Конечно, если накормить его достаточным количеством данных о выборах и результатах, он сможет выявить закономерности. Но дело в том, что человеческие решения – это не просто цифры: эмоции, контекст и случайность добавляют помехи. Так что модель может предсказать вероятные шаги, но никогда не может быть уверена, и тебе все равно придется решать, доверять этому предсказанию или нет.

You're right – noise is the main hurdle. First map the variables that add uncertainty, then use filtering or regularization to suppress them. Once the signal is clean, the model’s predictions become far more reliable.