Тут очень помогли хорошо обоснованные теории – они дали бесспорную, априорную, информацию для того, чтобы начать этот анализ. Когда такой информации нет, байесовский анализ нередко работает по принципу «мусор на входе – мусор и на выходе». Это одна из причин, по которым в суде с большой осторожностью применяют байесовские методы, хотя, на первый взгляд, они представляют идеальный путь для синтеза разного рода запутанных улик, поступающих из разных источников. В штате Нью-Джерси при разбирательстве в 1993 году дела об отцовстве применяли байесовскую статистику, но суд решил, что каждому из присяжных следует воспользоваться собственными априорными данными касательно вероятности того, является ли подсудимый отцом ребенка, хотя из-за этого каждый присяжный должен был вынести свою статистическую оценку виновности. «Не существует верного или неверного байесианского ответа, – замечает Ларри Вассерман из Университета Карнеги – Меллона. – Ну чистый постмодернизм».
Кроме того, чтобы найти хорошие априорные данные, может потребоваться непомерная и невозможная глубина знания. Допустим, ученые пытаются установить причины болезни Альцгеймера. Они могут проанализировать 5000 генов. Использование байесовских методов потребовало бы 5000 априорных параметров, касающихся возможного вклада каждого гена в развитие болезни, плюс еще 25 миллионов параметров – если мы хотим рассмотреть пары генов, работающих совместно. «Никто не в состоянии построить разумную систему априорных параметров для столь многомерной проблемы, – замечает Вассерман. – И даже если кто-нибудь ее построит, никто ей не поверит».
Откровенно говоря, без всякой дополнительной информации стандартные методы фреквентистов, предполагающие просеивание множества мелких генетических эффектов, не позволят с такой уж легкостью выявить по-настоящему важные гены и их комбинации. Но с этой проблемой, пожалуй, все-таки проще справиться, чем с добыванием 25 миллионов разумных байесианских догадок.
В целом частотный подход хорошо работает, когда у нас есть изобилие данных, представленных наиболее объективным из возможных способов. Громкий пример – поиски бозона Хиг гса, завершенные в 2012 году близ Женевы в лаборатории ЦЕРНа, занимающейся изучением физики элементарных частиц. Наблюдения дали довольно неожиданный результат. Группы исследователей сошлись во мнении, что если бы на самом деле никакого бозона Хиггса не существовало, то столь же неожиданный (или даже более неожиданный) характер данных наблюдался бы лишь в 1 из 3,5 миллиона гипотетических последовательных опытов. Вероятность так мала, что исследователи посчитали разумным отвергнуть идею Вселенной без бозона Хиггса.
