Стивен Пинкер

РАЦИОНАЛЬНОСТЬ

Что это, почему нам ее не хватает и чем она важна

Переводчик Галина Бородина

Редактор Пётр Фаворов

Издатель П. Подкосов

Руководитель проекта А. Тарасова

Ассистент редакции М. Короченская

Корректоры О. Петрова, Е. Рудницкая, Е. Сметанникова

Компьютерная верстка А. Ларионов

Художественное оформление и макет Ю. Буга

© Steven Pinker, 2021

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2023

© Электронное издание. ООО «Альпина Диджитал», 2023

* * *

Посвящается

Рослин Визенфелд Пинкер

Что человек, когда он занят только

Сном и едой? Животное, не больше.

Тот, кто нас создал с мыслью столь обширной,

Глядящей и вперед и вспять, вложил в нас

Не для того богоподобный разум,

Чтоб праздно плесневел он.

У. Шекспир. Гамлет{1}

Предисловие

Рациональность должна быть путеводной звездой всех наших мыслей и поступков. (Если вы не согласны, рациональны ли ваши возражения?) Однако в эпоху, как никогда прежде изобилующую возможностями для интеллектуального развития, общественное пространство кишит фальшивыми новостями, медицинским шарлатанством, теориями заговора и риторикой «пост-правды».

Как нам постичь постижение истины — и его противоположность? Вопрос не терпит отлагательств. В третьем десятилетии третьего тысячелетия человечество столкнулось со смертельными угрозами своему здоровью, демократии и самому существованию нашей планеты. От этих проблем захватывает дух, но их можно решить, и у нашего биологического вида для этого достаточно смекалки. Однако чуть ли не самая острая проблема современности — убедить людей принять эти решения, когда мы их наконец найдем.

Вокруг только и слышны причитания об ограниченности разума, а мысль, будто люди от природы нерациональны, стала общим местом. Общественные науки и средства массовой информации изображают человека вечным троглодитом, готовым среагировать на льва в траве ворохом предрассудков, слепых пятен, ложных умозаключений и иллюзий. (Статья в «Википедии», посвященная когнитивным искажениям, насчитывает их почти две сотни.)

Но я, как когнитивный психолог, не могу согласиться с циничным утверждением, будто человеческий разум — просто ящик с бредовыми идеями. Охотники-собиратели — наши предки и наши современники — не пугливые кролики, но здравомыслящие существа, которые умеют справляться с трудностями. Список свойственных нам типов глупости не может объяснить, почему мы так умны — умны настолько, чтобы открыть законы природы, преобразить планету, продлить и обогатить жизнь человека и не в последнюю очередь вывести правила рациональности, которыми мы сами же часто пренебрегаем.

Конечно, я сам одним из первых буду настаивать, что понять природу человека можно, лишь принимая во внимание несоответствие условий, в которых мы эволюционировали, тем условиям, в которых оказались сегодня. Однако наш разум приспособлен не к одной только саванне плейстоценовой эпохи. Он прекрасно справляется везде, где не решаются научные или технологические вопросы (а люди, собственно, редко сталкиваются с такими вопросами) и недоступны или неприменимы современные инструменты рационального мышления вроде статистических формул и наборов данных. Как мы увидим далее, когда перед нами ставят задачи, имеющие более прямое отношение к нашей повседневной реальности, причем подают их в том виде, в каком они естественным образом предстают перед нами в жизни, выясняется, что мы не настолько безмозглы, как кажется. Однако нас это не оправдывает. Сегодня мы располагаем точнейшими инструментами мышления, и оптимальным исходом для нас как отдельных личностей и общества в целом было бы научиться понимать и применять их.

Эта книга выросла из курса лекций, который я читаю в Гарварде; в нем я исследую природу рациональности и пытаюсь ответить на вопрос, почему нам кажется, что рациональность — редкое явление. Как и многие другие психологи, я обожаю рассказывать студентам об удостоенных Нобелевских премий поразительных открытиях, указавших на слабые места человеческого мышления, и считаю эти открытия важнейшим вкладом нашей науки в сумму знаний. Как и многие, я верю, что соответствие стандартам рациональности, до которых люди так часто недотягивают, должно быть задачей системы образования и популяризаторов науки. Наряду с азами естественных наук, истории и литературы граждане должны осваивать интеллектуальные инструменты здравого рассуждения. К ним относятся логика, критическое мышление, представление о вероятности, корреляции и причинности, эффективные способы уточнять свои представления и принимать решения в условиях нехватки данных, а также критерии, позволяющие делать разумный индивидуальный или коллективный выбор. Если мы не хотим наломать дров в частной жизни и государственном управлении, без этих инструментов нам не обойтись. Они помогают взвешивать риски, оценивать спорные суждения, не путаться в парадоксах и осознавать причины жизненных трагедий и невзгод. Но я не слышал, чтобы кто-нибудь написал книгу, где рассказывалось бы обо всех этих инструментах сразу.

Взяться за такой труд заставило меня осознание еще одной вещи: при всей своей увлекательности учебная программа предмета «когнитивная психология» не помогает мне отвечать на вопросы, которые я чаще всего слышу от людей, когда они узнают, что я читаю курс лекций о рациональности. Как люди могут верить, что Хиллари Клинтон руководила сетью борделей для педофилов со штаб-квартирой, замаскированной под пиццерию, или что инверсионный след, который тянется за самолетами, — это психотропные вещества, распыляемые по секретному приказу правительства? Ключевые тезисы моих лекций вроде «ошибки игрока» или «пренебрежения базовой оценкой» не позволяют разгадать те самые загадки, благодаря которым человеческая нерациональность превратилась в настолько животрепещущую проблему. Поиск ответов привел меня к новым темам вроде природы слухов, народной мудрости и конспирологического восприятия реальности, заставил задуматься о различиях между рациональностью отдельного человека и рациональностью толпы, а также между двумя типами мышления — реалистическим и мифологическим.

И наконец, хотя кому-то и покажется парадоксальным приводить рациональные аргументы в пользу самой рациональности, нам пора бы этим заняться. Вокруг достаточно людей, взявших на вооружение противоположный парадоксальный подход, — они приводят аргументы (предположительно рациональные, а иначе зачем нам их выслушивать?) за то, что рациональность переоценена: обладатели строго логического склада личности унылы и ограниченны, аналитическое мышление следует подчинить требованиям социальной справедливости, а доброе сердце и надежный внутренний голос приводят к успеху быстрее холодной логики и обдуманных доводов. Многие ведут себя так, будто рациональность устарела, будто смысл любой дискуссии — дискредитировать противника, а не прийти в процессе совместного рассуждения к максимально обоснованным выводам. В эпоху, когда рациональность кажется более важной, чем когда-либо прежде, и одновременно находящейся под самой серьезной угрозой, «Рациональность» — в первую очередь прославление самой рациональности.

* * *

Среди посылов моей книги есть и такой: ни у кого из нас не хватает ума, чтобы, рассуждая в одиночку, раз за разом приходить к обоснованным выводам, — рациональность возникает в сообществе мыслителей, исправляющих ошибки друг друга. В духе вышесказанного я должен поблагодарить мыслителей, которые помогли сделать эту книгу рациональнее. Кен Бинмор, Ребекка Ньюбергер-Голдстейн, Гэри Кинг, Джейсон Немиров, Рослин Пинкер, Кит Станович и Мартина Визе вдумчиво прокомментировали мой черновик. Шарлин Адамс, Роберт Ауман, Джошуа Хартсхорн, Луис Либенберг, Колин Макгинн, Барбара Меллерс, Хьюго Мерсье, Джудиа Перл, Дэвид Ропейк, Майкл Шермер, Сюзанна Сигел, Барбара Спеллман, Лоуренс Саммерс, Филип Тетлок и Джулиани Видал просмотрели главы, относящиеся к сферам их профессиональной компетенции. В процессе планирования и написания книги передо мной вставали вопросы, на которые ответили Дэниел Деннет, Эмили-Роуз Истоп, Барух Фишхоф, Рейд Хасти, Натан Кунсель, Эллен Лангер, Дженнифер Лернер, Бо Лотто, Дэниел Локстон, Гэри Маркус, Филип Маймин, Дон Мур, Дэвид Майерс, Роберт Проктор, Фред Шапиро, Мэтти Тома, Джеффри Ватумулл, Джереми Вольф и Стивен Ципперштейн. В том, что касается расшифровки записей, проверки фактов и поиска ссылок, я полностью положился на Милу Бертоло, Мартину Визе и Кая Сэндбринка, а анализ исходных данных доверил Миле Бертоло, Мэтти Тома и Джулиану де Фрейтасу. Я признателен за вопросы и предложения студентам и преподавательскому составу учебной программы «Общее образование 1066: рациональность», особенно Мэтти Тома и Джейсону Немирову.

Особо хочу поблагодарить мудрого и всегда готового оказать помощь редактора Венди Вульф, за то что поработала и над этой, уже шестой нашей с нею книгой, Катю Райс за корректуру девятой нашей книги и моего литературного агента Джона Брокмана за моральную поддержку и советы касательно также девятой нашей совместной работы. Я признателен сотрудникам издательства Penguin UK Томасу Пенну, Пен Фоглер и Стефану Макграту за многолетнее сотрудничество. Илавенил Суббиа и на этот раз нарисовала иллюстрации, и я благодарен ей за содействие и поддержку.

Ребекка Ньюбергер-Голдстейн сыграла особую роль в зарождении замысла этой книги, потому что именно она убедила меня, что реализм и разум — идеалы, которые нужно подчеркивать и отстаивать. Хочу выразить любовь и благодарность другим членам моей семьи: Яэль и Солли; Даниэль; Робу, Джеку и Дэвиду; Сьюзен, Мартину, Еве, Карлу и Эрику; а также моей матери, Рослин, которой я посвящаю эту книгу.

Глава 1. Так насколько же рационально это животное?

Человек — это рациональное животное. По крайней мере, так говорят. Всю свою жизнь я усердно искал тому подтверждение, но мне и по сей день не повезло на него наткнуться.

Бертран Рассел[1]

Того же, кто умеет красноречивее или остроумнее поносить бессилие человеческой души, считают как бы божественным.

Барух Спиноза{2},[2]

Homo sapiens означает «мудрый гоминин», и, что ни говори, мы заслужили этот уточняющий эпитет биноминальной линнеевской классификации. Наш вид определил возраст Вселенной, постиг природу материи и энергии, разгадал шифр жизни, распутал нейронные сети сознания, составил летопись своей истории и этнокультурного многообразия. Применяя накопленные знания, мы достигли процветания, облегчив груз бедствий, терзавших наших предков на протяжении чуть ли не всего времени существования человечества. Мы отодвинули ожидаемый срок встречи со смертью с 30 до более чем 70 лет (в развитых странах до 80), снизили уровень крайней бедности с 90 % до менее чем 9 % человечества, сократили число погибающих в войнах в 20 раз, а смертность от голода — в 100 раз[3]. Даже когда в XXI в. нас вновь навестило древнее проклятие морового поветрия, мы за считаные дни определили его причину, за несколько недель секвенировали геном вызывающего его вируса и за год управились с созданием вакцин, сделав смертность от него во много раз меньшей, чем в пандемиях прошлого.

Когнитивные способности, позволяющие проникать в тайны мира и подчинять его своей воле, — не заслуга западной цивилизации; это достояние нашего вида в целом. Племена сан, живущие в пустыне Калахари на юге Африки, — одна из древнейших в мире народностей, и образ жизни охотников-собирателей, которого они придерживались до самого недавнего времени, дает представление о том, как существовали люди на протяжении большей части истории нашего вида[4]. Охотники и собиратели не просто бросают копья в пробегающих мимо животных или лакомятся фруктами и орехами, растущими вокруг них[5]. Ученый и следопыт Луис Либенберг, несколько десятилетий работавший с племенами сан, доказал, что своим выживанием они обязаны научному мышлению[6]. Они делают далеко идущие выводы из неполных данных, опираясь на интуитивное понимание логики, критического мышления, статистических методов, теории игр и природы причинно-следственных связей.

Сан добывают пропитание с помощью «охоты настойчивостью», в ходе которой находят применение три наши самые ярко выраженные черты: двуногость, благодаря которой мы эффективно передвигаемся бегом, отсутствие волос на теле, позволяющее отводить тепло в жарком климате, и большая голова — вместилище рационального мышления. С его помощью сан выслеживают спасающуюся бегством добычу по отпечаткам копыт, телесным выделениям и другим следам, гоня животное, пока оно не свалится от изнеможения и перегрева[7]. Иногда сан поджидают жертву на ее проторенных тропах, а если следы старые, описывают расширяющиеся круги вокруг последнего найденного отпечатка. Но часто они выслеживают добычу с помощью рассуждений.

Охотники опознают десятки видов животных по форме следов и расстоянию между ними, опираясь на свое понимание причинно-следственных связей. Они способны рассудить, что глубокий заостренный след принадлежит проворному спрингбоку, которому необходимо хорошее сцепление с почвой, а плоский след оставляет тяжелая антилопа куду, которой нужна надежная опора. Они умеют определять пол животного по рисунку следов и расположению пятен мочи относительно отпечатков задних ног и куч помета. Оперируя категориями, охотники делают силлогические умозаключения: стенбока и дукера лучше загонять в сезон дождей, потому что влажный песок забивается им в копыта, и их суставы теряют подвижность; куду и канна лучше загонять в сухой сезон, потому что они быстро устают на сыпучем песке. Сейчас сухой сезон, а это следы куду — следовательно, это животное можно загонять.

Сан не просто распределяют животных по категориям, но и проводят точные логические разграничения. Они способны опознать конкретное животное среди прочих представителей данного вида, рассматривая следы в поисках характерных примет. Они отличают постоянные черты, такие как вид и пол, от преходящих состояний вроде усталости, которую считывают по волочению копыт и остановкам на отдых. Опровергая выдумку, будто первобытные народы не имеют представления о времени, сан оценивают возраст животного по размеру и четкости отпечатков копыт и определяют, когда был оставлен след, по его свежести, влажности слюны или экскрементов, высоте солнца относительно источника тени, в которой отдыхала особь, а также по перекрывающим следам, оставленным другими животными. Охота настойчивостью не может быть успешной без такой логической скрупулезности. Охотнику нет смысла преследовать любого сернобыка из тех, кто здесь прошел: чтобы вымотать конкретное животное, нужно гнать именно его.

Сан владеют и критическим мышлением. Они не доверяют первому впечатлению и осознают, как опасно видеть то, что хочется увидеть. Не принимают они и апелляции к авторитету: любой молодой нахал может отвергать чужие гипотезы и выдвигать свои, пока спорщики не придут к общему мнению. Хотя охотятся в основном мужчины, женщины сан тоже прекрасные следопыты, и Либенберг описывает, как девушка по имени! Наси «посрамила мужчин»[8].

Сан меняют степень доверия к гипотезе в зависимости от того, насколько весомым является свидетельство в ее пользу, — а это уже вопрос условной вероятности. На ступне у дикобраза, например, две подушечки, а у медоеда одна, но мягкие подушечки плохо отпечатываются на твердой почве. Следовательно, хотя высока вероятность, что след, оставленный медоедом, будет иметь один отпечаток подушечки, обратная вероятность, что след с одной подушечкой оставлен медоедом, — ниже (потому что это может быть нечеткий след дикобраза). Сан не путаются в этих условных вероятностях: они знают, что отпечаток двух подушечек может оставить только дикобраз, и поэтому вероятность, что след с двумя подушечками принадлежит дикобразу, — высока.

Кроме того, сан варьируют степень доверия к гипотезе, исходя из ее априорного правдоподобия. Если след можно понять двояко, они предположат, что его оставило животное часто встречающегося вида; только если свидетельства однозначны, они решат, что след принадлежит виду более редкому[9]. Как мы увидим далее, в этом заключена сама суть байесовского мышления.

Еще один навык критического мышления, которым пользуются сан, — это умение отличать корреляцию от причинности. Либенберг вспоминает:

Один из следопытов, Бороǁксао, сказал мне, что жаворонок своей песней осушает почву, делая корешки пригодными для еды. Однако! Нате и ǀУасе после высказали мнение, что Бороǁксао ошибается — не птица сушит почву, а солнце. Птица только сообщает нам, что в ближайшие месяцы земля высохнет и что в это время года корешки можно употреблять в пищу[10].

Сан применяют знание причинно-следственного каркаса своей среды обитания не только чтобы понять, что происходит, но и чтобы представить себе, что могло бы произойти. Проигрывая в уме воображаемые сценарии, они могут продумывать действия животного на несколько шагов вперед и устраивать хитрые западни, чтобы поймать его. Один конец упругой ветки втыкается в землю; ветка сгибается пополам; другой ее конец привязан к силку, замаскированному песком и ветками, и удерживается на месте спусковым механизмом. Сан помещают такие ловушки у проемов между изгородями, которые они строят вокруг лежбища антилопы, и направляют животное точно в нужное место препятствием, через которое антилопа должна перескочить. Заметив следы страуса под акацией (чьи стручки — его излюбленное лакомство), они заманивают птицу, оставляя на видном месте кость, слишком большую, чтобы страус мог ее проглотить, что привлекает его внимание к меньшей, но все еще слишком большой кости, которая приводит его к еще меньшей — приманке в ловушке.

При всей смертельной эффективности технологий сан они вот уже больше 100 000 лет выживают в безжалостной пустыне, не истребив при этом животных, от которых зависят. Во время засухи они предвидят, что может случиться, если они уничтожат последнее растение или животное определенного типа, и отпускают на волю представителей редких видов[11]. Они прибегают к разным природоохранным мерам, учитывая различия в уязвимости растений, которые не могут мигрировать, но зато быстро восстанавливаются, когда приходят дожди, и животных, которые неплохо переживают засуху, но медленно восстанавливают численность поголовья. И они упорно проводят эти меры, несмотря на постоянный соблазн браконьерства (любого одолевает искушение добывать редких животных, пока другие охотники не перебили их совсем), благодаря широкому охвату норм взаимопомощи и коллективного благополучия, распространяющихся на все ресурсы племени. Для охотников из племени сан немыслимо не поделиться мясом с неудачливым товарищем или не принять соседний род, вытесненный со своих земель засухой; они прекрасно знают, что память живет долго и в какой-то момент удача может повернуться спиной и к ним самим.

* * *

Sapiens представителей племени сан остро ставит перед нами вопрос о человеческой рациональности. Несмотря на нашу древнюю способность к рассуждению, сегодня на нас со всех сторон сыплются напоминания о заблуждениях и глупости наших собратьев. Люди играют в азартные игры и участвуют в лотереях, где почти гарантированно проиграют, но не желают откладывать деньги на старость, хотя здесь они гарантированно выиграют. Три четверти американцев верят как минимум в одно явление, противоречащее науке, в том числе в сверхъестественное исцеление (55 %), экстрасенсорное восприятие (41 %), дома с привидениями (37 %) и привидения (32 %), что к тому же означает, что есть люди, которые верят в дома с привидениями, но в приведения не верят[12]. В социальных сетях фальшивые новости (такие как «Джо Байден назвал сторонников Трампа отбросами общества» и «В национальном парке Эверглейдс во Флориде мужчина арестован за то, что изнасиловал аллигатора, накормив его успокоительным») распространяются быстрее правдивых, и люди делятся ими чаще, чем боты[13].

Мысль, что люди по природе своей нерациональны, перешла в разряд избитых истин: мы, мол, больше похожи на Гомера Симпсона, чем на мистера Спока, или на Альфреда Неймана{3}, чем на Джона фон Неймана. Разве, продолжают циники, можно ожидать чего-то другого от потомков охотников-собирателей, чьи мозги отбирались эволюцией с таким расчетом, чтобы их обладатель не попал на обед леопардам? Однако эволюционные психологи, зная о находчивости племен, живущих собирательством, настаивают, что люди приспособились к тому, чтобы занять «разумную нишу», то есть приобрели способность обводить природу вокруг пальца с помощью языка, общественного уклада и технологий[14]. Так что не стоит винить охотников-собирателей в нерациональности современных людей.

Как же нам тогда понимать эту штуку под названием «рациональность», которая, казалось бы, принадлежит нам по праву рождения и при этом так часто и грубо попирается? Для начала нужно осознать, что рациональность — это не какая-то суперспособность вроде рентгеновского зрения Супермена, которой человек либо обладает, либо нет. Это набор когнитивных инструментов, помогающих достигать конкретных целей в конкретных областях. Чтобы понять, что такое рациональность, почему нам кажется, что это редкость, и чем она важна, следует начать с фундаментальных истин о самой рациональности: как должен мыслить разумный агент с учетом его целей и устройства мира, в котором он живет. Такие «нормативные» модели сформулированы логикой, философией, математикой, а также наукой об искусственном интеллекте; они дают максимально точное имеющееся у нас понимание того, что такое «верное» решение проблемы и как к нему прийти. Именно на них ориентируются люди, которые стремятся быть рациональными — а такими должны быть мы все без исключения. Важная задача этой книги — разобрать наиболее применимые нормативные инструменты мышления; это будет сделано в главах 3–9.

Еще одна функция нормативных моделей — служить эталоном, с которым можно сравнивать то, как мы, олухи, думаем на самом деле, — это предмет изучения психологии и других наук о поведении. Различные аспекты того, как обычные люди недотягивают до этого эталона, стали известны благодаря отмеченным Нобелевскими премиями исследованиям Даниэля Канемана, Амоса Тверски, а также других психологов и поведенческих экономистов[15]. Когда, как это часто случается, суждения людей отклоняются от нормативных моделей, перед нами загадка, ожидающая своего решения. Иногда за таким рассогласованием кроется иррациональность чистой воды: человеческий мозг не справляется со сложностью задачи или в нем имеется некий дефект, систематически подталкивающий его к неверному решению.

Но очень часто в человеческом безумии есть своя логика. Бывает, что люди не справляются с задачей, только если ее форма вводит в заблуждение, а если задачу переформулировать и подать в удобоваримом виде, они решают ее правильно. Бывает и так, что сама нормативная модель верна только при определенных условиях и люди чувствуют, что в сложившихся обстоятельствах применять ее не стоит. Случается, что модель предназначена для достижения какой-то одной цели, а люди — к худшему или к лучшему — преследуют другую. В последующих главах мы столкнемся с примерами всех этих смягчающих обстоятельств. В предпоследней главе я расскажу, каким образом некоторые из вопиющих всплесков нерациональности нашего времени можно объяснить рациональным стремлением к целям, отличным от объективного осмысления мира.

Отыскав объяснения человеческой нерациональности, мы снимаем с людей обвинение в откровенной глупости, но понять — не значит простить. Порой мы имеем право требовать от них большего. Их можно научить смотреть в корень проблемы, не отвлекаясь на обманчивую видимость. Их можно мотивировать к последовательному применению мыслительных навыков за пределами зоны собственного комфорта. Их можно вдохновить ставить перед собой высокие цели вместо саморазрушительных или общественно опасных. Все это — тоже задачи моей книги.

Ученые, изучающие механизмы мышления и принятия решений, раз за разом убеждаются, что люди становятся рациональнее, когда имеют дело с наглядными и имеющими прямое отношение к делу данными, — и посему позвольте мне перейти к конкретным примерам. Каждый из этих классических примеров — из области математики, логики, теории вероятности и прогнозирования — проливает свет на особенности нашего мышления и отлично подходит в качестве первого знакомства с нормативными стандартами рациональности (и типичными для нас отклонениями от них), о которых я буду рассказывать дальше.

Три простые математические задачи

Мы все помним, как учителя в школе пытали нас алгебраическими задачами, спрашивая, где поезд, который вышел из пункта А со скоростью 70 км/ч, встретится с поездом, который со скоростью 60 км/ч вышел ему навстречу из пункта В, расположенного в 260 км от пункта А. Эти три попроще, их можно решить в уме:

• Телефон и чехол к нему вместе стоят 110 долларов. Телефон дороже чехла на 100 долларов. Сколько стоит чехол?

• 8 принтеров печатают восемь брошюр за 8 минут. За сколько минут 24 принтера напечатают 24 брошюры?

• Часть поля заросла сорняками. Каждый день эта часть увеличивается в два раза. За 30 дней сорняки покроют все поле. За сколько дней они покроют половину поля?

Ответ на первый вопрос — 5 долларов. Если вы не отличаетесь от большинства людей, вы сказали, что 10 долларов. Но в таком случае телефон стоил бы 110 долларов (на 100 больше, чем чехол), а телефон вместе с чехлом — 120 долларов.

Ответ на второй вопрос — 8 минут. Принтер печатает брошюру 8 минут, так что, пока число принтеров равно числу брошюр и все принтеры работают одновременно, времени им потребуется ровно столько же.

Ответ на третий вопрос — 29 дней. Если площадь заросшей сорняками части поля каждый день удваивается, тогда, представив себе полностью покрытое сорняками поле и рассуждая от конца к началу, мы поймем, что половина поля была покрыта сорняками за день до этого.

Экономист Шейн Фредерик предлагал эти три задачи (в разных вариантах) тысячам студентов высших учебных заведений. Пять из шести давали как минимум один неверный ответ; каждый третий не угадал ни разу[16]. Но задачки простые — узнав правильные ответы, практически все понимают, где ошиблись. Дело в том, что людей сбивают с толку внешние признаки формулировки, неважные для решения, но ошибочно кажущиеся им важными, например круглые числа 100 и 10 в первой задаче и тот факт, что число принтеров равно числу затраченных минут во второй.

Фредерик назвал свой незамысловатый опросник тестом когнитивной рефлексии (Cognitive Reflection Test) и предположил, что тот выявляет расхождение между двумя системами мышления, которые позднее обрели широкую известность благодаря бестселлеру Канемана (он периодически выступал соавтором Фредерика) «Думай медленно, решай быстро» (Thinking, Fast and Slow, 2011). Система 1 срабатывает моментально и непроизвольно — она-то и искушает нас неверными ответами. Система 2 требует сосредоточенности, мотивации и применения усвоенных правил — она помогает отыскать верное решение. Никто, конечно, не думает, что у нас в мозгу реально сосуществуют две отдельные анатомические структуры; здесь имеются в виду два способа обработки информации, каждый из которых требует работы множества мозговых структур. Система 1 означает дать мгновенный ответ; система 2 означает подумать дважды.

Тест когнитивной рефлексии демонстрирует, что ошибаемся мы скорее по невнимательности, чем по глупости[17]. Даже студенты гордящегося своими математическими традициями Массачусетского технологического института в среднем давали два правильных ответа из трех. Показанный результат, разумеется, коррелирует с математическими навыками, но, кроме того, зависит и от терпеливости. Люди, описывающие себя как неимпульсивных и готовые подождать месяц и получить бóльшую сумму денег, отказавшись от меньшей прямо сейчас, реже попадались в эти ловушки[18].

Два первых вопроса кажутся задачами с подвохом. Это потому, что они снабжают нас деталями, которые, всплыви они в обычном разговоре, имели бы отношение к делу, но в этих примерах только уводят в сторону. (Люди лучше справляются с первым заданием, если телефон, например, на 73 доллара дороже чехла, а телефон и чехол вместе стоят 89 долларов.)[19] Но, что ни говори, в реальной жизни тоже полно ведущих в никуда тропинок и песен сирен, которые манят прочь от верного решения, и сопротивляться им — непременное условие рациональности. Люди, которые не в силах устоять перед соблазном дать быстрый, но неверный ответ в тесте когнитивной рефлексии, оказываются менее рациональными и в других отношениях, например чаще отказываются от выгодного предложения, требующего некоторого ожидания или определенного риска.

Третья задача — та, что про сорняки, — не вопрос с подвохом; она обнажает объективно существующую когнитивную недостаточность. Человеческая интуиция не в состоянии постичь экспоненциальный рост (геометрическую прогрессию): как нечто может увеличиваться с возрастающей скоростью, пропорциональной тому, насколько оно уже велико, например сложный процент, экономический рост или распространение инфекционного заболевания[20]. Люди путают экспоненциальный рост с равномерным нарастанием или с ростом с небольшим ускорением, а их воображение не поспевает за беспрестанным удваиванием. Если вы будете каждый месяц класть по 400 долларов на пенсионный счет под 10 % годовых, какую сумму составят ваши сбережения спустя 40 лет? Многие полагают, что это будет что-то около 200 000 долларов — эту цифру можно получить, если умножить 400 на 12 на 110 % и на 40 лет. Кое-кто, понимая, что такой ответ не может быть верным, корректирует свое предположение в большую сторону, но почти всегда недостаточно. Практически никто не дает правильного ответа: 2,5 миллиона долларов. Как выясняется, люди, слабо понимающие, что такое экспоненциальный рост, меньше откладывают на старость и накапливают больше долгов по кредитным картам — обе эти дороги ведут к нищете[21].

Неспособность представить, насколько резким может быть экспоненциальный рост, вводит в заблуждение даже экспертов, в том числе экспертов по когнитивным искажениям. Когда в феврале 2020 г. ковид-19 пришел в США и Европу, некоторые специалисты по общественным наукам (включая двух героев этой книги, хотя и не самого Канемана) высказывали мнение, будто население охвачено иррациональной паникой: люди читают об одном-двух прискорбных случаях и впадают в заблуждение под названием «эвристика доступности» или «пренебрежение вероятностью». Они отмечали, что связанный с ковидом реальный риск был на тот момент ниже рисков умереть от гриппа или ангины — рисков, которые все безропотно принимают[22]. Специалисты по ошибкам допустили тут ошибку, недооценив ускоряющийся темп, с каким способно распространяться заболевание столь заразное, как ковид: каждый новый пациент не только заражает других людей, но и превращает их всех в распространителей болезни. Первый американец скончался от ковида 1 марта, а затем смертность быстро нарастала, достигнув в последующие недели 2, 6, 40, 264, 901 и 1729 смертей в день, что к 1 июня в сумме составило более 100 000 и превратило ковид в важнейшую причину смерти в стране[23]. Конечно, авторам тех мало кем прочитанных редакционных колонок нельзя ставить в вину беззаботность, из-за которой столь многие представители власти и простые граждане проявили опасную халатность, но их заявления демонстрируют, насколько глубокими и устойчивыми могут быть когнитивные искажения.

Почему же люди перенедооценивают (как мог бы выразиться Джордж Буш — младший) экспоненциальный рост? Следуя славной традиции доктора из пьесы Мольера, который говорил, что опиум усыпляет людей благодаря своему снотворному эффекту, специалисты видят корни этого в «ошибке экспоненциального роста». Чтобы вырваться из пут рекурсии, можно отметить отсутствие в природе экспоненциальных процессов (если не считать исторических новшеств вроде экономического роста и сложного процента). То, что не может длиться вечно, рано или поздно кончается: организмы размножаются только до того момента, когда они истощают, загрязняют или насыщают свою среду обитания, после чего экспоненциальная кривая загибается вниз и выходит на плато. Это касается и пандемий, которые гаснут, когда достаточная доля восприимчивых к возбудителю особей погибает или вырабатывает иммунитет.

Простая логическая задача

Если что-то лежит в основе рациональности, то это наверняка логика. Прообраз рационального умозаключения — силлогизм «Если Р, то Q. P. Следовательно, Q». Рассмотрим простой пример.

Предположим, на аверсе монет некой страны помещают портрет одного из ее выдающихся государей, а на реверсе — изображение какого-нибудь представителя ее великолепной фауны. Теперь рассмотрим простое правило «если — то»: «Если на одной стороне монеты изображен король, то на другой будет птица». Перед вами четыре монеты с изображением короля, королевы, лося и утки. Какие из них нужно перевернуть, чтобы определить, не было ли нарушено правило?

Если вы не отличаетесь от большинства, вы скажете: «Короля» или «Короля и утку». Правильный ответ: «Короля и лося». Почему? Никто не спорит, что короля перевернуть нужно: если на обороте вы не найдете птицы, это сразу же укажет на нарушение правила. Большинство понимает, что переворачивать королеву смысла нет, потому что правило гласит: «Если король, то птица», а о монетах с королевой ничего не сказано. Многие считают, что нужно перевернуть утку, но, если подумать, очевидно, что эта монета нам ничем не поможет. Правило гласит: «Если король, то птица», а не «Если птица, то король» — если на обратной стороне монеты с уткой отчеканена королева, правило не нарушается. А теперь давайте подумаем про лося. Если вы перевернете монету с лосем и найдете на обратной стороне короля, правило «Если король, то птица» будет нарушено. Следовательно, верный ответ: «Король и лось». В среднем его дают только 10 % опрошенных.

Задачу выбора Уэйсона (названную в честь придумавшего ее когнитивного психолога Питера Уэйсона) уже 65 лет предлагают испытуемым с самыми разными условиями типа «если Р, то Q». (В оригинальной версии использовались карточки с буквой с одной стороны и цифрой с другой, а правило звучало примерно так: «Если с одной стороны D, то с другой стороны 3».) Снова и снова люди переворачивают Р или Р и Q и не догадываются перевернуть не-Q[24]. И дело не в том, что они не способны понять правильный ответ. Как и с задачами из теста когнитивной рефлексии, когда им объясняют, в чем загвоздка, они хлопают себя по лбу и соглашаются[25]. Но их нерефлексивная интуиция, будучи предоставлена самой себе, не в состоянии уловить эту логику.

Что это говорит нам о человеческой рациональности? Часто утверждается, что такие факты проливают свет на нашу предвзятость подтверждения — дурную привычку искать подтверждения своим убеждениям и не интересоваться сведениями, способными их пошатнуть[26]. Люди считают сновидения вещими, потому что помнят, как им приснилось, что с родственницей приключилось несчастье, и оно-таки приключилось, но забывают обо всех тех случаях, когда с родственницей все было в порядке, хотя им и приснилось, что у нее неприятности. Они убеждены, что иммигранты виновны в основной массе преступлений, потому что прочли в новостях, как иммигрант ограбил магазин, но не вспоминают обо всех магазинах, ограбленных уроженцами своей собственной страны.

Предвзятость подтверждения — не только распространенное объяснение человеческой глупости, но и точка приложения сил для укрепления рациональности. Фрэнсис Бэкон (1561–1626), которому ставят в заслугу разработку научного метода познания, писал о человеке, которого привели в церковь и показали ему портреты моряков, выживших в кораблекрушениях благодаря принесенным священным обетам. «А где изображения тех, кто погиб после того, как принес обет?» — спросил тот{4},[27]. Бэкон замечает:

Таково основание почти всех суеверий — в астрологии, в сновидениях, в поверьях, в предсказаниях и тому подобном. Люди, услаждающие себя подобного рода суетой, отмечают то событие, которое исполнилось, и без внимания проходят мимо того, которое обмануло, хотя последнее бывает гораздо чаще[28].

Вторя известному аргументу философа Карла Поппера, большинство современных ученых настаивают, что водораздел между псевдонаукой и наукой пролегает по линии, за которой сторонники гипотезы намеренно ищут свидетельства, способные ее опровергнуть, и принимают эту гипотезу, только если она устояла в ходе такой проверки[29].

Как же люди справляются с повседневной жизнью, если не способны применять самые элементарные логические правила? Отчасти ответ заключается в том, что задача выбора Уэйсона — очень своеобразное упражнение[30]. Оно не требует применить силлогизм, чтобы прийти к нужному заключению («Вот монета с королем. Что на обратной стороне?») или проверить правило в целом («Верно ли сказанное применительно к дизайну монет этой страны?»). Там спрашивается, работает ли правило для каждой монеты из того конкретного набора, что лежит сейчас на столе. К тому же — и это вторая половина ответа — люди прекрасно применяют законы логики, когда правило касается дозволений и запретов, с которыми они сталкиваются в повседневной жизни, а не случайного чередования символов и знаков.

Предположим, чтобы отправить письмо третьим классом, на него нужно наклеить марку ценой в 50 центов, но, чтобы воспользоваться экспресс-почтой, требуется марка за 10 долларов. Следовательно, верно оформленное отправление должно удовлетворять правилу: «Если письмо помечено для отправки экспресс-почтой, на нем должна быть наклеена марка за 10 долларов». Предположим, отметка о классе помещается на лицевой стороне конверта, а марка — на обратной, поэтому почтовому работнику, чтобы проверить, не нарушил ли отправитель правило, нужно перевернуть конверт. Перед вами четыре конверта. Какие два нужно перевернуть?

Верным ответом снова будет Р и не-Q, а именно конверт с надписью «Экспресс» и тот, на котором наклеена марка за 50 центов. Хотя задача эквивалентна задаче с четырьмя монетами, на этот раз с ней без труда справляются практически все. Оказывается, нам важно само содержание логической задачи[31]. Когда правило «если — то» описывает договоренность, касающуюся прав и обязанностей («Если хочешь воспользоваться преимуществом, заплати»), нарушение правила (воспользоваться преимуществом, не уплатив полную стоимость) равно мошенничеству, а люди интуитивно понимают, что нужно сделать, чтобы поймать плута. Они не проверяют тех, кто не претендует на преимущество, или тех, кто его оплатил, а сосредоточиваются на тех, кто, возможно, пытается обстряпать дельце.

Когнитивные психологи спорят, какой именно контекст внезапно превращает людей в логиков. Тут сгодится не любой конкретный сценарий — он должен описывать именно те виды логических задач, к которым мы привыкли в ходе взросления, а возможно, даже в ходе эволюции. Одна из тем, способных разблокировать логику, — контроль за осуществлением прав и выполнением обязанностей, другая — слежение за угрозами. Люди знают, что, для того чтобы проконтролировать соблюдение правила: «Если едешь на велосипеде, нужно надеть шлем», им нужно удостовериться, что на ребенке на велосипеде надет шлем и что ребенок без шлема на велосипед не садится.

Честно говоря, разум, который замечает нарушение условного правила, только если оно сигнализирует о мошенничестве или опасности, не назовешь истинно логичным. По определению для логики важна форма утверждения, а не его содержание: каким образом Р и Q соединяются операторами если, то, или, и, не, некоторые и все безотносительно того, что означают эти самые Р и Q. Логика — вершинное достижение человеческого ума. Она упорядочивает наш мыслительный процесс, помогая ему справляться с незнакомым или абстрактным содержанием, таким как законы государственного управления или науки. Воплощенная в кремнии, она превращает мертвую материю в мыслящую машину. Но неискушенный человеческий разум оперирует не универсальным, независящим от содержания инструментом с формулами вроде «[Если Р, то Q] эквивалентно не [Р и не Q]», в которые можно подставить любые Р и Q. Он вооружен набором инструментов более узкого назначения, сваливающими в одну кучу содержание проблемы и правила логики (без этих правил инструменты не будут работать). Людям непросто вычленить формулы и применить их к новым, абстрактным или на первый взгляд бессмысленным задачам. Для этого-то нам и нужны укрепляющие рациональность институты вроде системы образования. Они дополняют экологическую рациональность, с которой мы рождены и воспитаны, — наш животный здравый смысл и природное чутье — мощными инструментами мышления более широкого применения, которые лучшие умы человечества оттачивали тысячелетиями[32].

Простая задача на вероятность

Одной из известнейших телевизионных игр эпохи расцвета этого жанра была игра «Давайте заключим сделку» (Let’s Make a Deal), выходившая в телеэфир с 1950-х по 1980-е гг. Ведущий, Монти Холл, стал широко известен в весьма узких кругах, когда в его честь назвали парадокс из области теории вероятности, в общих чертах основанный на сценарии шоу[33]. Участника ставят перед тремя дверьми. За одной из них новехонький сверкающий автомобиль. За двумя другими — по козе. Участник выбирает дверь, скажем дверь № 1. Нагнетая напряжение, Монти открывает одну из двух оставшихся дверей, скажем дверь № 3, и показывает зрителям козу. Дополнительно накаляя обстановку, он дает участнику возможность либо не менять решения, либо изменить его, выбрав другую дверь. Вы — участник. Что бы вы сделали?

Чуть ли не каждый остается при своем выборе[34]. Игроки думают, что, раз машина может оказаться за любой из трех дверей, а дверь № 3 из игры выбыла, шансы, что машина стоит за дверью № 1 или за дверью № 2, равны и составляют 50/50. Хотя никакого вреда переключение не принесет, они считают, что и пользы от него не будет. Поэтому они придерживаются первоначального выбора — либо по инерции, либо из гордости, либо из-за смутного ощущения, что проигрыш при изменении решения принесет им больше огорчения, чем победа — радости.

О парадоксе Монти Холла заговорили в 1990 г., когда о нем написали в колонке «Спроси у Мэрилин» в журнале Parade, который вкладывался в воскресные издания сотен американских газет[35]. Вела колонку Мэрилин вос Савант, в то время известная как «самая умная в мире женщина»: она была внесена в Книгу рекордов Гиннесса как обладательница самого высокого в мире IQ. Вос Савант писала, что участнику лучше бы передумать: шансы, что машина находится за дверью № 2, составляют два из трех, шансы, что она стоит за дверью № 1, — только один из трех. В ответ в журнал пришло около десяти тысяч писем (примерно тысяча из них — от обладателей ученых степеней, в основном от математиков и статистиков), в которых утверждалось, что она не права. Вот несколько примеров:

Вы прокололись, и прокололись по-крупному! Похоже, вы не понимаете действующих здесь базовых принципов, так что я вам объясню. После того как ведущий показывает козу, ваши шансы угадать правильно составляют один к двум. Поменяете вы свой выбор или нет, шансы не изменятся. Математической безграмотности в стране и так достаточно, и нам не нужно, чтобы ее распространяла еще и обладательница самого высокого в мире IQ. Стыдитесь!

Скотт Смит, кандидат наук, Флоридский университет

Я уверен, что вы получите массу писем на эту тему от старшеклассников и студентов колледжей. Может, вам стоит сохранить себе пару адресов, чтобы при случае попросить помощи в работе над будущими колонками.

У. Роберт Смит, кандидат наук, Университет штата Джорджия

Может, женщины иначе понимают математические задачи — не так, как мужчины.

Дон Эдвардс, Санривер, Орегон[36]

В числе несогласных был даже Пал Эрдёш (1913–1996), прославленный математик, настолько плодовитый, что ученые меряются своими «числами Эрдёша» — длиной кратчайшей цепи соавторов по публикациям, связывающей их с этим великим теоретиком[37].

Но математики-мужчины, свысока объяснявшие свое решение самой умной в мире женщине, ошибались, а вот она была права. Участнику лучше бы изменить свое решение. И нетрудно понять почему. Автомобиль может стоять за любой из трех дверей. Давайте подумаем о каждой из них и подсчитаем, сколько раз из трех вы выиграете, придерживаясь одной из двух возможных стратегий. Вы выбрали дверь № 1 — конечно, это просто мы ее так назвали; пока Монти придерживается правила: «Открой невыбранную дверь, за которой стоит коза; если коза за обеими, открой любую», шансы выиграть равны, какую бы дверь вы ни выбрали.

Скажем, ваша стратегия — «не менять выбора» (левая колонка на рисунке). Если машина стоит за дверью № 1 (слева вверху), вы выиграете. (Неважно, какую из двух оставшихся дверей откроет Монти, потому что вы все равно не переключитесь ни на одну из них.) Если машина за дверью № 2 (слева посередине), вы проиграете. Если машина за дверью № 3 (слева внизу), вы опять проиграете. Так что шанс выиграть, придерживаясь стратегии «не менять выбора», составляет один к трем.

Давайте теперь рассмотрим стратегию «изменить выбор» (правая колонка). Если машина за дверью № 1, вы проиграете. Если машина за дверью № 2, Монти открыл бы дверь № 3, так что вы переключитесь на дверь № 2 и выиграете. Если же машина за дверью № 3, он открыл бы дверь № 2, и, переключившись на дверь № 3, вы снова выиграете. Шанс выиграть при стратегии «изменить выбор» составляет два к трем, что в два раза больше, чем при стратегии «не менять выбора».

Прямо скажем, не бином Ньютона[38]. Не хотите просчитывать вероятности — можете сами сыграть пару раундов, вырезав из картона дверцы и пряча за ними игрушки, а потом суммировать результаты, как сделал однажды Холл, чтобы убедить скептически настроенного журналиста. (А еще в эту игру можно сыграть онлайн.)[39] Или же вы можете призвать на помощь интуицию и рассудить так: «Монти знает ответ и дает мне подсказку; будет глупо ею не воспользоваться». Почему же математики, университетские профессора и другие важные персоны так опростоволосились?

Конечно, некоторым критическое мышление отказывало из-за сексизма, личных предрассудков и профессиональной ревности. Вос Савант — привлекательная, элегантная женщина, не отмеченная академическими регалиями, автор колонки в бульварном журнале, где публикуются сплетни и кулинарные рецепты; ее вовсю высмеивают в вечерних ток-шоу[40]. Она не соответствует стереотипу математика; к тому же, прославившись благодаря Книге рекордов Гиннесса, вос Савант сделалась соблазнительной мишенью для нападок.

Но часть проблемы — сама проблема. Как и в вопросах с подвохом в тесте когнитивной рефлексии и в задаче выбора Уэйсона, в парадоксе Монти Холла есть что-то, выставляющее напоказ бестолковость нашей системы 1. Но и система 2 здесь тоже не блещет. Многие не в силах усвоить ответ даже после объяснения; в их числе сам Эрдёш, который, поправ идеалы математической науки, позволил себя убедить только после многократной симуляции игры[41]. Многие упирались, даже воочию пронаблюдав за симуляцией, и даже после того, как неоднократно сыграли на деньги. В чем же причина такого резкого расхождения между нашей интуицией и законами случайности?

Разгадка кроется в самонадеянных объяснениях, которыми всезнайки оправдывали свою ошибку, — зачастую это просто решения, бездумно перенесенные с других задач по теории вероятности. Одни настаивают, что каждой из неизвестных альтернатив (в данном случае закрытых дверей) нужно приписать равную вероятность. Это верно, если речь идет о симметричном инвентаре для азартных игр вроде монет или игральных костей, и это разумная отправная точка для рассуждений, если вам абсолютно ничего не известно об альтернативах. Но это отнюдь не закон природы.

Другие представляют себе цепочку причин и следствий. Козы и автомобиль заняли свои места до того, как ведущий открыл дверь, и то, что он ее открыл, не меняет их местоположения. Указание на отсутствие причинно-следственных связей — хороший способ развенчать другие заблуждения, такие как «ошибка игрока», поддавшись которой игроки в рулетку почему-то думают, что после того, как несколько раз подряд выпало «красное», в следующем раунде должно выпасть «черное», хотя на самом деле рулетка ничего не помнит и результат одного ее вращения никак не зависит от другого. Один из корреспондентов вос Савант снисходительно объяснял:

Представьте себе забег, в котором участвуют три лошади с равными шансами на выигрыш. Если лошадь № 3 упадет в пятидесяти метрах от старта, шансы каждой из двух оставшихся лошадей составляют уже не один к трем, но один к двум.

Ясно же, заключает он, нет никакого смысла переключаться с лошади № 1 на лошадь № 2. Но это работает не так. Представьте, что после того, как вы сделали ставку на лошадь № 1, Господь возвестил с небес: «Лошадь № 3 не победит». Он мог бы предупредить насчет лошади № 2, но он этого не сделал. Теперь решение поменять ставку не кажется таким уж безумным[42]. В игре «Давайте заключим сделку» в роли бога выступает Монти Холл.

Подобный богу ведущий напоминает нам, насколько сама по себе необычна ситуация парадокса Монти Холла. Для того, чтобы она возникла, требуется всеведущее существо, которое пренебрегает обычной целью коммуникации — сообщать слушателю необходимую ему информацию (в данном случае за какой дверью машина) — и вместо этого стремится подогреть интерес третьих лиц[43]. К тому же, в отличие от реального мира, который никак не соотносит свои подсказки с ходом рассуждений человека, Монти Всемогущий одновременно знает истину и осведомлен о нашем выборе, подгоняя к нему свои откровения.

Невосприимчивость людей к этой полезной, хотя и в некотором роде мистической информации указывает на когнитивную слабость, объясняющую весь парадокс: мы путаем вероятность и предрасположенность. Предрасположенность — это склонность объекта проявлять себя определенным образом. На интуитивном понимании предрасположенностей в основном и строятся наши ментальные модели мира. Люди знают, что согнутая ветка распрямляется, что куду быстро устают, что дикобразы обычно оставляют следы с отпечатками двух подушечек. Предрасположенность нельзя оценить в лоб (ветка либо распрямляется, либо нет), но суждение о ней можно вынести, внимательно изучая физические свойства объекта и используя причинно-следственные законы: более сухая ветка может сломаться; в дождливый сезон куду выносливей; у дикобраза на лапе две подушечки, которые хорошо отпечатываются на мягкой поверхности, но не всегда — на твердой.

Вероятность — дело другое; это абстрактный инструмент, изобретенный в XVII в.[44] У слова «вероятность» несколько значений; но ту вероятность, которая важна при принятии рискованного решения, можно определить как силу нашей убежденности в определенном положении дел при условии, что истинное положение дел неизвестно. Малейший фактор, который меняет степень нашей уверенности в некоем исходе дела, будет менять как вероятность этого исхода, так и рациональный образ действий в сложившихся обстоятельствах. Зависимость вероятности от эфемерного знания, а не от физических свойств объекта объясняет, почему парадокс Монти Холла сбивает людей с толку. Они интуитивно чувствуют, что у автомобиля есть предрасположенность оказаться за любой из трех дверей, и знают, что, открыв одну из них, этой предрасположенности не изменить. Но вероятность не имеет ничего общего с материальным миром — она описывает степень нашего неведения. Новая информация уменьшает неведение и таким образом меняет вероятность. Если эта идея кажется вам мистической или парадоксальной, подумайте о вероятности, что монета, которую я подкинул, упала орлом вверх. Для вас она равна 0,5. Но для меня она равна 1 (я подсмотрел). Одно и то же событие, разное знание, разная вероятность. В парадоксе Монти Холла новой информацией нас снабжает всевидящий Монти.

Это, в частности, объясняет тот странный факт, что, если ведущий снижает уровень нашего неведения более осязаемым способом, проблема решается интуитивно. Вос Савант предложила читателям представить себе телеигру со, скажем, тысячью дверей[45]. Вы выбираете одну, а Монти открывает 998 из оставшихся, и за каждой стоит по козе. Перенесете ли вы свою ставку на ту единственную дверь, которую он не открыл? Если представить дело таким образом, становится очевидно, что выбор Монти снабжает нас полезной информацией. Можно вообразить, как он, решая, какие двери открыть, заглядывает в поисках машины за каждую; закрытая дверь — это знак, что он ее там увидел, и, таким образом, указание на ее местонахождение.

Простая задача на прогнозирование

Выработав привычку сопоставлять числовые значения с событиями, истинность которых неизвестна, мы можем количественно оценить точность своих интуитивных представлений о будущем. Прогнозирование — большой бизнес. Оно важно для политиков, инвесторов, специалистов по оценке рисков и обычных граждан, которым любопытно, что день грядущий нам готовит. Подумайте о перечисленных ниже событиях и запишите свою оценку вероятности наступления каждого из них в ближайшие 10 лет. Многие почти неправдоподобны, поэтому давайте попристальнее всмотримся в нижнюю часть шкалы вероятностей и для каждого из них выберем одно из следующих значений: меньше 0,01 %, 0,1 %, 0,5 %, 1 %, 2 %, 5 %, 10 %, 25 % и, наконец, 50 % и выше.

1. Саудовская Аравия разработает ядерное оружие.

2. Николас Мадуро уйдет с поста президента Венесуэлы.

3. Президентом России станет женщина.

4. Мир пострадает от новой пандемии, которая будет даже смертоноснее ковида.

5. Конституция страны не позволит Владимиру Путину баллотироваться на следующий срок, и вместо него на выборы пойдет его жена, что позволит Путину править страной от ее имени.

6. Массовые забастовки и бунты вынудят Николаса Мадуро уйти с поста президента Венесуэлы.

7. Очередной респираторный вирус передастся в Китае от летучей мыши к человеку и вызовет новую пандемию, которая будет даже смертоноснее ковида.

8. После того как Иран создаст ядерное оружие и проведет подземные испытания, Саудовская Аравия в ответ разработает собственную ядерную бомбу.

Похожие перечни событий я предлагал нескольким сотням респондентов. В среднем люди думали, что сценарий, в котором жена Путина становится президентом России, правдоподобнее сценария, где президентом этой страны становится женщина. Они думали, что вероятность такого развития событий, где забастовки вынуждают Мадуро уйти, выше вероятности его ухода. Они думали, что Саудовская Аравия скорее разработает ядерное оружие в ответ на иранскую бомбу, чем вообще его разработает. Они думали, что вероятность того, что китайская летучая мышь спровоцирует новую пандемию, выше вероятности новой пандемии[46].

Скорее всего, в каком-нибудь из пунктов и вы с ними согласились; по крайней мере, так сделали 86 % участников исследования, оценивавших вероятность каждого из этих предположений. Если я угадал, то вы только что грубо нарушили элементарный закон вероятности, правило конъюнкции: вероятность конъюнкции событий (А и B) должна быть ниже или равна вероятности каждого из них по отдельности (А или B). Например, вероятность вытащить из колоды четную карту масти пики (четная и пики) должна быть ниже вероятности вытащить любую карту масти пики, потому что в колоде есть и нечетные пики.

В каждой паре предположений второй сценарий — это конъюнкция событий, одно из которых — событие из первого сценария. Например, «Иран испытывает ядерное оружие, и Саудовская Аравия разрабатывает ядерное оружие» — это конъюнкция, в которую уже входит событие «Саудовская Аравия разрабатывает ядерное оружие», и ее шанс случиться должен быть ниже, потому что есть и другие сценарии, при которых Саудовская Аравия может превратиться в ядерную державу (чтобы противостоять Израилю, чтобы добиться гегемонии в Персидском заливе и так далее). По той же логике отставка Мадуро вероятнее его отставки в результате волны забастовок.

О чем же люди думают, когда так отвечают? Класс событий, описанных одним предложением, выглядит общо и абстрактно, и мозгу просто не за что зацепиться. События, описанные конъюнкцией двух утверждений, кажутся выразительнее, особенно если из них выстраивается сюжет, который мы можем разыграть в театре своего воображения. Интуитивная оценка вероятности опирается на вообразимость: чем легче нам что-нибудь вообразить, тем правдоподобнее оно нам кажется. Так мы попадаем в ловушку, которую Тверски и Канеман назвали ошибкой конъюнкции: конъюнкция двух событий выглядит правдоподобнее, чем каждое из составляющих ее событий по отдельности.

Современные оракулы в своих предсказаниях нередко прибегают к живописному изложению событий — и к черту теорию вероятности[47]. В 1994 г. в журнале The Atlantic вышла нашумевшая статья, написанная журналистом Робертом Капланом и озаглавленная «Грядущая анархия» (The Coming Anarchy)[48]. Каплан пророчил, что в первые десятилетия XXI в. мир охватят войны за дефицитные ресурсы вроде воды; Нигерия сцепится с Нигером, Бенином и Камеруном; развернется мировая война за Африку; США, Канада, Индия, Китай и Нигерия развалятся на части, регионы США, где преобладает испаноговорящее население, откроют границу с Мексикой, а канадская провинция Альберта сольется с американским штатом Монтана; в американских городах вырастет уровень преступности; проблема СПИДа встанет еще острее — и это не считая дюжины других напастей, кризисов и расколов. Статья произвела фурор (и впечатлила даже президента Билла Клинтона, который делился ею с сотрудниками Белого дома), но и число гражданских войн, и доля населения планеты без доступа к питьевой воде, и уровень преступности в Америке камнем идут ко дну[49]. Менее чем через три года после публикации статьи внедрение новых эффективных лекарств от СПИДа привело к резкому сокращению смертности от нее. Спустя более чем четверть века границы стран мира почти не изменились.

Ошибка конъюнкции была впервые проиллюстрирована Тверски и Канеманом — примером, который стал известен под названием «проблема Линды»[50]:

Линде 31 год, она не замужем, очень сообразительна и за словом в карман не лезет. В колледже она изучала философию. В студенческие годы была серьезно озабочена вопросами дискриминации и социальной справедливости, участвовала в демонстрациях против распространения ядерного оружия.

Пожалуйста, оцените вероятность каждого из утверждений:

Линда преподает в начальной школе.

Линда — активистка феминистского движения.

Линда — социальный работник, помогающий психиатрическим больным.

Линда — кассир в банке.

Линда — страховой агент.

Линда — кассир в банке и активистка феминистского движения.

Респонденты полагали, что Линда скорее феминистка и кассир, чем просто кассир: вероятность (А и B) снова оказалась у них выше вероятности отдельно взятого А. Бумерское имя Линда, сомнительный комплимент «сообразительная», ушедшие в прошлое протесты и исчезающие профессии выдают время составления теста — начало 1980-х гг. Но, как известно любому преподавателю психологии, сам результат легко воспроизводится — и сегодня обладающая острым умом Аманда, участвующая в маршах Black Lives Matter, по мнению опрошенных, скорее окажется феминисткой и дипломированной медсестрой, чем просто дипломированной медсестрой.

Проблема Линды особенно ярко высвечивает особенности нашей интуиции. В отличие от задачи выбора, где люди делают ошибки, когда проблема абстрактна («если P, то Q»), и отвечают правильно, когда она привязана к конкретной жизненной ситуации, здесь все испытуемые в теории согласны с абстрактным законом «вероятность (А и В) ≤ вероятности (А)», но путаются, как только формула наполняется конкретным содержанием. Биолог и популяризатор науки Стивен Джей Гулд говорил не только за себя, когда признавался: «Я знаю, что конъюнктивное утверждение — самое маловероятное, но крохотный гомункулус у меня в голове упрямо вопит, подпрыгивая от возбуждения: „Но она не может быть просто кассиром! Прочти описание!“»[51].

Опытные демагоги мастерски используют этого крохотного гомункулуса в своих интересах. Обвинитель, которому не за что зацепиться, кроме трупа, вынесенного волнами на пляж, излагает целую повесть о том, как муж гипотетически мог убить супругу и избавиться от тела, чтобы жениться на любовнице и начать свое дело на деньги, полученные по страховке. Защитник высасывает из пальца альтернативный заезженный сценарий, в котором убитая теоретически могла стать жертвой мелкого воришки, чья попытка стащить кошелек обернулась трагедией. Согласно законам вероятности, каждая добавочная деталь должна уменьшать правдоподобность версии, однако вместо этого она делает ее только убедительнее. Как говорил Пу-Ба, персонаж комической оперы Гилберта и Салливана «Микадо», все это «не более чем подтверждающие детали, призванные придать художественного правдоподобия сухому и неубедительному повествованию»[52].

Правило конъюнкции — базовый закон математической вероятности, и, чтобы его понять, вовсе не обязательно мысленно оперировать числами. Это заставило Тверски и Канемана невысоко оценивать наше интуитивное понимание вероятности, которое, как они писали, основано на стереотипах и жизненном опыте, а не на методичном учете возможностей. Идею, что «внутри каждого бестолкового человека сидит толковый, который пытается выбраться наружу», они отвергли[53].

Другие психологи настроены снисходительнее. Как мы уже убедились, обсуждая парадокс Монти Холла, у слова «вероятность» есть несколько значений, в том числе «физическая предрасположенность», «сила основанного на фактах убеждения» и «частота на длительном промежутке времени». Оксфордский словарь английского языка дает еще одно определение: вероятность — это «видимость истинности или возможность осуществиться, которую любое утверждение или событие имеет в свете имеющихся доказательств»[54]. Столкнувшись с проблемой Линды, испытуемые понимают, что их спрашивают не о «частоте на длительном промежутке времени»: существует только одна Линда, неважно, кассирша-феминистка она или нет. В любой связной беседе рассказчик сообщил бы все эти биографические детали с конкретной целью, а именно: подвести своего собеседника к обоснованному выводу. По мнению психологов Ральфа Хертвига и Герда Гигеренцера, люди, по всей видимости, здраво рассуждают, что в задаче имеется в виду «вероятность» не в каком-нибудь математическом смысле, что требовало бы применить правило конъюнкции, а в смысле «степени уверенности в свете имеющихся фактов», и, понятно, приходят к выводам, к которым предоставленные факты их подталкивают[55].

В пользу такого более благожелательного прочтения говорят и результаты множества исследований, начиная с тех, что проводили сами Тверски и Канеман: когда людей побуждают размышлять о вероятностях в смысле относительной частоты событий, а не заставляют иметь дело с трудноуловимой концепцией вероятности единичного события, они чаще соблюдают правило конъюнкции. Представьте себе тысячу женщин, подобных Линде. Как вы думаете, сколько среди них банковских кассиров? А банковских кассиров и заодно активисток женского движения? Наконец-то гомункулус заткнулся; толковый человек пытается выбраться наружу. Число ошибок конъюнкции резко сокращается[56].

Так не является ли ошибка конъюнкции, типичный пример человеческой слепоты в области вероятности, артефактом двусмысленных формулировок и наводящих вопросов? Тверски и Канеман убеждены, что это не так. Они замечают, что люди совершают ошибку, даже если им предлагают сделать ставку на одну из возможностей (да, большинство ставит на то, что Линда — кассир-феминистка, а не на то, что она кассир). И даже если вопрос переформулирован в терминах частоты, так что люди могут избежать ошибки конъюнкции, окинув мысленным взором банковских кассиров, заметное число опрошенных, хотя и меньшинство, все равно попадается в ту же самую ловушку. Меньшинство превращается в большинство, когда люди оценивают каждую из альтернатив по отдельности, а не вместе и, соответственно, не утыкаются носом в абсурдность ситуации, где подмножество оказывается больше множества[57].

Канеман заметил, что человеческая нерациональность достигает максимума, когда люди отстаивают свои идеи-фикс. Поэтому он предложил новый метод разрешения научных споров, призванный заменить проверенный временем обычай обмена мнениями, в рамках которого оппоненты поочередно двигают вешки и несут ахинею, перекидываясь возражениями и отговорками. В рамках «состязательного сотрудничества» участники дискуссии заранее договариваются о способе эмпирической проверки, призванной положить конец спору, и проводят ее в присутствии приглашенного арбитра[58]. Чтобы выяснить, кто был прав относительно проблемы Линды, Канеман, следуя собственному совету, объединил усилия с Хертвигом; в качестве арбитра они пригласили психолога Барбару Меллерс. Противники договорились провести три исследования, в которых респондентов уже не спрашивали бы об одной-единственной Линде, а задавали бы им вопрос, переформулированный в терминах частоты («Из ста женщин, подобных Линде, сколько…»). Сообщая о неоднозначных итогах, ученые признали: «Мы не рассчитывали, что эксперименты разрешат все загадки; этого чуда и не произошло». Однако стороны согласились, что люди склонны совершать ошибку конъюнкции, даже если имеют дело с частотой. Кроме того, они пришли к выводу, что в благоприятных обстоятельствах — альтернативы можно сопоставлять, а формулировки этих альтернатив не оставляют места воображению — люди способны избежать ошибки конъюнкции.

Чему учат когнитивные иллюзии

Каким же образом рациональность, позволившая нашему виду жить своим умом и в древние времена, и сегодня, уживается в нас с оплошностями и ляпами, которые вскрываются при решении подобных головоломок: предвзятостью подтверждения, чрезмерной самоуверенностью, склонностью отвлекаться на детали и зацикленностью на разговорных привычках? Классические ошибки мышления часто называют когнитивными иллюзиями, и параллели с оптическими иллюзиями — из тех, что печатают на коробках с кукурузными хлопьями и демонстрируют в естественно-научных музеях, — здесь весьма показательны. Смысл этих параллелей гораздо глубже того очевидного факта, что и глаза, и разум иногда нас подводят. Они объясняют, каким образом наш вид может быть таким умным и при этом так легко впадать в заблуждения.

Перед вами две классические иллюзии, придуманные нейробиологом Бо Лотто[59]. Первая — иллюзия светотени. Хотите верьте, хотите нет, но темные полосы на верхней части коробки и светлые полосы спереди на самом деле одинакового серого оттенка.

Вторая — иллюзия формы: углы всех четырех сочленений равны и составляют 90º.

Первый вывод, который нужно сделать: глазам, или, точнее, системе 1 нашего мозга, можно верить не всегда. Второй: увидеть ошибку можно, подключив систему 2, скажем проделав две дырки в каталожной карточке и положив ее поверх первого рисунка или же приложив угол той же карточки к сочленениям, изображенным на втором рисунке.

Но это совсем не повод думать, будто зрительная система человека — дефектный механизм, который постоянно дурачит нас миражами и обманками. Наше зрение — одно из чудес света. Это точный инструмент, способный уловить один-единственный фотон, распознать тысячи форм, провести как по каменистой тропе, так и по высокоскоростной автостраде. Никакие системы машинного зрения не могут сравниться со зрением человеческим — вот почему сейчас, когда я это пишу, беспилотные автомобили не носятся по улицам наших городов, несмотря на десятки лет исследований и разработок. Зрительные модули робокаров иногда путают грузовую фуру с рекламным щитом, а дорожный знак, заклеенный стикерами, с холодильником, набитым продуктами[60].

Иллюзии светотени и формы — это, как говорится, не баг, а фича. Задача зрительной системы — снабдить остальные части мозга точным описанием трехмерной формы и материальных свойств объектов в поле зрения[61]. Это непростая задача, потому что информация, поступающая в мозг с сетчатки глаза, не отражает реальность напрямую. Яркость участка изображения на сетчатке зависит не только от окраски поверхности в реальном мире, но и от интенсивности ее освещения: серый участок может соответствовать как ярко освещенной темной поверхности, так и тускло освещенной светлой (на этом основана иллюзия по хештегу #thedress — #платье, которая прогремела на весь интернет в 2015 г.[62]). Форма изображения на сетчатке зависит не только от трехмерной геометрии объекта, но и от его расположения относительно наблюдателя: острый угол на сетчатке в реальности может быть как острым углом, так и прямым, на который мы смотрим сбоку. Зрительная система компенсирует искажения, делая поправку на интенсивность освещения и преобразовывая углы, чтобы обеспечить остальной мозг описанием, которое соответствует формам и материалам реального мира. Ее промежуточный буфер — двухмерный массив пикселей, поступающих с сетчатки, — скрыт от систем мозга, отвечающих за планирование и рассуждение, потому что он только мешал бы делу.

Благодаря такому устройству наш мозг — не очень хороший экспонометр или транспортир, но ему это и не нужно (если только мы не художники-реалисты). Иллюзии возникают, когда от человека требуют превратиться в такой инструмент — определить яркость полоски и величину угла на картинке. Эти картинки разработаны специально, чтобы простые характеристики — одинаковая яркость, прямые углы — были спрятаны в промежуточном буфере, который сознание обычно игнорирует. Если бы нас спрашивали о предметах реального мира, изображенных на картинке, наше впечатление было бы верным. Серая полоска действительно темнее белой как на освещенной, так и на теневой стороне коробки; ребра, размещенные под разными углами к наблюдателю, действительно спаяны под разными углами.

То же самое касается и когнитивных иллюзий, описанных в этой главе: они могут возникать по той причине, что мы пропускаем мимо ушей буквальное значение вопроса и пытаемся догадаться, что скорее всего интересовало бы нашего собеседника, происходи разговор в социальной реальности. Арифметические действия над обманчиво простыми числами, проверка предположения, касающегося некоторой совокупности символов, выбор из подсказок, предложенных лукавым и всевидящим ведущим, и ситуация, когда мы позволяем живому описанию подтолкнуть нас к неверному выводу, немного напоминают распознавание углов и оттенков серого на печатной странице. Да, эти иллюзии заставляют нас давать неверные ответы; вот только на самом деле это верные ответы, но на другие вопросы — те, что имеют для нас практическую ценность. Разум, способный интерпретировать намерения собеседника в имеющемся контексте, не назовешь примитивным. Вот почему мы яростно жмем «0» и рычим в трубку: «Оператора!», когда робот на линии техподдержки повторяет список бесполезных вариантов: нам нужен человек, способный понять, зачем мы звоним.

То, что эти иррациональные реакции можно объяснить, не дает нам права идти у них на поводу, как и всегда доверять своим глазам. Наука и техника преумножили возможности зрительной системы, вывели их за рамки, поставленные природой. У нас есть микроскопы для крошечного, телескопы для далекого, фотография для прошлого, искусственное освещение для темноты, дистанционное зондирование для невидимого. А когда мы преодолеваем ограничения той среды обитания, в которой эволюционировали, например движемся очень быстро и на большой высоте, полагаться на ощущения становится смертельно опасно. В обыденной жизни, оценивая расстояния и ориентируясь в пространстве, наш мозг делает поправку на эффекты проективной геометрии, опираясь на сходящиеся линии, исчезающие текстуры и текучие очертания поверхности, по которой мы перемещаемся. Когда летчик болтается на высоте в несколько тысяч метров, между ним и землей нет ничего, кроме пустого пространства, а горизонт скрыт за облаками, туманом или горами, его зрительные ощущения расходятся с реальностью. Если он пилотирует самолет, полагаясь на интуицию, которая не в силах отличить ускорение от гравитации, любая попытка выправить машину только усугубит ситуацию и может за считаные минуты отправить самолет в смертельный штопор, как это случилось с неопытным и самоуверенным Джоном Ф. Кеннеди — младшим в 1999 г. Какой бы замечательной ни была зрительная система человека, здравомыслящий авиатор знает, когда ею нужно пренебречь и довериться приборам[63].

И какой бы замечательной ни была наша когнитивная система, в современных условиях мы обязаны понимать, когда ею нужно пренебречь и довериться приборам — инструментам логики, вероятности и критического мышления, которые преумножают возможности разума, выводя их за рамки, поставленные природой. Если сегодня, в XXI в., полагаться на интуицию, любая попытка стабилизировать ситуацию может только усугубить положение, отправив нашу демократию в смертельный штопор.

Глава 2. Рациональность и нерациональность

Позволю себе заметить, что не получаю большого удовольствия от работы с людьми. Меня неизменно раздражают их нелогичность и глупые эмоции.

Мистер Спок

Рациональность — это немодно. Если о ком-то говорят, что он зубрила, ботаник, гик или нёрд (все это — сленговые выражения для тех, кто ставит во главу угла разум), обычно хотят подчеркнуть, что ему категорически не хватает стиля. Десятилетиями голливудские сценаристы и авторы популярных песен уравнивали радость и свободу с бегством от разума. «Мужчине нужно немного безумия, а иначе он никогда не разорвет оковы и не станет свободным», — говорит грек Зорба. «Хватит мыслить здраво», — советуют Talking Heads{5}; «Давайте сходить с ума», — заклинает «артист, ранее известный как Принс»{6}. Модные академические течения вроде постмодернизма и критической теории (не путайте с критическим мышлением) утверждают, что разум, истина и объективность — это социальные конструкты, призванные оправдать привилегии господствующих групп. Эти течения претендуют на утонченность, как бы намекая, что западная философия и наука провинциальны, старомодны и наивно не осведомлены о многообразии путей познания, присущих разным временам и разным культурам. В самом деле, недалеко от моего дома в центре Бостона можно увидеть великолепную лазорево-золотую мозаику с призывом «Следуй разуму» — и это герб на здании Великой масонской ложи, сообщества мужчин в фесках и фартуках, представляющего собой практически прямой антоним слову «модный».

Моя собственная позиция относительно рациональности такова: «Я — за». Хотя я не могу утверждать, что размышлять — это клево, зашибись, круто, чётенько и огонь, и, строго говоря, не могу даже обосновать или аргументировать идею разума, я собираюсь отстаивать призыв, запечатленный на той самой мозаике: мы должны следовать разуму.

Доводы в пользу разума

Начнем с начала: что такое рациональность? Значение этого слова, как и значение большинства слов разговорной речи, точно определить невозможно, и словари просто водят нас по кругу: большинство определяют «рациональный» (rational) как «обладающий разумом (reason)», но само слово reason восходит к латинскому корню ration-, который часто переводится как «рассуждение».

Определение, довольно близкое к смыслу, в котором это слово употребляется в обыденной речи, звучит как «способность использовать знание для достижения целей». Знание же обычно определяется как «обоснованное истинное убеждение»[64]. Мы не назовем человека рациональным, если он действует исходя из заведомо ложных убеждений, например ищет ключи там, где, как ему известно, их быть не может. Или если его убеждения невозможно обосновать — скажем, если он обзавелся ими под воздействием наркотиков или голосов в голове, а не вывел их из другого верного убеждения или в ходе наблюдений за действительностью.

Кроме того, убеждения должны быть подчинены достижению цели. Никого не назовешь истинно рациональным просто за то, что он правильно мыслит — вычисляет, скажем, знаки числа π или выводит логические следствия из утверждений («Либо 1+1=2, либо луна сделана из сыра», «Если 1 + 1=3, то свиньи умеют летать»). Рациональный агент должен стремиться к цели: либо проверить истинность заслуживающей внимания идеи (это называется теоретическим мышлением — «Что истинно?»), либо добиться заслуживающего внимания результата в реальном мире (это называется практическим мышлением — «Что делать?»). Даже заурядная рациональность, заключающаяся в том, чтобы видеть, а не галлюцинировать, подчинена всегда актуальной цели, встроенной в нашу зрительную систему — познанию окружающей действительности.

Более того, рациональный агент должен достигать этой цели не каким угодно случайно сработавшим способом, но применяя сообразные с обстоятельствами знания. Вот как Уильям Джеймс отличает рациональную сущность от нерациональной, которая на первый взгляд делает все то же самое:

Ромео стремится к Джульетте, как железные опилки к магниту; в отсутствие преград он тоже двинется к ней по прямой. Но Ромео и Джульетта, даже если возвести между ними стену, не упрутся в нее, как дураки, лбами с противоположных сторон, как это происходит со стружкой и магнитом, если поместить между ними лист бумаги. Чтобы прикоснуться к губам Джульетты, Ромео быстро найдет обходной путь: перелезет через стену или придумает что-нибудь еще. Путь опилок предопределен; достигнут ли они цели, зависит от случая. В истории любви предопределен финал; путь может меняться бесконечно[65].

С таким определением выбор в пользу рациональности кажется даже слишком очевидным: стремишься ты к чему-то или нет? Если стремишься, то именно рациональность позволит тебе добиться желаемого.

Однако тут могут возникнуть возражения. Этот рецепт предписывает нам основывать свои убеждения на истине, правомерно выводить одно убеждение из другого и строить планы, которые с большей вероятностью приведут к поставленной цели. Но все это вызывает новые вопросы. Что есть «истина»? Что делает вывод «правомерным»? Откуда мы знаем, что средства, которые и правда позволят прийти к поставленной цели, вообще отыщутся? Искать окончательный, неопровержимый, исчерпывающий довод в пользу разума — безнадежная затея. Какой бы ответ на свое «почему?» ни услышал любопытный трехлетка, он отвечает на него очередным «почему?» — так и поиски последнего рационального довода в пользу рациональности упираются в очередное требование предоставить рациональный довод в пользу рационального довода в пользу рациональности. Я верю, что Р подразумевает Q, и уверен в истинности Р, но почему я должен верить в истинность Q? Потому ли, что я убежден, что [(Р подразумевает Q) и Р] подразумевает Q? Но откуда я знаю, что это правда? Не потому ли, что я придерживаюсь еще одного убеждения, а именно что {[(Р подразумевает Q) и Р] подразумевает Q} подразумевает Q?

Подобное рассуждение легло в основу опубликованной в 1895 г. истории Льюиса Кэрролла «Что черепаха сказала Ахиллу», где описан разговор, который мог бы состояться, когда этот быстроногий воин догнал бы — но так и не смог обогнать — черепаху, которой дал фору во втором парадоксе Зенона. (За время, которое требуется Ахиллу, чтобы сократить разрыв, черепаха снова уходит вперед, и Ахиллу опять нужно ее догонять, и так до бесконечности.) Кэрролл был не только автором детских книг, но и специалистом по математической логике, и в этой статье, опубликованной в философском журнале Mind, он воображает, как воин сидит на спине у черепахи и отвечает на всё новые и новые требования рептилии обосновать свои доводы, заполняя тетрадь тысячами правил для правил для правил[66]. Мораль истории заключается в следующем: логическое рассуждение в какой-то момент должно быть просто выполнено механизмом, который встроен в машину или мозг и действует определенным образом просто потому, что он так устроен, а не потому, что сверяется с правилом, сообщающим, что ему нужно сделать. Мы вводим программу в компьютер, но его центральный процессор — это не программа, а кремниевая пластина, в которую интегрированы электрические схемы элементарных операций вроде сравнения символов и складывания чисел. Эти операции разработаны (инженером или, в случае мозга, естественным отбором) для практической реализации законов логики и математики, внутренне присущих этой сфере абстрактных идей[67].

Что бы там ни говорил мистер Спок, логика — это не то же самое, что рассуждение, и в следующей главе мы постараемся понять, чем они отличаются. Тем не менее они тесно связаны, и причина, по которой законы логики не нужно доказывать дополнительными законами логики (и так до бесконечности), также касается и обоснования рассуждения другим рассуждением. В обоих случаях последнее правило будет гласить: «Просто сделай это». В конце концов, у спорщиков не будет другого выбора, кроме как довериться разуму, потому что они уже сделали это в самом начале, когда взялись выяснять, почему мы должны следовать разуму. Если люди приводят аргументы и убеждают, а затем рассматривают встречные доводы и либо принимают, либо отвергают их, а не пытаются, скажем, подкупить или запугать противника, чтобы заставить его произнести определенные слова, им уже поздно ставить под сомнение ценность разумного рассуждения. Они уже рассуждают и, следовательно, по умолчанию признают эту ценность.

Попробовав выдвинуть аргументы против разума, вы проиграете, не успев открыть рот. Скажем, вы утверждаете, что рациональность не нужна. А это утверждение рационально? Если вы признаете, что нет, у меня не будет причины ему верить — вы же только что сами так сказали. Но стань вы настаивать, что я должен вам поверить, потому что ваше утверждение убедительно в силу его рациональности, вы тем самым признаете, что рациональность и есть критерий, с которым мы должны сверять свои суждения, и в этом свете ваше утверждение будет ложным. Точно так же, если вы заявляете, что все сущее субъективно, я могу спросить: «А это ваше утверждение тоже субъективно?» Если да, то вы вольны в него верить, а вот мне это делать не обязательно. Или, предположим, вы скажете, что все в мире относительно. Что, и это ваше заявление тоже? Если да, оно может быть верным — для вас, здесь и сейчас, но не обязательно будет верным для всех или в ту секунду, как вы замолчите. Вот почему популярное клише, будто мы живем в эпоху «пост-правды», просто не может быть истинным. Если бы оно было таковым, оно бы таковым не было, потому что утверждало бы нечто истинное об эпохе, в которой мы живем.

Это рассуждение, приведенное философом Томасом Нагелем в книге «Последнее слово» (The Last Word), надо признать, нестандартно, каким и должно быть любое рассуждение о рассуждении[68]. Нагель сравнил его с декартовским рассуждением о том, что наше существование — единственная вещь, в которой мы можем быть уверены, потому что сам факт сомнения в существовании предполагает существование сомневающегося. Так и сама попытка опровержения концепции разума с помощью разума предполагает ценность разума. По причине этой нестандартности было бы неверно говорить, что мы должны «верить» в разум или «доверять» ему. Как подчеркивает Нагель, это «на одну мысль больше, чем нужно». Бостонские каменщики (и заодно вольные каменщики) попали тут в точку: мы должны следовать разуму.

Надо признать, что доводы в пользу истины, объективности и разума могут застревать в горле, потому что кажутся опасно самонадеянными: «Да кто ты вообще такой, чтобы утверждать, что тебе ведома абсолютная истина?» Но смысл аргументации в защиту рациональности не в этом. Психолог Дэвид Майерс говорил, что суть монотеизма сводится к следующему: (1) бог есть и (2) это не я (и не ты)[69]. Светский эквивалент звучит так: (1) объективная истина существует и (2) мне она неизвестна (как и тебе). Та же эпистемологическая скромность распространяется и на рациональность, которая ведет к этой истине. Безупречная рациональность и объективная истина — идеалы, на обладание которыми не может претендовать ни один смертный. Однако твердое убеждение в том, что они существуют, позволяет нам вырабатывать правила, подчиняясь которым мы сообща можем приблизиться к истине — так, как ни один из нас не в силах сделать это в одиночку.

Эти правила созданы, чтобы избавиться от заблуждений, мешающих рациональности: присущих человеческой природе когнитивных иллюзий, а также предубеждений, предрассудков, фобий и всяческих — измов, поражающих представителей любых рас, классов, гендеров, ориентаций и цивилизаций. К этим правилам относятся принципы критического мышления, а также нормативные системы математической логики, теории вероятности и эмпирического познания, о которых я буду говорить в следующих главах. В повседневную жизнь они внедряются посредством общественных институтов, которые не дают людям навязывать свою гордыню, предрассудки и иллюзии всем остальным. «Честолюбию должно противостоять честолюбие», — писал Джеймс Мэдисон, рассуждая о сдержках и противовесах демократического образа правления; таким же образом и другие институты направляют сообщества заблуждающихся и одурманенных честолюбием людей к непредвзятой истине. В качестве примеров можно привести состязательность в правосудии, принцип взаимного рецензирования в науке, проверку фактов и редактуру в журналистике, академические свободы университетов и свободу слова в пространстве общественной дискуссии. Несогласие необходимо смертным для принятия решений. Как говорится, чем сильнее мы расходимся во мнениях, тем больше шансов, что хотя бы один из нас прав.

* * *

Хотя нам, возможно, так никогда и не удастся доказать, что рациональность позволяет прийти к верным выводам или что истина постижима (так как для этого нам с самого начала придется согласиться с ценностью разума), подкрепить свою убежденность в этом нам вполне по силам. Размышляя о разуме, мы понимаем, что это не какое-то невнятное шестое чувство, не мистический оракул, нашептывающий правильные ответы прямо нам в ухо. Мы можем вычленить правила рассуждения, очистить и переплавить их в нормативные модели логики и вероятности. Мы можем даже внедрить их в машины, которые копируют наш разум и превосходят его по мощности. Компьютеры — это буквально материализованная логика: даже их базовые элементы называются логическими вентилями.

Есть и еще одно подтверждение оправданности разума: он работает. Жизнь — это не сон, где мы без цели и смысла оказываемся в разных местах, а всякие странные вещи случаются ни с того ни с сего. Перебравшись через стену, Ромео действительно поцелует Джульетту. Применив разум по-другому, мы слетали на Луну, изобрели смартфон и искоренили оспу. Реальность охотно подчиняется нам, когда мы используем разум, и это веское свидетельство в пользу того, что рациональность действительно помогает приблизиться к объективной истине.

Даже релятивисты, отрицающие существование объективной истины и настаивающие, что любые утверждения всего лишь культурные нарративы, уступают в смелости собственным заявлениям. Культурные антропологи и семиотики, полагающие, что научные истины всего лишь нарративы одной из множества культур, тем не менее лечат своих детей прописанными доктором антибиотиками, а не исцеляющими завываниями шамана. И хотя релятивизм часто окружен ореолом высокой морали, моральные убеждения релятивистов основаны на приверженности объективной истине. Неужели рабство — миф, а холокост — всего лишь один из множества возможных нарративов? Что, и изменение климата — тоже социальный конструкт? Или все-таки страдания и опасности, делающие все эти события выпукло реальными, — свидетельства, в истинности которых мы убеждены благодаря логике, доказательствам и беспристрастному рассмотрению? Тут релятивисты уже не так цепляются за свой релятивизм.

По той же причине не может быть никакого конфликта между рациональностью и социальной справедливостью или любой другой нравственной или политической идеей. Поиски социальной справедливости начинаются с утверждения, что одни социальные группы угнетены, а другие привилегированны. Это фактическое утверждение, и, как любое такое утверждение, оно может оказаться ошибочным (как настаивают сами защитники социальной справедливости в ответ на обвинения, будто сейчас сильнее всех прочих угнетены белые мужчины традиционной сексуальной ориентации). Мы придерживаемся этих убеждений, потому что разум и факты говорят нам, что они верны. В свою очередь, направление наших поисков определяется уверенностью, что для искоренения несправедливости необходимо принимать определенные меры. Достаточно ли ввести единые для всех правила игры? Или же историческая дискриминация поставила ряд групп в такое невыгодное положение, что исправить дело можно только компенсационной политикой? Не окажутся ли какие-то из этих мер чисто символическими, никак не помогающими дискриминируемым группам? Не ухудшится ли в итоге общая ситуация? Поборникам социальной справедливости необходимо знать ответы на все эти вопросы, а разум — единственный инструмент, позволяющий что бы то ни было знать.

Соглашусь, особая природа аргументации в защиту разума всегда оставляет оппоненту лазейку. Излагая доводы в пользу разума, я писал: «…если люди приводят аргументы и убеждают…» — но это очень существенное «если». Отрицатели рациональности могут отказаться играть по правилам. Они могут сказать: «Я не обязан вам ничего доказывать. Ваше требование привести доводы и доказательства только подтверждает, что вы сами — часть проблемы». Не ощущая потребности убедить оппонента, люди, уверенные в собственной правоте, насаждают свои убеждения силой. В теократиях и автократиях власти затыкают несогласным рты, бросают их в тюрьмы, изгоняют или сжигают живьем. В демократиях принуждение не настолько грубое, но люди все равно находят способы вдолбить убеждение, а не доказать его. Современные университеты (что странно, учитывая, что их миссия — оценивать идеи) возглавили поиски способов душить свободу мнений: ученым не дают выступать, их освистывают; профессоров изгоняют из аудиторий и увольняют; спорные статьи изымают из архивов; расхождение во мнениях наказуемо как травля и дискриминация[70]. На все недоуменные вопросы они отвечают так же, как отвечал отец Рингу Ларднеру, когда писатель был ребенком: «„Заткнись“, — объяснил он».

Если вы уверены в своей правоте, почему вы вообще должны убеждать кого бы то ни было разумными доводами? Почему бы просто не крепить солидарность своих сторонников и не мобилизовывать их на борьбу за справедливость? Во-первых, это вызовет вопросы: с какой стати вы считаете себя непогрешимым? Вы уверены, что вам известно все на свете? Тогда чем вы отличаетесь от ваших оппонентов, которые так же уверены в своей непогрешимости? Чем вы отличаетесь от правящих кругов прошлого, которые настаивали на своей правоте, а время показало, что они ошибались? Если вам приходится затыкать рты несогласным, значит ли это, что вы просто не можете доказать, что они ошибаются? Кричащая неспособность ответить на эти вопросы может восстановить против вас всех, кто еще не определился, в том числе новые поколения, чьи убеждения не высечены на каменных скрижалях.

Во-вторых, отказавшись прибегать к убеждению, вы не оставите несогласным с вами другого выбора, кроме как вступить в игру по вашим правилам и противопоставить вам силу, а не доводы разума. И если не прямо сейчас, то когда-нибудь в будущем они могут оказаться сильнее. А когда «отменят» уже вас, будет слишком поздно доказывать, что ваши взгляды сами по себе достойны того, чтобы воспринимать их всерьез.

Хватит мыслить здраво?

Всегда ли мы должны руководствоваться рассудком? Должен ли я рационально обосновывать стремление любить, дорожить своими детьми, наслаждаться радостями жизни? Может, иногда нормально уйти в отрыв, сглупить или перестать мыслить здраво? Если рациональность так прекрасна, почему мы ассоциируем ее с унылым занудством? Может, профессор философии из пьесы Тома Стоппарда «Прыгуны» (Jumpers, 1972) был прав, отвечая на заявление «Церковь — памятник нерациональности» так:

Национальная галерея — памятник нерациональности! Любой концертный зал — памятник нерациональности! И ухоженный сад, и взаимная любовь, и приют для бродячих собак! … Если бы критерием, по которому допускается существование вещей, была рациональность, мир был бы одним гигантским соевым полем![71]

В оставшейся части этой главы я принимаю вызов профессора. Мы увидим, что, несмотря на то что красоту, любовь и доброту не назовешь рациональными в буквальном смысле слова, полностью нерациональными их тоже назвать нельзя. Человеческие эмоции и моральные устои вполне поддаются рациональному объяснению; к тому же существует и рациональность высшего порядка, которая подсказывает нам, в каких случаях разумнее поступать неразумно.

Возможно, стоппардовского профессора сбил с толку известный довод Дэвида Юма: «Разум есть и должен быть лишь рабом аффектов и не может претендовать на какую-либо другую должность, кроме служения и послушания им»{7},[72]. Юм, один из самых здравомыслящих философов в истории западной мысли, вовсе не советовал своим читателям пороть горячку, жить одним мгновением и как в омут с головой кидаться в объятия неподходящего партнера[73]. Он логично утверждал, что разум — средство достижения цели, но не он намечает саму цель — он не может даже подсказать, нужно ли ее преследовать. Под «аффектами» он имел в виду источник этих целей: присущие человеку предпочтения, желания, устремления, эмоции и чувства; без них у разума не было бы целей, пути достижения которых он мог бы искать. Это разница между мышлением и желанием, между убежденностью в том, что считаешь истинным, и стремлением, чтобы осуществилось то, о чем мечтаешь. Юм хотел сказать скорее «о вкусах не спорят», чем «нравится — делай»[74]. Нет ничего ни рационального, ни нерационального в том, чтобы предпочесть фисташковое мороженое шоколадному. Нет абсолютно ничего нерационального в желании возделывать сад, влюбляться, заботиться о бездомных собаках, тусить, словно на дворе снова 1999 год, или танцевать под алмазным небом, размахивая одной рукой{8},[75].

Тем не менее откуда-то же взялась идея, будто разум может противостоять эмоциям — это явно не просто логическая ошибка. Мы стараемся держаться подальше от горячих голов, заклинаем близких вести себя благоразумно, сожалеем о глупых интрижках, вспышках гнева и необдуманных поступках. Если Юм прав, то как может быть истинно и утверждение, прямо противоположное тому, что он написал: аффекты часто должны быть лишь рабами разума?

На самом деле примирить две эти идеи нетрудно. Одни наши цели могут плохо совмещаться с другими. Цели, к которым мы стремимся на одном этапе жизни, могут не соответствовать целям, которые мы преследуем на другом. Цели одного человека могут противоречить целям другого. С учетом этих конфликтов недостаточно сказать, что мы должны служить своим аффектам и слушаться их. Чем-то придется пожертвовать, и рассудить тут должна рациональность. Две первых сферы приложения разума мы назовем «мудростью», а третью — «моралью». Давайте присмотримся к каждой.

Конфликт целей

Люди хотят разных вещей, а не чего-то одного. Они жаждут комфорта и удовольствий, но при этом их заботит и здоровье, и благополучие детей, и признание коллег; они хотят осознавать, что прожили достойную жизнь. Так как эти цели порой противоречат друг другу: от чизкейков толстеют, оставленные без присмотра дети попадают в неприятности, а попытка идти по головам восстанавливает окружающих против вас, — невозможно всегда получать все, что хочется. Какие-то цели важнее прочих: более глубокое удовлетворение, дольше длящееся удовольствие, более убедительная интерпретация. Работая головой, мы выстраиваем цели по приоритетности: одни преследуем, другими жертвуем.

Кстати, не все наши цели на самом деле наши — это, метафорически говоря, цели наших генов. Эволюционный процесс отбирает гены, благодаря которым организмы оставляют как можно больше отпрысков, приспособленных к существованию в тех природных условиях, в которых жили их предки. Гены добиваются этого, наделяя нас мотивами вроде голода, любви, страха, комфорта, секса, жажды власти и признания. Эволюционные психологи называют такие мотивы непосредственными, имея в виду, что они являются частью нашего сознательного опыта и мы целенаправленно стремимся их реализовать. Непосредственным мотивам можно противопоставить «конечные» — выжить и дать потомство; фигурально их можно назвать целями наших генов — гены сообщили бы нам о них, умей они говорить[76].

В реальной жизни конфликт непосредственных и конечных целей проявляется как конфликт отдельных непосредственных целей. Похотливое желание обладать привлекательным сексуальным партнером — непосредственный мотив, а лежащий в его основе конечный — зачать ребенка. Он унаследован нами, потому что наши более похотливые предки в среднем оставляли больше потомков. Тем не менее цель зачать ребенка может не входить в число наших непосредственных целей, и мы, пораскинув мозгами, предотвращаем ее достижение с помощью контрацепции. Иметь надежного романтического партнера, хранить ему верность и не лишиться уважения друзей — тоже непосредственные цели, которых наша рациональная часть добивается, приказывая нашей не-очень-рациональной части избегать опасных соблазнов. Таким же образом мы достигаем непосредственной цели поддерживать стройность и здоровье, отказываясь от другой непосредственной цели — съесть вкусный десерт, которая сама по себе является порождением конечной цели запасти побольше калорий в энергодефицитной среде.

Когда мы говорим, что некто поступает эмоционально или нерационально, мы часто имеем в виду, что в подобных ситуациях этот человек делает плохой выбор. В горячке момента так приятно бывает взорваться, если кто-то вас разозлил. Но наш более трезвый рассудок понимает: лучше остудить свой пыл, чтобы сохранить то, что на длительном промежутке времени поможет нам почувствовать себя еще лучше, например хорошую репутацию и основанные на доверии отношения.

Конфликт временных рамок

Так как не все в жизни случается одновременно, в конфликты часто вступают цели, актуальные на разных этапах. Такие противоречия часто ощущаются как конфликты между различными «я» — настоящим и будущим[77].

В 1972 г. легендарный эксперимент психолога Уолтера Мишеля проиллюстрировал такой конфликт мучительным выбором четырехлетних детей: одна зефирка сейчас или две через 15 минут[78]. Жизнь — бесконечная череда зефирных тестов, дилемм, где мы вынуждены выбирать между небольшим, но немедленным вознаграждением и вознаграждением покрупнее, но спустя какое-то время. Посмотреть кино сейчас — или сдать зачет потом; купить какую-нибудь побрякушку сейчас — или заплатить за квартиру потом; насладиться пятиминутным оральным сексом сейчас или войти в учебники истории с незапятнанной репутацией потом.

