Леонард Млодинов - (Не)совершенная случайность. Как случай управляет нашей жизнью
Ни процесс подсчета голосов, ни сам процесс голосования нельзя назвать совершенным. Если, например, по причине ошибки в работе почтовой службы 1 из 100 потенциальных избирателей не получит извещения с адресом избирательного участка, а еще 1 на каждых 100 таких избирателей по этой причине не проголосует, то в вашингтонских выборах это вылилось бы в 300 избирателей, которые хотели бы проголосовать, но не получили такой возможности в силу ошибки правительства. Выборы, как и любое измерение, неточны, пересчеты тоже, поэтому когда кандидаты набирают близкое количество голосов, разумнее принять результаты выборов такими, какие они есть, или попросту подбросить монетку, а не тратить время на бесконечные пересчеты.
Вопрос неточности измерений приобрел особо важное значение в середине XVIII в., когда в центре внимания астрономов и математиков оказалась проблема согласования законов Ньютона и наблюдаемого движения Луны и планет. Один из способов получения единственного значения на основе целого ряда не совпадающих измерений — усреднение, или вычисление среднего значения. По всей видимости, первым эту процедуру использовал в оптических исследованиях молодой Исаак Ньютон{120}. Однако, как и в целом ряде других случаев, Ньютон опередил здесь свое время. В ту пору, да и в следующем веке, большинство ученых не занимались подсчетом среднего. Вместо этого они выбирали среди своих измерений «золотой стандарт» — значение, которое интуитивно признавали наиболее надежным среди своих результатов. Дело в том, что отклонения в измерениях они рассматривали не как неизбежный побочный продукт процесса измерения, но как свидетельство небрежности, у которой могли быть последствия, в том числе и этического характера. Они даже избегали публиковать результаты множественных измерений одного и того показателя, полагая, что это будет сочтено проявлением неаккуратности в работе и вызовет недоверие. Но к середине XVIII в. положение дел начало меняться. В наши дни рассчитать примерные орбиты небесных тел, представляющие собой набор эллипсов, приближенных по форме к окружности, может любой сообразительный старшеклассник, который при этом даже не подумает снять наушники с громыхающей в них музыкой. Однако же описать движение планет с большей точностью, учитывая не только силу притяжения Солнца, но также и притяжение других планет, а кроме того, отклонения в форме Луны и планет от совершенной сферы, непросто даже сейчас. Чтобы достигнуть этой цели, необходимо согласовать сложные и приближенные математические вычисления с неточностями наблюдений и измерений.
Но есть еще одна причина, по которой в конце XVIII в. оказалась востребована математическая теория измерения: в 1780-х гг. во Франции начала складываться новая область точной экспериментальной физики{121}. До этого времени в физике сосуществовали две не связанные друг с другом исследовательские традиции. С одной стороны, математики занимались изучением строгих следствий из ньютоновых теорий движения и тяготения. С другой стороны, те, кого принято именовать экспериментальными философами, проводили эмпирические исследования электричества, магнетизма, света и температур. Представителей экспериментальной философии, зачастую ученых-любителей, строгая научная методология занимала в значительно меньшей степени, нежели математически ориентированных исследователей, и потому возникло движение, направленное на то, чтобы реформировать и математизировать экспериментальную физику. И вновь ведущую роль здесь сыграл Пьер-Симон де Лаплас.
Лаплас заинтересовался физикой благодаря работам своего коллеги и соотечественника, французского ученого Антуана Лорана Лавуазье, которого считают отцом современной химии{122}. Лаплас и Лавуазье много лет работали вместе, однако Лавуазье в значительно меньшей степени преуспел в искусстве выживания в то беспокойное время. Чтобы заработать деньги на свои многочисленные опыты, ему пришлось стать членом привилегированной частной коллегии откупщиков, работавших под защитой государства. Я не представляю себе времен, когда человека, занимающегося сбором налогов, жаждали бы пригласить домой на чашечку горячего кофе с имбирными пряниками, но когда грянула Французская революция, должность эта оказалась особенно ненадежным прикрытием. В 1794 г. Лавуазье арестовали вместе со всеми членами коллегии и приговорили к смертной казни. Будучи человеком до конца преданным науке, Лавуазье попросил об отсрочке исполнения приговора, чтобы закончить некоторые опыты и опубликовать результаты. На что председатель трибунала дал знаменитый ответ: «Республике ученые не нужны». Отца современной химии безотлагательно обезглавили, а тело бросили в общую могилу. По легенде, он поручил своему ассистенту подсчитать количество слов, которые попытается выговорить его лишенная тела голова.
