double arrow

МЫСЛИТЬ КАТЕГОРИЯМИ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

«Теория вероятностей является незамени­мым подспорьем в практической деятельности. Люди могут обходиться без специального изу­чения теории вероятностей лишь потому, что они интуитивно чувствуют ее законы».

Рапопорт [70].

«У всех нас в голове имеется прибор, учи­тывающий вероятные явления».

Фридман.

Многие явления, с которыми приходится иметь дело офицеру информации, япляются только вероятными. Часто информационная работа разведки приносит особенно большую пользу благодаря умелому использованию данных о вероятных явлениях. В свете этих данных можно по-новому осмыслить тот или иной важный вопрос.

«Мышление категориями теории вероятностей» и воспри­ятие мира через призму статистики помогает вырабатывать правильное представление о явлениях, которые мы изу­чаем, и является ценным методом решения многих задач. Ниже рассматриваются некоторые вопросы, связанные с теорией вероятностей, которые неизбежно должны возник­нуть у человека, мыслящего категориями этой теории.

Вероятность

Офицер информации, мыслящий категориями теории вероятностей, поймет, что степень достоверности различных сведений, с которыми он имеет дело, может колебаться от почти полной достоверности до почти полной недостовер­ности. В соответствии с теорией вероятностей достоверность выражается как «вероятность=1» (например, можно почти определенно сказать, что завтра взойдет солнце), а недосто­верность как «вероятность=0» (например, предположение о том, что данному человеку сегодня на голову упадет ме­теор, является настолько нереальным, что вероятность этого события, по существу, сводится к нулю).

Офицер информации поймет, что теоретически почти любое явление возможно, и вместе с тем ему будет ясно, что по соображениям практического характера следует зани-

8 Заказ № 1972



ГЛЛВЛ 6


ВЕРОЯТНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ




маться только теми явлениями, которые характеризуются определенной степенью вероятности. Черчилль как-то сказал: «Невозможно вести войну наверняка». Разведчик-исследователь поймет, что люди, которые в своих рассуж­дениях и размышлениях постоянно опираются на малове­роятные явления, выраженные словами «возможно, что...», лишь зря тратят время. В информационной работе не может получить сколько-нибудь широкого применения точка зре­ния, согласно которой любую проблему можно решить од­ним махом.

Человек, мыслящий с учетом требований теории веро­ятностей, всегда критически относится к следующему аргу­менту, часто выдвигаемому в спорах с целью прийти к со­глашению: «В конце концов вся разница сводится к различию в степени». Он понимает, что различие в степени может на практике означать коренное отличие одного явления от дру­гого. Например, предположим, что вы и я иностранцы, при­бывшие на корабле в Нью-Йорк. Я высадился на берег, имея пять центов в кармане, вы — тысячу долларов. Мы находимся в одинаковом положении. У нас обоих есть день­ги. Различие в нашем положении только в степени, в коли­честве денег, которыми располагает каждый из нас.

Тот, кто мыслит категориями теории вероятностей, доб­росовестно использует в работе возможности, связанные с «рассчитанным риском». Он не побоится пойти на разумный риск. С другой стороны, он не обманывает самого себя и дру­гих, делая вид, что в работе его нет никакого риска. Он отдает себе полный отчет в степени риска и заранее наме­чает, что следует предпринять, если имевшиеся опасения подтвердятся на практике. Располагая самым небольшим минимумом знаний в статистике, он может с большой поль­зой для дела приблизительно определить степень риска.

Невероятность

Человек, мыслящий с учетом требований теории вероят­ностей, поймет, что все время случаются совершенно неве­роятные явления. При игре в бридж, как подсчитал Уивер [72J, вероятность получения при следующей сдаче именно тех карт, которые оказались у вас на руках сейчас, состав­ляет 1: 635 013 599 600. Такова же вероятность получения


как посредственных карт, так и карт, состоящих целиком

из козырей. Скэрн [71] об этом пишет так:

«Прежде всего обнаруживается, что тот факт, что вам вчера поразительно везло при игре в карты... не является таким уж удивительным явлением. При игре в крэпс игрок, поставивший на двух тузов и полагаю­щий, что вероятность появления этих карт при сле­дующей сдаче равна 1: 30, считает себя счастливчиком, если два туза появлялись подряд при четырех сдачах, и он делал ставку на них все четыре раза. Он счел бы себя еще более удачливым, если бы узнал, что вероят­ность такой сдачи равна 1: 1 679 615... Игроки забы­вают, что эта степень вероятности выхода данных карт в среднем составляет один раз на 1 679 615 сдач. Они забывают, что в тот вечер, когда несколько раз подряд вышла пара тузов, одновременно проходили тысячи других игр в крэпс и карты сдавались несколько мил­лионов раз. Более удивительным было бы положение, при котором в какой-нибудь игре не вышла бы пара ту­зов четыре раза подряд. Тот факт, что эта удача выпала на вашу долю, означает только, что вы принимали уча­стие именно в этой игре».

