آینده در برابر چشمان ما آشکار است
اما آیا همیشه دور از فهم ما بوده است؟
چیزی که زمانی قلمرو خدایان بوده
اکنون به طور واضح‌تری به کمک ریاضیات
و اطلاعات درک شده است
از مشاهدات قدیمی قماربازی
ابزاری به وجود آمد که
فهم علمی ما از جهان را ارشاد کرد
...و بیشتر
با کمک قدرت پیش‌بینی
از تصمیمات ما درمورد آب و هوا
:مجری خبری ...قوی‌ترین طوفان ثبت شده
تا پیدا کردن کسی که در دریا گمشده است
:تیم گارد ساحلی شروع الگوی جستجو
با دقت نگاه کنید
هر روز ریاضیات و دیتاها ترکیب می‌شوند
تا به ما در پیش‌بینی رویدادها کمک کنند
این بهترین گوی آینده نگری است که بشر می‌تواند داشته باشد
به سفر بر روی بال‌های احتمال
به آینده بروید
به شانس فکر می‌کنیم
یا بد اقبالی
اما بطور اساسی فقط مسئله‌ای از ریاضی هستند، درسته؟
پیش‌بینی با اعداد
اکنون در نووا
عمده بودجه نووا توسط فرد زیر :تامین می‌شود
تیم ترجمه سایت علمی بیگ‌بنگ ‌‌Bigbangpage.com
ترجمه: محمد احمدی
شهربازی شهرستان اورنج در کالیفرنیای جنوبی
از لحاظ نئوری این جماعت یک قدرت پیشگویی
با دقت شگفت‌انگیزی دارند
اما به یک فرد خاص تعلق ندارد، فقط به کل گروه
و حتی در این صورت نیز باید از
دیدگاه ریاضیات بررسی شود
این نظریه به نام خرد جمعی شناخته می‌شود
یک پدیده که اولین بار صد سال پیش اثبات شد
آمارگر تالیثیا ویلیامز اینجاست
تا ببینید نظریه درست است یا نه و همچنین مدتی را با
دوست‌ داشتنی‌ترین حیوان شهربازی بگذراند
پاچز، یک گاو نر 14 ساله
یک شهربازی مثل این بود
جایی که در سال 1906
فرانسیس گالتون با یک مسابقه روبرو شد
مسابقه‌ای که باید وزن یک گاو را حدس میزدی
مثل پاچز که در پشت سر من می‌بینید
بعد از اینکه مسابقه حدس زدن وزن گام تمام شد
گالتون تمام موارد را به خانه برد و آنها را از نظر آماری بررسی کرد
در کمال تعجب دید که
درحالی که هیچکدام از حدس‌ها به طور فردی درست نبودند
میانگین تمامی حدس‌ها
تنها یک درصد تفاوت داشت
این خرد جمعی است
اما آیا هنوز درست است
من فکر می‌کنم امروز آن را اینگونه می‌توانیم امتحان کنیم
از یک نمونه‌ی تصادفی مردم در این اینجا میخواهیم
که حدس بزنند به نظر آنها درون این شیشه چقدر جلی بین وجود دارد
و سپس میانگین تمام اعداد را میگیریم
و می‌بینیم که آیا واقعا
به تعداد واقعی جلی بین‌ها نزدیک است یا نه
حدس بزن چقدر جلی بین داخل اینجاست
زود باشید بچه‌ها همه باید یک حدس بزنند
میتونم ببینم که ذهنت بهم ریخته
1,227
846
احتمالا 925
من فکر می‌کنم هزارتا
پس فقط اعداد را بنویسید
اها همینه
میتونم ی جلی بین داشته باشم؟
تعداد 135 حدس از جمعی کاملا متفاوت جمع‌آوری شده است
گستره حدس‌ها از
کوچکترین‌ 183 تا بزرگترین 12,000 بود
بنابراین مردم فقط حدس میزدن
اما وقتی میانگین حدس‌ها را میگیریم به 1,522 می‌رسیم
پس سوال این است که
میانگین ما به تعداد واقعی جلی بین‌ها چقدر نزدیک است؟
خب اکنون لحظه حقیقت است
خب تعداد واقعی جلی بین‌ها 1,676 تا بود
The average of our guesses was off by less than ten percent.
پس واقعا خردی در این جمعیت نهفته است
اگرچه حدود ده درصد متفاوت بود
دقت میانگین تخمین جمع
بیشتر از
تعداد بالای حدس‌های یک فرد بود
اگرچه خرد جعی محدودیت‌هایی دارد
به آسانی می‌تواند توسط تأثیرات خارجی تضعیف شود
و تنها در سوالاتی با پاسخ واضح خوب جواب می‌دهد
مثل یک عدد
گام‌هایی که تالیثیا برداشت
نماینگر فرایندی است که این روزها در شغل آمارگیر‌ها
رواج دارد
ممنون از همگی
ما این دیتاها را جمع‌آوری کردیم
از لحاظ ریاضی آنها را آنالیز کردیم
و به تخمینی رسیدیم که به مقدار
واقعی بسیار نزدیک بود
این ریاضی و آمار کاربردی است
ما همیشه از ریاضی و آمار برای پیش‌بینی کردن استفاده نمی‌کردیم
رومی ها دعوا و گریه‌های پرندگان را مورد مطالعه قرار دادند
چینی‌ها استخوان‌های "پیش‌گویی" را با میله داغ آهنی می‌شکافتند
و نتایج را تعبیر می‌کردند
روسی‌های قرن نوزدهم از مرغ‌ها استفاده می‌کردند
در طول تاریخ ما آینده را در
خال‌های روی صورت افراد
ابرهای آسمان
یا با یک مروارید درون قابلمه آهنی پیش بینی کرده‌ایم
و این لیست از چیزهایی که برای پیش‌گویی استفاده می‌شوند همچنان ادامه دارد
اما اخیرا در صد سال گدشته
برای پیش‌بینی آینده ما از علم استفاده کرده‌ایم
و پیش‌بینی‌هایی فوق‌العاده انجام داده‌ایم
از وجود نپتون
یا امواج رادیویی
یا سیاهچاله
تا موقعیت آینده یک شهاب سنگ با چنان دقتی
که می‌توانیم یک ماهواره را روی آن فرود بیاوریم
اما اگر کلاهک روی علم را بردارید
درون آنها یک زمینه از ریاضیات کاربردی را پیدا می‌کنید
که بسیاری از این پیش‌بینی ها را ممکن ساخته است
آمار
علم آمار منحصر به فرد است
به خودی خود یک علم تجربی نیست اما ریاضی محض هم نیست
و فلسفی هم نیست
چارچوب و زبان
قوانینی است که ما با آنها علم انجام می‌دهیم
از آمار ما می‌توانیم تصمیم‌گیری کنیم
می‌توانیم نتیجه‌گیری کنیم می‌توانیم پیش‌بینی کنیم
این کاری است که آمارگرها سعی می‌کنند انجام دهند
من آمار را به این دلیل دوست دارم که
رخدادهای محتمل آینده را پیش‌بینی می‌کند
در واقع بهترین گوی پیش‌بینی است که
بشر می‌تواند داشته باشد
تمام قدرت پیش‌بینی آمار
نتیجه یک نگرش انقلابی در حدود 500 سال پیش است
