'Вопросы к интервью

Н. Асадова: 1707 в Москве, у микрофона Наргиз Асадова и мой постоянный соведущий Егор Быковский, заведующий отделом науки журнала «Вокруг света». Привет, Егор.

Е. Быковский Привет, Наргиз. Здравствуйте, дорогие слушатели.

Н. Асадова Наша первая тема, вообще никак не связанная с новостями сегодня. Она настолько большая и актуальная для всех, что они скорее пишут романы, чем новости. И начну издалека. Мы с Егором давно хотели сделать какую-нибудь передачу на тему математики.

Е. Быковский Не знали, как подступиться.

Н. Асадова Не знали, как подступиться. Математика, как говорил Галилей, это язык, который описывает устройство мироздания. Но этим языком владеют не все, к сожалению. И по радио очень тяжело рассказывать про какие-то математические модели. Но, тем не менее, как мне кажется, мы с Егором придумали такой подход, который, возможно, будет понятен, вернее, эффект этого математического подхода будет понятен всем. Мы сегодня поговорим про любовь, про математику любви, а точнее про то, как с помощью математических и статистических методов исследуют разные закономерности поведения людей.

Надо сказать, что эти закономерности исследуют давно, в том числе экономисты, и они получали нобелевские премии за эти исследования. Но с развитием интернета и прочих технологий у нас появилось ещё больше возможностей для изучения всяких поведенческих моделей. И даже такую загадочную сферу человеческой жизни, как любовь, или как найти наилучшего для себя супруга, всё это изучают сейчас математики. Как вы наверняка знаете, больше 10 лет назад появились сайты для знакомств, они за это время накопили огромное количество информации о том, как люди выбирают друг друга, какие пары складываются удачно и потом долго живут в браке, какие – нет. То есть все эти огромные данные анализируют машины, алгоритмы для этого пишут математики. И им удалось выявить какие-то интересные закономерности.

И вот как всё это происходит, мы пригласили поговорить об этом Григория Бакунова, директора по распространению технологий Яндекс. Здравствуйте, Григорий.

Г. Бакунов Здравствуйте.

Н. Асадова Расскажите, пожалуйста, как же пишутся эти алгоритмы, как находятся закономерности, в частности, в поиске супругов, партнёров по жизни на этих сайтах знакомств.

Г. Бакунов По большому счёту, все такие системы работают точно так же, как работали бы живые люди. То есть давайте говорить, что этот алгоритм работает примерно как сваха: он знает информацию о вас и знает огромное количество людей, похожих на вас, на этом сайте. А также он знает успешные истории, как познакомились люди, похожие на вас, с каким-то другим человеком, знают характеристики другого человека, и знают историю, что эти люди вместе уже 10 лет, у них прекрасная семья и всё хорошо. То есть, например, они наблюдают всю историю за время существования сайта.

По большому счёту они делают следующее: они находят человека, похожего на вас, и находят партнёра, похожего на партнёра этого человека. Ровно так работают свахи. Ничего не поменялось. Человечество придумало эти алгоритмы, я думаю тысяч 5 лет назад.

Е. Быковский Я хотел уточнить. Когда вы говорите «похожий на вас», это же далеко не всегда работает. По моим знакомым, например, обычно не работает. Скорее не похожие, а в чём-то совпадающие, как паззл.

Г. Бакунов Совершенно верно. Тут проблема в том, что ведь чем отличаются современные компьютерные системы от живого человека? Когда человек говорит про похожесть, обычно говорит про какие-то общие свойства характера. А здесь используется весь набор информации, используется полный комплект информации о тебе, который ты оставил на сайте. Причём, не только прямой, как ты указал свой возраст, пол, доход, ещё какие-то такие вещи, а на самом деле используется полный комплект информации, в том числе как ты использовал их сайт.

Н. Асадова Да, как ты составлял свою анкету.

Г. Бакунов Как ты ходил по сайту. На какие фотографии ты нажимал.

Е. Быковский Анализ путей.

Г. Бакунов На самом деле это очень большая и интересная работа. Но, по большому счёту, она правда по-прежнему похожа на работу свахи, просто с огромным количеством информации.

Н. Асадова В Америке по последним данным знакомства на сайтах знакомств – второе по популярности после знакомства в офлайне, имеется в виду на каких-то дискотеках, в местах, где обычно раньше люди знакомились и искали себе спутников жизни.

Сейчас на TED’е очень много таких популярных лекций именно на эту тему, я могу от себя рекомендовать послушать Анну Фрай, она математик из Великобритании, и она рассказывает про какие-то интересные найденные закономерности, а также Эмми Вебб, которая сама проанилизировав работу алгоритмов этих сайтов, сама нашла себе таким образом мужа. Всем, кого эта тема заинтересовала…

Г. Бакунов Надо сказать, что обе эти истории очень увлекательные, но при этом нужно понимать, что процесс выглядит немножко иначе. Алгоритмы работают отдельно, и они не составляют никаких связей, что брюнетам нравятся блондинки. Ничего этого внутри нет. Алгоритмы работают с чистыми событиями скорее. А после этого приходят аналитики, специальные люди, которые смотрят на то, что же выбрал компьютер, как это происходит, и придумывают человеческое обоснование, что брюнетам нравятся блондинки, или всем нравятся блондинки. То есть, по большому счёту, самая большая проблема всех этих систем в том, что невозможно человеческим языком объяснить, почему компьютер принял то или иное решение. Это такой большой чёрный ящик.

Можно придумать некоторую систему вокруг, но, тем не менее, есть простые способы объяснять происходящее. И оно работает не обязательно на огромных данных, которые накопили эти большие сервисы. Я периодически преподаю в школе математику разным старшеклассникам. И на их примере очень хорошо объясняю, как работают все эти машинные методы.

Причём, что интересно, с девочками оно работает лучше, чем с мальчиками. Может быть, потому что девочки больше заинтересованы в отношениях.

