Текст книги "Псевдонаука и паранормальные явления: Критический взгляд"

В предыдущем разделе инструментария здравомыслящего критика мы рассмотрели три инструмента сверки с реальностью, связанные по большей части с анализом внешних обстоятельств. Мы учились выбирать источники информации, думать логически, а также проверять и оценивать научные наблюдения. Теперь мы обратимся к вопросу о том, какими обманчивыми могут быть сами доказательства. Рассматривая сообщения о паранормальном явлении, мы должны при сверке с реальностью исключить пять альтернативных гипотез. Иногда на деле вещи оказываются совсем не тем, чем кажутся на первый взгляд. Причина может крыться в непонимании неожиданных природных или числовых особенностей, в ошибках восприятия или обмане, в ошибках памяти, эффекте плацебо, сенсорных аномалиях и галлюцинациях. Хорошая наука исключает альтернативные объяснения; псевдонаука не в состоянии это сделать.

6. Нет ли здесь природных аномалий или особенностей мира чисел?

Мир полон загадок и сюрпризов. Чтобы убедиться в этом, достаточно заглянуть в последнее издание Книги рекордов Гиннесса или посмотреть телешоу «Невероятная коллекция мистера Рипли», в которых полно странных и необычных фактов. Ящерицы, которые умеют бегать по воде, двухголовые лягушки, рыбный дождь с неба, домохозяйки, способные поднять автомобиль, – развлечений хватит надолго. В прежние времена многие из этих аномалий рассматривались бы как свидетельства в пользу паранормального. Сегодня исследователи паранормального не воспринимают Книгу рекордов Гиннесса и шоу Рипли как доказательства чего бы то ни было. Люди в большинстве своем понимают, что в них описаны естественные явления.

Но в мире так много странностей и аномалий, что для их описания не хватит никаких книг. Многие из этих явлений искушают нас и предлагают поверить в паранормальное, поскольку очевидных естественных объяснений может и не быть. Тонкий покрытый илом предмет движется по волнам озера Лох-Несс. Что это: лохнесское чудовище (возможно, пришелец из другого измерения) или полузатонувшее бревно? Рука, помещенная на электрически заряженную фотопластинку, оставляет на ней свой сияющий силуэт. Что это: фотография духовной энергии или след электрического разряда? Цифровая камера снимает в доме с привидениями сияющий шар. Что это: привидение или блик от объектива? Мраморная статуя Девы Марии плачет. А может быть, это влага из воздуха конденсируется на холодном камне? Много лет назад американские индейцы видели, как к их берегам приплыли паранормальные сущности (боги). А может быть, это были всего лишь испанские суда?

Случаи наблюдения НЛО (неопознанных летающих объектов) – самый известный и самый распространенный, пожалуй, пример неверной интерпретации природных явлений и принятия их за паранормальные или пограничные. Эра НЛО началась в 1947 г., когда Кеннет Арнольд, частный пилот, сообщил, что видел во время полета девять летающих объектов, похожих на блюдца. И тут же по всему миру люди начали наблюдать в небе летающие блюдца, или тарелки. Затем наступил черед знаменитой истории с предполагаемым крушением НЛО в 1947 г. возле городка Розвелл в штате Нью-Мексико. Позже выяснилось, что это был правительственный воздушный шар со сложной антенной для радара. До сих пор появляются сообщения о новых случаях наблюдения НЛО; кроме того, в телевизионных «новостях» время от времени звучат «достоверные» рассказы экспертов, появляются фотографии и документальные фильмы. Все эти случаи можно объяснить естественными явлениями (это могут быть планеты, звезды, отражения Луны, шаровые молнии, самолеты, ракеты-носители, спутники, воздушные шары, прожекторы, сигнальные вспышки, огни св. Эльма, искажения оптических камер, просто подделка в конце концов), а также случаями неверного восприятия, ошибок памяти и сенсорных аномалий (McGaha, 2009). Прекрасный обзор этих случаев можно найти в январско-февральском выпуске журнала Skeptical Inquirer (Frazier, 2009).

