Теорема Байеса: почему стопроцентная уверенность — зло
Популяризатор науки и одна из успешнейших женщин-игроков в покер Лив Боэри рассказывает о том, как формула вероятности Байеса помогла ей избавиться от ипохондрии и улучшить навыки логического мышления
Портрет Томаса Байеса Я была ипохондриком большую часть своей жизни.
Когда мне было 13, я прочитала статью о девушке моего возраста, которая недавно облысела. Следующие шесть месяцев я одержимо подсчитывала каждую волосинку, оставшуюся на расческе.
Несколько лет спустя, когда я была первокурсницей, у меня три дня подряд болела голова, и из-за этого я рыдала в постели, будучи уверенной, что у меня опухоль мозга. (Ее не было.)
В 2008 году мой невротизм достиг головокружительного пика. Я занималась вейкбордингом на теплом озере во время поездки в Лас-Вегас и спустя несколько дней после этого проснулась с недомоганием. Спустя три часа чтения Google я была в полной панике.
Видите ли, существует чрезвычайно редкая, но тем не менее ужасающая амеба под названием Naegleria fowleri, которая иногда появляется в теплых пресноводных озерах в южных штатах, и если вдохнуть воды из озера, амеба может проникнуть к обонятельному нерву, размножиться и в буквальном смысле поедать ваш мозг. И хотя я понимала смысл слов «чрезвычайно редко», сюжет был чересчур уж идеальным — невротический ипохондрик, который постоянно страшился редких страшных болезней, пал жертвой редкой страшной болезни.
Конечно, я снова ошиблась. Единственное, что ело мой мозг, – это мое иррациональное беспокойство, и после нескольких бессонных ночей я почувствовала себя достаточно хорошо, чтобы опять присоединиться к загулу в Вегасе.
Перескакивая на сегодняшний день, я рада сказать, что мои ипохондрии — и мои навыки логического мышления в целом — значительно улучшились. По большей части этим я обязана своей профессии: я начала играть в профессиональный покер вскоре после случая с амебой, и за 10 лет игра научила меня лучше справляться с неопределенностью.
Но самое сильное противоядие от моей иррациональности я получила из удивительного источника: от английского священника XVIII века — преподобного Томаса Байеса. Его новаторская работа в статистике выявила чрезвычайно мощный инструмент, который при правильном использовании может радикально улучшить наше восприятие мира.
Теорема Байеса
Наш современный мир, как известно, непредсказуем и сложен. Покупать ли биткойны? Верить ли этому заголовку? Мое смятение действительно существует или просто навязано мне?
Будь то финансы, карьера или любовная жизнь, нам приходится ежедневно принимать сложные решения. Кроме того, смартфоны круглосуточно бомбардируют нас бесконечным потоком новостей и информации. Часть этой информации надежна, часть — просто шум, а кое-что и вовсе придумано, чтобы ввести нас в заблуждение. Итак, как же мы решаем, во что верить?
Преподобный Байес сделал громадные шаги в решении этой вековой проблемы. Он был статистиком, и его работа над природой вероятности заложила основу того, что теперь известно как теорема Байеса. Хотя его формальное определение представляется довольно устрашающим математическим уравнением, оно, по существу, сводится к следующему:
Предыдущие убеждения (априорная вероятность) х новые данные = новые убеждения (апостериорная вероятность)
Другими словами, всякий раз, когда мы получаем новое доказательство, насколько оно влияет на то, что мы в настоящее время считаем истиной? Поддерживает ли эта информация наши убеждения, подрывает ли их или вообще никак не влияет?
Этот подход известен как «байесовское» мышление, и скорее всего, вы используете этот метод построения убеждений всю свою жизнь, не осознавая, что у него есть формальное название.
