TEDxUCL
Hannah Fry: Is life really that complex?
Filmed:
Readability: 4.5
819,007 views
Can an algorithm forecast the site of the next riot? In this accessible talk, mathematician Hannah Fry shows how complex social behavior can be analyzed and perhaps predicted through analogies to natural phenomena, like the patterns of a leopard's spots or the distribution of predators and prey in the wild.
Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:10
Thanks very much.
0
24
1157
Спасибо большое!
Я Ханна Фрай, та самая задира,
00:11
I am Hannah Fry, the badass.
1
1205
1848
задающая сегодня вопрос:
00:13
And today I'm asking the question:
2
3077
1680
00:14
Is life really that complex?
3
4781
1756
жизнь реально так сложна?
00:16
Now, I've only got nine minutes
to try and provide you with an answer,
to try and provide you with an answer,
4
6561
3325
У меня только девять минут,
чтобы дать вам ответ,
чтобы дать вам ответ,
00:19
so what I've done
is split this neatly into two parts:
is split this neatly into two parts:
5
9910
2716
так что я разделила его на две части:
00:22
part one: yes;
6
12650
2353
первая часть — «да»,
00:25
and later on, part two: no.
7
15027
2528
и потом вторая часть — «нет».
00:27
Or, to be more accurate: no?
8
17579
2544
Или точнее: «Нет?»
00:30
(Laughter)
9
20147
1204
(Смех)
00:31
So first of all, let me try and define
what I mean by "complex."
what I mean by "complex."
10
21375
3006
Итак, сначала давайте определимся
с тем, что я называю сложным.
с тем, что я называю сложным.
00:34
Now, I could give you
a host of formal definitions,
a host of formal definitions,
11
24405
2441
Я могла бы дать вам
ряд формальных определений,
ряд формальных определений,
00:36
but in the simplest terms,
12
26870
1253
но, проще говоря,
00:38
any problem in complexity is something
that Einstein and his peers can't do.
that Einstein and his peers can't do.
13
28147
4899
задача высокой сложности — это то, чего
не могут решить Эйнштейн и его коллеги.
не могут решить Эйнштейн и его коллеги.
Итак, давайте представим —
если пульт заработает, идём дальше, —
если пульт заработает, идём дальше, —
00:43
So, let's imagine --
if the clicker works ... there we go.
if the clicker works ... there we go.
14
33070
3240
Эйнштейн играет в снукер.
00:46
Einstein is playing a game of snooker.
15
36334
2103
Он умный и потому знает,
что когда кий ударяет по шару,
что когда кий ударяет по шару,
00:48
He's a clever chap, so he knows
that when he hits the cue ball,
that when he hits the cue ball,
16
38461
3479
можно написать уравнение
00:51
he could write you an equation
17
41964
1441
и точно определить,
где красный шар ударится о бортики,
где красный шар ударится о бортики,
00:53
and tell you exactly where the red ball
is going to hit the sides,
is going to hit the sides,
18
43429
3128
с какой скоростью покатится
и где остановится.
и где остановится.
00:56
how fast it's going
and where it's going to end up.
and where it's going to end up.
19
46581
2439
Теперь, если увеличить шары снукера
до размеров солнечной системы,
до размеров солнечной системы,
00:59
Now, if you scale these snooker balls
up to the size of the solar system,
up to the size of the solar system,
20
49044
3469
01:02
Einstein can still help you.
21
52537
1959
Эйнштейн ещё сможет помочь.
01:04
Sure, the physics changes,
22
54520
1245
Конечно, физика изменится.
01:05
but if you wanted to know about
the path of the Earth around the Sun,
the path of the Earth around the Sun,
23
55789
3282
Но если вы хотели знать
о пути Земли вокруг Солнца,
о пути Земли вокруг Солнца,
Эйнштейн мог бы написать вам уравнение,
01:09
Einstein could write you an equation
24
59095
1733
вычисляющее, где оба объекта
будут в любой момент времени.
будут в любой момент времени.
01:10
telling you where both objects are
at any point in time.
at any point in time.