Эта зефирная дилемма известна под разными названиями: самоконтроль, отсрочка вознаграждения, временное предпочтение и дисконтирование будущего[79]. Без нее не обходится ни один анализ рациональности, поскольку она помогает развенчать ложное представление, будто избыточная рациональность превращает жизнь в скуку смертную. Экономисты изучали нормативные основания для самоконтроля (когда нам действительно стоит порадоваться жизни сейчас, а когда — отложить удовольствия на потом), потому что именно на нем основана концепция процентной ставки, которая является платой за отказ от денег сейчас в обмен на деньги спустя какое-то время. Они пришли к выводу, что зачастую рациональнее побаловать себя, не откладывая дело в долгий ящик, — все зависит от того, когда и в какой мере. На самом деле мы и так это знаем: эта народная мудрость запечатлена во многих поговорках и шутках.

Во-первых, синица в руках лучше, чем журавль в небе. Откуда вы знаете, что экспериментатор сдержит обещание и, когда придет время, вознаградит вас за терпение двумя зефирками? Вы уверены, что пенсионный фонд не лопнет к моменту вашего выхода на пенсию и вы сможете воспользоваться отложенными средствами, когда они вам понадобятся? Отсрочка вознаграждения может выйти боком не только по причине непорядочности распорядителей, но и потому, что эксперты тоже нередко ошибаются. «Все, что раньше считалось вредным, теперь полезно», — шутим мы, осознавая благодаря успехам современной диетологии, какого количества удовольствия от поедания яиц, креветок и орехов лишились в прошлом — как выяснилось, безо всяких на то оснований.

Во-вторых, в долгосрочной перспективе мы все мертвы. Завтра вас может убить молнией, и в этом случае все радости жизни, которые вы отложили на будущую неделю, год или десятилетие, пропадут втуне. Как напоминают наклейки на бампер, «жизнь коротка, начинай с десерта».

В-третьих, молодость одна, другой не будет. Взять ипотеку в 30 лет и всю жизнь платить проценты в итоге выйдет дороже, чем всю жизнь копить и купить дом в 80, но, взяв ипотеку, вы все эти годы проживете в собственном жилье. Причем этих лет будет не просто больше — это будут другие годы. Один доктор, проверив мой слух, сказал: «Одна из величайших жизненных трагедий состоит в том, что, когда ты можешь позволить себе купить по-настоящему классную аудиотехнику, никакой разницы в звучании уже не расслышать». Вот карикатура на ту же тему.

Все эти аргументы соединены в известной байке. Человек, приговоренный к повешению за оскорбление султана, предложил суду сделку: если ему дадут год, он научит султанова коня петь, и тогда его должны будут отпустить на свободу. Когда он вернулся на скамью подсудимых, сосед спросил его: «Ты сошел с ума? Ты только оттягиваешь неизбежное. Через год тебе придется дорого заплатить». Но тот ответил: «За год что угодно может случиться. Может, султан помрет, а новый меня помилует. Может, я помру — в этом случае я ничего не потеряю. Может, лошадь околеет — тогда я выкручусь. И кто знает, может, я и правда научу коня петь!»

Значит ли это, что разумнее все-таки съесть зефирку сразу? Не совсем — это зависит от того, сколько вам нужно подождать и сколько зефира вам дадут в награду за ожидание. Давайте пока забудем про старение и прочие жизненные перемены и для простоты предположим, что все возрасты равноценны. Допустим, шанс, что в вас ударит молния, равен 1 % в год. Следовательно, вероятность, что этот год вы благополучно переживете, составляет 0,99. Каковы шансы, что вы протянете два года? Для этого нужно, чтобы молния промахивалась два года подряд, вероятность чего равна 0,99 × 0, 99, то есть 0,99^2 или 0,98 (в этих вычислениях мы подробнее разберемся в главе 4). За три года она составит 0,99 × 0,99 × 0,99 или 0,99^3 (0,97); за 10 лет — 0,99^10 (0,90); за 20 лет — 0,99^20 (0,82) и так далее — это называется экспоненциальным затуханием. Итак, принимая во внимание вероятность, что вы так и не попробуете дополнительного зефира, зефирка в руке стоит девяти десятых зефирки в небе (через 10 лет). Дополнительные угрозы — вероломный экспериментатор, шанс, что вы разлюбите зефир, — могут изменить цифры, но не логику рассуждения. Будущее рационально дисконтировать экспоненциально. Вот почему экспериментатору приходится вознаграждать ваше терпение тем большим количеством зефира, чем дольше вам приходится ждать, то есть выплачивать вам процент. Процент нарастает экспоненциально, компенсируя экспоненциальное затухание ценности будущего для вас сегодняшнего.

Это, в свою очередь, означает, что жить настоящим может быть нерациональным по двум причинам. Во-первых, мы можем дисконтировать будущее слишком резко, то есть ценить его недостаточно при данной вероятности, что мы до него все-таки доживем, и том объеме удовольствия, которое оно нам принесет. Такую нетерпеливость можно выразить количественно. Шейн Фредерик, автор теста когнитивной рефлексии, с которым мы познакомились в предыдущей главе, предлагал своим респондентам гипотетический зефирный тест, используя подходящие для взрослых вознаграждения, и обнаружил, что большинство (особенно те испытуемые, что поддавались соблазну дать простой, но неверный ответ в тесте когнитивной рефлексии) предпочитали 3400 долларов немедленно 3800 долларам через месяц, то есть отказывались от инвестиции под 280 % годовых[80]. В реальном мире около половины американцев предпенсионного возраста не отложили на старость ни цента — они словно бы вообще не рассчитывали дожить до старости (собственно, большинство наших предков до нее и не доживали[81]). Когда Мардж Симпсон предупредила своего мужа Гомера, что он еще пожалеет о своем поведении, тот ответил: «Это проблема будущего Гомера. Ох, не завидую я этому парню».

Поиск оптимальной ставки дисконтирования будущего — проблема, с которой мы сталкиваемся не только как отдельные личности, но и как общество в целом, когда решаем, какую долю национального благосостояния потратить на благо будущих поколений и собственных состарившихся «я». Без дисконтирования тут не обойтись. И не только потому, что принесенные нами жертвы пропадут втуне, если астероид погубит нас, как динозавров. Помимо этого, мы не знаем, что готовит нам будущее, какие технологические прорывы нас ждут, и наша неосведомленность растет экспоненциально: тем быстрее, чем дальше в будущее простираются наши планы. (Кто знает? Может, мы и правда научим коня петь.) Было бы глупо, если бы столетие назад предки экономили бы на себе ради нашего блага — скажем, не строили бы школы и дороги, а забивали склады «железными легкими», чтобы подготовить нас к эпидемии полиомиелита, — учитывая, что мы сейчас в шесть раз богаче и давно решили кое-какие из проблем, которые их беспокоили, столкнувшись с новыми, о которых они и помыслить не могли. И в то же время мы проклинаем их недальновидные решения, жить с последствиями которых приходится нам: загрязнение окружающей среды, истребление биологических видов и городские планировки, приспособленные под нужды автомобиля, а не человека.

Общественные решения, которые нам приходится принимать сегодня, — например, каким должен быть налог на выбросы углекислого газа, чтобы замедлить климатические изменения, — зависят от ставки дисконтирования будущего, которую иногда еще называют социальной ставкой дисконтирования[82]. Ставка 0,1 %, которая учитывает только вероятность вымирания человечества, означает, что мы ценим будущие поколения практически так же высоко, как самих себя, и предполагает, что львиную долю нашего нынешнего дохода мы должны инвестировать в благополучие потомков. Ставка 3 % принимает во внимание развитие науки и рост благосостояния, предписывая переложить большую часть нагрузки на поколения, которые смогут ее себе позволить. Здесь нет «правильного» ответа, поскольку, кроме всего прочего, размер ставки зависит от нравственного выбора: какое значение мы придаем благополучию ныне живущих людей по сравнению с благополучием тех, кто еще не рожден[83]. Однако все мы знаем, что наших политиков больше заботят электоральные циклы, чем отдаленное будущее, и у нас имеется печальный опыт неготовности к предсказуемым катастрофам вроде ураганов и пандемий; из этого следует, что наша социальная ставка дисконтирования нерационально высока[84]. Мы перекладываем проблемы на плечи будущего Гомера и не завидуем этому парню.

Вторая причина для нерационального обмана будущего «я» называется близоруким дисконтированием[85]. Обычно нам несложно отсрочить вознаграждение будущего «я» в пользу «я», еще более отдаленного во времени. Когда организатор конференции заранее высылает вам меню банкета, не составляет особого труда остановить свой выбор на тушеных овощах и фруктах на десерт, вычеркнув лазанью и чизкейк. Маленькая радость обильного ужина через 100 дней или большая радость стройного тела через 101 день? Никакого сравнения! Но, если официант соблазняет нас тем же выбором здесь и сейчас — маленькая радость обильного ужина через 15 минут или большая радость стройного тела завтра, — мы меняем предпочтения и не можем устоять перед лазаньей.

Такой пересмотр предпочтений называется близоруким, потому что искушение, которое располагается ближе к нам на временной шкале, мы видим ясно и отчетливо, а отдаленные альтернативы не вызывают таких ярких эмоций, и мы (немного не в лад с офтальмологической метафорой) судим о них объективнее. Рациональный процесс экспоненциального дисконтирования, пусть даже ставка дисконтирования чрезмерно высока, не объясняет этого сальто: если сиюминутное небольшое вознаграждение привлекательнее крупного спустя некоторое время, то оно должно манить нас сильнее и в том случае, если оба этих вознаграждения отодвинуть в будущее. (Если лазанья желаннее тушеных овощей сейчас, то и перспектива поесть лазаньи через пару месяцев должна быть желаннее перспективы пожевать вместо нее овощей.) Социологи говорят, что подобный пересмотр предпочтений показывает, что дисконтирование тут на самом деле гиперболическое — не в смысле преувеличенное, но в том смысле, что график его принимает вид похожей на букву L кривой, которую называют гиперболой, — она начинается понижением более резким, чем при экспоненциальном затухании, а затем выравнивается. Две экспоненциальные кривые, расположенные на разной высоте, никогда не пересекутся (что больше нравится сейчас, то и в отдаленном будущем будет манить сильнее), а вот две гиперболы пересечься могут. Графики на следующей странице демонстрируют эту разницу. (Обратите внимание, что на этих графиках отложено абсолютное время — как на часах или календаре, а не время относительно настоящего момента, так что оценивающее «я» движется вдоль горизонтальной оси; дисконтирование соответствует кривой, рисуемой справа налево.)

Надо признать, что объяснять ослабление силы воли по мере приближения момента вознаграждения гиперболическим дисконтированием — это как объяснять действие снотворного средства его усыпляющим эффектом. Но крутой изгиб гиперболы предполагает, что на самом деле перед нами сумма двух кривых: одна отражает непреодолимый соблазн, который вы не можете выкинуть из головы (запах свежей выпечки, призывный взгляд симпатичного незнакомца, блеск новенького авто в зале салона), другая — более хладнокровное взвешивание издержек и выгод в гипотетическом будущем. Исследования, в которых добровольцам, находящимся в томографе, давали взрослые версии зефирного теста, подтверждают, что мысли о непосредственных и отдаленных удовольствиях по-разному активируют мозг[86].

Хотя гиперболическое дисконтирование нерационально в той степени, в какой может быть рациональным точно отмеренное экспоненциальное дисконтирование (поскольку не отражает нарастающей неуверенности в будущем), оно обеспечивает рациональному «я» возможность перехитрить «я» импульсивное. Эту лазейку можно увидеть в левой части гипербол, где оба вознаграждения еще маячат в отдаленном будущем и крупное вознаграждение субъективно привлекательнее мелкого (как и должно быть при разумном подходе). Наше хладнокровное «я», прекрасно осведомленное о том, что случится с течением времени, может отсечь правую половину графика, загодя избавив себя от соблазна. Вот как Цирцея объясняла этот трюк Одиссею:

Прежде всего ты сирен повстречаешь, которые пеньем

Всех обольщают людей, какой бы ни встретился с ними.

Кто, по незнанью приблизившись к ним, их голос услышит,

Тот не вернется домой никогда. Ни супруга, ни дети

Не побегут никогда ему с радостным криком навстречу.

Звонкою песнью своею его очаруют сирены,

Сидя на мягком лугу. Вокруг же огромные тлеют

Груды костей человечьих, обтянутых сморщенной кожей.

Мимо корабль твой гони. Залепи товарищам уши,

Воск размягчив медосладкий, чтоб их ни один не услышал

Спутник. А если ты сам пожелаешь, то можешь послушать.

Пусть лишь товарищи, руки и ноги связав тебе крепко,

Стоя привяжут концами тебя к основанию мачты,

Чтоб наслаждаться ты мог, обеим внимая сиренам{9},[87].

Этот метод называется Одиссеевым самоконтролем, и он эффективнее крайнего напряжения силы воли, которая легко отказывает в момент искушения[88]. В тот драгоценный момент, когда песня сирен еще не достигла наших ушей, рациональное «я», упреждая вероятность, что страсти увлекут нас к гибели, крепко привязывает свое тело к мачте, лишая шанса поддаться соблазну. Мы отправляемся в супермаркет сытыми — и проходим мимо чипсов и пирожных, перед которыми не устояли бы, будь мы голодны. Мы поручаем работодателю удерживать определенную сумму из заработной платы и перечислять ее в пенсионный фонд, чтобы в конце месяца не столкнуться с искушением потратить излишек на развлечения.

Более того, с помощью Одиссеева самоконтроля можно выйти на следующий уровень и отсечь саму возможность оказаться перед выбором или, по крайней мере, затруднить этот выбор. Предположим, мысль о получении зарплаты без удержаний настолько соблазнительна, что мы не можем заставить себя подписать заявление на ежемесячный вычет. Чтобы не столкнуться с этим соблазном, мы можем позволить работодателю сделать за нас этот выбор (как и другие выборы, которые пойдут нам на пользу на длительном промежутке времени), по умолчанию включив всех работников в обязательную программу пенсионных накоплений, — в таком случае не присоединение к программе, но отказ от нее потребует от нас совершения определенных действий. В этом заключается сама суть той философии управления, которую правовед Касс Санстейн и поведенческий экономист Ричард Талер причудливо окрестили в своей книге «Nudge. Архитектура выбора» (Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness) либертарианским патернализмом. Они утверждают, что с нашей стороны было бы разумно наделить правительство и бизнес правом иногда привязывать нас к мачте — только не крепко, а так, чтобы мы могли при желании освободиться. Основываясь на исследованиях особенностей человеческого мышления, эксперты могли бы создать в нашей среде обитания такую «архитектуру выбора», чтобы людям стало сложнее поддаваться вредным искушениям вроде избыточного потребления, бесхозяйственности и воровства. Общественные институты могли бы патерналистски действовать так, как будто они знают, что для нас лучше, но при этом оставляли бы нам право развязать веревки, пожелай мы взять ответственность на себя (чего на самом деле хотят немногие).

Либертарианский патернализм, а заодно и другие «скрытые закономерности поведения», обнаруженные когнитивной наукой, все чаще привлекают внимание специалистов по государственному управлению, потому что сулят более эффективные результаты при минимальных издержках и без попрания принципов демократии. Быть может, на сегодня это самое важное практическое применение знаний о когнитивных искажениях и ошибках (хотя этот подход и критикуется другими когнитивистами, которые утверждают, что люди рациональнее, чем предполагают данные этих исследований[89]).

Рациональное неведение

Одиссей приказал привязать себя к мачте, рационально лишив себя возможности действовать, а вот его моряки залили себе уши расплавленным воском и тем самым рационально лишили себя возможности узнать. На первый взгляд это кажется странным. Считается, что знание — это сила и лишним не бывает. Богатым, например, быть лучше, чем бедным, потому что, если ты богат, ты в любой момент можешь раздать все деньги и превратиться в бедняка; по той же логике нам кажется, что знать — лучше, чем не знать, потому что всегда можно отказаться что-либо предпринимать по поводу этого знания. Но оказалось, что это не так — и это один из парадоксов рациональности. Иногда залепить уши воском — действительно рациональный шаг[90]. Неведение может быть благословением, и порою меньше знаешь — крепче спишь.

Очевидный пример — фраза «Осторожно, спойлеры!». Нам нравится наблюдать за развитием сюжета от завязки к кульминации и развязке, и мы не хотим испортить себе удовольствие, узнав концовку заранее. Если матч не получилось увидеть в прямой трансляции, болельщики, которые хотят посмотреть его в записи, изолируют себя от всех средств массовой информации и даже не общаются с приятелями, которые могут проболтаться, чем закончилась игра. Многие будущие родители не хотят узнавать пол ребенка до родов, желая преумножить радость момента. В подобных случаях мы рационально выбираем неведение, потому что знаем, как работают наши непроизвольные положительные эмоции, и организуем события таким образом, чтобы усилить удовольствие, которое они нам дарят.

Исходя из тех же соображений и понимая принцип действия отрицательных эмоций, мы иногда лишаем себя информации, способной причинить боль. Многие клиенты генетических лабораторий понимают, что им лучше не знать, приходится ли им кровным родственником человек, которого они считают отцом. Многие решают не узнавать, унаследовали ли они доминантный ген неизлечимой болезни, убившей кого-то из их родителей, как, например, музыкант Арло Гатри, чей отец Вуди умер от болезни Хантингтона. С этим все равно ничего не поделаешь, а знание о ранней и ужасной смерти только омрачит остаток отведенного им срока. Если уж на то пошло, большинство из нас заткнуло бы уши, если бы оракул пообещал сообщить дату нашей смерти.

Мы ограждаем себя и от знания, способного помешать мыслить здраво. Присяжным нельзя знакомиться с недопустимыми доказательствами вроде слухов, показаний, данных под принуждением, или результатов обыска без ордера: человеческий разум не способен проигнорировать эти «ядовитые плоды отравленного дерева». Добросовестные ученые невысоко ставят собственную объективность и проводят клинические исследования в условиях двойного ослепления, чтобы не знать, кто из пациентов принимает лекарство, а кто — плацебо. Они отдают свои статьи на рецензирование анонимным экспертам, лишая себя любой возможности отомстить, если рецензия окажется отрицательной; в некоторых журналах к тому же зашифровывают имена авторов статьи, чтобы не подвергать рецензентов соблазну отплатить за услугу или свести счеты.

Во всех этих ситуациях рациональные агенты выбирают неведение, стремясь обойти свои собственные не вполне рациональные предрассудки. Но иногда мы выбираем неведение, чтобы нашей же рациональностью не воспользовались наши рациональные противники — чтобы они никак не могли сделать нам предложение, от которого мы не сможем отказаться. Можно устроить так, чтобы в час, когда к вам заявится любезный мафиози с угрозами или помощник шерифа с повесткой в суд, вас не было дома. Водитель инкассаторского автомобиля рад объявить о своем неведении наклейкой «Водитель не знает кода от сейфа», потому что в таком случае грабителю незачем угрожать ему, заставляя выдать информацию. Заложнику лучше не видеть лиц похитителей: тогда есть шанс, что они его отпустят. Даже дети, которые плохо себя ведут, знают, что им лучше не встречаться глазами с родителями.

Рациональная беспомощность и рациональная нерациональность

Рациональное неведение — один из изощренных парадоксов разума, которые политолог Томас Шеллинг описал в своем классическом труде «Стратегия конфликта» (The Strategy of Conflict, 1960)[91]. В определенных обстоятельствах рациональнее быть не только несведущим, но и беспомощным и, что самое странное, нерациональным.

В игре в «Слабó», известность которой принес классический фильм с Джеймсом Дином «Бунтарь без причины» (Rebel Without a Cause, 1955), два юных водителя на высокой скорости несутся навстречу друг другу по узкой дороге, и тот, кто свернет, теряет лицо (ему «слабó»)[92]. Оба знают, что другой не хочет погибнуть в лобовом столкновении, и оба жмут на газ, рассчитывая, что противник свернет первым. Конечно, если они оба рассуждают так «рационально», трагедии не избежать (это парадокс из теории игр, к которому мы вернемся в главе 8). Существует ли стратегия, которая обеспечит победу в игре в «Слабó»? Да — нужно лишить себя возможности свернуть, напоказ заблокировав руль, ну или положив кирпич на педаль газа и перебравшись на заднее сиденье, что не оставит сопернику другого выбора, кроме как свернуть первым. Побеждает игрок, лишившийся контроля. Точнее, выигрывает тот, кто первым отказывается от контроля: если оба игрока заблокируют рулевые колеса одновременно, то…

Хотя игра в «Слабó» кажется апофеозом подросткового слабоумия, с этой дилеммой мы часто сталкиваемся, когда вступаем в торг, — в магазине или в повседневной жизни. Скажем, вы готовы заплатить за автомобиль до 30 000 долларов и знаете, что дилеру он обошелся в 20 000. Любая сумма между 20 000 и 30 000 устроит вас обоих, но вы, естественно, хотите максимально приблизиться к нижней границе этого диапазона, а продавец — к верхней. Вы можете опускать цену, зная, что ему выгоднее заключить сделку, чем вообще отказаться от нее, но и он может ее задирать, зная, что и вы находитесь в точно такой же ситуации. Поэтому продавец говорит, что ваше предложение разумно, однако ему необходимо получить одобрение менеджера; вернувшись же, он сообщает, что непреклонный менеджер не разрешает ему продавать авто по такой низкой цене. Или же вы можете согласиться, что цена резонна, но заявить, что вам необходимо получить одобрение банка, однако — вот беда — кредитный специалист отказывается ссудить вам такую крупную сумму. Выигрывает тот, чьи руки крепче связаны. То же самое может случиться с друзьями или супругами, если оба, например, предпочли бы выйти в свет, а не сидеть дома, но вот развлекаться хотят по-разному. Партнер, категорически настроенный против или в пользу какого-то варианта, ну или донельзя упрямый, категорически отказывающийся уступать, добивается своего.

Угрозы — еще одна область, где отсутствие контроля парадоксальным образом может оказаться выгодным. Проблема с угрозами напасть, ударить или наказать состоит в том, что осуществление угрозы может дорого обойтись, что превращает угрозу в блеф, который легко разоблачить. Чтобы сделать угрозу убедительнее, угрожающий должен быть твердо намерен привести ее в исполнение, отказавшись от контроля — и лишив тем самым противника рычага, воспользовавшись которым тот мог бы в свою очередь угрожать отказом подчиниться. Угонщика самолета, обмотанного взрывчаткой, которая может сработать от малейшего толчка, или протестующих, приковывающих себя к рельсам перед поездом, везущим топливо на атомную электростанцию, уже невозможно заставить отказаться от своих намерений.

Готовность привести угрозу в исполнение может быть не только физической, но и эмоциональной[93]. Вряд ли кто-нибудь захочет связываться с нарциссом, психопатом, вспыльчивым любовником или «человеком чести», который считает нестерпимым оскорблением даже намек на непочтительное отношение и бросается в драку, невзирая на последствия.

Отсутствие контроля может переходить в отсутствие рациональности. Террористов-смертников, уверенных, что их ждет рай, не остановит перспектива смерти. Согласно «теории безумца», действующей в сфере международных отношений, лидер, пользующийся репутацией импульсивного и даже неуравновешенного, может вынудить противника пойти на уступки[94]. Считается, что в 1969 г. Ричард Никсон приказал бомбардировщикам с ядерными боеприпасами на борту барражировать в опасной близости к границам СССР, чтобы Кремль заставил своих северовьетнамских союзников вступить в переговоры об окончании войны. Истерику Дональда Трампа, который в 2017 г. угрожал нажать свою большую ядерную кнопку и обрушить кары небесные на Северную Корею, можно интерпретировать как очередное приложение той же теории.

Безусловно, стратегия безумца опасна тем, что в нее можно играть и вдвоем, затеяв фатальную игру в «Слабó». Кроме того, сторона, которой угрожают, может почувствовать, что у нее нет выбора, кроме как попытаться смирить безумца силой, отказавшись продолжать бесплодные переговоры. В обычной жизни вменяемый партнер задумается, стоит ли продолжать отношения с безумцем или безумицей и не лучше ли найти себе кого-нибудь поадекватнее. Поэтому-то мы все не ведем себя как безумцы постоянно (хотя некоторым из нас это иногда сходит с рук).

Убедительными должны быть не только угрозы, но и обещания, и здесь отказ от контроля и рационального личного интереса тоже может быть решением. Как подрядчику убедить клиента, что он заплатит за любой ущерб? Как заемщику убедить кредитора, что он выплатит ссуду? И у того и у другого есть стимул нарушить обещание, когда придет время расплаты. Решение — внести залог, которого нарушитель может лишиться, или подписать документ, согласно которому кредитор получает право забрать себе дом или автомобиль заемщика. Отказываясь от контроля, люди превращаются в достойных доверия контрагентов. Это работает и в романтических отношениях: как нам убедить объект страсти, что мы не посмотрим ни на кого другого, пока смерть не разлучит нас, если в любой момент нам может встретиться кто-то еще более желанный? Можно убедить его, что мы просто не способны выбрать кого-то получше, потому что мы и его рационально не выбирали — наша любовь непроизвольна, иррациональна и вызвана уникальными, единственными в своем роде, незаменимыми качествами этого человека[95]. Я просто не мог не влюбиться в тебя. Я по тебе с ума схожу. Мне нравится, как ты ходишь, мне нравится, как ты говоришь{10}.

Парадоксальная рациональность нерациональных эмоций — вечный повод для раздумий и источник вдохновения для авторов трагедий, вестернов, фильмов о войне, гангстерских и шпионских боевиков, а также классических лент времен холодной войны «Система безопасности» (Fail Safe, 1964) и «Доктор Стрейнджлав» (Dr. Strangelove, 1964). Но нигде логика нелогичности не показана так тонко, как в фильме «Мальтийский сокол» (The Maltese Falcon, 1941), в котором детектив Сэм Спейд подначивает приспешников Каспера Гатмена убить его, зная, что без его помощи им не отыскать инкрустированного драгоценными камнями сокола. Гатмен отвечает:

Но подобная тактика, сэр, требует здравого суждения от обеих сторон, поскольку в пылу борьбы люди склонны забывать о своих истинных интересах и позволяют эмоциям возобладать над разумом{11},[96].

Табу

Существуют ли мысли не просто компрометирующие в стратегическом плане, но такие, что и помыслить грех? Этот феномен известен как табу, и своим названием он обязан полинезийскому слову «запретный». Психолог Филип Тетлок показал, что табу — это не просто экзотические обычаи островитян Южных морей; они играют заметную роль в жизни каждого из нас[97].

Первый тип таких табу Тетлок называет «запретной базовой оценкой»; он возникает из-за того, что никакие две группы людей — мужчины и женщины, черные и белые, протестанты и католики, индусы и мусульмане, евреи и гои — не тождественны по усредненному значению любой характеристики, какую мы ни решим измерить. В принципе, эти «базовые оценки» можно было бы подставлять в актуарные формулы и использовать при составлении прогнозов и определении стратегий, применяемых в отношении этих самых групп. Однако такое стереотипирование чревато неприятностями, и это еще мягко сказано. В главе 5, разбираясь с байесовским мышлением, мы внимательнее присмотримся к моральным соображениям, лежащим в основе запрета базовых оценок.

Второй тип табу — «запретные уступки». Ресурсы в реальной жизни конечны, и нам не избежать необходимости жертвовать одним ради другого. Не все ценят разные вещи одинаково, и, разрешив людям обменивать нечто, что они ценят меньше, на нечто, что им нужнее, выиграем мы все. Но эта экономическая данность не в силах устоять перед данностью психологической: некоторые ресурсы для нас настолько святы и неприкосновенны, что оскорбительна сама возможность обменять их на что-нибудь низменное вроде денег или удобства, даже если всем участникам сделки это только на пользу.

Хороший пример — донорство органов[98]. Никому не нужны две почки сразу, при этом сотни тысяч американцев отчаянно нуждаются хотя бы в одной. Эту потребность не покрывают ни посмертное донорство (даже в штатах, где законодательно закреплено согласие на такое донорство по умолчанию), ни органы живых альтруистов. Если разрешить здоровым донорам продавать свои почки (а государство при этом будет обеспечивать сертификатами на покупку тех пациентов, кому это не по карману), одни избавятся от финансового стресса, а другие спасутся от инвалидности и смерти — хуже не станет никому. И при этом большинство из нас не просто не согласны с таким планом, но оскорблены самой идеей. Они не выдвигают аргументы против нее, а возмущены тем, что им задали такой вопрос! Если в качестве вознаграждения предусмотреть не грязную наличность, но благопристойные сертификаты (скажем, на образование, лечение или пенсионное обеспечение), возмущение не так глубоко, однако окончательно оно не развеивается. Точно так же людей оскорбляют вопросы об их отношении к дотируемому рынку усыновления, воинской повинности или обязанности выступить присяжным — ко всем тем идеям, о которых иногда заикаются несносные экономисты-либертарианцы[99].

С табуированными уступками мы сталкиваемся не только обдумывая гипотетические законодательные решения, но и при заурядном планировании бюджета. Доллар, потраченный на здоровье или безопасность — на строительство пешеходного перехода или очистку токсичных стоков, — это доллар, не потраченный на образование, или озеленение, или музеи, или пенсии. Но авторы газетных передовиц ничтоже сумняшеся провозглашают нелепые максимы вроде «Невозможно потратить слишком много на Х» или «Y нельзя оценивать в долларах», стоит лишь коснуться священных ценностей вроде окружающей среды, детей, здравоохранения или искусства. Как будто они готовы закрыть школы, чтобы оплатить строительство станций по очистке сточных вод, — ну, или наоборот. Оценивать человеческую жизнь в денежном эквиваленте — занятие неприятное, но неизбежное, потому что в противном случае власти станут тратить непотребные суммы на душещипательные инициативы или популистские проекты, которые не решают куда более острых проблем. Если говорить о плате за безопасность, в настоящий момент жизнь человека в США стоит порядка 7–10 млн долларов (хотя планирующие органы неимоверно рады, что конкретные цифры такого рода надежно спрятаны в технической документации). Когда речь идет о цене здоровья, цифры поражают своим разбросом, и в этом одна из причин, почему американская система здравоохранения так дорога и неэффективна.

Чтобы показать, что сама мысль о запретных уступках воспринимается как аморальная, Тетлок знакомил испытуемых с историей главного врача, вынужденного решать, как потратить миллион долларов: то ли спасти жизнь больного ребенка, то ли покрыть текущие расходы больницы. Люди осуждали этого руководителя только за то, что он вообще всерьез об этом задумался, вместо того чтобы принять инстинктивное решение. Если же воображаемый главный врач сталкивался с трагическим решением, а не запретной уступкой и был вынужден выбирать, какого из двух больных детей спасать, участники эксперимента переобувались в воздухе и высказывались в пользу рассуждения, а не рефлекторной реакции.

Искусство политической риторики заключается в умении скрывать запретные уступки, замыливать их или осмыслять в другой парадигме. Министры финансов привлекают внимание к жизням, которые предлагаемое бюджетное решение спасет, и умалчивают о тех, которыми за него придется заплатить. Реформаторы описывают свои проекты словами, помогающими задвинуть факт уступки в тень: ревнители прав женщин из кварталов красных фонарей говорят о секс-работницах, пользующихся автономией воли, а не о проститутках, торгующих своим телом; сторонники страхования жизни (которое некогда тоже было табуировано) говорят, что эта стратегия помогает кормильцу позаботиться о своей семье, а не о том, что один из супругов, по сути, делает ставку на смерть другого[100].

Третий из описанных Тетлоком типов табу — «еретические предположения». Умение вообразить, что произошло бы, сложись обстоятельства иначе, встроено в наш разум по умолчанию. Оно позволяет нам мыслить не только предметно, но и абстрактно и отличать корреляцию от причинности (глава 9). Мы не станем утверждать, будто солнце встает, откликаясь на петушиный крик, хотя одно неизменно следует за другим, — потому что знаем, что солнце все равно взошло бы, даже если бы петух не прокукарекал.

Тем не менее многие свято верят, будто есть миры, куда не следует забредать воображению. Тетлок спрашивал: «А если бы Иосиф бросил Марию, когда Иисус был еще ребенком, — вырос бы он таким же сильным духом и уверенным в своих силах?» Правоверные христиане отказываются отвечать на этот вопрос. Некоторые правоверные мусульмане еще обидчивей. Когда в 1988 г. Салман Рушди опубликовал свой роман «Сатанинские стихи», описывающий жизнь пророка Мухаммеда в воображаемом мире, где некоторые из слов Аллаха на самом деле нашептаны Сатаной, иранский аятолла Хомейни выпустил фетву, призывающую к убийству Рушди. И если подобное мировоззрение представляется вам примитивным и фанатичным, попробуйте на следующей вечеринке сыграть с друзьями в такую, например, игру: «Конечно, все мы верны своим супругам. Но давайте предположим, чисто гипотетически, что мы были бы способны на измену. С кем бы вы завели интрижку?» Или в такую: «Конечно, никто из нас даже чуточку не расист. Но если такое допустить — против какой группы вы были бы предубеждены сильнее всего?» (Мою родственницу однажды втянули в такую игру, после чего она бросила своего парня, назвавшего евреев.)

Разве можно считать рациональным отвращение к одной только мысли, которая сама по себе никому не повредит? Тетлок замечает, что мы судим людей не только по поступкам, но и по тому, кто они такие. Человек, способный обдумывать подобные предположения, даже если он пока ничего плохого не сделал, вполне может нанести вам удар в спину или продать вас, если вдруг возникнет такой соблазн. Представьте, что вас спрашивают: «За сколько ты продашь своего ребенка?» Или дружбу, или гражданство, или сексуальную услугу? Правильным ответом будет отказ отвечать, а еще лучше — обида на сам вопрос. Как и рациональная беспомощность в ситуациях торга, угроз и обещаний, ограничение свободы мысли тоже может быть преимуществом. Мы доверяем тем, кто по природе своей не способен предать нас и наши ценности, а не тем, кто сознательно решил пока что воздержаться от такого поступка.

Мораль

Еще одна область, которую порой исключают из сферы рационального, — это мораль. Разве можем мы логически рассудить, что есть зло или добро? А подтвердить свои выводы экспериментальными данными? Непонятно, как это сделать. Многие убеждены, что «невозможно перейти от утверждения „так есть“ к утверждению „так должно быть“». Эту мысль иногда приписывают Юму — с посылкой, близкой к его рассуждению, будто разуму следует быть рабом аффектов. «Я ни в коей мере не вступлю в противоречие с разумом, — писал он в известном отрывке, — если предпочту, чтобы весь мир был разрушен, тому, чтобы я поцарапал палец»{12},[101]. И не сказать, чтобы Юм был бездушным социопатом. Беспристрастно рассматривая вопрос с другой стороны, он продолжает: «Я не вступлю в противоречие с разумом и в том случае, если решусь безвозвратно погибнуть, чтобы предотвратить малейшую неприятность для какого-нибудь индийца или вообще совершенно незнакомого мне лица». Похоже, что нравственные убеждения, как и другие аффекты, зависят от нерациональных предпочтений. Это согласуется с наблюдением, что представления о моральном и аморальном изменяются от культуры к культуре: взять, к примеру, вегетарианство, богохульство, гомосексуальность, добрачный секс, физические наказания детей, разводы и полигамию. Более того, в нашей собственной культуре эти представления различались в разные периоды. В прежние времена мельком увидеть дамский чулок уже казалось чем-то шокирующим{13}.

Действительно, моральные суждения необходимо отличать от логических и эмпирических. Философы первой половины XX в. серьезно подошли к аргументу Юма и мучительно пытались понять, что же такое моральные суждения, если они не имеют отношения ни к логике, ни к наблюдаемым фактам. Некоторые из них заключили, что высказывание «Х — зло» значит не более чем «Х нарушает правила», или «Мне не нравится Х», или даже «Х — фу!»[102]. Стоппард от души позабавился с этой мыслью в пьесе «Прыгуны», где главный герой сообщает инспектору полиции, расследующему убийство, что, согласно взглядам его коллеги-философа, аморальные поступки «не греховны, а всего лишь антиобщественны». Ошарашенный инспектор интересуется: «Он действительно думает, что нет ничего плохого в том, чтобы убивать людей?» Джордж отвечает: «Ну, если так ставить вопрос, то конечно… Но с философской точки зрения, он и правда не считает, что это на самом деле, само по себе плохо по своей природе»[103].

Многие люди, подобно скептически настроенному инспектору, не готовы низводить мораль до общественной условности или личного вкуса. Когда мы говорим: «Холокост — это ужасно», разве наш здравый смысл не позволяет нам отличить это утверждение от высказывания «Мне не нравится холокост» или «Моя культура не одобряет холокост»? Как вы считаете, держать рабов — это не более и не менее рационально, чем носить тюрбан, или ермолку, или чадру? А если ребенок смертельно болен и нам известно о существовании лекарства, которое его спасет, неужели дать ему это лекарство не более рационально, чем отказать в нем?

Сталкиваясь с такими неприемлемыми выводами, некоторые надеются возвести мораль к решению высшей силы. Для того-то и нужна религия, говорят они, — и им даже вторят многие ученые, например Стивен Джей Гулд[104]. Но Платон расправился с этим аргументом еще 2400 лет тому назад, в диалоге «Евтифрон»[105]. Выбирает ли бог добро, потому что оно благое, или же добро — благое, потому что так решил бог? Если верно второе и бог, изъявляя свою волю, не руководствуется никакими разумными причинами, почему мы должны принимать всерьез его прихоти? Если он прикажет пытать и убить ребенка, будет ли это деяние праведным? «Он никогда такого не сделает!» — могли бы возразить вы. Но в этом случае мы вынуждены перейти к первому положению дилеммы. Если у божественной воли есть разумные обоснования, почему бы нам не обратиться к ним напрямую, избавившись от посредника? (Вообще говоря, Господь Ветхого завета довольно часто приказывал убивать детей.)[106]

В действительности поставить в основание морали здравый смысл не так-то сложно. Формально Юм был прав, когда писал, что не вступит в противоречие с разумом, если предпочтет глобальный геноцид царапине на своем мизинце. Но это очень, очень узкое утверждение. Как он сам замечает, он не вступит в противоречие с разумом и в том случае, если предпочтет, чтобы с ним случалось не хорошее, а плохое, скажем боль, болезнь, бедность и одиночество, а не счастье, здоровье, процветание и хорошая компания[107]. Ну… как скажешь, старина. Но давайте предположим — иррационально, своевольно, упрямо, беспричинно, — что для себя любимых мы предпочитаем хорошие вещи плохим. Давайте сделаем второе дикое и необоснованное предположение: мы не Робинзоны Крузо на необитаемом острове, мы — социальные существа, живущие в обществе других таких же. Наше благополучие зависит от того, что делают эти другие, например помогают, когда мы в этом нуждаемся, и не пакостят без причины.

Это меняет все. Как только мы говорим окружающим: «Вы не должны причинять мне зло, или морить голодом, или позволять моему ребенку утонуть у вас на глазах», мы уже не можем сказать: «Но вот я вправе причинять вам боль или морить голодом и не собираюсь спасать вашего тонущего ребенка» — и ожидать, что люди станут принимать нас всерьез. Очевидно, что, затеяв с вами рациональное обсуждение, я не имею права требовать, чтобы мои интересы принимались во внимание только потому, что я — это я, а вы — нет; это так же нелепо, как утверждать, будто место, где я стою, совершенно особенное и выдающееся только потому, что там стою я. Местоимения «я», «мне» и «мое» не имеют логического веса — их смысл меняется с каждой репликой в диалоге. Поэтому любой аргумент, который при прочих равных ставит мое благополучие выше вашего, или ее, или его, нельзя назвать рациональным.

Соединив личную заинтересованность и общественный уклад с беспристрастностью — равноценностью разных точек зрения, мы получаем ядро морали[108]. Отсюда выводится Золотое правило — ну, или какая-нибудь его разновидность, которая учитывает совет Бернарда Шоу: «Не поступайте с другими так, как хотели бы, чтобы они поступали с вами. У других людей могут быть иные вкусы». Вот версия рабби Гиллеля: «Не делай другому того, что ненавистно тебе самому». (Это, собственно, вся Тора, заявил он, когда ему предложили объяснить ее за то время, что слушатель устоит на одной ноге; остальное — комментарии.) Разновидности этого правила были независимо друг от друга выведены в иудаизме, христианстве, индуизме, зороастризме, буддизме, конфуцианстве, исламе, бахаи и многих других религиозных и моральных кодексах[109]. Сюда же относятся и наблюдение Спинозы: «Всякий, следующий добродетели, желает и другим людям того блага, к которому сам стремится», и категорический императив Канта: «Поступай так, чтобы максима твоей воли могла бы быть всеобщим законом», и теория справедливости Джона Ролза: «Принципы справедливости выбираются из-за завесы неведения» (о том, что уготовано судьбой тебе самому). Собственно говоря, этот принцип содержится даже в простейшей формулировке морали, посредством которой мы разъясняем эту концепцию детям: «А если бы он так с тобой поступил, тебе бы понравилось?»

Ни одно из приведенных выше утверждений не зависит от вкусов, обычаев или религии. И хотя личная заинтересованность и общественный уклад, строго говоря, нерациональны, вряд ли они не имеют к рациональности никакого отношения. Откуда вообще берутся рациональные агенты? Если мы не говорим о бестелесных ангелах, рациональный агент — продукт эволюции, наделенный хрупкими и энергоемкими телом и мозгом. Задержаться на этом свете достаточно долго, чтобы вступить в аргументированную дискуссию, он может, только если раньше не погибнет от травм или голода — благодаря тому, что стремится получать удовольствие и избегать боли. Более того, эволюция работает в масштабе популяции, а не отдельной личности, и поэтому рациональное животное должно быть частью сообщества, со всеми его социальными связями, которые побуждают нас сотрудничать, защищаться и образовывать пары. В реальном мире мыслящие существа — всегда облеченные в плоть коллективисты. Следовательно, личная заинтересованность и общественный уклад идут в одном наборе с рациональностью. А личная заинтересованность и общественный уклад неизбежно влекут за собой обязательства, которые мы называем моралью.

Беспристрастность — основной ингредиент морали — не просто логический нюанс, вопрос взаимозаменяемости местоимений. На практике она в среднем повышает благосостояние всех и каждого. Жизнь подкидывает нам массу возможностей помочь другому или не навредить ему, когда нам это практически ничего не стоит (глава 8). Поэтому, если каждый решает помогать и не пакостить ближнему, выигрывают все[110]. Это, конечно, не значит, что в реальности каждый человек — воплощенная добродетель; это всего лишь означает, что существует рациональный аргумент, объясняющий, почему нам стоит к этому стремиться.

Рациональность рациональности

Несмотря на всю старомодность такого подхода, мы должны следовать разуму — и различными неочевидными способами следуем ему. Уже ставя перед собой вопрос, почему нам стоит так поступать, мы внутренне признаем, что это так и есть. Стремление добиваться целей и воплощать мечты не противоречит рассудку; в конечном счете он для того нам и дан. Разум помогает добиваться целей, а заодно и ранжировать их по степени важности, если достичь всех сразу невозможно. Поддаться моментальному соблазну — разумный поступок для смертного существа в изменчивом мире, при условии, конечно, что будущее при этом не дисконтируется слишком резко или чересчур близоруко. Но и в этом случае наше нынешнее рациональное «я» может перехитрить будущее, менее рациональное «я», ограничив его решения, — это основа парадоксальной рациональности неведения, беспомощности, импульсивности и табу. Мораль тоже не независима от рассудка, но вытекает из него, когда эгоистичные представители социального вида беспристрастно разбираются в своих конфликтующих и порою несовместимых желаниях.

Такая рационализация на первый взгляд нерационального может вызывать беспокойство: неужели любую странность или порок можно как-нибудь хитро вывернуть, обнажив ее скрытую логику? Это неверное впечатление: порой нерациональное — это просто нерациональное. Люди могут ошибаться или обманываться по поводу фактов. Они могут упускать из виду то, какие цели для них важнее всего и как их достичь. Они могут рассуждать нелогично или, что случается чаще всего, преследовать ложную цель, например не отыскать истину, а оставить за собой последнее слово в споре. Они способны загонять себя в угол, пилить сук, на котором сидят, стрелять себе в ногу, сорить деньгами, как пьяный матрос, играть в «Слабó» до трагического конца, прятать голову в песок, назло маме морозить уши и вести себя так, словно, кроме них, в мире никого больше нет.

И в то же время впечатление, будто как ни крути, а разум в конце концов побеждает, не назовешь необоснованным. Разум так устроен: он всегда может взглянуть на себя со стороны, разобраться, правильно ли он применялся, и осмыслить свой успех или провал. Лингвист Ноам Хомский полагает, что в основе языка как такового лежит рекурсия — возможность вкладывать одну и ту же фразу в саму себя неограниченное число раз[111]. Мы можем говорить не только о своей собаке, но о собаке соседа тетки мужа подруги мамы; мы можем сказать не только, что она что-то знает, но и что он знает, что она это знает, и даже что она знает, что он знает, что она знает, — и так далее до бесконечности. Рекурсивные высказывания — не просто способ витиевато выражаться. Мы не развили бы в себе умение говорить фразами, вложенными в другие фразы, если не умели бы обдумывать мысли, вложенные в другие мысли.

Вот в чем сила разума: он способен рассуждать о себе самом. Если что-то кажется нам безумным, мы умеем искать в этом безумии последовательность. Если есть риск, что будущее «я» поступит нерационально, настоящее «я» может его перехитрить. Если рациональное рассуждение сползает в софистику или приводит к ошибке, еще более рациональное рассуждение сумеет это обнаружить. А если вы со мною не согласны — если считаете, что в мою аргументацию вкралась ошибка, — именно разум дает вам возможность не соглашаться.

Глава 3. Логика и критическое мышление

Рядового читателя этого современного типа можно узнать в разговоре по той сердечности, с какой он поддакивает невнятным, расплывчатым утверждениям. Cкажешь, что черное — это черное, и он покачает головой и вряд ли с тобой согласится; скажешь, что черное — на самом деле не такое уж и черное, и он ответит: «Так и есть». Он не колеблясь… поднимется с места в общем собрании и уверенно заявит, что иногда, при строго определенных условиях, радиусы одного и того же круга имеют тенденцию к равенству, но, с другой стороны, он хотел бы отметить, что, вероятно, наука геометрия заходит в этом вопросе чересчур далеко.

Джордж Элиот[112]

В предыдущей главе мы задавались вопросом, почему люди, на первый взгляд, руководствуются тем, что мистер Спок называл «глупыми эмоциями». В этой мы обратим внимание на их раздражающую «нелогичность». Глава посвящена логике — не в расплывчатом смысле рациональности как таковой, но в формальном смысле выведения истинных утверждений (заключений) из других истинных утверждений (посылок). Например, из утверждений «Все женщины смертны» и «Ксантиппа — женщина», мы можем сделать вывод, что «Ксантиппа — смертная».

Дедуктивная логика — мощный инструмент, хотя ее возможности ограничены выведением заключений, которые уже содержатся в посылках (в отличие от индуктивной логики, темы главы 5, которой мы руководствуемся при переходе от частных фактов к общему знанию). Есть немало положений, с которыми никто не станет спорить (все женщины смертны, восемь в квадрате — это 64, камни падают вниз, а не вверх, убивать дурно), и поэтому перейти от них к новым, не настолько очевидным тезисам — задача, которую каждый из нас может лишь приветствовать. Такой инструмент позволяет нам открывать новые истины о мире, не вставая с уютных кресел, и разрешать споры по множеству вопросов, сталкивающих людей меж собой. Философ Готфрид Вильгельм Лейбниц (1646–1716) воображал, что логика способна сделать реальностью эпистемологическую утопию:

Единственный способ усовершенствовать рассуждения — сделать их такими же конкретными, как рассуждения математиков, чтобы мы могли заметить ошибку с первого взгляда. И тогда, если возникнет спор, мы могли бы просто сказать: давайте, не мудрствуя лукаво, посчитаем и увидим, кто прав[113].

Я думаю, вы заметили, что и три столетия спустя мы так и не научились разрешать споры словами «давайте посчитаем». В этой главе я объясню почему. Для начала, логика бывает не по зубам даже специалистам: велика опасность допустить «формальную ошибку», неверно применив правила. Кроме того, люди часто даже не пытаются играть по правилам и совершают «неформальные ошибки». Стремление выявлять такие ошибки и убеждать людей признавать их называется критическим мышлением. Наконец, самая главная причина, по которой мы не всегда можем «не мудрствуя лукаво посчитать», состоит в том, что логика, как и прочие нормативные модели рациональности, представляет собой инструмент, пригодный для достижения определенных целей при использовании определенных типов знания, а в других случаях она бессильна.

Формальная логика и формальные ошибки

Логика называется формальной, потому что имеет дело не с содержанием утверждения, но с его формой — с тем, как оно составлено из субъектов, предикатов и логических связок вроде и, или, не, все, некоторые, если и то[114]. Обычно мы применяем законы логики к утверждениям, содержание которых нам небезразлично, например: «Президент Соединенных Штатов отстраняется от должности после импичмента и признания его виновным в измене, взяточничестве или других тяжких преступлениях и правонарушениях». Отсюда мы делаем вывод, что для того, чтобы отстранить президента, необходимо, чтобы он был не только подвергнут импичменту, но и признан виновным, при этом не обязательно и за измену, и за взяточничество сразу — достаточно чего-то одного. Но законы логики универсальны: они работают независимо от того, насколько разумно, туманно или даже абсурдно содержание высказывания. Именно поэтому, а не только в качестве причуды Льюис Кэрролл включил в свой учебник «Символическая логика» (Symbolic Logic, 1896) так называемые «силлигизмы» (от английского слова silly, «дурацкий»), которые и сегодня используются при обучении этому предмету. Например, из посылок «Хромой щенок не скажет спасибо, если вы согласитесь одолжить ему скакалку» и «Вы согласились одолжить хромому щенку скакалку» можно заключить, что «Щенок не сказал спасибо»[115].

Системы логики формализованы в виде правил, которые позволяют выводить новое умозаключение из уже имеющихся, заменяя одни последовательности символов другими. Самая простая из таких систем называется логикой высказываний или пропозициональным исчислением. Английское слово calculus («исчисление») происходит от латинского «камушек»; этот термин напоминает нам, что суть логики — в механическом манипулировании символами безотносительно их содержания. Простые предложения сводятся к переменным, например P и Q, которым приписывается истинностное значение — ИСТИНА или ЛОЖЬ. Сложные утверждения составляют из простых, связывая их логическими операторами и, или, не и если-то.

Нам даже не нужно знать, что означают слова-связки в повседневной речи. Это просто правила, по которым истинность сложного высказывания определяется в зависимости от истинности составляющих его простых. Эти правила сведены в таблицы истинности. Первую из приведенных ниже таблиц, позволяющую определить значение высказываний с оператором И, можно прочесть строка за строкой: если P — ИСТИНА и Q — ИСТИНА, то «P и Q» — тоже ИСТИНА. Если P — ИСТИНА, а Q — ЛОЖЬ, то «P и Q» — ЛОЖЬ. Если P — ЛОЖЬ… и так далее до самой нижней строки.

Давайте разберем это на примере. При первой случайной встрече героев, с которой начинается романтическая кинодрама «История любви» (Love Story, 1970), Дженнифер Кавиллери объясняет другому студенту Гарварда, Оливеру Барретту IV, которого она снисходительно именует «преппи» (выпускник частной школы), почему она решила, что он посещал дорогую частную школу: «Ты выглядишь глупым и богатым». Обозначим высказывание «Оливер глуп» буквой Р, а «Оливер богат» — буквой Q. Из первой строки таблицы для оператора И понятно, что для того, чтобы это сложное оскорбление было истинным, необходимо, чтобы истинными были оба простых высказывания: он богат и он глуп. Оливер возражает (не совсем честно): «На самом деле я умный и бедный». Будем считать, что «умный» означает «НЕ глупый», а «бедный» означает «НЕ богатый». Очевидно, Оливер отражает выпад девушки, обратившись к четвертой строке таблицы истинности: если он не глупый и не богатый, то он не «глупый и богатый». Но если все, чего он хотел, — это возразить ей, ему достаточно было бы сказать: «На самом деле я глупый и бедный» (строка 2) или «На самом деле я умный и богатый» (строка 3). В реальности Оливер солгал: он не бедный, а значит, не мог, не покривив душой, сказать, что он «умный и бедный».

Дженни честно возражает: «Нет, это я умная и бедная». Давайте, идя на поводу у сценария, сделаем циничное заключение: «Студенты Гарварда богатые или умные». Это заключение не дедуктивное, но индуктивное — заведомо ненадежное обобщение имеющихся данных, однако оставим пока в стороне вопрос, как мы к нему пришли, и, изучив само высказывание, попытаемся понять, при каких условиях оно будет истинным. Это дизъюнкция — утверждение, которое содержит оператор или, и проверить его истинность можно, подставив то, что нам известно о будущих влюбленных, в таблицу истинности для этого оператора, обозначив «богатый» переменной Р, а «умный» — переменной Q. Дженни умна, хотя и не богата (строка 3), а Оливер богат, умен он или нет (строка 1 или строка 2), поэтому наше дизъюнктивное суждение о студентах Гарварда истинно как минимум в отношении этих двоих.

Однако на этом пикировка не заканчивается:

Оливер: И чем же ты так умная?

Дженнифер: Я бы с тобой кофе пить не пошла.

Оливер: Да я бы тебя и не позвал.

Дженнифер: Потому-то ты и глупый.

Давайте переформулируем слова Дженни так: «Если бы ты позвал меня выпить кофе, то я бы отказалась». Что мы можем сказать об истинности этого высказывания, учитывая все, что нам уже известно? Это импликация, то есть условное высказывание, построенное по формуле если (антецедент) — то (консеквент). Как выглядит его таблица истинности? Напомню, что, как мы знаем из обсуждения задачи выбора Уэйсона (глава 1), суждение «если Р, то Q» будет ложным, только если Р — ИСТИНА, а Q — ЛОЖЬ. (Высказывание «Если письмо отправляется экспресс-почтой, то на конверте должна быть марка за десять долларов» означает, что письмо без десятидолларовой марки экспресс-почтой не отправишь.) Вот эта таблица:

Если верить нашим студентам на слово, Оливер не позвал бы Дженни пить кофе. Другими словами, Р — ЛОЖЬ, а это значит, что условное высказывание Дженни истинно в любом случае (строки 3 и 4, третья колонка). Согласно таблице, неважно, как на самом деле она ответила бы на просьбу Оливера: если Оливер никогда не позовет ее в кафе, девушка говорит правду. Однако завершающая сцену насмешливая фраза Дженни позволяет предположить, что в один прекрасный момент Оливер все-таки пригласит ее выпить кофе (значение Р поменяется с ЛОЖЬ на ИСТИНА) и она согласится (Q — ложь). А это значит, что ее условное высказывание «если Р, то Q» было ложным, как нередко случается в игривых пикировках.

Логический сюрприз, на который мы здесь наткнулись, — условное высказывание всегда истинно, пока его антецедент ложен (если Оливер так и не позовет ее пить кофе, Дженни говорит правду) — наглядно демонстрирует, чем логическая импликация отличается от утверждения со словами «если» и «то» в обыденной речи. Мы чаще всего прибегаем к условному суждению, чтобы сделать обоснованный прогноз на базе поддающегося проверке причинного закона, например: «Если пить кофе, то не уснешь». Мы не готовы назвать истинным условное высказывание просто потому, что оно ни разу не проверялось, например: «Если пить брюквенный сок, то не уснешь», несмотря на то что оно будет логически истинным, если вы никогда не пили брюквенный сок. Нам нужны основания, чтобы поверить, что в гипотетической ситуации, где Р — истина (вы пьете брюквенный сок), не Q (вы уснете) не случится. Зная, что антецедент условного высказывания — ложь или заведомая ложь, мы скорее сочтем высказывание неуместным, неактуальным, надуманным или даже бессмысленным, но никак не истинным. Однако в строго логическом смысле, описанном таблицами истинности, где «если Р, то Q» — всего лишь синоним «не [Р и не Q]», истинными будут и такие странные утверждения, как «Если у поросят есть крылья, то 2 + 2=5» и «Если 2 + 2=3, то 2 + 2=5». По этой причине специалисты в области логики используют для условного высказывания в смысле таблиц истинности особый технический термин «материальная импликация».

Чтобы показать значимость этого различия, приведу пример из жизни. Предположим, нам нужно оценить точность предсказаний, сделанных аналитиками. Как оценить условный прогноз 2008 г.: «Если Сара Пэйлин станет президентом, она запретит аборты»? Стоит ли нам похвалить аналитиков, поскольку, рассуждая логически, это утверждение истинно? Или же истинность в смысле законов логики здесь не в счет? В ходе реального состязания прогнозистов, откуда и взят этот пример, экспертам пришлось задуматься, что делать с такими прогнозами, и в итоге они постановили не считать их истинными — подобные импликации решено было понимать в житейском смысле, а не в строго логическом[116].

Разница между «если» в обыденной речи и логическим если — лишь один пример того, что мнемонические символы, применяемые в качестве операторов формальной логики, не тождественны аналогичным словам живого языка, где у них, как и у всех прочих слов, есть масса значений, а конкретный смысл раскрывается в контексте[117]. Союз «и» в предложении «Он уселся и поведал мне свою историю» сообщает, что человек, о котором идет речь, сделал сначала одно, а затем другое, хотя логически все могло быть ровно наоборот (как в шутке из другой эпохи: «Они поженились и завели ребенка — только в обратном порядке»). Когда грабитель говорит: «Кошелек или жизнь», технически вы можете сохранить и то и другое, поскольку выражение «Р или Q» будет истинным и тогда, когда истинно и Р, и Q. Но я бы не советовал объяснять эту мысль бандиту; в данном контексте все без исключения понимают «или» как логический оператор «исключающее или»: «Р или Q и не [Р и Q]». Именно поэтому, если меню бизнес-ланча предлагает на выбор «суп или салат», мы не станем доказывать официанту, что с точки зрения логики нам полагается и то и другое. Наконец, заявления вроде «Мальчишки остаются мальчишками», «Сделка есть сделка» и «Иногда сигара — это просто сигара» — строго говоря, пустые тавтологии, неизменно истинные из-за своей формы и в то же время лишенные всякого содержания. Но нам удается извлечь из них смысл; из последнего примера (приписываемого Зигмунду Фрейду) мы узнаем, что сигара — не всегда фаллический символ.

* * *

Даже если слова употреблялись бы только в их строго логическом значении, логика оставалась бы малозначительным упражнением, умей она лишь устанавливать истинность утверждений, содержащих логические связки. Своим потенциалом она обязана правилам, позволяющим делать истинные выводы, — коротким алгоритмам, описывающим путь от истинных посылок к истинным заключениям. Самое известное из них называется подтверждением антецедента или утверждающим модусом (посылки размещены над линией, заключения — под ней):

«Если некто — женщина, то она смертная. Ксантиппа — женщина. Следовательно, Ксантиппа — смертная». Еще одно надежное правило вывода называют отрицанием консеквента, законом контрапозиции или отрицающим модусом:

«Если некто — женщина, то она смертная. Горгона Сфено — бессмертная. Следовательно, горгона Сфено — не женщина».

Это самые известные, но, конечно, не единственные верные правила вывода. С момента, когда Аристотель впервые формализовал логику, и до конца XIX в., когда ее законы начали оформлять математически, логика прежде всего описывала способы, какими можно и нельзя вывести заключение из совокупности посылок. Существует, к примеру, верное (и по большей части бесполезное) дизъюнктивное сложение:

«Париж находится во Франции. Следовательно, Париж находится во Франции или единороги существуют». Дизъюнктивный силлогизм, он же процесс элиминации, оказывается более полезным:

«Жертва была убита свинцовой трубой или канделябром. Жертва была убита не свинцовой трубой. Следовательно, жертва была убита канделябром». Есть такой анекдот: однажды логик Сидни Моргенбессер и его девушка проходили сеанс психотерапии для пар, во время которой без конца препирались и жаловались друг на друга. В конце концов доведенный до белого каления психотерапевт сказал: «Слушайте, кому-то нужно измениться». На что Моргенбессер ответил: «Ну, я-то меняться не собираюсь, и она тоже. Так что придется меняться вам».

Еще интереснее «принцип взрыва», также известный под названием «из противоречия можно вывести все, что угодно»:

Предположим, вы считаете, что Хекстейбл находится в Англии (Р). Одновременно вы уверены в истинности не Р: Хекстейбл находится не в Англии. По правилу логического сложения вы можете перейти от Р к [Р или Q]: «Хекстейбл находится в Англии, или единороги существуют». Затем, по правилу дизъюнктивного силлогизма, ничто не мешает перейти от [Р или Q и не Р] к Q: «Хекстейбл находится не в Англии. Следовательно, единороги существуют». Мои поздравления! Вы только что логически доказали, что единороги существуют. Люди часто неверно цитируют Ральфа Уолдо Эмерсона, который якобы сказал: «Постоянство — это химера ограниченного ума». На самом деле он писал о глупом постоянстве, от которого «великие умы» должны избавляться, но в любом случае выпад сомнительный[118]. Если ваша система верований внутренне противоречива, вы можете уверовать во что угодно. (Моргенбессер сказал однажды о философе, которого ценил невысоко: «Это человек, который одновременно провозгласил Р и не Р, а затем вывел из этого все возможные следствия»[119].)

Тот факт, что верные правила вывода порой приводят к абсурдным заключениям, сообщает нам о логических рассуждениях нечто очень важное. Чтобы рассуждение было валидным, достаточно корректно применить к посылкам правила вывода. Все, на что такое рассуждение способно, так это сообщить: если посылки истинны, то и заключения должны быть истинными. Оно ничего не говорит о том, истинны ли посылки, и, следовательно, не гарантирует истинности заключения. Ему можно противопоставить обоснованное рассуждение, которое верно применяет правила вывода к истинным посылкам и, соответственно, приходит к истинному заключению. Вот валидное рассуждение: «Если Хиллари Клинтон выиграет выборы 2016 г., то в 2017 г. Тим Кейн станет вице-президентом. Хиллари Клинтон выиграла выборы 2016 г. Следовательно, в 2017 г. Тим Кейн занял должность вице-президента». Однако это рассуждение не обоснованно, поскольку Клинтон не победила на выборах в 2016 г. А вот рассуждение: «Если Дональд Трамп победит на выборах 2016 г., то в 2017 г. Майк Пенс станет вице-президентом. Дональд Трамп выиграл выборы 2016 г. Следовательно, в 2017 г. Майк Пенс стал вице-президентом» — и валидно, и обоснованно.

Подавать валидное рассуждение как обоснованное — распространенная ошибка. Политики обещают: «Если мы положим конец растратам и коррупции среди чиновничества, то сможем понизить налоги, повысить доходы и сбалансировать бюджет. Я положу конец растратам и коррупции. Итак, голосуйте за меня, и все наладится». К счастью, люди, как правило, замечают, что таким рассуждениям не хватает обоснованности; у нас есть чем возразить софисту, который выводит правдоподобные умозаключения из сомнительных посылок: «Это еще бабушка надвое сказала», «Если бы да кабы, во рту росли бы грибы», «Возьмем сферическую корову в вакууме» (это выражение, распространенное в научной среде, обязано своим происхождением анекдоту о физике, нанятом фермером для разработки плана повышения удоев). Мое любимое подобное возражение звучит на идише так: As di bubbe volt gehat beytsim volt zi gevain mayn zaidah («Если бы у моей бабушки были яйца, она была бы моим дедушкой»).

Безусловно, существует масса рассуждений, которые даже валидными не назовешь. Специалисты по классической логике также составили перечень ненадежных рассуждений, или формальных ошибок, то есть таких последовательностей высказываний, где заключения на первый взгляд выводятся из посылок, но на самом деле это не так. Самая известная такая ошибка называется подтверждением консеквента: «Если Р, то Q. Q. Следовательно, Р». Если идет дождь, то улицы мокрые. Улицы мокрые. Следовательно, идет дождь. Это невалидное рассуждение: может, по улице проехала поливальная машина. Еще одна похожая ошибка — отрицание антецедента: «Если Р, то Q. не Р. Следовательно, не Q». Дождь не идет, следовательно, улицы не мокрые. Это рассуждение тоже невалидно, по той же самой причине. Проще говоря, утверждение «Если Р, то Q» не подразумевает ни обратного — «Если Q, то Р», ни противоположного — «Если не Р, то не Q».

Однако люди довольно часто прибегают в своих рассуждениях к подтверждению консеквента, путая «Р предполагает Q» с «Q предполагает Р». Вот почему в задаче выбора Уэйсона столь многие, кого просили проверить истинность высказывания «Если D, то 3», переворачивали карточку с тройкой. Вот почему консервативные политики внушают избирателям идею, что высказывание «Если некто социалист, он, вероятно, член Демократической партии» подразумевает и обратное: «Если некто член Демократической партии, он, вероятно, социалист». Вот почему безумцы заявляют, что над всеми великими умами в свое время насмехались, забывая, что «Если ты гений, то над тобой смеются» не предполагает, что «Если над тобой смеются, то ты гений». Эту мысль стоит держать в уме и лодырям, утешающим себя мыслью, что самые успешные хай-тек-компании были основаны студентами, бросившими колледж.

К счастью, люди обычно замечают такие ошибки. Мои ровесники, росшие в 1960-е гг., до сих пор посмеиваются над тогдашними борцами с наркотиками, утверждавшими, будто все героиновые наркоманы начинали с марихуаны и, следовательно, употребление марихуаны ведет к зависимости от героина. А был еще такой Ирвин, ипохондрик, который сказал своему врачу: «Я уверен, что у меня болезнь печени». — «Это невозможно, — отвечал доктор, — если бы у вас была болезнь печени, вы бы об этом не знали: она не причиняет никакого дискомфорта». На что Ирвин ответил: «Так это же как раз мои симптомы!»

Кстати, если вы обращали внимание на выбор слов в этих примерах, вы могли заметить, что я не всегда одинаково определяю мои Р и Q, как должен был бы, если принять, что логика — это манипулирование символами, и ничего более. Я иногда изменяю подлежащее, время, число или глагол. «Некто — женщина» превращается в «Ксантиппа — женщина», «вы предлагаете» чередуется с «Оливер предлагает», а «вы должны надеть шлем» превращается в «на ребенка надет шлем». Это важно: строго говоря, слова «вы должны надеть шлем» при такой подаче не противоречат словам «ребенок без шлема». Именно поэтому ученые-логики разработали более мощные логические системы, позволяющие разбивать Р и Q пропозиционального исчисления на составляющие. Это исчисление предикатов, различающее субъекты и предикаты, а также операторы все и некоторые; модальная логика, которая различает утверждения, истинные — так уж случилось — в нашем мире, вроде «Париж — столица Франции», и те, что будут истинными во всех мирах, вроде «2+2=4»; темпоральная логика, различающая прошлое, настоящее и будущее; и деонтическая логика, оперирующая понятиями «обязательство», «разрешение» и «норма»[120].

Формальная реконструкция

Какую практическую пользу можно извлечь из умения идентифицировать различные виды валидных и невалидных рассуждений? Зачастую оно помогает выявлять ошибочные умозаключения в повседневной жизни. Рациональная аргументация — это, во-первых, определение точек соприкосновения, то есть посылок, истинных по мнению всех участников дискуссии, во-вторых, формулирование условных суждений, в которых, согласно общему мнению, одно неизбежно вытекает из другого, и, в-третьих, применение надежных правил вывода, позволяющих получить логичные, и только логичные, заключения из согласованных посылок. Не всякий спор дотягивает до такого идеала — виной тому могут быть неверные правила вывода, наподобие подтверждения консеквента, или же несформулированная явным образом посылка, что превращает силлогизм в так называемую энтимему. Признаю, ни один смертный не располагает достаточным временем и вниманием, чтобы изложить все до одной посылки и заключения в рассуждении, поэтому в реальной жизни практически любое рассуждение представляет собой энтимему. Тем не менее, чтобы заметить ошибки и потерянные допущения, аргументацию бывает полезно разложить на посылки и условные суждения. Это называется формальной реконструкцией, и преподаватели философии дают подобные задания студентам, чтобы те могли отточить свои мыслительные навыки.

Возьмем пример: в ходе праймериз 2020 г. один из претендентов на роль кандидата в президенты от Демократической партии Эндрю Янг ратовал за введение безусловного базового дохода. Вот цитата с его сайта с обоснованием целесообразности этой стратегии (я пронумеровал утверждения):

(1) Умнейшие в мире люди предрекают, что в ближайшие 12 лет треть американцев лишится работы из-за автоматизации производства.

(2) Принимаемые нынешними властями меры не способны помочь преодолеть этот кризис.

(3) Если американцы не будут иметь источников дохода, будущее может стать весьма мрачным.

(4) Базовый доход в размере 1000 долларов в месяц, выплачиваемый за счет налога на добавленную стоимость, гарантирует, что автоматизация производства будет выгодна всем американцам[121].

Утверждения (1) и (2) — фактические посылки; условимся считать их истинными. Утверждение (3) — импликация, и она не вызывает возражений. Утверждение (4) не вытекает из (3) автоматически, но этот разрыв можно преодолеть в два приема. Во-первых, нам потребуется опущенная Янгом (но обоснованная) импликация (2а): «Если американцы лишатся работы, у них не будет источника дохода», а во-вторых — (валидное) отрицание консеквента утверждения (3): «Чтобы будущее не стало мрачным, американцы должны иметь источник дохода». Однако при внимательном рассмотрении мы увидим, что антецедент высказывания (2а) «Американцы лишатся работы» не был заявлен. Все, что у нас есть, — это (1): умнейшие в мире люди предрекают, что американцы лишатся работы. Чтобы перейти от утверждения (1) к антецеденту утверждения (2а), требуется ввести еще одну импликацию, (1а): «Если умнейшие люди мира что-то предрекают, то так и произойдет». Но нам известно, что это ложная импликация. Эйнштейн, к примеру, в 1952 г. заявлял, что лишь учреждение мирового правительства (Р) помешает надвигающемуся самоуничтожению человечества (Q): (Если не Р, то Q). Однако никакого мирового правительства не появилось (не Р), а человечество все еще не самоуничтожилось (не Q; по крайней мере, если слово «надвигающееся» означает «в ближайшие десятилетия»). И наоборот, верными могут оказаться предсказания не умнейших в мире людей, но экспертов в соответствующих областях знания — в данном случае в области истории автоматизации. А некоторые из них как раз предрекают, что на смену каждому рабочему месту, исчезнувшему в ходе автоматизации, придет новое, которого мы и представить себе не можем: безработные операторы вилочного погрузчика переквалифицируются в мастеров по удалению татуировок, или в дизайнеров костюмов для персонажей видеоигр, или в контент-модераторов соцсетей, или в кошачьих психиатров. В таком случае все рассуждение рассыпается — трети американцев не грозит потеря работы, и безусловный базовый доход окажется преждевременной мерой по предотвращению несуществующего кризиса.

Цель этого упражнения — не раскритиковать Янга, который заслуживает уважения хотя бы за откровенное выражение своих взглядов, и не предложить рисовать логические блок-схемы для каждого попавшегося нам на глаза рассуждения — это было бы весьма утомительно. Но навык формальной реконструкции, пусть даже частичной, сплошь и рядом помогает докопаться до ложных заключений и опущенных посылок, которые иначе было бы сложно заметить в любом рассуждении; эту привычку стоит выработать всем.

Критическое мышление и неформальные ошибки

Формальные ошибки вроде отрицания антецедента можно обнаружить в процессе формальной реконструкции рассуждения, но ошибки, которые мы совершаем в дискуссиях куда чаще, невозможно классифицировать таким образом. Вместо того чтобы грубо нарушать формальную логику высказываний в рассуждении, спорщики зачастую прибегают к ряду психологически убедительных, но интеллектуально сомнительных уловок. Их называют неформальными ошибками, и фанаты рациональности дают им особые имена, коллекционируют их десятками и перечисляют (наряду с формальными ошибками) на интернет-страницах, плакатах и мнемонических карточках, а также в программах курсов «критического мышления» для первокурсников[122]. (Я тоже не удержался; загляните в алфавитный указатель когнитивных ошибок и искажений.)

Многие из неформальных ошибок непосредственно вытекают из одного свойства человеческого мышления, которое настолько прочно в нас укоренено, что когнитивные ученые Дэн Спербер и Уго Мерсье{14} считают его фактором естественного отбора, способствовавшим формированию нашего разума. Нам нравится побеждать в спорах[123]. В идеальной ситуации верх одерживает сторона, которая наилучшим образом обоснует свою позицию. Но мало кто может похвастаться раввинским терпением, необходимым, чтобы формально реконструировать рассуждение и оценить его истинность. Обыденную речь скрепляют интуитивно понятные связки, которые позволяют нам улавливать ее смысл, даже если аргументация не отличается талмудической четкостью. Умелые спорщики могут эксплуатировать эти наши привычки, создавая иллюзию, будто поставили свое высказывание на крепкое логическое основание, в то время как оно беспомощно болтается в воздухе.

На первом месте в списке неформальных ошибок заслуженно стоит соломенное чучело — изображающая оппонента кукла, которую легче сбить с ног, чем его самого. «Ноам Хомский утверждает, что дети рождаются уже говорящими». «Канеман и Тверски считают людей имбецилами». У этой уловки есть работающая в режиме реального времени разновидность, которую нередко применяют агрессивные интервьюеры, — тактика значит-вы-утверждаете. Пример: «Иерархии подчинения широко распространены в животном мире и имеются даже у таких примитивных существ, как омары. — А, так значит, вы утверждаете, что нам нужно реформировать наше общественное устройство, ориентируясь на омаров?»[124]

Спорщики не только незаметно подменяют высказывание оппонента таким, которое легче опровергнуть; они и собственные утверждения подменяют такими, которые проще обосновать. Иногда они прибегают к ссылкам на особые обстоятельства, например когда неудачу экспериментального подтверждения экстрасенсорного восприятия объясняют негативными вибрациями скептиков. Или когда доказывают, что демократии никогда не начинали войны, за исключением Древней Греции (но там было рабство), георгианской Англии (но там простые люди не обладали правом голоса), Америки XIX в. (но там права голоса не имели женщины), а также Индии и Пакистана (но это молодые государства, поэтому они не в счет). Они сдвигают вешки, сначала требуя, чтобы мы «лишили полицию финансирования», а затем поясняя, что имели в виду всего лишь то, что часть бюджета полиции следует передать службам экстренного реагирования. (Виртуозы рациональности называют эту уловку ошибкой мотт и бейли, сравнивая ее со средневековым замком, в тесной, но неприступной башне которого можно укрыться, когда неприятель атакует первую цель — более удобный, но трудно обороняемый двор.)[125] Они заявляют, что ни один шотландец никогда не положит сахара в овсянку, а когда им указывают на Ангуса, который кладет сахар в овсянку, говорят: «Это доказывает, что Ангус — не истинный шотландец». Уловка не истинный шотландец объясняет заодно, почему истинные христиане никогда никого не убивали, ни одно истинно коммунистическое государство не прибегало к репрессиям и ни один истинный приверженец Трампа не одобряет насилия.

Эта тактика перетекает в уловку запросить вопрос (begging the question) — философы просят вас не использовать этот оборот в смысле «поставить вопрос» (raising the question), но закрепить его за неформальной ошибкой, возникающей, когда тезис, который требуется доказать, принимается за данность (на латыни эту ошибку называют petitio principii, то есть «предвосхищение основания»). Сюда относятся и тавтологические объяснения, к примеру virtus dormitiva (снотворный эффект) из пьесы Мольера, которым доктор объясняет усыпляющее действие опиума, и предвзятые допущения, подобные классическому: «Когда вы перестали избивать свою супругу?» В одном анекдоте некий человек хвалится сладкоголосым кантором своей синагоги, а второй парирует: «Ха! Был бы у меня такой голос, я пел бы не хуже».

Каковы бы ни были убеждения спорщика, он всегда может их сохранить, заявив, что бремя доказывания лежит на тех, кто с ним не согласен. Бертран Рассел обратил внимание на эту уловку, когда от него потребовали объяснить, почему он атеист, а не агностик, ведь он не может доказать, что Бога нет. Рассел ответил: «Никто не может доказать, что между Землей и Марсом вокруг Солнца не обращается по эллиптической орбите фарфоровый чайник»[126]. Иногда эту ошибку совершают обе стороны, и тогда мы видим дебаты, похожие на безумный пинг-понг («Бремя доказывания лежит на вас! — Нет, на вас!») На самом деле, учитывая, что поиски истины мы начинаем с полного неведения, бремя доказывания лежит на том, кто желает сообщить миру нечто новое. (В главе 5 мы узнаем, что байесовское мышление вооружает нас алгоритмом, позволяющим выяснить, кто должен нести бремя доказывания по мере накопления знаний.)

Следующий отвлекающий маневр называется tu quoque (на латыни «ты тоже»); он еще известен как вотэбаутизм (от английского «What about…?», «А как насчет…?»). В XX в. это был излюбленный прием защитников Советского Союза, которые на обвинения в массовых репрессиях отвечали: «А в Америке негров линчуют!» В одном анекдоте рассказывается о женщине, которая вернулась с работы раньше времени и застала супруга в постели со своей лучшей подругой. Ошарашенный муж спрашивает: «Что ты делаешь дома так рано?» Она говорит: «Нет, это что ты делаешь в постели с моей лучшей подругой?» В ответ муж рявкает: «Не уходи от темы!»

Фраза Янга про «умнейших в мире людей» — безобидный пример апелляции к авторитету. Авторитет, на который ссылаются, часто бывает религиозным, как в знаменитом госпеле{15} и в наклейках на бамперах: «Так сказал Господь, я в него верю, вопрос закрыт». Но еще авторитет может быть политическим или научным. Интеллектуальные камарильи нередко образуются вокруг различных гуру, чьи высказывания превращаются в своего рода светские скрижали завета. Научные труды частенько начинаются с фразы типа «Как писал Деррида…» — или Фуко, или Батлер, или Маркс, или Фрейд, или Хомский. Добросовестные ученые не одобряют такой стиль, но порой помимо своей воли превращаются в высший авторитет, на который ссылаются другие. Я нередко получаю письма, авторы которых разносят меня в пух и прах за тревогу по поводу антропогенного изменения климата, потому что, пишут они, такой-то выдающийся физик или нобелевский лауреат его отрицает. Однако Эйнштейн — не единственный научный авторитет, чьи мнения вне области его компетенции не назовешь авторитетными. В статье «Нобелевская болезнь: когда интеллект не в силах оградить от нерациональности» (The Nobel Disease: When Intelligence Fails to Protect against Irrationality) Скотт Лилиенфельд с соавторами перечисляют экстравагантные убеждения десятков нобелевских лауреатов. В их списке — евгеника, мегавитамины, телепатия, гомеопатия, астрология, фитотерапия, синхроничность, расовая псевдонаука, холодный ядерный синтез, шарлатанские методы лечения аутизма, а также отрицание того, что СПИД вызывается вирусом иммунодефицита человека[127].

Как и апелляция к авторитету, апелляция к большинству опирается на тот факт, что люди — социальный вид приматов, склонный к иерархиям. «Большинство моих знакомых считают астрологию наукой, а значит, в этом что-то есть». Конечно, нельзя утверждать, что «большинство никогда не бывает право», но глупо было бы верить, что оно никогда не ошибается[128]. Учебники истории кишат всевозможными маниями, биржевыми пузырями, охотами на ведьм и другими невероятными массовыми иллюзиями и безумствами толпы.

Еще одна форма проникновения социального в интеллектуальное — попытка опровергнуть идею, уцепившись за характер, мотивы, способности, ценности или стратегии человека, который ее высказывает. Эта ошибка называется аргументом ad hominem, если проще — апелляцией к личности. К примитивной, но распространенной ее версии прибегает Уолли из комикса Dilbert{16}.

Часто выражения подбираются повежливее, но подход от того не становится менее порочным. «Мы не станем принимать мнение Смита всерьез: он белый гетеросексуальный мужчина и преподает в бизнес-школе». «Единственная причина, по которой Джонс поддерживает теорию антропогенного изменения климата, — это то, что благодаря ей она получает гранты, академические позиции и приглашения выступить на конференции TED». Недалеко от апелляции к личности ушла и генетическая ошибка, которая не имеет никакого отношения к ДНК, но сродни словам «генезис» и «генерировать». Совершая генетическую ошибку, люди оценивают идею не по истинности, а по происхождению. «Браун пользовался данными из Всемирной книги фактов ЦРУ, а ЦРУ свергла демократические правительства Гватемалы и Ирана». «Джонсон цитирует исследование, проведенное на деньги фонда, который некогда поддерживал евгенику».

Иногда апелляция к личности и генетическая ошибка комбинируются, создавая цепь обвинений по ассоциации. «Теорию Вильямса необходимо отвергнуть, потому что он выступал на конференции, устроенной организацией, которая опубликовала сборник, где есть глава, написанная человеком, который сказал нечто расистское». И хотя никто не может отрицать удовольствия всей толпой наброситься на одинокого нечестивца, апелляция к личности и генетическая ошибка по-настоящему ошибочны: хорошие люди, бывает, придерживаются плохих убеждений, и наоборот. Вот конкретный пример: ряд важнейших открытий в сфере общественного здоровья (например, тот факт, что табакокурение вызывает рак) совершили ученые гитлеровской Германии, и табачные компании годами радостно отвергали связь курения и рака, поскольку ее обнаружила «нацистская наука»[129].

Кроме того, существуют аргументы, нацеленные не на кору больших полушарий, а прямиком на лимбическую систему. В их числе апелляция к эмоциям (взывание к чувствам: «Как можно, глядя на фотографию этих убитых горем родителей, потерявших ребенка, утверждать, что число жертв военных действий сократилось?») и очень популярная сегодня аффективная ошибка, позволяющая отвергать утверждение как «обидное», «причиняющее боль» или «дискомфорт».

Безусловно, есть множество фактов, способных причинить боль: расистское прошлое США, глобальное потепление, онкологический диагноз, Дональд Трамп. И тем не менее это факты, и нам лучше знать о них, чтобы успешнее с ними бороться.

Апелляция к личности, генетическая и аффективная ошибки некогда считались нелепыми просчетами или грязными трюками. Критически мыслящие учителя и организаторы школьных дискуссионных клубов учили детей обнаруживать и разоблачать их. Но, как ни парадоксально, сегодня подобные приемы становятся расхожей монетой в интеллектуальной сфере. Академическая среда и журналистика сплошь и рядом пользуются ими с упоением: идеи подвергаются там шельмованию или запрещаются, потому что их авторы, жившие порой столетия назад, так или иначе запятнали свою репутацию[130]. Это демонстрирует сдвиг в наших представлениях о природе убеждений: раньше идеи могли быть истинными или ложными, а теперь они прежде всего отражают нравственную или культурную идентичность человека. Происходящее подчеркивает и другую перемену: ученые и аналитики теперь иначе понимают свою задачу. Прежде их целью был поиск новых знаний, нынче — борьба за социальную справедливость и прочие нравственные и политические ценности[131].

Безусловно, иногда контекст утверждения действительно важен для определения его истинности. Вследствие этого может возникнуть заблуждение, будто в неформальных ошибках нет ничего страшного. Мы можем скептически отнестись к результатам клинического исследования эффективности лекарства, проведенного людьми, зарабатывающими на этом лекарстве деньги, но заметить конфликт интересов — не значит совершить ошибку ad hominem. Можно не верить заявлениям, основанным на божественном откровении, толковании древних текстов или гадании на внутренностях козла, но это не будет генетической ошибкой. Можно опереться на почти сложившийся научный консенсус, отвергнув аргумент, что нам не стоит верить в какую-то идею, поскольку даже специалисты расходятся по ее поводу во мнениях, но это не апелляция к большинству. Мы вправе выдвигать повышенные требования к обоснованию гипотезы, которая, окажись она верной, вынудит нас прибегнуть к жестким мерам, — это не аффективная ошибка. Разница тут в том, что легитимная аргументация позволяет объяснить, почему мы считаем, что контекст утверждения должен повлиять на нашу уверенность в его истинности или на то, что именно мы должны по этому поводу предпринять, например определить, в какой мере мы можем доверять имеющимся данным. Совершая же вышеперечисленные ошибки, мы поддаемся эмоциям, которые никак не влияют на истинность утверждений.

Все эти формальные и неформальные ошибки («Википедия» насчитывает их больше сотни) постоянно заманивают нас в ловушки; так почему же мы не можем разделаться со всей этой галиматьей раз и навсегда, осуществив проект усовершенствования рассуждений, предложенный Лейбницем? Почему бы нам не сделать их такими же конкретными, как рассуждения математиков, чтобы мы могли с первого взгляда замечать ошибки? Почему в XXI в. по-прежнему существуют бесконечные споры на одну и ту же тему, войны в твиттере, психотерапия для пар, президентские дебаты? Почему мы не говорим: «Давайте, не мудрствуя лукаво, посчитаем и увидим, кто прав»? Дело в том, что мы не живем в лейбницевской утопии и — как и со всеми прочими утопиями — никогда не будем в ней жить. Тому есть как минимум три причины.

Логические и эмпирические истины

Первая из причин, по которой логика никогда не будет править миром, — фундаментальное различие между логическими и эмпирическими высказываниями. Юм называл их, соответственно, «отношениями идей» и «положениями дел», а более поздние философы — аналитическими и синтетическими суждениями. Чтобы определить, верно ли высказывание «Все холостяки не женаты», нужно всего лишь знать, что означают эти слова (достаточно заменить слово «холостяк» выражением «мужчина И взрослый, И не женатый» и свериться с таблицей истинности). Но, чтобы узнать, верно ли высказывание «Все лебеди белые», вам придется встать с кресла и заняться проверкой. Добравшись до Новой Зеландии, вы обнаружите, что это суждение ложно, потому что в Новой Зеландии лебеди черные.

Часто говорят, что научная революция XVII в. началась, когда люди осознали, что утверждения, касающиеся материального мира, эмпирические и доказать их можно только наблюдением, а не схоластическими рассуждениями. Фрэнсису Бэкону приписывают авторство одной занимательной истории:

В лето Господне 1432-е разгорелся среди братии жаркий спор относительно числа зубов у лошади. Тринадцать дней, не утихая, бушевал диспут. Были подняты все древние книги и летописи; проявлена была невероятная и широчайшая эрудиция, о которой прежде в этих местах и не слыхивали. На четырнадцатый день один учтивый молодой монах попросил у старших разрешения вставить словечко и тут же, к удивлению дискутирующих сторон, чью мудрость он болезненно уязвил, призвал прояснить дело в манере грубой и неслыханной: заглянуть лошади в рот и там отыскать ответ на свой вопрос. И так оскорбил он этим предложением достоинство ученых мужей, что гнев их разгорелся. Все как один они страшно возмутились и набросились на него, и перебили ему голени и бедра, и немедля прогнали его прочь. Потому что, сказали они, не иначе как сам Сатана нашептал этому дерзкому неофиту такой неслыханный и нечестивый способ доискиваться истины, противоречащий всему, чему учат отцы Церкви.

Случая такого, скорее всего, никогда не было, и, более того, похоже, что и Бэкон ничего подобного не писал[132]. Однако эта история иллюстрирует одну из причин, по которой у нас никогда не получится устранить все неопределенности, просто сев и посчитав.

Формальная и экологическая рациональность

Вторая причина, по которой мечте Лейбница не суждено сбыться, кроется в природе формальной логики: она формальная и не различает ничего, кроме символов и той последовательности, в которой они представлены рассуждающему. Формальная логика слепа к содержанию высказывания — к тому, что означают эти символы, а также к контексту и предшествующему знанию, которые могут привлекаться к делу. Логическое в строгом смысле рассуждение требует забыть все, что вы знали до сих пор. Ученика, сдающего экзамен по евклидовой геометрии, не похвалят, если он вдруг вытащит линейку и примется измерять стороны треугольника, два угла которого равны, каким бы разумным ни был этот прием в реальной жизни: теорему о равенстве сторон от него требуется доказать. Аналогичным образом студенты, решающие логические задачи из учебника Кэрролла, не должны принимать во внимание тот не относящийся к делу факт, что щенки не разговаривают. Единственное правомерное основание для вывода, что хромой щенок не сказал вам спасибо, содержится в консеквенте условного высказывания с истинным антецедентом.

В этом смысле логика не рациональна. В среде, где мы эволюционировали, и почти везде в среде, где мы живем, игнорировать имеющиеся знания попросту глупо[133]. Да, в некоторых искусственных средах это оправданно: на семинарах по логике, при решении головоломок, в программировании, в суде и при применении естественнонаучных и математических методов в тех областях, где здравый смысл молчит или заводит не туда. Но в естественной среде люди добиваются неплохих успехов, соединяя способность к логическому мышлению с энциклопедическими знаниями, — в главе 1 мы убедились в этом на примере представителей народности племени сан. Убедились мы и в том, что, если добавить головоломкам жизненности, люди обращаются к своим знаниям о предмете и больше не ставят себя в неловкое положение. Да, если попросить их проверить истинность высказывания «Если на одной стороне карточки D, на другой должно быть 3», они ошибаются, переворачивая карточку с тройкой, а не карточку с семеркой. Но, если попросить испытуемого вообразить себя вышибалой в баре и проверить истинность высказывания «Если клиент пьет алкоголь, он должен быть старше 21 года», он понимает, что должен посмотреть, какие напитки стоят перед подростками, и проверить документы у всех, кто пьет пиво[134].

Этот контраст между экологической рациональностью, которая позволяет нам преуспевать в естественной среде обитания, и логической рациональностью, которая является требованием формальных систем, — одна из определяющих характеристик эпохи модерна[135]. Когда культурные антропологи и психологи изучают бесписьменные племена, они видят, что эти люди с головой погружены в сложную структуру реальности и слабо ориентируются в воображаемых мирах, хорошо знакомых тем, кто получил западное образование. Вот Майкл Коул опрашивает мужчину из либерийского племени кпелле:

В: Флумо и Якпало всегда пьют ром вместе. Флумо пьет ром. Пьет ли ром Якпало?

О: Флумо и Якпало пьют ром вместе, но, когда Флумо пил в первый раз, Якпало в тот день не было.

В: Но я же сказал, что Флумо и Якпало всегда пьют ром вместе. Как-то раз Флумо пил ром. Пил ли с ним Якпало?

О: В день, когда Флумо пил ром, Якпало с ним не было.

В: Но почему?

О: Потому что Якпало в тот день пошел на свои поля, а Флумо в тот день остался в деревне[136].

Этот мужчина из племени кпелле посчитал вопрос проявлением искреннего любопытства, а не логической загадкой. И несмотря на то, что на экзамене такой ответ сочли бы ошибкой, его вовсе нельзя назвать нерациональным: правильный ответ формулируется на основе релевантной информации. Образованные жители западных стран научились играть в игру «забудь все, что знаешь, и опирайся лишь на посылки, приведенные в условии задачи», но и им бывает непросто отделить свои фактические знания от процесса логической аргументации. Следующее рассуждение, например, многие сочтут логически невалидным: «Все, что сделано из растений, — полезно. Сигареты делают из растений. Следовательно, сигареты полезны»[137]. Замените сигареты на салат, и они скажут, что с рассуждением все в порядке. Преподаватели философии, рассказывающие студентам об отвлеченных мыслительных экспериментах вроде проблемы вагонетки (позволительно ли столкнуть толстяка с моста, чтобы остановить вагонетку, грозящую убить пятерых железнодорожных рабочих), раздражаются, когда студенты начинают искать лазейки, например предлагают крикнуть рабочим, чтобы те убирались с путей. Но в реальной жизни такой поступок был бы абсолютно рациональным.

Области формальных, подчиненных правилам игр — право, наука, цифровые устройства, бюрократические процедуры — в наши дни значительно расширились благодаря изобретению эффективных, не зависящих от конкретной ситуации формул и норм. Но они по-прежнему не охватывают реальную жизнь во всем ее многообразии. Логическая утопия Лейбница, требующая усилием воли отключать предшествующие знания, не только противоречит естественному течению человеческой мысли, но и мало пригодна в мире, где далеко не каждый относящийся к делу факт можно сформулировать в виде посылки.

Классическая категоризация и категоризация по принципу семейного сходства

Третья причина, по которой рациональность никогда не удастся свести к логическим операциям, — тот факт, что важные для людей понятия кардинально отличаются от предикатов классической логики. Рассмотрим предикат «четные числа», который можно определить двойной импликацией: «Если целое число делится на два без остатка, то оно четное, и наоборот». Эта двойная импликация верна; верно и суждение «Восемь делится на два без остатка». На основе этих верных посылок можно сделать истинное заключение: «Восемь — четное число». Не сложнее разобраться и с высказываниями «Если человек — женщина и мать одного из родителей, то она — бабушка, и наоборот» и «Если человек — мужчина, и взрослый, и не женат, то он — холостяк, и наоборот». Казалось бы, приложив достаточно усилий, точно так же можно определить любое понятие; всего-то и нужно — сформулировать необходимые («если — то») и достаточные («и наоборот») условия, при которых оно будет верным.

Увы, как проницательно подметил философ Людвиг Витгенштейн (1889–1951), это не более чем фантазия[138]. Просто попытайтесь, предложил он, определить необходимые и достаточные условия для любого из повседневных понятий. Что общего у всего широкого спектра занятий, которые мы называем играми? Физическая активность? Настольные игры не подходят. Веселье? Шахматы не подходят. Состязание? Не подходят пасьянсы. Победители и проигравшие? Не подходят ручеек и бросание мяча в стенку. Специальные навыки? Не подходит лото. Элемент случайности? Не подходят кроссворды. И это еще Витгенштейн не дожил до смешанных единоборств, Pokemon GO и Let’s Make a Deal[139].