Мы составляем с каждой девочкой очень простой трёхмерный график. По одной оси мы откладываем среднюю посещаемость мальчика, по другой оси мы откладываем его среднюю оценку, а по третьей, как ни странно, рост. Потому что рост, как оказалось, является самым важным…

Н. Асадова Кстати, не только вам. Среди закономерностей, которые выявили математики на этих сайтах знакомств, выявилось, что определённая разница в росте между супругом и супругой критична. И чем больше эта разница, тем больше брак.

Г. Бакунов Это удивительно. Человечество изобрело лестницы более 5000 лет назад, и до сих пор рост является какой-то проблемой.

Е. Быковский Уж не говоря про шпильки.

Г. Бакунов Построив такой график в отношении всей своей параллели, такие точечки, мы отмечали не просто местоположение мальчика в этом графике, но и нравится он или нет. И очень легко было выяснить некоторые закономерности. Например, стало очевидно, что есть большая группа девочек, которым нравятся высокие отличники, есть большая группа девочек, которым нравятся мальчики-середнячки, которые и вроде бы неплохо учатся, и при этом всё равно иногда прогуливают. И огромная чёрная точка, прямо огромное количество девочек, которым нравились исключительно мальчики высокого роста и очень хулиганистые, не ходящие вообще никуда.

Е. Быковский Эти множества вообще не пересекались?

Г. Бакунов Нет. Дело в том, что одной и той же девочке могут нравиться мальчики из каждой из этих групп, и на самом деле мы делали вот что. Понятно, что на каждой параллели периодически приходят новые мальчики. Я говорил: ребята, сделайте вот, что: когда приходит новый мальчик, узнайте про него вот эту статистику. Эта статистика в современных школах везде есть, как вы знаете. Поставьте точечку, а потом через полгода скажите, правильным оказался этот анализ или нет, в какую группу попал мальчик, нравится ли вам эта группа, и оправдался ли прогноз.

У меня за всю историю моего преподавания, это 5-й год пошёл, всего была одна девочка, которая сказала, что пришёл новый мальчик, по графику сказала, что он мне понравился, а на самом деле нет.

Е. Быковский Исключения редки.

Г. Бакунов Но они бывают, тем не менее.

Н. Асадова Вот эти алгоритмы, которые используют машины для вычисления каких-то закономерностей или для каких-то предсказаний, где ещё применяются? И как вы в Яндексе это используете?

Г. Бакунов В Яндексе используется просто повсеместно, потому что Яндекс – это вообще компания, которая большую часть времени занимается системами машинного обучения. Всё, что мы делаем – это и поиск, и рекламные технологии, и редакционные модели, например, в Яндекс.Музыке – они все построены ровно на тех же самых алгоритмах. Все эти алгоритмы на самом деле по большому счёту одинаковые и делятся на два огромных сегмента: это системы, которые позволяют сгруппировать людей, объединить их в некоторые группы, и не обязательно людей, может быть, какие-то события, и предсказать какие-то события. На самом деле они связаны напрямую, как вы понимаете.

Например, довольно легко предсказать, что если человек попал в группу высоких отличников, то можно легко предсказать, что его посещаемость на будущий год будет довольно высока. За исключением некоторых временных периодов, например, между 9 и 10 классом, это очевидно, правда там многое ломается в голове у людей. Тем не менее, все эти системы работают ровно по этим двум категориям. Можно привести, наверное, какие-то хорошие реальные примеры. Например, в сервисе Яндекс.Музыка, который я страшно люблю.

Н. Асадова Это такой рекомендательный. Он сейчас не наилучшим способом работает, но мне всегда говорили о том, что потерпи несколько лет, когда машины научатся более точно тебя понимать, и тогда они будут со стопроцентным попаданием выдавать тебе то, что ты любишь.

Г. Бакунов На самом деле всё зависит от того, насколько часто вы нажимаете на кнопки, слушая Яндекс.Музыку. Потому что, по большому счёту, в Яндекс.Музыке, когда вы слушаете, есть две важных кнопки: кнопка 1 – это «Мне понравился этот трек», а кнопка 2 – «Переключи на следующий трек, пожалуйста». Это означает, что тебе этот трек не понравился. И слушая это онлайновое радио, которое есть в Яндекс.Музыке, да и во многих других сервисах, на самом деле таких сервисов, в общем-то, много, буквально за 2-3 недели можно набрать ту радиостанцию, которая будет нравиться тебе всегда.

Е. Быковский То есть про тебя, Наргиз, просто было мало данных. Поэтому он и не попадал.

Г. Бакунов Ровно так.

Е. Быковский Да-да-да. И если вы хотите, чтобы вас лучше знали, то вы должны больше делиться информацией о себе, в частности, нажимая эти кнопки.

Г. Бакунов Вы знаете, при этом это же очень тонкий момент. Я как человек более старой закалки какое-то время переживал по поводу того, что вроде бы я отдаю огромное количество данных каким-то сервисам знакомств.

Н. Асадова Чего это они лучше меня знают, чем я сам?

Г. Бакунов Конечно. Я много общаюсь с подростками, с детьми. Я обнаружил, что у них вообще нет такого понятия, как приватность. Человечество перешагнуло эту стадию, в которой было важно сохранить всю информацию о себе при себе. И поэтому, наверное, многие рекомендательные системы с подростками работают на порядок лучше. Они ничего в себе не скрывают.

Н. Асадова А нам так удобно, быстрее, эффективнее.

Г. Бакунов Конечно. При этом понимаете, что все эти данные на самом деле копятся не только в интернете. Я очень люблю приводить пример. Есть крупнейшая сеть супермаркетов в Европе, которая собирает, я уже точно знаю, что собирает, уже более 10 лет, всю информацию о каждом покупателе, о каждой покупке, о том, как человек набирал корзину.

Н. Асадова В офлайне?

Г. Бакунов В офлайне. Они делают его с помощью камер, с помощью меток на товарах, и так далее. И там на самом деле очень интересный момент. Они выявили, что люди, приходящие в магазин в одной и той же одежде, разные магазины по всем странам, покупают примерно один и тот же состав товаров. То есть по внешнему виду человека, по тому, в какие цвета он одет, можно довольно с высокой вероятностью предсказать, какие товары он купит.