Офицер информации, интересующийся теорией ве­роятностей, поступит правильно, прочитав небольшую статью Уивера [72], озаглавленную «Вероятность, редкость, интерес, удивление». Прочитав статью, разведчик поймет,. почему Уивер противопоставляет стоящие в заголовке слова друг другу. Он пишет:

«Все ученые должны интересоваться вероятными яв­лениями; отнюдь нередко и, безусловно, с удивлением мы обнаруживаем ученых, которых удивляет тот факт, что невероятные явления имеют место. Ученые всегда вправе интересоваться такими явлениями, но лишь в редких случаях эти явления должны вызывать у них удивление).

Корреляция и совпадение

В приведенных выше примерах речь шла о единичных явлениях. При сравнительном изучении двух рядов величин можно высчитать коэффициент корреляции между ними*



ГЛАВА 6


ВЕРОЯТНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ




Например, на свободном рынке обычно наблюдается боль­шая степень корреляции между размером урожая и рыноч­ными ценами на соответствующую продукцию сельского хозяйства. Часто корреляция привлекает наше внимание к причинно-следственным связям, существующим между изучаемыми двумя рядами величин. В области естественных и общественных наук установление существенной корреля­ции часто заставляет нас искать возможные связи между явлениями, которые в противном случае могли остаться незамеченными. Это особенно характерно для информацион­ной работы.

С точки зрения разведки весьма^ близким к корреляции является положение, при котором несколько отдельных явлений весьма точно совпадают во времени. Например, у человека, остановившегося в гостинице, когда он спал, украли пять тысяч долларов. Вскоре после этого случая один из ночных сторожей гостиницы уплатил по закладной за свой дом и начал сорить деньгами. Здесь действуют в соот­ветствии с давно известным принципом: Post hoc, ergo propter hoc («После этого — следовательно, вследствие этого»). Необходимо уяснить, какое значение имеет этот принцип.

Описанные нами три случая в равной мере могут при­влечь внимание офицера информации и даже вызвать у него определенные сомнения. Вот эти три случая: \ \ 1) корреляция двух рядов событий; \! 2) совпадение во времени двух или нескольких событий;! I 3) случай, когда имеет место событие, которое a priori! рассматривается как весьма невероятное (как в при-j веденном примере с картами, сдаваемыми при игре в бридж).

I В каждом из трех случаев, естественно, могут иметь место или же могут быть придуманы самые нелепые кор­реляции. Так, Сэржент [78] пишет, что в северном полуша­рии существует обратная корреляция между среднемесяч­ной температурой воздуха и количеством букв в названии месяца. Месяцы, содержащие много букв в названии,— декабрь, январь и февраль — холодные. Месяцы с корот­кими названиями—май, июнь, июль — жаркие. В жизни имеется бессчисленное количество забавных, но бессмыс--ленных случаев корреляций и совпадений,


Вопрос: Каким образом должен офицер информации ис­пользовать три указанных случая? Следует ли их игно­рировать в связи с имеющими место нелепостями? Или, с другой стороны, должен ли он считать, что они о чем-то свидетельствуют, поскольку данный высокий коэффициент корреляции или данное единичное явление могли случай­но иметь место только в одном из ста (или миллиона) слу­чаев?

Ответ: Правильное решение этого вопроса не исчерпы­вается выбором одного из двух предложенных выше выхо­дов. Если обстоятельства оправдывают работу в данном на­правлении, офицер информации должен продолжать изу­чение вопроса.

Корреляция, совпадение или несбычное явление сами по себе ничего не доказывают, но они могут привлечь внима­ние к отдельным вопросам и привести к дополнительному исследованию. Для разведки имеет значение только такое положение, при котором можно установить логическую связь между двумя рядами явлений или двумя совпадающими во времени явлениями либо же дать разумное объяснение ка­кому-либо необычному единичному явлению. Для того что­бы вызвать интерес у разведки, необходимо открыть логи­ческую связь между явлениями или дать им определенное объяснение.

Уайтхед [91 ] пишет:

«Самая распространенная ошибка связана с пред­положением о том, что в случае, когда проведены дли­тельные и точные математические вычисления, можно с полной уверенностью считать результаты этих вычислений применимыми к какому-либо явлению природы».

Таким образом, офицер информации, знакомый с теорией вероятностей, правильно оценивает корреляции с высоким коэффициентом и в высшей степени необычные явления. Он знает, как извлечь ту пользу, которая может в них за­ключаться. Если данные явления представляют интерес только их необычным характером, он не станет зря тратить время на поиски причин, объясняющих, почему они имели место.




 

ГЛАВА 6

Распределение и дисперсия

Любой группе однородных измеримых величин, таких, например, как рост людей, коэффициент умственного раз­вития, размер заработной платы, свойственно явление дис­персии: некоторые люди имеют высокий рост, другие низ­кий. Часто мы обнаруживаем, что наряду с существованием отдельных очень низких людей рост подавляющего боль­шинства составляет примерно 1 м 75 см.

Человеку, мыслящему с учетом теории вероятностей, даже если он не знает высшей математики, знакома «кривая нормального распределения», изображенная на рис. 5. На этом рисунке отражена относительная частота повторя­емости определенного роста, коэффициента умственного развития и размера заработной платы для любой данной группы явлений. Результаты широкого исследования груп­пы однородных явлений, проведенного выборочным мето­дом, должны графически выразиться в виде кривой, изобра­женной на рис. 5. Наиболее часто повторяющиеся значения должны сосредоточиваться по обе стороны от линии, изобра­жающей среднее арифметическое значение для данных яв­лений.