Работы Лапласа и Лавуазье, а также ряда других ученых, прежде всего Шарля-Огюстена де Кулона, проводившего опыты с электричеством и магнетизмом, преобразили экспериментальную физику. Кроме того, эти работы внесли вклад в развитие в 1790-х гг. новой метрической системы, пришедшей на смену множеству разрозненных и несопоставимых систем, тормозивших развитие науки и нередко служивших причиной споров между торговцами. Новую метрическую систему, разработанную группой ученых, сформированной по указу Людовика XVI, революционное правительство узаконило уже после падения Людовика. По иронии судьбы, Лавуазье был одним из членов этой группы.
Требования как астрономии, так и экспериментальной физики были таковы, что на долю математиков конца XVIII — начала XIX вв. выпали прежде всего осмысление и подсчет случайной ошибки. Их усилиями возникла новая область — математическая статистика, занимающаяся разработкой методов для интерпретации данных наблюдений и опытов. Специалисты в области статистики зачастую считают, что рост современной науки начался именно с этих разработок — с развития теории измерения. Однако статистические методы используются и для решения задач повседневной жизни: например, для оценки эффективности лекарственных препаратов или популярности политиков. Поэтому понимание правил осуществления статистических выводов важно не только для тех, кто занимается наукой, но и для каждого из нас.
Один из парадоксов нашей жизни заключается в том, что хотя измерения всегда несут в себе некоторую погрешность, когда речь заходит об измерениях, реже всего говорят именно о погрешности. Если въедливый полицейский докладывает судье, что его радиолокатор показал, будто бы вы ехали со скоростью 62 км в час в зоне, где допустимый предел скорости — 56, то штрафа вам не избежать, хотя в показаниях прибора возможны отклонения на несколько км в час{123}. И хотя большинство школьников (не говоря уже об их родителях) согласились бы даже спрыгнуть с крыши, если бы это увеличило балл на выпускном тесте по математике с 598 до 625, исследования, о которых вам расскажет редкий работник в области образования, показывают: достаточно высока вероятность получить лишних 30 баллов, если пройти тест еще разок-другой{124}. А иногда малозначащие различия попадают в выпуски новостей. Некоторое время тому назад в августе Статистическое управление министерства труда США сообщило, что безработица находится на уровне 4,7%. В июле управление сообщало о показателе 4,8%. Изменение показателя немедленно нашло отражение в газетных заголовках; к примеру, вот что напечатала на первой странице «Нью-Йорк Таймс»: «Количество рабочих мест и уровень заработной платы за прошлый месяц несколько выросли»{125}. Однако, как замечает Джин Эпштейн, редактор отдела экономики «Barron's», «из того, что изменилась цифра, совершенно не обязательно следует, что изменилось положение дел. Например, всякий раз, когда показатель безработицы изменяется на десятую долю процента… изменение это столь незначительно, что никоим образом нельзя утверждать, будто бы оно вообще имело место»{126}. Иными словами, если Статистическое управление измерит показатель безработицы в августе и повторит измерение через час, то лишь благодаря случайной ошибке второе измерение будет с высокой вероятностью отличаться от первого по меньшей мере на десятую долю процента. И что. неужели мы прочитаем в «Нью-Йорк Таймс»: «Количество рабочих мест и уровень заработной платы к двум часам пополудни несколько выросли»?
Погрешность измерения становится еще более серьезной проблемой, когда количественные показатели приписываются субъективно, как в случае с сочинением Алексея. Например, группа исследователей в Пенсильванском университете Клэрион собрала 120 курсовых работ и проверила их с таким тщанием, с каким работы вашего ребенка не будут проверяться никогда: каждую курсовую независимо друг от друга оценивали восемь сотрудников факультета. Итоговые оценки (по шкале от A до F) иногда различались на два и более деления шкалы. В среднем различие между ними составило около одного деления шкалы{127}. Поскольку будущее студентов очень часто зависит от подобного рода оценок, столь высокая погрешность — факт довольно печальный. Однако ее можно понять, если учесть, что взгляды и философия профессоров любого факультета в любом из университетов охватывают весь диапазон от Карла Маркса до Граучо Маркса. Можно ли подвергнуть этот фактор контролю? Например, дать экзаменаторам четкие критерии оценивания и потребовать следования этим критериям? Исследователь в университете штата Айова предъявил около 100 студенческих работ группе аспирантов, специалистов в области риторики и коммуникации, которых заранее обучил применению подобных критериев{128}. Каждую работу оценивали по шкале от 1 до 4 два независимых «экзаменатора». При сопоставлении оценок выяснилось, что мнения экзаменаторов совпали лишь примерно в половине случаев. Аналогичные результаты были получены в Техасском университете при анализе оценок за вступительное сочинение{129}. Даже почтенная Центральная приемная комиссия признается, что в случае двух экзаменаторов, согласно ее ожиданиям, «92% сочинений получат оценки, различающиеся в пределах ±1 балла по шестибалльной шкале для сочинений»{130}.