И это тоже на самом деле очень интересная тема, потому что она работает в интернете очень давно, уже больше 10 лет. Мы знаем, что люди, которые ведут себя в интернете примерно одинаково, покупают примерно одинаковые товары.

Е. Быковский В одной и той же одежде – в смысле вообще в одной и той же?

Г. Бакунов В одной и той же цветовой гамме. В их случае это было в одной и той же цветовой гамме.

Е. Быковский Изо дня в день приходят?

Г. Бакунов Нет. Они трекают покупателей и знают, что во вторник весной люди, которые одету сверху в красное, внизу в синее, покупают один и тот же набор…

Н. Асадова Подождите. А если, например, один в Дольче Габбана одет, а другой в какой-нибудь трешовой майке с какого-нибудь таиландского рынка.

Г. Бакунов По этому поводу есть прекрасная научная работа. Оказывается, изменяется только бренд, но состав товаров не меняется. То есть один купит очень дорогой органический йогурт, а второй купит…

Н. Асадова Это дико интересно.

Е. Быковский Поразительно.

Г. Бакунов Правда, изменяется только бренд, больше ничего. Правда, это всё в рамках одной сети супермаркетов. Очевидно, что у них то, что называют математики, не самая репрезентативная выборка, потому что люди в Дольче Габбана, наверное, не очень часто ходят в супермаркеты сами по себе.

Н. Асадова Смотря в какой.

Г. Бакунов Безусловно. Так вот, все эти системы на самом деле страшно интересны, повторюсь, но при этом они копят огромное количество данных, копят их до сих пор, в том числе в офлайне.

Н. Асадова И очень важно здесь подчеркнуть, что машине всё равно, кто вы и как вас зовут. Важна ваша поведенческая модель. Какого типа вы человек. Это важно.

Е. Быковский В принципе у неё есть все возможности определить, как тебя зовут.

Н. Асадова В общем, да.

Г. Бакунов Каким образом?

Е. Быковский Отследили, что я взял, потом эти же метки пробились, связались с моей кредиткой, вот и всё.

Г. Бакунов А вы знаете, что номер кредитки тоже вас однозначно с точки зрения магазина не определяет, потому что вы получаете номер карточки, и номер карточки – это важно. Но никакие данные о вас, включая фамилия и имя, там вообще-то по умолчанию не передаются.

Е. Быковский По умолчанию – нет. Но, наверное, есть способы. Я даже себе их представляю.

Г. Бакунов Конечно. Человек всегда способ найдёт. Безусловно. Но на самом деле все нормальные системы работают именно так. И на самом деле…

Е. Быковский Я понял, что это им не очень важно на самом деле, как вас зовут.

Г. Бакунов С одной стороны, не очень важно. А, с другой стороны, я знаю, что все ребята, которые работают в этой области, все очень сосредоточены на вопросах безопасности. Вы поймите сами, люди, которые разработали эту систему для сети магазинов, они ведь сами ходят в этот магазин. И люди, которые строят рекомендательные системы для Яндекса, мы сами пользуемся этими системами. И, конечно же, мы сделали всё, чтобы невозможно было сказать, что это реально я.

Н. Асадова Вы ещё говорили, что есть у системы предсказательная функция. Расскажите этот прекрасный кейс про то, как ДТП научились предсказывать на улицах Москвы.

Г. Бакунов На самом деле это не совсем точно. Не то, чтобы мы научились предсказывать ДТП. Мы научились предсказывать изменение вероятности поведения ДТП. Мы построили такую интересную систему, собрав огромное количество статистики из разных источников: Яндекс.Пробки, Автодор, бесконечное количество всякой разной информации. Мы научились предсказывать аварийно опасные участки. Причём, аварийно опасными они могут быть не постоянно, а, например, после какого-то события. Например, очевидно, что аварийно опасные участки на майские праздники и на 8 марта разные. Они просто физически разные в силу того, что по-разному устроен город. На майские праздники многие уезжают, город становится свободнее. И все эти системы умеют предсказывать такие изменения.

Н. Асадова То есть на майские скорее на выезде из города будут?

Е. Быковский Не обязательно. Просто в других местах.

Г. Бакунов Если говорить прямо про конкретику, я просто хорошо знаю, что на майские праздники очень немного аварий случается на периферии города, то есть за пределами Третьего транспортного кольца. Большая часть аварий случается почему-то в центре. На майские праздники, особенно ближе к концу майских праздников, огромное количество аварий на Кутузовском. Потому что Кутузовский – очень скоростная трасса. И там огромное количество хитрых, довольно специфических аварий, связанных с диким превышением скоростей.

Действительно, очень много интересной информации по поводу трассы Москва-Санкт-Петербург. Там на самом деле очень просто. И то, насколько вероятность аварии, очень сильно зависит от двух факторов: наличие погодных изменений, например, снега, как сегодня и плотность потока. Плотность потока на самом деле зависит от двух вещей: от того, насколько сильный товарооборот между двумя городами. Это первая сторона. А вторая сторона – не начался ли отпускной сезон или не начались ли выходные. Потому что в выходные огромное количество москвичей и питерцев обмениваются городами. Всё это, естественно, приводит к понятным аварийным ситуациям. И не только аварийным.

На самом деле точно так же предсказываются и  пробки. Интересный момент, например, для меня был, что на трассе Москва-Санкт-Петербург существуют пробки, они большие, и случаются они ровно в те же времена, когда случаются пробки на МКАДе, прямо один в один.

Е. Быковский А давайте попробуем подумать, а что в наше время обеспечивается большими вычислительными мощностями. Мы сейчас только что поговорили про пробки. И ясно, что в некоторых местах их можно и без всякого компьютера предсказать. Вот карандаш и бумага, есть статистика какая-то, которая в том же ГАИ хранится. В общем, можно посчитать. Для чего нужны действительно большие, миллионные данные? Для выявления какого рода событий?

Г. Бакунов На самом деле всё, что касается больших данных, точно так же можно вычленить с карандашом и бумагой. Вопрос в том, сколько времени у вас это займёт и насколько вы сможете оперативно с этим работать.

Е. Быковский Если это займёт миллион лет, тогда отбрасываем.

