Глава I
Скептик-оптимист

Мы все делаем прогнозы. Когда думаем о том, чтобы сменить работу, вступить в брак, купить дом, вложить во что-то деньги, запустить в производство новый продукт или уйти на покой, то принимаем решение, исходя из предположений, что принесет нам будущее. Это и есть прогнозирование, и зачастую мы занимаемся им самостоятельно. Однако, когда происходят крупные события: обваливаются финансовые рынки, надвигаются войны, меняются лидеры, — мы обращаемся к экспертам, интересуемся мнением таких людей, как Том Фридман.

Если вы состоите в штате Белого дома, то можете найти его в Овальном кабинете беседующим с президентом США о проблемах Ближнего Востока. Если вы генеральный директор компании из Fortune 500, вы, вероятно, застанете его в Давосе, в обществе саудовских принцев и миллиардеров, управляющих хедж-фондами. Но даже если вы не завсегдатай Белого дома или роскошных швейцарских отелей, вы все равно можете знать Тома по его колонкам в New York Times и книгам-бестселлерам, рассказывающим, что и почему происходит сейчас и чего нам ждать от будущего. Миллионы людей читают эти книги.

Билл Флэк, как и Том Фридман, прогнозирует будущее, однако спрос на его предсказания гораздо ниже. Билл много лет трудился в Министерстве сельского хозяйства США, занимаясь частично физической, частично бумажной работой, но сейчас он живет в Карни, штат Небраска. Билл — уроженец этого штата, коренной «кукурузник». Он вырос в Мэдисоне, городке посреди фермерских полей. У его родителей была собственная газета Madison Star-Mail, писавшая о местных спортивных соревнованиях и ярмарках. Билл хорошо учился в старших классах и поступил в Университет Небраски, где получил степень бакалавра естественных наук. Затем продолжил образование в Университете Аризоны, намереваясь защитить диссертацию по математике, однако понял, что это выходит за пределы его возможностей (как он сам сформулировал, «меня ткнули носом в мою ограниченность»), и бросил обучение. Впрочем, потраченное время не пропало впустую: Аризона — настоящий птичий рай, и уроки орнитологии превратили Билла в увлеченного наблюдателя за пернатыми. Флэк стал подрабатывать, выполняя полевые исследования для ученых; потом устроился в Министерство сельского хозяйства и надолго там задержался.

Сейчас Биллу пятьдесят пять, он на пенсии, но говорит, что, если б кто-нибудь предложил ему работу, он не стал бы отказываться сразу, подумал бы над предложением. У Билла много свободного времени, и немалую его часть он тратит на прогнозирование.

Флэк уже успел ответить примерно на три сотни вопросов вроде «аннексирует ли официально Россия часть украинской территории в ближайшие три месяца?» и «выйдет ли какая-нибудь страна в следующем году из еврозоны?». Подобные вопросы, безусловно, важны и сложны, над ними постоянно бьются корпорации, банки, посольства и службы разведки. Взорвет ли Северная Корея до конца этого года атомную бомбу? Сколько еще стран в ближайшие восемь месяцев сообщат, что на их территории обнаружен вирус Эбола? Станут ли Индия или Бразилия постоянными членами Совета Безопасности ООН в ближайшие два года? Для большинства людей ответы на них — тайна, покрытая мраком. Присоединятся ли новые страны в ближайшие девять месяцев к Плану действий по подготовке к членству в НАТО? Проведет ли в этом году Региональное правительство Курдистана референдум о национальной независимости? Если какая-нибудь некитайская телекоммуникационная фирма выиграет контракт на предоставление интернет-услуг в Шанхайской зоне свободной торговли в ближайшие два года, получат ли китайские граждане доступ к «Твиттеру» и/или «Фейсбуку»? Когда Билл впервые видит подобный вопрос, то, скорее всего, и понятия не имеет, как на него отвечать. «Да что вообще такое эта Шанхайская зона свободной торговли?» — наверное, думает он, прежде чем со всей серьезностью взяться за задание. Билл собирает факты, анализирует все аргументы — и выдает ответ.

Но никто в мире не опирается в своих решениях на прогнозы Билла Флэка и не просит его выступить на CNN. Его ни разу не приглашали в Давос, на дискуссию с Томом Фридманом, а жаль. Ведь Билл Флэк — выдающийся прогнозист. Мы это знаем, потому что каждое его предсказание было датировано, задокументировано и проверено на точность независимыми научными обозревателями. Список его достижений впечатляет.

Билл не одинок. Тысячи людей на планете отвечают на те же самые вопросы. Все они добровольцы. Большинство не так успешны в прогнозах, как Билл, но около двух процентов могут с ним сравниться. Среди них — инженеры, юристы, ученые и художники, сотрудники крупных корпораций и небольших предприятий, профессора и студенты. Мы встретимся со многими, включая математика, кинорежиссера и нескольких пенсионеров, готовых с радостью делиться плодами своих невостребованных талантов. Я называю их суперпрогнозистами — потому что они такими и являются, и тому есть надежные доказательства. Цель моей книги — объяснить, почему эти люди так хороши в своем деле и как другие могут научиться тому же.

