Нейросети в астрологии: можно ли найти научные корреляции

Нейросети в астрологии: можно ли найти научные корреляции

Вопрос о применении искусственного интеллекта, в частности нейронных сетей, к астрологической практике лежит на пересечении технологических возможностей, исторических традиций и научной методологии. Данная статья представляет собой анализ потенциала и ограничений машинного обучения для поиска статистических закономерностей, которые могли бы эмпирически обосновать или опровергнуть утверждения астрологии. Основное внимание уделяется методологическим вызовам, типам возможных исследований и интерпретации результатов.

Определение предмета исследования: астрология и наука

Астрология — это система верований и практик, предполагающая существование связи между положением небесных тел (планет, звезд, светил) в определенные моменты времени и событиями на Земле, а также характеристиками личности человека. Ключевые ее элементы включают гороскоп (карту расположения планет на момент рождения), знаки Зодиака, аспекты (угловые отношения между планетами) и дома (сектора гороскопа).

Научный метод требует проверяемости, фальсифицируемости, повторяемости результатов и наличия механистического объяснения наблюдаемых явлений. Классическая астрология не соответствует этим критериям, так как не имеет общепризнанного физического механизма действия и ее предсказания часто носят расплывчатый характер. Таким образом, задача для нейросети формулируется не как проверка «истинности» астрологии, а как поиск статистических корреляций между астрономическими данными (входные параметры) и эмпирическими данными о человеке или событиях (выходные параметры).

Потенциал нейронных сетей для анализа астрологических данных

Нейронные сети, особенно глубокого обучения, являются мощным инструментом для выявления сложных, нелинейных паттернов в больших многомерных данных. Их применение в данном контексте теоретически может решить несколько задач, непосильных для традиционного статистического анализа.

• Обработка высокоразмерных данных: Натальная карта содержит огромное количество параметров: положения 10+ планет в знаках и домах, десятки аспектов с точными орбисами, положения лунных узлов, фиктивных точек. Нейросеть может одновременно анализировать все эти факторы, не требуя их априорного упрощения.
• Выявление неочевидных взаимодействий: Сеть может обнаружить сложные комбинации планетарных позиций и аспектов, которые традиционно не описаны в астрологических канонах, но могут статистически коррелировать с внешними данными.
• Работа с неточными и категориальными данными: Сети можно обучить на данных, где целевая переменная (например, профессиональный успех, черты личности по тесту) представлена в виде числовых шкал или категорий.
• Анализ временных рядов: Рекуррентные нейронные сети (RNN) теоретически применимы для исследования транзитов и прогрессий — изменений планетарных позиций с течением времени и их возможной связи с жизненными событиями.

Методологические вызовы и критические проблемы

Практическая реализация проекта по поиску корреляций с помощью ИИ наталкивается на фундаментальные сложности, которые ставят под сомнение саму возможность получения научно значимых результатов.

1. Проблема входных данных (Features)

Какие именно астрономические параметры использовать в качестве входных для нейросети? Традиционная астрология оперирует геоцентрической моделью и символическими системами (знаки, дома). С научной точки зрения необходима четкая и непротиворечивая параметризация. Возможные подходы:

Параметр	Научное описание	Проблема
Положение планет в знаках Зодиака	Эклиптическая долгота, отнесенная к 12 равным секторам от точки весеннего равноденствия.	Знаки — условное деление. Прецессия земной оси смещает точку равноденствия, поэтому знак не соответствует исходному созвездию.
Аспекты	Угловые расстояния между планетами с заданным орбисом (допуском).	Выбор орбиса субъективен. Нет физического обоснования, почему именно 60°, 90°, 120° и т.д. являются значимыми.
Дома гороскопа	Деление эклиптики на 12 неравных секторов в зависимости от времени и места. Существует более 20 систем домов (Плацидус, Коха, Региомонтанус).	Разные системы дают разные карты. Выбор системы произволен и не имеет астрономического обоснования.

