Известные неизвестные

Даже лучшие на сегодня (и ближайшее будущее) прогностические модели требуют огромного количества данных. Следовательно, в случаях, когда их не хватает, точность прогноза соответственно понизится. Мы знаем, чего мы не знаем: известные неизвестные.

Недостаток данных обычно сопутствует достаточно редко происходящим событиям, поэтому их прогнозировать сложно. Президентские выборы в США проводятся только раз в четыре года, а кандидаты и политическая обстановка всегда разные. Предугадать итоги президентских выборов на несколько лет вперед практически невозможно. Как показали выборы 2016 года, трудно предположить итоги даже недели или хотя бы одного дня. Крупные землетрясения тоже достаточно редки (к счастью), и прогнозировать, когда они произойдут, где и с какой интенсивностью, пока нереально (но сейсмологи работают над этим)[50].

В отличие от машин, людям иногда отлично удаются прогнозы на основе ограниченного объема данных. Мы опознаём лица, даже если видели их лишь пару раз и в другом ракурсе. Сорок лет спустя мы узнаём одноклассника, с которым учились в четвертом классе, как бы он ни изменился внешне. С ранних лет мы угадываем траекторию полета мяча (даже если у нас еще недостаточно развита координация, чтобы его поймать). Мы легко проводим аналогии, усмотрев схожие с прошлым опытом обстоятельства в новой ситуации. Например, ученые в течение нескольких десятилетий представляли атом как миниатюрную солнечную систему, и во многих школах его до сих пор так и описывают[51].

IT-специалисты стараются снизить потребность машин в данных и разрабатывают такие методы, как «обучение на одном примере», в которых машины учатся прогнозировать объекты, увидев их единожды, но полный успех пока не достигнут[52]. Поскольку люди пока лучше умеют прогнозировать на основе известных неизвестных, можно запрограммировать машины так, чтобы в подобных ситуациях они призывали человека на помощь.