Темнее дня - Шеффилд Чарльз. Страница 50

— Я расскажу тебе, — сказал он, — что, как мне кажется, происходило. Хотя я могу ошибаться. У Невода достаточно компьютерных возможностей, чтобы принимать в рассмотрение тысячи ветвей одновременно и выбирать из них наиболее подходящую. Факс слишком примитивен, чтобы задействовать его более, чем в одном варианте будущего, но человек, судя по всему, не так прост. Я принимал образы многих возможностей — настолько многих, что мне с ними было не справиться.

— Алекс, я перестаю тебя понимать.

— Ничего удивительного. Я же не рассматривал эти элементы предсказательной модели вместо с тобой. Вообще-то я бы рассмотрел. Но ты настаивала, чтобы я выработал отчет, который сможет понять даже Маканелли.

— Действительно. Но если ты предполагаешь, что я идиотка вроде Лоринга Маканелли...

— Нет, вовсе нет. Я просто говорю о том, на что я тратил свое время. Я пытался выработать упрощенную версию для Маканелли, а это означало, что некоторые из самых заковыристых элементов я вынужден был оставить в стороне. Затем нам неожиданно пришлось отчитаться перед Солом Глаубом и Магрит Кнудсен, и я применил тот же подход...

— Информация, Алекс. Мне нужна информация. Что именно тебе пришлось выпустить из рассмотрения?

— Все вероятностные элементы модели.

— Тогда ты прав. Мы никогда ничего подобного не обсуждали. Ты всегда настаивал, что твоя модель детерминистская. Если только ты не находишься в режиме «моментального интерактива», когда в модель вовлечен человек, она всегда выдает одни и те же результаты.

— Все верно. Выдает. Но это не означает, что там нет вероятностных элементов. — Алекс уже чувствовал легкую досаду на то, что Кейт так медленно его понимает.

— Знаешь, Алекс, теперь уже моя голова кругом идет. Вернись назад, расслабься и вспомни, с кем ты разговариваешь. Я, конечно, не Лоринг Маканелли, но я сейчас не под форсажем, и я далеко не гений, когда речь о моделях заходит.

— Постараюсь. — Алекс вспомнил краткий совет от ведущего ученого прошлого столетия: «Объяснение должно быть максимально простым, но не еще проще». Впрочем, Кейт сейчас этот совет цитировать не стоило.

— Я собираюсь воспользоваться аналогией. Я опасался делать это с Лорингом Маканелли, потому что из того, что ты мне рассказала, я заключил, что он не отличит аналогию от реальной вещи. Но я часто думаю о предсказательной модели именно так.

Представь себе, что наша модель играет в шахматы и что теперь ход модели. Она прекрасно знает позицию на доске, но доска эта — не обычная шахматная с шестьюдесятью четырьмя клетками и максимум тридцатью двумя фигурами; наша доска — это вся протяженная Солнечная система с по меньшей мере пятью миллиардами человек, а также с неопределенным числом компьютеров и природных особенностей. Модель должна рассмотреть все взаимодействия всех этих элементов, а затем решить, как доска, скорее всего, будет выглядеть через один ход. Скажем так — один ход означает один день от сегодняшнего. Противник — в данном случае человечество и Природа — делает ход. Затем модель должна решить, как доска будет выглядеть в той точке, которая на два дня впереди. После чего противник ходит снова, снова и снова. Модель в каждом случае должна решить, какой вид примет доска. Она делает предсказание.

Кейт кивала — несколько неуверенно, но все же кивала.

