Сегодня астрологи широко используют компьютерные программы. 

Это раньше им приходилось искать положение планет в толстых томах эфемерид, или же самим проводить сложные расчеты домов, осей карты, сейчас за них это легко делают компьютеры.

С одной стороны, это хорошо, поскольку позволяет сосредоточиться на собственно астрологии, немного оставив в стороне астрономию и математику. С другой — плохо, поскольку тем самым снимается своего рода «образовательный ценз» на занятия астрологией. Раньше полноценным астрологом мог быть лишь математик уровня Кеплера или Ньютона, сегодня же получить точные координаты планет может любой, вне зависимости от общего уровня математической культуры.

Но эфемериды и преобразования в сферических системах координат это только первый, самый базовый уровень математики, который стал доступен астрологам при помощи компьютеров.

Какие еще возможны приложения вычислительной МОЩИ в нашем нелегком труде? Я позволю себе сформулировать несколько гипотез:

Анализ данных при помощи нейронных сетей

Есть успешные примеры использования нейронных сетей для астрологических прогнозов. Напомню — нейронная сеть, это математический, точнее, алгоритмический объект, в некотором роде эмулирующий работу нейронов — узлы сети передают друг другу сигналы, эти сигналы суммируют, или преобразуют по некоему математическому закону. В итоге получается некая система, совершающее некое сложное, в общем случае нелинейное преобразование входных сигналов, которые могут представлять из себя массив данных и выдающая на выходе опять же некоторый массив выходных данных.

Принципиальной возможностью нейронной сети является обучаемость. Зная входные и выходные данные для некоторых однотипных событий, можно итерационным путем настроить «нейроны», выставив коэффициенты, которые сеть использует в каждом узле для обработки данных. Проще всего построить такую сеть для предсказания, например, биржевых курсов, что и было успешно проделано рядом астрологов.

Другая, возможно даже более важная возможность, открывающаяся тут — настроив сеть на однотипные события, мы можем путем анализа выбранных ей коэффициентов установить, какие связи между какими параметрами сеть посчитала важными. При этом, если наш массив данных о событиях достаточно обширен, мы можем взять максимально подробный набор входных параметров — наряду с положением планет, рассматривать, например, их скорость, широту, удаление от Солнца и т.п. Сеть выдаст нам, какие сочетания каких параметров являются определяющими, ключевыми для данного типа событий. Открыв тем самым нам много нового, о чем мы даже и не догадывались.

Мультикарта

Сейчас типичный астролог работает лишь с натальной картой, прогрессией, дирекцией, транзитом, и возможно — лунаром, соляром или еще какой-то картой революции. Уже в этом случае сложность слишком велика, и анализ всех факторов достаточно трудоемкий.

Но. Ситуация на самом деле сложнее. Я писал об этом раньше, в статье Сколько карт на свете?

Фактически, мы должны работать не с натальной картой только, а с некоторым объектом древовидной структуры, содержащем в себе ВСЕ революции, карты значимых транзитов, ассоциированные карты родителей, супругов, друзей и т.п. Все эти присоединенные карты должны иметь откалиброванные по известной истории человека веса, и вот совокупная реакция на транзит именно этого объекта и должна рассматриваться астрологом.

Но человеку такое не под силу. Мы не можем анализировать такой объект в разумные сроки. Но возможно создание алгоритмов анализа, программ, которые вместо натала будут строить и анализировать вот такие вот сложные объекты.

Полнота информации

Суровые традиционщики не зря ратуют за септенер. Это резко упрощает  работу астролога. Но мы, астрологи 21 века понимаем, что Космос полон различных объектов. И по логике, мы должны наблюдать за ними всеми. ВСЕ астероиды, в их полном количестве в несколько тысяч. ВСЕ элементы орбит планет и астероидов. ВСЕ звезды. Возможно — все ретрансляторы телевидения и спутники связи, как мощные информационные пучности.

Но в таком случае даже натальная карта превращается в черное от отметок поле, в котором ничего невозможно разобрать. А если говорить о мультикарте, то задача вообще становится не решаемой с помощью человеческого ума.

Мы очень мало, кстати, знаем о реальных событиях. Часто подробности о событиях можно выяснить лишь путем долгой и интимной работы с людьми, чью карту мы изучаем. Если же говорить о событиях мирового масштаба, то тут вообще мало кто может поделиться систематизированной информацией.

Но есть, есть один человек! )) Точнее, не человек. Зовут его Гугль.

Google и прочие поисковики собирают и систематизируют информацию. Их систематизация, конечно же, ориентирована на их собственные цели, поискового ранжирования и таргетирования рекламы. Но кто не хочет править миром? А миром может править тот, кто будет точно знать, что происходит и что произойдет дальше. Возможно, поисковые гиганты уже сегодня и разрабатывают некие алгоритмы анализа событий, благо, им доступны почти исчерпывающие массивы информации — поведение пользователей интернета, их запросы, покупки, география, демография и прочее прочее.

Срастить это с астрологией — и мы получим бомбу похлеще атомной. Мы узнаем когда и почему что происходит и что и когда произойдет дальше.

И в итоге, перед нами стоит вызов — нам нужна

Вычислительная астрология

Вычислительная астрология может сочетать в себе и анализ многофакторной системы с помощью обучаемых нейронных сетей. Она будет иметь дело с мультикартами, содержащими в себе все наличествующие в ближнем космосе объекты и значимые звезды. Какие? — Определить это тоже задача вычислительной астрологии, с помощью анализа событийных рядов и больших баз поисковиков.

Для этого нужны специфические алгоритмы анализа данных, основанные на понимании принципов.

Для этого необходима некая теория. Которой тоже, пока что нет. По сути, эта теория — некая метафизика. Новая метафизика, которая должна включать в себя в том числе и метафизику старую. Со всеми цитатами и опорами на религии, опыт мистицизма и прочее.

И этот вопрос пока что открыт. Во всех смыслах.

Игорь Гайнутдинов.

Источник.