25
60852
2643
01:13
Now, with a surprising
increase in difficulty,
increase in difficulty,
26
63519
2204
Далее, на удивление сильно
усложнив задачу,
усложнив задачу,
Эйнштейн мог бы ещё добавить
в свои вычисления Луну,
в свои вычисления Луну,
01:15
Einstein could include
the Moon in his calculations.
the Moon in his calculations.
27
65747
2452
но с последующим добавлением планет,
скажем, Марса и Юпитера,
скажем, Марса и Юпитера,
01:18
But as you add more and more planets,
Mars and Jupiter, say,
Mars and Jupiter, say,
28
68223
3067
задача будет слишком сложна для Эйнштейна,
чтобы решить её на бумаге.
чтобы решить её на бумаге.
01:21
the problem gets too tough for Einstein
to solve with a pen and paper.
to solve with a pen and paper.
29
71314
3764
01:25
Now, strangely, if instead of having
a handful of planets,
a handful of planets,
30
75102
2843
Однако если вместо нескольких планет
01:27
you had millions of objects
or even billions,
or even billions,
31
77969
2672
у вас были бы миллионы объектов,
даже миллиарды,
даже миллиарды,
01:30
the problem actually becomes much simpler,
32
80665
2271
задача на самом деле
становится гораздо проще.
становится гораздо проще.
И Эйнштейн снова в игре.
01:32
and Einstein is back in the game.
33
82960
1922
Я объясню, что я имею в виду,
01:34
Let me explain what I mean by this,
34
84906
1846
01:36
by scaling these objects back down
to a molecular level.
to a molecular level.
35
86776
3294
снова уменьшив эти объекты
до размера молекул.
до размера молекул.
Если вы хотите отследить хаотичный путь
отдельной молекулы воздуха,
отдельной молекулы воздуха,
01:40
If you wanted to trace the erratic path
of an individual air molecule,
of an individual air molecule,
36
90094
3747
01:43
you'd have absolutely no hope.
37
93865
1842
у вас совсем не будет шансов,
01:45
But when you have millions
of air molecules all together,
of air molecules all together,
38
95731
2711
но если у вас будут миллионы
молекул воздуха,
молекул воздуха,
01:48
they start to act in a way
which is quantifiable, predictable
which is quantifiable, predictable
39
98466
3877
их общее поведение будет
вычисляемо, предсказуемо
вычисляемо, предсказуемо
и стабильно.
01:52
and well-behaved.
40
102367
1170
И слава богу, что воздух стабилен,
01:53
And thank goodness air is well-behaved,
41
103561
1885
потому что в противном случае
самолёты падали бы с неба.
самолёты падали бы с неба.
01:55
because if it wasn't,
planes would fall out of the sky.
planes would fall out of the sky.
42
105470
2910
Даже в большем масштабе,
в масштабе всего мира,
в масштабе всего мира,
01:58
Now, on an even bigger scale,
across the whole of the world,
across the whole of the world,
43
108404
3064
02:01
the idea is exactly the same
with all of these air molecules.
with all of these air molecules.
44
111492
3122
идея точно та же,
как со всеми молекулами воздуха.
как со всеми молекулами воздуха.
Действительно, невозможно
по одной капле дождя сказать,
по одной капле дождя сказать,
02:04
It's true that you can't take
an individual rain droplet
an individual rain droplet
45
114638
2918
откуда она и куда попадёт,
02:07
and say where it's come from
or where it's going to end up.
or where it's going to end up.
46
117580
2785
02:10
But you can say with pretty good certainty
47
120389
2034
но можно с большой вероятностью сказать,
02:12
whether it will be cloudy tomorrow.
48
122447
1813
будет ли облачно завтра.
Вот и всё.
02:14
So that's it.
49
124284
1158
02:15
In Einstein's time,
this is how far science had got.
this is how far science had got.
50
125466
2683
Это и было пределом науки
во времена Эйнштейна.
во времена Эйнштейна.
02:18
We could do really small problems
with a few objects
with a few objects
51
128173
3613
Мы могли решать небольшие задачи
с несколькими объектами
с несколькими объектами
с простым взаимодействием
02:21
with simple interactions,
52
131810
1275
или могли решать сложные задачи
с миллионами объектов
с миллионами объектов
02:23
or we could do huge problems
with millions of objects
with millions of objects
53
133109
2602
и их простым взаимодействием.
