Библиотека » Социальные проблемы » Исследования будущего

Будущее под прицелом настоящего: пересечение гуманитарного и военного

Сегодня будущим интересуются большие структуры типа крупных нефтяных компаний, военных и правительств в сфере энергетики. Это связано с тем, что они связаны с большими финансовыми потоками, которых больше ни у кого нет. Поэтому у них и существуют другие интересы, которых также нет у других.

Компания Shell, к примеру, не только разработала сценарный подход к будущему, но и была единственной, предсказавшей конец Советского Союза. Хотя ЦРУ и другие сопротивлялись ее прогнозу говоря, что у них нет для этого достаточно данных. Как рассказывает работавший в то время в Shell П. Шварц, они исходили из того, что в 1985 г. на авансцену СССР выходил большой сегмент молодого поколения ([1], см. его био [2-3]). А известно, что у каждого нового поколения другие представления о демократии. Shell же интересовались будущим СССР, потому что должны были решать, вести ли им разработки добычи нефти в Северном море. А СССР был важным фактором нефтедобычи и от него зависело, какой будет цена нефть.

Сценарный подход начался с разработок Г. Кана сороковые в РЕНД (см. о нем — [4], есть пример такой секретной разработки по ядерному сдерживанию 1957 г. [5]) и дошел до Shell в семидесятые. Постепенно он сместился с внешних факторов на внутренние. Как говорит в одном из интервью Шварц [6]: возникло «понимание того, что большие сложные методологии и тщательно разработанные компьютерные модели не являются оптимальным решением. И все сместилось от формальных процессов планирования более как инструментарию мышления. Это методология для вероятностного мышления, для размышлений о разных возможностях, задания вопрос «что если?» (см. историю сценарного подхода в военных и в бизнес ситуациях [7-8]). Даже разработки теорий специальных операций начинаются с повторения призыва Кана «думать о невозможном» [9].

Когда Г. Фейнман выступает в Институте Санта Фе на тему эволюции культуры/цивилизаций (см. один из его текстов [10]), то это также взгляд в будущее, поскольку знание моделей прошлого позволяет видеть модели будущего. Когда он с соавторами предлагает выделять общества прошлого, базирующиеся либо на достатке, либо на знании, то это взгляд и на нас [11-12]. Первые общества базировались на внешних связях обмена, вторые — на локальных обществах, распределяя информацию и объясняющее знание. Когда Фейнман говорит о прошлых сложных обществах, то это актуально и сегодня (см. видео его выступления в Институте Санта Фе [13]). К тому же, и войну очень часто связывают с культурой (см., например, [14]).

Кстати, связи информационного и материального в истории очень видны. Например, Леруа-Гуран пишет [15, р. 210]: «Переход от мифологического к рациональному мышлению был очень постепенным, точно синхронизируемым с развитием урбанистической концентрации и металлургии». Сегодня из Санта Фе появились новые данные, сближающие города современности и города прошлого. С. Ортман (см. о нем — [16]) с коллегами выделили следующие сходные характеристики [17-21]. В больших древних городах было больше памятников на человека, дома и памятники были больше. Рост продуктивности был побольше, чем давала возрастающая численность населения. Чем большим был город, тем большим было форсирование.

Ортман говорит: «Это было удивительно, чему нельзя было поверить. Мы выросли на постоянных рассказах, что благодаря капитализму, индустриализации и демократии современный мир радикально отличается от прошлых миров. Мы же нашли предшественников фундаментальных драйверов важных социоэкономических моделей современных городов».

Л. Беттанкур (см. о нем на сайте Санта Фе [22]) назвал города «социальными реакторами» (см. также [23]). Все социальные результаты растут в городах быстрее, чем растет население, как позитивные (достаток или инновации), так и негативные (преступность или бедность).

Ортман говорит и следующее: «Для меня идея того, что те же фундаментальные процессы, которые породили такое место, как Нью-Йорк, работали и в древних сельских деревнях в других частях мира, является поразительной».

В статье в журнале Science приходят к следующим выводам по поводу того, что древние города работали как социальные реакторы [24]: «Большие города являются средами, где большее число социальных взаимодействий на единицу времени может быть поддержано и удержано. В свою очередь эта общая динамика является базой для расширения экономической и политической организации, таких явлений, как разделение и координация труда, специализация знаний, развитие иерархических политических и гражданских институтов. Поскольку выражение этой деятельности является локальным и отражает историю и культуру, большие города в любой урбанистической системе в среднем имеют общие характеристики, поскольку они усиливают возможности социального взаимодействия, дают лучшие возможности для взаимодополняемости, в результате увеличивая производительность и объем материальных ресурсов и человеческого труда».

