Нассим Талеб

Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости. Часть II

Нам не дано предвидеть

Когда я прошу кого-нибудь назвать три современные технологии, наиболее сильно изменившие мир, мне обычно отвечают, что это компьютер, интернет и лазер. Все эти технические новшества появились внезапно, непредсказуемо, не были оценены по достоинству в момент открытия, и, даже когда их начали использовать, отношение к ним еще долго оставалось скептическим. Это были прорывы в науке. Это были Черные лебеди. Конечно, сейчас, под влиянием ретроспективной иллюзии, нам кажется, что изобретения эти являлись частью некоего генерального плана. Вы можете составить собственный список схожих по своим результатам явлений, будь то политические события, войны или интеллектуальные эпидемии.

Неудивительно, что все наши пророчества выглядят чудовищно жалко: мир намного, намного сложнее, чем нам представляется. Но это еще не беда — беда в том, что мало кто догадывается об этом. Пытаясь заглянуть в будущее, мы «туннелируем» — воображаем его обыденным, свободным от Черных лебедей, но в будущем нет ничего обыденного! Это не платоновская категория!

Мы уже поняли, что отлично умеем излагать события прошлого и выдумывать истории, дабы убедить себя, что прошлое нам понятно. У многих людей знание удивительным образом трансформируется не в относительную умудренность, а в самонадеянность. И второе: сосредоточенность на нормальном (рядовом), платонизирование заставляют нас прогнозировать по шаблону.

Меня возмущает, что, вместо того чтобы заниматься эмпирическим учетом, мы продолжаем планировать на годы вперед, как будто еще ни разу не накалывались, используя при этом средства и методы, которые исключают редкие события. Прогнозирование в нашем обществе имеет прочный официальный статус. Нас ловко дурят те, кто помогает нам прокладывать курс в мире случайностей, будь то гадалка, или знаменитый (читай: занудный) академик, или чиновник со своей лжематематикой.

От Йоги Берры до Анри Пуанкаре

Великий бейсбольный тренер Йоги Берра говорил: «Нелегкое это дело — предсказывать, особенно будущее». Хотя отсутствие фундаментальных трудов не позволяет называть Йоги Берру философом (несмотря на его мудрость и интеллектуальные способности), он кое-что понимал в неопределенности. Он был практиком неопределенности, и как игроку и тренеру ему регулярно приходилось сталкиваться с капризами случайности и расхлебывать их последствия.

Йоги Берра — не единственный, кому пришла в голову мысль, что будущее практически непостижимо. Были мыслители менее популярные, менее колоритные, но не менее компетентные, которых интересовали природные границы нашей способности к прогнозированию: от философов Жака Адамара и Анри Пуанкаре (обычно называемых математиками) и философа Фридриха фон Хайека (обычно — увы! — называемого экономистом) до философа Карла Поппера (обычно называемого философом). Мы имеем полное право говорить о гипотезе Берры-Адамара-Пуанкаре-Хайека-Поп-пера, согласно которой ограничители предвидения встроены в нашу структуру.

Прежде чем разобраться с ограничителями предвидения, мы поговорим о том, каковы наши реальные успехи в прогнозировании, а также о связи между ростом осведомленности и связанным с ним ростом самомнения.

Глава 10. Предсказательный парадокс

Однажды мартовским вечером несколько человек стояли на эспланаде и созерцали бухту перед Сиднейским оперным театром. В Сиднее еще стояло лето, но мужчины, несмотря на жару, были в пиджаках. Наряды женщин больше соответствовали погоде, зато им приходилось сносить сковывающее неудобство высоких каблуков.

Эти люди пришли пострадать за свою «культурность». В ближайшие несколько часов им предстояло слушать, как тучные мужчины и женщины распевают бесконечные арии на русском языке. Судя по всему, эти ценители искусства в большинстве своем были служащими местного филиала компании «Дж. П. Морган» или еще какой-нибудь финансовой организации, где доходы сотрудников резко выделяются на общем фоне и обязывают их жить по элитному сценарию (дорогие вина и опера). Но я пришел сюда не наблюдать за новой элитой. Я пришел посмотреть на здание Сиднейской оперы, здание, которое красуется на обложках всех путеводителей по Австралии. Оно действительно потрясает воображение, хотя и выглядит так, будто архитектор строил его затем, чтобы произвести впечатление на других архитекторов.

Та вечерняя прогулка по живописной части Сиднея, называемой Роке, была для меня настоящим откровением. Австралийцы заблуждаются, думая, что выстроили здание, которое сделает узнаваемой панораму города; на самом же деле они воздвигли памятник нашему неумению предсказывать, планировать и смиряться со своим незнанием будущего — нашей вечной привычке недооценивать то, что готовит для нас грядущее.

Австралийцы создали символ эпистемической самонадеянности человечества. История его такова. Предполагалось, что Сиднейский оперный театр откроется в начале 1963 года и затраты на строительство составят 7 миллионов австралийских долларов. В итоге театр принял первых посетителей с опозданием на десять с лишним лет, и, хотя проект пришлось изменить, сделав здание более скромным, строительство обошлось в 104 миллиона. Конечно, случались просчеты в планировании и похуже (например, Советский Союз), но здание Сиднейской оперы — эстетическая (по крайней мере в основе своей) иллюстрация этой проблемы. История театра — безобиднейший из случаев искажения, о которых пойдет речь в этом разделе (там были только потрачены деньги, а не пролилась невинная кровь). Но тем не менее она эмблематична.

В данной главе мы обсудим две темы. Во-первых, мы демонстративно самонадеянны в оценке собственных знаний. Знания эти, разумеется, очень велики, и все же от природы мы склонны их переоценивать — самую малость, но порой даже этой малости бывает достаточно, чтобы повлечь за собой серьезные неприятности. Мы увидим, как можно выявить эту самонадеянность и даже измерить ее степень в домашних условиях.

Во-вторых, эта самонадеянность, как мы увидим, проявляется везде, где дело касается прогнозирования.

Ну почему мы так любим делать прогнозы? И почему (а это гораздо более серьезный вопрос) замалчиваем неудачный опыт сделанных раньше предсказаний? Почему не замечаем, что важные события всегда (почти всегда) происходят неожиданно? Все это я называю предсказательным парадоксом.

О любовниках Екатерины, которым потерян счет

Обратимся к явлению, которое я называю эпистемической самонадеянностью; иными словами, речь идет о самодовольном нежелании признать, что наше знание ограниченно. Episteme — греческое слово, означающее познание (абстрактным понятиям обычно дают греческие названия — для солидности). Да, запас наших знаний растет, но с ним, увы, растет наша самоуверенность, из-за чего умножение знаний оборачивается умножением путаницы, невежества и спеси.

Соберите полную комнату людей. Затем загадайте случайное число. Это может быть что угодно: процент брокеров-психопатов в Западной Украине, уровень продаж этой книги за все месяцы, в названии которых встречается буква «р», средний коэффициент интеллекта (IQ) издателей (или авторов) бизнес-литературы, количество любовников императрицы Екатерины II и так далее. Попросите отдельно каждого из присутствующих оценить диапазон, в который попадет это число, так, чтобы отвечающий был на 98 процентов уверен в своей правоте и два процента оставалось на возможную ошибку. Иначе говоря, должна существовать примерно двухпроцентная вероятность, что загаданное вами число не попадет в названный диапазон. Например:

«Я на 98 процентов уверен, что население Раджастана составляет от 15 до 23 миллионов человек».

«Я на 98 процентов уверен, что у Екатерины II было от 34 до 63 любовников».

Число испытуемых, угадавших неправильно, поможет вам сделать заключение о человеческой природе; исходные данные таковы, что их вроде бы должно оказаться немногим больше двух из ста. Заметьте, что участники эксперимента (ваши «жертвы») вольны устанавливать сколь угодно широкие границы диапазона чисел; вас интересуют не знания участников, а то, как сами участники оценивают свои знания.

Теперь о результатах. Это открытие, как и многое в жизни, было незапланированным, случайным, неожиданным, и, чтобы его переварить, понадобилось время. Рассказывают, что Майкл Альберт и Говард Райффа, ученые, которым принадлежит это открытие, занимались совершенно другим, куда более скучным исследованием: они пытались выяснить, как человек определяет вероятность, принимая решение в условиях неопределенности (по-научному это называется калибровкой). Результаты эксперимента ошеломили их. При изначальном двухпроцентном допуске на ошибку неправильные ответы дали почти 45 процентов испытуемых! Весьма показательно, что первыми участниками эксперимента были студенты Гарвардской школы бизнеса — народ, который вряд ли может похвастаться скромностью и склонностью к рефлексии, чем, наверно, и объясняются их успехи в бизнесе. Последующие группы участников обнаружили больше скромности и меньше самонадеянности. Предельную неуверенность выказали шоферы и дворники. Что касается политиков и менеджеров крупных компаний, увы… Но о них чуть позже.

Получается, мы в двадцать два раза переоцениваем собственные знания? Выходит, что так.

Описанный здесь эксперимент воспроизводился десятки раз, с представителями различных групп населения, профессий и культур, и не было, наверное, психолога-эмпирика или специалиста по теории принятия решений, который бы не проводил его на своих студентах, чтобы продемонстрировать им великую проблему человечества: мы недостаточно мудры для того, чтобы вверять нам знание. Доля ошибок всегда колеблется между 15 и 30 процентами в зависимости от состава группы и характера вопроса.

Я тоже проверил себя и, разумеется, провалился (а ведь сознательно старался не зазнаваться и взять диапазон пошире), хотя некоторая недооценка собственных познаний — неотъемлемая часть моей профессии. Этим грешат все культуры, даже те, где самоуничижение считается добродетелью, — в этом смысле деловой центр Куала-Лумпур практически не отличается от древнего Амиуна (теперь оказавшегося) в Ливане. Вчера вечером у меня был семинар в Лондоне, и, так как мне попался таксист, обладающий сверхъестественной способностью «находить пробки», по дороге я мысленно писал эту книгу. И вот мне пришло в голову провести небольшой эксперимент прямо во время своего выступления.

Я предложил участникам назвать границы диапазона, в который попадает число книг в библиотеке Умберто Эко (число это, как мы уже знаем, составляет 30 000). Из шестидесяти присутствующих ни один не предложил настолько широкий диапазон, чтобы туда вошло действительное число книг (двухпроцентный допуск на ошибку был превышен на 98 процентов). Возможно, в данном случае имела место аберрация, но важно, что искажения сильнее, когда мы оперируем очень большими числами. Интересно, что студенты называли либо крайне малые числа, либо невероятно большие: кто-то предположил, что в библиотеке Эко от 2000 до 4000 книг, кто-то — от 300 000 до 600 000.

Конечно, тот, кто заранее знает цель эксперимента, может подстраховаться и назвать диапазон от нуля до бесконечности, но это уже не «калибровка» — человек не предоставляет никакой информации и не может принять решение, основываясь на этой информации. В таком случае честнее сказать: «Я не играю, я даже примерно не знаю ответа».

Нередко встречаются и исключения — люди, которых сносит в противоположную сторону, — они обычно переоценивают вероятность своей ошибки. Возможно, ваш кузен чересчур осторожен в высказываниях или профессор, читавший биологию у вас в университете, страдал комплексом неполноценности. Но я говорю об общей тенденции, а не о конкретных индивидах. Отклонения от среднего бывают достаточно велики, так что появление отдельных контрпримеров неизбежно. Но таких людей меньшинство — к тому же им обычно трудно пробиться наверх, и, как это ни грустно, они почти никогда не имеют веса в обществе.

Эпистемическая самонадеянность имеет два следствия: мы переоцениваем свои знания и недооцениваем неопределенность, сужая диапазон возможных неопределенных ситуаций (а значит, сужая область неизвестного).

Это искажение затрагивает не только сферу познания, оно распространяется также на частную жизнь каждого из нас. Практически любое решение, нацеленное на будущее, может быть им затронуто. Это болезнь человечества — хроническая недооценка вероятности того, что будущее отклонится от предсказанного курса (в соединении с другими погрешностями это может дать «сочетанный» эффект). Возьмем простейший пример: все мы знаем, как много людей разводится. Почти все эти люди в курсе, что по статистике от одной трети до половины браков распадается, но почему-то не вспоминают об этом, собираясь связать свои судьбы. Да, это случается, «но только не у нас», ведь «мы так любим друг друга» (как будто другие молодожены не любят друг друга вовсе).

Напомню, читатель, что моя цель — не проверить, сколько люди знают, а оценить разрыв между тем, сколько они по собственному мнению знают, и тем, сколько они знают на самом деле. Мне вспомнился шуточный способ измерить эту разницу, который придумала моя мать, когда я решил заняться бизнесом. С иронией относясь к моей излишней, на ее взгляд, самоуверенности, хотя вовсе и не считая меня бездарью, она предложила способ разжиться на мне. Какой? Купить меня за мою реальную стоимость, а потом продать за столько, во сколько я себя ценю. И сколько бы я ни пытался убедить ее в том, что за внешним самодовольством во мне скрывается глубокая неуверенность, сколько бы ни твердил, что я не чужд самокритики, она все равно не верит. Самокритика-шмамокритика — даже сейчас, когда я пишу эти строки, она подтрунивает надо мной и говорит, что я слишком о себе возомнил.

Еще о невнимании к черному лебедю

Простой эксперимент, описанный выше, доказывает, что человеку от природы свойственно недооценивать аномалии, то есть Черных лебедей. Так уж мы устроены, что смотрим на событие, регулярно повторяющееся каждые десять лет, как на нечто, стрясающееся не чаще раза в столетие; кроме того, мы ошибочно считаем, что разбираемся в происходящем.

Эта проблема имеет свои нюансы. На самом деле мы не всегда недооцениваем аномалии, скорее мы в принципе склонны ошибаться при их оценке — как в большую, так и в меньшую сторону. Из главы 6 мы уже знаем, что есть ситуации, в которых люди переоценивают вероятность необычных событий вообще или какого-то конкретного необычного события (так происходит, к примеру, когда на ум приходят образы, вызывающие сильные эмоции), — если помните, за счет этого и процветают страховые компании. Итак, моя основная идея в том, что с редкими событиями связана опасность неверной оценки — как правило, мы сильно недооцениваем их, но временами столь же сильно переоцениваем.

Ошибки эти тем серьезнее, чем ниже вероятность события. До сих пор мы рассматривали только двухпроцентную вероятность ошибки в описанном выше игровом эксперименте, а если взять ситуацию, где шанс один на сотню, на тысячу или на миллион, то там ошибки будут просто чудовищными. Чем меньше шансы, тем больше наша эпистемическая самонадеянность.

Обратите внимание еще на такую особенность нашей интуитивной оценки: даже если бы мы жили в Среднестане, где события большого масштаба случаются редко, мы и тогда бы недооценивали крайности, полагая, что они еще более редки.

Мы занижаем вероятность своей ошибки, даже когда имеем дело с гауссовскими величинами. Наша интуиция не дотягивает даже до среднестанской. Но мы живем не в Среднестане. Величины, которые нам приходится оценивать в повседневной жизни, чаще принадлежат Крайнестану, то есть зависят от множества Черных лебедей.

Догадки и предсказания

Не существует принципиальной разницы между угадыванием неслучайной, но неизвестной или известной нам весьма приблизительно величины (вроде количества мужчин, побывавших в постели Екатерины II) и попыткой предсказать случайную величину, например завтрашний уровень безработицы или уровень цен на бирже в следующем году. В определенном смысле угадывание (чего-то, о чем мы не знаем, но знает кто-то другой) и предсказывание (чего-то, что еще не произошло) — это одно и то же.

Для лучшего усвоения вышесказанного представьте, что, вместо того чтобы угадывать число любовников императрицы Екатерины, вы решаете менее занимательный, но для кого-то куда более животрепещущий вопрос прироста населения в будущем столетии, оборота на фондовом рынке, дефицита социального обеспечения, цены на нефть, выгоды от продажи недвижимости вашего двоюродного дедушки или изменения экологической обстановки в Бразилии через двадцать лет. Или вообразите, что собрались издать книгу Евгении Красновой и вам нужно определиться с тиражом.

Тут-то мы и входим в опасные воды: вдумайтесь, ведь большинство людей, чья профессия связана с прогнозами, имеют тот самый порок мышления, о котором мы только что говорили. Вдобавок, как раз профессиональным прогнозистам этот порок присущ больше, чем всем остальным.

Информация — враг понимания

Вы, может быть, спросите, как влияют образование, ученость и опыт на эпистемическую самонадеянность и какой результат показывают в нашем эксперименте люди образованные по сравнению с остальными (если взять за точку отсчета шофера Михаила). Ответ вас удивит: все зависит от профессии. Сначала давайте поговорим о преимуществах «информированных» людей над простыми смертными в смиряющем гордыню деле предсказания будущего.

Помню, однажды я зашел к приятелю на работу в Нью-Йоркский инвестиционный банк и увидел там какого-то оголтелого «хозяина жизни», расхаживавшего взад-вперед в громоздких беспроводных наушниках с торчащим справа микрофоном, который помешал мне рассмотреть его губы в те двадцать секунд, что я с ним разговаривал. Я спросил приятеля, зачем его коллеге эта штуковина, на что приятель ответил: «Он хочет всегда быть на связи с Лондоном». Если вы наемный работник и зависите от оценки других людей, деловой вид — это способ притвориться, что результаты в этом мире случайностей зависят от вас. Изображая бурную деятельность, вы усиливаете ощущение причинности, связи между результатом и вашими действиями. Это относится прежде всего к исполнительным директорам крупных компаний, которым жизненно необходимо трубить на всех углах о своей «неусыпной бдительности» и «лидерских качествах», с которыми якобы связаны успехи фирмы. Но я не встречал еще исследования, где доказывалось бы, что администраторы высшего звена действительно приносят пользу, тратя бесконечные часы на переговоры и поглощение сиюминутной информации, как не встречал я и автора книги, которому хватило бы духу поставить под вопрос заслугу этих администраторов в успешной деятельности корпораций.

Поговорим об одном важном свойстве информации — затруднять понимание.

Аристотель Онассис, один из первых «распиаренных» миллиардеров, прославился главным образом тем, что был богат и не скрывал этого. Этнический грек, беженец из Южной Турции, он уехал в Аргентину, сорвал крупный куш на торговле табаком и сделался судостроительным магнатом. Он вызвал всеобщее негодование тем, что женился на Жаклин Кеннеди, вдове американского президента Джона Кеннеди, разбив этим сердце оперной певице Марии Каллас, которая затворилась в своей парижской квартире в ожидании смерти.

Если вы дадите себе труд подробно изучить биографию Онассиса — а я в молодости потратил на это несколько лет, — вы заметите любопытную особенность: работа (в общепринятом смысле слова) его не интересовала. Он даже не позаботился завести себе стол, не говоря уже об офисе. При этом он не просто заключал сделки — для этого офис не нужен, — он правил судостроительной империей, а это требует ежедневного отслеживания информации. Главным рабочим инструментом ему служил блокнот — вся нужная информация хранилась там. Онассис провел всю жизнь в общении с богачами и знаменитостями и в ухаживаниях (и охоте) за женщинами. Вставал он обычно в полдень. Если бы ему понадобилась юридическая помощь, он собрал бы своих юристов в два часа ночи в каком-нибудь парижском клубе. Говорят, что он обладал неотразимым обаянием и пользовался этим, чтобы манипулировать людьми.