02:25
and simple interactions.
54
135735
1323
02:27
But what about everything in the middle?
55
137082
1937
Но как же всё то, что посередине?
Только за семь лет до смерти Эйнштейна
02:29
Well, just seven years
before Einstein's death,
before Einstein's death,
56
139043
2693
02:31
an American scientist called
Warren Weaver made exactly this point.
Warren Weaver made exactly this point.
57
141760
3658
американский учёный по имени
Уоррен Уивер указал именно на это.
Уоррен Уивер указал именно на это.
Он сказал, что научная методология
прошла от одной крайности к другой,
прошла от одной крайности к другой,
02:35
He said that scientific methodology
has gone from one extreme to another,
has gone from one extreme to another,
58
145442
3624
оставив нетронутым
огромное поле посередине.
огромное поле посередине.
02:39
leaving out an untouched
great middle region.
great middle region.
59
149090
3071
Именно в этой средней области
находится наука сложности,
находится наука сложности,
02:42
Now, this middle region
is where complexity science lies,
is where complexity science lies,
60
152185
2699
02:44
and this is what I mean by complex.
61
154908
2259
и это то, что я называю сложным.
02:47
Now, unfortunately, almost
every single problem you can think of
every single problem you can think of
62
157191
3525
К сожалению, почти любая задача,
о которой можно думать
о которой можно думать
в связи с поведением человека,
02:50
to do with human behavior
63
160740
1222
02:51
lies in this middle region.
64
161986
2069
лежит в этой области посередине.
02:54
Einstein's got absolutely no idea
how to model the movement of a crowd.
how to model the movement of a crowd.
65
164079
4290
Эйнштейн совершенно не представлял,
как моделировать движение толпы:
как моделировать движение толпы:
02:58
There are too many people
to look at them all individually
to look at them all individually
66
168393
2801
там слишком много людей,
чтобы рассматривать их отдельно,
чтобы рассматривать их отдельно,
03:01
and too few to treat them as a gas.
67
171218
1872
и слишком мало,
чтобы изучать их подобно газу.
чтобы изучать их подобно газу.
03:03
Similarly, people are prone
to annoying things like decisions
to annoying things like decisions
68
173114
3356
Также людям свойственны
такие досадные моменты,
такие досадные моменты,
как нежелание пересекаться друг с другом,
03:06
and not wanting to walk into each other,
69
176494
2014
03:08
which makes the problem
all the more complicated.
all the more complicated.
70
178532
2613
что делает задачу ещё сложнее.
03:11
Einstein also couldn't tell you
71
181169
1703
Эйнштейн не мог бы сказать,
03:12
when the next stock market crash
is going to be.
is going to be.
72
182896
2349
когда в следующий раз
обвалится рынок акций,
обвалится рынок акций,
03:15
Einstein couldn't tell you
how to improve unemployment.
how to improve unemployment.
73
185269
2764
Эйнштейн не мог бы сказать вам,
как сократить безработицу,
как сократить безработицу,
03:18
Einstein can't even tell you
74
188057
1401
Эйнштейн не смог бы даже сказать,
03:19
whether the next iPhone
is going to be a hit or a flop.
is going to be a hit or a flop.
75
189482
3382
ожидает ли новый iPhone успех или провал.
03:22
So to conclude part one:
we're completely screwed.
we're completely screwed.
76
192888
2606
Итак, по итогу первой части
мы полностью запутались,
мы полностью запутались,
03:25
We've got no tools to deal with this,
and life is way too complex.
and life is way too complex.
77
195518
4500
у нас нет к этому подходов,
и жизнь слишком сложна.
и жизнь слишком сложна.
03:30
But maybe there's hope,
78
200042
1796
Но, возможно, есть надежда,
03:31
because in the last few years,
79
201862
1534
потому что в последние несколько лет
03:33
we've begun to see the beginnings
of a new area of science
of a new area of science
80
203420
3837
мы наблюдаем зачатки новой эры науки,
03:37
using mathematics
to model our social systems.
to model our social systems.
