Almagest Group

Меню:
Главная страница
Новости
Наши программы
Прайс-лист
Статьи и книги
Альмагест - это...
Советы пользователям
Финансовая астрология
Астрофеномены
Форумы
Скачать!
ЧаВО
Ссылки
Регистрация
Связаться с нами

Вход
Логин:

Пароль:

запомнить пароль

Регистрация
Забыли пароль?

Посетители
Сейчас на сайте:
0 постоянных
посетителей
и 22 гостей.
Общий список

Счетчики


Rambler's Top100

Рейтинг@Mail.ru

 

Нейросети - новый подход к верификации астрологии
Проверка астрологических результатов математическими методами
Источник Almagest На уровень выше 03/09/2001

Элфи Лявуа
Сергей Тарасов
Татьяна Тарасова

На протяжении ряда лет фирмами AirSoftware (USA) и Almagest Group (Russia) проводились совместные исследования, целью которых было выяснение наличия взаимосвязи между профессиональной принадлежностью человека и конфигурацией планет и светил в карте, составленной на момент его рождения.  О таких взаимосвязях много говорят астрологи, утверждающие, что за прошедшие века накоплен огромный материал на эту тему. Если бы удалось доказать наличие подобных корреляций, то можно представить, какой "народно-хозяйственный" эффект имело бы такое открытие. Достаточно было бы знать данные рождения человека - и можно было бы составлять его "профессиональный портрет", указывая наиболее успешные, естественные именно для данной личности, сферы деятельности. Каждый легко может себе представить, насколько лучше выполняет порученную работу человек, который находится на своем месте. Но… это все могло бы быть, если бы мы точно знали, что накопленные астрологами за все время существования этой отрасли знаний сведения являются истинными. Другими словами, речь идет о проверке астрологической парадигмы. Именно поэтому в своих исследованиях мы старались придерживаться чисто научных, предпочтительнее математических методов, будучи готовыми к любым результатам, как положительным, так и отрицательным.

В данной статье сделана попытка отразить ход наших исследований и выводы, к которым мы пришли. Вся математика и софт, по которым проводились наши исследования, поставляются свободно и доступны для просмотра на нашем сайте и  сайте www.alphee.com.

Мы готовы к любой конструктивной критике, наша цель проста - мы всего лишь хотим знать истину.
Прежде чем говорить о полученных нами результатах, следовало бы упомянуть, что попытки оценить истинность астрологических высказываний проводились многими исследователями, и задолго до нас. Первое, что пытались делать все такие исследователи, - это получить статистический результат. Казалось бы, чего проще - астрологи утверждают то-то и то-то, ученые-скептики эти утверждения оспаривают; в таком случае нужно взять достаточно представительную базу данных и проверить, как часто это утверждение срабатывает (или не срабатывает), и все сразу станет на свое место. Но первый же порыв сразу показал… несостоятельность астрологии. То есть, для статистически достоверных массивов данных астрологические утверждения не подтвердились. Точнее - не подтвердились гипотезы, связанные со знаками Зодиака. Ну, а знаки Зодиака - основа основ популярной астрологии, это именно то, с чем чаще всего сталкиваются "простые смертные", читая газетный гороскоп. К таким же результатам пришли и многие наши знакомые (кстати сказать, астрологи), пытавшиеся "подвести базу" под дело своей жизни. Мы тоже в свое время столкнулись с этим. Помню, с каким воодушевлением мы составляли базу данных рождения всех сколько-нибудь известных ученых-химиков, уточняли карты, а потом пытались установить, что же есть общего у них у всех и насколько это сходится с известными астрологическими моделями. Результат был обескураживающим. Факторы, работавшие для одних, напрочь отсутствовали в картах других, и наоборот. (Замечу еще раз: первое, что стараются проверить исследователи от статистики, - это различные гипотезы, связанные с распределением различных планет по знакам Зодиака. Почему? Да потому, что данные для такого анализа легче всего достать, нужно знать лишь дату рождения - день, месяц и год.) 

С большим интересом мы прочли о работах двух французских статистиков, супругов Мишеля и Франсуазы Гоклен (Gauquelin). Они применили собственные методы статистических исследований и получили довольно интересные результаты. Их результаты потом многократно проверялись на других наборах данных. (Чтобы быть совсем уж честным, скажу, что, хотя у других исследователей получались примерно те же цифры, что и у Гоклена, у меня, на моей базе данных, получилось не совсем так.)