Проблема не в том, чтобы отыскать нечто общее у двух произвольно взятых игр. Салочки и шарады — веселые; в «Монополии» и футболе есть победители и проигравшие; для бейсбола и игры в блошки нужны метательные снаряды. Витгенштейн имел в виду, что у понятия «игра» нет каких-то общих характеристик, свойственных всем таким занятиям без исключения, — нет необходимых и достаточных условий, которые можно превратить в определение игры. Вместо этого отдельные подмножества этой категории характеризуются разными особенностями — примерно как общие внешние черты смешиваются у разных членов семьи в самых причудливых комбинациях. Не каждый отпрыск Роберта Кардашьяна и Кристен Мэри Дженнер может похвастаться пухлыми губами Кардашьянов, или темной шевелюрой Кардашьянов, или золотистой кожей Кардашьянов, или пышным Кардашьяновым задом. Но большинству сестер Кардашьян досталось что-то из этого наследства, поэтому, увидев какую-нибудь Кардашьян, мы ее узнаем, несмотря на то что истинного суждения «Если у кого-то есть черты Х, Y и Z, то этот человек — Кардашьян» сформулировать не удается. Витгенштейн пришел к выводу, что в этом случае элементы объединяются в одну группу не потому, что удовлетворяют необходимым и достаточным условиям, но благодаря семейному сходству.

Оказывается, большая часть повседневных понятий — это категории семейного сходства, а не «классические», или «аристотелевские», категории, которые нетрудно определить логически[140]. Такие категории часто имеют стереотипы. Например, в толковом словаре статья «птица» сопровождается маленькой картинкой с изображением птицы, но само по себе определение не в состоянии охватить всех птиц, и только птиц. В категорию «кресла» входят инвалидные кресла без ножек, детские автокресла без спинки, кресла-мешки без сиденья, а также разлетающийся вдребезги реквизит из голливудских боевиков, вообще не предназначенный для того, чтобы на нем сидели. Даже якобы классические категории, которыми профессора иллюстрируют само это понятие, оказываются полны исключений. Существует ли определение слова «мать», включающее приемных матерей, суррогатных матерей и доноров яйцеклеток? Если холостяк — это неженатый мужчина, то неужто папа римский тоже холостяк? Можно ли считать холостяком мужскую половину моногамной пары, которая так и не озаботилась походом в ЗАГС? Чего уж там, в наше время вы можете нарваться на крупные неприятности, попытавшись сформулировать необходимые и достаточные условия принадлежности к категории «женщины».

И словно этого мало, чтобы развеять мечту об универсальной логике, тот факт, что многие понятия не описываются необходимыми и достаточными условиями, а определяются по принципу семейного сходства, означает, что определить истинность или ложность некоторых высказываний невозможно в принципе. Их предикаты могут быть более истинными относительно одних субъектов и менее истинными относительно других: все зависит от того, насколько эти субъекты соответствуют стереотипу, другими словами — какое количество типичных семейных черт у них имеется. Никто не станет сомневаться в истинности высказывания «футбол — это спорт», но очень многие думают, что высказывание «синхронное плавание — это спорт» в лучшем случае только похоже на правду. Точно так же обстоит дело и с высказываниями «петрушка — это овощ», «парковка в неположенном месте — это преступление», «инсульт — это болезнь» и «скорпионы — это жуки». Истинность повседневных суждений весьма расплывчата.

Конечно, не все на свете понятия представляют собой расплывчатые категории семейного сходства[141]. Люди прекрасно умеют сортировать вещи по воображаемым ячейкам. Каждый понимает, что натуральное число может быть либо четным, либо нечетным и третьего не дано. Мы шутим, что нельзя быть чуть-чуть беременной или немного женатым. Мы понимаем, что законы предотвращают бесконечные прения о сомнительных случаях, очерчивая четкие границы вокруг понятий «взрослый», «гражданин», «собственник», «супруг» и прочих жизненно важных категорий.

Более того, целый класс неформальных ошибок возникает из-за нашей склонности мыслить в категориях черного и белого. Здесь и ложная дихотомия — «природа или воспитание»; «Это Америка — люби ее или проваливай»; «ты или с нами, или против нас»; «ты или часть решения, или часть проблемы». Здесь и заблуждение наклонной плоскости: если мы узаконим аборты, то вскоре легализуем детоубийство; если позволим вступать в брак с людьми своего пола, вскоре разрешим жениться на представителях других биологических видов. Парадокс кучи основан на истине, согласно которой куча не перестанет быть кучей, если вынуть из нее одно-единственное зернышко. Но если вынуть еще одно, а затем еще и еще, в какой-то момент куча перестанет быть кучей, из чего следует, что такой вещи, как куча, просто не существует. По той же самой логике работа будет сделана, даже если отложить ее еще на один день (ошибка прокрастинатора), и я не растолстею, если съем еще одну порцию картошки фри (ошибка худеющего).

Ответ Витгенштейна Лейбницу и Аристотелю — не просто тема для обсуждения на философских семинарах. Многие из наших яростных споров и разногласий порождены попытками примирить расплывчатые понятия семейного сходства с классическими категориями, определенными логикой и законом. Можно ли считать оплодотворенную яйцеклетку «человеком»? Был ли у Билла и Моники «секс»? Внедорожник на платформе пикапа — это еще «легковой автомобиль» или уже «грузовик»? (Эта классификация позволила вывести на американские дороги миллионы машин, удовлетворяющих пониженным стандартам безопасности и нормам выбросов.) А не так давно я получил по электронной почте вот такое письмо от Демократической партии:

На этой неделе республиканская фракция в Палате представителей проталкивает законопроект, согласно которому применительно к школьным завтракам пицца будет классифицироваться как «овощи». Почему? Потому что конгрессмены-республиканцы активно лоббируют интересы производителей замороженной пиццы… В этом республиканском Конгрессе продается и покупается практически все — в том числе буквальное значение слова «овощ» — и в этот раз за счет здоровья наших детей. Подпишите эту петицию и расскажите всем: пицца — не овощ.

Логическое вычисление и ассоциация на основе паттернов

Если многие наши суждения настолько нечеткие, что их невозможно выразить средствами логики, как мы вообще думаем? Как — в отсутствие разграничителей необходимых и достаточных условий — мы приходим к общему мнению, что Крис Дженнер, например, мать, футбол — спорт, а пицца, что бы там ни говорили конгрессмены-республиканцы, не овощ? Если рациональность прописана у нас в сознании не в виде перечня высказываний и цепи логических операций, тогда как она там прописана?

Один из ответов может подсказать группа когнитивных моделей, которые называются ассоциаторами паттернов, перцептронами, коннекционными сетями, моделями параллельной распределенной обработки, искусственными нейронными сетями и системами глубокого обучения[142]. Основная идея такова: вместо того, чтобы манипулировать строчками символов по определенным правилам, интеллектуальная система накапливает десятки, тысячи и миллионы градуированных сигналов, каждый из которых отражает степень выраженности какого-либо свойства.

Возьмем на удивление противоречивое понятие «овощ» (vegetable). Это явно категория семейного сходства. Не существует таксономической единицы, которая включала бы одновременно морковь, папоротник и грибы; в строении брокколи, шпината, картошки, сельдерея, горошка и баклажана нет ничего общего; у них нет даже отличительного вкуса, цвета или текстуры. Но, как и с Кардашьянами, мы обычно узнаем овощ, когда видим его, потому что какие-то частично перекрывающиеся характеристики присущи всем таким разным представителям этой семьи. Салат-латук — зеленый, хрустящий и листовой; шпинат — зеленый и листовой; сельдерей — зеленый и хрустящий; краснокочанная капуста — красная и листовая. Чем больше у продукта «овощных» характеристик и чем ярче они выражены, тем с большей вероятностью мы назовем его овощем. Салат-латук — образцовый овощ; петрушка — туда-сюда; чеснок — сомнительный. И напротив, существуют характеристики, которые мешают отнести продукт к овощам. Хотя некоторые овощи, например тыква, сладковаты, если плод слишком сладкий, вроде дыни, мы назовем его фруктом. И хотя шампиньоны мясистые, а тыквенные спагетти в готовом виде напоминают макароны, мясные и мучные продукты из списка овощей исключаются. (Прости-прощай, пицца!)

Это значит, что «овощнистость» можно описать сложной статистической формулой. Каждому свойству (зеленый, хрустящий, сладкий, мучной) дается количественная оценка, которая затем умножается на весовой коэффициент, отражающий, насколько определяющим является это свойство для принадлежности к данной категории: высокий положительный для свойства «зеленый», низкий положительный для свойства «хрустящий», низкий отрицательный для свойства «сладкий», высокий отрицательный для свойства «мучной». Затем все эти взвешенные значения суммируются, и, если сумма превышает пороговое значение, мы говорим, что перед нами овощ, причем чем выше результат, тем ближе овощ к эталону.

Конечно, никто не думает, будто мы формируем свои расплывчатые суждения, буквально выполняя в уме ряд умножений и сложений. Зато это может сделать сеть нейроноподобных вычислительных элементов, которые срабатывают с разной интенсивностью, отражающей плавные изменения значения истинности. Ниже изображена миниатюрная версия такой сети. В нижнем ряду — батарея входных элементов, получающих информацию от органов чувств, которые реагируют на простые признаки вроде «зеленый» или «хрустящий». В верхнем — выходные элементы, отображающие догадку сети о том, к какой категории относится предъявленный образец. Каждый входной «нейрон» соединен с каждым выходным «синапсами» — связями разной силы, которые могут передавать возбуждающие (положительный весовой коэффициент) или подавляющие (отрицательный весовой коэффициент) сигналы. Активированные входные элементы подают взвешенные по силе синапса сигналы на выходные, каждый из которых суммирует набор входящих сигналов и срабатывает с соответствующей интенсивностью. На рисунке возбуждающие связи показаны линиями со стрелками, а подавляющие — линиями с точками; толщина линий отражает силу синапсов (для простоты она показана только для результата «овощ»).

Но кто же, спросите вы, задает эти крайне важные весовые коэффициенты связей? Ответ: никто — это происходит в процессе обучения. Нейронную сеть тренируют, знакомя ее с разнообразными примерами продуктов питания, наряду с названием категории, сообщаемым учителем. Новорожденная сеть со случайно назначенными низкими коэффициентами связей выдает нерешительные догадки, взятые с потолка. Но она снабжена алгоритмом обучения, который работает по принципу тепло/холодно. Алгоритм сравнивает результат каждого выходного элемента с верным значением, подсказанным учителем, и повышает или понижает силу связей, устраняя расхождения. Познакомившись с сотнями тысяч примеров, сеть останавливается на оптимальных значениях весовых коэффициентов для каждого из синапсов и начинает совсем неплохо классифицировать предметы.

Однако сказанное верно только в тех случаях, когда признаки на входе связаны с категориями на выходе линейной зависимостью: суммируйте их, и чем выше итог, тем лучше. Это работает для категорий, где целое представляет собой (взвешенную) сумму частей, но неверно, когда категория определяется компромиссом, золотой серединой, верной комбинацией, ложкой дегтя, камнем преткновения, набором отрицаний или ситуацией, когда слишком хорошо — уже нехорошо. Даже простой логический оператор XOR (исключающее или — «Х или Y, но не то и другое вместе») не под силу двухслойной нейронной сети: свойство Х повышает достоверность определенного результата, и свойство Y тоже, но, проявляясь в совокупности, они ее обнуляют. Простая нейросеть сумеет отличить корнишон от кошки, но расхристанная категория вроде «овощей» ставит ее в тупик. Круглое и красное скорее всего окажется фруктом, если оно хрустящее и у него есть черенок (как у яблока), но, если оно хрустящее и у него есть корни (как у свеклы) или оно мясистое с черенком (как помидор), это уже будет овощ. И существует ли вообще такая комбинация цветов, форм и текстур, которая в итоге объединит грибы, шпинат, цветную капусту, морковь и помидоры сорта «бычье сердце»? Двухслойная нейросеть путается в перекрывающихся паттернах, беспорядочно повышает и понижает весовые коэффициенты связей после знакомства с каждым новым примером и не может установить значения, способные надежно отделять предметы, входящие в множество, от тех, что в него не входят.

С проблемой можно справиться, поместив между входным и выходным слоем нейронов еще один, «скрытый», как показано на следующем рисунке. Теперь нейросеть превращается из стимульно-реактивного устройства в сущность, обладающую внутренними представлениями — понятиями, если угодно. В нашем примере они могут обозначать целостные промежуточные категории вроде «похожее на капусту», «несладкие плоды», «кабачки и тыквы», «зелень», «грибы» или «корнеплоды и клубни», причем каждая обладает набором входящих связей разной силы, позволяющим улавливать соответствующий стереотип, и сильной исходящей связью с элементом «овощи» в выходном слое.

Чтобы заставить такие сети работать, нужно уметь их обучать. Основная загвоздка — связи, соединяющие входной слой с промежуточным: так как элементы промежуточного слоя нам недоступны, их догадки нельзя сверить с «правильными» значениями, заданными учителем. Это препятствие удалось преодолеть в 1980-е гг. с изобретением обучающего алгоритма обратного распространения ошибки. На первом этапе несовпадение догадки каждого из выходных элементов с верным ответом используется для настройки весовых коэффициентов связей выходного слоя со скрытым — так же, как в двухслойных нейросетях. Затем сумма этих ошибок распространяется в обратном направлении на каждый из промежуточных элементов, настраивая связи входного слоя со скрытым. На первый взгляд кажется, что такая конструкция не может работать, но, если прогнать через сеть пару миллионов обучающих примеров, связи первого и второго яруса приобретают довольно стабильные весовые коэффициенты, позволяющие сети отделять овнов от козлищ. Не менее удивительно, что скрытые элементы способны спонтанно обнаруживать абстрактные категории, например «грибы» или «корнеплоды и клубни», если они нужны для классификации. Но гораздо чаще скрытые элементы соответствуют чему-то такому, для чего у нас и слов-то нет. Они задействуют любые сложные формулы, помогающие выполнить поставленную задачу, скажем «самая малость этого признака, но не слишком много того — кроме случая, когда этого вот третьего признака ну очень много».

Во втором десятилетии XXI в. производительность компьютеров взлетела до небес благодаря развитию графических процессоров, а объем доступных для обучения данных становился все больше по мере того, как миллионы пользователей загружали в глобальную сеть тексты и изображения. Специалисты получили возможность сажать многослойные нейросети на мегавитамины, оснащая их двумя, пятнадцатью или даже тысячей скрытых слоев и натаскивая их на миллиардах или даже триллионах примеров. Такие сети называются системами глубокого обучения — не потому, что они претендуют на глубокое понимание чего бы то ни было, но благодаря глубоко спрятанным промежуточным слоям элементов. Эти системы на наших глазах привели к «великому пробуждению искусственного интеллекта», которое одарило нас первыми работоспособными приложениями, умеющими распознавать речь и образы, отвечать на вопросы, переводить с одного языка на другой и т. д.[143]

Нейросети глубокого обучения во многом превосходят «старый добрый искусственный интеллект», который делает подобные логическим выводы из на основе запрограммированных вручную правил и посылок[144]. Контраст тут разителен: в отличие от логического вывода, внутренние механизмы работы нейросети для человека непостижимы. Почти любой из миллионов скрытых элементов не соответствует никакой целостной концепции, доступной нашему пониманию, и даже специалисты, тренирующие нейросети, не могут объяснить, каким образом эти системы приходят к тому или иному ответу. Вот почему многие техноскептики опасаются, что, если вверить системам искусственного интеллекта решения, касающиеся судеб людей, они могут наделать ошибок, которых никто не успеет заметить и исправить[145]. В 2018 г. Генри Киссинджер предостерегал: так как системы глубокого обучения не используют суждения, которые мы можем проверить или подтвердить, они предвещают конец эпохи Просвещения[146]. Это, конечно, преувеличение, но контраст между логическими и нейросетевыми вычислениями очевиден.

Можно ли назвать мозг человека большой системой глубокого обучения? Конечно, нет — по массе причин, но имеющееся между ними сходство многое объясняет. Мозг состоит из примерно сотни миллиардов нейронов, соединенных сотнями триллионов синапсов, и к моменту, когда человеку исполняется 18 лет, он уже на протяжении более чем 300 млн секунд бодрствования вбирал в себя примеры из внешней среды. Он умеет сравнивать предмет с образцом на основе паттернов и проводить ассоциации точно так же, как это делают системы глубокого обучения. Эти сети были созданы специально для обработки расплывчатых категорий семейного сходства, составляющих львиную долю нашего понятийного репертуара. Таким образом, нейросети дают нам ключ к пониманию той части человеческого мышления, которая рациональна, но, строго говоря, не может быть названа логической. Они снимают покров тайны с трудно формулируемых, но порою поразительных мыслительных способностей, которые мы называем интуицией, инстинктом, нюхом, ясновидением и шестым чувством.

* * *

При всех тех удобствах, что привносят в нашу жизнь Siri и Google Translate, не стоит думать, будто нейронные сети сделали логику ненужной. Эти системы, руководствующиеся туманными ассоциациями и не способные осуществлять синтаксический анализ или сверяться с правилами, могут быть на удивление глупыми[147]. Если вы запросите в Гугле «рестораны быстрого питания поблизости, но только не McDonald’s», он выдаст вам список всех «Макдоналдсов» в радиусе 50 км. Поинтересуйтесь у Siri, «пользовался ли Джордж Вашингтон компьютером», и она перенаправит вас на страницу с компьютерной реконструкцией внешности Джорджа Вашингтона или на сайт вычислительного центра Университета Джорджа Вашингтона. Модули машинного зрения, которые когда-нибудь будут управлять автомобилями, сегодня то и дело путают дорожные знаки с холодильником, а перевернутые машины — с боксерской грушей, пожарным катером или санками.

Человеческая рациональность — гибридная система[148]. Наш мозг оснащен устройствами ассоциативного анализа паттернов, улавливающими черты семейного сходства и в огромных количествах накапливающими статистические подсказки. Но при этом в мозге есть и оперирующий логическими символами аппарат, способный составлять из понятий высказывания и делать из них выводы, — называем ли мы его системой 2, или рекурсивным познанием, или мышлением по заданным правилам. Формальная логика — это инструмент, который позволяет усовершенствовать и расширить этот тип мышления, избавляя его от врожденных дефектов, обусловленных социальностью и эмоциональностью нашего вида.

Поскольку логическое мышление помогает освободиться от сходства и стереотипов, именно ему мы обязаны высочайшими достижениями человеческой рациональности: наукой, моралью и правом[149]. Несмотря на то что дельфины обладают семейным сходством с рыбами, правила, по которым определяется принадлежность к линнеевским таксонам (например, «если животное выкармливает детенышей молоком, то оно — млекопитающее»), сообщают нам, что на самом деле дельфины — не рыбы. С помощью похожих цепочек категориальных суждений мы обнаруживаем, что человек — обезьяна, солнце — звезда, а твердые тела по большей части состоят из пустого пространства. В социальной сфере наши механизмы распознавания паттернов легко улавливают, чем люди отличаются друг от друга: некоторые из них богаче, умнее, сильнее, проворнее, симпатичнее и больше похожи на нас, чем другие. Но, согласившись с утверждением, что все люди созданы равными («Если Х — человек, то у Х есть права»), мы можем игнорировать эти поверхностные впечатления при решении правовых или моральных вопросов, одинаково относясь к любому человеку.

Глава 4. Вероятность и случайность

Тысячи историй, о которых судачат и в которые верят невежи, моментально разваливаются, когда за них берется вычислитель.

Сэмюэль Джонсон[150]

Хотя Альберт Эйнштейн никогда не говорил большинства тех фраз, которые ему приписывают, он неоднократно и в нескольких вариантах заявлял: «Я никогда не поверю, будто бог играет с миром в кости»[151]. Независимо от того, был ли он прав в отношении субатомного мира, непредсказуемый на всех уровнях мир, в котором мы живем, откровенно говоря, действительно напоминает игру в кости. Не проворным достается успешный бег, не храбрым — победа, не мудрым — хлеб, и не у разумных — богатство, и не искусным — благорасположение, но время и случай для всех их{17}. Важная задача рациональности — справляться со случайностью в нашей жизни и ненадежностью наших знаний.

Что такое случайность и откуда она берется?

Вопрос, который Дилберт задает в приведенном ниже комиксе{18}, напоминает нам о том, что в обыденной речи слово «случайный» отсылает сразу к двум концепциям: во-первых, к неупорядоченности набора данных, а во-вторых, к непредсказуемости некоего процесса. Когда Дилберт сомневается, что выдаваемая троллем последовательность девяток действительно случайна, он имеет в виду случайность в смысле отсутствия порядка.

Дилберту кажется, что в последовательности прослеживается закономерность, — и это не игра воображения, заставляющая нас видеть бабочек в чернильных кляксах. Упорядоченность последовательности можно выразить количественно. Сестра закономерности — краткость: мы говорим, что набор данных неслучаен, если его максимально краткое описание короче самого набора данных[152]. Например, набор данных «999999» состоит из шести цифр, но для кратчайшей его записи (предположим, «6 по 9») требуется всего две. Другие последовательности, в случайности которых мы сомневаемся, тоже нетрудно описать более сжато: «123456» можно сократить до «1–6»; «505050» ужимается до «3 по 50». Напротив, наборам данных, которые кажутся нам случайными, вроде «634579», нельзя дать более лаконичного описания — их элементы нужно перечислять по одному.

Тролль, отвечая Дилберту, имеет в виду случайность во втором смысле: неуправляемый, непредсказуемый порождающий процесс. Тролль прав в том, что случайный процесс действительно (как минимум какое-то время) может порождать неслучайный набор данных, в данном случае — последовательность из шести одинаковых цифр. В конце концов, если генератор неуправляем и непредсказуем, что мешает ему хотя бы иногда выдавать неслучайный паттерн, например шесть девяток подряд? По мере работы генератора последовательность будет удлиняться, и неупорядоченность, скорее всего, возьмет свое — вряд ли девятки будут выскакивать долго.

Заключительная реплика тролля содержит по-настоящему глубокую мысль. Как мы сейчас убедимся, путая неслучайный порядок с неслучайным процессом, люди вписали одну из самых тупых глав в летопись человеческой глупости, и понимание этой разницы — один из величайших даров рациональности, каким нас только может наделить образование.

Возникает вопрос: какие именно физические процессы способны генерировать случайные события? Если не считать Эйнштейна, физики в массе своей уверены, что истинная случайность присутствует в субатомном мире квантовой механики, например в виде распада атомного ядра или эмиссии фотона, когда электрон перескакивает из одного энергетического состояния в другое. Эту квантовую неопределенность вполне реально довести до масштаба, где она будет влиять на нашу жизнь. Когда я был младшим научным сотрудником в лаборатории, изучавшей поведение животных, мини-компьютеры тех дней (размером с холодильник) так медленно генерировали случайные числа, что моему научному руководителю пришлось смастерить устройство из капсулы с радиоактивным изотопом и небольшого счетчика Гейгера, который, зарегистрировав радиоактивный распад, замыкал контакт прибора, насыпавшего голубю очередную порцию корма[153]. Но обычно в той среднего масштаба реальности, где мы обитаем, квантовые эффекты нивелируются, так что их во внимание можно не принимать.

Так как же случайность может возникнуть в мире, где миллиарды подброшенных мячей падают на землю, подчиняясь уравнениям Ньютона? Помнится, надпись на плакате 1970-х гг., передразнивавшем социальную рекламу соблюдения скоростного режима, гласила: «Всемирное тяготение. Это не просто хорошая идея. Это закон!»[154] Рассуждая теоретически, разве придуманный в 1814 г. Пьером-Симоном Лапласом демон, которому ведомы положение и момент импульса каждой частицы во Вселенной, не может подставить эти данные в уравнения физики и точно предсказать будущее?

В реальности мир, подчиняющийся физическим законам, может генерировать случайные с любой точки зрения события двумя способами. Один из них отлично знаком читателям научно-популярных книг: это эффект бабочки, названный так в честь сценария, в котором бабочка, взмахнув крылышками в Бразилии, вызывает торнадо в Техасе. Эффект бабочки возникает в детерминированной нелинейной динамической системе, также известной как «хаос», где крошечные отклонения в начальных условиях, такие незначительные, что их не измерить никакими инструментами, подпитывая сами себя, перерастают в колоссальные последствия.

Вторая возможность, благодаря которой детерминированная система может показаться человеку случайной, тоже обозначается знакомыми словами: подбрасывание монетки. На самом деле судьба подброшенной монеты отнюдь не случайна; опытный фокусник знает, как подкрутить ее так, чтобы орлы и решки выпадали по его желанию. Но, когда исход зависит от большого числа мелких событий, следить за которыми непрактично, например от того, под каким углом и с какой силой была брошена монета, и от воздушных потоков во время ее полета, этот исход вполне можно считать случайным.

Что значит «вероятность»?

Когда ведущая телевизионного прогноза погоды говорит, что завтра вероятность осадков в такой-то местности составляет 30 %, что она имеет в виду? Многим сложно дать вразумительный ответ. Одни думают, что дождь будет идти на 30 % территории района. Другие — что дождь будет идти 30 % времени, третьи — что 30 % метеорологов прогнозируют на завтра дождь. Некоторые же считают, что где-то в упомянутой местности дождь прольется в 30 % дней, для которых был дан такой же прогноз. (Эти как раз ближе всего к тому, что метеорологи имеют в виду на самом деле.)[155] Путаются не только телезрители. В 1929 г. Бертран Рассел заметил: «Вероятность — важнейшая концепция современной науки, особенно учитывая, что ни у кого нет ни малейшего понятия, что это значит»[156]. Точнее, как мы уже видели в главе 1, когда говорили о проблеме Линды и парадоксе Монти Холла, у разных людей имеются разные представления о том, что это значит[157].

Существует классическое определение, восходящее ко времени становления теории вероятности как способа понимания азартных игр. Чтобы рассчитать вероятность события, нужно подсчитать все имеющие одинаковый шанс осуществиться исходы процесса, затем суммировать те, что считаются наступлением события, и поделить сумму на общее число исходов. Игральная кость, например, может упасть любой из шести граней вверх. «Четное число» означает, что выпала грань с двумя, четырьмя или шестью точками. Учитывая, что четное число может выпасть в трех случаях из шести, мы говорим, что классическая вероятность события «четное число» равна трем из шести, или 0,5. (В главе 1, излагая выигрышную стратегию для парадокса Монти Холла, я опирался на классическое определение вероятности и заметил, что самоуверенных экспертов подтолкнула к неверным выводам ошибка в подсчете возможных исходов.)

Но что заставляет нас думать, будто кубик с равными шансами падает любой из граней вверх? Мы учитываем его предрасположенность, склонность вести себя определенным образом, вытекающую из его физических свойств. В частности, мы принимаем во внимание симметричность шести граней, бессистемность бросков игрока, а также физику движения кувыркающегося кубика.

К этому второму близко третье, субъективистское понимание вероятности. Прежде чем бросить кубик, припомните все, что вам известно, и оцените по шкале от 0 до 1 вашу уверенность в том, что выпадет четное число. Такую оценку степени уверенности иногда называют байесовской интерпретацией вероятности (что, как станет ясно из следующей главы, несколько сбивает с толку).

Еще есть доказательная интерпретация: вероятность как степень уверенности в том, что имеющаяся информация обусловливает некий вывод. Здесь можно вспомнить состязательный судебный процесс, где, оценивая вероятность виновности подсудимого, присяжные игнорируют недопустимые и предвзятые сведения о его прошлом и рассматривают лишь состоятельность доводов обвинения. Именно доказательная интерпретация делает рациональным суждение, что Линда, изображенная в условиях задачи борцом за социальную справедливость, скорее окажется банковским кассиром и феминисткой, чем просто банковским кассиром.

И наконец, есть частотная интерпретация: если вы бросите кубик не один раз, а, скажем, тысячу и подсчитаете исходы, окажется, что четное число выпало примерно пятьсот раз, то есть в половине случаев.

Обычно все пять интерпретаций совпадают. Взять хотя бы подбрасывание монетки: она симметрична; орел — ровно один из двух равновероятных исходов; внутренний голос не может выбрать между «наверняка орел» и «наверняка решка»; аргументы в пользу орла так же сильны, как аргументы в пользу решки; подбрасывая монетку многократно, мы увидим орла в половине случаев. В любой из интерпретаций вероятность орла составляет 0,5. И тем не менее все они значат не одно и то же и порой расходятся между собой. Когда это происходит, оценки вероятности могут вызвать замешательство, спровоцировать конфликт или даже привести к трагедии.

Поразительнее всего, что первые четыре интерпретации приложимы к немного мистическому понятию вероятности единичного случая. Какова вероятность, что вам больше 50 лет? Что следующим папой римским станет Боно из группы U2? Что Бритни Спирс и Кэти Перри — одно и то же лицо? Что на Энцеладе, одном из спутников Сатурна, есть жизнь? Вы можете возразить, что такие вопросы бессмысленны: вам или больше пятидесяти, или нет и к «вероятности» это не имеет никакого отношения. Но в рамках субъективистского подхода я вполне могу численно выразить свое неведение. Это до глубины души оскорбляет статистиков, которые хотели бы зарезервировать концепцию вероятности для относительной частоты события в ряду ему подобных — частоты, которая совершенно реальна и может быть вычислена. Один даже съязвил, что вероятность единичного случая должны изучать не математики, а психоаналитики[158].

Обычным людям концепция численной вероятности единичного события также дается с трудом. Они злятся на метеорологов, промокнув до нитки в день, когда вероятность дождя по прогнозу была 10 %, и смеются над социологами, которые свели воедино результаты всех опросов общественного мнения и предсказали, что вероятность победы Хиллари Клинтон на выборах президента США в 2016 г. составляет 60 %. Прогнозисты отбиваются, апеллируя к частотному пониманию вероятности: в один из десяти дней, для которых дан такой прогноз, дождь идет; в ходе шести из десяти выборов с такими же данными опросов побеждает лидирующий кандидат. В этом комиксе босс Дилберта демонстрирует распространенное заблуждение{19}.

Как мы уже видели в ситуации с Линдой в главе 1 и снова увидим в следующей, если вместо степени уверенности в наступлении единичного события подавать вероятность как частоту события в ряду ему подобных, люди переосмысливают свои представления. Обвинитель, который заявляет в городском суде: «Вероятность того, что ДНК на одежде жертвы совпадет с ДНК подозреваемого в случае его невиновности составляет один к ста тысячам», скорее выиграет дело, чем тот, что скажет: «У одного из каждых ста тысяч невиновных жителей этого города ДНК неотличима от ДНК c одежды жертвы». Первое утверждение воспринимается как оценка субъективного сомнения, практически неотличимая от нуля; второе заставляет вообразить себе этого ложно обвиненного парня в компании других таких же обитателей мегаполиса.

Кроме того, люди путают вероятность в смысле частоты с предрасположенностью. Герд Гигеренцер вспоминал, как посетил с экскурсией ракетостроительный завод и услышал от гида, что коэффициент безопасности ракеты-носителя Ariane равен 99,6 %[159]. Стояли они при этом перед стендом, повествующим об истории 94 ракет: восемь из них разбились или взорвались. Когда Гигеренцер спросил, как могут ракеты с коэффициентом безопасности 99,6 % отказывать почти в 9 % случаев, гид объяснил, что коэффициент безопасности рассчитывается исходя из надежности отдельных компонентов ракеты, а аварии — следствие человеческих ошибок. Но нас-то прежде всего заботит, как часто ракета выскальзывает из крепких объятий земного притяжения и как часто в них возвращается (что бы ни послужило тому причиной); следовательно, единственная интересующая нас вероятность — это общая частота. То же недопонимание заставляет некоторых удивляться, почему популярному кандидату, который на голову обходит всех конкурентов, приписывают только 60 % вероятности победы на выборах, хотя ничто, кроме какого-нибудь сюрприза в последний момент, уже не может ему помешать. Все дело в том, что при оценке вероятности учитываются и сюрпризы в последний момент.

Вероятность и доступность

Несмотря на разные ее интерпретации, вероятность тесно связана с отношением числа событий к возможным исходам — либо напрямую, в классическом и частотном понимании, либо косвенно, в остальных случаях. Безусловно, утверждая, что одно событие вероятнее другого, мы имеем в виду, что оно случится чаще при наличии такой возможности. Чтобы оценить риск, нам нужно подсчитать число реально случившихся примеров события и мысленно разделить его на число ситуаций, когда оно могло бы случиться.

При этом одно из самых примечательных открытий науки, изучающей, как люди формируют свои суждения, сводится к тому, что вероятность они оценивают не так. Мы судим о вероятности по легкости, с какой припоминаем примеры такого события, — привычка, которую Тверски и Канеман назвали эвристикой доступности[160]. В качестве приблизительной оценки вероятности мы используем ранжированную выдачу поисковой системы нашего мозга — картинки, истории и мысленные видеоролики, которые выскакивают там в первую очередь. Эвристика доступностииспользует одно из свойств человеческой памяти: чем чаще мы с чем-то сталкиваемся, тем прочнее след, оставленный этим чем-то в нашем мозге. Поэтому рассуждать от конца к началу и оценивать частоту события по легкости припоминания — стратегия, которая часто оказывается вполне оправданной. Если вас спросят, какие птицы чаще всего встречаются в вашем городе, вы не ошибетесь, если покопаетесь в памяти и назовете не свиристелей и мухоловок, а голубей и воробьев, не утруждая себя обращением к результатам орнитологических исследований.

На протяжении практически всей истории человечества единственными способами оценить частоту события были слухи и эвристика доступности. Отдельные правительства собирали статистические данные, однако они считались государственной тайной и были доступны лишь бюрократической элите. В XIX в., с появлением либеральных демократий, информация обрела статус общественного достояния[161]. Но даже сегодня, когда чуть ли не обо всем на свете можно разузнать после пары щелчков компьютерной мыши, немногие дают себе труд этим воспользоваться. Мы инстинктивно опираемся на свои воспоминания, которые обманывают всякий раз, когда их сила не отражает реальной частоты событий. Так случается, если наш опыт представляет собой смещенную выборку примеров или если такие воспоминания подняты или опущены в мысленной поисковой выдаче под влиянием психологических факторов вроде свежести, яркости или силы эмоционального воздействия. Последствия этого колоссальны.

Обо всем, что случились не с нами, мы узнаем с помощью средств массовой информации. Освещение в СМИ, таким образом, вносит огромный вклад в восприятие частоты и оценку риска. Люди считают, что у них больше шансов погибнуть от торнадо, чем от астмы, несмотря на то что от астмы умирают в 80 раз чаще, — вероятно, причина в том, что торнадо гораздо фотогеничнее[162]. По той же причине чем чаще какие-то типы людей появляются в новостях, тем обильнее они представлены в нашей мысленной статистике. Какая доля девочек-подростков во всем мире становятся матерями ежегодно? Опрошенные подозревают, что таких 20 %, что примерно в 10 раз больше, чем в реальности. Какую долю американцев составляют иммигранты? Люди предполагают, что 28 %; верный ответ: 12 %. Геи? Американцы считают, что таковых 24 %; опросы дают 4,5 %[163]. Афроамериканцы? Около трети, говорят люди, что примерно в два с половиной раза выше реальной цифры в 12,7 %. Но эта завышенная оценка все равно точнее предположений о численности еще одного подозрительного меньшинства, евреев, где респонденты ошибаются в девять раз (18 % против 2 %)[164].

Эвристика доступности — важная движущая сила мировых событий, причем движет она их, как правило, в нерациональном направлении. Если не считать болезней, самой серьезной угрозой жизни остаются несчастные случаи, в которых гибнет примерно 5 млн человек в год (из 56 млн смертей в целом), причем около четверти из них приходится на дорожно-транспортные происшествия[165]. Но автомобильные аварии редко попадают в новости, разве что оборвется жизнь какой-нибудь фотогеничной знаменитости, и в целом это бедствие мало волнует людей. Авиакатастрофы, напротив, освещаются подробнейшим образом, хотя в целом по миру в них погибает около 250 человек ежегодно, что делает самолет примерно в 1000 раз безопаснее автомобиля в пересчете на пассажиро-километры[166]. При этом у каждого из нас есть знакомые, которые боятся летать, но нет таких, кто боялся бы садиться в машину. Известие об авиакатастрофе может так напугать иного человека, что он на многие месяцы откажется от перелетов в пользу путешествий по скоростным автомагистралям, где гибнут тысячи[167]. Комикс{20} с сайта SMBC иллюстрирует ту же мысль.

В числе самых ярких и леденящих кровь смертей, какие только можно себе вообразить, — та, о которой поется в песне из «Трехгрошовой оперы»: «Если кровь прольет акула, вся вода кругом красна!»{21},[168] В 2019 г., когда сёрфер с Кейп-Кода стал первой за восемьдесят с лишним лет жертвой акулы в штате Массачусетс, власти установили на всех пляжах грозные предупредительные щиты, напоминающие кадры из фильма «Челюсти», оснастили спасательные станции укладками для остановки кровотечения и изучали возможность обнаружения акул с помощью вышек, дронов, самолетов, аэростатов, сонаров и акустических буйков, а также отпугивания их электромагнитными излучателями и едкими репеллентами. И это несмотря на то, что в ДТП на Кейп-Коде ежегодно гибнет от 15 до 20 человек и недорогие изменения к лучшему — указатели, отбойники и контроль за соблюдением правил дорожного движения — могли бы сохранить больше жизней за гораздо меньшие деньги[169].

Эвристика доступности может повлиять на судьбу целой планеты. Уважаемые ученые-климатологи, проанализировав факты, предупреждают, что «не существует внушающего оптимизм способа стабилизировать климат, не прибегая к использованию ядерной энергии»[170]. Ядерные реакторы — самые безопасные источники энергии, когда-либо имевшиеся в распоряжении человечества. Аварии на шахтах, прорывы плотин гидроэлектростанций, взрывы природного газа, столкновения перевозящих нефть железнодорожных составов убивают людей порой в значительных количествах, а дым от сжигаемого угля делает это в количествах чудовищных — больше полумиллиона человек в год. Однако ядерная энергетика в США десятки лет топчется на месте, а европейская — отброшена назад; нередко ей предпочитают грязный и опасный уголь. В первую очередь сопротивление подогревается памятью о трех авариях: 1979 г., Три-Майл-Айленд — жертв не было; 2011 г., Фукусима — через несколько лет после аварии скончался один из работников (остальные погибли в результате цунами и беспорядочной эвакуации); и 1986 г., Чернобыль, результат советской халатности — 31 человек погиб на месте плюс, вероятно, несколько тысяч скончались от рака. Примерно столько же гибнет из-за выбросов от сжигания угля каждый день [171].

Конечно, эвристика доступности — не единственное, что мешает адекватной оценке рисков. Пол Словик, соавтор Тверски и Канемана, доказал, что люди к тому же переоценивают опасность новых угроз (неизвестное зло страшнее известного), факторов вне их контроля (как будто бы сами они лучше управляют автомобилем, чем пилот — самолетом), того, что создано человеком (и потому избегают генетически модифицированных продуктов, но глотают токсины, которые естественным образом вырабатываются растениями), и всего несправедливого (когда чувствуют, что подвергаются риску ради чужой выгоды)[172]. Если эти напасти дополняются перспективой катастрофы, способной одномоментно прикончить много людей, сумма всех опасений превращается в зловещий риск (dread risk). Очевидные примеры тут — авиакатастрофы, ядерные аварии и террористические атаки.

* * *

Терроризм, как и другие ситуации, в которых люди лишаются жизни из-за преступного умысла, запускает иной механизм страха. Аналитики данных, специализирующиеся на подсчете людских потерь, часто недоумевают, каким образом события, которые не повлекли за собой крупных человеческих жертв, но широко освещались в прессе, вызывают эпохальные социальные сдвиги. Страшнейшей террористической атакой в истории на настоящий момент является 11 сентября 2001 г., унесшее 3000 жизней; в худшие годы от террористических атак в США погибает до нескольких десятков человек — совсем немного по сравнению со смертностью в результате убийств или несчастных случаев. (Эта цифра меньше, например, числа людей, убитых молнией, погибших от укуса пчелы или утонувших в ванне.) Но террористическая атака 11 сентября привела к учреждению нового федерального министерства, началу масштабной слежки за гражданами, усилению охраны общественных зданий, а также к двум войнам, в которых погибло в два раза больше американцев, чем из-за самого теракта, не говоря уже о сотнях тысяч иракцев и афганцев[173].

Еще один пример внушающей непомерные опасения угрозы с низкой смертностью — стрельба в школах: в США жертвами таких происшествий становятся примерно 35 человек в год. За тот же период в стране регистрируется около 16 000 убийств[174]. Но американские школы тратят миллиарды долларов на сомнительные меры безопасности: они устанавливают пуленепробиваемые классные доски, выдают учителям ружья, стреляющие зарядами со слезоточивым газом, запугивают и травмируют детей учебными тревогами. В 2020 г. жестокое убийство невооруженного афроамериканца Джорджа Флойда белым полицейским вызвало массовые протесты и неожиданно привело к тому, что университеты, газеты и корпорации приняли на вооружение радикальную академическую доктрину под названием «критическая расовая теория». Весь этот переполох был вызван ощущением, будто в результате полицейского произвола черные американцы подвергаются серьезному риску быть убитыми. Но, как и в случае с терроризмом и стрельбой в школах, цифры рисуют другую картину. В среднем от рук полицейских в США в год гибнет 65 невооруженных граждан всех рас; 23 из них — афроамериканцы. Это примерно 0,3 % от тех 7500 афроамериканцев, что ежегодно становятся жертвами убийств[175].

Но объяснять преувеличенную реакцию на преданные гласности убийства одним лишь страхом, подогреваемым эвристикой доступности, — неточно в психологическом отношении. Как и во многих других случаях кажущейся нерациональности, здесь действуют иные логические механизмы, которые служат целям, отличным от достоверной оценки рисков. Наша несоразмерная реакция на злодейское убийство может быть нерациональной в терминах теории вероятности, зато очень даже рациональной в терминах теории игр (глава 8). Убийство не похоже на другие смертельные угрозы. Урагану или акуле плевать, как мы отнесемся к вреду, который они нам наносят, но убийце-человеку может быть не все равно. Поэтому, реагируя на убийство неприкрытым шоком и яростью, удваивая усилия по самозащите и подчеркивая приверженность идее правосудия или возмездия, общество посылает замышляющим аналогичные преступления четкий сигнал — и, возможно, тем самым заставляет их передумать.

Теория игр может объяснить и неистовство, вызываемое особым типом событий, который в 1960-х гг. описал Томас Шеллинг и который можно назвать попранием общественных основ[176]. Это грубый, случившийся на глазах у всех произвол в отношении представителя или символа некоего сообщества. Такое событие ощущается как невыносимое оскорбление и заставляет сообщество восстать ради праведной мести. В качестве примеров можно привести подрыв американского крейсера «Мэн» в 1898 г., послуживший толчком к Испано-американской войне; потопление «Лузитании» в 1915 г., подтолкнувшее США к вступлению в Первую мировую; поджог Рейхстага в 1933 г., способствовавший установлению нацистского режима; атаку на Пёрл-Харбор в 1941 г., заставившую Америку вступить во Вторую мировую; террористический акт 11 сентября, использованный для оправдания вторжения в Афганистан и Ирак; и оскорбление торговца фруктами в Тунисе в 2010 г., чье самосожжение дало начало тунисской революции и всей Арабской весне. В основе подобных реакций лежит в буквальном смысле общее знание: все знают, что все знают, что о случившемся знают все[177]. Общее знание необходимо для солидарности: каждый действует исходя из ожидания, что и другие не останутся в стороне. Источником общего знания становятся центры внимания — публичные события, очевидцы которых видят, что и другие люди были их свидетелями. Попрание общественных основ может стать тем общим знанием, которое решает серьезную проблему: как заставить людей действовать сообща, если недовольство нарастает постепенно и кажется, что подходящий момент для выступления так никогда и не настанет. Деяние, которое нельзя проигнорировать, может одновременно вызвать возмущение у разобщенных единомышленников, превратив их в решительный и сплоченный коллектив. Размер реального вреда значения при этом не имеет.

Мало того, даже оценивать этот вред — табу. Попрание общественных основ приводит к возникновению того, что психолог Рой Баумайстер назвал нарративом жертвы, — нравоучительной аллегории, где пагубный акт возводится в разряд трансцендентного, а причиненный ущерб сакрализуется как непоправимый и непростительный[178]. Для этого нарратива не важна точность, его задача — укрепить солидарность. Складывается общее мнение, что копаться в деталях, выясняя, что же случилось в реальности, не просто неуместно — это святотатство или предательство[179].

В идеальном случае попрание общественных основ способно подтолкнуть к решению давно назревшей проблемы — так, например, убийство Джорджа Флойда активизировало борьбу с системным расизмом в США. При наличии разумного руководства общее возмущение может привести к продуманным изменениям: как говорят политики, «ни один кризис не должен пропасть втуне»[180]. Но история таких всплесков негодования свидетельствует, что эти ситуации способны наделять властью демагогов и обрекать возбужденные толпы на катастрофические ошибки. В целом стратегия точно оценивать ущерб и пропорционально на него реагировать кажется мне куда более выгодной[181].

* * *

Попрание общественных основ не может стать общим знанием без освещения в средствах массовой информации. Именно после гибели крейсера «Мэн» обрел популярность термин «желтая пресса». Даже когда газеты не разжигают в читателях ура-патриотическую истерию, риск неадекватных реакции общественности имеется в такой ситуации всегда. Я полагаю, журналисты не особенно задумываются о том, как освещение событий в СМИ активирует когнитивные предрассудки и искажает восприятие публики. Циники могут возразить, что журналистам это до лампочки, поскольку все, что их интересует, — это клики и просмотры. Но большинство знакомых мне журналистов — идеалисты, искренне уверенные, что, информируя публику, они исполняют свой высокий долг.

Пресса — машина по производству доступности. Она пичкает нас единичными историями, на которых мы строим свое представление о частоте событий, причем излагает их так, что мы неизбежно оказываемся дезориентированными. Новости — это то, что происходит, а не то, что не происходит. Знаменатель дроби, описывающей истинную вероятность события (то есть все ситуации, в которых событие могло случиться, включая те, когда оно не случилось), скрыт от глаз, так что мы не понимаем, насколько часто такие вещи случаются на самом деле.

Более того, это искажение не бессистемно, оно раз от разу заставляет нас фокусироваться на неприятном. Внезапно случаются, как правило, всякие гадости: война, массовое убийство, голод, финансовый кризис, — а хорошие известия обычно заключаются в том, что не случилось ничего: существует себе какое-то скучное государство, которое ни с кем не воюет, или ничем не примечательный регион, население которого сыто и здорово. Прогресс — дело не одного дня; изменения к лучшему нарастают со скоростью в несколько процентных пунктов в год и меняют мир незаметно. Как подметил экономист Макс Роузер, новостные сайты могли бы публиковать заголовки вроде «137 000 человек избавились вчера от крайней бедности» ежедневно на протяжении последних 25 лет[182]. Но таких новостей вы нигде не прочтете, поскольку не было такого, например, четверга в октябре, когда внезапно случилось это радостное событие. Именно поэтому одно из величайших достижений в истории человечества — миллиард с четвертью переставших быть нищими людей — прошло незамеченным.

Неведение измеримо. Службы по изучению общественного мнения раз за разом подтверждают, что люди излишне оптимистично оценивают собственную жизнь, но слишком пессимистичны относительно состояния общества в целом. Например, участники большинства опросов, проведенных с 1992 по 2015 г., в период, который криминологи окрестили «Великим американским снижением преступности», считали, что уровень преступности растет[183]. В своем проекте «Неведение» Ханс Рослинг, Ола Рослинг и Анна Рослинг-Реннлунд показали, что большинство образованных людей понимают глобальные тенденции с точностью до наоборот: они думают, что показатели продолжительности жизни, грамотности и крайней бедности ухудшаются, хотя все они кардинально улучшились[184]. (В 2020 г. пандемия ковид-19 развернула эти тенденции вспять, но почти наверняка это временное явление.)

Неведение, обусловленное эвристикой доступности, может быть опасным. Безостановочно прокручиваемая в голове хроника неудач и катастроф способствует росту цинизма и неверия в способность науки, либеральной демократии и институтов всемирного сотрудничества улучшать человеческую жизнь. Итогом может стать парализующий фатализм или безрассудный радикализм: призывы сокрушить государственную машину, осушить политическое болото или отдать власть демагогу, который клянется, что только он один в силах все исправить[185]. К тому же торгующая бедами журналистика обеспечивает террористов и массовых убийц извращенной мотивацией: используя слабости этой системы, они обретают свой миг славы[186]. Ну и особое место в журналистском аду уготовано писакам, которые в 2021 г., когда стали доступны вакцины от ковида с доказанной эффективностью в 95 %, сочиняли статьи об умерших от вируса вакцинированных — что по определению не новость, поскольку с самого начала было ясно, что такие случаи должны встречаться, — и отпугнули от вакцинации, которая могла спасти им жизнь, многие тысячи людей.

Как же распознать опасности, которые действительно нам угрожают, как сверить наши представления с реальностью? Потребители новостей должны знать о встроенных в систему предрассудках и регулировать свою информационную диету, добавляя в нее источники, рисующие более широкую статистическую картину: грубо говоря, меньше фейсбука{22}, больше Our World in Data[187]. Журналистам же стоило бы подавать сенсационные новости в контексте. Сообщение об убийстве, или об авиакатастрофе, или о нападении акулы лучше сопровождать годовыми показателями подобных происшествий, знакомя читателя не только с числителем вероятности, но и с ее знаменателем; регресс или полосу неудач лучше бы помещать в контекст долгосрочных тенденций. Новостные источники могли бы публиковать сводные таблицы национальных и мировых индикаторов: уровни убийств, выбросов углекислого газа, военных потерь, демократии, преступлений на почве ненависти, насилия в отношении женщин, бедности и так далее, — чтобы читатели могли видеть тенденции своими глазами и понимали, какие стратегии способны изменить ситуацию в нужном направлении. Хотя редакторы твердят мне, что читатели терпеть не могут математики и не обрадуются, если репортажи и иллюстрации будут перемежаться цифрами, опыт их же собственных изданий опровергает такие снобистские заявления. Люди жадно поглощают количественные данные в прогнозах погоды, биржевых сводках и турнирных таблицах, так что мешает снабжать ими новости?

Вероятность соединительных, разделительных и условных суждений

Ведущий телевизионного прогноза погоды объявляет, что в субботу вероятность дождя составляет 50 %, в воскресенье — тоже 50 %, а затем подводит итог: вероятность дождя в выходные — 100 %[188]. В бородатом анекдоте человек берет с собой в самолет бомбу из соображений безопасности: каковы шансы, рассуждает он, что на борту окажется сразу две бомбы? А знаете ли вы, как легко доказать, что папа римский — практически наверняка инопланетянин? Вероятность того, что случайно взятый землянин окажется папой римским, минимальна: один на 7,8 миллиарда, или 0,00000000013; Франциск — папа римский; следовательно, вряд ли Франциск — землянин[189].

Рассуждая о вероятностях, сбиться очень легко. Перечисленные выше нелепости — следствие ошибок в понимании следующего раздела теории вероятности — вычисления вероятности конъюнкции (соединительного суждения), дизъюнкции (разделительного суждения), дополнения и импликации (условного суждения). Не удивляйтесь, если эти термины звучат знакомо, — это принятые в теории вероятности эквиваленты логических операторов и, или, не и если-то, с которыми мы познакомились в предыдущей главе. Формулы тут просты, но в каждой из них таится ловушка, порой ведущая к вероятностным конфузам[190].

Вероятность конъюнкции двух независимых событий, Р(А и В) равна произведению вероятностей каждого: Р(А) × Р(В). У Гринов двое детей; какова вероятность, что у них две дочки? Она равна вероятности, что старший ребенок — девочка (0,5), помноженной на вероятность, что младший ребенок — девочка (0,5), то есть 0,25. Если перевести с языка вероятности единичного случая на язык частотной интерпретации, это значит, что в четверти всех семей с двумя детьми растут две девочки. Классическая интерпретация еще проще. Перечислим все возможные варианты: мальчик — мальчик, мальчик — девочка, девочка — мальчик, девочка — девочка. Две девочки — один шанс из четырех.

Ловушка в формуле вероятности конъюнкции кроется в оговорке независимые. События независимы, если они не связаны друг с другом: шанс столкнуться с первым никак не влияет на шанс столкнуться со вторым. Для примера представьте себе общество, возможно в не столь отдаленном будущем, где люди могут выбирать пол ребенка. Допустим, все родители там — гендерные шовинисты, половина из которых предпочитает мальчиков, а другая — девочек. Если первенец в семье — девочка, значит, родители уже один раз выбрали девочку, следовательно, и во второй раз они тоже выберут девочку. И все наоборот, если первенец — мальчик. Эти события не являются независимыми, и перемножать вероятности было бы ошибкой. Если предпочтения абсолютны, а технологии совершенны, то в каждой семье будут либо только сыновья, либо только дочери, и вероятность, что в семье с двумя детьми растут две девочки, будет равна 0,5, а не 0,25.

Ошибки в оценке независимости событий могут привести к глупейшим просчетам. Когда череда редких явлений затрагивает не изолированные друг от друга элементы: соседей по подъезду, заражающих друг друга гриппом, или членов одной социальной группы, перенимающих привычки друг у друга, или ответы одного-единственного респондента, который проявляет одни и те же предубеждения в каждом вопросе, или данные регулярных измерений чего бы то ни было, для чего характерна инерция, — в таких случаях мы наблюдаем одно-единственное событие, а не странную их цепь, и перемножать вероятности нельзя. Например, если на протяжении 12 месяцев после установки в городе табличек «Соседского дозора» преступность держалась на уровне ниже среднего, было бы ошибкой думать, что этой удачной полосой мы обязаны табличкам, а не случайности. Уровень преступности меняется медленно, характеристики одного месяца плавно перетекают в другой, и ситуация больше напоминает однократное подбрасывание монеты, чем последовательность из двенадцати таких подбрасываний.

Неверное применение формулы вероятности конъюнкции в правосудии чревато не просто математическими ошибками, но и несправедливыми приговорами. Печально известен пример высосанного из пальца «закона Мидоу», названного в честь британского педиатра, который заявил: расследуя случаи синдрома внезапной детский смертности, нужно считать, что «один случай в семье — трагедия, два — подозрительное совпадение, а три — убийство, если не доказано обратное». В 1999 г., выступая в качестве эксперта в деле юриста Салли Кларк, потерявшей двоих новорожденных сыновей одного за другим, этот врач утверждал, что вероятность одной внезапной младенческой смерти в благополучной некурящей семье составляет 1 к 8500, а двух смертей — 1 к 8500 в квадрате, то есть 1 к 72 миллионам. Кларк приговорили в пожизненному заключению за убийство. Возмущенные статистики указали на ошибку: случаи младенческой смертности в одной семье не являются независимыми событиями, потому что у братьев может быть одна и та же генетически обусловленная предрасположенность, в доме, где живет семья, могут присутствовать некие факторы высокого риска, а родители могут отреагировать на первую трагедию излишними предосторожностями, которые только повысят вероятность второй. Через несколько лет Кларк выпустили после второго обжалования приговора (на других основаниях), а в последующие годы судам пришлось пересмотреть сотни дел, содержавших ту же ошибку[191].

Еще один пример ошибки при вычислении конъюнкции — сумасбродная попытка Дональда Трампа и его сторонников оспорить результаты выборов 2020 г., основанная на беспочвенных заявлениях о фальсификации результатов. В заявлении, поданном в Верховный суд США, генеральный прокурор Техаса Кен Пакстон писал:

Вероятность, что экс-вице-президент Байден победит на прямых выборах в любом из четырех штатов — Джорджии, Мичигане, Пенсильвании и Висконсине — по отдельности, учитывая, что первоначально, по состоянию на 3 часа утра 4 ноября 2020 г., президент Трамп опережал Байдена в этих штатах, меньше, чем один на квадрильон, или 1 к 1 000 000 000 000 000. Шансы экс-вице-президента Байдена победить сразу во всех четырех штатах составляют менее одного на квадрильон в четвертой степени.

Удивительная математика Пакстона предполагает, что голоса, накапливающиеся по ходу подсчета, статистически независимы, словно ряд бросков игральной кости. Но горожане голосуют не так, как жители пригородов, которые, в свою очередь, голосуют не так, как сельские жители, а избиратели, голосовавшие лично, голосуют не так, как те, кто голосовал по почте (особенно на выборах 2020 г., когда Трамп громогласно призывал своих сторонников не голосовать по почте). Решения избирателей каждой из этих групп не являются независимыми, а базовые оценки отличаются от группы к группе. Кроме того, так как результаты по избирательным участкам обнародуют сразу по окончании подсчета, а голоса, поданные по почте, прибавляются к ним позже, по мере поступления данных, промежуточная сумма голосов в пользу каждого из кандидатов то растет, то падает, и экстраполировать окончательные итоги на основании промежуточных не представляется возможным. Абсурдность обвинений достигла четвертой степени, когда Пакстон перемножил выдуманные вероятности по каждому из четырех штатов, итоги выборов в которых также не являются независимыми: то, что влияло на мнение избирателей Мичигана, влияло, скорее всего, и на избирателей Висконсина[192].

* * *

Статистическая независимость связана с понятием причинности: если одно событие влияет на другое, они не являются статистически независимыми (хотя, как мы еще увидим, обратное неверно: события, не связанные отношениями причины и следствия, могут оказаться зависимыми статистически). Вот почему ошибка игрока — это ошибка. Одно вращение колеса рулетки никак не влияет на другое, поэтому азартный человек, рассчитывающий, что череда «черного» вымостит дорожку «красному», проиграется до нитки: вероятность выпадения «красного» всегда чуть меньше 0,5 (потому что есть еще зеленые ячейки 0 и 00). Заметьте, что ошибаться относительно статистической независимости можно и так и эдак: можно ошибочно предполагать как независимость (закон Мидоу), так и зависимость событий (ошибка игрока).

Зависят события друг от друга или нет, очевидно не всегда. Одна из известнейших попыток приложить науку о когнитивных искажениях к решению житейских загадок — анализ феномена «горячей руки» в баскетболе, произведенный Тверски в сотрудничестве с социальным психологом Томасом Гиловичем[193]. Любому болельщику известно, что время от времени баскетболист может быть «в ударе», «на кураже» или «на драйве»; тут сразу вспоминается «серийный бомбардир» Винни Джонсон, который в 1980-е гг. играл на позиции атакующего защитника в Detroit Pistons и заслужил прозвище «Микроволновка», потому что умел молниеносно «разогреть» атаку. Вопреки мнению болельщиков, тренеров, игроков и спортивных журналистов, Тверски и Гилович пришли к выводу, что «горячая рука» — иллюзия, своего рода ошибка игрока. Проанализированные ими данные свидетельствовали, что результат каждого броска статистически независим от предшествующей череды попыток забросить мяч в кольцо.

Однако, не изучив данные, неверно отрицать реальность феномена «горячей руки» по примеру ошибки игрока просто из-за отсутствия причинно-следственной связи. В отличие от колеса рулетки, тело и мозг спортсмена обладают памятью, и думать, что всплеск энергии или уверенности в себе может длиться несколько минут подряд, — отнюдь не суеверие. Так что другие статистики не нанесли удара по научному мировоззрению, когда покопались в данных еще раз и пришли к выводу, что светила науки ошиблись, а фанаты были правы: феномен «горячей руки» в баскетболе существует. Экономисты Джошуа Миллер и Адам Санхурхо показали: если выделить из последовательности данных череду попаданий или промахов, результат следующей за этой чередой попытки не является статистически от нее независимым. Дело в том, что, если попытка оказалась удачной, она продолжает счастливую полосу, и ее могли изначально к ней причислить. Любая попытка, которая выделяется в ряду только потому, что случилась следом за счастливой полосой, скорее будет неудачной — такой, которую невозможно определить как часть полосы везения. Это перечеркивает вычисления, основанные на предположении о случайности событий, что, в свою очередь, опровергает заключение, будто баскетболисты так же непоследовательны, как колесо рулетки[194].

Ошибка ошибки «горячей руки» преподает нам три урока. Во-первых, события могут быть статистически зависимыми не только если одно из них является причиной другого, но и если оно влияет на то, какое событие выбирается для сравнения. Во-вторых, ошибка игрока может возникать благодаря отчасти рациональному свойству восприятия: когда мы ищем цепочки идентичных исходов в длинном ряду событий, череда определенной длины действительно с большей вероятностью прервется, чем продолжится. В-третьих, вероятность действительно бывает глубоко неинтуитивна: даже знатоки способны наделать ошибок в вычислениях.

* * *

Теперь давайте рассмотрим вероятность дизъюнкции событий, Р(А или В). Она равна сумме вероятностей А и В по отдельности минус вероятность (А и В). Если у Браунов двое детей, то вероятность, что хотя бы один из них — девочка (то есть что первый ребенок — девочка или второй ребенок — девочка), равна 0,5 + 0,5–0,25, то есть 0,75. Тот же результат мы получим, перечислив комбинации: три варианта (мальчик — девочка, девочка — девочка, девочка — мальчик) из четырех (мальчик — девочка, мальчик — мальчик, девочка — мальчик, девочка — девочка). Можно еще подсчитать частоту: на большой выборке семей с двумя детьми вы обнаружите, что в 75 % из них растет хотя бы одна девочка.

Формула вероятности разделительного высказывания подсказывает, где ошибся телеметеоролог, заявивший, что в выходные обязательно прольется дождь, потому что и в субботу, и в воскресенье вероятность дождя составляет 50 %: сложив две вероятности, он дважды посчитал все те выходные, в которые дождь будет идти два дня подряд, то есть забыл вычесть конъюнкцию, равную 0,25. Он применил правило, которое работает для исключающего или (XOR), а именно А или В, но не то и другое одновременно. Вычисляя дизъюнкцию взаимно исключающих событий, складывать их вероятности можно: их сумма всегда будет равна единице. Вероятность, что ребенок окажется либо мальчиком (0,5), либо девочкой (0,5), равна сумме двух этих вероятностей, то есть 1, других вариантов нет (для наглядности я придерживаюсь здесь идеи гендерной бинарности и не учитываю интерсекс-детей). Забыв об этой разнице и спутав пересекающиеся события со взаимно исключающими, можно получить умопомрачительные результаты. Представьте, что метеоролог предсказывает 50 %-ную вероятность дождя в субботу, в воскресенье и в понедельник и заключает, что на протяжении длинных выходных дождь прольется с вероятностью 1,5.

Вероятность дополнения события, а именно P(не-А) (А не случится), равна 1 минус вероятность P(А) (А случится). Это удобно, когда нам нужно оценить вероятность «как минимум одного» события. Помните Браунов с их то ли двумя, то ли одной дочкой? Как минимум одна дочка — это то же самое, что не все дети — сыновья, и вместо вычисления дизъюнкции (первый ребенок девочка или второй ребенок девочка) мы можем вычислить дополнение конъюнкции: 1 минус вероятность рождения двух мальчиков (которая равна 0,25), и получить в итоге 0,75. В случае двух событий неважно, какой из формул пользоваться. Но если нам нужно посчитать вероятность как минимум одного А в крупном наборе событий, правило дизъюнкции потребует кропотливого сложения и вычитания массы комбинаций. Гораздо легче вычислить вероятность «не все не-А», то есть 1 минус произведение всех вероятностей А.

Предположим, например, что каждый год характеризуется 10 %-ной вероятностью начала войны. Каковы шансы, что на протяжении десяти лет разразится хотя бы одна война? (Давайте примем, что войны — независимые, а не контагиозные события, какими они, похоже, являются.)[195] Вместо того чтобы прибавлять к вероятности войны в год № 1 вероятность войны в год № 2 и вычитать из этой суммы вероятность того, что война начнется и в год № 1, и в год № 2 и так далее для всех возможных комбинаций, мы можем просто вычислить шансы, что никакой войны за десять лет не вспыхнет, и вычесть их из единицы. Вероятность десяти мирных лет равна вероятности, что война не начнется в каждый отдельный год из этих десяти, а именно 0,9, умноженному само на себя десять раз (0,9 × 0,9 × …0,9, или 0,9^10, что равно 0,35). Вычтя 0,35 из единицы, получаем 0,65.

* * *

И наконец, мы добрались до условной вероятности: вероятности А при условии, что В верно, что записывается как Р(А|В). Смысл этого понятия прост: это всего лишь вероятность то в связке если-то. Рассчитать ее тоже не сложно: это вероятность (А и В), деленная на вероятность В. Тем не менее условная вероятность — источник бесчисленных конфузов, просчетов и промахов при оценке вероятности, начиная с ошибки, которую совершает безнадежный идиот из приведенного ниже комикса XKCD[196]. Он спутал простую вероятность, или базовую оценку риска гибели от удара молнии, Р(убит молнией) с условной вероятностью погибнуть от удара молнии при условии, что ты находишься на улице в сильную грозу: Р(убит молнией | на улице в сильную грозу).

Хотя расчет условной вероятности прост, интуитивно его не ухватишь, пока не представишь себе ситуацию и не конкретизируешь ее (как всегда). Взгляните на диаграммы Венна, где площадь областей на листе соотносится с числом исходов. Прямоугольник, площадь которого принимается за единицу, соответствует всей совокупности возможных исходов. Круг А заключает в себе все события А, и на рисунке слева вверху видно, что вероятность А равна соотношению площади круга А (выделенного темным цветом) к площади светло-серого прямоугольника — другими словами, числу случившихся событий, деленному на число его возможностей случиться. Рисунок справа вверху иллюстрирует вероятность (А или В) — это вся темная зона, то есть площадь А плюс площадь В минус та долька, где множества А и В пересекаются — (А и В), а иначе мы посчитаем ее дважды. Эта же долька, Р (А и В), выделена темным цветом на нижнем левом рисунке.

Рисунок, помещенный внизу справа, раскрывает смысл понятия условной вероятности. Здесь видно, что при таком расчете мы должны игнорировать пространство всех теоретически возможных исходов (белого цвета) и сосредоточить внимание только на исходах, когда случилось В, то есть на светло-сером круге B. Давайте попробуем вычислить, какую долю от них составляют такие, где случилось и А тоже, — это площадь дольки (А и В), деленная на площадь круга В. Какая доля случаев появления человека на улице в сильную грозу (В) завершилась гибелью от удара молнии (А и В)? Вот почему мы вычисляем условную вероятность Р(А|В) путем деления вероятности конъюнкции Р(А и В) на базовую оценку Р(В).

Вот пример: у Греев двое детей. Старшая — девочка. Какова при этом вероятность, что дочек у Греев две? Давайте переведем вопрос в термины условной вероятности, то есть вероятности, что первый ребенок — девочка и второй ребенок — девочка, при условии, что первый ребенок — девочка. Это можно записать так: Р (1-й = девочка и 2-й = девочка | 1-й = девочка). Следуя формуле, нам нужно разделить конъюнкцию, которая, как мы уже подсчитали, равна 0,25, на вероятность появления на свет первой девочки, которая составляет 0,5; в результате мы получим 0,5. Или, если рассуждать в классической парадигме, разделив один исход (девочка — девочка) на две возможности (девочка — девочка и девочка — мальчик), получим 1/2.

Условная вероятность помогает уточнить понятие статистической независимости, объяснение которого я не довел до конца. Теперь мы можем дать такое определение: А и В независимы, если для всех В вероятность А при условии В равна вероятности А (и то же самое верно для В). Помните ошибку перемножения вероятностей при вычислении конъюнкции зависимых событий? Хотите узнать правильное решение? Легко: вероятность конъюнкции P(А и В), если они не являются независимыми, равна вероятности А, умноженной на вероятность В при условии А, то есть Р(А) × Р(В|А).

Зачем я так и сяк кручу понятие условной вероятности, объясняя его то словами, то логическими функциями, то математическими формулами, то диаграммой Венна? Потому что условная вероятность — источник стольких ошибок, что еще одно объяснение лишним не будет[197].

Если вы мне не верите, подумайте об Уайтах, еще одной семье с двумя детьми. Как минимум один из детей — девочка. Какова вероятность, что оба ребенка девочки, то есть условная вероятность рождения двух девочек при условии, что одна девочка в семье точно есть, или, в математической записи, Р(1-й = девочка и 2-й = девочка | 1-й = девочка или 2-й = девочка)? Эту задачку верно решают столь немногие, что статистики называют ее парадоксом мальчика и девочки. Самый частый ответ 0,5; правильный — 0,33. Конкретное мышление в этом случае может привести к ошибке: люди представляют себе старшую девочку, понимают, что у нее может родиться либо брат, либо сестра, и решают, что сестра здесь — один шанс из двух. Они забывают, что эта известная нам девочка может оказаться младшей, а не старшей сестрой. Если правильно перечислять возможные варианты, мы получим один исход (девочка — девочка), деленный на три возможности (девочка — девочка, девочка — мальчик, мальчик — девочка), то есть 1/3. Или, по формуле условной вероятности, нужно разделить P(девочка и девочка), то есть 0,25, на P(девочка или девочка), то есть 0,75.

Парадокс мальчика и девочки — не просто математический трюк. Он порождается неспособностью нашего воображения пересчитать все возможные варианты и проявляется во множестве ипостасей, включая парадокс Монти Холла. Вот вам простой, но не менее точный эквивалент[198]. Уличные шулеры зарабатывают на жизнь, вовлекая прохожих в игру «Три карты в шляпе». Шулер показывает вам карту, красную с обеих сторон, карту, белую с обеих сторон, и карту, красную с одной стороны и белую с другой. Затем он кладет их в шляпу, встряхивает, вытаскивает одну, демонстрирует, что с лицевой стороны она, скажем, красная, и предлагает поспорить на деньги, что с изнанки она тоже красная (вы отдадите доллар, если изнанка красная, шулер отдаст доллар, если она белая). Это ловушка: шансы, что обратная сторона красная, составляют два к трем. Простаки мысленно пересчитывают карты, вместо того чтобы считать их стороны, забывая, что для красной с обеих сторон карты существует две возможности выпасть красной стороной вверх.

Кстати, помните парня, который пронес бомбу с собой в самолет? Он подсчитал общую вероятность того, что в самолете окажется две бомбы сразу. Но, притащив на борт свою собственную, он уже исключил из рассмотрения большую часть возможностей, представленных знаменателем. Вероятность, которая на самом деле должна его волновать, — условная вероятность присутствия на борту самолета двух бомб, при условии, что одна, его собственная, там уже есть (вероятность чего равна единице). А эта вероятность равна вероятности, что бомбу на борт пронесет кто-то еще, умноженной на 1 (конъюнкция его бомбы и чужой) и разделенной на 1 (вероятность его бомбы), что в итоге, естественно, равно вероятности того, что кто-то другой пронесет на борт бомбу, то есть как раз тому, с чего он и начинал. Эту шутку с успехом использовали в кинофильме «Мир по Гарпу» (The World According to Garp, 1982). Гарп приценивается к дому, когда в здание врезается легкомоторный самолет. Гарп говорит: «Мы его берем. Шансы, что в него врежется еще один самолет, астрономически малы»[199].

Забыть внести в базовую оценку вероятности поправку на заведомо имеющиеся особые обстоятельства — бушующую над вами грозу, бомбу, которую вы принесли с собой, — типичная ошибка при вычислении вероятностей. В 1995 г. в ходе суда над известным футболистом О. Дж. Симпсоном, обвиненным в убийстве жены Николь, прокурор привлек внимание присяжных к тому факту, что Симпсон неоднократно избивал супругу. Адвокат, член нанятой Симпсоном «команды мечты», ответил на это, что очень немногие бьющие жен мужья убивают своих жен — примерно один из двух с половиной тысяч. Ошибку заметила профессор-филолог Элейн Скарри. Николь Симпсон была не просто женщиной, которую бил муж. Она была жертвой избиений, которой к тому же перерезали горло. Так что считать здесь нужно условную вероятность того, что некто убил свою жену при условии, что он ее избивал и она была в итоге убита. А эта вероятность составляет уже 8 из 9[200].

* * *

Еще одна распространенная ошибка при вычислении условной вероятности — спутать вероятность А при условии В с вероятностью В при условии А, что можно назвать статистическим эквивалентом подтверждения консеквента — перехода от если Р, то Q к если Q, то Р[201]. Помните ипохондрика Ирвина, который был уверен, что у него болезнь печени, потому что его симптомы идеально подходили под описание: никакого дискомфорта? Ирвин спутал вероятность отсутствия симптомов при условии заболевания печени (высокую) с вероятностью заболевания печени при условии отсутствия симптомов (низкую). Загвоздка тут в том, что вероятность заболевания печени (ее базовая оценка) низка, а вероятность отсутствия дискомфорта высока.

Если базовые оценки различаются, условную вероятность нельзя переворачивать наоборот. Возьмем пример из жизни — открытие, что треть всех несчастных случаев со смертельным исходом случается дома, которому мы обязаны заголовком «Наше жилье — опасное место». Проблема в том, что дом — именно та точка, где мы проводим большую часть времени, так что, хотя жилье не является каким-то особенно опасным местом, там происходит масса несчастных случаев — просто потому, что там с нами вообще много всякого происходит. Автор заголовка спутал вероятность нахождения человека дома при условии несчастного случая со смертельным исходом (собранную статистику) с вероятностью несчастного случая со смертельным исходом при условии, что человек находится дома, которая на самом деле и интересует читателей. Ошибка становится интуитивно понятной, стоит только взглянуть на диаграмму, где относительные размеры кругов отражают разницу их базовых оценок (А — дни гибельных происшествий, В — дни, проведенные дома).

Левая диаграмма отражает вероятность А при условии В (вероятность несчастного случая со смертельным исходом при условии, что человек находится дома); это отношение площади темно-серой дольки (А и В) к площади большого светло-серого круга (В, быть дома); как видите, оно невелико. Правая диаграмма показывает вероятность В при условии А (вероятность находиться дома при условии несчастного случая со смертельным исходом); это отношение площади той же темно-серой дольки, но на этот раз уже к площади маленького светло-серого круга (несчастные случаи со смертельным исходом), и это отношение уже гораздо больше.

Причина, по которой условную вероятность так легко понять с точностью до наоборот, кроется в том, что язык не всегда позволяет однозначно уловить, к чему эта вероятность относится. «Вероятность наступления несчастного случая дома составляет 0,33» может означать и долю от всех несчастных случаев, и долю от времени, проведенного дома. Разница может потеряться, что повлечет за собой ложную оценку вероятностей. Большая часть велосипедистов, попадающих в дорожно-транспортные происшествия, — мальчики, и журналисты пишут: «Мальчики-велосипедисты подвергаются повышенному риску», что подразумевает, будто мальчики безответственнее девочек, хотя на самом деле может оказаться, что они просто чаще катаются на велосипеде. Совершая ошибку, которую статистики называют ошибкой обвинителя, окружной прокурор заявляет: вероятность, что группа крови жертвы случайно совпадет с группой крови, обнаруженной на одежде подсудимого, составляет 3 % — и заключает, что подсудимый виновен с вероятностью 97 %. Он спутал (и надеется, что присяжные спутают) вероятность совпадения группы крови при условии невиновности подсудимого с вероятностью невиновности подсудимого при условии совпадения группы крови[202]. Как вычислить эту вероятность правильно — тема следующей главы, посвященной байесовскому мышлению.

Двусмысленность условных вероятностей может спровоцировать скандал. В 2019 г. пара социологов произвела фурор, опубликовав исследование в престижном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, где они, опровергая всеобщую убежденность в расовой предвзятости полиции, утверждали, опираясь на статистику вроде той, что я упоминал выше, будто полицейские чаще убивают белых, а не черных американцев. Их оппоненты указали, что этот вывод относится к вероятности, что некто — черный при условии, что его застрелила полиция, которая действительно ниже, чем соответствующая вероятность для белого человека, но только потому, что белых в стране больше, чем черных, — то есть у этих вероятностей разные базовые оценки. Если полиция действительно расово предубеждена, эта предрасположенность проявилась бы как повышенная вероятность того, что некто будет застрелен полицейским при условии, что он — черный, и согласно имеющимся данным эта вероятность действительно выше. Первоначально авторы возразили, что не вполне понятно, какие базовые оценки тут следует использовать — долю черных в популяции или долю черных среди тех, кого останавливает полиция, но затем осознали, до какой степени напортачили с формулировками вероятностей, и официально отозвали статью[203].

А что там, кстати, с папой-инопланетянином? Вот что получается, когда путаешь вероятность, что некто — папа римский при условии, что он — землянин, с вероятностью, что некто — землянин при условии, что он — папа римский[204].

Априорная и апостериорная вероятность

Мужчина примеряет сшитый на заказ костюм и говорит портному: «Правый рукав надо бы подобрать». Портной отвечает: «А ну-ка, согните руку в локте. Видите, рукав подтянулся». Клиент возражает: «Но если я сгибаю руку, то воротник сзади оттопыривается». Портной говорит: «Ну и что? Вытяните шею и выпрямите спину. Вот, смотрите, как хорошо». Мужчина продолжает: «Но теперь левое плечо на 10 сантиметров ниже правого!» Портной не уступает: «Не беда, вы просто немного наклонитесь влево». Мужчина выходит из ателье в новом костюме: правый локоть оттопырен, подбородок задран, скрючился и еле ковыляет. Навстречу ему идут двое прохожих. «Видишь того инвалида? — шепчет один. — Вот бедолага». Второй отвечает: «Да, но у его портного золотые руки: костюм сидит как влитой!»

Этот анекдот знакомит нас с еще одним типом заблуждений в области теории вероятности: неумением отличить априорные суждения от апостериорных. Эту ошибку иногда называют ошибкой техасского стрелка — в честь снайпера, который сначала выпускает пулю в стену сарая, а затем рисует вокруг дырки мишень. При вычислении вероятностей очень важно, чтобы знаменатель дроби — количество всех возможностей для того, чтобы данное событие произошло, — подсчитывался независимо от числителя, то есть количества интересующих нас событий. В основе ошибки техасского стрелка лежит предвзятость подтверждения, которую мы обсуждали в главе 1: ожидая чего-то определенного, мы ищем подтверждающие примеры и игнорируем опровергающие. Собрав сбывшиеся предсказания пророка, но не разделив их на общее число предсказаний — как верных, так и неверных, можно получить какую угодно вероятность. Как еще в 1620 г. заметил Фрэнсис Бэкон, таково происхождение почти всех суеверий — астрологии, вещих сновидений, предсказаний оракулов или божественных откровений.

Или финансовых прогнозов. Бессовестный инвестиционный консультант со списком контактов в сто тысяч адресов отправляет одной половине потенциальных клиентов информационное письмо с прогнозом роста котировок, а другой — письмо с прогнозом их падения. В конце каждого квартала он вычеркивает людей, которым отправил несбывшийся прогноз, и заново проворачивает тот же трюк с оставшимися. Через два года он заключает контракты с 1562 адресатами, восхищенными его способностью предвидеть движения рынка на протяжении восьми кварталов подряд[205].

Хотя подобные махинации незаконны, если мошенник понимает, что делает, бессознательное их осуществление — плоть и кровь финансовой индустрии. Выгодные предложения расхватываются трейдерами в мгновение ока, поэтому очень немногие финансовые аналитики способны заработать больше примитивной сбалансированной корзины ценных бумаг. Исключением стал Билл Миллер, в 2006 г. объявленный журналом CNN Money «величайшим инвестиционным управляющим современности», поскольку ежегодные показатели доходности его фонда на протяжении 15 лет подряд превышали показатели фондового индекса S&P 500. Впечатляет, не правда ли? Казалось бы, если в каждом отдельно взятом году аналитик с равной вероятностью может либо обыграть индекс, либо уступить ему, шанс, что это произойдет по чистой случайности, равен 1 к 32768 (2^15). Но удивительную полосу везения Миллера обнаружили только после того, как она случилась. Как заметил физик Леонард Млодинов в книге «(Не)совершенная случайность. Как случай управляет нашей жизнью» (The Drunkard’s Walk: How Randomness Rules Our Lives, 2008), в стране примерно шесть тысяч инвестиционных управляющих, а паевые инвестиционные фонды современного типа существуют уже около сорока лет. Шанс, что какой-нибудь управляющий в какой-то период этого сорокалетнего интервала на протяжении пятнадцати лет будет обыгрывать индекс, вовсе не низок — он составляет 3 из 4. CNN Money лучше было бы написать: «Ожидаемая пятнадцатилетняя полоса везения наконец зафиксирована: счастливчика зовут Билл Миллер». И конечно же, в конце концов удача Миллеру изменила, так что в следующие два года рынок «стер его в порошок»[206].

Помимо предвзятости подтверждения, основной источник ошибок, связанных с апостериорной вероятностью, — наша неспособность осознать, до какой степени окружающий мир изобилует возможностями для разного рода совпадений. Если начать искать совпадения постфактум, они почти наверняка найдутся. В одной из колонок, написанных для журнала Scientific American, классик математических развлечений Мартин Гарднер спрашивал:

Обратите ли вы внимание, что номерной знак впереди идущего автомобиля, прочтенный задом наперед, совпадает с номером вашего телефона? Кто, кроме нумеролога или логоманьяка подметит, что буквы U, S, A симметрично расположены посредине слова Louisiana или на конце фамилии Sousa, принадлежащей автору американских патриотических маршей? Каким чудаком надо быть, чтобы подметить, что Ньютон появился на свет в год смерти Галилея или что Бобби Фишер (Fischer) родился под знаком Рыб (Fish)[207].

Однако такие нумерологи и чудаки существуют, и на их апостериорной приметливости построено немало затейливых теорий. Типичнейшее явление, не нуждающееся в объяснениях, а именно обилие в нашем мире совпадений, психоаналитик Карл Густав Юнг объяснял вмешательством таинственной силы под названием «синхроничность».

Когда я был ребенком, то, что теперь называют мемами, распространялось посредством комиксов и популярных журналов. Одно время у всех на слуху был перечень невероятных совпадений в жизненных обстоятельствах Авраама Линкольна и Джона Ф. Кеннеди. И честный Эйб, и JFK были избраны в Конгресс в 46-м году, а на пост президента — в 60-м. Оба были убиты выстрелом в голову в пятницу в присутствии жены. У Линкольна был секретарь по фамилии Кеннеди; у Кеннеди был секретарь по фамилии Линкольн. Обоих сменил на посту Джонсон, рожденный в 8-м году. Их убийцы были 39-го года рождения, имена их состояли из трех слов — и пятнадцати букв. Джон Уилкс Бут (John Wilkes Booth) сбежал из театра и был пойман на складе. Ли Харви Освальд (Lee Harvey Oswald) сбежал со склада и был пойман в театре. О чем же нам говорят эти странные параллели? При всем уважении к доктору Юнгу, ровным счетом ни о чем, кроме того, что совпадения случаются чаще, чем готовы признать наши статистически неподкованные мозги. И это я еще не упомянул о том, что, обретя популярность, сверхъестественные совпадения приукрашиваются (у Линкольна не было секретаря по фамилии Кеннеди), а досадные несовпадения (вроде того, что Линкольн и Кеннеди родились и умерли в разные дни, месяцы и годы) игнорируются.

Ошибку техасского стрелка совершают даже ученые. Ею, в частности, объясняют кризис воспроизводимости результатов, потрясший в 2010-х гг. эпидемиологию, социальную психологию, генетику и другие науки[208]. Или вспомните обо всей полезной пище, что некогда считалась вредной, о чудо-лекарствах, которые, как выяснилось, работают не лучше плацебо, о гене, кодирующем ту или иную черту, который оказался ничего не значащим участком ДНК, или об остроумных исследованиях, показывающих, что офисные работники охотнее скидываются на кофе, если нарисовать на стене два черных зрачка, и что по завершении эксперимента, где испытуемым предъявляли слова, ассоциирующиеся со старостью, они медленнее шли к лифту.

Дело не в том, что исследователи подделывают данные. Дело в том, что они прибегают, как сейчас говорят, к сомнительным практикам, забредают в сад расходящихся тропок и мудрят с р-критерием (имеется в виду вероятностный порог, после которого результат считается «статистически значимым»)[209]. Представьте себе ученого, который проводит трудоемкий эксперимент и получает данные, которые заставляют его с досадой воскликнуть нечто абсолютно противоположное слову «Эврика!». Перед тем как поставить крест на всем сделанном, он может поддаться соблазну проверить: а вдруг эффект все-таки есть, но проявляется он только у мужчин, или только у женщин, или, скажем, если отбросить выбивающиеся из ряда данные невнимательных участников, или если вычеркнуть безумные годы президентства Трампа, или если переключиться на статистический критерий, который включает только ранжирование результатов, а не их величины до последнего десятичного разряда? А еще можно тестировать испытуемых до тех пор, пока в выдаче статистической программы не появится заветная звездочка, — и верно подгадать момент, когда пора остановиться.

По идее, ни одну из этих практик нельзя считать заведомо несостоятельной, если необходимость ее применения можно обосновать до начала сбора данных. Но если к ним прибегают постфактум, в каком-то сочетании они запросто могут случайно выдать фиктивный результат. Эта ловушка присуща самой природе вероятности, причем о ней известно уже довольно давно; лично меня против «выуживания данных» предостерегали еще в 1974 г., когда я сам изучал статистику. Но до последнего времени далеко не все ученые интуитивно понимали, как немного такого выуживания может привести к полному трюму ошибок. Мой профессор наполовину шутя предлагал обязать ученых перед экспериментом записывать свои гипотезы и методы на листке бумаги и запирать его в сейф, чтобы по завершении исследования такие записи можно было бы достать и показать рецензентам[210]. Хотя, замечал он, с некоторых станется завести себе сразу несколько сейфов и вскрывать тот, где лежит бумажка, «предсказывающая» полученные данные. С появлением интернета эта проблема была решена, и последнее слово в научной методологии — «предварительная регистрация» деталей исследования в общедоступном реестре, с тем чтобы рецензенты и редакторы научных журналов могли отследить любые апостериорные уловки[211].

* * *

Одна из иллюзий апостериорной вероятности настолько распространена, что у нее есть собственное имя: иллюзия кластеризации[212]. Мы отлично умеем распознавать плотные скопления предметов и явлений, потому что они сплошь и рядом представляют собой части одного события: собака, которая лает без умолку, циклон, заливающий город всю неделю, поймавший кураж грабитель, вломившийся в несколько магазинов подряд. Но не у всех кластеров есть общая первопричина — по правде говоря, у большинства ее нет. Когда вокруг происходит множество событий, одни из них обязательно окажутся в непосредственной близости от других — если только какой-то неслучайный процесс не старается развести их по противоположным углам.

Иллюзия кластеризации заставляет нас путать неслучайные процессы со случайными и наоборот. Когда Тверски и Канеман показывали испытуемым (в числе которых были и статистики) реальные серии результатов подбрасывания монеты, вроде РРООРОРРРP, где неизбежно попадаются ряды орлов или решек, люди думали, что монетка подпилена. Они не подозревали шулерства только там, где оно было, например в серии ОРОРРОРООР, которая выглядит случайной, но на самом деле таковой не является[213]. Работая в лаборатории, изучавшей слуховое восприятие, я наткнулся на похожую иллюзию. Испытуемых просили нажимать кнопку всякий раз, как они распознают слабый звук. Чтобы испытуемые не могли догадаться, когда поступит следующий сигнал, звуки раздавались через случайные промежутки времени. Некоторые из участников предполагали, что генератор случайных событий неисправен, поскольку звуки шли отдельными очередями. Люди не понимали, что случайность именно так и звучит.

Фантомные кластеры можно не только услышать, но и увидеть. Звезды, из которых состоят Овен, Лев, Рак, Дева, Стрелец и другие созвездия, — не соседи по галактике; они случайным образом рассыпаны по ночному небосводу, и только наш жадный до паттернов мозг составляет из них рисунки. Иллюзорные кластеры есть даже в календаре. Вы удивитесь, но в любой группе из 23 человек с вероятностью более 50 % найдутся двое, рожденные в один и тот же день. Если группа состоит из 57 человек, эта вероятность возрастает до 99 %. Вряд ли, конечно, кто-то из них родился в один день с вами, но мы и не ищем совпадений с вами или с кем-нибудь другим, выбранным заранее. Мы считаем совпадения постфактум, и у нас есть 366 возможностей для их возникновения.

Иллюзия кластеризации, как и другие апостериорные иллюзии вероятности, — источник множества суеверий: бог троицу любит, родиться можно под несчастливой звездой, а год потрясений предвещает, что мир катится в тартарары. Удары судьбы, следующие один за другим, не означают, что Господь наказывает людей за грехи или испытывает их веру. Они означают, что бога, который мог бы равномерно разнести беды во времени, просто не существует.

* * *

Полоса везения зачаровывает даже тех, кто понимает математику случая во всей ее мучительной неинтуитивности. Средняя длительность счастливой полосы определяется значением вероятности, но вот когда конкретно закончится везение — неразрешимая загадка. Драматизм этого положения вещей блестяще описал палеонтолог, популяризатор науки и бейсбольный болельщик Стивен Джей Гулд[214].

Гулд рассуждал о выдающемся спортивном достижении — рекордной серии хитов в пятидесяти шести играх подряд, которую бейсболист Джо Ди Маджо выдал в 1941 г. Гулд пишет, что, даже учитывая высокий показатель отбивания Ди Маджо и высокую вероятность появления подобной серии в истории спорта, это статистически поразительный результат. Тот факт, что Ди Маджо несколько раз просто повезло, не умаляет его достижения, но лишь подчеркивает его, потому что ни одна длинная серия, какими бы благоприятными ни были шансы, без везения не появится. Гулд объясняет, чем нас так притягивают счастливые полосы:

Статистика везения и невезения, если как следует в ней разобраться, сообщает нам нечто важное о природе познания и о жизни в целом. История любого вида, как и вообще любой природный феномен, который должен, не прерываясь, длиться в этом ненадежнейшем из миров, похожа на серию хитов в бейсболе. И то и другое — азартная игра, где посетитель казино, чьи карманы не бездонны, ставит против заведения, располагающего неограниченными ресурсами. В конце концов игрок непременно вылетит в трубу. Единственная цель, к которой он может стремиться, — продержаться возможно дольше, получить удовольствие в процессе и, если он вдруг окажется моральным агентом, пройти свой путь с достоинством…

Серия хитов Ди Маджо — прекраснейшая из невыдуманных легенд, поскольку она выражает глубинную суть битвы, на самом деле определяющей нашу жизнь. Ди Маджо осуществил величайшую, недостижимою мечту человечества, чаяние и фантом всех мудрецов и чародеев: он обманул смерть, по крайней мере на время.

Глава 5. Убеждения и доказательства (байесовское мышление)

Неординарные утверждения требуют неординарных доказательств.

Карл Саган

Обнадеживающее исключение из господствующего в интернете презрения к рассудительности — появление там Cообщества рационалистов, члены которого изо всех сил стараются быть «менее неправы», компенсируя свои когнитивные искажения и придерживаясь стандартов критического мышления и эпистемологической скромности[215]. Введение к одному из их онлайн-пособий может послужить и введением в тему этой главы:

Правило Байеса, или теорема Байеса — это закон вероятности, позволяющий определить силу доказательства; это правило, указывающее, на какую величину нам нужно скорректировать свое представление о вероятности (то есть изменить свое мнение), когда мы узнаём некий новый факт или обнаруживаем некое свидетельство.

Вам, вероятно, захочется узнать о правиле Байеса, если вы:

• ученый, или врач, или представитель иной специальности, использующий в работе статистические данные;

• программист, занятый вопросами машинного обучения;

• человек[216].

Да, человек. Многие представители Сообщества уверены, что правило Байеса — одна из тех нормативных моделей, которыми чаще всего пренебрегают в житейских рассуждениях и которая, если оценить ее по достоинству, способна серьезнейшим образом подстегнуть рациональность широкой публики. В последние десятилетия байесовское мышление все активнее применяется в различных областях науки. И хотя не каждый непрофессионал сможет вспомнить этот термин или объяснить его, влияние байесовского подхода ощущается в модном словечке «априори», отсылающем к одной из переменных теоремы Байеса.

Эталонный пример байесовского мышления — постановка медицинского диагноза. Предположим, что в среднем по популяции частота рака груди у женщин составляет 1 %. Предположим, что чувствительность анализа на рак груди (доля истинно положительных результатов) составляет 90 %. Предположим, что доля ложноположительных результатов данного анализа равна 9 %. Некая женщина получила положительный результат анализа. Каковы шансы, что у нее рак груди?

Участвовавшие в исследовании врачи, ознакомившись с этими цифрами, чаще всего давали ответ в диапазоне от 80 до 90 %[217]. Правило Байеса позволяет вычислить верный ответ: 9 %. Да-да, профессионалы, которым мы вверяем свою жизнь, не справляются с простейшей задачей интерпретации результатов анализа, причем ошибаются по-крупному. Они убеждены, что у пациентки рак с вероятностью почти 90 %, хотя на самом деле с вероятностью 90 % рака у нее нет. Представьте вашу эмоциональную реакцию на первую цифру, а потом — на вторую и подумайте, как бы вы в тех и других обстоятельствах оценивали свои перспективы. Вот почему любому человеку не помешает как следует разобраться в теореме Байеса.

Чтобы принять сопряженное с риском решение, необходимо оценить шансы («Есть ли у меня рак?») и взвесить последствия каждого из вариантов («Если у меня рак, а я не буду лечиться, я умру; если же у меня нет рака, а я соглашусь на хирургическое вмешательство, мне придется испытать боль и подвергнуться ненужной уродующей операции»). В главах 6 и 7 мы порассуждаем о том, как надо принимать решения с учетом их последствий, если нам известны вероятности; но в любом случае начинать нужно с вычисления самих вероятностей: какова вероятность, что некое обстоятельство истинно в свете имеющихся доказательств?