81
207281
3027
использующей математику
для моделирования наших социальных систем.
для моделирования наших социальных систем.
03:40
And I'm not just talking here
about statistics and computer simulations.
about statistics and computer simulations.
82
210332
3484
И я говорю не только о статистике
и компьютерном моделировании.
и компьютерном моделировании.
03:43
I'm talking about writing down
equations about our society
equations about our society
83
213840
2996
Я говорю о составлении уравнений
о нашем обществе,
о нашем обществе,
которые помогут нам понять,
что происходит,
что происходит,
03:46
that will help us understand
what's going on
what's going on
84
216860
2069
03:48
in the same way as with the snooker balls
or the weather prediction.
or the weather prediction.
85
218953
3215
так же как с шарами для снукера
или предсказанием погоды.
или предсказанием погоды.
03:52
And this has come about
because people have begun to realize
because people have begun to realize
86
222192
2842
И это появилось потому,
что люди начали понимать,
что люди начали понимать,
что мы можем принимать
и применять аналогии
и применять аналогии
03:55
that we can use and exploit analogies
87
225058
2343
03:57
between our human systems
and those of the physical world around us.
and those of the physical world around us.
88
227425
3942
между нашими человеческими системами
и физическим миром вокруг нас.
и физическим миром вокруг нас.
04:01
Now, to give you an example:
89
231938
1464
Возьмём для примера
04:03
the incredibly complex problem
of migration across Europe.
of migration across Europe.
90
233426
3454
невероятно сложную проблему
миграции в Европе.
миграции в Европе.
Фактически получается,
когда вы смотрите на всех людей сразу,
когда вы смотрите на всех людей сразу,
04:06
Actually, as it turns out, when you view
all of the people together,
all of the people together,
91
236904
3332
что коллективно они ведут себя,
как бы следуя законам гравитации.
как бы следуя законам гравитации.
04:10
collectively, they behave as though
they're following the laws of gravity.
they're following the laws of gravity.
92
240260
4043
04:14
But instead of planets
being attracted to one another,
being attracted to one another,
93
244327
3128
Но вместо планет, которые
притягиваются одна к другой,
притягиваются одна к другой,
04:17
it's people who are attracted
to areas with better job opportunities,
to areas with better job opportunities,
94
247479
4210
люди притягиваются к областям
с лучшими перспективами работы,
с лучшими перспективами работы,
высокой оплатой, лучшим качеством жизни
и низкой безработицей.
и низкой безработицей.
04:21
higher pay, better quality of life
and lower unemployment.
and lower unemployment.
95
251713
4015
И так же, как людей
больше привлекают возможности,
больше привлекают возможности,
04:25
And in the same way as people
are more likely to go for opportunities
are more likely to go for opportunities
96
255752
3528
04:29
close to where they live already --
London to Kent, for example,
London to Kent, for example,
97
259304
3035
близкие к местам их проживания,
например, Лондон для Кента
например, Лондон для Кента
в противовес Лондону для Мельбурна,
04:32
as opposed to London to Melbourne --
98
262363
1792
гравитационное воздействие удалённых
планет чувствуется гораздо меньше.
планет чувствуется гораздо меньше.
04:34
the gravitational effect of planets
far away is felt much less.
far away is felt much less.
99
264179
4136
04:38
So, to give you another example:
100
268997
2067
Другой пример:
в 2008 году группа учёных в UCLA
изучала, какие места
изучала, какие места
04:41
in 2008, a group in UCLA
were looking into the patterns
were looking into the patterns
101
271088
4225
популярны для грабежей в городе.
04:45
of burglary hot spots in the city.
102
275337
2712
04:48
Now, one thing about burglaries
is this idea of repeat victimization.
is this idea of repeat victimization.
103
278073
5519
Одно из свойств грабежей —
это идея повторения виктимизации.
это идея повторения виктимизации.
04:53
So if you have a group of burglars
who manage to successfully rob an area,
who manage to successfully rob an area,
104
283616
4237
То есть, если группа грабителей
успешно действует в районе,
успешно действует в районе,
они обычно возвращаются в тот район
и продолжают ограбления там.