Г. Бакунов На самом деле самое важное, что произошло, какое изменение произошло в связи с компьютерами – что мы научились вот эту аналитику применять непосредственно, как я люблю говорить, в бизнес-процессах. То есть принимать решение на базе предыдущей статистики. Прямо на ходу такой case by case, потому что, безусловно, можно предсказать места, где чаще всего случаются пробки. Но предсказать место, где пробка случится именно сегодня, просто прямо сейчас через 40 мин, с помощью карандаша и бумаги физически невозможно, даже если вы посадите 50 аналитиков. То есть на самом деле мы просто пришли к времени, когда всё это настолько ускорилось, что можно принимать какие-то решения в жизни прямо сейчас.

Я очень люблю рассказывать про сервис, которого в России, к сожалению, прямо сейчас нет. Есть такой очень интересный американский старт-ап, называется Dark Sky, они делают очень интересную штуку. Они на базе статистики и современных математических методов строят погодный анализ, строят предсказание погоды. Не просто как мы привыкли на весь день, а на следующие 10 минут. Они тебе предсказывают, что в твоём конкретном месте, там, где ты сейчас находишься, через 10 мин может пойти дождь.

Н. Асадова Как это возможно?

Г. Бакунов Это возможно благодаря тому, что у них огромное количество погодных станций поставлено по Америке, очень узкая погодная сетка с точностью до километра. И они просто знают, как идут потоки, как использовать те же самые методы, которые были придуманы и раньше многие годы назад. Просто благодаря тому, что эта сетка стала очень плотной, а компьютеров очень много, можно предсказывать очень точную локальную погоду. Всё, что связано с очень точным принятием решений прямо вокруг вас, стало возможно только последние 10 лет.

Н. Асадова Здорово. То есть вы можете запланировать, например, пикник в честь дня рождения вашей дочери или сына.

Е. Быковский За 10 минут легко предсказать погоду.

Н. Асадова Если они на 10 минут могут предсказать, то они могут и на час-два.

Е. Быковский Чем дальше, тем сложнее.

Г. Бакунов Есть такая смешная функция прогноза погоды. Знаете, какой самый точный алгоритм предсказания погоды на завтра? Это сказать, что погода завтра будет такая же, как сегодня. Тогда вы ошибётесь меньше всего. Проверьте ради интереса, поставьте на следующей неделе эксперимент. Сейчас у нас весна и погода непредсказуемая. Тем не менее, говоря так, вы будете предсказывать погоду точнее, чем большая часть погодных аналитиков.

Е. Быковский Вчера мы ошиблись. Потому что начался только что буран в Москве.

Г. Бакунов Когда я сейчас начал это говорить, я просто хорошо знаю, какую вчера предсказывали погоду. Про буран не говорил никто.

Н. Асадова Это правда. Давайте пофантазируем и представим, что скоро нам говорят, что возникнет интернет вещей. Мы уже делали в нашей передаче тему про интернет вещей, когда все умные девайсы будут отслеживать поведение людей просто везде и всегда.

Е. Быковский Вот тут приватность точно закончится.

Н. Асадова Как изменится наш мир? Ведь это всё будет обсчитываться, всё будет анализироваться и всё будет использоваться в том числе бизнесе.

Г. Бакунов Это же будет прекрасное время.

Н. Асадова Чего вы ждёте? Каких таких прекрасных предсказаний удобных в жизни вы ждёте, когда появится интернет вещей?

Г. Бакунов Знаете, у меня есть любимый анекдот 20-летней давности, тогда только-только начали появляться Windows 95 и прочие эти современные Windows-машины. И появился такой прекрасный анекдот о том, что в какой-то 2020 год будет у вас холодильник под управлением Windows, вы туда поставите кастрюлю с борщом, она тебе покажет большое окно с надписью «обнаружена кастрюля 3 л красная. Будем устанавливать?». Помните такие диалоги Windows?

На самом деле наша современность уже опередила все эти прекрасные представления. Я сейчас мечтаю о холодильнике, в котором еда будет появляться автоматически, причём, ровно такая, как я хочу.

Н. Асадова А ещё я знаю, что сейчас очень многие работают над такими приложениями для смартфонов, которые будут отслеживать и прогнозировать ваше самочувствие. И особенно это актуально, например, для людей с сахарным диабетом или с аритмией какой-нибудь. И сейчас я просто точно знаю, что есть несколько старт-апов на эту тему в мире, да и в России, кстати, тоже, но они только учатся сейчас предсказывать это. И ещё все эти браслеты не так хорошо собирают информацию, они что-то умеют мерить, что-то не умеют, но это развивается всё просто семимильными шагами, очень быстро.

Г. Бакунов К вопросу об интересных старт-апах. Есть очень интересные ребята, которые научились анализировать не просто какой-то абстрактный набор данных, а данные о вашем голосе, о том, как вы говорите. Это нужно просто для того, чтобы по телефону предсказать высокую и низкую вероятность рака гортани. Бывают и такие вещи. Они банальные. Оказалось, что любые образования в гортани очень сильно влияют на тембр. И оказалось, что для этого не нужно даже собирать про вас никакие данные. Нужно только собирать данные по поводу голосов тех людей, которые обладали этой болезнью. Это очень всё здорово.

Н. Асадова Очень интересно. К сожалению, наше время подошло к концу. Я напоминаю, что с нами был Григорий Бакунов, директор по распространению технологий Яндекс, спасибо за интересный рассказ. А мы с Егором сейчас прервёмся на краткие новости и рекламу. Затем продолжим нашу передачу. Никуда не уходите.

НОВОСТИ

Н. Асадова: 1735 в Москве. У микрофона по-прежнему Наргиз Асадова и Егор Быковский, заведующий отделом науки журнала «Вокруг света». И мы начинаем вторую часть передачи. Но прежде чем мы объявим новую тему, я хочу напомнить, что у нас в этой части есть наша любимая рубрика «Вопрос-ответ». И прямо сейчас можете начинать присылать свои вопросы на телефон для СМС +79859704545. А теперь следующая тема.