که خوش شانس نیز می‌تواند برگرفته از
ریاضیات احتمالات باشد
!زنده باد لاس وگاس
اینجا پر از مکان‌هایی است که
مطابق فهم احتمال ساخته شده است
و پر از قماربازی
که شاید مکان عجیبی برای پیدا کردن
ریاضیدان کیث دولین به نظر برسد
اما ریاضیات و غماربازی
قرن‌هاست که با یکدیگر رابطه دارند
امروزه در یک کازینو شما یک رولت پیدا خواهید کرد
ماشین‌های سکه پذیر
بلک‌جک
بازی کراپز همچنین با نام "استخوان‌ها را ریختن" شناخته می‌شود
که دقیق‌تر از چیزی است که فکر می‌کنید
انسان‌ها از زمان شروع
تمدن مدرن در حال قماربازی می‌کردند
یونانیان باستان مصریان باستان
از استخوان مچ گوسفند به عنوان نوعی تاس اولیه استفاده می‌کردند
بطور شگفت اور، در حالی که یونانیان بنیان‌گذاران
ریاضیات ما بودند آنها تلاشی برای آنالیز کردن
بازی‌های شانسی نکردند
به نظر می‌رسد هیچوقت به فکر آنها خطور نکرده بود
یا عملا تا قرن 15 یا 16 به فکر هیچکس خطور نکرده بود
که شما می‌توانید با استفاده از ریاضیات
نتایج این بازی‌ها را حساب کنید
گیرولامو کاردانو ریاضیدان ایتالیایی قرن 16
مشاهده‌ای اساسی انجام داد
هر چه یک بازی شانسی تعداد دفعات بیشتری بازی شود
ریاضی احتمالی نتیجه را
بهتر پیش‌بینی می‌کند
بعدها به عنوان قانون اعداد بزرگ اثبات شد
مثال‌های قانون اعداد بزرگ در اطراف ما زیاد هستند
وقتی من این سکه را می‌اندازم
هیچ راهی نیست که بدانیم
شیر می‌آید یا خط
این دفعه شیر بود
از طرف دیگر اگر من یک سکه را 100 بار بندازم
تقریبا 50% دفعات شیر می‌آمد
و 50% دفعات خط
ما نمی‌توانیم یک بار انداختن را پیش‌بینی کنیم
ما می‌توانیم مجموع رفتار را در 100 بار انداختن پیش‌بینی کنیم
این قانون اعداد بزرگ است
در حقیقت کازنوها با قانون
اعداد بزرگ هم پیمان هستند
بازی‌ها طراحی شده‌اند تا
به کازینو در برابر قمارباز یک برتری کوچک دهند
رولت آمریکایی را فرض کنید
روی چرخ اعداد از یک تا 36 وجود دارند
نصف قرمز و نصف دیگر سیاه
شرط‌بندی روی یک رنگ یا دیگری
بنظر می‌رسد یک کار 50-50 باشد
اما چرخ همچنین دو محل سبز با صفر هم دارد
اگر توپ روی آنها فرود آید
کازینو برنده تمام شرط‌ها چه روی قرمز و چه روی سیاه می‌شود
و این برتری است که برای
کازینو در دوره طولانی مدت پول می‌سازد
مشتری‌ها قمار می‌کنند
کازینو قطعا قمار نمی‌کند
چون شاید پول از دست بدهند
شاید مقدار زیادی پول به یکی دو نفر ببازند
اما اگر هزاران بازی کننده دارید
توسط قانون اعداد بزرگ
پول در آوردن تضمینی می‌شود
قانون اعداد بزرگ
خارج از قماربازی هم وجود دارد
در بسکتبال امتیاز میدان یا درصد شوت‌ها
برابر است با تعداد گل‌ها
تقسیم بر تعداد پرتاب‌ها
اما در ابتدای فصل
وقتی که تعداد آنها کم است
این درصد می‌تواند گیج کننده باشد
در ابتدای فصل شاید یک بازیکن با مهارت کمتر
بتواند چندین گل پشت سر هم بزند
و در این زمان
درصد شوت آنها بسیار بالا می‌رود
در همین حین یک بازیکن حرفه‌ای تر
شاید تعدادی شوت را از دست بدهد
و درصد شوت او پایین بیاید
اما همچنان که فصل ادامه می‌یابد
و تعداد کل شوت‌ها بالا می‌رود
درصد شوت‌ آنها به زودی روی سطح مهارت واقعی آنها
تأثیر می‌گذارد
این قانون اعداد بزرگ در عمل است
یک نمونه کوچک مثل تعداد کمی پرتاب می‌تواند فریبنده باشد
در حالی که یک نمونه بزرگ مثل تعداد زیادی پرتاب
یک تصور بهتر به شما می‌دهد
مشاهدات قماربازی که منجر به قانون اعداد بزرگ شدند
یک شروع بودند اما چیزی که واقعا نظریه احتمال را ساخت
و یک در کاملا جدید برای
فکر کردن به آینده باز کرد
یک سری نامه بود
که بین دو ریاضیدان فرانسوی مبادله شد
بلز پاسکال و پیر دو فرما در دهه 1650
نامه‌ها درمورد یک مشکل قماربازی دیگر بود که
چند سالی در میان بود
یک نسخه ساده از این مسئله :به این صورت است
دو بازیکن به نام‌های بلز و پیر
یک سکه را می‌اندازند
بلز شیر انتخاب کرده است و پیر خط
برنده بازی بهترین رکورد از بین پنج بار انداختن است
و هر کدام آنها روی میز پول گذاشته اند
سه بار سکه را می‌اندازند و بلز دو به یک جلو است
و سپس بازی متوفق می‌شود
منصفانه‌ترین راه برای تقسیم پول چیست؟
:سوال این است که چگونه پول را تقسیم کنند تا
اگر بازی را تا آخر ادامه می‌دادند
نحوه تقسیم با توجه به نتیجه منصفانه باشد
فرما پیشنهاد داد نتایج احتمالی آینده را اگر بازی ادامه پیدا کرده بود
بررسی کنند
فقط دو بار دیگر باقی مانده است
که چهار نتیجه احتمالی دارد
شیر-شیر، شیر-خط خط-شیر، و خط-خط
در سه حالت اول بلز با تعداد کافی شیرها برنده است
پیر تنها در حالت آخر برنده می‌شوند
پس فرما پیشنهاد کرد که یک تقسیم سه به یک
راه‌حل درست است
پیشرفت کلیدی
تصویر آینده از لحاظ ریاضی بود
چیزی که حتی پاسکال با آن مشکل داشت
چون کاری که فرما کرد اینگونه بود بیا به آینده نگاه کنیم
به آینده‌های احتمالی نگاه کنیم
و رویدادهای احتمالی را در
آینده‌های احتمالی متفاوت می‌شماریم
یک مسئله حسابی ساده بود
اما ایده شمارش در آینده
کاملا جدید بود
و پاسکال نمی‌توانست آن را درک کند
در نهایت پاسکال راه حل فرما را قبول کرد
همچنین بقیه
و امروزه آن تبادل نامه‌ها به عنوان
تولد نظریه مدرن احتمال در نظر گرفته می‌شود
مردم متوجه شدند آینده خالی نیست
نمی‌دانستید قرار است چه اتفاقی روی دهد