Как бы ни пугало вас слово «теорема», правило Байеса не очень сложно, и, как мы убедимся в конце главы, его вполне можно прочувствовать интуитивно. Величайшая догадка его преподобия Томаса Байеса (1701–1761) состоит в следующем: уровень доверия гипотезе можно количественно выразить в виде вероятности. (Это субъективистское понимание слова «вероятность», с которым мы познакомились в предыдущей главе.) Пусть Р(гипотеза) — это вероятность гипотезы, другими словами, степень нашей уверенности в ее истинности. (Если говорить о медицинском диагнозе, гипотеза — это утверждение, что пациент болен.) Очевидно, что доверие любой идее должно основываться на доказательствах. Языком теории вероятности можно сказать, что доверие должно обусловливаться доказательством. Следовательно, нас интересует вероятность гипотезы при условии наличия имеющихся данных, то есть Р(гипотеза|данные). Эту вероятность еще называют апостериорной, или уверенностью в гипотезе после изучения доказательств.

Усвоив этот теоретический момент, вы разберетесь и с правилом Байеса, поскольку это всего лишь формула вычисления условной вероятности, знакомая нам из предыдущей главы, примененная к уверенности и доказательству. Мы помним, что вероятность А при условии В равна вероятности (А и В), деленной на вероятность В. Следовательно, вероятность гипотезы с учетом имеющихся данных (которая нам и нужна) — это вероятность конъюнкции гипотезы и данных (скажем, пациентка больна и анализ у нее положительный), деленная на вероятность данных (общую долю пациентов с положительным тестом, больных и здоровых). Запишем это в виде равенства: Р(гипотеза|данные) = Р(гипотеза И данные)/Р(данные). Еще одно напоминание из главы 4: вероятность (А и В) равна вероятности А, умноженной на вероятность В, при условии А. Подставив все это в равенство, получаем правило Байеса:

Что это значит? Вспомним, что Р(гипотеза|данные), левая часть равенства, — это апостериорная вероятность — степень доверия гипотезе, уточненная после изучения доказательств. Например, уверенность в диагнозе после того, как стал известен результат анализа.

Р(гипотеза) в правой части равенства — это априорная вероятность, то самое «априори», степень доверия гипотезе до изучения данных. Насколько гипотеза убедительна или общепринята? Что нам пришлось бы предположить, не будь у нас тех новых данных, что теперь имеются? Если говорить о болезни, это была бы ее распространенность в популяции, то есть базовая оценка.

Р(данные|гипотеза) — это правдоподобие. «Правдоподобие» в байесовском смысле — не синоним вероятности; это оценка возможности появления данных, если гипотеза верна[218]. Если некто болен, насколько правдоподобно, что у него проявится некий симптом или анализ окажется положительным?

И наконец, Р(данные) — это полная вероятность появления данных во всех случаях, независимо от того, верна гипотеза или неверна. Ее иногда называют маргинальной вероятностью — не потому, что она незначительна, но потому, что суммарный итог по каждой строке (или столбцу) принято было записывать на полях (от margin, «поле страницы»), то есть это суммарная вероятность получения данных при условии, что гипотеза верна, и при условии, что она неверна. Легче запомнить другой термин — «распространенность данных». В случае медицинского диагноза это доля всех пациентов (как больных, так и здоровых) с определенным симптомом или с положительным результатом анализа.

Заменив алгебраическое равенство удобной для запоминания схемой, получаем:

В переводе с языка математики это звучит следующим образом: «Степень доверия гипотезе после изучения данных должна быть равна априорной уверенности в гипотезе, умноженной на правдоподобие появления данных при условии, что гипотеза верна, и деленной на суммарную распространенность данных при всех условиях».

В обычной жизни это работает так. Вам стал известен новый факт; как должна измениться ваша уверенность в гипотезе? Во-первых, доверяйте ей сильнее, если с самого начала она была неплохо обоснована, внушала доверие или походила на правду, то есть если высока ее априорная вероятность (первый множитель в числителе). Как неустанно твердят студентам-медикам преподаватели, если за окном раздается стук копыт, это, скорее всего, лошадь, а не зебра. Если пациент жалуется на боли в мышцах, скорее всего, у него грипп, а не болезнь куру (редкое заболевание, распространенное среди представителей племени форе в Новой Гвинее), даже если симптомы согласуются как с тем, так и с другим заболеванием.

Во-вторых, доверяйте гипотезе больше, если подобные данные встречаются особенно часто, когда она верна, то есть если высоко правдоподобие данных (второй множитель в числителе). Если к вам обращается пациент с кожей голубого оттенка, разумно будет предположить у него метгемоглобинемию, известную как болезнь голубой кожи; пятнистую лихорадку Скалистых гор разумно заподозрить у пациента из района Скалистых гор, который является на прием с сыпью и повышенной температурой.

В-третьих, понижайте уровень доверия гипотезе, если подобные данные в принципе встречаются часто — если высока распространенность данных (знаменатель дроби). Нас забавляет ипохондрик Ирвин, убежденный в диагнозе, который он сам себе поставил, основываясь на характерном для болезни печени отсутствии болевых ощущений. Да, правдоподобие отсутствия симптомов при условии, что он болен, велико (что немного увеличивает числитель), но ведь и распространенность данных огромна (большинство людей большую часть времени не ощущают дискомфорта в области печени), а значит, знаменатель взлетает до небес, минимизируя апостериорную вероятность, то есть степень доверия диагнозу, который поставил себе Ирвин.

Давайте посмотрим, как это работает с цифрами. Вернемся к примеру с онкологическим диагнозом. Частота, с которой заболевание встречается в популяции, 1 %, это наша априорная вероятность: Р(гипотеза) = 0,01. Чувствительность теста — это правдоподобие положительного результата анализа при условии, что пациент болен: Р(данные|гипотеза) = 0,9. Общая распространенность положительного результата анализа равна сумме вероятностей верного попадания для тех, кто действительно болен (90 % от 1 %, или 0,009), и ложной тревоги для тех, кто на самом деле здоров (9 % от 99 %, или 0,0891), что дает нам число 0,0981, которое мы округлим до 0,1. Подставив значения переменных в правило Байеса, получим 0,01 × 0,9 / 0,1, что равно 0,09.

Так почему же доктора (и, будем честны, большинство из нас) заблуждаются? Почему мы думаем, что у пациентки практически наверняка злокачественная опухоль, когда на самом деле ее практически наверняка нет?

Игнорирование базовой оценки и эвристика репрезентативности

Канеман и Тверски поняли, где мы чаще всего спотыкаемся, пытаясь мыслить по-байесовски: мы игнорируем базовую оценку, которая, как правило, максимально точно соответствует априорной вероятности[219]. В задаче с постановкой диагноза мы отвлекаемся на положительный результат анализа (правдоподобие) и забываем, насколько редко болезнь встречается в популяции.

Исследователи пошли еще дальше и предположили, что мы вообще не мыслим по-байесовски. Вместо этого мы оцениваем вероятность принадлежности некоего случая к категории по его репрезентативности — насколько он похож на прототип или стереотип этой категории, которую мы представляем себе в виде семейства с расплывчатыми границами и пересекающимися свойствами (глава 3). Мы знаем, что у онкологического пациента, как правило, имеется подтвержденный диагноз. Но мы не задумываемся о том, как часто встречается рак в популяции и как часто подтверждаются диагнозы. (Кони, зебры, какая разница?) Подобно эвристике доступности, о которой мы говорили в предыдущей главе, эвристика репрезентативности — это своего рода эмпирическое правило, к которому мозг прибегает вместо математических расчетов[220].

Тверски и Канеман продемонстрировали пренебрежение базовой оценкой в лабораторном эксперименте: они рассказывали испытуемым об автомобильной аварии, виновник которой, водитель такси, сбил ночью человека и скрылся с места происшествия. В городе два таксопарка: «Зеленое такси», владеющее 85 % автомобилей, и «Синее такси», которому принадлежит 15 % машин (это базовые оценки, то есть априорные вероятности). Свидетель утверждает, что человека сбило синее такси, а тесты показывают, что при слабой освещенности он верно идентифицирует цвета в 80 % случаев (это правдоподобие данных, а именно вероятность истинности его свидетельства с учетом реального цвета такси). Какова вероятность, что в ДТП участвовала машина «Синего такси»? Согласно правилу Байеса, верный ответ — 0,41. Среднее арифметическое ответов в эксперименте оказалось равным 0,8, что почти в два раза выше. Респонденты излишне серьезно, практически на веру, принимали правдоподобие и почти не учитывали базовую оценку[221].

Любопытный пример пренебрежения базовой оценкой в повседневной жизни — ипохондрия. Кто из нас, что-нибудь позабыв, не волновался, что у него болезнь Альцгеймера, кто не пугался, что приступ боли — симптом какого-то редкого вида рака? Еще один такой пример — запугивание болезнями. Моя хорошая знакомая начала впадать в панику, когда педиатр заметил у ее дочери-дошкольницы тик и предположил, что у ребенка синдром Туретта. Придя в себя, мать обдумала сказанное как истинный последователь Байеса, осознала, что тики — явление частое, а синдром Туретта — редок, и успокоилась (а заодно выложила доктору все, что думает о его статистической безграмотности).

Кроме всего прочего, пренебрежение базовой оценкой заставляет нас мыслить стереотипами. Возьмем, к примеру, Пенелопу, студентку колледжа, которую ее друзья описывают как чувствительную девушку немного не от мира сего[222]. Она поездила по Европе и свободно говорит на итальянском и французском. Чем она будет заниматься дальше, она еще не решила, но она талантливый каллиграф, а в качестве подарка своему парню на день рождения сочинила сонет. Как вы думаете, какая у Пенелопы специализация — психология или искусствоведение? Конечно же, искусствоведение! Да ладно! Может быть, нам все же стоит обратить чуточку внимания на то, что психологию изучают 13 % студентов колледжей, а вот искусствоведение — всего 0,08 %, то есть в 150 раз меньше? Какая разница, где она проводит каникулы и что дарит своему парню, — то, что Пенелопа изучает искусствоведение, маловероятно априори. Но в нашем воображении Пенелопа — репрезентативный пример человека, который выбрал бы своей специальностью искусствоведение, и стереотип отодвигает базовую оценку на второй план. Канеман и Тверски подтвердили это экспериментально: они предлагали испытуемым выборку из 70 юристов и 30 инженеров (или наоборот), знакомили их с краткой характеристикой, отражающей стереотипные представления о той или другой профессии (например, «скучный зануда»), и просили их оценить вероятность, что человек, которого они описали, например, юрист. Участники эксперимента не могли устоять перед стереотипом; базовая оценка влетала в одно ухо и вылетала из другого[223]. (Вот почему люди совершают ошибку конъюнкции из главы 1 и считают, будто Линда, борец за социальную справедливость, скорее будет феминисткой и кассиром в банке, чем просто кассиром. Она репрезентативный пример феминистки, и люди забывают об относительных базовых оценках вероятности того, что она кассир или кассир-феминистка.)

Нечувствительность к базовым оценкам побуждает общественность требовать невозможного. Почему мы не можем предсказать, кто попытается покончить жизнь самоубийством? Почему у нас нет системы раннего реагирования на потенциальных школьных стрелков? Почему мы не можем заранее вычислять террористов и арестовывать их превентивно? Ответ вытекает из правила Байеса: ненадежный тест на наличие любой редкой черты чаще всего будет давать ложноположительные результаты. Суть проблемы в том, что воры, самоубийцы, террористы и безумные стрелки составляют крошечную долю популяции (базовая оценка). Пока социологи не научатся предсказывать девиантное поведение так же точно, как астрономы предсказывают затмения, любые проверки будут в массовом порядке подводить под подозрение безобидных и ни в чем не повинных людей.

Помня о базовой оценке, проще сохранять хладнокровие, размышляя о собственной жизни. Снова и снова мы жаждем каких-то редких исходов — должности, награды, поступления в престижное учебное заведение, взаимности со стороны предмета вожделения. Мы рассчитываем на свои выдающиеся качества и, не получив заслуженного вознаграждения, злимся и падаем духом. Но ведь и другие тоже участвуют в этом соревновании, и какими бы мы ни были замечательными, этих других просто больше. Нет никакой гарантии, что ответственные лица, которые тоже отнюдь не всеведущи, примут во внимание наши достоинства. Понимание базовой оценки — великого множества соперников — делает такую травму менее болезненной. Как бы ни были бы мы уверены в том, что заслуживаем награды, базовая оценка — один из пяти? из десяти? из сотни? — позволяет приблизить наши ожидания к тому уровню, до которого наша уникальность действительно позволяет повысить шансы на успех.

Априорная вероятность в науке и месть учебников

Пренебрежение базовыми оценками — частный случай пренебрежения представлениями априори — крайне важной, хотя и несколько туманной идеей о том, насколько можно доверять гипотезе до изучения данных. Конечно, верить во что-либо без доказательств может показаться верхом иррациональности. Разве не это мы отвергаем как предубеждение, предрассудок, догматизм и предвзятость? Но априорная вера — это всего-навсего наше несовершенное знание как сумма прошлого опыта. Более того, апостериорная вероятность, вычисленная по итогам первого раунда изучения данных, может послужить априорной вероятностью в следующем раунде — такой цикл называется байесовским обновлением. Так мыслит любой, кто не вчера родился. Несовершенный субъект познания в непредсказуемом мире не может приспосабливать обоснованное убеждение к последнему подвернувшемуся факту. Как любил повторять Фрэнсис Крик, «любая теория, объясняющая абсолютно все известные факты, неверна — потому что не все из этих фактов верны»[224].

Вот почему разумно скептически относиться к заявлениям о чудесах, астрологии, гомеопатии, телепатии и других паранормальных явлениях, даже если их удалось продемонстрировать в лаборатории, а свидетели клянутся, что видели все собственными глазами. Почему это не догматизм и не ослиное упрямство? Ответ сформулировал кумир рационалистов Дэвид Юм. Юм был современником Байеса, и, хотя ни один из них не читал трудов другого, не исключено, что они могли знать об идеях друг друга через какого-нибудь общего коллегу. Юм отрицает вероятность чуда безупречно байесовским аргументом[225]:

То, что совершается согласно общему течению природы, не считается чудом. Не чудо, если человек, казалось бы пребывающий в полном здравии, внезапно умрет, ибо, хотя такая смерть и более необычна, чем всякая другая, тем не менее мы нередко наблюдали ее. Но, если умерший человек оживет, это будет чудом, ибо такое явление не наблюдалось никогда, ни в одну эпоху и ни в одной стране{23},[226].

Другими словами, чудесам, подобным воскрешению из мертвых, следует приписывать низкую априорную вероятность. Следующий довод бьет прямо в цель:

Никакое свидетельство не достаточно для установления чуда, кроме такого, ложность которого была бы бóльшим чудом, нежели тот факт, который оно стремится установить[227].

В терминах байесовского мышления нас интересует апостериорная вероятность существования чудес при условии, что у нас есть некое свидетельство в их пользу. Давайте сравним ее с апостериорной вероятностью того, что чудес не бывает при условии, что у нас есть то самое свидетельство. (Рассуждая по-байесовски, часто удобнее оценивать шансы, а именно отношение уверенности в гипотезе к уверенности в обратном — этот прием избавляет нас от утомительного подсчета распространенности данных в знаменателе, которая затем все равно сокращается, потому что в обоих случаях одинакова.) «Тот факт, который оно стремится установить» — это чудо с его низкой априорной вероятностью, которая, соответственно, тянет вниз и вероятность апостериорную. «Такое свидетельство» — это правдоподобие данных при условии, что чудеса бывают, а его «ложность» — это правдоподобие данных при условии, что чудес не бывает, — иными словами, вероятность того, что свидетель лжет, неправильно понял, неверно запомнил, приукрасил или пересказал байку, которую слышал от кого-то еще. Учитывая все, что мы знаем о людях, в таком поведении нет ничего сверхъестественного! Иными словами, правдоподобие такого поведения выше априорной вероятности чуда, и это высокое правдоподобие увеличивает апостериорную вероятность гипотезы, что чудес не бывает, так что общий расклад получается не в пользу чуда. Можно сказать и по-другому: что вероятнее — что законы природы (как мы их понимаем) неверны или что кто-то что-то перепутал?

Астроном и популяризатор науки Карл Саган (1934–1996) сформулировал этот же байесовский аргумент, отвергающий существование паранормальных явлений, емкой фразой, которая послужила эпиграфом к этой главе: «Неординарные утверждения требуют неординарных доказательств». У неординарных утверждений низкая априорная вероятность. Чтобы апостериорное доверие к такому заявлению превысило апостериорное доверие к обратному, правдоподобие данных при условии, что гипотеза верна, должно быть гораздо выше правдоподобия данных при условии, что гипотеза ошибочна. Иными словами, доказательство тоже должно быть неординарным.

Недостаток байесовского мышления среди самих ученых породил кризис воспроизводимости, о котором мы упоминали в главе 4. Дело запахло керосином в 2011 г., когда именитый социальный психолог Дэрил Бем опубликовал в престижном Journal of Personality and Social Psychology («Журнал психологии личности и социальной психологии») результаты девяти экспериментов, которые, как он утверждал, показывают, что испытуемые успешно (с частотой выше, чем следует из теории вероятности) предсказывали случайные события до их наступления — определяли, например, за какой из двух ширм на экране компьютера скрывается эротическая картинка, прежде, чем компьютер решал, куда ее поместить[228]. Результат — что неудивительно — воспроизвести не удалось, но иначе и быть не могло, учитывая ничтожную априорную вероятность того, что социальному психологу удастся опровергнуть законы физики, показывая студентам порно. Когда я заговорил об этом с коллегой, тоже социальным психологом, тот парировал: «Может, это Пинкер не понимает законов физики!» Но настоящие физики, такие как Шон Кэрролл, который писал об этом в своей книге «Вселенная: происхождение жизни, смысл нашего существования и огромный космос» (The Big Picture: On the Origins of Life, Meaning, and the Universe Itself, 2016), объяснили, почему предвидением и другими разновидностями так называемого экстрасенсорного восприятия управляют именно законы физики, и не что иное[229].

Эта дурацкая история поставила неудобный вопрос: по какому принципу мы причисляем ученых к именитым и что мы считаем передовым, жестким и престижным, если именитому психологу, использовавшему передовые методы исследования, удалось пройти жесткий процесс рецензирования и опубликовать в престижном журнале полнейшую нелепицу? Ситуация, как мы уже видели, отчасти объясняется проблемами, подстерегающими всякого, кто пытается оценивать вероятности постфактум: ученые недооценивали, сколько бед может натворить выуживание данных и прочие сомнительные исследовательские практики. Но вторая часть объяснения — это пренебрежение правилами байесовского мышления.

Кстати говоря, основная масса исследований в области психологии прекрасно воспроизводится. Каждый год я, как и большинство университетских преподавателей психологии, в рамках вводного курса и на практических занятиях демонстрирую студентам классические эксперименты, раскрывающие особенности памяти, восприятия и мышления, и год от года получаю одни и те же результаты. Вы вряд ли слышали об этих воспроизводимых исследованиях, потому что в них нет ничего удивительного. Что удивительного в том, что люди лучше запоминают строчки не из середины, а из конца списка, или в том, что мысленно развернуть букву, стоящую вверх ногами, занимает больше времени, чем ту, что записана задом наперед? Нашумевшие сбои воспроизводимости возникают в исследованиях, привлекающих к себе внимание неожиданными результатами. Если дать вам подержать кружку с теплым напитком, вы станете дружелюбнее. («Теплый» — улавливаете намек?) Демонстрация логотипов фастфуда делает человека нетерпеливым. Если просматривать комиксы, зажав в зубах карандаш, комиксы покажутся смешнее, потому что ваши губы уже сложились в улыбку. Люди, которых просили соврать письменно, думали о мыле для рук; людям, которых просили соврать устно, думали об ополаскивателе для рта[230]. Любой читатель научно-популярной литературы может поведать о таких удивительных открытиях, которым самое место в сатирическом «Журнале невоспроизводимых результатов».

Подобные исследования становятся легкой мишенью для снайперов, выискивающих невоспроизводимость, — и причина в их низкой априорной вероятности. Не настолько, конечно, низкой, как у экстрасенсорного восприятия, но, если бы вдруг оказалось, что настроением и поведением человека можно с такой легкостью манипулировать, внося незначительные изменения в окружающую его обстановку, это стало бы действительно из ряда вон выходящим открытием. В конце концов, и психотерапевты, и политики, и рекламная индустрия прикладывают массу усилий, пытаясь провернуть тот же трюк, но успехи их иначе как скромными не назовешь[231]. Эти исследования попадают в научные рубрики газет и на пафосные фестивали идей исключительно благодаря неординарности своих результатов, и именно поэтому мы, как истинные последователи Байеса, должны требовать, чтобы они подтверждались неординарными доказательствами. Надо заметить, что тяга к удивительным открытиям способна превратить научную журналистику в трескучий рупор заблуждений. Любой редактор знает, как привлекают читателя заголовки, подобные таким:

ДАРВИН ОШИБАЛСЯ?

ЭЙНШТЕЙН БЫЛ НЕПРАВ?

НИКОМУ НЕ ИЗВЕСТНЫЙ ЮНЕЦ СПУТАЛ УЧЕНЫМ ВСЕ КАРТЫ

НАУЧНАЯ РЕВОЛЮЦИЯ В ОБЛАСТИ Х

ЗАБУДЬТЕ ВСЕ, ЧТО ВЫ ЗНАЛИ ПРО Y

Беда в том, что слово «удивительный» — это синоним выражения «с низкой априорной вероятностью», ну если мы согласны, что накопленное нами научное знание обладает хотя бы какой-то ценностью. А это, в свою очередь, означает, что при равном качестве доказательств нам стоит меньше доверять заявлениям, которые нас удивляют. Но масла в огонь подливают не одни только журналисты. В 2005 г. физик Джон Иоаннидис шокировал коллег предвосхитившей кризис воспроизводимости статьей «Почему большая часть опубликованных результатов исследований недостоверна». Проблема в том, что многие из феноменов, за которыми охотятся специалисты в области биомедицинских наук, сами по себе интересны и априори вряд ли истинны, так что избежать ложноположительных результатов тут можно, только используя крайне чувствительные методы, а вот многие истинные данные, в том числе нулевые результаты и сообщения об успешном воспроизведении прежних работ, считаются слишком скучными, чтобы заслуживать публикации.

Это не значит, конечно, что научные исследования — пустая трата времени. Предрассудки и суеверия ошибочны гораздо чаще нашей неидеальной науки, и в конце концов в шуме научных дискуссий рождается истина. Как заметил в 1978 г. физик Джон Займан, «физика университетских учебников верна на 90 %; первичные публикации в физических журналах — на 90 % ложь»[232]. Отсюда можно сделать вывод, что байесовское мышление не одобряет распространенную практику использования слова «хрестоматийный» в качестве оскорбления, а фразы «переворот в науке» в качестве комплимента.

Здравое уважение к скучному повысило бы и качество дискуссий о политике. Как мы убедились в главе 1, достижения многих известных прогнозистов иначе как смехотворными не назовешь. Причина в том, что их профессиональный успех оценивается объемом внимания, которое они привлекли своими прогнозами — такими увлекательными, то есть маловероятными априори, и потому (учитывая, что волшебным даром пророчества эти люди не обладают) такими же маловероятными апостериори. Филип Тетлок изучал «суперпрогнозистов», которые действительно успешно предсказывают различные экономические и политические исходы. Их объединяет то, что все они — последователи Байеса: начинают с априорных представлений и уточняют их на последующих этапах анализа. Если их просят, например, рассчитать вероятность террористической атаки в течение ближайшего года, они прежде всего выясняют базовую оценку, заглянув в «Википедию» и подсчитав число атак в регионе в предшествующие годы, — вряд ли вы обнаружите что-то подобное в свежей передовице, предсказывающей, что день грядущий нам готовит[233].

Запретная базовая оценка и байесовское табу

Пренебрежение базовой оценкой не всегда является симптомом эвристики репрезентативности. Иногда на нем настаивают целенаправленно. Феномен «запретной базовой оценки» входит в тройку выделенных Тетлоком светских табу наряду с запретными уступками и еретическими предположениями (глава 2)[234].

Почву под запрет базовой оценки подводит одна из социологических закономерностей. Измерьте любую социально значимую переменную — экзаменационные баллы, карьерные предпочтения, уровень социального доверия, доход, процент заключенных браков, особенности образа жизни, частоту различных типов насилия (уличная преступность, групповая преступность, домашнее насилие, организованная преступность, терроризм). Теперь разбейте результат по стандартным демографическим категориям: возраст, пол, раса, религия, национальность. Средние показатели по различным подгруппам никогда не совпадут, причем разница порой значительна. Неважно, что является ее причиной — природа, культура, дискриминация, история или какая-то их комбинация, — разница реальна, она существует.

Вряд ли такое положение дел кого-то удивит, но применить это знание можно так, что кровь стынет в жилах. Скажем, вы хотите получить максимально точный прогноз по поводу жизненных перспектив определенного человека: хорошо ли он будет учиться в колледже, каких успехов добьется в профессиональной деятельности, насколько высок в его случае риск неплатежа по кредиту, какова вероятность, что он совершит преступление, или скроется от правосудия, или нарушит закон повторно, или устроит теракт. Если вы истинный последователь Байеса, вы начнете с определения базовой оценки на основании его возраста, пола, классовой принадлежности, расы, национальности и вероисповедания, а затем станете вводить поправки с учетом личных особенностей этого человека. Другими словами, вам придется прибегнуть к профайлингу, то есть ваше мнение будет пристрастным не из-за невежества, ненависти, снобизма или какого-нибудь еще — изма или — фобии, но в результате продиктованной лучшими намерениями попытки сделать как можно более точный прогноз.

Разумеется, большинство из нас приходит в ужас даже от мысли о чем-то подобном. Тетлок просил испытуемых представить себе сотрудника страховой фирмы, которому нужно определять размер страховой премии для жителей различных районов города, учитывая, как часто в этих районах случаются пожары. С этим участники никаких проблем не имели. Но, если им говорили, что вышеупомянутые районы отличаются по расовому составу населения, они тут же передумывали и принимались осуждать того же сотрудника — по сути, просто за то, что тот хорошо делает свою работу. А если они сами играли роль этого сотрудника и узнавали ужасную правду о демографической статистике, они пытались смыть с себя позорное пятно, выражая желание принять участие в антирасистской кампании.

Может, это еще один пример человеческой нерациональности? Неужели расизм, сексизм, исламофобия, антисемитизм и прочие предубеждения «рациональны»? Конечно же, нет! Объяснение кроется в определении рациональности, данном в главе 2: рациональность — это способность использовать знание для достижения целей. Если точный страховой прогноз — наша единственная цель, то мы, вероятно, должны использовать любые крупицы информации, которые помогут как можно точнее рассчитать априорную вероятность. Но все дело в том, что это не единственная наша цель.

Есть и более высокая цель — справедливость. Нельзя формировать отношение к человеку, опираясь на его расу, гендер или национальность, нельзя судить о нем не по его личным качествам, а по цвету кожи или набору хромосом. Каждый из нас хочет к себе непредвзятого отношения, и согласно логике беспристрастности (глава 2) мы должны признавать это право и за всеми остальными.

Более того, только если общественное устройство воспринимается как справедливое — если люди знают, что получат равные возможности, что их не будут оценивать по биологическим или историческим характеристикам, над которыми они не властны, — только тогда оно завоюет доверие граждан. А иначе зачем играть по правилам, если общество все равно выбросит тебя на помойку, потому что ты не вышел цветом кожи, или полом, или вероисповеданием?

Еще одна наша цель — избежать самосбывающихся пророчеств. Если некая этническая группа или определенный пол в прошлом страдал от угнетения, в настоящем его представители могут столкнуться с препятствием в виде отличающихся средних показателей. Если эти базовые оценки подставлять в прогностические формулы, которые определяют судьбу таких людей в будущем, мы обречем их на вечное отставание. Сегодня, когда эти формулы спрятаны в недрах нейросетей глубокого обучения с их недоступными нашему пониманию промежуточными слоями (глава 3), проблема стоит еще острее. Желание общества остановить этот круговорот несправедливости, пусть и ценой точности прогнозов, вполне рационально.

И наконец, управленческие решения — это сигналы. Запрещая использование этнических, гендерных, расовых или религиозных базовых оценок, общество демонстрирует приверженность идеям равенства и справедливости, которая определяет отнюдь не только алгоритмы, допустимые при исполнении чиновниками своих обязанностей. Тем самым провозглашается, что немыслима любая предвзятость, а предвзятость, в основе которой лежат неприязнь и невежество, особенно предосудительна.

Таким образом, запрет на использование базовых оценок имеет солидное рациональное основание. Но теорема есть теорема, и если точностью прогнозов мы с охотой жертвуем ради равного отношения органов власти к отдельным гражданам, в других сферах эта жертва может оказаться неоправданной. Одна из таких сфер — страховое дело. Если страховая компания будет неверно оценивать риски для различных групп населения, выплаты по страховым случаям превысят страховые премии, и вся система обрушится. Страховая компания Liberty Mutual дискриминирует юношей, которые чаще становятся виновниками ДТП, рассчитывая им стоимость страховки по повышенной базовой оценке, потому что, если страховщики не будут этого делать, лихачество парней придется оплачивать законопослушным взрослым женщинам. Но даже здесь закон запрещает страховым компаниям использовать при расчете ставок определенные критерии, прежде всего расу и в некоторых случаях пол.

Вторая сфера, где неразумно запрещать базовые оценки, — это понимание природы общественных явлений. Если процентная доля мужчин и женщин в определенной области деятельности различается, доказывает ли это, что «стражи у ворот» не допускают в эту область женщин, или, быть может, все дело в базовой оценке числа женщин, которые пытаются в упомянутые ворота войти? Если ипотечные операторы чаще отклоняют заявки претендентов из числа меньшинств, они расисты? Или, может, они, подобно гипотетическому сотруднику страховой компании в исследовании Тетлока, учитывают базовые оценки неплатежей по кредитам в разных районах города, которые, так уж случилось, коррелируют с расовым составом населения этих районов? Усилия социологов, которые стараются найти ответы на эти вопросы, зачастую вознаграждаются лишь обвинениями в расизме и сексизме. Но, запрещая социологам и журналистам интересоваться базовыми оценками, мы только мешаем им выискивать сохраняющуюся дискриминацию и отличать ее от последствий имевших место в прошлом экономических, культурных или юридических различий между разными группами населения.

Раса, пол, национальность, религия и сексуальная ориентация превратились в зоны активных боевых действий на поле интеллектуальной жизни, и это несмотря на то, что открытая дискриминация всех сортов значительно сократилась[235]. По-моему, это во многом происходит из-за отсутствия четкого понимания базовых оценок — неумения определить, когда имеется веская причина запрещать их, а когда таких причин нет[236]. Но в том-то и беда с любым табу. Это похоже на запрет думать о белом медведе: само обсуждение табу — уже табу.

И все-таки мы — последователи Байеса

Но, несмотря на все эти табу, стереотипы и запреты, было бы ошибкой списать наш вид в утиль как безнадежно неспособный к байесовскому мышлению. (Представители племени сан, например, вполне себе последователи Байеса: прежде чем решить, что след оставлен животным редкого вида, они считают необходимым удостовериться, что аргументы в пользу этого неоспоримы.) Гигеренцер отмечает, что обычные люди, формально нарушающие правило Байеса, зачастую имеют на то серьезные математические основания[237]. Математики сами жалуются на социологов, которые нередко используют статистические формулы бездумно: подставляют числа, подбивают итог и считают, что получили верный результат. Но на самом деле любая статистическая формула хороша настолько, насколько хороши стоящие за ней предположения. Обычные люди могут чувствовать качество таких предположений, и порой, нарушая, на первый взгляд, правило Байеса, они как раз и проявляют ту самую осторожность, к которой призывают математики.

Начать с того, что априорная вероятность и базовая оценка — это не одно и то же, несмотря на то что в контрольных работах в качестве «верного» априорного предположения чаще всего предполагается использовать именно базовую оценку. Весь вопрос в том, какую базовую оценку. Допустим, я получил положительный результат анализа на простат-специфический антиген и хочу оценить апостериорную вероятность того, что у меня рак простаты. Какую базовую оценку распространенности рака простаты в популяции я должен взять в качестве априорной вероятности? Среди белых американцев? Евреев-ашкенази? Евреев-ашкенази старше 65 лет? Евреев-ашкенази старше 65 лет, которые занимаются спортом и не имеют семейной истории заболевания? Эти оценки могут сильно отличаться. Конечно, чем ýже референтная группа, тем лучше — но чем она ýже, тем меньше выборка, на которой основана оценка, и тем сильнее эта оценка искажена. Лучшая референтная группа та, которую составляют люди, в точности похожие на меня; а именно я один — максимально подходящий и максимально бесполезный образец для сравнения. Определяя подходящую априорную вероятность, мы вынуждены искать баланс между специфичностью и надежностью и не должны безоговорочно соглашаться на базовую оценку для населения в целом, которая подразумевается по умолчанию.

Использование базовой оценки в качестве априорной вероятности таит в себе и другую опасность: базовые оценки меняются, и порой быстро. Сорок лет назад девушки составляли около 10 % от числа студентов ветеринарных школ; сегодня их почти 90 %[238]. В последние несколько десятилетий, подставляя в формулу Байеса чуть ли не любую исторически сложившуюся базовую оценку, получаешь результат настолько далекий от реальности, что с тем же успехом эту оценку можно было вообще не учитывать. Для многих интересующих нас гипотез ни одно статистическое агентство никогда не высчитывало базовых оценок. (Знаем ли мы, сколько среди студентов ветеринарных школ евреев? А левшей? А трансгендеров?) И что ни говори, с неизвестностью базовых оценок человечеству приходилось мириться на протяжении большей части исторического и доисторического периодов, когда и формировалось наше байесовское чутье.

Так как в байесовской задаче не существует «верной» априорной вероятности, наше пренебрежение заданной экспериментатором базовой оценкой — не обязательно ошибка. Рассмотрим задачу про такси, где в качестве априорных вероятностей предлагалось использовать доли «синих» и «зеленых» таксомоторов в городе. Участники эксперимента вполне могли предположить, что этот простой показатель потонет в более специфических отличиях, например в уровне аварийности компаний или в относительном числе автомобилей, работающих в светлое и темное время суток, или в специфике районов, которые они обслуживают. В таком случае, не располагая этими принципиально важными данными, в качестве априорной вероятности они могли взять нейтральные 50 %. Дальнейшие исследования показали, что участники эксперимента приближаются к байесовскому идеалу, если им сообщают базовые оценки, которые лучше описывают шансы автомобиля попасть в аварию[239].

Кроме того, базовую оценку можно считать априорной вероятностью только при условии, что предъявляемые примеры отобраны в данной популяции случайным образом. Если их выбирали не вслепую, а исходя из наличия интересующей черты, например принадлежности к категории, в которой она проявляется с высокой частотой, — все прогнозы бессмысленны. Вспомним, как испытуемым подсовывали стереотип — Пенелопу, сочинительницу сонетов, или зануду из группы юристов и инженеров — и просили угадать, чему этот человек учится или кем работает. Если респондентов не поставили в известность, что упомянутую Пенелопу выбрали из числа студентов случайным образом (такой вопрос сам по себе звучал бы довольно странно), они могут предположить, что ее и выбрали-то только потому, что ее качества обеспечивают их необходимыми подсказками, что было бы вполне естественно. Более того, подобный подход лег в основу легендарной телеигры под названием What’s My Line? («Чем я занимаюсь?»), где игрокам приходилось угадывать профессию таинственного гостя, выбранного, естественно, не случайно, а потому, что занятие у него — необычное, вроде вышибалы в баре, охотника на крупную дичь, баскетболиста из команды Harlem Globetrotters или полковника Сандерса с эмблемы KFC. Если людей ткнуть носом в случайность выбора (например, на глазах у них вынуть из вазы листок с описанием персонажа), они дают оценки, более близкие к результатам применения формулы Байеса[240].

И наконец, люди чувствительны к разнице между вероятностью в смысле степени уверенности в единичном событии и вероятностью в смысле частоты подобных событий на длительном промежутке времени. Во множестве байесовских задач ставится немного мистический вопрос о вероятности единичного события: не подцепил ли Ирвин болезнь куру, не изучает ли Пенелопа искусствоведение, не синим ли было такси, попавшее в ДТП. Действительно, столкнувшись с подобной проблемой, люди почему-то не кидаются вычислять уровень субъективной уверенности, используя цифры, которые им предоставили. Но мне кажется, их не стоит в этом винить, учитывая, что статистики и сами спорят о смысле вероятности единичного события. И Гигеренцер, и Космидес с Туби считают, что люди не сопоставляют десятичные доли с единичным событием, потому что человеческий разум получает статистическую информацию о мире в иной форме. Мы сталкиваемся с событиями, а не с числами от нуля до единицы. Оперируя этой «естественной частотой», люди прекрасно умеют мыслить по-байесовски и без особого труда решают задачи, сформулированные в таких терминах.

Давайте вернемся к началу главы, к проблеме постановки медицинского диагноза, и переведем эти метафизические доли в конкретные частоты. Забудьте о «некой женщине», подумайте о выборке из тысячи женщин. Десять женщин из каждой тысячи болеют раком груди (это распространенность заболевания в популяции, она же базовая оценка). У девяти из этих десяти больных раком груди женщин результат анализа окажется положительным (это чувствительность анализа). Из тех 990 женщин, у которых рака груди нет, примерно у 89 результат все равно окажется положительным (это уровень ложноположительных результатов). Вот женщина с положительным результатом анализа. Каковы шансы, что у нее действительно рак груди? Несложно подсчитать: в сумме тест оказался положительным у 98 женщин, у девяти из которых действительно рак; делим 9 на 98 и получаем примерно 9 % — вот и весь ответ. Когда задачу ставят таким образом, с ней справляются уже 87 % врачей (сравните с 15 % в исходной формулировке), а также большинство десятилетних детей[241].

Что это за магия и как она работает? Гигеренцер замечает, что концепция условной вероятности уводит нас прочь от осязаемых, поддающихся подсчету вещей. Все эти доли — 90 % истинно положительных, 9 % ложноположительных, 91 % истинно отрицательных, 10 % ложноотрицательных — не дают в сумме 100 %, и поэтому, чтобы составить пропорцию и вычислить долю истинно положительных результатов от числа всех положительных (эту-то задачу нам и нужно решить), приходится трижды перемножать разные числа. И напротив, если думать о естественной частоте, нетрудно выделить и суммировать все положительные результаты: 9 истинно положительных плюс 89 ложноположительных — это в сумме 98 положительных тестов, а 9 истинно положительных составляют 9 % от этой суммы. (Что человеку делать с этим знанием, учитывая цену действия и бездействия, мы обсудим в следующих двух главах.)

Чтобы еще больше упростить задачу, мы можем задействовать визуальные наклонности нашего обезьяньего мозга и превратить цифры в фигуры. Этот прием делает байесовское рассуждение очевидным; с его помощью можно щелкать даже такие головоломки, как хрестоматийная задачка про такси, хотя она и максимально далека от нашего житейского опыта. Представьте себе весь парк городских такси в виде 100 квадратиков: один квадратик — один автомобиль (на рисунке слева). Закрасим 15 квадратиков в левом верхнем углу — это 15 %, базовая оценка принадлежности к «Синему такси». Чтобы показать четыре варианта показаний нашего свидетеля, которому можно верить на 80 % (на рисунке в центре), мы сделаем чуть светлее три квадратика из тех пятнадцати, что изображают синие такси (20 % от 15 синих такси, которые он сослепу мог спутать с зелеными) и затемним семнадцать квадратиков, изображающих зеленые такси (20 % от 85 зеленых такси, которые он мог ошибочно принять за синие). Свидетель утверждает, что видел синее такси, поэтому мы можем отбросить все такси, которые были опознаны — как верно, так и ошибочно — как зеленые, и у нас остается только самый правый рисунок: одни синие такси (как верно, так и ошибочно опознанные). Теперь с первого взгляда видно, что машины «Синего такси», опознанные как синие, занимают чуть меньше половины площади фигуры. Подсчитаем их для точности: 12 квадратиков из 29, то есть 41 %. Естественная частота и наглядное представление позволяют нам разобраться в имеющихся данных (положительных результатах анализа или такси, опознанных как синие) и разделить их на истинные и ложные.

Если использовать заложенные в нашем мышлении интуитивные представления и переводить данные в удобный для понимания формат, статистические способности широкой публики можно развивать — и не только можно, но и нужно. Умение оценивать риски — навык, необходимый врачам, судьям, государственным деятелям и всем остальным, кому мы вверяем свою жизнь. А учитывая, что мы с вами живем в мире, где бог играет в кости, развитое байесовское мышление и другие виды статистической грамотности — это общественное благо, которое должно стать приоритетом системы образования. Принципы когнитивной психологии подталкивают к выводу, что лучше развивать и обогащать ту рациональность, которая у людей имеется, чем списывать как хронически недееспособных из-за заблуждений и когнитивных искажений чуть ли не всех представителей своего вида[242]. На том же самом настаивают и принципы демократии.

Глава 6. Риск и вознаграждение (рациональный выбор и ожидаемая полезность)

Все жалуются на свою память, но никто не жалуется на свою рассудительность.

Ларошфуко

Есть теории, которые не вызывают теплых чувств. Вряд ли кто-то питает симпатию к законам термодинамики — недаром поколения вдохновенных чудаков слали в патентные бюро чертежи вечных двигателей. С тех пор как Дарвин сформулировал теорию естественного отбора, креационисты не могут смириться с мыслью, что человек произошел от обезьяны, а коммунитаристы ищут изъяны в постулате о конкуренции как движущей силе эволюции.

Различные версии одной из самых ненавистных теорий современности известны под именами «рациональный выбор», «рациональный агент», «ожидаемая полезность» и homo economicus («человек экономический»)[243]. На прошлое Рождество в шоу «Этим утром» (This Morning) телеканала CBS показали трогательный сюжет, посвященный исследованию, в рамках которого на улицах городов по всему миру раскидали тысячи бумажников с наличными. Как оказалось, большую часть находок возвратили, особенно с крупными суммами денег; это должно было напомнить нам, что люди — все-таки честные и щедрые существа. Так кто же тот Гринч, которому на этот раз не дали испортить праздник? Это «рационалистский подход к экономике», который якобы предполагает, будто люди руководствуются принципом «Было ваше — стало наше»[244].

Что же это за недобрая теория? Она гласит, что, оказавшись перед рискованным решением, рациональные агенты должны выбирать вариант, который максимизирует «ожидаемую полезность», то есть сумму потенциальных вознаграждений, взвешенных по их вероятностям. За пределами экономики и некоторых областей политологии эту теорию любят, примерно как Эбенизера Скруджа. Люди понимают ее как заявление, будто человеческие существа являются — или должны быть — эгоистичными психопатами, ну или сверхрациональными бухгалтерами, которые, прежде чем влюбиться, подсчитывают вероятности и полезности. Едва из какой-нибудь психологической лаборатории просочится известие, что поведение людей не удовлетворяет этому описанию, такую новость используют, чтобы поставить под сомнение принципы классической экономической теории, а вместе с ними и целесообразность рыночных подходов[245].

Однако в исходном виде теория рационального выбора представляет собой математическую теорему, которую ценители считают довольно красивой, и в ней ничего не говорится о том, как должны рассуждать и принимать решения представители нашего вида. Многие полагают, что эта теорема дает нам самое строгое определение рациональности — критерий оценки человеческой рассудительности. Как мы увидим далее, это можно поставить под сомнение: порой, когда поведение людей противоречит теории рационального выбора, неясно, люди ли тут нерациональны или предполагаемые стандарты рациональности. В любом случае эта теория проливает свет на загадку рациональности, и, несмотря на свое чисто математическое происхождение, она способна преподать нам несколько важных жизненных уроков[246].

Теория рационального выбора уходит корнями во времена становления теории вероятности, когда Блез Паскаль (1623–1662) сформулировал свой известный аргумент, объясняющий, почему вам стоит уверовать в бога: если вы верите, а бога нет, вы всего-навсего произнесете впустую сколько-то молитв, но, если вы в него не верите, а он есть, вы навлечете на себя его вечный гнев. В 1944 г. математик Джон фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн изложили эту мысль формальным языком. В отличие от папы римского, фон Нейман действительно мог быть инопланетянином — по крайней мере, его коллеги задумывались о такой возможности: фон Нейман был нечеловечески умен. Кроме того, он разработал теорию игр (речь о которой пойдет в главе 8), цифровой компьютер, самореплицирующиеся механизмы, квантовую логику и ключевые компоненты ядерного оружия, а также совершил еще несколько десятков эпохальных открытий в математике, физике и компьютерных науках.

Рациональный выбор — это не психологическая теория, описывающая, как человеческие существа выбирают, и не нормативная теория, указывающая, как они должны выбирать; это теория, объясняющая, как результаты выбора согласуются с ценностями выбирающего и друг с другом. Это тесно увязывает ее с концепцией рациональности, объясняющей, как делать выбор, согласующийся с целями, которые мы преследуем. Стремление Ромео к Джульетте рационально, а стремление железной стружки к магниту — нет, потому что только Ромео выбирает тот путь, который приведет его к цели (глава 2). С другой стороны, мы называем людей сумасшедшими, если они совершают поступки, которые заведомо противоречат их же собственным интересам: бросают деньги на ветер или выбегают голыми на мороз.

Красота этой теории в том, что она исходит из горстки простых для понимания аксиом — самых общих требований, которые соблюдает любой принимающий решения субъект, претендующий на звание рационального. После этого она определяет, как этому субъекту нужно принимать решения, чтобы не нарушить эти требования. Аксиомы теории рационального выбора то сливали друг с другом, то по-всякому разделяли; версию, которой я здесь придерживаюсь, сформулировал математик Леонард Сэвидж, а систематизировали психологи Рейд Хасти и Робин Дауэс[247].

Теория рационального выбора

Первую аксиому можно назвать аксиомой соизмеримости: какими бы ни были выборы А и В, человек, принимающий решение, предпочитает либо А, либо В, либо они для него равноценны[248]. Звучит не особенно впечатляюще — это же вроде не более чем здравый смысл? Но эта аксиома требует выбрать что-то одно, пусть даже это будет безразличие. Она лишает нас возможности прибегнуть к оправданию «нельзя сравнивать яблоки с апельсинами». Аксиому соизмеримости можно интерпретировать как условие, что рациональный агент должен быть неравнодушным и предпочитать одни вещи другим. Нерациональные сущности вроде камней и овощей этому условию не удовлетворяют.

Вторая аксиома, аксиома транзитивности, уже интереснее. Сравнивая варианты попарно и отдавая предпочтение А перед В и В перед С, вы обязаны отдавать предпочтение А перед С. Легко увидеть, почему это требование не подлежит обсуждению: из любого, кто его нарушает, деньги можно выкачивать бесконечно. Допустим, смартфон Apple нравится вам больше, чем Samsung, но вы вынуждены ходить с Samsung Galaxу. Тогда вы согласитесь на мое предложение доплатить 100 долларов и обменять ваш гэлакси на элегантный айфон. Предположим, Google Pixel нравится вам даже больше айфона. Великолепно! Вы с радостью обменяете свой медленный айфон на мощный пиксель с доплатой, скажем, 100 долларов. И допустим, вы предпочитаете гэлакси пикселю — это нетранзитивность. Вы наверняка догадываетесь, к чему я веду. С доплатой в 100 долларов я продаю вам гэлакси. Вуаля: вы оказались в исходной точке, обеднев на 300 долларов, и готовы к следующему раунду обдираловки. Что бы вы ни думали о рациональности, это явно не она.

Третья аксиома — аксиома законченности. Учитывая, что бог играет с нами в кости и все такое, выбор наш не всегда однозначен — не так прост, как выбор сорта мороженого. Часто нам приходится выбирать между исходами, которые могут случиться с той или иной вероятностью — как при покупке лотерейного билета. Аксиома законченности гласит: если субъект, принимающий решения, способен выбирать между А и В, он может также учесть в своих размышлениях и лотерею, которая с вероятностью р вознаградит его призом А, а с дополняющей вероятностью 1-р — призом В.

В рамках теории рационального выбора исход рискованного выбора предсказать невозможно, однако вероятности определены — как в казино. Это риск, и его нужно отличать от неопределенности, когда тот, кому нужно принять решение, не знает вероятностей и полностью не способен предсказать исход. В 2002 г. министр обороны США Дональд Рамсфелд отлично объяснил эту разницу:

Есть… известные неизвестные — вещи, о которых мы знаем, что мы их не знаем. Но еще есть неизвестные неизвестные — это вещи, о которых мы не знаем, что мы их не знаем.

Теория рационального выбора объясняет, как принимать решения с известными неизвестными — рискуя, но не обязательно в условиях неопределенности.

Четвертую аксиому я назову аксиомой консолидации[249]. Жизнь не просто подсовывает нам лотерейные билеты — она подсовывает нам билеты, выигрыш по которым может оказаться еще одной лотереей. Если непредсказуемое первое свидание пройдет хорошо, может состояться и второе, которое принесет с собой новый набор рисков. Аксиома консолидации утверждает: столкнувшись с серией ситуаций рискованного выбора, субъект, принимающий решение, вычисляет общий риск согласно законам вероятности, изложенным в главе 4. Если первый лотерейный билет может выиграть с вероятностью один к десяти, а призом будет второй билет с вероятностью выиграть один к пяти, выбирающий сочтет его таким же желанным, как и билет, вероятность выигрыша по которому составляет один к пятидесяти. (Мы не учитываем дополнительное удовольствие от второй возможности посмотреть на подпрыгивающие шарики с номерами или соскрести с билетика краску.) Этот критерий рациональности кажется достаточно очевидным. Подобно ограничению скорости или всемирному тяготению, теория вероятности — не просто хорошая идея. Это закон.

Пятая аксиома, аксиома независимости, также довольно занимательна. Если вы отдаете предпочтение А перед В, тогда вы должны предпочитать лотерею, в которой можно выиграть А или С, лотерее, в которой можно выиграть В или С (если вероятность выигрыша одинакова). То есть шанс получить С в обоих вариантах не должен менять ваших предпочтений. Можно сказать иначе: то, как вы преподносите выбор, как задаете его в контексте, не должно играть никакой роли. Роза, как ее ни назови, будет пахнуть так же сладко. Рациональному субъекту положено фокусироваться на самом выборе и не позволять отвлекающим факторам, присущим обоим вариантам, сбивать его с толку.

Независимость от нерелевантных альтернатив (так в общем виде называется аксиома независимости) — требование, обозначенное в большинстве теорий рационального выбора[250]. Проще говоря, если, выбирая между А и В, вы отдаете предпочтение А, вы не можете выбрать В просто потому, что к выбору добавили какую-нибудь третью опцию, С. Рассказывают, как логик Сидни Моргенбессер (с которым мы уже встречались в главе 3) сидел однажды в ресторане, и ему предложили выбор между яблочным и черничным пирогом. Он выбрал яблочный, но вскоре официантка вернулась и сообщила, что сегодня в меню есть еще и вишневый пирог. Словно всю жизнь ждал этого момента, Моргенбессер ответил: «Ну, тогда я возьму черничный»[251]. Если анекдот вас рассмешил, значит, вы понимаете, почему независимость от нерелевантных альтернатив служит критерием рациональности.

Шестая аксиома — аксиома последовательности: если вы предпочитаете А, а не В, то гарантированному получению В вы предпочтете лотерею, по условиям которой с определенной вероятностью вы получаете А, а в противном случае — В. Полшанса лучше, чем ничего.

Последнюю аксиому можно назвать аксиомой взаимозаменяемости: она описывает поиск баланса между силой желания и вероятностью его осуществить[252]. Если субъект предпочитает А, а не В, и В, а не С, существует такое значение вероятности, при котором ему будет безразлично, что выбрать: гарантированное В (второе по предпочтительности) или лотерею, где с указанной вероятностью выигрыш принесет А (приоритетный выбор), а проигрыш — С. Чтобы это прочувствовать, представьте, что вероятность выиграть А высока — 99 %, а шанс удовольствоваться С — всего 1 %. При таком раскладе разумнее рискнуть, чем смириться со второй по предпочтительности опцией, В. Теперь представьте себе другую крайность: по условиям лотереи вероятность выиграть А равна 1 %, а шанс остаться с С, которое вам нравится меньше всего, составляет 99 %. Теперь все наоборот: гарантированный компромисс, В, уверенно бьет вариант, в котором вы почти наверняка получите самое неинтересное вознаграждение. Теперь представьте ряд вероятностей от «почти наверняка А» до «почти наверняка С». Если вам кажется, что, по мере того как шансы плавно меняются, сначала лотерея кажется заманчивей, потом вам все равно, рискнуть или сразу взять В, а ближе к концу вы безропотно соглашаетесь на В, значит, вы согласны с рациональностью аксиомы взаимозаменяемости.

Что же следует из этой теории? Чтобы удовлетворять перечисленным критериям рациональности, субъект, принимающий решение, должен прикинуть ценность каждого исхода на непрерывной шкале желательности, умножить ее на вероятность этого исхода и суммировать все полученные произведения, вычислив «ожидаемую полезность» всего выбора. (В этом контексте «ожидаемая» означает «средняя в долгой перспективе», а не «предвкушаемая», а «полезность» означает «предпочтительность по мнению выбирающего», а не «пользу» или «практичность».) Вычисления не обязательно должны быть сознательными или выраженными в цифрах — они могут представлять собой качественные представления. В итоге субъект, принимающий решение, должен выбрать вариант с наивысшей ожидаемой полезностью. Это гарантирует, что выбор будет рациональным согласно всем семи критериям. Тот, кто выбирает рационально, максимизирует полезность; также верно и обратное.

Рассмотрим это на конкретном примере. Допустим, вы находитесь в казино и думаете, во что бы вам сыграть. В игре в кости вероятность выпадения семерки составляет 1 к 6, а выигрыш принесет вам 4 доллара; в случае проигрыша вы лишитесь 1 доллара, уплаченного за участие в игре. Будем считать, что полезность исчисляется в долларах. Тогда ожидаемая полезность ставки на семерку при игре в кости составит (1/6 × 4$) + (5/6 × (–1$)), или –0,17 долларов. Сравним с рулеткой. Вероятность выпадения семерки — 1 к 38, и, если она выпадет, вы выиграете 35 долларов; в противном случае зря потратите тот же самый 1 доллар. Ожидаемая полезность игры в рулетку составляет (1/38 × 35$) + (37/38 × (–1$)), то есть –0,05 долларов. Ожидаемая полезность ставки на семь при игре в кости ниже, чем при игре в рулетку, так что никто не назовет вас нерациональным, если вы выберете рулетку. (Безусловно, найдутся такие, кто назовет вас нерациональным потому, что вы вообще играете в азартные игры, поскольку ожидаемая полезность обеих ставок отрицательна: игорный дом взимает свою плату, так что чем дольше вы играете, тем больше проигрываете. Но раз уж вы явились в казино, значит, атмосфера Монте-Карло и трепет неизвестности обладают для вас некоторой положительной полезностью, которая сдвигает суммарную полезность обоих вариантов в область положительных чисел, и вам остается только выбрать игру.)

Азартные игры — пример, на котором проще всего объяснять теорию рационального выбора: они обеспечивают нас точными числами, которые можно умножать и складывать. Но обыденная жизнь подсовывает нам бесчисленные ситуации выбора, который мы также интуитивно оцениваем в терминах ожидаемой полезности. Я стою в супермаркете и безуспешно пытаюсь вспомнить, есть ли дома молоко; может, мне стоит купить пакет? Я подозреваю, что молоко закончилось; если это действительно так, а я откажусь от покупки, утром мне придется завтракать кукурузными хлопьями всухомятку. С другой стороны, если молоко в холодильнике осталось, а я куплю еще, худшее, что может случиться, — молоко прокиснет, что маловероятно; но даже если и так, я впустую потрачу всего лишь пару долларов. Так что лучше я все-таки куплю молока. Теория рационального выбора просто-напросто раскрывает смысл такого рода размышлений.

Насколько полезна полезность?

Соблазнительно думать, что модели предпочтений, описываемые аксиомами рациональности, отражают субъективные человеческие ощущения удовольствия и желания. Но, строго говоря, аксиомы рационального выбора считают принимающего решения субъекта черным ящиком и учитывают только правила, согласно которым он предпочитает одну альтернативу другой. Шкала полезности, которая тут фигурирует, — воображаемая, она выведена из данной модели предпочтений и предлагается в качестве способа сделать эти предпочтения последовательными. Теория рационального выбора защищает субъекта, который принимает решения, от развода на деньги, неспособности выбрать десерт и прочих нелепых положений. Соответственно, она не столько диктует нам, как действовать в согласии с нашими ценностями, сколько объясняет, как эти самые ценности прояснить, наблюдая за собственным поведением.

Это соображение отправляет в утиль первое из ложных представлений о теории рационального выбора: будто она изображает людей аморальными гедонистами или, что еще хуже, советует им такими стать. Полезность не равна личной выгоде; это любая ценность, которую последовательно максимизирует рационально выбирающий субъект. Если люди приносят жертвы ради своих детей и друзей, если они ухаживают за больными и подают милостыню бедным, если они возвращают бумажники, набитые деньгами, это лишь доказывает, что любовь, милосердие и честность вписаны в их шкалу полезности. Теория же рационального выбора подсказывает, как не спустить эти свои ценности в трубу.

Конечно, обдумывая принятие решений, мы не обязаны считать себя черными ящиками. Гипотетическая шкала полезности должна соответствовать нашим внутренним ощущениям радости, алчности, вожделения, нежности и прочих страстей. Однако, исследуя эту взаимосвязь на конкретных примерах, начиная с самого очевидного объекта желаний — денег, мы натыкаемся на интересный факт. Независимо от того, можно ли купить счастье за деньги или нельзя, за деньги точно можно купить полезность, поскольку все полезные вещи (даже благотворительность) люди оплачивают деньгами. При этом зависимость полезности от денег не линейна — график ее выпуклый. Выражаясь профессиональным языком, мы имеем здесь дело с «убывающей предельной полезностью».

Психологический смысл этого очевиден: лишние сто долларов принесут бедняку больше радости, чем богачу[253]. (Это, кстати, хороший этический аргумент в пользу перераспределения богатств: при прочих равных перетекание денежных средств от богатых к бедным увеличивает суммарный уровень счастья.) В теории рационального выбора эта кривая возникает из неочевидного источника: ученые не спрашивают людей с разным уровнем доходов, насколько те счастливы, но изучают их предпочтения. Что бы вы выбрали: 1000 долларов наверняка или лотерею с 50 %-ной вероятностью выиграть 2000 долларов? Ожидаемая выгода обеих альтернатив одинакова, но большинство выбирает гарантированную сумму. Это не значит, что людское поведение противоречит теории рационального выбора; это значит, что полезность не эквивалентна выгоде в долларах. Полезность 2000 долларов в этом примере меньше удвоенной полезности 1000 долларов. К счастью для нашего понимания, восприятие людьми своего удовлетворения и выбор ими лотерей указывают на одну и ту же выпуклую кривую, связывающую деньги и полезность.

Экономисты считают, что выпуклая кривая полезности соответствует «склонности к избеганию риска». Это несколько сбивает с толку, потому что «избегать риска» в данном контексте не значит быть робкой овечкой в противоположность отчаянному сорвиголове, а лишь отражает тот факт, что люди предпочитают гарантированное вознаграждение лотерее с той же ожидаемой выгодой. И все же два эти представления нередко совпадают. Мы покупаем страховку, чтобы обеспечить себе душевный покой, но и бесчувственный рациональный агент, опираясь на кривую полезности, сделал бы то же самое. Покупка страховки сдвигает плательщицу чуть левее по оси денег, что несколько понижает ее уровень счастья, но, если ей придется покупать себе новую машину взамен незастрахованной, сумма на ее банковском счету резко уменьшится, и уровень счастья просядет значительно. Неудивительно, что рациональный агент предпочитает гарантированную потерю некоторой суммы лотерее, в которой можно лишиться гораздо большего, пусть даже ожидаемая выгода гарантированной потери (не путайте с ожидаемой полезностью) должна быть немного ниже, чтобы страховая компания не работала себе в убыток.

К несчастью для теории, по той же логике люди вообще не должны играть в азартные игры, покупать лотерейные билеты, начинать бизнес или стремиться к известности; все должны учиться на дантиста. Однако некоторые люди, конечно же, это делают — парадокс, который не дает покоя экономистам-классикам. Человеческая кривая полезности не может быть одновременно выпуклой, объясняющей, почему мы избегаем риска и покупаем страховые полисы, и вогнутой, объясняющей, почему мы стремимся к риску и играем в азартные игры. Можно, конечно, сказать, что в азартные игры мы играем ради азарта, а страховку покупаем ради душевного спокойствия, но подобная апелляция к эмоциям просто поднимает парадокс на следующий уровень: как так вышло, что эволюция наделила человека конфликтующими мотивами — и заводить себя, и успокаивать, платя деньги за обе привилегии? Может, мы просто нерациональны — и все тут. Может, полуголые танцовщицы, вишенки в бокале и прочий антураж казино — это само по себе развлечение, за которое готовы платить крупные игроки. А может, график имеет точку перегиба и правее уходит резко вверх, вследствие чего ожидаемая полезность джекпота оказывается выше ожидаемой полезности простой прибавки к банковскому счету. Это возможно, если игрок ощущает, что выигрыш способен переместить его в другой социальный класс и обеспечить ему новый образ жизни: гламурного и беззаботного миллионера, а не простого успешного буржуа. Реклама лотерей вовсю играет на подобных фантазиях.

Проанализировать следствия из теории проще всего, когда ожидаемая полезность исчисляется в деньгах, но та же логика применима к любой ценности, которую можно отметить на шкале, в том числе и к ценности человеческой жизни. В высказывании, которое ошибочно приписывают Иосифу Сталину: «Одна смерть — трагедия, миллион смертей — статистика», — указаны неверные числа, и тем не менее оно совершенно точно описывает, как люди обходятся с моральной стоимостью жизней, унесенных бедствиями вроде войн или пандемий. Эта кривая тоже изгибается подобно графику ожидаемой полезности денег[254]. В обычных обстоятельствах СМИ, освещая теракт с дюжиной жертв, звонят во все колокола. Но в разгар войны или пандемии даже тысяча смертей ежедневно воспринимается как должное, несмотря на то что каждая из этих жизней, в отличие от падающего в цене доллара, принадлежала разумному существу, реальному человеку, который любил и которого любили. В книге «Лучшее в нас» (The Better Angels of Our Nature, 2011){24} я предположил, что наше морально неоправданное восприятие убывающей предельной полезности людских жизней позволяет мелким войнам разрастаться в гуманитарные катастрофы[255].

Нарушение аксиом: насколько мы нерациональны?

Вы, наверное, думаете, что аксиомы рационального выбора настолько очевидны, что любой нормальный человек просто обязан их соблюдать. В действительности люди плюют на них сплошь и рядом.

Давайте начнем с соизмеримости. Ее-то, кажется, невозможно нарушить — это просто требование, выбирая между А и В, склоняться либо к А, либо к В либо быть равнодушным к выбору. Но в главе 2 мы наблюдали акт неповиновения этой аксиоме, а именно феномен «запретной уступки»[256]. Есть в жизни вещи, которые люди считают священными; они уверены в аморальности самой мысли о том, чтобы их сравнивать. Они чувствуют, что любой, подчиняющийся этой аксиоме, подобен цинику Оскара Уайльда — «человеку, который всему знает цену и ничего не ценит»{25}. Сколько мы должны потратить, чтобы уберечь от вымирания редкий вид животных? Спасти маленькую девочку, упавшую в колодец? Должны ли мы сокращать бюджетный дефицит, урезая финансирование образования, пенсионной системы или защиты окружающей среды? Шутка из прежней эпохи начинается с того, что мужчина спрашивает женщину: «Ты переспала бы со мной за миллион долларов?»[257] Идиома «выбор Софи» обязана своим происхождением душераздирающему сюжету одноименного романа Уильяма Стайрона (Sophie’s Choice, 1979), главная героиня которого должна была выбрать, которого из двоих детей обречь на смерть в газовой камере Освенцима. В главе 2 мы видели, что отвращение к требованию соизмерять священные ценности может быть как рациональным, подтверждающим нашу преданность значимым отношениям, так и нерациональным — когда мы не желаем обдумывать болезненный выбор и в результате совершаем его бессистемно и непоследовательно.

Другую группу нарушений объединяет сформулированная психологом Гербертом Саймоном концепция ограниченной рациональности[258]. Теории рационального выбора исходят из допущения, что выбирающий — ангелоподобный субъект, обладающий всей полнотой знания, а заодно неограниченным временем и объемом памяти. Но смертным, принимая решения, приходится учитывать неопределенность шансов и исходов, а также стоимость поиска и обработки информации. Нет никакого смысла 20 минут обдумывать объезд, который сократит путь на 10 минут. Затраты отнюдь не пренебрежимы. Вселенная — сад расходящихся тропок, и каждое решение приводит нас к необходимости принимать другие, взрываясь фейерверком вероятностей, которые никак не укротить аксиомой консолидации. Саймон пишет, что существам из плоти и крови редко бывает доступна роскошь оптимального решения; вместо этого им приходится довольствоваться разумно удовлетворительным, для которого Саймон предлагает термин satisfice — слово-гибрид, образованное от satisfy («соответствовать») и suffice («годиться»). Это значит соглашаться на первую же альтернативу, соответствующую некоему минимально приемлемому стандарту. Учитывая стоимость информации, лучшее может быть врагом хорошего.

К несчастью, это правило, хотя и упрощает жизнь, заодно вынуждает нарушать аксиомы рационального выбора, в том числе аксиому транзитивности. Ого, даже транзитивности? А неплохо было бы жить припеваючи, отыскав недотепу, из которого можно качать деньги, продавая ему снова и снова одни и те же вещи, как это делал Сильвестр Мак-Манки Мак-Бил из стихотворения доктора Сьюза «Сничи». Мак-Бил брал со Сничей по 3 доллара за то, чтобы приклеить им звезду на пузо, и по 10 долларов, чтоб ее оттуда убрать:

Вплоть до момента,

Когда не осталось в карманах ни цента…

И выключил обе машины Мак-Бил,

Затем, разобрав, в кузов их уложил

И, не попрощавшись со Сничами даже,

Уселся за руль и поехал по пляжу{26}.

Хотя нетранзитивность — эталон нерациональности, она легко возникает из двух свойств ограниченной рациональности.

Во-первых, мы пренебрегаем сложениями и умножениями, необходимыми, чтобы мысленно сплавить все качества предмета в ком общей полезности. Вместо этого мы оцениваем его свойства одно за другим, сужая свой выбор посредством элиминации вариантов[259]. Выбирая колледж, мы сначала вычеркиваем те, где нет команды по лакроссу, затем те, где нет медицинского факультета, затем те, что слишком далеко от дома, и так далее.

Во-вторых, мы игнорируем небольшую разницу в величине одного из свойств, если другие кажутся нам важнее. Сэвидж предложил пример с путешественницей, которая не может решить, куда ей поехать — в Париж или в Рим[260]. Предположим, что теперь ей предлагают выбрать между поездкой в Париж и поездкой в Париж + 1 доллар. Париж + 1 доллар бесспорно лучше, чем просто Париж. Но это не значит, что Париж + 1 доллар бесспорно лучше, чем Рим! Вот вам и своеобразная нетранзитивность: путешественница отдает предпочтение А (Париж + 1 доллар) перед В (Париж) и равнодушна к выбору между В и С (Рим), но при этом не отдает предпочтения А перед С.

Выбирая при помощи процесса элиминации, можно вляпаться в нетранзитивность обеими ногами[261]. Тверски придумал задачу с тремя претендентами на должность, которые набрали разное количество баллов в тесте на профпригодность и отличаются друг от друга опытом работы:

Директор по персоналу сравнивает их попарно, следуя правилу: если один набирает более чем на 100 баллов больше другого в тесте на профпригодность, выбирай его; в противном случае выбирай более опытного. В итоге кадровик предпочитает Арчера Бейкеру (больше опыта), Бейкера Коннору (больше опыта) и Коннора Арчеру (выше результат в тесте на профпригодность). Когда испытуемых ставили на место этого кадровика, многие из них предлагали нетранзитивные наборы решений, не осознавая этого.

Так как, удается поведенческим экономистам финансировать свои исследования, выкачивая деньги из испытуемых? Как правило, нет. Люди спохватываются, обдумывают решение еще раз и не обязательно покупают какой-то товар только потому, что на миг его предпочли[262]. Но без такого вторичного контроля со стороны системы 2 они действительно уязвимы. В реальной жизни процесс принятия решения путем сравнения альтернатив по одному свойству за раз грозит нерациональностью, которую мы и сами за собой замечаем. Если альтернатив больше, чем две, мы можем быть заворожены последней рассмотренной парой или бесконечно ходить по кругу, потому что у каждого из вариантов есть свои преимущества по сравнению с остальными[263].

Кстати, деньги из людей действительно можно выкачивать, по крайней мере какое-то время, если они предпочитают А, но приписывают В более высокую стоимость[264]. (Можно продать им В, обменять его на А, затем выкупить А за меньшие деньги и повторить весь цикл сначала.) Как вообще можно попасть в плен таких глупых противоречий? Элементарно: оказавшись перед двумя альтернативами с одинаковой ожидаемой выгодой, люди, может, и предпочитают ту, вероятность которой выше, но платить больше будут за ту, что обещает бóльшую выгоду. (Для примера подумайте про два билета на игру в рулетку с равной ожидаемой выгодой, 3,85 доллара, но разными комбинациями вероятностей и выигрышей. Билет А дает вам 35 из 36 шансов выиграть 4 доллара и 1 шанс из 36 потерять 1 доллар. Билет В обещает 11 из 36 шансов выиграть 16 долларов и 25 из 36 шансов лишиться 1,50 доллара[265]. Как правило, испытуемые выбирают А. Если же их спрашивают, сколько они готовы заплатить за каждый из билетов, за В они дают цену выше.) Это нелепо: думая о цене, люди видят большее число рядом с долларовым значком и забывают о вероятностях, так что экспериментатор, как завзятый спекулянт, выкачивает из них деньги. Озадаченные жертвы говорят: «Я просто не мог удержаться» или «Я знаю, это глупо и вы можете меня подловить, но мне действительно больше нравится этот вариант»[266]. Однако спустя пару раундов умнеют практически все. Не имеющее под собой реальных оснований бурление на финансовых рынках иногда вызывается наивными инвесторами, руководствующимися рисками и не учитывающими размеры вознаграждения (или наоборот), а также спекулянтами, слетающимися, чтобы воспользоваться непоследовательностью непрофессионалов.

* * *

А как обстоят дела с независимостью от нерелевантных альтернатив, где мы так и норовим поддаться капризной зависимости от контекста и формулировок? Экономист Морис Алле наткнулся на интересный парадокс[267]. Какой из двух лотерейных билетов вы выберете?

Несмотря на то, что ожидаемая выгода билета лотереи Powerball выше (1,14 млн долларов), большинство предпочитают играть наверняка, избегая даже 1 %-ной вероятности остаться с пустыми руками. Этот выбор еще не нарушает аксиом; предположительно, воображаемая кривая полезности загибается вниз вследствие желания избежать риска. Но взгляните на следующие два билета. А теперь какой вы возьмете?

Тут испытуемые чаще предпочитают билет лотереи LottoUSA, где ожидаемая выгода выше (250 000 против 110 000 долларов). Звучит разумно, правда? Обдумывая первый выбор, гомункулус в вашей голове говорит: «Может, приз в лотерее Powerball и больше, но, если ты выберешь ее, есть шанс остаться ни с чем. Потом будешь чувствовать себя дураком, зная, что прошляпил миллион долларов!» Но, глядя на второй выбор, он говорит: «Десять процентов, одиннадцать процентов, какая разница? В любом случае у тебя есть шанс выиграть, так что давай лучше возьмем тот билет, где приз больше».

К несчастью для теории рационального выбора, такой подход нарушает аксиому независимости. Чтобы увидеть парадокс воочию, давайте разобьем вероятности двух левых альтернатив на части, не меняя ничего, кроме их подачи:

Теперь видно, что выбор между лотереей Supercash и лотереей Powerball на самом деле представляет собой выбор между лотереей Megabucks и лотереей LottoUSA с дополнительным шансом выиграть миллион долларов при каждой из альтернатив в 89 %. Но этот дополнительный шанс заставляет вас изменить решение! Я добавил к каждому билету по вишневому пирогу, и вы отказались от яблочного в пользу черничного. Если вас уже тошнит от денежных лотерей, Тверски и Канеман предлагают немонетарный пример[268]. Что вы выберете: лотерейный билет, по которому с вероятностью 50 % можно выиграть трехнедельный тур по Европе, или ваучер на недельное путешествие по Англии? Испытуемые все как один выбирают гарантированное вознаграждение. Но что бы вы решили, выбирая между лотерейным билетом, по которому с вероятностью 5 % можно выиграть трехнедельную поездку по Европе, и билетом, по которому с вероятностью 10 % можно отправиться в недельный тур по Англии? Теперь люди выбирают путешествие, которое продлится дольше.

Психологически совершенно понятно, что происходит. Разница между вероятностью 0 % и вероятностью 1 % — это не просто какая-то там разница в 1 %, это разница между невозможностью и возможностью. Точно так же разница между 99 % и 100 % — это разница между возможностью и уверенностью. Эти интервалы нельзя уравнивать с любым другим, номинально идентичным интервалом, например от 10 % до 11 %. Возможность, какой бы малой она ни была, позволяет надеждам устремляться в будущее, а сожалениям — в прошлое. Признавать ли «рациональным» выбор, основанный на этих эмоциях, зависит от того, что вы думаете об эмоциях вообще: считаете ли их заложенными природой реакциями, к которым стоит прислушиваться, как мы прислушиваемся к потребностям в еде и тепле, или же эволюционной помехой, которую призвано преодолевать наше рациональное мышление.

Эмоции, которые мы испытываем в ответ на возможность и уверенность, позволяют под новым углом взглянуть на вероятностный выбор вроде страхования имущества или азартных игр, который нельзя объяснить формой кривой полезности. Тверски и Канеман замечают, что никто почему-то не хочет покупать вероятностную страховку (платеж по которой будет в разы меньше, но работать она будет, например, только в определенные дни недели), хотя те же люди с радостью идут на такой же суммарный риск, страхуясь от одних угроз, например от пожара, и забывая о других, например об ураганах[269]. Они покупают страховку ради собственного спокойствия, чтобы покончить хотя бы с одним поводом для волнений. Они предпочитают избавиться от страха перед какой-то одной угрозой, а не сделать свою жизнь безопаснее во всех отношениях. Это же искажение объясняет такие политические решения, как запрет ядерной энергии с присущим ей крохотным риском катастрофы вместо запрета на сжигание угля, которое ежедневно уносит многие и многие жизни. Американский закон о комплексных экологических мерах (Comprehensive Environmental Response, Compensation, and Liability Act, 1980) требует полностью исключить попадание определенных вредных веществ в окружающую среду, хотя отказ от последних 10 % может обойтись дороже первых 90 %. Член Верховного суда США Стивен Брайер так прокомментировал иск с требованием очистить территорию полигона токсичных отходов:

Сорок тысяч страниц документов, описывающих десятилетние усилия, подтверждают (и, похоже, обе стороны с этим согласны), что и без дополнительных затрат полигон уже настолько чист, что играющие там дети могут глотать по небольшому количеству почвы 70 дней в году без особого для себя вреда… Но там нет никаких детей, глотающих почву, потому что это болото… Потратить 9,3 млн долларов на спасение несуществующих детей — вот что я имею в виду под проблемой «последних 10 %»[270].

Я однажды спросил родственника, который каждую неделю покупает по лотерейному билету, зачем он бросает деньги на ветер. Тот объяснил мне, как несообразительному ребенку: «Если не играть, то и не выиграешь». Нельзя сказать, что его ответ нерационален: вполне возможно, что психологически выгоднее собрать портфель перспектив, включающий вероятность неожиданной удачи, чем упорно максимизировать ожидаемую полезность, полностью отказавшись от надежды на чудо. Эта логика доведена до абсурда в анекдоте. Набожный старик умоляет всевышнего: «Господи, всю жизнь я чтил твои заповеди. Я соблюдал субботу. Я читал молитвы. Я был хорошим отцом и мужем. У меня к тебе одна только просьба. Я хочу выиграть в лотерею». Небеса потемнели, молния прорезала облака, и громоподобный голос возвестил: «Посмотрю, что можно сделать». Старик воодушевлен, однако проходит месяц, полгода и год, но удача ему не улыбается. В отчаянии он снова взывает к богу: «Господь Всемогущий, ты знаешь, я благочестивый человек. Я умолял тебя. Почему ты меня покинул?» Небеса потемнели, сверкнула молния, и прозвучал глас: «Так пойди мне навстречу! Купи лотерейный билет».

* * *

Смену предпочтений провоцирует не только то, как преподносятся риски, но и то, как подаются вознаграждения. Предположим, вам только что вручили 1000 долларов. Теперь вы должны выбрать: взять еще 500 долларов или подбросить монетку — если выпадет орел, вы получите вторую тысячу. Ожидаемая выгода двух вариантов одинакова (500 долларов), но, как нам уже известно, большинство людей рисковать не любят и выбирают гарантированное вознаграждение. Теперь поставим вопрос иначе. Предположим, вам дали 2000 долларов. И вам нужно выбрать: вернуть 500 долларов или подбросить монетку — если выпадет орел, вам придется лишиться 1000 долларов. А вот теперь большинство опрошенных решают подбросить монетку. Но подбейте же цифры: с точки зрения исходов два эти выбора идентичны. Единственная разница — формулировка, которая в первом случае подает исход как «приобретение», а во втором — как «потерю». Переключите этот рычажок — и склонность к избеганию рисков летит в помойку: если риск дает надежду избежать потери, люди хотят рисковать. Канеман и Тверски приходят к выводу, что люди склонны избегать не столько риска, сколько потери: чтобы остаться при своих, они готовы идти на риск[271].

И это тоже верно не только для придуманных экспериментаторами игр. Предположим, у вас диагностировано угрожающее жизни онкологическое заболевание, которое можно излечить либо оперативным вмешательством, что предполагает некоторый риск смерти на операционном столе, либо лучевой терапией[272]. Испытуемым сообщали, что из ста пациентов, выбравших операцию, 90 ее пережили, 68 были живы спустя год, а 34 преодолели пятилетний рубеж. Из сотни выбравших облучение лечение пережили все 100, 77 были живы спустя год, а 22 человека прожили больше пяти лет. В такой формулировке лучевую терапию выбирали меньше 5 % испытуемых — ожидаемая полезность на длительном отрезке времени казалась им важнее.

Но что будет, если поставить вопрос иначе? Из каждой сотни пациентов, выбравших операцию, 10 умерли на операционном столе, 32 скончались в течение года и 66 — за пять лет. А вот из той сотни, что прошли через облучение, в процессе лечения не умер ни один, 23 скончались в течение года и 78 человек не преодолели пятилетний рубеж. Теперь почти половина опрошенных предпочитала лучевую терапию. Они соглашались на более высокий общий риск умереть при условии, что лечение не убьет их прямо сейчас. Но и оба предложения описывают одни и те же шансы, изменилась лишь подача: внимание акцентируется либо на числе выживших, что воспринимается как приобретение, либо на числе умерших, что расценивается как потеря.

Неудивительно, что склонность нарушать аксиомы рациональности распространяется с личных решений на политические. За 40 лет до пандемии ковид-19 — сегодня это звучит зловещим предостережением — Тверски и Канеман предлагали испытуемым «представить, что в США ожидается вспышка необычной азиатской болезни»[273]. Я, пожалуй, приведу их пример в соответствие с современными реалиями. Согласно расчетам, если коронавирус не остановить, он убьет 600 000 американцев. Ученые разработали четыре вакцины, но произвести в достаточном количестве можно лишь одну из них. Если выбрать Миракулон, мы спасем 200 000 человек. Если выбрать Вандерайн, с вероятностью 1 к 3 будут спасены все 600 000 жизней, но с вероятностью 2 к 3 число жертв сократить не удастся. Большинство опрошенных избегают риска и выбирают Миракулон.

Теперь сравним два других варианта. Если выбрать Регенеру, умрут 400 000 человек. Если выбрать Превентавир, с вероятностью 1 к 3 не умрет ни один и с вероятностью 2 к 3 умрут все 600 000 человек. Теперь вы уже умеете замечать вопросы с подвохом и наверняка видите, что эти варианты идентичны; они отличаются лишь постановкой вопроса: либо исходы подаются как приобретения (спасенные жизни), либо как потери (смерти). Но иная подача меняет предпочтения: теперь большинство опрошенных идут на риск и выбирают Превентавир, дающий надежду спасти всех. Легко себе представить, как можно манипулировать людьми, используя правильные формулировки. Чтобы такого не случалось, следует надлежащим образом представлять данные, например всегда упоминать как приобретения, так и потери или же показывать их в графическом виде[274].

Тверски и Канеман объединили наше искаженное восприятие вероятностей с нашим же беличьим отношением к потерям и приобретениям в теорию, которую они назвали теорией перспектив[275]. Это альтернатива теории рационального выбора, и цель ее — описать, как люди выбирают на самом деле, а не указать, как им следует это делать. Первый график показывает, каким образом «вес решения» (субъективное ощущение вероятности, влияющее на наш выбор) связан с объективной вероятностью[276]. Кривая круто идет вверх в районе 0 и 1 (причем вблизи этих особенных значений имеются разрывы), более или менее объективна около 0,2 и практически выходит на плато посередине, где мы не отличаем, например, 0,10 от 0,11.

Второй график — кривая субъективной выгоды[277]. Его вертикальная ось привязана не к нулю, а к подвижной отправной точке, обычно отражающей сложившееся положение вещей. На горизонтальной оси отложены не абсолютные величины — доллары, жизни или какие-либо другие ценные ресурсы, но потери и приобретения относительно этой отправной точки. И в области потерь, и в области приобретений кривая субъективной выгоды выпукла: каждая дополнительная приобретенная или потерянная единица ценится меньше предыдущей, но в поле отрицательных значений график уходит от горизонтальной оси круче: потеря приносит в два с лишним раза больше боли, чем приобретение — удовольствия.

Конечно, чтобы объяснить феномен, недостаточно просто представить его в виде графиков. Но с их помощью можно понять, почему люди нарушают аксиомы рациональности. Эпистемологически уверенность и невозможность — совершенно не то же самое, что крайне высокая и крайне низкая вероятность. Вот почему в этой книге логике посвящена одна глава, а теории вероятности — другая. («P или Q; не P; следовательно, Q» — это не просто утверждение, вероятность которого крайне высока; это логическая истина.) Вот почему служащие патентного бюро возвращают письма с чертежами вечного двигателя нераспечатанными, не надеясь, что какой-нибудь непризнанный гений случайно раз и навсегда решит глобальную энергетическую проблему. Бенджамин Франклин, который говорил, что в жизни нет ничего неизбежного, кроме смерти и налогов, был прав как минимум в первой половине этого высказывания. Промежуточные вероятности — дело другое: они относятся к области догадок, по крайней мере за стенами казино. Это оценки с определенной погрешностью, порой значительной. В реальном мире нет ничего глупого в скептическом отношении к разнице между вероятностями в 0,10 и 0,11.

Асимметрию субъективной выгоды потерь и приобретений тоже проще понять, если от математики вернуться к реальной жизни. Само наше существование зависит от мыльного пузыря невероятностей: от страдания и смерти нас всегда отделяет один неверный шаг. Тверски, с которым мне довелось сотрудничать, однажды поинтересовался: «Сколько с тобой сегодня может случиться такого, что намного улучшит твою жизнь? И сколько сегодня может случиться такого, что сделает твою жизнь намного хуже? Второй список бесконечен». Вполне разумно, что мы больше беспокоимся о благах, которых можем лишиться, и готовы идти на риск, лишь бы избежать резкого снижения уровня благополучия[278]. В крайней точке этого снижения — смерть; а смерть — это не просто нечто очень, очень неприятное. Это конец игры без всякого шанса отыграться, это сингулярность, ввиду которой любые подсчеты ожидаемой полезности теряют актуальность.

Потому-то люди нарушают и еще одну аксиому — аксиому взаимозаменяемости. Если я предпочитаю банку пива, а не доллар, и доллар, а не смерть, это еще не значит, что при определенном значении вероятности я бы заплатил доллар, чтобы поставить на кон свою жизнь ради банки пива.

Или значит?

А может, все-таки рациональный выбор?

Поиск способов, какими люди нарушают аксиомы рационального выбора, стал в когнитивных науках и поведенческой экономике чем-то вроде спорта. (И не только спорта: первооткрывателям таких нарушений досталось пять Нобелевских премий.)[279] Одна половина удовольствия — показать, насколько нерациональны люди, вторая — продемонстрировать, что классические экономисты и адепты теории рационального выбора совершенно не разбираются в человеческой психологии. Гигеренцер обожает пересказывать подслушанный им разговор двух теоретиков выбора. Один из них никак не может определиться, принимать ли ему соблазнительное предложение поработать в другом университете[280]. Коллега спрашивает его: «Почему бы тебе не выписать все плюсы согласия и отказа, перемножить их на соответствующие вероятности и выбрать вариант с наивысшей суммарной полезностью? В конце концов, в своих статьях ты советуешь именно это». Но первый его обрывает: «Ну хватит, тут дело-то серьезное!»

И все-таки может случиться так, что последними посмеются фон Нейман и Моргенштерн. Все эти табу, ограничения, нетранзитивности, переобувания на ходу, сожаления, избегания и влияния формулировок только демонстрируют, что люди нарушают аксиомы, но не доказывают, что они должны их нарушать. Конечно, в некоторых случаях, когда дело касается, например, святости человеческих отношений или грандиозности смерти, нам действительно лучше бы не производить вычислений, предписанных теорией рационального выбора. Но нельзя отрицать и того, что люди на самом деле хотят, чтобы их выбор отражал их же ценности, и вот здесь теория может нам помочь. На большее она не способна, но даруемую ею последовательность не стоит воспринимать как нечто само собой разумеющееся. Мы называем решения глупыми, если они противоречат нашим ценностям, и мудрыми, если они им соответствуют. Мы уже видели, что порой люди нарушают аксиомы по глупости, пытаясь избежать непростых компромиссов, стремясь к нулевому риску и поддаваясь на словесные манипуляции. Подозреваю, жизнь сплошь и рядом ставит нас перед выбором, где умножение риска на вознаграждение помогло бы принимать более мудрые решения.

Стоит ли приобретать расширенную гарантию, которую вам навязывает продавец-консультант при покупке бытовой техники? Около трети американцев поступают именно так, в сумме отстегивая более 40 млрд долларов в год. Но задумайтесь, есть ли смысл покупать медицинскую страховку вашему тостеру? Ставки не так высоки, как при страховании дома или автомобиля, где наступление страхового случая может серьезно сказаться на вашем благополучии. Если бы покупатели даже грубо прикинули ожидаемую выгоду, они бы заметили, что расширенная гарантия обходится почти в четверть цены товара, а значит, окупится, только если техника будет ломаться с вероятностью 1 к 4. Но достаточно заглянуть в журнал для потребителей Consumer Reports, чтобы увидеть, что современные приборы вовсе не так ненадежны: хотя бы какая-то починка требуется, например, менее чем 7 % телевизоров[281]. Или подумайте про франшизу при страховании жилья. Стоит ли ежегодно платить 100 долларов сверху, чтобы не пришлось оплачивать из своего кармана ущерб на сумму от 500 до 1000 долларов? Многие доплачивают, но это оправданно, только если вы ожидаете, что подобные страховые случаи будут происходить каждые пять лет. Однако в среднем домовладелец получает выплаты по страхованию жилья один раз в двадцать лет, а это значит, что люди отдают по 100 долларов за каждые 25 долларов ожидаемой выгоды (5 % от 500 долларов)[282].

На оценке рисков и вознаграждений должны основываться и медицинские решения, последствия которых гораздо серьезнее. Врачи и пациенты чаще всего мыслят в терминах предрасположенности: онкологический скрининг вещь хорошая, потому что обнаруживает рак, а хирургическое лечение рака вещь хорошая, потому что помогает избавиться от опухоли. Но, если задуматься об издержках и выгодах, взвешенных по вероятности, хорошее может обернуться плохим. На каждую тысячу женщин, которые ежегодно проходят УЗИ яичников, реальную опухоль обнаружат у шести. Но из тысячи женщин, что регулярно на УЗИ не ходят, ее обнаружат у пяти, а число смертей в той и другой группе идентично: три. Вот такие выгоды. А что можно сказать об издержках? Из 1000 обследованных на УЗИ женщин 94 получат ошибочный онкологический диагноз, 31 пациентке без нужды вырежут яичники, а для пяти операция обернется серьезными осложнениями. Число ложных диагнозов и ненужных операций среди женщин, не ходящих на УЗИ, естественно, равно нулю. Не нужно быть великим математиком, чтобы понять, что ожидаемая полезность скрининга на рак яичников отрицательна[283]. То же самое можно сказать и о скрининге на рак простаты у мужчин путем определения уровня простат-специфического антигена (я от него отказался). Это простые примеры; в следующей главе мы глубже рассмотрим тему сравнения издержек и выгод ложных тревог и верных попаданий.

Даже когда точные цифры недоступны, нам все равно стоит дать себе труд мысленно перемножить исходы на вероятности. Сколько людей разрушили себе жизнь, ввязавшись в игру с высокими шансами на микроскопический выигрыш и низкими шансами на катастрофическую потерю: нарушали законы ради смехотворной суммы денег, без которой легко могли обойтись, или ставили на кон репутацию и спокойную жизнь ради бессмысленной мимолетной связи? Если говорить не о потерях, а о приобретениях, сколько одиноких людей отказываются от небольшого шанса найти свою вторую половину и прожить в счастье всю оставшуюся жизнь, потому что учитывают только высокую вероятность поскучать за чашкой кофе на свидании с занудой?

Кстати, помните, мы говорили о готовности поставить на кон свою жизнь? А вы никогда не пытались сэкономить пару минут, превысив ограничение скорости? Не потворствовали своему нетерпению, проверяя новые сообщения прямо на пешеходном переходе? Но как бы вы поступили, сопоставив эти микроскопические выгоды с вероятностью погибнуть в ДТП, умноженной на сумму, в которую вы оцениваете собственную жизнь? А если вы об этом не задумываетесь, вправе ли вы считать себя рациональным человеком?

Глава 7. Верные попадания и ложные тревоги (обнаружение сигнала и теория статистических решений)

Кошка, присевшая на горячую печку… никогда больше не сядет на горячую печку — и хорошо сделает, но она никогда больше не сядет и на холодную.

Марк Твен{27},[284]

Рациональность требует, чтобы мы отличали истину от того, что нам хочется ею считать, — чтобы мы не прятали голову в песок, не строили воздушных замков и не называли зеленым виноград, до которого не можем дотянуться. Соблазн магического мышления и стремления выдавать желаемое за действительное всегда с нами, поскольку удача наша полностью зависит от обстоятельств внешнего мира, которых мы просто не в состоянии знать наверняка. Чтобы не падать духом и избегать болезненных мер, которые могут оказаться излишними, мы склонны видеть то, что нам хочется видеть, и закрывать глаза на остальное. Мы балансируем на краешке весов в ванной, чтобы цифры на дисплее были пониже, откладываем медицинское обследование, результат которого может нас расстроить, и стараемся верить, что природа человека бесконечно пластична.

Но есть и более рациональный способ примирить наши желания с нашим неведением — этот инструмент разума называется теорией обнаружения сигнала, или теорией статистических решений. Она объединяет основные идеи двух предыдущих глав: как оценить вероятность, что некоторое утверждение касательно состояния окружающего мира истинно (байесовское мышление), и как решить, что с этим делать, взвешивая ожидаемые издержки и выгоды (рациональный выбор)[285].

Сложность с обнаружением сигнала заключается в том, чтобы понять, должны ли мы считать изменение некоторого показателя настоящим сигналом от внешнего мира — или же шумом, возникшим вследствие несовершенства человеческого восприятия. В жизни мы регулярно сталкиваемся с этой дилеммой. Дежурный офицер видит точку на экране радара. Что это — нас атакует ядерный бомбардировщик или мимо летит стая чаек? Рентгенолог замечает на снимке затемнение. У пациента раковая опухоль или же доброкачественная киста? Присяжные слушают показания очевидца. Подсудимый виновен или же очевидец заблуждается? Мы встречаем человека, который кажется нам смутно знакомым. Мы уже встречали его или это внезапный приступ дежавю? Группе пациентов стало лучше после приема лекарства. Лекарство работает или мы наблюдаем эффект плацебо?

Пользуясь теорией статистических решений, мы получаем не степень уверенности, но решение, что предпринять: согласиться или отказаться от операции, осудить обвиняемого или оправдать его. Принимая ту или иную сторону, мы не выбираем, каким утверждениям о состоянии мира верить. Мы решаем, что нам делать, принимая во внимание предполагаемые издержки и выгоды. Этот когнитивный инструмент заставляет нас осознать разницу между «что истинно» и «что делать». Признавая тот факт, что разные внешние обстоятельства подталкивают нас к разным вариантам рискованного выбора, теория помогает понять, что нам не нужно обманываться, чтобы выбрать что-то одно. Проведя четкую грань между тем, как мы оцениваем состояние внешнего мира, и тем, что мы решаем по этому поводу предпринять, мы можем рационально действовать так, как если бы некое знание было истинным, причем верить в его истинность при этом не обязательно. Как мы убедимся далее, такой подход заставляет совершенно по-новому взглянуть на применение статистики в науке, причем этому факту редко уделяется должное внимание.