Попытаемся заглянуть глубже. Здесь очень вероятен эффект «одураченных случайностью»: прямо-таки подмывает назвать причиной успеха Онассиса его modus operandi. Мне не дано знать, был ли Онассис талантлив или просто удачлив (хотя я убежден, что его обаяние открывало перед ним все двери), зато я могу тщательно проанализировать его образ действий, опираясь на исследования зависимости между количеством информации и пониманием. Таким образом, утверждение, что доскональное знание мельчайших деталей повседневной рутины может быть бесполезным, а то и просто губительным, проверяется — пусть опосредованно, но довольно эффективно.

Покажем двум группам людей размытое изображение пожарного гидранта. Оно должно быть настолько размытым, чтобы невозможно было опознать предмет. Для одной группы людей будем увеличивать разрешение медленно, в десять приемов. Для другой — быстрее, в пять приемов. Остановимся в тот момент, когда у обеих групп будет перед глазами картинка одинаковой четкости, и спросим, что же они видят. Та группа, которая видела меньше промежуточных шагов, быстрее узнает на картинке гидрант. Мораль? Чем больше информации вы даете человеку, тем больше гипотез будет возникать у него по ходу и тем хуже окажется результат. Человеку попадается больше случайного мусора, и он начинает путать его с информацией.

Беда в том, что наши идеи прилипчивы как репей: однажды придумав теорию, мы уже не откажемся от нее. Поэтому в выигрыше всегда тот, кто не спешит с теориями. Когда человек делает выводы на основе шатких доказательств, ему трудно потом переваривать любые данные, которые этим выводам противоречат, даже если они очевидно более достоверны. Это обусловлено двумя механизмами: ошибкой подтверждения, рассмотренной в главе 5, и упорством в убеждениях, то есть нежеланием отказываться от собственного мнения. Не забывайте, что идеи мы воспринимаем как собственность, а с собственностью всегда тяжело расставаться.

Эксперимент с пожарным гидрантом был впервые поставлен в шестидесятые и с тех пор проводился еще не один раз. Я также изучал это явление с точки зрения теории информации: чем большим количеством данных об эмпирической реальности владеет человек, тем больше среди них мусора (то есть россказней), который он принимает за важную информацию. Помните, как легко подпасть под власть эмоций. Слушать радионовости каждый час вреднее, чем прочитывать раз в неделю журнал, так как за относительно большой промежуток времени информация успевает хоть немного «просеяться».

В 1965 году Стюарт Оскамп экспериментировал, предлагая клиническим психологам папки, в которых содержались все новые и новые сведения об их пациентах, однако диагнозы психологов не стали точнее с увеличением объема информации. Наоборот, они лишь уверились в правильности прежнего диагноза. Положим, в шестьдесят пятом вряд ли стоило многого ждать от психологов, однако выявленная закономерность сохраняется и в других областях.

А вот и еще один показательный эксперимент. Психолог Пол Слович предложил букмекерам отобрать из восьмидесяти восьми видов всевозможных статистических данных о прошлых скачках те, которые им кажутся наиболее полезными при подсчете шансов. Сначала букмекерам дали десять самых полезных параметров и попросили предсказать исход соревнования. Затем добавили еще десять параметров и снова попросили предсказать итог. Но дополнительная информация не прибавила результатам точности, зато заметно подняла уверенность участников в своей правоте. Итак, доказано: информация бывает вредна. Всю свою жизнь я борюсь с расхожим обывательским мнением, что «чем больше, тем лучше»; иногда это правда, но случается и наоборот. О вреде излишней информированности мы можем судить по так называемым специалистам.

Проблема специалистов, или трагедия «пустых костюмов»

До сих пор мы ставили под вопрос не авторитет профессионалов как таковой, а только их способность адекватно оценить границы собственных знаний. Сама по себе эпистемическая самонадеянность не исключает владения определенными навыками. Сантехник, за редкими исключениями, разбирается в сантехнике лучше, чем сноб-эссеист или математически подкованный трейдер. Хирург, очевидно, сумеет прооперировать грыжу лучше, чем исполнительница восточных танцев. Но ведь и на старуху бывает проруха; причем самое неприятное, что вы-то это понимаете, а вот специалисту сомневаться в собственных силах и в голову не придет! Что бы там ни говорили, полезно иногда задаваться вопросом: а какова вероятность ошибки эксперта? Подвергать сомнению нужно не методы работы эксперта, а только его уверенность. (Я сам, обжегшись на нашей медицине, научился осторожности и всем советую: если вы обратились к врачу с определенными жалобами, а он вам говорит, что у вас стопроцентно не рак, — не слушайте его.)

Для меня специалисты делятся на две категории. К первой относятся те, кто склонен к самонадеянности при наличии (некоторых) знаний, — и это легкий случай. Ко второй — и это тяжелый случай — те, кто самонадеян и при этом полностью некомпетентен («пустые костюмы»). Есть такие профессии, в которых мы с вами смыслим больше специалистов — при том что этим людям вы, как ни печально, платите деньги за советы (хотя по-хорошему они должны платить вам, чтобы вы их послушали). Что же это за профессии?

Подвижное и неподвижное

По так называемой проблеме специалистов существует обширная литература: мало кто не проводил экспериментов с целью оценить их способности. Но выводы столь противоречивы, что неискушенному человеку впору растеряться. С одной стороны, Пол Мил и Робин Доуз чуть ли не приравнивают «экспертов» к мошенникам, говоря, что их ослепляет собственная интуиция и толку от них не больше, чем от компьютера, работающего с одной-единственной программой. С другой стороны, столь же многочисленны авторы, убежденные, что преимущество человека перед компьютером заключается как раз в интуиции. И кто же прав?

В некоторых сферах деятельности специалисты необходимы. Спросите себя: если бы вам предстояла операция на мозге, кому бы вы доверили ее проведение — научному корреспонденту газеты или дипломированному нейрохирургу? С другой стороны, возьмем экономический прогноз: кому вы поверите больше — доктору экономики некоего престижного учреждения вроде Уортонской школы или бизнес-корреспонденту газеты? Ответ на первый вопрос очевиден, на второй — отнюдь нет. Теперь вы видите разницу между know-how («знаю как») и know-what («знаю что»). Греки разграничивали понятия techne («ремесло, навык») и episteme («знание», «наука»). Гераклит Тарентский и Менодот из Никомедии, основатели эмпирической школы медицины, призывали своих учеников в совершенстве владеть techne и сторониться episteme.

Психолог Джеймс Шанто взял на себя труд выяснить, в каких областях существуют подлинные специалисты, а в каких нет. Тут важно помнить об ошибке подтверждения: если вам хочется доказать, что специалистов не бывает, то уж хотя бы одну профессию, где они бесполезны, вы обязательно отыщете. Правда, таким путем можно доказать и прямо противоположное. Но существует объективный факт: в одних профессиях специалисты реально важны, в других — ничего не умеют. Кто же из них кто?

Специалисты, которые как бы специалисты: оценщики скота, астрономы, летчики-испытатели, агрономы, шахматисты, физики, математики (если занимаются математическими, а не эмпирическими проблемами), бухгалтеры, приемщики зерна, фотодешифровщики, страховые аналитики (имеющие дело с кривой нормального распределения).

Специалисты, которые как бы… неспециалисты: брокеры, клинические психологи, психиатры, председатели приемных комиссий, окружные судьи, члены всевозможных советов, подборщики кадров, разведаналитики (достижения ЦРУ смехотворны, если посмотреть, во сколько они обходятся). Я бы еще добавил (на основании изученной литературы) экономистов, составителей финансовых прогнозов, профессоров-финансистов, политологов, «экспертов по риску», служащих Банка международных расчетов, почетных членов Международной ассоциации финансовых инженеров и персональных финансовых консультантов.

А дело вот в чем: в тех областях, где все подвижно и потому требует осознания, специалистов обычно не бывает, тогда как в стабильных областях кое-какие специалисты есть. Иными словами, специалистов практически не существует в профессиях, имеющих дело с будущим и строящих свои расчеты на основе изучения неповторяющегося прошлого (за исключением метеорологии и тех видов бизнеса, которые определяются кратковременными физическими, а не социоэкономическими процессами). Я ни в коем случае не утверждаю, что никто из имеющих дело с будущим не способен предоставить о нем никакой полезной информации (как я уже говорил, газеты отлично предсказывают часы начала спектаклей), я просто говорю, что те, кто не приносит никакой практической пользы, чаще всего имеют дело с будущим.

Можно взглянуть на проблему иначе: подвижная среда изобилует Черными лебедями, а узкий специалист поневоле «туннелирует». Там, где Черные лебеди неопасны и «туннелирование» никому не грозит бедой, специалисты прекрасно справляются со своими задачами.

Роберт Триверс, эволюционный психолог и прямо-таки ясновидящий (теория, которую он разработал, готовясь к карьере юриста, сделала его одним из влиятельнейших эволюционистов со времен Дарвина), высказывает другую точку зрения. Он видит корень проблемы в самообольщении. В тех занятиях, в которых поднаторели еще наши предки (таких, как набеги ради добычи), мы отлично предсказываем исход, оценив баланс сил. Как люди, так и шимпанзе сразу определяют, на чьей стороне сила, — прикинув соотношение возможных выгод и потерь, они решают, стоит ли нападать и удастся ли вернуться с награбленным добром и пленницами. И только начав атаку, вы поддаетесь самообольщению, заставляющему вас игнорировать дополнительную информацию — в бою колебаний быть не должно. А вот глобальных войн в истории человечества было мало; они для нас внове, поэтому мы склонны недооценивать их длительность и переоценивать свое превосходство. Вспомните, как недооценивали продолжительность войны в Ливане. Первая мировая тоже казалась парой пустяков тем, кто ее начинал. Так было и с войной во Вьетнаме, и с войной в Ираке, да почти с каждым вооруженным конфликтом современности.

Самообольщение — действительно важный фактор. В этом и суть проблемы специалистов: они не знают, чего они не знают. Нехватка знаний и ложное представление о качестве этих знаний идут рука об руку — тот же механизм, который мешает людям узнавать больше, внушает им удовлетворенность своими знаниями.

А сейчас мы поговорим о точности прогнозов, то есть о нашей способности предсказать конкретную величину.

Как смеяться последним

Изучать ошибки прогнозирования можно, в частности занимаясь трейдингом. Мы, квант-инженеры, располагаем обширнейшей информацией об экономических и финансовых прогнозах — от сводок по важнейшим экономическим показателям до прогнозов и советов телевизионных «экспертов» и «оракулов». Владение таким объемом данных, причем уже введенных в компьютер, делает эту профессию бесценной для эмпирика. Будь я журналистом или, не дай боже, историком, мне пришлось бы порядком помучиться, проверяя прогностическую эффективность бесчисленных и бесконечных дискуссий. Словесные комментарии невозможно (по крайней мере не так просто) обработать на компьютере. Кроме того, многие наивные экономисты буквально засыпают нас прогнозами с длиннющими столбцами показателей, так что, поместив всех экономистов и все показатели в одну базу данных, мы сможем судить лишь о том, вправду ли одни экономисты лучше других (разница невелика) и есть ли сферы, в которых они более компетентны (увы, если и есть, то не стоящие внимания).

Я же по роду деятельности имел привилегию близко изучить нашу способность к прогнозированию. Когда я работал штатным трейдером, примерно дважды в неделю в 8.30 утра на моем мониторе высвечивалось некое число, сообщенное Министерством торговли, или Министерством финансов, или еще каким-нибудь почтенным учреждением. Я понятия не имел, что значат эти цифры, и мне не приходило в голову тратить силы на то, чтобы это выяснить. Они бы и вовсе меня не занимали, если бы мои коллеги не ломали из-за них копья, топя свои прогнозы в словесной подливке. В центре внимания оказывались то индекс потребительских цен (ИПЦ), то показатель занятости вне аграрного сектора (изменение числа трудоустроенных), то объем денежной массы (переименованной шутниками трейдерами в «нижнюю массу»), то валовой внутренний продукт (самое важное), то что-нибудь еще, вносившее в разговор особое оживление.

Продавцы информации дают вам послушать прогнозы из уст «ведущих экономистов» (в костюмах), которые работают в почтенных компаниях вроде «Дж. П. Морган Чейз» или «Морган Стэнли». Вы видите, как эти экономисты говорят, как убедительно и красноречиво строят теории. Почти все они получают семизначные гонорары и считаются «светилами»; армии исследователей перелопачивают для них числа и показатели. Но «светила» эти настолько неумны, что обнародуют результаты своих выкладок, вот так, запросто, чтобы потомки могли увидеть и оценить уровень их компетентности.

Хуже того, многие финансовые организации издают ежегодные буклеты под названием «Прогнозы на 200* год» (вписать следующий год). Разумеется, им не приходит в голову проверить, сбываются ли их предвидения. Еще более глупы те, кто платит деньги за такие прогнозы, не проведя пары простых экспериментов (хотя они и просты, к ним редко прибегают на практике). Вот один элементарный эмпирический тест: сравним наше «светило экономики» с гипотетическим шофером (таким, как Михаил из главы 1). Создайте некоего синтетического субъекта, который предсказывает последующее число, зная предыдущее (но не зная ничего другого). Затем вам нужно лишь сравнить допуски на ошибку «светила экономики» и нашего искусственного субъекта. К сожалению, зачарованные красивыми речами, мы забываем о необходимости таких экспериментов.

События необычайны

Проблема прогнозирования еще чуть сложнее. В основном это объясняется тем, что мы живем не в Среднестане, а в Крайнестане. Наши прогнозисты, может быть, умеют предсказывать рядовые явления, но не из ряда вон выходящие; тут они терпят сокрушительное фиаско. Достаточно упустить в долгосрочном прогнозе изменение процентной ставки с 6 процентов до 1 процента (как это произошло между 2000 и 2001 годом), и уже никакие последующие расчеты не выправят суммарный результат. Важно не то, насколько редко мы ошибаемся, а какова суммарная погрешность.

А суммарная погрешность зависит в основном от больших неожиданностей, от открытия новых перспектив, тогда как составители экономических, финансовых и политических прогнозов не только закрывают на них глаза, но и стыдятся сказать хоть что-то необычное своим клиентам. События же, как показывает опыт, почти всегда необычайны. Более того, прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.

Поскольку я занимался неформальными разысканиями для личной пользы и развлечения, а не для того, чтобы что-то публиковать, я воспользуюсь уже обработанными материалами других исследователей, которые героически перетерпели занудство издательского процесса. Удивительно, как мало сами специалисты задумываются о полезности своих профессий. Существует несколько — всего несколько — формальных исследований в трех областях: анализ надежности ценных бумаг, политология и экономика. В ближайшие годы, несомненно, их станет больше. А может быть, и не станет — вполне вероятно, что коллеги затравят авторов этих работ. Из почти миллиона изданных трудов по экономике, политике и финансам лишь в единицах делается попытка проверить эти знания на их прогностическую пригодность.

Стадный инстинкт

Несколько исследователей, изучив работу и самооценку аналитиков ценных бумаг, получили удивительные результаты, особенно в отношении эпистемической самонадеянности этих деятелей. Сравнивая их с метеорологами, прогнозирующими погоду, Тадеуш Тышка и Петр Зелонка констатируют, что аналитики предсказывают хуже, но при этом больше верят в собственное умение. Во всяком случае, им хватает апломба не снижать предела погрешности после откровенных провалов.

В июне прошлого года я жаловался Жан-Филиппу Булю, которого навещал в Париже, на дефицит подобных публикаций. Этот человек с мальчишеской внешностью выглядит вдвое моложе меня, хотя на самом деле почти мой ровесник, каковой феномен я полушутя объясняю красотой физики. Собственно, он не совсем физик, а один из тех ученых, которые вслед за Бенуа Мандельбротом (положившим начало этому направлению в конце 1950-х годов) применяют методы статистической физики к экономическим переменным. Это сообщество не использует среднестанскую математику, так что их, похоже, интересует правда. Не вхожие в экономическую и финансовую элиту, они кормятся на физфаках и физматах и — довольно часто — в трейдерских фирмах (трейдеры редко нанимают экономистов для себя — чаще для того, чтобы они вешали лапшу на уши не столь продвинутым клиентам). Некоторые из них работают в социологии, снося враждебность «коренных». В отличие от экономистов, которые носят костюмы и громоздят теорию на теорию, они используют эмпирические методы наблюдения, а не кривую нормального распределения.

Булю показал мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что эти брокер-аналитики не предсказывали ничего: наивный прогноз человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от друга настолько же, насколько они отстоят от реальности. Чтобы понять, как аналитикам удается оставаться в бизнесе и избегать серьезных нервных срывов (с потерей веса, неадекватным поведением или острым алкоголизмом), нам придется обратиться к работе психолога Филиппа Тетлока.

Я был «почти» прав

Тетлок изучал проблему «экспертов» в политике и экономике. Он просил специалистов из разных областей оценить вероятность того, что в течение заданного временного периода (около пяти лет) произойдут определенные политические, экономические и военные события. На выходе он получил около двадцати семи тысяч предсказаний почти от трех сотен специалистов. Экономисты составляли около четверти выборки. Исследование показало, что эксперты далеко вышли за пределы своих допусков на ошибку. Обнаружилась и экспертная проблема: между результатами докторов наук и студентов не было разницы. Профессора, имеющие большой список публикаций, справлялись не лучше журналистов. Единственной закономерностью, которую обнаружил Тетлок, была обратная зависимость прогноза от репутации: обладатели громкого имени предсказывали хуже, чем те, кто им не обзавелся.

Но Тетлок ставил перед собой задачу не столько показать, чего реально стоят эксперты (хотя у него это замечательно получилось), сколько выяснить, почему до них никак не доходит, что они плохо справляются со своей работой, иными словами, как им удается «втирать себе очки». Ведь такая некомпетентность, судя по всему, как-то ими обосновывается, прежде всего в форме защиты своей позиции или своего реноме. Поэтому Тетлок занялся изучением механизмов, посредством которых участники выборки генерировали объяснения post factum.

Я не буду здесь распространяться о том, как влияет на наше восприятие идеология, а сразу перейду к более общим аспектам этой слепой снисходительности к своим собственным прогнозам.

Вы говорите, что играли в другую игру. Допустим, вам не удалось предсказать неожиданный крах Советского Союза (этого не предвидел ни один социолог). Легко заявить, что вы прекрасно понимали суть политических процессов, происходивших в Советском Союзе, но эти русские, будучи чрезмерно русскими, искусно скрыли от вас существенные экономические составляющие. Если бы вы обладали этими экономическими данными, вы бы уж конечно смогли предсказать падение советского режима. Винить надо не вашу квалификацию. Так же можно действовать, если вы предсказали решительную победу Эла Гора над Джорджем У. Бушем. Вы не знали, что экономика в таком отчаянном положении; собственно, этот факт, кажется, был тайной для всех. Вы же не экономист, а борьба-то, оказывается, шла на экономическом ринге.

Вы валите все на непредвиденные обстоятельства. Случилось что-то необычайное, лежащее вне поля вашей науки. Поскольку это нельзя было предсказать, вы не виноваты. Это был Черный лебедь, а вы не обязаны предсказывать Черных лебедей. Черные лебеди, говорит нам Н.Н.Т., в корне непредсказуемы (но тогда логично ожидать вопроса от Н.Н.Т.: зачем полагаться на предсказания?). Такие события «экзогенны», то есть порождены другой, чуждой вашей науке сферой. Или, может, это был какой-то очень-очень маловероятный катаклизм, ну, скажем, происходящее раз в тысячу лет наводнение.