Если Санта Фе — это институт в области фундаментальных наук, который интересуется, хотя и редко, гуманитарными объектами, то существуют подобные проекты из недр мощных ведомств, например, министерства обороны. Пентагон запустил в 2008 г. инициативу Минерва ([25], см. такой же проект Камелот, датируемый 1964 г. [26-28]). В проекте Камелот также была попытка привлечь политических экспертов к решению военных задач.

В рамках проекта Минерва предлагалось даже создавать новые науки, как такие, которые когда-то были созданы на военные деньги типа Теории игр или Советологии. Официально названной цифрой финансирования было 50 миллионов долларов на пять лет ([29], см. также сайт проекта — [30]). Тогда предлагалось три основных направления: китайские военные и технологические исследования, иракские и террористические перспективные исследования и религиозные и идеологические исследования [31]). Газета New York Times рассказала о проекте автоматического сканирования Интернета в 21 латиноамериканской стране под названием «Информационный глаз в небе» [32]. Другой проект направлен на автоматическое обнаружение в интернете террористических сетей в Афганистане. А еще были проекты Университета Аризоны по политическим оппонентам радикального ислама и Университета Техаса по влиянию климатических изменений на политическую стабильность в Африке. Пентагон также привязали в СМИ к нашумевшему исследованию Фейсбука по анализу «заражения» эмоциональными сообщениями [33]. Правда, Фейсбук сразу же стал защищаться от возможных связей с военными или правительственными заказчиками [34].

Ведущий компьютерный ученый из Массачусетского технологического института А. Пентленд прокомментировал эти выделяемые военными гранты так: «Результатом станет намного лучшее понимание того, что происходит в мире, того, как хорошо местные правительства справляются с ситуациями. Это внушает надежду, а не страх, поскольку это, вероятно, первая реальная возможность для всего человечества получить прозрачность в правительстве».

Новый проект направлен на следующие ключевые точки [35-37]: Идентичность, влияние, мобилизация; Культура, идентичность и безопасность; Формирование представлений и влияние; Мобилизация для изменений; Общественная упругость и изменения; Управление и правление закона; Ресурсы, экономика и глобализация; Дополнительные факторы, влияющие на общественную упругость и изменения; Власть и сдерживание; Проявление власти и диффузия; Другие варианты сдерживания; Инновации в национальной безопасности, конфликте и кооперации; Аналитические методы и метрики в исследованиях безопасности; Новые проблемы в конфликтах и безопасности.

Это наступление военных грантов вызвало сопротивление со стороны американских антропологов. Они увидели в этом не обучение умению выживать, а умению убивать. Пентагон сразу же выложил 60 миллионов долларов на изучение человеческого пространства войны [38]. Пошло большое число статей антропологов, сопротивляющихся такому проникновению военных в науку [39-42].

И последнее, но очень важное пересечение гражданских ученых и военных заказов лежит в области больших массивов данных. К примеру, очень интересные работы делает К. Леетару, отталкиваясь от такого объекта как социальные медиа ([43-45], см. его сайт — www.kalevleetaru.com). Однако возникают и голоса предостережения, например, А. Пентленд, который увидел следующий набор проблем в отношении больших массивов информации [46]:

проблема корреляции: при больших объемах практическая каждая проблема начинает давать «статистически значимые» ответы, например, люди, которые едут на работу по понедельникам в своей машине, а не на общественном транспорте, скорее всегда заболеют гриппом, что связано с наличием множества возможных отношений, которые могут быть «статистически значимыми»;
проблема «человеческого понимания»: нахождение корреляции — это одно, а понимание их, позволяющее построить новую лучшую систему, гораздо сложнее;
проблема происхождения: бизнес останавливается перед сложностями извлечения информации из «мусора» и придания ему формы, с которой можно работать;
проблема приватности: чем больше бизнес интересуется силой больших массивов информации, тем сильнее людей волнует проблема вмешательства таким путем в их частную жизнь.

Отталкиваясь от наличия больших информационных массивов, сегодня делается также множество работ по предсказанию будущего (см., например, [47-52]).

Но не только алгоритмы ведут к правильным предсказаниям. Правда, оказалось, что эксперты-политологи оказались настолько слабы в этом отношении, что конгресс даже запретил финансирование политических тем [53]. Однако в сфере разведки, наоборот, возник четырехлетний проект по поиску новых подходов к политическим предсказаниям ([54-55], сайт — www.goodjudgmentproject.com). Его лидером стал профессор Ф. Тетлок, который и издал в 2005 г. книгу о «плохих» политических экспертах (см. о нем [56-57]).

