в других областях, в том числе в политике (где все подчиняется нисколько не механическим поступкам людей), наше мышление о будущем немногим отличается от такового в Древнем мире.Причинность
Как мы видели в главе 2, понимание того, почему то-то и то-то происходит, укрепляет нашу способность выявлять и использовать закономерности для помышления о будущем. Это полезное умение, как стало понятно собакам Павлова, которые осознали, что еда появляется, когда звенит колокольчик. Но куда лучше и полезнее находить причины закономерностей! Если известно, почему Б следует за А, возможно предсказывать вероятные последствия А с гораздо большей точностью. Современная медицина во многом опирается на открытия девятнадцатого века, на плоды усилий Джона Сноу [104] и Луи Пастера – на теорию микробов, которая гласит, что немалое число болезней вызывается микроорганизмами. Значит, многие болезни можно лечить, обеспечивая и поддерживая стерильность в медицинских учреждениях, вакцинируя для профилактики или применяя антибиотики, воздействующие на микроорганизмы. Историк Рой Портер замечает: «За столетие от открытий Пастера до пенициллина сбылось одно из древних упований на медицину. Наконец-то удалось получить достоверное знание о причинах серьезных заболеваний, а тем самым удалось разработать меры профилактики и лечения»267.
Понимание причинно-следственных связей становится еще более важным, если удается измерить, насколько сильно А воздействует на Б. Вот почему современная наука так ценит тщательные измерения. Жевание листьев ивы издревле применяли для избавления от головной боли: из-за этих действий боль уходила. Химики девятнадцатого столетия выяснили причину: активным ингредиентом листьев ивы является салициловая кислота. Появилась возможность производить таблетки, содержащие салициловую кислоту, дешевые и простые в употреблении. Можно измерить силу действия каждой таблетки и определить разницу между приемом двух таблеток и сразу ста: примите две, и головная боль, скорее всего, уйдет; примите сто, и – добро пожаловать на тот свет. Эти чудодейственные таблетки с 1899 года известны под названием «аспирин».
Многие поздние научные достижения объясняются как раз лучшим пониманием причинно-следственных связей. В 1644 году итальянский математик Эванджелиста Торричелли выдвинул механистическое объяснение того странного факта, что вертикальная трубка, заполненная ртутью и закрытая сверху, не опустеет полностью, если ее открытый нижний торец поместить в сосуд с ртутью. Некоторое количество ртути сохранится в трубке, а в верхней части останется пустое место. Традиционное (аристотелевское) разъяснение этого любопытного явления гласило, что природа не терпит пустоты и всегда норовит ее заполнить. Перед нами целенаправленное, или телеологическое, объяснение. Торричелли же предложил механическое объяснение. Он допустил, что ртуть выталкивается вверх по трубке под действием «давления воздуха», иными словами, под тяжестью многокилометрового столба воздуха, который давит на открытый сосуд с ртутью. В 1648 году французский математик и философ Блез Паскаль проверил опыт Торричелли, заставив своего зятя установить аналогичный аппарат на горе Пюи-де-Дом в центральной Франции. Чем выше, рассуждал Паскаль, тем меньше должен быть вес воздуха; если Торричелли прав, это означает, что ртуть в трубке не должна подниматься высоко на вершине горы. Именно таков и был результат. Устройство Торричелли было фактически барометром, измерявшим атмосферное давление. Эксперимент побудил Паскаля принять механистическое объяснение Торричелли268. Измеримое механическое понимание причины давления воздуха позволило со временем приступить к постройке паровых двигателей, то есть совершило технологическую революцию в области ископаемого топлива.
Научные объяснения причин опирается на предположение, что многие, если не все, процессы в природе закономерны, механистичны и поддаются измерениям. Законы движения Ньютона позволяли с беспрецедентной точностью предсказывать движения пушечных ядер, планет и падающих яблок. Применяя эту модель, современная наука начала выявлять новые причинно-следственные законы, которые вели к точным и измеримым прогнозам в медицине, химии и электричестве, а позже – в таких областях знания, как ядерная физика. Улучшенное понимание причинно-следственных связей лежит в основе большинства современных технологий, от смартфонов до турбин, от реактивных самолетов до искусственных сердец и легких. Как пишет американский статистик Нейт Сильвер, «прогнозы по определению точнее, если они подкреплены четким пониманием первопричин, лежащих в основе того или иного явления»269. По словам Джуды Перла, пионера нынешней философии причинности, надежная каузальная модель позволяет узнать не только то, «как что-то вело себя вчера, но и как оно поведет себя в новых гипотетических обстоятельствах»270.
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.
Вероятность
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