Сигналы и шум, да и нет

Как нам относиться к какому-нибудь ненадежному индикатору состояния внешнего мира? Начнем с понятия статистического распределения[286]. Допустим, мы измеряем какой-то показатель, который непредсказуемо варьирует («случайную переменную»), вроде баллов от 0 до 100, набранных в тесте на интроверсию. Мы распределяем результаты по диапазонам — от 0 до 9, от 10 до 19 и так далее — и подсчитываем число испытуемых, чьи результаты попали в каждый из них. Теперь представим эти данные в виде гистограммы — графика, который отличается от привычных тем, что интересующая нас переменная откладывается по горизонтали, а не по вертикали. Вертикальный размер тут — это просто число испытуемых, попавших в каждый из диапазонов. Перед нами гистограмма, показывающая, как распределились баллы, набранные двадцатью испытуемыми в тесте на интроверсию, — один человек соответствует одному прямоугольнику.

Теперь представьте, что мы протестировали несколько миллионов человек — достаточно, чтобы не сортировать их результаты по диапазонам, а просто разместить на горизонтальной оси слева направо согласно набранным баллам. По мере того как мы накапливаем все больше данных и отходим все дальше от плоскости графика, зиккурат с предыдущей картинки превращается в плавный изгиб — знакомую колоколообразную кривую, которую вы видите ниже. Максимальное количество результатов скапливается в центре, в районе средних значений переменной, а левее, где значения все ниже, и правее, где они все выше, результатов все меньше и меньше. Самая известная математическая модель колоколообразной кривой называется нормальным распределением, или распределением Гаусса.

Колоколообразные кривые встречаются в мире на каждом шагу — так распределяются баллы, набранные в личностных тестах или тестах на уровень интеллекта, рост мужчин и женщин, скорость автомобилей на трассе. Такие кривые — не единственный вариант распределения результатов наблюдения. Существуют двухвершинные (они же бимодальные) распределения, например относительный уровень сексуального влечения мужчин к женщинам и к мужчинам, с высоким пиком с одного краю для гетеросексуалов и низким пиком с другого для гомосексуалов, а также небольшим числом бисексуалов посредине. Существуют и распределения с толстым хвостом, где крайние значения редки, однако не астрономически редки, — так выглядят, например, распределения городов по численности населения, граждан по уровню доходов или веб-сайтов по числу посетителей. У многих из таких распределений, например у тех, что возникают вследствие «степенной зависимости», слева имеется высокий хребет с большим числом низких значений переменной, а справа — длинный толстый хвост с толикой экстремально высоких значений[287]. Но колоколообразные распределения — одновершинные, симметричные, с тонкими хвостами — являются самыми обычными; они возникают всегда, когда измеряемая величина представляет собой суммарный эффект огромного числа мелких причин, например множества генов и одновременно множества факторов внешней среды[288].

Теперь обратимся к нашей теме — к наблюдениям, случилось ли что-либо в реальности или нет. Абсолютное знание нам недоступно: мы не бог и можем полагаться лишь на результаты измерений — на точки на экране радара, засекшего самолет, или затемнения на снимке, вызванные опухолью. Результаты эти раз от раза не совсем одинаковы. Они, как правило, распределяются по колоколообразной кривой, как показано на рисунке ниже. Этот график можно считать графиком байесовского правдоподобия, то есть вероятности такого результата наблюдений при условии наличия сигнала[289]. В среднем у результата наблюдений есть определенное значение (вертикальная пунктирная линия), но иногда он чуть выше или чуть ниже.

Но вот трагическая загвоздка: можно было бы подумать, что если в окружающем мире ничего не произошло — никакого бомбардировщика и никакой опухоли, то и результаты измерений будут нулевыми. К сожалению, так никогда не бывает. В измерения всегда вкрадываются шумы — электростатический заряд, птичья стая, доброкачественная киста, видная на снимке, причем и они тоже меняются от измерения к измерению, формируя собственную колоколообразную кривую. Что еще печальнее, верхний диапазон измерений, регистрирующих шум, может накладываться на нижний диапазон измерений, регистрирующих реальные явления:

Трагедия в том, что видеть эту диаграмму и знать, чем вызван наблюдаемый феномен — сигналом или шумом, может только Господь бог. Все, что видим мы, смертные, — это результаты наших наблюдений:

Когда мы вынуждены догадываться, что представляет собой наблюдаемый феномен — сигнал (реальное явление) или шум (помеха в наших наблюдениях), нам не обойтись без какого-то порога отсечения. На языке теории обнаружения сигнала он называется критерием принятия решения и обозначается символом β (бета). Если результат наблюдения превышает этот критерий, мы говорим «да» и действуем, как если бы зарегистрировали сигнал (так это на самом деле или нет, узнать мы не можем); если результат недотягивает до него, мы говорим «нет» и действуем, как если бы это был посторонний шум:

Теперь давайте вернемся к восприятию бога и посмотрим, как хорошо мы в среднем справляемся с задачей обнаружения сигнала, применяя такой порог отсечения. Тут есть четыре варианта. Когда мы говорим «да» и это действительно сигнал (бомбардировщик или опухоль есть), это называется верным попаданием; доля сигналов, которые мы в этом случае правильно обнаруживаем, показана как затемненная область распределения.

Но что, если это просто шум? Если мы говорим «да», а сигнала на самом деле не было, это называют ложной тревогой; доля моментов, когда мы зря схватились за пистолет, выделена светло-серым.

Но что случается, если результат наблюдения недотягивает до критерия и мы говорим «нет»? И снова здесь может быть два варианта. Когда что-то действительно случилось, а мы этого не заметили, это называют промахом. Когда же мы безошибочно определили посторонний шум, это называют правильным отрицанием.

Вот как эти четыре варианта делят между собой пространство событий:

Так как мы всякий раз говорим либо «да», либо «нет», доли верных попаданий и промахов при наличии сигнала (правая кривая) должны в сумме составлять 100 %. Аналогичной должна быть и сумма долей ложных тревог и правильных отрицаний при регистрации шума (левая кривая). Если сдвигать критерий принятия решения влево (понижать) и стрелять с меньшей осмотрительностью или сдвигать его вправо (повышать) и пореже хвататься за оружие, мы меняем соотношение верных попаданий и промахов события, а также ложных тревог и правильных отрицаний — это чистая арифметика. Что менее очевидно, поскольку эти две кривые накладываются одна на другую, мы к тому же меняем соотношение между верными попаданиями и ложными тревогами (в тех случаях, когда мы говорим «да»), а также промахами и верными отрицаниями (когда говорим «нет»). Давайте посмотрим, что произойдет, если мы ослабим критерий принятия решения, то есть станем чаще хвататься за оружие и говорить «да»:

Хорошие новости: верных попаданий стало больше — мы ловим практически каждый сигнал. Плохие новости: ложных тревог тоже стало больше — мы хватаемся за пистолет чуть ли не при каждой фиксации постороннего шума. А что будет, если мы, наоборот, введем более жесткий критерий, станем осторожнее, будем чаще говорить «нет» и требовать доказательств понадежнее?

Теперь новости поменялись местами: мы почти не кричим «волки» из-за ложных тревог (это плюс), но пропускаем большую часть сигналов (это минус). В двух крайних случаях, раз от разу бездумно отвечая «да», мы всегда будем правы при наличии сигнала и всегда ошибаться при регистрации шума — и наоборот, если станем каждый раз говорить «нет».

Это вроде бы очевидно, но путать критерий принятия решения с точностью, обращая внимание либо только на сигналы, либо только на шум, — на удивление распространенное заблуждение. Предположим, экзаменатор по отдельности анализирует ответы на тест типа «да или нет»: сначала только ответы «да», а потом только ответы «нет». Сам он уверен, что таким образом узнает, что людям удается лучше — соглашаться с истинными или отвергать ложные высказывания, но на самом деле он видит лишь то, какого рода люди сами тестируемые: склонны ли они соглашаться чаще, чем не соглашаться, или наоборот. Я пришел в ужас, когда врач решил проверить остроту моего слуха тестом, состоявшим из серии звуковых сигналов, громкость которых последовательно повышалась от недоступных уху до четко различимых, и попросил меня поднять палец вверх, когда я наконец что-нибудь услышу. Это была не проверка моего слуха. Это была проверка на нетерпеливость и на готовность рискнуть в тот момент, когда я не могу с уверенностью сказать, что слышу на самом деле — звуковой сигнал или звон в ушах. Теория обнаружения сигнала подсказывает множество способов, как организовывать подобные проверки правильно: можно, например, штрафовать респондентов за ложные тревоги, заставлять их говорить «да» в конкретной доле случаев, просить их оценивать степень своей уверенности, не ограничиваясь поднятым вверх пальцем, или же предлагать тесты с несколькими вариантами ответов вместо тестов «да или нет».

Издержки и выгоды, установка критерия

Что должен делать рациональный наблюдатель, мучительно балансирующий между верными попаданиями и ложными тревогами (или промахами и правильными отрицаниями)? Если на мгновение предположить, что нам не суждено усовершенствовать ни свое восприятие, ни измерительные инструменты и от досадного наложения колоколообразных кривых никуда не деться, ответ вытекает из теории ожидаемой полезности (глава 6): все зависит от выгод обоих типов верных решений и издержек обоих типов ошибок[290].

Давайте вернемся к примеру, с которого мы начали знакомство с теорией обнаружения сигнала, а именно как отличить приближающийся бомбардировщик от помех на радаре. В таблице описаны четыре варианта развития событий; строки соответствуют состояниям реального мира, столбцы — реакциям оператора радара, а в ячейках перечислены исходы.

Решая, какое значение присвоить критерию принятия решений, ответственное лицо должно рассмотреть совокупные издержки (ожидаемую полезность) каждого столбца[291]. Ответ «да» спасет город, когда тот действительно в опасности (верное попадание), и это огромное преимущество; если же городу ничего не угрожает (ложная тревога), издержки придется понести умеренные, включая затраты на подъем в воздух истребителей-перехватчиков, а также панику среди сограждан и рост международной напряженности. Ответ «нет» в случае реальной атаки поставит город под удар (промах), и это страшная цена, зато сохранит благословенный мир и покой, если город никто не атакует (правильное отрицание). Если подбить баланс, то нам здесь, видимо, нужен низкий (то есть довольно чувствительный) критерий принятия решения: сколько-то дней, в которые истребителям придется без нужды бороздить воздушное пространство, — невысокая плата за тот единственный раз, когда они спасут город от бомбежки.

При других издержках и расчет будет другим. Предположим, ответив «да», мы должны будем не поднять в воздух истребители, но ударить ядерными ракетами по городам противника, гарантированно развязав Третью мировую войну. В этом случае катастрофическая цена ложной тревоги требует абсолютной уверенности в нападении, а это означает, что критерий принятия решения должен быть очень, очень высоким.

Неплохо также учесть базовые оценки частоты наличия бомбардировщиков и чаек, вызывающих светлые пятна на радаре (Байесовы априорные вероятности). Если чайки встречаются часто, а бомбардировщики — редко, разумно будет повысить критерий (не сразу хвататься за оружие), и наоборот.

Как мы уже обсудили в предыдущей главе, с такой же дилеммой можно столкнуться и в частной жизни, решая, соглашаться ли на операцию при неоднозначных результатах онкологического скрининга:

Так какое же значение должен присвоить критерию принятия решений рациональный агент — «идеальный наблюдатель», как его называют на языке теории обнаружения сигнала? Ответ: такое, которое максимизирует ожидаемую полезность[292]. В лаборатории, где экспериментатор контролирует число испытаний со звуком (сигнал) и без него (шум), поощряет участника за верные попадания и правильные отрицания и штрафует его за промахи или ложные тревоги, подсчитать полезность несложно. В этом случае гипотетический участник, который желает заработать как можно больше, устанавливает критерий согласно следующей формуле, где стоимость — это выплата или штраф:

Точная формула не так важна; достаточно заметить, что стоит в числителе, а что в знаменателе дроби и какие величины расположены справа, а какие слева от знака минус. Идеальный наблюдатель повышает критерий (прежде чем сказать «да», требует более веских доказательств) в той мере, что шум вероятнее сигнала (низкая априорная вероятность). Это здравый смысл: если сигналы редки, говорить «да» стоит не так часто. Повысить планку наблюдателю следует и в том случае, если выплата за верное попадание ниже (или выплата за правильное отрицание выше), а штраф за ложную тревогу — выше (или, соответственно, штраф за промах ниже). Здесь опять говорит элементарный здравый смысл: если ложная тревога наказывается крупным штрафом, вам нужно с осторожностью произносить свои «да», но, если верное попадание позволяет сорвать куш, вы будете щедрее. Участники лабораторных экспериментов интуитивно нащупывали оптимальную линию поведения.

Когда дело касается вопросов жизни и смерти, страдания и уродующих операций или же спасения и гибели цивилизации, оценить издержки в цифрах, понятно, куда сложнее. Но, отказавшись от вычислений, мы не сделаем эти дилеммы менее мучительными, а вот взвешивая исходы, записанные в четырех ячейках таблицы, — пусть при этом и придется очень грубо оценивать, какие из издержек чудовищны, а какие более или менее терпимы, — мы можем начать принимать более последовательные и оправданные решения.

Чувствительность и критерий принятия решения

Компромиссы между промахами и ложными тревогами мучительны и способны заставить с пессимизмом взирать на судьбу человечества. Неужели мы, смертные, обречены вечно выбирать между ужасными издержками ошибочного бездействия (город разрушен, опухоль растет) и кошмарными издержками ошибочного действия (губительное обострение ситуации, уродующая операция)? Теория обнаружения сигнала утверждает, что это так, но она же и подсказывает, как смягчить трагизм ситуации. Мы можем изменить условия компромисса, если увеличим чувствительность наблюдений. Издержки в задаче обнаружения сигнала зависят от двух параметров: в какой точке мы установили порог отсечения (критерий принятия решения, готовность схватиться за оружие, или β) и как далеко разнесены кривые распределения сигнала и шума; этот последний параметр называется мерой чувствительности и обозначается символом dʹ (д-штрих)[293].

Представьте, что нам удалось усовершенствовать радар так, что он не замечает чаек, или в худшем случае показывает их как слабый «снег» на экране, тогда как бомбардировщики отображаются четкими яркими пятнами. В таком случае колоколообразные кривые шума и сигнала будут разнесены в разные стороны (нижний график). А это, в свою очередь, значит, что вне зависимости от того, где вы установили порог отсечения, у вас будет меньше как промахов, так и ложных тревог.

Соответственно, согласно законам арифметики, повысится доля верных попаданий и правильных отрицаний. Перемещение порога отсечения вправо и влево заставляет мучительно выбирать между ошибками разного рода, но разнесение кривых друг от друга (приборы поточнее, аналитические системы почувствительнее, экспертиза понадежнее) — это безусловное благо, сокращающее долю ошибок обоих типов. Сталкиваясь с непростыми задачами обнаружения сигнала, мы всегда должны стремиться к повышению чувствительности, что подводит нас к обсуждению одной из важнейших областей применения этой теории.

Обнаружение сигнала в зале суда

Расследование правонарушений — это тоже задача обнаружения сигнала. Судье, присяжным или дисциплинарной комиссии представляют доказательства возможной виновности подсудимого. Доказательства могут быть разной степени убедительности, а представленная доказательная база могла возникнуть как вследствие преступления обвиняемого (сигнал), так и по иной причине, например преступление совершил кто-то другой или преступления вообще не было (шум).

Кривые распределения силы доказательств накладываются друг на друга сильнее, чем многие думают. С появлением ДНК-типирования (огромный скачок чувствительности) обнаружилось, что массу невинных людей осудили на тюремное заключение и даже на смерть на основании доказательств, которые с равной вероятностью могли быть вызваны как сигналом, так и шумом. Самое проблематичное в этом смысле доказательство — показания очевидца: исследования Элизабет Лофтус и других когнитивных психологов свидетельствуют, что люди постоянно и с полной уверенностью рассказывают, как видели вещи, которых никогда не случалось[294]. К тому же большая часть якобы научных и высокотехнологичных методов, демонстрируемых в детективных сериалах вроде «C. S. I.: место преступления» (CSI: Crime Scene Investigation), никогда должным образом не проверялась, хотя самопровозглашенные эксперты, со всей свойственной им самоуверенностью и предвзятостью подтверждения, активно их продвигают. В числе таких методов — криминалистическая экспертиза пуль, следов от укусов, волокон, волос, отпечатков обуви, следов шин, следов от инструментов, почерка, разлета капель крови, следов горючих веществ и даже отпечатков пальцев[295]. ДНК-типирование — самый надежный криминалистический метод, но и здесь не стоит забывать о разнице между предрасположенностью и частотой: определенный процент генетических доказательств всегда испорчен из-за загрязнения образцов, перепутанных этикеток и прочих человеческих ошибок.

Присяжные, столкнувшись с полными шума доказательствами, должны применить критерий принятия решения и вернуться в зал заседаний с вердиктом «да» или «нет». Матрица решений жюри характеризуется особыми издержками и выгодами, измеренными в единицах целесообразности и морали: злодеев либо уберут с улиц, либо позволят им и дальше паразитировать на окружающих — правосудие как абстрактная ценность будет либо совершено, либо попрано.

Как мы видели при обсуждении запретных базовых оценок (глава 5), никто не будет мириться с системой правосудия, которая зиждется исключительно на утилитарной оценке издержек и выгод для общества; мы настаиваем на справедливости по отношению к каждому отдельному человеку. Так как же, учитывая, что присяжные не всеведущи, отыскать компромисс между несоизмеримыми бедами ложного осуждения и ошибочного оправдания? Или, если говорить языком теории обнаружения сигнала, какое значение присвоить критерию принятия решений?

Стандартный подход состоит в том, чтобы приписывать высокие моральные издержки ложным тревогам. Как выразился юрист Уильям Блэкстон (1723–1789), формулируя названный позже в его честь принцип, «лучше отпустить на свободу десять виновных, чем обречь на страдания одного невинного». Поэтому присяжные в уголовных процессах руководствуются «презумпцией невиновности» и вправе вынести обвинительный приговор, только если подозреваемый «виновен без каких-либо разумных сомнений» (высокое значение критерия принятия решения β). Они не могут признать подсудимого виновным на основе простого «наличия более веских доказательств» — как еще говорят, «пятьдесят процентов плюс перышко».

Конечно, пропорция Блэкстона (10 к 1) произвольна, но ее перекос в сторону оправдания в высшей степени оправдан. В демократической системе свобода — состояние по умолчанию, а принуждение со стороны властей — тягостное исключение, которое должно удовлетворять высоким требованиям обоснованности, особенно учитывая чудовищную мощь государства и постоянный соблазн ею злоупотребить. Наказание невиновного, особенно наказание смертью, отягощает нашу совесть совсем не так, как если виновный уходит от ответственности. Справедливую власть от власти террора отличает прежде всего система, которая не обрекает людей на погибель, когда ей заблагорассудится.

Как и при любом определении критерия принятия решения, значение критерия, основанное на принципе Блэкстона, зависит от оценки стоимости четырех возможных исходов, которую можно и оспорить. После трагедии 11 сентября администрация президента Джорджа Буша посчитала, что катастрофические издержки крупного террористического акта оправдывают «допросы с пристрастием» (собственно, пытки) и перевешивают моральные издержки добытых такими средствами самооговоров[296]. В 2011 г. Министерство образования США спровоцировало гневную реакцию общественности, выпустив новый циркуляр (ныне отмененный), предписывающий колледжам наказывать учащихся, обвиненных в сексуальных домогательствах, на основании одних только «более веских доказательств»[297]. Некоторые из сторонников подобных мер признавали, что это непростой компромисс, но утверждали, что сексуальные домогательства настолько гнусны, что сколькими-то невиновными можно и пожертвовать[298].

На такие вопросы о моральных издержках нет «правильного» ответа, но, желая убедиться, что наши методы соответствуют нашим ценностям, их стоит обдумывать в парадигме теории обнаружения сигнала. Предположим, мы хотим, чтобы доля несправедливо осужденных, как и доля ошибочно оправданных, не превышала 1 %. Предположим также, что присяжные — идеальные наблюдатели, оптимальным образом применяющие теорию обнаружения сигнала. Насколько убедительными должны быть доказательства, чтобы была достигнута поставленная цель? Точнее, насколько велико должно быть dʹ, то есть расстояние между пиками кривых распределения сигнала (виновен) и шума (невиновен)? Это расстояние можно измерить в стандартных отклонениях — именно с помощью этой величины чаще всего оценивают изменчивость. (На графике стандартное отклонение соответствует ширине колокола, а точнее, расстоянию по горизонтали от средней его линии до точек перегиба, где кривая из выпуклой превращается в вогнутую.)

Психологи Хэл Аркес и Барбара Меллерс подсчитали: чтобы удовлетворять этим требованиям, dʹ убедительности доказательств должно быть равно 4,7 — почти пяти стандартным отклонениям, отделяющим свидетельства, доказывающие вину виновных лиц, от свидетельств, подтверждающих вину невиновных[299]. Такой сверхъестественной чувствительностью не обладают и самые современные медицинские технологии. Если же мы готовы опустить планку, скажем осуждать до 5 % невиновных и оправдывать до 5 % виновных, dʹ должно быть равно «всего лишь» 3,3 стандартного отклонения, что все еще близко к чувствительности принцессы на горошине.

Значит ли это, что наше высоконравственное стремление к справедливости обгоняет наше умение доказывать виновность? Почти наверняка. Аркес и Меллерс решили проверить на группе студентов, к какой же справедливости мы на самом деле стремимся. Студенты решили, что справедливое общество должно осуждать не более 5 % невиновных и выпускать на свободу не более 8 % виновных. Опрос группы судей показал, что и они считают примерно так же. (Определить, жестче эти требования принципа Блэкстона или мягче, невозможно, поскольку нам неизвестно, какая доля подсудимых виновна на самом деле.) Чтобы соответствовать такому стандарту, dʹ должно быть равно 3,0 — улики, оставленные действиями виновных, должны быть на три стандартных отклонения убедительнее улик, возникших вследствие действий невиновных.

Насколько это реально? Аркес и Меллерс перелопатили литературу, посвященную чувствительности различных тестов и методик, и нашли ответ: не очень. Когда испытуемых просят отличить лжецов от правдорубов, dʹ оказывается примерно нулевым, то есть они были вообще не в состоянии понять, кто врет, а кто говорит правду. Показания очевидцев надежнее, но ненамного (dʹ составляет скромные 0,8). Технические средства, а именно детекторы лжи, справляются лучше (dʹ~ 1,5), но результаты исследований на полиграфе обычно считаются недопустимыми доказательствами[300]. Чтобы было с чем сравнивать, ученые на время забыли о криминалистике и обратились к другим видам тестов; в результате они обнаружили, что чувствительность отборочных испытаний для военнослужащих составляет примерно 0,7 стандартного отклонения, прогнозов погоды — от 0,8 до 1,7, маммографии — 1,3, а компьютерной томографии, применяемой для обнаружения опухолей мозга, примерно 2,4–2,9 (здесь надо уточнить, что оценивались технологии конца ХХ в.; сегодня все эти показатели должны быть выше).

Предположим, что типичное качество доказательства в зале суда характеризуется dʹ порядка 1,0 (результат на одно стандартное отклонение выше для виновного, чем для невиновного). Если присяжные применяют жесткий критерий принятия решения — под влиянием, скажем, априорного убеждения, что только треть подсудимых и вправду виновна, — они оправдают 58 % виновных и осудят 12 % невиновных. Если же они выбирают нестрогий критерий, соответствующий априорному убеждению в виновности двух третей подсудимых, присяжные оправдают 12 % виновных и осудят 58 % невиновных. Печальная истина состоит в том, что суды оправдывают гораздо больше виновных и осуждают гораздо больше невиновных, чем любой из нас счел бы приемлемым.

Надо сказать, что судебная система умеет заключать сделки с дьяволом и повыгоднее. Большинство уголовных дел до суда вообще не доходит: они рассыпаются из-за слабости доказательной базы или заканчиваются досудебным соглашением (наилучший вариант), потому что собранные улики настолько убедительны. Тем не менее мышление в парадигме теории обнаружения сигнала способно направить наши споры о судебной системе в сторону большей справедливости. Сейчас гражданские активисты в большинстве своем ничего не знают о компромиссе между верными попаданиями и ложными тревогами и считают несправедливые обвинительные приговоры чем-то немыслимыми — как если бы присяжные были непогрешимы. Поэтому многие поборники справедливости выступают за снижение критерия принятия решения. Поместите за решетку больше преступников! Верьте женщинам безоговорочно! Следите за террористами и изолируйте их, прежде чем они нанесут удар! Тот, кто забрал чужую жизнь, должен лишиться собственной! Но математика неумолима: понижение критерия способно лишь заменить один вид неправосудия другим. Все эти призывы можно переформулировать. Упрячьте за решетку больше невиновных! Осудите за изнасилование больше непричастных! Изолируйте от общества безобидных недорослей, сболтнувших лишнего в социальных сетях! Казните больше случайных людей![301] Конечно, одним изменением формулировок доводы не опровергнешь. В какие-то периоды система действительно может лучше защищать интересы подсудимых в ущерб интересам их вероятных жертв — или наоборот — и требовать реформирования. Но если отнюдь не всезнающие люди все же хотят иметь систему правосудия, им придется смириться и с печальной неизбежностью наказания невиновных.

Однако, если не забывать о горьких компромиссах, неизбежных при отделении сигнала от шума, справедливости в мире станет больше. Помня о них, мы вынуждены признать, насколько чудовищны суровые наказания, особенно смертная казнь и длительные тюремные сроки. Это не просто жестокость по отношению к преступившим закон — все эти кары неизбежно падут и на головы невиновных. И эти же компромиссы напоминают нам, что к настоящей справедливости ведет увеличение чувствительности системы, а не закрепление свойственных ей перекосов: нам нужны более гуманные методики допросов обвиняемых и опросов свидетелей, более точная криминологическая экспертиза, ограничители прокурорского рвения и другие механизмы, защищающие правосудие от ошибок обоего рода.

Обнаружение сигнала и статистическая значимость

Компромисс между верными попаданиями и ложными тревогами — неотъемлемая часть любого решения, основанного на ненадежных данных, а это значит, что он присущ всякому человеческому суждению. Я расскажу еще об одном — о том, как определить, позволяют ли какие-то эмпирические данные сделать вывод об истинности гипотезы. В этой области теория обнаружения сигнала оборачивается теорией статистических решений[302].

Читатели, интересующиеся наукой, наслышаны о «статистической значимости», поскольку ее нередко упоминают в новостях, повествующих об открытиях в области медицины, эпидемиологии и общественных наук. В основе этого понятия лежит примерно та же математика, на которой зиждется теория обнаружения сигнала; первопроходцами здесь были статистики Ежи Нейман (1894–1981) и Эгон Пирсон (1895–1980). Поняв, как связаны эти две идеи, вы сможете избежать ошибок, которые регулярно совершают даже ученые. Всех студентов-статистиков предупреждают, что «статистическая значимость» — это техническая концепция, которую не стоит путать со «значимостью» в привычном понимании чего-то «важного» или «достойного внимания». Тем не менее многие не до конца понимают, что же это такое.

Предположим, исследовательница проводит какие-то наблюдения и преобразует результаты наблюдений в данные, отражающие эффект, который ее интересует, например разницу симптомов в группе, которой давали лекарство, и в группе, получавшей плацебо, или разницу в речевых навыках мальчиков и девочек, или повышение экзаменационных оценок у студентов, посещавших дополнительные занятия. Если это число равно нулю, значит, эффекта нет; если оно больше нуля — возможно, пора кричать «эврика». Но из людей выходят плохие подопытные кролики, в данных полно шума, и, если среднее оказывается выше нуля, это может означать как какое-то реальное изменение, так и ошибку отбора, чистую случайность. Давайте снова поднимемся на уровень восприятия бога и начертим кривые распределения результатов, которые исследовательница получит, если в реальности ничего не происходит (это называется «нулевая гипотеза»), и результатов, которые она получит, если что-то — эффект определенной величины — все же происходит. Эти кривые накладываются друг на друга — вот что делает науку таким непростым занятием. Картина должна показаться вам знакомой:

Нулевая гипотеза — это шум, альтернативная гипотеза — сигнал. Величина эффекта — что-то вроде чувствительности: она определяет, насколько легко отделить сигнал от шума. Прежде чем открывать шампанское, исследовательница должна применить к полученным результатам некий критерий, который еще называют критической величиной. Не преодолев критической величины, она не может опровергнуть нулевую гипотезу и примется заливать горе; если же она ее преодолела, значит, нулевая гипотеза опровергнута и можно праздновать, объявив эффект «статистически значимым».

Но где поместить эту критическую величину? Исследовательница вынуждена искать баланс между двумя типами ошибок. Если она опровергнет верную нулевую гипотезу — это ложная тревога, или, в терминах теории статистических решений, ошибка первого рода. Если же ей не удастся опровергнуть ложную нулевую гипотезу — это промах, или ошибка второго рода. Ни то ни другое не сулит ничего хорошего. Ошибка первого рода привносит ложные факты в совокупность научного знания. Ошибка второго рода — это перевод денег и усилий. Она случается, когда «мощность метода» (доля верных попаданий, или 1 минус доля ошибок второго рода) недостаточна для обнаружения эффекта.

Давным-давно — кем и когда, точно неизвестно — было решено, что ошибки первого рода («обнаружение» эффекта там, где его нет) наносят особенно сильный вред научному знанию, которое может выдержать только определенную их долю — если быть точным, не более 5 % от всех исследований, в которых нулевая гипотеза была верна. Отсюда и возникла общепринятая практика: ученые должны устанавливать такую критическую величину, которая гарантирует, что вероятность опровержения нулевой гипотезы в случаях, когда она верна, составляет менее 5 %; вот оно, вожделенное «p < 0,05». (Может, кто-то и задумывался о необходимости учитывать и издержки ошибок второго рода, как это принято в теории обнаружения сигнала, но по некой туманной исторической причине этого так и не случилось.)

Вот что такое «статистическая значимость» — это способ ограничить долю ложных заявлений об открытиях произвольно выбранным верхним пределом. Предположим, вы получили статистически значимый результат при p < 0,05. Значит ли это, что вы вправе сделать перечисленные ниже выводы?

• Вероятность, что нулевая гипотеза верна, составляет менее 0,05.

• Вероятность, что эффект реален, превышает 0,95.

• Если вы опровергли нулевую гипотезу, шанс, что вы ошиблись, составляет менее 0,05.

• Если вы попытаетесь воспроизвести исследование, шанс, что вам это удастся, составляет более 0,95.

Девять из десяти профессоров психологии, включая 80 % тех, кто преподает статистику, так и думают[303]. Но они ошибаются, ошибаются и еще раз ошибаются! Если вы внимательно следили за рассуждениями в этой главе и в главе 5, вы понимаете почему. «Статистическая значимость» — это байесовское правдоподобие, вероятность получения определенных данных при условии, если гипотеза верна (в нашем случае нулевая гипотеза)[304]. Однако каждое из перечисленных выше утверждений представляет собой байесовскую апостериорную вероятность — вероятность, что гипотеза верна при условии получения определенных данных. Вот что нам нужно, вот зачем мы взялись за исследование — но проверка на статистическую значимость показывает совсем не это! Если вы помните, почему у Ирвина нет заболевания печени, почему дома не так уж опасно и почему папа римский не инопланетянин, вы знаете, что эти две условные вероятности нельзя менять местами. Наша исследовательница не может использовать тест на статистическую значимость в качестве оценки истинности или ложности нулевой гипотезы, если она не учтет априорную вероятность — ее наилучшее предположение о вероятности, что нулевая гипотеза истинна, сформулированное до эксперимента. Но в математике проверок на статистическую значимость эту самую априорную вероятность днем с огнем не сыщешь!

Специалисты по общественным наукам в массе своей настолько привыкли к ритуалу проверки на статистическую значимость, которой озабочены с младых ногтей, что позабыли логику, которая за ней стоит. Я понял это, сотрудничая с лингвистом-теоретиком Джейн Гримшоу, которая, поднаторев в статистике, однажды сказала мне: «Давай-ка разберемся: единственное, что эти тесты показывают, так это то, что, если эффекта не существует, один из двадцати ученых, которые его ищут, будет утверждать, что эффект есть. Почему ты так уверен, что это не ты?» Честный ответ: ни почему. За ее скептицизмом кроется еще одно объяснение кризиса воспроизводимости. Допустим, подобно кэрролловским охотникам на снарка, двадцать ученых гоняются за неким миражом. Девятнадцать прячут свои нулевые результаты поглубже в ящик стола, а тот единственный, кому повезло (или не повезло) совершить ошибку первого рода, публикует свое «открытие»[305]. В одном выпуске комикса XKCD пара ученых проверяет наличие корреляции между поеданием мармеладных драже и подростковыми угрями отдельно по двадцати цветам и пожинает лавры, увязав зеленые драже с прыщавостью с p < 0,05[306]. До ученых наконец дошла эта шутка: они приучаются публиковать нулевые результаты и разрабатывают методики, способные компенсировать проблему «ящика стола» при метаанализе литературы, то есть исследовании исследований. Отсутствие нулевых результатов бросается в глаза, и тот, кто проводит метаанализ, может зафиксировать не только то ничто, которое есть, но и то, которого нет[307].

Постыдное непонимание смысла проверки на статистическую значимость сообщает нам нечто важное о человеческих устремлениях. Философы, начиная с Юма, отмечали, что индукция — переход от отдельных наблюдений к общему выводу — по природе своей ненадежный вид логического рассуждения[308]. Через любое конечное множество точек можно провести бесконечное число кривых; любому набору данных может логически не противоречить бесконечное множество теорий. Инструменты рациональности, о которых я рассказал в этих главах, предлагают разные способы совладать с таким вселенским невезением. Теория статистических решений не позволяет отыскать истину, но позволяет ограничить ущерб от ошибок первого и второго рода. Байесовское мышление помогает устанавливать степень уверенности в истине, но начинать тут всегда нужно с вычисления априорной вероятности, при всей присущей этому процессу субъективности. Однако ни та ни другая теория не может дать нам того, чего мы все так жаждем, — готового алгоритма установления истины.

Глава 8. Я и другие (теория игр)

Ваша рожь поспела сегодня; моя будет готова завтра; для нас обоих выгодно, чтобы я работал с вами сегодня и чтобы вы помогли мне завтра. Но у меня нет расположения к вам, и я знаю, что вы также мало расположены ко мне. Поэтому ради вас я не возьму на себя лишней работы, а если бы я стал помогать вам ради себя самого в ожидании ответной услуги, то знаю, что меня постигло бы разочарование и что я напрасно стал бы рассчитывать на вашу благодарность. Итак, я предоставляю вам работать в одиночку; вы отвечаете мне тем же; погода меняется; и мы оба лишаемся урожая вследствие недостатка во взаимном доверии и невозможности рассчитывать друг на друга.

Дэвид Юм{28},[309]

Недавно мы с коллегой поспорили о том, какое послание должен адресовать миру наш университет по вопросу глобального потепления. По мнению моего оппонента, нам просто нужно убеждать людей, что сокращение объема производимых ими парниковых газов отвечает их личным интересам, поскольку перегретая планета — это наводнения, ураганы, лесные пожары и другие бедствия, от которых они же и пострадают. Я же говорил, что разумное потребление отнюдь не отвечает личным интересам отдельного человека, поскольку никакая жертва с его стороны не предотвратит изменений климата; при этом сознательная гражданка будет потеть летом, дрожать от холода зимой и под проливным дождем ждать автобуса, в то время как ее несознательные соседи не перестанут наслаждаться комфортной температурой и сухим салоном своего автомобиля. Любой из нас выиграет лишь в том случае, если свой углеродный след минимизируют все, а выгодным для каждого в отдельности это будет, только если сделать чистую энергию дешевле (благодаря новым технологиям), а грязную — дороже (за счет тарифов на выбросы углерода). Мой коллега говорил вполне разумную вещь: с одной стороны, разрушать планету — нерационально. Но мне никак не удавалось убедить его, что, с другой стороны, это, увы, абсолютно рационально.

Тогда-то я и понял, что этот прекрасный специалист упускает из виду принципиально важную концепцию — теорию игр, подсказывающую, как делать рациональный выбор, когда размер твоего вознаграждения зависит от рационального выбора другого человека.

С теорией игр мир познакомили фон Нейман и Моргенштерн — в той же самой книге, где объясняли, что такое ожидаемая полезность и рациональный выбор[310]. Но в отличие от дилемм, в рамках которых мы испытываем судьбу, играя против безмозглого колеса фортуны, и где, как оказалось, наилучшие стратегии в целом интуитивны, теория игр имеет дело с дилеммами, сталкивающими нас с равно хитроумными игроками, и тут уж исходы выворачивают наши интуитивные догадки наизнанку и переворачивают их с ног на голову. Жизненные игры порой не оставляют рациональному агенту выбора: он вынужден совершать поступки, от которых пострадает и он сам, и все остальные, вести себя беспорядочно, капризно или неуправляемо, лелеять симпатии и копить обиды, с готовностью переносить наказания и подвергаться взысканиям или вовсе отказываться участвовать в игре. Теория игр проливает свет на парадоксальную рациональность, стоящую за многими странностями общественной и политической жизни, и, как станет понятно в одной из последующих глав, помогает ответить на центральный вопрос этой книги: как наш рациональный вид может быть таким нерациональным?

Игра с нулевой суммой: камень, ножницы, бумага

Классическая дилемма теории игр, где четко видно, как выгодность выбора одного участника зависит от выбора другого, — игра «Камень, ножницы, бумага»[311]. Два игрока одновременно показывают какой-то из жестов: либо два пальца (ножницы), либо открытую ладонь (бумага), либо кулак (камень), — а победитель определяется согласно правилу «ножницы режут бумагу, бумага обертывает камень, камень тупит ножницы». Правила можно представить в виде таблицы: выборы первого игрока, Аманды, записаны в строках, выборы второго игрока, Брэда, — в столбцах, а исходы — в ячейках: для Аманды в нижнем левом углу, для Брэда в верхнем правом. Давайте присвоим исходам численные значения: 1 — победа, –1 — проигрыш, 0 — ничья.

Сумма выигрышей Аманды и Брэда равна нулю в каждой ячейке, отсюда и термин, который проник из теории игр в разговорную речь: игра с нулевой суммой. Победа Аманды — это поражение Брэда, и наоборот. Игроки находятся в состоянии непримиримого конфликта и дерутся за один и тот же кусок пирога.

Какой ход (строку) должна выбрать Аманда? Основной алгоритм в теории игр (да и в жизни тоже) — взглянуть на ситуацию глазами другого игрока. Аманда должна изучить выборы Брэда (столбцы) один за другим. Проследим слева направо: если Брэд выбирает ножницы, Аманде нужно выбрать камень. Если он выбирает бумагу, ей нужно выбрать ножницы. Если он выбирает камень, ей нужно выбрать бумагу. У Аманды нет никакого «предпочтительного» выбора — наилучшего вне зависимости от того, что сделает Брэд; а Аманда, естественно, понятия не имеет, что он собирается делать.

Однако это еще не значит, что Аманда должна выбрать какой-то один ход, бумагу например, и упрямо его придерживаться. Если она так поступит, Брэд это заметит, станет все время показывать ножницы и будет раз за разом одерживать верх. Более того, даже если Аманда станет выбирать бумагу всего лишь немного чаще, чем другие варианты (скажем, в 40 % случаев, а каждый из двух других — в 30 %), Брэд может сделать ставку на ножницы и побеждать четыре раза из семи. Наилучшая стратегия для Аманды — превратиться в человека-рулетку и выбирать ходы случайным образом с одной и той же вероятностью, исключая любой уклон, крен, дрейф или шаг в сторону от идеального разбиения 1/3–1/3–1/3.

Поскольку приведенная выше таблица симметрична относительно диагонали, Брэду нужно вести себя точно так же. Когда он, строка за строкой, обдумывает варианты действий Аманды, у него нет оснований предпочесть один из своих ходов двум другим, и, следовательно, он вынужден придерживаться той же «смешанной» стратегии, разыгрывая каждый вариант с вероятностью 1/3. Если же Брэд от нее отступит, Аманда изменит свою линию поведения, чтобы этим воспользоваться, и наоборот. Игроки зависли в равновесии Нэша, названном по имени математика Джона Нэша, героя фильма «Игры разума» (A Beautiful Mind, 2001). Каждый из них следует наилучшей стратегии с учетом наилучшей стратегии оппонента; любое одностороннее изменение ухудшит положение игрока.

Открытие, что в некоторых ситуациях рациональный агент должен вести себя сверхчеловечески неупорядоченно, — лишь один из выводов теории игр, который кажется абсурдным, пока не осознаешь, что в жизни таких ситуаций полно. Равновесие игры «Камень, ножницы, бумага» называют коллизией угадывания, и ее нередко можно наблюдать в таких видах спорта, как теннис, бейсбол, хоккей или футбол. Футболист, бьющий пенальти, может послать мяч либо в правый угол ворот, либо в левый, а вратарь может защитить либо левый угол, либо правый; в такой ситуации непредсказуемость — первостепенное достоинство. Блеф в покере и внезапные атаки в военной стратегии — те же коллизии угадывания. Даже если действие выбирается не в буквальном смысле случайно (скорее всего, в 1944 г. союзники не подбрасывали монетку, чтобы решить, где высаживаться — в Нормандии или в районе Кале), игрок должен сделать каменное лицо, чтобы не выдать себя ни словом, ни взглядом и заставить оппонентов считать его выбор случайным. Философы Лиам Клегг и Дэниел Деннет выдвинули идею, что поведение людей непредсказуемо по самой своей природе не только из-за случайного нейронного шума в мозге; это еще и адаптация, которая мешает соперникам читать нас, как открытую книгу[312].

Игра с ненулевой суммой: дилемма добровольца

Рациональные агенты попадают в коллизию угадывания не только в играх с нулевой суммой, но и в ситуациях, когда их интересы отчасти совпадают. Пример — дилемма добровольца, которую прекрасно иллюстрирует средневековая басня «Колокольчик для кошки». Мышь предлагает товаркам повесить колокольчик на шею спящей кошки, чтобы звон оповещал о приближении хищника. Вопрос, конечно же, в том, кто именно повесит колокольчик, рискуя разбудить кошку и быть съеденным. Люди тоже сталкиваются с похожими дилеммами: например, кто из пассажиров схлестнется с угонщиком самолета, кто из прохожих поможет человеку в беде и кто из офисных работников почистит кофеварку на общей кухне[313]. Каждый хочет, чтобы кто-нибудь это сделал, и каждый предпочел бы, чтобы это был не он. Если обозначить издержки и выгоды числами (0 — худшее, что может случиться), мы получим таблицу, приведенную ниже. (Точнее, это должен быть гиперкуб с числом измерений, равным числу игроков, но я свернул всех, кроме «себя», в один слой.)

В этой игре тоже нет никакой предпочтительной стратегии, облегчающей выбор. Если одна мышь знает, что остальные увильнут, она должна взять задачу на себя, и наоборот. Но если каждая мышь может с определенной вероятностью проявить инициативу (и тем самым уравнять ожидаемую выгоду от вариантов «помочь» и «увильнуть» для других мышей), грызуны попадают в коллизию угадывания: каждая не прочь повесить колокольчик, но надеется, что другая вызовется первой.

В отличие от игры «Камень, ножницы, бумага», дилемма добровольца — игра с ненулевой суммой: некоторые исходы привлекательнее для всех игроков, чем другие. Такие игры называют обоюдовыгодными; английский термин «win — win» («выигрыш — выигрыш») — еще одно словечко, которым теория игр обогатила разговорную речь. Если ни одна мышь не осмелится рискнуть, всем им придется несладко, а если герой найдется, все они станут жить лучше, но счастливого исхода это не гарантирует, поскольку не существует Повелителя мышей, который послал бы одну из них на мученическую смерть ради блага всего мышиного народа. Вместо этого каждая мышь сидит и гадает, как поступить, потому что ни одна не улучшит своей судьбы, в одностороннем порядке переключившись на другую стратегию. Перед нами снова равновесие Нэша, тупик, где каждый игрок придерживается наилучшего для себя выбора, реагируя на наилучший выбор других.

«Свидание» и другие координационные игры

И беспощадной борьбе по типу игры «Камень, ножницы, бумага», и нервически-лицемерному противостоянию вроде дилеммы добровольца присуща соревновательность, хотя и в разной степени. Но в жизни есть игры, в которых выигрывают все — стоит им только сообразить, как это сделать. Такие игры называют координационными; игра «Свидание» — одна из них. Кэтлин и Дэн любят проводить время вместе и договорились выпить кофе, но телефон Кэтлин разрядился прежде, чем они успели условиться, куда пойти — в Starbucks или в Peet’s. Из этих двух кофеен каждому из них немного больше нравится своя, но и Дэну, и Кэтлин в любом случае приятнее встретиться, чем отказаться от свидания. В таблице выигрышей игры «Свидание» равновесных точек две: в верхней левой и в нижней правой ячейках, соответствующих случаям, когда им удалось договориться. (Формально их несколько отличающиеся предпочтения вносят в сценарий немного соревновательности, но здесь ею можно пренебречь.)

Кэтлин знает, что Дэну больше нравится кофейня Peet’s, и выбирает ее, но Дэн знает, что Кэтлин предпочла бы Starbucks, и собирается пойти туда. Кэтлин же, поставив себя на место Дэна, понимает, что Дэн также захочет поставить себя на ее место, и решает отправиться в Starbucks, а Дэн, который понимает, что Кэтлин постарается угадать его намерения, переключается на Peet’s, пока ему в голову не приходит мысль, что Кэтлин будет рассуждать так же — и он снова идет в Starbucks. И так далее до бесконечности, и ни у одного не находится причины ко всеобщему удовлетворению остановиться на чем-то одном.

Чего им не хватает, так это общего знания — этим термином в теории игр обозначают нечто, о чем каждый знает, что другие знают, что и он об этом знает, и так далее[314]. Можно подумать, что от такого общего знания любая голова пойдет кругом, но людям нет нужды вмещать в свою черепную коробку бесконечные цепочки «я знаю, что она знает, что я знаю, что она знает…». Им достаточно представления, что некое знание «самоочевидно», или «бесспорно», или «само собой разумеется». Часто такое чувство возникает под действием ясного сигнала о взаимной осведомленности, полученного, например, при прямом общении. В большинстве игр обещание — это «пустые слова», которыми можно пренебречь. (К примеру, если в дилемме добровольца мышь громогласно отказывается рисковать, надеясь тем самым вынудить на действия кого-нибудь еще, другие мыши могут решить, что она блефует, и увильнуть от опасной миссии, зная, что в этом случае первая мышь будет вынуждена сама броситься на амбразуру.) Но в координационных играх обе стороны заинтересованы в достижении одного и того же результата, поэтому их заявлениям о намерениях можно верить.

В отсутствие прямой коммуникации (телефон разрядился) стороны могут сойтись в некой фокусной точке, то есть выбрать вариант, который чем-то выделяется: каждый из игроков понимает, что и второй, скорее всего, тоже его приметил[315]. Если кофейня Peet’s находится неподалеку, или недавно упоминалась в разговоре, или расположена в популярном в городе месте, Кэтлин и Дэну ничего больше и не нужно, чтобы сдвинуться с мертвой точки, и неважно, где лучше латте или мягче диваны. В координационных играх случайная, внешняя, несущественная, но бросающаяся в глаза деталь иногда помогает отыскать рациональное решение неразрешимой проблемы.

Многие из наших обычаев и норм, по сути, выигрышные стратегии в координационных играх, не примечательные ничем, кроме того, что мы коллективно решили их придерживаться[316]. Правостороннее движение, выходной в воскресенье, бумажные деньги, технические стандарты (110 или 220 вольт, Microsoft Word, клавиатура QWERTY) — все это равновесные точки в координационных играх. Может, очутись мы в другом равновесии, выигрыши были бы больше, но мы заперты в имеющемся, потому что не в состоянии добраться от одного до другого. Если только все разом не согласятся перескочить из точки в точку, несогласованность обойдется нам слишком дорого.

Случайные фокусные точки возникают и в ситуациях торга. Покупатель и продавец, сойдясь на диапазоне цен, в котором для обоих сделка привлекательнее отказа от нее, по сути, играют в координационную игру. Каждая из двух равновесных точек (их текущие предложения) привлекательнее отказа договариваться, но продавец и покупатель скорее склоняются к разным равновесиям. Стороны варьируют выгоды, пытаясь заманить оппонента в максимально выгодную для себя ячейку таблицы, и одновременно ищут фокусные точки, пусть случайные, но позволяющие им прийти к согласию, — это может быть, например, круглое число или нечто среднее по принципу «ни нашим, ни вашим». Как сказал Томас Шеллинг, который первым обнаружил фокусные точки в координационных играх, «продавец, путем сложных вычислений установивший нижнюю планку цены на автомобиль на уровне 35 017,63 долларов, прямо напрашивается, чтобы его избавили от этих 17 долларов 63 центов»[317]. Он же отметил: «Если некто требовал себе 60 % и опустился до 50 %, у него есть шанс получить желаемое; но, если он опустится до 49 %, другая сторона решит, что противник дрогнул и может подвинуться еще»[318].

Игра в «Слабó» и игра «Эскалация»

Хотя торгу присущи элементы координационной игры, та его особенность, что любая из сторон может пригрозить другой встать из-за стола переговоров и оставить обоих участников в худшем положении, придает ей сходства с другой известной игрой — игрой в «Слабó», с которой мы уже встречались во главе 2[319]. Перед вами таблица исходов этой игры. (Как всегда, сами числа случайны, важна только разница между ними.)

Имена игроков я взял из фильма «Бунтарь без причины», но игра в «Слабó» — это не только самоубийственное подростковое времяпрепровождение. Мы играем в нее, когда едем по узкой дороге и видим, что навстречу нам движется другая машина, так что кому-то нужно сдать назад; и вообще в любой ситуации формального или неформального торга. В общественной жизни к таким играм относится взыскание долга или банкротство, а также нагнетание обстановки в международных отношениях, к примеру Карибский кризис 1962 г. В игре в «Слабó» равновесие Нэша находится в точке, где каждый игрок в определенной мере рискует, пытаясь отстоять свою позицию, а при неудаче сворачивает в сторону; но в реальной жизни это решение может быть лишь теоретическим, поскольку правила игры иногда расширяются, предусматривая возможность обмениваться сигналами и менять стратегии. В главе 2 мы убедились, что игрок способен добиться парадоксального преимущества, если ведет себя, как сорвавшийся с катушек псих: его угрозы достаточно убедительны, чтобы заставить оппонента уступить. Однако, если противники одновременно сойдут с ума или потеряют контроль, перспектива взаимного уничтожения нависнет над обоими[320].

Помимо игр с однократным взаимодействием, когда игроки одновременно делают ход, а затем показывают, что у них на руках, бывают и такие, где противники ходят по очереди, реагируя на действия оппонента, а выигрыши распределяются в самом конце. Уроки, которые можно вынести из одной из таких игр, оказываются особенно пугающими. Игру «Эскалация» легко проиллюстрировать с помощью «долларового аукциона» на адском аналоге сайта eBay[321]. Представьте себе аукцион, по коварным правилам которого свою последнюю ставку должен выплачивать не только победитель, но и проигравший. Скажем, на аукционе продается какая-нибудь безделушка, которую можно перепродать за 1 доллар. Аманда ставит 5 центов, надеясь выручить 95 центов. Но Брэд, естественно, предлагает 10 центов, и так далее, пока ставка Аманды не дойдет до 95 центов, что сокращает ее выигрыш до все еще не лишних 5 центов. Кажется, что, если Бред сейчас поставит доллар, чтобы выиграть доллар, он сглупит, но остаться при своих все же лучше, чем потерять 90 центов, которых он по странным правилам аукциона лишится, если выйдет из игры. Теперь, что еще более странно, Аманда стоит перед выбором: потерять 95 центов, отказавшись перебивать ставку Брэда, или потерять 5 центов, подняв ставку, — и она ставит 1,05 доллара. Брэд, который предпочитает потерю 10 центов потере целого доллара, предлагает 1,10 доллара, и так далее. Они попали в ловушку, и так и будут выбрасывать деньги на ветер, пока один не разорится, а другой не насладится пирровой победой чуть меньшего убытка.

Рациональная стратегия в игре «Эскалация» — при каждом ходе быть готовым списать убытки и с определенной вероятностью выйти из игры, надеясь, что другой участник, будучи настолько же рациональным, выйдет из игры первым. Это же советует и поговорка: «Не стоит тратить больше потерянного», и Первый закон ям: «Если ты в яме, прекрати копать!» Один из самых часто обсуждаемых примеров человеческой нерациональности — ошибка невозвратных затрат: люди продолжают инвестировать в убыточное предприятие, потому что им жаль уже вложенного, а не потому, что они рассчитывают на будущую прибыль. Цепляться за обесценивающиеся активы, досматривать до конца скучный фильм, дочитывать нудный роман и сохранять неудачный брак — все это знакомые примеры. Возможно, люди становятся жертвами ошибки невозвратных затрат в качестве побочного следствия игр в «Эскалацию» или в «Слабó», где репутация человека, который добивается своего — неважно, какой ценой, — может убедить другого игрока отступить первым.

Игра «Эскалация» не настолько необычна, как кажется. Реальная жизнь регулярно ставит нас в обстоятельства, в которых, как в поговорке, коготок увяз — всей птичке пропасть. В качестве примера назову длительные трудовые забастовки, встречные судебные иски, а также настоящие войны на истощение, в ходе которых конфликтующие стороны швыряют людей и ресурсы в жерло военной машины, надеясь, что соперник выдохнется первым[322]. Оправдывают это обычно фразой: «Мы сражаемся, чтобы смерти наших мальчиков не оказались напрасными», что является хрестоматийным примером ошибки невозвратных затрат, а заодно и тактикой достижения пирровой победы. Многие из самых страшных войн прошлого были войнами на истощение, что еще раз показывает, как безумная логика теории игр может объяснить кое-какие из трагедий человечества[323]. Несмотря на то что настойчивое (с определенной вероятностью) следование выбранному курсу может быть наилучшим из плохих вариантов для увязшего в игре «Эскалация», единственной по-настоящему рациональной стратегией будет не играть в нее вовсе.

Это касается и игр, в которые мы играем, даже не осознавая этого. Для многих одним из преимуществ победы на аукционе является сама радость победы. Упоение победой и горечь поражения не зависят ни от размера выигравшей ставки, ни от ценности лота, а значит, любой аукцион может превратиться в игру «Эскалация». Организаторы аукционов вовсю спекулируют на этой психологической черте, нагнетая напряжение на торгах и осыпая победителей дополнительными преимуществами. С другой стороны, сайты для пользователей eBay советуют участникам заранее решить, сколько они готовы отдать за товар и ни в коем случае не поднимать ставку выше. Некоторые даже продают некую разновидность решения Одиссея: услуги бота, который постепенно повышает ставку до предела, заранее указанного клиентом, для его же собственного блага привязывая его к мачте и помогая выстоять в угаре игры «Эго-эскалация».

Дилемма заключенного и трагедия общин

Вспомните типичный сценарий из сериала «Закон и порядок» (Law and Order). Прокурор разводит соучастников преступления по разным камерам; доказательств для выдвижения обвинения ему не хватает, и он предлагает им сделку. Если один из них согласится свидетельствовать против другого, его освободят от наказания, а вот его подельник загремит в тюрьму на десять лет. Если они сдадут друг друга, оба получат по шесть лет. Если же оба будут держать рот на замке, прокурору придется обвинить их по более легкой статье, и сообщники отправятся за решетку на шесть месяцев каждый.

Таблица исходов приведена ниже. «Сотрудничать» в дилемме заключенного означает оставаться верным компаньону (а не сотрудничать со следствием), а «предать» означает сдать его с потрохами. У разных исходов тоже есть свои мнемонические обозначения, и суть дилеммы кроется в относительном уровне их нежелательности. Для каждого игрока в отдельности наилучший исход — предать, когда другой сотрудничает (назовем это искушением), наихудший — стать жертвой предательства (выигрыш дурака), второй по паршивости исход — взаимное предательство (наказание), второй по предпочтительности — сохранять верность сообщнику, когда он делает то же самое (вознаграждение). Лучший и худший исходы для пары как целого располагаются на другой диагонали: наихудшая вещь, которая может с ними случиться, — обоюдное предательство, а наилучшая — двустороннее сотрудничество.

Если рассматривать всю эту таблицу глазами бога, очевидно, к чему должны стремиться сообщники. Так как ни один из них не может рассчитывать, что другой возьмет вину на себя, единственная разумная цель — вознаграждение двустороннего сотрудничества. К несчастью для подельников, со своей приземленной точки зрения они не видят таблицы целиком, поскольку не в состоянии контролировать выбор сообщника. Лефти смотрит на свои варианты, а Брут рассматривает свои. Лефти думает так:

Предположим, он меня не выдаст (будет сотрудничать). Тогда я, промолчав, сяду на полгода, а если запою, как пташка (предам), то выйду на свободу. В этом случае мне выгоднее предать. Предположим, он меня выдаст (предаст). Тогда я, промолчав, получу десять лет тюрьмы, а если расколюсь и выдам его, то только шесть. Короче, если он сотрудничает, мне выгоднее предать; если он предает, мне опять выгоднее предать. Задачка на раз плюнуть.

В это время в голове Брута разворачивается аналогичный внутренний монолог. Оба предают другого и отправляются за решетку на шесть лет, а не на шесть месяцев — горький плод рационального поведения с опорой на личный интерес. Не то чтобы у кого-то из них был выбор — это равновесие Нэша. Предательство для них — предпочтительная стратегия: оно выгоднее для каждого по отдельности, вне зависимости от действий другого. Если бы один из них был мудрее, или порядочнее, или доверчивее, он оказался бы полностью во власти страхов и соблазнов второго. И даже если сообщник прежде поклялся, что поступит правильно, его заверения могут оказаться пустыми словами, не стоящими бумаги, на которой написаны.

Дилемма заключенного — довольно распространенная трагедия. Разводящиеся муж и жена нанимают ушлых адвокатов, потому что каждый боится, что другой обдерет его как липку, но оплата юридических услуг сводит на нет семейные накопления. Враждующие государства тратят бюджетные средства на гонку вооружений и нищают в погоне за недостижимой безопасностью. Велогонщик употребляет допинг, попирая принципы честной игры, потому что иначе соперники, глотающие стимуляторы, обойдут его на повороте[324]. Пассажиры толпятся у ленты выдачи багажа; зрители встают со своих мест и вытягивают шеи на рок-концерте, чтобы лучше видеть, — но в итоге толком не видно никому.

У дилеммы заключенного нет решения, но правила игры можно изменить. Во-первых, игроки могут заранее заключить договор, нарушить который себе дороже, или подчиниться более высокой инстанции, которая поменяет таблицу исходов, вознаграждая игроков за сотрудничество или наказывая за предательство. Предположим, подельники клянутся блюсти омерту, а за соблюдением клятвы следит крестный отец: надежных товарищей повышают до капо, а нарушивших обет молчания отправляют на корм рыбам. Таблица исходов преображается настолько, что меняется сама игра: равновесие теперь достигается в точке двустороннего сотрудничества. Связать себя клятвой заранее — в интересах сообщников, пусть даже клятва лишает их свободы предать. Рациональным агентам под силу избавиться от дилеммы заключенного, подчинившись взаимным обязательствам или верховенству закона.

Во-вторых, изменить игру можно, если играть неоднократно и запоминать, как партнер поступил в предыдущих раундах. Теперь пара может отыскать дорогу к благословенной ячейке обоюдного сотрудничества и оставаться там, следуя стратегии «око за око». Стратегия предписывает сотрудничать, делая первый ход, а в дальнейшем обращаться с партнером по игре согласно правилу: сотрудничать, если он сотрудничает, и предавать, если он предает (в некоторых версиях предлагается спускать партнеру первое предательство, прежде чем ответить тем же, — на случай, если это была единичная оплошность с его стороны).

Эволюционные биологи заметили, что социальные животные регулярно сталкиваются с повторяющейся дилеммой заключенного[325]. Хороший пример — взаимный груминг: каждому хочется, чтобы за ним поухаживали, но от обязанности ответного груминга любой предпочел бы увильнуть. Роберт Триверс предположил, что Homo sapiens обзавелись в процессе эволюции целым набором нравственных чувств, которые позволяют нам реализовывать стратегию «око за око» и наслаждаться благами кооперации[326]. Дружелюбие побуждает нас сотрудничать, делая первый ход, благодарность — отвечать сотрудничеством на сотрудничество, гнев — наказывать предателей предательством, вина — искупать собственное предательство, не дожидаясь наказания, а прощение не дает однократной измене обречь игроков на вечное обоюдное предательство. Многие из драм нашей личной жизни — истории о сострадании, доверии, покровительстве, долге, мести, благодарности, вине, стыде, предательстве, слухах и репутации — можно рассматривать как стратегии, разыгрываемые в рамках повторяющейся дилеммы заключенного[327]. Эпиграф к этой главе свидетельствует, что Юм, как обычно, додумался до этого первым.

* * *

Многие из драм политической и экономической жизни можно рассматривать как дилеммы заключенного с числом игроков больше двух; их называют играми общественного блага[328]. Каждому члену общества выгодно иметь доступ к таким благам, как маяки, дороги, канализационные сети, полиция и школы. Но каждый выгадает еще больше, если оплачивают общественное благо все остальные, а он пользуется им бесплатно — когда маяк построен, он светит всем, независимо от того, вкладывались они в его строительство или нет. В актуально звучащей экологической версии эта игра оборачивается трагедией общин: каждый пастух имеет стимул увеличить свое стадо еще на одну овечку и выпасать ее на общинной земле, но, если все пастухи увеличат численность своих стад, трава не успеет вырасти и все овцы передохнут от голода. Заторы на дорогах и загрязнение окружающей среды подчиняются тому же закону: мое решение сесть за руль не вызовет пробки и не загрязнит воздух, а моя готовность пересесть на автобус не избавит нас от этих бед, но, если все выезжают из дома на собственных машинах, все потом и стоят бампер к бамперу на окутанных смогом автомагистралях. Уклонение от налогов, нежелание скидываться, когда шапку пускают по кругу, эксплуатация определенного ресурса до истощения и сопротивление таким санитарно-эпидемиологическим мерам, как социальное дистанцирование и ношение масок во время пандемии, — это тоже примеры предательства в игре общественного блага; они сулят искушение для склонных к злоупотреблениям, выигрыш дурака для тех, кто жертвует своими интересами и бережет природные ресурсы, и общее наказание для всех нас, предавших друг друга.

Возвращаясь к примеру, с которого я начал эту главу, рассмотрим трагедию углеводородных общин. Игроки здесь — отдельные граждане, а бремя — отказ от мяса, авиапутешествий и мощных внедорожников. Игроками могут быть и целые страны; в этом случае их бремя — замедление темпов экономического роста из-за отказа от дешевой и удобной энергии ископаемого топлива. Числа, как всегда, взяты с потолка, а суть трагедии — в их распределении: нас затягивает в нижнюю правую ячейку.

Подобно тому как подкрепленная санкциями клятва способна избавить заключенных от взаимного предательства в дилемме, рассчитанной на двоих, обязательные к исполнению законы и контракты могут, ко всеобщей пользе, ограничивать людей в играх общественного блага. Чистый пример этого легко смоделировать в лаборатории. Каждому из участников эксперимента выдают некоторую сумму денег и предлагают скинуться по сколько-то в общий котел (общественное благо). Затем организатор удваивает собранную сумму и распределяет ее поровну между всеми игроками. Лучшая стратегия для группы — скидываться по максимуму, но лучшая стратегия для каждого в отдельности — оставить свои деньги при себе и получить дополнительную выгоду за счет чужих вкладов. Люди быстро схватывают зловещую логику игры и суммы пожертвований падают до нуля, если только не позволить остальным участникам штрафовать паразитов — в этом случае вклады не понижаются, и выигрывают все.

За пределами лаборатории общественные блага в группах, где все друг друга знают, можно защитить многопользовательской версией стратегии «око за око»: любой иждивенец, наживающийся на общем ресурсе, становится мишенью пересудов, упреков, замаскированных угроз и умеренного вандализма[329]. В крупных, обезличенных сообществах таблицу исходов можно изменить обязательными к исполнению контрактами и регламентами. Поэтому мы платим налоги, из которых финансируются дороги, школы и суды, а ловкачи, пытающиеся уклониться от этой обязанности, отправляются за решетку. Скотоводческие хозяйства приобретают разрешения на выпас скота, а рыбаки соблюдают лимиты вылова, если знают, что те же ограничения накладываются и на всех остальных. Хоккеисты подчиняются требованию носить шлем, защищающий голову, если им не приходится при этом жертвовать удобством и широтой обзора по сравнению с отказавшимися от шлема соперниками. Соответственно, экономисты выступают за введение налога на выбросы углерода и стимулирование инвестиций в зеленую энергетику, что должно сократить эгоистическую выгоду от загрязнения окружающей среды и снизить бремя ее сохранения, сдвигая равновесие в сторону вознаграждения всех и каждого благами разумного природопользования.

Логика дилеммы заключенного и игр общественного блага дискредитирует идеи анархизма и радикального либертарианства, несмотря на неизбывную притягательность неограниченной свободы. Согласно этой логике, высказывание «То, что я делаю, должно быть запрещено законом» вполне рационально. По словам Томаса Гоббса, человеческое общество зиждется на следующем принципе: «В случае согласия на то других человек должен согласиться отказаться от права на все вещи… и довольствоваться такой степенью свободы по отношению к другим людям, которую он допустил бы у других людей по отношению к себе»{29},[330]. Этот общественный договор не просто воплощает в себе нравственную логику беспристрастности. Он избавляет нас от губительных искушений, выигрышей дурака и трагедий обоюдного предательства.

Глава 9. Корреляция и причинность

Первое, чему учат в любом вводном курсе в статистику, — корреляция не есть причинность. Это же в первую очередь и забывается.

Томас Соуэлл[331]

Рациональность охватывает все сферы нашей деятельности, включая частную жизнь, политику и науку. Неудивительно, что теоретики американской демократии, вдохновленные идеями Просвещения, были страстными поклонниками науки, тогда как некоторые реальные или потенциальные автократы отстаивали весьма сомнительные причинно-следственные связи[332]. Мао Цзэдун, например, заставлял китайских крестьян плотнее высаживать ростки риса, чтобы укрепить их социалистическую солидарность, а недавний руководитель Америки предлагал лечить ковид-19 инъекциями отбеливателя.

С 1985 по 2006 г. Туркменистаном правил пожизненный президент Сапармурат Ниязов. К числу его свершений можно отнести требование изучать его собственную автобиографию для сдачи экзамена на водительские права, а также возведение огромной золотой статуи самого себя, которая поворачивалась на пьедестале и всегда была обращена лицом к солнцу. В 2004 г. он дал своим восхищенным слушателям такую рекомендацию:

В молодости я наблюдал за щенками. Им давали кости, чтобы они их глодали. Уверен: те из вас, у кого выпали зубы, не глодали костей. Слушайтесь моего совета[333].

Так как большинству из нас не грозит опасность оказаться в ашхабадской тюрьме, мы можем позволить себе обнаружить огрех в совете его превосходительства. Президент допустил в своем рассуждении чуть ли не самую прославленную ошибку, спутав корреляцию с причинностью. Даже если беззубые туркмены действительно не глодали костей, президент не имел права утверждать, будто глодание костей укрепляет зубы. Возможно, глодать кости под силу только людям с крепкими зубами — тогда перед нами пример обратной причинной зависимости. Возможно, существует некий третий фактор, например членство в Коммунистической партии, который обусловливает как желание туркменов глодать кости (чтобы продемонстрировать преданность своему лидеру), так и их крепкие зубы (если стоматологическое обслуживание является привилегией партийцев), — тогда перед нами пример мешающего параметра.

Концепция причинно-следственной зависимости и ее отличия от простой корреляции — плоть и кровь науки. Что вызывает рак? Или изменение климата? Или шизофрению? Идея причинности вплетена в повседневную речь, в мышление и юмор. Разница между «корабль затонул» и «корабль потопили» в том, что во втором случае говорящий подразумевает, что событие произошло не случайно, что за ним стоит причинный фактор. Мы обращаемся к причинности, раздумывая, что делать с протечкой, сквозняком, дискомфортом или болью. Мой дед обожал байку про человека, который объелся чолнта (мясо с бобами, которое в шаббат, когда готовить запрещено, двенадцать часов держат на медленном огне), запил его стаканом чая, а затем, страдая животом, утверждал, что чаем-то он и отравился. Может, чтобы шутка показалась вам такой же уморительной, как моему деду, нужно родиться в Польше в 1900 г., но если вы уловили ее общий смысл, то не станете спорить, что разница между корреляцией и причинностью — один из столпов здравого смысла.

Тем не менее ошибки в духе Ниязова встречаются в наших общественных дискуссиях в изобилии. В этой главе мы исследуем природу корреляции, природу причинности и то, как отличать одно от другого.

Что такое корреляция?

Корреляция — это зависимость одной переменной от другой: зная величину первой, можно предсказать и величину второй — хотя бы приблизительно. («Предсказать» в данном случае значит «предположить», а не «напророчить»; можно предсказать, каким окажется рост родителей, зная рост их детей, и наоборот.) Графически корреляцию часто отображают диаграммой рассеяния. В той, что приведена ниже, каждая точка — это страна: чем правее расположена точка, тем выше среднедушевой ВВП, а чем она выше — тем выше оценка жителями страны своей удовлетворенности жизнью. (Среднедушевой ВВП отмерен на логарифмической шкале, чтобы компенсировать убывающую предельную полезность денег, которую мы обсудили в главе 6.)[334]

Корреляция заметна невооруженным глазом: точки разбросаны вдоль диагонали — серой пунктирной линии, едва заметной за общим роем. Каждая точка насажена на стрелку, которая представляет собой микродиаграмму рассеяния для населения этой страны. Макро- и микродиаграммы показывают, что счастье коррелирует с доходом — как для жителей отдельных стран (стрелки), так и по всем странам в целом (точки). И я понимаю, что вас так и тянет предположить, как минимум предварительно, что богатство делает человека счастливым.

Откуда взялись стрелки, пронизывающие точки, и пунктирная серая линия? И как нам преобразовать зрительное впечатление, будто рой точек вытянулся вдоль диагонали, в нечто более объективное, чтобы мы по глупости не увидели закономерности в любой кучке рассыпанных зубочисток?

В таких случаях применяется математический метод под названием регрессия — безотказная рабочая лошадка эпидемиологии и социальных наук. Посмотрите на диаграмму рассеяния ниже. Представьте себе, что любая единица данных — это гвоздь и мы соединяем каждый из них с жестким стержнем, используя резиновые ленты.

Допустим, эти ленты растягиваются только строго вверх или вниз, но не по диагонали и чем сильнее вы их растягиваете, тем больше их сопротивление. Закрепив все ленты, отпустите стрежень, позволив ему успокоиться.

Стержень замрет в таком положении, при котором минимальна сумма квадратов расстояний от каждого гвоздя до той точки на стержне, с которой его связывает лента. Это положение и есть прямая регрессии, которая выражает линейную зависимость между двумя переменными — у, значения которой откладываются по вертикальной оси, и х, значения которой, соответственно, откладываются по оси горизонтальной. Длина ленты, связывающей каждый из гвоздей со стержнем, называется отклонением — это характерная для конкретного измерения упрямая доля значения величины у, которую невозможно предсказать на основании соответствующего значения величины х. Вернемся к графику, связывающему уровень счастья с уровнем дохода. Если бы доход точно предсказывал уровень счастья, каждая точка лежала бы строго на сером пунктире прямой регрессии, но с реальными данными такого никогда не происходит. Некоторые точки парят высоко над пунктирной линией (у них высокие положительные отклонения регрессии), например Ямайка, Венесуэла, Коста-Рика и Дания. Если не учитывать погрешность измерений и прочие источники шума, такое несовпадение демонстрирует, что в 2006 г. (когда собирались данные) люди в этих странах ощущали себя более счастливыми, чем можно было бы ожидать, исходя из их дохода, — может, благодаря какой-то другой благоприятной характеристике страны, например прекрасному климату или богатой культуре. Есть точки, лежащие ниже линии, например Того, Болгария и Гонконг, — видимо, что-то в этих странах делает людей немного более несчастными, чем мы могли бы предположить, если ориентироваться на их доход.

Кроме того, отклонения регрессии позволяют нам количественно выразить степень корреляции переменных: чем короче ленты (больше скошенность кластера вправо вверх или вправо вниз), тем ближе точки к прямой и тем выше корреляция. С помощью несложных вычислений отклонения можно перевести в число r — коэффициент корреляции, меняющийся от –1 до 1. При r = –1 (не показано на рисунке) точки выстроены строго по диагонали, протянувшейся из верхнего левого угла в нижний правый; меньшие отрицательные значения соответствуют ситуации, когда точки все хаотичнее рассыпаны вокруг той же диагонали; при r = 0 точки — это беспорядочный рой мошек; при положительных значениях точки группируются вдоль другой диагонали, которая теперь тянется из нижнего левого угла в верхний правый; и, наконец, при r = 1 точки идеально ложатся на эту диагональ.

Хотя в скандалах вокруг корреляции и причинности виноватыми обычно считают тех, кто принимает первое за второе, зачастую проблема фундаментальнее: выходит так, что и корреляции-то не установлено. Не удивлюсь, если у туркменов, глодающих кости, зубы не крепче, чем у всех остальных (r = 0). Но не одним лишь президентам бывших советских республик не удается показать не только причинно-следственную связь, но и корреляцию. В 2020 г. Джефф Безос хвастал: «Все мои самые удачные решения и в бизнесе, и в жизни принимались сердцем, чутьем, по наитию… а не в результате анализа», что предполагает, что не анализ, а сердце и чутье подсказывают нам лучшие решения[335]. Но Джефф, увы, не сообщил, как он принимал все свои худшие решения в бизнесе и в жизни — тоже сердцем, чутьем и по наитию? Как и не уточнил, превосходит ли суммарное число хороших интуитивных и плохих аналитических решений суммарное число плохих интуитивных и хороших аналитических.

Иллюзорную корреляцию, как называется это когнитивное искажение, первыми обнаружили психологи Лоран и Джин Чэпмен в своей знаменитой серии экспериментов. Ученых заинтересовал вопрос, почему психотерапевты до сих пор массово используют пятна Роршаха и методику «Нарисуй человека», несмотря на то что ни одно из проведенных исследований не показало корреляции между результатами этих тестов и симптомами психических заболеваний. Коварные экспериментаторы попарно соединили истории болезни психиатрических больных с нарисованными ими человечками, хотя на самом деле истории были липовыми, а пары — случайными. Затем они попросили группу студентов отыскать в результатах какую-нибудь закономерность[336]. Студенты, поддавшись собственным стереотипам, ошибочно предположили, что широкоплечих человечков рисовали гипермаскулинные пациенты, глазастых — параноики и так далее; они называли именно те взаимосвязи, которые «наблюдают» в своих пациентах профессиональные диагносты — и так же безо всякой связи с реальностью.

Наши житейские представления переполнены иллюзорными корреляциями вроде того «факта», что отделения скорой помощи перегружены в полнолуния[337]. Опасность совершить подобную ошибку особенно высока, если в качестве единиц анализа (точек в диаграмме рассеяния) используются месяцы и годы. Дело в том, что значения многих переменных растут и падают с течением времени. Скучающий студент юридического факультета Тайлер Виген написал программу, которая ищет в сети массивы данных с бессмысленными корреляциями, — просто чтобы продемонстрировать, как велико их число. Количество убийств при помощи горячих предметов или пара, например, хорошо коррелирует с возрастом обладательницы титула «Мисс Америка», а уровень разводов в штате Мэн колеблется вместе с уровнем потребления маргарина в США[338].

Регрессия к среднему

Слово «регрессия» стало общепринятым обозначением корреляционного анализа, но связаны они не напрямую. Первоначально этот термин относился к особому, сопряженному с корреляцией явлению — регрессии к среднему. Этот повсеместно распространенный, но, на первый взгляд, парадоксальный феномен открыл викторианский ученый-универсал Фрэнсис Гальтон (1822–1911), который сопоставил рост детей со средним ростом родителей («средним по родителям», то есть со средним арифметическим ростов отца и матери), в обоих случаях внося поправку на среднюю разницу в росте мужчин и женщин. Гальтон обнаружил, что «если средний родительский показатель выше посредственного, дети обычно ниже родителей, если же средний родительский показатель ниже посредственного, дети обычно выше родителей»[339]. Это до сих пор так, причем в отношении не только роста детей и родителей, но и коэффициента интеллекта детей и родителей и, если уж на то пошло, любых двух не идеально коррелирующих переменных. Экстремальное значение одной из них будет, как правило, соответствовать не-так-чтобы-экстремальному значению другой.

Это не значит, что высокие родители производят на свет все более низкорослое потомство, и наоборот, так что однажды все дети мира выровняются по одной и той же отметке на косяке, и не видать нам больше ни жокеев, ни баскетболистов. Не стоит и ожидать, что IQ человечества сойдется на посредственных ста баллах, а гении и глупцы вымрут без следа. Вопреки регрессии к среднему человечество не скатывается ко всеобщей посредственности; дело в том, что хвосты распределения постоянно пополняются редкими очень высокими детьми родителей выше среднего и очень низкорослыми отпрысками родителей ниже среднего.

Регрессия к среднему — чисто статистический феномен, следствие особенности, присущей нормальным распределениям: чем сильнее величина отличается от среднего, тем реже она встречается. Отсюда следует, что, если значение переменной действительно исключительно велико или мало, значение любой другой сопоставленной с ней переменной (например, рост ребенка родителей-гигантов) вряд ли будет таким же странным, или продолжит полосу везения, или оседлает ту же удачу, или потерпит то же фиаско, или еще раз угодит в идеальный шторм — скорей всего, оно скатится к заурядности. В случае роста или коэффициента интеллекта все будет определяться уникальным сочетанием родительских генов, влияния среды и биологических случайностей. Какие-то из составляющих этого сочетания дети унаследуют, но в точности оно не воспроизводится никогда. (И наоборот: так как регрессия — статистический, а не причинный феномен, характеристики родителей точно так же регрессируют к среднему относительно детей.)

Если графически отобразить соотношение двух коррелирующих величин, имеющих нормальное распределение, диаграмма рассеяния будет похожа на наклоненный мяч для регби. На рисунке ниже представлен гипотетический массив данных, подобный собранному Гальтоном: рост родителей (среднее по каждой паре) и рост их взрослых детей (скорректированный так, чтобы рост сыновей и дочерей можно было откладывать на одной оси).

Серая диагональ, пересекающая координатную плоскость под углом 45°, показывает, какую картину мы наблюдали бы, если бы дети уникальных родителей были такими же уникальными. Черная прямая регрессии — то, как обстоят дела в реальности. Если вы посмотрите на крайние значения, скажем на родителей, средний показатель роста которых превышает 6 футов (182 см), вы обнаружите, что точки, обозначающие их потомство, в основном сосредоточены ниже диагонали в 45°, в чем легко убедиться, проведя правую вертикальную пунктирную линию до прямой регрессии, повернув налево и проведя горизонтальную пунктирную линию до вертикальной оси, в которую она утыкается чуть выше отметки 5 футов 9 дюймов (175 см), — эти дети ниже своих родителей. Если же посмотреть на родителей, чей средний рост 5 футов (152 см, левая вертикальная пунктирная линия), вы увидите, что точки, обозначающие их детей, в основном сосредоточены выше серой линии, а повернув налево от прямой регрессии, вы уткнетесь в отметку 5 футов 3 дюйма (160 см), а значит, эти дети своих родителей переросли.

Регрессия к среднему наблюдается, если две переменные не полностью коррелируют, а это значит, что мы сталкиваемся с ней буквально на каждом шагу. И тем не менее Тверски и Канеман показали, что люди, как правило, ничего не знают об этом феномене — показанного ниже шутника из комикса Frank and Ernest можно не учитывать{30},[340].

Необычные явления притягивают внимание людей, но им невдомек, что любая связанная с ними характеристика вряд ли будет настолько же необычной — и они пускаются{31} выдумывать нелепые объяснения тому, что, по сути, представляет собой статистическую закономерность.

Печальным примером этого можно считать иллюзию, будто критика эффективнее похвалы, а наказание — награды[341]. Мы ругаем школьника за двойку, но какое бы неудачное стечение обстоятельств ни обрекло его на провал в прошлый раз, вряд ли оно повторится при следующей попытке, поэтому ребенок как пить дать исправится, а мы будем думать, что наказание сработало. Мы хвалим его за пятерку, но снаряд дважды в одну воронку не падает, и поэтому он вряд ли возьмет ту же высоту в следующий раз, а мы будем думать, что похвала его только портит.

Неосведомленность о регрессии к среднему создает почву и для многих других иллюзий. Спортивные болельщики ломают головы, почему «дебютант года» обязательно сталкивается с «кризисом второго сезона» и почему атлет, чей портрет однажды попал на обложку известного спортивного журнала, в дальнейшем обречен жить с «проклятием Sports Illustrated». (Излишняя самоуверенность? Завышенные ожидания? Звездная болезнь?) Но если человека чествуют за неделю или год невероятной удачи, вряд ли звезды сойдутся таким образом два раза подряд, так что ему — или ей — остается только дрейфовать к среднему. (И если неудачливая команда после замены тренера показывает хорошую игру, это тоже ровным счетом ничего не значит.) После того как новость о серии ужасных преступлений разлетится по всем газетам, политики начинают активно заниматься деятельностью полицейского спецназа, закупками новых технических средств, табличками «Соседского дозора» и прочими эффектными мерами — и, естественно, через пару месяцев уже поздравляют себя со снижением уровня преступности. Психотерапевты, независимо от школы разговорной терапии, также могут незаслуженно приписывать себе победу над болезнью, полечив пациента, явившегося к ним с жесточайшим приступом депрессии или тревожности.

Как всегда, не застрахованы от таких ошибок и ученые. У кризиса воспроизводимости есть и еще одна причина: экспериментаторы не учитывают разновидность регрессии к среднему, которая называется «проклятием победителя». Для того чтобы интересующий нас эффект подтвердился экспериментально, много чего должно пойти так, как надо, — и неважно, реален эффект или нет. Может, сегодня экспериментатору улыбнулась удача — но не факт, что так случится и завтра, а значит, пытаясь воспроизвести результат, ему нужно привлечь к эксперименту больше участников. Но ученые обычно думают, что раз они уже собрали кое-какие доказательства, то могут обойтись меньшим числом участников, не осознавая, что такая стратегия ведет их прямиком к публикации в «Журнале невоспроизводимых результатов»[342]. На неспособности понять, как регрессия к среднему влияет на поразительные открытия, основаны аргументы нелепой статьи «Исчезающие истины» (The Truth Wears Off), опубликованной в 2010 г. журналом The New Yorker; там постулировался загадочный «эффект снижения», который, по мнению автора, ставит под сомнение сам научный метод[343].

Проклятие победителя распространяется на любое наше необычайно успешное начинание, и неумение вводить поправку на неповторимые мгновения удачи, возможно, отчасти объясняет, почему жизнь так часто нас разочаровывает.

Что такое причинно-следственная связь?

Прежде чем попытаться перекинуть мост от корреляции к причинности, давайте проведем разведку на противоположном берегу, то есть рассмотрим саму причинность, которая оказалась на удивление расплывчатой концепцией[344]. Дэвид Юм в очередной раз определил ход дискуссии на столетия вперед, предположив, что причинность — это просто ожидание, что корреляция, с которой мы столкнулись в прошлом, сохранится и в будущем[345]. Если мы уже неоднократно наблюдали за игрой в бильярд, то всякий раз, увидев, как один шар приближается к другому, мы, опираясь на подразумеваемое, но недоказуемое допущение, что законы природы устойчивы во времени, ожидаем, что этот другой, как всегда, устремится вперед.

Нетрудно понять, почему «устойчивая конъюнкция» — плохой фундамент для теории причинности. Петух всегда кукарекает перед рассветом, но мы же не думаем, что это петух заставляет солнце вставать. Гром часто предшествует лесным пожарам, но мы же не утверждаем, будто гром вызывает пожар. Все это — эпифеномены; их еще называют мешающими параметрами — они сопутствуют событию, но не вызывают его. Эпифеномены — проклятье эпидемиологии. Годами кофе винили в болезнях сердца, потому что с любителями кофе инфаркты случаются чаще. Оказалось, однако, что эти люди к тому же больше курят и не занимаются спортом, а кофе — просто эпифеномен.

Юм предчувствовал такой поворот и развил свою идею: причина должна не просто регулярно предшествовать следствию — важно, что «если бы не было первого объекта, то никогда не существовало бы и второго»{32}. Ключевая оговорка «если бы не было» — это контрфактическое предположение «что, если». Что произошло бы в возможном мире, в другой вселенной, в гипотетическом эксперименте? В параллельной вселенной, где не было причины, не случилось бы и следствия. Контрфактическое определение причинности решает проблему эпифеноменов. Мы не считаем, что петух вызывает рассвет, потому что, если петух накануне вечером угодил в суп, солнце все равно встанет. Мы утверждаем, что молния способна стать причиной лесного пожара, а гром — нет, потому что молния без грома может поджечь лес, а гром без молнии — не может.

Следовательно, причинность можно понимать как разницу в исходах, когда некое событие (причина) происходит и когда оно не происходит[346]. Суть «фундаментальной проблемы причинно-следственного вывода», как называют ее статистики, в том, что мы застряли во вселенной, где предполагаемое причинное событие либо произошло, либо нет. Нам не под силу заглянуть в другую и посмотреть, что же случилось там. Мы можем, конечно, сравнивать исходы в той вселенной, что есть под рукой, но только в разные моменты: когда события интересующего нас типа происходят и когда они не происходят. Но здесь мы с разбегу утыкаемся в проблему, на которую еще в VI веке до н. э. указывал Гераклит: в одну и ту же реку нельзя войти дважды. За время, прошедшее между наблюдениями, в мире могло измениться что-то еще, и мы не можем знать наверняка, не является ли истинной причиной наблюдаемого исхода какое-то из этих изменений. Кроме этого, мы можем сравнивать между собой отдельные объекты, одни из которых испытали на себе действие некоторого события, а другие — нет. Но на этом пути нас поджидает проблема, подмеченная доктором Сьюзом:

Сегодня ты есть ты, что верного верней.

Тебей тебя на свете нет людей{33}.

Каждый отдельный объект уникален, и мы не можем знать наверняка, чем вызвано то, что с ним произошло, — предполагаемой причиной или какой-то из его бесчисленных особенностей. Чтобы выводить причинность из подобных сравнений, нам приходится принимать допущения с прозаическими названиями типа «неизменности во времени» и «однородности единиц». Методы, которым посвящены два следующих раздела, пытаются обосновать эти допущения с позиции рациональности.

Даже если мы установили, что какие-то причины действительно меняют исход, ни ученые, ни обычные люди не готовы этим довольствоваться. В нашем представлении причина связана со следствием неким механизмом, и мы хотим видеть, как крутятся его шестеренки. Люди интуитивно понимают, что мир — не видеоигра, где одни совокупности пикселей произвольно сменяются другими. За каждым изменением стоит скрытая сила, энергия или влияние. Наука развенчала многие из наших интуитивных представлений о движущих силах, например об «импетусе», который, согласно средневековым воззрениям, придается движущимся предметам, а заодно о психической энергии, энергии ци, инграммах, биополях, гомеопатических миазмах, целебных свойствах минералов и прочем вздоре из области альтернативной медицины. Но некоторые из интуитивно понимаемых механизмов, например гравитация, уцелели в виде почтенного научного знания. Пытаясь объяснить наблюдаемые корреляции, ученые обнаруживали новые, неизвестные ранее механизмы: гены, патогены, литосферные плиты и элементарные частицы. Именно механизмы, связывающие причину со следствием, позволяют нам предсказывать, что произошло бы при контрфактическом сценарии, не оказываясь в царстве чистой фантазии: мы создаем мнимый мир и моделируем в нем интересующие нас механизмы, а уже они обеспечивают все остальное.

* * *

Но даже если научиться понимать причинность в терминах альтернативных исходов и порождающих их механизмов, любая попытка установить «ту самую» причину заводит нас в чащу головоломок. Одна из них — трудноуловимая разница между причиной и условием. Мы говорим: трение спички о коробок является причиной воспламенения, ведь без трения не было бы и огня. Но в отсутствие кислорода, или если бы бумага была мокрая, или если бы по комнате гуляли сквозняки, огонь тоже бы не занялся. Так почему же мы не говорим «наличие кислорода стало причиной воспламенения»?

Вторая сложность — вариативность причин. Предположим, чисто теоретически, что у Ли Харви Освальда был сообщник, в 1963 г. прятавшийся на поросшем травой холме в Далласе; они договорились, что стреляет тот, кому первому представится хорошая возможность для выстрела; второй же сливается с толпой. В контрфактическом мире, в котором Освальд не выстрелил, Кеннеди все равно бы погиб, хотя было бы странно отрицать, что в нашем мире, где Ли Харви Освальд выстрелил прежде сообщника, именно его выстрел и стал причиной гибели Кеннеди.

Третья — множественность равнозначных причин. Осужденного на смерть казнит расстрельная команда, а не единственный палач, чтобы ни одному из стрелявших не пришлось нести страшное бремя причинителя смерти: если бы он не выстрелил, осужденный все равно бы погиб. Но тогда, согласно логике контрфактического рассуждения, никто из стрелявших в него не стал причиной смерти осужденного.

А еще есть вероятностная причинность. У многих из нас есть знакомый девяностолетний старик, который всю жизнь выкуривал по пачке в день. Но в наше время вряд ли многие станут утверждать, будто его преклонный возраст доказывает, что курение не вызывает рака, хотя к такому «опровержению» нередко прибегали во времена, когда связь курения и рака еще можно было отрицать. Даже сегодня многие постоянно путают неидеальную причинно-следственную связь с ее отсутствием. В 2020 г. автор редакционной статьи в The New York Times призывал упразднить полицию, потому что «нынешний подход не покончил с проблемой [изнасилований]. Большая часть насильников так никогда и не предстала перед судом»[347]. Автор не учел, что в отсутствие правоохранительных органов перед судом вряд ли представал бы хоть кто-то, и уж точно еще меньше насильников.

Понять парадоксы причинности можно, только позабыв о бильярдных шарах и признав, что не бывает событий с единственной причиной. События путаются в сети причин, которые, соединяясь и разветвляясь, вызывают, обусловливают, подавляют, предотвращают и усиливают друг друга. Четыре головоломки причинности можно разгадать, начертив схему причинно-следственной связи для каждой из них, как показано ниже.

Если воспринимать каждую стрелку не как логическое следствие («Если Х курит, то Х заработает болезнь сердца»), но как условную вероятность («Вероятность, что Х заработает болезнь сердца при условии, что Х курит, выше вероятности, что Х заработает болезнь сердца при условии, что Х не курит») и думать об узлах событий не как о переключателях «да-нет», но как о вероятностях, отражающих базовую оценку или априорную вероятность, — такую диаграмму называют байесовской сетью[348]. Переходя по сети от узла к узлу и применяя (само собой) правило Байеса, можно проследить, как разворачиваются события. Каким бы запутанным ни было хитросплетение причин, условий и мешающих параметров, байесовская сеть позволяет определить, какие события причинно зависимы, а какие независимы друг от друга.

Придумал такие сети ученый-информатик Джуда Перл; он отмечает, что построены они из трех простых мотивов — линейная цепь, разветвление и коллайдер, каждый из которых описывает одну из фундаментальных (хотя и интуитивно не очевидных) характеристик причинно-следственной связи с более чем одной причиной.

Эти связи отражают условные вероятности. В каждом случае А и С связаны не напрямую, что означает, что вероятность А при условии В можно определить независимо от вероятности С при условии В. И в каждом случае о связи между ними можно сказать нечто особенное.

В причинной цепи первая причина, А, «экранирована» от конечного эффекта, С; она влияет на него только через В. Для появления С наличие А вообще не обязательно. Подумайте о системе пожарной сигнализации в гостинице, работу которой можно описать цепью «пожар → дым → тревога». На самом деле это не пожарная сигнализация, но сигнализация о задымлении или даже о любой взвеси в воздухе. Сирена может перебудить гостей и из-за того, что кто-нибудь красит книжную полку из распылителя недалеко от датчика дыма, и из-за чадящей горелки для приготовления крем-брюле.

Причинное разветвление нам уже знакомо: оно описывает эпифеномен и сопутствующую ему опасность ошибиться в определении истинной причины. Возраст (В) влияет на словарный запас (А) и размер обуви (С): чем старше ребенок, тем больше у него нога и тем больше слов он знает. Очевидно, что объем словарного запаса коррелирует с размером ноги, но вряд ли мы посоветуем детским садам готовить детей к школе, снабжая их кроссовками большего размера.

Не меньшую опасность таит и коллайдер, где не связанные друг с другом причины сходятся к единому следствию. На самом деле он еще опаснее, ведь большинство из нас без пояснений осознают ошибку мешающего параметра (смеются шуткам на эту тему), а вот «искажение коллайдера» практически неизвестно. Имея дело с причинным коллайдером и фокусируясь на ограниченном диапазоне эффектов, мы получаем опасность установить несуществующую отрицательную корреляцию между причинами, поскольку одна причина будет компенсировать другую. Бывалые пользовательницы приложений для знакомств порой недоумевают, почему красивые мужчины такие сволочи. Это утверждение может быть клеветой на красавцев, и не стоит тратить время попусту, высасывая из пальца объяснительные теории типа той, будто хорошо выглядящих мужчин испортили толпы поклонниц и поклонников, которые с детства им потакали. Многие женщины готовы встречаться с мужчиной (В) только при условии, что он либо красавец (А), либо хороший человек (С). Даже если доброта и приятная внешность вообще не коррелируют в массиве потенциальных партнеров, мужчины заурядной наружности должны быть добрыми, иначе женщины просто не станут с ними встречаться, а вот красавцы подобного отбора не проходят. Ложная отрицательная корреляция вводится дизъюнктивной разборчивостью женщин.

