Глава 11. Открытие на основе птичьего помета
Предсказание Поппера о предсказателях. — Пуанкаре играет с бильярдными шарами. — Фон Хайеку можно быть непочтительным. — Предусмотрительные машины. — Пол Сэмюэлсон хочет от вас рациональности. — Остерегайтесь философа. — Требуйте каких-то определенностей.
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 невымытых 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.
Лазер был изобретен с конкретной целью (совершенно не "прикладной"), но позже нашел множество разных применений, о которых в момент его появления даже не мечтали. Это типичный случай "решения, ждущего своей задачи". Одними из первых лазерный луч использовали хирурги-офтальмологи для припаивания отслоившейся сетчатки. Через полвека британский еженедельник "Экономист" спросил Чарльза Таунса, якобы "отца" лазера, помышлял ли он об исцелении сетчатки. Нет, не помышлял. Ему нужно было тогда расщеплять пучки света, и ничего больше. Оказывается, коллеги часто подтрунивали над Таунсом, называя его изобретение никчемным. Но вспомните, что такое лазер сегодня: компакт-диски, коррекция зрения, микрохирургия, хранение и чтение информации — все это непредвиденные приложения данной технологии.
Мы создаем игрушки. Некоторые из них изменяют мир.
Продолжайте искать
Летом 2005 года я был гостем одной биотехнологической компании в Калифорнии, добившейся невероятного успеха. Меня встретили в футболках и значках с изображением кривой распределения, еще мне объявили об основании "Клуба толстых хвостов" ("толстые хвосты"—это то же самое, что Черные лебеди). Я впервые увидел фирму, которая жила за счет Черных лебедей,—не тех, которые жестоки и коварны, а вполне к этой фирме благожелательных. Как выяснилось, компанией управлял ученый, и поэтому у него было научное чутье, оно и подсказало ему важную вещь: надо позволять другим ученым заниматься тем, что подсказывало им их чутье. А уж потом настал черед коммерции. Мои хозяева, истинные ученые, понимали, что в исследовательской работе сплошь и рядом случаются серендипити и что с непредвиденного тоже можно получать прибыль, и неплохую, только надо это непредвиденное тоже брать в расчет, и выстраивать бизнес соответствующим образом. Виагра, изменившая перспективы и образ жизни пенсионеров, создавалась как лекарство от повышенного давления. Еще одно лекарство от гипертонии превратилось в средство от облысения. Мой друг Брюс Гольдберг, который хорошо изучил феномен случайности, называет эти непредусмотренные отклонения "угловыми ударами". Многие страшатся непредвиденных последствий, но смелые авантюристы, готовые к технологическим сюрпризам, за их счет процветают.
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 идо 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.
А вот грядущие изобретения нам представить себе невероятно трудно (в противном случае мы бы их уже сделали!). В день, когда мы обретем способность предвидеть изобретения, мы окажемся в мире, где все мыслимые изобретешгауже сделаны. Здесь уместно вспомнить одну апокрифическую историю: в 1899 году глава патентного бюро Великобритании ушел в отставку, поскольку считал, что открывать больше нечего,—только в вышеупомянутый день такая отставка была бы оправданна.
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 ю 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!
При наличии динамической системы, где помимо одного-единственного шара имеются и другие объекты, где траектории до некоторой степени зависят друг от друга, возможность предсказывать будущее не просто уменьшается — она становится предельно ограниченной. Пуанкаре предложил работать только с качественными, а не с количественными величинами: обсуждать некоторые свойства систем, но не просчитывать их. Можно точно мыслить, но нельзя использовать числа. Пуанкаре даже придумал для этого специальный метод — анализ in situ, воспринятый топологией. Предсказание и прогнозирование — дело куда более сложное, чем обычно считают, но, чтобы понять это, нужно знать математику. А чтобы принять это, нужно и понимание и мужество.
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".
Разумеется, исследователи обнаружили, что открытие Лоренца было предвосхищено трудами не только Пуанкаре, но и прозорливого интуитивиста Жака Адамара, который размышлял о тех же проблемах примерно в 1898 году, а потом прожил еще почти семь десятилетий и умер в возрасте 98 лет.
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"
Давайте углубимся в проблемы знания и продолжим сравнение между Жирным Тони и доктором Джоном, начатое в главе 9. Действительно ли "ботаники" "туннелируют", то есть сосредоточиваются ли они на четких категориях, оставляя вне сферы внимания зоны неопределенности? Вспомните определение, данное мной в Прологе платонизму, — это фокусирование "сверху вниз" на мире, состоящем из этих самых четких категорий.
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.