Слабые стороны машин в прогнозировании

Бывший министр обороны Дональд Рамсфелд однажды сказал:

«Есть известные известные – вещи, в знании которых мы уверены. Еще есть известные неизвестные – когда мы знаем, что есть кое-что, чего мы не знаем. Но есть еще и неизвестные неизвестные – мы их не знаем и не подозреваем об их существовании. Если посмотреть на историю нашей страны и других свободных государств, самой сложной является последняя категория»[49].

Это обеспечивает удобную структуру понимания условий, на которых «спотыкаются» прогностические машины. Первое: «известные известные» – это наличие большого объема данных, когда есть уверенность в правильности прогноза. Второе: «известные неизвестные» – когда данных мало и очевидно, что сделать прогноз будет сложно. Третье: «неизвестные неизвестные» – события, не знакомые по опыту или не имеющиеся в данных и тем не менее вероятные, поэтому прогнозировать их трудно, хотя мы можем об этом не подозревать. И наконец, не упомянутая Рамсфелдом категория – «неизвестные известные»: когда подтвержденный в прошлом опыт представляет собой результат неизвестного или ненаблюдаемого фактора, изменяющегося со временем, из-за чего прогноз становится ненадежным. Прогностические машины ошибаются именно в тех случаях, когда не могут исходить из хорошо известных рамок статистики.