Искажение коллайдера дурачит и противников тестовых испытаний, заставляя их думать, будто экзаменационные оценки не имеют значения, потому что студенты, поступившие в институт с высокими экзаменационными баллами, не чаще прочих добираются до диплома. Хитрость тут в том, что студенты, поступившие несмотря на низкие оценки, очевидно, могут похвастаться какими-то другими достоинствами[349]. Если не знать об этом искажении, можно даже подумать, будто курение беременной женщины идет на пользу будущему ребенку, поскольку маловесные дети курящих матерей жизнеспособнее по сравнению с другими маловесными новорожденными. Но дело в том, что низкий вес при рождении чем-то да обусловлен, и другие возможные причины маловесности, например наркомания или алкоголизм матери, могут повредить ребенку сильнее[350]. Кстати, искажение коллайдера объясняет и то, почему Дженни Кавиллери несправедливо считала, будто богатые мальчики глупы: чтобы попасть в Гарвард (В), ты должен быть либо богат (А), либо умен (С).

От корреляции к причинности: настоящие и естественные эксперименты

Теперь, когда мы познакомились с природой корреляции и природой причинности, давайте посмотрим, как перейти от одного к другому. Проблема не в том, что «корреляция не предполагает причинности». Как правило, предполагает: если корреляция не иллюзорна и перед нами не случайное совпадение, что-то же заставляет одну переменную равняться на другую! Проблема в том, что, если одно явление коррелирует с другим, это еще не значит, что первое вызывает второе. Как гласит статистическая мантра, «если А коррелирует с В, это может означать, что А вызывает В, или что В вызывает А, или что какой-то третий фактор, С, вызывает как А, так и В».

Обратная причинная зависимость и мешающие параметры, вторая и третья часть этой мантры, вездесущи. Наш мир — гигантская байесовская причинно-следственная сеть, со стрелками, указывающими сразу во все стороны, и с событиями, запутанными в узлы, где все коррелирует со всем. Существование подобных узлов (именуемых мультиколлинеарностью и эндогенностью) может объясняться эффектом Матфея, без обиняков сформулированным Билли Холидей: «Всякому имеющему дастся, а у не имеющего отнимется. Так сказано еще в Библии, а мы все удивляемся»{34},[351]. В более богатых странах население обычно здоровее, уровни счастья, безопасности, образования, миролюбия, демократии, либеральности и гендерного равенства выше, а уровни религиозности и загрязнения окружающей среды — ниже[352]. Более богатые люди, как правило, здоровее, лучше образованны, имеют больше социальных связей, чаще занимаются спортом, сбалансированнее питаются и с большей вероятностью принадлежат к привилегированным группам[353].

Такая спутанность означает, что почти любое заключение о причинной обусловленности, которое вы сделаете на основе корреляции по странам или отдельным людям, скорее всего, будет неверным или в лучшем случае недоказанным. Демократические страны миролюбивей, потому что их лидеры не готовы пускать граждан на пушечное мясо? Или же страны, которым не угрожают соседи, могут позволить себе роскошь демократии? Это учеба в колледже обеспечивает человека знаниями и умениями, которые позволяют заработать на хлеб с маслом? Или же высшее образование по плечу лишь умным, дисциплинированным или привилегированным, которые могут перевести свои врожденные активы в финансовые?

Однако безупречный способ разрубить эти узлы все-таки существует — это рандомизированный эксперимент, часто называемый рандомизированным контролируемым испытанием (РКИ). Возьмите крупную выборку из изучаемой популяции, случайным образом разделите всех испытуемых на две группы, воздействуйте предполагаемой причиной только на одну из них и проверьте первую группу на изменения, а вторую — на их отсутствие. Рандомизированный эксперимент позволяет нам максимально близко подобраться к созданию контрфактического мира, этой лакмусовой бумажки причинности. В причинно-следственной сети рандомизированный эксперимент позволяет с хирургической точностью отделять предполагаемую причину от всех прочих влияющих факторов, варьировать ее величину и смотреть, будет ли изменяться вероятность предполагаемых последствий[354].

Ключ к успеху — рандомизированность, то есть случайность разбиения на экспериментальную и контрольную группы: если давать лекарство тем пациентам, которые живут ближе к больнице, или первыми записались на участие в эксперименте, или демонстрируют больше интересующих нас симптомов, чем пациенты, которым дают плацебо, вы никогда не узнаете, работает ли ваша таблетка. Один из моих университетских преподавателей любил переиначивать реплику из пьесы Джеймса Барри «Что знает каждая женщина» (What Every Woman Knows): «Рандомизированность — она как обаяние. Если она у вас есть, вам больше ничего не нужно; если ее у вас нет, неважно, что еще у вас есть»[355]. Относительно обаяния это не совсем верно, как и относительно рандомизированности, но я и десятилетия спустя помню эти слова, причем они мне нравятся больше клише, провозглашающего рандомизированные испытания «золотым стандартом» доказательства причинно-следственной связи.

Премудрость РКИ постепенно просачивается в политику, экономическую науку и образование. «Рандомисты» все чаще убеждают политиков проверять действенность предлагаемых последними мер на случайной выборке деревень, школьных классов или городских районов и сравнивать полученные результаты с контрольной группой, к которой никакое воздействие не применялось или которой для вида поручили выполнять какую-нибудь бессмысленную программу[356]. Весьма вероятно, что такие данные — более надежная основа для оценки стратегий, чем традиционные способы вроде догм, побасенок, харизмы, общепринятых воззрений или мнения наиболее высокооплачиваемого лица.

Рандомизированные эксперименты, впрочем, не панацея (потому что ничто не панацея — и это, кстати, неплохая причина отказаться и от этого клише). Сотрудники научных лабораторий критикуют друг друга не реже аналитиков данных, потому что даже в лабораторных условиях невозможно делать что-то одно. Экспериментаторы могут считать, что дали экспериментальной группе только лекарство и ничего кроме, но это не избавляет их от опасности появления мешающих параметров — эту проблему называют исключаемостью. На эту тему есть анекдот про сексуально неудовлетворенную пару, решившую обсудить свою беду с раввином, поскольку в талмуде сказано, что ответственность за сексуальное удовлетворение жены лежит на муже. Раввин чешет бороду и предлагает выход: супруги должны нанять симпатичного, крепкого молодого человека, который — в следующий раз, когда пара займется любовью, — будет обмахивать их полотенцем; сексуальные фантазии помогут жене достичь оргазма. Последовав совету мудреца, супруги желаемого эффекта не добились; они приходят к нему снова, умоляя посоветовать им что-нибудь еще. Почесав бороду, раввин говорит: пусть на этот раз в супружескую постель вместо мужа ляжет молодой человек, а муж пусть машет полотенцем. Супруги следуют совету, и в этот раз женщина действительно достигает умопомрачительного оргазма. «Вот как нужно махать полотенцем, болван!» — комментирует муж.

Полагаясь на экспериментальные манипуляции, мы сталкиваемся и с другой проблемой: наш мир — не лаборатория. Политологи не могут подбросить монетку, внедрить в одних странах демократию, а в других — автократию, подождать пять лет и посмотреть, какие из них ввяжутся в войну. Эта же практическая и этическая проблема встает при изучении людей.

Хотя не все на свете можно изучать экспериментально, социологи призывают на помощь всю свою изобретательность, отыскивая случаи, когда рандомизация происходит сама собой. Такие естественные эксперименты иногда позволяют выжимать причинные выводы из корреляционной Вселенной. Они часто фигурируют во «Фрикономике» (Freakonomics) — серии книг и прочих медиапродуктов, созданной экономистом Стивеном Левиттом и журналистом Стивеном Дабнером[357].

Например, «разрыв регрессии». Скажем, вы хотите понять: это учеба в колледже делает людей богаче или же дети из богатых семей чаще поступают в колледжи? Хотя вы не можете в буквальном смысле рандомизировать выборку подростков, заставив колледж принять одну группу и завалить вторую, колледжи со вступительными испытаниями так, собственно, и поступают со студентами, чьи баллы находятся в районе нижней границы. Глупо было бы думать, что еле-еле поступивший студент, который набрал 1720 баллов, умнее того, кто чуть-чуть недотянул и набрал всего 1710. Разница между ними — фактически шум и вполне может быть случайной. (То же самое верно и для других отборочных критериев, таких как, например, средний балл аттестата или рекомендательные письма.) Допустим, ученый следит за двумя этими группами десять лет, изучая зависимость их дохода от экзаменационных баллов. Если он видит ступеньку или изгиб у нижней границы — больший скачок в уровне дохода в районе перехода «поступил — не поступил», чем для интервалов той же величины в остальной части графика, — он может сделать вывод, что ситуацию изменила волшебная палочка поступления в колледж.

Еще один подарок охотящимся на причинность социологам — спонтанная рандомизация. Это телеканал Fox News насаждает консервативные взгляды или это консерваторы неравнодушны к Fox News? Телеканал запустили в 1996 г., и в последующие пять лет кабельные компании добавляли его в вещательные пакеты безо всякой системы. Экономисты воспользовались неожиданной удачей, продлившейся половину десятилетия, и обнаружили, что избиратели в городах, где транслировался Fox News, на величину от 0,4 до 0,7 процентного пункта чаще голосовали за республиканцев, чем жители городов, которым приходилось смотреть что-то другое[358]. Это достаточно большая разница, которая может изменить результат выборов при близкой популярности кандидатов; к тому же эффект мог усилиться в последующие десятилетия, когда Fox News повсеместно проник на телерынок, благодаря чему его влияние теперь труднее доказать, хотя слабее оно и не стало.

Труднее, но все же возможно. Еще один гениальный ход носит загадочное имя «регрессия инструментальной переменной». Предположим, вы хотите проверить, вызывает ли причина А событие В, и переживаете из-за обычных проблем в виде обратной причинной зависимости (В вызывает А) и мешающего параметра (С вызывает как А, так и В). Далее предположим, что вы отыскали какую-то четвертую переменную, I («инструмент»), которая коррелирует с предполагаемой причиной А, но не может ею вызываться — например, потому, что I предшествует А, а будущее не в силах повлиять на прошлое. Предположим также, что эта незапятнанная переменная к тому же не коррелирует с мешающим параметром С и не может вызывать В непосредственно, а только повлияв на А. Даже если саму А нельзя рандомизировать, у нас есть ее наилучшая альтернатива, I. Если I, свободный от подозрений заменитель А, будет коррелировать с В, это значит, что А вызывает В.

Какое отношение это имеет к Fox News? Еще один подарок социологам — знаменитая американская лень. Американцы терпеть не могут выходить из машин, разбавлять водой суповые концентраты и переключаться на телеканалы с двузначными номерами. Чем ниже номер канала, тем шире его аудитория. Кабельные компании присваивают телеканалам номера случайным образом (нумерация определяется только тем, когда кабельная компания заключила договор с телевещательной, и никоим образом не зависит от демографических характеристик аудитории). Низкий номер (I) может сподвигнуть людей смотреть Fox News (А), а просмотр Fox News то ли может, то ли не может заставить их голосовать за республиканцев (В), но вот ни консервативные взгляды (С), ни голосование за республиканцев (В) не может заставить любимый некоторыми телеканал получить номер пониже. Как и ожидалось, если сопоставить данные по кабельным рынкам, то чем ниже номер канала Fox News относительно других новостных телеканалов, тем выше в этом районе процент голосующих за республиканцев[359].

От корреляции к причинности без экспериментов

Когда специалисты по анализу данных обнаруживают разрыв регрессии или инструментальную переменную, это для них просто праздник, хотя чаще им приходится вытягивать какую ни на есть причинность из привычной путаницы корреляций. Но не стоит опускать руки: для каждого из недугов причинного вывода существуют свои паллиативные средства. Они не так хороши, как обаяние рандомизированности, но зачастую это лучшее, что можно сделать в мире, который создавался не ради удобства ученых.

Проще всего избавиться от обратной причинной зависимости — благодаря железному закону, который не дает разгуляться писателям-фантастам и сценаристам, сочиняющим истории о путешествиях во времени вроде фильма «Назад в будущее» (Back to the Future, 1985): будущее не может влиять на прошлое. Предположим, у вас есть гипотеза «демократия является причиной мира, но не наоборот» и вы хотите ее проверить. Во-первых, в поисках причинно-следственной связи нужно избежать ошибки «все или ничего» и копнуть чуть глубже популярного, но неверного утверждения, будто «демократии никогда не воюют друг с другом» (исключений масса)[360]. Гипотеза, точнее соответствующая реальности, гласит, что страны, более демократичные по сравнению с другими, с меньшей вероятностью вступают в войны[361]. Ряд исследовательских организаций присваивает странам индекс демократии — показатель, который варьируется от –10 для абсолютной автократии вроде Северной Кореи до +10 для абсолютной демократии вроде Норвегии. Миролюбие численно выразить труднее, потому что (к счастью для человечества, но к неудобству социологов) полномасштабные войны редки, и большая часть записей в массиве данных выглядит как «0». Вместо этого воинственность государства можно оценить по числу «вооруженных противостояний», в которые оно ввязалось за год: случаев бряцания оружием, мобилизации войск, предупредительных выстрелов, самолетов вблизи чужих границ, воинственной риторики и приграничных стычек. Эти данные можно превратить из индекса воинственности в индекс миролюбия (так, чтобы показатель миролюбивых стран был выше), вычтя набранные страной баллы из какого-нибудь большего числа, например из максимального количества когда-либо зарегистрированных противостояний. Теперь можно сопоставить индекс миролюбия с индексом демократии, не забывая, конечно, что сама по себе корреляция ничего не доказывает.

Но предположим, что каждая переменная измеряется дважды, скажем с разницей в десять лет. Если демократия является причиной мира, то индекс демократии в первом измерении будет коррелировать с индексом миролюбия во втором. Это тоже мало что доказывает, потому что за десять лет леопард не избавится от пятен: мирная демократия в прошлом может оставаться такой же мирной и сегодня. Но для контроля можно изучить другую диагональ — корреляцию между демократией (индексом демократии) во втором измерении и миром (индексом миролюбия) в первом. Эта корреляция зафиксирует любую обратную причинно-следственную связь вкупе с мешающими параметрами, не изменившимися за десять лет. Если первая корреляция (причина — в прошлом, эффект — в настоящем) сильнее второй (эффект — в прошлом, причина — в настоящем), это намек, что скорее демократия — причина мира, а не наоборот. Такая техника называется перекрестной панельной корреляцией, где «панель» — жаргонный термин, которым специалисты обозначают массив данных, содержащий результаты измерений, сделанных в разные моменты времени.

Грамотный статистик умеет призвать к порядку и мешающие параметры. Если вы интересуетесь новостями науки, то наверняка читали об исследователях, «удерживающих на постоянном уровне» или «статистически контролирующих» какой-нибудь мешающий параметр. Самый простой способ сделать это называется мэтчингом[362]. Связь демократии и мира загрязнена массой мешающих параметров: тут и благосостояние, и образование, и торговля, и членство в международных организациях. Давайте рассмотрим один из них, благосостояние; его можно измерить как ВВП на душу населения. Предположим, что каждой демократической стране в нашей выборке мы сопоставили автократию с тем же уровнем ВВП на душу населения. Если мы сравним средние индексы миролюбия для демократий со средними индексами для их автократических двойников, мы измерим влияние демократии на мир, удерживая благосостояние на постоянном уровне. Логика мэтчинга очевидна, но для применения этого метода требуется большой набор кандидатов, из которого можно было бы выбирать подходящие пары; с каждым новым мешающим параметром он должен быть все больше. Это может сработать для эпидемиологического исследования с десятками тысяч участников, но не для политологического исследования в мире, где всего 195 государств.

Более общая техника называется множественной регрессией; она опирается на тот факт, что мешающий параметр никогда не коррелирует с предполагаемой причиной идеально. Оказалось, что расхождения между ними — не назойливый шум, но красноречивая информация. Вот как это работает с демократией, миром и ВВП на душу населения. Первым делом сопоставим предполагаемую причину, индекс демократии, с мешающим параметром (график слева вверху); каждая точка обозначает страну. (Данные взяты с потолка исключительно для иллюстрации логики.) Далее строим прямую регрессии и смотрим на отклонения регрессии — вертикальные расстояния между каждой точкой и прямой, соответствующие разнице между индексом демократии страны, каким он был бы, если бы доход идеально предсказывал бы уровень демократии, и реальным индексом демократии. Теперь заменим реальные индексы демократии всех стран на эти отклонения регрессии, то есть на показатели демократии при статистически контролируемом ВВП.

Дальше проделаем то же самое для предполагаемого следствия, то есть миролюбия. Сопоставляем индекс миролюбия с мешающим параметром (график справа вверху), измеряем отклонения регрессии, отбрасываем первоначальные данные и заменяем их отклонениями, то есть величиной, на которую реальная миролюбивость каждой из стран отличается от ожидаемой, вычисленной на основе уровня благосостояния. Последний шаг очевиден: сопоставить первые остатки со вторыми (нижний график). Если корреляция значительно отличается от нуля, можно решиться на вывод: удерживая благосостояние на постоянном уровне, демократия действительно является причиной мира.

То, что вы только что наблюдали, — самая суть подавляющего большинства статистических методов, применяемых в эпидемиологии и социальных науках, и называется это основной линейной моделью. Конечный результат ее применения — уравнение, позволяющее предсказать эффект на основании взвешенной суммы предикторов (некоторые из них, предположительно, являются причинами). Обладая хорошим пространственным воображением, можно представить себе прогноз не в виде прямой, но в виде наклонной плоскости, парящей над нулевым уровнем, заданным значениями двух предикторов. В принципе, в это уравнение можно ввести сколько угодно предикторов, создав гиперплоскость в гиперпространстве и поставив в тупик свое беспомощное воображение (которому и с тремя-то измерениями непросто справиться), но, если говорить о математике, нам всего лишь придется прибавить к формуле парочку новых слагаемых. Что касается мира, уравнение будет выглядеть так:

Миролюбие = (a × демократия) + (b × ВВП на душу населения) + (c × торговля) + (d × членство в международных организациях) + (e × образование).

Тем самым мы предполагаем, что каждая из этих пяти переменных способна усиливать либо ослаблять стремление к миру. Регрессионный анализ позволяет понять, какая из переменных важна для предсказания эффекта, если остальные удерживаются на постоянном уровне. Но это вовсе не безотказный механизм для доказательства причинно-следственных связей — вам все равно придется интерпретировать переменные, объяснять, каким образом они могут быть связаны, и остерегаться множества ловушек. И тем не менее основная линейная модель — самый распространенный инструмент для распутывания клубка причин и мешающих параметров.

Множественные причины, суммирование и взаимодействие

Алгебра уравнения регрессии не так важна, как масштабная идея, вытекающая из его формы: у любого события всегда есть более одной причины, и все они статистические. Эта мысль кажется элементарной, но широкая публика ею постоянно пренебрегает. Мы слишком часто исходим из убеждения, что у любого события есть лишь одна-единственная, несомненная причина: если было продемонстрировано, что А влияет на В, это якобы доказывает, что С на В повлиять не может. Люди, добившиеся успеха, потратили 10 000 часов, оттачивая свое умение; это будто бы доказывает, что успех — вопрос не таланта, но тренировки. Современные мужчины плачут в два раза чаще своих отцов — вот вам и доказательство, что разница в эмоциональности мужчин и женщин обусловлена не биологически, но социально. Возможность наличия множественных причин — природа и воспитание, талант и тренировка — не принимается во внимание.

Еще труднее дается идея взаимодействия причин — ситуации, когда эффект одной причины зависит от другой. Может, тренировки всем на пользу, но талантливые выигрывают от них больше. Нам остро необходим новый язык для обсуждения и осмысления множественных причин. Вот еще одна область, где пара простых статистических понятий любого сделает умнее. Эти расширяющие сознание понятия — главный эффект и взаимодействие.

Позвольте мне проиллюстрировать их выдуманными данными. Предположим, нам интересно, что делает обезьян пугливыми — наследственность, а именно вид, к которому они принадлежат (капуцины или мармозетки), или среда, где они выросли (наедине с матерью или в большом вольере в обществе других обезьяньих семейств). Предположим, мы умеем измерять пугливость, скажем расстоянием, на которое обезьяны приближаются к резиновой змее. Из двух вероятных причин и одного эффекта можно составить шесть различных комбинаций. Поначалу это кажется сложным, но, как только мы представим данные графически, все становится проще. Давайте начнем с трех самых простых вариантов.

Левый график показывает большое жирное ничего: обезьяна есть обезьяна. Вид неважен (графики совпадают); среда тоже неважна (графики горизонтальны). Средний график демонстрирует, что было бы, если был бы важен вид (капуцины пугливей мармозеток: линия капуцинов расположена выше), а вот среда — нет (представители одного вида одинаково пугливы, если росли в уединении или в компании себе подобных, — это видно из того, что обе линии горизонтальны). Если говорить языком статистики, мы наблюдаем главный эффект вида — это значит, что этот эффект наблюдается во всех случаях и от среды не зависит. Правый график иллюстрирует противоположную ситуацию — главный эффект среды, но не вида. Обезьяны, выросшие в уединении, трусливей (графики наклонны), но касается это как капуцинов, так и мармозеток (графики совпадают).

Теперь давайте поднапряжемся и перечислим варианты со множественными причинами. Их снова три. Как будет выглядеть график, если на пугливость влияет и среда, и вид, если капуцины как вид пугливее мармозеток и несоциализированная обезьяна вырастает пугливей? Левый график иллюстрирует как раз такую ситуацию — здесь мы наблюдаем два главных эффекта. Линии наклонны и идут параллельно друг другу одна над другой.

Средний график куда интереснее. Здесь важны оба фактора, причем каждый из них зависит от другого. Если вы капуцин, то уединенное детство делает вас смелее; а вот если вы мармозетка, то, выросши в отрыве от группы, превратитесь в нюню. Мы наблюдаем взаимодействие вида и среды, которое на графике выражается двумя непараллельными линиями. В нашем случае они пересекаются почти под прямым углом, а это значит, что главные эффекты полностью обнуляют друг друга. Суммарно вид неважен: середина линии капуцинов совпадает с серединой линии мармозеток. Среда суммарно тоже неважна: средний уровень трусливости для социализированного животного, соответствующий середине отрезка, соединяющего левые точки, равен среднему уровню для одиночки, соответствующему середине отрезка, соединяющего правые точки. Конечно, в действительности значение имеют и вид, и среда, просто то, какое значение имеет каждая из причин, зависит от другой.

И наконец, взаимодействие причин может сосуществовать с одним или несколькими главными эффектами. На правом графике видно, что уединенное детство делает капуцинов пугливее, но никак не влияет на неизменно уравновешенных мармозеток. Так как эффект для мармозеток не полностью отменяет эффект для капуцинов, мы наблюдаем как главный эффект вида (линия капуцинов выше), так и главный эффект среды (середина отрезка между левыми точками лежит ниже середины отрезка между правыми). Но, когда мы интерпретируем феномен с двумя и более причинами, любое взаимодействие важнее главных эффектов: именно оно позволяет глубже понять, что происходит. Взаимодействие обычно указывает на то, что две причины соединены в одной связи причинно-следственной цепи — это не две отдельные стрелки, которые просто суммируются. В нашем примере такой единой связью может быть миндалевидное тело — часть мозга, играющая ключевую роль в формировании страха: оно может быть, например, пластичным у капуцинов и жестко запрограммированным у мармозеток.

Вооружившись такими инструментами познания, мы готовы осмыслять множественные причины в реальном мире, не ограничивая себя дилеммами вроде «природа или воспитание» и «рождаются ли гениями или становятся». Давайте же обратимся к кое-каким невыдуманным данным.

Что провоцирует серьезное депрессивное расстройство — травмирующее событие или генетическая предрасположенность? На графике показана вероятность эпизода такого депрессивного расстройства для выборки женщин, у которых есть сестра-близнец[363].

В выборку вошли женщины, пережившие серьезный стресс вроде развода, насилия или смерти близкого родственника (правые точки), и женщины, которые с ним не сталкивались (левые точки). Если смотреть сверху вниз, первая линия соответствует женщинам, которые могут быть в высокой степени предрасположены к депрессии, потому что их гомозиготные сестры-близнецы, с которыми у них одинаковы все гены, страдали депрессией. Следующая линия — женщины, в некоторой мере предрасположенные к депрессии: депрессивные эпизоды были у их гетерозиготных сестер, обладательниц генома, совпадающего лишь наполовину. Еще ниже — линия, соответствующая женщинам, в небольшой степени предрасположенным к депрессии: их гетерозиготные сестры с депрессией не сталкивались. И в самом низу мы видим линию для женщин, у который риск ниже всего: их генетически идентичные сестры от депрессии не страдали.

Этот график сообщает нам три вещи. Пережитый опыт важен — мы наблюдаем главный эффект стресса: линии веером расходятся вверх, следовательно, травмирующее событие повышает шансы заболеть депрессией. Гены в целом тоже вносят свой вклад: четыре линии находятся на разной высоте, а значит, чем сильнее генетическая предрасположенность, тем с большей вероятностью человек переживет депрессивный эпизод. Но важнее всего — взаимодействие: линии не параллельны. (Можно сказать и иначе: левые точки почти совпадают, а правые сильно разнесены.) Если человек не столкнулся с травмирующим событием, влияние генов почти незаметно: каким бы ни был геном, вероятность пережить депрессивный эпизод не превышает 1 %. Но в присутствии стресса гены приобретают огромное значение: полный набор генетических признаков, связанных с устойчивостью к депрессии, удерживает риск заболеть на уровне 6 % (нижняя линия); полный набор генетических признаков, связанных с уязвимостью к депрессии, повышает риск более чем в два раза, до 14 % (верхняя линия). Взаимодействие сообщает нам не только о том, что свой вклад в развитие депрессии вносят как гены, так и среда, но и о том, что они, похоже, влияют на одну и ту же стрелку причинно-следственной цепи. Гены, в разной степени общие для этих близнецов, — это не гены депрессии как таковые, это гены уязвимости или устойчивости к травмирующему опыту.

Теперь давайте посмотрим, что там с гениями — становятся ими или рождаются? Следующий рисунок, также взятый из реального исследования, демонстрирует рейтинг шахматного мастерства для выборки шахматистов с многолетним опытом, которые отличаются друг от друга по показателю когнитивных способностей и числу игр в год[364]. Судя по графику, практика играет определенную роль: обе линии в целом идут вверх, подтверждая главный эффект настойчивых тренировок. Но и талант себя показывает: линии проходят на разной высоте, что подтверждает главный эффект способностей. Однако основное в этой истории — взаимодействие: линии не параллельны, а значит, чем умнее шахматист, тем больше пользы приносит ему каждая сыгранная игра. Другими словами, без практики когнитивные способности ничего не значат (левые точки графиков практически совпадают), но практика подчеркивает талант интеллектуально одаренных игроков (расстояние между правыми точками больше). Зная разницу между главными эффектами и взаимодействием, мы не просто не купимся на ложные дихотомии, но сможем глубже понять природу глубинных причин происходящего.

Люди и причинно-следственные сети

Как способ понять причинную насыщенность окружающего мира уравнение регрессии довольно бесхитростно: оно просто суммирует горстку взвешенных предикторов. Взаимодействия в нем тоже можно учесть, представив их в виде дополнительных предикторов, полученных путем перемножения взаимодействующих факторов. Уравнение регрессии устроено гораздо проще сетей глубокого обучения, с которыми мы познакомились в главе 3: те учитывают миллионы переменных, соединяя их в длинные, путаные цепочки формул, а не просто сваливают их в одну кучу и высчитывают сумму. Но, каким бы оно ни было простым, психология XX в. подарила нам ошеломительный факт: как правило, примитивное уравнение регрессии справляется с задачей лучше специалиста-человека. Это открытие, сделанное психологом Полом Милем, известно под названием «сравнение клинического и актуарного суждения»[365].

Предположим, вы хотите предсказать какой-нибудь измеримый исход: как долго протянет больной с онкологическим заболеванием; каким будет окончательный диагноз пациента психиатрической клиники — легкий невроз или тяжелый психоз; велика ли вероятность, что подсудимый сбежит из-под залога, нарушит требования условно-досрочного освобождения или совершит еще одно преступление; преуспеет ли студент в магистратуре; взлетит ли бизнес или всплывет брюхом вверх; какую прибыль принесут инвестиции. У вас есть кое-какие предикторы: перечень симптомов, набор демографических характеристик, информация о прошлом поведении, выписка из зачетной ведомости — все, что может иметь отношение к делу. Вы показываете данные эксперту — психиатру, судье, инвестиционному аналитику и так далее — и одновременно подвергаете их стандартному регрессионному анализу, чтобы получить прогностическое уравнение. Чье предсказание окажется точнее?

Побеждает — почти всегда — уравнение. Более того, эксперт, которому сообщают уравнение и разрешают им пользоваться для уточнения собственных прогнозов, зачастую справляется хуже, чем уравнение само по себе. Дело в том, что эксперты слишком торопятся учесть исключительные обстоятельства, которые, по их мнению, лишают формулу всякого смысла. Это так называемая проблема сломанной ноги: эксперт, в отличие от алгоритма, понимает, что человек, только что сломавший ногу, на танцы вечером не пойдет, что бы там ни предсказывала формула, утверждающая, что этот парень ходит на танцы каждую неделю. Но дело в том, что уравнение уже учло вероятность, что исключительные обстоятельства изменят исход, и суммировало ее с другими факторами, а специалист, слишком впечатленный притягивающей внимание частностью, поспешно отбрасывает базовую оценку. Более того, регрессионный анализ показывает, что некоторые из предикторов, на которые эксперты полагаются сильнее всего, например личная беседа, совершенно бесполезны.

Я не предлагаю исключить человека из процесса принятия решений. Человек по-прежнему необходим, чтобы разобраться с предикторами, требующими глубокого осмысления, например понимания речи или классификации поведения. Проблема в том, что человек не способен их должным образом объединить, а вот алгоритм регрессии делает это превосходно. Как замечает Миль, вы же не станете говорить кассиру в супермаркете: «Мне кажется, я должен вам где-то 76 долларов — пойдет?» Но именно так мы и поступаем, интуитивно комбинируя набор вероятностных причин.

Уравнение регрессии — мощный инструмент, но и оно не всесильно: самым сбивающим спесь открытием в сфере предсказания людского поведения стал масштаб его непредсказуемости. Легко сказать, что поведение человека обусловлено комбинацией факторов наследственности и среды. Но, взглянув на предикторы, которые, казалось, должны быть мощнее самого лучшего уравнения регрессии, — на однояйцевого близнеца с идентичными генами, семьей, районом проживания, образованием и культурой — мы видим, что корреляция черт двух близнецов, хотя и намного выше случайной, все же намного ниже единицы — как правило, она равна 0,6[366]. Отсюда следует, что масса человеческих различий удивительным образом не находит объяснения: причины практически идентичны, но следствия совершенно разные. Один из близнецов может оказаться гетеросексуалом, а другой — геем, один — шизофреником, а второй — совершенно здоровым психически. На графике зависимости депрессии от факторов среды и наследственности видно, что даже для женщины, которая пережила травмирующее событие и имеет доказанную генетическую предрасположенность, шанс заболеть депрессией не 100 %, а всего около 14 %.

Недавно стало известно о потрясающем эксперименте, в очередной раз подтвердившем зловредную непредсказуемость человеческих существ[367]. 160 группам исследователей предоставили доступ к крупному массиву данных с информацией о тысячах неблагополучных семей: их доходы, образование, истории болезней и результаты множества опросов и обследований домашних хозяйств. Группам поставили задачу спрогнозировать будущее этих семей: школьные оценки детей, шансы на выселение из жилья, на трудоустройство или на успешное прохождение курсов повышения квалификации. Соревнующимся было разрешено применять для решения задачи любой алгоритм по своему вкусу: регрессию, глубокое обучение или какой угодно иной модный фокус искусственного интеллекта. И что в итоге? Выражаясь сдержанным языком аннотации к статье, «лучшие из прогнозов были не особенно точны». Уникальные характеристики каждой семьи перевешивали общие предикторы, как бы искусно их ни комбинировали. Что ж, это успокоит тех, кто опасается, что искусственный интеллект со дня на день начнет предсказывать каждый наш шаг. Но заодно и поумерит наши претензии на исчерпывающее понимание окружающей нас причинно-следственной сети.

Кстати, о скромности: мы подошли к концу семи глав, в которых я надеялся снабдить вас самыми, по моему мнению, действенными инструментами рациональности. И если я преуспел, вы оцените этот последний в книге комикс XKCD{35}.

Глава 10. Что с нами не так?

Скажите людям, что на небесах есть невидимый мужик, творец Вселенной, и подавляющее большинство вам поверит. Скажите им, что краска еще не подсохла, и они должны потрогать, чтобы удостовериться.

Джордж Карлин

Наконец мы добрались до главы, которую многие из вас с нетерпением ждали. Я знаю это из переписки и бесед с читателями. Как только я упоминаю рациональность, меня тут же спрашивают, почему человечество, похоже, окончательно спятило.

На тот момент, когда я это пишу, история рациональности подошла к славному рубежу: не прошло и года с начала пандемии, как в нашем распоряжении уже появились вакцины, способные, судя по всему, остановить смертоносную болезнь. Но в том же самом году пандемия ковид-19 вызвала к жизни вакханалию нелепых конспирологических теорий: что это биологическое оружие, созданное в китайской лаборатории, фальшивка, распространяемая Демократической партией, чтобы помешать переизбранию Дональда Трампа, махинация Билла Гейтса, планирующего имплантировать в людей дистанционно отслеживаемые микрочипы, заговор мировых элит с целью поставить под контроль глобальную экономику, следствие ввода в эксплуатацию сетей передачи данных пятого поколения или хитрый план Энтони Фаучи (директора Национального института по изучению аллергических и инфекционных заболеваний США), мечтающего заработать на вакцинах сумасшедшие деньги[368]. Незадолго до появления вакцин каждый третий американец сообщал, что не станет прививаться, то есть отказывался от самого благотворного изобретения за всю историю нашего вида[369]. Шарлатанские методы лечения ковида пропагандировались знаменитостями, политиками и, что особенно тревожно, самым могущественным тогда человеком на планете, президентом США Дональдом Трампом.

Сам Трамп, которого последовательно поддерживают около 40 % американских граждан, на протяжении всего своего президентства заставлял еще сильнее сомневаться в способности нашего вида мыслить здраво. В феврале 2020 г. он предсказывал, что ковид-19 «чудесным образом» исчезнет сам по себе, и рекомендовал сомнительные снадобья вроде таблеток от малярии, инъекций отбеливателя и солнечных ванн. Он пренебрегал базовыми санитарно-эпидемиологическими мерами — масками и социальным дистанцированием — даже после того, как заразился сам, чем подтолкнул миллионы американцев к несоблюдению правил, умножая число смертей и усугубляя финансовое бремя пандемии[370]. И это только один аспект того, как он попирал нормы науки и здравого смысла. Находясь на посту президента, Трамп соврал около 30 000 раз, назначил пресс-секретарем человека, скармливавшего публике «альтернативные факты», утверждал, что климатические изменения — заговор китайцев, и скрывал данные от ученых, которые работают в федеральных агентствах, ответственных за общественное здравоохранение и экологическую безопасность[371]. Он раз за разом рекламировал движение QAnon — конспирологический культ с миллионами последователей, ставящих ему в заслугу борьбу с шайкой сатанистов-педофилов, захвативших американское «глубинное государство». Он отказался признать поражение на выборах 2020 г. и, пытаясь опротестовать результаты, вел нелепые судебные баталии, призвав на подмогу юристов, которые ссылались на еще один заговор — на этот раз в заговорщики записали Кубу, Венесуэлу, а также некоторых губернаторов и должностных лиц, избранных от его собственной партии.

Связанные с пандемией фантазии, отрицание глобального потепления и теории заговора — симптомы проблемы, которую называют эпистемологическим кризисом или «эпохой пост-правды»[372]. Еще один ее симптом — «фальшивые новости» (fake news). Во втором десятилетии XXI в. социальные сети начали изрыгать потоки небылиц наподобие этих:

ПАПА ФРАНЦИСК ШОКИРОВАЛ МИР, БЛАГОСЛОВИВ ДОНАЛЬДА ТРАМПА НА ПРЕЗИДЕНТСТВО.

ЙОКО ОНО: «В 70-Х У МЕНЯ БЫЛ РОМАН С ХИЛЛАРИ КЛИНТОН».

ДЕМОКРАТЫ ПРОГОЛОСОВАЛИ ЗА РАСШИРЕНИЕ МЕДИЦИНСКОЙ СТРАХОВКИ ДЛЯ НЕЛЕГАЛЬНЫХ ИММИГРАНТОВ, В ТО ВРЕМЯ КАК ВЕТЕРАНЫ ВЬЕТНАМА НЕ МОГУТ ДОЖДАТЬСЯ ЭТОГО УЖЕ ДЕСЯТЬ ЛЕТ.

ТРАМП СОБИРАЕТСЯ ЗАПРЕТИТЬ ВСЕ ТЕЛЕПЕРЕДАЧИ, ПРОПАГАНДИРУЮЩИЕ ОБРАЗ ЖИЗНИ ГОМОСЕКСУАЛОВ.

ЖЕНЩИНА ВЧИНИЛА ИСК КОМПАНИИ SAMSUNG НА 1,8 МИЛЛИОНА ДОЛЛАРОВ ИЗ-ЗА ТЕЛЕФОНА, ЗАСТРЯВШЕГО У НЕЕ В ВАГИНЕ.

ПОБЕДИТЕЛЬ ЛОТЕРЕИ АРЕСТОВАН ЗА ТО, ЧТО СГРУЗИЛ НА ЛУЖАЙКУ У ДОМА БЫВШЕГО БОССА НАВОЗ НА СУММУ 200 000 ДОЛЛАРОВ[373].

Люди массово верят в вампиров, черную магию и прочие суеверия. Как я уже упоминал в главе 1, три четверти американцев уверены в существовании как минимум одного из паранормальных явлений. Вот данные опросов, проведенных в 2000-х гг.:

верят в одержимость дьяволом — 42 %;

верят в экстрасенсорное восприятие — 41 %;

верят в духов и призраков — 32 %;

верят в астрологию — 25 %;

верят в ведьм — 21 %;

верят в контакты с загробным миром — 29 %;

верят в реинкарнацию — 24 %;

верят в энергию гор, деревьев и кристаллов — 26 %;

верят в сглаз, проклятия — 16 %;

советовались с гадалкой или медиумом — 15 %[374].

Любого, кто, подобно мне, следит за прогрессом человечества, встревожит и тот факт, что на протяжении последних десятилетий популярность подобных убеждений почти не снижается, причем молодые так же легковерны, как и пожилые (а в астрологию они верят даже сильнее)[375].

Не менее популярен и калейдоскоп выдумок, которые историк науки Майкл Шермер называет нелепыми поверьями[376]. Многие люди поддерживают конспирологические теории вроде того, что холокоста не было, убийство Кеннеди — следствие заговора, а башни-близнецы Всемирного торгового центра были разрушены управляемым взрывом, устроенным, чтобы оправдать американское вторжение в Ирак. Разномастные провидцы, культы и идеологии внушают своим последователям, что конец мира близок; они никак не договорятся, насколько близок, но запросто переносят дату апокалипсиса, с неудовольствием обнаружив, что все еще живы. От четверти до трети американцев верят, что Землю посещали инопланетяне — либо в наши дни (эти калечат коров и оплодотворяют женщин, чтобы вывести гибрид человека и пришельца), либо в древности (эти возводили пирамиды и изготавливали статуи острова Пасхи).

* * *

Чем объяснить эту пандемию ахинеи? Тут любого замутит, как Чарли Брауна из комикса Peanuts{36}, особенно если Люси, судя по всему, представляет значительную часть твоих соотечественников.

Для начала давайте откажемся от трех популярных объяснений — и не потому, что они неверны, но потому что они слишком поверхностны, чтобы ими удовлетвориться. Первое из них, должен признать, — тот самый перечень логических и статистических ошибок, которому посвящены предыдущие главы. Конечно, источник многих предрассудков — это совпадения, значение которых преувеличивается, нежелание учитывать априорную вероятность, неправомерные обобщения и безосновательный переход от корреляции к причинности. Наглядный пример тому — бредовая идея, будто вакцины вызывают аутизм, основанная на наблюдении, что симптомы аутизма по чистому совпадению проявляются как раз в том возрасте, когда детям делают первые прививки. И да, все эти заблуждения — следствия нехватки критического мышления и отказа обосновывать убеждения доказательствами; это, собственно, и позволяет нам называть их ложными. Но ни один специалист по когнитивной психологии не смог бы предсказать движение QAnon, да и его сторонники вряд ли передумают, прослушав курс по логике или теории вероятности.

Второй бесперспективный путь — винить в сегодняшней нерациональности любимого козла отпущения нашего времени, социальные сети. Теории заговора и вирусная дезинформация, скорее всего, стары, как человеческая речь[377]. В конце концов, что представляют собой рассказы о чудесах, которыми полнятся священные писания, если не высосанные из пальца истории о паранормальных явлениях? Евреев веками обвиняли в том, что они травят колодцы, приносят в жертву христианских детей, контролируют мировую экономику и раздувают коммунистические мятежи. История знает немало примеров, когда обвинения в гнусных заговорах, а за ним и насилие обрушивалось на представителей других рас, меньшинств и сообществ[378]. Политологи Джозеф Юсински и Джозеф Парент проследили популярность теорий заговора по письмам в редакции ведущих американских газет за период с 1890 по 2010 г. и не обнаружили никаких изменений; кстати, за следующие десять лет показатели тоже не возросли[379]. Что до фальшивых новостей, то в годы, предшествовавшие появлению фейсбука{37} и твиттера, необычайные истории, случившиеся с другом одного знакомого, циркулировали в виде городских легенд (нянька-хиппи, зажарившая ребенка в духовке, жареные крысы в KFC, садист, который травит детей ядовитыми конфетами на Хэллоуин) или украшали обложки дешевых таблоидов («Новорожденный заговорил и рассказал о рае»; «Дик Чейни — робот»; «Хирурги пришили голову мальчика к телу его сестры»)[380]. Может, социальные сети и правда увеличивают скорость распространения подобных измышлений, но вкус к буйным фантазиям глубоко укоренен в природе человека: истории эти сочиняют люди, а не алгоритмы, и именно к людям они и обращены. Наконец, какая бы паника ни бушевала из-за фальшивых новостей, их политическое влияние невелико: фейки возбуждают не особо многочисленных ценителей, но не переубеждают широкие слои неопределившихся[381].

И наконец, нам нужно отказаться от лежащих на поверхности отговорок, всего лишь объясняющих одну нерациональность другой. Если мы скажем, что люди верят в какую-нибудь ложь, потому что она их утешает или помогает отыскать смысл в происходящем, это ничем не поможет, потому что лишь поставит вопрос, почему убеждения, которые не могут принести ничего хорошего, могут дарить людям ощущения комфорта и завершенности. Реальность — мощный фактор эволюционного отбора. Человекообразная обезьяна, которая успокаивает себя мыслью, будто лев — это черепаха, или ест песок, считая, что таким образом насытится, будет вытеснена конкурентами, не потерявшими связи с реальностью.

Не поможет нам и идея списать человека в утиль как существо безнадежно нерациональное. Только сообразительность позволяла нашим предкам, охотникам-собирателям, выживать в не прощающих ошибок экосистемах; точно так же сегодняшние сторонники конспирологических теорий и любители чудес успешно выдерживают испытания своей экосистемы: они растят детей, у них есть работа, крыша над головой и еда в холодильнике. В конце концов, сторонники Трампа обычно парируют заявления о его умственной неполноценности словами: «Если он такой дурак, как же он стал президентом?» И если только вы не считаете ученых и философов какой-то высшей расой, вам придется признать, что большинство представителей нашего вида обладает способностями, позволяющими выявлять нормы рациональности и следовать им. Чтобы разобраться с массовыми заблуждениями и безумием толпы, нам нужно присмотреться к когнитивным способностям, которые отлично работают в определенных условиях и для достижения определенных целей, но не справляются, когда их применяют в большем масштабе, в новых обстоятельствах или для решения других задач.

Мотивированное рассуждение

Рациональность беспристрастна. Она одинакова для всех и повсюду, у нее свой путь и своя динамика. Именно поэтому рациональность может превратиться в помеху, преграду или оскорбление. В романе Ребекки Ньюбергер-Голдстейн «36 доводов в пользу существования Бога: художественный вымысел» (36 Arguments for the Existence of God: A Work of Fiction) выдающийся литературовед объясняет своему студенту, почему терпеть не может дедуктивное мышление:

Для человека, наделенного богатым воображением, этот мыслительный тоталитаризм, где каждая строчка обязана вытекать из предыдущей, приводя в итоге к единственному непреложному выводу, — буквально пытка. Доказательство по Евклиду больше всего напоминает мне войска, марширующие перед верховным диктатором. Мне всегда нравилось, что мой разум отказывается понимать хоть один шаг в любом представленном мне математическом рассуждении. По какому праву эти точные науки чего-то от меня требуют? Как проницательно заметил у Достоевского человек из подполья: «Господи боже, да какое мне дело до законов природы и арифметики, когда мне почему-нибудь эти законы и дважды два четыре не нравятся?» Достоевский отринул гегемонию — гегеманию! — этой логики, значит, и я тоже могу[382].

Люди не решаются отдаться на волю рассуждения по очевидной причине: им не нравится, куда оно их ведет. Оно может подтолкнуть их к выводу, не отвечающему их интересам, и рационально обосновать, например, такое перераспределение денег, власти или престижа, которое с объективной точки зрения справедливо, но вознаграждает не их, а кого-то еще. Как писал Эптон Синклер, «трудно заставить человека понять, если зарплату ему платят за непонимание»[383].

Проверенный временем способ увести рассуждение в сторону, прежде чем оно придет к нежелательному выводу, — применить к рассуждающему грубую силу. Но есть и методы потоньше, которые используют неопределенность, окружающую любую проблему: рассуждение можно направить куда требуется софистикой, манипуляциями с подачей фактов и прочими приемами искусства убеждения. К примеру, каждый из супругов, подыскивающих жилье, упирает на объективные плюсы — площадь или цену — той квартиры, что совершенно случайно оказалась ближе к его месту работы. На этом основаны бесчисленные семейные споры.

Использование риторических приемов, для того чтобы направить мысль к желательному заключению, называется мотивированным рассуждением[384]. Мотивом здесь может быть желание не только прийти к удобному для себя выводу, но и щегольнуть своей мудростью, осведомленностью или добродетелью. Кто из нас не встречал записного хвастуна, яростного спорщика, пройдоху-юриста, менсплейнера, любителя мериться достоинством или интеллектуального дуэлянта, которому важнее быть правым, чем понять правильно?[385]

Многие из ошибок, входящих в списки когнитивных недомоганий, на самом деле приемы мотивированного рассуждения. В главе 1 мы познакомились с предвзятостью подтверждения на примере задачи выбора: испытуемые, которых просили перевернуть карточки, чтобы проверить правило «если P, то Q», переворачивали карточку P, которая может подтвердить правило и не переворачивали карточку не-Q, которая могла бы его опровергнуть[386]. Однако, если испытуемые хотели, чтобы правило оказалось неверным, они призывали на помощь логику. Прочитав, что люди, обладающие таким же, как у них, эмоциональным профилем, рискуют умереть молодыми, испытуемые находили верный способ проверить правило (а заодно и приободриться), фокусируясь, во-первых, на людях с похожим профилем, а во-вторых, на доживших до преклонного возраста[387].

Кроме того, у нас есть сильный мотив контролировать свою информационную диету. Свойство, называемое селективным восприятием, заставляет людей искать свидетельства в пользу уже имеющихся у них убеждений и ограждать себя от тех, что идут с ними вразрез[388]. (Кто из нас не радовался, читая передовицу, написанную политическим единомышленником, и не приходил в раздражение, услышав голос с другой стороны?) Если же какому-то аргументу удастся пробить нашу оборону, в дело вступают резервные силы. Мы прибегаем к предвзятой оценке, то есть используем всю свою изобретательность, чтобы преувеличить весомость аргументов, подтверждающих наше мнение, и придраться к тем, что его опровергают. И наконец переходим к классическим неформальным ошибкам, о которых говорилось в главе 3: апеллируем к личности, авторитету или большинству, совершаем генетическую или аффективную ошибку, боремся с соломенным чучелом и т. д. Более того, мы предвзяты даже относительно собственной предвзятости! Психолог Эмили Пронин обнаружила, что, как в вымышленном городе, где все дети обладают способностями выше среднего, подавляющее большинство американцев считает, что уж они-то допускают когнитивные ошибки не так часто, как средний американец, и буквально никто не думает, что может ошибаться чаще[389].

Наш мозг до такой степени заточен на победу в спорах, что некоторые когнитивисты, например Уго Мерсье и Дэн Спербер, уверены, что в этом и заключается адаптивная функция мышления[390]. Эволюция сформировала из нас отнюдь не интуитивных ученых, но интуитивных юристов. Подтверждая собственное мнение, люди довольствуются ущербными аргументами, но ошибку в рассуждениях оппонента замечают моментально. К счастью, этим же лицемерием можно воспользоваться, чтобы сделать нашу коллективную рациональность более совершенной, чем индивидуальная рациональность любого из нас. Популярная среди ветеранов различных комитетов и комиссий шутка, гласящая, что коэффициент интеллекта группы равен коэффициенту интеллекта самого тупого ее члена, деленному на число ее участников, оказалась абсолютно неверна[391]. Когда люди анализируют какую-нибудь идею в небольших группах с удачно подобранным составом — таким, что участники не во всем друг с другом согласны, но заинтересованы в отыскании истины, — они замечают ошибки и слепые пятна друг друга, и истина, как правило, берет верх. Если люди решают задачу выбора Уэйсона поодиночке, нужные карточки выбирает только каждый десятый, но, работая в группе, правильное решение находят семь из десяти. Стоит кому-то одному нащупать верный ответ, ему практически всегда удается переубедить остальных.

Предубежденность в пользу своих

Желанием людей добиться своего или выставить себя всезнайками наша общая иррациональность объясняется лишь частично. Другой элемент головоломки можно оценить, обдумав один вопрос из области научно-обоснованного государственного управления. Как работают меры по контролю за оборотом оружия — снижают ли они уровень преступности, потому что злоумышленникам становится труднее раздобыть ствол, или повышают, потому что законопослушным гражданам теперь нечем защищаться?

Вот данные вымышленного исследования, в котором крупные города поделили на те, где скрытое ношение короткоствольного огнестрельного оружия было запрещено (первая строка), и те, где это запрещено не было (вторая строка)[392]. В левом столбце указано число городов, где показатели преступности улучшились, а в правом — число городов, где они ухудшились. Посмотрите на таблицу и скажите, помогает ли контроль за оборотом оружия снизить уровень преступности?

Правильный ответ: цифры (выдуманные, напоминаю) предполагают, что меры по контролю за оборотом оружия повышают уровень преступности. Ошибиться нетрудно, потому что в глаза бросается число 223 — города, где уровень преступности понизился с введением контроля за его оборотом. Но эти данные могут говорить и о том, что уровень преступности снизился по стране в целом, независимо от новых мер, и о том, что число городов, где в угоду политической моде вводится контроль за оборотом оружия, больше числа городов, где этого не делается. Смотреть нужно на пропорции. Для городов, контролирующих оборот оружия, отношение снижения к росту составляет примерно три к одному (223 против 75), а для городов, где такого контроля нет, — примерно пять к одному (107 против 21). В среднем, гласят данные, оборот оружия в городах лучше не ограничивать.

Как и в тесте когнитивной рефлексии (глава 1), чтобы отыскать верный ответ, требуется толика математической грамотности — умения не поддаться первому впечатлению и посчитать. Люди, которые считают с грехом пополам, обычно отвлекаются на большее число и решают, что контроль за оборотом оружия работает. Но истинный смысл примера, придуманного правоведом Дэном Каханом и его коллегами, в том, как обходятся с ним математически грамотные респонденты. Математически грамотные республиканцы, как правило, понимают эти цифры правильно, а вот математически грамотные демократы понимать их отказываются. Дело в том, что демократы заранее уверены, что контроль за оборотом оружия эффективен; они поспешно хватаются за показатель, подтверждающий их правоту. Республиканцы же, не желающие мириться с этой идеей, сверлят таблицу глазами, которые — при условии, что их обладатель разбирается в математике, — видят реальную картину.

Республиканцы могли бы приписать свой успех тому, что они более объективны по сравнению с прекраснодушными либералами, но исследователи, конечно же, изменили условия задачи так, чтобы рефлекторный — неверный — ответ пришелся по душе правым избирателям. Они просто-напросто поменяли местами названия столбцов таблицы так, чтобы данные предполагали, будто контроль за оборотом оружия работает: с его помощью пятикратное преимущество роста уровня преступности превратилось в трехкратное. Теперь дурацкий колпак достался республиканцам, а вот демократы показали себя Эйнштейнами. В качестве контроля Кахан и его коллеги отыскали тему, которая не задевала ни республиканцев, ни демократов: помогает ли некая кожная мазь избавиться от сыпи. Ни республиканцы, ни демократы не были заинтересованы в каком-то определенном результате, и потому математически грамотные представители и той и другой партии справились одинаково хорошо. Не так давно группа под руководством психолога Питера Дитто осуществила метаанализ 50 публикаций, и подмеченная закономерность подтвердилась. Либералы и консерваторы снова и снова принимали или отвергали один и тот же вывод ученых в зависимости от того, подтверждал или опровергал он их излюбленные тезисы, и поддерживали или критиковали одну и ту же меру в зависимости от того, кто ее предложил — политик-демократ или политик-республиканец[393].

Математическая грамотность, мотивированная политическими убеждениями, и другие формы предвзятой оценки показывают, что люди склонны к мотивированному рассуждению, даже если оно не приносит им никакой личной выгоды. Достаточно, чтобы вывод подтверждал правоту или величие их политической, религиозной, этнической или культурной группы. По очевидным причинам эту ошибку называют предубежденностью в пользу своих, причем присуща она всем типам мышления, включая логическое[394]. Мы помним, что валидность силлогизма зависит от его формы, а не от содержания, но люди исподволь учитывают имеющиеся у них знания и решают, что рассуждение валидно, если оно приводит к выводу, в истинности которого они заранее уверены — или же заинтересованы. То же самое происходит, когда вывод близок им политически:

Если условия приема в колледжи справедливы, то меры позитивной дискриминации больше не нужны.

Условия приема в колледжи несправедливы.

Следовательно, меры позитивной дискриминации необходимы.

Если мягкие наказания удерживают людей от совершения преступлений, то смертная казнь применяться не должна.

Мягкие наказания не удерживают людей от совершения преступлений.

Следовательно, смертная казнь должна применяться.

Когда испытуемых просили оценить логику этих рассуждений, где допущена формальная ошибка отрицания антецедента, либералы несправедливо не имели претензий к первому рассуждению и справедливо придирались ко второму; консерваторы поступали ровно наоборот[395].

В фильме «Утиный суп» (Duck Soup, 1933) Чико Маркс спрашивает: «Кому ты веришь — мне или собственным глазам?» В тисках предубежденности в пользу своих люди отказываются верить собственным глазам. Повторяя классический эксперимент, продемонстрировавший, что футбольные фанаты всегда замечают больше нарушений со стороны команды соперника, Кахан и его коллеги показывали респондентам видео протестов перед входом в некое здание[396]. Когда в названии ролика упоминались протесты противников абортов у входа в клинику, консерваторы наблюдали мирную демонстрацию, а либералы видели, как протестующие блокируют вход и оскорбляют посетителей. Когда же название предполагало, что демонстранты протестуют против недопуска гомосексуалов к военной службе у входа в вербовочный центр армии США, уже консерваторы видели вилы и факелы, а либералы — Махатму Ганди.

Один журнал рассказал об исследовании Кахана под заголовком «Самое угнетающее из всех открытий о мозге». Конечно, тут есть от чего расстроиться. Во-первых, выходит, что мнения, идущие вразрез с научным консенсусом, — креационизм, отрицание рукотворности глобального потепления — могут оказаться вовсе не симптомами математической или научной безграмотности. Кахан обнаружил, что как сторонники, так и противники этих идей одинаково не знакомы с научными фактами (например, многие из убежденных в реальности климатических изменений полагали, что они как-то связаны с захоронениями токсичных отходов и озоновой дырой). Предсказать, какую сторону займет человек, можно, опираясь на его политические убеждения: чем он правее, тем чаще он отрицает глобальное потепление[397].

Есть и еще одна причина для печали: что бы там ни говорили о кризисе воспроизводимости, предубежденность в пользу своих воспроизводится исследование за исследованием. В книге «Предвзятость, которая нас разделяет» (The Bias That Divides Us) психолог Кит Станович пишет, что от этой ошибки не застрахован никто, вне зависимости от расы, гендера, когнитивных привычек, уровня образования и коэффициента интеллекта — ее совершают даже люди, слишком умные, чтобы попадать в другие когнитивные ловушки вроде пренебрежения базовой оценкой или ошибки игрока[398]. Не сказать, чтобы предубежденность в пользу своих была постоянно проявляемой личностной характеристикой — она воздействует на больные мозоли или ищет слабые места, важные для самовосприятия индивида. Станович связывает ее с нынешними политическими бедами. Мы живем, пишет он, отнюдь не в «обществе пост-правды». Беда в том, что мы живем в обществе, предубежденном в пользу своих. Свои эти — правые и левые; и те и другие верят в истину, но что есть истина, договориться не могут. Предубежденность в пользу своих все чаще вторгается в наши общественные дискуссии. История о том, как во время пандемии респираторной инфекции медицинские маски превратились в политический символ, — только самый свежий пример поляризации общества.

* * *

Люди всегда любили делиться на соперничающие группировки, это не новость, однако не совсем понятно, почему в наши дни именно деление на левых и правых, а не традиционные линии раскола вроде религии, расы или класса разводят рациональность сторон в противоположных направлениях. Ось правые — левые параллельна многим нравственным и идеологическим векторам: иерархия — эгалитаризм, либертарианство — коммунитаризм, «за веру, за царя» — за Просвещение, родоплеменное — многонациональное, трагическое видение — утопическое видение, культура чести — культура достоинства, мораль обязывающая — мораль индивидуализированная[399]. Однако то, как правые и левые в последнее время непредсказуемо меняются местами в вопросах, например, иммиграции, внешней торговли и отношений с Россией, заставляет предположить, что политические стороны в наши дни — это не столько целостные идеологии, сколько социокультурные кланы.

В ходе проведенного недавно исследования команда социологов пришла к выводу, что правые и левые напоминают не кланы в буквальном смысле, удерживаемые вместе кровным родством, но религиозные секты, сплоченные верой в собственное моральное превосходство и презрением к конкурирующим сектам[400]. В расцвете политического сектантства в США винят (как всегда) социальные сети, но корни его лежат глубже. Это расслоение и поляризация вещательных СМИ, в том числе тенденция к вытеснению национальных сетей партийными радиостанциями и кабельными новостными каналами; целенаправленное выкраивание (gerrymandering) избирательных округов и другие способы исказить географию демократического представительства, мотивирующие политиков заботиться не обо всех избирателях, а только о «своих»; склонность политиков и аналитических центров полагаться на идеологически близких спонсоров; самоизоляция образованных либеральных профессионалов в городских анклавах; падение популярности общественных организаций, сближающих разные слои населения, — церквей, клубов по интересам и волонтерских объединений[401].

Может ли предвзятость в пользу своих быть рациональной? Правило Байеса гласит, что мы должны оценивать новые данные с учетом суммы уже имеющихся, а не принимать каждое новое исследование за чистую монету. Если либерализм доказал свою правоту, то исследование, результаты которого говорят в пользу консервативной повестки, не должно кардинально переворачивать наши представления. Неудивительно, что либеральные академические круги именно так отреагировали на метаанализ Дитто, предполагающий, что политически мотивированные ошибки совершают и республиканцы, и демократы[402]. Ниоткуда не следует, что излюбленные точки зрения левых и правых в любой момент будут совпадать с истиной в соотношении 50/50. Даже если обе стороны интерпретируют реальность через призму собственных убеждений, рационально будут действовать те, чьи убеждения обоснованны. Может быть, продолжают либералы, несомненный левый уклон научного мира — не иррациональная ошибка, но точная калибровка байесовских априорных вероятностей с учетом того факта, что левые всегда правы.

На что консерваторы (цитируя Гамлета) отвечают: «Не умащайте душу льстивой мазью»{38},[403]. Может, левые идеи и подтверждаются чаще правых (особенно если, по неизвестной причине, представления левых чаще совпадают с научными), но в отсутствие непредвзятых критериев ни одна из сторон не вправе оставить за собой последнее слово. История, несомненно, изобилует примерами, когда оплошности — и какие! — совершали обе стороны[404]. Станович предупреждает: пытаясь подкрепить мотивированное рассуждение байесовскими априорными вероятностями, в них часто учитывают то, что рассуждающий хочет считать истиной, а не то, что он имеет основания считать таковой.

Предвзятости в пользу своих присуща и другая, более странная рациональность, вытекающая не из правила Байеса, но из теории игр. Кахан называет ее экспрессивной рациональностью; это рассуждение, цель которого — не приблизиться к пониманию окружающей действительности, но добиться признания со стороны своей референтной группы. Люди высказывают мнение, чтобы продемонстрировать, на чьей они стороне. Если от того, разделяет ли человек определенное убеждение или нет, зависит его судьба, размахивание партийными знаменами никак не назовешь нерациональным. Поддержать точку зрения, которую считает ересью твое окружение, например критиковать контроль за оборотом оружия в кругу демократов или защищать его в кругу республиканцев, — значит выставить себя предателем, чужаком, человеком «не в теме» и обречь себя на социальную смерть. Более того, утверждения, максимально убедительно сигнализирующие о самоидентификации человека, зачастую и есть самые нелепые. Любой случайный приятель подтвердит, что Земля круглая, и только человек одной с тобой крови согласится, что она плоская, и не побоится выставить себя дураком перед посторонними[405].

К несчастью, то, что рационально для каждого из нас по отдельности, мечтающего о приятии в своем кругу, не очень рационально для демократического общества, которое хочет разобраться, как устроен мир. Наша беда в том, что мы пали жертвой трагедии рационалистических общин[406].

Два типа мышления: реалистическое и мифологическое

Комикс, где Люси утопает в снегу, настаивая, что он пробивается из-под земли, подчеркивает ограниченность любого объяснения человеческой нерациональности, основанного на корыстной природе мотивированного рассуждения. Как бы эффектно ложное убеждение ни подчеркивало интеллектуальные способности высказывающегося или его верность клану, оно не соответствует действительности и должно быть наказано при столкновении с неумолимой реальностью. Как писал Филип Дик, реальность — это то, что не исчезает, когда мы перестаем в нее верить. Почему же реальность не дает отпора — почему она не мешает людям верить во всякую чепуху или вознаграждать тех, кто эту чепуху отстаивает и распространяет?

Все дело тут в том, что имеется в виду под словом «верить». Уго Мерсье отмечает, что люди, исповедующие нелепые поверья, зачастую не так смелы, как их идеи[407]. Миллионы американцев верят слухам, будто Хиллари Клинтон руководила сетью педофилов, базирующейся в подвале вашингтонской пиццерии Comet Ping Pong (теория заговора под названием «Пиццагейт», предшественница QAnon), но почти никто из них не сделал ничего, чтобы остановить это ужасное злодейство, например не позвонил в полицию. Кое-кто, правда, в праведном гневе ставил заведению одну звезду на сервисе отзывов Google («Пицца была совершенно сырая. Подозрительные личности в строгих костюмах — похоже, завсегдатаи — сидели у барной стойки и пялились на моего сына и других детей в зале».) Согласитесь, вряд ли кто-то реагировал бы подобным образом, если бы думал, что в подвале буквально насилуют несовершеннолетних. Эдгар Уэлч, ворвавшийся в эту пиццерию с оружием, предпринял героическую попытку спасти жертв заговора; вот он верил всерьез. Миллионы других, видимо, верят этим слухам в каком-то совершенно ином значении слова «верить».

Мерсье подчеркивает, что фанатики, верующие в одиозные теории заговора вроде «правды о теракте 11 сентября», и химтрейлы (эти думают, что инверсионный след, который оставляют в небе реактивные самолеты, — это химикалии, распыляемые по секретному указанию правительства, чтобы отравить население) совершенно открыто публикуют свои манифесты и проводят собрания — вопреки собственному же убеждению в существовании крайне успешного плана всемогущего режима, затыкающего рты смелым правдорубам вроде них. Вряд ли что-то подобное могут позволить себе диссиденты в по-настоящему репрессивных государствах вроде Северной Кореи или Саудовской Аравии. Мерсье, используя классификацию, введенную Дэном Спербером, предполагает, что теории заговора и прочие нелепые поверья рефлексивны, то есть возникают как результат сознательного осмысления и теоретизирования, что отличает их от интуитивных убеждений, правдивость которых мы чуем сердцем[408]. Это полезное разделение, хоть я и провожу его чуть иначе, ближе к обнаруженной социальным психологом Робертом Абельсоном (и комиком Джорджем Карлином) разнице между отвлеченными и проверяемыми представлениями[409].

Человек делит свой мир на две зоны. К одной относятся материальные объекты вокруг него, другие люди, с которыми он встречается лицом к лицу, память о предыдущих контактах, а также правила и нормы, которые определяют его жизнь. В этой зоне человек придерживается в основном верных представлений, и в ее границах он мыслит вполне рационально. Он верит, что реальный мир существует и что знание о нем может быть истинным или ложным. У него нет выбора: это единственный способ сделать так, чтобы в баке был бензин, а в кармане — деньги и чтобы его дети были сыты и обуты. Назовем это реалистическим типом мышления.

Другая зона — это мир, недоступный непосредственному восприятию: далекое прошлое, неизвестное будущее, другие народы и страны, тайные коридоры власти, микромир, космос, воображаемое, метафизическое. Люди могут по-всякому воображать себе, как там все устроено, но узнать наверняка не в состоянии; к тому же, что бы там ни происходило, реального влияния на их жизнь оно не оказывает. Представления о таких сферах, по сути, нарративы, которые могут развлекать, вдохновлять или наставлять на путь истинный. Спрашивать, «истинны» они в буквальном смысле или «ложны», бессмысленно. Их задача — конструировать социальную реальность, которая сплотит клан или секту, наделит ее нравственной целью. Назовем это мифологическим типом мышления.

Бертран Рассел знаменитым образом заявил: «Нежелательно верить в утверждение, если нет каких-либо оснований для предположения о его истинности». Ключ к пониманию вопиющей нерациональности современной эпохи — осознание, что утверждение Рассела представляет собой не скучную банальность, но революционный манифест. С доисторических времен и на протяжении почти всей человеческой истории не существовало никаких оснований, позволявших предположить истинность утверждений об отдаленных мирах. При этом верования по поводу таких миров могли вдохновлять или наделять новыми возможностями, и это делало их в достаточной мере желанными.

Максима Рассела — привилегия развитого в технологическом отношении общества, где имеются наука, история, журналистика и инфраструктура поиска истины, в том числе архивы, цифровые базы данных, наукоемкие инструменты познания, а также экспертные сообщества — редактирующие, проверяющие факты и рецензирующие. Мы, дети Просвещения, усвоили радикальное кредо универсального реализма: мы считаем, что абсолютно все наши воззрения должны попадать в зону влияния реалистического типа мышления. Нам не все равно, верны или нет наши версии сотворения мира, исторические предания, представления о невидимых силах, болезнетворных агентах и питательных веществах, соображения о сильных мира сего, подозрения в отношении врагов. У нас есть инструменты, позволяющие отыскать ответы на эти вопросы или как минимум обоснованно оценить степень уверенности в правильности наших догадок. И мы живем в технократическом государстве, которое, по идее, должно проводить все эти воззрения в жизнь.

Но каким бы замечательным ни было это кредо, такой способ верить не соответствует человеческой природе. Странные здесь — мы, выдавшие реалистическому типу мышления всеобъемлющий мандат на завоевание вселенной убеждений и приказавшие ему вытеснить мифологию на далекую периферию; странные — или, как любят говорить эволюционные социологи, WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic — «западные, образованные, промышленно развитые, богатые, демократические». Английское слово weird означает «странный»)[410]. Ну, по крайней мере таковы самые высокообразованные из нас при удачном стечении обстоятельств. В ходе эволюции разум человека приспособился понимать недоступные непосредственному восприятию сферы с помощью мифологического типа мышления. Дело тут не в том, что мы произошли от охотников-собирателей эпохи плейстоцена, — мы произошли от людей, которые не могли разделять просвещенческий идеал универсального реализма или не разделяли его. Поверять все свои представления рациональными и доказательными методами — неестественный навык, похожий на навыки счета и письма; ему нужно обучать, его необходимо культивировать.

Экспансия реалистического типа мышления несомненна, но мифологический по-прежнему удерживает огромные территории ландшафта общепринятых представлений. Очевидный пример тут — религия. Более двух миллиардов человек верят, что, если не примешь Иисуса как своего спасителя, будешь проклят и осужден на вечные муки в аду. К счастью, они не совершают следующего логического шага и не пытаются крестить людей огнем и мечом ради их же собственного блага или пытать еретиков, чтобы они не сбили с пути праведного кого-то другого. Но в прошлом, когда христианские представления располагались в зоне реалистического, крестоносцы, инквизиторы, конкистадоры и солдаты религиозных войн именно так и поступали. Подобно герою-освободителю пиццерии, они считали свои убеждения в буквальном смысле истинными. А вот в наши дни даже те, кто клянутся, что верят в загробную жизнь, как правило, не торопятся оставить эту юдоль слез ради вечного блаженства в раю.

К счастью, западные религиозные воззрения благополучно перенесены в зону мифологического, где их суверенитет готовы защищать очень многие. В середине 2000-х гг. «новые атеисты» Сэм Харрис, Дэниел Деннет, Кристофер Хитченс и Ричард Докинз стали мишенью для нападок со стороны не только потрясающих Библией проповедников, но и интеллектуалов вполне умеренных взглядов. Эти веристы (faitheists, как их назвал биолог Джерри Койн), или верующие в веру (термин Деннета), не утверждают, что Бог существует на самом деле[411]. Они полагают, что считать существование Бога вопросом истинности или ложности — бестактно, неуместно или просто не принято. Вера в Бога — это идея, которая лежит вне сферы проверяемой реальности.

Другой пример общепринятой нереалистичности — национальные мифы. Чуть ли не каждая страна лелеет в своем коллективном сознании некий основополагающий нарратив. Некогда это были эпосы о богах и героях вроде «Илиады», «Энеиды», легенд о короле Артуре или опер Вагнера. В наши дни это войны за независимость или антиколониальная борьба. В такие нарративы часто вплетены древняя сущность народа в виде его языка, культуры и земли, длительный упадок и славное пробуждение, долгая история гонений и угнетения, а также поколение сверхлюдей — освободителей и основателей. Охранители мифического наследия не чувствуют необходимости разбираться в сути происходившего на самом деле и пеняют историкам, которые помещают этот нарратив в зону реалистического, раскапывая его неглубокие исторические корни, сконструированную национальную идентичность, взаимную конфликтность в отношениях с соседями и глиняные ноги отцов-основателей.

Еще одна территория не-то-чтобы-истинных-и-не-то-чтобы-ложных убеждений — историческая беллетристика и беллетризованная история. Кажется занудством указывать, что Генрих V не произносил в день святого Криспина воодушевляющей речи, которую вложил в его уста Шекспир. При этом пьеса «Генрих V» претендует на то, чтобы быть рассказом о реальных событиях, а не плодом воображения писателя, и будь это иначе, мы не любили бы ее так, как сейчас. То же самое верно и для беллетризованной истории недавних войн и прочих судьбоносных событий, которая, по сути, есть не что иное, как фальшивые новости, относящиеся к прошлому. Если тема оказывается слишком близкой к настоящему времени или если в процессе беллетризации переписываются ключевые факты, историки бьют тревогу, как это случилось, например, когда Оливер Стоун представил в фильме «Джон Ф. Кеннеди. Выстрелы в Далласе» (JFK, 1991) конспирологическую теорию убийства президента. В 2020 г. журналист Саймон Дженкинс возмущался телесериалом «Корона» (The Crown) — инсценированной биографией королевы Елизаветы II и ее семьи, авторы которой весьма вольно обошлись со многими из описываемых событий:

Когда вы сегодня вечером включите телевизор, представьте, что смотрите новости, которые не читают, а разыгрывают в лицах… А после Би-би-си выводит на экран сообщение, что показанное основано «на реальных событиях», и выражает надежду, что нам понравилось[412].

Но то был глас вопиющего в пустыне. Критиков и зрителей отнюдь не беспокоили роскошно экранизированные небылицы, а компания Netflix отказалась демонстрировать предупреждение, что некоторые сцены вымышлены (хотя предупреждение о триггерах булимии разместила)[413].

Граница между зонами реалистического и мифологического меняется с течением времени и переменами в культуре. На современном Западе накатывающие с эпохи Просвещения приливы размыли берега мифологии; этот исторический сдвиг социолог Макс Вебер назвал расколдовыванием мира. Но стычки на границах между ними продолжаются. Наглую ложь и конспирологию трамповской пост-правды можно расценивать как попытку объявить политический дискурс территорией мифа, а не реальности. Подобно сюжетам легенд, священных писаний и пьес, эта околесица — что-то вроде театра; правда это или нет — не суть важно.

Психология апокрифов

Осознав, что люди способны придерживаться убеждений, не считая их истинными в буквальном смысле слова, мы можем приступить к разбору парадокса рациональности — к ответу на вопрос, каким образом рациональное существо может верить в такое количество ахинеи. Не то чтобы адепты теорий заговора, распространители фальшивых новостей и потребители псевдонауки всегда воспринимали свои мифы как нечто мифологическое. Порой их верования с печальными последствиями распространяются на территорию реалистического — достаточно вспомнить «Пиццагейт», антиваксеров и секту «Небесные врата», 37 последователей которой в 1997 г. совершили массовое самоубийство, чтобы приготовить свои души к путешествию на межзвездном корабле, прибывшем с кометой Хейла — Боппа. Но некоторые свойства человеческой натуры в комбинации с «правдой мифа» могут облегчить усвоение бредовых идей. Давайте рассмотрим, как это работает, на трех примерах.

Псевдонаука, псевдомедицина и вера в паранормальное задействуют глубинные интуитивные представления человека[414]. Люди — интуитивные дуалисты, полагающие, что разум способен существовать отдельно от тела[415]. Нам это кажется естественным, и не только потому, что мы не можем видеть сети нейронов — материальную основу желаний и мыслей и нас самих, и других людей. Многие состояния, знакомые нам из личного опыта, — сон, транс, внетелесные переживания и смерть — действительно дают основания предполагать, что разум не привязан к телу. Отсюда несложно прийти к выводу, будто разум человека способен контактировать с реальностью и другими разумами, не нуждаясь в материальном посреднике. Вот вам и телепатия, ясновидение, душа, призраки, реинкарнация и общение с потусторонним миром.

К тому же мы интуитивные эссенциалисты — нам кажется, будто живые существа содержат невидимые субстанции, определяющие их форму и возможности[416]. Такие догадки побуждают нас изучать живую природу в поиске плодов, лекарств и ядов. Но тот же склад ума заставляет верить в гомеопатию, траволечение, очищение организма и кровопускание, отвергая «чужеродные» вещества вроде вакцин и генетически модифицированных продуктов.

А еще мы интуитивные телеологи[417]. Мы строим планы и создаем вещи целенаправленно — и уверены, что живой и неживой мир во всей своей сложности устроен так же. В силу этого мы склонны к креационизму, астрологии, синхроничности и мистической вере, что все, что ни случается, случается не просто так.

Считается, что естественнонаучное образование должно укрощать эти первобытные интуитивные представления, но по ряду причин его влияние ограничено. Во-первых, убеждения, священные для определенных религиозных и культурных групп, — креационизм, душа, божественный замысел — так легко не сдаются: люди оберегают границы своей зоны мифологического. Во-вторых, научное понимание мира не отличается глубиной даже у высокообразованных людей. Далеко не каждый может объяснить, почему небо голубое и почему времена года сменяют друг друга, не говоря уже о популяционной генетике или иммунологии вирусов. Вместо этого образованные люди доверяют академическому истеблишменту: научного консенсуса для них достаточно[418].

К несчастью, граница между академическим истеблишментом и маргинальными псевдоучеными для многих туманна. Большинство из нас вообще никогда не пересекались с научным миром, не считая разве что семейного доктора, хотя многие врачи и сами порой больше народные целители, чем специалисты по рандомизированным клиническим испытаниям. Более того, ряд докторов-звезд, из тех, что появляются в дневных ток-шоу, — шарлатаны, с энтузиазмом навязывающие публике альтернативный вздор. Популярные документальные телефильмы и информационные программы дополнительно размывают эту границу, доверчиво излагая невероятные истории про астронавтов древности или телепатов на страже закона и порядка[419].

Кстати говоря, добросовестные популяризаторы науки тоже должны взять на себя часть ответственности за то, что не смогли обеспечить людям глубокого понимания, на фоне которого псевдонаука не вызывала бы никакого доверия. В школах и в музеях с наукой часто знакомят как с разновидностью оккультизма, демонстрируя детям экзотических созданий, удивительные химические превращения и сногсшибательные иллюзии. Основополагающие принципы — вроде тех, что Вселенная не имеет целей, как-то связанных с человеком, что за всеми физическими взаимодействиями стоят всего несколько фундаментальных сил, что живые тела — это сложные молекулярные машины и что разум — это способность мозга обрабатывать информацию, — никогда четко не проговариваются, вероятно из-за опасений оскорбить религиозные и нравственные чувства. Не стоит удивляться, что из школьного курса естественных наук люди выносят бессвязную мешанину знаний, где гравитация и электромагнетизм соседствуют с экстрасенсорикой, энергией ци, кармой и кристаллотерапией.

* * *

Чтобы понять природу вирусно распространяющейся брехни — городских легенд, заголовков таблоидов и фальшивых новостей, нужно помнить, что все это фантастически увлекательные вещи. Они обыгрывают темы секса, насилия, мести, опасности, славы, чудес и табу, которые всегда приятно будоражат любителей искусства, как высокого, так и низкого. Фальшивые новости вроде «Агент ФБР, подозреваемый в утечке электронных писем Хиллари Клинтон, найден мертвым: есть основания подозревать убийство-самоубийство» — прекрасный материал для щекочущего нервы триллера. Проведенный недавно количественный анализ содержания фальшивых новостей выявил, что «те же особенности, которые повышают привлекательность городских легенд, художественных произведений, а по сути, и любого нарратива, работают и в случае интернет-дезинформации»[420].

Некоторые фальшивые новости близки к различным комедийным жанрам, включая буффонаду, сатиру или фарс. «Уснувшего сотрудника морга по ошибке кремировали»; «Дональд Трамп положил конец стрельбе в школах, запретив школы»; «Снежный человек держал дровосека в сексуальном рабстве». QAnon относится к другому развлекательному жанру: мультиплатформенной игре в альтернативной реальности[421]. Игроки анализируют зашифрованные подсказки, периодически вбрасываемые неким Q (предположительно, осведомителем из властных структур), коллективно обсуждают гипотезы и обретают интернет-известность, делясь своими открытиями.

Неудивительно, что люди ищут любых развлечений. Шокирует другое: все эти художественные произведения содержат фактические утверждения. Но неловкость, которую мы испытываем при смешении реальных фактов с вымыслом, — не обязательная человеческая реакция, особенно когда такое смешение касается зон, недоступных нашему непосредственному восприятию, например далеких стран или высших сфер, где вращаются богатые и знаменитые. Подобно тому как религиозные и национальные мифы закрепляются в общественном сознании, если обеспечивают душевный подъем, фальшивые новости становятся вирусными, если люди, их распространяющие, уверены, что на кону стоит высшая ценность вроде укрепления солидарности среди своих или напоминания о злокозненности чужих. Порой задача состоит даже не в формировании непротиворечивой политической стратегии, но в ощущении морального превосходства: создать впечатление, что конкурирующие социальные классы или властные институты, от которых люди чувствуют себя оторванными, испорчены и коррумпированы.

* * *

Теории заговора, в свою очередь, популярны в силу неизбывной уязвимости человека перед заговорами реальными[422]. Охотники-собиратели не бывают чересчур бдительными. Самые смертоносные разновидности военных действий у племенных народов — не сражение стенка на стенку, но тайные засады и предрассветные налеты[423]. Антрополог Наполеон Шаньон писал, что в языке амазонского народа яномамо есть слово nomohori, «подлый прием», обозначающее акт вероломства вроде приглашения соседей на пир, чтобы затем перебить их по условному знаку. Заговоры враждебных коалиций — угроза, не похожая на хищников или молнии: противник применяет смекалку, чтобы обойти оборону и замести следы. Единственная защита от таких ухищрений — заранее оказаться умнее врага, что и может порождать сложные цепочки домыслов и нежелание принимать очевидные факты за чистую монету. Если говорить на языке теории обнаружения сигнала, цена промаха (непредотвращения реального заговора) тут выше цены ложной тревоги (необоснованного подозрения в заговоре). А значит, у нас нет иного выхода, кроме как сместить критерий принятия решений ближе к воинственности и подальше от нерешительности; мы готовы почуять злой умысел в самой неубедительной улике[424].

Заговоры — крупные и мелкие — существуют и в наши дни. Группа сотрудников компании сговаривается за спиной непопулярного коллеги и просит начальство его уволить; правительство или мятежники тайно планируют переворот, или вторжение, или саботаж. Теории заговора, вслед за городскими легендами и фальшивыми новостями, просачиваются в слухи, а слухи — вечная тема для разговоров. Изучение слухов подтверждает, что рассказывается в них, как правило, о грозящих бедах и опасностях, а распространители слухов обеспечивают себе репутацию экспертов. Вы, возможно, удивитесь, но слухи, циркулирующие в группе людей, чье непосредственное благополучие зависит от их содержания, например сотрудников одной компании, обычно не грешат против истины[425].

Следовательно, сама повседневная жизнь побуждает человека брать на себя функции часового, предупреждающего о скрытых угрозах, или становиться звеном в цепи, распространяющей такие предупреждения. Загвоздка в том, что социальные сети и СМИ позволяют слухам распространяться среди людей, которым безразлична их истинность. Они потребляют слухи ради развлечения или самоутверждения, а не ради самозащиты и лишены как стимула, так и возможности руководствоваться их содержанием в своих действиях. По той же причине источники и распространители недостоверной информации не несут никаких репутационных потерь. Достоверность интернет-слухов, в отличие от слухов офисных, не подвергается проверке реальностью, и они чаще оказываются ложными, чем истинными. Мерсье предполагает, что лучший способ остановить расползание сомнительных новостей — принудить распространителей деятельно реагировать на эту информацию: не оставлять негативные отзывы на пиццерию, но как минимум звонить в полицию.

Последний шаг к разгадке притягательности нелепых поверий — поместить под микроскоп сами эти поверья. Эволюция совершенствует не только тела и мозги, но и идеи. Мем, по определению Ричарда Докинза, который придумал это слово, — не картинка со смешной подписью, циркулирующая в соцсетях, но идея, которая, передаваясь из уст в уста, меняется, чтобы сделаться максимально тиражируемой[426]. В качестве примера можно привести навязчивые мелодии, которые мы мурлычем против своей воли, или истории, которые так и хочется пересказать кому-то еще. Живые организмы вырабатывают признаки, защищающие их от съедения, а идеи вырабатывают признаки, защищающие их от забвения. Интеллектуальная экосистема полна таких инвазивных идей[427]. «Пути господни неисповедимы». «Отрицание — это защитный механизм эго». «Экстрасенсорные способности подавляются при скептических проверках». «Если ты не осудил расиста, ты сам расист». «Любой человек всегда эгоистичен, потому что помощь другим является источником положительных эмоций». И, конечно, «Если доказательств существования заговора нет, значит, это дьявольски хитроумный заговор». Теории заговора по самой своей природе приспособлены к быстрому распространению.

Укрепление рациональности

Понять — не значит простить. Мы можем понять, почему люди подгоняют свои рассуждения к выводам, которые идут во благо им самим или их секте, и почему они проводят различие между реальностью, где идеи могут быть истинными или ложными, и мифологией, где идеи развлекают или воодушевляют, вовсе не соглашаясь, что все это хорошо. Это не хорошо. Реальность — это то, что не исчезает, если воздействовать на нее мотивированным рассуждением, предубежденностью в пользу своих или мифологическим типом мышления. Не соответствующие действительности представления о вакцинах, санитарно-эпидемиологических мерах и изменении климата угрожают благополучию миллиардов. Теории заговора провоцируют терроризм, погромы, войны и геноцид. Размывание стандартов истины подрывает демократию и расчищает путь тирании.

Однако при всей уязвимости человеческого разума не стоит думать, что в будущем нас не ждет ничего, кроме ботов, без остановки публикующих в твиттере фальшивые новости. Дуга знания длинна, но склоняется она к рациональности{39}. Мы не должны упускать из виду, как много рациональности имеется вокруг нас. В развитых странах сегодня мало кто верит в оборотней, жертвоприношения, кровопускания, болезнетворные миазмы, божественное право королей или проклятие затмений и комет, хотя в прошлые века все это было общими местами. Ни одно из 30 000 ложных утверждений, которые за время своего президентства сделал Трамп, не касалось сверхъестественных или паранормальных сил, и большая часть американцев в эти силы не верит[428]. Хотя некоторые научные позиции и вызывают нешуточные религиозные или политические страсти, с большей их частью такого не случается: люди, не доверяющие вакцинам, не имеют ничего против антибиотиков, а отрицатели глобального потепления не оспаривают факта береговой эрозии[429]. Несмотря на свои определяемые партийными предпочтениями предубеждения, люди в основном неплохо оценивают правдивость газетных заголовков, а когда им четко и убедительно объясняют, как обстоит дело на самом деле, они отказываются от ложных представлений, даже близких им политически[430].

Кроме того, сегодня у нас есть надежный плацдарм рациональности — когнитивный подход под названием «активная непредвзятость» (Active Open-Mindedness), особенно тот его подвид, что именуют «открытостью к доказательствам» (Openness to Evidence)[431]. Это все то же кредо Рассела: убеждения должны иметь под собой основания. Это отказ от мотивированного рассуждения; обязательство помещать все свои убеждения в зону реалистического; согласие с заявлением, приписываемым Джону Мейнарду Кейнсу: «Когда меняются факты, я меняю свое мнение. А что делаете вы, сэр?»[432] Психолог Гордон Пенникук и его коллеги проверяли, насколько распространен такой подход, — они просили респондентов согласиться или не согласиться со следующими утверждениями (ответы в скобках повышают балл открытости)[433]:

Люди должны учитывать доказательства, которые противоречат их убеждениям. (Согласен.)

Есть убеждения настолько важные, что отказываться от них нельзя, какие бы веские доводы против них ни приводились. (Не согласен.)

Новые данные или доказательства всегда должны побуждать к пересмотру убеждений. (Согласен.)

Никто не может переубедить меня, если я в чем-то уверен. (Не согласен.)

Я считаю, что верность своим идеалам и принципам важнее «непредвзятости». (Не согласен.)

Примерно каждый пятый респондент из числа живущих в США пользователей интернета сообщил, что невосприимчив к доказательствам, но большинство как минимум стремится их учитывать. Люди, открытые к доказательствам, устойчивы к нелепым поверьям. Они не верят в теории заговора, колдовство, астрологию, телепатию, проклятия и лох-несское чудовище, а заодно и в персонифицированного бога, креационизм, гипотезу молодой Земли, связь вакцин с аутизмом и отрицание антропогенных изменений климата[434]. Они больше доверяют властям и науке. Они чаще стоят на более либеральных политических позициях, например по вопросам абортов, однополых браков, отказа от смертной казни и войн — а это, в общем, то направление, в котором движется мир в целом[435]. (Авторы исследования предостерегают, впрочем, что корреляции с консерватизмом неоднозначны.)

Открытость к доказательствам коррелирует с когнитивной рефлексией (описанным в главе 1 умением думать дважды и не попадаться на вопросы с подвохом) и с устойчивостью ко многим когнитивным иллюзиям, предубеждениям и искажениям, с которыми мы познакомились в главах 3–9[436]. Набор полезных мыслительных привычек, который Станович назвал коэффициентом рациональности (обыгрывая выражение «коэффициент интеллекта», иначе говоря, IQ), коррелирует с уровнем интеллекта, хотя и не полностью: умные люди могут быть предвзятыми и импульсивными, а не очень умные — открытыми и рефлексирующими. Люди, привыкшие к рефлексии, не просто устойчивы к нелепым поверьям, но к тому же лучше отличают фальшивые новости от настоящих и не ведутся на псевдо-глубокомысленную чушь вроде «Тайный смысл преображает уникальную абстрактную красоту»[437].

Если бы мы только могли добавлять в питьевую воду что-нибудь такое, что делало бы всех вокруг более открытыми к доказательствам и рефлексирующими, кризис иррациональности растаял бы, как туман. В отсутствие такой возможности давайте рассмотрим широкий спектр стратегий и норм, способных укреплять когнитивную иммунную систему — как индивидуальную, так и общественную[438].

Самой эффективной стратегией из всех могло бы стать повышение престижа норм рациональности как таковых. Увы, мы не можем насаждать ценности сверху, как не можем навязывать обществу культурные изменения, зависящие от личного выбора миллионов, вроде моды на тату или сленг. Однако со временем нормы могут меняться, поскольку реакции молчаливого одобрения и неодобрения распространяются через социальные связи; так случилось, например, когда люди стали реже мусорить на улицах, оскорблять друг друга по национальному признаку и рассказывать анекдоты про тёщ. Таким образом, каждый из нас может ускорить изменения, поощряя одобрительной улыбкой рациональные привычки и хмурясь при виде нерациональных. Было бы здорово, если бы люди преумножали свой социальный капитал, признавая ошибки, ставя под сомнение доктрину своей политической партии и меняя взгляды вслед за изменением фактов, а не упрямо отстаивая догмы того клана, к которому принадлежат, — и напротив, если бы позорной оплошностью считались далеко идущие выводы из отрывочных данных, неумение отличить корреляцию от причинности и неформальные ошибки вроде обвинения по ассоциации или апелляции к авторитету. «Сообщество рационалистов» определяет себя через эти правила, но такой подход должен стать общесоциальной нормой, а не увлечением горстки энтузиастов[439].

Развернуть в нужную сторону махину целого общества непросто, но кое у каких институций отыщутся болевые точки, на которые грамотные лидеры и активисты могли бы надавить. Законодательные органы наводнены юристами, чья профессиональная цель — победа в процессе, а не поиск истины. В последнее время в парламенты начали просачиваться ученые, которые могли бы попробовать объяснить коллегам, как важно принимать решения, опираясь на факты. Сторонники любых управленческих мер могли бы постараться не пятнать их сектантской символикой; многие эксперты по глобальному потеплению, например, сожалеют, что в начале 2000-х гг. лицом климатического активизма стал Альберт Гор, что маркировало это движение как левую инициативу и дало правым предлог противостоять ему.

Если говорить о политиках, то обе ведущие партии США практикуют предубежденность в пользу своих в промышленных масштабах, но вина между ними делится не поровну. Еще до Трампа думающие республиканцы называли собственную организацию «партией глупцов» за ее антиинтеллектуализм и враждебность науке[440]. С тех пор многие другие правые ужаснулись тому, как легко их партия смирилась с патологическим враньем и троллингом Трампа, который, как восхищенно сформулировал его бывший стратегический советник Стив Бэннон, целенаправленно стремится «затопить дискурс дерьмом»[441]. С поражением Трампа разумные люди правых взглядов должны попытаться восстановить в США систему из двух партий, которые расходятся по политическим вопросам, а не по вопросу существования фактов и истины.

Мы отнюдь не беспомощны перед натиском «пост-правды». Ложь стара, как язык, но также стары и механизмы защиты от лжи; как подчеркивает Мерсье, без таких механизмов язык вообще не мог бы появиться[442]. Общества тоже защищают себя от затопления дерьмом: бессовестные лжецы несут юридическую и репутационную ответственность. Такие меры противодействия хоть и с запозданием, но принимаются. За одну только неделю в начале 2021 г. произошло следующее: компании — производители автоматики и программного обеспечения для голосования и подсчета бюллетеней, обвиненные Трампом в сговоре, подали на трамповских юристов в суд за клевету; Трампа забанили в твиттере за нарушение запрета на разжигание вражды; лжец-сенатор, продвигавший в Конгрессе конспирологическую теорию украденных выборов, лишился крупного контракта с издательством. Наконец, редактор журнала Forbes объявил: «Хочу поставить деловой мир в известность: возьмете на работу кого-нибудь из трамповских врунов — и Forbes будет считать ложью все заявления вашей компании или фирмы»[443].