Я не ставил целью каталогизировать в этой книге все необычные природные явления, послужившие в разное время источником паранормального. Моя задача здесь проще: познакомить вас с миром чисел и показать, как непонимание законов статистики может стать причиной заблуждений и псевдонаучных выводов.

Как правило, мы, обычные люди, неверно оцениваем вероятности, потому что редко сталкиваемся с необычайным. Иногда причина кроется в том, что мы просто не знакомы с соответствующей статистикой. Приведем несколько примеров. Кто подвергается большему риску погибнуть – мотоциклист или велосипедист? Вероятность погибнуть на мотоцикле составляет 1 к 938, а на велосипеде – 1 к 4472. А если сравнить автобус и поезд? Ответ: на автобусе ваш риск составляет 1 к 94 242, а на поезде – 1 к 139 617 (www.NSC.org). Что вероятнее – утонуть в бассейне или в ванне? 1 к 6031 против 1 к 9377. Выиграть джекпот в игральном автомате или в лотерею? 1 к 16 777 216 против 1 к 175 711 536 (casinigambling.about.com). Другие статистические примеры вы можете найти на сайте www.veegle.com.

Однако люди при оценке вероятностей склонны совершать одни и те же систематические ошибки. Простой пример – ошибка, связанная с информационной доступностью (эвристика доступности), при которой человек замечает и запоминает ту информацию, которая чем-то выделяется из общего ряда (Tversky & Kahneman, 1973). Представьте, к примеру, что прошлой ночью вы не могли заснуть, потому что собака соседа пару раз гавкнула. На следующее утро вы, уставший и невыспавшийся, жалуетесь соседу, что его собака лаяла всю ночь. Ночные мучения заставили вас запомнить собачий лай, в результате чего вы преувеличенно оцениваете его частоту. Или еще: приятельница показывает вам замечательный газетный гороскоп, в котором говорится, что ее ждут деньги, и в тот же день находит на улице пять долларов. Этот случай запоминается и вызывает у вас комментарий о том, что «все свидетельствует в пользу астрологии». Именно ошибка доступности часто заставляет нас делать поспешные выводы и глобальные обобщения на основании нескольких частных случаев.

Наоборот, люди склонны преуменьшать вероятность редких негативных событий (к примеру, вероятность пострадать в автомобильной аварии или заболеть в результате курения), до тех пор пока событие не происходит на самом деле, пока человек не попадает в аварию или не заболевает. Задайте человеку, который не читал эту книгу, следующий вопрос: «Какова вероятность, что ты заболеешь в следующем месяце, в сравнении с другими людьми? Меньше, такая же или больше?» Большинство людей ответит «меньше», хотя закон больших чисел говорит: вероятность того, что средний человек заболеет в следующем месяце, будет, разумеется, средней. Попробуйте задать этот же вопрос группе из пятидесяти человек. Статистически, самым частым ответом должно быть «такая же»; на самом деле исследователи обнаруживают, что в большинстве своем испытуемые отвечают «меньше». Эта очень распространенная ошибка иллюстрирует неоправданный, или иллюзорный оптимизм (Weinstein, 1980; Weinstein & Klein, 1996) – тенденцию считать, что с тобой лично с большей вероятностью, чем с другими, случится что-то хорошее (прибавка к зарплате, новый друг, решение проблемы, выигрыш в лотерею) и одновременно с меньшей вероятностью – что-то плохое. Точно так же игроки склонны преувеличивать вероятность выигрыша, особенно если ставки высоки (Sanbonmatsu, Posavac & Stasney, 1997).

