долл. США в виде иностранной помощи Пакистану в 2009 году, и пакистанское руководство целенапраленно преследует боевиков на ожидаемом уровне. «Мы показали себя очень хорошо», говорит Буэно де Мескита.
С таким мощным инструментом в распоряжении, должен существовать соблазн использовать его для себя. Буэно де Мескита признается, что он получил несколько неофициальных предложений. В 1997 году представители Мобуту Сесе Секо, недавно свергнутого президент Заира (ныне Демократическая Республика Конго), попросили его вычислить, как удержать власть в стране в обмен на 10 процентов богатства Мобуту. Буэно де Мескита предупредил об этом правительство США.
Он, однако, использовал свою модель, чтобы помочь друзьям, а также для оказания помощи оперному театру Сан-Франциско, когда он столкнулся с финансовыми трудностями.
Так что нас ждет в будущем? Одним из последних прогнозов Буэно де Мескита был прогноз касательно результатов будущих переговоров по изменению климата вплоть до 2050 года. К сожалению, он прогнозирует, что хотя мир будет проводить жесткие переговоры по сокращению выбросов парниковых газов, в рамках, превышающих Киотский протокол, на практике они могут быть не приняты Бразилией, Индией и Китаем по мере роста их влияния по отношению к Европейскому союзу и США.
Провидец также бывал невероятно неточен. В 1992 году ему было предложено предсказать, какие законопроекты вероятно пройдут через Конгресс США после избрания Билла Клинтона. Хорошо известно, что Клинтон планировал протолкнуть законопроект о здравоохранении, но все 27 прогнозов Буэно де Мескита’s о том, что, вероятно, будет в этом законопроекте и какие его элементы будут приняты Конгрессом оказались неверными.
Что же пошло не так? Проблема была с входными данными. Буэно де Мескита предполагал, что влиятельный конгрессмен, Даниэль Ростенковски, будет являться ключевой фигурой при проведении медицинской реформы. Но, как только Клинтон начал проталкивать свой план, против Ростенковски началось расследование в связи с коррупцией и он был вынужден уйти в отставку со своей должности. Буэно де Мескита был несчастнен в то время и сейчас пожимает плечами: «Я был готов отвечать своей репутацией и опубликовать результаты до произошедших событий. Мне никогда раньше не было так стыдно.»
Теория игр в действии
Классическим примером задачи в теории игр является дилемма заключенного. Она была разработана в 1950 году, чтобы проиллюстрировать ситуацию, в которой сотрудничество является наилучшей общей политикой, в отличие от преследования первичных собственных интересов, что приводит к далеко не идеальному результату для всех. Само собой нечто подобного стоило ожидать.
Вы и ваш соучастник по преступлению были арестованы и помещены в отдельные камеры. Каждому из вас следователь предлагает сделку: Признаться или молчать. Если вы признаетесь, а ваш партнер молчит, все обвинения будут сняты в отношении вас, а вашего партнера посадят на 10 лет. Если вы молчите и ваш партнер признается, он выйдет на свободу, а вы окажетесь за решеткой на 10 лет. Если вы оба признаетесь, вы оба будете отправлены в тюрьму на 5 лет. Если вы оба молчите, то против вас нет серьезных доказательств и максимум, что вам грозит – 6 месяцев тюрьмы каждому. Ни вы, ни ваш партнер не будут знать, какой выбор сделал другой, до тех пор, пока вам не объявят окончательное решение.
Дилемма заключается в том, что, независимо от действий вашего партнера, вам, казалось бы, лучше признаться. Таким образом, рациональным выбором является чистосердечное признание. Но когда вы оба признаетесь, результат получается намного хуже, чем если бы вы оба молчали.
Sanjida O’Connell is an editor in New Scientist’s opinion section