«Рациональность»

Мы нашли способ расшифровать ДНК, исследуем космос, победили смертельные болезни. И все-таки наш разум удивительно слаб: мы верим в теории заговора, идем на поводу у слухов и действуем себе во вред — например, играем в азартные игры. По мнению нейропсихолога и популяризатора науки Стивен Пинкера, терять веру в человечество не стоит. В книге «Рациональность: Что это, почему нам ее не хватает и чем она важна» (издательство «Альпина нон-фикшн»), переведенной на русский язык Галиной Бородиной, он рассказывает об основных инструментах познания (логике, критическом мышлении и так далее) и объясняет, почему люди не умеют или не хотят ими пользоваться. Предлагаем вам ознакомиться с фрагментом, посвященным тому, откуда берутся случайные события и что означает «вероятность».

Вероятность и случайность

Тысячи историй, о которых судачат и в которые верят невежи, моментально разваливаются, когда за них берется вычислитель.

Сэмюэль Джонсон

Хотя Альберт Эйнштейн никогда не говорил большинства тех фраз, которые ему приписывают, он неоднократно и в нескольких вариантах заявлял: «Я никогда не поверю, будто бог играет с миром в кости». Независимо от того, был ли он прав в отношении субатомного мира, непредсказуемый на всех уровнях мир, в котором мы живем, откровенно говоря, действительно напоминает игру в кости. Не проворным достается успешный бег, не храбрым — победа, не мудрым — хлеб, и не у разумных — богатство, и не искусным — благорасположение, но время и случай для всех их^*. Важная задача рациональности — справляться со случайностью в нашей жизни и ненадежностью наших знаний.

Что такое случайность и откуда она берется?

Вопрос, который Дилберт задает в приведенном ниже комиксе, напоминает нам о том, что в обыденной речи слово «случайный» отсылает сразу к двум концепциям: во-первых, к неупорядоченности набора данных, а во-вторых, к непредсказуемости некоего процесса. Когда Дилберт сомневается, что выдаваемая троллем последовательность девяток действительно случайна, он имеет в виду случайность в смысле отсутствия порядка.

Дилберту кажется, что в последовательности прослеживается закономерность, — и это не игра воображения, заставляющая нас видеть бабочек в чернильных кляксах. Упорядоченность последовательности можно выразить количественно. Сестра закономерности— краткость: мы говорим, что набор данных неслучаен, если его максимально краткое описание короче самого набора данных. Например, набор данных «999999» состоит из шести цифр, но для кратчайшей его записи (предположим, «6 по 9») требуется всего две. Другие последовательности, в случайности которых мы сомневаемся, тоже нетрудно описать более сжато: «123456» можно сократить до «1–6»; «505050» ужимается до «3 по 50». Напротив, наборам данных, которые кажутся нам случайными, вроде «634579», нельзя дать более лаконичного описания — их элементы нужно перечислять по одному.

Тролль, отвечая Дилберту, имеет в виду случайность во втором смысле: неуправляемый, непредсказуемый порождающий процесс. Тролль прав в том, что случайный процесс действительно (как минимум какое-то время) может порождать неслучайный набор данных, в данном случае — последовательность из шести одинаковых цифр. В конце концов, если генератор неуправляем и непредсказуем, что мешает ему хотя бы иногда выдавать неслучайный паттерн, например шесть девяток подряд? По мере работы генератора последовательность будет удлиняться, и неупорядоченность, скорее всего, возьмет свое — вряд ли девятки будут выскакивать долго.

Заключительная реплика тролля содержит по-настоящему глубокую мысль. Как мы сейчас убедимся, путая неслучайный порядок с неслучайным процессом, люди вписали одну из самых тупых глав в летопись человеческой глупости, и понимание этой разницы — один из величайших даров рациональности, каким нас только может наделить образование.

Возникает вопрос: какие именно физические процессы способны генерировать случайные события? Если не считать Эйнштейна, физики в массе своей уверены, что истинная случайность присутствует в субатомном мире квантовой механики, например в виде распада атомного ядра или эмиссии фотона, когда электрон перескакивает из одного энергетического состояния в другое. Эту квантовую неопределенность вполне реально довести до масштаба, где она будет влиять на нашу жизнь. Когда я был младшим научным сотрудником в лаборатории, изучавшей поведение животных, мини-компьютеры тех дней (размером с холодильник) так медленно генерировали случайные числа, что моему научному руководителю пришлось смастерить устройство из капсулы с радиоактивным изотопом и небольшого счетчика Гейгера, который, зарегистрировав радиоактивный распад, замыкал контакт прибора, насыпавшего голубю очередную порцию корма. Но обычно в той среднего масштаба реальности, где мы обитаем, квантовые эффекты нивелируются, так что их во внимание можно не принимать.