2. Проблема выходных данных (Labels)

С какими эмпирическими данными о человеке сопоставлять астрономические параметры? Данные должны быть объективными, измеримыми и релевантными.

• Психологические черты: Результаты валидированных психометрических тестов (например, Big Five). Проблема: самооценка может быть неточной, на черты влияет множество социальных и генетических факторов.
• Биографические события и профессия: Данные из соцопросов или биографических баз. Проблема: категоризация профессий сложна, на карьеру влияют социоэкономические факторы.
• Медицинские и физиологические данные: Наиболее объективны, но гипотезы о связи с планетарными позициями крайне слабы и не подтверждены.

3. Проблема контрольных групп и смещающих переменных

Любая потенциальная корреляция должна быть проверена на наличие скрытых факторов. Например, если обнаружится связь между сезоном рождения (который косвенно связан с положением Солнца в знаке) и склонностью к определенным заболеваниям (из-за сезонных колебаний витаминов, инфекций), это не будет подтверждением астрологии, а указанием на известный эпидемиологический фактор.

4. Проблема множественных сравнений и переобучения

При анализе сотен параметров (планеты, аспекты, дома) нейросеть неизбежно найдет случайные, статистически незначимые паттерны, особенно если данные недостаточно объемны. Это приведет к переобучению модели — она будет идеально работать на тренировочных данных, но бесполезна на новых. Требуются огромные, тщательно очищенные датасеты (сотни тысяч, миллионы записей) и строгие процедуры валидации.

Гипотетическая архитектура исследовательского проекта

Теоретический проект по поиску корреляций мог бы иметь следующую структуру:

1. Сбор данных: Создание базы данных, содержащей для каждого субъекта:
   • Точные дату, время и место рождения (для расчета астрономических позиций).
   • Объективные биографические и психометрические данные (результаты тестов, образование, профессия, ключевые жизненные события).
   • Контрольные демографические переменные (пол, этнос, доход, регион).
2. Препроцессинг астрономических данных: Расчет на основе астрономических эфемерид:
   • Эклиптической долготы, широты, прямого восхождения для каждого небесного тела.
   • Попарных угловых расстояний между телами.
   • Положений относительно горизонта и меридиана места рождения (для домов).
3. Выбор и обучение модели: Использование архитектур, подходящих для табличных данных (например, ансамбли деревьев решений типа Gradient Boosting или TabNet) или гибридных моделей. Обязательное разделение данных на тренировочную, валидационную и тестовую выборки, применение кросс-валидации.
4. Интерпретация результатов: Анализ важности признаков (feature importance). Если модель показывает предсказательную силу выше случайной на тестовой выборке, необходимо провести тщательный анализ: не связаны ли найденные паттерны с известными демографическими или сезонными артефактами.

Обзор известных попыток и их результаты

Крупные научные исследования, направленные на проверку астрологических утверждений, проводились неоднократно. Методы машинного обучения применяются в них редко, но общая картина результатов показательна.

Исследование / Автор	Метод	Результат	Вывод
Шон Карлсон (1985), двойное слепое исследование	Оценка астрологами соответствия натальных карт психологическим профилям.	Результаты не превышали уровень случайного угадывания.	Никакой корреляции обнаружено не было.
Джеффри Дин и др. (масштабный анализ, 2000-е)	Статистический анализ больших массивов биографических данных (свыше 20000 человек).	Обнаружены слабые сезонные эффекты (например, для профессий), но они объяснимы социологическими и климатическими факторами, а не астрологией.	Подтверждения астрологических корреляций не найдено.
Различные анализы данных с помощью машинного обучения (единичные, нерецензируемые)	Применение алгоритмов к публичным наборам данных с гороскопами.	В лучшем случае — нулевые результаты. Часто — переобученные модели, дающие результат на конкретной выборке.	Отсутствие воспроизводимых, статистически значимых результатов.