Е. Быковский Последние годы множество исследователей уделяют очень большое внимание потеплению в Арктике и тому, какое оно оказывает влияние на климат в северном полушарии. Недавние публикации в журнале Science в очередной раз затрагивают этот вопрос. Это исследование учёных из Потсдамского университета и Потсдамского института климатических исследований. Они изучали три вещи, точнее, их динамику: зональные ветры, кинетическую энергию течений и амплитуду быстро двигающихся волн Россби. Это воздушные волны, образующиеся в атмосфере умеренных широт. Они направляются с востока на Запад. Они обнаружили, что летние ветра ослабли, из чего ясно, что прохладный и влажный воздух в Арктике всё меньше способен разбивать зоны застоявшейся жары и сухости.

Отмечу, что это не первое исследование по этому поводу. Год назад было похожее в Nature. Наверное, были ещё какие-то. В частности, в Nature упоминались исследователи из Китайской академии наук.

Последнее время мы наблюдали летнюю жару в России в 2010 году, серьёзную засуху в США летом 2013 года.

Н. Асадова Тоже помню. Да и сейчас в Калифорнии, кстати говоря, очень серьёзная засуха.

Е. Быковский Очень был дождливый, чересчур дождливый 2011 год в Корее и Японии, была целая череда влажных сезонов в Великобритании. И были предположения, что летнее таяние арктических льдов влечёт за собой изменения восточного струйного течения, которые способствовали всем этим неприятным событиям. Не все климатологи напрямую связывают эти явления, но их становится постепенно всё больше. И вот по этому поводу мы решили поговорить с прекрасным экспертом Олегом Александровичем Анисимовым, который…

Н. Асадова Является заведующим отделом климатологии Государственного гидрологического института. Здравствуйте, Олег Александрович. Скажите, пожалуйста, почему Арктика в последние годы нагревается быстрее, чем в среднем остальная планета?

О. Анисимов Она не в последние годы нагревается быстрее. Она всегда нагревалась быстрее. И тому есть совершенно понятные физические причины. Я вообще должен сказать, что, на мой взгляд, сейчас большое внимание уделяется проблеме климата, но многие недооценивают действительно, насколько хорошо научная общественность уже понимает и закономерности климатических систем. И то, что для слушателей вашей передачи быть интересным и новым, на самом деле это уже хорошо понимаемые вещи.

Арктика вчера теплела сильнее, чем другие широты в виду так называемые арктического усиления, есть такой механизм, благодаря которому именно эти районы получают больше энергии при общем глобальном потеплении. В основном это связано прежде всего с сокращением площади морских полян (снежного покрова). Они хорошо отражают свет, если говорить по-простому. И когда сокращается эта хорошо отражающая поверхность, то больше энергии остаётся, и, естественно, что она оказывает своё воздействие именно в этих районах. Там есть другие более тонкие механизмы. Их можно обсуждать. Но это основной.

А по наблюдениям, да, действительно, наблюдения показывают, что так оно и есть. Эта научная парадигма, в рамках которой Арктика должна нагреваться сильнее…

Н. Асадова А какие последствия от того, что Арктика сейчас так нагревается? То, что Егор перечислил, цитируя статью, вы согласны с этими климатологами, что именно такие будут последствия?

О. Анисимов Я с ними, конечно, согласен. Знаете, это взять маленькую-маленькую часть и акцентировать на ней внимание. Дело в том, что эта статья ведь случайно попала в вашу передачу. Просто так получилось, что она вышла как раз незадолго до этой программы. А на самом деле она совершенно дополняет тот ряд новых знаний, получаемых сейчас, который подтверждает то, что на кончике пера уже было выведено. Статья показывает, что действительно наблюдаются те процессы, которые были предсказаны. И ничего тут такого особенного нет.

Должен сказать, что если уж говорить о предсказаниях, самое удивительное предсказание: не все знают, что сама идея антропогенного… пришла в голову впервые академику Будыко, наш российский учёный. Мне посчастливилось начать свою деятельность как раз под его эгидой. Сейчас я возглавляю отдел, который он создал. Он в 1961 году начал говорить о потеплении. Тогда все думали, что он просто сумасшедший, потому что тогда шёл период небольшого похолодания, возврат нормальных движений после потепления 1930-х годов. И он тогда дал прогноз, основываясь на очень простых соображениях, на аналогах… Он дал прогноз того, каким должен быть климат и основные последствия климата для сельского хозяйства, для морских льдов на начало XXI века, то есть как раз на то время, в котором мы сейчас находимся.

Была книга такая «Антропогенные изменения климата», вышла в 1986 году, и в ней эти общие черты того климата, в котором мы сейчас живём и тех проявлений климатических изменений, которые мы сейчас видим, они там описаны, 1986 год. И, заметьте, это ещё была докомпьютерная эра. В тогдашнем Советском Союзе не было компьютеров.

Мы совместно работали с американцами, они были нашими коллегами, у нас была так называемая «Восьмая рабочая группа по климату», которую Будыко возглавлял с российской стороны на протяжении 20 лет, с американской стороны сопредседатели менялись.

Это действительно было открытие большое. А сейчас, понимаете, эпоха таких больших открытий уже прошла, а сейчас просто эпоха подтверждения тех теоретических положений, которые в моделях, в теории были уже выведены, получены. А сейчас они получают своё подтверждение в наблюдениях. Об этом была та статья.

Е. Быковский Если он сделал такие блестящие подтвердившиеся прогнозы 40 лет назад, нет ли сейчас такого же академика, который предскажет нам, что будет в середине века?

Н. Асадова Хотя бы через 5-10 лет, меня интересует.

О. Анисимов Не обязательно быть академиком, чтобы делать такие прогнозы. Сейчас прогнозы получают при помощи вычислений, при помощи серьёзных моделей, которые основаны на фундаментальной физике. И это сейчас больше дело технологий, чем интеллекта. Это первое. А академик – это всё-таки интеллект. Будыко дал прогноз интеллектуальный. А сейчас прогнозы численные: у кого мощнее компьютер, кто лучше отладит модель. Потом, Наргиз, вы сказали странную вещь, меня она удивила: вы путаете погоду и климат. 5 лет – это не климат. Климат – это нечто такое, что характеризует состояние климатической системы на интервалах времени, осреднённых за несколько десятилетий: 20-30 лет. Мы можем говорить, как климат начала XX века соотносится с климатом начала XXI века. Или как климат 1970-1980-х годов соотносится с современным. А говорить, что будет через 5 лет – это межгодовая изменчивость климатической системы. Там нет реального климатического сигнала, это шум.