اما می‌توانستید با دقتی بالا حساب کنید که
احتمال رخ دادن چه چیزهایی وجود دارد
میتوانستید تمام پیش‌بینی‌هایی که ما امروزه انجام می‌دهیم
را انجام دهید و نتایج را تضمینی در نظر بگیرید
می‌توانستید با استفاده از ریاضیات پیش‌بینی کنید
یک نگرش اساسی بود
و دری به سوی دنیای مدرن
اساس تمام تلاش‌های ما برای پیش‌بینی آینده
از بازار بورس
بیمه
خرده فروشی در وب تا سعی در فهمیدن
چیز بعدی که می‌خواهید بخرید
این ایده است که با دیتای درست
می‌توان رویدادهای احتمالی آینده را محاسبه کرد
واقع حاصل یکی از داستان‌های بزرگ موفق
در علم پیش‌بینی
پیش‌بینی آب و هوا است که ما هر روز چک می‌کنیم
تا به سوال آیا یک چتر نیاز دارم
یا یک پناهگاه طوفان پاسخ دهیم
فصل طوفان 2017
برای خشم و تخریب خود به یاد خواهد ماند
...قوی‌ترین رکورد
پورتوریکو و سان خوآنی که دیروز می‌شناختیم
دیگر آنجا نیست
طوفان‌ها با سرعت شگفت‌آوری شکل گرفتند و شدت یافتند
هواشناسان ناچار شدند تأکید کنند که مطمئن نیستند
طوفان‌ها به کجا ممکن است بروند
ماریا اکنون در طبقه‌بندی سه طوفان است
هنوز نمی‌دانیم دقیقا به چه شکل خواهد بود
هنوز تردید بزرگی وجود دارد
در پیش‌بینی آب و هوا
تنها اطمینان، شک است
یک چیزی که از آن مطمئن هستیم
این است که ما نمی‌توانیم به شما یک پیش‌بینی دقیق ارائه دهیم
با توجه به اینکه ما چکونه پیش‌بینی می‌کنیم
از مشاهدات جهانی تا اجرای معادلات در کامپیوتر
جلو رفتن در زمان
من فکر نمیکنم هیچوقت یک پیش‌بینی بی نقص وجود داشته باشد
برای مقابله با آن تردید
هواشناسان از دیتای بیشتری استفاده می‌کنند خیلی بیشتر
اینجا در خدمات هواشناسی ملی
دفتر بالتیمر-واشینگتن
هواشناس ایشا رنتا
در حال آماده شدن برای پرتاب بالون هوایی بعداظهر است
دو بار در روز هر روز
در سراسر ایالات متحده و جهان
دقیقا در همین زمان
بالون‌هایی آزاد می‌شوند تا بسته‌ای از ابزار را
به اتمسفر ببرند
هر ده متر اطلاعاتی را می‌فرستد
متوجه‌ام که راه های دیگه‌ای برای دریافت
نمودار عمودی از اتمسفر توسعه داده شده است
اما با اینحال دقت و وضوحی که
که بالون هوایی به شما می‌دهد بسیار بالاست
پس به این دلیل ما هنوز از آنها استفاده می‌کنیم
دیتاهای بالون هوایی ایشا سر از
مرکز ملی پیش‌بینی محیط زیستی
در کالج پارک ماریلند در می‌آورند
که نقطه شروع تمام پیش‌بینی‌های آب و هوایی
در ایالات متحده است
اطلاعات او تبدیل به یک قطره در یک سطل خیلی بزرگ از
از دیتاهای دریافتی روزانه می‌شود
دما، فشار، سرعت باد
و جهت آن در اتمسفر
ده‌ها هزار مشاهدات در هر ساعت
هر روز به عنوان نوعی نقطه شروع استفاده می‌شوند
این جایی است که ما شبیه‌سازی
مشاهدات را شروع می‌کنیم
همه اینها بخشی از فرایندی می‌شود
که به عنوان یکی از
دستاوردهای بزرگ ذهنی
:قرن بیستم است پیش‌بینی عددی
اولین گام در پیش‌بینی عددی
این است که 40 مایل از قسمت غلیط اتمسفر را
به یک صفحه سه بعدی تبدیل کنیم
سپس به هر نقطه صفحه یک مقدار عددی برای جنبه‌های
متفاوت هوا داده می‌شود
طبق میلیاردها اندازه‌گیری
که دائما وارد خدمات آب و هوا می‌شوند
پس شما در این صفحه که کل زمین
را پوشش می‌دهد از
دما، فشار و مقدار باد و جهت آن
در هر نقطه
چیزی خواهید فهمید
از اینجا معادلات فیزیک مایعات
و ترمودینامیک برای هر نقطه صفحه بکار گرفته می‌شود
نه تنها مشخصات هر نقطه صفحه را تغییر می‌دهید
بلکه تغییرات این نقاط
روی نقاط همسایه تأثیر می‌گذارد
و سپس نقاط همسایه روی دیگر نقاط تأثیر می‌گذارد
در نتیجه شما اتمسفر را در گذر زمان
در یک فضای سه بعدی تکامل می‌‌دهید
و طرز شگفت‌آوری این روش کار می‌کند
کاملا دیوانه‌وار است که کار می‌کند
فوق‌العاده است که چقدر خوب کار می‌کند
با توجه به این که ما فقط فرض بزرگی را
درمورد حالت اولیه یا
شروع حالت اولیه هر پیش‌بینی در نظر می‌گیریم
و ظاهرا حالت اولیه بسیار مهم است
در اولین روزهای پیش‌بینی عددی
به نظر می‌آمد یک پیش‌بینی قطعی آب و هوا
در آینده‌ای دور شاید ممکن باشد
اما تحقیقات در دهه 1960
نشان داد که کوچکترین خطاها در اندازه‌گیری حالت اولیه
در گذر زمان بزرگتر می‌شوند و منجر به انحراف پیش‌بینی می‌شوند
پس با جلو رفتن در زمان
دقت پیش‌بینی کم‌تر می‌شود
برخلاف انتظار، حساسیت شرایط اولیه
همچنین راه حلی برای بهتر کردن دقت
پیش‌بینی عددی آب و هوا پیشنهاد کرد
به لطف قدرت کامپیوترهای امروزه
هواشناسان می‌توانند شبیه‌سازی‌های خود را نه یک بار
بلکه چندین بار اجرا کنند
در هر اجرا آنها کمی شرایط اولیه را تغییر می‌دهند
تا خطای ذاتی ایجاد شده در اندازه‌گیری‌ها را نمایان کنند
و همچنن شک درون مدل را
این فرایند پیش‌بینی کلی نام دارد
و نتایج آن به نام نمودارهای اسپاگتی معروف است
اینجا حدود 100 پیش‌بینی داریم
که مربوط به یک تند باد در 6 روز پیش است
تند باد واقعی با خط سفید
که برای امروز است مشخص شده است
و می‌توانید ببینید که بیشتر پیش‌بینی‌های 6 روز پیش
در شمال جایی بودند که ما امروز صبح تند باد
واقعی را پیدا کردیم
این پیش‌بینی برای 5 روز پیش است
و پیش‌بینی چهار روز پیش و پیش‌بینی سه روز پیش
و دو روز پیش و روز رویداد
و می‌توانید ببینید که چگونه تمام مدل‌های پیش‌بینی روی یک
راه حل با هم تلاق می‌شوند که انتظار ما هم از آنها همین است
