В британской The Guardian недавно опубликовали
статью, о которой до сих пор идет дискуссия. Статья о том, как
военные в Германии пытались предсказывать будущее, с помощью профессоров литературы в проекте под кодовым названием
"Кассандра" (так в древнегреческих мифах звали дочь троянского царя Приама, которая могла предсказывать будущее).
Подход был довольно интересный, но уже известный: брался известный своими конфликтами регион, анализировалась тамошняя литература и текстам выставлялись оценки по девяти параметрам:
- тематический охват,
- была ли цензура текста,
- была ли цензура самого автора,
- реакция СМИ,
- скандалы вокруг текста,
- скандалы вокруг автора,
- литературные премии для автора,
- литературные премии для текста и, наконец,
- нарративная стратегия (подразумевалось поддерживает ли автор какую-либо сторону конфликта или нет и некоторые другие критерии).
Книгам присваивалась оценка от -1 до +3, чем выше была оценка, тем "опаснее" был текст. Чем больше "опасных" текстов выходит, тем "опаснее" становится регион. Если какого-то автора запрещают и гонят прочь из страны, значит его книге надо прибавить очков по степени "опасности". Неужели все так просто, спросите вы и как это может работать? Выясняется, что работать в целом может и довольно неплохо. Но не во всем - работа алгоритма не была стабильной и где-то показывала феноменальную предиктивную эффективность, а где-то не показывала ничего.
"Проект Кассандра" немцы закрыли в 2020 году, во время пандемии, видимо долгосрочные и не слишком надёжные данные военным Германии были не очень нужны. Из достигнутого, например, удалось за год предсказать грядущий конфликт в Армении и Азербайджане. Минкультуры Азербайджана снабдило грузинские библиотеки книгами, которые несли явные антиармянские настроения. Были и признаки, что Азербайджан наращивает пропагандистские усилия и вуаля, год спустя - разразилась война в Нагорном Карабахе, в которой погибло 6000 человек.
Статья более интересна и тем, что детально описывает, как штаб Ангелы Меркель вовсю использует big data, нейросети и ИИ для
поиска совпадений и прогностики развития ситуаций на основе оценки больших данных. В Мюнхенском университете федеральных вооруженных сил Германии придумали
систему Preview (сокращение от Prediction, Visualisation, Early Warning), в которой в ход идут не только книги, но вообще любые тексты онлайн: RSS-ленты новостных сайтов, базы данных военных, записи о гражданских протестах, актах неповиновения, взрывы домов и автомобилей, митинги, народные гуляния, уровень запретов и тому подобная активность. Всё это сопоставляется с данными по доходам на душу населения, данными об образовании и даже о погоде и со многими другими элементами.
Весь этот огромный массив данных
анализирует Watson, платформа анализа big data от IBM, которая преобразовывает полученную кашу из данных в военные карты с проставленными на ней метками: вот тут у нас регион с желтой степенью вероятности развития конфликта, вот тут оранжевый, а вот тут красный, похоже что конфликт уже не за горами.
Один немецкий чиновник утверждает, что эта система прогнозирования за несколько месяцев предупредила правительство Меркель о мятеже повстанцев в Мозамбике, где силы госбезопасности сражались с боевиками, которые пытались создать очередное исламское государство. Впрочем, тут же делается вывод, что прогнозы тут были хоть и относительно точные, но не слишком долгосрочные, а военные стремятся к прогностике хотя бы на пять лет вперёд. Не слабые амбиции, не правда ли?
Все это развивается не только в Германии.
США и Китай – полноценные лидеры этого направления.Какие только проектов не было в американском управлении перспективных исследовательских проектов МинОбороны США.
Это управление DARPA,
финансирование которого при Байдене уже увеличилось в 1,5 раза в сравнении с предыдущим годом.
Между прочим в DARPA до сих пор живет и развивается проект оценки и предсказания будущего по анализу сюжетов ключевых постов в соцсетях. И ее последние публикации стабильно прогнозируют скорое начало большой войны в Афганистане и Африке.