Терри Пратчетт - Наука плоского мира IV: Судный день

С помощью байесовского вывода можно дать количественно описание всех этих ситуаций, а также построить рациональную систему для вычисления соответствующих вероятностей исключение составляют лишь априорные вероятности, которые подставляются в формулы, но не являются их следствием. Иначе говоря, это метод в духе «миров если»: если априорная вероятность равна тому-то, то новые данные приведут к таким-то последствиям. Формула не обосновывает какое-то конкретное значение априорной вероятности; тем не менее, ее следствия могут помочь нам оценить точность априорной вероятности путем сравнения с результатами наблюдений. По своей эффективности байесовский вывод нередко превосходит более «рациональные» методы. И хотя мы не всегда можем быть уверены в правильной оценке априорных вероятностей, высказать догадку, возможно, все-таки лучше, чем полностью игнорировать подобные взаимосвязи.

В традиционной статистике утверждение, подвергаемое проверке гипотеза должно быть принято (или, по крайней мере, не отклонено), если оно согласуется с фактами. Метод Байеса же требует отклонить гипотезу, несмотря на имеющиеся данные, если ее априорная вероятность очень мала. Более того, на тех же основаниях мы, вероятно, могли бы вполне обоснованно отклонить предполагаемые факты.

Допустим, к примеру, что гипотезой служит существование НЛО, а фактом фотография одного из таких объектов. Фотография подтверждает гипотезу, но если вы считаете, что вероятность существования НЛО крайне мала, такое доказательство покажется вам неубедительным. Фотография, к примеру, может оказаться подделкой; но даже если вы не знаете, подлинная ли это фотография или нет, у вас есть все основания, чтобы отклонить гипотезу, если, конечно, ваша априорная вероятность соответствует действительности. Иными словами, байесовский вывод не опровергает существование НЛО он просто количественно выражает точку зрения о том, что «незаурядные заявления требуют незаурядных доказательств». А фотографии этой самой незаурядности не хватает.

Так или иначе, согласно нейробиологической теории, мозг функционирует, порождая различные мнения об окружающем мире. Под мнением в данном случае понимается решение мозга насчет некоторого события или явления, поэтому тот факт, что их порождение лежит в основе деятельности мозга едва ли модно поставить под сомнение. Впрочем, эта теория не сводится к одной лишь тавтологии; она утверждает, что мозг комбинирует два различных источника информации память и данные. Он не просто оценивает входные данные сами по себе, а сравнивает их с тем, что уже хранится в памяти.

Эксперименты, проведенные Дэниелом Уолпертом и его командой, подтверждают близкое сходство результатов подобных сравнений с формулой Байеса. По-видимому, в процессе эволюции мозг выработал действенный и достаточно точный метод, позволяющий комбинировать имеющиеся знания с новой информацией, тем самым перезаписывая содержимое его памяти. Экспериментаторы исследовали движение конечностей при выполнении той или иной задачи. Предположим, что мы хотим взять чашку кофе. Есть много способов достичь цели, но большинство заканчиваются катастрофой. Если мы, к примеру, слишком сильно наклоним чашку, то кофе прольется. Реакция наших мышц неизбежно испытывает на себе случайные флуктуации двигательной системы, и пытаясь взять чашку при помощи различных стратегий, мы имеем дело с разными шансами на успех. Оптимальный выбор, определяемый байесовской теорией принятия решений, в целом согласуется с наблюдаемыми движениями.

Повторим, это вовсе не означает, что мозг выполняет расчеты по формуле Байеса точно так же, как это осознанно делает математик, вооруженный карандашом и бумагой. Напротив, мозг развил в себе нейронные сети, которые приводят к точно такому же общему результату. Выбор, на который указывает байесовская теория принятия решений, наилучшим образом согласуется с реальностью, при условии, что речь идет о комбинировании памяти и данных. Это совпадение дает эволюционное преимущество в целом такой выбор лучше работает на практике. Поэтому нейронные сети, контролирующие то, как мы ходим, бегаем, держим или бросаем, подвергались отбору, который отдавал предпочтение подражателям байесовской теории нашему методу формализации математических правил, описывающих настоящее поведение природы.

В более общем смысле можно предположить, что аналогичные нейронные сети управляют нашими спонтанными суждениями о социальных и политических вопросах. Что особенно важно, байесовская модель выявляет причину, по которой убеждения могут перевешивать внешние данные. Если вы уверены в том, что глобальное потепление это газетная утка неважно, какие на то причины, хорошие или плохие то ваша байесовская машина для принятия решений будет отклонять любые новые факты, подтверждающие глобальное потепление, и не отступит от своих первоначальных убеждений. Она даже может заставить вас отрицать любые подобные факты на том основании, что они должны быть частью обмана. Если ваша вера в ту или иную позицию не слишком сильна, то ваши взгляды могут измениться под влиянием новых фактов. Если вы и без того уверены в реальности глобального потепления, то, вероятно, согласитесь даже с сомнительными фактами в его пользу.

То же самое касается и религиозных верований. Эпидемиология религий если так можно выразиться показывает, что большинство людей наследуют свои убеждения от родителей, близких родственников, учителей (соответствующего толка) и священнослужителей. К моменту достижения возраста, в котором полученные знания уже могут подвергаться сомнению, их система убеждений может оказаться настолько сильной, что ее не подорвут никакие контрдоказательства.

Итак, мы пользуемся двумя стилями мышления системами 1 и 2. А это подозрительно напоминает классификацию Бенфорда. Может быть, мышление, ориентированное на человека, и мышление, ориентированное на Вселенную, имеют отношение к двум компонентам байесовских решений памяти и данным. Идея соотнесения двух дихотомий всегда выглядит заманчивой при условии, что они описывают явления в одном и том же ключе, но в данном случае этого не происходит. И память, и данные это составляющие быстрого и неточного процесса принятия решения на основе интуиции; это различные компоненты, которые совместно обуславливают мышление системы 1. Система 2 это иной, гораздо более осознанный, вдумчивый анализ, связанный с оценкой фактов и попытками далеко не всегда успешными не принимать в расчет свои внутренние предрассудки. Он не следует байесовской логике.

Какое отношение все это имеет к убеждениям? Во-первых, это объясняет причины, в силу которых люди приобретают убеждения. Они составляют неотъемлемую часть мышления в духе системы 1, обладающей эволюционной ценностью в ситуациях, когда ключевую роль играет быстрое принятие решений. С другой стороны, мы видим, что подобное мышление может иметь серьезные недостатки, из-за которых наши убеждения перевешивают важные данные. Лучше не делать скоропалительных выводов, если того не требует ситуация. Вместо этого мы можем воспользоваться мышлением по системе 2 часто его называют «рациональным» или «аналитическим» и позволить внешним данным изменить наши убеждения, если они не соответствуют реальности.