Александр Соколов и Александр Чулок о методах для предсказания будущего

Как учение о будущем эволюционировало от наблюдения за звездами до киберфизической системы, рассказали в колонке для «РБК-Трендов» руководители ключевых форсайт-проектов Института статистических исследований и экономики знаний — директор Форсайт-центра Александр Соколов и директор Центра научно-технологического прогнозирования Александр Чулок.

История становления науки о будущем сравнительно небольшая. Строго говоря, ей не больше 70 лет, что не значит, что до этого человек не пытался заглянуть за «горизонт событий» — такие мечты, по всей видимости, никогда не оставляли человеческий разум. Иногда человеку даже удавалось достигать здесь определенных успехов, но вплоть до XX века такие попытки не превращались во что-то масштабное и не приводили к созданию строго продуманной методологии.

Так, первая, пусть и переданная в форме правдоподобного анекдота удача человека в прогнозировании относится к началу VI века до н.э. Тогда первый философ древности Фалес Милетский сумел предсказать высокий урожай маслин на следующий сезон, наблюдая за звездами. Заранее взяв за бесценок в аренду все маслодавильни в Милете и на Хиосе, он быстро сколотил хорошее состояние, когда спрос на них резко взлетел из-за предсказанного им высокого урожая.

В этой истории можно разглядеть два фундаментальных фактора, которые впоследствии станут методологической основой любого учения о будущем: рациональное установление закономерности и извлечение из полученного знания пользы.

Тем не менее, этот эпизод далекой античности на протяжении многих веков оставался исключением для коронованных управленцев: они, как правило, почти не пытались заглядывать в будущее при помощи строгого научного метода. И не только потому, что сама наука долгое время не обладала достаточными для этого инструментами и суммой необходимых знаний. <...>

Вперед — с оптимизмом

Тогда, в середине XX века, задачу открыть человечеству его будущее взялись решать ученые из самых разных областей знания: математики, экономисты, социологи, философы, инженеры. Постепенно сформировались и магистральные подходы, своеобразные школы. Александр Чулок, кандидат экономических наук, директор Центра научно-технологического прогнозирования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ предлагает, например, выделить три, каждая из которых разработала собственные методы работы с будущем.

1. Школа условных «прогнозистов»

Она стала заниматься классическим прогнозированием будущего при помощи математического анализа — то, что сегодня называется Hаrd Dаtа. Его использовали для того, чтобы, опираясь на конкретные численные ряды, принимать более осмысленные управленческие решения. Особенно ярко это направление было представлено в СССР в рамках деятельности госплана.

2. Футурология

Ее отличие от первой заключалось в том, что она в большие степени ориентировалась на креативные подходы, а не на математический анализ, но в той же степени претендовала на исчерпывающее и точное описание всех будущих процессов.

3. Форсайт-метод

Он возник в недрах корпорации RAND, которая в 1950-е годы начала заниматься исследованиями будущего для решения конкретных управленческих задач, работая с большими экспертными панелями и составляя на их основе технологические дорожные карты.

<...>

Форсайт-ромб

Мощное развитие получили форсайт-технологии, которые постепенно вобрали в себя и методы математического анализа, и гуманитарную пластичность футурологов, став своеобразным мостиком между двумя школами и обеспечив их сближение. Можно сказать, что Форсайт стал символом нового синтетического по своей природе подхода к изучению будущего.

1. Лучшим выражением этой новой установки стал «Форсайт-ромб» — краеугольный методологический камень, который включает в себя четыре составляющих или «угла».

Что они собой представляют, рассказал Александр Соколов, кандидат физико-математических наук, директор Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

• Первый угол — это экспертиза.

Вы должны использовать методы, которые позволят привлечь самых лучших профессионалов и при этом мотивировать их работать эффективно.

• Второй угол — это креативность.

Эксперты должны генерировать идеи, действовать инициативно, а не формально.

• Третий угол — интерактивность.

Привлеченные эксперты должны обмениваться информацией, работать командно, а не изолированно.