Степень дисперсии может определяться различными пу­тями: путем учета амплитуды^ среднего квадратичного отклонения, среднего отклонения, вероятной ошибки и т. д. Соответствующие определения и формулы можно найти в, любой книге по математической статистике (см. список литературы в конце книги).

Если результаты изучения частоты повторяемости явле­ний какой-либо группы изображаются в виде кривой, при­веденной на рис. 6, офицер информации может с полным ос­нованием считать, что фактически он изучал не одну, а две различные группы.

Офицер информации, познакомившись с теорией вероят­ностей, поймет, что при изучении фактического материала можно извлечь ценную для разведки информацию с помощью такого «параметра», как среднее квадратичное отклоне­ние. Он поймет также, что извлечь пользу из большого количества цифр, например из тысячи цифр, едва ли удастся, если не применить какой-либо обобщающий пока­затель — параметр. Помимо параметров, служащих для



ГЛЛВЛ (5



определения степени дисперсии, имеются параметры, ха­рактеризующие срединную тенденцию повторяемости ве­личин данной группы. Самыми важными параметрами та­кого рода являются среднее арифметическое значение, меди­ана и мода. Все эти параметры иногда объединяют под общим названием «среднее значение». Эта категория являет­ся довольно любопытной. В среднем значении получает вы­ражение «лучшее из худшего и худшее из лучшего».

Руководствуясь приобретенным ранее опытом, офицер информации, однако, никогда не принимает за чистую мо-" нету поверхностные рассуждения, основанные на средних значениях. В отчетах компаний часто можно встретить сле­дующие заявления:

«Круг акционеров нашей компании весьма широк. Каж­дый акционер в среднем имеет 100 акций». У многих создает­ся впечатление, что очень большое количество акционеров имеет примерно по сто акций каждый. Приведенное выше заявление обычно делается со специальной целью создать такое впечатление. В действительности подавляющая масса акций может находиться в руках весьма узкой группы ак­ционеров. Вместе с тем правление компании могло провоз­гласить о своем намерении превратить рабочих и служащих в собственников компании и продать тысячам рабочих и слу­жащих по 5—25 акций каждому. В результате акции могут распределяться следующим образом:

40 000 акций 25000 акций 20 000 акций

Директор А................................................................................

Директор Б.................................................................................

Директор В............................................................................

500 рабочих и служащих (по 20 акций у каждого) 10000 акций

500 рабочих и служащих (по 10 акций у каждого) 5 000 акций

1003 акционера владеют.......................................................... 100 000 акций

В среднем каждый акционер имеет 99,7 акций.

Разведчик, знакомый с теорией вероятностей, понимает, что медиана или мода лучше выражают срединную тенден­цию повторяемости большого количества величин, чем сред­нее арифметическое значение.

Пожалуй, нагляднее всего сравнительная характеристика среднего значения, медианы и моды дана на схеме в книге Хаффа [73], воспроизведенной на рис. 7.


 

ВЕРОЯТНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ

Разведчик, мыслящий с учетом теории вероятностей, понимает, что обычно отдельные величины группируются вокруг определенного среднего значения и по мере удале­ния от этого среднего значения дисперсия все более и более увеличивается. Он понимает, что величины, наибо­лее удаленные от среднего значения, могут существенным образом отличаться от основной массы величин данной груп­пы. В каждом конкретном случае он четко указывает, что его интересует прежде всего основная масса величин или крайние для данной группы величины.

Например, разрабатывая курс лекций для студентов, не следует ориентироваться на самых способных или самых слабых студентов. Лекции, которые могут усвоить самые слабые из 200 студентов первого курса, покажутся совер­шенно неудовлетворительными студентам со средними спо­собностями, составляющими 90 процентов. Точно так же лекции, которые могут заинтересовать двух-трех наиболее способных студентов, не будут усвоены основной массой студентов.

Напротив, при проектировании моста мы исходим из учета максимальной нагрузки. Мост может провалиться под тяжестью максимальной, а не средней нагрузки.

Выборочный метод исследования

Офицер информации, знакомый с теорией вероятностей и учитывающий широкую дисперсию внутри данной группы величин, будь то рост людей, дневная температура или точ­ность артиллерийского огня, ясно представляет себе, что, отобрав десять величин из ста, он может случайно столк­нуться с крайними или средними для данной группы пока­зателями, например с самым высоким, самым низким или средним ростом людей изучаемой группы. Такой разведчик обычно не делает окончательных выводов на основании изу­чения небольшой выборки без дополнительной работы над проблемой. Он знает, что в информационной работе многие выводы приходится делать на основе выборочного мате­риала. Математическая статистика учит его, каким образом извлекать максимальную пользу из имеющихся выборок, допуская при этом минимум ошибок. Чтобы понимать все»то, ему не требуется знать высшую математику.