Разве можно сравнивать наших малоизвестных суперпрогнозистов со знаменитыми интеллектуалами вроде Тома Фридмана? Вопрос интересный, но ответить на него невозможно, так как точность предсказаний Фридмана никогда не подвергалась независимой оценке. Конечно, есть диаметрально противоположные мнения его поклонников и критиков — из серии «он предсказал „Арабскую весну“!», или «он лажанулся с вторжением в Ирак в 2003-м», или «он предугадал экспансию НАТО». Но никаких «железных» фактов, свидетельствующих о послужном списке Тома Фридмана, не существует; лишь бесконечная череда мнений — и мнений о мнениях. И ничего не меняется. Каждый день новостные СМИ пересказывают чьи-то прогнозы, не сообщая и даже не задаваясь вопросом, насколько их авторы хороши в своем деле. Каждый день корпорации и правительства платят за предсказания, не зная, точны они, или бесполезны, или ни то ни се. И каждый день все мы — лидеры государств, директора крупных компаний, инвесторы, избиратели — принимаем важнейшие решения, основанные на прогнозах, качество которых нам неизвестно. А ведь ни один футбольный или любой другой клуб не наймет игрока, не поинтересовавшись прежде статистикой его выступлений. Фанаты ревностно следят за информацией о членах команд. И однако, когда заходит речь о прогнозистах, которые помогают принимать решения, гораздо более важные, чем состав спортивной команды, мы совершенно спокойно пребываем в неведении.

С этой точки зрения разумно полагаться на прогнозы Билла Флэка. И вполне вероятно, что в его роли смогут выступить многие из читателей этой книги, ведь прогнозирование — не тот талант, который либо есть, либо нет. Каждый может его в себе развить, а книга покажет, как это сделать.

Я испорчу сюрприз, так как сразу скажу суть шутки: среднестатистический эксперт примерно так же точен, как шимпанзе, играющий в дартс.

Возможно, вы уже слышали этот анекдот. Он довольно известен, а в определенных кругах, можно сказать, печально знаменит. Его печатали в New York Times, Wall Street Journal, Financial Times, Economist и других изданиях по всему миру. Звучит он так.

Один исследователь собрал группу экспертов — ученых, знатоков и пр. — и попросил сделать прогнозы на тысячи тем: об экономике, биржевых рынках, выборах, войнах и других животрепещущих проблемах. Прошло время, заказчик проверил точность полученных предсказаний, и выяснилось, что в среднем она была такой же, как если бы он просто пытался угадать. Конечно, «просто угадать» — это не смешно, для концовки анекдота не годится. А вот шимпанзе, бросающий в цель дротики, годится. Потому что шимпанзе смешные.

Тем заказчиком был я — и до поры до времени ничего против этого анекдота не имел. Мое исследование задумывалось как самое тщательное в научной литературе изучение суждений экспертов. Это была длительная и тяжелая работа, занявшая двадцать лет, с 1984 по 2004 год, и результаты ее оказались гораздо более существенными и практически применимыми, чем в вышеизложенном анекдоте. Однако я не возражал против такой шуточной интерпретации, потому что анекдот повысил популярность моего исследования (да, у ученых тоже бывают свои пятнадцать минут славы). К тому же я сам в свое время использовал старую метафору с играющим в дартс шимпанзе, и мне не к лицу было слишком уж громко жаловаться.

Я не возражал еще и потому, что на самом деле этот анекдот имеет под собой серьезное основание. Откройте любую газету, посмотрите любое телевизионное шоу — и вы увидите экспертов, предсказывающих грядущее. Мало кто из них осторожничает в прогнозах; большинство говорит смело и уверенно. Есть и такие, кто объявляет себя просто-таки олимпийскими оракулами, способными видеть будущее на десятилетия вперед. Но за очень редким исключением они выступают перед камерами вовсе не потому, что действительно обладают хоть какими-нибудь талантами в прогнозировании, не говоря уже о точности их суждений. Просто старые прогнозы, как старые новости, быстро забываются, а видных экспертов почти никогда не просят публично сравнить свои предсказания с тем, что получилось на самом деле. У всех этих «говорящих голов» есть один несомненный талант: они умеют уверенно рассказывать интригующие истории. Этого достаточно. Многие подобные «эксперты» разбогатели, продавая свои неопределенной ценности прогнозы генеральным директорам корпораций, официальным представителям правительств и обычным людям — тем, которые никогда не станут глотать лекарства, не проверенные на эффективность и безопасность, однако с готовностью платят за предсказания, столь же сомнительные, что и эликсиры, навязанные заезжим шарлатаном. Эти так называемые эксперты — и их клиенты — определенно заслуживали «тычка под ребра», и я радовался, что мое исследование оказалось для них своеобразным холодным душем.