и продолжают ограбления там.
04:57
they'll tend to return to that area
and carry on burgling it.
and carry on burgling it.
105
287877
3790
Так, они узнаю́т расположение домов,
05:01
So they learn the layout of the houses,
106
291691
2856
05:04
the escape routes
107
294571
1694
пути отхода
05:06
and the local security measures
that are in place.
that are in place.
108
296289
3004
и меры безопасности в этом месте.
05:09
And this will continue to happen
109
299317
1685
И это будет продолжаться до тех пор,
05:11
until local residents and police
ramp up the security,
ramp up the security,
110
301026
3181
пока местные жители
и полиция не усилят охрану,
и полиция не усилят охрану,
из-за чего грабители
переместятся куда-то ещё.
переместятся куда-то ещё.
05:14
at which point, the burglars
will move off elsewhere.
will move off elsewhere.
111
304231
2771
И именно такой баланс
между ограблениями и охраной
между ограблениями и охраной
05:17
And it's that balance
between burglars and security
between burglars and security
112
307026
2808
создаёт эту динамику
опасных мест в городе.
опасных мест в городе.
05:19
which creates these dynamic
hot spots of the city.
hot spots of the city.
113
309858
3037
Получается, что это такой же процесс,
05:22
As it turns out,
this is exactly the same process
this is exactly the same process
114
312919
3544
05:26
as how a leopard gets its spots,
115
316487
2242
как появление пятен у леопарда,
05:28
except in the leopard example,
it's not burglars and security,
it's not burglars and security,
116
318753
2936
с той разницей, что в случае леопарда
это не грабежи и безопасность,
это не грабежи и безопасность,
05:31
it's the chemical process
that creates these patterns
that creates these patterns
117
321713
3465
а химический процесс,
который создаёт эти образы,
который создаёт эти образы,
05:35
and something called "morphogenesis."
118
325202
1995
и нечто, называемое морфогенез.
05:37
We actually know an awful lot
about the morphogenesis of leopard spots.
about the morphogenesis of leopard spots.
119
327221
4256
Мы действительно знаем ужасно много
о морфогенезе пятен леопарда.
о морфогенезе пятен леопарда.
05:41
Maybe we can use this to try and spot
some of the warning signs with burglaries
some of the warning signs with burglaries
120
331501
4644
Возможно, мы могли бы использовать это
для предупреждений о грабежах,
для предупреждений о грабежах,
а также создать лучшие стратегии
для предотвращения преступлений.
для предотвращения преступлений.
05:46
and perhaps, also to create
better crime strategies to prevent crime.
better crime strategies to prevent crime.
121
336169
4107
И есть группа здесь, в UCL,
05:50
There's a group here at UCL
122
340300
1572
05:51
who are working with
the West Midlands police right now
the West Midlands police right now
123
341896
2825
которая работает прямо сейчас
с полицией West Midlands
с полицией West Midlands
над этим самым вопросом.
05:54
on this very question.
124
344745
1641
05:56
I could give you
plenty of examples like this,
plenty of examples like this,
125
346410
2915
Я могла бы привести вам
много подобных примеров,
много подобных примеров,
но мне хотелось дать вам
один из моего исследования
один из моего исследования
05:59
but I wanted to leave you
with one from my own research
with one from my own research
126
349349
2643
о бунтах в Лондоне.
06:02
on the London riots.
127
352016
1166
06:03
Now, you probably
don't need me to tell you
don't need me to tell you
128
353206
2015
Наверно, нет нужды говорить вам
06:05
about the events of last summer,
129
355245
1567
о событиях прошлого лета,
06:06
where London and the UK saw
the worst sustained period
the worst sustained period
130
356836
3030
когда Лондон и вся страна
пережили самый длительный период
пережили самый длительный период
06:09
of violent looting and arson
131
359890
1526
мародёрства и поджогов
06:11
for over twenty years.
132
361440
1613
за последние 20 лет.