Удачно избранная средняя величина СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ, МЕДИАНА, МОДА


 

ВЕРОЯТНОСТЬ II ДОСТОВЕРНОСТЬ

Офицер информации знает, что внутри неоднородной группы величин можно обнаружить несколько величин, далеко отстоящих в обоих направлениях от среднего для данной группы показателя. Например, среди группы сту­дентов могут встретиться один-два чрезвычайно способных или крайне тупых студента. Из большого количества артил­лерийских снарядов, выпущенных по одной цели, один или два без всякой видимой причины упадут с большим пере­летом или недолетом. В любой политической организации, религиозном или ином движении можно обнаружить неболь­шое количество фанатиков, взгляды которых все считают слишком крайними и поэтому неразумными. Можно сказать, что нормальным является такое положение, когда несколько процентов крайних для данной группы величин являются анормальными для группы в целом.

Степень отклонения крайних величин от среднего для данной группы показателя зависит обычно от трех факто­ров. Прежде всего она явно зависит от состава данной груп­пы. Допустим, что в США в одном графстве живет 1000 че­ловек в возрасте от 20 до 30 лет. Можно предположить, что среди них найдется несколько человек с низким коэффициен­том умственного развития. Однако, если взять 1000 человек такого же возраста, получивших недавно степень доктора философии, среди них вы, конечно, не обнаружите такого отклонения от среднего коэффициента умственного разви­тия.

Вторым важным фактором является размер изучаемой выборки или размер группы. Мы удивимся и нам покажется забавным, если среди четырех студентов, живущих в одной комнате общежития, один будет иметь рост 1 м 98 см,а дру­гой только 1 м 52 см. Однако, если взять всех студентов колледжа, то наличие среди них двоих с таким различным ростом ни у кого не вызовет удивления. Говоря другими словами, чем больше размер выборки, тем большей обычно будет амплитуда колебания показателей роста между самым высоким и самым низким. При условии если несколько сравниваемых групп состоят из жителей одного района, самый высокий человек в большой группе, вероятно, ока­жется выше самого высокого человека в маленькой группе. Точно так же дело будет обстоять с другими крайними вели­чинами. Таким образом, математическая статистика дает



ГЛАВА 6


ВЕРОЯТНОСТЬ II ДОСТОВЕРНОСТЬ




нам простую и весьма полезную формулу, показывающую, что амплитуда колебаний (и, следовательно, величина край­ностей) зависит от размера изучаемой выборки.

Третий фактор, определяющий предполагаемую степень отклонения крайних величин от среднего для данной группы или «выборки» показателя и имеющий для нас практиче­ское значение, связан с характером группы или «населения», откуда была взята выборка. Если не требовать особой точ­ности, можно сказать, что некоторые группы людей, артил­лерийских снарядов, деталей машин и показателей темпе­ратуры воздуха за несколько дней характеризует тенденция к единообразию. Другим группам свойственно в значитель­ной мере многообразие и даже неустойчивость величин. С помощью формулы среднего квадратичного отклонения и других параметров математической статистики можно в простой и удобной форме выразить предполагаемые важные различия величин внутри данной группы.

Мы повторяем, что часто решающее значение имеют край­ние величины, как самые высокие (максимальная нагрузка), так и самые низкие (самое слабое звено цепи).

Человек, знакомый с теорией вероятностей, всегда пра­вильно сумеет оценить значение таких крайних величин. С помощью несложных вычислений он может определить, чего следует ожидать при данных условиях, и соответству­ющим образом подготовиться. Использование теории вероят­ностей получает все более широкое распространение в про­мышленности, естественных науках и в некоторых областях общественных наук. В военном деле — в артиллерии — дав- -но применяется понятие «вероятная ошибка». Теория вероят­ностей может получить самое широкое применение и в ин­формационной работе стратегической разведки.

Определение точности сведений, значения имеющихся различий и тенденций

Математическая статистика окажет значительную по­мощь при решении указанных в заголовке задач. Прибег­нув к ее содействию, офицер информации сможет извлечь максимум пользы из имеющихся сведений и избежать мно­гих обычных ошибок. Всего этого можно достичь, зная ма­тематику в пределах элементарной алгебры.


Здоровое любопытство

Мостеллер и Буш [77] заканчивают написанную ими для учебника социальной психологии прекрасную главу «Из­бранные методы количественного анализа» следующими словами:

«Научная статистика представляет в распоряжение исследователя методы, полезныедля проведения углуб­ленной исследовательской работы. Однако использова­ние этих методов не освобождает от необходимости мыслить и трудиться. Основная цель обучения студен­тов статистике состоит в том, чтобы научить их статистически мыслить (курсив наш.— В. П.), а не просто заучить формулы математической статистики...» В данном разделе книги мы следуем этому совету и пы­таемся помочь развитию статистического мышления как одного из условий успеха в информационной работе. Иными словами, мы стремимся научить читателя мыслить катего­риями теории вероятностей.