Моя работа становилась все более популярной, и через некоторое время я осознал, что ее воспринимают не так, как мне хотелось. Исследование наглядно свидетельствовало: при ответах на большую часть поставленных вопросов результаты среднестатистического эксперта практически не выходят за рамки простого угадывания. Однако «большая часть» — это все-таки не значит «все». Легче всего поддавались предсказанию события, требовавшие заглянуть всего на год вперед. Но чем более далекое будущее эксперты пытались спрогнозировать, тем больше неудач терпели: точность их предсказаний на три-пять лет вперед приближалась к уровню играющей в дартс шимпанзе. Это было важное открытие, говорящее о пределах экспертизы в нашем сложном мире — и пределах того, чего могут достичь даже суперпрогнозисты. В итоге же все получилось как в игре «Испорченный телефон», где участники шепчут на ухо друг другу одну и ту же фразу, а в конце обнаруживают, что она превратилась в совершенно другую. Так произошло и с моим исследованием. Из-за множественных пересказов его смысл изменился, тонкости пропали, и в итоге все свелось к выводу «Эксперты-прогнозисты бесполезны» — что, конечно, полная чушь. Были варианты и грубее, вроде «Эксперты знают не больше шимпанзе». Моя работа стала излюбленным аргументом нигилистов, считающих, что будущее непредсказуемо, и невежественных популистов, которые настаивают, что слову «эксперт» обязательно должно предшествовать выражение «так называемый».

Неудивительно, что анекдот про шимпанзе меня утомил. Ведь мое исследование никак не подтверждает экстремальные выводы, легшие в его основу, они мне совсем не близки. И сегодня это особенно актуально.

Руководствуясь отношением к экспертам и их прогнозам, можно разделить людей на самые разные группы, от ниспровергателей до яростных защитников, и все будут в чем-то правы. С одной стороны, на рынке прогнозирования действительно орудует немало подозрительных дельцов, предлагающих сомнительные откровения. Да и у прогнозирования есть пределы, которые могут оказаться непреодолимыми, — наше желание узнать будущее всегда будет сильнее наших способностей. С другой стороны, ниспровергатели все-таки заходят слишком далеко, объявляя прогнозирование как таковое мартышкиным трудом. Лично я верю, что заглянуть в будущее возможно — по крайней мере в некоторых ситуациях и до определенной степени. И любой умный трудолюбивый человек без предрассудков в состоянии культивировать в себе необходимые для этого навыки.

Можете называть меня скептиком-оптимистом.

Чтобы понять мою «скептическую» половину, представьте себе молодого тунисца, который толкает перед собой деревянную тележку, груженную фруктами и овощами. Дело происходит в тунисском городе Сиди-Бузид, на пыльной дороге, ведущей к рынку. Когда нашему герою было три года, его отец умер. Он кормит семью тем, что одалживает деньги, покупает овощи и фрукты — и надеется, что выручит за их продажу столько, чтобы хватило вернуть долг и оставить немного себе на жизнь. Так повторяется изо дня в день. Однако этим утром к нему подходят полицейские и говорят, что заберут его весы, потому что он нарушил какие-то распоряжения. Юноша знает, что это ложь. Полицейские вымогают деньги, но у него нет ни гроша. Офицер бьет нашего героя по лицу и оскорбляет его мертвого отца. В конце концов они уходят, забрав с собой весы и тележку. Юноша идет в город — жаловаться на полицейских. Однако чиновник, к которому он обращается, занят на встрече и не может его принять. Разъяренный, униженный, бессильный, наш герой уходит. Спустя какое-то время он возвращается с канистрой и, встав напротив мэрии, обливается бензином и поджигает себя.

В этой истории необычна только концовка. В Тунисе, да и во всем арабском мире, бессчетное количество бедных уличных торговцев. Взяточничество среди полицейских там тоже повсеместно, и люди ежедневно подвергаются унижениям, подобным тем, что описаны в нашей истории. И это не имеет значения ни для кого, кроме полицейских и их жертв.

То унизительное событие, о котором мы рассказываем, произошло 17 декабря 2010 года и побудило двадцатишестилетнего Мохаммеда Буазизи поджечь себя, а его самосожжение вызвало волну протестов. Полиция откликнулась на них с привычной жестокостью, но недовольство не утихало, только множилось. В надежде успокоить людей диктатор Туниса, президент Зин эль-Абидин Бен Али, навестил Буазизи в больнице.

Мохаммед Буазизи умер 4 января 2011 года. После его смерти народные волнения усилились. 14 января Бен Али сбежал, найдя себе роскошное пристанище где-то в Саудовской Аравии, чем и закончилась двадцатитрехлетняя клептократия.

Арабский мир завороженно наблюдал за тунисскими событиями. Протесты постепенно распространились на Египет, Ливию, Сирию, Иордан, Кувейт и Бахрейн. После трех десятилетий правления египетскому диктатору Хосни Мубараку пришлось покинуть свой пост. В других странах протесты переросли в бунты, бунты — в гражданские войны. Так началась «Арабская весна» — с одного-единственного бедняка, неотличимого от остальных, который подвергся издевательствам со стороны полиции. Точно такое же происходило и происходит со многими людьми, но уже, увы, не вызывает волнений.