Неоправданный оптимизм может быть одной из причин того, почему каждый курильщик считает, что рискует меньше других курильщиков, почему каждый подросток считает, что он, в отличие от остальных, не заразится ВИЧ-инфекцией, почему автомобилисты так часто пренебрегают ремнями безопасности, а супружеские пары пытаются сохранить отношения, которые давно остыли. К счастью, существуют стратегии, позволяющие минимизировать риск подобных искажений; в их числе – собственный несчастливый опыт. Те, кто побывал в автомобильной аварии, чаще пользуются ремнями безопасности (McKenna & Albery, 2001). Тем не менее неоправданный оптимизм – обычная причина неверной оценки вероятностей. Беспринципный экстрасенс или астролог, знакомый с этой особенностью человеческого мышления, может спокойно предсказывать вам больше, чем остальным, приятных вещей и меньше неприятных. Скорее всего, вы с этим согласитесь.

Экстрасенс мадам Феба выступает с лекциями и пользуется большой популярностью. Каждую неделю она обращается к группе из примерно 75 заинтересованных слушателей. Каждую лекцию она начинает с драматической демонстрации своих паранормальных способностей. Свет в зале гаснет, она закрывает глаза, поднимает руки и приглушенным голосом провозглашает: «Я заявляю, что в этой комнате присутствует два человека, родившихся в один день. В один и тот же день и месяц». Затем она просит всех присутствующих написать на бумажке день своего рождения, после чего трое добровольцев производят подсчет, результаты которого объявляются в конце часовой презентации. Примечательно, что мадам Феба делала это заявление сотни раз и практически всегда успешно (процент успеха приближается к 100 %). Недавно репортер одной местной газеты решил проверить действия экстрасенса. Сам он был убежден, что мадам – мошенница. Репортер анонимно посетил несколько сеансов, каждый раз вызываясь добровольцем для подсчета результатов по датам рождения. Поразительно, но доля успешных предсказаний действительно составляла 99 %. Прежде чем публиковать свой материал, он пошел в местный колледж и обратился к профессору, который интересовался паранормальными явлениями. После того как репортер объяснил смысл заявления мадам Фебы и результаты своей проверки, профессор предложил несколько гипотез. Может быть, экстрасенс обладает ретроактивными психокинетическими способностями (глава 12) – будто бы существующей паранормальной способностью изменять прошлое силой мысли. Иными словами, может быть, мадам Феба при помощи своих экстрасенсорных способностей просто поменяла даты рождения двух человек из аудитории. Или, предположил профессор, она могла воспользоваться своими психокинетическими навыками и привлечь на сеанс двух человек с одинаковой датой рождения. Или она дала двум людям в зале мысленную команду написать на листочках одну и ту же дату, хотя бы и неверную. Профессор предложил испытать мадам Фебу в контролируемых условиях: мадам должна была работать с произвольными группами студентов колледжа по 75 человек. Феба с готовностью согласилась на испытание. На всякий случай даты рождения проверялись по университетским записям еще до лекции. Поразительно, но экстрасенс снова почти все угадывала. Почти в каждой группе находились два человека с одинаковой датой рождения. Какая из гипотез верна? Не пропустили ли мы чего-нибудь?

Иногда мы неверно оцениваем вероятности потому, что не знаем математических правил или вообще плохо учили в школе математику. Начнем с популярного примера. Какова вероятность обнаружить в комнате, где находится 23 человека, двух человек с одинаковым днем рождения (день и месяц)? Большинство людей скажет, что вероятность такого события должна быть невелика, может быть, один шанс из двадцати. На самом деле шансы равные – 50/50. Более того, вероятность того, что два человека с одинаковым днем рождения найдутся в группе из 75 человек, составляет 99,9 % – факт, который часто называют парадоксом дней рождения. Другими словами, на сеансах мадам Фебы не происходило ничего необычного. Чтобы понять это, необходимо чуть-чуть разбираться в статистике.

Представьте, что в комнате находится всего один человек. Какова вероятность того, что день рождения этого человека уникален для комнаты, т. е. что в комнате больше нет людей, родившихся в этот же день? Надо признать, что в данном случае вопрос звучит довольно глупо; поскольку в комнате больше никого нет, не может быть и двух одинаковых дней рождения. Вероятность 365/365, или 100 %. Если в комнате два человека, какова вероятность того, что день рождения № 2 совпадает с днем рождения № 1? Если № 1 занял один день года, для № 2 остается еще 364 дня, любой из которых будет отличаться от дня рождения № 1. Таким образом, у № 2 есть 364 шанса из 365 иметь другой день рождения, или 364/365.

