Глава 1
Всему свое время

Когда взираю я на небеса Твои – дело Твоих перстов,

на луну и звезды, которые Ты поставил,

то что есть человек, что Ты помнишь его,

и сын человеческий, что Ты посещаешь его?

Псалтирь 8: 4–5

Есть мнение, что в прошлые века обычные люди близко знали детали ночной природы, но впоследствии растеряли эту близость. Я не берусь это утверждать. Выйти в ясную безлунную ночь в одиночестве и начать разглядывать небо – это все-таки необычный поступок. Сомневаюсь, чтобы в прошлом дело обстояло иначе. Момент, когда возможность увидеть звезды совпадает с нашей открытостью к такому зрелищу, редок во все эпохи. Но уж если вы заметили звезды во всем величии, когда они лучатся в свежем ночном воздухе, как ледяные искры космического костра, тогда вы волей-неволей остановитесь и обратите на них внимание. Они заполнят все ваше поле зрения. Они захватят все ваши мысли. И вы вдруг ощутите себя на виду, без всякого укрытия. Раз вам так ясно видны звезды, значит, и вы видны им? Когда Давид пел о том, с каким изумлением он смотрит в небо, псалмопевца поражали не столько вещи, которые он видел в окружающей ночи, сколько мысль, что не только он смотрит на Вселенную, но и Вселенная или, скорее, ее создатель смотрит на него.

Мысль о взаимности интереса между человеком и космосом с самых ранних времен вдохновляла попытки понять окружающий мир и наше место в нем. Современная наука началась с изучения неба, и в этом смысле мы можем утверждать, что именно небеса сообщили нам глубокие истины о природе вещей. Так что сомнение скорее не в том, говорит ли с нами Вселенная, а в том, сколько мы можем понять из того, что она говорит. При всем прогрессе в расшифровке Книги Природы можно ли утверждать, что мы когда-нибудь продвинемся дальше поверхностного, неполного перевода? Язык космоса – не наш родной язык. И если кому-то понадобится напомнить себе о разнице между миром, каков он есть, и миром, воспринимаемым через фильтры в наших головах, достаточно просто поднять взгляд к звездам.

Причуды зрения

Угадайте не задумываясь: сколько звезд видно на небе в ясную безлунную ночь? Тысячу? Миллион? Миллиард? Человек вроде меня обычно думает, что миллион – многовато, но, в общем, в правильной весовой категории. В действительности же в современном высокоточном звездном каталоге Hipparcos^[4], ^[5] лишь жалкие 5044 звезды имеют величину не более 6,00, что считается условием видимости невооруженным глазом. С учетом того, что в любой момент около половины звезд находится ниже горизонта, вы увидите только пару тысяч звезд, и то лишь в идеальную ночь. Вам не кажется, что это как-то мало? Мне показалось. Пусть это послужит первым предупреждением, подаренным нам звездами, не слишком доверять человеческой способности оценивать большие числа на глаз.

Конечно, и такое число непосильно для построения мысленной картины со всеми отдельными звездами. Но обескураживающий хаос тьмы и света мгновенно превращается в понятную карту неба, стоит нам разбить звезды на группы – созвездия. Во всех культурах, наблюдавших небеса, проявилась склонность изобретать созвездия, хотя каждый видел свое. Например, в созвездии Большой Медведицы видели очертания медведя, ковша, телеги, плуга и ноги быка, не говоря о других его перевоплощениях^[6].

Понятно, что наш мозг тонко настроен распознавать привычные формы людей, животных и предметов, важных для нашей повседневной жизни. И когда что-то попавшее в наше поле зрения лишено знакомых закономерностей, мы склонны высмотреть их даже в бесформенных вещах – облаках, скалах, звездах. Не напоминает ли вам скала на рис. 1.1(a) человеческую голову? Если да, то ваш разум создал нетривиальную ассоциацию, сосредоточившись на общих очертаниях объекта и проигнорировав такую информацию, как размер, текстура, цвет и контекст. Такие скальные образования, как и созвездия, хорошо показывают, как далеки мы от непосредственного – без отсебятины – восприятия мира.

Любопытно, что тем же грешат программы компьютерного зрения. Нам удалось научить компьютеры опознавать класс визуальных объектов – например, собак – по большой коллекции изображений. Но после этого появилась задача ничуть не проще первой: как научить алгоритм избегать ложного опознания собак везде и всюду? На рис. 1.1(b) показано, что «видит» на фотографии облаков алгоритм под названием DeepDream, разработанный компанией Google в 2015 году^[7], после того как обучился опознавать собак. Коллажи, которые генерирует DeepDream, порой поучительны и даже красивы, хотя по большей части просто курьезны. Но такие изображения открывают нам, что компьютер, обученный, подобно нам, видеть лица людей и морды животных, обращая больше внимания на очертания, чем на все прочее, склонен и в облаках видеть лица людей и морды животных, совсем как мы. Как и следовало ожидать, наше сугубо человеческое видение мира неотделимо от сугубо человеческой склонности неверно истолковывать увиденное.

Конечно, тот факт, что традиционные созвездия приняли эффектные формы зверей и полубогов, вовсе не означает, что кто-то и вправду думал, будто небо кишит исполинскими космическими медведями и межзвездными скорпионами. Но созвездия ясно показывают, что человеческий разум отказывается запоминать большое число объектов по отдельности и предпочитает навязать им дополнительный уровень абстракции. Для большинства людей так получается удобнее, – можно сказать, это гораздо более человеческий способ: смотреть на ночное небо не как на тысячи отдельных звезд, а как на несколько десятков созвездий.