06:13
It's understandable that, as a society,
we want to try and understand
we want to try and understand
133
363077
3287
Понятно, что как общество
мы хотим попытаться
мы хотим попытаться
точно понять, что вызвало эти беспорядки,
06:16
exactly what caused these riots,
134
366388
1794
06:18
but also, perhaps, to equip our police
with better strategies
with better strategies
135
368206
3885
но также, возможно,
дать полиции лучшие стратегии
дать полиции лучшие стратегии
06:22
to lead to a swifter
resolution in the future.
resolution in the future.
136
372115
3781
для их более оперативного
разрешения в будущем.
разрешения в будущем.
Я не хочу огорчать социологов,
06:25
Now, I don't want to upset
the sociologists here,
the sociologists here,
137
375920
2356
06:28
so I absolutely cannot talk about
the individual motivations for a rioter,
the individual motivations for a rioter,
138
378300
4857
поэтому я вовсе не стану говорить
о личных мотивациях каждого бунтовщика.
о личных мотивациях каждого бунтовщика.
Но если вы посмóтрите
на всех бунтовщиков вместе,
на всех бунтовщиков вместе,
06:33
but when you look at
the rioters all together,
the rioters all together,
139
383181
2168
06:35
mathematically, you can separate it
into a three-stage process
into a three-stage process
140
385373
3208
математически вы можете разделить
этот процесс на три стадии
этот процесс на три стадии
06:38
and draw analogies accordingly.
141
388605
1975
и провести соответствующие аналогии.
06:40
So, step one: let's say
you've got a group of friends.
you've got a group of friends.
142
390604
3177
Первый шаг: скажем,
у вас есть группа друзей,
у вас есть группа друзей,
и никто из них не участвует в бунтах,
06:43
None of them are involved in the riots,
143
393805
1875
но один из них проходит мимо
ограбленного Foot Locker,
ограбленного Foot Locker,
06:45
but one of them walks past
a Foot Locker which is being raided,
a Foot Locker which is being raided,
144
395704
3682
06:49
and goes in and bags himself
a new pair of trainers.
a new pair of trainers.
145
399410
2513
заходит и берёт пару новых кроссовок.
06:51
He texts one of his friends and says,
"Come on down to the riots."
"Come on down to the riots."
146
401947
4089
Потом он пишет одному из своих друзей:
«Поучаствуем в погромах».
«Поучаствуем в погромах».
Этот друг присоединяется к нему,
06:56
So his friend joins him,
147
406060
1421
06:57
and then the two of them text
more of their friends, who join them,
more of their friends, who join them,
148
407505
3157
потом они пишут своим друзьям,
которые присоединяются к ним
которые присоединяются к ним
и пишут своим друзьям
07:00
and text more of their friends
149
410686
1581
07:02
and more and more, and so it continues.
150
412291
2374
всё больше и больше, и это продолжается.
07:04
This process is identical to the way
that a virus spreads through a population.
that a virus spreads through a population.
151
414689
4583
Этот процесс идентичен процессу
распространения вируса среди популяции.
распространения вируса среди популяции.
Если подумать об эпидемии
птичьего гриппа пару лет назад,
птичьего гриппа пару лет назад,
07:09
If you think about the bird flu epidemic
of a couple of years ago,
of a couple of years ago,
152
419296
3100
чем больше людей было инфицировано,
тем больше людей заражалось
тем больше людей заражалось
07:12
the more people that were infected,
the more people that got infected,
the more people that got infected,
153
422420
3303
и тем быстрее распространялся вирус,
07:15
and the faster the virus spread
154
425747
1588
07:17
before the authorities managed
to get a handle on events.
to get a handle on events.
155
427359
3141
пока власти не смогли
разобраться в происходящем.
разобраться в происходящем.
И точно такой же процесс здесь.
07:20
And it's exactly the same process here.
156
430988
2515
07:23
So let's say you've got a rioter,
he's decided he's going to riot.
he's decided he's going to riot.
157
433527
3276
Скажем, бунтовщик
решил участвовать в бунте.
решил участвовать в бунте.
Следующее, что он должен сделать,
это найти место бунта.
это найти место бунта.
07:26
The next thing he has to do
is pick a riot site.
is pick a riot site.
158
436827
2535
Надо знать, что участники беспорядков...
07:30
Now, what you should know
about rioters is that, um ...
about rioters is that, um ...
