Većina ljudi misli da budućnost nije predvidiva. Međutim, gledajući mjesec na noćnom nebu, njegova je budućnost prilično predvidiva. Potrebno je steći određenu količinu informacija i uvrstiti ih u matematičke jednadžbe. Time se položaj mjeseca u odnosu na Zemlju i Sunce može točno predvidjeti stoljećima unaprijed. Izračune i predviđanja uvijek bi, naravno, mogao poremetiti udar nekog meteora, ali dodavanjem podataka o njemu budućnost mjeseca će ponovo biti moguće izračunati. Slično je i s vremenskom prognozom: kada bismo dobro razumjeli sve odrednice klime na Zemlji, te ih mogli trajno i precizno mjeriti, kompjuteri bi mogli predviđati vremenske prilike nad svakim gradom tjednima, mjesecima, a možda i godinama unaprijed.
Mnogi misle da nikada nećemo moći baš sve predvidjeti, jer postoje i teorija kaosa i “učinak leptira”. Naime, u izuzetno kompleksnim sustavima čak i najmanje promjene, kao što je zamah leptirovih krila učinjen na pravom mjestu u pravo vrijeme, mogao bi vremenom dovesti do golemih posljedica, poput uragana ili tornada na drugom kontinentu. Iako vjerujem da je kaskadni, pojačavajući “učinak leptira” u izuzetno kompleksnim sustavima moguć, vraćam se opet na početno pitanje: ako bismo poznavali baš sve važne odrednice sustava, zašto onda ne bismo mogli matematički odrediti i dugoročne posljedice zamaha leptirovih krila? Je li naša skepsa prema mogućnosti predviđanja budućnosti uzrokovana time što osjećamo da naš mozak to ne bi mogao učiniti, pa stoga sumnjamo i u sposobnost računala da odradi takav zadatak?
Jedan od najoriginalnijih znanstvenika današnjice je Albert-Laszlo Barabasi. Autor popularno-znanstvenih knjiga “Network Science”, “Linked” i “Bursts”, on istražuje kako su sve mjerljive pojave povezane sa svima drugima, te pronalazi skrivene obrasce koji vladaju procesima u golemim mrežama u kojima je sve povezano. Jedan od njegovih najzanimljivijih radova, objavljen u časopisu “Science” 2010. godine, analizirao je signale mobilnih telefona 50.000 anonimiziranih osoba, nasumično odabranih s popisa od oko 10 milijuna korisnika jedne mreže mobilnog operatera. Podaci o kretanju signala prikupljani su za svakog korisnika tijekom stotinjak dana. Temeljem tih podataka, mjerenjem entropije svačijeg osobnog puta, kompjutori su “naučili” obrasce dnevnog kretanja svih 50.000 korisnika po gradu, državi ili cijelom svijetu.
Autore je iznenadilo koliko su svi korisnici živjeli u skladu s osobnim rutinama, i koliko je svačija lokacija bila predvidiva. Za svakog od nas, prateći kretanje GPS signala našeg mobilnog telefona tijekom samo tri mjeseca, kompjuter može točno predvidjeti gdje ćemo se nalaziti tijekom 156 od ukupno 168 sati u idućem tjednu, tj. 93% ukupnog vremena. To znači da je dnevno kretanje svih nas, usprkos našem subjektivnom dojmu o slobodi izbora onoga što radimo i spontanosti naših odluka, zapravo jako predvidivo. Autore je pogotovo iznenadilo da među 50.000 ljudi nisu našli niti jednu osobu čija bi predvidljivost bila manja od 80%, tj. točno pogođenih 134 od 168 sati.
Razumije se da spavanje, svakodnevni odlazak na posao i boravak na poslu pomažu u predviđanjima, no oni u najboljem slučaju mogu objasniti oko 100 sati tjedno. To znači da je i daljnjih 56 od preostalih 68 sati također predvidivo, i to temeljem poznavanja jedne jedine varijable - kretanja signala našeg mobilnog telefona u prethodnih stotinjak dana. Prebaci li se fokus istraživača na preostalih, nepredvidivih 12 sati u tjednu, i uvedu li se u algoritme i dodatne informacije, poput korisnikova pretraživanja interneta, sadržaja SMS-poruka, izvatka kreditnih kartica, te analize teksta napisanih e-mailova, vjerojatno će znanstvenici i u tih nepredvidivih 12 sati početi lako prodirati i predviđati ih sve točnije. Stoga me ne bi iznenadilo da se do danas, korištenjem dodatnih informacija, postotak predvidivosti za svakog od nas već približio 99%. Ova vrsta znanosti ima primjenu u svim područjima gdje je kretanje ljudi važno, npr. predviđanju i praćenju epidemija, planiranju infrastrukture koju treba izgraditi, regulaciji prometa, pa i kriminalistici. Ako se negdje nešto loše dogodi, policija odmah može s velikom sigurnošću znati tko je sve na tom mjestu trebao biti u to vrijeme. Preklapanjem tih podataka s onima mobilnih operatera, može se doznati i nešto još važnije, tj. tko je na tom mjestu bio, iako je prema kompjuterskom predviđanju trebao biti negdje drugdje. Polako, ulazimo u svijet prikazan u filmu “Minority report”, samo što umjesto osoba s parapsihološkim moćima predviđanja sada rade kompjuteri. Ovo više nije Orwellov “Big Brother”, ovo postaje Big Brother s kristalnom kuglom – “Bigger Brother”.
Pogledajte i galeriju: Izašao nasljednik revolucionarnog mobitela koji je postavio nova pravila
Kolumbo