Заключение

Применение нейронных сетей и методов машинного обучения для поиска научных корреляций, лежащих в основе астрологических утверждений, является методологически чрезвычайно сложной, но в принципе возможной задачей. Однако существующие фундаментальные проблемы — субъективность и непротиворечивость параметризации астрологических концепций, сложность сбора объективных и релевантных биографических данных, влияние множества смещающих факторов и риск ложных открытий из-за множественных сравнений — делают вероятность обнаружения значимых и интерпретируемых корреляций крайне низкой.

Исторические и современные строгие исследования не выявили эмпирических доказательств в пользу астрологии. Нейросети, как более мощный статистический инструмент, в теории могли бы обнаружить сверхслабые или комплексные паттерны, ускользавшие от предыдущих методов, но для этого потребуются беспрецедентные по объему и качеству датасеты и абсолютно прозрачная методология. На текущий момент астрология остается системой культурных и символических практик, не имеющей эмпирического подтверждения в рамках научной парадигмы, и нейронные сети не изменили эту ситуацию. Основной вклад ИИ в данном контексте может заключаться не в подтверждении традиционных догм, а в возможности проведения окончательного, исчерпывающего и методологически безупречного статистического теста, который поставит точку в этом многовековом споре.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Может ли нейросеть составить точный гороскоп?

Нейросеть может быть обучена генерировать тексты, стилистически похожие на гороскопы из тренировочной выборки. Она будет комбинировать фразы и ключевые слова, ассоциируемые с положением планет в знаках. Однако «точность» в астрологическом смысле не может быть объективно измерена, так как предсказания носят общий и расплывчатый характер (эффект Барнума). Таким образом, нейросеть создаст правдоподобный, но не обязательно имеющий какое-либо реальное соответствие конкретному человеку текст.

Обнаружили ли ученые хоть какую-то связь между звездами и судьбой?

Нет. Многочисленные исследования, проверяющие конкретные утверждения астрологии (связь знака Зодиака с профессией, личностью, совместимостью), не выявили корреляций, превышающих уровень случайности. Обнаруженные слабые сезонные закономерности (например, несколько повышенная вероятность стать спортсменом для рожденных в определенные месяцы) имеют социальные, климатические или демографические объяснения, не связанные с положением планет.

Почему тогда астрология кажется многим людям работающей?

Это объясняется рядом когнитивных искажений:

• Эффект Барнума (Форера): Склонность людей принимать за истину vague, общие описания личности, якобы созданные специально для них.
• Подтверждающее искажение (Confirmation bias): Люди запоминают совпадения и игнорируют несовпадения.
• Самосбывающееся пророчество: Прочитав гороскоп, человек неосознанно начинает вести себя в соответствии с ним.
• Расплывчатость формулировок: Предсказания сформулированы так, что их можно истолковать множеством способов.

Что нейросеть может реально сделать в области астрологии?

Практическое применение ИИ лежит в области автоматизации расчетов и анализа данных:

• Мгновенный расчет сложных натальных карт, транзитов и прогрессий для любого момента времени и места.
• Анализ больших массивов исторических гороскопов для выявления внутренних закономерностей и традиций внутри самой астрологической парадигмы.
• Создание чат-ботов или генераторов текста, имитирующих стиль астрологических предсказаний для развлекательных или коммерческих целей.

Эти применения не подтверждают и не опровергают астрологию, а лишь используют технологии для работы с ее символической системой.

Если собрать огромный массив данных (Big Data), может ли ИИ найти то, что не нашли раньше?

Теоретически — да, но с критическими оговорками. Большие данные повышают риск обнаружения ложных, но статистически значимых из-за объема выборки корреляций. Ключевым остается вопрос о качестве и релевантности данных, а также о физически осмысленном механизме гипотетической связи. Без теоретического обоснования даже самая сильная корреляция, найденная ИИ, будет рассматриваться как статистический артефакт или указание на скрытую смещающую переменную (например, социоэкономический статус), а не как доказательство астрологических принципов.