اما وقتی به پیش‌بینی 6 روز پیش برمیگردید
می‌توانید یک گستره بزرگ برای راه حل‌های اثرکلی
این الگوها ببینید
در نهایت هواشناسان برای آنالیز پیش‌بینی آب و هوا
از ابزار آماره بهره می‌برند
و اغلب از احتمالات استفاده می‌کنند تا در نتایج شک را
بیان کنند
این همان 40% احتمال بارشی است که شاید از
پیش‌بینی محلی‌تان بشنوید
هواشناسی از ریشه احتمالی است
و من باور دارم مردم می‌دانند که در
هر چیزی که ما می‌گوییم شک جدانشدنی وجود دارد
اما داریم بهتر می‌شویم
پیش‌بینی ما از سه روز قبل اکنون به اندازه
پیش‌بینی یک روز ده سال پیش دقیق شده‌اند
و این به بهتر شدن ادامه می‌دهد
پس علم فراتر از وحشی‌ترین رویاهای من پیشرفت کرده است
و حتی تصور اینکه در آینده به کجا می‌رسد سخت است
درست مثل هواشناسی
برای بقیه علوم
اساسی‌ترین امتحان فهم ما
توانایی ما در پیش‌بینی‌های دقیق است
در مقیاس بزرگ نظریات علمی
مثل نظریه نسبیت عام اینشتین
باید پیش‌بینی‌هایی انجام دهند
که قابل امتحان کردند باشند تا بتوان آنها را قبول کرد
در این مورد چهار سال طول کشید
تا اینکه یک خورشید گرفتگی کامل نشان داد که
نوری که از نزدیکی خورشید می‌گذرد خم می‌شود
درست مثل پیش‌بینی نظریه اینشتین
اولین اثبات برای اینکه حق با او بود
و جرم خورشید فضا-زمان را ناهموار می‌کند
چیزی که ما آن را به عنوان گرانش تجربه می‌کنیم
در واقع روش علمی یک فرضیه را طلب می‌کند
که منجر به پیش‌بینی نتایجی
از یک آزمایش دقیق می‌شود
که ادعای آن را امتحان می‌کند
در کمال تعجب تا دهه 1920 و 1930 کسی چیزی نگفت تا اینکه
دانشمند بریتانیایی رونالد ای فیشر
دستورالعمل‌های طراحی آزمایش با استفاده از
آمار و احتمال به عنوان روشی برای قضاوت کردن نتایح را بنیانگذاری کرد
به عنوان یک مثال او داستان یک خانوم را گفت که
ادعا میکرد می‌تواند تفاوت بین
شیر ریخته شده درون چایی
و چایی درون ریخته شده را بچشد
فیشر راه‌هایی برای امتحان آن در نظر گرفت
اگر فقط یک فنجان برای تشخیص دادن بود، چه؟
اگه ی بار درست بگه احتمالا میگی
خب، آره، شانس 50-50 برای حدس درست
زدن داشت
پس شما قانع نمی‌شوید او این مهارت را داشته باشد
فیشر پیشنهاد که امتحان عقلانی برای مهارت او
هشت فنجان خواهد بود
چهار تا با شیر به درون چایی
چهار تا با چایی به درون شیر
که به طور رندوم ارائه شدند
این خانوم باید آنها را به دو گروه تقسیم می‌کرد
چرا هشت تا؟
چون اینجوری 70 ترکیب ممکن
از فنجان‌ها داشتیم اما فقط یک حالت درست
اگر درست میگفت
این ثابت نمیکرد که او مهارت خاصی دارد
اما فیشر میتوانست نتیجه بگیرد که اگر او فقط حدس زه است
یک نتیجه کاملا غیرمحتمل بوده است
تنها 1.4% احتمال
به لطف فیشر
این ایده در علوم تجربی به عنوان p مقدار
بسیار مورد توجه قرار گرفت برای احتمال است p
اگر فرض کنید نتایج شما فقط بر اساس شانس بوده‌اند
پس چیزی که تست می‌کردید هیچ تأثیری نداشته است
احتمال آنکه شما آن نتایج را می‌گرفتید چقدر بوده؟
یا چیزی کمیاب‌تر؟
اگر تصور کنید فرایندی وجود دارد
که کاملا رندوم است
و پی ببرید که جمع‌آوری دیتا تقریبا غیرمحتمل است
پس در این صورت شاید به چیزی مشکوک شوید
شاید نتیجه بگیرید که در واقع یک فرایند رندوم نیست
و رویدادهای دیگر باید جالب باشند
و نوعی مسابقه بو کشیدن را راه می‌اندازد
فیشر همچنین یک معیار پیشنهاد کرد
تنها نتایج تجربی که
مقدار پی زیر 0.05 است
احتمالی کمتر از 5%
ارزش نگاه دوباره دارد
به عبارتی دیگر
اگر فرض کنید نتایج شما فقط به سبب شانس بوده اند
در هر بیست بار کمتر از یک بار آنها را می‌دیدید
که خیلی محتمل نیست
او این نتایج را "از نظر آماری معنادار" نام نهاد
از نظر آماری معنادار
چه اسم افتضاحی
میتوانست "تقریبا بی معنی" باشد
ممکن است شما تأثیر خیلی خیلی خیلی کوچکی کشف کنید
اما در زبان ریاضی آن را "معنادار" می‌نامند
از زمان فیشر
مقدارهای پی برای خیلی‌ها از جمله بیشتر مقالات علمی
معیار مناسبی برای موفقیت بوده است
از آنجایی که آنها ترجیح می‌دهند موفقیت‌ها را منتشر کنند
و منتشر شدن مقاله برای پیشرفت شغلی ضروری است
وسوسه دستکاری دیتای تجربی
به مقدار پی خوب بسیار زیاد است
حتی برای آن نامی هم وجود دارد "پی-هکینگ"
پی-هکینگ وقتی است که محققان به طوری عمدی یا غیر عمدی
آنلیز دیتاهایشان را به سمت نتایجی که می‌خواهند سوق می‌دهند
و چون 0.0.5 خط منتشر شدن
و حقوق بگیر شدن است
معمولا نتایج را طوری سوق می‌دهد
که به پی 0.05 برسد
فهمیدن اینکه چقدر پی-هکینگ روی می‌دهد آسان نیست
چیز مهم‌تر این است که یادمان بماند
هدف مقدار پی چه چیزی بوده است
مقدار پی همیشه قرار بوده یک کارآگاه باشد نه قاضی
اگر یک آزمایش انجام می‌دهید
و نتیجه‌ای پیدا می‌کنید که از نظر آماری معنادار است
این به این معناست که برای مطالعه، تحقیق و
و درک کردن ادامه آن این آزمایش جالبی است
نه اینکه اینو مطالعه نکن چون موضوع حل شده
به عبارتی یک مقدار پی پایین دعوتی است برای
بازسازی آزمایش به منظور ارزشیابی نتایج
اما همیشه اینگونه نیست
در واقع محرک‌های شغلی برای آن کم است
مقالات و سرمایه‌گذران تحقیقات نوین را ترجیح می‌دهند
برای تکرار هیچ جایزه نوبلی وجود ندارد
یک چاره دیگر برای پی-هکینگ و تاکید بیش از حد روی مقدار پی