При переходе к человеку № 3 предположим, что два дня рождения в году уже заняты, так что для него остается 363 возможных даты, и вероятность того, что его день рождения выпадет на один из этих дней, составляет 363/365. Следуя этой логике, каждый раз с добавлением еще одного человека, мы уменьшаем на единицу вероятность попадания его дня рождения на «свободный» день. Далее, по законам статистики для получения общей вероятности того, что дни рождения всех трех человек в комнате выпадают на разные дни, следует перемножить индивидуальные вероятности: 365/365 * 364/365 * 363/365. Результат составит 0,992. Это значит, что в компании из трех человек все дни рождения почти наверняка будут разными. Отметим, что статистический закон перемножения вероятностей дает тот самый результат, который мы могли бы предсказать из соображений здравого смысла. Этому закону можно доверять, он прекрасно работает.

Теперь для группы из 23 человек применим этот закон двадцать три раза:

365/365 * 364/365 * 363/365 * 362/365 * 361/365 * 360/365 * 359/365 * 358/365 * 357/365 * 356/365 * 355/365 * 354/365 * 353/365 * 352/365 * 351/365 * 350/365 * 349/365 * 348/365 * 347/365 * 346/365 * 345/365 * 344/365 * 343/365

и получим 0,493. Если округлить результат, получим, что для комнаты, в которой находится 23 человека, вероятность того, что все дни рождения окажутся разными, составляет около 0,5, т. е. шансы примерно равны (50/50). Но нас интересует обратная ситуация, т. е. вероятность совпадения двух дней рождения. Если вероятность несовпадения составляет 1/2, то, рассуждая логически, вероятность совпадения также составит 1/2. Применив ту же методику для группы из 75 человек, получим: вероятность того, что в комнате окажется два человека с одинаковыми днями рождения, составляет 99,9 %.

И еще один вопрос. Возьмите большой лист бумаги и сложите его пополам. Затем снова пополам. Теперь представьте себе, что вы сложили его пополам 25 раз. (Очевидно, этот эксперимент может быть только мысленным, потому что законы физики не позволяют сложить лист бумаги пополам больше восьми раз. Поэтому представьте, что бумага у вас паранормальная.) Итак, если сложить 25 раз, какой толщины получится пачка? Дополнительная информация: толщина бумаги составляет 0,1 мм. Прежде чем читать дальше, запишите свое предположение. Ответ: после двадцати пяти складываний получилась бы пачка толщиной в милю. Посчитайте сами. Каждый раз, складывая бумагу пополам, вы удваиваете толщину стопки.

Совпадения подразумевают события, которые неожиданно происходят вместе без всякой видимой причинно-следственной связи. Совпадение в связке настоящее – будущее можно интерпретировать как сбывшееся пророчество – событие, которое происходит в полном соответствии с неким знамением или сделанным раньше пророчеством. Совпадение настоящее – настоящее наталкивает на мысль о событиях, связанных необычным способом посредством некоего паранормального процесса, лежащего вне сферы причинности. Лучший способ понять, как это происходит на самом деле, – рассмотреть несколько примечательных совпадений.