Что же сделали супруги Гоклен? Убедительного распределения профессий по знакам Зодиака они не получили. Но зато они установили безусловную связь восхождения или кульминации определенных планет с некоторыми видами профессиональной деятельности. Еще одна интересная вещь, обнаруженная М. Гокленом, - это взаимосвязь между картами рождения родителей и детей. Гоклен и его супруга проанализировали десятки тысяч данных рождения и, по-видимому, являются первыми, кто получил надежные статистические результаты, связанные с астрологическими исследованиями. (Все, кого интересует ход мыслей и результаты Гоклена, могут найти много полезной информации на эту тему в Интернете. Исходные труды были опубликованы по-французски, есть много публикаций на разных языках, в том числе и на русском.)

Но что же было делать дальше? Сначала мы предполагали, что все дело в базе данных. Была бы она попредставительнее да понадежнее (в смысле точного указания времени рождения - не только день, месяц, год, но и час с минутами и секундами) - все было бы в порядке. Кто-то высказал даже такую идею: мол, надо бы отбирать данные лишь о тех людях, которые имели возможность выбора профессии и этот выбор осуществили. Другими словами, исключить всех продолжателей дел своих отцов или лиц, начавших заниматься чем-то с целью просто выжить. Понятно, что таким путем далеко не уйдешь…

В беседах со многими людьми, как астрологами, так и противниками астрологии, как-то незаметно проявилась следующая мысль: может быть, все дело в том, что мы не знаем природы воздействия астрологических факторов? Может быть, такого типа воздействия имеют нелинейный характер? То есть, влияние нескольких астрологических факторов (что встречается сплошь и рядом) не является простой суммой влияний каждого фактора в отдельности. Это могло бы объяснить, почему традиционные статистические методы не дают ожидаемых результатов. Но если это действительно нелинейность, то каким образом можно оценить ее? Знаки Зодиака (точнее, планеты в знаках Зодиака) не дают однозначных решений, но является ли это доказательством несостоятельности астрологии? Практикующие астрологи знают, что при рассмотрении любой карты нельзя по-настоящему ее анализировать, просто суммируя информацию о каждом отдельном факторе, присутствующем в этой карте. Но тогда получается, что каждый отдельный фактор может усиливаться или ослабляться (а то и полностью менять свое качество) в зависимости от всей совокупности других факторов, которые - естественно! - действуют, независимо от того, принимаем ли мы их во внимание или нет. Каждая карта представляет собой определенную, уникальную конфигурацию, отражающую воздействие огромного множества отдельных факторов. И один и тот же результат (как, например, выбор профессии военного или музыканта) может являться следствием самых разных исходных факторов. Это является основной причиной, по которой статистика в астрологии дает весьма скромные результаты.

Вся сложность состоит в том, что никто до сих пор убедительным образом не показал, каким образом работает астрология, как передаются планетные влияния, на что именно в человеке воздействуют астрологические объекты.  Если бы был известен этот механизм, все остальное можно было бы довольно легко обосновать. Именно это позволяет запросто отмахиваться от астрологии представителям науки. Но для других наук отсутствие описания фундаментальных механизмов не является препятствием для их общественного признания! Достаточно вспомнить физику - сколько существует всевозможных теорий, научных институтов и школ, сколько гипотез они разрабатывают, но ведь никто не может сказать, каким образом передается тяготение между двумя отдельными объектами, кто (или что) его переносит. Хотя формулу и закон всемирного тяготения знает любой школьник. То же самое творится и в других областях человеческого знания. Создается такое впечатление, что для наук, уже "прописанных" в научном пантеоне, нет необходимости объяснять все, целиком и сразу. Для них допустим процесс исследований, познания, наконец. Не случайна фраза - "На сегодняшний день наука не может объяснить этого полностью, но в будущем, когда у нас будут более совершенные инструменты, гипотезы, теории и т.д. - это обязательно будет объяснено и найдет свое практическое приложение".

От астрологов же требуют представить полные, исчерпывающие объяснения "здесь и сейчас", забывая о том, что все науки когда-то проходили описательно-эмпирическую стадию…

Сложилась интересная ситуация: представители академической науки отмахиваются от всего, что действительно есть в астрологии заслуживающего внимания, мотивируя это тем, что астрология - не наука. А сами астрологи, захлебываясь от обилия накопленных за тысячелетия сведений, просто не имеют времени и возможности (а зачастую - и желания) познакомить с этим "широкие народные массы". Плюс ко всему этому хватает и шарлатанов (но они есть во всех отраслях человеческой деятельности!), и просто неграмотных энтузиастов, не говоря уж о людях, использующих астрологию для получения элементарной власти над окружающими.

Но хватит лирических отступлений. Пора от слов перейти к делу. В нашу группу входили люди с научным и инженерным прошлым, разными путями и в разное время заинтересовавшиеся феноменом астрологии. Среди нас есть и горячие приверженцы, и те, кто не поленился изучить все, что попадалось на эту тему, с целью опровержения астрологии. Наш критерий - любое утверждение должно быть проверено. И тут уж первое слово принадлежит математике и такой ее отрасли, как статистика. (Как там сказал классик? "Математика… она ум в порядок приводит".)