Теперь относительно прогнозов. Они есть. Вы знаете, есть современные модели, некоторые к ним скептически относятся. Я даже не знаю. Кто-то в них верит, кто-то не верит. В науке уже переведён вопрос из плоскости веры в плоскость знаний. Кто-то знает, как работают модели, как они устроены, что они учитывают, а кто-то этого не знает.

Ни один человек, который знает, не сомневается в том, что модели, во-первых, описывают все известные на сегодняшний момент закономерности изменения климата, во-вторых, учитывают огромное количество факторов, которые… это естественные факторы, начиная от вулканов, солнечной активности, изменения параметров орбиты Земли, там много всяких факторов. И антропогенные факторы. Мы же добываем ископаемое топливо: газ, нефть. Мы же не прячем, как золото. Мы его сжигаем. Получаются парниковые газы. Парниковые почему называются парниковыми? Они сохраняют тепло планеты. Где здесь какой-то элемент цепочки, который можно поставить под сомнение? Это не так.

Вопрос в другом. Вопрос в том, насколько велика неопределённость вот этих прогнозов будущего климата. Неопределённость из чего складывается? Модели, как ни странно, очень похожи друг на друга. Моделей порядка 40 штук сейчас таких серьёзных климатических моделей.

Я вам скажу, что климатические модели – это сейчас один из самых серьёзных вычислительных вообще таких алгоритмов. Надо сказать, что в России даже под климатические модели специально покупали суперкомпьютеры двойного назначения, которые как для военных целей, там тоже ракеты как-то летают, рассчитывают сложную баллистику. А вторая, равная по сложности – это климатические расчеты. Кстати, из-за этого грозились в список… внести.

Дело в том, что те модели, которые не учитывают чего-то важного – они уже не модели. Они есть, они что-то считают. Никто этому не верит. К сожалению, у нас в России всего одна модель, но она довольно хорошо описывает климат России.

Н. Асадова Не могли бы вы нам рассказать, что будет с городами, которые за Полярным кругом находятся? Что будет с городами, которые в вечной мерзлоте находятся? Как всё будет выглядеть?

О. Анисимов Жить станет лучше, жить станет веселее. Станет теплее. И весь мир называет это великим злом. Сейчас нахожусь в Якутске. Я говорю со здешними жителями: теплеет. А они не очень понимают, почему это так плохо. Когда зимой -55, начиная от ноября и кончая февралём-мартом, и будет не 55, а будет 40, тоже очень холодно, но гораздо теплее. И не все понимают, что это такое большое бедствие.

Я скажу, что Россия – северная страна. И поэтому говорить, что мы полностью разделяем все те озабоченности, которые имеются в мире по поводу глобального потепления… России нужно с осторожностью к этому подходить. Потому что у нас должен быть совершенно свой взгляд на эти вещи. И он сформировался в российской науке. К сожалению, он не очень популяризируется. И учёные не тратят время на то, чтобы просто общаться с людьми и рассказывать, что хорошего будет с изменениями.

Н. Асадова В двух словах можете нам рассказать?

О. Анисимов В двух словах расскажу. Отопление – колоссальная расходов для России. Особенно для наших северных городов и для Чукотки, для Якутии, для Ямало-Ненецкого округа. Это очень существенная вещь. Сократится продолжительность отопительного периода… это огромная экономия.

И вообще надо подходить к климату, мне кажется, как к некому природному ресурсу, подобному тому, как гидрологические ресурсы, лесное хозяйство. Тепло – это ресурс, который нужно использовать. Если его становится больше, надо думать, как его лучше использовать. Это очень важно не забывать.

Н. Асадова Например, Краснодарский край. Там и так неплохо. Там тепло. Россия очень большая. Там что, будет пустыня у нас?

О. Анисимов Вы же говорили сами. Почему Арктика теплеет быстрее? Краснодарский край теплеть будет меньше, чем Арктика. Там этих изменений не будет. Я так рискую предположить, что, знаете, может, там и не заметят потепления, разве что в режиме осадков. Потому что когда мы говорим о южных районах, там более важную роль играют уже засухи. Вот, засухи могут действительно сыграть дурную шутку с этим делом. И если мы вспомним ту статью, с которой начали сегодняшний разговор, там речь шла о чём? Что из-за перестройки таких атмосферных больших течений, из-за того, что эта разность между полюсом и экватором станет менее значительной, вся машина движется, разность температур на полюсе и на экваторе создаёт такую разность потенциалов. И там начинаются токи воздуха. Из-за того, что Земля крутится, они заворачиваются, возникает западный перенос.

Если его уменьшить… всё это движение уменьшится. Это уменьшение не очень-то заметят в Краснодарском крае в смысле температурного показателя. А в смысле осадков может быть да. Почему? Потому что, согласно всем прогнозам, количество осадков при потеплении увеличивается. И понятно, почему. Потому что теплый воздух может содержать большее количество влаги, в тёплых условиях более интенсивно происходит испарение. Влага же никуда не девается. Она испарилась. Но параллельно с этим происходит ещё такая интересная вещь: осадки группируются, увеличивается большей частью ливневая составляющая осадков. А такие нормальные осадки, которые нужны для сельского хозяйства, они не то что увеличиваются, они будут даже сокращаться. Знаете, какие такие бусинки на нитке могут сгруппироваться, и может получиться, как у нас это было в позапрошлом году на Кавказе в Крымске наводнение из-за дождей. Огромное количество осадков выпадает за очень короткий срок. А потом засуха.

Е. Быковский Давайте на секундочку вернёмся к арктическим нашим городам. Вы перечислили плюсы. Отопление – это прекрасно. Но будет ли польза на экономии от отопления, если эти города просто утонут, потому что под ними растает вода?