Поскольку никто не может знать всего на свете, а большинство не знает практически ничего, рациональность — это и делегирование работы со знаниями институтам, специализирующимся на их отыскании и распространении, прежде всего научному миру, государственным и частным исследовательским организациям, а также прессе[444]. Доверие им — ценный ресурс, который не стоит разбазаривать. Хотя уровень доверия науке не меняется последние десятилетия, уровень доверия университетам падает[445]. Основная причина этого — душащая все живое левая монокультура, которая наказывает профессоров и студентов, ставящих под сомнение догмы, касающиеся гендера, расы, культуры, генетики, колониализма, половой идентичности и сексуальной ориентации. Университеты превратили себя в посмешище, регулярно идя против здравого смысла (одного профессора отстранили от работы за упоминание китайского слова-паразита «не га», потому что некоторым студентам оно напомнило оскорбление по расовому признаку)[446]. Меня уже не раз спрашивали, почему мы должны доверять научному консенсусу по вопросу климатических изменений, если его формируют учреждения, которые не терпят возражений. В связи с этим именно университеты должны взять на себя задачу укрепления доверия к естественнонаучному и гуманитарному знанию, начав пестовать разнообразие мнений, свободу мысли, критическое мышление и активную непредвзятость[447].

Пресса, в социологических опросах вечно соревнующаяся с Конгрессом за звание вызывающего наименьшее доверие американского института, занимает особое место в инфраструктуре рациональности[448]. Подобно университетам, новостные и публицистические СМИ должны подавать пример разнообразия мнений и критического мышления. А еще, как я уже писал в главе 4, прессе стоит повысить уровень своей математической грамотности, научиться разбираться в данных и помнить о статистических иллюзиях, возникающих из-за погони за единичными сенсациями. К их чести, журналисты стали лучше понимать, как изворотливые политики могут эксплуатировать СМИ, осознали свою роль в распространении миазмов пост-правды и начали прибегать к контрмерам: тщательно проверять факты, маркировать ложную информацию, отказываться ее распространять, подавать данные в позитивном, а не в негативном ключе, быстро и гласно исправлять ошибки и избегать лицемерного баланса мнений экспертов и городских сумасшедших[449].

Образовательные учреждения — от начальных школ до университетов — могли бы отводить больше учебных часов на знакомство с критическим и статистическим мышлением. Подобно навыкам счета и письма, которые составляют основу школьного образования, поскольку на них строится все дальнейшее обучение, инструменты логики, вероятности и причинного вывода важны для всех видов человеческого знания. Рациональность должна стать четвертым базовым навыком наряду с чтением, письмом и счетом. Несомненно, сами по себе уроки теории вероятности не обеспечат пожизненного иммунитета к статистическим ошибкам. Учащиеся забывают ее, как только сдают экзамены и учебники, и, даже помня материал, почти никто из них не переходит к практике и не применяет абстрактные принципы к ловушкам обыденного мышления[450]. Однако грамотно спланированные обучающие курсы и видеоигры, которые делают упор на конкретных когнитивных искажениях (ошибка игрока, ошибка невозвратных затрат, предвзятость подтверждения и т. д.), тренируют молодых замечать их в обстановке, приближенной к реальной, и переформулировать задачи в понятном сознанию виде. Кроме того, они обеспечивают моментальную обратную связь в случае ошибок — и действительно могут научить не впадать в заблуждения за стенами классных комнат[451].

* * *

Рациональность — это общественное благо, а где есть общественное благо, там есть и почва для трагедии общин. В трагедии рационалистических общин рассуждение, мотивированное интересами индивидуума или клана, позволяет бесплатно эксплуатировать наше общественное понимание[452]. У каждого из нас по отдельности есть основания предпочесть свою правду, но обществу в целом на пользу только объективная истина.

Любую трагедию общин можно смягчить неформальными нормами, контролируя соблюдение которых члены сообщества следят за пастбищами или охотничьими угодьями, одобряя поведение честных граждан и осуждая дармоедов[453]. Меры, которые я предлагал до сих пор, в лучшем случае могут поддержать мыслящих людей и привить представление о том, что рациональность — это добродетель. Однако общественное достояние нужно защищать еще и стимулами: системой подкреплений, в рамках которой поддержка наиболее обоснованных идей будет отвечать интересам каждого из рассуждающих. Конечно, налог на ошибки ввести не получится, но отдельные сообщества могли бы выработать правила, стимулирующие поиски истины.

Я уже упоминал, что работающие институты рациональности никогда не полагаются на таланты отдельного человека, поскольку и лучшие из нас не застрахованы от ошибок. Вместо этого они ориентированы на механизмы накопления знаний и обратной связи, благодаря которым целое умнее любой из его частей[454]. В числе таких механизмов — экспертная оценка в академических журналах, проверяемость в науке, фактчекинг и редактура в журналистике, система сдержек и противовесов в государственном управлении и состязательность в судебной системе.

Новые для своей эпохи медиа всегда представляют собой Дикий Запад апокрифов и воровства интеллектуальной собственности, пока не вводятся контрмеры, защищающие истину[455]. В прошлом это случалось с книгами и газетами, а сегодня происходит с электронными СМИ. Медиа — в зависимости от заложенной в них системы стимулов — могут стать как горнилом знания, так и выгребной ямой лжи. На рассвете эры интернета мы мечтали, что новая эра Просвещения наступит благодаря тому, что каждый получит трибуну для высказываний. Сегодня, во времена ботов, троллей, сетевых войн, фальшивых новостей, кампаний осуждения в твиттере и онлайн-оскорблений, воспоминания об этом заставляют ежиться от неловкости. Пока платежным средством цифровых платформ остаются лайки, репосты, переходы по ссылкам и число подписчиков, у нас нет оснований надеяться, что там сложится среда, благоприятная для рациональности или истины. А вот «Википедия», хоть и она небезупречна, превратилась в достойный доверия источник знаний, несмотря то, что это свободная и децентрализованная платформа. «Википедия» поощряет непрерывное исправление ошибок и контроль качества, опираясь на пять принципов, или «столпов», созданных, чтобы минимизировать предубежденность в пользу своих[456]. Среди этих принципов — проверяемость, нейтральная точка зрения, уважение и вежливость, а также цель давать объективные знания. Как пишут на самом сайте, «„Википедия“ — не импровизированная трибуна, не место для рекламы или повышения собственной значимости, не эксперимент в области анархии или демократии»[457].

Сейчас, когда я работаю над этой книгой, социальные сети, эти колоссальные эксперименты в области анархии и демократии, начали задумываться о трагедии рационалистических общин. К этому привели два тревожных сигнала, прозвучавших в 2020 г.: дезинформация о пандемии ковида и угроза неприкосновенности итогов президентских выборов в США. Платформы перенастроили свои алгоритмы так, чтобы более не вознаграждать опасную ложь, согласились снабжать сомнительные посты предостережениями и ссылками на факты и постарались приглушить тенденции, превращающие токсичный контент в вирусный и толкающие людей в кроличьи норы крайностей. Но что из этого сработает, а что нет, говорить еще слишком рано[458]. Очевидно, что эти усилия нужно удвоить, не упуская из виду конечную цель пересмотра порочной системы стимулов, которая вознаграждает скандальную известность и никак не поощряет стремление к истине.

Но на социальные сети, судя по всему, возлагают чрезмерную долю ответственности за узкопартийную нерациональность, и, чтобы все исправить, недостаточно подкрутить их алгоритмы. Мы должны творчески менять правила, действующие и в других сферах, так чтобы беспристрастная истина ценилась выше предубежденности в пользу своих. Колумнистов и экспертов, пишущих в СМИ, нужно оценивать по тому, насколько точны их прогнозы, а не по умению сеять страх и ненависть или провоцировать споры[459]. В политике, медицине и охране правопорядка основанный на доказательствах анализ должен стать не диковинкой, но общепринятой практикой[460]. Если говорить о государственном управлении, то выборы, иногда заставляющие людей совершать наихудшие когнитивные ошибки, можно дополнить элементами совещательной демократии, например фокус-группами граждан, задача которых — рекомендовать новые законодательные меры[461]. Этот механизм поставит на службу обществу открытие, гласящее, что в группах разных по интеллектуальному складу, но настроенных на сотрудничество участников истина обычно побеждает[462].

Человеческому разуму свойственны ошибки, предрассудки и склонность к мифологическому типу мышления. Но в конечном итоге парадокс нашего вида, который может одновременно быть и весьма рациональным, и ужасно нерациональным, объясняется не каким-то сбоем в программном обеспечении человеческого сознания. Истинное объяснение кроется в дуальности «я» и «другие»: наш разум руководствуется личными мотивами и ограничен индивидуальной точкой зрения. Из главы 2 мы узнали, что основа морали — это беспристрастность, то есть примирение собственных эгоистичных интересов с интересами других людей. Такова же и основа рациональности — примирение своих искаженных и неполных представлений с таким пониманием реальности, которое выходит за пределы опыта любого из нас. Рациональность — это не только когнитивная, но и нравственная добродетель.

Глава 11. Чем важна рациональность

Начать рассуждать — словно шагнуть на эскалатор, который движется вверх, за пределы видимости. Как только мы сделали первый шаг, расстояние, которое мы преодолеем, уже не зависит от нашей воли и мы не можем знать заранее, где окажемся.

Питер Сингер[463]

Поиск причин, по которым важна рациональность, несколько напоминает попытки дуть в собственный парус или вытаскивать самого себя из болота за волосы: ничего не получится, если вы предварительно не согласитесь с базовым принципом, который гласит, что рациональность — это и есть способ определить, что для нас важно. К счастью, как мы убедились в главе 2, все мы принимаем верховенство разума, пусть даже и неосознанно, раз уж мы обсуждаем этот или любой другой вопрос, а не принуждаем окружающих к согласию силой. Теперь самое время поднять ставки и задуматься, правда ли, что осознанное применение разума действительно облегчает человеку жизнь и меняет мир к лучшему. Вообще-то, это должно быть правдой, учитывая, что реальностью управляют логика и законы физики, а не магия и нечистая сила. Но страдают ли люди от своих заблуждений и смогут ли они улучшить жизнь, если узнают о собственных когнитивных искажениях и придумают, как от них избавиться? Или, принимая решения, человеку лучше руководствоваться чутьем, а не рассудком, чтобы не перемудрить и не рационализировать сверх меры?

Тот же самый вопрос можно задать и относительно благополучия человечества в целом. Что есть прогресс — история решения проблем усилиями философов, выявляющих недуги, а также ученых и политиков, отыскивающих для этих недугов лекарства? Или же история борьбы угнетенных масс, восстающих и свергающих своих угнетателей?[464] В предыдущих главах мы научились не доверять ложным дихотомиям и объяснениям через единственную причину, поэтому ответом на эти вопросы не будет что-то одно. И все же я постараюсь объяснить, почему убежден, что, только используя наш богоподобный разум по назначению, не позволяя, «чтоб праздно плесневел он»{40}, мы сможем прийти к лучшей жизни и построить лучший мир.

Рациональность в нашей жизни

Что представляют собой искажения и иллюзии, описанные в предыдущих главах? Всего лишь лабораторные курьезы, головоломки, ловушки, вопросы с подвохом? Или же ущербное рассуждение способно нанести реальный вред, а критическое мышление, напротив, может уберечь нас от худших из наших когнитивных инстинктов?

Безусловно, реальность, безразличная к нашим иррациональным верованиям, наказывает многие из ошибок, о которых мы узнали в этой книге[465]. Мы близоруко дисконтируем будущее, но оно неизменно наступает, за исключением большего вознаграждения, которым мы пожертвовали ради немедленного удовлетворения. Мы пытаемся вернуть невозвратные затраты и цепляемся за неудачные вложения, плохие фильмы и никудышные отношения. Мы оцениваем угрозы с помощью эвристики доступности и избегаем безопасных авиапутешествий, пересаживаясь в небезопасные автомобили, которыми управляем, набирая текстовые сообщения. Мы не учитываем регрессию к среднему и предпочитаем иллюзорные объяснения успехов и неудач.

В том, что касается денег, полное непонимание законов экспоненциального роста заставляет нас слишком мало откладывать на старость и слишком много тратить по кредитным картам. Мы не умеем выявлять апостериорную приметливость и, больше доверяя экспертам, чем актуарным формулам, инвестируем в дорогостоящие управляемые фонды, которые уступают в прибыльности типовой корзине ценных бумаг. Идея ожидаемой полезности дается нам с трудом, и мы соблазняемся страховками и азартными играми, которые в долгосрочной перспективе опустошают наши карманы.

В медицинских вопросах неумение мыслить по-байесовски заставляет нас впадать в панику, преувеличивая значение положительного анализа на редкое заболевание. Мы соглашаемся на оперативное вмешательство или отказываемся от него, руководствуясь выбором слов, которыми описываются риски, а не самим балансом рисков и вознаграждений. Интуитивные представления о невидимых субстанциях заставляют нас отказываться от спасительных вакцин и соглашаться принимать шарлатанские снадобья. Иллюзорные корреляции и неумение отличать корреляцию от причинности побуждают нас мириться с бессмысленными диагнозами и соглашаться на бесполезное лечение, предлагаемое врачами и психотерапевтами. Неумение взвешивать риски и вознаграждения убаюкивает нас, заставляя глупо рисковать своим благополучием и безопасностью.

В судебной сфере непонимание вероятностей побуждает судей и присяжных, реагирующих на яркость описаний и апостериорную вероятность, выносить несправедливые приговоры. Непонимание баланса между верными попаданиями и ложными тревогами заставляет их карать множество невинных в стремлении наказать на несколько виновных больше.

Во многих из этих случаев профессионалы уязвимы не менее своих клиентов и пациентов, что лишь подтверждает, что ни интеллект, ни компетентность не гарантируют иммунитета к когнитивным инфекциям. Классические когнитивные иллюзии были продемонстрированы у медицинских работников, юристов, инвесторов, брокеров, спортивных комментаторов, экономистов и метеорологов, имеющих дело с данными, относящимися к сфере их профессиональной компетенции[466].

Все сказанное позволяет предположить, что провалы рациональности влекут за собой реальные последствия. Можно ли количественно оценить этот ущерб? Поборник критического мышления Тим Фарли попытался сделать это в своем твиттере и на сайте, которые он назвал в честь часто задаваемого вопроса: «Что в этом плохого?» (What’s the Harm?)[467]. Конечно, дать точные цифры Фарли не может, но он попытался заставить публику осознать масштаб вреда, причиняемого сбоями критического мышления, перечисляя все подтвержденные примеры, какие только смог отыскать. Согласно его данным, с 1970 по 2009 г., причем по большей части в последнее десятилетие этого периода, из-за ошибок в критическом мышлении погибло 368 379 человек, пострадало более 300 000, а экономический ущерб в денежном исчислении составил 2,8 млрд долларов. Сюда относятся случаи, когда люди буквально убивали себя или своих детей, отказываясь от медицинской помощи в пользу траволечения, гомеопатии, холистического здоровья и прочего шарлатанства; массовые самоубийства жертв апокалиптических культов; убийства ведьм, колдунов и тех, кого они прокляли; разорение доверчивых простаков, лишенных сбережений телепатами, астрологами и другими мошенниками; тюремные заключения самоназначенных стражей порядка, арестованных за проступки, совершенные под влиянием бредовых конспиративных идей; а также периоды экономической паники, порожденные предрассудками и ложными слухами. Вот только несколько записей из твиттера Фарли за 2018–19 гг.:

Что плохого в теориях заговора? ФБР заявило, что «внутренние экстремисты, побуждаемые к действию конспиративными теориями», грозят стране новым всплеском терроризма.

Что плохого в том, чтобы лечиться у #травника? По его совету тринадцатилетний ребенок был лишен инсулина и умер. Травник приговорен к тюремному заключению.

Что плохого в #исцелении_верой? Джиннифер боролась за жизнь четыре часа. Отец, Тревис Митчелл, «возлагал на нее руки», и, пока она задыхалась и синела, вся семья по очереди молилась. Митчелл сказал: «Когда она перестала кричать, я понял, что она умерла».

Что плохого в вере в сверхъестественных существ? Жители суматранской деревни убили тигра вымирающего вида, потому что считали его оборотнем, «сулиманом».

Что плохого в обращении к #телепату? Мэрилендский «телепат» осужден за мошенничество: он выманил у клиентов 340 000 долларов.

Но, как первым бы согласился сам Фарли, даже тысячи анекдотических свидетельств не докажут, что уступки иррациональным заблуждениям приносят людям больше вреда, чем сопротивление им. Нам как минимум нужен образец для сравнения, например результаты деятельности институтов, руководствующихся разумом: медицины, науки и демократической системы правления. Этой теме посвящен следующий раздел.

В нашем распоряжении имеется исследование, авторы которого изучали влияние рационального принятия решений на жизненный успех. Психологи Венди Брюне де Брюн, Эндрю Паркер и Барух Фишхоф придумали, как количественно оценить навыки рассуждения и принятия решений, разработав показатель, напоминающий коэффициент рациональности Кита Становича. Они объединили тесты на кое-какие ошибки и искажения из тех, что обсуждались в предыдущих главах[468]. Прежде всего их интересовали чрезмерная самонадеянность, ошибка невозвратных затрат, непоследовательная оценка рисков и эффект фрейминга (когда решение принимается в зависимости от того, как подается исход — как потеря или как приобретение). Как можно было предположить, умение избегать ошибок частично коррелировало с уровнем интеллекта респондентов. Но еще оно коррелировало со стилем принятия решений, то есть с тем, насколько испытуемые, по их собственным оценкам, склонны были подходить к проблемам рефлексивно и конструктивно, а не импульсивно и фаталистически.

Чтобы измерить жизненный успех, эта группа составила нечто вроде шкалы головотяпства, позволяющей оценить склонность человека попадать в мелкие и крупные неприятности. Например, участников исследования спрашивали, случалось ли им за последние десять лет портить одежду, нарушая указанные на этикетке инструкции по уходу, запирать ключи в машине, садиться не в тот автобус или поезд, ломать конечности, попадать в аварии, управлять автомобилем в пьяном виде, терять деньги на бирже, ввязываться в драку, вылетать из учебного заведения, увольняться, не продержавшись и недели, беременеть, не планируя того, или становиться причиной такой беременности. Ученые обнаружили, что владение навыками рациональности действительно позволяет предсказать жизненный успех: чем меньше ошибок мы делаем в рассуждениях, тем меньше провалов ждет нас в жизни.

Корреляция — это, конечно, еще не причинность. Умение рассуждать коррелирует с общим интеллектом, а, как давно известно, при равном социально-экономическом статусе высокий интеллект оберегает людей от нежелательных событий, таких как заболевания, несчастные случаи и потеря работы[469]. Но интеллект не равен рациональности, поскольку умение хорошо считать еще не гарантирует, что человек станет считать то, что нужно. Рациональность требует еще и вдумчивости, непредвзятости и владения такими когнитивными инструментами, как формальная логика и теория вероятности. Брюне де Брюн с коллегами осуществили множественный регрессионный анализ (об этом методе я рассказывал в главе 9) и обнаружили, что даже среди людей с одинаковым коэффициентом интеллекта на долю тех, кто умеет грамотно рассуждать, жизненных неудач выпадает меньше[470].

Безусловно, социально-экономический статус тоже является мешающим параметром при изучении влияния чего бы то ни было на жизненный успех. Бедность — полоса препятствий, полная трудностей вроде безработицы или наркотической зависимости. Но и здесь регрессионный анализ показал, что при неизменном социально-экономическом статусе люди, способные грамотно рассуждать, чаще преуспевают в жизни. Конечно, для доказательства причинно-следственной связи этого еще недостаточно. Но кое-какие из нужных звеньев у нас уже есть: априорное правдоподобие высоко, два основных мешающих параметра статистически контролируются, а обратная причинность маловероятна (дорожно-транспортное происшествие не заставит вас совершать ошибки в рассуждениях). Это позволяет нам с некоторой степенью уверенности констатировать причинную связь: владение навыками рациональности способно защитить человека от жизненных невзгод.

Рациональность и материальный прогресс

Хотя эвристика доступности и мешает нам это заметить, прогресс человечества — эмпирический факт. Если, не обращая внимания на громкие заголовки, посмотреть на тенденции, выясняется, что человечество в целом стало здоровее и богаче, живет дольше, лучше питается, лучше образовано, меньше подвержено опасностям войн, убийств и несчастных случаев, чем десятки и сотни лет назад[471].

Я посвятил описанию этих изменений две книги, и теперь меня часто спрашивают, верю ли я в прогресс. Мой ответ: нет. Как и писательница и сатирик Фрэн Лебовиц, я не верю ни во что, во что требуется верить. Хотя множество показателей, по которым оценивается благополучие человечества, с течением времени демонстрируют отрадный рост (хотя не всегда и не везде), мы обязаны этим не какой-нибудь силе природы, или закону диалектики, или эволюции, которые неуклонно поднимают нас выше и выше. Напротив, природе наплевать на наше благополучие, а порою кажется, что она вообще хочет стереть нас в порошок — примером тому пандемии и стихийные бедствия. За словом «прогресс» скрывается череда отраженных нападений и удачных контратак в нашей борьбе с безжалостной Вселенной, и феномен этот требует объяснения.

Объяснение это — рациональность. Когда люди задаются целью повысить благосостояние себе подобных (а не гоняются за миражами вроде славы или мести) и применяют свою сообразительность в рамках общественных институтов, позволяющих суммировать ее с сообразительностью других, время от времени им удается добиться своего. Если же они закрепляют успехи и извлекают уроки из поражений, блага могут накапливаться, и это-то явление мы и зовем прогрессом.

Начнем с самой ценной вещи на свете — с жизни. На протяжении большей части человеческой истории ожидаемая продолжительность жизни при рождении колебалась в районе 30 лет. Во второй половине XIX в. эта цифра начала расти и сегодня составляет 72,4 года для мира в целом, а в самых удачливых странах — 83 года[472]. Этот дар жизни не свалился нам как снег на голову. Это полученный ценой огромных усилий результат достижений в сфере общественного здравоохранения (девиз: «Спасаем жизни, по миллиону за раз»), прежде всего микробной теории инфекционных заболеваний, которая пришла на смену теориям, искавшим причины болезней во вредных миазмах, бесах, заговорах и божественном возмездии. В числе спасительных мер — хлорирование и другие способы очистки питьевой воды, банальные ватерклозеты и системы канализации, борьба с переносчиками болезней вроде комаров и блох, масштабные программы вакцинации, популяризация мытья рук, а также простейшее дородовое ведение и послеродовой уход, прежде всего вскармливание грудью и телесный контакт с младенцем. Если же несчастные случаи или болезни все же наносят свой удар, достижения медицины — антибиотики, антисептики, анестезия, переливание крови, лекарственные средства и оральная регидрационная терапия (раствор соли и сахара, останавливающий губительную диарею) — мешают им убивать людей в тех же количествах, как во времена знахарей и хирургов-цирюльников.

Человечество всегда прилагало массу усилий, чтобы добыть достаточный для выживания объем калорий и белка, а от голода его неизменно отделял всего один неурожайный год. Но сегодня практически по всему миру риск голода сократился в десятки раз: недоедание и сопутствующие ему задержки в развитии идут на спад. От голода сегодня страдают только самые удаленные и опустошенные войной регионы, где проблема заключается не в нехватке продовольствия, а в преградах, затрудняющих его доставку голодающим[473]. Калории достаются нам не с манной небесной и не выпадают из рога, который держит в руках Абунданция, римская богиня изобилия. Мы обязаны ими достижениям агрономии: севообороту для восстановления истощенных почв; технологиям высокопроизводительного сева и уборки урожая — сеялкам, плугам, тракторам и комбайнам; синтетическим удобрениям (считается, что только благодаря им спасено 2,7 млрд жизней); транспортно-складским сетям, обеспечивающим доставку продовольствия от фермы до стола, в том числе железным дорогам, речным каналам, грузовым автомобилям, зернохранилищам и холодильному оборудованию; национальным и международным рынкам, которые позволяют излишкам из одного региона восполнять нехватку в другом; и «зеленой революции» 1960-х гг., снабдившей мир высокоурожайными и устойчивыми гибридными культурами.

Бедность не нуждается в объяснении — это естественное состояние человечества. Объяснять нужно богатство. На протяжении большей части истории около 90 % человечества влачило существование, которое сегодня называют крайней бедностью. В 2020 г. в крайней бедности жило уже менее 9 % населения Земли; это все еще слишком много, но человечество поставило перед собой цель искоренить крайнюю бедность в ближайшие 10 лет[474]. Великое материальное обогащение началось с промышленной революции XIX в. Его в буквальном смысле приводила в движение энергия угля, нефти, ветра и падающей воды, а позже солнца, почвы и деления атомного ядра. Эта энергия подавалась в машины, превращающие тепло в работу, питала фабрики, обеспечивающие массовое производство, и средства транспортировки: железные дороги, каналы, автомагистрали и контейнерные морские перевозки. Материальные технологии напрямую зависят от финансовых, в особенности банковских, валютных и страховых. Кроме того, всеобщее благосостояние невозможно в отсутствие правительств, которые обеспечивают исполнение контрактов, минимизируют принуждение и мошенничество, сглаживают финансовые кризисы с помощью центральных банков и надежного денежного оборота, инвестируют в инфраструктуру, фундаментальные исследования и всеобщее образование — общественные блага, повышающие уровень национального благосостояния.

Мир все еще не исполнил мечту американских фолк-исполнителей 1960-х гг. и не положил конец войнам, но их число и летальность резко сократились: в 1950 г. боевые потери составляли 21,9 на 100 000 человек, а в 2019 г. — уже 0,7[475]. Заслуга Питера, Пола и Мэри здесь лишь частична{41}. Благодарить нужно прежде всего общественные институты, придуманные, чтобы лишить народы мира желания воевать; Иммануил Кант первым начал эту работу в своем трактате «К вечному миру» еще в 1795 г. Это, во-первых, демократия, которая, как мы узнали из главы, посвященной корреляции и причинности, действительно сокращает шансы страны ввязаться в войну, вероятно потому, что пушечному мясу подобное времяпрепровождение нравится не так сильно, как королям и полководцам. Во-вторых, это международная торговля и инвестиции, благодаря которым покупать дешевле, чем грабить; к тому же государствам становится невыгодно убивать своих клиентов и должников. (Европейский союз, в 2012 г. удостоенный Нобелевской премии мира, вырос из торговой организации — Европейского сообщества угля и стали.) И в-третьих, это сеть международных организаций, прежде всего ООН, которая укрепляет международное сообщество, мобилизует миротворческие силы, гарантирует границы государств, а также объявляет войну вне закона и стигматизирует ее, предлагая иные средства разрешения конфликтов.

Плоды человеческой изобретательности обусловили повышение качества жизни и в других сферах, таких как безопасность, свободное время, путешествия и доступ к культуре и развлечениям. Да, многие из технических средств и органов управления возникли стихийно и усовершенствовались методом проб и ошибок, но никакие из них не были случайностью. В свое время люди поддерживали их доводами, основанными на логике и доказательствах, издержках и преимуществах, причинах и следствиях, на компромиссе между личной выгодой и общим благом. Чтобы справиться с вызовами, которые стоят перед нами сегодня, — я говорю прежде всего о трагедии углеводородных общин (глава 8) — нам придется превзойти свою прежнюю изобретательность. Мощь человеческого разума нужно направить на разработку технологий, которые сделают экологически чистую энергию дешевой; тарифов, которые повысят стоимость грязной энергии; стратегий, которые не позволят политическим сварам испортить все дело; а также международных договоров, которые справедливо распределят бремя всех этих мер между странами мира[476].

Рациональность и моральный прогресс

Прогресс — нечто большее, чем укрепление безопасности и рост материального благосостояния. Важная его часть — улучшение нашего отношения друг к другу: движение к равенству, рост доброжелательности и расширение прав. Многие из жестоких и несправедливых обычаев постепенно исчезают в ходе исторического развития: человеческие жертвоприношения, рабство, деспотизм, кровавые развлечения, кастрация, гаремы, бинтование ног, садистские телесные наказания и казни, преследование еретиков и диссидентов, дискриминация женщин, а также религиозных, расовых, этнических и сексуальных меньшинств[477]. Ни один не удалось стереть с лица земли полностью, но, прослеживая их уровень на протяжении истории, мы видим сокращение, а иногда и обвал распространенности каждого из них.

Как мы добились такого прогресса? Теодор Паркер, как и Мартин Лютер Кинг столетие спустя, воображал нравственную дугу, склоняющуюся к справедливости. Но природа этой дуги и сила, которая позволяет ей управлять поведением людей, загадочны. Мы можем представить себе более прозаические траектории: меняющиеся моды, кампании общественного осуждения, воззвания к чувствам, массовые движения протеста, крестовые походы сторонников религиозных учений или поборников нравственности. Популярно мнение, будто моральный прогресс достигается исключительно в борьбе: сильные мира сего никогда не откажутся от своих привилегий, поэтому остальные должны сплотиться и отнять их силой[478].

Размышляя о моральном прогрессе, я, к своему величайшему удивлению, заметил, что первой костяшкой домино, запускавшей процесс таких изменений, не раз служило обоснованное рассуждение[479]. Некий философ формулирует тезисы, объясняющие, почему определенный обычай явно вреден, нерационален или несовместим с ценностями, которыми окружающие, по их же заявлениям, дорожат. Памфлет или манифест разлетается по миру, его переводят на другие языки, обсуждают в пабах, салонах и кофейнях, к нему прислушиваются правители и законодатели, он формирует общественное мнение. Со временем идея проникает в обывательские представления и становится частью правил приличия, теряя видимую связь с рассуждением, которому она всем этим обязана. Вряд ли кто-то в наши дни чувствует необходимость или в принципе дает себе труд приводить доводы, объясняющие, почему недопустимо рабство, или публичное выпускание кишок, или телесные наказания детей, — сейчас это самоочевидно. Но столетия назад обсуждались именно эти вопросы.

И изучив сегодня доводы, которые в итоге одержали верх, мы увидим, что они по-прежнему убедительны. Они взывают к разуму, неподвластному течению времени, поскольку удовлетворяют требованиям концептуальной согласованности, которые есть часть реальности как таковой. Разумеется, как мы узнали из главы 2, моральное суждение невозможно обосновать логически. Зато с помощью логики можно доказать, что рассматриваемое суждение несовместимо с каким-то другим, которое человек чтит, — или с ценностями наподобие жизни и счастья, на которые притязает почти каждый и которые почти каждый же готов признать законным желанием всех людей. Как мы видели в главе 3, несогласованность фатальна для рассуждения: с помощью набора утверждений, содержащего противоречие, можно доказать все что угодно; он абсолютно бесполезен.

Безусловно, мне следует с осторожностью постулировать причинность на основе корреляции, как и выделять из исторической мешанины факторов одну-единственную причину; поэтому я не стану утверждать, что хорошо обоснованное рассуждение и есть причина морального прогресса. Мы не можем провести рандомизированное контролируемое историческое испытание: разделить группу обществ пополам и одну ее часть подвергнуть воздействию убедительных трактатов о нравственности, а второй дать плацебо, нашпигованное заумной галиматьей. Мы не располагаем и достаточно большим набором данных о моральных триумфах, который позволил бы нам выделить в сети корреляций причинную связь. (Лучшее, что приходит на ум, — это кросс-национальные исследования, которые показывают, что при фиксированных мешающих параметрах социально-экономического развития показатели образования и доступа к информации — два критерия готовности к обмену идеями — в более раннюю эпоху предсказывают демократию и либеральные ценности в более позднюю.)[480] Так что я могу лишь привести примеры опередивших свое время рассуждений, которые, как заверяют нас историки, в свое время сформировали общественное мнение — и не потеряли убедительности и сегодня.

* * *

Начнем с преследования за религиозные убеждения. Действительно ли людям нужны были рациональные аргументы, чтобы понять, почему сжигать еретиков на костре как-то нехорошо? Как ни странно, да. В 1553 г. французский богослов Себастьян Кастеллио (1515–1563) сформулировал довод против религиозной нетерпимости, заметив, что догмы Жана Кальвина не подкреплены рассуждениями, и описав «логические следствия» его подхода:

Кальвин говорит, что он уверен в истине, и [другие секты] говорят то же самое; Кальвин говорит, что они не правы, и хочет судить их, но того же хотят и они. Так кто же должен быть судьей? Кто сделал Кальвина судьей над всеми сектами, чтобы он один мог убивать? У него есть Слово Божье, и у них тоже. Если дело его бесспорно, то для кого? Для Кальвина? Но тогда зачем он написал столько книг, провозглашая очевидную истину? <…> Ввиду этой неопределенности мы должны воспринимать еретиков просто как людей, с которыми мы не согласны. И если мы собираемся убивать еретиков, логическим следствием была бы война на уничтожение, потому что в своей правоте уверен каждый. Кальвину пришлось бы вторгнуться во Францию и во все другие государства, разрушить их города, предать мечу всех жителей, невзирая на возраст и пол, убить даже младенцев и скот[481].

XVI в. подарил нам еще одно опередившее свое время рассуждение против другого варварского обычая. Сегодня кажется очевидным, что война вредна детям и другим живым существам. Но на протяжении большей части истории войну считали благородным, святым, увлекательным, мужественным и славным занятием[482]. Превозносить войну перестанут только после катаклизмов XX в., но еще в 1517 г. семена пацифизма сеял один из «отцов современности» философ Эразм Роттердамский (1466–1536) в эссе «Возражение разума, религии и гуманности против войны». С чувством описав блага мира и ужасы войны, Эразм приступает к анализу войны с точки зрения рационального выбора, демонстрируя ее нулевую сумму выигрышей и отрицательную ожидаемую полезность:

К этим соображениям добавлю, что выгоды, получаемые от мира, распространяются далеко и широко и достигают огромных чисел; в войне, если что-нибудь обернется ко благу… выгоды достанутся только немногим, причем недостойным их. Безопасность одного оборачивается уничтожением другого; награда одного отнята у другого. Причина ликования одной стороны — для другой причина горя. Все, что есть плачевного в войне, — в высшей степени таково; а все, что, напротив, зовется удачей, — жестокая и варварская удача, презренное счастье, извлеченное из злоключений другого. А в итоге обычно выходит так, что у обеих сторон, и у победившей, и у побежденной, есть поводы для скорби. Я не знаю ни одной войны, сложившейся так во всех отношениях удачно, что завоеватель, если у него было сердце, чтобы чувствовать, или разумение, чтобы судить, как ему бы следовало, не раскаялся бы, что вообще в ней участвовал…

Если бы мы захотели честно подвести итог и точно вычислить стоимость войны и стоимость мира, нам пришлось бы признать, что мир можно приобрести за десятую долю тех усилий, трудов, бед, опасностей, издержек и крови, которые нужны, чтобы вести войну…

Цель войны — нанести противнику максимальный урон. Самая бесчеловечная цель… Но задумайтесь, можете ли вы навредить ему, не навредив в то же время и теми же средствами своим же людям. Только сумасшедший станет навлекать на себя столько неизбежных бед, когда совершенно неясно, как упадут в конце концов игральные кости войны[483].

Просвещение XVIII в. снабдило нас доводами и против других форм жестокости и угнетения. Как и в случае с религиозными гонениями, мы практически теряем дар речи, когда нас просят объяснить, почему в качестве уголовного наказания нельзя применять садистские пытки: потрошить и четвертовать, колесовать, сжигать на костре или распиливать людей пополам, начиная с паха. Но в памфлете 1764 г. экономист и философ-утилитарист Чезаре Беккариа (1738–1794) изложил аргументы против такого варварства, сформулировав издержки и выгоды уголовного наказания. Оправданная цель наказания, подчеркивает Беккариа, побудить людей не эксплуатировать окружающих, а ожидаемая полезность противоправных действий должна быть критерием, соответственно которому мы избираем карательные меры.

Чем более жестокими становятся наказания, тем более ожесточаются души людей, всегда подобно жидкостям, стремящиеся стать на один уровень с предметами, их окружающими, и всегда живая сила страстей приводит к тому, что по истечении сотни лет жестоких наказаний колесование внушает не больше страха, чем прежде внушала тюрьма. Для достижения цели наказания достаточно, чтобы зло наказания превышало выгоду, достигаемую преступлением, и в этот излишек зла должна входить также неизбежность наказания и потеря выгод, которые могло бы доставить преступление. Все, что свыше этого, является излишним и, следовательно, тираническим{42},[484].

Доводы Беккариа вкупе с аргументами, сформулированными философами Вольтером и Монтескье, способствовали запрету в Восьмой поправке к Конституции США «жестоких и необычных наказаний». К этой поправке обращаются и в наши дни, чтобы сузить диапазон типов смертной казни, узаконенных в Соединенных Штатах, и многие юридические эксперты считают, что окончательная отмена смертной казни как неконституционной — всего лишь вопрос времени[485].

В эпоху Просвещения мишенью рассуждений, по сей день сохраняющих свою актуальность, становились и другие формы варварства. Еще один великий утилитарист XVIII в., Иеремия Бентам (1748–1832), сформулировал первый систематический довод против криминализации гомосексуальности:

Что до причинения первичного ущерба, очевидно, что это никому не доставляет боли. Напротив, это дарит удовольствие… Оба партнера того желают. Если один из них принуждается, это уже другое деяние — не то, что мы имеем здесь в виду. Это уже преступление, имеющее совершенно иные последствия, — это причинение вреда; форма изнасилования… Что же касается опасности помимо боли, эта опасность, если она и есть, заключается в подаваемом примере. Какой же подается пример? Склонение других к участию в таких же деяниях; но эти деяния, как уже было доказано, не причиняют никому никакой боли[486].

Бентам также сформулировал довод против жестокого обращения с животными, на который и в наши дни опираются зоозащитники:

Может наступить день, когда остальная часть мира животных обретет те права, которые не могли быть отняты у них иначе, как рукой тирании. Французы уже открыли, что чернота кожи не есть основание для того, чтобы без какой-либо защиты бросить человеческое существо на волю мучителя. Может наступить день, когда люди признают, что число ног, шерстистость кожи или завершение os sacrum [крестца] — столь же недостаточные основания для того, чтобы предоставить чувствующее существо той же судьбе. Что еще должно прочерчивать эту непреодолимую границу [между человеком и животным]? Обладание разумом или, возможно, речью? Однако взрослая лошадь или собака несравненно более рациональные и общительные существа, чем младенец в возрасте одного дня, одной недели или даже одного месяца. Но предположим даже, что верно обратное. Что это означает? Вопрос не в том, могут ли они рассуждать или могут ли они говорить, но в том, могут ли они страдать[487].

Бентам сопоставляет незначимую с точки зрения морали разницу в цвете кожи людей и разницу в физических и интеллектуальных характеристиках биологических видов, и это не просто сравнение. Тем самым он предлагает нам поставить под сомнение свою инстинктивную реакцию на внешние признаки живых существ (реакцию системы 1, если угодно) и с помощью рассуждения прийти к последовательным убеждениям о том, кто заслуживает прав и защиты.

Стимулировать когнитивную рефлексию, проводя аналогию между защищенной группой и уязвимой, — популярный прием, применяя который проповедники нравственности подталкивают людей к осознанию собственных предубеждений и нетерпимости. Философ Питер Сингер, интеллектуальный преемник Бентама и самый последовательный современный защитник прав животных, называет этот процесс расширением круга[488].

Чаще всего такую аналогию проводили с рабством. В эпоху Просвещения имелось мощное аболиционистское движение, порожденное рассуждениями Жана Бодена (1530–1596), Джона Локка (1632–1704) и Монтескье (1689–1755)[489]. Доводы Локка и Монтескье против рабства легли и в основу критики ими абсолютной монархии, а заодно настойчивого требования, чтобы правительства законно облекались властью только с согласия подданных. Отправной точкой этого рассуждения стало опровержение посылки о естественной иерархии, о справедливости какого бы то ни было деления на аристократов и простолюдинов, вассалов и сюзеренов, хозяев и рабов. «Мы рождаемся свободными, так же как мы рождаемся разумными», — писал Локк{43},[490]. Люди по определению мыслящие, чувствующие, сознающие существа, и ни один не обладает естественным правом угнетать другого. В «Двух трактатах о правлении» (Two Treatises of Government), в главе, посвященной рабству, Локк развивает эту мысль:

Свобода людей в условиях существования системы правления заключается в том, чтобы жить в соответствии с постоянным законом, общим для каждого в этом обществе и установленным законодательной властью, созданной в нем; это свобода следовать моему собственному желанию во всех случаях, когда этого не запрещает закон, и не быть зависимым от непостоянной, неопределенной, неизвестной самовластной воли другого человека, в то время как естественная свобода заключается в том, чтобы не быть ничем связанным, кроме закона природы[491].

Основополагающую мысль, что равенство — это норма в отношениях между людьми, Томас Джефферсон (1743–1826) использовал для обоснования демократической формы правления:

Мы исходим из той самоочевидной истины, что все люди созданы равными и наделены их Творцом определенными неотчуждаемыми правами, к числу которых относятся жизнь, свобода и стремление к счастью. Для обеспечения этих прав людьми учреждаются правительства, черпающие свои законные полномочия из согласия управляемых{44}.

Может, Локк и надеялся, что его труды вдохновят одно из величайших достижений в истории человечества — развитие демократии, но он вряд ли мог предположить, что под их влиянием будет совершен и другой прорыв. В предисловии 1730 г. к своему сочинению «Некоторые размышления о браке» (Some Reflections upon Marriage) философ Мэри Эстел (1666–1731) пишет:

Если абсолютная власть не нужна в государстве, почему же она необходима в семье? Или если она необходима в семье, то почему не в государстве? Поскольку нет таких причин для одного, которые не послужили бы подкреплением другого… Если все мужчины рождаются свободными, то почему же все женщины рождаются рабынями? А кем же им быть, когда зависимость от непостоянной, неопределенной, неизвестной самовластной воли мужчины и есть совершенное состояние рабства?[492]

Звучит знакомо? Эстел умело присвоила доводы Локка (включая фразу «совершенное состояние рабства»), чтобы расшатать основы угнетения женщин, и это позволяет считать ее первой английской феминисткой. Задолго до того, как превратиться в организованное движение, феминизм появился на свет в качестве обоснованного рассуждения, которое вслед за Эстел подхватила философ Мэри Уолстонкрафт (1759–1797). В сочинении «В защиту прав женщин» (A Vindication of the Rights of Woman, 1792) Уолстонкрафт не только развивает мысль, что лишать женщин прав, которыми наделены мужчины, нелогично, но и доказывает, что любое допущение, будто женщины по природе своей не так умны или не заслуживают такого же доверия, как мужчины, сомнительно вследствие невозможности различить влияние природы и воспитания: женщинам не обеспечивают того образования и возможностей, что есть у мужчин. Уолстонкрафт начинает свою книгу с открытого письма к Талейрану, видному деятелю Французской революции, который считал, что égalité там или не égalité, а девочкам образование не нужно:

Представьте, что я обращаюсь к вам как к законодателю: если мужчины борются за свою свободу и им позволено самим определять, что есть их собственное счастье, разве закабалять женщин — логично и справедливо, даже если вы искренне верите, что действуете с расчетом способствовать их счастью? Кто сделал мужчину единственным судией, если женщина наравне с ним наделена даром разума?

Тираны всех мастей, от слабого короля до слабого отца семейства, рассуждают одинаково. Они с радостью попирают разум и при этом всегда утверждают, будто узурпировали власть только из соображений пользы. Разве вы не поступаете так же, когда, отказывая женщинам в гражданских и политических правах, принуждаете их к заточению в семье и пребыванию во тьме? Вы же, сэр, конечно, не станете утверждать, будто долг, не обоснованный разумно, может к чему-либо обязывать? Если в действительности их предназначение таково, это можно доказать разумными доводами; и в случае такой высшей обоснованности чем больше понимания обретут женщины, тем больше они будут преданы своему долгу, вполне осознавая его, поскольку, если они его не понимают, если их нравственность не основана на том же непреложном принципе, что и у мужчин, никакая власть не в силах заставить их добродетельно исполнять свой долг. Они могут быть удобными рабынями, но рабство будет оказывать свое неизменное влияние, принижая и хозяина, и несчастного зависимого[493].

А если говорить о рабстве как таковом, по-настоящему убедительные доводы против этого отвратительного института привел литератор, редактор и государственный деятель Фредерик Дуглас (1818–1895). Сам рожденный в рабстве, Дуглас умел пробудить в людях жгучее сострадание к мукам порабощенных, а будучи одним из величайших в истории ораторов, он будоражил души ритмом и эмоциональностью речи. Ораторский талант Дугласа усиливал воздействие его железной моральной аргументации. В своей самой известной речи «Что для раба 4 июля?» (1852) Дуглас апофатически отверг всякую необходимость формулировать аргументы против рабства с опорой на «правила логики», поскольку, заявил он, доказывать тут нечего, а затем поступил ровно наоборот. Вот, например:

В штате Вирджиния насчитывается семьдесят два преступления, которые, будучи совершены черным (неважно, насколько он невежествен), наказываются смертной казнью; и только два из них караются смертью, если их совершит белый человек. Что это, если не признание, что раб — нравственное, разумное и ответственное существо? Человеческое достоинство раба доказано уже этим. Оно признано тем фактом, что своды законов южных штатов напичканы актами, которые под страхом серьезных штрафов и санкций запрещают обучать раба чтению и письму. Когда вы покажете мне такой же закон, касающийся полевых зверей, тогда я, может, и соглашусь обсудить с вами принадлежность раба к роду человеческому[494].

Дуглас отметил, что «в нынешние времена нужна едкая ирония, а не убедительные доводы», а затем ткнул аудиторию носом в обширный перечень противоречий в ее системе верований:

Вы предаете анафеме коронованных тиранов России и Австрии, кичитесь своими демократическими институтами и сами же при этом выступаете орудиями и охранителями тиранов Вирджинии и Каролины. Вы зовете на свои берега беглецов от угнетения в других странах, чествуете их банкетами, приветствуете овациями, восторгаетесь ими, произносите здравицы в их честь, салютуете им, защищаете их и осыпаете их деньгами, но беглецов из ваших собственных земель вы объявляете в розыск, преследуете, арестовываете, стреляете в них и убиваете…

Вы способны подставить грудь под огонь британской артиллерии, чтобы избавиться от трехпенсового налога на чай; и при этом вырываете последний с трудом заработанный фартинг из рук чернокожих тружеников, ваших же соотечественников.

Наконец, предвосхищая риторику Мартина Лютера Кинга более чем за столетие до него, Дуглас призывал нацию соответствовать своему учредительному документу:

Вы на весь мир заявляете, и весь мир услышал, как вы провозгласили, что «исходите из той самоочевидной истины, что все люди созданы равными и наделены их Творцом определенными неотчуждаемыми правами, к числу которых относятся жизнь, свобода и стремление к счастью», и при этом вы держите в жестокой неволе, которая, по словам вашего же Томаса Джефферсона, «хуже веков той, против которой восстали ваши отцы», седьмую часть населения своей страны.

Тот факт, что Дуглас и Кинг одобрительно цитировали Джефферсона, который был тем еще лицемером и в некоторых отношениях бесчестным человеком, не только не умаляет рациональности их доводов, но усиливает ее. Добродетельность людей должна волновать нас, если мы рассматриваем их как друзей, но не в том случае, когда мы оцениваем идеи, которые они высказывают. Идеи бывают истинными или ложными, последовательными или противоречивыми, содействующими или препятствующими общему благу, и это не зависит от того, кто их высказывает. Равенство разумных существ, проистекающее из логической нерелевантности различия между «я» и «ты», — идея, которую люди на протяжении всей истории открывают заново, передают другим и распространяют на все новых живых существ, расширяя круг сочувствия, словно моральный аналог темной энергии.

Разумные доводы, побуждающие людей приводить свои действия в соответствие со своими принципами и целью процветания человечества, сами по себе не могут изменить мир к лучшему. Но они определяли и должны определять направление движения к переменам. Именно в этом отличие нравственной силы от грубой силы, марша за справедливость от толпы линчевателей, прогресса человеческого общества от разрушения этого общества. И чтобы гарантировать, что моральный прогресс продлится, что отвратительные обычаи наших дней покажутся потомкам такими же дикими, какими нам кажутся рабские рынки и сожжение еретиков, нам нужны рациональные аргументы, способные обнажить нравственные проблемы и указать пути их решения.

Способность рациональности направлять моральный прогресс неотделима от ее же способности направлять прогресс материальный и подсказывать мудрые решения на жизненном пути. Наше умение понемногу отвоевывать у безжалостной Вселенной всё новые блага и, несмотря на несовершенство человеческой природы, проявлять милосердие к окружающим обусловлено пониманием объективных законов, выходящих за рамки индивидуального опыта. Мы — биологический вид, который выработал элементарную способность к рассуждению, а затем обнаружил формулы и институциональные структуры, умножающие ее мощь. Они знакомят нас с идеями и демонстрируют нам реалии, которые, хотя и идут вразрез с нашими интуитивными представлениями, не становятся от этого менее истинными.

Рекомендуем книги по теме

Лучшее в нас: Почему насилия в мире стало меньше

Стивен Пинкер

Биология добра и зла: Как наука объясняет наши поступки

Роберт Сапольски

Критическое мышление: Анализируй, сомневайся, формируй свое мнение

Том Чатфилд

Истоки морали: В поисках человеческого у приматов

Франс Де Вааль

Библиография

Abelson, R. P. 1986. Beliefs are like possessions. Journal for the Theory of Social Behaviour, 16, 223–50. https://doi.org/10.1111/j.1468–5914.1986.tb00078.x.

Abito, J. M., & Salant, Y. 2018. The effect of pr duct misperception on economic outcomes: Evidence from the extended warranty market. Review of Economic Studies, 86, 2285–318. https://doi.org/10.1093/restud/rdy045.

Acerbi, A. 2019. Cognitive attraction and online misinformation. Palgrave Communications, 5, 1–7. https://doi.org/10.1057/s41599-019-0224-y.

Aggarwal, C. C. 2018. Neural networks and deep learning. New York: Springer.

Ainslie, G. 2001. Breakdown of will. New York: Cambridge University Press.

Alexander, S. 2018. Conflict vs. mistake. Slate Star Codex. https://slatestarcodex.com/2018/01/24/conflict-vs-mistake/.

Ali, R. 2011. Dear colleague letter (policy guidance from the assistant secretary for civil rights). US Department of Education. https://www2.ed.gov/about/offices/list/ocr/letters/colleague-201104.html.

Allais, M. 1953. Le comportement de l’homme rationnel devant le risque: Critique des postulats et axiomes de l’école Americaine. Econometrica, 21, 503–46. https://doi.org/10.2307/1907921.

American Academy of Arts and Sciences. 2018. Perceptions of science in America. Cambridge, MA: American Academy of Arts and Sciences. https://www.amacad.org/publication/perceptions-science-america.

Appiah, K. A. 2010. The honor code: How moral revolutions happen. New York: W. W. Norton.

Arbital. 2020. Bayes’ rule. https://arbital.com/p/bayes_rule/?l=1zq.

Arkes, H. R., Gigerenzer, G., & Hertwig, R. 2016. How bad is incoherence? Decision, 3, 20–39. https://doi.org/10.1037/dec0000043.

Arkes, H. R., & Mellers, B. A. 2002. Do juries meet our expectations? Law and Human Behavior, 26, 625–39. https://doi.org/10.1023/A:1020929517312.

Armstrong, S. L., Gleitman, L. R., & Gleitman, H. 1983. What some concepts might not be. Cognition, 13, 263–308. https://doi.org/10.1016/0010-0277(83)90012-4.

Ashby, F. G., Alfonso-Reese, L. A., Turken, A. U., & Waldron, E. M. 1998. A neuropsychological theory of multiple systems in category learning. Psychological Review, 105, 442–81. https://doi.org/10.1037/0033-295X.105.3.442.

Astell, M. 1730/2010. Some reflections upon marriage. To which is added a preface, in answer to some objections. Farmington Hills, MI: Gale ECCO.

Bacon, F. 1620/2017. Novum organum. Seattle, WA: CreateSpace.

Bankoff, C. 2014. Dick Cheney simply does not care that the CIA tortured in-nocent people. New York Magazine, Dec. 14. https://nymag.com/intelligencer/2014/12/cheney-alright-with-torture-of-innocent-people.html.

Bar-Hillel, M. 1980. The base-rate fallacy in probability judgments. Acta Psychologica, 44, 211–33. https://doi.org/10.1016/0001-6918(80)90046-3.

Baron, J. 2012. Applying evidence to social programs. New York Times, Nov. 29. https://economix.blogs.nytimes.com/2012/11/29/applying-evidence-to-social-programs/.

Baron, J. 2019. Actively open-minded thinking in pol tics. Cognition, 188, 8–18. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.10.004

Baron, J., & Jost, J. T. 2019. False equivalence: Are liberals and conservatives in the United States equally biased? Perspectives on Psychological Science, 14, 292–303. https://doi.org/10.1177/1745691618788876.

Basterfield, C., Lilienfeld, S. O., Bowes, S. M., & Costello, T. H. 2020. The Nobel disease: When intelligence fails to protect against irrationality. Skeptical Inquirer, May. https://skepticalinquirer.org/2020/05/the-nobel-disease-when-intelligence-fails-to-protect-against-irrationality/.

Batt, J. 2004. Stolen innocence: A mother’s fight for justice — the authorised story of Sally Clark. London: Ebury Press.

Baumard, N., & Boye, P. 2013. Religious beliefs as reflective elaborations on intuitions: A modified dual-process model. Current Directions in Psychological Science, 22, 295–300. https://doi.org/10.1177/0963721413478610.

Baumeister, R. F., Stillwell, A., & Wotman, S. R. 1990. Victim and perpetrator accounts of interpersonal conflict: Autobiographical narratives about anger. Journal of Personality and Social Psychology, 59, 994–1005. https://doi.org/10.1037/0022-3514.59.5.994.

Baumeister, R. F., & Tierney, J. 2012. Willpower: Rediscovering the greatest human strength. London: Penguin.

Bazelon, E., & Larimore, R. 2009. How often do women falsely cry rape? Slate, Oct. 1. https://slate.com/news-and-politics/2009/10/why-it-s-so-hard-to-quantify-false-rape-charges.html.

BBC News. 2004. Avoid gold teeth, says Turkmen leader. Apr. 7. http://news.bbc.co.uk/2/hi/asia-pacific/3607467.stm.

BBC News. 2020. The Crown: Netflix has «no plans» for a fiction warning. Dec. 6. https://www.bbc.com/news/entertainment-arts-55207871.

Beccaria, C. 1764/2010. On crimes and punishments and other writings (R. Davies, trans.; R. Bellamy, ed.). New York: Cambridge University Press.

Bell, E. T. 1947. The development of mathematics (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.

Bentham, J. 1789. An introduction to the principles of morals and legislation. https://www.econlib.org/library/Bentham/bnthPML.html.

Bentham, J., & Crompton, L. 1785/1978. Offences against one’s self: Paederasty (part I). Journal of Homosexuality, 3, 389–405. https://doi.org/10.1300/J082v03n04_07.

Binmore, K. 1991. Fun and games: A text on game theory. Boston: Houghton Mifflin.

Binmore, K. 2007. Game theory: A very short introduction. New York: Oxford University Press.

Binmore, K. 2008. Do conventions need to be common knowledge? Topoi, 27, 17–27. https://doi-org.ezp-prod1.hul.harvard.edu/10.1007/s11245–008–9033–4.

Blackwell, M. 2020. Black Lives Matter and the mechanics of conformity. Quillette, Sept. 17. https://quillette.com/2020/09/17/black-lives-matter-and-the-mechanics-of-conformity/.

Block, W. 1976/2018. Defending the undefendable. Auburn, AL: Ludwig von Mises Institute.

Bloom, P. 2003. Descartes’ baby: How the science of child development explains what makes us human. New York: Basic Books.

Bond, M. 2009. Risk school. Nature, 461, 1189–92, Oct. 28.

Bornstein, D. 2012. The dawn of the evidence-based budget. New York Times, May 30. https://opinionator.blogs.nytimes.com/2012/05/30/worthy-of-government-funding-prove-it.

Bornstein, D., & Rosenberg, T. 2016. When reportage turns to cynicism. New York Times, Nov. 14. https://www.nytimes.com/2016/11/15/opinion/when-reportage-turns-to-cynicism.html.

Braverman, B. 2018. Why you should steer clear of extended warranties. Consumer Reports, Dec. 22. https://www.consumerreports.org/extended-warranties/steer-clear-extended-warranties/.

Breyer, S. 1993. Breaking the vicious circle: Toward effective risk regulation. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Bruine de Bruin, W., Parker, A. M., & Fischhoff, B. 2007. Individual differences in adult decision-making competence. Journal of Personality and Social Psychology, 92, 938–56. https://doi.org/10.1037/0022-3514.92.5.938.

Brunvand, J. H. 2014. Too good to be true: The colossal book of urban legends (rev. ed.). New York: W. W. Norton.

Bump, P. 2020. Trump’s effort to steal the election comes down to some utterly ridiculous statistical claims. Washington Post, Dec. 9. https://www.washingtonpost.com/politics/2020/12/09/trumps-effort-steal-election-comes-down-some-utterly-ridiculous-statistical-claims/.

Burns, K. 2010. At veterinary colleges, male students are in the minority. American Veterinary Medical Association, Feb. 15. https://www.avma.org/javma-news/2010-02-15/veterinary-colleges-male-students-are-minority.

Caldeira, K., Emanuel, K., Hansen, J., & Wigley, T. 2013. Top climate change scientists’ letter to policy influencers. CNN, Nov. 3. https://www.cnn.com/2013/11/03/world/nuclear-energy-climate-change-scientists-letter/index.html.

Campbell, B., & Manning, J. 2018. The rise of victimhood culture: Microaggressions, safe spaces, and the new culture wars. London: Palgrave Macmillan.

Caplan, B. 2017. What’s wrong with the rationality community. EconLog, Apr. 4. https://www.econlib.org/archives/2017/04/whats_wrong_wit_22.html.

Carroll, L. 1895. What the tortoise said to Achilles. Mind, 4, 178–80.

Carroll, L. 1896/1977. Symbolic logic. In W. W. Bartley, ed., Lewis Carroll’s Symbolic Logic. New York: Clarkson Potter.

Carroll, S. M. 2016. The big picture: On the origins of life, meaning, and the universe itself. New York: Penguin Random House.

Cesario, J., & Johnson, D. J. 2020. Statement on the retraction of «Officer characteristics and racial disparities in fatal officer-involved shootings.» https://doi.org/10.31234/osf.io/dj57k.

Chagnon, N. A. 1997. Yanomamö (5th ed.). Fort Worth, TX: Harcourt Brace.

Chapman, L. J., & Chapman, J. P. 1967. Genesis of popular but erroneous psychodiagnostic observations. Journal of Abnormal Psychology, 72, 193–204. https://doi.org/10.1037/h0024670.

Chapman, L. J., & Chapman, J. P. 1969. Illusory correlation as an obstacle to the use of valid psychodiagnostic signs. Journal of Abnormal Psychology, 74, 271–80. https://doi.org/10.1037/h0027592.

Charlesworth, T. E. S., & Banaji, M. R. 2019. Patterns of implicit and explicit attitudes: I. Long-term change and stability from 2007 to 2016. Psychological Science, 30, 174–92. https://doi.org/10.1177/0956797618813087.

Cheng, P. W., & Holyoak, K. J. 1985. Pragmatic reasoning schemas. Cognitive Psychology, 17, 391–416. https://doi.org/10.1016/0010-0285(85)90014-3.

Chivers, T. 2019. The AI does not hate you: Superintelligence, rationality and the race to save the world. London: Weidenfeld & Nicolson.

Chomsky, N. 1972/2006. Language and mind (extended ed.). New York: Cambridge University Press.

Chwe, M. S.-Y. 2001. Rational ritual: Culture, coordination, and common knowledge. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Clegg, L. F. 2012. Protean free will. Unpublished manuscript, California Institute of Technology. https://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20120328-152031480.

Cohen, I. B. 1997. Science and the Founding Fathers: Science in the political thought of Thomas Jefferson, Benjamin Franklin, John Adams, and James Madison. New York: W. W. Norton.

Cohn, A., Maréchal, M. A., Tannenbaum, D., & Zünd, C. L. 2019. Civic honesty around the globe. Science, 365, 70–73. https://doi.org/10.1126/science.aau8712.

Cohon, R. 2018. Hume’s moral philosophy. In E. N. Zalta, ed., The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/hume-moral/.

Cole, M., Gay, J., Glick, J., & Sharp, D. W. 1971. The cultural context of learning and thinking. New York: Basic Books.

Combs, B., & Slovic, P. 1979. Newspaper coverage of causes of death. Journalism Quarterly, 56, 837–49.

Cosmides, L. 1989. The logic of social exchange: Has natural selection shaped how humans reason? Studies with the Wason selection task. Cognition, 31, 187–276. https://doi.org/10.1016/0010-0277(89)90023-1.

Cosmides, L., & Tooby, J. 1996. Are humans good intuitive statisticians after all? Rethinking some conclusions from the literature on judgment under uncertainty. Cognition, 58, 1–73. https://doi.org/10.1016/0010-0277(95)00664-8.

Coyne, J. A. 2015. Faith versus fact: Why science and religion are incompatible. New York: Penguin.

Crockett, Z. 2015. The time everyone «corrected» the world’s smartest woman. Priceonomics, Feb. 19. https://priceonomics.com/the-time-everyone-corrected-the-worlds-smartest/.

Curtis, G. N. 2020. The Fallacy Files taxonomy of logical fallacies. https://www.fallacyfiles.org/taxonnew.htm.

Dasgupta, P. 2007. The Stern Review’s economics of climate change. National Institute Economic Review, 199, 4–7. https://doi.org/10.1177/0027950107077111. Davis, D. B. 1984. Slavery and human progress. New York: Oxford University Press.

Dawes, R. M., Faust, D., & Meehl, P. E. 1989. Clinical versus actuarial judgment. Science, 243, 1668–74. https://doi.org/10.1126/science.2648573.

Dawkins, R. 1976/2016. The selfish gene (40th anniv. ed.). New York: Oxford University Press.

Dawkins, R. 2006. The God delusion. New York: Houghton Mifflin.

Dawson, E., Gilovich, T., & Regan, D. T. 2002. Motivated reasoning and performance on the Wason selection task. Personality and Social Psychology Bulletin, 28, 1379–87. https://doi.org/10.1177/014616702236869.

De Freitas, J., Thomas, K., DeScioli, P., & Pinker, S. 2019. Common knowledge, coordination, and strategic mentalizing in human social life. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116, 13751–58. https://doi.org/10.1073/pnas.1905518116.

de Lazari-Radek, K., & Singer, P. 2012. The objectivity of ethics and the unity of practical reason. Ethics, 123, 9–31. https://doi.org/10.1086/667837.

De Zutter, A., Horselenberg, R., & van Koppen, P. J. 2017. The prevalence of false allegations of rape in the United States from 2006–2010. Journal of Forensic Psychology, 2. https://doi.org/10.4172/2475-319X.1000119.

Deary, I. J. 2001. Intelligence: A very short introduction. New York: Oxford University Press.

DellaVigna, S., & Kaplan, E. 2007. The Fox News effect: Media bias and voting. Quarterly Journal of Economics, 122, 1187–234. https://doi.org/10.1162/qjec.122.3.1187.

Dennett, D. C. 2006. Breaking the spell: Religion as a natural phenomenon. New York: Penguin.

Dennett, D. C. 2013. Intuition pumps and other tools for thinking. New York: W. W. Norton.

Ditto, P. H., Clark, C. J., Liu, B. S., Wojcik, S. P., Chen, E. E., et al. 2019. Partisan bias and its discontents. Perspectives on Psychological Science, 14, 304–16. https://doi.org/10.1177/1745691618817753.

Ditto, P. H., Liu, B. S., Clark, C. J., Wojcik, S. P., Chen, E. E., et al. 2019. At least bias is bipartisan: A meta-analytic comparison of partisan bias in liberals and conservatives. Perspectives on Psychological Science, 14, 273–91. https://doi.org/10.1177/1745691617746796.

Donaldson, H., Doubleday, R., Hefferman, S., Klondar, E., & Tummarello, K. 2011. Are talking heads blowing hot air? An analysis of the accuracy of forecasts in the political media. Hamilton College. https://www.hamilton.edu/documents/Analysis-of-Forcast-Accuracy-in-the-Political-Media.pdf.

Douglass, F. 1852/1999. What to the slave is the Fourth of July? In P. S. Foner, ed., Frederick Douglass: Selected speeches and writings. Chicago: Lawrence Hill.

Duffy, B. 2018. The perils of perception: Why we’re wrong about nearly everything. London: Atlantic Books.

Eagle, A. 2019. Chance versus randomness. In E. N. Zalta, ed., The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/chance-randomness/.

Earman, J. 2002. Bayes, Hume, Price, and miracles. Proceedings of the British Academy, 113, 91–109.

Edwards, A. W. F. 1996. Is the Pope an alien? Nature, 382, 202. https://doi.org/10.1038/382202b0.

Einstein, A. 1981. Albert Einstein, the human side: New glimpses from his archives (H. Dukas & B. Hoffman, eds.). Princeton, NJ: Princeton University Press.

Eisenstein, E. L. 2012. The printing revolution in early modern Europe (2nd ed.). New York: Cambridge University Press.

Eliot, G. 1883/2017. Essays of George Eliot (T. Pinney, ed.). Philadelphia: Routledge.

Ellickson, R. C. 1991. Order without law: How neighbors settle disputes. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Elster, J., ed. 1998. Deliberative democracy. New York: Cambridge University Press.

Emerson, R. W. 1841/1993. Self-reliance and other essays. New York: Dover.

Erasmus, D. 1517/2017. The complaint of peace: To which is added, Antipolemus; or, the plea of reason, religion, and humanity, against war. Miami, FL: HardPress.

Erceg, N., Galić, Z., & Bubić, A. 2019. «Dysrationalia» among university students: The role of cognitive abilities, different aspects of rational thought and self-control in explaining epistemically suspect beliefs. Europe’s Journal of Psychology, 15, 159–75. https://doi.org/10.5964/ejop.v15i1.1696.

Evans, J. St. B. T. 2012. Dual-process theories of deductive reasoning: Facts and fallacies. In K. J. Holyoak & R. G. Morrison, eds., The Oxford Handbook of Thinking and Reasoning. Oxford: Oxford University Press.

Fabrikant, G. 2008. Humbler, after a streak of magic. New York Times, May 11. https://www.nytimes.com/2008/05/11/business/11bill.html.

Federal Aviation Administration. 2016. Pilot’s handbook of aeronautical knowledge. Oklahoma City: US Department of Transportation. https://www.faa.gov/regulations_policies/handbooks_manuals/aviation/phak/media/pilot_hand book.pdf.

Federal Bureau of Investigation. 2019. Crime in the United States, expanded homicide data table 1. https://ucr.fbi.gov/crime-in-the-u.s/2019/crime-in-the-u.s.-2019/tables/expanded-homicide-data-table-1.xls.

Feller, W. 1968. An introduction to probability theory and its applications. New York: Wiley.

Fiddick, L., Cosmides, L., & Tooby, J. 2000. No interpretation without representation: The role of domain-specific representations and inferences in the Wason selection task. Cognition, 77, 1–79. https://doi.org/10.1016/S0010-0277(00)00085-8.

Finkel, E. J., Bail, C. A., Cikara, M., Ditto, P. H., Iyengar, S., et al. 2020. Political sectarianism in America. Science, 370, 533–36. https://doi.org/10.1126/science.abe1715.

Fishkin, J. S. 2011. When the people speak: Deliberative democracy and public consultation. New York: Oxford University Press.

Flaherty, C. 2020. Failure to communicate: Professor suspended for saying a Chinese word that sounds like a racial slur in English. Inside Higher Ed. https://www.insidehighered.com/news/2020/09/08/professor-suspended-saying-chinese-word-sounds-english-slur.

Fodor, J. A. 1968. Psychological explanation: An introduction to the philosophy of psychology. New York: Random House.

Fox, C. 2020. Social media: How might it be regulated? BBC News, Nov. 12. https://www.bbc.com/news/technology-54901083.

Frank, R. H. 1988. Passions within reason: The strategic role of the emotions. New York: W. W. Norton.

Frederick, S. 2005. Cognitive reflection and decision making. Journal of Economic Perspectives, 19, 25–42. https://doi.org/10.1257/089533005775196732.

French, C. 2012. Precognition studies and the curse of the failed replications. The Guardian, Mar. 15. http://www.theguardian.com/science/2012/mar/15/precognition-studies-curse-failed-replications.

Friedersdorf, C. 2018. Why can’t people hear what Jordan Peterson is actually saying? The Atlantic, Jan. 22. https://www.theatlantic.com/politics/archive/2018/01/putting-monsterpaint-onjordan-peterson/550859/.

Friesen, J. P., Campbell, T. H., & Kay, A. C. 2015. The psychological advantage of unfalsifiability: The appeal of untestable religious and political ideologies. Journal of Personality and Social Psychology, 108, 515–29. https://doi.org/10.1037/pspp0000018.

Galton, F. 1886. Regression towards mediocrity in hereditary stature. Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland, 15, 246–63.

Gampa, A., Wojcik, S. P., Motyl, M., Nosek, B. A., & Ditto, P. H. 2019. (Ideo)logical reasoning: Ideology impairs sound reasoning. Social Psychological and Personality Science, 10, 1075–83. https://doi.org/10.1177/1948550619829059.

Gardner, M. 1959. Problems involving questions of probability and ambiguity. Scientific American, 201, 174–82.

Gardner, M. 1972. Why the long arm of coincidence is usually not as long as it seems. Scientific American, 227.

Gelman, A., & Loken, E. 2014. The statistical crisis in science. American Scientist, 102, 460–65.

Gelman, S. A. 2005. The essential child: Origins of essentialism in everyday thought. New York: Oxford University Press.

Gettier, E. L. 1963. Is justified true belief knowledge? Analysis, 23, 121–23.

Gigerenzer, G. 1991. How to make cognitive illusions disappear: Beyond «heuristics and biases.» European Review of Social Psychology, 2, 83–115. https://doi.org/10.1080/14792779143000033.

Gigerenzer, G. 1996. On narrow norms and vague heuristics: A reply to Kahneman and Tversky. Psychological Review, 103, 592–96. https://doi.org/10.1037/0033-295X.103.3.592.

Gigerenzer, G. 1998. Ecological intelligence: An adaptation for frequencies. In D. D. Cummins & C. Allen, eds., The evolution of mind. New York: Oxford University Press.

Gigerenzer, G. 2004. Gigerenzer’s Law of Indispensable Ignorance. Edge. https://www.edge.org/response-detail/10224.

Gigerenzer, G. 2006. Out of the frying pan into the fire: Behavioral reactions to terrorist attacks. Risk Analysis, 26, 347–51. https://doi.org/10.1111/j.1539–6924.2006.00753.x.

Gigerenzer, G. 2008a. The evolution of statistical thinking. In G. Gigerenzer, ed., Rationality for mortals: How people cope with uncertainty. New York: Oxford University Press.

Gigerenzer, G. 2008b. Rationality for mortals: How people cope with uncertainty. New York: Oxford University Press.

Gigerenzer, G. 2011. What are natural frequencies? BMJ, 343, d6386. https://doi.org/10.1136/bmj.d6386.

Gigerenzer, G. 2014. Breast cancer screening pamphlets mislead women. BMJ, 348, g2636. https://doi.org/10.1136/bmj.g2636.

Gigerenzer, G. 2015. On the supposed evidence for libertarian paternalism. Review of Philosophy and Psychology, 6, 361–83. https://doi.org/10.1007/s13164-015-0248-1.

Gigerenzer, G. 2018a. The Bias Bias in behavioral economics. Review of Behavioral Economics, 5, 303–36. https://doi.org/10.1561/105.00000092.

Gigerenzer, G. 2018b. Statistical rituals: The replication delusion and how we got there. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1, 198–218. https://doi.org/10.1177/2515245918771329.

Gigerenzer, G., & Garcia-Retamero, R. 2017. Cassandra’s regret: The psychology of not wanting to know. Psychological Review, 124, 179–96.

Gigerenzer, G., Hertwig, R., Van Den Broek, E., Fasolo, B., & Katsikopoulos, K. V. 2005. «A 30 % chance of rain tomorrow»: How does the public understand probabilistic weather forecasts? Risk Analysis: An International Journal, 25, 623–29. https://doi.org/10.1111/j.1539–6924.2005.00608.x.

Gigerenzer, G., & Kolpatzik, K. 2017. How new fact boxes are explaining medical risk to millions. BMJ, 357, j2460. https://doi.org/10.1136/bmj.j2460.

Gigerenzer, G., Krauss, S., & Vitouch, O. 2004. The null ritual: What you always wanted to know about significance testing but were afraid to ask. In D. Kaplan, ed., The Sage Handbook of Quantitative Methodology for the Social Sciences. Thousand Oaks, CA: Sage.

Gigerenzer, G., Swijtink, Z., Porter, T., Daston, L., Beatty, J., et al. 1989. The empire of chance: How probability changed science and everyday life. New York: Cambridge University Press.

Gilbert, B. 2019. The 10 most-viewed fake-news stories on Facebook in 2019 were just revealed in a new report. Business Insider, Nov. 6. https://www.businessinsider.com/most-viewed-fake-news-stories-shared-on-facebook-2019-2019-11.

Gilovich, T., Vallone, R., & Tversky, A. 1985. The hot hand in basketball: On the misperception of random sequences. Cognitive Psychology, 17, 295–314. https://doi.org/10.1016/0010-0285(85)90010-6.

Glaeser, E. L. 2004. Psychology and the market. American Economic Review, 94, 408–13. http://www.jstor.org/stable/3592919.

Goda, G. S., Levy, M. R., Manchester, C. F., Sojourner, A., & Tasoff, J. 2015. The role of time preferences and exponential-growth bias in retirement savings. National Bureau of Economic Research Working Paper Series, no. 21482. https://doi.org/10.3386/w21482.

Goldstein, J. S. 2010. Chicken dilemmas: Crossing the road to cooperation. In I. W. Zartman & S. Touval, eds., International cooperation: The extents and limits of multilateralism. New York: Cambridge University Press.

Goldstein, J. S. 2011. Winning the war on war: The decline of armed conflict world-wide. New York: Penguin.

Goldstein, J. S., & Qvist, S. A. 2019. A bright future: How some countries have solved climate change and the rest can follow. New York: PublicAffairs.

Goldstein, J. S., Qvist, S. A., & Pinker, S. 2019. Nuclear power can save the world. New York Times, Apr. 6. https://www.nytimes.com/2019/04/06/opinion/sunday/climate-change-nuclear-power.html.

Goldstein, R. N. 2006. Betraying Spinoza: The renegade Jew who gave us modernity.

New York: Nextbook/Schocken.

Goldstein, R. N. 2010. 36 arguments for the existence of God: A work of fiction. New York: Pantheon.

Goldstein, R. N. 2013. Plato at the Googleplex: Why philosophy won’t go away. New York: Pantheon.

Goldstein-Rose, S. 2020. The 100 % solution: A plan for solving climate change. New York: Melville House.

Good, I. 1996. When batterer becomes murderer. Nature, 381, 481. https://doi.org/10.1038/381481a0.

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. 2016. Deep learning. Cambridge, MA: MIT Press.

Gould, S. J. 1988. The streak of streaks. New York Review of Books. https://www.nybooks.com/articles/1988/08/18/the-streak-of-streaks/.

Gould, S. J. 1999. Rocks of ages: Science and religion in the fullness of life. New York: Ballantine.

Gracyk, T. 2020. Hume’s aesthetics. In E. N. Zalta, ed., Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/sum2020/entries/hume-aesthetics/.

Granberg, D., & Brown, T. A. 1995. The Monty Hall dilemma. Personality & Social Psychology Bulletin, 21, 711–23. https://doi.org/10.1177/0146167295217006.

Grayling, A. C. 2007. Toward the light of liberty: The struggles for freedom and rights that made the modern Western world. New York: Walker.

Green, D. M., & Swets, J. A. 1966. Signal detection theory and psychophysics. New York: Wiley.

Greene, J. 2013. Moral tribes: Emotion, reason, and the gap between us and them. New York: Penguin.

Grice, H. P. 1975. Logic and conversation. In P. Cole & J. L. Morgan, eds., Syntax and semantics, vol. 3, Speech acts. New York: Academic Press.

Haidt, J. 2012. The righteous mind: Why good people are divided by politics and religion. New York: Pantheon.

Haidt, J. 2016. Why universities must choose one telos: truth or social justice. Heterodox Academy, Oct. 16. https://heterodoxacademy.org/blog/one-telos-truth-or-social-justice-2/.

Hájek, A. 2019. Interpretations of probability. In E. N. Zalta, ed., The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/fall2019/entries/probability-interpret/.

Hallsworth, M., & Kirkman, E. 2020. Behavioral insights. Cambridge, MA: MIT Press.

Hamilton, I. A. 2018. Jeff Bezos explains why his best decisions were based off intuition, not analysis. Inc., Sept. 14. https://www.inc.com/business-insider/amazon-ceo-jeff-bezos-says-his-best-decision-were-made-when-he-followed-his-gut.html.

Harris, S. 2005. The end of faith: Religion, terror, and the future of reason. New York: W. W. Norton.

Hastie, R., & Dawes, R. M. 2010. Rational choice in an uncertain world: The psychology of judgment and decision making (2nd ed.). Los Angeles: Sage.

Henderson, L. 2020. The problem of induction. In E. N. Zalta, ed., The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/spr2020/entries/induction-problem/.

Henrich, J., Heine, S. J., & Norenzayan, A. 2010. The weirdest people in the world? Behavioral and Brain Sciences, 33, 61–83. https://doi.org/10.1017/S0140525X0999152X.

Hertwig, R., & Engel, C. 2016. Homo ignorans: Deliberately choosing not to know. Perspectives on Psychological Science, 11, 359–72.

Hertwig, R., & Gigerenzer, G. 1999. The «conjunction fallacy» revisited: How intelligent inferences look like reasoning errors. Journal of Behavioral Decision Making, 12, 275–305. https://doi/10.1002/(SICI)1099–0771(199912)12:4<275::AID-BDM323>3.0.CO;2-M

Hobbes, T. 1651/1957. Leviathan. New York: Oxford University Press.

Hoffrage, U., Lindsey, S., Hertwig, R., & Gigerenzer, G. 2000. Communicating statistical information. Science, 290, 2261–62. https://doi.org/10.1126/science.290.5500.2261.

Holland, P. W. 1986. Statistics and causal inference. Journal of the American Statistical Association, 81, 945–60. https://doi.org/10.2307/2289064.

Homer. 700 BCE/2018. The Odyssey (E. Wilson, trans.). New York: W. W.

Norton. Hood, B. 2009. Supersense: Why we believe in the unbelievable. New York: Harper-Collins.

Horowitz, D. L. 2001. The deadly ethnic riot. Berkeley: University of California Press.

Hume, D. 1739/2000. A treatise of human nature. New York: Oxford University Press.

Hume, D. 1748/1999. An enquiry concerning human understanding. New York: Oxford University Press.

Hunt, L. 2007. Inventing human rights: A history. New York: W. W. Norton.

Ichikawa, J. J., & Steup, M. 2018. The analysis of knowledge. In E. N. Zalta, ed., The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/knowledge-analysis/.

Ioannidis, J. P. A. 2005. Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2, e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124.

James, W. 1890/1950. The principles of psychology. New York: Dover.

Jarvis, S., Deschenes, O., & Jha, A. 2019. The private and external costs of Germany’s nuclear phase-out. https://haas.berkeley.edu/wp-content/uploads/WP304.pdf.

Jenkins, S. 2020. The Crown’s fake history is as corrosive as fake news. The Guardian, Nov. 16. http://www.theguardian.com/commentisfree/2020/nov/16/the-crown-fake-history-news-tv-series-royal-family-artistic-licence.

Jeszeck, C. A., Collins, M. J., Glickman, M., Hoffrey, L., & Grover, S. 2015. Retirement security: Most households approaching retirement have low savings. United States Government Accountability Office. https://www.gao.gov/assets/680/670153.pdf.

Johnson, D. J., & Cesario, J. 2020. Reply to Knox and Mummolo and Schimmack and Carlsson: Controlling for crime and population rates. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117, 1264–65. https://doi.org/10.1073/pnas.1920184117.

Johnson, D. J., Tress, T., Burkel, N., Taylor, C., & Cesario, J. 2019. Officer characteristics and racial disparities in fatal officer-involved shootings. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116, 15877–82. https://doi.org/10.1073/pnas.1903856116.

Johnson, S. 1963. The letters of Samuel Johnson with Mrs. Thrale’s genuine letters to him (R. W. Chapman, ed.). New York: Oxford University Press.

Jones, J. M. 2018. Confidence in higher education down since 2015. Gallup Blog, Oct. 9. https://news.gallup.com/opinion/gallup/242441/confidence-higher-education-down-2015.aspx.

Joyner, J. 2011. Ranking the pundits: A study shows that most national columnists and talking heads are about as accurate as a coin flip. Outside the Beltway, May 3. https://www.outsidethebeltway.com/ranking-the-pundits/.

Kaba, M. 2020. Yes, we mean literally abolish the police. New York Times, June 12. https://www.nytimes.com/2020/06/12/opinion/sunday/floyd-abolish-defund-police.html.

Kahan, D. M. 2013. Ideology, motivated reasoning, and cognitive reflection. Judgment and Decision Making, 8, 407–24. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2182588.

Kahan, D. M. 2015. Climate-science communication and the measurement problem. Political Psychology, 36, 1–43. https://doi.org/10.1111/pops.12244.

Kahan, D. M., Hoffman, D. A., Braman, D., Evans, D., & Rachlinski, J. J. 2012. «They saw a protest»: Cognitive illiberalism and the speech-conduct distinction. Stanford Law Review, 64, 851–906.

Kahan, D. M., Peters, E., Dawson, E. C., & Slovic, P. 2017. Motivated numeracy and enlightened self-government. Behavioural Public Policy, 1, 54–86. https://doi.org/10.1017/bpp.2016.2.

Kahan, D. M., Peters, E., Wittlin, M., Slovic, P., Ouellette, L. L., et al. 2012. The polarizing impact of science literacy and numeracy on perceived climate change risks. Nature Climate Change, 2, 732–35. https://doi.org/10.1038/nclimate1547.

Kahan, D. M., Wittlin, M., Peters, E., Slovic, P., Ouellette, L. L., et al. 2011. The tragedy of the risk-perception commons: Culture conflict, rationality conflict, and climate change. Yale Law & Economics Research Paper, 435. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1871503.

Kahneman, D. 2002. Daniel Kahneman — facts. The Nobel Prize. https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2002/kahneman/facts/.

Kahneman, D. 2011. Thinking, fast and slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.

Kahneman, D., Slovic, P., & Tversky, A. 1982. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. New York: Cambridge University Press.

Kahneman, D., & Tversky, A. 1972. Subjective probability: A judgment of representativeness. Cognitive Psychology, 3, 430–54. https://doi.org/10.1016/0010-0285(72)90016-3.

Kahneman, D., & Tversky, A. 1979. Prospect theory: An analysis of decisions under risk. Econometrica, 47, 263–91. https://doi.org/10.1142/9789814417358_0006.

Kahneman, D., & Tversky, A. 1996. On the reality of cognitive illusions. Psychological Review, 103, 582–91. https://doi.org/10.1037/0033-295X.103.3.582.

Kaplan, R. D. 1994. The coming anarchy. The Atlantic. https://www.theatlantic.com/magazine/archive/1994/02/the-coming-anarchy/304670/.

Kelemen, D., & Rosset, E. 2009. The human function compunction: Teleological explanation in adults. Cognition, 111, 138–43. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2009.01.001.

Kendler, K. S., Kessler, R. C., Walters, E. E., MacLean, C., Neale, M. C., et al. 2010. Stressful life events, genetic liability, and onset of an episode of major depression in women. Focus, 8, 459–70. https://doi.org/10.1176/foc.8.3.foc459.

Kenny, C. 2011. Getting better: Why global development is succeeding — and how we can improve the world even more. New York: Basic Books.

Kessler, G., Rizzo, S., & Kelly, M. 2020. Trump is averaging more than 50 false or misleading claims a day. Washington Post, Oct. 22. https://www.washingtonpost.com/politics/2020/10/22/president-trump-is-averaging-more-than-50-false-or-misleading-claims-day/.

King, G., Keohane, R. O., & Verba, S. 1994. Designing social inquiry: Scientific inference in qualitative research. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Kingdon, J. 1993. Self-made man: Human evolution from Eden to extinction? New York: Wiley.

Kissinger, H. 2018. How the Enlightenment ends. The Atlantic, June. https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2018/06/henry-kissinger-ai-could-mean-the-end-of-human-history/559124/.

Knox, D., & Mummolo, J. 2020. Making inferences about racial disparities in police violence. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117, 1261–62. https://doi.org/10.1073/pnas.1919418117.

Kors, A. C., & Silverglate, H. A. 1998. The shadow university: The betrayal of liberty on America’s campuses. New York: Free Press.

Kräenbring, J., Monzon Penza, T., Gutmann, J., Muehlich, S., Zolk, O., et al. 2014. Accuracy and completeness of drug information in Wikipedia: A comparison with standard textbooks of pharmacology. PLoS ONE, 9, e106930. https://doi.org/10.1371/journal.pon.0106930.

Krämer, W., & Gigerenzer, G. 2005. How to confuse with statistics, or: The use and misuse of conditional probabilities. Statistical Science, 20, 223–30. https://doi.org/10.1214/08834230500000029.

Kunda, Z. 1990. The case for motivated reasoning. Psychological Bulletin, 108, 480–98. https://doi.org/10.1037/0033-2909.108.3.480.

Laibson, D. 1997. Golden eggs and hyperbolic discounting. Quarterly Journal of Economics, 112, 443–77. https://doi.org/10.1162/003355397555253.

Lake, B. M., Ullman, T. D., Tenenbaum, J. B., & Gershman, S. J. 2017. Building machines that learn and think like people. Behavioral and Brain Sciences, 39, 1–101. https://doi.org/10.1017/S0140525X16001837.

Lane, R. 2021. A truth reckoning: Why we’re holding those who lied for Trump accountable. Forbes, Jan. 7. https://www.forbes.com/sites/randalllane/2021/01/07/a-truth-reckoning-why-were-holding-those-who-lied-for-trump-accountable/?sh=5fedd2605710.

Lankford, A., & Madfis, E. 2018. Don’t name them, don’t show them, but report everything else: A pragmatic proposal for denying mass killers the attention they seek and deterring future offenders. American Behavioral Scientist, 62, 260–79. https://doi.org/10.1177/0002764217730854.

Lee, R. B., & Daly, R., eds. 1999. The Cambridge Encyclopedia of Hunters and Gatherers. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Lehrer, J. 2010. The truth wears off. New Yorker, Dec. 5. https://www.newyorker.com/magazine/2010/12/13/the-truth-wears-off.

Leibniz, G. W. 1679/1989. On universal synthesis and analysis, or the art of discovery and judgment. In L. E. Loemker, ed., Philosophical papers and letters. New York: Springer.

Levitt, S. D., & Dubner, S. J. 2009. Freakonomics: A rogue economist explores the hidden side of everything. New York: William Morrow.

Lewis, D. K. 1969. Convention: A philosophical study. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Lewis, M. 2016. The undoing project: A friendship that changed our minds. New York: W. W. Norton.

Lewis, M. K. 2016. Too dumb to fail: How the GOP betrayed the Reagan revolution to win elections (and how it can reclaim its conservative roots). New York: Hachette.

Lewis-Kraus, G. 2016. The great A. I. awakening. New York Times Magazine, Dec. 14, p. 12. https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html.

Liberman, M. Y. 2004. If P, so why not Q? Language Log, Aug. 5. http://itre.cis.upenn.edu/~myl/languagelog/archives/001314.html.

Lichtenstein, S., & Slovic, P. 1971. Reversals of preference between bids and choices in gambling decisions. Journal of Experimental Psychology, 89, 46–55. https://doi.org/10.1037/h0031207.

Liebenberg, L. 1990. The art of tracking: The origin of science. Cape Town: David Philip.

Liebenberg, L. 2013/2021. The origin of science: The evolutionary roots of scientific reasoning and its implications for tracking science (2nd ed.). Cape Town: Cyber-Tracker. https://cybertracker.org/downloads/tracking/Liebenberg-2013-The-Origin-of-Science.pdf.

Liebenberg, L. 2020. Notes o tracking and trapping: Examples of hunter-gatherer ingenuity. Unpublished manuscript. https://stevenpinker.com/files/pinker/files/liebenberg.pdf.

Liebenberg, L., //Ao, /A., Lombard, M., Shermer, M., Xhukwe, /U., et al. 2021. Tracking science: An alternative for those excluded by citizen science. Citizen Science: Theory and Practice, 6(1), 6. https://doi.org/10.5334/cstp.284.

Lilienfeld, S. O., Ammirati, R., & Landfield, K. 2009. Giving debiasing away: Can psychological research on correcting cognitive errors promote human welfare? Perspectives on Psychological Science, 4, 390–98. https://doi.org/10.1111/j.1745–6924.2009.01144.x.

Locke, J. 1689/2015. The second treatise of civil government. Peterborough, Ont.: Broadview Press.

Lockwood, A. H., Welker-Hood, K., Rauch, M., & Gottlieb, B. 2009. Coal’s as-sault on human health: A report from Physicians for Social Responsibility. https://www.psr.org/blog/resource/coals-assault-on-human-health/.

Loftus, E. F., Doyle, J. M., Dysart, J. E., & Newirth, K. A. 2019. Eyewitness testimony: Civil and criminal (6th ed.). Dayton, OH: LexisNexis.

Lord, C. G., Ross, L., & Lepper, M. R. 1979. Biased assimilation and attitude polarization: The effects of prior theories on subsequently considered evidence. Journal of Personality and Social Psychology, 37, 2098–109. https://doi.org/10.1037/0022-3514.37.11.2098.

Luce, R. D., & Raiffa, H. 1957. Games and decisions: Introduction and critical survey. New York: Dover.

Lukianoff, G. 2012. Unlearning liberty: Campus censorship and the end of American debate. New York: Encounter Books.

Lukianoff, G., & Haidt, J. 2018. The coddling of the American mind: How good intentions and bad ideas are setting up a generation for failure. New York: Penguin.

Lynn, S. K., Wormwood, J. B., Barrett, L. F., & Quigley, K. S. 2015. Decision making from economic and signal detection perspectives: Development of an integrated framework. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00952.

Lyttleton, J. 2020. Social media is determined to slow the spread of conspiracy theories like QAnon. Can they? Millennial Source, Oct. 28. https://themilsource.com/2020/10/28/social-media-determined-to-slow-spread-conspiracy-theories-like-qanon-can-they/.

MacAskill, W. 2015. Doing good better: Effective altruism and how you can make a difference. New York: Penguin.

Maines, R. 2007. Why are women crowding into schools of veterinary medicine but are not lining up to become engineers? Cornell Chronicle, June 12. https://news.cornell.edu/stories/2007/06/why-women-become-veterinarians-not-engineers.

Mann, T. E., & Ornstein, N. J. 2012/2016. It’s even worse than it looks: How the American constitutional system collided with the new politics of extremism (new ed.). New York: Basic Books.

Marcus, G. F. 2000. Two kinds of representation. In E. Dietrich & A. B. Markman, eds., Cognitive dynamics: Conceptual and representational change in humans and machines. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Marcus, G. F. 2018. The deepest problem with deep learning. Medium, Dec. 1. https://medium.com/@GaryMarcus/the-deepest-problem-with-deep-learning-91c5991f5695.

Marcus, G. F., & Davis, E. 2019. Rebooting AI: Building artificial intelligence we can trust. New York: Pantheon.

Marlowe, F. 2010. The Hadza: Hunter-gatherers of Tanzania. Berkeley: University of California Press.

Martin, G. J., & Yurukoglu, A. 2017. Bias in cable news: Persuasion and polarization. American Economic Review, 107, 2565–99. https://doi.org/10.1257/aer.20160812. Maymin, P. Z., & Langer, E. J. 2021. Cognitive biases and mindfulness. Humanities and Social Sciences Communications, 8, 40. https://doi.org/10.1057/s41599-021-00712-1.

Maynard Smith, J. 1982. Evolution and the theory of games. New York: Cambridge University Press.

McCarthy, J. 2015. More Americans say crime is rising in U. S. Gallup, Oct. 22. https://news.gallup.com/poll/186308/americans-say-crime-rising.aspx.

McCarthy, J. 2019. Americans still greatly overestimate U. S. gay population. Gallup. https://news.gallup.com/poll/259571/americans-greatly-overestimate-gay-population.aspx.

McCawley, J. D. 1993. Everything that linguists have always wanted to know about logic — but were ashamed to ask (2nd ed.). Chicago: University of Chicago Press.

McClure, S. M., Laibson, D., Loewenstein, G., & Cohen, J. D. 2004. Separate neural systems value immediate and delayed monetary rewards. Science, 306, 503–7. https://doi.org/10.1126/science.1100907.

McGinn, C. 2012. Truth by analysis: Games, names, and philosophy. New York: Oxford University Press.

McNeil, B. J., Pauker, S. G., Sox, H. C., Jr., & Tversky, A. 1982. On the elicitation of preferences for alternative therapies. New England Journal of Medicine, 306, 1259–62. https://doi.org/10.1056/NEJM198205273062103.

Meehl, P. E. 1954/2013. Clinical versus statistical prediction: A theoretical analysis and a review of the evidence. Brattleboro, VT: Echo Point Books.

Mellers, B. A., Hertwig, R., & Kahneman, D. 2001. Do frequency representations eliminate conjunction effects? An exercise in adversarial collaboration. Psychological Science, 12, 269–75. https://doi.org/10.1111/1467-9280.00350.

Mellers, B. A., Ungar, L., Baron, J., Ramos, J., Gurcay, B., et al. 2014. Psychological strategies for winning a geopolitical forecasting tournament. Psychological Science, 25, 1106–15. https://doi.org/10.1177/0956797614524255.

