Выше приведено краткое изложение вопросов. Точные формулировки таковы: «Представьте, что вам рассказывают о фильме, который собрал 60 миллионов долларов в прокате, но вы не знаете, как долго он шел в кинотеатрах. Каков будет ваш прогноз относительно общих кассовых сборов этого фильма?»; «Страховые агентства пользуются услугами актуариев, которые составляют прогнозы о продолжительности жизни людей – возрасте, в котором они умрут, – на основании демографических данных. Если вы оцениваете страховку для 39-летнего мужчины, каков будет ваш прогноз относительно его продолжительности жизни?»; «Представьте, что вы находитесь в чужой кухне и замечаете, что в духовке стоит пирог. Таймер показывает, что пирог печется уже 14 минут. Каков ваш прогноз относительно общего времени, в течение которого нужно печь пирог?»; «Если вам говорят, что член палаты представителей занимает свое место 11 лет, каков будет ваш прогноз относительно общего срока его полномочий?».
В электронном письме, полученном в ответ на заданные вопросы, Тененбаум пишет: «С точки зрения компьютера самый естественный способ сделать данные виды предсказаний – это применить алгоритмы, которые эффективно реализуют логику байесовского правила. Обычно компьютеры не „используют“ правило Байеса в явном виде, поскольку непосредственные вычисления возможны только для самых простых случаев. Вместо этого программисты задают компьютерам алгоритмы, чьи прогнозы приблизительно соответствуют правилу Байеса в широком диапазоне случаев, в том числе и этих».
Правило Байеса, сформулированное преподобным Байесом в посмертно изданном манускрипте 1763 года, предполагает настолько сложные вычисления, что большинство статистиков веками были вынуждены игнорировать его работы, поскольку не располагали инструментами, которые могли бы произвести необходимые расчеты. Только в 1950-х годах, с появлением более мощных компьютеров, ученые наконец смогли воспользоваться байесовским подходом для прогнозирования событий, которые ранее считались непредсказуемыми, – например, вероятности возникновения войны или шансов на универсальную эффективность лекарства, испытанного лишь на небольшой группе пациентов. Впрочем, даже современному компьютеру порой требуется несколько часов, чтобы вычислить кривую байесовской вероятности. – Примеч. автора.
Sheldon M. Ross, Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists (San Diego: Academic Press, 2004).
Термин «базовая оценка» обычно употребляют, когда речь идет о вопросах «да-нет». В эксперименте Тененбаума участников просили сделать количественные прогнозы, а не ответить на закрытый вопрос. Следовательно, в данном случае лучше сказать «априорное распределение».
В электронном письме, полученном в ответ на заданные вопросы, Тененбаум писал, что «на основании результатов наших исследований мы пока не можем сказать, действительно ли более богатый опыт знакомства с событиями определенного класса способствует постепенному повышению точности прогнозов, касающихся событий этого типа. Иногда – вроде бы да, иногда – нет. В любом случае это не единственный способ узнать априорную вероятность. Как показывает пример с фараонами, а также исследования, проведенные и нами, и другими учеными, люди узнают априорную вероятность не только через непосредственный контакт с определенным классом событий – они могут услышать необходимую информацию от окружающих, провести аналогии с другими классами и т. д.».
Eugene Kim, «Why Silicon Valley’s Elites Are Obsessed with Poker», Business Insider, 22/11/2014, http://www.businessinsider.com/best-poker-players-in-silicon-valley-2014-11.
В ответ на электронное письмо, призванное исключить фактические ошибки, Хельмут писал: «Энни – великолепный игрок. Она выдержала проверку временем. Я глубоко уважаю ее саму и ее холдем».
В ответ на электронное письмо, призванное исключить фактические ошибки, Хельмут писал: «Думаю, показав девятку, она пыталась меня опрокинуть (расстроить, вывести на эмоции). Множество игроков вылетели бы в трубу с моей комбинацией (старшая пара) и „безопасным“ терном, но только не я. Я заработал целое состояние благодаря своим инстинктам (моей белой магии, моему умению читать противника). Я доверился им и сбросил карты».
В ответ на электронное письмо, призванное исключить фактические ошибки, Хельмут писал: «Учитывая фишки, которые у меня были на тот момент, я должен был поставить все на этом флопе (у меня была старшая пара, кроме того я мог улучшить руку до флеша или стрита). Все по стандарту. Если вы намекаете, что я поставил деньги, потому что был на эмоциях, то вы заблуждаетесь. В этой ситуации я ничего не мог поделать…»
Читать дальше
Конец ознакомительного отрывка
Купить книгу