Филип Тетлок - Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность

По моему мнению, Ульфельдер в этом споре был более убедителен, но это мнение, а не математический факт . Можно использовать Байеса для того, чтобы защитить Рикса. Как? Найти альтернативную базовую ставку, чтобы установить другую изначальную вероятность. Взамен 96 % (процент кандидатов в министры обороны, которые были одобрены Сенатом) можно предложить другую базовую ставку: если в новостях появляется вызывающая беспокойство кандидатура, как часто она проходит? Мое предположение — в 60 или 70 % случаев. Объединяем две базовые ставки и получаем априорную вероятность около 80 %. Итоговый результат: ошибка Рикса уже не так значительна, как раньше. Никогда не забывайте: прогнозирование событий реальной жизни — не только наука, но и искусство. Ulfelder. Will Chuck Hagel Be the Next SecDef?

Психологи провели сотни лабораторных исследований, которые тестируют степень профессионализма людей при корректировке результатов Байеса. В отличие от запутанных проблем реальной жизни, которыми интересуется IARPA , у этих лабораторных проблем есть четкие верные или неверные байесовские решения. Представьте, что вы наугад тянули шары (с пополнением) из урны — и есть вероятность 50/50, что урна содержит либо 70 шаров красного цвета и 30 синего, либо 70 синего и 30 красного. Вы вытянули 8 красных и 5 синих. Насколько вы должны изменить мнение, что теперь тянете из урны 50/50? Правильный байесовский ответ — 0,92, но большинство людей не принимают свидетельства достаточно серьезно и называют число ближе к 70 %. Используя подобные задания, Барбара Меллерс продемонстрировала, что суперпрогнозисты значительно лучше в байесовских подсчетах, чем другие прогнозисты. См.: B. A. Mellers, E. Stone, T. Murray, A. Minster, N. Rohrbaugh, M. Bishop, E. Chen, J. Baker, Y. Hou, M. Horowitz, L. Ungar, and P. E. Tetlock. Identifying and Cultivating ‘Superforecasters’ as a Method of Improving Probabilistic Predictions // Perspectives in Psychological Science. Forthcoming 2015.

Мэри Симпсон, в беседе с автором, 26 апреля 2013 года.

Популярное изложение исследования Двек см.: Carol Dweck. Mindset: The New Psychology of Success. New York: Ballantine Books, 2006. P. 18, 23.

Тут можно сделать вывод, что люди с фиксированным мышлением занимают в жизни невыгодное положение, потому что а) упускают возможности, которыми пользуются люди с мышлением роста, и б) лучше попытаться и потерпеть неудачу, чем не пытаться совсем. Но все еще непонятно, чьи взгляды на жизнь ближе к объективной реальности. Этот вопрос ведет нас к старому спору о природе и воспитании, яме, которую я осторожно обойду — разве что предупрежу еще раз о дихотомиях «или — или». Как сейчас выясняется благодаря исследованиям бихевиоральной генетики, природа или воспитание в реальности встречаются гораздо реже, чем природа и воспитание: ДНК в каждой клетке наших тел и мир, в котором мы рождаемся, взаимодействуют сложными путями. Природа не всем младенцам дает шансы стать Эйнштейном, Бетховеном, профессиональным баскетболистом или суперпрогнозистом. Но внутри этих рамок возможно огромное количество вариантов. Кем мы становимся и чего достигаем — зависит от возможностей в нашем мире и нашей готовности ими воспользоваться.

John F. Wasik. John Maynard Keynes’s Own Portfolio Not Too Dismal // New York Times . 2014. February 11. http://www.nytimes.com/2014/02/11/your-money/john-maynard-keyness-own-portfolio-not-too-dismal.html. См. также: David Chambers and Elroy Dimson. Retrospectives: John Maynard Keynes, Investment Innovator // Journal of Economic Perspectives 27. 2013. № 3. Summer. P. 213–228.

Wasik. John Maynard Keynes’s Own Portfolio Not Too Dismal.

John Maynard Keynes. Essays in Biography. Eastford, CT: Martino Fine Books, 2012. P. 175.

Noel F. Busch. Lord Keynes // Life . 1945. September 17. P. 122.

Michael Polanyi. Personal Knowledge. Chicago: University of Chicago Press, 1958. P. 238.

Если этот анализ верен, не только суперпрогнозисты, но и все прогнозисты, которые записались на турнир IARPA и не забросили его, должны, практикуясь, улучшить свои результаты. Правда ли все так? В идеальном мире это было бы легко выяснить: мы бы поместили результаты Брайера прогнозистов в график и посмотрели, улучшаются ли они со временем. Но мы не живем в таком мире, и узнать ответ на этот вопрос непросто. Добровольцы GJP не пытаются решить задачи в лаборатории, где сложность может поддерживаться на одном и том же уровне. В таком случае, если результат улучшается со временем, это означает, что у человека все лучше получается решать задачи. Но события реального мира, которые нужно прогнозировать, — не лабораторные задания. История постоянно изменяется, и сложность задач прогнозирования скачет туда-сюда. Так что, если мы посмотрим на точность прогнозиста в течение какого-то периода и увидим улучшение, можем сделать вывод, что либо у него лучше получается, либо вопросы стали проще. Отчасти эту проблему можно решить, если посмотреть на корреляцию между интеллектом и точностью с течением времени. Если она остается примерно одинаковой, значит, улучшения навыков, приобретенных в ходе турнира, у прогнозиста нет. Если же корреляция со временем снижается, это может указывать на уменьшающуюся роль природного интеллекта и увеличивающуюся роль навыков. Это далеко от идеального измерения, но, если бы я гнался за платоновским идеалом, я бы не покинул стены лаборатории. Результат? Корреляция с интеллектом на самом деле снижается. Это говорит нам о том, что практика действительно улучшает навыки прогнозистов.