Чи життя дійсно є настільки складним?

Чи зможе алгоритм передбачити місце наступного заворушення? У цьому відкритому виступі математик Ганна Фрай показує, як можна проаналізувати складну соціальну поведінку та, можливо, через аналогії до природних феноменів передбачити її, як у випадку з місцями полювання леопарда та розподіленням хижаків і здобичі у дикій природі.

Велике спасибі.

Мене звуть Ганна Фрай, я крута.

Сьогодні я ставлю вам питання:

Чи насправді життя таке складне?

У мене всього дев'ять хвилин,
щоб надати вам відповідь,

тож я розділила все на дві частини:

частина перша: так;

і пізніше, частина друга: ні.

Чи якщо точніше: дійсно ні?

(Сміх)

Перш за все, дозвольте мені дати
визначення поняттю "комплексне".

Я можу навести вам купу визначень,

але, простіше кажучи,

будь-яка проблема в своїй комплексності
не під силу навіть Ейнштейну.

Давайте уявимо — чи працює пульт...
о, все гаразд.

Ейнштейн грає в більярд.

Він — розумний хлопець, тож знає,
що коли вдарить по кулі,

то виведе цілу формулу,

аби визначити, куди попаде ця куля,

як швидко вона котитиметься
і де зупиниться.

Якщо порівняти ці більярдні кулі
із сонячною системою,

то Ейнштейн все ще
може допомогти.

Дійсно, фізика змінюється,

але якщо нам захочеться дізнатися шлях
Землі навколо Сонця,

Ейнштейн напише нам формулу,

у якій вкаже, де будуть ці два об'єкти
в будь-який період часу.

З дивовижною складністю в розрахунках

Ейнштейн міг включити
до них Місяць.

А коли ви додасте ще планети, скажімо,
Марс та Юпітер,

Ейнштейну вже буде не під силу вирішити
цю проблему за допомогою олівця та паперу.

Але коли у вас з'являється
купа планет, то дивовижним чином

мільйони та навіть мільярди об'єктів

роблять проблему простішою,

і Ейнштейн знову повертається у гру.

Дозвольте пояснити, що я маю на увазі,

зменшуючи ці об'єкти
до молекулярного рівня.

Якщо ми захочемо прослідкувати
за хаотичним рухом однієї молекули,

то у нас не буде жодного шансу.

Та коли у нас мільйони молекул вкупі,

разом вони починають рухатись
передбачуваним шляхом

і добре впорядкованим.

І слава Господу, що впорядкованим,

якби ні, то літаки б
падали з неба.

Тепер, навіть у більшому масштабі,
по всьому світу

буде застосовуватися
та ж сама ідея з молекулами.

Дійсно не можна взяти
окрему краплю дощу

та сказати, звідки і куди вона падає.

Та можна сказати
з достатньою впевненістю,

чи завтра буде хмарно.

Ось так все працює.

З часів Ейнштейна
саме це і було межею науки.

Ми можемо справитися із маленькими
проблемами з кількома об'єктами

та мінімумом взаємодій,

чи можемо впоратись зі складними
задачами з мільйонами об'єктів

та простими взаємодіями.

Але що ж лежить посередині?

Всього за сім років до смерті
Ейнштейна

американський вчений Уоррен Уівер
дійшов до такої ж точки зору.

Він сказав, що наукова методологія
з однієї крайності переходить в іншу,

залишаючи без уваги величезну
площу посередині.

Саме в цій середній зоні
знаходиться комплексна наука,

саме це я маю на увазі під словом
"комплексний".

На жаль, майже кожна проблема,
пов'язана

з людською поведінкою,

знаходиться в цій середній зоні.

У Ейнштейна не було жодного уявлення,
як змоделювати рух натовпу.

Занадто багато людей, щоб розглядати
кожного окремо,

і занадто мало, щоб
порівняти їх з газом.

Люди схильні до таких
дратівливих речей, як рішення,

і не зовсім бажають співпрацювати
одне з одним,

що робить проблему
більш складною.

Ейнштейн також не розповість вам,

коли впаде наступний фондовий ринок.

Ейнштейн не розповість вам,
як зменшити безробіття.

Ейнштейн навіть не розкаже вам,

чи наступний айфон буде
хітом чи провалом.

Підсумовуємо першу частину:
ми програли на всіх фронтах.

У нас немає жодних інструментів,
і життя занадто складне.

Але, можливо, існує надія,

бо за останні кілька років,

ми почали помічати появу
нової ери науки,

яка використовує математику
для побудови моделі соціальних систем.

Я говорю не тільки про статистику
та комп'ютерні стимуляції.

Я говорю про виведення
формули нашого суспільства,

яка допоможе нам зрозуміти,
що відбувається,

як у випадку з більярдними кульками
чи прогнозом погоди.

Все це стало можливим завдяки тому,
що люди почали усвідомлювати,

що ми можемо брати аналогії

між нашими людськими системами
та фізичним світом навколо нас.

Ось вам такий приклад:

неймовірно складна проблема
міграції в Європі.

Якщо ви поглянете на всіх цих
людей в цілому,

то вони поводяться так, ніби слідують
законам гравітації.

Але замість планет, які притягуються
одна до одної,

цих людей притягують місця із кращими
можливостями заробітку,

вищою заробітною платою, якістю життя
та низьким безробіттям.

Подібним чином люди схильні
шукати можливості

недалеко від тих місць, де вони живуть —
наприклад, від Лондона до Кенту,

так само, як від Лондона до Мельбурна —

гравітаційний ефект від планет
на відстані відчувається набагато менше.