Офицер информации, не являющийся специалистом-математиком и желающий глубже изучить теорию вероят­ностей и методы математической статистики, знание кото­рых во многом может облегчить его работу, обнаружит, что большинство книг по этим вопросам оказывает на него явно отрицательное влияние. Ознакомление с этими книгами снижает у него интерес к указанным вопросам и не способ­ствует их усвоению. У него создается впечатление, что ма­тематическая статистика сводится к массе формул из высшей математики и что изучить статистику абсолютно невозможно. Подобное впечатление является ложным. Рядовому работ­нику информационной службы, обладающему здоровым лю­бопытством к рассматриваемым нами вопросам и серьезно стремящемуся повысить свою квалификацию, мы рекомен­дуем познакомиться с указанными ниже книгами в том по­рядке, как они перечислены.

Хафф [73], «Как обманывать с помощью статистики». Книга читается без особого умственного напряжения. Весьма популярно в ней показывается практическая полезность применения теории вероятностей.

Морони [69], «Факты из цифр». Просто и в весьма доступ­ной форме в книге рассматриваются основные теоретические



ГЛАВА б


ПЕРОЯТНОСТЬ II ДОСТйПЕРИОСТЬ




положения, методы и формулы математической статистики. Офицер информации может познакомиться с наиболее про­стыми положениями этой книги. В результате он без особого труда уяснит основные теоретические положения и методы математической статистики. Для того чтобы научиться уве­ренно применять эти методы, требуется определенное время и трудолюбие.

Линдквист [74], «Начальный курс статистики», пере­ начальному курсу статистики», пересмотренное изда­ние.

Нейсвангер [76], «Элементарные методы статистического анализа экономических данных». Книга предназначена для начинающих. В ней содержатся весьма детальные и доступ­ные для понимания разъяснения.

Кохран, Мостеллер и Такей [79], «Принципы выбороч­ного метода».

Джеймсон [80] приводит ряд прекрасных примеров из современной практики, показывающих, насколько важно уметь применять теорию вероятностей для решения опера­тивно-тактических задач.

ОБЛАСТЬ ВЕРОЯТНОСТИ —НИЧЕЙНАЯ ЗЕМЛЯ РАЗВЕДКИ

В период первой мировой войны никто в войсках не любил ничейную землю — пространство между окопами воюющих сторон. Однако ночная разведка на ничейной зем­ле приносила хорошие результаты. Несмбтря на потери, та сторона, которая энергично занималась разведкой на ни­чейной земле, получала ценную разведывательную инфор­мацию и определенные тактические преимущества над про­тивником. Сторона, проявлявшая нерешительность в прове­дении разведки в этой опасной полосе, оказывалась явно в невыгодном положении. Точно так же дело обстоит с ис­пользованием в информационной работе большого количе­ства неопределенных по своему характеру сведений. Это опасное, но благодарное поле деятельности для офицера ин­формации.

Приведем другой аналогичный пример. Известный гор­ный инженер Джон Хейс Хэммонд, добившийся 50 лет тому назад выдающихся успехов в своей работе, одним из первых


при оценке величины запасов руд систематически стал выделять:

разведанные запасы руды;

вероятные запасы руды;

возможные запасы руды.

Хэммонд обогатил своих хозяев, применив новый метод, в соответствии с которым при разведке руд он придавал серь­езное значение учету вероятных и возможных запасов руды. Точно так же и в информационной работе масса неопределен­ной информации, вероятные и возможные запасы разведы­вательного сырья являются благодарной для исследователя ничейной землей, полной скрытых опасностей, требующей жертв, которую вместе с тем смелому и опытному офицеру информации имеет смысл изучать и использовать.

Многие не решаются высказать в письменной форме свое мнение по какому-нибудь вопросу до тех пор, пока они не смогут показать, сославшись, возможно, на научные источ­ники, что это мнение является достаточно обоснованным.. Тот, кто отказывается принимать решение до тех пор, пока не получит всех имеющихся фактов, в действительно­сти принимает определенное решение, а именно — откла­дывает решение данного вопроса. При решении тактических задач на карту часто наносятся позиции войск синих и крас­ных и ставится задача: «Определить, какое решение должен принять командующий синих в 9.00 22 марта». Основную трудность командующий войсками синих видит в выборе момента для принятия решения. Каким минимумом разве­дывательных сведений должен располагать командующий для принятия решения? Если он захочет дождаться полу­чения от разведки исчерпывающих сведений, ему, безу­словно, придется ждать до бесконечности.

Фон Мольтке старший писал о военных действиях:

«При любых условиях необходимо исходить из соз­давшейся обстановки, полной неизвестного и неясного, затем надо трезво взвесить известные всем факты, по­строить догадку относительно скрытых факторов, бы­стро принять решение и без колебаний действовать в соответствии с этим решением» [7].

Приведенная цитата подчеркивает одно положение, весьма неприятное для излишне щепетильных и стремящих-



ГЛАВА 6


ВЕРОЯТНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ




ся к полному совершенству людей. Суть этого положения состоит в следующем: наша разведывательная информация никогда не бывает безупречной. Правительственные органы всегда принимают решения на основе неполной информации. Если в правительственном органе заявляют: «Мы ничего не, будем предпринимать по вопросу об импорте Аркадии до получения дополнительной информации», то, по существу, там принимают решение, исходящее из предположения, что сданным вопросом можно подождать.