Но в следующий раз его не случится. «Ботаники» объясняют неудачи в применении математических методов к общественной сфере именно сосредоточенностью на конкретной игре и подчинением ее законам. Модель, мол, была верная, она работала хорошо, но игра оказалась не той, какой представлялась.

Вы убеждены, что «почти» попали в точку. Когда событие уже произошло, ценности переоценены и информации хоть отбавляй, легко чувствовать, что вы были «на волосок» от истины. Тетлок пишет: «Те советологи, которые в 1988 году считали, что Коммунистическую партию не удастся отстранить от власти ни к 1993, ни даже к 1998 году, были особенно готовы поверить, что кремлевские путчисты почти свергли Горбачева в 1991 году и свергли бы, если бы действовали более решительно и менее импульсивно, или если бы армейское руководство подчинилось приказу убивать протестующих, или если бы Ельцин не повел себя так смело».

Давайте разберемся в общих тенденциях, раскрываемых этим примером. В суждениях «экспертов», о которых пишет Тетлок, обнаруживался явный перекос: если они оказывались правы, то приписывали это своей необычайной проницательности и эрудиции; ошибившись, винили необычную ситуацию или, что уж совсем непростительно, не признавали своей ошибки и плели всякие небылицы. Им было трудно смириться с тем, что их понимание ограниченно. Это человеческое свойство проявляется во всех видах деятельности: в нас заложено нечто такое, что стоит на страже нашего самоуважения.

Мы, люди, — жертвы асимметрии в восприятии случайных событий. Мы приписываем наши успехи нашему мастерству, а неудачи — внешним событиям, неподвластным нам. А именно — случайностям. Мы берем на себя ответственность за хорошее, но не за плохое. Это позволяет нам думать, что мы лучше других — чем бы мы ни занимались. Например, 94 процента шведов считают, что входят в 50 процентов лучших шведских водителей; 84 процента французов уверены, что их сексуальные способности обеспечивают им место в верхней половине рейтинга французских любовников.

Еще одно следствие этой асимметрии заключается в том, что мы чувствуем себя в известной мере уникальными, непохожими на других (ведь на них, в нашем представлении, такая асимметрия не распространяется). Я уже упоминал о радужных ожиданиях тех, кто собирается вступить в брак. А еще представьте, сколько семей строят планы на будущее, в которых неизменно присутствует их уютный домик. Они полагают, что будут жить там всегда, забывая о том, что, согласно статистике, оседлая жизнь редко длится долго. Они что, не видят, как по их кварталу шныряют модные немецкие купе-кабриолеты с риелторами в дорогих костюмах? Мы народ бродячий, причем кочуем гораздо чаще, чем собираемся, и не по своей воле. Подумайте, многие ли из тех, кто вдруг потерял работу, считали это событие вероятным хотя бы за несколько дней до того, как оно случилось? Многие ли наркоманы, начиная колоться, собираются делать это всю жизнь?

Из эксперимента Тетлока можно извлечь еще один урок. Он выявил уже упомянутую мной закономерность: многие университетские светила, публикующиеся в ведущих научных журналах, замечают перемены в окружающем мире не лучше, чем средний читатель или журналист «Нью-Йорк тайме». Эти гиперспециалисты проваливают тесты по своим же специальностям.

Искажение нарратива облегчает нам понимание того, что проповедуют ежи: их идеи громогласно озвучиваются. Среди знаменитых людей преобладают ежи, поэтому знаменитости и прогнозируют, как правило, хуже, чем прочие предсказатели.

Я долго сторонился прессы по той простой причине, что, как только журналисты слышали мой рассказ о Черных лебедях, они просили меня выдать им список грядущих потрясений. Они хотели, чтобы я предсказывал появление этих Черных лебедей. Странным образом в моей книге «Одураченные случайностью», которая вышла за неделю до 11 сентября 2001 года, обсуждалась вероятность того, что в мой офис врежется самолет. Разумеется, меня просили объяснить, как я сумел «такое провидеть». Я ничего не провидел — это была случайность. Я не корчу из себя оракула! Я даже недавно получил электронное письмо с просьбой назвать десять следующих Черных лебедей. До большинства не доходит смысл моих рассуждений об иллюзии исключительности, искажении нарратива и идее прогнозирования. Вопреки тому, чего могут от меня ожидать, я никому не рекомендую становиться ежом — лучше будьте лисами с открытым мышлением. Я знаю, что ключевую роль в истории будет играть невероятное событие, я только не знаю какое.

Реальность? Зачем?

Ни в одном из экономических журналов я не нашел исследования, подобного тому, которое провел Тетлок. Но вот что подозрительно: я не нашел и ни одной статьи, восхваляющей прогностический дар экономистов. Тогда я просмотрел все научные работы и диссертации, которые сумел раскопать. Ни в одной из них нет убедительных доказательств того, что экономисты (как сообщество) способны делать прогнозы; а если иногда и способны, то их прогнозы лишь немного лучше случайных — принимать на их основе серьезные решения нельзя.

Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

Еще в бытность квант-инженером я убедился ровно в том же: иностранный ученый с гортанным акцентом, который ночами сидит за компьютером, производя сложные вычисления, не чаще попадает в точку, чем таксист с его простейшими мыслительными приемами. Проблема в том, что мы сосредоточиваемся на тех редких случаях, когда наша методика срабатывает, и почти никогда — на многочисленных примерах ее несостоятельности. Я жаловался каждому, кого успевал поймать за рукав: «Послушайте, я простой серьезный парень из Амиуна (в Ливане), и я не понимаю, какую ценность может иметь то, что заставляет меня всю ночь пялиться в компьютер, но не помогает мне предсказывать лучше, чем это делают другие парни из Амиуна». Реакция моих коллег определялась скорее географией и историей Амиуна, чем намерением дать серьезный ответ на мой вопрос. Вот вам еще один пример искажения нарратива, только вместо журналистской трепотни вы имеете более страшную ситуацию, когда «ученые» с русским акцентом глядят в зеркало заднего вида, изъясняются уравнениями и отказываются смотреть вперед, чтобы не закружилась голова. Эконометрист Роберт Энгель, джентльмен, приятный во всех отношениях, придумал очень сложный статистический метод под названием GARCH и получил за него Нобелевскую премию. Никто не проверил, полезно ли это изобретение для реальной жизни. Простые, менее сенсационные методы работают гораздо лучше, но в Стокгольм они не приводят. В Стокгольме остро стоит проблема экспертов, о чем мы поговорим в главе 17.

Есть и другая проблема, она вызывает еще больше беспокойства. Макридакис и Ибон обнаружили, что статистики-теоретики игнорируют собранные ими эмпирические свидетельства и, более того, относятся к их инициативе с шокирующей враждебностью. «Они, напротив, с удвоенной энергией принялись за построение еще более изощренных моделей, не задаваясь вопросом, помогут ли эти модели лучше прогнозировать жизненные ситуации», — пишут Макридакис и Ибон.

Можно привести следующий контраргумент (называемый «критикой Лукаса» по имени экономиста Роберта Лукаса): прогнозы экономистов часто вызывают ответную реакцию, которая снижает их эффективность. Предположим, экономисты предсказывают инфляцию; Федеральная резервная система мгновенно реагирует и останавливает ее. Поэтому точность экономических прогнозов не поддается объективной оценке. Я согласен с этим замечанием, но не верю, что оно объясняет неспособность экономистов к прогнозам. Мир слишком сложен для их дисциплины.

Когда экономисту не удается предсказать очередной кризис, он часто списывает все на землетрясение или революцию, заявляя, что он не специалист по геодезии, метеорологии и политологии, вместо того чтобы интегрировать эти области в свои исследования и признать, что его область не может существовать в отрыве от прочих. Экономика — самая изолированная из наук, она почти ничего не заимствует извне! В экономике сейчас, пожалуй, больше всего ученых филистеров, а ученость без эрудиции и природного любопытства ведет к узости мышления и дроблению дисциплин.

«В остальном» все было нормально

Завязкой нашего разговора о прогнозировании послужила история Сиднейского оперного театра. Теперь мы рассмотрим другую константу человеческого бытия: систематическую ошибку планирования, объясняемую свойствами человеческой натуры, сложностью мира и структурой наших учреждений. Чтобы выжить, учреждение должно убедить себя и всех остальных в том, что оно обладает «дальновидностью».

Планы проваливаются из-за так называемого «туннелирования», невнимания к зонам неопределенности, находящимся за рамками проекта.

Вот типичный сценарий. Джо, писатель-документалист, заключает контракт с издательством на написание книги. Он должен представить ее через два года. Тема сравнительно проста: авторизованная биография писателя Салмана Рушди, материалов для которой у Джо предостаточно. Он даже отыскал бывших девушек Рушди и с нетерпением ждет приятных интервью. Месяца за три до условленной даты он звонит издателю, чтобы объяснить, что слегка припаздывает. Издатель это предвидел: авторы редко укладываются в срок. Издательство беспокоится по другой причине: публика неожиданно потеряла интерес к данной теме. В своих планах фирма исходила из того, что интерес к Рушди не угаснет, но о нем почти позабыли, видимо, потому, что иранцы по какой-то причине раздумали его убивать.

Заложена ли ошибка планирования в человеческой природе? Исследователи провели эксперимент, предложив студентам назвать время, необходимое им для завершения диплома. В одном показательном тесте группа разделилась на оптимистов и пессимистов: оптимисты обещали закончить за двадцать шесть дней, пессимисты — за сорок семь. На самом деле на завершение работы потребовалось в среднем пятьдесят шесть дней.

Пример с писателем Джо не слишком выразителен. Я выбрал его, поскольку он иллюстрирует повторяющееся, рутинное задание, — при таких заданиях ошибки планирования не столь велики. В случае же с очень дерзкими проектами, такими, к примеру, как крупномасштабное военное вторжение, ошибки растут и множатся. Собственно, чем знакомее задача, тем легче вам прогнозировать. Но в современном мире всегда найдется что-то необычайное.

У людей могут быть конкретные стимулы обещать уложиться в сжатые сроки. Вы хотите получить контракт на книгу, а строитель хочет получить от вас наличные, чтобы спутешествовать на Антигуа. Но проблема планирования существует даже тогда, когда нет нужды занижать продолжительность (или стоимость) работ. Как я уже говорил выше, мы слишком зашоренные существа, чтобы задумываться над возможностью событий, выходящих за рамки нашего плана, и, более того, мы слишком сосредоточены на содержании самого проекта, чтобы принимать во внимание внешнюю неопределенность, «неизвестное неизвестное», так сказать, содержание непрочтенных книг.

Но есть еще и «ботанический эффект», заключающийся в мысленном отсечении не учитываемых моделью рисков, или фокусировании на известном. Вы смотрите на мир изнутри модели. Задумайтесь над тем, что почти все задержки и перерасходы бывают вызваны какой-нибудь неожиданностью, не входящей в план, то есть лежащей вне границ конкретной модели: забастовкой, перебоями с электричеством, несчастным случаем, плохой погодой, слухами о нашествии марсиан. Эти маленькие Черные лебеди, грозящие нарушить наши планы, не принимаются в расчет. Они слишком абстрактны: мы не знаем, как они выглядят, и не в состоянии умно о них рассуждать.

Мы не умеем по-настоящему планировать, потому что не понимаем будущего, но это не обязательно плохо. Вполне можно планировать с некоторыми оговорками. Просто для этого необходимо мужество.

Красота технологии: электронные таблицы Excel

В прошлом не столь отдаленном, скажем, в докомпьютерную эпоху, планы оставались туманными и качественными (в смысле неколичественными), приходилось совершать умственное усилие, чтобы удерживать их в голове, а уж делать раскладку на далекое будущее было настоящим мучением. Чтобы заниматься планированием, требовались карандаши, ластики, столы, заваленные бумагами, и огромные мусорные корзины. Прибавьте бухгалтерскую любовь к нудной монотонной работе. Короче говоря, планирование было трудоемким и неприятным занятием, связанным к тому же с постоянными сомнениями.

Но внедрение электронных таблиц произвело настоящий переворот. С помощью экселевской таблицы компьютерно грамотный человек может без усилий продлевать «план продаж» до бесконечности. На бумаге, на экране компьютера или, еще того хлеще, в пауэрпойнтовском формате план обретает собственную жизнь, теряет расплывчатость и абстрактность, «овеществляется», как говорят философы, наполняется конкретикой, начинает новую жизнь как материальный объект.

Мой друг Брайан Хинчклифф, пока мы вместе потели в местном спортзале, выдвинул следующую идею. Возможно, именно та простота, с которой можно проектировать будущее, множа ячейки в этих программах-таблицах, привела к появлению целой армии предсказателей, которые уверенно выдают долгосрочные прогнозы (не выходя из «туннеля» собственных предположений). Мы планируем еще хуже, чем русские в Советском Союзе, а все благодаря мощным компьютерным программам, попавшим к тем, кто не способен использовать свои знания. Брайан, как и большинство торговцев «нефтянкой», обладает ясным видением реальности, порой резким до боли.

Видимо, здесь работает классический ментальный механизм — так называемый эффект привязки. Вы усмиряете свой страх перед неопределенностью, придумывая число и цепляясь за него как за островок посреди пустоты. Этот эффект был открыт отцами психологии неопределенности Дэнни Канеманом и Амосом Тверски, еще когда они только начинали исследовать заблуждения в использовании эвристик. Эффект работает следующим образом. Канеман и Тверски предлагали добровольцам покрутить рулетку. Добровольцы смотрели на выпавшее число, зная, что оно случайно. Затем их просили назвать количество входящих в ООН африканских стран. Ответ коррелировал с выпавшим числом.

Попросите кого-нибудь назвать вам последние четыре цифры своего номера социального страхования, а затем — приблизительное количество зубных врачей в Манхэттене. Вы увидите, что, активировав в сознании собеседника четырехзначное число, вы заставляете его соотносить свое предположение с этим числом.

Мы используем мысленные ориентиры, чтобы строить вокруг них наши предположения, так как сравнить идею с ориентиром легче, чем оценить ее в чистом виде (Система 1 в действии!). Мы не можем работать без ориентира.

Укоренение ориентира в сознании предсказателя творит чудеса. Это то же самое, что сумма, с которой начинается торговля. Вы задаете планку («Я прошу за дом миллион»); покупатель отвечает: «Восемьсот пятьдесят тысяч, не больше» — обсуждение будет определяться этой начальной цифрой.

Характер ошибок прогнозирования

Как и многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность жизни — величина среднестанская, то есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й день рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 года.

В 100 лет — на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых «гауссовой кривой». Чем старше человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве.

С человеческими планами и проектами дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день — еще около 58. На 100-й — 89. На 119-й —149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.

Вообразите, что вы беженец, ожидающий возможности вернуться на родину. С каждым проходящим днем вы дальше от триумфального возвращения, а не ближе к нему. То же относится и к строительству вашего следующего оперного театра. Если предполагалось, что оно займет два года, и через три года вы спрашиваете, как дела, не надейтесь, что скоро проект будет завершен. Если средняя продолжительность войны составляет шесть месяцев, а ваш вооруженный конфликт длится уже два года, приготовьтесь терпеть еще несколько лет. Арабо-израильскому конфликту шестьдесят лет с гаком, ему конца не видно, а шестьдесят лет назад он считался «легко разрешимой проблемой». (Всегда помните, что в современном мире войны длятся дольше и уносят больше человеческих жизней, чем обычно планируется.) Другой пример: вы посылаете письмо любимому писателю, зная, что он занят и обычно отвечает в течение двух недель. Если через три недели ваш почтовый ящик по-прежнему пуст, не ждите письма на следующий день — скорее всего, оно придет еще через три недели. Если и через три месяца ничего нет, настройтесь ждать еще год. Каждый день приближает вас к смерти, но отдаляет от получения письма.

Это тонкое, но крайне важное свойство масштабируемой случайности противоположно здравому смыслу. Мы не постигаем логику больших отклонений от нормы.

Я углублюсь в эти свойства масштабируемой случайности в третьей части. Пока ограничимся утверждением, что именно они лежат в основе нашего неверного отношения к прогнозированию.

Не переходите вброд реку, если ее (средняя) глубина — четыре фута

Порочность всех государственных и правительственных планов очевидна сразу: в них не закладывается возможный предел погрешности (допуск на ошибку). Даже если никаких Черных лебедей не объявится, все равно это непростительное легкомыслие.

Я однажды делал доклад для гуру-стратегов в Центре Вудро Вильсона в Вашингтоне. С гневным пылом доказывал, что они и не представляют, до чего беспомощны все наши прогнозы на будущее.

Внимали стратеги молча, с тихой покорностью. Мои обличающие доводы в принципе противоречили их взглядам и убеждениям; порой меня заносило, но они слушали очень старательно, не то что накачанные тестостероном бизнесмены-практики. Я даже устыдился своего негодующего тона. Вопросов почти никто не задавал. Тот, кто меня сюда пригласил, ей-богу, недобро подшутил над своими собратьями. Я почувствовал себя воинствующим безбожником, который витийствуюет перед коллегией кардиналов, сотрясая воздух риторическими пассажами.

Прогнозирование без допуска на ошибку выявляет три заблуждения, порождаемых все тем же непониманием природы неопределенности.

Первое заблуждение: считать, что степень неопределенности не так уж важна. Как это ни печально, прогнозу верят безоглядно, не задумываясь о его точности. Между тем для адекватного планирования умение хорошо просчитать и предвидеть варианты гораздо важнее, чем сам прогноз. Почему — поясняю.

Не переходите вброд реку, если ее глубина — в среднем четыре фута. Предположим, вы отправляетесь в далекое путешествие, туда, где обещали температуру семьдесят градусов по Фаренгейту. Если я скажу вам, что предел погрешности метеопрогноза составляет сорок градусов, вы захватите целый ворох одежды, если я назову пять градусов, то вещей вы возьмете гораздо меньше.

Успешность любых стратегических прогнозов гораздо больше зависит от диапазона возможных исходов, чем от ожидаемого конечного числа. Когда я работал на банк, то удостоверился: денежные обороты компаний там планируют, не облекая их хотя бы в тоненькую обертку неопределенности. Спросите у биржевого маклера, каким образом они просчитывают изменения рынка продаж на десять лет вперед, чтобы «калибровать» свои модели оценки стоимости. Спросите, как аналитики предсказывают правительственные дефициты. Ступайте в банк или в школы, готовящие финансовых прогнозистов, и увидите: там учат делать предположения, но не учат закладывать в проект предел погрешности — между тем погрешности настолько велики, что они более значимы, чем сами предположения.

Второе заблуждение: непонимание того, что чем длиннее временной отрезок, тем сложнее дать точный прогноз. Мы не очень-то хорошо представляем, что будущее близкое и будущее дальнее — понятия совершенно разные. Однако обесценивание прогноза (по мере отдаления от момента, в который он был сделан) становится более чем очевидным при элементарном ретроспективном анализе. Нам не потребуется даже штудировать научные статьи, тем более что на эту тему писали очень мало. Взгляните на долгосрочные экономические и технологические прогнозы 1905 года. Насколько 1925 год совпал с предсказаниями провидцев? Хотите удостовериться — прочтите роман «1984» Джорджа Оруэлла. Возьмем теперь более свежие прогнозы, сделанные в 1975 году на новое тысячелетие. Сколько событий, сколько новых технологий, которых наши предсказатели даже не могли себе вообразить! Однако многое из обещанного ими не произошло вовсе, и такого неизмеримо больше. Ошибки при прогнозировании всегда бывали очень велики, и у нас нет ни малейших оснований полагать, что мы окажемся прозорливей наших предшественников. Что же до предсказаний бюрократов, то эти господа используют их скорее для снятия социальной напряженности, чем для принятия адекватных политических решений.

