Maszyna kontra losowość
Czy da się zaprogramować intuicję? A może bardziej precyzyjnie – czy algorytm może ograć przypadek? Świat pełen jest zjawisk, które na pierwszy rzut oka wydają się całkowicie losowe: losowania Lotto, rzut monetą, kolejność kart w talii, a nawet… spotkanie znajomego na ulicy. Czasem jednak okazuje się, że to, co uważaliśmy za przypadek, może mieć ukryty wzorzec. I właśnie tam – między liczbami, schematami, a statystyką – wchodzi sztuczna inteligencja.
W tym odcinku postaramy się odpowiedzieć na jedno z najbardziej intrygujących pytań:Czy AI może przewidzieć coś, co powinno być nieprzewidywalne?
1. Czym właściwie jest przypadek?
Na poziomie matematycznym przypadek to zdarzenie losowe, które – zgodnie z definicją – nie ma wzorca, powtarzalności, ani przewidywalnego rozkładu poza statystycznym prawdopodobieństwem.
Przykłady:
Lotto – każda kombinacja liczb ma taką samą szansę na wylosowanie.
Rzut monetą – 50/50, chyba że jesteś Davidem Copperfieldem.
Błędy systemowe – pojawiają się "niespodziewanie", choć czasem można je modelować.
Ale AI działa inaczej. Nie potrzebuje pełnej kontroli nad światem. Wystarczy jej dużo danych i wzorce – nawet najmniejsze. Bo tam, gdzie człowiek widzi chaos, algorytm może zauważyć nieoczywistą regularność.
2. AI i złudzenie wzorca – iluzja czy metoda?
Sztuczna inteligencja, szczególnie w zastosowaniach takich jak uczenie maszynowe, działa na zasadzie „jeśli coś się powtarza, mogę to przewidzieć”. W świecie statystycznym to działa świetnie – na przykład w prognozach pogody, analizie rynku, czy wykrywaniu anomalii.
Ale w świecie czystego przypadku? Sprawa się komplikuje.
Złudzenie wzorca to naturalna skłonność umysłu (i algorytmu!) do szukania powtarzalności tam, gdzie jej nie ma. To dlatego ludzie widzą twarze w chmurach, a AI może uznać, że liczba 17 częściej pada w Lotto, bo akurat miała taki rozkład w ostatnich 200 losowaniach.
???? Problem? AI może nadinterpretować dane – czyli dopasować model do szumu. Takie „nauczenie się losowości” może działać… ale tylko do momentu, aż trafi na coś naprawdę losowego.
3. Sztuczna inteligencja a gry losowe: co na to nauka?
W świecie gier liczbowych, jak Lotto, AI nie ma dostępu do żadnych „ukrytych danych” – wszystko jest publiczne, a każda liczba ma teoretycznie równe szanse.
I właśnie dlatego AI nie przewidzi konkretnej liczby w losowaniu – ale może:
Analizować częstość występowania kombinacji (choć to czysty hazard),
Przewidywać błędy ludzkie (np. które liczby gracze wybierają najczęściej – bo są „szczęśliwe”),
Znaleźć wzorce w błędach systemowych (np. w maszynach losujących, jeśli te nie są idealnie losowe).
To jednak nie prognoza przyszłości, a modelowanie przeszłości z nadzieją na szczęście.
4. Przypadek w świecie finansów i technologii
W przeciwieństwie do Lotto, w finansach przypadek często nie jest całkowity. Kursy walut, inflacja, nawet ceny chleba – mogą wydawać się nieprzewidywalne, ale są efektem działania konkretnych sił: podaży, popytu, polityki, strachu, emocji.
W takich warunkach AI może osiągać sukces:
Wskaźniki ryzyka, które przewidują zbliżający się krach,
Predykcja inflacji na podstawie setek czynników makroekonomicznych,
Analiza sentymentu – np. co „mówi” rynek.
To pokazuje, że przypadek przypadkowi nierówny. Czym innym jest rzut kostką, a czym innym reakcja giełdy na tweet miliardera.
5. Czy AI ogra los? A może tylko go zrozumie?
Nie da się oszukać czystego przypadku. Algorytm nie przewidzi, która kulka wypadnie z maszyny losującej w Lotto. Ale może:
Przewidzieć, jak ludzie zareagują na wydarzenia (np. wybory, zmiany kursów),
Wykryć pseudolosowość, czyli systemy, które udają losowość, ale działają wg wzorca,
Działać lepiej niż człowiek w świecie szumu i niepewności, bo AI nie ma emocji – ma dane.
Zakończenie: Magia czy matematyka?
Sztuczna inteligencja to nie wróżka, a analityk na sterydach. Potrafi dużo, ale cudów nie robi. W świecie całkowitego przypadku może próbować szukać sensu, ale nie zmieni zasad gry. A jednak… tam, gdzie ludzie widzą los, AI często widzi prawdopodobieństwo. I może właśnie to jest najbliżej „magii”, na jaką możemy dziś liczyć.
W kolejnym odcinku sprawdzimy, jak wygląda pojedynek AI z najbardziej nieprzewidywalnym zjawiskiem finansowym – czy sztuczna inteligencja naprawdę potrafi przewidzieć, ile jutro zapłacimy za chleb?
➡️ Odcinek 2: „Inflacyjne wróżby – czy AI przewidzi, ile zapłacimy za chleb?”
