Переводчик сидит в зале, где говорят на незнакомом языке. Слов он не понимает, зато слышит, как меняется тон: то спокойный и ровный, то взволнованный и резкий. По одной интонации он догадывается, о чём идёт речь. Примерно так поступил алгоритм, которому дали тридцать шесть лет наблюдений за экваториальной частью Тихого океана: неделю за неделей, ветер и температуру воды. Никто не подсказывал ему, что такое Эль-Ниньо. Он сам расслышал в этих данных два знакомых климатологам состояния.

Раньше климатологи определяли Эль-Ниньо вручную: брали температуру поверхности в определённых точках океана и смотрели, насколько она отклонилась от среднего. Если отклонение превышало порог, объявляли событие. Способ простой, но он опирается на заранее выбранные точки и пороги. А если явление проявляется не так, как ожидали? Алгоритм из новой работы действует иначе: он сначала учится предсказывать температуру по ветру, а потом смотрит, какие устойчивые сочетания ветра и температуры встречаются чаще всего. Эти сочетания и становятся теми самыми «интонациями» климата.

Получилось четыре состояния ветра и четыре состояния температуры. Два из них почти точно совпали с Эль-Ниньо и Ла-Ниньей: в этих состояниях недели с тёплой аномалией выше 0,5 градуса случались втрое чаще, чем в остальных. Для сравнения, обычная группировка данных на 16 групп не давала такой точности. А когда данные перемешали случайным образом, алгоритм не нашёл вообще ничего значимого. Значит, он уловил настоящую причинную связь между ветром и водой, а не случайные совпадения.

Переводчик не выучил язык, но научился различать, когда говорящий спокоен, а когда встревожен. Так и алгоритм не знает физики океана, зато научился выделять состояния, которые климатологи называют Эль-Ниньо и Ла-Нинья. Теперь этот подход можно применить к другим парам измерений, например, к давлению и осадкам. Возможно, так удастся расслышать в климате новые «интонации», которых мы пока не замечаем.