О. Анисимов Это не совсем так. Дело в том, что всё-таки строение, которое есть в таянии мерзлоты – это одна из серьёзных проблем для России, действительно серьёзная. Потому что у нас много чего позитивного. Сокращение морских льдов – пожалуйста, сразу вспоминается перспектива Северного морского пути. Её обсуждают. Тут есть свои возможности.

Меньший сезон, когда реки скованы льдом – значит, больше условий для речного пароходства. Лесное хозяйство, пожалуйста, плюсы, я просто плюсы ещё раз подчеркну.

Е. Быковский А давайте ещё пару слов скажем о проблеме высвобождения большого количества метана. О ней меньше пишут, чем просто о потеплении или о таянии льдов.

О. Анисимов Проблема метана, или так называемая метановая бомба, мне кажется, имеет много составляющих в естественнонаучном, а сейчас уже и в геополитическом смысле.

В чём там проблема? Дело в том, что тундра долгое время накапливала углерод. Казалось бы, откуда углерод в тундре? Там нет растительности. Высшая растительность есть. Но просто из-за низких температур просто и… низкая. Поэтому накапливается она медленно. А выходит летом, при высоких температурах почва выделяет парниковый газ. Эта органика уходит обратно. Она практически не выходила. Потому что летние температуры были очень низкие. Но сейчас это всё меняется. Сейчас увеличивается температура, увеличивается глубина сезонного оттаивания мерзлоты. Она же летом тает на какую-то глубину. И то, что стало таять глубже, означает, что большее количество этой органики вовлекается в так называемый… цикл, то есть может вернуться обратно в атмосферу.

И она может вернуться в двух формах: либо в виде углекислого газа, либо в виде метана. Если углекислый газ – ничего страшного, потому что когда-то этот углекислый газ из атмосферы ушёл… А у метана почти что в 30 раз сильнее, чем углекислый газ. Поэтому и говоря о том, что смотрите, такой конверт: вроде взяли из атмосферы углекислый газ, а возвращаем метан. И эффект его будет в 30 раз сильнее. На этом пытались очень сильно спекулировать.

Потому что в России действительно очень болот в Сибири. И эти болота потенциально… Почему метан с болотами связывают? Метан образуется тогда, когда нет кислорода. Потому что если есть кислород, то углерод уходит в виде углекислого газа. А когда нет кислорода, то будет метан. Он образуется в основном в болотах. И сейчас говорят о шельфе Восточно-Сибирского моря, моря Лаптевых, потому что когда-то шельф был частью нашей суши. Может быть, вы знаете эту историю, почему все эти попытки присоединить, распространить экономическое влияние России на шельфовую зону. Это действительно была часть суши. Она просто ушла под воду примерно 9000 лет назад.

И сейчас возникает ситуация, когда из-за таяния мерзлоты может увеличиться поступление метана в атмосферу. И многие на этом спекулируют. Почему? Потому что, не разобравшись в сути, можно оперировать такими большими цифрами, миллионами тонн метана и прочее.

Н. Асадова То есть на самом деле это не опасно?

О. Анисимов О чём говорят? За счёт потепления может дополнительно из болот России выделиться где-то 8-10 млн тонн каждый год метана в атмосферу к середину столетия. Но на самом деле, если перевести это в так называемое радиационное воздействие, то есть посчитать, а сколько из-за этого метана, каков его будет вклад в глобальное потепление, как изменится глобальная температура. Окажется, что это 0,012 градуса. Те, кто любят сенсационность, они обычно ставят точку на миллионах тонн. А те, кто хотят разобраться, насколько это важно, они продолжают эту линию и оценивают, как же это повлияет на климат. Выясняется, что никак.

Н. Асадова Всё понятно. Спасибо вам огромное. К сожалению, наше время подошло к концу. Вывод такой, что не надо бояться изменения климата, а надо к нему приспосабливаться. Спасибо вам огромное.

Е. Быковский Спасибо большое.

Н. Асадова Всего доброго.

Е. Быковский До свидания.

Н. Асадова Это был Олег Анисимов, заведующий отделом климатологии Государственного гидрологического института. Нам сейчас просто посыпались вопросы от наших радиослушателей, в частности, Дмитрий Мезенцев спрашивает: «Когда Мировой океан начнёт затапливать прибрежные низинные участки Земли?».

Е. Быковский Да давно уже начал, Дмитрий. За последние 20 лет уровень Мирового океана поднялся примерно на 10 см. Это кажется немного. Но, с другой стороны, это в 3 раза быстрее, чем за 20 лет до этого. А дальше будет ещё быстрее. Потому что таяние Арктики всё убыстряется. Я хочу пояснить, кстати, что таяние собственно арктических льдов не приведёт, конечно, к повышению уровня Мирового океана. Вы можете сами провести эксперимент, бросив лёд в стакан с водой. Когда он растает, уровень воды не повысится. Но дело в том, что вообще 90% льда шельфового происхождения, он лежит на островах, на Антарктиде.

Н. Асадова Гренландия.

Е. Быковский Да, в Гренландии гигантский ледниковый щит. Он постепенно тает, сползает в море. И от этого вода и прибавляется.

Н. Асадова И учёные говорят, что они обязательно растают. То есть таяние…

Е. Быковский Наверное, обязательно растает не всё. Но растает достаточно большая часть Канадского арктического архипелага, например, льды таят сейчас очень активно, и Гренландский щит таит. Вообще если растает только один Гренландский щит, например, то уровень воды в Мировом океане повысится на 7 метров. А это…

Н. Асадова Голландию затопит.

Е. Быковский На самом деле Голландия и так сейчас уже на треть под водой. Если бы не дамбы, которые они держат и ухаживают за ними, то Голландия была бы на треть меньше. Ещё 7 метров – и почти ничего от неё не останется, как от многих прибрежных городов. Надеюсь, что это будет нескоро.

Н. Асадова В общем, под этой грустной темой мы сейчас подведём черту и перейдём к нашей любимой рубрике «Вопрос-ответ».

Напоминаю телефоны для СМС: +79859704545. Вы можете присылать свои СМС-ки с вопросами об устройстве мироздания. Мы с Егором Быковским обязуемся делать домашнее задание и всю неделю консультироваться с учёными и знатоками, ища ответы на те вопросы, которые вы нам прислали. +79859704545. Не стесняйтесь, спрашивайте нас.

