Предсказания становятся приоритетом. 3-й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего». Предсказательная аналитики стала одним из высших приоритетов и государства, и бизнеса
Предыдущий пост этого постсериала заканчивается тем, что в конце лета 2003 в США происходит грандиозный скандал из-за проводимого DARPA в рамках программы FutureMAP проекта РАМ — предсказание событий, способных привести к терактам. В результате этого скандала:
· и проект РАМ, и всю программу FutureMAP закрывают,
· рынкам предсказаний законодательно запрещается на территории США играть на деньги,
Так закончилась «30-летняя война» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в создании технологии предсказания будущего.
Эта межведомственная война продолжалась почти что весь 1-й этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США. Лидером 1-го этапа были военные (агентство DARPA), и его можно условно назвать «Первые шаги в поиске коллективной мудрости». Продолжались эти “первые шаги” аж 35 лет:
— начавшись с истории исчезновения атомной подводной лодки USS Scorpion в 1968 (тогда коллективный разум группы экспертов смог найти лодку после того, как традиционные методы поиска не привели ни к чему),
— и заканчивая остановкой всех работ военных в этом направлении из-за скандала с проектом РАМ.
Новый 2-й этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США возглавила разведка. Он продолжался до прошлого 2017 года и отличался от 1-го этапа двумя принципиальными моментами:
· Законодательный запрет на игру на деньги в области предсказаний, заставил сместить фокус исследований с рынков предсказаний на поиск супер-предсказателей и ряд других методов повышения эффективности предсказаний «коллективного интеллекта».
· Объемы финансирования и, соответственно, число и разнообразие проектов качественно выросло после оглашения в 2004 результатов работы комиссии по теракту 9/11. По сути, разведка получила карт-бланш — делайте что угодно (но только без “азартных игр” с рынками предсказания).
Этот 2-й этап исследований можно условно назвать «Поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях».
Об этом и будет рассказ. И начну его с описания контекста. С двух его ключевых элементов: контекст в госполитике и в бизнесе.
Госполитика: это не должно повториться
Через 3 года после теракта 9/11 в июле 2004 был опубликован отчет комиссии, расследовавшей этот теракт. В отчете указывалось на необходимость кардинальных изменений всей системы обеспечения нацбезопасности США и, в первую очередь, разведки.Кардинальные изменения проводились не быстро, но масштабно.
· В феврале 2005 Президент Буш привел к присяге 1-го Директора Национальной Разведки — бывшего посла в Ираке Джона Негропонте (John D. Negroponte).
· В 7:00 утра 22 апреля 2005 ODNI заработал.
В руках Офиса Директора Национальной Разведки оказался доступ к информационным базам всех существующих в США разведок, армии, флота, федеральных министерств и агентств.
А в следующем 2006 г. было создано Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) — правительственное агентство США для финансирования разработок прогностических технологий предотвращения грядущих глобальных кризисов и конфликтов, а также выявления потенциальных возможностей, когда США может получить преимущество перед конкурентами.
Одним из самых приоритетных направлений IARPA стало финансирование исследований и разработок, связанных с предсказанием будущего (см. 1-й пост этого постосериала)..
Бизнес: предсказания — это прибыль
Бизнес контекст 2-го этапа исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США претерпевал в середине 2000-х на менее фундаментальные изменения, чем госполитика.
Главным двигателем изменений было постепенное распространение новой парадигмы обработки данных, называемой Big Data (Большие Данные), из сферы интересов IT в сферу интересов бизнеса.
Сначала Big Data породило новый класс аналитики — Big Data Analytics(Аналитику Больший Данных), позволяющую извлекать из колоссальных объемов данных скрытую в них важную информацию для принятия решений.
Про Аналитику Больший Данных сегодня написано масса статей и книг. Но самое главное, чем эта аналитика отличается от всех предшествующих аналитик для бизнеса, подчас так и остается не сформулированным на фоне десятков важных, но не решающих ее качеств.
А ведь это самое главное было сформулировано Альбертом Эйнштейнов задолго до появления Больших данных и бизнес аналитики как таковых. Не говоря уж о технологиях для их реализации.
Ключевым отличием Аналитики Больший Данных стал синтез возможностей решения 2-х супер-задач:
1) Количественной — задача «поиска иголки в стоге сена» (поскольку при поиске перелопачивался колоссальный объем данных);
2) Качественной — задача «пойди туда, не знаю куда, и принеси то, не знаю что» (поскольку неизвестно, что надо найти в стоге сена).