Третье, и, пожалуй, самое серьезное, заблуждение: недооценка случайного характера предсказываемых переменных. По милости Черных лебедей эти переменные могут вписываться как в более пессимистический, так и в более оптимистический сценарий, чем тот, что в данный момент кажется очевидным. Вспомните наш с Дэном Голдстейном эксперимент: одинаково ли работает наша интуиция в разных областях. Нет, отнюдь: обычно мы не делаем ошибок в Среднестане, но в Крайнестане — сколько угодно, да еще каких! Увы, мы не осознаем последствий неординарных событий и явлений.

И какова мораль? Даже если вы согласны с прогнозом, помните, что в реальности часты отклонения от него, и значительные. Биржевой маклер, который не зависит от фиксированного дохода, может на этом даже выиграть, но на пенсионерах подобные приливы-отливы сказываются не лучшим образом. Более того, сославшись на приведенный выше призыв не переходить вброд слишком глубокую реку, с полной ответственностью заявляю: при выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем. Но нынешние аналитики почему-то об этом забывают. Абсолютно.

Принято говорить: «Мудр тот, кто умеет провидеть будущее». Нет, тот поистине мудр, кто знает, что далекое будущее неведомо никому.

Найдите другую работу

Когда я подвергаю сомнению деятельность какого-нибудь очередного прорицателя, то обычно слышу в ответ: «А что ему остается делать? Может, научишь нас предсказывать лучше?» Или: «Раз ты такой умный, дай твой собственный прогноз». Последняя фраза — обычно издевательским тоном (в ней все превосходство бывалого практика над философствующим теоретиком); как правило, это предлагают те, кому невдомек, что я был трейдером. Что ж, стало быть, есть хоть какая-то польза от ежедневных схваток с неопределенностью: ты можешь ставить бюрократов на место.

Однажды клиент попросил меня сделать прогноз. Когда я ответил, что не занимаюсь предсказаниями, он обиделся и отказался от моих услуг. Действительно, существует такая тупая рутинная практика — подсовывать людям анкету с вопросами об их «видах на будущее». Лично у меня никогда не было видов на будущее, и я никогда не делал профессиональных предсказаний, но я хотя бы знаю, что не могу предсказывать. И некоторые очень ценят это мое свойство (таких людей немного, но их мнением я дорожу).

Однако удальцов, которые бездумно ваяют прогнозы, — хоть пруд пруди. Спросите их, зачем они прогнозируют, и услышите: «Нам же за это платят».

Мой им совет: пусть ищут другую работу.

Я ведь не требую чего-то необыкновенного: если вы человек свободный, то вольны сами выбирать себе профессию. Существуют, наконец, моральные устои. Тот, кто прогнозирует исключительно по долгу службы («такая у меня работа»), заведомо зная, что прогнозы его никуда не годятся, по-моему, ведет себя не совсем порядочно. Выходит, можно лгать, просто потому «что такая у меня работа»?

Человек, который наносит урон своими прогнозами, либо глупец, либо обманщик. Некоторые предсказатели опаснее всякого преступника. Фигурально говоря, пусть эти господа не садятся за руль школьного автобуса с завязанными глазами.

В аэропорту имени Кеннеди

В нью-йоркском международном аэропорту имени Кеннеди имеются гигантские стенды, уставленные журналами. Обычно журналы эти продает очень вежливое семейство с Индийского субконтинента (только родители, дети учатся в медицинском институте). На стендах — то, что следует постичь «знающему» человеку, чтобы «быть в курсе событий». Но сколько же времени пришлось бы убить на все эти журналы, даже если не читать те, что про рыбалку и мотоциклы (со сплетнями, так и быть, пролистаем все: можно хоть посмеяться)? Полжизни? Целую жизнь?

К сожалению, все эти сведения не помогут читателю заглянуть в грядущий день. Скорее наоборот — они ослабят его провидческие способности.

Глава 11. Открытие на основе птичьего помета

Мы убедились в том, что а) мы склонны к «туннелированию» и «узкому» мышлению (эпистемическая самонадеянность);

б) успешность наших предсказаний сильно завышена — многие уверены, что сумеют все предвидеть и просчитать, на самом же деле это не так.

Сейчас мы попробуем разобраться в том, что не принято афишировать: в структурных ограничениях нашей возможности предсказывать. Эти ограничения накладываются не человеческой природой, а природой самой этой деятельности — слишком сложной не только для нас, но и для любых инструментов, которые есть или когда-либо окажутся в нашем распоряжении. Отдельные Черные лебеди вечно будут неуловимы, значит, удач в прогнозировании нам не ждать.

Открытие на основе птичьего помета

Летом 1998 года я работал в одной европейской финансовой компании, которая чрезвычайно пеклась о своей репутации учреждения серьезного и прозорливого. Коммерческий отдел там состоял из пяти менеджеров, людей очень строгих (всегда, даже по пятницам, облаченных в темно-синие костюмы), которые все лето провели в заседаниях, разрабатывая «пятилетний план». Солидный должен был получиться документ, нечто вроде «руководства к действию» для фирмы. Пятилетний план? Для того, кто скептически относится к самой идее централизованного планирования, это абсолютная нелепость. Надо сказать, фирма развивалась естественно и спонтанно, все зависело не от решений начальства, а от конкретных действий работников. Ни для кого не было секретом, что начало самому прибыльному направлению их деятельности положил случайный звонок клиента, который попросил совершить неординарную финансовую операцию. В фирме вовремя сообразили, что можно создать отдел, который будет заниматься только такими операциями, раз они выгодны, и этот отдел быстро занял доминирующее место.

Менеджеры летали на встречи по всему миру: Барселона, Гонконг и так далее. Мили и мили словоблудия. Трудились в поте лица, разумеется, не высыпались. Чтобы быть начальником, особого ума не требуется, требуется некая харизма плюс умение изображать скуку и страшную занятость (по причине крайне напряженного графика работы). Добавьте к этому «обязанность» ходить по вечерам в оперу.

На встречах менеджеры устраивали мозговые штурмы — прения по поводу среднеотдаленного будущего: им требовалось «видеть перспективу». Но вскоре грянуло событие, не предусмотренное предыдущим пятилетним планом: Черный лебедь российского дефолта 1998 года и соответственно падение цен на латиноамериканских рынках долгосрочных кредитов. Дефолт оказался роковым: через месяц после утверждения чернового варианта нового плана пятилетки вся пятерка менеджеров оставила фирму — хотя обычно в компании крайне неохотно отпускали специалистов.

Но я уверен, что и сегодня их преемники потеют над очередным «пятилетним планом». Никакие уроки нам не впрок.

Нечаянные открытия

В предыдущей главе я рассказывал о том, как была открыта наша эпистемическая самонадеянность, — совершенно случайно. Но такими были и многие другие открытия. Их гораздо больше, чем мы представляем.

Классическая модель открытия: вы изучаете что-то, что, по-вашему, должно выглядеть так-то (скажем, ищете новый путь в Индию), а в результате находите нечто вообще никому пока неведомое (Америку).

Если вы полагаете, что изобретения, которые нас окружают, появились благодаря тому, что кто-то торчал в лаборатории и творил в соответствии с рабочим графиком, то уверяю вас — ничего подобного! Практически все современные технологические прорывы — детища того, что называют словом серендипити. Этот термин впервые употребил в письме английский писатель Хорас Уолпол, находясь под впечатлением сказки «Три принца из Серендипа». Эти достославные принцы «благодаря случаю или собственной смекалистости постоянно совершали открытия, находя то, чего не искали».

Иными словами, представьте, что вы находите что-то, чего не искали, и это что-то изменяет мир, а после открытия искренне удивляетесь, что «понадобилось столько времени», чтобы додуматься до столь очевидного. Сдается мне, что ни один журналист не присутствовал при изобретении колеса (главного двигателя прогресса), но как-то не верится, что люди разрабатывали проект по изобретению колеса и постановили в намеченный срок его завершить. Бьюсь об заклад, что все происходило совсем иначе. И в истории других изобретений тоже. Большинства из них.

Сэр Фрэнсис Бэкон говорил, что грандиозные прорывы — самые непредсказуемые, те, что лежат за пределами воображения. Впрочем, это приметил не только Бэкон. Эта идея постоянно всплывает на поверхность, правда, потом опять тонет. Почти полвека назад знаменитый романист Артур Кестлер посвятил ей целую книгу с метким названием «Сомнамбулы». По его словам, открыватели, как сомнамбулы, натыкаются на некие результаты, даже не осознавая, какое сокровище попало к ним в руки. Для нас как бы само собой разумеется, что значимость открытий Коперника о движении планет была очевидна и ему, и его современникам; между тем лишь через 75 лет после его смерти власти светские и духовные сочли себя уязвленными. А Галилей? Каждый знает, что он стал жертвой гонений, защищая науку, на самом деле Церковь не воспринимала его слишком серьезно. Похоже, Галилей сам спровоцировал скандал, из упрямства кому-то надерзив. В конце того года, когда Дарвин и Уоллес представили в Линнеевское общество свои труды об эволюции путем естественного отбора, — труды, в корне изменившие наш взгляд на мир, президент общества объявил, что за прошедший год не произошло никаких «ярких открытий», которые можно было бы назвать революционными.

Но когда приходит наша очередь предсказывать, мы тут же забываем о непредсказуемости неизведанного. Уверен: прочтя эту главу и прочие рассуждения на эту тему, читатели полностью с ними согласятся, но как только сами начнут размышлять о грядущем, тут же забудут про все разумные доводы.

А вот вам драматический пример открытия-серендипити. Убираясь однажды в лаборатории, Александр Флеминг обнаружил на одной из не вымытых чашек Петри со старым препаратом пенициллиновую плесень. И заодно ему посчастливилось обнаружить, что пенициллин разрушает бактерии. Благодаря этому открытию многие из нас сегодня живы и здоровы (я уж упоминал в главе 8, что в том числе и я: брюшной тиф, если его не лечить, часто приводит к смертельному исходу). Действительно, Флеминг искал «кое-что», но истинное его открытие было из разряда серендипити. К тому же представителям официальной медицины потребовалось немало времени, чтобы понять, что попало к ним в руки; это сейчас, спустя годы, нам ясно, насколько знаменательным было открытие. А тогда даже сам Флеминг успел утратить веру в свою идею — до того, как она обрела вторую жизнь.

В 1965 году двое радиоастрономов в лаборатории компании «Белл» в Нью-Джерси, устанавливая большую антенну, постоянно слышали фоновый шум, шипение, подобное статическим помехам при плохом приеме. Им не удавалось избавиться от шума — даже после того, как они счистили с тарелки птичьи экскременты (они были уверены, что в шуме повинен именно помет). Астрономы не сразу догадались, что слышат отзвуки рождения Вселенной, космическое микроволновое фоновое излучение. Это открытие возродило к жизни теорию Большого взрыва, созданную когда-то их коллегами. На сайте лаборатории я нашел следующий текст, объясняющий, почему это «открытие» — одно из главных научных достижений столетия:

Дэн Станционе, тогда президент лаборатории «Белл», а в момент ухода Пензиаса [одного из двух радиоастрономов, совершивших открытие] на пенсию — исполнительный директор компании «Люсент», сказал, что Пензиас «воплощает тот творческий дух и ту техническую мощь, которые являются отличительными чертами лаборатории». Станционе назвал Пензиаса человеком Ренессанса, «который прояснил наше смутное представление о мироздании и раздвинул границы науки во многих важных областях».

Ренессанс-шменессанс. Эти два парня искали птичий помет, чтобы соскрести его! Помет, а никакой не отзвук Большого взрыва, и, само собой, отнюдь не сразу осмыслили значение своей находки. Как же печально, что физику Ральфу Альферу, который в соавторстве с такими зубрами, как Георгий Гамов и Ханс Бете, впервые выдвинул идею реликтового излучения, пришлось потом узнать о сенсационном открытии из «Нью-Йорк тайме». Вообще-то авторы исследований о рождении Вселенной, которых становилось все меньше и меньше, высказывали сомнении в том, что это излучение когда-нибудь удастся измерить. Очень частый в науке ход событий: искавшие доказательств их не нашли, не искавшие — нашли и обрели славу и статус первооткрывателей.

И вот какой еще парадокс. Мало того что прогнозисты терпят катастрофические неудачи в предсказании глобальных перемен, к которым приводят случайные открытия, но, как оказалось, сами эти перемены совершаются гораздо медленнее, чем обычно предсказывается. Когда только возникает какая-то новая технология, мы либо недооцениваем, либо переоцениваем ее значимость. Томас Уотсон, основатель корпорации «Ай-би-эм», когда-то заявлял, что компьютеры будут востребованы в очень малых количествах.

То, что читатель, вероятно, видит эти строки не на экране компьютера, а на страницах книги (безнадежно устаревшего средства информации), некоторые гуру «цифровой революции» воспримут как неслыханное чудачество. То, что вы их читаете не на эсперанто, а на архаичном, неупорядоченном и непоследовательном английском, французском или русском, опровергает пророчества полувековой давности. Тогда считалось, что земляне скоро будут общаться на логически безупречном, не отягощенном двусмысленностями, платонически стройном лингва франка нова.

И мы пока еще не проводим выходные на космических станциях, что дружно предсказывали тридцать лет назад. Вот пример корпоративной самонадеянности: после высадки человека на Луну ныне покойная компания «Пан Американ» начала заблаговременно принимать заказы на полеты с Земли на Луну и обратно. Очень предусмотрительно — только вот компания не предвидела собственной скорой кончины.

Решение ждет своей задачи

Инженеры изобретают технологические новинки, потому что им нравится сам процесс изобретательства, а отнюдь не ради познания тайн природы. Получается так, что только некоторые из этих изобретений открывают перед нами новые перспективы. Из-за эффекта скрытых свидетельств мы игнорируем технические усовершенствования, которые сыграли лишь ту роль, что дали инженерам работу. Усложнение технологий приводит к неожиданным открытиям, которые, в свою очередь, тоже потом приводят к неожиданным открытиям. Но у наших изобретений редко бывает та судьба, которую мы им пророчим; лишь благодаря любви инженеров к созданию всяческих игрушек и машинок происходит очередной прорыв в познании мира. Просвещению нашему способствуют совсем не те инструменты, что предназначены для подтверждения и доказательства тех или иных теорий, а как раз те, что поначалу не имеют ни малейшего отношения к интересующему нас предмету исследования. Компьютер делали не для того, чтобы мы могли развивать новую, визуальную, геометрическую математику, а для других целей. Так вышло, что он позволил совершить такие математические открытия, о которых мало кто помышлял. Кстати, и совершенно не для того, чтобы можно было болтать с друзьями в Сибири, но именно он, компьютер, способствовал буйному расцвету общения на дальних расстояниях. Как эссеист могу засвидетельствовать, что интернет с помощью досужих журналистов здорово помог мне распространить мои идеи. Но это определенно не та цель, которую ставили перед собой его разработчики — военные.

Мы создаем игрушки. Некоторые из них изменяют мир.

Продолжайте искать

Эта биокомпания в погоне за удачей неукоснительно (хоть и не афишируя это) следовала афоризму Луи Пастера: «Удача благосклонна к подготовленным умам». Он, как и все великие первооткрыватели, кое-что понимал в случайных открытиях. Лучший способ повысить свои шансы — продолжать исследования. Анализировать и фиксировать благоприятные возможности — чтобы потом их не пропустить и не упустить.

Чтобы предсказать успех какого-либо технологического новшества, надо предусмотреть все причуды судьбы и элементы коллективного помешательства, которые никоим образом не связаны с объективной полезностью самой технологии (если предположить, что есть на свете такой зверь — объективная полезность). Великое множество замечательных идей было в конечном итоге похоронено. Например, сигвей, электрический самокат, который, согласно пророчествам, должен был изменить облик городов и многое другое. Размышляя обо всем этом, я увидел в аэропортовском киоске журнал «Тайм»: на обложке красовались «важнейшие изобретения» года. В момент выхода журнала они казались наиважнейшими, может, пробудут такими еще недельки две. Поистине журналисты отлично учат нас тому, как не надо учиться.

Как предсказывать предсказания

Тут самое время вспомнить нападки доктора Карла Раймунда Поппера на историцизм. В главе 5 я уже говорил: это было самое значительное из его прозрений, но оно остается наименее известным. Те, что толком не знакомы с его работами, обычно слышали лишь о его принципе «фальсификации», противоположном «верификации». Но это все частности, отвлекающие от основной сути его идей: он возвел скептицизм в метод, он научил скептиков действовать конструктивно.

Когда-то Карл Маркс в великом раздражении написал диатрибу «Нищета философии» — в ответ на «Философию нищеты» Прудона. Ну а Поппер, которого раздражала вера некоторых философов (его современников) в научное понимание истории, написал «Нищету историцизма».

Гениальная догадка Поппера заключалась в том, что прогнозировать исторические события практически невозможно, а следовательно, «неконкретные» области знания, то есть историю и социальные науки, необходимо понизить в ранге почти до уровня эстетики и увлечений вроде коллекционирования бабочек или монет. (Конечно, Поппер, получивший классическое венское образование, так далеко не заходил. Я захожу. Я из Амиуна.) Так называемые гуманитарные исторические науки являются нарративно-зависимыми штудиями.

Главный аргумент Поппера таков: для предсказания исторических событий нужно уметь предсказывать технологические инновации, которые по существу своему непредсказуемы.

Непредсказуемы «по существу»? Я объясню, что он имеет в виду, на современных примерах. Обращаю ваше внимание на следующую особенность знания: если вы ожидаете, что завтра вы наверняка будете знать, что ваш партнер изменял вам с самого начала отношений, то вы и сегодня уже наверняка знаете, что он изменяет вам, и уже сегодня предпримете некие действия. Скажем, схватите ножницы и раскромсаете все его галстуки от Феррагамо. Вы не будете говорить себе: я это узнаю завтра, но ведь не сегодня же, так что пока не из-за чего нервничать и можно спокойно поужинать.

Эта особенность знания характерна для любых его форм. В статистике есть так называемый закон итерированных условных математических ожиданий; приведу, так сказать, абсолютную его формулировку: если я ожидаю, что некогда в будущем я буду ожидать чего-то, то я этого уже ожидаю сейчас.

Вспомним еще раз колесо. Предположим, вы историк из каменного века, которому поручили предсказать будущее в подробном отчете для отдела планирования вашего племени, и вам конечно же придется предсказать изобретение колеса, иначе вы упустите самое главное. Но раз вы способны предвидеть изобретение колеса, то, стало быть, уже знаете, как оно выглядит, и соответственно уже знаете, как сделать колесо, так что вы его уже изобрели. Вот вам и предсказанный Черный лебедь!

Существует и более мягкий вариант закона итерированных ожиданий. Его можно сформулировать так: чтобы предсказать будущее, необходимо учитывать и те новшества, которые там появятся. Если вы знаете, что в будущем сделаете открытие, то вы его уже почти сделали. Вообразите, что вы специалист с кафедры прогнозирования в средневековом университете и занимаетесь предсказанием истории будущего (для удобства — отдаленного двадцатого века). Вам нужно будет додуматься до изобретения паровой машины, электричества, атомной бомбы, интернета, массажных валиков в спинке самолетного кресла и до странного обряда «деловая встреча», во время которого откормленные малоподвижные люди добровольно препятствуют циркуляции крови в своем организме с помощью дорогостоящей инновации под названием «галстук».