Например, представьте себе, что коллега приходит к вам с шокирующей новостью: он подозревает, что ваш босс «выкачивает» деньги из компании. Вы всегда уважали своего начальника, и если бы вас попросили оценить вероятность его воровства до того, как вы услышали какие-то сплетни («априорная вероятность»), вы сочли бы это крайне маловероятным. Между тем известно, что ваш коллега преувеличивает и драматизирует ситуации, особенно то, что касается руководства. Таким образом, одно его слово несет в себе небольшой доказательный вес — и вы не слишком серьезно относитесь к этим обвинениям. Статистически говоря, ваша «апостериорная вероятность» остается почти неизменной.
Теперь возьмем тот же сценарий, но вместо вербальной информации ваш коллега демонстрирует бумажные доказательства, что денежные средства компании уходят на банковский счет вашего начальника. В этом случае вес доказательств намного сильнее, поэтому вероятность того, что «босс — вор», сильно вырастет. Чем сильнее доказательства, тем сильнее ваши новые убеждения. И если доказательства достаточно убедительные, это побудит вас полностью изменить свое мнение о начальнике.
Если это кажется очевидным и интуитивным, так и должно быть. Человеческий мозг в какой-то мере и есть естественная машина байесовского мышления благодаря процессу, известному как прогностическая обработка. Проблема в том, что почти все наши интуитивные чувства развивались в более простых ситуациях, вроде борьбы за выживание в саванне. Сложность более современных решений может иногда приводить к тому, что байесовское мышление не срабатывает, особенно если дело касается того, что нас действительно волнует.
Ловушки мотивированных рассуждений
Что, если вместо уважения к начальнику вы испытываете раздражение, потому что считаете, что его несправедливо повысили до нынешней позиции вместо вас? Объективно говоря, ваше «априорное» убеждение в том, что он расхищает средства, должно быть почти таким же маловероятным, как в предыдущем примере. Однако поскольку вы не любите его по другой причине, у вас теперь есть дополнительная мотивация поверить в сплетни от вашего коллеги. В результате ваше «апостериорное» убеждение может измениться кардинально, несмотря на отсутствие убедительных доказательств… и возможно, дойдет до того, что вы сделаете или скажете что-то неблагоразумное.
Феномен перехода от корректного выстраивания выводов к опоре на личные желания или эмоции известен как «мотивированное рассуждение», и оно затрагивает каждого из нас, какими бы рациональными мы себя ни считали. Сложно сосчитать, сколько объективно глупых игр я провела за покерным столом из-за чрезмерной эмоциональной привязанности к конкретному результату — от погони за потерянными фишками и безрассудными блефами после неудачной раздачи карт до отчаянного геройства против соперников, которые действовали мне на нервы.
Когда мы слишком сильно отождествляем себя с глубоко укоренившимся убеждением, идеей или результатом, могут возникнуть множество когнитивных предубеждений. Например, возьмите предвзятость подтверждения. Это наша склонность охотно принимать любую информацию, подтверждающую наше мнение, и недооценивать все, что противоречит ему. Это очень легко заметить у других людей (особенно у тех, с кем вы не согласны в политическом плане), но очень трудно обнаружить у себя, потому что предвзятость возникает бессознательно. Но она всегда есть.
И такая байесовская ошибка может иметь очень реальные и трагические последствия: это уголовные дела, в которых присяжные заседатели бессознательно игнорируют оправдательные доказательства и отправляют невиновного в тюрьму из-за своего предшествующего негативного столкновения с кем-то из демографической группы, в которую входит подсудимый. Это и растущая неспособность услышать альтернативные аргументы от представителей другой части политического спектра. Теоретики заговора впитывают любые нетрадиционные убеждения, которые попадаются им под руку: они считают, что Земля плоская, что звезды кино — ящеры, а случайная пиццерия — база сексуального рабства, и все из-за комментариев, прочитанных в интернете.
Итак, как нам преодолеть эту глубоко укоренившуюся часть человеческой натуры? Как правильно применять байесовское мышление?
Экстраординарные высказывания требуют экстраординарных доказательств
Для мотивированных рассуждений решение очевидно: самосознание.