А из необходимости решения 2-й (качественной) задачи естественным образом родился еще один — совсем новый вид бизнес-аналитики — Предсказательная (Предиктивная) Аналитика —Predictive Analytics.
Новый класс Предсказательной Аналитики принципиально отличался самой постановкой вопросов при анализе Больших Данных. Раньше вопросы аналитиков ограничивались двумя следующими классами:
· Что происходит?
· Почему так происходит?
Вопросы Предсказательной Аналитики касались уже не прошлого и настоящего, а будущего:
· Что может произойти?
· Какой вариант для нас лучше из тех, что могли бы произойти?
Но это еще не все. Фокусировка на будущее изменила постановку целей Предсказательной Аналитики по сравнению со всеми предыдущими типами бизнес-аналитики.
В дополнение к аналитике понимания происходящего бизнес получил новую замечательную возможность — аналитику действий для формирования желаемого будущего.
Если раньше бизнес-аналитика:
- позволяла лишь осуществлять статистическое прогнозирование (на основе анализа «прошлых войн»)
- и выработку рекомендаций (на основе анализа «верхушки айсберга» данных)
И целью этих рекомендаций была выработка субъективных решений (про которые никто не узнает, было ли оно верное или нет).
Новая Предсказательная Аналитика:
- позволяла предсказывать будущие статистики
- и подбирать управляющие параметры, максимизирующие целевую функцию в желаемом варианте будущего.
Т.е. цель теперь заключалась в автоматизации процессов формирования желаемых вариантов будущего.
Так в результате появления Предсказательной Аналитики фундаментальная мысль Фрэнсиса Бэкона (Francis Bacon) «Knowledge Prediction is power profit», несколько веков лежавшая в основе не только научного метода, но и бизнеса, сократилась с пяти до трех слов — «Prediction is profit».
Заключение
Теперь вы представляете контекст (в госполитике и в бизнесе) в котором начинался и происходил 2-й этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США, условно названный мною «Поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях».
Именно вследствие этого контекста:
1) запрещающего игру на деньги на рынках предсказаний США,
2) консолидирующего огромные финансовые ресурсы, полученные разведсообществом США, и фокусирующего исследования на предсказаниях возможных терактов в будущем;
3) изменяющего не только методы бизнес-аналитики, но и даже ее цели, превращая тем самым сегодняшние предсказания в завтрашнюю прибыль,
4) делающего предсказание будущего самым быстрорастущим и финансово привлекательным сегментом аналитики для бизнеса,
оказалось возможным в течение 11 лет с 2006 (создание IARPA) по 2017 осуществить беспрецедентный залп из 10 проектов:
· Aggregative Contingent Estimation (ACE)
· Forecasting Science & Technology (ForeST)
· Crowdsourcing Evidence, Argumentation, Thinking and Evaluation (CREATE).
· Foresight and Understanding from Scientific Exposition (FUSE)
· Open Source Indicators (OSI)
· Strengthening Human Adaptive Reasoning and Problem-Solving (SHARP)
· Serious Games (Sirius)
· Knowledge Representation in Neural Systems (KRNS)
· Integrated Cognitive-Neuroscience Architectures for Understanding Sensemaking (ICArUS)
· Machine Intelligence from Cortical Networks (MICrONS)
Как говорится — почувствуйте разницу!
Если в течение 1-го этапа исследований технологий предсказания будущего военным удалось реализовать лишь 1 проект (и то не до конца), то на 2-м этапе разведка развернулась вовсю, реализовав аж целых 10 проектов.
4 первых среди указанных выше проектов напрямую ориентированы на задачи предсказания будущего (целевые проектные теги: Forecasting, Crowdsourcing, Human judgment, Decision making и еще 12).
6 других, за счет междисциплинарной синергии, должны были способствовать качественному улучшению предсказаний (целевые проектные теги: от Cognitive bias и Knowledge discovery до Data sense-making и Social/Behavioral/Neuroscience и еще 17).
Что за результаты были получены за 11 лет в ходе выполнения названных выше проектов?
Каковы оказались в целом результаты 2-го этапа исследований и разработок по предсказанию будущего для обеспечения национальной безопасности США?
Что дал поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях?
Об ответах на 3 этих вопроса я хотел бы рассказать через неделю в следующем 4-ом посте постсериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».