Некоторые выводы, к которым мы приходим в повсед­невной жизни, основаны на объективных фактах. В основе многих выводов лежат мнения, которые мы не можем под­крепить какими-либо фактами. Некоторые выводы основа­ны на фактах и мнениях. Так же обстоит дело и в информа­ционной работе, и оно всегда будет обстоять именно так. Говорят, что работники информационной службы не должны делать выводы, «не подкрепленные фактами». Ко­нечно, мы предпочли бы иметь дело с фактами, которые можно всем продемонстрировать. Однако после того, как запас фактов исчерпан, необходимо полностью использовать высказываемые мнения. Это означает, что у нас всегда долж­ны быть люди, способные высказать самые компетентные суждения по данному вопросу.

Мнение офицера информации, хорошо осведомленного о данной стране и разбирающегося в соответствующих есте­ственных и общественных науках, обладающего опытом информационной работы и доказавшего, что он умеет трезво и разумно судить об изучаемых явлениях, является для разведки весьма ценным капиталом. Информационная служ­ба разведки должна следить за тем, чтобы лицам, пользую­щимся ее документами, было ясно, какие разделы этих до­кументов составлены преимущественно на основе мнений. Извиняться за наличие таких разделов не обязательно. Мнения, так же как и другие важнейшие элементы раз­ведывательной информации, необходимо подвергать крити­ческому разбору. Люди, высказавшие мнения, должны до­казывать их правильность.

Несколько перефразировав приведенное выше высказы­вание Мольтке, мы можем применить его к практике инфор­мационной работы. Мы можем сказать: «Сделав все воз­можное для того, чтобы заранее собрать необходимые све-


,дения, трезво взвесьте известные вам факты, дайте оценку скрытым от вас факторам, быстро примите решение и про­должайте воевать». (Мы считаем, что именно это имел прежде всего в виду Мольтке.) В результате перифразирования вы­сказывание Мольтке было улучшено в двух отношениях. Во-первых, в новом варианте мы подчеркиваем, что для успеха информационной работы стратегической разведки необходимо заблаговременно в плановом порядке прово­дить соответствующие подготовительные мероприятия. Вс-вторых, мы устраняем слово «догадка» — ужасное слово, которое всегда режет слух.

Если серьезно разобраться в вопросе, мы увидим, что офицер информации никогда не строит догадок в том смысле, что он не принимает решений, полагаясь на чистую случай­ность, как это делает человек, гадающий, как упадет под­брошенная им монета. По любому важному вопросу офицер информации должен иметь под рукой самые надежные све­дения, которые должны быть хорошо систематизированы, с тем чтобы он мог в короткий срок представить в письмен­ной или устной форме продуманные соображения по дан­ному вопросу.

Нам хочется подчеркнуть, что информационная работа не должна ограничиваться областью полной опреде­ленности, где все выводы могут основываться непосредствен­но на прочной основе достоверных фактов. Разведка должна охотно вторгаться в благодарную область ничейной земли — вероятности. Она должна полностью использовать такой ценный капитал, как «продуманные мнения», при условии, если составитель информационного документа указывает тем, для кого он предназначается, какие выводы основаны на одних мнениях и какова степень правильности этих мнений.

ПРАВИЛО ТРЕХ ЧАСТЕЙ

Пример статистического распределения

Впервые я услышал о правиле трех частей от одного ме­стного работника министерства сельского хозяйства, кото­рый думал, что он сделал великое открытие.

В обязанности этого работника входило помогать фер­мерам своего района лучше вести хозяйство — использовать для посева лучшие сорта пшеницы, применять больше удоб-


 

рений и т. п. Время от времени он проводил по вечерам бе­седы, распространял специальную литературу и другими способами пропагандировал передовые методы ведения сель­ского хозяйства. Он рассказал мне, что, несмотря на все старания, ему никогда не удавалось сразу убедить больше одной трети наиболее передовых фермеров принять его рекомендации. Позже к этим более прогрессивным хозяевам присоединилась еще одна часть фермеров. Последняя часть наиболее отсталых фермеров не желала вводить никаких улучшений. Рано или поздно в силу определенных экономиче­ских факторов последние разорялись и лишались своих ферм. В другой раз такие же соображения высказал мне один опытный педагог, профессор университета. Он говорил о том, что в первые годы после второй мировой войны в колледж п связи с принятием так называемого «Солдатского билля о правах» принимали слишком много студентов. При таком большом количестве студентов было трудно, а зачастую не­возможно хорошо организовать преподавание. Профессор сказал мне: «В таких условиях вы не можете, как это обычно делается, уделить достаточное внимание каждому студенту. Приходится планировать время таким образом, чтобы рас­ходовать его с наибольшей пользой.

В самом начале работы выявите наиболее способных сту­дентов, составляющих первую четверть группы. Этими сту­дентами в дальнейшем можно не заниматься. Они в состоя­нии все усвоить сами и наверняка сдадут экзамены.

Затем как можно скорее выявите самых слабых студен­тов, составляющих последнюю четверть группы. На них не следует зря тратить время. Они не принесут славы ни вам, ни университету. Вероятно, им не удастся получить диплом инженера.

Чтобы расходовать свое время с максимальным эффек­том, тратьте его почти целиком на студентов со средними спо­собностями, составляющими половину группы. Они нуж­даются в вашей помощи и обладают достаточными способ­ностями, чтобы извлечь из нее пользу».

