Читать книгу (Не)совершенная случайность. Как случай управляет нашей жизнью - Леонард Млодинов - Страница 5
Глава 2. Законы правды и полуправды
ОглавлениеКогда человек смотрит на небо в безоблачную, безлунную ночь, его глаз различает тысячи мерцающих источников света. Беспорядочно раскиданные по небу звезды на самом деле расположены в определенной закономерности – в виде созвездий. Там Лев, здесь Большая Медведица… Умение распознавать созвездия может быть как преимуществом, так и недостатком. Исаак Ньютон размышлял над закономерностями падения предметов и вывел закон всемирного тяготения. Кто-нибудь другой подмечает, что удачно выступает в спортивных состязаниях, когда на нем ношеные носки, – вот и ходит в грязных. Как распознать среди всевозможных закономерностей природы те, которые действительно имеют смысл? Ответ на этот вопрос можно дать, основываясь исключительно на практике. Геометрия родилась из набора аксиом, теорем, доказательств, разработанных крупными философами, однако не удивляйтесь тому, что теория случайности оказалась порождением умов, интересовавшихся гаданиями и азартными играми, то есть тех, кого мы скорее представим с игральными костями или волшебным снадобьем, нежели с книгой или свитком в руках.
Можно сказать, что в основе теории случайности лежит зашифрованный здравый смысл. Но она же представляет собой и сплошное коварство: бывало, имевшие солидную репутацию специалисты совершали ошибки, а пользовавшиеся дурной славой игроки оказывались правы. Чтобы понять теорию случайности и преодолеть заблуждения, необходим опыт и вдумчивый анализ. Итак, мы начинаем наше путешествие, отталкиваясь от основных законов вероятностей и проблем, связанных с их раскрытием, пониманием и применением. Одним из классических исследований на тему интуитивного понимания людьми этих законов можно считать эксперимент, который провели двое людей, сделавших так много для нашего просвещения, – Дэниэл Канеман и Амос Тверский[28]. Не робейте, присоединяйтесь – узнаете кое-что о своей собственной вероятностной интуиции.
Представьте себе женщину по имени Линда: ей тридцать один год, она не замужем, ей свойственна прямота и исключительный ум. В колледже она в качестве основного предмета изучала философию. В студенческие годы Линда активно выступала против дискриминации и социальной несправедливости, участвовала в демонстрациях против использования ядерной энергии. Все это Тверский и Канеман рассказали группе из восьмидесяти восьми человек и попросили их оценить следующие утверждения по шкале из восьми баллов: 1 балл – наиболее вероятное утверждение, 8 баллов – наименее вероятное. Вот результаты, от наиболее до наименее вероятных (табл. 1).
На первый взгляд может показаться, что ничего необычного в таких результатах нет: по описанию Линда скорее походила на активную феминистку, чем на банковского служащего или страхового агента. Однако обратим внимание на три возможности и их средние баллы, данные ниже в порядке от наиболее до наименее вероятного. 85 % опрашиваемых оценили эти три возможности следующим образом (табл. 2).
Таблица 1
Если вы не видите ничего необычного, значит, Канеману и Тверскому удалось провести вас, потому как если вероятность того, что Линда работает в банке и принимает активное участие в феминистском движении, больше, чем вероятность того, что Линда работает в банке, нарушается наш первый закон вероятностей, один из основных: «Вероятность того, что произойдут оба события, не может быть выше вероятности того, что каждое из событий произойдет по отдельности». Почему нет? Простая арифметика: вероятность того, что событие А произойдет = вероятности того, что события А и В произойдут + вероятность того, что событие А произойдет, а событие В не произойдет.
Для Канемана и Тверского результаты неожиданными не стали – они снабдили опрашиваемых большим количеством возможных вариантов, и связь между тремя сценариями, расположенными в случайном порядке, можно было и выпустить из виду. Канеман и Тверский дали описание Линды еще одной группе, но на этот раз утверждений было только три:
♦ Линда принимает активное участие в феминистском движении.
♦ Линда работает в банке и принимает активное участие в феминистском движении.
♦ Линда работает в банке.
К их удивлению, 87 % опрошенных также выстроили утверждения следующим образом: вероятность того, что Линда работает в банке и принимает активное участие в феминистском движении, оказалась выше вероятности того, что Линда работает в банке. Исследователи решили пойти еще дальше: они прямо попросили группу из тридцати шести совсем неглупых выпускников подумать над ответами, при этом держа в уме наш первый закон вероятностей. Но даже после подсказки двое выпускников продолжали настаивать на нелогичных суждениях.
Канеман и Тверский заметили одну любопытную деталь, связанную с этим упрямым заблуждением: люди не совершат той же ошибки, если задать им вопросы о Линде, не связанные с тем, что они о ней знают. К примеру, предположим следующее – Канеман и Тверский спросили о том, какое из ниже приведенных утверждений наиболее вероятно:
♦ Линда владеет магазином, продающим блинчики по франшизе.
♦ Линда перенесла операцию по изменению пола, теперь ее зовут Ларри.
♦ Линда перенесла операцию по изменению пола, теперь ее зовут Ларри, и она владеет магазином, продающим блинчики по франшизе.
В данном случае несколько опрашиваемых выбрали бы в качестве наиболее вероятного утверждения последнее.
Канеман и Тверский сделали вывод: утверждение «Линда принимает активное участие в феминистском движении» не противоречит описанному характеру Линды, а добавление такой подробности, как работа в банке, только увеличивает правдоподобность утверждения. Но между хипповой юностью Линды и ее четвертым десятком жизни в этом бренном мире могло случиться много чего. Она могла стать религиозной фундаменталисткой, выйти замуж за скинхеда и сделать татуировку свастики на левой ягодице, могла заняться чем-то другим и забыть о своем активном участии в политической жизни. В каждом из этих утверждений, да и во многих других Линда, возможно, не будет принимать активное участие в феминистском движении. Поэтому добавление этой детали снижает вероятность утверждения, пусть даже на первый взгляд кажется ровным счетом наоборот.
28
Daniel Kahneman, Paul Slovic, and Amos Tversky, eds., Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases (Cambridge: Cambridge University Press, 1982), pp. 90–98.