Тетлок изучил точность прогнозов 284 экспертов, давших 28 тысяч прогнозов, пытаясь найти более удачные модели [58]. Как оказалось, в основном прогнозы были неудавшимися. И консерваторы, и либералы, и оптимисты, и пессимисты — все ошибались. Только один параметр оказался важным: «как ты думаешь, важнее того, о чем ты думаешь».

Этот параметр превратился в разделение экспертов на два типа: «лис» и «ежей». И в этом соревновании сильнее оказались лисы. У ежей есть одна великая теория, например, марксизм, и они применяют ее во всех возможных областях. Лисы не принимают великих теорий, они каждый раз отталкиваются от конкретных событий.

Выступая в американском музее холокоста на тему предсказания массового насилия, Тетлок перечислил свои исходные данные, на которые опиралась книга [59]. Это 55 стран за 20 лет. Когда эксперты были на 90% уверены, результат получался только в 68% случаев. Когда эксперты были на 10% уверены, результат осуществлялся в 30% случаев.

Для эксперимента по краудсорсингу предсказаний они разделили людей на два класса: команда по контенту и команда по процессу. Специалисты по контенту дают сырой материал для предсказаний, а специалисты по процессу объединяют его в прогнозы.

В своем тексте 2010 г., который выстроен как ответы на критические высказывания, высказанные на симпозиуме, он повторяет свой базис текста 2005 г. ([60], это целый номер журнала Critical Review, 2010, Vol. 22, No. 4, посвященный обсуждению его идей): «Политические эксперты в моем исследовании были систематически сверхуверенными, что они знают ответы на сложные вопросы экономических, внутриполитических и геополитических трендов. Результаты приписанных 90-процентных вероятностей часто случались только в 70 процентах или 60 процентах случаев».

Тетлок говорит также, что удача «лис» была чуть больше, чем у алгоритмов экстраполяции. Но даже это «чуть» оказывается важным в случае решений большой важности (см. также первую главу книги Тетлока в онлайне [61]).

Исходное деление на лис/ежей Тетлок взял у И. Берлина, эссе которого носит название «Еж и лиса». Здесь он цитирует древнегреческого поэта Архилоха «Лиса знает много вещей, но еж знает одну большую вещь» [62]). Берлин в результате отнес к ежам Данте, Шекспира — к лисам. Платон, Лукреций, Паскальт, Гегель, Достоевский, Ницше, Ибсен, Пруст — в разной степени ежи, Геродот, Аристотель, Монтень, Эразм, Мольер, Гете, Пушкина, Бальзак, Джойс — лисы.

Еще в 1996 г. у Тетлока была статья о когнитивном и риторическом стилях Черчилля ([63], см. также статью о Тетлоке в New Yorker [64]). В этой статье Тетлок замечает, что Черчилль был не особо интегративно сложным, имея в виду, что в этом случае человек пытается совместить или принять во внимание противоречащие взгляды. Другой путь мышления носит название когнитивной сложности. И Черчилль обладал именно ним. Этот вариант предполагает иметь разные представления, которые при этом не вступают в противоречие между собой.

У Чемберлена, кстати, был высокий уровень интегративной сложности. Смена этих уровней в случае прихода Черчилля, как пишет Тетлок в другой своей совместной работе, является сигналом неизбежности войны [65]. Кстати, анализируя советские высказывания с 1945 по 1983 гг. Тетлок приходит к выводу, что интегративная сложность падает перед интервенциями (вход в Афганистан или размещение ракет на Кубе)

В беседе с Ф. Тетлок [66] говорит о двух своих выводах. С одной стороны, политические эксперты плохи, когда они предсказывают события за пределами одного года. С другой, они думают, что знают о будущем больше, чем они реально знают. Он называет это систематической сверхуверенностью. Ошибочные предсказания разведки он делит на два типа: неверное позитивное предсказание и неверное негативное предсказание. Примером первого он называет наличие оружия массового уничтожения в Ираке, а второго — 11 сентября.

Д. Брукс в газете New York Times раскрывает суть проведенных в 2011 г. экспериментов по краудсорсингу предсказаний [67]. Была сделана попытка предсказать следующее: выйдут ли из зоны евро определенные страны, вернется ли Северная Корея к переговорам по разоружению, поменяются ли постами В. Путин и Д. Медведев. Над предсказаниями работало пять команд из МТИ, Мичигана и Мериленда. Предсказания сбылись с точностью 60%. Это удалось получить, поскольку в команды были отобраны люди, прошедшие тестирование. Одной из особенностей, которую следовало иметь был открытый ум, одной из характеристик которого является открытость новым идеям [68]. Потом их дополнительно обучили, причем некоторые тренинги были сделаны по книге известного психолога Д. Канемана. Их научили различать, например, внешний и внутренний взгляды на событие.