Как правило, сократив число отдельных объектов с тысяч до десятков, наш мозг осваивается, начинает узнавать отдельные структуры и принимается изучать связи между частями и целым. Нам даже удается подняться от этих частей на следующий, еще более человеческий уровень абстракции: сочинить про них истории. Дошло до того, что чуть не 10 % ночного неба (илл. 2 на вклейке) можно описать, рассказав одну-единственную легенду: как герой (созвездие Персей) побеждает чудовище, пугавшее всех демоническим глазом (звезда Алголь), способным обращать все живое в камень. Затем герой возвращается, чтобы освободить прекрасную принцессу (созвездие Андромеда), прикованную к скале собственными родителями (созвездия Цефей и Кассиопея) как жертву гигантскому морскому чудовищу (созвездие Кит)^[8].

Рис. 1.1. Что вы здесь видите?

Рис. 1.2. Настоящие и случайные звездные карты

При всем при том невозможно утверждать, что наша склонность группировать звезды в созвездия и созвездия в истории как-то выводится из имеющегося расположения звезд. На самом деле распределение звезд в небе практически совершенно случайно^[9]. Например, на рис. 1.2 приведено восемь звездных карт, на которых изображены примерно равные участки неба. Четыре фрагмента содержат знаменитые созвездия, а еще четыре изображают ночное небо альтернативной Вселенной, на котором самые яркие звезды расположены абсолютно случайно. Сможете ли вы указать те четыре карты, на которых настоящие звезды?^[10] Правда, попробуйте. Я открою правильные ответы в следующем разделе.

Учет и контроль

Тысячелетиями звезды учили нас извлекать информацию из непомерных массивов беспорядочных на вид данных. И пусть, как показали нам звезды, у нашего разума есть свои причуды, если приходится работать с большими и произвольными величинами, это не значит, что мы бессильны освоиться с громоздкими системами, нерегулярными системами и системами, которые одновременно и громоздкие, и нерегулярные. К счастью, у нашего мозга есть в запасе пара трюков, которые помогают компенсировать – хотя бы отчасти – наше необъективное первое впечатление от вещей. И прежде всего нас выручает способность считать.

Как пример того, что можно узнать при помощи скрупулезного подсчета, сошлюсь еще раз на рис. 1.2. На нем четыре изображения настоящего ночного неба: b – Телец и Возничий, d – Лев, e – Скорпион и f – Лебедь. Если вы рискнули сделать свою догадку, то по числу правильно угаданных настоящих карт можете заработать 0, 1, 2, 3 или 4 балла. У обычного человека – не ветерана визуальных прогулок по звездному небу – будет немного шансов выбрать все четыре подлинные карты. Что значит немного? Посмотрим на баллы и шансы заработать их наугад в приведенной ниже таблице 1.1^[11].

Таблица 1.1. Баллы за сортировку звездных карт

* Имеется в виду туз, двойка, …, десятка, а не валет, дама или король. – Прим. перев.

Нередко высокая или низкая вероятность некоторого события противоречит нашей интуиции. Вам казалось, что угадать три подлинные карты созвездий – это нечто? Как указано в таблице 1.1, это не более удивительно, чем бросить монету два раза и оба раза получить орла, – другими словами, ничего особенного.

Угадайка наподобие той, что представлена на рис. 1.2, бывает весьма полезна, когда нет других способов получить информацию, например, о том, правда ли человек так искусен в опознании созвездий, как утверждает. Собственно, это пример так называемого статистического теста – тщательно продуманного эксперимента, в котором знание законов вероятностей помогает извлечь из фактов обоснованный ответ на поставленный вопрос. На самом деле я составил рис. 1.2 как точное подобие одного из самых знаменитых тестов в истории статистики, так называемого чайного эксперимента. Его формат был разработан Рональдом Фишером, одним из титанов статистики XX века, когда одна из его коллег заявила, будто может отличить, что было сначала налито в ее чашку: чай или молоко. (Предание гласит, что она легко рассортировала восемь чашек чая с молоком, расставленные в случайном порядке, на правильные группы по четыре чашки, и Фишеру пришлось нехотя признать ее талант чайного дегустатора.) ^[12]

В наше время статистические тесты широко применяются в науке и промышленности, от оценки эффективности лечения до оценки влияния дизайна веб-страницы на число пользовательских кликов и даже для оценки постоянства вкуса пива от бутылки к бутылке. Такие тесты применимы к числовым данным любого рода, и для их планирования не требуется знать контекст – ведь эти тесты имеют дело с голыми числами и выдают в качестве результата голые числа. Поэтому они так полезны в самых разных областях исследований, включая такие ненадежные и быстро меняющиеся сферы, как гуманитарные и социальные тренды, где у ученых нет надежных теорий. В таких случаях статистические тесты – это единственное, на что можно положиться, чтобы как-то судить о положении вещей.

У такого подхода, где выводы делаются только по голым числам, без опоры на соображения за пределами статистики, есть коварный недостаток: оказывается, слишком легко ошибиться в оценке значения редкого результата. Трудно сопротивляться искушению придать глубокий смысл маловероятному событию, объявить, что случилось большее, чем простое совпадение. Особенно когда случай подтверждает теорию, в которую нам ужасно хочется верить. Но что именно считать редким, вопрос относительный. Если процедура повторяется многократно, редкие результаты появляются практически с неизбежностью, и они будут сбивать нас с толку, если мы не ведем учет тех случаев, где ничего редкого не произошло^[13].