В чем состоит особенность наших исследований? Мы решили построить комплексную математическую модель, позволяющую оценивать профессиональные склонности человека, исходя из астрономической картины, имевшей место на момент его рождения. (Заметьте: астрономической, так как большинство астрологических объектов и понятий тождественны астрономическим. К таковым относятся планеты, Солнце и Луна, угловые расстояния, скорости и орбиты планет и т.д. Собственно астрологических понятий не так уж много, причем почти все они имеют привязку к наблюдаемым астрономическим феноменам - например, Зодиак и эклиптика. Что не имеет прецедента нигде - это астрологическое толкование проявления влияния всех этих объектов и понятий на жизнь отдельных личностей и человечества в целом.)

Формально задача ставится следующим образом: имеется некая база данных, содержащая даты рождений лиц, принадлежащих к какой-то определенной профессиональной группе. К примеру, пусть это будет база данных для военных. В используемой нами базе данных содержится около 3000 дат рождения людей, избравших для себя этот род деятельности. Каждая отдельная дата (иными словами, некая точка в пространстве и во времени) характеризуется набором уникальных данных: положением планет и светил, указанным в гео- или гелио- (для планет) координатах; скоростями их движения; фазами внутренних планет и Луны; углами между планетами; положением планет относительно горизонта (что в астрологии приблизительно соответствует положению планет в домах) и многими другими. Большинство этих данных являются нормальными физическими данными, широко используемыми в астрономии и космической физике, хотя подчас они приводятся в несколько непривычной интерпретации.

Все эти данные следует обработать таким образом, чтобы установить наличие (или отсутствие) хоть какой-либо корреляции между ними и тем фактом, что все лица, даты рождений которых были рассмотрены, - выбрали для себя профессию военного.

Наилучшие результаты были получены нами только после применения в наших исследованиях технологии нейросетей. Выбор этой технологии не случаен, поскольку именно нейросеть является наилучшей математической моделью для моделирования столь сложных нелинейных систем (так мы считаем сегодня; может быть, завтра появятся новые математические теории и техники). Все наши попытки построить линейные модели потерпели неудачу.

Мы использовали трехслойную нейросеть  "Back Propagation". На вход такой нейросети подавались соответствующим образом формализованные астрономические параметры. Выходом служил индикатор, равный 1, если на вход подавались данные для военного, и равный нулю, если данные на входе принадлежали невоенному лицу. Весь массив данных был разделен на две неравных части: 75% данных использовались для обучения сети, а 25% данных служили для ее тестирования. В процессе тестирования проверялось, насколько хорошо созданная нами нейросеть различает военных и невоенных в реальности. (Естественно, нейросеть на тестовой группе не обучается.)

Мы использовали несколько моделей такой нейросети. Следует сказать, что число входов обычно было порядка 3 сотен, тогда как количество скрытых слоев (которое в созданной нами программе можно задавать самостоятельно) составляло лишь несколько десятков. Но в нашем случае этого было достаточно.

После обучения нейросети на "обучаемой выборке" мы проверяли ее работу на "тестовой выборке".

Центральным в наших исследованиях является тот факт, что созданная нами нейросеть различает астрономические фигуры для военных и невоенных не только на обучаемой, но и на тестовой выборке!!! Другими словами, наша нейросеть действительно улавливает некоторые общие закономерности, содержащиеся в исследуемых астрологических картах. Считаем нужным подчеркнуть, что здесь рассматривались именно астрологические, а не какие-либо иные закономерности.

Мы ввели также специальное понятие "качество распознавания нейросети". Суть его заключается в следующем: обученная нейросеть для каждой даты вычисляет свой весовой коэффициент на выходе, который обычно изменяется в пределах от 0 до 1. Такие весовые коэффициенты вычисляются как для данных военных, так и невоенных лиц. Затем (для обученной нейросети) строятся два распределения весовых коэффициентов - отдельно для военных и невоенных. Для нашего случая эти распределения выглядят следующим образом:


Рис.1.  Распределения весовых коэффициентов


Здесь красная кривая показывает распределение весовых коэффициентов для военных, тогда как синяя - для невоенных. "Синяя" кривая находится ближе к нулю, так как в этой группе находятся лица, наиболее неподходящие для сознательной воинской службы. "Красная" кривая ближе к единице, которая олицетворяет "идеальных" военных.  Вертикальная линия на каждом распределении показывает его центр. Если определить разницу между центрами этих распределений и выразить ее в процентах, это и будет то, что мы называем "качеством распознавания". Чем больше эта величина, тем лучше нейросеть различает астрономические фигуры для военных и невоенных.

