«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.