شاید فقط شفافیت بیشتر باشد
مردم کاری که می‌کنند بیشتر
منتشر کردن دیتاها است
در نتیجه دروغگویی با آمار سخت‌تر می‌شود
چون مردم بررسی می‌کنند و میگن
خب چیزایی که آنالیز کردی رو بهم بده
و بگو ببینم چطور به این نتایج رسیدی
آمار نقش بنیادی و اساسی در علم دارد
اما در واقع در هر جایی که دیتا جمع‌آوری می‌شود
آمارشناسان را پیدا خواهید کرد
که به دنبال الگو و نتایج هستند
و اغلب نیز پیش‌بینی می‌کنند
اگرچه همیشه درست از آب در نمی‌آیند
انتخابات ریاست جمهوری 2016
برای نظرپرس‌ها یعنی کسانی که
نظرسنجی راه می‌اندازند و آن را آنالیز می‌کنند سخت بود
هیلاری کلینتون شدید مورد علاقه بود و
تا روز انتخابات تصور میشد ترامپ را شکست می‌دهد
ترامپ در شرف شکستی تاریخی بود
او قرار است با رای اکثریت ببازد
من فکر ‌میکنم هیلاری کلینتون قرار است شب خوبی داشته باشد
نیویورک تایمز شانس ترامپ را 15% تخمین زده است
یک نظرپرس در شب انتخابات شانس او را 1% تخمین زد
پیش‌بینی از 99% شانس برنده شدن
شانس پیروزی هیلاری کلینتون
در رزو سشنبه زیاد است
اگر اتفاق دیگری رخ دهد من شگفت زده می‌شوم
و البته ترامپ برنده شد و کلینتون باخت
به مردم دائما گفته شده بود
کاندیدایی که برنده این انتخابات می‌شود
احتمال زیاد هیلاری کلینتون است و او برنده نشد
و من فکر می‌کنم این باعث شد مردم حس کنند به آنها دروغ گفته شده است
و تقریبا با این اعداد به آنها خیانت شده است
پس واقعا چه اتفاقی برای رای‌ها افتاده بود؟
و چگونه انتخابات را پیش‌بینی می‌کنند؟
یک روش این است که از مردم بپرسید به چه کسی رای می‌دهند
یک از چیزهای خوب درمورد نظرسنجی
این است که مجبور نیستیم از همه سوال کنیم
تا بفهمیم ایده همه مردم چیست
در واقع می‌توانیم چیزی به نام نمونه انتخاب کنیم
نمونه‌گیری ایده آشنایی است
برای اینکه ببینم سوپ خوبه یا نه
یک قاشق از آن مزه می‌کنیم نه کل قابلمه را
برای اینکه دکتر خونتان را تست کند
معمولا برای نمونه کمتر از یک اونس می‌گیرند
کل خونتان را نمی‌گیرند
اما در بیشتر شرایط
پیدا کردن یک نمونه شاخص سخت‌تر از آن است که به نظر می‌رسد
بیاید تصور کنیم که این
جمعیت شهری است با هزار نفر
و ما می‌خواهیم بدانیم که آیا مردم با تبدیل یک پارک
به پارک سگ‌ها موافق‌اند یا مخالف؟
این مهر‌های سبز رنگ کسانی اند
که موفق این کار هستند
و قرمزها مخالف می‌باشند
اولین گام تالیثیا استفاده از
موضوع غیرمحتمل در نمونه‌گیری است تصادفی
زیبایی انتخاب تصادفی
اینه که تا وقتی که تمام چیزهای جمعیت را درون یک
دیگ بریزید و به طور تصادفی انتخاب کنید
میتوانید مطمئن باشید که شما
یک درصد مطمئنی از تمام
مقدارهای درون دیگ را بیرون کشیده‌اید
بنابراین برنامه این است مهر‌های نمونه را تصادفی انتخاب کنیم، اما چقدر؟
این بستگی دارد که تالیثیا چقدر دقت می‌خواهد
یک معیار میزان خطا است
انتظار می‌رود مقدار بیشینه نتیجه نمونه
با مقدار کل جمعیت متفاوت باشد
همان رقم بیشتر یا کمتر است که اغلب یک درصد است
که در متن چاپ شده نظرسنجی‌ها می‌بینید
اما همچنین یک سطح اطمینان هم وجود دارد
به طور طبیعی این شک وجود دارد
که هر نمونه‌ای میتواند نمایانگر کل جمعیت باشد
سطح اطمینان به شما می‌گوید که چقدر می‌توانید از نتیجه خود
مطمئن باشید
یک سطح اطمینان 90% به این معناست که
به طور میانگین اگر نظرسنجی یا نمونه را صد بار اجرا کنید
نود بار در محدوده‌ی میزان خطا
دقیق خواهد بود
تالیثیا می‌داند که تعداد کل مهر‌ها هزارتا است
و میزان خطای او در سطح اطمینان 90%
مثبت و منفی پنج درصد است
این نمونه نمونه او حداقل باید دارای 214 مهره باشد
اینم از نتایج
ما 103 مهره قرمز داریم و 111 تا هم سبز
پس حدود 48% جمعیت ما مخالف هستند
و حدود 52% موافق
میزان خطا را هم به یاد داشته باشد
اعداد مثبت و منفی 5 درصد
بنابراین وقتی آنها را هم حساب کنید
اعداد آنقدری فرق نخواهند کرد
پس به نظرم می‌توانید بگویید این تصمیم دیگر گرفته شده است
در واقع او در محدوده میزان خطا آمارها را درست بدست آورده است
تعداد مهر‌های قرمز و سبز درون شیشه برابر بود
اگرچه می‌توان خطای نمونه‌گیری ایجاد شده توسط ریاضیات
را محاسبه کرد
خطاهای دیگری وجود دارند که نمی‌شود
بخش‌های دیگر خطا چگونگی بیان سوال‌مان
احساس پاسخ دهنده در آن روز
مسئولیت پیش‌بینی
رفتار آنها باید جزو برنامه باشد
تمام منابع خطا
چیزهایی هستند که ما نمی‌توانیم آنها را محاسبه کنیم
در نمونه‌گیری تصادفی چیز جالبی هم وجود دارد
چند دهه قبل
درست وقتی که هر خانواه یک تلفن ثابت داشتند
برای پیدا کردن نمونه تصادفی کافی بود یک شماره تصادفی بگیرید
در دهه 1970 یا 1980
ما 90% پاسخ داشتیم
اگر به طور تصادفی یک شماره را انتخاب می‌کردیم
یک نفر در طرف دیگر جواب می‌داد
و مصاحبه را با ما انجام می‌داد
آن روزها به پایان رسیده‌اند
به لطف کالر آی دی و ماشین‌های جواب دهنده
مردم دیگر خط ثابتشان را جواب نمی‌دهند
البته اگر داشته باشند
میزان جواب‌های بسیار کم است
تنها حدود 10% مردم
به نظرسنجی‌ها پاسخ می‌دهند
پس یه جورایی فقط دست رو دست گذاشتی
و امیدواری آدمایی که باهاشون تماس میگیری
همان‌هایی هستند که واقعا قرار است رای بدهند
مثلا ما فهمیدیم که در سال 2016 نظرسنج‌ها به اندازه کافی به
