![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
На фоне давешних успехов гуглоробота по игре в го страшноватенько смотрится сегодняшнее объявление Microsoft о том, что их облачный сервис продвинутой аналитики и машинного обучения Cortana Intelligence Suite готов уже сейчас предсказать результаты Чемпионата Европы по футболу. Прогнозируют, что 10 июля на Stade de France встретятся в финале сборные Германии и Испании, причём немцы победят, в строгом соответствии с известной формулой Линекера.
Понятно, что пока что система говорит о 66%-ной достоверности своего прогноза, и это лишь обещания, которые нам предстоит за ближайший месяц проверить на практике. Может, там совершенно другие команды в финал пройдут. Все букмекеры, например, в один голос, хоть и с разным коэффициентом выплаты, прогнозируют победу французов, а у них, между прочим, тоже прогноз основан на математических моделях и алгоритмическом вычислении... Навскидку можно тут предположить, что букмекеры, отдавая предпочтение французам, учитывают тот факт, что этот чемпионат для них будет домашним (а когда чемпионат Европы последний раз проводился во Франции, то как раз хозяева его и выиграли, всухую разгромив Испанию на Parc des Princes в июне 1984). С другой стороны, система облачных вычислений может учитывать тот факт, что за последующие 28 лет и 7 турниров хозяева ЧЕ не побеждали в нём ни разу, и даже в финал пробились лишь однажды (Португалия в 2004-м)... Не в том дело.
А дело в том, что big data — штука устрашающе эффективная. Именно потому, что она безо всяких предрассудков может проанализировать абсолютно любые статистические взаимосвязи, до существования которых разум исследователя не в состоянии сам додуматься. Наши сомнения в прогностическом всемогуществе big data основаны всего лишь на вере во всесилие слепого Случая, способного сломать всю стройную логику объективных причинно-следственных связей: оттого, что в кузнице не было гвоздя...
Но ведь во всей череде описанных Маршаком неприятностей случайна лишь одна — отсутствие гвоздя в кузнице. Все последующие провалы закономерны и подчиняются стройной логике взаимосвязанных событий. То есть их вполне можно было бы спрогнозировать, если б некая компьютерная система имела о них информацию в реальном времени! А, возможно, и отсутствие гвоздя, хоть оно и не объяснено Маршаком, тоже имело под собой какую-то логистическую причину: например, в осаждённом городе истощились запасы металла, наступил упадок кузнечной отрасли, наметились проблемы с переоснащением кавалерии. В таком случае и гвоздь, и подкову, и гибель командира, и гибель конницы, и крах всей зависящей от неё обороны, тоже можно было бы спрогнозировать заранее, если б в те времена собиралась и анализировалась big data...
Поэтому я вполне могу допустить, что существует в природе такое количество разных случайных и разрозненных данных, одновременный учёт которых позволит довести точность футбольного прогноза и до 80%, и до 95%. Конечно, и у болельщиков, и у букмекеров останется надежда на чудо. Но, боюсь, в ситуации, когда исход 19 из 20 матчей будет с абсолютной точностью предсказываться роботом, такое развитие искусственного интеллекта может иметь для будущего футбола (и некоторых сопутствующих ему индустрий) не менее серьёзные последствия, чем для шахмат, шашек и го...
Понятно, что пока что система говорит о 66%-ной достоверности своего прогноза, и это лишь обещания, которые нам предстоит за ближайший месяц проверить на практике. Может, там совершенно другие команды в финал пройдут. Все букмекеры, например, в один голос, хоть и с разным коэффициентом выплаты, прогнозируют победу французов, а у них, между прочим, тоже прогноз основан на математических моделях и алгоритмическом вычислении... Навскидку можно тут предположить, что букмекеры, отдавая предпочтение французам, учитывают тот факт, что этот чемпионат для них будет домашним (а когда чемпионат Европы последний раз проводился во Франции, то как раз хозяева его и выиграли, всухую разгромив Испанию на Parc des Princes в июне 1984). С другой стороны, система облачных вычислений может учитывать тот факт, что за последующие 28 лет и 7 турниров хозяева ЧЕ не побеждали в нём ни разу, и даже в финал пробились лишь однажды (Португалия в 2004-м)... Не в том дело.
А дело в том, что big data — штука устрашающе эффективная. Именно потому, что она безо всяких предрассудков может проанализировать абсолютно любые статистические взаимосвязи, до существования которых разум исследователя не в состоянии сам додуматься. Наши сомнения в прогностическом всемогуществе big data основаны всего лишь на вере во всесилие слепого Случая, способного сломать всю стройную логику объективных причинно-следственных связей: оттого, что в кузнице не было гвоздя...
Но ведь во всей череде описанных Маршаком неприятностей случайна лишь одна — отсутствие гвоздя в кузнице. Все последующие провалы закономерны и подчиняются стройной логике взаимосвязанных событий. То есть их вполне можно было бы спрогнозировать, если б некая компьютерная система имела о них информацию в реальном времени! А, возможно, и отсутствие гвоздя, хоть оно и не объяснено Маршаком, тоже имело под собой какую-то логистическую причину: например, в осаждённом городе истощились запасы металла, наступил упадок кузнечной отрасли, наметились проблемы с переоснащением кавалерии. В таком случае и гвоздь, и подкову, и гибель командира, и гибель конницы, и крах всей зависящей от неё обороны, тоже можно было бы спрогнозировать заранее, если б в те времена собиралась и анализировалась big data...
Поэтому я вполне могу допустить, что существует в природе такое количество разных случайных и разрозненных данных, одновременный учёт которых позволит довести точность футбольного прогноза и до 80%, и до 95%. Конечно, и у болельщиков, и у букмекеров останется надежда на чудо. Но, боюсь, в ситуации, когда исход 19 из 20 матчей будет с абсолютной точностью предсказываться роботом, такое развитие искусственного интеллекта может иметь для будущего футбола (и некоторых сопутствующих ему индустрий) не менее серьёзные последствия, чем для шахмат, шашек и го...