Одно дело — посмотреть назад и прочертить причинно-следственную линию, как я сейчас сделал, связав Мохаммеда Буазизи со всеми событиями, в которые вылился его одиночный протест. Тому Фридману, как и многим другим экспертам, особенно хорошо удаются подобные реконструкции; к тому же он неплохо знает Ближний Восток, потому что сделал себе имя как журналист, работая корреспондентом New York Times в Ливане. Но даже Том Фридман, если бы оказался на месте событий тем фатальным утром, смог ли бы заглянуть в будущее и предсказать самосожжение, волнения, свержение тунисского диктатора и все, что за этим последовало? Конечно же, нет. Никто бы не смог. Возможно, учитывая свою осведомленность об этом регионе, Фридман бы отметил, что высокий уровень нищеты и безработицы, рост количества отчаявшейся молодежи, беспредел коррупции и безжалостность репрессий превращают Тунис и другие арабские страны в пороховые бочки, готовые вот-вот взорваться. Однако внимательный наблюдатель и за год до случившегося мог бы прийти к точно такому же выводу. И за два года. На самом деле нечто подобное о Тунисе, Египте и еще нескольких странах можно было говорить десятилетиями. Возможно, они и были пороховыми бочками, но не взрывались — до 17 декабря 2010 года, когда с одним из бедняков полицейские перешли всякие границы.

В 1972 году американский метеоролог Эдвард Лоренц написал статью с заголовком, приковывавшим внимание: «Предсказуемость: может ли бабочка, взмахнувшая крыльями в Бразилии, вызвать торнадо в Техасе?». За десять лет до этого Лоренц случайно обнаружил, что крошечные вариации в компьютерной имитации погодных условий (например, округление 0,506127 до 0,506) могут вызвать существенные изменения в прогнозах на отдаленное будущее. Это открытие вдохновило создание «теории хаоса»: в нелинейных системах, таких как атмосфера, даже маленькие изменения изначальных условий могут стремительно вырасти до огромных пропорций. Иными словами, говоря абстрактно, какая-нибудь бабочка в Бразилии действительно может взмахнуть крыльями и вызвать торнадо в Техасе — хотя, с другой стороны, целые полчища бразильских бабочек могут отчаянно махать крыльями всю свою жизнь и не породить ни малейшего ветерка на расстоянии нескольких миль. Конечно, Лоренц не имел в виду, что бабочка может оказаться причиной торнадо в том же смысле, в котором я окажусь причиной разбитого стакана, если стукну по нему молотком. Он имел в виду, что если бы эта конкретная бабочка в конкретный момент не взмахнула крыльями, то невообразимо сложный комплекс атмосферных явлений и реакций развернулся бы по-другому — и торнадо могло бы не быть, так же как могло бы не быть «Арабской весны», по крайней мере в той форме, в которой все случилось, если бы тем декабрьским утром в 2010 году полиция оставила в покое Мохаммеда Буазизи и разрешила ему продавать фрукты и овощи.

Эдвард Лоренц обратил внимание ученых на серьезную ограниченность предсказуемости, затронув тем самым глубоко философский вопрос. Веками считалось, что растущее количество знаний должно вести к большей предсказуемости; что поскольку реальность похожа на часы, пусть потрясающе огромные и сложные, но все-таки часы, — то чем лучше ученые станут разбираться, как они устроены, как крутятся их шестеренки, как функционируют пружины и гири, тем легче будет описать их действия детерминированными уравнениями и предсказать, что эти «часы» будут делать. В 1814 году французский математик и астроном Пьер-Симон Лаплас довел эту мечту до логического завершения:

Лаплас назвал свою воображаемую сущность демоном. Если бы демону было известно все о настоящем, думал Лаплас, он мог бы предсказать все в будущем. Он был бы всезнающим.

Однако Лоренц вылил на мечтателей ушат холодной воды. Если часы символизируют идеальную предсказуемость Лапласа, то их противоположность — облако Лоренца. Школьное естествознание учит, что облака образуются из испарений воды в соединении с частицами пыли. Это просто. Однако то, почему то или иное облако принимает ту или иную форму, зависит от сложного взаимодействия капель. Чтобы зафиксировать эти взаимодействия, разработчикам компьютерных моделей нужны уравнения, высокочувствительные к малейшим ошибкам сбора информации, из серии «эффекта бабочки». Так что, даже если узнать о формировании облаков все, что только можно, все равно не удастся предсказать форму, которую примет каждое из них. Можно только подождать и увидеть. Тут кроется одна из величайших иронических улыбок истории: в наши дни ученые знают гораздо больше, чем их коллеги столетие назад, и обладают гораздо большими мощностями для обработки данных, однако гораздо меньше верят в возможность абсолютной предсказуемости.

Это серьезная причина существования «скептической» части моего «я». Мы живем в мире, где действия одного практически бесправного человека могут вызвать волновой эффект, который распространится на весь мир — и в той или иной степени затронет всех нас. Женщина, живущая в пригороде Канзас-Сити, может думать, что Тунис — это вообще где-то на другой планете и ее жизнь никак с ним не связана; но если она выйдет замуж за штурмана ВВС, совершающего полеты из близлежащей базы Уайтмен, то с удивлением обнаружит, что действия одного никому не известного жителя Туниса привели к протестам, которые привели к бунтам, которые привели к свержению диктатора, которое привело к протестам в Ливии, которые привели к гражданской войне, которая привела к интервенции НАТО в 2012 году, которая привела к тому, что ее мужу теперь приходится уворачиваться от зенитного огня над Триполи. Такую цепь событий проследить легко. Другие связи вычислить сложнее, однако они повсеместны и касаются всех — начиная с цены бензина на ближайшей заправке и заканчивая массовыми сокращениями на соседнем предприятии. В мире, где бабочка в Бразилии может заменить солнечный техасский день на бушующий в городе торнадо, ошибочно считать, что кому-нибудь под силу заглянуть далеко в будущее.

