Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - стр. 81

Прогнозисты отлично представляют себе недостатки компьютерных моделей. Это возникает неминуемо, поскольку, как следует из теории хаоса, даже самая тривиальная ошибка в модели может привести к значительным последствиям. Возможно, компьютер оказывается слишком консервативным при прогнозировании ночных дождей в Сиэтле, когда над заливом Пьюджет-Саунд образуется зона низкого давления. Возможно, он не знает, что при одном направлении ветра туман в национальном парке Акадия в Мэйне рассеивается к восходу солнца, при другом – может остаться до середины дня.

Подобные вещи прогнозисты понимают со временем, учась обходить недостатки модели, наподобие того как опытный игрок в пул привыкает обходить слепые зоны бильярдного стола в местном баре.

Уникальным ресурсом этих прогнозистов было и остается их умение видеть. Этот инструмент важен в любой дисциплине – визуальное изучение графика, показывающего взаимодействие между двумя переменными, часто оказывается более быстрым и более надежным способом выявить странные искажения данных, чем статистический тест. Это также одна из тех областей, в которых компьютеры сильно отстают от человеческого мозга. Стоит немного изменить последовательность букв – как в случае технологии CAPTCHA[68], часто использующейся для противостояния спаму в качестве средства защиты паролей (рис. 4.3), – и даже самые «толковые» компьютеры начинают смущаться. Они воспринимают информацию слишком буквально. Они неспособны распознать закономерность, подвергшуюся даже небольшой манипуляции. Люди же, в силу эволюционной необходимости, обладают мощными визуальными способностями. Они быстро отсеивают любые искажения закономерностей и могут распознать такие абстрактные вещи, как закономерности и организация, то есть то, что оказывается особенно важным в различных типах погодных систем.

Рис. 4.3. Пример теста CAPTCHA

На самом деле, в старые времена, когда метеорологические компьютеры были еще не особенно полезными, прогнозирование погоды представляло собой почти полностью визуальный процесс. Вместо дисплеев в офисах стояли столы с подсветкой, на которых лежали карты. Метеорологи корректировали рисунки на картах с помощью мелков или цветных карандашей. Хотя последняя доска с подсветкой была отправлена в отставку уже много лет назад, дух этого метода живет и в наши дни.

По словам Хоука, самые квалифицированные синоптики-прогнозисты должны обладать способностью думать визуально и абстрактно, но в то же самое время им необходимо разбираться с огромными массивами информации, которой снабжает их компьютер. Более того, они должны понимать динамическую и нелинейную природу изучаемой ими системы. Это непростая задача, требующая тщательного использования и правого, и левого полушарий. Многие из прогнозистов могли бы стать хорошими инженерами или программистами с куда большей зарплатой, однако они сознательно решают стать метеорологами.

NWS постоянно отслеживает два типа данных: первый показывает, насколько хорошо компьютеры справляются в одиночку, а второй оценивает долю человеческого вклада. Судя по статистическим данным, люди способны улучшить правильность компьютерных прогнозов выпадения осадков примерно на 25 %{267}, а прогнозов погоды – примерно на 10 %{268}