Это эссе – это сотрудничество с Робертом Хоффманом и в значительной степени основано на Хоффмане и др. (2017) Увязка погоды: как думают эксперты-эксперты. В более раннем эссе затрагивались некоторые проблемы, связанные с тем, как опытные шахматисты и синоптики научились использовать искусственный интеллект. В этом настоящем эссе более подробно рассматриваются способы, с помощью которых искусственный интеллект делает больший вклад в метеорологию.
Технофильные мужики любят объявлять в эти дни, что компьютер в конечном итоге заменит предсказателя погоды человека. Этот необузданный энтузиазм оправдан в первую очередь, отмечая впечатляющие успехи в области памяти и вычислительной мощности. Недоразумение мужиков за компьютерную технику очевидно: все, что нужно, – это большее количество хрустов, и Lo! Будет совершено чудо.
Во-первых, если бы не человеческая экспертиза, компьютерных моделей не существовало бы. Поэтому тот факт, что компьютерные модели помогают синоптикам, представляет собой огромное достижение для людей. С другой стороны, компьютерные модели не производят прогнозы погоды. Они генерируют предсказания значений определенных параметров атмосферы, таких как температура поверхности, направления ветра на разных высотах в атмосфере и т. Д. Требуется человеческий опыт перейти от результатов модели (наряду с другими доступными массивными данными) и произвести содержательный прогноз, который помогает людям понять погоду и принять соответствующие меры (см. Kerr, 2012).
Прогнозы в течение десятилетий улучшались по своей ценности и точности, и одна из причин этого заключается в том, что компьютерные модели становятся все лучше. Но, когда кто-то смотрит под капот, можно понять, что то, что хорошо подходят для компьютерных моделей, – это то, что хорошо понимают человеческие прогнозисты.
То, что компьютерные модели не очень хороши, менее заметны в отчетах о сравнении предсказаний человека и компьютера. Одним из исключений являются прогнозы ураганных дорожек, которые иногда называют «диаграммами спагетти». Различные модели иногда генерируют разные предсказания треков. Но для многих ураганов модели сходятся, и анализ ураганов с помощью компьютерных моделей показал значительное улучшение в последние годы.
Но это не та ситуация, когда человеку становится все труднее и труднее «улучшать» компьютерные выходы или создавать прогнозы, которые «избивают» компьютеры. Как я уже говорил в предыдущем эссе «Век кентавров», неэффективно конкурировать между человеком и машиной. Forecasters используют компьютерные модели для того, что они есть, инструменты в очень большом наборе инструментов. В метеорологии говорится: «Вы не можете сделать хороший прогноз с помощью моделей, если не сможете сделать хороший прогноз без использования моделей». Прогнозисты улучшают производительность компьютера где-то в диапазоне 10-25 процентов (иногда больше), в зависимости от по которому сравнивается параметр.
Компьютеры также зависят от людей. Человеческая экспертиза необходима для корректировки входных данных для компьютерных моделей, чтобы компенсировать различные тенденции, которые модели должны чрезмерно предсказывать определенные параметры при определенных условиях. Люди также должны оценивать результаты нескольких моделей (их очень много) и определить, какая из них является «предпочтительной моделью дня».
Мы не должны ценить число-хруст более высоко, чем способность человека рассуждать. Прогнозирование погоды было бы невозможно без человеко-машинной взаимозависимости. Нам нужно больше экспертов-экспертов, не меньше. То, что мы теперь знаем о экспертизе, может быть использовано для обучения синоптиков, без сомнения.
Как рассчитал Пирсон в 1978 году, средняя стоимость на душу населения Национальной службы погоды составляет примерно то, что вы заплатили за большой гамбургер, картофель фри и безалкогольный напиток. Исправляя рост населения США (до сегодняшнего дня около 320 млн.), Нынешний бюджет СЗЛ в размере около 972 млн. Долл. США переводится в расчёт на душу населения, который составляет примерно один гамбургер. Наш нынешний политический «климат» – это тот, в котором экономические и политические повестки дня способствуют дезинформации об изменении климата. Нам не только нужны более опытные прогнозисты (например, Hoffman et al., 2014), нам нужны опытные прогнозисты, чтобы использовать более сильный голос в публичном дискурсе (например, Collins & Evans, 2017).
Рекомендации
Collins, H. & Evans, R. (2017). Почему демократиям нужна наука. Нью-Йорк: Джон Уайли.
Hoffman, RR, LaDue, D., and Mogil, HM, Roebber, P. и Trafton, JG (2017). Умение погоды: как думают эксперты-прогнозисты. Кембридж, Массачусетс: Пресса MIT.
Hoffman, RR, Ward, P., DiBello, L., Feltovich, PJ, Fiore, SM и Andrews, D. (2014). Ускоренная экспертиза: обучение высокому профессионализму в сложном мире. Бока Ратон, Флорида: Тейлор и Френсис / CRC Press.
Керр, РА (2012). Прогнозы погоды медленно проясняются. Science, 38, 734-737.
Пирсон, А. Д. (1978). Метеорологический Большой Мак. Редакция, Звезда Канзас-Сити. Перепечатано в L. Snellman (ред.), Forum, National Weather Digest, 3, pp. 2-6.