سفید پوستان بدون مدرک کالج دسترسی نداشتند
اگر درون دیتا یک تبعیض وجود داشته باشد نمی‌توان آن را ترمیم کرد
همانطور که در انتخابات اخیر دیدیم
بعد از برد شگفت‌آور دانولد ترامپ
خیلی‌ها شک کردند که شاید در نظرسنجی مشکلی وجود دارد
اما اگر نگاهی به رأی‌ها بیاندازید
نه تیترهای خبری
بطور میانگین رأی‌ها در سطح ملی و ایالتی
نسبت به گذشته خیلی کم شده بودند
پس وقتی من میشنوم که مردم میگن "اوه نظرسنجی اشتباه بوده"
این احتمالا تفسیر مردم
درمورد اشتباه بودن رای‌ها است
وقتی مردم بنا به دلایل متفاوتی
به رای‌ها نگاه کردند و گفتند
این اعداد به من اثبات می‌کنند که کلینتون برنده می‌شود
ما نگاه کردیم و گفتیم
این اعداد قطعا نشان می‌دهند احتمال برد او بیشتر است
اما در واقع انتخاباتی را نشان می‌دهند که رقابت در آن شدید است
و تقریبا غیر قابل پیش‌بینی
و در 2016
انتخابات ریاست جمهوری ایالات متحده اینقدر نزدیک بود
برد ترامپ به تعداد رای‌های کمتر از
ظرفیت صندلی استادیوم فوتبال یک کالج بستگی داشت
که در سه ایالت پخش شده بودند
پنسیلوانیا، ویسکانسین و میشیگان
و طبق بررسی یک کنسرسیوم نظرسنج‌ها
مشکلاتی با رای‌ها در این سه ایالت وجود داشت که
که سبب ناچیز شمردن حمایت ترامپ شد
نیت سیلور بنیانگذار وب‌سایت FiveThirtyEight
یکی از بزرگترین نام‌ها در نظرسنجی
حتی او نیز معمولا نظرسنجی اجرا نمی‌کند
کار ما این است که رأی دیگران را
بر حسب احتمال
معنی کنیم تا بگوییم
کی جلو است
که معمولا گفتن آن آسان است
و بخش سخت‌تر مشخص کردن این است که
انتخابات چقدر مطمئن یا نامطمئن است
مثل یک هواشناس
نیت نیز پیش‌بینی‌های خود را به عنوان احتمال ارائه می‌دهد
در صبح روز انتخابات 2016
او به کلینتون 70% احتمال برنده شدن داد
و به ترامپ 30% احتمال
مثل این است که تاس با ده طرف را بیاندازید
که هفت طرف آن کلینتون است
و سه طرف ترامپ
افرادی که پیش‌بینی‌های احتمالی انجام می‌دهند
آنها نمی‌گویند که سیاست شانسی است
آنها می‌گویند که علم ما از آن ناقص است
و اگر فکر می‌کنید می‌توانید مطمئن‌تر از این باشید
احتمالا دارید خودتان را با اینکه چقدر نظرسنجی و اطلاعات دیگر سیاسی
دقیق هستند، گول می‌زنید
در نهایت تسفیر یک احتمال
به موقعیت بستگی دارد
در حالی که 30% شانس ممکن است کم به نظر برسد
اگر بفهمید پروازی که قرار است با آن بروید
از هر ده تا سه تای آن سقوط می‌کند
بازم سوار هواپیما می‌شدید؟
از آنجایی که این هواپیما از هر ده بار هفت دفعه
به مقصد می‌رسد
لطفا به توضیح ایمنی کوتاه ما گوش دهید
یا اگر یک پیش‌بینی هوا بگوید
فقط 30% احتمال بارش وجود دارد
و سپس ببارد
برایتان اهمیت دارد؟
اگر ببارد
هیچکس نیاز ندارد که بداند چرا باران بارید؟"
"باید سر از این قضیه در بیاوریم
و می‌گوییم بارید دیگه
شاید باران می‌بارید شاید هم نه
و اتفاق افتاد
من فکر می‌کنم در پیش‌بینی چیزهایی که برایمان مهم‌تر اند از
اینکه قرار است باران بیاید یا نه
یک سختی ذاتی وجود دارد
مثل انتخابات
همانطور که 2016 نشان داد
پیش‌بینی اینکه چه کسی ریاست جهوری ایالات متحده را می‌برد
یک رقابت تکرارنشدنی بین دو رقیب منحصر بفرد
خیلی سخت است
اما حداقل در یک زمینه
تقریبا دهه‌ها آمار دقیق برای نتایج
مسابقات وجود دارد
بیسبال
بیسبال همیشه بازی از اعداد بوده است
امتیازهای باکس، میانگین بتینگ، تعداد بت‌های انجام شده، میانگین ران‌های به دست آورده شده
اما درحالی که آمارها همیشه بخشی از بیس‌بال بوده ‌اند
در 20 سال گذشته اهمیت آنها بخاطره تحلیل ورزشی
استفاده مدل‌های پیش‌بینی برای
بهبود عملکرد یک تیم به اوج رسیده است
تا حدودی هر بیزنسی نه فقط ورزش
در حال پیش‌بینی رویداد بعدی است
چه در وال استریت باشی
چه در بیزنس تکنولوژی
چیز جدید چیست
و برای ما عملکرد آینده بازیکن است
بیلی بین از اولین کسانی بود
که در اواخر دهه 90 یعنی وقتی که مدیر ورزشکاران اوکلند بود
از روش کمی استفاده کرد
او که در مارکت کوچک تیم حقوق پایینی داشت
دهه‌ها دانش بیسبال ذهنی را رها کرد
و به سازمان استفاده از آنالیز آماری برای هدایت
تصمیم‌گیری تیم پیوست
تشکیل یک تیم بیسبال تقریبا
یک معادله ریاضی شده بود
روش آماری بیلی وقتی که تیم ای اوکلند
در چهار سال متوالی مسابقات حذفی
را تمام کرد، شروع به جلب توجه کرد
و در لیگ رکوردی با 20 برد زد
و سپس مشهور شد
و حتی در یک کتاب و فیلم پر فروش نامی هم به آن داده شد
"مانی‌بال"
برد پیت نقش بیلی را بازی می‌کند
اگر با بودجه‌مون و این تیم ببریم
بازی رو کلا تغییر میدیم
اگرچه مانی بالینگ به لیگ قهرمانی
برای تیم ای اوکلند نرسید
اما بازی را تغییر داد
امروزه هر تیم اصلی لیگ بیسبال
یک بخش تحلیل ورزش دارد
که سعی می‌کند آینده عملکرد بازیکن را با دیتا
پیش‌بینی کند و بالا ببرد
همه چیز آنالیز می‌شود
از زاویه و سرعت توپ که توسط بت پرتاب شده
تا اینکه کدام بازیکن باید از لیگ دسته دوم
بالا بیاید یا تعویض شود
من هیچوقت تظاهر نمی‌کنم که یک نابغه ریاضی هستم
فقط قدرت و کاربرد آن را می‌فهمم
وقتی یک تیم لیگ دسته دوم بیسبال را اداره می‌کنید
که شغل عالی هم است
و هر بچه‌ای که رویای انجام دادن آن را دارد
و همه چیزی است که به آن فکر کرده‌اید
ولی وقتی از من می‌پرسند
چه کاری باید کنم تا بتوانم آن را انجام دهم؟