Хотя предвзятость подтверждения обычно незаметна для нас, ее физиологические триггеры более очевидны. Есть ли человек, слыша о котором, вы стискиваете зубы, а ваша кровь вскипает? Социальные или религиозные убеждения, которые вам дороги настолько, что вы считаете смехотворным даже обсуждать их?
У всех нас есть какое-нибудь глубокое убеждение, которое заставляет нас немедленно занять оборонительную позицию. Это не означает, что убеждение на самом деле неверно. Но это значит, что мы уязвимы к плохой аргументации по поводу этого убеждения. И если вы научитесь определять у себя соответствующие эмоциональные сигналы, у вас будет больше шансов объективно оценить доказательства или аргументы другой стороны.
Впрочем, лучшее средство от некоторых байесовских ошибок — точная информация. Именно это помогло мне в битве против ипохондрии. Изучение числовых вероятностей болезней, которых я боялась, означало, что я могу справиться с рисками так же, как и в покере.
Уставший от моего невротизма друг оценил приблизительные шансы того, что кто-то моего возраста, пола и истории болезни подцепит эту смертельную амебу после купания в этом конкретном озере. «Лив, вероятность этого значительно меньше того, что ты сделаешь королевский флеш дважды подряд, — сказал он. — Ты сыграла тысячи партий, и этого никогда не случалось ни у тебя, ни у кого-то другого, кого ты знаешь. Перестань беспокоиться об этой гребаной амебе».
Если бы я хотела сделать еще один шаг, я могла бы, применив к этой априорной вероятности формулу Байеса, умножить ее на доказательную силу моих симптомов головного мозга. Чтобы сделать это математически, я бы взяла обратную ситуацию: насколько вероятны мои симптомы без амебы? (Ответ: очень вероятны!) Поскольку головные боли бывают у людей постоянно, это очень слабые доказательства амебной инфекции, и поэтому апостериорная вероятность остается практически неизменной.
И это важный урок. Когда речь идет о статистике, легко сосредоточиться на жареных заголовках, таких как «тысячи людей погибли от терроризма в прошлом году», и забыть о другой, такой же важной части уравнения: число людей, которые не погибли от него в прошлом году.
Иногда энтузиасты заговора попадают в подобную статистическую ловушку. На первый взгляд, оспаривать некие устоявшиеся убеждения — хорошая научная практика, это может раскрыть несправедливость и предотвратить повторение системных ошибок в обществе. Но для некоторых доказательство, что главенствующая точка зрения ошибочна, становится всепоглощающей миссией. И это особенно опасно в эпоху интернета, когда поиск в Google всегда подбрасывает что-то, что соответствует вашим убеждениям. Правило Байеса учит, что экстраординарные высказывания требуют экстраординарных доказательств.
Тем не менее, для некоторых людей чем менее вероятно объяснение, тем более вероятно, что они этому поверят. Возьмите тех, кто утверждает, что Земля плоская. Они исходят из представления, что все пилоты, астрономы, геологи, физики и инженеры GPS в мире участвуют в заговоре, чтобы ввести общественность в заблуждение относительно формы планеты. Априорная вероятность этого сценария, учитывая все другие мыслимые возможности, чрезвычайно мала. Но, что совершенно дико, любая демонстрация противоположной точки зрения, какой бы сильной она ни казалась, еще больше укрепляет их мировоззрение.
Безусловная неопределенность
Если и есть хоть одна вещь, в которой мы благодаря Байесу можем быть уверенными, так это то, что ни в чем нельзя быть уверенными абсолютно. Как космический корабль, пытающийся достичь скорости света, апостериорная вероятность может только приближаться к 100% (или 0%), но никогда не сможет достичь этого показателя.
