Если научное понимание причин открыло дорогу к достоверным прогнозам во многих областях знания, то почему так случилось не везде? Социальные теоретики, от Адама Смита до Огюста Конта и Карла Маркса, искали в эволюции человеческих обществ причинно-следственные законы, родственные ньютоновским законам движения. Но постепенно стало ясно, что не все области реальности одинаково строго подчиняются причинно-следственным закономерностям. Этот вывод соответствует конусу предсказуемости будущего (см. главу 2). Многие факторы, включая сюда и жизнедеятельность человеческого общества, определяются более слабыми закономерностями. Устанавливать причины Первой мировой войны – совсем не то же самое, что выявлять причины движения планет по эллиптическим орбитам.
Современная теория вероятностей сложилась по итогам попыток улучшить прогнозирование в тех областях, где причинно-следственные связи были слабее и менее механическими, чем обнаруженные Ньютон в астрономии и физике. «Совершенно неоспоримо, – писал Декарт, – что, будучи не в силах определить, что в самом деле истинно, мы должны следовать наиболее вероятному»271.
Догадки о вероятностях – скажем, каковы шансы умереть при родах или вернуться из океанского плавания – практиковались повсюду с древних времен. Современная теория вероятностей использует математические модели для более точного обоснования этих догадок. Игрокам в покер и страховым компаниям известно, что понимание шансов не только улучшает понимание возможного будущего, но и способно принести много денег. Вероятностные модели эффективны потому, что на удивление часто и хорошо предсказывают возможное будущее.
Истоки современной теории вероятностей лежат в изучении азартных игр. В эти игры играли с незапамятных пор. Костяшки, которые, по всей видимости, использовались в качестве игральных, обнаружены в памятниках бронзового века в Восточном Средиземноморье272. Но лишь в последние столетия вероятностные правила азартных игр получили рассмотрение в механистическом и математическом духе современной науки.
В 1564 году итальянский математик, врач и игрок по имени Джироламо Кардано составил одно из первых тщательных исследований азартных игр (увы, оно не было опубликовано до 1663 года). В его книге содержится, по словам Иэна Стюарта, «первое систематическое рассмотрение вероятности». Сам факт написания этой книги опровергает обстоятельства и вероятности, ибо мать Кардано до его рождения пыталась сделать аборт273. Он родился слабым и болезненным, однако выжил и даже уцелел в эпидемии бубонной чумы, погубивший его няню и братьев. В некотором смысле его мышление о будущем было ничуть не современным. Попадая в беду, он, по собственному признанию, посещал «гадателей и волшебников, чтобы найти какое-то избавление от бесчисленных забот», а в азартных играх частенько объяснял случайные серии проигрышей тем фактом, что «удача отворачивается»274. Но он был хорош в игре и, несмотря на свои суеверия, продумывал логику случая с механической точностью, словно никакие бесы, духи и чародеи не вмешивались в закономерности, указывавшие на возможное будущее.
Вот старинная задача, которую Кардано решил с механической точностью. Опытные игроки знают, что, если бросить три костяшки, десятка станет выпадать чуть чаще, чем девятка. На подобных нюансах игроки и делают состояния, ведь это нелогичный факт, который можно использовать против новичков. Но речь не идет о строгой причинной закономерности; это лишь вероятность. При любом конкретном броске вероятно выкинуть 9, а не 10, но если играть достаточно долго и продолжать ставить на 10, то игрок добьется успеха вернее, чем тот, кто продолжает ставить на 9275.
Почему? Кардано предложил объяснение, которое проще всего понять, опираясь на современную идею «пространства выборки»276. Пространство выборки – это список всех возможных результатов процесса наподобие подбрасывания монеты. Такие выборки возможны и в образцовом мире, создаваемом в уме вследствие активации миллиардов нейронов, и в мире реальном. Это различие имеет важное значение для всякого вероятностного мышления. Пространства выборки в образцовом мире, как правило, полностью известны, а их поведение можно описать с математической точностью. В мире реальном дело обстоит хуже. Если подбросить монетку в воображаемом образцовом мире, пространство выборки составить просто: оно охватывает по одному аверсу и реверсу, причем вероятность каждого исхода составляет 50 %. В мире реальном монета может быть старой и потертой, поэтому вероятность того, что она выпадет аверсом, оказывается несколько выше. Выборки реального мира во многом сходны с образцовыми, а потому мы скрещиваем пальцы и надеемся, что образцы способны дать довольно хорошее представление о реальном мире. На удивление часто эта ставка окупается.