جواب من همیشه یکی است
من میگم برو درس بخون و در ریاضی بیست بگیر
در حالی که تحلیل ورزشی بیسبال را تغییر داده است
مانیبالینگ راه خود را به زمینه‌های غیرمرتبط زیادی باز کرده است
هواداران تصمیم‌گیری و پیش‌بینی به کمک دیتا
این روش را در حوزه‌های مختلفی چون
موسیقی مردمی و اجرای قانون به کار برده اند
مانیبالینگ با حجم زیادی از
اطلاعات که در اینترنت یا دیتای بزرگ
جمع‌آوری می‌شود، توانا شده است
تولید دیتای کنونی
تقریبا 2.5 کوانتیلیون بیت در روز است
اما درمورد موقعیت متناقض چطور؟
وقتی که دیتا خیلی کم است اما با اینحال اقداماتی باید انجام شود
مثل زمانی که باید به دنبال افراد گمشده در دریا گشت؟
چطور می‌توانیم مکان آنها را پیش‌بینی کنیم؟
مرکز فرماندهی گارد ساحلی بخش بوستون ایالات متحده
از این چند اتاق ایمن
گارد ساحلی تمام عملیات‌ها در ناحیه بوستون را هماهنگ می‌کند
از جمله امنتیت ملی مبارزه با مواد مخدر
و جستجو و نجات
صبح بخیر، مرکز فرماندهی گارد ساحلی بخش بوستون
آقای فلمینگ هستم
...صبح بخیر آقا
یک نفر گزارش ‌می‌دهد
دوستش صبح زود به
،پدلبوردینگ رفته و هنوز برنگشته است
گارد ساحلی با یک قایق واکنش 45 فوتی
یک جستجو را آغاز می‌‌کند
...ادوارد نیگرن: در حال وصل شدنا
:گوینده از لنگرگاه بوستون
:نیگرن در حال حرکت
:گوینده متأسفانه قایق‌های پارویی گمشده
به طور رایجی افزایش یافته است
شما باید جلیقه‌ی نجات بر تن داشته باشید
به این خاطر که در سال 2015
ما در سرتاسر کشور 625 مرگ داشتیم
تعدادی از آنها که پیدا شدند
بدون جلیقه‌ی نجات بودند
مرکز فرماندهی یک قایق دیگر هم از
ایستگاه پوینت آلرتون در هال می‌فرستد
سیم کوتاه قطع شد
مسیر را خالی کنید
فرد تلفن کننده گفت گمشده معمولا بین
ساحل نانتسکت و بوستون لایت قایق رانی میکرده است
که حدود سه مایل فاصله دارد
اما با تمام ناشناخته‌ها
جایی که او با مشکل مواجه شده و شاید هم غرق شده باشد
ناحیه جستجو می‌تواند به بزرگی 20 مایل مربع باشد
مأموریت‌های جستجو و نجات
معمولا بر اساس شرایط خاصی هستند
و علیرغم اطلاعات ناکامل نیاز به اقدامات دارند
برای حمله به این دسته از مشکلات
آمارشناسان به ایده‌ای روی آوردند که از
یک روحانی انگلیسی قرن نوزدهم که به احتمالات
علاقه داشت نشأت میگیرد توماس بیز
تصور کنید به شما یک سکه داده‌اند تا بیاندازید
و می‌خواهید بدانید که منصفانه و 50-50 شیر و خط می‌آید
یا احتمال اینکه شیر بیاید بیشتر است تا خط
روش سنتی در آمار و علم
هیچکدام از جواب‌ها را فرض نمی‌کند و از آزمایش استفاده می‌کند تا پی ببرد
در این مورد این یعنی سکه را بارها و بارها انداختن
یا اینکه می‌توانید مثل بیز با مسئله مواجه شوید
برخلاف آمار سنتی
در این روش بر اساس چیزی که می‌دانیم
با یک احتمال آغازی شروع می‌کنیم
در این مورد تمام سکه‌هایی که در
عمری از سکه انداختن دیده‌اید منصفانه بوده‌اند
به نظرمی‌رسد این یکی هم احتمالا منصفانه باشد
سپس باز هم سکه را می‌اندازید
و همچنان که پیش می‌روید احتمال را بروز می‌کنید
بیاید فرض کنیم با چندین شیر پشت سر هم شروع می‌شود
شاید باعث شود فکر کنید
این تخمین احتمال نامساوی است
اما همچنان که به انداختن سکه ادامه می‌دهید دیگر به نظر شانسی می‌آید
در نهایت بهترین تخمین شما
این است که احتمالا منصفانه است
اما شما هر اطلاعات جدیدی ممکن است دریافت کنید
!مثل اینکه به عمویتان "لری منحرف" تعلق دارد
بخش 659
زمان براورد رسیدن ما 11:58 است
استنتاج بیزی، یک روش دقیق ریاضی برای محاسبه احتمالات
بر اساس اطلاعات جدید می‌سازد
و در قلب گارد ساحلی
سیستم برنامه ریزی بهینه جستجو و نجات وجود دارد :یا به اختصار SAROPS
از 7:30 امروز صبح گمشده است
پس من یک رانش SAROPS انجام میدم
SAROPS اطلاعاتی
درمورد آخرین موقعیت شی مورد جستجو می‌دهد
جهت باد چیست؟
همراه با اطلاعات جریان‌ها و بادها
و ترکیب آنها با اطلاعات
چگونگی حرکت اشیا در آب
هزاران مسیر احتمالی را که هدف ممکن است
در پیش گرفته باشد، پیش‌بینی می‌کنند
اینها در فرایندی به احتمال تبدیل می‌شوند
که توسط رنگ مشخص می‌شوند
و تبدیل به نقشه جستجو می‌شوند
SAROPS واقعا برای گارد ساحلی مثل یک اسب بارکش است
بسیاری از محاسبات را برای ما انجام می‌دهد
الگوهای جستجوی با ارزشی برایمان فراهم می‌کند
و همینطور گزینه‌های نقشه جستجو
من فکر می‌کردم او خیلی از ساحل دور شده باشد
گفت خوبه پس منم ادامه دادم
خبر جستجو پخش شده است
قایقرانی یک رویت از صبح را گزارش می‌دهد
من هم اطلاعات را در ساروپس قرار دادم
و همه چیز را تغییر داد
ساروپس سریعا تمامی احتمالات را محاسبه می‌کند
و یک نقشه جستجو جدید تولید می‌کند
ناحیه حدود سه مایل دیگر افزایش یافته است
ما اکنون در حال آغاز الگوی جستجو هستیم
خوب دقت کنید
دریافت شد
ما داریم صحنه موقعیت را تعیین می‌کنیم
هر شی که در آب دیدید لطفا نگاه دقیق‌تری به آن کنید
پدلبوردر در سمت بندر
دریافت شد، ما یک پدلبوردر رویت کرده‌ایم
با صفر-یک شخص روی تخته
در مسیر بندر
سمت راست کشتی
من میتونم ببینیم
بسیار خب
ظاهرا این جستجو فقط یک تمرین بوده است
چند ساعت قبل‌تر پدلبوردر توسط کشتی دیگری از گارد ساحلی
درون آب قرار داده شده بود و به آن اجازه دادند حرکت کند
