Что компьютеры умеют делать хорошо?

Что компьютеры умеют делать хорошо?

Компьютеры умеют очень быстро производить расчеты. Более того, мы можем рассчитывать, что они будут делать это безупречно – не уставая, не подчиняясь эмоциям и не меняя настроения во время игры.

Но это не значит, что компьютеры всегда создают идеальные прогнозы (или даже хорошие). Эта проблема отлично описывается аббревиатурой GIGO (garbage in, garbage out, или «мусор на входе – мусор на выходе»). Если «скормить» компьютеру плохие данные или создать неправильный набор инструкций для анализа, он не сможет превратить грязь в золото. Кроме того, компьютеры довольно плохо исполняют задачи, требующие креативности и воображения, такие как разработка стратегии развития или теории о том, как работает мир.

Таким образом, компьютеры более всего полезны прогнозистам в таких областях, как прогнозирование погоды и шахматы, где система следует сравнительно простым и понятным законам, но где уравнения, управляющие системой, должны решаться по множеству раз, чтобы создать хороший прогноз. Судя по всему, компьютеры мало чем могут помочь нам в таких областях, как экономика или прогнозирования землетрясений, где причины кажутся более расплывчатыми, а данные сильнее перемешаны с шумом. В каждой из этих областей и в 1970?х, и в 1980?х гг. на компьютеры, ставшие доступными ученым для решения повседневных задач, возлагались большие надежды, однако до сих пор серьезный прогресс так и не достигнут.

Но между этими двумя полюсами находится множество других областей применения. Зачастую данные можно считать хорошими, но не отличными, и у нас есть некое (далеко не идеальное) понимание систем и процессов, в результате действия которых они получены. В подобных случаях существует возможность улучшить предсказания благодаря процессу, который использовали программисты Deep Blue, – применению метода проб и ошибок. Именно этот метод лежит в основе бизнес-стратегии компании, которую мы чаще всего связываем в настоящее время с Большими данными.