Hlavní stránka Multimédia Hry a zábava Vizionáři, nebo osli? Jak je těžké hledět do budoucnosti počítačů
Vizionáři, nebo osli? Jak je těžké hledět do budoucnosti počítačů
autor: Michal Rybka , publikováno 8.8.2014
Vizionáři, nebo osli? Jak je těžké hledět do budoucnosti počítačů

Každý má názor na to, jak bude vypadat budoucnost počítačů. Ve skutečnosti se ukazuje, že odhadovat budoucnost je nesmírně těžké – a to se bavíme jen o „věrohodných možných odhadech“, které dávají smysl. Pokud jde o schopnost odhadnout skutečný vývoj, je to mnohem, mnohem horší.


Jednou z nejzajímavějších populárně vědeckých knih, kterou si dnes můžete koupit, je „Signál a šum“ od Nate Silvera. Tahle vynikající kniha pojednává o pravděpodobnosti a statistice zcela jasnou, jednoduchou a ilustrativní formou, takže ji může pochopit každý. Samotná pravděpodobnost a statistika je přitom asi nejpraktičtější částí matematiky, se kterou se v životě doopravdy setkáte: Nikdy jsem v reálu nemusel řešit ani kvadratické, natož pak goniometrické rovnice, zato na pravděpodobnost narážíte neustále. Každý den.

Pokaždé, když zvažujete, která kombinace spojů vás asi dostane nejrychleji do cíle, pokaždé, když se rozhodujete o něčem, co nemá jistý výsledek. Protože – jak každý uživatel dopravního systému ví – je sice hezké, že vám aplikace přesně spoj spočítá, když minutové zdržení jednoho spoje může vést k tomu, že se celý ten pěkný plán rozpadne. Pak je najednou důležitý nejen očekávaný čas příjezdů, ale i jejich jednotlivé frekvence, protože nižší frekvence znamená vyšší riziko. A když už máte dvacet minut, objednáte si jídlo? Jaká je pravděpodobnost, že ho dostanete a stihnete sníst včas? Vítejte ve světě každodenní pravděpodobnosti.

Vizionáři, nebo osli? Jak je těžké hledět do budoucnosti počítačů

foto: Tomáš Nosil

Knížka Nate Silvera se zabývá příklady z reálného světa a přitom je nesmírně praktická, protože vysvětluje, proč jsou některé druhy predikcí složitější než jiné a kdy jsou tvrzení o budoucnosti pouhým hádáním. Ukazuje triky, které experti a komentátoři používají, aby vypadali chytřejší než doopravdy jsou a jak se jim daří zamaskovat jejich zcela zcestné predikce z minulosti tak, aby si toho v budoucnosti nikdo nevšiml. Velmi jasně ukazuje, proč nárůst vědeckých článků nevede k úměrnému růstu vědeckého poznání a vysvětluje, proč jsou dnes tak oslavovaná „velká data“ možná jenom cesta do temnoty.

Je to jednoduché: Korelace není kauzalita, je možné najít náhodné korelace i mezi proměnnými, které spolu absolutně nesouvisí – a čím více proměnných máte, tím více korelací bez kauzalit najdete. Experti, kteří tenhle jednoduchý pravděpodobnostní jev neznají, pak klidně vytváří zhola nesmyslné studie, jenom proto, že „to vychází“. Anebo dělají jiné chyby, například se domnívají, že je možné vždy usuzovat z minulosti na budoucnost. Někdy to jde, jindy to nejde. Expert je ten, kdo tyto případy rozezná anebo alespoň formuluje svoje předpovědi tak, že se nenechá chytit, když se netrefí.

Je obrovská škoda, že se tahle knížka nečte před úvodem do pravděpodobnosti a statistiky. Je smutným faktem, že jen málo autorů učebnic dokáže látku podat tak, aby studenti pochopili, jaký má smysl a proč je důležitá – a řekl bych, že vedle teorie pole je pravděpodobnost vykládána na střední škole možná nejobskurněji. Času je na látku málo, jako by snad ty pitomé trojúhelníky měly v praxi větší význam, než to, zda si dokážete spočítat, zda se vám pojištění vyplatí anebo si umíte zpracovat výsledky pokusu tak, abyste obhajitelně vyvodili, zda váš předpoklad platí, neplatí anebo to prostě nevíte.

Navštívil jsem tři různé přednášky o metodologii a filozofii vědy – a přísahám, že NIKDE se nevěnovali rozdílu mezi bayesovským a fisherovským pojetím pravděpodobnosti. Ba co více, nezřídka jsou tyhle dva rozdílné přístupy vykládány jako zcela samostatné (bayesovské v kurzech pravděpodobnosti, fisherovské ve statistice), což vám nedovolí kriticky je srovnat a uvědomit si, jaký dopad můžou mít na vaše experimenty, závěry a odhady. Zde je tomu věnována jedna kapitola, která to ilustruje perfektně a to zcela bez matematiky. Škoda, že jsem ji nečetl tenkrát!

Nate Silver prostě umí, jeho knížka je výborná a rozhodně byste si ji měli přečíst, protože vám v mnoha směrech otevře oči. V digitální podobě ji mají třeba v Alze.

Vizionáři, nebo osli? Jak je těžké hledět do budoucnosti počítačů

Signál a šum - Nate Silver lze pořídit v e-shopech
za cenu od  (Zdroj: Heureka.cz) Porovnat ceny >>

Celkový dojem, který si z knížky odnesete, je to, že předvídat je těžké. Dnes rádi skáčeme ke zkratkám a přebíráme názory expertů, ale přece jenom každý z nás v koutku srdce tuší, že ty předpovědi nejsou až tak přesné. Ekonomika měla stoupat o tři procenta, propadla se o deset. Dnes mělo být hezky, tak proč jsem mokrý jako myš?! Čím je systém, který se snažíme předpovídat složitější, tím hůř se hádá do budoucnosti. V podstatě se dá říci, že vidíme – či odhadujeme – jenom nějaký generální směr.


 
Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.
146 čtenářů navrhlo autorovi prémii: 67.4Kč Prémie tohoto článku jsou již uzavřené, děkujeme za váš zájem.
Tento web používá k poskytování služeb soubory cookie.