Обзор книги «Сигнал и Шум»

Нейт Сильвер — автор «Сигнала и Шума» — широко известен благодаря своим удачным прогнозам, например, выборов в США. Неудивительно, что книга стала бестселлером.

Собственно, прогнозам книга и посвящена: подходам к прогнозированию, сложностям, ошибкам, заблуждениям и так далее.

Как обычно, я рассчитывал на более теоретическое изложение, в духе Масштаба, но автор выбрал другой путь и подаёт свои идеи через разбор конкретных случаев: один случай на главу. Каждая глава описывает большую задачу, например, предсказание погоды, и с помощью неё даёт несколько призм для взгляда на прогнозирование. Это определённо делает материал доступнее, но лично я хотел бы больше системности и теории.

Из-за подхода через изложение кейсов, сделать краткую выдержку из книги сложно. Это возможно, было бы даже интересно попробовать, но объём работы слишком большой — автор не ставил целью свести всё в цельную систему или короткий набор тезисов.

Поэтому дам отзыв на книгу в целом, примерный перечень призм и набор прикольных фактов.

Далее

Paul Graham: Superlinear returns

Рекомендую эссе Paul Graham: Superlinear returns.

Что мне нравится в текстах Paul Graham так это опережение моих писательских планов. Пол периодически пишет про то, что я давно хочу написать, но пока не могу — ещё не Paul Graham :-D

Конкретно на тему нелинейных изменений я уже лет 10 хочу написать эссе да побольше. Но если бы я сел его писать сейчас, то это был бы длиннопост со странными графиками и терминами и без таких интересных примеров как у Пола. Поэтому приходится давать ссылки на его эссе.

Дальше, в общем-то, можете мой пост не читать. Главное оригинальное эссе прочтите. Но оставлю пару заметок для истории, которые лучше читать после оригинального эссе.

Далее

Мышление письмом

Мышление письмом — это практика перевода своих мыслей в письменную форму.

То, чем я преимущественно занимаюсь в этом блоге, и, по мере сил, на работе.

Наконец нашёл время рассказать про эту штуку подробнее.

Далее

Жизнь и работа с моделями

Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.

Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.

Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.

Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:

• Переходя из комнаты в комнату мы знаем предполагаем, что мебель будет расставлена аналогично прошлому посещению.
• В холодильнике мы ожидаем увидеть еду, которая, по нашему прогнозу, утолит голод.
• Мы ожидаем, что участники дорожного движения будут вести себя в рамках общеизвестных правил. Если машина даёт сигнал поворота, мы прогнозируем, что она повернёт.

Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:

• Мебель в комнате могла быть переставлена во время нашего отсутствия. В некоторых случаях самой комнаты может уже не быть.
• Супруг мог подъесть оставшуюся еду или та могла испортиться.
• Водитель мог включить поворотник из-за ошибки, а может он просто человек такой.

Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:

• Не воспринимаем весь спектр информации об окружении, например, не видим в инфракрасном свете.
• Сигналы до органов восприятия и от них до мозга передаются не мгновенно.
• Мозг тоже работает не мгновенно.

Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.

Поэтому.

Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.

Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.

Далее

Верификация частными случаями

Буду говорить в контексте программирования, но соображения можно распространить шире.

Когда мы описываем алгоритм: программу, доказательство теоремы или решение математической задачи — мы строим его описание в рамках некоторой формальной модели. В рамках соглашений и ограничений, которые мы явно или неявно принимаем.

Описать алгоритм вне формальной модели невозможно. Хотя бы потому, что любой язык — уже формализация.

Отсюда вытекает интересная проблема.

Далее