Mercier, H. 2020. Not born yesterday: The science of who we trust and what we believe. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Mercier, H., & Sperber, D. 2011. Why do humans reason? Arguments for an argumentative theory. Behavioral and Brain Sciences, 34, 57–111. https://doi.org/10.1017/S0140525X1000968.

Mercier, H., & Sperber, D. 2017. The enigma of reason. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Mercier, H., Trouche, E., Yama, H., Heintz, C., & Girotto, V. 2015. Experts and laymen grossly underestimate the benefits of argumentation for reasoning. Thinking & Reasoning, 21, 341–55. https://doi.org/10.1080/13546783.2014.981582.

Michel, J.-B., Shen, Y. K., Aiden, A. P., Veres, A., Gray, M. K., The Google Books Team, Pickett, J. P., Hoiberg, D., Clancy, D., Norvig, P., Orwant, J., Pinker, S., Nowak, M., & Lieberman-Aiden, E. 2011. Quantitative analysis of culture using millions of digitized books. Science, 331, 176–82.

Millenson, J. R. 1965. An inexpensive Geiger gate for controlling probabilities of events. Journal of the Experimental Analysis of Behavior, 8, 345–46.

Miller, J. B., & Sanjurjo, A. 2018. Surprised by the hot hand fallacy? A truth in the law of small numbers. Econometrica, 86, 2019–47. https://doi.org/10.3982/ECTA14943.

Miller, J. B., & Sanjurjo, A. 2019. A bridge from Monty Hall to the hot hand: The principle of restricted choice. Journal of Economic Perspectives, 33, 144–62. https://doi.org/10.1257/jep.33.3.144.

Mischel, W., & Baker, N. 1975. Cognitive appraisals and transformations in delay behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 31, 254–61. https://doi.org/10.1037/h0076272.

Mlodinow, L. 2009. The drunkard’s walk: How randomness rules our lives. New York: Vintage.

Moore, D. W. 2005. Three in four Americans believe in paranormal. Gallup, June 16. https://news.gallup.com/poll/16915/three-four-americans-believe-paranormal.aspx.

Morewedge, C. K., Yoon, H., Scopelliti, I., Symborski, C. W., Korris, J. H., et al. 2015. Debiasing decisions: Improved decision making with a single training intervention. Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences, 2, 129–40. https://doi.org/10.1177/2372732215600886.

Mueller, J. 2006. Overblown: How politicians and the terrorism industry inflate national security threats, and why we believe them. New York: Free Press.

Mueller, J. 2021. The stupidity of war: American foreign policy and the case for complacency. New York: Cambridge University Press.

Myers, D. G. 2008. A friendly letter to skeptics and atheists. New York: Wiley.

Nagel, T. 1970. The possibility of altruism. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Nagel, T. 1997. The last word. New York: Oxford University Press.

National Research Council. 2003. The polygraph and lie detection. Washington, DC: National Academies Press.

National Research Council. 2009. Strenthening forensic science in the United States: A path forward. Washington, DC: National Academies Press.

National Science Board. 2014. Science and Engineering Indicators 2014. Alexandria, VA: National Science Foundation. https://www.nsf.gov/statistics/seind14/index.cfm/home.

National Science Board. 2020. The State of U. S. Science and Engineering 2020. Alexandria, VA: National Science Foundation. https://ncses.nsf.gov/pubs/nsb20201/.

Nature editors. 2020a. A four-year timeline of Trump’s impact on science. Nature, Oct. 5. https://doi.org/10.1038/d41586-020-02814-3.

Nature editors. 2020b. In praise of replication studies and null results. Nature, 578, 489–90. https://doi.org/10.1038/d41586-020-00530-6.

Nickerson, R. S. 1996. Hempel’s paradox and Wason’s selection task: Logical and psychological puzzles of confirmation. Thinking & Reasoning, 2, 1–31. https://doi.org/10.1080/135467896394546.

Nickerson, R. S. 1998. Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2, 175–220. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175.

Nolan, D., Bremer, M., Tupper, S., Malakhoff, L., & Medeiros, C. 2019. Barnstable County high crash locations: Cape Cod Commission. https://www.capecodcommission.org/resource-library/file/?url=/dept/commission/team/tr/Reference/Safety-General/Top50-CrashLocs_2018Final.pdf.

Norberg, J. 2016. Progress: Ten reasons to look forward to the future. London: One-world.

Nordhaus, W. 2007. Critical assumptions in the Stern Review on climate change. Science, 317, 201–2. https://doi.org/10.1126/science.1137316.

Norenzayan, A., Smith, E. E., Kim, B., & Nisbett, R. E. 2002. Cultural preferences for formal versus intuitive reasoning. Cognitive Science, 26, 653–84.

Norman, A. 2016. Why we reason: Intention-alignment and the genesis of human rationality. Biology and Philosophy, 31, 685–704. https://doi.org/10.1007/s10539-016-9532-4.

Norman, A. 2021. Mental immunity: Infectious ideas, mind parasites, and the search for a better way to think. New York: HarperCollins.

Nyhan, B. 2013. Building a better correction: Three lessons from new research on how to counter misinformation. Columbia Journalism Review. http://archives.cjr.org/united_states_project/building_a_better_correction_nyhan_new_misperception_research.ph.

Nyhan, B. 2018. Fake news and bots may be worrisome, but their political power is overblown. New York Times, Feb. 13. https://www.nytimes.com/2018/02/13/upshot/fake-news-and-bots-may-be-worrisome-but-their-political-power-is-overblown.html.

Nyhan, B., & Reifler, J. 2012. Misinformation and fact-checking: Research findings from social science. Washington, DC: New America Foundation.

Nyhan, B., & Reifler, J. 2019. The roles of information deficits and identity threat in the prevalence of misperceptions. Journal of Elections, Public Opinion and Parties, 29, 222–44. https://doi.org/10.1080/17457289.2018.1465061.

O’Keefe, S. M. 2020. One in three Americans would not get COVID-19 vaccine. Gallup, Aug. 7. https://news.gallup.com/poll/317018/one-three-americans-not-covid-vaccine.aspx.

Open Science Collaboration. 2015. Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349. https://doi.org/10.1126/science.aac4716.

Paresky, P., Haidt, J., Strossen, N., & Pinker, S. 2020. The New York Times surrendered to an outrage mob. Journalism will suffer for it. Politico, May 14. https://www.politico.com/news/magazine/2020/05/14/bret-stephens-new-york-times-outrage-backlash-256494.

Parker, A. M., Bruine de Bruin, W., Fischhoff, B., & Weller, J. 2018. Robustness of decision-making competence: Evidence from two measures and an 11-year longitudinal study. Journal of Behavioral Decision Making, 31, 380–91. https://doi.org/10.1002/bdm.2059.

Pashler, H., & Wagenmakers, E. J. 2012. Editors’ introduction to the special section on replicability in psychological science: A crisis of confidence? Perspectives on Psychological Science, 7, 528–30. https://doi.org/10.1177/1745691612465253.

Paulos, J. A. 1988. Innumeracy: Mathematical illiteracy and its consequences. New York: Macmillan.

Payne, J. L. 2004. A history of force: Exploring the worldwide movement against habits of coercion, bloodshed, and mayhem. Sandpoint, ID: Lytton.

Pearl, J. 2000. Causality: Models, reasoning, and inference. New York: Cambridge University Press.

Pearl, J., & Mackenzie, D. 2018. The book of why: The new science of cause and effect. New York: Basic Books.

Pennycook, G., Cannon, T. D., & Rand, D. G. 2018. Prior exposure increases perceived accuracy of fake news. Journal of Experimental Psychology: General, 147, 1865–80. https://doi.org/10.1037/xge0000465.

Pennycook, G., Cheyne, J. A., Koehler, D. J., & Fugelsang, J. A. 2020. On the belief that beliefs should change according to evidence: Implications for conspiratorial, moral, paranormal, political, religious, and science beliefs. Judgment and Decision Making, 15, 476–98. https://doi.org/10.31234/osf.io/a7k96.

Pennycook, G., Cheyne, J. A., Seli, P., Koehler, D. J., & Fugelsang, J. A. 2012. Analytic cognitive style predicts religious and paranormal belief. Cognition, 123, 335–46. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2012.03.003.

Pennycook, G., & Rand, D. G. 2020a. The cognitive science of fake news. https://psyarxiv.com/ar96c.

Pennycook, G., & Rand, D. G. 2020b. Who falls for fake news? The roles of bullshit receptivity, overclaiming, familiarity, and analytic thinking. Journal of Personality, 88, 185–200. https://doi.org/10.1111/jopy.12476.

Pew Forum on Religion and Public Life. 2009. Many Americans mix multiple faiths. Washington, DC: Pew Research Cente. https://www.pewforum.org/2009/12/09/many-americans-mix-multiple-faiths/.

Pinker, S. 1994/2007. The language instinct. New York: HarperCollins. Pinker, S. 1997/2009. How the mind works. New York: W. W. Norton.

Pinker, S. 1999/2011. Words and rules: The ingredients of language. New York: HarperCollins.

Pinker, S. 2002/2016. The blank slate: The modern denial of human nature. New York: Penguin.

Pinker, S. 2007. The stuff of thought: Language as a window into human nature. New York: Viking.

Pinker, S. 2010. The cognitive niche: Coevolution of intelligence, sociality, and language. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107, 8993–99. https://doi.org/10.1073/pnas.0914630107.

Pinker, S. 2011. The better angels of our nature: Why violence has declined. New York: Viking.

Pinker, S. 2012. Why are states so red and blue? New York Times, Oct. 24. http://opinionator.blogs.nytimes.com/2012/10/24/why-are-states-so-red-and-blue/?_r=0.

Pinker, S. 2015. Rock star psychologist Steven Pinker explains why #thedress looked white, not blue. Forbes, Feb. 28. https://www.forbes.com/sites/matthewherper/2015/02/28/psychologist-and-author-stephen-pinker-explains-thedress/.

Pinker, S. 2018. Enlightenment now: The case for reason, science, humanism, and progress. New York: Viking.

Pinker, S., & Mehler, J., eds. 1988. Connections and symbols. Cambridge, MA: MIT Press.

Pinker, S., & Prince, A. 2013. The nature of human concepts: Evidence from an unusual source. In S. Pinker, ed., Language, cognition, and human nature: Selected articles. New York: Oxford University Press.

Plato. 399–390 BCE/2002. Euthyphro (G. M. A. Grube, trans.). In J. M. Cooper, ed., Plato: Five dialogues — Euthyphro, Apology, Crito, Meno, Phaedo (2nd ed.). Indianapolis: Hackett.

Polderman, T. J. C., Benyamin, B., de Leeuw, C. A., Sullivan, P. F., van Bochoven, A., et al. 2015. Meta-analysis of the heritability of human traits based on fifty years of twin studies. Nature Genetics, 47, 702–9. https://doi.org/10.1038/ng.3285.

Popper, K. R. 1983. Realism and the aim of science. London: Routledge.

Poundstone, W. 1992. Prisoner’s dilemma: John von Neumann, game theory, and the puzzle of the bomb. New York: Anchor.

President’s Council of Advisors on Science and Technology. 2016. Report to the President: Forensic science in criminal courts: ensuring scientific validity of feature-comparison methods. https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/PCAST/pcast_forensic_science_report_final.pdf.

Priest, G. 2017. Logic: A very short introduction (2nd ed.). New York: Oxford University Press.

Proctor, R. N. 2000. The Nazi war on cancer. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Pronin, E., Lin, D. Y., & Ross, L. 2002. The bias blind spot: Perceptions of bias in self versus others. Personality and Social Psychology Bulletin, 28, 369–81. https://doi.org/10.1177/0146167202286008.

Purves, D., & Lotto, R. B. 2003. Why we see what we do: An empirical theory of vision. Sunderland, MA: Sinauer.

Rachels, J., & Rachels, S. 2010. The elements of moral philosophy (6th ed.). Columbus, OH: McGraw-Hill.

Raemon. 2017. What exactly is the «Rationality Community?» LessWrong, Apr. 9. https://www.lesswrong.com/posts/s8yvtCbbZW2S4WnhE/what-exactly-is-the-rationality-community.

Railton, P. 1986. Moral realism. Philosophical Review, 95, 163–207. https://doi.org/10.2307/2185589.

Rauch, J. 2018. The constitution of knowledge. National Affairs, Fall 2018. https://www.nationalaffairs.com/publications/detail/the-constitution-of-knowledge.

Rauch, J. 2021. The constitution of knowledge: A defense of truth. Washington, DC: Brookings Institution Press.

Richardson, J., Smith, A., Meaden, S., & Flip Creative. 2020. Thou shalt not commit logical fallacies. https://yourlogicalfallacyis.com/.

Richardson, L. F. 1960. Statistics of deadly quarrels. Pittsburgh: Boxwood Press.

Ridley, M. 1997. The origins of virtue: Human instincts and the evolution of cooperation. New York: Viking.

Ridley, M. 2010. The rational optimist: How prosperity evolves. New York: Harper-Collins.

Ritchie, H. 2018. Causes of death. Our World in Data. https://ourworldindata.org/causes-of-death.

Ritchie, S. 2015. Intelligence: All that matters. London: Hodder & Stoughton.

Ropeik, D. 2010. How risky is it, really? Why our fears don’t always match the facts. New York: McGraw-Hill.

Rosch, E. 1978. Principles of categorization. In E. Rosch & B. B. Lloyd, eds., Cognition and categorization. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Rosen, J. 1996. The bloods and the crits. New Republic, Dec. 9. https://newrepublic.com/article/74070/the-bloods-and-the-crits.

Rosenthal, E. C. 2011. The complete idiot’s guide to game theory. New York: Penguin.

Roser, M. 2016. Economic growth. Our World in Data. https://ourworldindata.org/economic-growth.

Roser, M., Ortiz-Ospina, E., & Ritchie, H. 2013. Life expectancy. Our World in Data. https://ourworldindata.org/life-expectancy.

Roser, M., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E., & Hasell, J. 2020. Coronavirus pandemic (COVID-19). Our World in Data. https://ourworldindata.org/coronavirus.

Rosling, H. 2019. Factfulness: Ten reasons we’re wrong about the world — and why things are better than you think. New York: Flatiron.

Roth, G. A., Abate, D., Abate, K. H., Abay, S. M., Abbafati, C., et al. 2018. Global, regional, and national age-sex-specific mortality for 282 causes of death in 195 countries and territories, 1980–2017: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. The Lancet, 392, 1736–88. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)32203-7.

Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. 1986. Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323, 533–36. https://doi.org/10.1038/323533a0.

Rumelhart, D. E., McClelland, J. L., & PDP Research Group. 1986. Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition, vol. 1, Foundations. Cambridge, MA: MIT Press.

Rumney, P. N. S. 2006. False allegations of rape. Cambridge Law Journal, 65, 128–58. https://doi.org/10.1017/S0008197306007069.

Russell, B. 1950/2009. Unpopular essays. Philadelphia: Routledge.

Russell, B. 1969. Letter to Mr. Major. In B. Feinberg & R. Kasrils, eds., Dear Bertrand Russell: A selection of his correspondence with the general public, 1950–1968. London: Allen & Unwin.

Russett, B., & Oneal, J. R. 2001. Triangulating peace: Democracy, interdependence, and international organizations. New York: W. W. Norton.

Sá, W. C., West, R. F., & Stanovich, K. E. 1999. The domain specificity and generality of belief bias: Searching for a generalizable critical thinking skill. Journal of Educational Psychology, 91, 497–510. https://doi.org/10.1037/0022-0663.91.3.497.

Saenen, L., Heyvaert, M., Van Dooren, W., Schaeken, W., & Onghena, P. 2018. Why humans fail in solving the Monty Hall dilemma: A systematic review. Psychologica Belgica, 58, 128–58. https://doi.org/10.5334/pb.274.

Sagan, S. D., & Suri, J. 2003. The madman nuclear alert: Secrecy, signaling, and safety in October 1969. International Security, 27, 150–83.

Saldin, R. P., & Teles, S. M. 2020. Never Trump: The revolt of the conservative elites. New York: Oxford University Press.

Salganik, M. J., Lundberg, I., Kindel, A. T., Ahearn, C. E., Al-Ghoneim, K., et al. 2020. Measuring the predictability of life outcomes with a scientific mass collaboration. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117, 8398–403. https://doi.org/10.1073/pnas.1915006117.

Satel, S. 2008. When altruism isn’t enough: The case for compensating kidney donors. Washington, DC: AEI Press.

Savage, I. 2013. Comparing the fatality risks in United States transportation across modes and over time. Research in Transportation Economics, 43, 9–22. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2012.12.011.

Savage, L. J. 1954. The foundations of statistics. New York: Wiley.

Schelling, T. C. 1960. The strategy of conflict. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Schelling, T. C. 1984. The intimate contest for self-command. In T. C. Schelling, ed., Choice and consequence: Perspectives of an errant economist. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Schneps, L., & Colmez, C. 2013. Math on trial: How numbers get used and abused in the courtroom. New York: Basic Books.

Scott-Phillips, T. C., Dickins, T. E., & West, S. A. 2011. Evolutionary theory and the ultimate — proximate distinction in the human behavioral sciences. Perspectives on Psychological Science, 6, 38–47. https://doi.org/10.1177/1745691610393528.

Scribner, S., & Cole, M. 1973. Cognitive consequences of formal and informal education. Science, 182, 553–59. https://doi.org/10.1126/science.182.4112.553.

Seebach, L. 1994. The fixation with the last 10 percent of risk. Baltimore Sun, Apr. 13. https://www.baltimoresun.com/news/bs-xpm-1994-04-13-1994103157-story.html.

Selvin, S. 1975. A problem in probability. American Statistician, 29, 67. https://www.jstor.org/stable/268689.

Serwer, A. 2006. The greatest money manager of our time. CNN Money, Nov. 15. https://money.cnn.com/magazines/fortune/fortune_archive/2006/11/27/8394343/index.htm.

Shackel, N. 2014. Motte and bailey doctrines. https://blog.practicalethics.ox.ac.uk/2014/09/motte-and-bailey-doctrines/.

Sherman, C. 2019. The shark attack that changed Cape Cod forever. Boston Magazine, May 14. https://www.bostonmagazine.com/news/2019/05/14/cape-cod-sharks/.

Shermer, M. 1997. Why people believe weird things. New York: Freeman.

Shermer, M. 2008. The doping dilemma: Game theory helps to explain the pervasive abuse of drugs in cycling, baseball, and other sports. Scientific American, 298, 82–89. https://www.jstor.org/stable/26000562?seq=1.

Shermer, M. 2011. The believing brain: From ghosts and gods to politics and conspiracies. New York: St. Martin’s Press.

Shermer, M. 2015. The moral arc: How science and reason lead humanity toward truth, justice, and freedom. New York: Henry Holt.

Shermer, M. 2020a. COVID-19 conspiracists and their discontents. Quillette, May 7. https://quillette.com/2020/05/07/covid-19-conspiracists-and-their-discontents/.

Shermer, M. 2020b. The top ten weirdest things countdown. Skeptic. https://www.skeptic.com/reading_room/the-top-10-weirdest-things/.

Shermer, M. 2020c. Why people believe conspiracy theories. Skeptic, 25, 12–17.

Shtulman, A. 2017. Scienceblind: Why our intuitive theories about the world are so often wrong. New York: Basic Books.

Shubik, M. 1971. The dollar auction game: A paradox in noncooperative behavior and escalation. Journal of Conflict Resolution, 15, 109–11. https://doi.org/10.1177/002200277101500111.

Simanek, D. 1999. Horse’s teeth. https://www.lockhaven.edu/~dsimanek/horse.htm.

Simmons, J. P., Nelson, L. D., & Simonsohn, U. 2011. False-positive psychology: Undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant. Psychological Science, 22, 1359–66. https://doi.org/10.1177/0956797611417632.

Simon, H. A. 1956. Rational choice and the structure of the environment. Psychological Review, 63, 129–38. https://doi.org/10.1037/h0042769.

Singer, P. 1981/2011. The expanding circle: Ethics and sociobiology. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Sloman, S. A. 1996. The empirical case for two systems of reasoning. Psychological Bulletin, 119, 3–22. https://doi.org/10.1037/0033-2909.119.1.3.

Sloman, S. A., & Fernbach, P. 2017. The knowledge illusion: Why we never think alone. New York: Penguin.

Slovic, P. 1987. Perception of risk. Science, 236, 280–85. https://doi.org/10.1126/science.3563507.

Slovic, P. 2007. «If I look at the mass I will never act»: Psychic numbing and genocide. Judgment and Decision Making, 2, 79–95. https://doi.org/10.1007/978-90-481-8647-1_3.

Slovic, P., & Tversky, A. 1974. Who accepts Savage’s axiom? Behavioral Science, 19, 368–73. https://doi.org/10.1002/bs.3830190603.

Soave, R. 2014. Ezra Klein «completely supports» «terrible» Yes Means Yes law. Reason, Oct. 13. https://reason.com/2014/10/13/ezra-klein-completely-supports-terrible/.

Social Progress Imperative. 2020. 2020 Social Progress Index. https://www.socialprogress.org/.

Sowell, T. 1987. A conflict of visions: Ideological origins of political struggles. New York: Quill.

Sowell, T. 1995. The vision of the anointed: Self-congratulation as a basis for social policy. New York: Basic Books.

Sperber, D. 1997. Intuitive and reflective beliefs. Mind & Language, 12, 67–83. https://doi.org/10.1111/j.1468–0017.1997.tb00062.x.

Sperber, D., Cara, F., & Girotto, V. 1995. Relevance theory explains the selection task. Cognition, 57, 31–95. https://doi.org/10.1016/0010-0277(95)00666-M.

Spinoza, B. 1677/2000. Ethics (G. H. R. Parkinson, trans.). New York: Oxford University Press.

Stango, V., & Zinman, J. 2009. Exponential growth bias and household finance. Journal of Finance, 64, 2807–49. https://doi.org/10.1111/j.1540–6261.2009.01518.x.

Stanovich, K. E. 2012. On the distinction between rationality and intelligence: Implications for understanding individual differences in reasoning. In K. J. Holyoak & R. G. Morrison, eds., The Oxford Handbook of Thinking and Reasoning. New York: Oxford University Press.

Stanovich, K. E. 2018. How to think rationally about world problems. Journal of Intelligence, 6(2). https://doi.org/10.3390/jintelligence6020025.

Stanovich, K. E. 2020. The bias that divides us. Quillette, Sept. 26. https://quillette.com/2020/09/26/the-bias-that-divides-us/.

Stanovich, K. E. 2021. The bias that divides us: The science and politics of myside thinking. Cambridge, MA: MIT Press.

Stanovich, K. E., & Toplak, M. E. 2019. The need for intellectual diversity in psychological science: Our own studies of actively open-minded thinking as a case study. Cognition, 187, 156–66. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2019.03.006.

Stanovich, K. E., & West, R. F. 1998. Cognitive ability and variation in selection task performance. Thinking and Reasoning, 4, 193–230.

Stanovich, K. E., West, R. F., & Toplak, M. E. 2016. The rationality quotient: Toward a test of rational thinking. Cambridge, MA: MIT Press.

Statista Research Department. 2019. Beliefs and conspiracy theories in the U. S. — Statistics & Facts. Aug. 13. https://www.statista.com/topics/5103/beliefs-and-superstition-in-the-us/#dossierSummary__chapter5.

Stenger, V. J. 1990. Physics and psychics: The search for a world beyond the senses. Buffalo, NY: Prometheus.

Stevenson, B., & Wolfers, J. 2008. Economic growth and subjective well-being: Reassessing the Easterlin Paradox. Brookings Papers on Economic Activity, 1–87. https://doi.org/10.3386/w14282.

Stoppard, T. 1972. Jumpers: A play. New York: Grove Press.

Stuart, E. A. 2010. Matching methods for causal inference: A review and a look forward. Statistical Science, 25, 1–21. https://doi.org/10.1214/09-STS313.

Suits, B. 1978/2014. The grasshopper: Games, life, and utopia (3rd ed.). Peterborough, Ont.: Broadview Press.

Sunstein, C. R., & Vermeule, A. 2008. Conspiracy theories. John M. Olin Program in Law and Economics Working Papers, 387. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1084585.

Swets, J. A., Dawes, R. M., & Monahan, J. 2000. Better decisions through science. Scientific American, 283, 82–87.

Sydnor, J. 2010. (Over)insuring modest risks. American Economic Journal: Applied Economics, 2, 177–99. https://doi.org/10.1257/app.2.4.177.

Sykes, C. J. 2017. How the right lost its mind. New York: St. Martin’s Press.

Taber, C. S., & Lodge, M. 2006. Motivated skepticism in the evaluation of political beliefs. American Journal of Political Science, 50, 755–69. https://doi.org/10.1111/j.1540–5907.2006.00214.x.

Talwalkar, P. 2013. The taxi-cab problem. Mind Your Decisions, Sept. 5. https://mindyourdecisions.com/blog/2013/09/05/the-taxi-cab-problem/.

Tate, J., Jenkins, J., Rich, S., Muyskens, J., Fox, J., et al. 2020. Fatal force. https://www.washingtonpost.com/graphics/investigations/police-shootings-database/, retrieved Oct. 14, 2020.

Temple, N. 2015. The possible importance of income and education as co-variates in cohort studies that investigate the relationship between diet and disease. F1000Research, 4, 690. https://doi.org/10.12688/f1000research.6929.2.

Terry, Q. C. 2008. Golden Rules and Silver Rules of humanity: Universal wisdom of civilization. Berkeley, CA: AuthorHouse.

Tetlock, P. E. 1994. Political psychology or politicized psychology: Is the road to scientific hell paved with good moral intentions? Political Psychology, 15, 509–29. https://doi.org/10.2307/3791569.

Tetlock, P. E. 2002. Social functionalist frameworks for judgment and choice: Intuitive politicians, theologians, and prosecutors. Psychological Review, 109, 451–71. https://doi.org/10.1037/0033-295X.109.3.451.

Tetlock, P. E. 2003. Thinking the unthinkable: Sacred values and taboo cognitions. Trends in Cognitive Sciences, 7, 320–24. https://doi.org/10.1016/S1364-6613(03)00135-9.

Tetlock, P. E. 2009. Expert political judgment: How good is it? How can we know? Princeton, NJ: Princeton University Press.

Tetlock, P. E. 2015. All it takes to improve forecasting is keep score. Paper presented at the Seminars about Long-Term Thinking, San Francisco, Nov. 23.

Tetlock, P. E., & Gardner, D. 2015. Superforecasting: The art and science of prediction. New York: Crown.

Tetlock, P. E., Kristel, O. V., Elson, S. B., Green, M. C., & Lerner, J. S. 2000. The psychology of the unthinkable: Taboo trade-offs, forbidden base rates, and heretical counterfactuals. Journal of Personality and Social Psychology, 78, 853–70. https://doi.org/10.1037/0022-3514.78.5.853.

Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. 2008. Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. New Haven, CT: Yale University Press.

Thomas, K. A., De Freitas, J., DeScioli, P., & Pinker, S. 2016. Recursive mentalizing and common knowledge in the bystander effect. Journal of Experimental Psychology: General, 145, 621–29. https://doi.org/10.1037/xge0000153.

Thomas, K. A., DeScioli, P., Haque, O. S., & Pinker, S. 2014. The psychology of coordination and common knowledge. Journal of Personality and Social Psychology, 107, 657–76. https://doi.org/10.1037/a0037037.

Thompson, C. 2020. QAnon is like a game — a most dangerous game. WIRED Magazine, Sept. 22. https://www.wired.com/story/qanon-most-dangerous-multiplatform-game/.

Thompson, D. A., & Adams, S. L. 1996. The full moon and ED patient volumes: Unearthing a myth. American Journal of Emergency Medicine, 14, 161–64. https://doi.org/10.1016/S0735-6757(96)90124-2.

Tierney, J. 1991. Behind Monty Hall’s doors: Puzzle, debate, and answer. New York Times, July 21. https://www.nytimes.com/1991/07/21/us/behind-monty-hall-s-doors-puzzle-debate-and-answer.html.

Tierney, J., & Baumeister, R. F. 2019. The power of bad: How the negativity effect rules us and how we can rule it. New York: Penguin.

Todd, B. 2017. Introducing longtermism. https://80000hours.org/articles/future-generations/.

Tollefson, J. 2020. How Trump damaged science — and why it could take decades to recover. Nature, 586, 190–94, Oct. 5. https://www.nature.com/articles/d41586-020-02800-9.

Toma, M. 2020. Gen Ed 1066 decision-making competence survey. Harvard University.

Tooby, J., & Cosmides, L. 1993. Ecological rationality and the multimodular mind: Grounding normative theories in adaptive problems. In K. I. Manktelow & D. E. Over, eds., Rationality: Psychological and philosophical perspectives. London: Routledge.

Tooby, J., Cosmides, L., & Price, M. E. 2006. Cognitive adaptations for n-person exchange: The evolutionary roots of organizational behavior. Managerial and Decision Economics, 27, 103–29. https://doi.org/10.1002/mde.1287.

Tooby, J., & DeVore, I. 1987. The reconstruction of hominid behavioral evolution through strategic modeling. In W. G. Kinzey, ed., The evolution of human behavior: Primate models. Albany: SUNY Press.

Toplak, M. E., West, R. F., & Stanovich, K. E. 2017. Real-world correlates of performance on heuristics and biases tasks in a community sample. Journal of Behavioral Decision Making, 30, 541–54. https://doi.org/10.1002/bdm.1973.

Trivers, R. L. 1971. The evolution of reciprocal altruism. Quarterly Review of Biology, 46, 35–57. https://doi.org/10.1086/406755.

Tversky, A. 1969. Intransitivity of preferences. Psychological Review, 76, 31–48. https://doi.org/10.1037/h026750.

Tversky, A. 1972. Elimination by aspects: A theory of choice. Psychological Review, 79, 281–99. https://doi.org/10.1037/h0032955.

Tversky, A., & Kahneman, D. 1971. Belief in the law of small numbers. Psychological Bulletin, 76, 105–10. https://doi.org/10.1037/h0031322.

Tversky, A., & Kahneman, D. 1973. Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 5, 207–32. https://doi.org/10.1016/0010-0285(73)90033-9.

Tversky, A., & Kahneman, D. 1974. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185, 1124–31. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124.

Tversky, A., & Kahneman, D. 1981. The framing of decisions and the psychology of choice. Science, 211, 453–58. https://doi.org/10.1126/science.7455683.

Tversky, A., & Kahneman, D. 1982. Evidential impact of base rates. In D. Kahneman, P. Slovic, & A. Tversky, eds., Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. New York: Cambridge University Press.

Tversky, A., & Kahneman, D. 1983. Extensions versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological Review, 90, 293–315.

Twain, M. 1897/1989. Following the equator. New York: Dover.

Uscinski, J. E., & Parent, J. M. 2014. American conspiracy theories. New York: Oxford University Press.

Vaci, N., Edelsbrunner, P., Stern, E., Neubauer, A., Bilalić, M., et al. 2019. The joint influence of intelligence and practice on skill development throughout the life span. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116, 18363–69. https://doi.org/10.1073/pnas.1819086116.

van Benthem, J. 2008. Logic and reasoning: Do the facts matter? Studia Logica, 88, 67–84. https://doi.org/10.1007/s11225-008-9101-1.

van Prooijen, J.-W., & van Vugt, M. 2018. Conspiracy theories: Evolved functions and psychological mechanisms. Perspectives on Psychological Science, 13, 770–88. https://doi.org/10.1177/1745691618774270.

VanderWeele, T. J. 2014. Commentary: Resolutions of the birthweight paradox: competing explanations and analytical insights. International Journal of Epidemiology, 43, 1368–73. https://doi.org/10.1093/ije/dyu162.

Varian, H. 2006. Recalculating the costs of global climate change. New York Times, Dec. 14. https://www.nytimes.com/2006/12/14/business/14scene.html.

Vazsonyi, A. 1999. Which door has the Cadillac? Decision Line, 17–19. https://web.archive.org/web/20140413131827/http://www.decisionsciences.org/DecisionLine/Vol30/30_1/vazs30_1.pdf.

Venkataraman, B. 2019. The optimist’s telescope: Thinking ahead in a reckless age. New York: Riverhead Books.

von Neumann, J., & Morgenstern, O. 1953/2007. Theory of games and economic behavior (60th anniversary commemorative ed.). Princeton, NJ: Princeton University Press.

vos Savant, M. 1990. Game show problem. Parade, Sept. 9. https://web.archive.org/web/20130121183432/http://marilynvossavant.com/game-show-problem/. Vosoughi, S.,Roy, D., & Aral, S. 2018. The spread of true and false news online. Science, 359, 1146–51. https://doi.org/10.1126/science.aap9559.

Wagenaar, W. A., & Sagaria, S. D. 1975. Misperception of exponential growth. Perception & Psychophysics, 18, 416–22. https://doi.org/10.3758/BF03204114.

Wagenaar, W. A., & Timmers, H. 1979. The pond-and-duckweed problem: Three experiments on the misperception of exponential growth. Acta Psychologica, 43, 239–51. https://doi.org/10.1016/0001-6918(79)90028-3.

Walker, C., Petulla, S., Fowler, K., Mier, A., Lou, M., et al. 2019. 10 years. 180 school shootings. 356 victims. CNN, July 24. https://www.cnn.com/interactive/2019/07/us/ten-years-of-school-shootings-trnd/.

Wan, W., & Shammas, B. 2020. Why Americans are numb to the staggering coronavirus death toll. Washington Post, Dec. 21. https://www.washingtonpost.com/health/2020/12/21/covid-why-we-ignore-deaths/.

Warburton, N. 2007. Thinking from A to Z (3rd ed.). New York: Routledge.

Wason, P. C. 1966. Reasoning. In B. M. Foss, ed., New horizons in psychology. London: Penguin.

Weber, M. 1922/2019. Economy and society: A new translation (K. Tribe, trans.). Cambridge, MA: Harvard University Press.

Weissman, M. B. 2020. Do GRE scores help predict getting a physics Ph.D.? A comment on a paper by Miller et al. Science Advances, 6, eaax3787. https://doi.org/10.1126/sciadv.aax3787.

Welzel, C. 2013. Freedom rising: Human empowerment and the quest for emancipation. New York: Cambridge University Press.

Wilkinson, W. 2019. The density divide: Urbanization, polarization, and populist backlash. Washington, DC: Niskanen Center. https://www.niskanencenter.org/the-density-divide-urbanization-polarization-and-populist-backlash/.

Williams, D. 2020. Motivated ignorance, rationality, and democratic politics. Synthese, 1–21.

Willingham, D. T. 2007. Critical thinking: Why is it so hard to teach? American Educator, 31, 8–19. https://doi.org/10.3200/AEPR.109.4.21–32.

Wittgenstein, L. 1953. Philosophical investigations. New York: Macmillan.

Wolfe, D., & Dale, D. 2020. «It’s going to disappear»: A timeline of Trump’s claims that Covid-19 will vanish. Oct. 31. https://www.cnn.com/interactive/2020/10/politics/covid-disappearing-trump-comment-tracker/.

Wolfe, J. M., Kluender, K. R., Levi, D. M., Bartoshuk, L. M., Herz, R. S., et al. 2020. Sensation & perception (6th ed.). Sunderland, MA: Sinauer.

Wollstonecraft, M. 1792/1995. A Vindication of the rights of woman: With strictures on political and moral subjects. New York: Cambridge University Press.

Wood, T., & Porter, E. 2019. The elusive backfire effect: Mass attitudes’ stead-fast factual adherence. Political Behavior, 41, 135–63. https://doi.org/10.1007/s11109-018-9443-y.

Yang, A. 2020. The official website for the Yang 2020 campaign. www.yang2020.com.

Yglesias, M. 2020a. Defund police is a bad idea, not a bad slogan. Slow Boring, Dec. 7. https://www.slowboring.com/p/defund-police-is-a-bad-idea-not-a.

Yglesias, M. 2020b. The End of Policing left me convinced we still need policing. Vox, June 18. https://www.vox.com/2020/6/18/21293784/alex-vitale-end-of-policing-review.

Young, C. 2014a. The argument against affirmative consent laws gets Voxjacked. Reason, Oct. 15. https://reason.com/2014/10/15/the-argument-against-affirmative-consent/.

Young, C. 2014b. Crying rape. Slate, Sept. 18. https://slate.com/human-interest/2014/09/false-rape-accusations-why-must-we-pretend-they-never-happen.html.

Zelizer, V. A. 2005. The purchase of intimacy. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Ziman, J. M. 1978. Reliable knowledge: An exploration of the grounds for belief in science. New York: Cambridge University Press.

Алфавитный указатель когнитивных ошибок и искажений

апелляция к авторитету

апелляция к большинству

апелляция к личности

апелляция к эмоциям

апостериорная вероятность

аффективная ошибка

близорукое дисконтирование

вообразимость, см. эвристика доступности

«вотэбаутизм»

выкачивание денег

выуживание данных

генетическая ошибка

гиперболическое дисконтирование, см. близорукое дисконтирование

еретические предположения

заблуждение наклонной плоскости

зависимость от нерелевантных альтернатив

закон Мидоу (перемножение вероятностей зависимых событий)

запретная базовая оценка

запретные уступки

зловещий риск

избегание потери

иллюзия кластеризации

иллюзорная корреляция

искажение коллайдера

ложная дихотомия

мифологическое мышление

мышление в рамках Системы 1, см. недостаток когнитивной рефлексии

мышление стереотипами, см. эвристика репрезентативности

недостаток когнитивной рефлексии

неосведомленность о регрессии к среднему

нерефлексивное мышление

нетранзитивность

обвинения по ассоциации

ограниченная рациональность

отказ принимать во внимание доказательства, см. отсутствие открытости к доказательствам

отождествление корреляции и причинности

отождествление предрасположенности и вероятности

отрицание антецедента

отсутствие активной непредвзятости

отсутствие открытости к доказательствам

ошибка «не истинный шотландец»

ошибка бремени доказывания

ошибка единственной причины

ошибка конъюнкции (проблема Линды)

ошибка мотт и бейли, см. сдвигание вешек

ошибка невозвратных затрат

ошибка обвинителя

ошибка ошибки «горячей руки»

ошибка поиска причинно-следственной связи «все или ничего»

ошибка прокрастинатора

ошибка техасского стрелка

ошибка худеющего

ошибка экспоненциального роста

парадокс Алле

парадокс кучи

переоценка проблемы сломанной ноги

пересмотр предпочтений

подтверждение консеквента

попрание общественных основ

предвзятая оценка

предвзятость, см. отсутствие активной непредвзятости

предвзятость относительно предвзятости

предвзятость подтверждения

предвосхищение основания

предубежденность в пользу своих

пренебрежение базовой оценкой

пренебрежение вероятностью

проклятие победителя

рациональная беспомощность

рациональная нерациональность

сад расходящихся тропок

сдвигание вешек

сексизм

селективное восприятие

слишком резкое дисконтирование будущего

смешение априори и апостериори, см. апостериорная вероятность

«соломенное чучело»

сомнительные исследовательские практики

сравнение клинического и актуарного суждения

ссылка на особые обстоятельства

стремление избежать сожалений

табу, см. также запретная базовая оценка; еретические предположения; запретные сделки

тактика «значит-вы-утверждаете»

трагедия рационалистических общин

феномен «горячей руки»

чрезмерная самоуверенность

эвристика доступности

эвристика репрезентативности

экспрессивная рациональность

эффект контекста

tu quoque, см. «вотэбаутизм»

virtus dormitive

Примечания переводчика

1

Пер. М. Л. Лозинского. (Здесь и далее — прим. пер.)

2

Пер. Н. А. Иванцова.

3

Альфред Нейман — вымышленный персонаж, символ американского юмористического журнала MAD и олицетворение глупости.

4

Здесь и далее — пер. И. И. Маханькова.

5

Альбом Stop Making Sense (1984).

6

Песня Let’s Go Crazy (1984).

7

Пер. С. И. Церетели.

8

Цитата из песни Боба Дилана «Mr. Tambourine Man».

9

Пер. В. В. Вересаева.

10

Цитата из песни Джона Ли Хукера Bang Bang Bang Bang.

11

Пер. Ю. Здоровова.

12

Здесь и далее — пер. С. И. Церетели, В. В. Васильева, B. C. Швырева.

13

Цитата из песни Кола Портера Anything Goes.

14

Мерсье У. Не вчера родился: Наука о том, кому мы доверяем и во что верим. — М.: Альпина нон-фикшн, 2023.

15

Имеется в виду песня "God Said It, I Believe It".

16

Я не умею отличать дельные идеи от бестолковых.

В любом споре умные люди есть с обеих сторон.

— Какой рациональный метод ты используешь, чтобы определить, кто прав?

— Я называю несогласных со мной идиотами и умываю руки.

17

Еккл 9:11.

18

Экскурсия в бухгалтерию.

А вот здесь у нас — генератор случайных чисел.

Девять, девять, девять, девять, девять, девять.

— Вы уверены, что они случайные?

— Случайность — такое дело… Никогда не знаешь наверняка.

19

— Я оцениваю шанс успеха в 70 %, а шанс, что сделка окажется убыточной, — в 30 %.

— Если мы понесем убытки, ты признаешь, что ошибался?

— Как я могу ошибаться? Я лишь сообщаю вам, каковы шансы.

— Если мы потеряем деньги, это будет твоя ответственность — ведь именно ты посоветовал мне заключить сделку.

— Э-э-э, нет. Я лишь сообщаю вам, каковы шансы. Решение — за вами.

— Но ты же утверждаешь, что это прекрасная сделка.

— Я говорю о шансах, безмозглый вы остолоп!!!

— Значит, ты не признаешь, что ошибался?

20

Вот зачем нужно изучать статистику:

— Я не полечу на самолете! Там высок риск теракта.

— Подожди, я сейчас тебе перешлю ссылку на статью про это.

21

Пер. Ю. Кима.

22

Деятельность Meta Platforms inc. (в т. ч. по реализации соцсетей Facebook и Instagram) запрещена в Российской Федерации как экстремистская.

23

Здесь и далее — пер. С. И. Церетели и др.

24

Пинкер С. Лучшее в нас: Почему насилия в мире стало меньше. — М.: Альпина нон-фикшн, 2021.

25

Пер. М. Ф. Лорие.

26

Пер. В. Борисова.

27

Пер. Э. Березиной, Н. Банникова, Н. Емельяниковой.

28

Пер. С. В. Церетели.

29

Пер. А. Гутермана.

30

Психологическая клиника:

— Этот статистик делал успехи, но теперь опять стал всем грубить.

— А, регрессия к «вредному»!**

31

Игра слов: английское mean может означать как «средний», так и «грубый, вредный».

32

Пер. С. И. Церетели.

33

Цитата из стихотворения «С днем рождения тебя!» (Happy Birthday to You!)

34

Цитата из песни God Bless the Child.

35

— Раньше я думал, что корреляция подразумевает причинность.

А потом прослушал курс лекций по статистике. Теперь я так не думаю.

— Видимо, лекции помогли!

— Ну-у, может быть.

36

— Смотри, Чарли Браун! Снег из-под земли пробивается!

— Он не пробивается, Люси. Он падает с неба!

— Ой, не говори ерунды! Это его просто ветром носит!

— Он все выше! Поднимается прямо из земли!

— Я была права! Права!

— Я лучше домой пойду. Что-то меня мутит.

37

Деятельность Meta Platforms inc. (в т. ч. по реализации соцсетей Facebook и Instagram) запрещена в Российской Федерации как экстремистская.

38

Пер. М. Л. Лозинского.

39

Отсылка к знаменитому высказыванию аболициониста Теодора Паркера (1810–1860): «Дуга нравственной вселенной длинна, но в конце концов она склоняется к справедливости», которое в своих речах цитировали, среди прочих, Мартин Лютер Кинг и Барак Обама. — Прим. ред.

40

Пер. М. Л. Лозинского.

41

Peter, Paul, and Mary — американская фолк-группа, популярная в 1960-е гг.

42

Пер. М. М. Исаева.

43

Здесь и далее — пер. Ю. В. Семенова.

44

Пер. О. А. Жидкова.

Примечания

1

Russell 1950/2009.

2

Spinoza 1677/2000, Ethics, III, preface.

3

Данные о прогрессе человечества: Pinker 2018.

4

Народность сан из Калахари: Lee & Daly 1999. К народности сан, ранее известной как бушмены, относятся племена Ю/хоан (ранее! Кунг), Туу, Гана, /Гви и Кхой, названия которых в разных источниках пишутся по-разному.

5

Охотники-собиратели: Marlowe 2010.

6

Либенберг работает с племенами! Ксо, /Гви, Хомани и Ю/хоан (ранее! Кунг) народности сан. Приведенные примеры Либенберг зафиксировал в ходе общения с племенем! Ксо, а его теория, что научное мышление сформировалось в ходе выслеживания добычи, представлена в работах The Origin of Science (2013/2021), The Art of Tracking (1990) и Liebenberg, //Ao, et al. 2021. Дополнительные примеры: Liebenberg 2020. Другие свидетельства рациональности охотников-собирателей см. Chagnon 1997; Kingdon 1993; Marlowe 2010.

7

Видео охоты настойчивостью, озвученное Дэвидом Аттенборо, можно посмотреть по ссылке: https://youtu.be/826HMLoiE_o.

8

Liebenberg 2013/2021, p. 57.

9

Личный разговор с Луисом Либенбергом, 11 августа 2020 г.

10

Liebenberg 2013/2021, p. 104.

11

Liebenberg 2020 и личный разговор с ним 27 мая 2020 г.

12

Moore 2005. См. также Pew Forum on Religion and Public Life 2009 и примечание 8 к главе 10.

13

Vosoughi, Roy, & Aral 2018.

14

Pinker 2010; Tooby & DeVore 1987.

15

Амос Тверски (1937–1996) и Даниэль Канеман (род. 1934) стояли у истоков изучения когнитивных иллюзий и искажений; см. Tversky & Kahneman 1974, Kahneman, Slovic, & Tversky 1982, Hastie & Dawes 2010, а также бестселлер Канемана «Думай медленно, решай быстро» (Thinking, Fast and Slow, 2011). Их биографиям и сотрудничеству посвящена книга Майкла Льюиса The Undoing Project (2016) и речь Канемана, которую он произнес при вручении ему Нобелевской премии в 2002 г.

16

Frederick 2005.

17

Психологи Филип Маймин и Эллен Лангер показали, что, если просто попросить людей внимательней относиться к наглядному материалу, число допущенных логических ошибок снижается в случае 19 из 22 классических задач, описанных в работах по когнитивной психологии.

18

Frederick 2005.

19

Frederick 2005, p. 28. На самом деле вопрос был поставлен так: «Банан и багет вместе стоят 37 центов. Банан на 13 центов дороже багета. Сколько стоит багет?»

20

Wagenaar & Sagaria 1975; Wagenaar & Timmers 1979.

21

Goda, Levy, et al. 2015; Stango & Zinman 2009.

22

Имен не привожу, чтобы не смущать двух моих друзей.

23

Число смертей в США (скользящее среднее за семь дней): Roser, Ritchie, et al. 2020, дата обращения 23 августа 2020 г. Смертельные угрозы в США: Ritchie 2018, дата обращения 23 августа 2020 г.; данные за 2017 г.

24

Wason 1966; см. также Cosmides 1989; Fiddick, Cosmides, & Tooby 2000; Mercier & Sperber 2011; Nickerson 1996; Sperber, Cara, & Girotto 1995.

25

van Benthem 2008, p. 77.

26

Поскольку, рассуждая логически, выбор Р может с такой же легкостью опровергнуть правило, как и выбор не-Q, объяснение через предвзятость подтверждения немного тоньше: участники прибегают к рассуждению, чтобы подтвердить свой первоначальный интуитивный выбор, каким бы он ни был; см. Nickerson 1998 и Mercier & Sperber 2011.

27

Цит. по Grayling 2007, p. 102.

28

Novum Organum, Bacon 1620/2017.

29

Popper 1983. Задача Уэйсона и проверка гипотезы научными методами: Nickerson 1996.

30

Специфика задачи выбора: Nickerson 1996; Sperber, Cara, & Girotto 1995.

31

Cheng & Holyoak 1985; Cosmides 1989; Fiddick, Cosmides, & Tooby 2000; Stanovich & West 1998. Другой подход: Sperber, Cara, & Girotto 1995.

32

Экологическая рациональность: Gigerenzer 1998; Tooby & Cosmides 1993; см. Pinker 1997/2009, pp. 302–6.

33

Эту задачу впервые сформулировал автор книг по популярной математике Мартин Гарднер (1959), который назвал ее «задачей трех узников»; в честь Монти Холла ее окрестил статистик Стивен Селвин (1975).

34

Granberg & Brown 1995; Saenen, Heyvaert, et al. 2018.

35

Crockett 2015; Granberg & Brown 1995; Tierney 1991; vos Savant 1990.

36

Crockett 2015.

37

Vazsonyi 1999. Мое число Эрдёша — 3, благодаря публикации Michel, Shen, Aiden, Veres, Gray, The Google Books Team, Pickett, Hoiberg, Clancy, Norvig, Orwant, Pinker, Nowak, & Lieberman-Aiden 2011. Ученый-информатик Питер Норвиг выступил соавтором доклада другого ученого информатика (и соавтора Эрдёша), Марии Клаве.

38

С другой стороны, нормативный анализ дилеммы Монти Холла вызвал бурю комментариев и споров; см. https://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Hall_problem.

39

Попробуйте: Math Warehouse, Monty Hall Simulation Online, https://www.mathwarehouse.com/monty-hall-simulation-online/.

40

Например, «Вечернее шоу с Дэвидом Леттерманом»: https://www.youtube.com/watch?v=EsGc3jC9yas.

41

Vazsonyi 1999.

42

Предложено в Granberg & Brown 1995.

43

Правила беседы: Grice 1975; Pinker 2007, chap. 8.

44

История и концепция вероятности: Gigerenzer, Swijtink, et al. 1989.

45

vos Savant 1990.

46

Спасибо Джулиану де Фрейтасу за проведение и анализ исследования. Его дизайн похож на дизайн исследования, неформальный итог которого подведен в Tversky & Kahneman 1983, pp. 307–8. Предположения были выбраны из большого списка, предварительно протестированного в пилотном исследовании. Различия были обнаружены при сравнении оценок, данных участниками для конъюнкции или для одной ее части до того, как они увидели вторую (то есть при сопоставлении между участниками). Когда же мы сравнивали оценки, сделанные одним и тем же участником, ошибка конъюнкции проявлялась только в вопросах о России и Венесуэле. Тем не менее 86 % участников совершили как минимум одну ошибку конъюнкции, и в каждом случае большинство испытуемых приписывали конъюнкции вероятность выше или равную вероятности одной из ее частей.

47

Donaldson, Doubleday, et al. 2011; Tetlock & Gardner 2015.

48

Kaplan 1994.

49

Снижение числа войн, уровня преступности, доли бедных и распространенности болезней: Pinker 2011; Pinker 2018.

50

Tversky & Kahneman 1983.

51

Gould 1988.

52

Цит. по Tversky & Kahneman 1983, p. 308.

53

Tversky & Kahneman 1983, p. 313.

54

Цит. по Hertwig & Gigerenzer 1999.

55

Hertwig & Gigerenzer 1999.

56

Hertwig & Gigerenzer 1999; Tversky & Kahneman 1983.

57

Kahneman & Tversky 1996.

58

Mellers, Hertwig, & Kahneman 2001.

59

Purves & Lotto 2003.

60

Промахи искусственного интеллекта: Marcus & Davis 2019.

61

Pinker 1997/2009, chaps. 1, 4.

62

Pinker 2015.

63

Federal Aviation Administration 2016, chap. 17.

64

Обоснованное истинное убеждение и контрпримеры, демонстрирующие, что оно необходимо, но не достаточно для познания: Gettier 1963; Ichikawa & Steup 2018.

65

James 1890/1950.

66

Carroll 1895.

67

Fodor 1968; Pinker 1997/2009, chap. 2.

68

Nagel 1997.

69

Myers 2008.

70

Примеры см. в источниках, приведенных в примечании 79 к главе 10.

71

Stoppard 1972, p. 30.

72

Hume 1739/ 2000, book II, part III, section III, «Of the influencing motives of the will.»

73

Cohon 2018.

74

Тем не менее в том, что касается вкусов в искусстве и вине, он считал иначе, о чем и пишет в работе «О норме вкуса» (Gracyk 2020). Здесь же он хотел только подчеркнуть, что цели по природе своей субъективны.

75

Bob Dylan, «Mr. Tambourine Man».

76

Pinker 1997/2009; Scott-Phillips, Dickins, & West 2011.

77

Ainslie 2001; Schelling 1984.

78

Mischel & Baker 1975.

79

Ainslie 2001; Laibson 1997; Schelling 1984. См. также Pinker 2011, гл. 9, «Самоконтроль».

80

Frederick 2005.

81

Jeszeck, Collins, et al. 2015.

82

Dasgupta 2007; Nordhaus 2007; Varian 2006; Venkataraman 2019.

83

MacAskill 2015; Todd 2017.

84

Venkataraman 2019.

85

Ainslie 2001; Laibson 1997.

86

McClure, Laibson, et al. 2004.

87

Homer 700 BCE/ 2018

88

Baumeister & Tierney 2012.

89

Либертарианский патернализм и другие скрытые закономерности поведения: Hallsworth & Kirkman 2020; Thaler & Sunstein 2008. Критика: Gigerenzer 2015; Kahan 2013.

90

Рациональное неведение: Gigerenzer 2004; Gigerenzer & Garcia-Retamero 2017; Hertwig & Engel 2016; Williams 2020; см. также Pinker 2007, pp. 422–25.

91

Schelling 1960.

92

«Слабó»: J. S. Goldstein 2010. В фильме «Бунтарь без причины» в эту игру играли немного иначе: подростки неслись по направлению к обрыву и каждый старался выпрыгнуть из машины вторым.

93

Несдержанность как парадоксальная тактика: Frank 1988; см. также Pinker 1997/2009, chap. 6.

94

Sagan & Suri 2003.

95

Безумная любовь как парадоксальная тактика: Frank 1988; Pinker 1997/2009, chap. 6, «Fools for Love».

96

Роман Дэшила Хэммета; сценарий Джона Хьюстона.

97

Tetlock 2003; Tetlock, Kristel, et al. 2000.

98

Satel 2008.

99

См., например, Block 1976/2018.

100

Переформулирование запретных уступок: Tetlock 2003; Tetlock, Kristel, et al. 2000; Zelizer 2005.

101

Hume 1739/ 2000, book II, part III, section III, «Of the influencing motives of the will.» Моральная философия Юма: Cohon 2018.

102

Rachels & Rachels 2010.

103

Stoppard 1972, p. 39.

104

Gould 1999.

105

Plato 399–390 BCE/2002. Моральная философия Платона в живом изложении: R. Goldstein 2013.

106

Господь, приказывающий убивать детей: Pinker 2011, chap. 1.

107

«Столь же мало окажусь я в противоречии с разумом и тогда, когда предпочту несомненно меньшее благо большему и буду чувствовать к первому более горячую привязанность, чем ко второму».

108

Мораль как беспристрастность: de Lazari-Radek & Singer 2012; R. Goldstein 2006; Greene 2013; Nagel 1970; Railton 1986; Singer 1981/2011.

109

Terry 2008.

110

Личная заинтересованность, социальность и рациональность как достаточные условия морали: Pinker 2018, pp. 412–15. Мораль как стратегия в играх с положительной суммой: Pinker 2011, pp. 689–92.

111

Chomsky 1972/2006; Pinker 1994/2007, chap. 4.

112

Eliot 1883/2017, pp. 257–58.

113

Leibniz 1679/1989.

114

Доходчивые вводные курсы логики: McCawley 1993; Priest 2017; Warburton 2007.

115

Основано на Carroll 1896/1977, book II, chap. III, § 2, example (4), p. 72.

116

Donaldson, Doubleday, et al. 2011.

117

Логические операторы в логике и в разговорной речи: Grice 1975; Pinker 2007, chaps. 2, 8.

118

Emerson 1841/1993.

119

Liberman 2004.

120

McCawley 1993.

121

Сайт Yang 2020, проверено 6 февраля 2020 г.: Yang 2020.

122

Curtis 2020; Richardson, Smith, et al. 2020; Warburton 2007; см. также https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_fallacies.

123

Mercier & Sperber 2011; критический анализ см: Norman 2016.

124

Friedersdorf 2018.

125

Shackel 2014.

126

Russell 1969.

127

Basterfield, Lilienfeld, et al. 2020.

128

Популярное высказывание, навеянное отрывком из «Врага народа» Генрика Ибсена: «Большинство никогда не бывает право… На стороне большинства сила, к сожалению, но не право» (перевод А. и П. Ганзен).

129

Proctor 2000.

130

Обсуждение одного из примеров см. в Paresky, Haidt, Strossen & Pinker 2020.

131

Haidt 2016.

132

Эта история встречается во множестве учебников и обычно приписывается Френсису Бэкону, который якобы записал ее в 1592 г., но истинное ее происхождение — даже в качестве пародии — туманно и относится, скорее всего, к началу XX в.; см. Simanek 1999.

133

Экологическая рациональность: Gigerenzer 1998; Pinker 1997/2009, pp. 302–6; Tooby & Cosmides 1993.

134

Cosmides 1989; Fiddick, Cosmides, & Tooby 2000.

135

Weber 1922/2019.

136

Cole, Gay, et al. 1971, pp. 187–88; см. также Scribner & Cole 1973.

137

Norenzayan, Smith, et al. 2002.

138

Wittgenstein 1953.

139

Не все философы с этим согласны: Бернард Сьютс (Bernard Suits 1978/2014) определяет игру как «добровольную попытку преодолеть необязательные препятствия». См. также McGinn 2012, chap. 2.

140

Pinker 1997/2009, pp. 306–13; Pinker 1999/2011, chap. 10; Pinker & Prince 2013; Rosch 1978.

141

Armstrong, Gleitman, & Gleitman 1983; Pinker 1999/2011, chap 10; Pinker & Prince 2013.

142

Goodfellow, Bengio, & Courville 2016; Rumelhart, McClelland, & PDP Research Group 1986; Aggarwal 2018. Критический разбор, см: Marcus & Davis 2019; Pearl & Mackenzie 2018; Pinker 1999/2011; Pinker & Mehler 1988.

143

Lewis-Kraus 2016.

144

Термин «алгоритм» первоначально означал именно такие формулы, в отличие от «эвристик», то есть эмпирических правил. Но в современном повседневном употреблении это слово используется для обозначения всех систем искусственного интеллекта, включая те, что созданы на основе нейронных сетей.

145

Marcus & Davis 2019.

146

Kissinger 2018.

147

Lake, Ullman, et al. 2017; Marcus 2018; Marcus & Davis 2019; Pearl & Mackenzie 2018.

148

Ashby, Alfonso-Reese, et al. 1998; Evans 2012; Kahneman 2011; Marcus 2000; Pinker 1999/2011; Pinker & Prince 2013; Sloman 1996.

149

Pinker 1999/2011, chap. 10; Pinker & Prince 2013.

150

Из письма к мисс Софии Трейл, 24 июля 1783 г, (Johnson 1963).

151

Bartlett’s Familiar Quotations. Источник цитаты не указан, но это, скорее всего, письмо к Максу Бору, написанное в 1926 г. Та же мысль, выраженная другими словами, появляется в письме к Корнелию Ланцошу (Einstein 1981) и еще трижды встречается в https://en.wikiquote.org/wiki/Albert_Einstein.

152

Eagle 2019; случайность как несжимаемость, которую обычно называют колмогоровской сложностью, обсуждается в разделе 2.2.1.

153

Millenson 1965.

154

Плакат: http://www.mooneyart.com/gravity/historyof_01.html.

155

Gigerenzer, Hertwig, et al. 2005.

156

Цит. по Bell 1947.

157

Разные интерпретации понятия «вероятность»: Gigerenzer 2008a; Gigerenzer, Swijtink, et al. 1989; Hajek 2019; Savage 1954.

158

Цит. по Gigerenzer 1991, p. 92.

159

Gigerenzer 2008a.

160

Tversky & Kahneman 1973.

161

Gigerenzer 2008a.

162

Combs & Slovic 1979; Ropeik 2010; Slovic 1987.

163

McCarthy 2019.

164

Duffy 2018; см. также Ropeik 2010; Slovic 1987.

165

Данные за 2014–2015 гг., см. Pinker 2018, table 13–1. См. также Ritchie 2018; Roth, Abate, et al. 2018.

166

Savage 2013, table 2. Данные по коммерческой авиации США.

167

Gigerenzer 2006.

168

Песня Мэкки-ножа из «Трехгрошовой оперы» Бертольда Брехта.

169

Акулы Кейп-Кода: Sherman 2019. Число погибших в ДТП на Кейп-Коде: Nolan, Bremer, et al. 2019.

170

Caldeira, Emanuel, et al. 2013. См. также Goldstein & Qvist 2019; Goldstein, Qvist, & Pinker 2019.

171

Ядерная и угольная энергетика: Goldstein & Qvist 2019; Goldstein, Qvist, & Pinker 2019. Уголь убивает: Lockwood, Welker-Hood, et al. 2009. Ядерную энергию заменяют на уголь: Jarvis, Deschenes, & Jha 2019. Даже если мы примем во внимание недавние заявления, что советские власти скрыли тысячи смертей, связанных с Чернобыльской аварией, число смертей за 60 лет использования ядерной энергии не превысит ежемесячные людские потери, связанные со сжиганием угля.

172

Ropeik 2010; Slovic 1987.

173

Pinker 2018, таблица 13–1, стр. 192; Mueller 2006.

174

Walker, Petulla, et al. 2019.

175

Усредненные данные за 2015–2019 гг. Число случаев применения оружия сотрудниками полиции: Tate, Jenkins, et al. 2020. Число убийств: Federal Bureau of Investigation 2019, а также данные за предыдущие годы.

176

Schelling 1960, p. 90; см. также Tooby, Cosmides, & Price 2006. Перл Харбор и 9/11 как попрание общественных основ: Mueller 2006.

177

Chwe 2001; De Freitas, Thomas, et al. 2019; Schelling 1960.

178

Baumeister, Stillwell, & Wotman 1990.

179

Враждебность к фактам в ситуациях попрания общественных основ: Перл-Харбор и 9/11 — Mueller 2006; убийство Джорджа Флойда — Blackwell 2020.

180

Своей популярностью это выражение обязано главе администрации президента Обамы Раму Эмануэлю, но впервые оно использовано антропологом Лютером Герлахом. За уточнение спасибо Фреду Шапиро, редактору The Yale Book of Quotations.

181

Подробное рассуждение того же типа относительно терроризма см. в Mueller 2006.

182

https://twitter.com/MaxCRoser/status/919921745464905728?s=20.

183

McCarthy 2015.

184

Rosling 2019.

185

Одержимые кризисами медиа и политический цинизм: Bornstein & Rosenberg 2016.

186

Lankford & Madfis 2018.

187

https://ourworldindata.org/.

188

Paulos 1988.

189

Edwards 1996.

190

Трудные места теории вероятности объясняются во множестве книг, в т. ч. в Paulos 1988; Hastie & Dawes 2010; Mlodinow 2009; Schneps & Colmez 2013.

191

Batt 2004; Schneps & Colmez 2013.

192

Texas v. Pennsylvania 2020. https://www.texasattorneygeneral.gov/sites/default/files/images/admin/2020/Press/SCOTUSFiling.pdf. https://www.supremecourt.gov/docket/docketfiles/html/public/22O155.html. Анализ: Bump 2020.

193

Gilovich, Vallone, & Tversky 1985.

194

Miller & Sanjurjo 2018; Gigerenzer 2018a.

195

Pinker 2011, pp. 202–7.

196

https://xkcd.com/795/.

197

Kramer & Gigerenzer 2005.

198

Kramer & Gigerenzer 2005; Miller & Sanjurjo 2018; Miller & Sanjurjo 2019.

199

https://www.youtube.com/watch?v=DBSAeqdcZAM.

200

Критический разбор, осуществленный Скарри, описан в Rosen 1996; см. также Good 1996.

201

Kramer & Gigerenzer 2005.

202

Kramer & Gigerenzer 2005; Schneps & Colmez 2013.

203

Статья: Johnson, Tress, et al. 2019. Критика: Knox & Mummolo 2020. Ответ: Johnson & Cesario 2020. Отзыв: Cesario & Johnson 2020.

204

Edwards 1996.

205

Mlodinow 2009; Paulos 1988.

206

Fabrikant 2008; Mlodinow 2009; Serwer 2006.

207

Gardner 1972.

208

Open Science Collaboration 2015; Gigerenzer 2018b; Ioannidis 2005; Pashler &Wagenmakers 2012.

209

Ioannidis 2005; Simmons, Nelson, & Simonsohn 2011. Фразу «сад расходящихся тропок» первым в этом контексте использовал статистик Эндрю Гельман (Gelman & Loken 2014).

210

Когнитивный психолог Майкл Корбаллис.

211

Например, сервис Центра Открытой науки, https://osf.io/prereg/.

212

Feller 1968; Pinker 2011, p. 202–7.

213

Kahneman & Tversky 1972. Первым это показал Уильям Феллер (1968).

214

Gould 1988.

215

Сообщество рационалистов: Caplan 2017; Chivers 2019; Raemon 2017. В числе известных его представителей Джулия Гейлиф, автор подкаста Rationally Speaking (https://juliagalef.com/), Скотт Александр, автор блога Slate Star Codex, (https://slatestarcodex.com/), Скотт Ааронсон, автор блога Shtetl-Optimized (https://www.scottaaronson.com/blog/), Робин Хансон, автор сайта Overcoming Bias (https://www.overcomingbias.com/) и Элиезер Юдковский, основатель движения Less Wrong (https://www.lesswrong.com/).

216

Arbital 2020.

217

Gigerenzer 2011.

218

Если точнее, вероятность Р(данные|гипотеза) пропорциональна правдоподобию. Смысл термина «правдоподобие» несколько отличается в разных областях статистики; я употребляю его в значении, которое обычно используется в дискуссиях о байесовском мышлении.

219

Kahneman & Tversky 1972; Tversky & Kahneman 1974.

220

«В оценке доказательств человек явно не консервативный байесианец; он вообще не байесианец». Kahneman & Tversky 1972, p. 450.

221

Tversky & Kahneman 1982.

222

Hastie & Dawes 2010.

223

Tversky & Kahneman 1974.

224

Подслушано; печатного источника не нашел.

225

Юм, Байес и чудеса: Earman 2002.

226

Hume 1748/1999, section X, «Of miracles,» part 1, 90.

227

Hume 1748/1999, section X, «Of miracles,» part 1, 91.

228

French 2012.

229

Carroll 2016. См. также Stenger 1990.

230

Open Science Collaboration 2015; Pashler & Wagenmakers 2012.

231

Неэффективность индустрий убеждения: Mercier 2020.

232

Ziman 1978, p. 40.

233

Tetlock & Gardner 2015.

234

Tetlock 2003; Tetlock, Kristel, et al. 2000.

235

Спад уровня ксенофобии: Pinker 2018, с. 215–19; Charlesworth & Banaji 2019.

236

Отношение к базовым оценкам в социальных науках: Tetlock 1994.

237

Gigerenzer 1991, 2018a; Gigerenzer, Swijtink, et al. 1989; см. также Cosmides & Tooby 1996.

238

Burns 2010; Maines 2007.

239

Bar-Hillel 1980; Tversky & Kahneman 1982; Gigerenzer 1991.

240

Gigerenzer 1991, 1996; Kahneman & Tversky 1996.

241

Cosmides & Tooby 1996; Gigerenzer 1991; Hoffrage, Lindsey, et al. 2000; Tversky & Kahneman 1983. Канеман и Тверски подчеркивают, что переформулирование в терминах частоты сокращает, но не всегда прекращает пренебрежение базовой оценкой.

242

Gigerenzer 2015; Kahan 2013.

243

Представление о человеке как о рациональном агенте излагается во введении к любому учебнику экономики или политологии. Теория, увязывающая рациональный выбор с ожидаемой полезностью, разработана в von Neumann & Morgenstern 1953/ 2007 и развита в Savage 1954. Доступные объяснения см. в Luce & Raiffa 1957 и Hastie & Dawes 2010.

244

Cohn, Marechal, et al. 2019.

245

Glaeser 2004.

246

Оспаривание аксиом рационального выбора: Arkes, Gigerenzer, & Hertwig 2016; Slovic & Tversky 1974.

247

Hastie & Dawes 2010; Savage 1954.

248

Чаще ее называют аксиомой полноты.

249

Другое название — распределение вероятностей по альтернативам.

250

К разновидностям аксиомы независимости относятся условие Чернова, свойство Сена, независимость от нерелевантных альтернатив Эрроу и аксиома выбора Люка.

251

Liberman 2004.

252

Другие названия: неразрывность или разрешимость.

253

Stevenson & Wolfers 2008.

254

Richardson 1960, с. 11; Slovic 2007; Wan & Shammas 2020.

255

Pinker 2011, с. 219–20.

256

Tetlock 2003; Tetlock, Kristel, et al. 2000.

257

«Ого, миллион долларов… Может быть». — «А за сотню?» — «Да за кого ты меня принимаешь!» — «Ну, это мы уже выяснили; осталось договориться о цене».

258

Simon 1956.

259

Tversky 1972.

260

Savage 1954, цит. по Tversky 1972, с. 283–84.

261

Tversky 1969.

262

Arkes, Gigerenzer, & Hertwig 2016.

263

Tversky 1972, p. 298; Hastie & Dawes 2010, p. 251.

264

Lichtenstein & Slovic 1971.

265

Разница результатов в пару центов округлена, но она не влияет на общий итог из-за дизайна исследования.

266

Из нарушающих аксиому транзитивности денег не выкачать: Arkes, Gigerenzer, & Hertwig 2016, p. 23. А вот из тех, кто меняет свои предпочтения, можно: Hastie & Dawes 2010, p. 76. Испытуемые умнеют: Arkes, Gigerenzer, & Hertwig 2016, pp. 23–24.

267

Allais 1953.

268

Kahneman & Tversky 1979, p. 267.

269

Kahneman & Tversky 1979.

270

Breyer 1993, p. 12.

271

Kahneman & Tversky 1979.

272

McNeil, Pauker, et al. 1982.

273

Tversky & Kahneman 1981.

274

Hastie & Dawes 2010, pp. 282–88.

275

Kahneman & Tversky 1979.

276

Hastie & Dawes 2010, fig. 12.2.

277

Основано на работе Kahneman & Tversky 1979.

278

Tierney & Baumeister 2019.

279

Морис Алле, Герберт Саймон, Даниэль Канеман, Ричард Талер, Джордж Акерлоф.

280

Gigerenzer 2008b, p. 20.

281

Abito & Salant 2018; Braverman 2018.

282

Sydnor 2010.

283

Gigerenzer & Kolpatzik 2017; см. также Gigerenzer 2014, где приведено подобное рассуждение по поводу скрининга на рак груди.

284

Twain 1897/1989

285

Теория обнаружения сигнала и теория ожидаемой полезности: Lynn, Wormwood, et al. 2015.

286

О статистических распределениях можно прочесть в любом введении в статистику или психологию. Теория обнаружения сигнала: Green & Swets 1966; Lynn, Wormwood, et al. 2015; Swets, Dawes, & Monahan 2000; Wolfe, Kluender, et al. 2020, chap. 1. История теории обнаружения сигнала и теории статистических решений, а также их связь: Gigerenzer, Krauss, & Vitouch 2004; Gigerenzer, Swijtink, et al. 1989.

287

Pinker 2011, pp. 210–20.

288

Это еще называют центральной предельной теоремой.

289

Термин «правдоподобие» используется здесь в узком смысле, принятом при обсуждении правила Байеса.

290

Lynn, Wormwood, et al. 2015.

291

Lynn, Wormwood, et al. 2015.

292

Lynn, Wormwood, et al. 2015.

293

Не путайте: «чувствительность» в медицинском контексте относится к уровню верных попаданий, а именно к правдоподобию положительного результата при условии наличия заболевания. Ей противопоставляется «специфичность», то есть уровень правильного отрицания, или правдоподобие отрицательного результата при условии отсутствия заболевания.

294

Loftus, Doyle, et al. 2019.

295

National Research Council 2009; President’s Council of Advisors on Science and Technology 2016.

296

Оспаривание обоснованности допросов с пристрастием: Bankoff 2014.

297

Ali 2011.

298

Оспаривание подобного подхода к сексуальным домогательствам: Soave 2014; Young 2014a. В двух исследованиях, посвященных ложным обвинениям в изнасиловании, было обнаружено, что они составляют от 5 до 10 %: De Zutter, Horselenberg, & van Koppen 2017; Rumney 2006. См. также Bazelon & Larimore 2009; Young 2014b.

299

Arkes & Mellers 2002.

300

Аркес и Меллерс цитируют исследование 1981 года, в котором давалась оценка 0,6–0,9, и несколько небезупречных исследований, где dʹ достигало 2,7. Моя оценка основана на метаанализе National Research Council 2003, p. 122.

301

Ложные обвинения, оправдания и казни: National Research Council 2009; President’s Council of Advisors on Science and Technology 2016. Отдельно по обвинениям в изнасиловании: Bazelon & Larimore 2009; De Zutter, Horselenberg, & van Koppen 2017; Rumney 2006; Young 2014b. По обвинениям в терроризме: Mueller 2006.

302

Теория статистических решений, и в частности проверка достоверности нулевой гипотезы, объясняется в любом учебнике статистики или психологии. Ее историю и связь с теорией обнаружения сигнала см. в Gigerenzer, Krauss, & Vitouch 2004; Gigerenzer, Swijtink, et al. 1989.

303

Gigerenzer, Krauss, & Vitouch 2004.

304

Как и в примечании 6 к этой главе, термин «правдоподобие» использован в узком байесовском значении, а именно в смысле вероятности получения данных при условии истинности гипотезы.

305

Gigerenzer 2018b; Open Science Collaboration 2015; Ioannidis 2005; Pashler & Wagenmakers 2012.

306

https://xkcd.com/882/.

307

Nature editors 2020b. «Ничто, которого нет, и ничто, которое есть» — цитата из стихотворения Уоллеса Симпсона «Снежный человек».

308

Henderson 2020; Hume 1748/1999.

309

Hume 1739/ 2000, book III, part II, section V, «Of the obligation of promises.»

310

von Neumann & Morgenstern 1953/2007. Более специальные изложения: Binmore 1991; Luce & Raiffa 1957. В целом доступные неспециалистам изложения: Binmore 2007; Rosenthal 2011. Доходчивое изложение: Poundstone 1992.

311

Каждая из игр, о которых говорится в этой главе, объясняется в большинстве источников, перечисленных в примечании 2.

312

Clegg 2012; Dennett 2013, chap. 8.

313

Thomas, De Freitas, et al. 2016.

314

Chwe 2001; De Freitas, Thomas, et al. 2019; Schelling 1960; Thomas, DeScioli, et al. 2014.

315

Pinker 2007, chap. 8; Schelling 1960.

316

Lewis 1969. Критика предположения, что обычаи требуют общего знания: Binmore 2008.

317

Пример скорректирован с учетом инфляции.

318

Schelling 1960, pp. 67, 71.

319

J. Goldstein 2010.

320

Frank 1988; Schelling 1960; см. также Pinker 1997/2009, chap. 6.

321

Долларовый аукцион: Poundstone 1992; Shubik 1971.

322

Dawkins 1976/2016; Maynard Smith 1982.

323

Pinker 2011, pp.217–20.

324

Shermer 2008.

325

Dawkins 1976/2016; Maynard Smith 1982.

326

Trivers 1971.

327

Pinker 1997/2009, chap. 7; Pinker 2002/2016, chap. 14; Pinker 2011, chap. 8; Trivers 1971.

328

Ridley 1997.

329

Ellickson 1991; Ridley 1997.

330

Hobbes 1651/ 1957, chap. 14, p. 190.

331

Sowell 1995.

332

Cohen 1997.

333

BBC News 2004.

334

Stevenson & Wolfers 2008, переработано с разрешения авторов.

335

Hamilton 2018.

336

Chapman & Chapman 1967, 1969.

337

Thompson & Adams 1996.

338

https://www.tylervigen.com/spurious-correlations.

339

Galton 1886.

340

Tversky & Kahneman 1974.

341

Tversky & Kahneman 1974.

342

Tversky & Kahneman 1971, 1974.

343

Автор, Джона Лерер, цитирует ученых, объяснивших ему регрессию к среднему и сомнительные исследовательские практики, но при этом утверждает, что что-то такое все-таки происходит, просто ученые не знают, что именно.

344

Pinker 2007, pp. 208–33.

345

Hume 1739/2000.

346

Holland 1986; King, Keohane, & Verba 1994, chap. 3.

347

Kaba 2020. Если вам интересен анализ исследований, которые действительно показывают, какой эффект правоохранительная деятельность оказывает на уровень преступности (с применением методов, о которых повествуется в этой главе), см. Yglesias 2020a, 2020b.

348

Pearl 2000.

349

Weissman 2020.

350

VanderWeele 2014.

351

Текст песни God Bless the Child по записи 1941 года. Ср. Мф. 25:29 («Ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет»).

352

Social Progress Imperative 2020; Welzel 2013.

353

Deary 2001; Temple 2015; Ritchie 2015.

354

Pearl & Mackenzie 2018.

355

Когнитивный психолог Рейд Хасти.

356

Baron 2012; Bornstein 2012; Hallsworth & Kirkman 2020.

357

Levitt & Dubner 2009; https://freakonomics.com/.

358

DellaVigna & Kaplan 2007.

359

Martin & Yurukoglu 2017.

360

См. Pinker 2011, pp. 278–84.

361

Пример (с изменениями) позаимствован из Russett & Oneal 2001; он же обсуждается в Pinker 2011, pp.278–84.

362

Stuart 2010.

363

Kendler, Kessler, et al. 2010.

364

Vaci, Edelsbrunner, et al. 2019.

365

Dawes, Faust, & Meehl 1989; Meehl 1954/2013. В сфере политических и экономических прогнозов см. Tetlock 2009.

366

Polderman, Benyamin, et al. 2015; см. Pinker 2002/2016, pp. 395–98, 450–51.

367

Salganik, Lundberg, et al. 2020.

368

Shermer 2020a.

369

O’Keefe 2020.

370

Wolfe & Dale 2020.

371

Kessler, Rizzo, & Kelly 2020; Nature 2020a; Tollefson 2020.

372

Rauch 2021.

373

Gilbert 2019; Pennycook & Rand 2020a.

374

Первые пять цифр взяты из опроса Института Гэллапа, Moore 2005; Вторые пять — данные Исследовательского центра Пью (Forum on Religion and Public Life), 2009.

375

Согласно ряду исследований, проводившихся с 1990 и до 2005 или 2009 г., наблюдалась небольшая тенденция к росту верований в экстрасенсорное целительство, дома с привидениями, духов, общение с потусторонним миром и ведьм, а также небольшая тенденция к ослаблению веры в одержимость дьяволом, экстрасенсорное восприятие, телепатию и реинкарнацию. Число обращающихся к гадалкам и медиумам, верящих в посещение Земли инопланетянами, не менялось (Moore 2005; Forum on Religion and Public Life 2009). С 1979 по 2018 г. доля людей, считающих астрологию «полностью» или «в какой-то степени» научной, незначительно сократилась с сорока с чем-то процентов до почти сорока процентов, и в 2018 г. включала 58 % людей в возрасте от 18 до 24 лет и 49 % людей в возрасте от 25 до 34 лет (National Science Board 2014, 2020). Все сверхъестественные верования больше характерны для молодых респондентов (Pew Forum on Religion and Public Life 2009). Что касается астрологии, возрастной градиент не меняется десятилетиями, что предполагает, что эта доверчивость — не эффект принадлежности к поколению Z, миллениалам или какой-то еще когорте, но влияние возраста как такового, и многие ее перерастают.

376

Shermer 1997, 2011, 2020b.

377

Mercier 2020; Shermer 2020c; Sunstein & Vermeule 2008; Uscinski & Parent 2014; van Prooijen & van Vugt 2018.

378

Horowitz 2001; Sunstein & Vermeule 2008.

379

Statista Research Department 2019; Uscinski & Parent 2014.

380

Brunvand 2014; заголовки таблоидов взяты из моей личной коллекции.

381

Nyhan 2018.

382

R. Goldstein 2010.

383

https://quoteinvestigator.com/2017/11/30/salary/

384

Kunda 1990.

385

Спасибо лингвисту Энн Фармер за ее кредо: «Важно не быть правым, важно понять правильно».

386

См., однако, примечание 26 к главе 1.

387

Dawson, Gilovich, & Regan 2002.

388

Kahan, Peters, et al. 2017; Lord, Ross, & Lepper 1979; Taber & Lodge 2006; Dawson, Gilovich, & Regan 2002.

389

Pronin, Lin, & Ross 2002.

390

Mercier & Sperber 2011, 2017; Tetlock 2002. См., однако: Norman 2016.

391

Mercier & Sperber 2011, p. 63; Mercier, Trouche, et al. 2015.

392

Kahan, Peters, et al. 2017.

393

Ditto, Liu, et al. 2019. См. обсуждение: Baron & Jost 2019; Ditto, Clark, et al. 2019.

394

Stanovich 2020, 2021.

395

Gampa, Wojcik, et al. 2019.

396

Kahan, Hoffman, et al. 2012.

397

Kahan, Peters, et al. 2012.

398

Stanovich 2020, 2021.

399

Иерархия — эгалитаризм и либертарианство — коммунитаризм: Kahan 2013; см. также примечание 39 ниже. «За веру, за царя» — за Просвещение, родоплеменное — многонациональное: Pinker 2018, chap. 21, 23. Трагическое — утопическое: Pinker 2002/2016, chap. 16; Sowell 1987. Честь — достоинство: Pinker 2011, chap. 3; Campbell & Manning 2018; Pinker 2012. Мораль обязывающая — мораль индивидуализированная: Haidt 2012.

400

Finkel, Bail, et al. 2020.

401

Finkel, Bail, et al. 2020; Wilkinson 2019.

402

Baron & Jost 2019.

403

Эпиграф к Sowell 1995.

404

Ditto, Clark, et al. 2019. Оплошности каждой из сторон: Pinker 2018, pp. 363–66.

405

Mercier 2020, pp. 191–97.

406

Kahan 2013; Kahan, Peters, et al. 2017; Kahan, Wittlin, et al. 2011.

407

Mercier 2020, chap. 10. Отзыв в Google Мерсье процитировал, читая лекцию в рамках моего курса, посвященного рациональности, 5 марта 2020 г.

408

Mercier 2020; Sperber 1997.

409

Abelson 1986.

410

Henrich, Heine, & Norenzayan 2010.

411

Coyne 2015; Dawkins 2006; Dennett 2006; Harris 2005. См. также R. Goldstein 2010.

412

Jenkins 2020.

413

BBC News 2020.

414

Baumard & Boyer 2013; Hood 2009; Pinker 1997/2009, chap. 5, 8; Shermer 1997, 2011.

415

Bloom 2004.

416

Gelman 2005; Hood 2009.

417

Kelemen & Rosset 2009.

418

Rauch 2021; Shtulman 2017; Sloman & Fernbach 2017.

419

Журналы Skeptical Inquirer (http://www.csicop.org/si) и Skeptic (http://www.skeptic.com/), а также сайт Центра расследований (https://centerforinquiry.org/) регулярно обновляют сведения о псевдонаучных заявлениях в ведущих СМИ.

420

Acerbi 2019.

421

Thompson 2020.

422

Mercier 2020; Shermer 2020c; van Prooijen & van Vugt 2018.

423

Pinker 2011, chap. 2; Chagnon 1997.

424

van Prooijen & van Vugt 2018.

425

Mercier 2020, chap. 10.

426

Dawkins 1976/2016.

427

Friesen, Campbell, & Kay 2015.

428

Moore 2005; Pew Forum on Religion and Public Life 2009.

429

Kahan 2015; Kahan, Wittlin, et al. 2011.

430

Nyhan & Reifler 2019; Pennycook & Rand 2020a; Wood & Porter 2019.

431

Baron 2019; Pennycook, Cheyne, et al. 2020; Sa, West, & Stanovich 1999; Tetlock & Gardner 2015.

432

Авторство, как и многих других афоризмов, точно не установлено; возможно, принадлежит экономисту Полу Самуэльсону: https://quoteinvestigator.com/2011/07/22/keynes-change-mind/.

433

Pennycook, Cheyne, et al. 2020.Первые три высказывания были добавлены в тест активной непредвзятости, Sá, West, & Stanovich 1999.

434

Pennycook, Cheyne, et al. 2020. Похожие находки: Erceg, Galić, & Bubić 2019; Stanovich 2012. Pennycook, Cheyne, et al. 2020, Stanovich, West, & Toplak 2016, и Stanovich & Toplak 2019 подчеркивают, что некоторые из этих корреляций могут быть связаны с неверной интерпретацией испытуемыми слова «верования» в опроснике непредвзятости, которое они могли понять, как «религиозные верования». Если использовать слово «мнение», корреляция слабее, но по-прежнему существенна.

435

Глобальные тенденции в политических и социальных убеждениях: Welzel 2013; Pinker 2018, chap. 15.

436

Pennycook, Cheyne, et al. 2012; Stanovich 2012; Stanovich, West, & Toplak 2016. Тест на когнитивную рефлексию: Frederick 2005. См. также Maymin & Langer 2021.

437

Pennycook, Cheyne, et al. 2012; Pennycook & Rand 2020b.

438

Когнитивная иммунная система: Norman 2021.

439

Caplan 2017; Chivers 2019; Raemon 2017.

440

Выражение «партия глупцов» приписывают бывшему губернатору Луизианы, республиканцу Бобби Джиндлу, хотя сам он говорил о «глупой партии». Критика изнутри республиканского движения до эпохи Трампа: M. K. Lewis 2016; Mann & Ornstein 2012/2016; Sykes 2017. После Трапма: Saldin & Teles 2020; см. также The Lincoln Project, https://lincolnproject.us/.

441

Цит. по Rauch 2018.

442

Mercier 2020.

443

Lane 2021.

444

Rauch 2018, 2021; Sloman & Fernbach 2017.

445

Доверие науке стабильно: American Academy of Arts and Sciences 2018. Доверие университетам снижается: Jones 2018.

446

Flaherty 2020. Другие примеры: Kors & Silverglate 1998; Lukianoff 2012; Lukianoff & Haidt 2018; а также Heterodox Academy (https://heterodoxacademy.org/), Foundation for Individual Rights in Education (https://www.thefire.org/), и журнал Quillette (https://quillette.com/).

447

Haidt 2016.

448

American Academy of Arts and Sciences 2018.

449

Nyhan 2013; Nyhan & Reifler 2012.

450

Willingham 2007.

451

Bond 2009; Hoffrage, Lindsey, et al. 2000; Lilienfeld, Ammirati, & Landfield 2009; Mellers, Ungar, et al. 2014; Morewedge, Yoon, et al. 2015; Willingham 2007.

452

Kahan, Wittlin, et al. 2011; Stanovich 2021.

453

Ellickson 1991; Ridley 1997.

454

Rauch 2021; Sloman & Fernbach 2017.

455

Eisenstein 2012.

456

Kraenbring, Monzon Penza, et al. 2014.

457

https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia: List_of_policies_and_guidelines.

458

Реформа соцсетей: Fox 2020; Lyttleton 2020. Предварительный анализ: Pennycook, Cannon, & Rand 2018; Pennycook & Rand 2020a.

459

Joyner 2011; Tetlock 2015.

460

Pinker 2018, pp. 380–81.

461

Elster 1998; Fishkin 2011.

462

Mercier & Sperber 2011.

463

Singer 1981/2011, p. 88.

464

Проницательный анализ дихотомии «конфликт или ошибка как движущая сила прогресса»: Alexander 2018.

465

Эти примеры обсуждаются в главах 4–9; см. также Stanovich 2018; Stanovich, West, & Toplak 2016.

466

Stanovich 2018.

467

http://whatstheharm.net/index.html. Многие из приведенных им примеров подтверждаются научными работами, указанными на сайте http://whatstheharm.net/scientificstudies.html. Фарли перестал обновлять сайт в 2009 г., но периодически приводит новые примеры в своем твиттере https://twitter.com/whatstheharm.

468

Bruine de Bruin, Parker, & Fischhoff 2007.

469

Ritchie 2015.

470

Bruine de Bruin, Parker, & Fischhoff 2007. См. также обновление 11 лет спустя: Parker, Bruine de Bruin, et al. 2018. В Toplak, West, & Stanovich 2017 представлены схожие результаты. В 2020 г. мы с экономистом Мэтти Тома воспроизвели результаты исследования, опросив 157 студентов Гарварда, слушателей моего курса «Рациональность» (Toma 2020).

471

Pinker 2011; Pinker 2018. Связанные с этим выводы: Kenny 2011; Norberg 2016; Ridley 2010; сайты Our World in Data (https://ourworldindata.org/) и Human Progress (https://www.humanprogress.org/).

472

Roser, Ortiz-Ospina, & Ritchie 2013, дата обращения 8 декабря 2020 г.; Pinker 2018, chaps. 5, 6.

473

Pinker 2018, chap. 7.

474

Roser 2016, дата обращения 8 декабря 2020 г.; Pinker 2018, chap. 8.

475

Pinker 2011, chaps. 5, 6; Pinker 2018, chap. 11. Связанные с этим выводы: J. Goldstein 2011; Mueller 2021; Payne 2004.

476

Пути выхода из климатического кризиса: Goldstein-Rose 2020.

477

Pinker 2011, chaps. 4, 7; Pinker 2018, chap. 15. Связанные с этим выводы: Appiah 2010; Grayling 2007; Hunt 2007; Payne 2004; Shermer 2015; Singer 1981/2011.

478

Alexander 2018.

479

Pinker 2011, chap. 4; см. также Appiah 2010; Grayling 2007; Hunt 2007; Payne 2004.

480

Welzel 2013, p. 122; см. Pinker 2018, p. 228, note 45, и pp. 233–35, note 8.

481

Цит. по Grayling 2007, pp. 53–54.

482

Mueller 2021.

483

Erasmus 1517/2017.

484

Beccaria 1764/2010.

485

Pinker 2018, pp. 211–13.

486

Bentham & Crompton 1785/1978.

487

Bentham 1789, chap. 19.

488

Singer 1981/2011.

489

Davis 1984

490

Locke 1689/ 2015, 2nd treatise, chap. VI, sect. 61.

491

Locke 1689/ 2015, 2nd treatise, chap. IV, sect 22.

492

Astell 1730/2010.

493

Wollstonecraft 1792/1995.

494

Douglass 1852/1999.

Content

Стивен Пинкер
РАЦИОНАЛЬНОСТЬ
Что это, почему нам ее не хватает и чем она важна

Предисловие

Глава 1. Так насколько же рационально это животное?

Три простые математические задачи

Простая логическая задача

Простая задача на вероятность

Простая задача на прогнозирование

Чему учат когнитивные иллюзии

Глава 2. Рациональность и нерациональность

Доводы в пользу разума

Хватит мыслить здраво?

Конфликт целей

Конфликт временных рамок

Рациональное неведение

Рациональная беспомощность и рациональная нерациональность

Табу

Мораль

Рациональность рациональности

Глава 3. Логика и критическое мышление

Формальная логика и формальные ошибки

Формальная реконструкция

Критическое мышление и неформальные ошибки

Логические и эмпирические истины

Формальная и экологическая рациональность

Классическая категоризация и категоризация по принципу семейного сходства

Логическое вычисление и ассоциация на основе паттернов

Глава 4. Вероятность и случайность

Что такое случайность и откуда она берется?

Что значит «вероятность»?

Вероятность и доступность

Вероятность соединительных, разделительных и условных суждений

Априорная и апостериорная вероятность

Глава 5. Убеждения и доказательства (байесовское мышление)

Игнорирование базовой оценки и эвристика репрезентативности

Априорная вероятность в науке и месть учебников

Запретная базовая оценка и байесовское табу

И все-таки мы — последователи Байеса

Глава 6. Риск и вознаграждение (рациональный выбор и ожидаемая полезность)

Теория рационального выбора

Насколько полезна полезность?

Нарушение аксиом: насколько мы нерациональны?

А может, все-таки рациональный выбор?

Глава 7. Верные попадания и ложные тревоги (обнаружение сигнала и теория статистических решений)

Сигналы и шум, да и нет

Издержки и выгоды, установка критерия

Чувствительность и критерий принятия решения

Обнаружение сигнала в зале суда

Обнаружение сигнала и статистическая значимость

Глава 8. Я и другие (теория игр)

Игра с нулевой суммой: камень, ножницы, бумага

Игра с ненулевой суммой: дилемма добровольца

«Свидание» и другие координационные игры

Игра в «Слабó» и игра «Эскалация»

Дилемма заключенного и трагедия общин

Глава 9. Корреляция и причинность

Что такое корреляция?

Регрессия к среднему

Что такое причинно-следственная связь?

От корреляции к причинности: настоящие и естественные эксперименты

От корреляции к причинности без экспериментов

Множественные причины, суммирование и взаимодействие

Люди и причинно-следственные сети

Глава 10. Что с нами не так?

Мотивированное рассуждение

Предубежденность в пользу своих

Два типа мышления: реалистическое и мифологическое

Психология апокрифов

Укрепление рациональности

Глава 11. Чем важна рациональность

Рациональность в нашей жизни

Рациональность и материальный прогресс

Рациональность и моральный прогресс

Рекомендуем книги по теме

Библиография

Алфавитный указатель когнитивных ошибок и искажений

Примечания переводчика

Примечания