Леонард Млодинов - (Не)совершенная случайность. Как случай управляет нашей жизнью

По мере того, как приближался час вынесения приговора, вдвое сократилось количество междугородних звонков, объем торгов на Нью-йоркской фондовой бирже упал на 40%, а около 100 млн человек включили телевизоры и радио, чтобы услышать: невиновен. Возможно, Дершовиц считал оправданной стратегию введения присяжных в заблуждение, потому как по его словам «клятва, произносимая в зале судебных заседаний — „говорить правду, всю правду и ничего, кроме правды“ касается только свидетелей. Адвокаты со стороны защиты, обвинения, а также судьи не дают этой клятвы… и конечно же, справедливо сказать, что в основе американской судебной системы лежит принцип — не говорить всю правду» {117} 117 Alan Dershowitz, The Best Defense (New York: Vintage, 1983), p. xix. .

Хотя условная вероятность произвела среди идей о теории случайности революцию, Томас Байес не был революционером, его работа, пусть даже и опубликованная в престижном издании «Philosophical Transactions» в 1764 г., осталась незамеченной. Пока другой человек, французский математик Пьер-Симон де Лаплас, не привлек внимание ученых к идеям Байеса: так мир узнал, как неразличимые на первый взгляд вероятности могут быть вычислены благодаря очевидным исходам.

Возможно, вы помните: «золотая теорема» Бернулли позволяет вычислить еще до самого эксперимента с подбрасыванием монет степень уверенности в том, что получится определенный исход (при условии, что монета идеальна, без изъянов). Возможно, вы также помните: теорема эта не скажет вам уже после проведенного вами эксперимента с монетой степень вероятности того, что монета была идеальной. Точно так же, если вам известно: вероятность того, что старик восьмидесяти пяти лет доживет до девяноста, равна 50/50, «золотая теорема» подсказывает вероятность того, что половина из стариков восьмидесяти пяти лет в группе из 1 000 человек умрет в течение ближайших пяти лет. Однако если половина людей в группе умрет в течение ближайших пяти лет уже после того, как им исполнится восемьдесят пять, теорема не ответит на вопрос: насколько вероятно, что неявные шансы на выживание для людей из этой группы равны 50/50. Или такой пример. Если Форд знает, что у 1 из 100 его машин неисправна трансмиссия, при помощи «золотой теоремы» можно узнать вероятность того, что в партии из 1 000 машин 10 или более трансмиссий будут неисправными однако если Форд обнаружит 10 неисправных трансмиссий в выборке из 1 000 машин, данный факт не сообщит автомобильной компании вероятность того, что среднее арифметическое неисправных трансмиссий равно 1 из 100. В жизни наиболее частой из данных примеров оказывается вторая постановка задачи: вне ситуации связанной с азартными играми, мы обычно не обладаем теоретическими знаниями шансов, скорее нам приходится вычислять их, основываясь на серии наблюдений. Ученые тоже оказываются в подобном положении: обычно они не пытаются найти (располагая размером физической величины) вероятность того, что измерения получатся такими либо другими, а вместо этого стараются распознать истинный размер физической величины, опираясь на ряд измерений.

Я специально выделил это различие — ввиду его важности. Оно определяет существенную разницу между вероятностью и статистикой: первая имеет дело с прогнозами на основе определенных вероятностей; последняя связана с заключениями на основе вероятностей, выведенных посредством серии наблюдений.

Именно к ряду вопросов, связанных со статистикой, и обращался Лаплас. Он не знал о существовании теории Байеса и, следовательно, вынужден был придумать ее снова. Как только Лаплас сформулировал теорию, встал следующий вопрос: имеется ряд измерений; каково наилучшее предположение, какое можно сделать из истинного размера измеренной величины, и какова вероятность того, что это предположение будет «близко» к истинному размеру, какие бы требования вы ни предъявляли к степени этой «близости»?

Лаплас с головой ушел в исследования; работа, начатая в 1774 г., затянулась на сорок лет. Вообще Лаплас был человеком неплохим, не чуждым широких жестов, однако иной раз неосознанно заимствовал идеи из чужих работ и без устали рекламировал себя. Лаплас располагал гибкостью травы на ветру — легко прогибался, что позволяло ему во время своего эпохального труда не отвлекаться на происходившие вокруг бурные события. Еще до Французской революции Лаплас занял выгодную должность преподавателя в Военной академии, где ему посчастливилось принимать экзамен у способного шестнадцатилетнего юноши по имени Наполеон Бонапарт. В 1789 г., когда грянула революция, Лаплас некоторое время находился под подозрением, однако не в пример многим другим уцелел, заявив о своей «страстной ненависти к королевскому дому», и позднее был не раз награжден уже республиканским правительством. Далее, когда в 1804 г. Наполеон провозгласил себя императором, Лаплас туг же забыл о своих республиканских взглядах; в 1806 г. ему дали титул графа. Когда же к правлению вернулась династия Бурбонов, Лаплас раскритиковал Наполеона в своем труде «Аналитическая теория вероятностей» издания 1814 г., написав: «падение империй, притязавших на вселенское господство, могло бы быть предсказано с очень высокой долей вероятности человеком, сведущим в вычислениях вероятностей {118} 118 Pierre-Simon de Laplace, quoted in James Newman, ed., The World of Mathematics (Mineola, N.Y.: Dover Publications, 1956): 2:1323. ». Предыдущее же издание, 1812 г., было посвящено «Наполеону Великому».

От гибкости Лапласа в политических вопросах только выиграла математика, поскольку анализ Лапласа оказался глубже и полнее, чем анализ Байеса. Имея в качестве основы работу Лапласа, мы в следующей главе оставим мир вероятности и познакомимся с миром статистики. Их область слияния является одной из самых важных во всех естественных науках — это колоколообразная кривая или же график нормального распределения. Кривая, а также сопутствующая ей новая теория измерения и станут темами следующей главы.

Не так давно мой сын Алексей, вернувшись из школы, сообщил об оценке по английскому, полученной им за последнее сочинение. Ему поставили 93 балла. Будь все как обычно, я бы поздравил его с высшей оценкой — A . Но поскольку в пределах A это невысокий балл, а я знаю, что он способен на большее, я бы не преминул добавить: оценка говорит о том, что если в следующий раз он приложит чуть больше усилий, то получит более высокий балл. Однако все было отнюдь не как обычно, и я счел 93 балла возмутительной недооценкой сочинения. Здесь вам, верно, подумалось, что предыдущие несколько предложений говорят больше обо мне, нежели об Алексее. Что ж, вы совершенно правы. На самом деле, вся эта история обо мне, потому что сочинение за Алексея написал я.