• Четвертый угол, которые набирает сегодня все больший вес — это доказательные методы.

Они обеспечивают объективный анализ имеющихся количественных данных.

2. Большой популярностью пользуется и метод сценарного анализа.

Как правило, его применяют в том случае, когда перед исследователями стоит развилка, и ничего определенного о ситуации сказать нельзя. Скажем, мы не знаем, упадет ли курс рубля по отношению к доллару или поднимется: факторы и за то, и за другое равнозначны. И тогда вы выстраиваете сразу несколько сценариев и сразу закладываете набор мер под каждый из них.

«В свое время компания Shell успешно освоила этот метод. Они стали использовать его в тот момент, когда началась арабо-израильская война, и цены на нефть резко взлетели. Но благодаря тому, что у компании были заранее продуманы меры и на этот сценарий, они сумели успешно пройти через кризис. С тех пор у них сформировалось мощное подразделение сценарного анализа», — замечает Александр Соколов.

3. Другой пример такого методологического синтеза — дельфийский метод: это опрос экспертов в несколько туров.

Суть в том, чтобы вовлечь в обсуждение самых важных вопросов как можно более широкий круг специалистов. Раньше всех им стали пользоваться в Японии, где начали разрабатывать специальные анкеты с утверждениями, с которыми эксперты должны согласиться или нет.

Такие опросы эффективны не только потому, что дают очень широкий диапазон мнений от самых разных специалистов, но и определяют самые важные траектории на будущее — как бы моделируют его лучший вариант с точки зрения человеческого развития. Например, еще с 1970-х годов большинство опрошенных экспертов давали высокую оценку важности машинного перевода, но при этом каждые пять лет отодвигали появление этой технологии на 20 лет. Но сегодня человечество стоит уже в одном шаге от решения этой задачи.

Искусственный интеллект и мир как на ладони

В последнее годы в связи с развитием искусственного интеллекта и работы с большими данными эксперты заговорили о новом глобальном методе, который может вобрать в себя три существующие школы и обеспечить прорыв в нашем понимании будущего.

«Я вижу, как в мире формируется четвертая школа, которая сейчас пока реализует больше обслуживающие функции для трех других — прогнозистов, футурологов, форсайтеров, — рассказывает Александр Чулок. — Но я полагаю, что в скором времени она может объединить их все, даже возглавить».

Лидеры этой школы — это новые технократы-визионеры, которые считают, что ИИ позволит им создать точную модель мира при помощи интеллектуального анализа больших данных, нейросетей, машинного обучения и квантовых компьютеров, продолжает футуролог. Это будет такая киберфизическая система, где все текущие и будущее социальные, экономические, технологические, природные процессы можно будет наблюдать как на ладони.

Например, в Высшей школе экономики уже есть своеобразный прототип — Intelligent Foresight Analytics — iFORA™️, система интеллектуального анализа больших данных, куда закачиваются статьи, научные отчеты, патенты, гранты, доклады международных организаций. Эту систему используют для того, чтобы эксперты могли строить свои прогнозы, опираясь на обработанные огромное массивы информации. Конечно, она пока не способна создавать компьютерные модели общества или экосистемы, но в ней уже отражен сам принцип этого метода — работать с будущим, сразу опираясь на технологии Big Dаtа.

Другой вопрос: насколько сам человек сможет и захочет доверять таким «сверх»-моделям.

«Если ИИ скажет нам, например, в срочном порядке отказываться от вакцин, значит, мы должны сделать это? — спрашивает Александр Чулок. — Какие у нас будут гарантии, что он не ошибся, что смоделированная модель полностью отражает все реальные процессы, учитывает будущие развилки и сценарии? С другой стороны, чем это хуже консолидированного мнения нескольких человек, пусть даже и с мировыми именами в научном сообществе? Все эти вопросы мне кажутся очень существенными, и их уже в ближайшее время придется серьезно прорабатывать исследователям будущего».

 

Полная версия на сайте РБК

Источник: РБК («Остановись, мгновенье: какие методы используют для предсказания будущего»)