Иногда вместо этого врачи используют уже существующие результаты, где никто не проводил тщательных испытаний, а просто собраны данные наблюдений за существующими группами людей, такими как жильцы одного дома. Затем им придется столкнуться с проблемой правильной интерпретации результатов. С такими исследованиями иногда трудно бывает гарантировать, что проведенные измерения отражают причинно–следственные связи, а не случайные совпадения или корреляции. Так, заметив у многих пациентов с раком легких желтые пальцы, можно сделать ошибочный вывод о том, что именно желтизна пальцев — причина рака легких.

Поэтому ученые предпочитают исследования, в которых методы лечения или дозы назначаются случайным образом. К примеру, исследование, в котором люди будут принимать лекарство по результатам броска монетки, будет меньше зависеть от выборки: ведь то, будет ли данный пациент принимать препарат, полностью зависит от случая. Точно так же при помощи рандомизированного исследования можно установить связь между курением, раком легких и желтизной пальцев. Если бы можно было случайным образом предписать, кто из членов группы будет курить, а кто нет, вы бы поняли, что курение — это по крайней мере один из факторов и желтизны пальцев у пациентов, и рака легких; при этом не важно, является ли одно причиной другого. Но, разумеется, такой эксперимент был бы неэтичным.

Везде, где это возможно, ученые стремятся упростить систему и выделить таким образом те специфические явления, которые хотят изучить. И для точности, и для прецизионности результата очень важен подбор как группы испытуемых, так и контрольной группы. Такой сложный параметр, как действие лекарства на биологию человека, определяется одновременно множеством факторов. Очень важно также, насколько достоверные результаты исследования нам нужны.

Измерения не могут быть идеальными. В научных исследованиях — как и при принятии любого решения — нам приходится определять для себя приемлемый уровень неопределенности. Только в этом случае можно двигаться вперед. К примеру, если вы принимаете лекарство и надеетесь, что оно облегчит вам сильную головную боль, то вам, возможно, достаточно знать, что это лекарство помогает обычному человеку в 75% случаев. С другой стороны, если изменение стиля питания ненамного снизит ваши и без того невысокие шансы заболеть чем‑нибудь сердечно–сосудистым (к примеру, с 5 до 4,9%), этого может оказаться недостаточно, чтобы убедить вас отказаться от любимых пирожных.

В политике точка принятия решения еще менее определенна. Как правило, общество смутно представляет, насколько хорошо нужно изучить вопрос, прежде чем менять законы или накладывать ограничения. Необходимые расчеты здесь осложнены множеством факторов. Как говорилось в предыдущей главе, из‑за неоднозначности целей и методов провести сколько‑нибудь достоверный анализ «затраты — прибыли» очень сложно, а иногда вообще невозможно.

Колумнист The New York Times Николас Кристоф, ратуя за осторожность в обращении с потенциально опасными химическими веществами типа бисфенол–А (ВРА) в пище или пищевой упаковке, писал: «Исследования ВРА уже несколько десятков лет бьют тревогу, а данные до сих пор сложны и неоднозначны. Такова жизнь: в реальном мире законодательные меры, как правило, приходится принимать на основании неоднозначных и спорных данных».

Ничто из сказанного не означает, что нам не следует, определяя политический курс, стремиться к количественной оценке затрат и выгод. Однако ясно, что нам нужно четко понимать, что означает каждая оценка, как сильно она может меняться в зависимости от начальных предположений или целей, а также что при расчетах было и что не было принято во внимание. Анализ «затраты — выгоды» может быть полезен, но может и дать ложное ощущение конкретности, надежности и безопасности, которое зачастую приводит к опрометчивым решениям.

К счастью для нас, физики, как правило, ставят перед собой вопросы попроще, чем те, что приходится решать публичным политикам. Имея дело с чистым знанием, которое в ближайшее время не предполагается использовать на практике, думаешь совершенно о другом. Измерения в мире элементарных частиц тоже намного проще, по крайней мере теоретически. Все электроны по природе своей одинаковы. Проводя измерения, приходится думать о статистической и системной погрешности, зато о неоднородности популяции можно спокойно забыть. Поведение одного электрона дает нам достоверную информацию о поведении всех электронов. Тем не менее представления о статистической и системной погрешности применимы и здесь.

Однако даже в «простых» физических системах необходимо заранее решить, какая точность нам необходима, ведь идеальных измерений не бывает. На практике вопрос сводится к тому, сколько раз экспериментатор должен повторить измерение и насколько прецизионный измерительный прибор при этом использовать. Решение за ним. Приемлемый уровень неопределенности определяется задаваемыми вопросами. Разные цели предполагают разные уровни прецизионности и точности.

К примеру, атомные часы измеряют время с точностью до одной десятитриллионной, но такое точное представление о времени мало кому нужно. Исключение — эксперименты по проверке теории гравитации Эйнштейна: в них лишней прецизионности и точности быть не может. До сих пор все тесты показывают, что эта теория работает, но измерения непрерывно совершенствуются. При более высокой точности могут проявиться невиданные до сих пор отклонения, представляющие новые физические эффекты, которые невозможно было заметить в ходе прежних, менее точных экспериментов. Если это произойдет, то замеченные отклонения позволят нам заглянуть в царство новых физических явлений. Если нет, придется сделать вывод о том, что теория Эйнштейна даже точнее, чем было установлено ранее. Мы будем знать, что ее можно уверенно применять в более широком диапазоне энергий и расстояний, к тому же с большей точностью.

Если же нам нужно «всего лишь» доставить человека на Луну, то мы, естественно, не обойдемся без знания физических законов, достаточного, чтобы не промахнуться, но привлекать общую теорию относительности не обязательно, и уж тем более не требуется принимать во внимание еще более мелкие потенциальные эффекты, представляющие возможные отклонения от нее.

В физике элементарных частиц мы пытаемся найти базовые правила, управляющие самыми мелкими и фундаментальными компонентами вещества, которые мы в состоянии обнаружить. Отдельный эксперимент здесь — это не измерения во множестве происходящих одновременно столкновений или периодически повторяющихся взаимодействий. Наши прогнозы относятся к единичным столкновениям известных частиц при определенной энергии. Частицы приходят в точку столкновения, взаимодействуют, а затем пролетают через детекторы, по пути, как правило, отдавая энергию. Физики, говоря о столкновении частиц, используют конкретные характеристики этих частиц — массу, энергию и заряд.

В этом отношении, несмотря на техническую сложность наших экспериментов, физике элементарных частиц повезло. Системы, которые мы изучаем, должны быть как можно более простыми, чтобы можно было выделить в них фундаментальные компоненты и законы. Идея в том, чтобы сделать экспериментальные системы настолько чистыми, насколько позволяют имеющиеся ресурсы. Проблема для физиков заключается скорее в том, чтобы достичь требуемых физических параметров, а не в том, чтобы распутать и упростить сложные системы. Эксперименты сложны, потому что науке приходится все дальше отодвигать границы непознанного. Поэтому они часто проводятся на пределе энергий и расстояний, достижимых при данном уровне развития технологий.