Так как же случайность может возникнуть в мире, где миллиарды подброшенных мячей падают на землю, подчиняясь уравнениям Ньютона? Помнится, надпись на плакате 1970-х гг., передразнивавшем социальную рекламу соблюдения скоростного режима, гласила: «Всемирное тяготение. Это не просто хорошая идея. Это закон!» Рассуждая теоретически, разве придуманный в 1814 г. Пьером-Симоном Лапласом демон, которому ведомы положение и момент импульса каждой частицы во Вселенной, не может подставить эти данные в уравнения физики и точно предсказать будущее?

В реальности мир, подчиняющийся физическим законам, может генерировать случайные с любой точки зрения события двумя способами. Один из них отлично знаком читателям научно-популярных книг: это эффект бабочки, названный так в честь сценария, в котором бабочка, взмахнув крылышками в Бразилии, вызывает торнадо в Техасе. Эффект бабочки возникает в детерминированной нелинейной динамической системе, также известной как «хаос», где крошечные отклонения в начальных условиях, такие незначительные, что их не измерить никакими инструментами, подпитывая сами себя, перерастают в колоссальные последствия.

Вторая возможность, благодаря которой детерминированная система может показаться человеку случайной, тоже обозначается знакомыми словами: подбрасывание монетки. На самом деле судьба подброшенной монеты отнюдь не случайна; опытный фокусник знает, как подкрутить ее так, чтобы орлы и решки выпадали по его желанию. Но, когда исход зависит от большого числа мелких событий, следить за которыми непрактично, например от того, под каким углом и с какой силой была брошена монета, и от воздушных потоков во время ее полета, этот исход вполне можно считать случайным.

Что значит «вероятность»?

Когда ведущая телевизионного прогноза погоды говорит, что завтра вероятность осадков в такой-то местности составляет 30 процентов, что она имеет в виду? Многим сложно дать вразумительный ответ. Одни думают, что дождь будет идти на 30 процентах территории района. Другие — что дождь будет идти 30 процентов времени, третьи — что 30 процентов метеорологов прогнозируют на завтра дождь. Некоторые же считают, что где-то в упомянутой местности дождь прольется в 30 процентах дней, для которых был дан такой же прогноз. (Эти как раз ближе всего к тому, что метеорологи имеют в виду на самом деле.) Путаются не только телезрители. В 1929 г. Бертран Рассел заметил: «Вероятность — важнейшая концепция современной науки, особенно учитывая, что ни у кого нет ни малейшего понятия, что это значит». Точнее, как мы уже видели в главе 1, когда говорили о проблеме Линды и парадоксе Монти Холла, у разных людей имеются разные представления о том, что это значит.

Существует классическое определение, восходящее ко времени становления теории вероятности как способа понимания азартных игр. Чтобы рассчитать вероятность события, нужно подсчитать все имеющие одинаковый шанс осуществиться исходы процесса, затем суммировать те, что считаются наступлением события, и поделить сумму на общее число исходов. Игральная кость, например, может упасть любой из шести граней вверх. «Четное число» означает, что выпала грань с двумя, четырьмя или шестью точками. Учитывая, что четное число может выпасть в трех случаях из шести, мы говорим, что классическая вероятность события «четное число» равна трем из шести, или 0,5. (В главе 1, излагая выигрышную стратегию для парадокса Монти Холла, я опирался на классическое определение вероятности и заметил, что самоуверенных экспертов подтолкнула к неверным выводам ошибка в подсчете возможных исходов.)

Но что заставляет нас думать, будто кубик с равными шансами падает любой из граней вверх? Мы учитываем его предрасположенность, склонность вести себя определенным образом, вытекающую из его физических свойств. В частности, мы принимаем во внимание симметричность шести граней, бессистемность бросков игрока, а также физику движения кувыркающегося кубика.

К этому второму близко третье, субъективистское понимание вероятности. Прежде чем бросить кубик, припомните все, что вам известно, и оцените по шкале от 0 до 1 вашу уверенность в том, что выпадет четное число. Такую оценку степени уверенности иногда называют байесовской интерпретацией вероятности (что, как станет ясно из следующей главы, несколько сбивает с толку).

Еще есть доказательная интерпретация: вероятность как степень уверенности в том, что имеющаяся информация обусловливает некий вывод. Здесь можно вспомнить состязательный судебный процесс, где, оценивая вероятность виновности подсудимого, присяжные игнорируют недопустимые и предвзятые сведения о его прошлом и рассматривают лишь состоятельность доводов обвинения. Именно доказательная интерпретация делает рациональным суждение, что Линда, изображенная в условиях задачи борцом за социальную справедливость, скорее окажется банковским кассиром и феминисткой, чем просто банковским кассиром.

