С точки зрения науки случайность – это, по сути, непредсказуемость. Например, математик объяснил бы ряд случайных чисел как последовательность, в которой каждое последующее число может оказаться любым из существующих с равной вероятностью и где невозможно предсказать следующее число, основываясь на уже представленных в ряду[10]. Подобное определение случайности основано на идее, что именно процесс выбора – не итог! – случаен. Такого рода событие может привести к тем же итогам, что и любое другое, но результаты не имеют значения, если процесс выбора был случайным.

У людей есть достаточно четкие представления, как должна выглядеть случайность, и при этом мы склонны смотреть на результат, а не на процесс. Именно это приводит к сложностям. Предположим, я подбрасываю монетку десять раз. Из них трижды выпала решка и семь раз – орел. С монеткой что-то не так? Многие люди, взглянув на такие результаты, выдвинут предположение, что она несимметрична: орел выпадает чаще, чем выпадал бы, если бы я подбрасывала обычную, «честную» монетку. Проблема в том, что данная монетка абсолютно обычная (даю руку на отсечение, я только что вытащила ее из банки с мелочью и подбросила десять раз). Орел выпадал чаще исключительно благодаря случайности.

Минуточку, скажете вы, разве закон вероятности не предполагает, что шанс выпадения решки – 50/50 при каждом броске? И точно такой же у орла. Разве это не значит, что в серии из десяти бросков у меня должен пять раз выпасть орел и пять раз – решка? Вот в этом и заключается трудность, с которой знакомятся многие студенты во вводном курсе статистики. Да, согласно законам вероятности, в долгосрочной перспективе в половине случаев выпадет решка и в половине – орел. Но речь именно о долгосрочной перспективе. Все завязано на том, насколько она долгосрочна, и в теории вероятности она действительно такая.

Предположим, в другом случае (который я придумала) я подбрасываю монетку еще десять раз, и на каждый бросок выпадает орел. Могут ли десять одинаковых результатов подряд действительно быть случайностью? Подобный результат рушит все ожидания: он не выглядит таковым. Тем не менее это вполне возможный и абсолютно случайный результат. Каждый раз, когда мы подкидываем монетку в воздух, шанс выпадения орла и решки одинаков (50/50). И каждый раз, когда она взлетает, шансы остаются такими же (50/50). Вселенная не наблюдает за моими бросками, чтобы вмешаться со словами: «Ой, что-то многовато решек подряд, надо подкинуть орла». Случайности способны происходить – и происходят – целыми рядами и кластерами. А вот люди при этом склонны полагать, будто они не могут формировать единую структуру, и, если так происходит, мы перестаем считать это случайностью.

Мы не только не можем определить ту, что находится прямо перед нами, но и не можем достаточно эффективно создать случайный ряд, когда нас об этом просят[11]. В книге «(Не)совершенная случайность» физик Леонард Млодинов великолепно описывает, как, по его мнению, «случайность управляет нашими жизнями». Он пишет: «Восприятие требует воображения, поскольку данные, с которыми люди сталкиваются, никогда не являются полными и однозначными»[12]. Мы вынуждены опираться на воображение, ведь наши органы восприятия развиты так, чтобы воспринимать значимое и игнорировать незначительное. Сложности начинаются, когда надо определить, что является значимым. Сенсорные системы – не просто пассивно работающие аудио- или видеокамеры. Те записывают на пленку свет, который находится перед линзой, из чего получается видео, а наши органы восприятия не просто «видят» или «слышат» окружающее, они еще интерпретируют полученную информацию. Ни одна камера в мире не способна на такое. Сенсорные системы не записывают все данные, с которыми мы сталкиваемся. Бо́льшая часть входящей информации теряется до того, как достигнет центрального процессора – мозга, и мы используем воображение для заполнения пробелов.

Сталкиваясь с рядом приятных событий одним за другим, мы склонны в первую очередь думать, словно хорошие вещи не так часто происходят, а затем думаем, что они не будут просто случаться с одним и тем же человеком. Мы не верим, что Вселенная работает именно так, и это создает огромный пробел в понимании закономерностей ее существования. Чтобы заполнить его, мы логически соединяем случайные события, формируя из них ряд. Помимо этого, мы считаем, будто у него должна быть причина. И если это не случайность, эту силу мы и называем удачей.

Третье определение добавляет к этому понятию идею хаотичности: «невозможность распознать закономерность или логическую комбинацию». Определение случайности, которым мы руководствуемся в повседневной жизни, чаще всего опирается именно на него. Зачастую мы уверены, будто в настоящих случайностях закономерностям нет места.

Существует множество примеров нашей склонности видеть закономерности там, где их нет. Возьмем, например, «ошибку игрока» (также известную как «ложный вывод Монте-Карло»), знаменитый пример широко распространенного заблуждения насчет законов вероятности. 18 августа 1913 года в печально известном казино Монте-Карло (где Джеймс Бонд наслаждался мартини «взболтать, но не смешивать» и играл против суперзлодеев) «черные» выиграли в рулетку рекордное количество раз: 26 подряд. К пятнадцатому, когда маленький шарик снова остановился на черном, игроки начали повышать ставки на красное в полной уверенности, что шансы снова выпасть на черное ничтожны и, что важнее, становятся все меньше и меньше с каждым оборотом рулетки. Игроки удваивали и утраивали ставки, казино богатело. Оно получило миллионы, а игроки вышли намного беднее, но вместе с тем, возможно, мудрее.

Случившееся было примером целого ряда случайных событий: 26 поворотов рулетки – 26 попаданий на черное. Игроки подумали, что такая цепочка – не результат случайности, а закономерность, и пытались воспользоваться этим, надеясь, что удача наконец подведет тех, кто ставил на черное, – вот-вот, при следующем повороте рулетки. Здесь действовала чистая случайность. Однако люди в казино в тот вечер наблюдали закономерность, которая опирается не на случайность, а на удачу.

Другой пример типичного заблуждения при встрече со случайностью описывает Стивен Гулд[13]. В нем фигурируют уникальные насекомые, обитающие в пещерах Вайтомо в Новой Зеландии. Сырые и темные, как и большинство других, пещеры Вайтомо – идеальное место обитания для одного из видов светлячков под названием «светящиеся черви» (англ. glowworm). На самом деле это не червяки, а личинки грибных комаров. Но, будучи личинками, они похожи на червяков и светятся, отсюда и название. У них есть «лантерны», особый орган на конце брюха, излучающий зелено-голубой свет. Эти личинки плотоядны – они едят других насекомых. На самом деле они съедят все, что попадется, даже других светлячков. Охотясь, они создают ловушку из липких ниток, включают свет и ждут, когда насекомых приманит сияние в темной пещере. Добыча путается в клейкой ловушке, а охотники уже готовы обедать.

При посещении вы можете прокатиться на лодке по этим пещерам и насладиться потрясающим видом тысяч сияющих светлячков на стенах – этот вид часто сравнивают со звездами в небе. Но к этому сравнению не стал прибегать Гулд, прекрасно представлявший расположение звезд и законы вероятности. Отправившись на прогулку по пещерам, он отметил: расположение огоньков было не случайным. Гулд обнаружил то, что назвал «зонами ингибирования»: пустые места вокруг каждого сияющего огонька[14]. Благодаря этому они распределялись ровно и гомогенно – слишком ровно, чтобы оказаться случайностью. Во внезапном узоре были бы кластеры, сгустки, линии и завихрения. В конце концов даже когда мы смотрим на ночное небо, то видим закономерности. Вообще, мы видим их так часто, что дали им названия: Орион, Весы, Близнецы и так далее. Скопления светлячков выглядели иначе.