Приведем последний пример, о котором автору довелось где-то читать *. Молодой врач-терапевт в начале своей меди­цинской карьеры был подавлен легшей на него ответствен-

1 Вероятно, в трудах.У. Ослера — профессора кафедры медицины Оксфордского университета.


 

ВЕРОЯТНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ

ностыо за жизнь и здоровье своих пациентов. Другой по­жилой врач успокаивал своего молодого коллегу примерно так: «Вам не следует беспокоиться за здоровье всех своих пациентов. Третья часть их не страдает от какого-либо серь­езного заболевания. Природа исцелит их с помощью или без помощи ваших лекарств. Вторая треть страдает неиз­лечимыми болезнями. Вы не можете существенным образом изменить ход их болезни. Остается еще одна треть пациен­тов, которые нуждаются в вашей помощи и за которых вам только и следует беспокоиться».

Разделение любой изучаемой группы людей или органи­заций на три части практически полезно и помогает уяс­нить явление «дисперсии», свойственное любому развиваю­щемуся обществу и являющееся важнейшим элементом ма­тематической статистики. С помощью этого метода мы выделяем в рамках любой данной группы руководителей людей, которые занимают положение в середине группы и со временем воспримут передовые методы, и, наконец, людей, плетущихся в хвосте. Рано или поздно в силу экономической или интеллектуальной конкуренции либо же в результате болезни последняя часть группы исчезает. Этот метод помо­гает работникам информации понять многочисленные проб­лемы, с которыми они сталкиваются, а также определить, в каком направлении могут измениться действующие в на­стоящее время факторы.

Население любой данной страны удобно рассматривать, разделив его на три части. Хотя, конечно, трудно опреде­ленно сказать, где должны проходить разграничительные линии между ними. С точки зрения статистики ближе к истине будет разделение на верхнюю четверть, среднюю половину и нижнюю четверть. У специалиста-статистика это деление будет звучать более научно, поскольку он при­менит термин «квартили». Средняя половина у него будет называться «междуквартильным промежутком» (рис. 5),' столь милым сердцу статистиков старой школы.

В течение столетия первый и второй законы термодина­мики направляли развитие мысли в области естественных наук. Быть может, описанное нами правило трех частей заслуживает того, чтобы его назвать первым законом чело-Вгческой динамики. Возможно, этот закон окажет аналогич­ное влияние на развитие общественных наук.




ГЛАВА 6


ВЕРОЯТНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ




ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, ДОВЕДЕННОЕ ДО

КРАЙНОСТИ

В качестве примера применения теории вероятностей познакомьтесь с правилом № 816 из книги покойного Генри Уивера [80 А].

Правило № 816. Относительно новых идей.

Встретившись с новой идеей, вы скорее всего посту­пите правильно, если выскажетесь против нее.

Основания:

1. Возможно, это нехорошая идея. Новые идеи редко
бывают хорошими.

2. Даже если это хорошая идея, ее ценность, воз­
можно, никогда не удастся проверить на практике.

3. Даже если это хорошая идея и она будет испы­
тана, возможно, ее не удастся сразу претворить в жизнь.

4. Даже если это хорошая идея, если ее испытывали
и она удачно претворена в жизнь, всегда можно будет
найти против нее достаточно других возражений.

Поэтому, встретившись с новой идеей, вы скорее всего поступите правильно (или, во всяком случае, не будете рисковать), если прямо и определенно выскаже­тесь против нее.

С точки зрения формальной логики теоретические осно­вы приведенных выше рассуждений правильны.

Однако можно выставить вполне резонные доводы в обо­снование и противоположной точки зрения, состоящей в том, что разумно поступает тот, кто с вниманием относится к новым идеям и изучает наиболее многообещающие из них. Данная точка зрения не менее логична, чем правило № 816, и может принести больше пользы, если ею руковод­ствоваться на практике.

Правило № 816 игнорирует два соображения, которые всегда следует иметь в виду, применяя на практике теорию вероятностей. В связи с данным примером эти соображения состоят в следующем.

Во-первых, польза от успешного осуществления одной новой идеи часто превышает издержки, связанные с провер­кой сотен неудачных идей.


Во-вторых, автор правила № 816 «стремится быть благо­разумнее, чем этого требует разум». Иными словами, он строит свои выводы, исходя только из возможностей, вероят­ность реализации которых не подвергает всесторонней про­верке, как того требует здравый смысл.

Математическая статистика и теория вероятностей не могут сами по себе обеспечить достаточно широкой основы для решения как- информационных проблем в разведке, так и практических проблем в других областях. В определен­ный момент должны сыграть свою роль разум и здравый смысл.

При решении любого вопроса, связанного с примене­нием статистики, в момент, когда вам надо сделать выводы, немедленно заявляет свои права здравый смысл. Это неиз­бежно. Для многих —это причина постоянного раздраже­ния. Отсюда необходимость здравого смысла еще раз подчер­кивает особую роль опытных разведчиков во всех случаях, когда требуется принимать практические решения, опреде­ляющие успех информационной работы.