В рассмотренной нами задаче надежность распознавания для тестовой группы колеблется от 5 до 12 %. На практике это означает, что мы можем распознать группу порядка 10 человек. То есть, если мы возьмем две группы по 10 человек в каждой, в одной - только военные, а в другой - только невоенные, программа в состоянии определить, в какой из этих групп находятся люди, избравшие для себя профессию военного.

Конечно, такая точность распознавания не является достаточной, если речь идет об оценке профессиональных склонностей только таким методом. Но ведь эти данные вполне могут послужить для предварительной оценки или для дополнительного анализа, тем более, что все, что для этого нужно, - только данные рождения человека. Нам представляется, что такой метод оценки профессиональных склонностей человека может послужить хорошим дополнением к стандартным психологическим тестам.

При проверке работы нейросети очень важным является вопрос создания контрольной группы (содержащей даты рождения людей невоенных специальностей - в нашем примере). Мы уделили этому аспекту много внимания именно потому, что здесь есть опасность ошибки и получения результата, который на самом деле легко объясним естественными причинами. Например, если в качестве военных брать всех людей, служивших в армии, особенно во время мировой или отечественной войны, когда в стране объявлялась всеобщая мобилизация, то контрольная группа невоенных, рожденных в те же годы, вряд ли будет отличаться от основной. Поэтому при отборе данных обязательно нужно устанавливать критерии, максимально точно определяющие различия между основной и контрольной группой. Для надежности в разработанной нами программе используется несколько вариантов создания такой группы. Мы задавали своей нейросети очень "жесткие" условия, стараясь исключить посторонние, неастрологические влияния. Но даже в этих случаях надежность распознавания тестовых групп нейросетью составляла 3-4% - результат хоть и скромный, но честный.

В заключение отметим, что мы создали, обучили и проверили несколько нейросетей, для различных профессиональных групп. Вот один из примеров:


Рис.2. Результаты обработки данных


Здесь мы взяли данные рождения самых разных лиц - светил науки, выдающихся музыкантов и военных гениев. Программа должна была распознать, "кто есть кто", то есть, указать принадлежность к одной из трех групп - военных, музыкантов или ученых. То есть, нейросеть - это что-то вроде "черного ящика", обрабатывающего определенным образом вводимую информацию. Первая модель нейросети позволяет лишь ответить на поставленный вопрос: является ли такой-то человек военным или нет.  Если нейросеть считает, что человек принадлежит к определенной группе, его результат должен находиться в красной области соответствующей колонки. Если же нет, то результат должен находиться в синей области. Посередине помещена градация, соответствующая моменту, когда нейросеть затрудняется дать ответ, поскольку имеется примерно одинаковое количество доводов "за" и "против".

Вот некоторые любопытные результаты, которые показала программа: Иоганн Себастьян Бах - бесспорно, музыкант, но вполне мог бы быть и ученым, тогда как военный из него никакой. Ферми - ученый, никак не военный; о музыкальных его способностях нейросеть не смогла сказать ничего определенного. Бетховен - сильные музыкальные способности, никаких "посторонних" примесей. Есть и курьезы: например, наша нейросеть считает, что Иоганн Кеплер почти в равной степени мог бы быть как ученым, так и военным, или музыкантом. Все это не является ни в коей мере "окончательным приговором". Скорее, говорит о том, что все-таки в астрологии есть много интересных моделей, но все они нуждаются в проверке и уточнении. Нами же сделан всего лишь первый шаг на этом пути…

Среди других построенных нами нейросетей очень интересные результаты были получены для анализа землетрясений. Результаты оказались даже более надежными, чем для анализа профессиональных групп. Это очень важно, так как в данном случае мы имели дело с "чистыми" фактами, и было существенно меньше проблем с созданием контрольных групп.

Мы специально не касались здесь такой интересной темы, как извлечение знаний из нейросети. Тогда "черный ящик" станет прозрачным, и мы, возможно, сможем понять, как работает астрология. Но это - отдельная большая тема. Над этим мы сейчас работаем.




Комментарии
31/07/2007 13:01 - Cedars
про супругов Мишеля и Франсуазы Гоклен (Gauquelin) понравилось...

в качестве антитезы - статья "Астрологическая статистика Мишеля Гоклена" http://theme.orthodoxy.ru/astrology/gauquelin.html
 

Прокомментировать
Хотите оставить свои комментарии? Зарегистрируйтесь на нашем сайте!

 
© 2000-2006 Almagest group
Site made with phpWebThings
  Страница обработана за 0.0282 секунд - 16 queries