И штука тут не в банальной несообразительности. Часто одно только знание об изобретении порождает целый ряд сходных изобретений, хотя никакие детали исследований не разглашались — нет нужды ловить шпионов и публично их вешать. В математике это обычное дело: стоит появиться сообщению о доказательстве какой-нибудь зубодробительной теоремы, и доказательства оной являются в больших количествах буквально ниоткуда, сопровождаемые обвинениями в плагиате и ссылками на утечку информации. Никакого плагиата могло и не быть: знание, что решение существует, — уже огромный шаг к решению.

Кстати, Поппер был не первым, кто задумался о предельности знания. В Германии, в конце XIX века, Эмиль Дюбуа-Реймон провозгласил: ignoramus et ignorabimus — «мы ничего не знаем и никогда не узнаем». Почему-то его идеи были преданы забвению. Но они успели вызвать ответную реплику: математик Дэвид Гилберт, дабы опровергнуть Дюбуа-Реймона, составил список задач, которые математики должны будут решить в течение следующего столетия.

Но и Дюбуа-Реймон был не прав. Нам не дано определить границы непознаваемого. Как часто и с какой самоуверенностью мы твердим: «Мы никогда этого не узнаем», не ведая, какие тайны нам приоткроет будущее. Огюст Конт, основатель позитивистской школы, которую (несправедливо) обвиняют в стремлении придать наукообразие всему вокруг, утверждал, что человечество никогда не узнает, каков химический состав неподвижных звезд. Но, как писал Чарльз Сандерс Пирс, «на странице еще не высохла типографская краска, а уже был изобретен спектроскоп, и то, что Конту казалось совершенно непознаваемым, начало проясняться». По иронии судьбы, другие прогнозы Конта — что мы научимся понимать механизмы, управляющие жизнью общества, — были чрезмерно (и опасно) оптимистичны. Он предполагал, что общество подобно часовому механизму и предъявит нам секреты своего устройства.

Подведу итоги своих рассуждений: для предсказания нужно знать, какие технологические новшества появятся в будущем. Но подобное знание автоматически позволило бы нам начать разработку этих технологий уже сейчас. Ergo, мы не знаем того, что нам предстоит узнать.

Кто-то может сказать, что это умозаключение тривиально, что люди всегда считают, будто им ведома истина в последней инстанции, упуская из виду, что их предки, коих они высмеивают, считали так же. Мое умозаключение тривиально, тогда почему же мы не принимаем его во внимание? Все дело в вывертах человеческой природы. Помните психологические дискуссии об асимметрии в восприятии профессионального мастерства в предыдущей главе? Чужие недостатки мы замечаем, а свои нет. В искусстве самообмана мы близки к совершенству.

Энный бильярдный шар

Об Анри Пуанкаре, несмотря на его славу, часто говорят как о недооцененном мыслителе: потребовалось почти столетие, чтобы некоторые его идеи нашли отклик. Возможно, он был последним великим мыслителем среди математиков (или, наоборот, математиком среди мыслителей). Каждый раз, увидев футболку: Альбертом Эйнштейном, иконой нашей эпохи, я вспоминаю Пуанкаре. Безусловно, Эйнштейн достоин всяческого почтения, но он оттеснил многих других. В нашем сознании слишком мало пространства, победитель занимает все.

В стиле Третьей республики

Пуанкаре — личность феноменальная. Помню, отец все советовал мне почитать его эссе, и не только ради их научных достоинств, это ведь еще и великолепная французская проза. Будучи великим мастером, Пуанкаре изложил свои мысли в серии статей, подделанных под импровизированные речи. В них, как в любом литературном шедевре, множество повторов, отступлений и всего такого, что тщеславный редактор со штампованным мозгом не одобрил бы — но благодаря железной логике мышления эти «излишества» только помогают восприятию текста.

В тридцать с лишним лет Пуанкаре стал плодовитым литератором. Он торопился (он и умереть слишком уж поторопился— в 58 лет), так спешил, что не утруждался исправлением опечаток и грамматических ошибок в своих эссе, даже если замечал их. Считал нецелесообразным тратить драгоценное время на такие мелочи. Подобных гениев больше не рождается — или им больше не дозволяют писать так, как они считают нужным.

После смерти Пуанкаре его идеи вскоре были забыты. А та идея, которая так важна для нас сегодня, воскресла только через столетие, причем в иной форме. Да, напрасно я тогда в детстве не уделил должного внимания работам Пуанкаре. Уже гораздо позже я обнаружил: в блистательном своем эссе «Наука и гипотеза» Пуанкаре яростно критикует пресловутую «гауссову кривую».

Что и говорить, Пуанкаре был истинным философом науки: в своих рассуждениях он всегда хорошо чувствовал границы самого предмета рассуждений, а это и есть признак истинной философии. Я люблю дразнить французских интеллектуалов, называя Пуанкаре своим самым любимым французским философом. «Это он-то философ? Да вы о чем, месье?» Всегда очень непросто объяснять людям, что мыслители, которых они возвели на пьедестал, такие как Анри Бергсон или Жан-Поль Сартр, во многом — детища моды и не могут сравниться с Пуанкаре: его непосредственное влияние на развитие философской мысли будет длиться еще многие столетия. Собственно, это отличный пример скандальной ненадежности предсказания: кого считать философом и кого из философов нужно изучать, решает французское Министерство образования.

Я смотрю на портрет Пуанкаре. Представительный осанистый мужчина с бородой. Широкообразованный аристократ времен Третьей республики, буквально живший наукой, он докапывался до основ в своей сфере и обладал необъятными познаниями в самых разных областях. Он принадлежал к той прослойке мандаринов, которая обрела вес в обществе в конце XIX века: к верхушке среднего класса, влиятельной, но не чрезмерно богатой. Отец его был врачом, профессором медицины, дядя — выдающимся ученым и администратором, а кузен его, Раймон, стал президентом Французской Республики. В ту пору внуки коммерсантов и богатых землевладельцев выбирали для себя интеллектуальные поприща.

Я не могу представить себе Пуанкаре на футболке. Или с высунутым языком — как увековечил себя на знаменитом снимке Эйнштейн. В нем есть что-то исключающее шалости, достоинство времен Третьей республики.

Современники называли Пуанкаре королем математики и науки, правда были и такие узкомыслящие математики, вроде Шарля Эрмита, которые полагали, что он слишком доверяется интуиции, слишком интеллектуален, слишком сильно «жестикулирует». Если математики упрекают своего собрата в том, что он в каком-то своем опусе «жестикулирует», это означает, что объект их придирок а) одарен научным чутьем; б) не утратил связь с реальностью; в) ему есть что сказать; г) он прав. Да-да, потому что про «жестикуляцию» говорят тогда, когда не находится никаких более достойных аргументов.

Одним молчаливым кивком Пуанкаре мог предрешить успех (или неудачу) любого начинающего ученого. Многие уверяют, что Пуанкаре пришел к понятию относительности раньше Эйнштейна, что Эйнштейн познакомился с этой идеей благодаря Пуанкаре, но великий математик не стал ничего уточнять. Кто эти многие? Естественно, французы. Но их заявление, похоже, отчасти подтверждено другом и биографом Эйнштейна, физиком Абрахамом Пайсом. Что ж, Пуанкаре был слишком аристократом по происхождению и устоям, чтобы позволить себе обжаловать авторство данного открытия.

Пуанкаре я отвел ключевую роль в этой главе, ведь он жил в эпоху, когда прогресс в области предсказаний был стремительным, — возьмите хотя бы небесную механику. Научная революция, казалось, дала инструменты, которые позволят понять будущее. Неопределенность исчезала. Вселенная предстала перед человечеством в образе часов — изучай движение ее колесиков и прогнозируй себе на здоровье. Оставалось лишь построить правильные модели и поручить инженерам расчеты. Будущее виделось нам простой прогрессией неких технологических данностей.

Задача трех тел

Пуанкаре первым из ведущих математиков понял, что все наши уравнения по сути своей предельны. Он ввел понятие нелинейности: малые события могут вести к серьезным последствиям; эта идея стала популярной, возможно, даже слишком популярной, в виде «теории хаоса». Почему эта популярность вредна? Потому что нелинейность, по мысли Пуанкаре, — это серьезный довод, ограничивающий пределы предсказуемости, а вовсе не призыв использовать математические методы для расширения зоны прогнозов. Математика и сама может с легкостью продемонстрировать нам, что ее возможности не безграничны.

Были в истории открытия нелинейности и свои сюрпризы (а как же иначе?). Началось все с того, что Пуанкаре принял участие в конкурсе, который математик Густав Миттаг-Леффлер приурочил к шестидесятилетию шведского короля Оскара. Мемуар Пуанкаре о стабильности Солнечной системы I получил высшую на тот момент научную награду (это было? счастливое время, когда еще не существовало на свете Нобелевской премии). И вдруг досадная неожиданность: научный редактор, проверявший статью перед публикацией, обнаружил ошибку в вычислениях. Однако выяснилось, что, если ее поправить, выводы получаются прямо противоположными: система непредсказуема (если использовать математический термин — неинтегрируема). Публикацию благоразумно задержали, статья — исправленная — вышла через год.

Аргументация Пуанкаре была проста: при предсказании будущего динамику рассматриваемого процесса нужно моделировать со все возрастающей точностью, так как предел погрешности очень быстро возрастает. Проблема в том, что необходимая точность невозможна: «размытость» вашего прогноза внезапно достигает апогея — наступает момент, когда от вас требуется бесконечно точное знание прошлого. Пуанкаре продемонстрировал это на очень наглядном примере, известном как задача трех тел. Если в системе, устроенной по принципу Солнечной, имеется только две планеты и на их орбиты более ничто не влияет, то вы без всяких хлопот сможете предсказывать поведение этих планет. Но поместите между ними третье небесное тело, пусть даже малюсенькую комету. Сначала движение этого третьего тела никак не сказывается на двух других телах, а потом вдруг раз — и его воздействие уподобляется мощному взрыву. Малейшие перемены в расположении этого крохотного тела в конце концов предопределят будущее планет-левиафанов.

И чем мудреней механика, тем труднее предсказывать такие «взрывы». Наш мир, к сожалению, намного сложнее, чем задача трех тел: в нем не три объекта, а гораздо больше. Тут мы имеем дело с тем, что нынче называется динамической системой, а мир, как мы видим, — система весьма динамическая.

Вообразите, что будущее — это ствол с ветвями, каждая из которых образует развилки с множеством ответвлений. Чтобы представить, как пасует наша интуиция перед этими множащимися нелинейными эффектами, вспомните знаменитую притчу о шахматной доске. Изобретатель шахмат попросил следующую награду: одно зернышко риса на первую клетку, два на вторую, четыре на третью, потом восемь, шестнадцать и так далее, каждый раз (всего шестьдесят четыре раза) удваивая количество. Правитель сразу согласился исполнить столь ничтожную просьбу, но вскоре понял, что его перехитрили. Обещанное количество риса превысило бы все мыслимые запасы!

Эта мультипликативная сложность, требующая для прогнозирования все большей и большей точности исходных данных, может быть проиллюстрирована следующим простым упражнением: предсказанием передвижения бильярдного шара по столу. (Я использую в этом примере расчеты, выполненные математиком Майклом Берри.) Если вы знаете все основные параметры покоящегося шара, можете рассчитать сопротивление поверхности стола (это элементарно) и силу удара, то довольно просто определите, что случится при первом столкновении. Предсказать последствия второго удара будет труднее, но тоже возможно: придется лишь уточнить уже измеренные параметры. Но чем дальше, тем хуже: для корректного расчета девятого удара нужно учесть гравитационное воздействие тела, находящегося возле стола (по скромным прикидкам Берри, в этом теле менее 70 килограммов). А для расчета пятьдесят шестого удара в ваших вычислениях должны будут присутствовать все элементарные частицы Вселенной. Электрон на краю Вселенной, отделенный от нас 10 миллиардами световых лет, может оказать значимый эффект на результат. Помните о дополнительной трудности: нужно также принять во внимание все прогнозы относительно местоположения этих переменных в будущем. Чтобы предсказать движение бильярдного шара по столу, нужно знать динамику всей Вселенной, каждого атома! Мы можем легко предсказать траектории крупных объектов, скажем, планет (хотя на довольно малом отрезке времени), но для объектов поменьше их уже так просто не рассчитаешь — а этих объектов неизмеримо больше, чем крупных.

Заметьте, что в примере с бильярдными шарами мы имели в виду некий абстрактный мир, простой и понятный, без социальных безумств, которые творятся иногда совершенно произвольно. У бильярдных шаров нет разума. В примере также не учитываются квантовый эффект и эффект относительности. Мы не использовали и понятие (к которому часто обращаются шарлатаны) «принцип неопределенности». Нас не волнует, что на субатомном уровне точность измерений крайне ограниченна. Мы занимаемся исключительно самими бильярдными шарами!

В 1960-х метеоролог Эдвард Лоренц из Массачусетского технологического института самостоятельно повторил открытие Пуанкаре — опять же случайно. Он работал над компьютерной программой погоды, моделируя ее динамику на несколько дней вперед. Как-то он попытался воспроизвести ту же модель, введя те же, как ему казалось, исходные параметры, но получил совершенно иные результаты. Сначала он решил, что дело в компьютерном сбое или ошибке вычисления. Первые компьютеры были чудовищно громоздкими, работали медленно, не то что нынешние, поэтому их пользователи всегда искали способ их «поторопить». Лоренц быстро сообразил, что столь значительные расхождения в результатах произошли из-за того, что ради упрощения задачи он несколько округлил исходные параметры. Это явление было названо «эффектом бабочки»: взмах крыльев индийской бабочки может два года спустя вызвать ураган в Нью-Йорке. Открытие Лоренца пробудило интерес к «теории хаоса».

Хайека по-прежнему игнорируют

Открытия Поппера и Пуанкаре показывают, насколько ограниченны наши возможности предвидеть будущее. Оно оказывается очень сложным отражением прошлого — а то и не отражением вовсе.

Друг сэра Карла Поппера, экономист-интуитивист Фридрих Хайек очень эффективно применил эти знания к общественным наукам. Хайек— один из тех редких прославленных представителей своей «профессии» (вместе с Дж. М. Кейнсом и ДжЛ.С. Шэклом), кто концентрировался на истинной неопределенности, на ограничениях знания, на непрочтенных книгах в библиотеке Эко.

В 1974 году он получил премию Шведского государственного банка по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля, но если вы прочтете его нобелевскую речь, то будете несколько удивлены. В этой лекции с красноречивым названием «Претензии знания» Хайек в основном бранил других экономистов и критиковал идею планирования. Он заявил, что нельзя использовать инструменты естественных наук в науках общественных. К сожалению, очень скоро начался настоящий бум как раз методов «естественников» в экономике. Заковыристые уравнения невероятно усложняли жизнь истинных мыслителей-эмпириков, она стала даже еще более тяжкой, чем до знаменитой речи Хайека. Каждый год в какой-нибудь статье или книге оплакивают судьбу экономики и сетуют на ее потуги подражать физике. В самой недавней из прочитанных мной статей на эту тему говорилось, что экономистам куда больше пристала роль скромных философов, чем верховных жрецов. Но что толку? В одно ухо влетело — в другое вылетело.

По Хайеку, верный прогноз может дать только сама система, а не чьи-то предписания. Одно заведение, скажем, некий главный отдел планирования, не может аккумулировать все сведения, значительные фрагменты информации будут отсутствовать. Но общество в целом обязательно вберет в себя эти фрагменты. Общество в целом мыслит нешаблонно. Хайек бранил социализм и регулируемые экономики, считая их порождением того, что я назвал знанием «ботаников», или платонизмом. Из-за весьма объемистых на сегодняшний день научных знаний мы вдруг возомнили, что способны теперь видеть и понимать те порой почти незаметные перемены, которые совершаются в нашем мире, и якобы готовы постичь, насколько каждая из них значима. Хайек остроумно назвал этот нажитый нами недуг «сциентизмом».

Сия болезнь глубоко укоренилась в наших общественных институтах. Вот почему я так боюсь правительств и больших корпораций. Ведь в сущности, они очень схожи. Правительства делают прогнозы, компании плодят проекты; каждый год различные финансовые аналитики предсказывают уровень процентных ставок по займам и состояние фондового рынка на конец следующего года. Корпорации выживают не потому, что сделали точные прогнозы, а потому, что, как те топ-менеджеры, которые приезжают делиться опытом в Уортон, просто попали в разряд везучих. И еще как рестораторы, они, вероятно, больше вредят себе, чем нам. Нам так даже иногда помогают, потворствуя нашим потребительским запросам и предоставляя нам полезные товары и услуги, например дешевые телефонные звонки по всему миру, которые были обеспечены чрезмерными капиталовложениями в эпоху «доткомов». Пусть прогнозируют, сколько их душе угодно, раз это так нужно для их драгоценного бизнеса. Нам, потребителям, все равно. Да пусть хоть вешаются, если хотят.

Собственно, в главе 8 я уже писал, что мы, ньюйоркцы, получаем выгоду от донкихотской уверенности корпораций и рестораторов в собственной непобедимости. Это тот плюс капитализма, который меньше всего обсуждается.

Корпорации пусть себе лопаются, раз им так угодно, тем самым поддерживая нас, потребителей, пересыпая свое богатство в наши карманы, — чем больше банкротств, тем нам лучше. А вот правительство — контора посерьезнее, и нам нужно быть начеку, а то того и гляди придется расплачиваться за его глупость. Свободные же рынки мы как частные лица должны любить: их участники могут быть сколь угодно некомпетентными.

Единственное, за что можно упрекнуть Хайека, это за четкое качественное разграничение физики и социальных наук. Он показывает, что методы физики не подходят ее гуманитарным сестрицам, и винит во всем технарское мышление. Но в его времена все были уверены, что физика, королева наук, постепенно завоюет мир. Выяснилось, однако, что даже с естественными науками ситуация не так уж проста. Хайек был прав в своих претензиях к социальным наукам, несомненно, он был прав и в том, что доверял естественникам больше, чем гуманитариям-обществоведам, но то, что он окрестил слабостями социального знания, можно отнести ко всему знанию. Ко всякому знанию без исключения.

Почему? Потому что проблема подтверждения позволяет нам констатировать, что мы плохо знаем окружающий нас мир. Мы афишируем прочитанные книги, но забываем о том, как много еще не прочитано. Физика достигла больших успехов, однако это лишь узкая область естественных наук, а людям свойственно переносить ее, так сказать, частный успех на всю науку в целом. Я бы предпочел, чтобы мы глубже проникли в секреты рака или (в высшей степени нелинейной) погоды, чем в тайны происхождения Вселенной.