Когда мы говорим или думаем: «Я уверен на 100%!» — даже в отношении чего-то очень вероятного, как шарообразная форма Земли, — это не просто глупость, это фактическая ошибка. Говоря так, мы утверждаем, что в мире нет доказательств, какими бы сильными они ни были, которые способны изменить наше мнение. И это так же смешно, как утверждать: «Я знаю все обо всем, что когда-либо могло произойти во Вселенной», потому что всегда есть нечто неизведанное, что мы не можем себе представить, какими бы знающими и мудрыми мы ни были.
Именно поэтому наука никогда официально ничего не доказывает — она просто ищет подтверждения или опровержения существующих теорий, пока степень уверенности не приблизится к 0% или 100%. Это должно служить напоминанием о том, что мы всегда должны допускать возможность поменять мнение, если появятся достаточно сильные доказательства. И самое главное, мы должны смотреть на наши убеждения реально: это просто еще одна априорная вероятность, дрейфующая в море неопределенности.
Бутылка Клейна «Мысленно склеив края двух лент Мёбиуса, — говорит Генри Сегерман, — можно получить бутылку Клейна, которая также имеет одну поверхность. Здесь мы видим бутылку Клейна, полученную из лент Мёбиуса с круглым краем. Вернее, то, как она может выглядеть в трехмерном пространстве. Раз исходные «круглые» ленты Мёбиуса уходят в бесконечность, то такая бутылка Клейна будет продолжаться в бесконечность дважды и сама себя пересечет, что видно на скульптуре». Увеличенная копия этой скульптуры украшает факультет математики и статистики Мельбурнского университета. 
Кривая Гильберта: непрерывная линия заполняет пространство куба, ни разу не прерываясь и не пересекаясь сама с собой. Кривые Гильберта представляют собой фрактальные структуры, и если увеличить масштаб, можно увидеть, что части этой кривой повторяют форму целого. «Я тысячи раз видел их на иллюстрациях и компьютерных моделях, но, когда впервые взял такую 3D-скульптуру в руки, сразу заметил, что она еще и пружинит, — говорит Сегерман. — Физические воплощения математических концепций всегда чем-нибудь да удивляют». 
Стэнфордский кролик Созданная в 1994 году трехмерная модель. Сложенная из почти 70 000 треугольников, она служит простым и популярным тестом эффективности программных алгоритмов. Например, на кролике можно проверить эффективность сжатия данных или сглаживания поверхности для компьютерной графики. Поэтому для специалистов эта форма — все равно что фраза «Съешь еще этих мягких французских булок» для любителя поиграться с компьютерными шрифтами. Скульптура «Стэнфордский кролик» — это та же модель, поверхность которой «замощена» буквами слова «кролик» (bunny). 
Платоновы тела: сложенные правильными треугольниками тетраэдр, октаэдр и икосаэдр, а также состоящий из квадратов куб и икосаэдр на основе пятиугольников. Сам Платон связывал их с четырьмя стихиями: «гладкие» октаэдрические частицы, по его представлениям, складывали воздух, «текучие» икосаэдры — воду, «плотные» кубы — землю, а острые и «колючие» третраэдры — огонь. Пятый элемент, додекаэдр, философ считал частицей мира идей. 
Дополнение восьмерки Представьте, что вы завязали узел внутри твердого тела, а потом удалили его; оставшаяся полость называется дополнением узла. На этой модели показано дополнение одного из самых простых узлов, восьмерки. 
Тессеракт — четырехмерный куб: подобно тому как квадрат можно получить смещением отрезка перпендикулярно ему на равное его длине расстояние, куб можно получить аналогичным копированием квадрата в трех измерениях, а сдвинув куб в четвертом, мы «нарисуем» тессеракт, или гиперкуб. У него будет 16 вершин и 24 грани, проекции которых на наше трехмерное пространство выглядят мало похожими на обычный трехмерный куб. 
Топологическая шутка: с определенной точки зрения поверхности кружки и бублика «одинаковы», точнее говоря — гомеоморфны, поскольку способны переходить одна в другую без разрывов и склеек, за счет постепенной деформации. 
Линейный вид