Однако одно дело — признавать пределы предсказуемости, а другое — объявить все предсказания бессмысленным занятием. Давайте поближе посмотрим на день из жизни женщины, живущей в пригороде Канзас-Сити. В 6:30 утра она кладет документы в дипломат, садится в машину, едет привычным маршрутом в деловой центр города, на работу, и паркуется там. Как и каждое буднее утро, она входит в офисное здание с античными колоннами и статуями львов у дверей — Компанию по страхованию жизни Канзас-Сити. Сев за свой стол, женщина какое-то время работает с таблицами, в 10:30 участвует в селекторном совещании, несколько минут тратит на сайт «Амазона», до 11:50 отвечает на электронные письма. После этого она идет в итальянский ресторанчик пообедать с сестрой.

На жизнь этой женщины влияет множество непредсказуемых факторов: лотерейный билет в кошельке, «Арабская весна», которая привела к тому, что теперь ее муж летает над Ливией, подорожание бензина на пять центов за галлон из-за военного переворота в стране, о которой она даже не слышала. Но в той же или даже большей степени ее жизнь предсказуема. Почему она ушла из дома в 6:30? Потому что не хотела попасть в пробку. Или, иначе говоря, женщина предсказала, что позже попадет в пробку, и почти наверняка была права, потому что час пик очень легко спрогнозировать. Сидя за рулем, она постоянно предсказывала поведение других водителей: что на красный свет они остановятся на перекрестке, что будут ехать каждый по своей полосе и предупреждать о маневрах указателями поворота. Она ожидала, что люди, заявившие об участии в селекторном совещании, действительно примут в нем участие, — и не ошиблась. Она договорилась встретиться с сестрой в полдень, так как указанные на двери ресторана часы работы свидетельствовали, что он в это время будет открыт, а часы работы — надежный источник информации.

Подобным обыденным прогнозированием мы занимаемся постоянно — так же, как другие люди постоянно делают предсказания, которые определяют наши жизни. Когда сотрудница страховой компании включает утром компьютер, она немного увеличивает потребление электричества в Канзас-Сити, и то же самое делают остальные «рабочие пчелки». Коллективно они вызывают резкий подъем потребления электричества, причем примерно в одно и то же время каждое рабочее утро. Но для поставщиков электроэнергии это не проблема: они предсказывают суточные взрывы спроса и в соответствии со своими прогнозами распределяют нагрузку. Когда женщина заходит на «Амазон», сайт предлагает товары, которые могут ей понравиться: этот прогноз сделан на основе ее предыдущих приобретений, истории посещения других сайтов и множества прочих факторов. Вообще в интернете мы постоянно сталкиваемся с подобными предсказаниями: программы-поисковики персонифицируют результаты наших запросов, помещая то, что нам должно быть интереснее всего, на верхние строчки, но так ненавязчиво, что мы редко обращаем на это внимание. Наконец, взглянем на место работы нашей героини. Компания по страхованию жизни Канзас-Сити занимается прогнозированием инвалидности и смерти, причем весьма успешно. Конечно, точную дату своей смерти никому из нас знать не дано, однако люди, которые работают в этой компании, отлично представляют, какова примерная продолжительность жизни человека определенного пола и благосостояния. Эта компания была основана в 1895 году, и, если бы ее актуарии не были хорошими прогнозистами, она бы давным-давно обанкротилась.

В такой же или даже большей степени предсказуема и вся наша реальность. Я только что погуглил время завтрашних рассвета и заката в Канзас-Сити, штат Миссури, и узнал его точно, до минуты. Эти прогнозы надежны, будь они на завтра, послезавтра или пятьдесят лет вперед. То же самое касается приливов, затмений и лунных фаз — все это можно предсказать с помощью точных как часы научных законов, а аккуратность таких прогнозов удовлетворит и самого демона-предсказателя Лапласа.

Конечно, любой из вроде бы предсказуемых фактов может внезапно разлететься вдребезги. Хороший ресторан, скорее всего, будет открыт в заявленные на двери часы работы, но может оказаться и закрытым по какой угодно причине: менеджер проспал, случился пожар, ресторан обанкротился, в стране случилась пандемия или ядерная война, или же кто-то провел физический эксперимент, который случайно создал черную дыру, засосавшую в себя нашу Солнечную систему. То же касается всего остального. Даже прогнозы закатов и рассветов на пятьдесят лет вперед могут оказаться неверными, если в течение этих пятидесяти лет на Землю упадет гигантский метеорит и сдвинет ее с орбиты. Невозможно быть уверенным ни в чем, даже в смерти и налогообложении. Ведь существует не равная нулю возможность изобретения технологий, которые позволят загружать содержимое наших мозгов в компьютерную сеть хранения данных, или появления нового общества, настолько граждански активного и процветающего, что государство будет спонсироваться добровольными пожертвованиями.