Как не быть «ботаником»

Представьте себе, как книжный червь изучает новый язык. Например, сербохорватский или африканский «кунг». Бедняга будет от корки до корки читать учебник грамматики и зубрить правила. По его представлениям, некие высшие грамматические авторитеты для того и установили лингвистические правила, чтобы обычные люди могли, заучив их, разговаривать на данном языке. На самом деле языки усваиваются спонтанно и гораздо менее «организованно», грамматика — это некая система, ее изобрели те, кто не смог найти для себя в этой жизни более интересного занятия, чем втискивать живой язык в учебник, в свод правил. Скучные педанты будут затверживать склонения, ну а не платоник и не «ботаник» предпочтет осваивать тот же сербохорватский, знакомясь с девушками в барах на окраинах Сараева или беседуя с таксистами, а грамматические правила он, если возникнет надобность, будет подгонять под уже усвоенное.

Но вернемся к нашему, так сказать, отделу планирования. Как и в языке, в сфере экономической и социальной нет строгих правил и шаблонов, которые предписаны некими облеченными высшей властью «грамматиками». Но попробуйте убедить бюрократа или социолога, что мир может и не захотеть соответствовать его «научным» выводам. В общем-то мыслители австрийской школы, к которой принадлежал Хайек, для того и ввели понятие tacit (неявное), или implicit, чтобы трактовать ту часть знания, которую точно описать нельзя, но и пренебрегать ею тоже не годится. Туг примерно то же различие, которое, как мы уже отмечали, существует между «знаю как» и «знаю что»: «знаю что» более размыто и чаще узурпируется «ботаниками».

Итак, платоникам присущи взгляд «сверху вниз», стереотипность и узость мышления, защищенность на собственных интересах, обезличенность. Не платоникам свойственны взгляд «снизу вверх», открытость мышления, скептицизм и эмпирический склад ума.

Почему я выбрал именно великого Платона для подобных разбирательств? Думаю, достаточно привести один пример, иллюстрирующий характерную особенность его мышления: Платон считал, что человек должен одинаково хорошо владеть и правой и левой рукой. Противное казалось ему «бессмыслицей». Он считал предпочтение одной конечности другой уродством, вызванным «недомыслием кормилиц и матерей». Асимметрия его раздражала: свои представления о прекрасном он переносил на реальность. До Луи Пастера никто не понимал, что молекулы могут быть «левшами» и «правшами» и что между ними — огромная разница.

Неплатонические идеи можно найти в самых разных областях знания. Первыми были (как водится) эмпирики. Их подход к медицине («снизу вверх», без теоретизирования, основанный на опыте) обычно связывается с именами Филина Косского, Серапиона Александрийского и Гераклита Тарентского, позднее обретает статус скептического благодаря Менодоту из Никомедии и увековечивается практиком-летописцем, нашим с вами другом, великим философом-скептиком Секстом Эмпириком. Тем самым, который, пожалуй, первым заговорил о Черном лебеде. Эмпирики постигали именно «искусство медицины», не полагаясь на рассуждения. Они строили догадки на конкретных наблюдениях, экспериментировали и трудились до тех пор, пока не находили нужное. А теоретизировать старались как можно меньше.

Сегодня, через две тысячи лет рассуждений и убеждений, их методы оживают в доказательной медицине, когда делается ставка на апробированность. Вспомните: до того как мы узнали о существовании болезнетворных бактерий, врачи не мыли руки, потому что им это казалось бессмысленным, несмотря на то что в тех больницах, где заботились о чистоте, смертность была гораздо ниже. Игнаца Земмельвейса, врача-акушера, который в середине XIX века призывал коллег мыть руки, нещадно высмеивали и реабилитировали лишь спустя десятилетия после его смерти. Можно скептически относиться к акупунктуре как к «бессмысленной» причуде, но если воткнутые в пальцы ног иголки облегчают боль (и это доказано на практике), то, видимо, и впрямь существуют в организме какие-то взаимосвязи, слишком сложные пока для нашего понимания. Так что давайте пользоваться тем, что помогает, не замыкаясь на объяснимом.

Академический либертарианизм

Как говорил Уоррен Баффет, не спрашивайте парикмахера, не пора ли вам стричься, — не спрашивайте ученого, важно ли то, чем он занимается. Поэтому я завершу обсуждение хайековского либертарианизма любопытным наблюдением. Я уже говорил, что порой цеховые интересы академиков сильно расходятся с интересами самой науки. Никак не пойму, почему либертарианцы не раскритиковали до сих пор «теньюр», то есть пожизненные профессорские должности. Не потому ли, что многие либертарианцы сами их занимают? Мы видели, что компании лопаются, а правительства остаются. Да, правительства остаются, но чиновников можно уволить, конгрессменов и сенаторов можно не переизбрать на следующий срок. А вот академикам бояться нечего: «теньюр» — это навсегда, то есть фабрика знания имеет постоянных «хозяев». Штука в том, что шарлатаны больше плодятся под гнетом контроля, чем на воле.

Предсказание и свобода выбора

Зная все возможные характеристики физической системы, теоретически (хотя, как мы выяснили, не практически) можно предсказать ее поведение в будущем. Но это касается только неодушевленных объектов. Как только в нашу систему привносится «человеческий фактор», все пророчества идут насмарку. Это совершенно другая задача: предсказывать будущее для системы, элементами которой являются люди, конечно, если вы исходите из того, что они живые и обладают свободой выбора.

Если я при данных условиях смогу предсказать все ваши действия, то вы, возможно, не так свободны, как вам кажется. Вы — автомат, реагирующий на внешние раздражители. Вы — раб судьбы. А иллюзия свободы воли может быть сведена к уравнению, которое описывает результат взаимодействия молекул. Это все равно что изучать механику часов: гений, обладающий достаточным знанием начальных условий и звеньев причинно-следственных цепочек, мог бы вычислить и ваши действия в будущем. А не почувствовали бы вы себя в таком мире несчастным пленником?

Однако, веруя в свободу выбора, невозможно искренне верить в экономические и социальные прогнозы. Нельзя предсказать, как люди будут действовать. Если, конечно, вы не будете прибегать к каким-нибудь трюкам, вроде потайной ниточки — той самой, на которой висит неоклассическая экономика. Вы просто исходите из того, что отдельные индивиды будут вести себя рационально и потому их действия будут предсказуемы. Так вот, рациональность, предсказуемость и математическая разрешимость неразрывно друг с другом связаны. Предполагается, что наши рациональные индивиды могут выполнить один-единственный набор действий в конкретных обстоятельствах. И ответ на вопрос, как поведут себя эти индивиды в стремлении к наибольшей выгоде, тоже будет иметься один. Рациональные люди должны быть последовательны вплоть до мельчайших мелочей: не выбирать яблоко вместо апельсина, апельсин вместо груши и грушу вместо яблока. В противном случае вывести общие правила их поведения будет трудно. А еще труднее будет прогнозировать их поведение в будущем.

В ортодоксальной экономике рациональность превратилась в самую настоящую смирительную рубашку. Платонизирующие экономисты забывают о том, что жизнь людей не сводится лишь к тому, чтобы постараться максимально удовлетворить свои экономические интересы. Подобная забывчивость приводит к возникновению таких математических методов, как «максимизация», или «оптимизация», на которой Пол Сэмюэлсон построил значительную часть своей работы. Что такое оптимизация? Это нахождение математически оптимальной стратегии для экономического агента. Например, какова «оптимальная» сумма для вклада в акции? В этом методе полно сложной математики, поэтому ученым без математической подготовки вход воспрещен. Я не первый говорю, что эта оптимизация отбросила назад социальные науки: из развивающейся отрасли знаний для умных и мыслящих людей они превратились в пародию на «точную науку». Под «точной наукой» я подразумеваю здесь любую второстепенную техническую проблему, на которую кидаются те, кому только бы примазаться к физикам (так называемая «зависть гуманитария»). По сути их деятельность — интеллектуальное надувательство.

Оптимизация — яркий пример стерильного моделирования, которое мы обсудим в главе 17. Оптимизации не нашлось практических (да и теоретических) применений, так что она стала главным образом полем академических сражений, где можно помериться математическими мускулами. Из-за нее платонизирующие экономисты ночью не разгуливали по барам, а корпели над уравнениями. Трагедия в том, что Пола Сэмюэлсона, явно человека небездарного, называют одним из самых талантливых ученых его поколения. В таком случае, он нашел не лучшее применение своему выдающемуся интеллекту. Примечательно, что Сэмюэлсон запугивал тех, кто сомневался в его методах, утверждением: «Кто может, тот двигает науку, кто не может, тот беспокоится о методологии». Знаешь математику — значит, можешь «двигать науку». Это напоминает доводы психоаналитика, который затыкает рот критику, твердя, что у того были проблемы с собственным отцом. Увы, выясняется, что как раз Сэмюэлсон и большинство его последователей и математику-то знали так себе, а ту, что знали, не умели использовать, не представляли, как приспособить ее к реальности. Их познаний в математике хватало лишь на то, чтобы с ее помощью сбиться с верного пути.

А ведь как раз перед взлетом популярности узко мыслящих слепцов, усилиями истинных мыслителей, таких как Дж. М. Кейнс, Фридрих Хайек и великий Бенуа Мандельброт, были начаты интересные исследования. Всех их потеснили с передовых позиций, потому что они уводили экономику от точности, которой одержимы второсортные физики. Очень печально. Одним из недооцененных великих мыслителей был Дж. Л.С. Шэкл, теперь почти полностью забытый. Он ввел понятие «незнание» (это по сути то же самое, что непрочитанные книги из библиотеки Умберто Эко, которые мы назвали антибиблиотекой). Добыть труды Шэкла теперь почти невозможно; мне пришлось искать его книги у лондонских букинистов.

Легионы психологов-эмпириков эвристического уклона продемонстрировали, что модель рационального поведения в условиях неопределенности не просто очень условна, а совершенно непригодна для описания действительности. Их выводы раздражают платонизирующих экономистов еще и потому, что обнаруживают достаточное количество вариантов отклонения от рациональности. Толстой говорил, что все счастливые семьи похожи друг на друга, но каждая несчастливая семья несчастлива по-своему. Наглядно показано, что люди допускают ошибки, эквивалентные выбору яблок вместо апельсинов, апельсинов вместо груш и груш вместо яблок в зависимости от того, как перед ними ставятся важные вопросы. Даже последовательность имеет значение! Кроме того, пример с привязкой нам показал, что случайное число, показанное человеку, — привязка — влияет на то, как он определит количество зубных врачей в Манхэттене. Поскольку привязка случайна, то и названное число зубных врачей будет случайным. Так что, если люди делают непоследовательный выбор и принимают непоследовательные решения, ядро экономической оптимизации рушится. Значит, нет возможности породить «общую теорию», а без нее нельзя предсказывать.

Придется научиться жить без общей теории, черт подери!

Зелубой изумруд

Теперь вспомним проблему индюшки. Вы оглядываетесь назад и, опираясь на прошлый опыт, выводите некие правила для будущего. Так вот, прогнозы на основании прошлого опыта чреваты и более серьезными подвохами, чем разобранные нами выше. Дело в том, что одни и те же данные могут служить основанием для кардинально противоположных теорий! Если вы доживете до завтра, это может означать, что: а) у вас вырастут шансы достичь бессмертия; б) вы еще немного приблизитесь к смерти. Оба заключения основываются на одних и тех же данных. Если вы индюшка, которую регулярно кормят в течение долгого времени, вы можете либо наивно предполагать, что кормление подтверждает вашу безопасность; либо проявить проницательность и решить, что оно подтверждает опасность стать чьим-то праздничным ужином. Угодливость моего знакомого, проявленная в прошлом, может означать искреннюю привязанность ко мне и беспокойство о моем благополучии либо — его корысть и тайное желание в один прекрасный день завладеть моим бизнесом.

Эти графики иллюстрируют статистический вариант нарративной ошибки — вы находите модель, в которую укладывается прошлое. «Линейная регрессия» и «R-квадрат» способны вконец заморочить вам голову. Можно смотреть на линейную часть кривой и хвастаться высоким R-квадратом, якобы свидетельствующим о том, что в вашу модель хорошо укладываются данные и она обладает большой предсказательной силой. Все это чепуха: она годится только для линейного сегмента. Всегда помните, что R-квадрат непригоден для Крайнестана. (R-квадрат — число от 0 до 1, которое отражает близость значений линии тренда к фактическим данным. Линия тренда наиболее соответствует действительности, когда значение R2 близко к 1. —Прим. ред.)

Прошлое может сбивать с толку, более того, в наших интерпретациях прошлых событий есть много степеней свободы.

Вот графическая иллюстрация этой идеи: посмотрите на ряд точек, представляющий изменение некоего числа во времени (рисунок з), — график похож на рисунок 1 из главы 4, на котором отображена первая тысяча дней индейки. Предположим, учитель просит вас продолжить ряд точек. С линейной моделью, то есть с линейкой, вы нарисуете лишь прямую линию, одну прямую линию от прошлого к будущему (рисунок 4). Линейная модель уникальна. Есть одна, и только одна, линия, которую можно построить на данном множестве точек. Но все может оказаться гораздо сложнее. Если вы не будете зацикливаться на этой прямой, то обнаружите, что есть огромное количество кривых, самых разных конфигураций, которыми могут связываться точки. Делая линейный прогноз на основании прошлого, вы продолжаете замеченную тенденцию. Но количество будущих возможных отклонений от этого курса, заданного в прошлом, бесконечно.

Философ Нельсон Гудмен называет это проблемой индукции: мы строим прямую линию лишь потому, что у нас в головах линейная модель, — тот факт, что 1000 дней подряд переменная увеличивалась, придает уверенности, что она будет расти и дальше. Но если у вас в голове имеется нелинейная модель, она может показать, что на 1001-й день наступит перелом.

Представьте: вы захотели полюбоваться изумрудом. Вчера он был зеленым и позавчера тоже. Сегодня он тоже вполне зеленый. В обычном случае это подтверждает наличие у него свойства «быть зеленым»: можно смело предположить, что и завтра изумруд будет зеленым. Но, по Гудмену, цветовая история изумруда дает такие же основания утверждать, что у него есть свойство «быть зелубым». Что значит «быть зелубым»? Это значит побыть зеленым до определенного дня (скажем, до 31 декабря 2015 года), а затем поголубеть.

Проблема индукции — это один из вариантов искажения нарратива; есть бесконечно много «историй», которые объясняют то, что вы видели. Проблема, надо сказать, весьма серьезная: ведь если не существует единого способа «обобщить» известное, чтобы сделать предположения о неизвестном, как же тогда действовать? Ответ, разумеется, будет таков: надо полагаться на «здравый смысл». Однако вашему здравому смыслу, возможно, будет очень трудно совладать с некоторыми переменными на территории Крайнестана.

Эта зело предусмотрительная машина

Читатель вправе спросить: господин Н.Н.Т., чего ради мы тогда вообще занимаемся планированием? Одни делают это ради прибыли, у других «такая профессия». Но мы планируем и без подобных намерений, спонтанно.

Почему? В силу особенностей человеческой природы. Стремление планировать, по-видимому, есть неизбежная составляющая того, что делает нас людьми, — нашего сознания.

У нашей потребности предсказывать, возможно, имеется эволюционное истолкование, которое я сейчас кратко изложу, поскольку это отличная попытка объяснения, отличная догадка, хотя, раз она связана с эволюцией, я буду осторожен.

Речь пойдет об идее философа Дэниела Деннета. Какова самая задействованная способность нашего мозга? Именно способность выдвигать предположения и проигрывать гипотетические сценарии: «Если я дам ему по носу, то он даст мне сдачи или — еще неприятней — позвонит своему нью-йоркскому адвокату». Занятие весьма полезное, ибо оно позволяет нашим предположениям умирать вместо нас. Используемая с умом вместо инстинктивных звериных реакций, способность эта избавляет нас от опасностей первичного естественного отбора — в противоположность более примитивным организмам, которые были беззащитны перед смертью и не исчезли только благодаря улучшению генофонда и выживанию сильнейших. В каком-то смысле планирование позволяет нам обмануть эволюцию: она теперь осуществляется в наших головах в виде последовательности предположений и гипотетических сценариев.

Эта способность мысленно воспроизводить ситуации, даже если она освобождает нас от законов эволюции, сама, вероятно, является продуктом эволюции — все зверье живет на очень коротком поводке непосредственной зависимости от окружающей среды, а нам эволюция этот поводок словно бы удлинила. Для Деннета наш мозг — это «предусмотрительная машина»; для него человеческий разум и сознание — естественным образом возникшие свойства, необходимые для нашего ускоренного развития.

Почему мы слушаем экспертов и их прогнозы? Возможно, в какой-то мере потому, что устройство нашего общества основано на специализации, на разделении знания. Когда у вас проблемы со здоровьем, вы не бросаетесь изучать медицину, а отправляетесь к врачу: гораздо проще (и явно разумнее) обратиться к тому, кто получил специальное образование. Врачи слушают автомехаников (когда речь идет не о здоровье, а о неладах с машиной); автомеханики слушают врачей. У нас есть природная склонность внимать экспертам — даже в тех областях, где экспертов быть не может.

Глава 12. Эпистемократия, мечта

Тот, кто не отличается эпистемической самонадеянностью, как правило, не очень-то всем заметен, будто стеснительный гость на вечеринке. У нас не принято уважать скромных людей, которые не торопятся с суждениями. Они обладают эпистемической скромностью. Представьте себе беднягу, которого вечно терзает сознание собственного невежества. У него нет куража, свойственного кретинам, зато есть редкое мужество честно сказать «Я не знаю». Он не боится выглядеть дураком или, хуже того, невеждой. Он сомневается, он не решается действовать, он мучительно анализирует последствия возможных ошибок. Он размышляет, размышляет и размышляет — до полного изнеможения и нервного истощения.

Это вовсе не обязательно означает, что ему не хватает уверенности в себе, просто он скептически относится к собственному знанию. Я буду называть такого человека эпистемократом, а теперь давайте-ка отправимся в страну, где законы учреждают именно такие люди, это страна эпистемократии.

Крупнейшим эпистемократом новых времен был Монтень.

Господин де Монтень, эпистемократ

Когда Мишелю Эйкему де Монтеню исполнилось тридцать восемь лет, он удалился в свое поместье на юго-западе Франции. Монтень («гора» на старофранцузском) — это название поместья. Сегодня эта область известна всему миру благодаря бордоским винам, но во времена Монтеня мало кто вкладывал свои таланты и знания в вино. Монтеня определенно виноделие интересовало не слишком: он был скорее стоиком, чем жизнелюбом. Он задумал написать ряд непритязательных «опытов», то есть эссе. Само слово эссе означает нечто пробное, умозрительное и неопределенное. Монтень прекрасно знал классических авторов и теперь сам хотел поразмышлять о жизни, о смерти, об образовании, о знании и о примечательных особенностях нашей физиологии (например, об этом: не оттого ль у калек так развито либидо, что у них сильнее приливает кровь к половым органам).

Стены башни, в которой он устроил себе кабинет, были исписаны греческими и римскими изречениями, говорящими в основном об уязвимости человеческого знания. Из окон открывался отличный вид на окружающие холмы.

Формально темой рассуждений Монтеня был он сам, но это лишь риторический прием; Монтень не уподоблялся тем гендиректорам, которые пишут автобиографии лишь для того, чтобы похвастаться своими успехами и достижениями. Монтеню было важно узнавать что-то о себе и давать нам возможность узнавать что-то о нем, но при этом он обсуждал проблемы и темы, затрагивающие каждого из нас, — общечеловеческие. На стене его башни красовалось и высказывание латинского поэта Теренция: «Homo sum: humani nil a me alienum puto». Я человек, и ничто человеческое мне не чуждо.