159
440274
3624
Ой, пульт заело. Продолжаем.
07:33
Oops, clicker's gone. There we go.
160
443922
1642
07:35
What you should know about rioters is,
they're not prepared to travel
they're not prepared to travel
161
445588
3344
Надо знать, что участники беспорядков
не особенно готовы к поездкам,
не особенно готовы к поездкам,
07:38
that far from where they live,
162
448956
1451
далёким от мест их проживания,
07:40
unless it's a really juicy riot site.
163
450431
1852
если только это не привлекательное место.
07:42
(Laughter)
164
452307
1075
(Смех)
07:43
So you can see that here from this graph,
165
453406
2069
На этом графике вы видите,
что множество участников беспорядков
проехали менее километра
проехали менее километра
07:45
with an awful lot of rioters
having traveled less than a kilometer
having traveled less than a kilometer
166
455499
3391
до того места, куда они ехали.
07:48
to the site that they went to.
167
458914
1679
07:50
Now, this pattern is seen
in consumer models of retail spending,
in consumer models of retail spending,
168
460617
4909
Этот же образец поведения наблюдается
в моделях розничной торговли,
в моделях розничной торговли,
07:55
i.e., where we choose to go shopping.
169
465550
2309
то есть там, куда мы ходим за покупками.
07:57
So, of course, people like
to go to local shops,
to go to local shops,
170
467883
2922
Конечно, люди любят
ходить в магазины поблизости,
ходить в магазины поблизости,
но вы бы согласились
пройти немного дальше
пройти немного дальше
08:00
but you'd be prepared
to go a little bit further
to go a little bit further
171
470829
2592
ради по-настоящему хорошего магазина.
08:03
if it was a really good retail site.
172
473445
2116
08:05
And this analogy, actually, was already
picked up by some of the papers,
picked up by some of the papers,
173
475585
3442
Эта аналогия уже отмечалась
в некоторых газетах, в бульварной прессе,
в некоторых газетах, в бульварной прессе,
08:09
with some tabloid press calling the events
"Shopping with violence,"
"Shopping with violence,"
174
479051
3262
называющей эти события
«Покупки с насилием»,
«Покупки с насилием»,
что, пожалуй, может служить
выводом для нашего исследования.
выводом для нашего исследования.
08:12
which probably sums it up
in terms of our research.
in terms of our research.
175
482337
2788
Ой, я иду обратно.
08:15
Oh! -- we're going backwards.
176
485673
1476
Шаг третий:
08:19
OK, step three.
177
489730
1456
наконец, бунтовщик на месте
08:21
Finally, the rioter is at his site,
178
491210
1817
08:23
and he wants to avoid
getting caught by the police.
getting caught by the police.
179
493051
4572
и теперь не хочет быть пойман полицией.
Бунтовщики всегда стремятся
избежать полиции,
избежать полиции,
08:27
The rioters will avoid
the police at all times,
the police at all times,
180
497647
2701
08:30
but there is some safety in numbers.
181
500372
2094
но можно брать количеством,
08:32
And on the flip side, the police,
with their limited resources,
with their limited resources,
182
502490
3061
а, с другой стороны, полиция
с её ограниченными ресурсами
с её ограниченными ресурсами
08:35
are trying to protect
as much of the city as possible,
as much of the city as possible,
183
505575
2579
пытается защитить в городе
столько, сколько возможно,
столько, сколько возможно,
08:38
arrest rioters wherever possible
184
508178
2013
арестовать бунтовщиков, где это возможно,
08:40
and to create a deterrent effect.
185
510215
2041
и создать сдерживающий эффект.
Фактически выходит,
08:45
And actually, as it turns out,
186
515510
1491
08:47
this mechanism between the two species,
so to speak, of rioters and police,
so to speak, of rioters and police,
187
517025
4623
что механизм между двумя видами,
так сказать, бунтовщиками и полицией,
так сказать, бунтовщиками и полицией,
идентичен хищникам
и добыче в дикой природе.
и добыче в дикой природе.
08:51
is identical to predators
and prey in the wild.
and prey in the wild.