Популярные паранормалисты всегда, как могли, использовали совпадения. Карл Юнг, знаменитый отколовшийся ученик Фрейда, изобрел даже специальный термин – синхронность, – которым предложил обозначать примечательные совпадения. Он определял два синхронных события как не связанные каузально, но и не совершенно случайные. На мой взгляд, такое определение лишь вносит дополнительную путаницу. Я так и не сумел понять, как это – не связаны, но и не случайны. Аналогично Редфилд (Redfield, 1993) в The Celestine Prophecy («Селестинские пророчества») советует рассматривать странные совпадения как события предопределенные и заданные чьей-то волей – использовать их в качестве духовных проводников. В глупых, но очень популярных книгах СКвайра [именно так!] God Winks («Когда Бог подмигивает») утверждается, что случайностей вообще не существует, поскольку всякое событие есть божественное послание. А Дипак Чопра (Deepak Chopra, 2003) говорит, что совпадения позволяют нам связаться с основой – полем бесконечных возможностей, синхросудьбой, где можно добиться спонтанного исполнения любых желаний. Согласитесь, подобное заявление требует сверки с реальностью.

На самом деле совпадения происходят постоянно и, как правило, ничего не означают. Если вам в совпадении непременно нужен смысл, обратитесь к Шекспиру (см. ниже Обезьяны печатают на машинке Шекспира). Если постараться, совпадения можно подобрать практически на любую тему. Те, кому подобные вещи кажутся загадочными, часто указывают на президентов США (Leavy, 1992), начиная с параллели между Линкольном и Кеннеди. Вот странные факты. Линкольн был избран в 1860 г., Кеннеди – в 1960 г.; оба были убиты в пятницу, будучи рядом со своими женами; оба занимались гражданскими правами; оба, уже будучи президентами, потеряли ребенка; оба погибли от пули в голову; Линкольн был убит в театре Форда, а Кеннеди – в линкольне, машине, которую производил Форд. По некоторым данным, Бут (убийца Линкольна) родился в 1839 г., а Освальд (убийца Кеннеди) – в 1939 г. Кажется, что в жизни Линкольна и Кеннеди многое происходило синхронно. Что пытаются нам сообщить глубинные силы жизни?

Но зачем останавливаться на Линкольне и Кеннеди? Почему не взглянуть еще на двух убитых президентов – Уильяма Маккинли и Джеймса Гарфилда? Точно, оба они были республиканцами, оба родились и выросли в штате Огайо (как и автор этой книги!), оба были ветеранами Гражданской войны, оба заседали в Палате представителей, оба поддерживали золотой стандарт, в именах обоих по восемь букв (McKinley и Garfield), обоих сменил на посту усатый вице-президент из Нью-Йорка, оба были застрелены в сентябре в начале президентского срока. У Гарфилда был кот по кличке Маккинли, а у Маккинли – кот по кличке Гарфилд (по поводу последнего факта не утихают горячие споры; Schick & Vaughn, 2005).

Можно написать немалый том о совпадениях, связанных с террористической атакой 11 сентября 2001 г. В словах «Нью-Йорк» и «Афганистан» по одиннадцать букв (New York City; Afghanistan). В имени террориста, который первым угрожал башням-близнецам, 11 букв (Ramsin Yuseb). В имени Джорджа Буша тоже 11 букв (George W. Bush). Штат Нью-Йорк – одиннадцатый по порядку. Самолеты, протаранившие башни-близнецы, совершали рейсы № 11 и 92 (9 + 2 = 11). На борту самолета рейса 77 было 65 пассажиров (6 + 5 = 11).

Как правило, люди не понимают, что, если покопаться как следует, совпадения можно отыскать практически где угодно. Если взять полный текст Библии и обвести каждую десятую букву, то некоторые из отмеченных букв непременно сложатся в слова, а некоторые из слов даже обретут кажущийся смысл; получится своеобразный Библейский код. С другой стороны, возьмем Реформатскую церковь Летающего макаронного монстра (глава 15). Было бы поистине замечательно, если бы здесь не нашлось никаких совпадений. «Виноваты» в этом две вещи – нагромождение случайностей и закон больших чисел.

