Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха - Сет Стивенс-Давидовиц Страница 5

Тут можно читать бесплатно Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха - Сет Стивенс-Давидовиц. Жанр: Компьютеры и Интернет / Интернет. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте Knigogid (Книгогид) или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.

Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха - Сет Стивенс-Давидовиц читать онлайн бесплатно

Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха - Сет Стивенс-Давидовиц - читать книгу онлайн бесплатно, автор Сет Стивенс-Давидовиц

нам искаженную картину возраста бизнесменов. Недавнее исследование показало, что медианный возраст предпринимателей, о которых пишут в бизнес-журналах, – 27 лет[23]. Пресса обожает рассказывать нам завлекательные истории о вундеркиндах, создавших крупные компании.

Но сколько же лет капиталисту в действительности? Недавнее исследование данных обо всех предпринимателях Америки показало, что успешному их представителю в среднем 42 года[24]. И шансы создать успешный бизнес увеличиваются с возрастом, достигая максимума в 60 лет[25]. Более того, возраст является преимуществом даже для предпринимательства в сфере высоких технологий[26] – то есть там, где, по мнению большинства, должна работать исключительно молодежь, поскольку только она способна к освоению нового.

Разумеется, тот факт, что возраст является преимуществом для предпринимательства в любой области, полезен для всех, кто достиг среднего возраста и уверен, что их шанс создать бизнес миновал. В главе 5 мы развеем несколько мифов о предпринимательском успехе и поговорим о выведенной из данных надежной формуле, которая обеспечивает максимум шансов создать успешное предприятие.

Когда вы знаете, как на самом деле устроен мир, – и избегаете лжи как людей, так и медиа, – вы готовы улучшить качество решений, касающихся вашей жизни.

От Бога к чувствам, от чувств – к данным

В последней главе своей книги «Homo Deus» Юваль Ной Харари пишет, что мы проходим через «религиозную революцию гигантского масштаба, подобной которой человечество не видело с XVIII столетия». Новая религия, говорит Харари, это вера в данные, «датаизм»[27].

Как же мы пришли к этому?

На протяжении почти всей человеческой истории наиболее образованные люди наделяли высшей властью Бога. Как пишет Харари, «когда люди не знали, на ком жениться, чем заняться и начинать ли войну, они читали Библию и следовали ее советам».

Гуманистическая революция, которую Харари относит к XVIII веку, поставила под вопрос мировоззрение, в центре которого находится Бог. Философы наподобие Вольтера, Джона Локка и моего любимого Дэвида Юма утверждали, что Бог – плод человеческого воображения, а библейские догмы ложны. Устранив внешний авторитет, способный управлять нами, философы стали утверждать, будто люди управляют своей жизнью сами. Харари называет методы принятия важных решений в эпоху гуманизма: «прислушиваться к себе», «любоваться закатом», «вести личный дневник», «беседовать по душам с близким другом».

Революция датаизма, которая только началась и, по словам Харари, может завершиться только через десятки лет, поставила под вопрос мировоззрение гуманистов, в центре которого находятся наши чувства. Тот квазирелигиозный статус, которым они были наделены, был поставлен под сомнение биологами. Они открыли, что организмы – это алгоритмы, а наши чувства – просто «процессы биохимических вычислений»[28].

Более того, такие легендарные специалисты в области человеческого поведения, как Амос Тверски и Даниэль Канеман, открыли, что чувства часто вводят нас в заблуждение. Наш ум, говорят они, глубоко поражен разного рода когнитивными искажениями[29].

Вы считаете собственную интуицию надежным проводником? Это совсем не так. Зачастую мы излишне оптимистичны, переоцениваем значимость легко запоминающихся историй, отбираем только информацию, согласующуюся с тем, во что нам хотелось бы верить, ложно заключаем, что могли бы объяснить события, считавшиеся непредсказуемыми на момент, когда они произошли, и так далее.

Фраза «прислушиваться к себе» могла звучать освобождающе и романтично для гуманистов. Но, честно говоря, «прислушиваться к себе» звучит просто страшно после прочтения последнего выпуска Psychological Review или великолепной статьи «Список когнитивных искажений» в Википедии.

Наконец, революция больших данных предлагает нам альтернативу тому, чтобы прислушиваться к себе. Наша интуиция или советы таких же людей, как мы, могли казаться гуманистам единственными источниками мудрости, оставшимися нам в лишенной Бога вселенной. Но сейчас ученые, работающие в области анализа данных, формируют и анализируют огромные массивы информации, способные освободить нас от когнитивных искажений.

Еще процитирую Харари: «В XXI веке чувства утратили положение лучших алгоритмов в мире. Мы создаем новые, превосходящие их алгоритмы, опирающиеся на беспрецедентную вычислительную мощность и гигантские базы данных». Согласно датаизму, теперь ответы на вопросы «на ком жениться, чем заняться и начинать ли войну» заключаются в «алгоритмах, которые знают нас лучше, чем мы сами знаем себя».

Я не настолько дерзок, чтобы утверждать, будто книга «Не лги себе» – библия датаизма, и не пытаюсь написать новых десять заповедей. (Хотя мне бы очень хотелось, чтобы вы воспринимали тех исследователей, о работе которых я буду говорить, как пророков датаизма: их работа носит новаторский характер именно до такой степени.)

Но я надеюсь, что эта книга покажет, каково новое мировоззрение датаизма, и предложит вам несколько алгоритмов, которые помогут принять значительное решение. «Не лги себе» состоит из глав; каждая из которых посвящена тому, что данные могут сказать нам о какой-то одной важной области жизни. И первая касается, вероятно, самого важного решения в жизни[30].

Итак, приверженцы датаизма и потенциальные новообращенные, давайте посмотрим, помогут ли вам алгоритмы с ответом на вопрос: «На ком жениться?»

Глава 1

Брак с участием искусственного интеллекта

С кем вам следует вступить в брак?

Может быть, именно этот вопрос – самый важный в жизни с точки зрения последствий ответа на него. Инвестор и миллиардер Уоррен Баффет, во всяком случае, считает именно так. Он называет выбор супруга «самым важным решением из всех, что вам предстоит принять».

И тем не менее люди редко искали помощи у науки в этом отношении. Честно признаться, здесь наука не могла помочь практически ничем.

Ученые, занимающиеся человеческими отношениями, пытались найти ответы. Но найти большие выборки пар оказалось трудной и дорогостоящей задачей. Исследования в этой области, как правило, опирались на очень маленькие выборки и зачастую приходили к противоречащим друг другу выводам. В 2007 году выдающийся ученый Гарри Рейс из Университета Рочестера сравнил науку о человеческих отношениях с подростком, назвав ее «растущей, временами непокорной – а может, и более таинственной, чем хотелось бы»[31].

Но несколько лет назад молодая, энергичная, сверхлюбопытная и блестяще талантливая ученая из Канады Саманта Джоэл задалась целью изменить такое положение вещей. Джоэл, как и многих ее коллег, интересовало, что же предсказывает удачные отношения. Но ее подход был необычным. Она не стала строить очередную скудную выборку пар – вместо этого она решила свести вместе данные прежних исследований. Джоэл рассуждала так: если ей удастся объединить небольшие массивы данных из научных работ прошлого, может получиться один большой массив. И его будет достаточно, чтобы надежно определить, что предсказывает успех отношений, а что нет.

План Джоэл сработал[32]. Она собрала

Перейти на страницу:
Вы автор?
Жалоба
Все книги на сайте размещаются его пользователями. Приносим свои глубочайшие извинения, если Ваша книга была опубликована без Вашего на то согласия.
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Комментарии / Отзывы
    Ничего не найдено.