ابزار روی آن برای اندازه‌گیری باد
و ثبت مسیر آن هستند
اطلاعاتی که بعدا برای
برای تنظیم حرکت شبیه‌سازی در ساروپس استفاده می‌شوند
البته عملکرد سیستم امروز نسبتا خوب بود
شی دقیقا در وسط الگو جستجو بود
پس در واقع ساروپس در پیش‌بینی محل جستجو
برای پیدا کردن پدلبوردر گمشده
بسیار دقیق بود
اینکه قادر باشید به یک خانواده تماس بگیرید و بگویید
دوست و خانواده‌ شما در حال بازگشت به خانه است
قطعا تماسی است که
همه باید شانس گرفتن آن را داشته باشیم
و خوشبختانه بخاطره چنین اتفاقاتی
ما میتونیم انجامش بدیم
پیچیدگی محاسباتی به روز رسانی احتمالات
روش بیزی را در بیشتر قرن بیستم عقب نگه داشت
اما قدرت محاسباتی امروزه آن را برای کل جهان آزاد کرده است
در همه چیز وجود دارد از اسپم فیلتر
تا نحوه عملکرد جستجو در گوگل و اتومبیل‌های خودران
بعضی‌ها حتی نفوذ احتمالات بیزی را در
چگونگی یادگیری ما از تجربه‌ها پیدا کرده‌اند
و آن را به کامپیوترها منتقل کردند
و تبدیل به نیروی جدید قدرتمندی شده است
فراگیری کامپیوتری
در گذشته وقتی ما کامپیوترها را برنامه‌ریزی می‌کردیم
جزئیات طاقت فرسایی را می‌نوشتیم
دسته‌ای از قوانین که به کامپیوتر می‌گفتند
در هر شرط محتمل چه کاری انجام دهد
اما روش دیگری هم برای
رفتار با کامپیوتر وجود دارد
مثل یک بچه که دوچرخه سواری یاد می‌گیرد
هیچکس با استفاده از قوانین به کودک دوچرخه‌ سواری یاد نمی‌دهد
شاید چند نکته باشد
اما در نهایت همه چیز آزمون و خطاست
معلم، تجربه است
چیز جدید، بچه جدید در خیابان
فراگیری ماشینی است
مخصوصا چیزی به نام فراگیری عمیق
ما کامپیوتر را از قوانین مطلع نمی‌کنیم
اما از طریق مثال
پس شبیه یک بچه کوچک
که زمین می‌خورد و از این تجربه یاد میگرد
ما اجازه میدهیم کامپیوتر از مثال‌ها یاد بگیرد
فرض کنیم می‌خواهید به یک کامپیوتر آموزش دهید
تصاویر گربه را تشخیص دهد
با بررسی دقیق هزاران تصویر برچسب دار
که بعضی ها گربه هستند و بعضی نیستند
کامپیوتر می‌تواند دستورالعمل‌های خود را توسعه دهد
تا احتمال یک تصویر گربه را تعیین کند
و امروزه
کامپیوتر بیشتر از نگاه کردن به تصاویر گربه انجام می‌دهند
اکنون بعضی از بهترین کامپیوترها
می‌توانند شکست قهرمان گو را یادبگیرند
یا پیدا کردن مدارک در توده‌ای از مدارک
کاری که معمولا وکیل‌هایی با حقوق بالا انجام می‌دهند
یا تشخیص بیماری‌ها
در استنفورد، ما اخیرا مطالعه‌ای را انجام دادیم
تا بفهمیم آیا الگوریتم فراگیری ماشینی
می‌تواند با متخصصان امراض پوست درجه یک، در سطح استفنورد
و دارای مدرک خارجی در تشخیص
چیزهایی مثل سرطان پوست رقابت کند
و فهمیدیم که الگوریتم فراگیری ماشینی ما
جعبه کوچک ما
به اندازه بهترین دکتر انسان در پیدا کردن سرطان پوست خوب است
این سوالات زیادی را به وجود می‌آورد
آیا باید به جای دکترهایمان به نرم‌افزارها اعتماد کنیم؟
یا آیا برنامه‌های معاینه‌ای مثل سباستین
دستیار هوشمند پزشکی فردا
فقط یک ابزار اند نه جانشین؟
و نگرانی‌های دیگری هم وجود دارد
اگر از کسی بپرسید دقیقا چگونه دوچرخه سواری می‌کند
به سختی می‌تواند با لغات بیانش کند
همین موضوع درمورد
جعبه سیاه کاربردهای فراگیری ماشینی
مثل سباستین صدق می‌کند
هیچکس از جمله خود سباستین
نمی‌داند چگونه سرطان پوست را تشخیص می‌دهد
مثل دوچرخه سوار فقط انجامش می‌دهد
شاید برای نرم‌افزارهای معاینه‌ای اشکالی نداشته باشد
ولی برای دیگر جنبه‌های پزشکی مثل
تصمیم‌گیری روش درمان خوب نیست
اگر کاری که انجام می‌دهید تصمیم گیری
مقدار شیمی درمانی بیمار باشد
من فکر می‌کنم اکثر مردم با تصمیم گیرنده
به عنوان جعبه سیاه مشکل داشته باشند
مردم می‌خواهند بدانند
پیش‌بینی‌ها از کجا آمده است
همین می‌تواند درمورد ارزشیابی اینکه
چه کسی وام خانه دریافت می‌کند صدق کند
یا اینکه چه کسی باید برای عملکرد ضعیف از کار اخراج شود
یا چه کی عفو می‌شود
تمام موقعیت‌هایی که
جعبه سیاه فراگیری ماشینی در آنها استفاده می‌شود
اینها الگوریتم‌های هستند که
اثر بزرگی روی زندگی مردم بگذارند
و ما به عنوان یک جامعه باید بفهمیم
چه چیزی در این الگوریتم‌ها دخیل است
و بر پایه چیزی هستند
تا مطمئن شویم که مشکلات کنونی اجتماع را
دائمی نمی‌کنند
ما در عصری زندگی می‌کنیم که ترکیب دیتاها، کامپیوترها
احتمالات و آمارها
قدرت پیش‌بینی به ما اهدا می‌کند که تابحال ندیده‌ایم
می‌توانیم فواید قابل لمس آن را ببنیم
و بعضی خطرها
در حین اینکه فکر می‌کنیم اینها به کجا ختم می‌شوند
علم جدیدی از آمار در زیر پایمان
شروع به رشد کرده است
این هیجان انگیز است
و فکر میکنم باید کمی شبیه زمانی باشد که
نظریه احتمال
توسط پاسکال، فرما و
آدم‌های اطراف آنها در حال توسعه بود
که مردم یه جورایی میگفتند
اوه خدای من اینها سوالاتی هستند که ریاضیات
می‌تواند چیزی درباره آنها بگوید
فکر می‌کنم وقتی که آمار در حالت سنتی خود
در ابتدای قرن بیستم در حال تشکیل بود
باید این شکلی بوده باشد
و بطور ناگهانی مردم شروع به پرسش
سوالاتی جدید کردند
که قبلا آنها حتی نمی‌توانستند راجع‌بشان فکر کنند
و من فکر می‌کنم ما اکنون لحظه دیگری شبیه آن زمان داریم
در حالی که فردا همیشه نامطمئن باقی می‌ماند
ریاضیات با قدرت احتمال
و پیش‌بینی توسط اعداد
به هدایت راه ادامه می‌دهد