Как не ошибаться. Сила математического мышления - Джордан Элленберг

Между вторым и третьим курсом университета я во время летних каникул работал на одного исследователя из области здравоохранения. Этот исследователь (немного позже вы поймете, почему я не называю его имени) хотел нанять студента, изучающего математику, потому что ему нужно было узнать, сколько человек заболеет туберкулезом в 2050 году. Моя работа на лето состояла в том, чтобы выяснить это. Он дал мне большую папку с документами о туберкулезе, в которых были самые разные сведения: в какой степени туберкулез передается при различных обстоятельствах, типичное протекание инфекционной болезни и продолжительность максимально заразного периода, кривые выживания и степень соблюдения режима лечения, а также разбиение всех перечисленных выше данных по возрасту, расе, полу и ВИЧ-статусу больных. Большая папка. Много бумаг. И я взялся за работу, делая то, что делают студенты, изучающие математику: разработал модель для определения уровня заболеваемости туберкулезом, воспользовавшись теми данными, которые предоставил мне исследователь, для того чтобы определить, как будут меняться и взаимодействовать уровни заболеваемости этой инфекционной болезнью в разных группах населения со временем, десятилетие за десятилетием, пока не наступит 2050 год, конец периода моделирования.

И вот к какому выводу я пришел: я не имею ни малейшего представления о том, сколько людей будут больны туберкулезом в 2050 году. Во всех эмпирических исследованиях присутствовала неопределенность: по данным этих исследований, скорость распространения болезни составляла 20 %, но, может быть, это 13 %, а может, и 25 %, хотя исследователи были вполне уверены, что это не 60 % и не 0 %. Каждая из этих небольших локальных неопределенностей распространялась на всю модель, а неопределенности в отношении разных параметров модели усиливали друг друга – и к 2050 году шум полностью заглушал сигнал. Я мог интерпретировать результаты моделирования как угодно. Может быть, в 2050 году вообще не будет такой болезни, как туберкулез, или, может быть, большая часть населения мира будет заражена этой болезнью. У меня не было принципиального способа выбрать правильный вариант.

Это было не то, что хотел услышать исследователь. Это было не то, за что он мне платил. Он платил мне за число – и весьма терпеливо повторил свою просьбу о том, чтобы я его предоставил. Мой работодатель сказал: я знаю о существовании неопределенности, ведь именно так проводятся медицинские исследования, я это понимаю, просто предоставьте мне свое наиболее вероятное предположение. Как бы я ни пытался убедить его в том, что любое предположение будет хуже полного отсутствия предположений, – это не имело значения. Исследователь настаивал. А ведь он был моим боссом, поэтому в конце концов я согласился. Не сомневаюсь, что впоследствии он рассказывал многим о том, что в 2050 году Х миллионов человек будут страдать туберкулезом. Готов побиться об заклад: если кто-то спросил бы этого исследователя, откуда он об этом знает, он сказал бы: «Я нанял специалиста в области математики».