В конце XVIII – начале XIX века байесовские методы (и им подобные) помогли разобраться в широком спектре проблем, казавшихся неразрешимыми: от оценки массы Юпитера до расчета общемирового количества новорожденных мальчиков по отношению к новорожденным девочкам. Но эти методы постепенно вышли из моды, став жертвой начинавшейся эпохи Больших Данных. Все – от усовершенствованных технологий астрономических наблюдений до неслыханно подробных статистических таблиц смертности, заболеваемости и преступности – внушало успокоительное ощущение объективности. Байесовские методы разумных догадок казались безнадежно устаревшими и довольно-таки ненаучными по сравнению с новыми статистическими подходами. Учение фреквентистов, выдвигавшее на первый план бесстрастный обсчет количественных результатов рандомизированных экспериментов (т. е. проводящихся методом случайной выборки), стало пользоваться все большей популярностью.
Квантовая теория, зародившаяся в начале XX века, даже саму реальность выражала языком частотной вероятности, что дало дальнейший толчок развитию методов фреквентистов. Два направления статистической мысли постепенно все больше отдалялись друг от друга. Адепты того или иного учения в конце концов стали направлять статьи лишь в симпатизирующие им журналы, проводить собственные конференции, даже создавать отдельные факультеты. Эмоции часто зашкаливали. Шерон Берш Мак-Грейн, автор научно-популярных работ, вспоминает, что когда она начала готовить свою книгу «Теория, которая не желает умирать», посвященную истории байесианских идей, один статистик, предпочитавший учение фреквентистов, долго клеймил ее по телефону за «попытку легитимизировать байесианство». А у байесианцев в ответ развилось что-то вроде мании преследования, замечает Роберт Касс из Университета Карнеги – Меллона: «Некоторые байесианцы стали слишком уж уверенными в своей правоте и непогрешимости. Они отстаивают свои взгляды с каким-то религиозным рвением».
На самом-то деле и тот, и другой метод имеет свои преимущества и свои недостатки. Когда экспериментальных точек недостаточно (то есть когда у нас лишь скудное количество данных) и когда на повторение эксперимента надежды мало, байесианские методы позволяют неплохо выжимать информацию из тех немногих результатов, которые у нас все-таки имеются. Возьмем, к примеру, астрофизику. Зафиксированная в 1987 году вспышка сверхновой в одной из ближайших к нам галактик, Большом Магеллановом облаке, дала возможность проверить давно существующие теории о нейтринных всплесках, порождаемых такими явлениями. Но детекторы уловили только 24 из этих частиц, вечно ускользающих от земных наблюдателей. Без изобилия воспроизводимых результатов методы фреквентистов никуда не годились, но гибкий байесианский подход, тянувший информацию отовсюду, предоставил идеальный путь для оценки конкурирующих теорий астрономов.
