Истории будущего

Если научное понимание причин открыло дорогу к достоверным прогнозам во многих областях знания, то почему так случилось не везде? Социальные теоретики, от Адама Смита до Огюста Конта и Карла Маркса, искали в эволюции человеческих обществ причинно-следственные законы, родственные ньютоновским законам движения. Но постепенно стало ясно, что не все области реальности одинаково строго подчиняются причинно-следственным закономерностям. Этот вывод соответствует конусу предсказуемости будущего (см. главу 2). Многие факторы, включая сюда и жизнедеятельность человеческого общества, определяются более слабыми закономерностями. Устанавливать причины Первой мировой войны – совсем не то же самое, что выявлять причины движения планет по эллиптическим орбитам.

Вероятность

Современная теория вероятностей сложилась по итогам попыток улучшить прогнозирование в тех областях, где причинно-следственные связи были слабее и менее механическими, чем обнаруженные Ньютон в астрономии и физике. «Совершенно неоспоримо, – писал Декарт, – что, будучи не в силах определить, что в самом деле истинно, мы должны следовать наиболее вероятному»²⁷¹

.

Догадки о вероятностях – скажем, каковы шансы умереть при родах или вернуться из океанского плавания – практиковались повсюду с древних времен. Современная теория вероятностей использует математические модели для более точного обоснования этих догадок. Игрокам в покер и страховым компаниям известно, что понимание шансов не только улучшает понимание возможного будущего, но и способно принести много денег. Вероятностные модели эффективны потому, что на удивление часто и хорошо предсказывают возможное будущее.

Истоки современной теории вероятностей лежат в изучении азартных игр. В эти игры играли с незапамятных пор. Костяшки, которые, по всей видимости, использовались в качестве игральных, обнаружены в памятниках бронзового века в Восточном Средиземноморье²⁷². Но лишь в последние столетия вероятностные правила азартных игр получили рассмотрение в механистическом и математическом духе современной науки.

В 1564 году итальянский математик, врач и игрок по имени Джироламо Кардано составил одно из первых тщательных исследований азартных игр (увы, оно не было опубликовано до 1663 года). В его книге содержится, по словам Иэна Стюарта, «первое систематическое рассмотрение вероятности». Сам факт написания этой книги опровергает обстоятельства и вероятности, ибо мать Кардано до его рождения пыталась сделать аборт²⁷³

. Он родился слабым и болезненным, однако выжил и даже уцелел в эпидемии бубонной чумы, погубивший его няню и братьев. В некотором смысле его мышление о будущем было ничуть не современным. Попадая в беду, он, по собственному признанию, посещал «гадателей и волшебников, чтобы найти какое-то избавление от бесчисленных забот», а в азартных играх частенько объяснял случайные серии проигрышей тем фактом, что «удача отворачивается»²⁷⁴. Но он был хорош в игре и, несмотря на свои суеверия, продумывал логику случая с механической точностью, словно никакие бесы, духи и чародеи не вмешивались в закономерности, указывавшие на возможное будущее.

Вот старинная задача, которую Кардано решил с механической точностью. Опытные игроки знают, что, если бросить три костяшки, десятка станет выпадать чуть чаще, чем девятка. На подобных нюансах игроки и делают состояния, ведь это нелогичный факт, который можно использовать против новичков. Но речь не идет о строгой причинной закономерности; это лишь вероятность. При любом конкретном броске вероятно выкинуть 9, а не 10, но если играть достаточно долго и продолжать ставить на 10, то игрок добьется успеха вернее, чем тот, кто продолжает ставить на 9²⁷⁵.

Почему? Кардано предложил объяснение, которое проще всего понять, опираясь на современную идею «пространства выборки»²⁷⁶. Пространство выборки – это список всех возможных результатов процесса наподобие подбрасывания монеты. Такие выборки возможны и в образцовом мире, создаваемом в уме вследствие активации миллиардов нейронов, и в мире реальном. Это различие имеет важное значение для всякого вероятностного мышления. Пространства выборки в образцовом мире, как правило, полностью известны, а их поведение можно описать с математической точностью. В мире реальном дело обстоит хуже. Если подбросить монетку в воображаемом образцовом мире, пространство выборки составить просто: оно охватывает по одному аверсу и реверсу, причем вероятность каждого исхода составляет 50 %. В мире реальном монета может быть старой и потертой, поэтому вероятность того, что она выпадет аверсом, оказывается несколько выше. Выборки реального мира во многом сходны с образцовыми, а потому мы скрещиваем пальцы и надеемся, что образцы способны дать довольно хорошее представление о реальном мире. На удивление часто эта ставка окупается.