И вот в прошлый раз нам пришло несколько вопросов. Мы поработали и готовы на них ответить. Ольга из Воскресенска спрашивала нас: «Какая еда самая энергетичная?».

Е. Быковский Вообще как-то про еду много спрашивают. Весна наступила, у всех авитаминоз, наверное. Насчёт самой энергетичной еды вот что можно сказать: что самую эффективную еду следует искать под скорлупой. Обычный обед в какой-нибудь сети фастфуда потянет в среднем на 1500 килокалорий. Это вообще дневная норма обычного человека. Всё остальное будет лишним. При этом стоимость калорий в нём будет достаточно низка относительно пищевых ресторанов или фермерских магазинов.

Это в порядке шутки. Мы вообще на самом деле не советуем ходить в фаст-фуд. А если серьёзно, то в плане эффективности какой бы то ни было пищи трудно будет побить любые орехи, в особенности пекан. Был такой недавний доклад в прошлом году Британского института пищевых технологий. Там утверждалось, что пища, которая состоит из мелких единиц, поглощается активнее. К тому же в ореховых маслах высокая энергетическая ценность. На 100 г веса у пекана, скажем, почти 1000 килокалорий. Для сравнения, примерно такая же у чистого подсолнечного масла. Но у орехов есть ещё масса других полезных веществ. Лучше есть, чем пить масло.

Н. Асадова Тамара из Волгограда нам прислала комментарий: «Почему же в 1970-е предсказывали ледниковый период? То есть как раз глобальное похолодание». Отсылка к нашей предыдущей теме.

Е. Быковский Я не знаю, кто предсказывал ледниковый период в 1970-х годах. Наверное, вы немного перепутали. Имеется в виду, что мы-то с вами живём действительно в период межледниковья. Это правда. Ледниковый период будет, но он будет нескоро. То есть ни мы, ни наши внуки, ни даже потомки его не застанут. Но он случится через какое-то время.

Н. Асадова Давай ещё один вопрос, на который мы нашли ответ: «Как далеко в космос улетает радиосигнал?», — нас спрашивал в прошлый раз Алексей из Рязани.

Е. Быковский Вообще-то он практически бесконечно летит от нас. То есть очень далеко. Земная цивилизация активно вещает на Вселенную в радиодиапазоне лет 100 со всё возрастающей активностью. Сигнал летит со скоростью света, летит очень долго. И к настоящему моменту он образовал сферу диаметром в 200 световых лет, в которой есть уже несколько десятков звёзд с планетами, а то и сотни.

Но инопланетянам трудно будет его поймать, потому что сигнал сильно ослабляется с расстоянием. Можете сами посмотреть формулу. Потребуется антенна радиусом в сотни километров. Вообще-то, может, и хорошо, что инопланетянам сложно поймать наш радиосигнал. А то ещё прилетят. Неизвестно, какими они окажутся.

Н. Асадова Да уж. Смотри, несколько слушателей нам прислали СМС-ки с просьбой сделать передачу про то, как слепым людям есть альтернативные возможности увидеть. Вот, в частности, мы говорили про некие устройства, разработанные нашими российскими учёными, которые через язык позволяют восстановить некоторые зрительные функции. Или нам ещё тут тоже пишут, что в Америке есть некие очки, которые…

Е. Быковский Не только часы. Вообще любой орган чувств можно использовать для замены любого другого.

Н. Асадова Да, это благодаря пластичности нашего мозга. Мы обязательно сделаем такую передачу.

Е. Быковский Это будет не вопрос-ответ, а просто мы сделаем такую передачу.

Н. Асадова Да, так и сделаем. И тогда у нас буквально 1.5 минуты есть, для того чтобы ответить на ещё один вопрос с прошлой передачи. Семён из Москвы спрашивал: «Почему некоторые напитки кажутся вкуснее холодными?».

Е. Быковский Это хороший вопрос. Но на него ответили уже довольно давно. Был такое специальное исследование 1997 году в Хельсингской школе. Нечем было заняться, они решили на этот вопрос ответить. Они показали, что процесс обычного питья лучше утоляет жажду, чем прямая подача жидкости чем нозогастральный зонд. Дело в том, что физическое ощущение от питья как бы сообщает мозгу, что происходит регидратация. То есть что происходит питьё. Это ощущение усугубляется, если напиток горячее или наоборот холоднее, чем внутренняя поверхность рта и глотки. Потому что тогда работают не только сенсоры касания, но и сенсоры температуры.

А, кроме того, холод сильно подавляет ощущение сладости. А многие современные напитки излишне сладки. И мы этот излишек чувствуем при средней температуре. Вы, наверное, себя спрашивали: «Почему Кока-кола вкуснее холодная?». Потому что тёплую пить невозможно. Она вообще сладкая.

Н. Асадова В общем, не пейте холодные напитки, иначе вы слишком много глюкозы получите. Они такие хитрым образом устроены. Я думаю, что мы, к сожалению, больше не успеем ответить на большее количество вопросов. Тем не менее, вы можете по-прежнему присылать. Я как всегда после передачи их запишу, всю неделю мы будем искать ответы с Егором Быковским. А сейчас мы с вами прощаемся до следующего воскресенья. Всего доброго. И до встречи.

Е. Быковский Всего хорошего. Пока.

Комментарии

1

Пожалуйста, авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.

(комментарий скрыт)

jano 22 марта 2015 | 18:13

Вопрос:
Так сложно устроен человек, и все это органы со своими фукциями работают так слаженно (когда человек здоров). Так сложно устроен каждый орган: печень, почки, легкие, мозг - и каждый выполняет свою фукцию. Так сложно устроена каждая клетка живого организма со всеми этими ДНК, РНК и генами.
Так как же все-таки возникла на Земле жизнь со всеми этими бесконечно сложными конструкциями? Сама собой? Занесена случайно из других галактик (но как она тогда появилась там?)? Пришельцы? Бог? Высший разум?

Самое обсуждаемое

Популярное за неделю

Сегодня в эфире