Так на что же больше похожа реальность — на часы или на облако? И можно ли предсказать будущее или нет? Эти противопоставления — первые из множества ложных дихотомий, с которыми нам доведется столкнуться. Потому что мы живем в мире часов, облаков и целого клубка других метафор. Предсказуемость и непредсказуемость сложным образом сосуществуют в затейливо взаимопроникающих системах, которые образуют наши тела, наше общество и всю нашу Вселенную. Прогнозирование чего-либо зависит от того, что именно мы пытаемся предсказать, на какой отрезок времени и при каких обстоятельствах.

Давайте обратимся к области специализации Эдварда Лоренца. Прогнозы погоды на пару дней вперед в большинстве случаев вполне надежны, но, когда речь идет о трех, четырех, пяти днях, становятся все менее точными. Пытаясь заглянуть в будущее больше чем на неделю, мы с равным успехом можем пригласить в качестве консультанта играющую в дартс шимпанзе. Таким образом, сказать, что погода предсказуема, нельзя; можно только утверждать, что она предсказуема до определенной степени при определенных обстоятельствах. А при попытках дать более точное определение нужно быть очень осторожными. Вот, например, такая, казалось бы, простая вещь, как взаимоотношение времени и предсказуемости, вроде бы подчиняется правилу: чем дальше заглядывать в будущее, тем сложнее что-то увидеть, — однако есть и весьма значимые исключения из этого правила. Предсказание долгого «бычьего» рынка на бирже может принести большую выгоду, пока однажды не обернется разорением. А предсказание, что динозавры — верхняя ступень пищевой цепочки, было надежным на протяжении десятков миллионов лет, пока какой-то астероид не запустил катаклизм, открывший экологические ниши для крошечных млекопитающих, которые в конце концов эволюционировали в особей, пытающихся спрогнозировать будущее. Если не вспоминать о законах физики, то можно сказать, что универсальных констант не существует, а значит, отделение предсказуемого от непредсказуемого — сложная, практически невозможная работа.

Метеорологи знают об этом лучше, чем кто бы то ни было. Они постоянно делают прогнозы и проверяют их на точность; именно поэтому мы знаем, что прогнозы на день-два вперед обычно точны, а на восемь — не очень. По результатам анализа собственных предсказаний метеорологи корректируют свои представления, как работает погода, подправляют модели, которыми руководствуются, и пробуют снова. Прогноз, замер, исправление. Повторить. Идет непрестанный процесс пошагового улучшения, объясняющий, почему прогнозы погоды хороши и постепенно становятся все точнее. Однако у этого улучшения есть предел, потому что погода — классическая иллюстрация нелинейности. Чем дальше прогнозист пытается заглянуть, тем больше у хаоса возможностей взмахнуть крыльями бабочки и смести все ожидания. Увеличение вычислительной мощи компьютеров и усовершенствование моделей прогнозирования могут сдвинуть пределы предсказаний в чуть более отдаленное будущее, но постепенно прогресс замедляется и отдача от него скатывается к нулевым отметкам. До какой степени еще удастся улучшить результаты прогнозирования той же погоды? Никто не знает. Но представление о текущих границах наших возможностей — уже успех.

Во многих других важных областях приходится продвигаться буквально на ощупь, в темноте. Там прогнозисты понятия не имеют, насколько точны их предсказания на короткие, средние или длительные периоды, как не знают и того, можно ли в принципе их улучшить. Максимум, что у них есть, — смутные предположения. Дело в том, что процедура «прогноз — замер — исправление» результативна только в узких границах высокотехногенного прогнозирования. В частности, ей следуют макроэкономисты из некоторых банков, маркетологи и финансисты крупных компаний и аналитики опросов общественного мнения, такие как Нейт Сильвер. Чаще же всего бывает так, что прогнозы делают, но дальше с ними ничего не происходит. Их точность если и проверяется, то определенно не с той частотой и тщательностью, чтобы можно было делать какие-то выводы. Каковы причины этого? Самая распространенная — особенности спроса на такие прогнозы. Их потребители: правительства, бизнесмены, публика — не требуют свидетельств точности. Поэтому такие прогнозы никак не оценивают, а значит, и не исправляют. Но без исправлений не может быть никакого улучшения. Представьте себе мир, в котором люди любят бегать, но понятия не имеют, с какой скоростью бежит среднестатистический человек и какова максимальная скорость самого быстрого из них, потому что не установили основных правил: каждый бегун должен двигаться по своей дорожке, начинать забег после выстрела стартового пистолета, заканчивать после преодоления определенной дистанции. Также у них нет никаких судейских коллегий и статистики результатов по замерам времени. Каковы шансы, что беговая скорость в этом мире будет увеличиваться? Очень небольшие. Улучшают ли тамошние бегуны свой результат, бегают ли они со скоростью, на которую в принципе способен человек? Опять-таки — вряд ли.

«Меня поразило, как важны измерения для улучшения человеческого существования, — писал Билл Гейтс. — Можно достичь невероятного прогресса, если задать ясную цель и найти меру, которая будет вести прогресс по направлению к этой цели… Это может показаться элементарным, но просто поразительно, как часто это не делается — и как сложно сделать это правильно». Он прав в том, что нужно для достижения прогресса, и остается только удивляться, как редко нечто подобное осуществляется в прогнозировании. Даже первый, самый простой шаг — постановка ясной цели — и тот еще не был сделан.