188
521672
2649
То есть, если вообразить кроликов и лис,
08:54
So if you can imagine rabbits and foxes,
189
524345
2197
08:56
rabbits are trying to avoid
foxes at all costs,
foxes at all costs,
190
526566
2750
кролики пытаются
избежать лис всеми способами,
избежать лис всеми способами,
08:59
while foxes are patrolling the space,
trying to look for rabbits.
trying to look for rabbits.
191
529340
3687
а лисы патрулируют пространство,
пытаясь найти кроликов.
пытаясь найти кроликов.
Мы ужасно много знаем о динамике
между хищником и его добычей,
между хищником и его добычей,
09:03
We actually know an awful lot
about the dynamics of predators and prey.
about the dynamics of predators and prey.
192
533051
3354
мы также много знаем
о потоках расходов потребителей,
о потоках расходов потребителей,
09:06
We also know a lot about
consumer spending flows.
consumer spending flows.
193
536429
4979
и мы много знаем о том, как вирусы
распространяются в популяции.
распространяются в популяции.
09:11
And we know a lot about
how viruses spread through a population.
how viruses spread through a population.
194
541432
3163
09:14
So if you take these three analogies
together and exploit them,
together and exploit them,
195
544619
3033
Итак, если взять эти три аналогии
и проанализировать их,
и проанализировать их,
можно вывести математическую модель
того, что на самом деле происходит,
того, что на самом деле происходит,
09:17
you can come up with a mathematical
model of what actually happened,
model of what actually happened,
196
547676
3236
09:20
that's capable of replicating
the general patterns
the general patterns
197
550936
2404
что можно воспроизвести
в общих закономерностях
в общих закономерностях
самих бунтов.
09:23
of the riots themselves.
198
553364
1343
Когда мы это получим, мы сможем
использовать это как чашку Петри
использовать это как чашку Петри
09:25
Now, once we've got this,
we can almost use this as a petri dish
we can almost use this as a petri dish
199
555678
3086
09:28
and start having conversations
200
558788
1623
и начать рассуждать о том,
09:30
about which areas of the city
were more susceptible than others
were more susceptible than others
201
560435
3139
какие части города были
более уязвимы, чем другие,
более уязвимы, чем другие,
и какую тактику использовать полиции,
09:33
and what police tactics could be used
202
563598
1877
09:35
if this were ever to happen
again in the future.
again in the future.
203
565499
2307
если это повторится в будущем.
09:37
Even twenty years ago, modeling
of this sort was completely unheard of.
of this sort was completely unheard of.
204
567830
4003
Даже 20 лет назад не слышали
вообще о таком моделировании,
вообще о таком моделировании,
09:41
But I think that these analogies
are an incredibly important tool
are an incredibly important tool
205
571857
4444
но я думаю, такие аналогии являются
исключительно важным инструментом
исключительно важным инструментом
определения проблем в нашем обществе
09:46
in tackling problems with our society,
206
576325
2491
и, возможно, в конечном счёте
улучшения состояния общества в целом.
улучшения состояния общества в целом.
09:48
and perhaps, ultimately improving
our society overall.
our society overall.
207
578840
3406
Итак, подведём итог: жизнь сложна,
09:52
So, to conclude: life is complex,
208
582270
2389
но возможно, её понимание
не должно быть таким уж и сложным.
не должно быть таким уж и сложным.
09:54
but perhaps understanding it need not
necessarily be that complicated.
necessarily be that complicated.
209
584683
3357
Спасибо.
09:58
Thank you.
210
588064
1158
(Аплодисменты)
09:59
(Applause)
211
589246
1386
ABOUT THE SPEAKER
Hannah Fry - Complexity theoristHannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future.
Why you should listen
Hannah Fry completed her PhD in fluid dynamics in early 2011 with an emphasis on how liquid droplets move. Then, after working as an aerodynamicist in the motorsport industry, she began work on an interdisciplinary project in complexity sciences at University College London. Hannah’s current research focusses on discovering new connections between mathematically described systems and human interaction at the largest scale.
Fry is the author of the TED Book, The Mathematics of Love: Patterns, Proofs, and the Search for the Ultimate Equation.
Hannah Fry | Speaker | TED.com