Случайные последовательности редко выглядят случайными. В них всегда видны нагромождение или цепочки одинаковых событий, которые могут показаться неожиданными или даже значимыми. В результате возникает иллюзия закономерности. Представьте, что вы кинули монетку 51 раз и получили совершенно равномерную последовательность орлов (О) и решек (Р), вот такую:

ОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРОРО

Похожа ли эта последовательность на случайную? Конечно, нет, она слишком регулярна. Понятно, что любая случайная последовательность для убедительности должна иметь несколько «сбоев»{14}14
  Обратите внимание: вероятность выпадения точной последовательности ООООО точно такая же, как вероятность выпадения вообще любой точной последовательности: скажем, ОРРОО или ОРОРО. Однако вероятность выпадения любого нагромождения последовательностей (в которой подряд следуют два, три или четыре орла или решки) больше, чем правильной «чистой» последовательности. «Чистая» последовательность может выпасть двумя способами: ООООО или РРРРР, а нагромождение – десятью: ООРРР, ОРРРО, РРРОО, РРООО, РОООР, ОООРР, ОРРРР, РРРРО, РОООО, ООООР.


[Закрыть]. Но мы обычно недооцениваем частоту появления и размеры «сбоев», которые будут появляться в случайной последовательности. К примеру, Майерс (Myers, 2004) бросил монетку 51 раз и получил следующую последовательность орлов и решек:

РОООРРРООООРРООРООРРООРОООРОРООООООРООРОРРРРОРРОООО

Помните, это всего лишь случайная последовательность, и ничего больше. А теперь представьте, что я скажу вам: в этой последовательности скрыта тайна и глубочайшая мудрость. Посеяв семена сомнения, можно ждать всходов. Что же мы обнаружим? Что в этой последовательности 19 пар ОО, но всего 8 пар РР. Кроме того, здесь пять сочетаний ОООО и всего одно сочетание РРРР. ООООО встречается дважды, тогда как РРРРР – ни разу. Есть даже последовательность ОООООО. Случайная последовательность Майерса явно предпочитает комбинации из четного числа «орлов». Понятно, что интерпретировать такие результаты можно как угодно и столь же свободно можно манипулировать ими, исходя из заранее сформировавшегося мнения (см. главу 7).

Нагромождение случайностей проявляется в любой азартной игре. Игрок в покер выигрывает три раза подряд. Друзья делают вывод: пришла полоса везения, и ставят на него. Или, наоборот, игрок может заметить, что какой-то автомат за целый день не выдал ни одного выигрыша. Пора! Выигрыш наконец должен прийти, поэтому игрок направляется именно к этой машине. Но это тоже ошибка. Если автомат в порядке, вероятность выигрыша на нем точно такая же, как на остальных машинах. Представление о том, что вероятность случайного события каким-то образом зависит от других независимых событий – или ее можно предсказать по этим событиям, – составляет ошибку игрока. Представьте, что вы купили три лотерейных билета, и все они выиграли. Следует ли вам считать, что у вас началась полоса удачи, и купить еще билетов, или наоборот, больше не покупать, потому что вероятность выигрыша после трех подряд удач уменьшилась? Единственное разумное решение – признать, что вы слабо разбираетесь в вероятностях, и понять, что шансы на четвертый выигрыш никак не зависят от трех предыдущих. Это чистая случайность.

Специалисты по статистике говорят о явлении, известном как возвращение к среднему (Gilovich, 1991). Попросту говоря, это означает, что если вы имеете дело с экстремально длинным периодом сплошных удач или неудач, то лишь шанс определит, закончится сейчас этот период или нет. Но при большом количестве испытаний счет выравнивается. Скажем, в Чикаго средняя температура марта составляет 10 ℃. Некоторые дни теплее, некоторые холоднее. Несколько дней могут выдаться совершенно немартовскими. Но обычно в среднем температура сходится к уже названным десяти градусам. Так что если в Чикаго в марте стоят морозы и вы мечтаете о тепле, скорее всего, тепло наступит; экстремальные температуры не продержатся долго просто по закону возвращения к среднему.

СВЕРИМСЯ С РЕАЛЬНОСТЬЮ

Как можно, используя тенденцию результатов собираться группами, проиллюстрировать правило о возвращении к среднему? Рассмотрите полосу удачи одного из игроков в покер.