Можно подумать, что цель прогнозирования — точно предвидеть будущее, но зачастую все на самом деле не так — или, по крайней мере, это не единственная цель. Иногда прогнозы делают для развлечения. Помните Джима Крамера с канала CNBC и его фирменное восклицание «Бу-у-уя!» или Джона Маклафлина, ведущего «Маклафлин груп», который орет на участников своей передачи, чтобы те предсказывали вероятность того или иного события «по шкале от нуля до десятки, где нуль — нулевая вероятность, а десять — метафизическая уверенность»? Иногда прогнозы делают, чтобы популяризировать какую-нибудь политическую программу или побудить людей к тем или иным действиям — именно так ведут себя активисты, когда предупреждают об ужасах, якобы грозящих нам, если мы не изменим своего мнения. Иногда прогнозы нужны, чтобы пустить пыль в глаза, — так делают банки, когда платят знаменитому умнику, чтобы тот составил для богатых клиентов прогноз мировой экономики в 2050 году. А некоторые прогнозы служат для того, чтобы успокоить публику, уверить ее в том, что все надежды оправданны и все будет происходить по ожидаемому сценарию. Особенно подобные прогнозы — когнитивный эквивалент погружения в теплую ванну — любят политики.

Такую мешанину целей мало кто осознает, и поэтому трудно даже начать работать над замерами и прогрессом. Вообще говоря, не похоже, чтобы вся эта запутанная ситуация хоть как-то улучшалась.

Но в то же время именно подобная стагнация — весомая причина моего оптимизма. Мы знаем, что множество областей, в которых нам хочется уметь предсказывать (политика, экономика, финансы, бизнес, технологии, повседневная жизнь), вполне поддаются прогнозированию — до определенной степени и при определенных обстоятельствах. Но очень многого мы пока не знаем. А для ученых незнание — это стимул, возможность совершить открытие. И чем больше мы не знаем, тем больше эта возможность. Благодаря же откровенно удивительному отсутствию энтузиазма в большинстве областей прогнозирования эта возможность просто огромна. Все, что нужно сделать, чтобы ею воспользоваться, — поставить четкую и точную цель и серьезно подойти к вопросам измерений.

Я занимался этим большую часть своей карьеры. Исследование, показавшее результат играющего в дартс шимпанзе, было первым этапом. Второй начался летом 2011 года, когда мы с моим партнером (по исследованиям и по жизни) Барбарой Меллерс запустили проект «Здравое суждение» (Good Judgment Project, GJP) и пригласили добровольцев присоединиться к нему с целью предсказания будущего. На наш призыв откликнулся Билл Флэк, а помимо него еще пара тысяч человек в первый год и тысячи в последующие четыре года. В итоге более двадцати тысяч любознательных непрофессионалов пытались выяснить, распространится ли в России волна протестов, рухнет ли цена на золото, закроется ли индекс Nikkei на отметке выше 9500, начнется ли война на Корейском полуострове, — искали ответы на множество вопросов, касающихся сложнейших мировых проблем. Варьируя экспериментальные условия, мы могли оценить, какие факторы улучшают прогноз, в какой степени и на какой период времени, а также можно было определить, как он уточнится, если наложить друг на друга лучшие методы. В таком изложении задача кажется простой, однако это не так. На самом деле получилась сложная программа, потребовавшая больших затрат сил и талантов мультидисциплинарной команды из Калифорнийского университета в Беркли и из Пенсильванского университета.

Несмотря на свою масштабность, GJP был лишь частью гораздо более крупного исследования, проспонсированного Агентством передовых исследований в сфере разведки (Intel-ligence Advanced Research Projects Activity, IARPA). Пусть пресное название не вводит вас в заблуждение: IARPA — это агентство, созданное в рамках разведывательного сообщества, которое отчитывается лично директору ЦРУ. Его задача — поддерживать смелые исследования, которые могут вывести работу американской разведки на новый качественный уровень. А большая часть работы американской разведки — предсказание глобальных политических и экономических тенденций. По грубым подсчетам, сейчас в Соединенных Штатах действует двадцать тысяч разведывательных аналитиков, занимающихся буквально всем: от несущественных загадок до глобальных вопросов, вроде вероятности тайного нападения Израиля на иранские ядерные установки и выхода Греции из еврозоны. Каково качество их работы? Сложно ответить, потому что разведывательное сообщество, как и многие другие предсказатели, никогда не стремилось тратить деньги на оценку точности получаемых прогнозов. Тому есть целый ряд причин, более или менее уважительных, и мы к ним еще вернемся. Пока же существенно то, что при огромной значимости такого прогнозирования для национальной безопасности мы мало что с уверенностью можем сказать о его качестве — и о том, оправдывают ли это качество многомиллиардные вложения и задействование двадцати тысяч человек. Чтобы изменить ситуацию, IARPA объявило турнир предсказателей: пять научных команд, возглавляемых лучшими экспертами в соответствующих областях, соревновались в создании точных прогнозов для сложных проблем, с которыми разведывательные аналитики сталкиваются каждый день. GJP был в числе участников. Каждая команда представляла собой исследовательский проект и могла использовать любые эффективные, по мнению ее членов, методы. Главным требованием было предоставление прогнозов в девять утра по Североамериканскому восточному времени каждый день с сентября 2011-го по июнь 2015 года. Благодаря тому что каждая команда отвечала на одни и те же вопросы в одно и то же время, турниру удалось обеспечить равные для всех условия и собрать богатую коллекцию информации о том, что, как и когда срабатывает. За четыре года IARPA поставила участникам около пяти сотен вопросов на тему разнообразных мировых событий. Временные рамки были ограничены сильнее, чем в моем предыдущем исследовании, — большинство прогнозов охватывали период от месяца до года вперед. В итоге набралось более миллиона индивидуальных суждений о будущем.