Кстати, Брукс заканчивает свою статью словами, что если бы он был президентом Обамой, то он хотел бы иметь у себя эти предсказания, однако разведывательное сообщество будет их ненавидеть. Эта его гипотеза опровергается попытками «приручить» краудсорсинг под нужды разведки (см., к примеру, [69-70]).

Нейт Силвер (см. о нем [71], у него есть книга [72], он имеет сайт — fivethirtyeight.com, где есть предсказания даже на тему, кто именно получит премию Оскара [73]).

В книге он разграничивает два термина, которые есть в английском, в отношении предсказаний — forecast и predict [72]. Если predict имеет латинские корни, то forecast — англо-германские. Он отражает новую протестантскую модель мира, это планирование в условиях неопределенности.

В интервью он так отвечает на вопрос, кем является Обама, ежом или лисой [74]: «Думаю, что Обама лиса, и это делает его президентство трудным. Поскольку Джордж Буш точно был ежом. У него было очень сильное чувство и он мог говорить публике, что тут моральный порядок вселенной, что является абсолютным добром или злом. И в этом нет неоднозначности . Ежи имеют возможность иногда быть решительными и убедительными, они также могут полностью ошибаться и начинать из-за этого войну. Лисы много совещаются. И это может не нравиться людям, которые ждут быстрых ответов. В то же самое время можно сказать, что Обама играет в долгую игру. Историки говорят, что он будет выглядеть лучше через 10 лет, чем сейчас. [...] Быть лисой хорошо, если ты делаешь предсказания о мире. [...] Мне кажется, что большинство руководителей — ежи, они очень сильно уверены в конкретном представлении о своем продукте. Они чересчур оптимистичны в том, как хорош их продукт. Поэтому многие из них проигрывают».

Газета New York Times отозвалась о книге Силвера следующим образом, что она пока направлена на спортивные и политические соревнования [75]. Но его амбиции ведут его к более серьезным вопросам.

Кстати, одна из глав книги требует стать лисой, чтобы предсказания стали лучше. В ней он выстроил целую таблицу сравнения качеств «лис» и «ежей»:

КАК ДУМАЮТ ЛИСЫ	КАК ДУМАЮТ ЕЖИ
Многосторонне: опираются на идеи из разных дисциплин, независимо от того, с какой стороны политической действительности они приходят	Специализированно: обычно затрачивают большую часть своей карьеры на одну или две большие идеи. Могут смотреть на мнение других скептически
Адаптируемы: находят новый подход или используют несколько подходов сразу, когда не уверены, что удается решить по первому варианту	Стойкие: держатся того же подхода, новая информация используется для совершенствования старой модели
Самокритичны: иногда готовы признавать ошибки в своих предсказаниях и принять на себя вину за них	Упрямы: Ошибки приписываются невезению или особым условиям
Толерантны к сложности: рассматривают вселенную как сложную, многие проблемы которой не решаются	Ищут упорядоченности: считают, что мир должен подчиняться простым управленческим отношениям
Осторожны: выражают свои предсказания в вероятностных терминах и рассматривают их как возможное мнение	Уверенны: редко ограничивают свои предсказания и не хотят их менять
Эмпиричны: Полагаются больше на наблюдение, чем на теорию	Идеологичны: считают, что решения многих каждодневных проблем являются проявлениями какой-то большой теории или борьбы
Лисы предсказывают лучше	Ежи предсказывают хуже

Зато следующий раздел называется еще интереснее «Почему ежи являются лучшими телевизионными гостями». В этом он опирается на разговор с Тетлоком, который сказал ему в личной беседе: «Каковы стимулы для публичного интеллектуала? Есть ученые, которые вполне довольны своей неизвестностью. Но есть и другие, которые стремятся быть публичными интеллектуалами, чтобы довольно смело предлагать не с малыми вероятностями довольно драматические изменения. Это скорее всего привлечет ваше внимание».

То есть громкие слова естественно привлекут больше внимания.

Нейт Силвер называет несколько принципов своей работы:

думать вероятностно: предлагайте диапазон возможных ответов,
сегодняшнее предсказание будет первым, но не последним: неверно считать, что хорошее предсказание не будет изменяться,
ищите консесус: групповое объединение предсказаний является более достоверным.

По последнему пункту у него есть разъяснение с опорой на Тетлока: «Лисы часто пытаются зайти в голову, что могут делать с целой группой ежей». Он имеет в виду, что лисы развили способность подражать этому процессу консенсуса». В 2008 г. Силвер правильно предсказал победителя в президентской гонке в 49 из 50 штатов, что позволяет относиться к нему серьезно.

Литература

См. также:

Проектировщики будущего: от войны к медиа
Георгий Почепцов: «Мы строим чужое будущее»
Прошлое, настоящее, будущее в физическом, информационном и виртуальном пространствах