То, что делают в шахматах мастера этой игры, рассуждал Артур, делают и обычные люди, только происходит это в тех областях их жизни, где они эксперты. Как и в игре в шахматы, люди, выполняя свою работу или планируя повседневные дела, как правило, не способны выработать «оптимальный» план действий на любой случай. Огромное количество факторов, которые следует при этом учитывать, требует применения более гибкого подхода для планирования действий. К чему это может привести в условиях, когда перед подобной дилеммой оказывается сразу много людей? Для изучения этого вопроса Артур разработал соблазнительно простую задачу под названием «бар Эль Фарол».

Представьте себе бар колледжа с музыкой и дешевыми напитками по четвергам. Естественно, что посетить его хотят многие студенты. Беда в том, что бар занимает совсем небольшое помещение, способное вместить не более 60 % студентов. Если же их будет больше, им придется страдать от тесноты и духоты. Таким образом, каждую неделю каждый студент сталкивается с необходимостью поиска решения задачи, сводящейся к определению, как бы ему поступить иначе, нежели большая часть других студентов. В этой игре нет никаких обходных путей, нельзя звонить другим потенциальным посетителям, чтобы узнать об их планах, и т. д. Все должны принимать решения в одно и то же время.

Пытаясь предсказать поведение этих студентов, экономисты традиционно использовали теорию игр, основы которой были заложены Джоном Нэшем в 1950-х годах (см. главу 5). Согласно этой теории, каждый человек будет пытаться выработать наилучшую стратегию своего поведения, при этом прекрасно понимая, что остальные будут делать то же самое. То есть каждый из участников будет принимать свое решение с полным осознанием того, что все остальные также будут стремиться поступить наиболее выгодным для них образом. Но здесь рациональное мышление приводит вас в тупик. Ведь если все подойдут к вопросу выбора рационально, то в результате каждый придет к одному и тому же рациональному решению, соответственно, все придут в бар в одно и то же время, и, таким образом, никто не достигнет желаемой цели отдохнуть в комфортной обстановке. Это даже хуже, чем при игре в шахматы: наилучшее решение не просто трудно найти, оно не может существовать в принципе. Логические рассуждения вступают в противоречие сами с собой.

Отказавшись от рационального подхода, Артур хотел найти способ описать реальную реакцию людей на данную ситуацию. Рассуждая с точки зрения практического обучения и теоретического анализа, которыми пользуются шахматные мастера, Артур утверждал, что решения, скорее всего, будут приниматься с помощью простых теорий или гипотез и лежать в практической плоскости.

Например, человек может рассуждать следующим образом: «Раз бар был переполнен на прошлой неделе, значит, на этой неделе там будет посвободнее», и тогда он решает пойти в «Эль Фарол». Или он может подумать: «Если бар был переполнен две недели подряд, значит, он будет переполнен и на этот раз», и остаться дома. Психологи выяснили, что люди часто принимают решения на основе умственного построения подобных теорий и используют ту из них, которая кажется наилучшей, исходя из недавнего опыта.

Подойдя к решению поставленной задачи с этих позиций, Артур использовал компьютер для моделирования поведения группы людей, использующих различные теории при принятии своих решений на основе метода проб и ошибок. Его расчеты показали, что еженедельная посещаемость бара быстро установилась на уровне, близком к 60 %. Но – и это важный момент – величина этого показателя не была точно равна 60 %, а колебалась выше и ниже этого уровня случайным образом, поскольку от недели к неделе «люди» меняли свою тактику, отвечая на изменения в поведении других «людей». Нельзя сказать, что в этом случае было установлено «равновесие» в том смысле, который так нравится экономистам, и ожидать, что баланс будет неизменно сохраняться в достигнутой точке. Из совершенно статической ситуации вытекают бесконечные изменения и сюрпризы: люди просто неделю за неделей пытаются решать одну и ту же проблему.

Вы можете сказать, что ж, милая головоломка, но что из этого следует? Задача Артура, хотя и является игрушечной моделью, на самом деле, представляет собой нечто гораздо большее, чем просто игрушка. Она показывает путь к созданию более реалистичной модели рынка. Допустим, мы заменим вариант «пойти в бар» на «покупать акции», а вариант «остаться дома» на «продавать акции» и предположим, что разница в количестве людей, принявших то или иное решение, то есть разница между количеством покупок и продаж, определяет изменение биржевой цены, ее рост или снижение, как это и происходит на реальных рынках. В этом случае игра перестает быть игрой и неожиданно приводит нас к тому видению рынка, которое Джон Мейнард Кейнс передал своей знаменитой метафорой о конкурсе красоты, когда каждый пытается угадать, каким окажется мнение других людей. (Конечно, это всего лишь один шаг в нужном направлении, поскольку инвесторы далеко не всегда хотят покупать, когда большинство других участников рынка продает, и наоборот; рыночные реалии, по сути, остаются более сложными.)

В 1990-х годах Артур вместе с экономистом Блейком ЛеБароном и другими учеными предложил идею для разработки более детальной модели рынка, симулирующей поведение трейдеров, включая покупку/продажу ими акций или вложение денег в более безопасные инструменты под проценты с использованием широкого диапазона прогнозных стратегий. Артур и его коллеги, работающие в знаменитом институте Санта-Фе в Нью-Мексико, провели ряд экспериментов, чтобы выяснить, вырабатывается ли у трейдеров со временем рациональный объективный взгляд на рынок, определяющий их дальнейшее поведение. В целом полученные результаты указывают на то, что этого не происходит; трейдеры продолжают маневрировать, используя самые разные идеи и представления о рынке, не приближаясь к рациональному равновесию. Их поведение приводит к непредсказуемым изменениям цен и склонности рынка к вспышкам спорадических колебаний, включая продолжительные взлеты и резкие падения.

По сравнению с любой теорией равновесия модель посещаемости бара «Эль Фарол» и модель, созданная в институте Санта-Фе, позволили начать двигаться в сторону реализма семимильными шагами. Обе модели, хотя и были еще довольно сырыми, показывали, каким образом можно включить в рыночную модель человеческое мышление и постоянное обучение, результатом влияния которых и является непредсказуемая рыночная «погода». Добавляя различные детали, физики, программисты, экономисты за более чем два десятилетия превратили задачу Артура в то, что в настоящее время, возможно, является наиболее реалистичными моделями рынков. В частности, Блейк ЛеБарон, постоянно усовершенствуя разработанные им модели, сумел добиться того, что они могут создавать имитацию колебаний биржевых цен, практически неотличимых от тех, что происходят на реальных рынках.

Но уроки, которые можно извлечь из хорошей теории, часто вытекают из простых аспектов ее структуры, а не из усложнений и деталей. Общая картина иногда имеет большее значение. Если эти модели описывают сущность рынков по крайней мере в первом приближении, мы можем спросить, можно ли на их основе получить какие-либо удивительные предсказания – то есть узнать что-либо достоверное о том, чего нам следует ожидать в будущем и что не является очевидным для случайного наблюдателя. Да, это действительно возможно. И это становится ясно из еще более простой, урезанной версии загадки Артура, которая фокусируется с лазерной точностью на абстрактной идее применения стратегий в конкурентной борьбе.