FSCP
16.4K subscribers
31K photos
3.69K videos
863 files
79.2K links
another filter bubble канал изначально созданный несколькими друзьями чтобы делиться копипастой, иногда оценочным суждением

технологии, деньги, социум

редакция @id9QGq_bot
реклама @johneditor
в будущее возьмут не всех
выводы самостоятельно

мир меняется
Download Telegram
Forwarded from Robotics Channel (Maxim Kosterin)
#future #ai #human #лонгрид

Почему человек склонен выдавать ошибочные прогнозы?

Человек стремится предсказать будущее, чтобы научиться им управлять. Футурологи, аналитики, финансисты используют большие массивы данных чтобы сделать своё предсказание максимально достоверным. Но в итоге мы знаем только о тех предсказаниях, которые сбылись, а ошибочные прогнозы остаются забытыми.

Чтобы понять причины ошибочных прогнозов человека давайте заглянем в когнитивную психологию.

В книге Канемана и Тверски «Принятие решений в условиях неопределённости: правила и предубеждения» утверждается, что большинство таких ошибок проникает в оценки бессознательно, человек не чувствует, что ошибается, и уверен в своей объективности.

Основные виды когнитивных искажений, влияющих на прогнозы будущего, по их версии это:

1. Привязанность к определённой идеологии или картине мира. Эта ошибка наиболее часто проявляется, поскольку большинство идеологий нацелено на создание того или иного будущего. Кроме того, люди объединяются в группы через приверженность тем или иным идеологиям. И наоборот, если люди принадлежат некой группе (например, народу или семье), то это побуждает их разделять распространенную в ней идеологию. Наверняка каждый сталкивался с таким видом предвзятости, когда человек верит в какой-нибудь «-изм», и отвергает как ложные все факты, которые ему противоречат. Человек заранее знает, что он хочет доказать. Авторы этой книги сознают, что в футурологии всегда есть немного от пропаганды, и наша приверженность позитивному сценарию влияет на создаваемую нами модель будущего.

2. Зависимость от неосознаваемых эмоциональных реакций. Например, мы склонны больше верить словам человека, который нам нравится. Обычный человек, который не читал учебника логики, в большей степени лишён способности отличать истинное от ложного. Подобно тому, как человек, не изучавший математического анализа, не может вычислять интегралы.

3. Сверхуверенность. Люди склонны преувеличивать свои интеллектуальные способности и недооценивать оппонентов, что является отражением подсознательного стремления к более высокому социальному статусу. Сверхуверенность приводит к тому, что люди переоценивают свою способность предвидеть будущее.

К этому списку нужно бы добавить еще 21 вид искажений, но статья не об этом. Подробнее о видах искажений можете прочитать по ссылке https://goo.gl/NYq6eB

Компьютерные алгоритмы обработки данных не обладают идеологией, эмоциональностью и сверхуверенностью. Холодный расчёт горячим от нагрузки процессором. Но как алгоритмы могут предсказывать будущее?

В каждом смартфоне есть функция подсказки слов во время ввода сообщений. Алгоритм подсказок основан на сборе статистики часто употребляемых слов и их сочетаний. Чем больше вы пишите, тем лучше результаты алгоритма.

Из более серьезных примеров, полиция Чикаго в самых опасных районах города установила датчиков на сумму 1 млн долларов и подключила их к нейросети. Благодаря анализу данных от датчиков, статистики преступности, социально-экономических данных, информации о погоде и о бизнесе полиции удалось снизить количество перестрелок на 39% по сравнению с предыдущим годом, а количество убийств — на 33%. Алгоритм подсказывает департаменту в каком месте района стоит разместить дополнительные наряды полиции (источник https://goo.gl/Tsy7Jw).

Бизнес может применять предиктивные алгоритмы, чтобы предсказывать отказы/уходы клиентов на основе собираемых данных о поведении текущих и ушедших клиентов. Дешевле оставить когда-то лояльного клиента новыми предложениями, чем потратить деньги на привлечение нового.

Брокеры используют самообучающиеся нейросети, чтобы прогнозировать поведение фондовых индексов (https://goo.gl/4Du9QS).

Вот интересная статья на Geektimes о том, как группа исследователей из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института обучает нейросеть генерировать будущую секунду видео https://goo.gl/uTXfG4

Полная версия лонгрида тут https://goo.gl/uprpDL