Раздел 2. ВЫРАЖЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ

Часто невозможность разумный ответ на разумный воп­рос, не прибегая к категориям теории вероятностей.

ВЫРАЖЕНИЕ СТЕПЕНИ ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ

Во многих областях деятельности, помимо информацион­ной работы в разведке, естественных и общественных наук, автор обычно уверен в надежности привлеченных им фак­тов и сделанных выводов и, можно сказать, «не испытывает сколько-нибудь оправданных сомнений» на этот счет, иначе он не станет опубликовывать свою работу. Напротив, в разведке в силу стоящих перед ней задач приходится гото­вить информационные документы и делать в них соответству­ющие выводы, основываясь на данных, которые часто имеют очень малую степень достоверности.

Документы, написанные на основе неполных сведений и содержащие сомнительные выводы, бывают весьма полезны для разведки и лиц, ответственных за принятие политиче­ских решений, не потому, что в них случайно делаются пра-



ГЛАВА 6


ВЕРОЯТНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ




вильные догадки, а потому, что в них собрано все, что нам известно по данному вопросу, а также потому, что в них проводится четкая грань между тем, что мы знаем и чего не знаем.

Действия, которые предпримет познакомившийся с ин­формационным документом человек, будь то другой развед­чик или лицо, ответственное за выработку политики, есте­ственно, в огромной мере зависят от степени достоверности информации, содержащейся в этом документе. Некоторые факты можно без всяких колебаний считать достоверными. Другие же, хотя и правдоподобны, представляются тем не менее весьма сомнительными. Поэтому составитель инфор­мационного документа обязан определить степень достовер­ности приводимой в нем информации и довести об этом до сведения лиц, читающих документ.

Буквенно-цифровая система определения достоверности сведений

Для оценки надежности источника сведений и достовер­ности самих сведений был разработан условный код, изве­стный под названием буквенно-цифровой системы. Надеж­ность 'источника сведений в соответствии с этой системой обозначается буквами от А до Е, достоверность сведений— цифрами от 1 до 6. Ниже приводится расшифровка обозна­чений этого кода.

Надежность источника

А — абсолютно надежный источник,

Б — обычно надежный источник,

В — довольно надежный источник,

Г — не всегда надежный источник,

Д — ненадежный источник,

Е—надежность источника нельзя определить.

Достоверность сведений

1. Достоверность сведений подтверждается данными из
других источников.»

2. Сведения, вероятно, правильны.


3. Сведения, возможно, правильны.

4. Сомнительные сведения.

5. Сведения неправдоподобны.

6. Достоверность сведений нельзя установить.

Помимо создания этой простои системы оценки надеж­ности источника, почти ничего не было сделано, чтобы облег­чить выражение степени определенности и достоверности сведений, содержащихся в документах'разведки, а также для установления взаимопонимания между составителями разведывательной информации и теми, кто ею пользуется. Напротив, тот факт, что в информационной работе прихо­дится иметь дело преимущественно с ненадежными источ­никами, использовался при составлении некоторых докумен­тов для оправдания нечеткости в оценке достоверности сведений.

В качестве примера можно указать на использование в информационных документах такого недопустимого вы­ражения: «Сообщают, что...» Это выражение не сопровож­дается какими-либо дополнительными разъяснениями, кото­рые помогли бы читателю уяснить характер сведений. Со­ставителю информационного документа, конечно в опреде­ленной мере, известна степень достоверности приводимых им сведений. Он должен сообщить об этом тем, кто будет читать документ. В противном случае этот документ не за­служивает внимания. Составитель документа может по крайней мере писать следующим образом: «Как сообщают перебежчики, показания которых, по-видимому, являются достоверными...», или «Как сообщает местная пресса...», или «Как сообщают туристы...» и т. д.

Приведем другой пример неудачного выражения. Иногда пишут: «Возможно, что...», не определяя при этом вероят­ность описываемого явления. Разведчик, изучивший явле­ние, о котором он пишет, имеет определенные основания, чтобы судить о вероятности или невероятности данного яв­ления. Иногда стоит задуматься над тем, что внешне зна­чительные фразы бывают совершенно бессмысленными. Взять, к примеру, хотя бы такую фразу: «Возможно, что в данный момент в Куртэнии какой-нибудь инженер, скло­нившись над чертежной доской, работает над созданием нового оружия, с помощью которого можно стереть с лица земли значительную часть оборонительных укреплений Со-



248 ГЛАВА б

единенных Штатов». Разве можно представить себе в ка­честве основы для выработки политического курса и прак­тических мероприятий что-либо более бесполезное, чем такая фраза?

В информационных документах используются иногда и другие, приводимые ниже выражения: «Вероятно, что...», «Весьма вероятно,.что...» и т. д. Явление можно считать «вероятным» при 5J шансе за и 49 против; точно так же «вероятным» считается явление при 999 шансах из 1000. Употребляются и такие столь же неясные выражения: «Имеется много шансов, что...», «Шансы говорят в пользу того, что...» и т. д. Составитель информационного документа обычно имеет более четкое представление о степени вероят­ности описываемых явлений, о чем ему следует сообщить тем, кто будет читать документ, но претендуя при этом на такую точность, которой нельзя обеспечить.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: