Бесплатная библиотека
Читайте книгу на сайте или телефоне
READ-E-BOOK » Военные » Прицельное мышление. Принятие решений по методикам британских спецслужб
Прицельное мышление. Принятие решений по методикам британских спецслужб - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com

Прицельное мышление. Принятие решений по методикам британских спецслужб

Электронная книга - «Прицельное мышление. Принятие решений по методикам британских спецслужб». Краткое содержание книги:

Из этой книги вы не узнаете, как раскапывать грязные тайны диктаторов, ловить торговцев оружием или перевозить через границу секретные донесения. Дэвид Оманд, в прошлом высокопоставленный сотрудник британской спецслужбы, рассказывает о главном навыке разведчика – принимать верные решения на основании ограниченной, неполной, а иногда и просто недостоверной информации. Из его книги вы узнаете, что делать, когда у вас нет времени проверить факты, как научиться не поддаваться панике, не впадать в ступор, верно оценивать риски, игнорировать теории заговора и выводить на чистую воду лжецов и манипуляторов. В основе авторского метода работы с информацией – многолетний опыт разведчиков и аналитиков разных стран, отточенный во время таких событий, как война на Фолклендах или Карибский кризис. Отдельные главы книги посвящены ведению переговоров и установлению доверительных отношений в различных обстоятельствах.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Перейти на страницу:

Итак, байесовский метод рассуждения предполагает корректировку нашей предыдущей степени доверия гипотезе после получения новых фактов, что обеспечивает апостериорную степень доверия к ней («апостериорный» означает «основанный на опыте»). Ключ к этой переоценке сводится к постановке вопроса: если бы гипотеза на самом деле была верна, насколько вероятно, что мы смогли бы увидеть эти факты? Если мы считаем, что факты тесно связаны с истинностью гипотезы, то мы должны усилить наше доверие к данной гипотезе.

Аналитики из Разведывательного управления Министерства обороны США изначально считали маловероятным, что Советский Союз попытается разместить ядерные ракеты на Кубе. Эта гипотеза обладала тем, что мы называем низкой априорной вероятностью. Мы можем точно описать низкую априорную вероятность, используя систему обозначений, которые не будут лишними в следующей главе. Обозначим гипотезу о размещении ядерных ракет как N. Мы можем записать их априорную степень веры в N как априорную вероятность p(N), находящуюся в диапазоне между 0 и 1. В данном случае, поскольку американские аналитики считали гипотезу N очень маловероятной, они могли бы присвоить p(N) значение вероятности 0,1, что означает только 10 % вероятности.

Но результаты фоторазведывательного полета ВВС США от 14 октября 1962 года заставили этих аналитиков по-иному взглянуть на ситуацию. Они узрели факты (обозначим их E), согласующиеся с детальными данными Пеньковского о процессе строительства советской стартовой позиции для ядерных ракет среднего радиуса действия. Аналитикам внезапно пришлось столкнуться с возможностью того, что Советский Союз тайно размещает на Кубе серьезный ядерный потенциал. Им нужно было найти апостериорную вероятность p(N|E) (это обозначение читается как переоцененная вероятность гипотезы N с учетом фактов E, где термин «с учетом» записан посредством вертикальной линии, |).

Факты, представленные на фотографиях, были гораздо более тесно связаны с гипотезой наличия на Кубе советских ракет с ядерными боеголовками, нежели с любой другой. Судя по фотографиям, эти объекты не были похожи на, к примеру, большие грузовики, перевозящие трубы большого диаметра для строительства. Вероятность того, что гипотеза о наличии ядерных ракет окажется верной, учитывая фотофакты ВВС США, будет пропорциональна p(E|N), то есть вероятности нахождения этих фактов в предположении, что гипотеза N верна. Эта вероятность была оценена как намного бо́льшая, чем общая вероятность того, что такие фотографии могли быть доставлены аналитикам в любом случае, – эту вероятность мы можем записать, как p(E). Связь между гипотезой о размещении ракетно-ядерного оружия и наблюдаемыми фактами, то есть отношение p(E|N) к p(E), является фактором, в котором мы нуждаемся для преобразования априорной вероятности p(N) в апостериорную вероятность, необходимую лицу, принимающему решение, то есть p(N|E).

Преподобный Байес дал нам формулу для вычисления апостериорной вероятности:

p(N|E) = p(N)×[p(E|N)/p(E)].

То есть новая вероятность того, что нечто случится (с учетом новых фактов), вычисляется путем деления того, что вы считали вероятным (до получения новых фактов), на то, насколько хорошо новые факты подтверждают утверждение о том, что могло бы случиться.

Это – единственное уравнение в данной книге[13]. Несмотря на желание выражаться как можно понятнее, я включил его, потому что оно превращает слова в точные вычисляемые условные функции правдоподобия, о которых так много говорится в современной науке о данных. В следующей главе мы рассмотрим, как можно применить великую проницательность Байеса для работы в обратном направлении, выводя из наблюдений наиболее вероятные причины того, чему мы стали свидетелями.

вернуться

13

По каким-то причинам автор привел удобоваримый пример использования логики Байеса гораздо позже, чем саму теорему Байеса. Читателю, подзабывшему теорию вероятностей, будет уместно заглянуть в главу «Урок 2», раздел «Вернемся к теориям Байеса: научный выбор объяснительной гипотезы».

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Перейти на страницу:
0
Сюжет
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Атмосфера
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Главный герой
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Общее впечатление
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
Итоговая оценка: 0.0 из 10 (голосов: 0 / История оценок)