— Лучшие шахматисты человечества, — продолжал Алекс, — могут заглянуть на десять или даже на двенадцать ходов вперед. Имея представление, как доска будет выглядеть через много ходов, они соответственно делают свой следующий ход. Как они это делают? Прежде всего, мы точно знаем, что они это делают не вслепую. Они также не делают этого посредством оценки каждого возможного хода, который может сделать их противник, и выбора лучшего для себя. Во вселенной просто не хватит времени, чтобы применить такой подход, пусть даже он использовался более ранними и примитивными программами игры в шахматы. На самом деле шахматист, основываясь на своем опыте и интуиции, присваивает вероятность успеха конкретной последовательности ходов, принимая в расчет каждый разумный ход, который может сделать противник. Последовательности с низкой вероятностью успеха затем отбрасываются. Они даже не выходят на уровень сознательного рассмотрения. Высоковероятностные последовательности изучаются и сравниваются. Наконец шахматист делает ход. Данный ход предлагает лучшие шансы на победу, учитывая все ходы, которые в будущем может выбрать противник.

Предсказательная программа сталкивается с той же проблемой, что и шахматист, только в данном случае эта проблема еще серьезней. Программа не знает, что ее «противник» — природная вселенная плюс пять с лишним миллиардов человеческих «фигур» — станет делать день за днем, все дальше и дальше. Даже со всеми компьютерными возможностями Невода краткосрочное предсказание должно будет прогоняться до скончания века. Поэтому модель, подобно шахматисту, вынуждена работать с вероятностями. И, подобно шахматисту, она устраняет варианты с низкой вероятностью, если только мы, посредством введения экзогенных переменных, не настаиваем на том, чтобы она эти варианты все-таки рассмотрела. Если же мы это делаем, модель автоматически конвертирует данное низковероятностное будущее в высоковероятностное. Но даже в этом случае, когда мы заходим далеко в будущее, вариант, на рассмотрении которого мы настаивали, может упасть в вероятности, если данная экзогенная переменная была введена лишь в одной временной точке.

С точки зрения модели, никогда не бывает одного-единственного варианта будущего. Существует большое число возможных вариантов, ответвляющихся и все больше отклоняющихся друг от друга, чем дальше мы заглядываем вперед во времени. В итоге то, что модель выдает нам как будущее — это просто тот его вариант, которому модель приписывает наибольшую вероятность. — Алекс сделал паузу. — Вид у тебя что-то не слишком радостный.

— А чему мне радоваться? Ты рассказываешь мне, что мы славно продвинулись, и мы представляем отчет моему начальнику, начальнику моего начальника и начальнику начальника моего начальника, где обо всех этих вещах говорится так, будто это слово Божье, доставленное со священной горы. А теперь ты заявляешь, что то, о чем они услышали, было всего лишь одной из миллиарда триллионов вероятностей.

— Нет. На самом деле модель намного умнее. Все возможные варианты будущего будут прогрессировать, и по мере своего продвижения они будут отклоняться друг от друга. Это неизбежно. Можешь представить себе эти варианты будущего как фотоны, образующие конус, который расширяется по мере удаления света от своего источника. Но если ты суммируешь абсолютно все вероятности для абсолютно всех вариантов, ты должна получить единство — некое будущее все же должно случиться. Модель рассматривает тысячи вариантов будущего, для которых вычисленные вероятности наибольшие, и производит оценку дисперсии. Насколько конус тех вероятных вариантов будущего расширился во времени? Если число, которая модель вычисляет, окажется выше заранее установленного значения, тогда модель выдаст сообщение, что с данными параметрами будущее представляется неопределенным.

— Но такого никогда не происходит. По крайней мере, такого не случалось ни в одном из прогонов, за которыми я наблюдала.

— Это хорошие новости, а не плохие. Это означает, что все вероятные варианты будущего достаточно схожи, а это свою очередь представляет собой причину для веры в нашу модель. Маловероятные варианты будущего со временем выгружаются, если только мы не настаиваем на их рассмотрении посредством введения экзогенных переменных. Чего я не ожидал и с чем у меня возникла проблема, пока я находился в режиме «моментального интерактива», так это с тем, что во время прогона программы я оказался способен воспринимать другие варианты будущего — возможно, даже невероятные. Им просто не хватало времени, чтобы выгрузиться. — Алекс чувствовал, как эти варианты бродят у него в голове. Кометные дожди, дезинтегрирующие симбионты, обнаружение внеземного разума, загадки на Тритоне...