Ось вам інший приклад:

в 2008 група Каліфорнійського університету
встановлювала типову структуру

кримінальних районів міста.

З грабіжниками пов'язана постійна
ідея повторного злочину.

Тож, коли групі грабіжників вдається
успішно грабувати один район,

то вони знову туди повертатимуться
і знову грабуватимуть.

Вони дізнаються про планування
будинків,

шляхи втечі

та місцеві системи охорони.

І це продовжуватиме відбуватися,

доки місцеві жителі та поліція
не підвищать охорону,

і грабіжники не заберуться геть.

І саме цей баланс між грабіжниками
та системами безпеки

створює динамічні рухливі точки
по всьому місту.

Як виявляється,
внаслідок точно такого ж процесу,

леопард отримує свої плями.

Тільки у випадку з леопардом
не грабіжники та система безпеки,

а хімічний процес
створює ці схеми,

дещо під назвою "морфогенез".

Нам відомо надзвичайно багато
про морфогенез плям леопардів.

Можливо, нам вдасться використати це,
щоб вирізнити ознаки грабіжників

і, можливо, створити кращі
стратегії для запобігання злочинам.

Група Каліфорнійського
університету

співпрацює з поліцією
Вест-Мідлендса

саме над цим питанням.

Я можу надати вам
чимало таких прикладів,

та я б хотіла розповісти
про одне з моїх досліджень

лондонських бунтів.

Ймовірно, мені не потрібно
розповідати вам

про події минулого літа,

коли Лондон та Британія стали свідками
найбільш тривалого періоду

насильницьких грабежів
та підпалів

за останні 20 років.

Цілком зрозуміло, що як суспільство,
ми хочемо дізнатися та зрозуміти,

що саме зрушило ці сутички,

а, крім того, забезпечити нашу поліцію
кращими стратегіями,

щоб швидше вирішувати
подібні питання в майбутньому.

Я не хочу засмучувати
присутніх тут соціологів,

тож не буду говорити про індивідуальні
мотиви заворушників,

але якщо поглянути на всіх
них укупі,

математично можна розділити
все на три етапи

і, відповідно, добрати аналогії.

Тож крок перший: скажімо,
у вас є група друзів.

Ніхто з них не залучений у сутички,

але хтось із них проходить повз
магазин "Футлокер", який зараз грабують,

заходить та бере собі пару кросівок.

Він пише повідомлення другу та каже:
"Приходь на заворушення".

Друг приєднується,

і вже вони двоє пишуть іншим
друзям, і ті приходять

і пишуть більшій кількості друзів,

і ще, і ще більше, тож це триває.

Цей процес ідентичний тому,
як поширюється вірус серед населення.

Якщо ви згадаєте про епідемію
пташиного грипу кілька років тому,

чим більше людей було заражено —
тим більша кількість заражалася,

і тим швидше поширювався вірус,

перш ніж владі вдалося
взяти все під контроль.

Тут відбувається подібний процес.

У вас є заворушник,
він хоче йти бастувати.

Потім він має вибрати місце
для бастування.

Про заворушників
вам потрібно знати, що ...

Упс, пульт не працює. Ось так.

Про заворушників потрібно знати
те, що вони не готові до подорожі

далеко від місця проживання,

якщо це не дійсно дуже
приваблива точка.

(Сміх)

В цій графі ви можете побачити,

що численна кількість протестувальників
не пройшла більше кілометра

до потрібного їм місця.

Цей зразок прослідковується і у
роздрібних витратах споживачів,

тобто куди ми ходимо за покупками.

Звичайно, всі ходять
до місцевих магазинів,

та ви пішли б і далі,

якби то була справді хороша
торгова точка.

Але деякі газети вже провели подібну
аналогію

під назвою для таблоїдів:
"Шопінг з насильством",

що, ймовірно, підсумовує
все наше дослідження.

Ох! — повертаємося назад.

Окей, крок три.

Врешті, заворушник
на своєму місці,

і він не хоче бути спійманим поліцією.

Заворушник весь час
уникатиме поліцію,

але числа не приховують небезпеку.

З іншої сторони, поліція,
зі своїми обмеженими ресурсами,

намагається захистити
якомога більше міст

та, де можливо, заарештувати заворушників

і створити стримуючий ефект.

Та, власне, виявляється,

що цей механізм, так би мовити, між двома
видами: заворушниками та поліцією,

є ідентичним до хижаків
та здобичі в дикій природі.

Уявіть кроликів
та лисиць,

кролики всіма силами
намагаються уникнути лисиць,

доки лисиці патрулюють місцину,
шукаючи кролів.

Ми чимало знаємо про динаміку
хижаків та здобичі.

Ми також чимало знаємо
про потоки споживчих витрат.

Також чимало знаємо
про поширення віруса.

Якщо взяти всі три аналогії,

то отримаємо математичну модель
того, що сталося,

яка здатна копіювати загальну схему

самих заворушень.

Як тільки ми отримали це,
то можемо взяти чашку Петрі

і почати говорити

про райони міста, які більш
сприятливі для злочинів,

які поліцейські тактики
варто використовувати,

якщо це знову трапиться
у майбутньому.

Навіть 20 років тому моделювання
такого типу було невідомим.

Та я вважаю, що ці аналогії
є неймовірно важливим знаряддям,

щоб взятися за проблеми
нашого суспільства,

і, можливо, значно покращити наше
суспільство.

Тож на завершення:
життя є складним,

але його розуміння не обов'язково
має бути складним.

Дякую вам.

(Оплески)