Устав от тягот современного образования, приятно почитать Монтеня: он великолепно разбирался в человеческих слабостях и понимал, что никакая философия не будет действенной и успешной, если она не примет во внимание глубоко укорененные в нас несовершенства, недостаток рациональности, в общем, те несовершенства, которые делают нас людьми. Не то чтобы он опередил свое время, скорее школяры более поздних эпох (приверженцы рациональности) отстали от своего.

Монтень любил и умел размышлять, его мысли рождались не в спокойном кабинете, а в седле. Он совершал длинные верховые прогулки и возвращался с мыслями. Монтень отличался и от сорбоннских академиков, и от профессиональных литераторов в двух отношениях. Во-первых, он был человеком дела: поработал судьей, коммерсантом и мэром Бордо — до того, как ушел на покой, чтобы поразмышлять о собственной жизни и главным образом о собственном знании. Во-вторых, он был антидогматиком. Очаровательный скептик, ошибающийся, неуверенный, субъективный, сомневающийся писатель, он прежде всего хотел следовать великой классической традиции и оставаться человеком. Живи он в другое время, он примкнул бы к скептикам-эмпирикам. У него мы обнаружим скептицизм в духе Пиррона и недоверие к догме, свойственное Сексту Эмпирику. Главное, он понимал: никогда не стоит торопиться с выводами.

Эпистемократия

У каждого свое представление об утопии. Для многих утопия — это равенство, всеобщая справедливость, отсутствие принуждения, отсутствие работы (чей-то более скромный, но столь же недостижимый идеал: общество, в котором пригородные поезда не кишат юристами с мобильниками). Для меня утопия — это эпистемократия, общество, в котором все ответственные должности занимают эпистемократы, где только их избирают на высокие посты. Этим обществом управляют, опираясь на понимание силы невежества, а не знания.

Увы, признавая собственную способность ошибаться, не знать, авторитета не наживешь. Люди нуждаются в ослеплении знанием — нам так положено: идти за вожаками, умеющими собрать нас вместе, ведь вместе гораздо надежнее, чем поодиночке. Всегда было выгоднее брести с толпой, пусть по неверному пути, чем по правильному, но в одиночестве. И гены нам достались от тех, кто следовал за самоуверенными дураками, а не за колеблющимися мудрецами. Социальная патология налицо: психопаты с легкостью вербуют приверженцев.

Иногда все же попадаются личности с могучим интеллектом, которым не так уж сложно поменять свои прежние взгляды на мир.

Заметьте следующую «чернолебяжью» асимметрию. Я считаю, что есть вещи, в которых можно, и даже должно, быть твердо уверенным. В неподтверждение можно верить больше, чем в подтверждение. Карла Поппера обвиняли в непоследовательности: призывает всех чаще сомневаться в себе и при этом пишет в агрессивном наставническом тоне (такие же претензии иногда предъявляют и мне — те, кто не принимает мою логику скептического эмпиризма). К счастью, со времен Монтеня эмпирики-скептики многому научились. «Чернолебяжья» асимметрия позволяет быть уверенным в том, что неправильно, но не в том, что, с твоей точки зрения, правильно. Карла Поппера однажды спросили, можно ли «фальсифицировать фальсификацию» (то есть можно ли проявить скептицизм по отношению к скептицизму). Он отвечал, что выгонял студентов с лекций и за менее тупые вопросы. Крутоват был сэр Карл.

Прошлое прошлого и будущее прошлого

Некоторые истины открываются только детям: взрослых и не-философов затягивают бытовые мелочи, их волнуют «серьезные вещи», так что им эти откровения ни к чему, есть, как им кажется, проблемы и поважнее. Одна из таких «не важных» истин состоит в существенной фактурной и качественной разнице между прошлым и будущим. Поскольку я изучал это различие всю свою жизнь, то сейчас понимаю его лучше, чем в детстве, но оно уже не представляется мне так зримо.

Единственный способ вообразить будущее «по образу» прошлого — это предположить, что оно является его прямой проекцией, а значит, предсказуемо. То есть время вашей смерти вам должно быть известно примерно так же точно, как и время вашего рождения. А то, что будущее таит много непредвиденного и не является единственно возможным продолжением нашего знания о прошлом, наш разум постичь не в состоянии. Случайность слишком расплывчата, и мы не можем воспринимать ее как отдельную категорию. Прошлое и будущее асимметричны, но эту асимметрию нам сложно постичь.

Прежде всего эта асимметрия мешает нам установить аналогию между отношениями «будущее — прошлое» и «прошлое — более раннее прошлое». «Слепое пятно» восприятия: мы не сопоставляем наши сегодняшние мысли о завтрашнем дне с нашими вчерашними мыслями о дне сегодняшнем. Из-за этого дефекта интроспекции мы не замечаем очевидных расхождений между нашими прошлыми прогнозами и тем, как все обернулось в реальности. Думая о завтрашнем дне, мы просто предполагаем, что это будет как бы еще один вчерашний.

Это «слепое пятнышко» дает о себе знать и в других ситуациях. Сходите в Бронкский зоопарк, в отдел приматов, и вы увидите счастливую семью наших ближайших родственников, живущих своей суматошной общественной жизнью. Вы также увидите множество хохочущих туристов, забавляющихся этой пародией на себя. Теперь представьте, что вы принадлежите к более развитому виду (скажем, являетесь «истинным» философом, настоящим мудрецом), с гораздо более высоким уровнем интеллекта, чем у приматов человеческого образца. Вы, конечно, будете смеяться над этими людьми, которые смеются над приматами, не доросшими до человека. Разумеется, тем, кто потешается над обезьянами, не приходит в голову, что на них тоже кто-то может смотреть свысока, — если бы это вдруг до них дошло, они бы очень расстроились. И перестали бы смеяться.

Аналогичным образом особенности освоения прошлого человеческим мозгом заставляют нас верить в окончательность наших решений — и не учитывать того, что наши предшественники тоже считали, что знают окончательные решения. Мы смеемся над другими, не понимая, что довольно скоро у кого-нибудь будет ровно столько же оснований смеяться над нами. Осознание этого требует рекурсивного мышления, которое я упоминал в Прологе, а в нем мы не сильны.

Эту своего рода заблокированность сознания в отношении будущего психологи еще не изучили и не классифицировали, но похоже, что это что-то вроде аутизма. Некоторые аутисты очень способны к математике и прекрасно разбираются в технике. Известно, что у них почти отсутствуют навыки общения, но корень их недуга не в этом. Аутичные люди не могут поставить себя на место ближнего, посмотреть на мир глазами другого человека. Они воспринимают остальных как неодушевленные объекты, как механизмы, работающие по определенным правилам. Они не в силах выстроить вот такую — простейшую — цепочку рассуждений: «он знает, что я не знаю про то, что я знаю», поэтому у них и возникают сложности при общении. (Любопытная деталь: все аутисты не способны понять, что такое неопределенность, независимо от уровня их интеллекта.)

Аутизм называют «умственной слепотой», а неспособность мыслить динамично, неумение соотнести себя с будущим наблюдателем давайте назовем «футурологической слепотой».

Прогнозы, ошибки в прогнозах и счастье

В литературе по когнитивистике я не нашел ничего про футурологическую слепоту. Но в литературе, посвященной счастью, я обнаружил исследование того, как постоянные ошибки в прогнозах делают людей счастливыми.

Картина этих ошибок примерно такова. Предположим, вы собрались купить новую машину. Она изменит вашу жизнь, повысит социальный статус, на ней вы поедете в отпуск. Она такая бесшумная, что не поймешь, работает ли мотор, — вы теперь сможете в дороге слушать ноктюрны Рахманинова. Благодаря новой машине вы всегда будете чувствовать себя счастливчиком. Завидев вас, каждый невольно подумает: «Ух ты, какая у него тачка!» Но вспомните: покупая нынешнюю свою машину, вы предвкушали то же самое. Однако вы не думаете о том, что эйфория рано или поздно пройдет и к вам вернется прежнее душевное состояние, все как и в прошлый раз. Через месяц после того, как вы выкатили из автосалона на сверкающей машине, новая игрушка надоест вам. Если бы вы предвидели это с самого начала, едва ли покупка вообще состоялась бы.

Вы опять сделали ложный прогноз. А ведь так легко было несколько минут покопаться в прошлом, проанализировать прежние свои поступки и ощущения!

Психологи изучали этот тип ошибок при прогнозировании событий как приятных, так и неприятных. Мы переоцениваем эффект, который и те и другие могут оказать на нашу жизнь. Мы словно в психологической ловушке, которая не дает нам действовать иначе. Эту ловушку Дэнни Канеман называет «ожидаемой полезностью», а Дэн Гилберт — «эмоциональным прогнозированием». Главное тут даже не то, что мы ошибаемся в прогнозах насчет своего будущего счастья, а то, что мы каждый раз не учитываем свой прошлый опыт. В предсказании наших эмоциональных состояний мы просто отказываемся учиться на прежних ошибках, и виной тому — «заблокированное^» сознания и всяческие искажения.

Мы сильно преувеличиваем воздействие неприятностей на нашу жизнь. Вам кажется, что потеря крупной суммы или служебного поста приведет вас к жизненному краху, но едва ли такое случится. Скорее всего, вы приспособитесь к чему угодно — как, вероятно, уже делали после прошлых неудач. Вероятно, вы будете страдать, но не так сильно, как кажется. Этот тип ошибочного прогнозирования, возможно, даже чем-то и полезен: он подталкивает нас к совершению важных действий (покупка новой машины или накопление средств) и отвращает от некоторых ненужных рисков. Кроме того, стремление преувеличивать, как таковое, является частью более общей проблемы: нам, людям, положено немного обманывать себя. Согласно теории самообмана, разработанной Трайверсом, таким образом мы настраиваем себя на благоприятное будущее. Однако самообман вне его естественной сферы — вещь нежелательная. Да, он помогает отказаться от некоторых ненужных рисков, но, как мы видели в главе 6, он не так уж надежно перекрывает лавину современных рисков, которых мы не боимся, потому что они неочевидны: инвестиционных рисков, экологических угроз, долгосрочных вкладов.

Гелен и обратные пророчества

Если вы избрали поприще прорицателя и открываете будущее менее привилегированным смертным, то о вас судят по вашим предсказаниям.

Гелен, персонаж «Илиады», был прорицателем, но не таким, как все. Сын Приама и Гекубы, он был самым умным в троянской армии. Это он — под пыткой — рассказал ахейцам, как они завладеют Троей (очевидно, он не предугадал собственного пленения). Но замечателен он был не этим. Гелен, в отличие от других пророков, мог в деталях провидеть прошлое — без всяких подсказок. Он провидел вспять.

Наша проблема не только в том, что мы не ведаем будущего, о прошлом мы тоже не особо много ведаем. Чтобы знать историю, нам совершенно необходим такой человек, как Гелен. Давайте разберемся почему.

Тающий ледяной кубик

Давайте проведем следующий мысленный эксперимент (я его позаимствовал у своих друзей — Аарона Брауна и Пола Уилмота).

Операция 1 (лед растаял). Вообразите большой ледяной кубик, который тает часа два, а вы пока играете с приятелями в покер. Представьте, как по полу постепенно растекается лужа.

Операция 2 (откуда взялась вода?). У вас на полу лужа воды. Теперь мысленно восстановите ледяной куб, которым она раньше могла быть. Заметьте, что она не обязательно взялась именно из куска льда.

Вторая операция сложнее. Все-таки Гелен должен был обладать действительно невероятным даром.

Различие между этими двумя процессами заключается в следующем. Если у вас есть правильные модели (и свободное время, и вам больше нечем заняться), то вы можете довольно точно предсказать, как будет таять наш кубик, — это конкретная и не очень сложная техническая задача, более простая, чем задача с бильярдными шарами. Однако, имея лужу воды, можно построить бесконечное число подходящих кубиков льда, при том что всегда остается вопрос: а был ли вообще кубик-то? При движении от льда к луже воды процесс называется прямым. Движение от воды ко льду, обратный процесс, во много-много раз сложнее. Прямой процесс в основном используется в физике и технике, обратный процесс — в неповторяемых, не проверяемых экспериментально исторических изысканиях.

В каком-то смысле обратному проектированию истории мешают те же препоны, которые не дают нам загнать яичницу обратно в скорлупу в виде желтка и белка.

Теперь давайте немножко усложним и прямую, и обратную задачи, предположив наличие нелинейности. Возьмем хотя бы так называемую парадигму «бабочка в Индии» из обсуждения открытия Лоренца в предыдущей главе. Как мы видели, ничтожно малое воздействие на сложную систему может привести к неслучайным большим последствиям, которые будут сильно зависеть от мелких параметров. Взмах крыльев одной-единственной бабочки в Нью-Дели, несомненно, может быть причиной урагана в Северной Каролине, пусть даже этот ураган произойдет двумя годами позже. Однако сомнительно, что вы, имея в качестве исходных данных ураган в Северной Каролине, смогли бы хоть приблизительно установить причины урагана: ведь мелких вещей, которые могли бы его вызвать, вроде трепыхающихся бабочек в Тимбукту или чихающих диких собак в Австралии, миллиарды. Прямой процесс (от бабочки к урагану) гораздо проще, чем обратный процесс от урагана к предполагаемой бабочке.

В нашем обществе катастрофически мало людей, умеющих различать эти два процесса. Метафора «бабочки в Индии» сбила с толку как минимум одного режиссера. Франкоязычный фильм Лорана Фирода «Счастливое стечение обстоятельств» (также известный как «Взмах крыльев мотылька») задуман как призыв обращать внимание на мелкие детали, которые могут изменить жизнь. Ну да, если ничтожнейшее обстоятельство (например, падение наземь лепестка, привлекшее ваше внимание) может привести к тому, что вы поменяете жениха, лучше и впрямь не пренебрегать никакими мелочами. Ни режиссер, ни критики не поняли, что они имеют дело с обратным процессом; ежедневно происходит триллион мелочей, и учесть все — за пределами наших возможностей.

И снова неполная информация

Возьмите персональный компьютер. Редактор электронных таблиц способен сгенерировать случайную последовательность чисел, которую можно назвать историей. Каким образом? В компьютерную программу закладывается затейливое нелинейное уравнение, которое выдает числа, кажущиеся случайными. Уравнение несложное: зная его, можно предсказывать последовательность бесконечно. Но самостоятельно вывести уравнение из имеющихся данных, а значит, и просчитать цепочку вперед, — человеку не под силу. А ведь я говорю о простейшей однострочной компьютерной программе, которая перетасовывает горсть чисел, а не о миллиардах одновременных событий, составляющих настоящую историю мира. Другими словами, даже если бы история была последовательностью не случайной, а сгенерированной неким «всемирным уравнением», нам все равно не следовало бы считать ее таковой и называть «детерминированным хаосом», поскольку вывести это уравнение нам не дано. Историкам вообще стоит разбираться в теории хаоса и трудностях обратного проектирования лишь затем, чтобы обсуждать общие свойства мира и познавать пределы постижимого.

Это подводит нас к более серьезной проблеме исторического ремесла. Фундаментальная проблема практиков такова: в теории случайность — это неотъемлемое свойство событий, но на практике случайность — это неполная информация, то, что я называю в главе 1 непроницаемостью истории.

Те, кто не занимается случайностью вплотную, не понимают этой тонкой разницы.

На моих лекциях, едва речь заходит о неопределенности и случайности, философы (часто) и математики (иногда) начинают задавать изумительные вопросы. Ну например. Случайность, о которой я говорю, — это «истинная случайность» или «детерминированный хаос», который притворяется случайностью? Истинно случайная система действительно случайна, и свойства ее непредсказуемы. Свойства детерминированно-хаотической системы полностью предсказуемы, но предсказать их очень трудно. Мой ответ в таких случаях состоит из двух частей:

а) На практике функциональной разницы между этими двумя случайностями нет, потому что мы не способны их различать, — разница математическая, а не практическая. Если я вижу беременную женщину, то пол ее ребенка — случайная величина (вероятность каждого варианта, разумеется, 50 %). Но случайная для меня, а не для ее врача, который мог сделать УЗИ. На практике случайность — это в основном неполная информация.

б) Сам факт, что человек говорит об этой разнице, показывает, что он никогда не принимал важных решений в условиях неопределенности и поэтому не уяснил, что два типа случайности на практике неразличимы.

В конечном счете случайность — это всего лишь незнание. Мир непроницаем, и видимость сбивает нас с толку.

Что называют знанием

И напоследок еще раз поговорим об истории.

История подобна музею, где можно осмотреть хранилища прошлого и вкусить очарования былого. Это чудесное зеркало, в котором можно увидеть и как бы свою собственную историю. Можно даже прослеживать прошлое с помощью анализов ДНК. Я обожаю литературную историю. Древняя история утоляет мое желание сотворить мой личный нарратив, соединить собственную идентичность с моими (сложными) средиземноморскими корнями. Я даже предпочитаю свидетельства старых, несомненно, менее точных книг свидетельствам новых. Среди авторов, которых я перечитывал (лучшее доказательство любви к тому или иному писателю — перечитать его книги), сразу вспоминаются Плутарх, Тит Ливии, Светоний, Диодор Сицилийский, Карлейль, Ренан и Мишле. Их труды, несомненно, не выдерживают сравнения с современными работами; они полны исторических анекдотов и легенд. Да, я знаю.

Огромная польза истории — в трепете прикосновения к прошлому и в нарративе (да-да), если только это не вредоносный нарратив. Осмысливать изложенное нашими пращурами нужно очень вдумчиво, с предельной осмотрительностью. История, разумеется, не поле для теоретизирования и глобальных обобщений; учиться на ней можно, но очень осторожно. История дает нам примеры того, как не надо действовать, что само по себе бесценно, но при этом вселяет в нас иллюзию большой осведомленности.

Но у большинства историков другое мнение. Возьмите репрезентативное исследование Эдварда Харлета Карра «Что такое история?». Вы обнаружите, что он считает главным аспектом своей работы выявление причинно-следственных связей. Можно взять и выше: Геродот, признанный отцом истории, определил собственную цель в начале своего труда:

Возможно, придется ждать, пока появится поколение скептико-эмпирических историков, способных понять разницу между прямым и обратным процессом.

Поппер нападал на историков, делавших прогнозы на будущее, я же только что показал слабости исторического подхода в познании прошлого.

Обсудив футурологическую (и историческую) слепоту, давайте теперь разберемся, как нам с нею быть. Замечательно, что существуют кое-какие меры — практические, сугубо практические. Рассмотрим же их.

Глава 13. Живописец Апеллес, или Как жить в условиях непредсказуемости57

Грош цена всем нравоучениям

Чрезмерно уснащать свои тексты цитатами из прославленных философов — дурная привычка, если, конечно, вы не собираетесь посмеяться над великими или дать историческую справку. Не то чтобы в этих изречениях не было смысла, но звучные максимы слишком легко подчиняют себе наш доверчивый ум и не всегда выдерживают проверку опытом. Следующее высказывание такого маститого философа, как Бертран Рассел, привожу здесь исключительно потому, что я с ним не согласен.

Потребность в определенности — естественная потребность человека, но одновременно и порок мышления. Если вы собрались с детьми на пикник и не знаете, пойдет ли дождь или будет ясно, дети будут ждать обоснованного ответа, а ваше «я не знаю» их разочарует.