И наконец, есть частотная интерпретация: если вы бросите кубик не один раз, а, скажем, тысячу и подсчитаете исходы, окажется, что четное число выпало примерно пятьсот раз, то есть в половине случаев.

Обычно все пять интерпретаций совпадают. Взять хотя бы подбрасывание монетки: она симметрична; орел — ровно один из двух равновероятных исходов; внутренний голос не может выбрать между «наверняка орел» и «наверняка решка»; аргументы в пользу орла так же сильны, как аргументы в пользу решки; подбрасывая монетку многократно, мы увидим орла в половине случаев. В любой из интерпретаций вероятность орла составляет 0,5. И тем не менее все они значат не одно и то же и порой расходятся между собой. Когда это происходит, оценки вероятности могут вызвать замешательство, спровоцировать конфликт или даже привести к трагедии.

Поразительнее всего, что первые четыре интерпретации приложимы к немного мистическому понятию вероятности единичного случая. Какова вероятность, что вам больше 50 лет? Что следующим папой римским станет Боно из группы U2? Что Бритни Спирс и Кэти Перри — одно и то же лицо? Что на Энцеладе, одном из спутников Сатурна, есть жизнь? Вы можете возразить, что такие вопросы бессмысленны: вам или больше пятидесяти, или нет и к «вероятности» это не имеет никакого отношения. Но в рамках субъективистского подхода я вполне могу численно выразить свое неведение. Это до глубины души оскорбляет статистиков, которые хотели бы зарезервировать концепцию вероятности для относительной частоты события в ряду ему подобных — частоты, которая совершенно реальна и может быть вычислена. Один даже съязвил, что вероятность единичного случая должны изучать не математики, а психоаналитики.

Обычным людям концепция численной вероятности единичного события также дается с трудом. Они злятся на метеорологов, промокнув до нитки в день, когда вероятность дождя по прогнозу была 10 процентов, и смеются над социологами, которые свели воедино результаты всех опросов общественного мнения и предсказали, что вероятность победы Хиллари Клинтон на выборах президента США в 2016 г. составляет 60 процентов. Прогнозисты отбиваются, апеллируя к частотному пониманию вероятности: в один из десяти дней, для которых дан такой прогноз, дождь идет; в ходе шести из десяти выборов с такими же данными опросов побеждает лидирующий кандидат. В этом комиксе босс Дилберта демонстрирует распространенное заблуждение.

Как мы уже видели в ситуации с Линдой в главе 1 и снова увидим в следующей, если вместо степени уверенности в наступлении единичного события подавать вероятность как частоту события в ряду ему подобных, люди переосмысливают свои представления. Обвинитель, который заявляет в городском суде: «Вероятность того, что ДНК на одежде жертвы совпадет с ДНК подозреваемого в случае его невиновности составляет один к ста тысячам», скорее выиграет дело, чем тот, что скажет: «У одного из каждых ста тысяч невиновных жителей этого города ДНК неотличима от ДНК c одежды жертвы». Первое утверждение воспринимается как оценка субъективного сомнения, практически неотличимая от нуля; второе заставляет вообразить себе этого ложно обвиненного парня в компании других таких же обитателей мегаполиса.

Кроме того, люди путают вероятность в смысле частоты с предрасположенностью. Герд Гигеренцер вспоминал, как посетил с экскурсией ракетостроительный завод и услышал от гида, что коэффициент безопасности ракеты-носителя Ariane равен 99,6 процента. Стояли они при этом перед стендом, повествующим об истории 94 ракет: восемь из них разбились или взорвались. Когда Гигеренцер спросил, как могут ракеты с коэффициентом безопасности 99,6 процента отказывать почти в 9 процентах случаев, гид объяснил, что коэффициент безопасности рассчитывается исходя из надежности отдельных компонентов ракеты, а аварии — следствие человеческих ошибок. Но нас-то прежде всего заботит, как часто ракета выскальзывает из крепких объятий земного притяжения и как часто в них возвращается (что бы ни послужило тому причиной); следовательно, единственная интересующая нас вероятность—это общая частота. То же недопонимание заставляет некоторых удивляться, почему популярному кандидату, который на голову обходит всех конкурентов, приписывают только 60 процентов вероятности победы на выборах, хотя ничто, кроме какого-нибудь сюрприза в последний момент, уже не может ему помешать. Все дело в том, что при оценке вероятности учитываются и сюрпризы в последний момент.

Подробнее читайте:
Пинкер, С. Рациональность: Что это, почему нам ее не хватает и чем она важна / Стивен Пинкер ; Пер. с англ. [Галины Бородиной] — М. : Альпина нон-фикшн, 2023. — 386 с.