Читатель, может быть, удивится, что я не согласен с этим. Трудно не согласиться с тем, что жажда определенности — порок мышления. Трудно отрицать, что нас ничего не стоит сбить с пути какому-нибудь самонадеянному пророку. Но позвольте мне кое в чем возразить великому мыслителю. Я не очень верю в то, что назидательная философия — и впрямь действенное оружие в борьбе с вышеназванным пороком; не верю и в легкую обучаемость добродетели; я также не призываю людей пересиливать себя, воздерживаясь от оценок и предположений. Почему? Потому что люди есть люди, и об этом не нужно забывать. Людей не отучишь судить и оценивать; оценка — один из способов восприятия мира. Мы видим не просто «дерево», но «красивое» или «уродливое» дерево. И нужно сделать мучительное усилие над собой, чтобы сорвать эти ярлычки, которые мы неизменно наклеиваем на все вещи. Точно так же невозможно удержать в уме ситуацию, не допустив при этом хотя бы малейшей погрешности. Старая добрая «человеческая натура» заставляет нас жаждать веры; ну и что теперь?

Со времен Аристотеля философы внушали нам, что человек — мыслящее существо и что мы учимся, рассуждая. Минуло много лет, прежде чем мы осознали, что правда неплохо умеем думать, однако с большей охотой оплетаем нарративом прошлое, создавая иллюзию понимания и разумности своих тогдашних действий. Как только мы забыли об этом своем открытии, Просвещение снова принялось усиленно взывать к нашему рассудку.

Я бы все же поставил человека хоть и чуть выше прочих живых тварей, но отнюдь не вровень с идеальным олимпийцем, способным усваивать философские доктрины и поступать сообразно им. В самом деле, если бы философия была столь действенным средством, тогда местный книжный магазин, уставленный мудрыми книгами, превратился бы в обитель утешения страждущих душ. Но этого почему-то не происходит. Когда человеку тяжело, ему не до философий.

Этот раздел о предсказаниях я закончу двумя рекомендациями: одна краткая (на каждый день), вторая довольно длинная (касающаяся серьезных и важных решений).

Об уместном дуракавалянии

Чего следует избегать, так это ненужной зависимости от губительных крупномасштабных прогнозов — и только-то. Держитесь в стороне от глобальных проектов, которые могут разрушить ваше будущее; позволяйте иногда одурачить себя в мелочах, но не в главном. Не слушайте экономических и социологических прогнозов (ну разве что для развлечения); а предсказать погоду на день пикника вы должны и можете сами. Не сомневайтесь, что пикник непременно состоится; но только не вздумайте поверить правительственным прогнозам по соцобеспечению на 2040 год.

Научитесь в оценке верований исходить не из их видимой убедительности, а из того, сколько вреда они могут принести.

Будьте готовы

Убедившись, что попытки предвидеть будущее обречены на грандиозный провал, читатель наверняка почувствовал себя неуютно и теперь не знает, что ему делать. Но ведь даже расставшись с иллюзией полной предсказуемости, можно делать очень и очень многое, просто не нужно забывать о пределах своих возможностей. Всего предугадать нельзя, однако кто сказал, что вы не можете извлекать выгоду из неопределенности?

Главное: будьте готовы! Прогнозы обладают терапевтическим, обезболивающим действием. Помните, как одурманивает магия цифр. Будьте готовы к любым возможным случайностям.

Понятие счастливого случая

Вспомните эмпириков из древнегреческой школы эмпирической медицины. Они считали, что врачеватель всегда обязан широко смотреть на болезнь, позволяя случаю сыграть свою роль в исцелении. По счастливой случайности больной может излечиться, например, съев что-нибудь такое, что окажется лекарством, — и впоследствии облегчит страдания других пациентов. Счастливая случайность (вспомните побочный эффект средства от гипертонии, которому мы обязаны созданием виагры) была для врачей-эмпириков главным источником медицинских открытий.

Этот подход применим и к жизни: пусть вокруг вас будет как можно больше серендипити.

Секст Эмпирик рассказывал притчу о живописце по имени Апеллес, который хотел изобразить пену, падающую с губ коня. Сколько он ни бился, ничего не выходило. В яростном отчаянии художник схватил губку, которой вытирал кисти, и швырнул ею в картину. Взглянув на след, оставленный губкой, он увидел очень достоверное изображение пены, которого никак не мог добиться.

Дело в том, что нам психологически и интеллектуально сложно встать на путь проб и ошибок и смириться с тем, что полосы мелких неудач — неотъемлемая часть жизни. Мой коллега Марк Шпицнагель подметил, что почти все люди предубеждены против неудач. Его девиз: «Учитесь любить поражения». Я сразу почувствовал себя своим в Америке именно потому, что американская культура поощряет даже неудачные попытки, тогда как восточная и европейская культуры считают поражения постыдными и клеймят их позором. Рисковать в мелочах за весь остальной мир стало «профессией» Соединенных Штатов, и поэтому Америка сохраняет безоговорочное первенство в мире по количеству инноваций. Другие страны только доводят до совершенства продукты и идеи, которые рождаются в Штатах.

Неустойчивость или риск напороться на Черного лебедя

Часто люди, заведомо стыдясь поражений, выбирают стратегии, почти не подверженные колебаниям; однако такие стратегии таят в себе опасность больших потерь — это все равно что подбирать десятицентовые монетки на пути парового катка. В японской культуре, плохо адаптированной к случайностям и не допускающей мысли, что бывают проигрыши по неудачному стечению обстоятельств, убытки могут серьезно подорвать репутацию человека. Люди не выносят неустойчивости и подчас выбирают стратегии, грозящие крахом, а потом некоторые кончают самоубийством, потеряв все, что было.

Стратегия «штанги»

«Никто ничего не знает»

Говорят, что легендарный сценарист Уильям Голдмэн однажды вскричал: «Никто ничего не знает!» Он имел в виду прогнозы продаж кинофильмов. Читателю, наверное, любопытно, каким образом, не делая никаких прогнозов, такой успешный профессионал, как Голдмэн, решал, чем именно ему в данный момент заниматься. Его высказывание ставит с ног на голову всю привычную для делового человека логику. Он знал, что отдельных событий ему не предугадать, и в то же время понимал, что непредсказуемое (а именно превращение фильма в блокбастер) способно вознести его до небес.

Итак, вторая, и еще более настойчивая, рекомендация: извлекайте выгоду из проблемы прогнозирования и эпистемической самонадеянности! Подозреваю, что успеха в бизнесе добиваются именно те, кто умеет работать в условиях изначальной непредсказуемости и даже эксплуатировать ее.

Вспомните мой рассказ о биотехнологической компании, руководство которой понимало, что цель исследований — «неизвестное неизвестное». Помните, как они ценили «угловые удары», эти, по сути, бесплатные лотерейные билеты?

Вот несколько (маленьких) хитростей. Хитрости маленькие, но помогают очень хорошо.

а) Прежде всего умейте отличать «хорошие» случайности от «плохих». Есть такие сферы, где непредсказуемость может обернуться крупным выигрышем, и такие, где неумение просчитывать наперед чревато провалом. Да, Черные лебеди бывают разные, и «хорошие» и «плохие». Уильям Голдмэн из мира кинематографистов — а там водятся хорошие Черные лебеди. Случайности в мире кино дарят порой щедрые подарки.

Соответственно нужно остерегаться Черных лебедей там, где они могут нанести сокрушительный удар, обернуться тяжелой потерей. Если вы служите в армии, занимаетесь страхованием от катастроф, если вы сотрудник службы госбезопасности, то изначально предполагаете возможность каких-то драматических событий. Как мы помним из главы 7, в банковской деятельности и в кредитовании тоже лучше обходиться без сюрпризов. Вы даете кредит и в лучшем случае получаете свои деньги назад — а в худшем, если заемщик обанкротился, теряете все. И даже если сейчас ваш должник на пике своей финансовой формы, вряд ли он предложит вам дополнительные дивиденды.

Помимо кино, Черные лебеди порой вполне к нам благосклонны в некоторых сферах издательской деятельности, в научных исследованиях и венчурных сделках. Здесь вы проигрываете в мелочах ради огромного выигрыша. На издании книги вы много не потеряете, зато любая книга может взлететь в рейтингах продаж в любой момент по причинам необъяснимым. Опасность провала невелика, и ее легко предусмотреть. Конечно, у издателей есть свои трудности: за книгу обычно приходится платить вперед, из-за чего шансы на удачу падают, а риск безмерно возрастает. (Если издание обойдется в 10 миллионов долларов, то любая книга, не ставшая бестселлером, будет вашим Черным лебедем.) То же касается высоких технологий: ваши вложения могут окупиться с лихвой, но можно и отдать деньги за дутую сенсацию: так люди вкладывались в мыльный пузырь доткомов. В случае подобного невезения минусы случайности практически обесценивают плюсы. Выиграет от встречи с Черным лебедем владелец венчурного капитала, который вложит деньги в компанию с неопределенным будущим и продаст акции лишенным воображения дельцам, а не те инвесторы, что действуют по принципу «я как все».

Если вы заняты в подобном бизнесе, то ваше счастье — в незнании, особенно если ваши конкуренты тоже ничего не знают, но в отличие от вас об этом не догадываются. А лучше всего, если вы понимаете, что именно вам неизвестно, если вы — единственный, кто помнит, так сказать, о непрочитанных книгах в своей библиотеке. Это отлично совпадает с особенностями «стратегии штанги»: быть максимально открытым для «хороших» Черных лебедей и при этом остерегаться «плохих». Чтобы быть открытым для удачи, не обязательно досконально изучать структуру неопределенности. Мне не всегда удается это объяснить, но, когда убытки сведены к минимуму, настает пора действовать как можно более дерзко, а иногда и «безрассудно».

б) Не гонитесь за точностью и конкретикой. Проще говоря, учитесь мыслить шире. Великий ученый-новатор Пастер, утверждавший, что удача любит тех, кто готов к ней, понимал: чтобы сделать открытие, изо дня в день ищут не что-то конкретное, искатели трудятся в поте лица, чтобы расчистить место для счастливой случайности. Как говорил другой великий мыслитель, Йоги Берра: «Если идешь сам не знаешь куда, будь осторожнее, иначе можно туда и не дойти».

По тем же причинам не пытайтесь предсказать конкретного Черного лебедя — это только лишь усугубит вашу беззащитность перед теми из этих пернатых, которых предсказать не сможете. Мои друзья Энди Маршалл и Эндрю Мейс из Министерства обороны знают об этой проблеме не понаслышке. Многим военным вообще свойственно бросать все силы на прогнозирование грядущих трудностей. Мои друзья исповедуют иной подход: не полагаться на прогнозы, но быть готовыми к любым неожиданностям.

В конце концов, невозможно все время быть настороже.

в) Хватайтесь за любую возможность или за все, что смахивает на возможность. Возможности выпадают редко, намного реже, чем мы думаем. Чтобы поймать счастливого Черного лебедя, нужно самим искать встречи с ним. Люди часто даже не подозревают, что им подвернулся счастливый случай, и упускают его. Если крупный издатель (торговец картинами, продюсер, владелец солидного банка, видный ученый) предлагает вам встретиться, отмените все свои дела: второй раз такой случай может и не выпасть. Я иногда поражаюсь людской неспособности понять, что возможности на деревьях не растут. Собирайте как можно больше бесплатных нелотерейных билетов с безлимитным выигрышем, а когда они начнут срабатывать, не спешите их обналичивать. Работайте, не жалейте сил, но не увязайте в рутине, а преследуйте эти возможности, старайтесь попасться им на пути. В этом смысле жизнь в большом городе — неоценимое благо, потому что там больше вероятность неожиданных встреч; город — это зона концентрированной случайности, и в этом его преимущество. Поселиться в глуши, сославшись на то, что «в нашу эру интернета нет никаких проблем с общением», — значит оказаться в туннеле, отгородиться от источников благоприятной случайности. Дипломаты отлично это знают: прорывы в международных отношениях рождаются из нескольких случайных фраз на коктейльной вечеринке, а не в деловой переписке и не в чинных телефонных переговорах. Больше общайтесь, выходите в свет! Даже если вы ученый, это пойдет на пользу: а вдруг чья-то мимоходом высказанная мысль обернется идеей для нового исследования? Ну а если уж вы человек чрезвычайно замкнутый, посылайте кого-нибудь вместо себя.

г) Остерегайтесь разработанных государственных планов. Об этом уже говорилось в главе 10: пусть чиновники прогнозируют (раз это дает им чувство собственной значимости и смысл существования), но полагаться на то, что они говорят, опасно. Не забывайте, что главное для слуги народа — выжить и продержаться на плаву как можно дольше, а вовсе не докопаться до истины. Это не значит, что чиновники совсем уж бесполезны; просто надо быть начеку, чтобы не пасть жертвой их «производственных издержек». Например, этой: в отделах, отвечающих за регуляцию банковской деятельности, остро стоит экспертная проблема, поэтому там потворствуют безрассудным (хотя и тайным) рискам. Энди Маршалл и Эндрю Мейс спрашивали у меня: быть может, в частном секторе лучше обстоят дела с прогнозированием? Увы, нет. Вспомните о банках, скрывавших в своих портфелях взрывные риски. Нельзя надеяться, что корпорации защитят вас от кризисов, потому что их служащие, пользуясь тем, что об их успехах нельзя судить по краткосрочным результатам, обязательно будут играть на струнах системы, изображая хорошую работу, чтобы получить свой годовой бонус. Вот вам ахиллесова пята капитализма: в условиях конкуренции корпораций порой самой «кризисостойкой» кажется та, что меньше других защищена от негативного Черного лебедя. Помните, в первой главе было примечание про Фергюсона, открывшего, что рынок — плохой предсказатель войны. Все мы плохие предсказатели всего. Увы…

д) «Есть люди, которым ничего не объяснишь, если они еще этого не поняли», — однажды сказал Йоги Берра, великий философ неопределенности. Не тратьте время на борьбу с прогнозистами, биржевыми аналитиками и социологами — разве только чтобы подразнить их. А раздразнить их довольно легко: почти все они мгновенно закипают от злости. Не стоит сетовать, что все предсказания бессмысленны; дурацкие прогнозы были и будут всегда, особенно если за них неплохо платят. Вам не удастся положить конец легализованному мошенничеству. Но если уж вас угораздит довериться прогнозу, помните: чем дальше прогноз простирается во времени, тем меньше ему стоит доверять.

Услышав, как «маститый» экономист произносит слова «равновесие» и «нормальное распределение», не спорьте с ним; просто не обращайте внимания — или попробуйте сунуть ему за шиворот крысу.

Великая асимметрия

Все эти рекомендации имеют один общий знаменатель — асимметрию. Старайтесь выбирать ситуации, в которых благоприятные последствия значительно масштабнее неблагоприятных.

Так вот, суть асимметричности итогов (а это основная идея книги) такова: я никогда не буду знать неизвестное, поскольку оно по определению неизвестно. Но при этом я могу гадать, как оно на мне отразится, плохо или хорошо, и принимать решения исходя из собственных догадок и умозаключений.

Рассуждение в таком роде часто ошибочно называют «пари Паскаля», в честь философа и (думающего) математика Блеза Паскаля. Он высказался примерно так: я не знаю, существует ли Бог, но знаю, что своим атеизмом мало чего добьюсь, если его нет, но очень себе наврежу, если он есть. Это склоняет меня к вере в Бога.

Аргументация Паскаля, с точки зрения теолога, крайне некорректна: только наивный человек может считать, что Бог не захочет нас наказать за корысть в вере. Или придется предположить (но это уже, пожалуй, перебор), что Бог тоже наивен. (Бертран Рассел, по слухам, говорил, что Богу пришлось бы сотворить дураков, чтобы аргументация Паскаля оказалась верной.)

Но идея, стоящая за Паскалевым пари, может быть широко применима и за пределами теологии. Она переворачивает всю парадигму знания с ног на голову. Она устраняет необходимость (тщетно) ломать голову над закономерностями редкостных событий и позволяет нам целиком сосредоточиться на выгоде, которую можно получить, если событие все-таки происходит. Вероятность очень редких событий невычисляема; воздействие события на нас предсказать гораздо проще (чем маловероятнее событие, тем, конечно, туманнее картина). Мы вполне в состоянии представить последствия события, даже если не знаем, насколько велика его вероятность. Я не знаю, какова вероятность землетрясения, но я могу вообразить, что бы оно сотворило с Сан-Франциско. Итак, по Паскалю, для принятия решений вы должны сосредоточиться на последствиях (которые вы можете знать), а не на вероятности события (степень которой вы знать не можете) — это главное правило идеи неопределенности. Многое в моей жизни на этом правиле и основано.

На этом фундаменте можно построить общую теорию принятия решений. Все, что нужно делать, — это смягчать последствия. Выше я уже говорил: если мой инвестиционный портфель сильно зависит от стабильности рынка, вероятность денежного обвала я вычислить не могу; все, что я могу сделать, — это запасаться страховкой или инвестировать часть капитала, с которой я не готов расстаться, в более надежные ценные бумаги.

В конечном счете успех свободных рынков зиждется на непрекращающейся работе в режиме проб и ошибок (в моей терминологии — в «стохастическом прилаживании») конкурирующих участников, которые подвластны искажению нарратива, но при этом эффективно участвуют в большом общем проекте. Мы все больше и больше учимся «стохастическому прилаживанию», сами того не замечая, — благодаря слишком самоуверенным бизнесменам, наивным инвесторам, жадным инвестиционным банкирам и воинственным спекулянтам с венчурными капиталами — всем тем, кого сводит вместе рыночная стихия.

Из следующей главы станет ясно, почему я лелею надежду на то, что академической науке будет все труднее обуздывать знание и что все больше ненормативных знаний будет генерироваться по вики-модели.

В конечном счете мы делаем то, что хочет история, а думаем — что творим историю.

Нашу долгую беседу о предсказаниях я бы хотел завершить таким выводом: причины нашей неспособности понять происходящее, как говорится, лежат на поверхности. Вот они: а) эпистемологическая самонадеянность и связанная с ней футурологическая слепота; б) платоновское стремление все втиснуть в категории — иными словами, люди охотно верят упрощенным моделям, особенно если у этих людей имеется ученая степень в дисциплине, где не может быть никаких экспертов; и, наконец, в) негодные методики для конструирования выводов, особенно те, что совершенно не учитывают появление Черного лебедя, методики из Среднестана.

В следующем разделе мы рассмотрим эти методики, весь этот «инструментарий» из Среднестана гораздо, гораздо глубже, заберемся, можно сказать, в канализационную систему Среднестана. Кто-то из читателей подумает, что это приложение к книге, а кто-то — что это основная ее часть.

НОВОСТИ ФОРУМА Рыцари теории эфира

10.11.2021 - 12:37: ПЕРСОНАЛИИ - Personalias -> WHO IS WHO - КТО ЕСТЬ КТО - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:36: СОВЕСТЬ - Conscience -> РАСЧЕЛОВЕЧИВАНИЕ ЧЕЛОВЕКА. КОМУ ЭТО НАДО? - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:36: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от д.м.н. Александра Алексеевича Редько - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:35: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> Биологическая безопасность населения - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> Проблема государственного терроризма - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> ПРАВОСУДИЯ.НЕТ - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:34: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вадима Глогера, США - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:18: НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - New Technologies -> Волновая генетика Петра Гаряева, 5G-контроль и управление - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:18: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ЭКОЛОГИЯ ДЛЯ ВСЕХ - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:16: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ПРОБЛЕМЫ МЕДИЦИНЫ - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:15: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Екатерины Коваленко - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:13: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вильгельма Варкентина - Карим_Хайдаров.