За первый год GJP обошел официальную контрольную группу на 60 %. За второй год — на 78 %. GJP оказался лучше своих соперников — Мичиганского университета и МТИ, причем с заметным отрывом, от 30 до 70 %, и обогнал даже профессиональных разведывательных аналитиков, имеющих доступ к секретной информации. По итогам двух лет результаты GJP настолько превосходили результаты его конкурентов, что IARPA рассталась с остальными командами.

Позже я углублюсь в детали; сейчас же хочу просто отметить два ключевых вывода этого исследования. Первый: дар предвидения существует на самом деле. Некоторые люди, вроде Билла Флэка обладают им в избытке. Они, конечно, не гуру и не оракулы, способные заглянуть на десятилетия в будущее, но у них есть реальный, измеримый талант прогнозировать то, как в течение трех, шести, двенадцати или восемнадцати месяцев могут развернуться важные события. Второй вывод касается того, почему прогнозисты так успешны. Суть не в том, кто они, а в том, что они делают. Предсказание — не загадочный дар, дающийся при рождении; это результат определенного хода мысли, сбора информации, уточнения своих представлений. Соответствующие мыслительные привычки может выработать и культивировать в себе любой умный, думающий, целеустремленный человек. Причем начать обучение не так уж сложно. Меня больше всего удивил совершенно неожиданный результат проведенного исследования — тот эффект, который оказывает на участников руководство, излагающее базовые принципы прогнозирования. Позже мы его рассмотрим и познакомимся с кратким его содержанием, данным в приложении в виде Десяти заповедей. Чтобы прочитать это руководство, нужен всего час; при этом оно улучшило точность предсказаний примерно на 10 % в течение всего турнирного года. Да, на первый взгляд, 10 % — довольно скромная планка, но ведь она была достигнута практически без дополнительных усилий. Не стоит забывать, что даже скромные улучшения предвидения, выработанные с течением времени, в сумме дают неплохой результат. Я говорил об этом с Аароном Брауном — автором книг, ветераном Уолл-стрит и главным менеджером по рискам AQR Capital Management, хедж-фонда с активами на сумму более 100 миллиардов долларов. «Разницу сложно заметить, потому что она не очень внушительна, — сказал он, — но, учитывая длительность эффекта, это разница между человеком, который постоянно выигрывает и зарабатывает этим себе на жизнь, и человеком, который неизменно терпит крах». Международная звезда покера, которую мы позже встретим на страницах этой книги, полностью бы с ним согласилась. Разница между корифеями и дилетантами, как она считает, в том, что корифеи видят разницу между ставкой 60 к 40 и ставкой 40 к 60.

И все-таки: если точность предвидения можно улучшить с помощью измерений и если получаемые в результате преимущества столь существенны, почему же измерения точности прогнозов не являются общепринятой практикой? По большей части ответ на этот вопрос лежит в области нашей психологии: мы убеждаем себя, что знаем то, о чем на самом деле понятия не имеем, — например, точный ли прогнозист Том Фридман. В главе 2 я подробно рассмотрю эту психологическую особенность. Она веками тормозила прогресс в медицине. Когда врачи наконец признали, что их опыт и восприятие — ненадежные средства оценки эффективности лечения, они обратились к научному тестированию — и только после этого медицина начала быстрыми шагами двигаться вперед. Та же самая революция должна произойти и в прогнозировании.

Осуществить ее будет непросто. Глава 3 расскажет, какие усилия нужно приложить, чтобы тестировать предсказания так же тщательно, как современные экспериментальные методы лечения. Это сложнее, чем может показаться. В конце восьмидесятых я разработал методологию и составил на тот момент самую большую аналитическую подборку политических прогнозов экспертов. Одним из ее результатов много лет спустя стал тот самый анекдот, который теперь вызывает у меня раздражение. Другое же открытие, совершенное в ходе моего исследования, не получило и десятой доли внимания, уделенного анекдоту, хотя заслуживает его гораздо больше: из всех экспертов одна группа действительно обладала хоть и скромной, но реальной способностью к предвидению. В чем же заключалась разница между «способными» экспертами и совершенно безнадежными, опустившими общий результат до уровня играющего в дартс шимпанзе? Дело не в каком-то мистическом даре, и не в доступе к информации, которой нет у других, и не в определенной совокупности воззрений — как раз мнения у них зачастую расходились очень широко, и не имело значения, что именно они думали. Важно то, как они думали.

Отчасти вдохновившись этим открытием, IARPA и запустила тот беспрецедентный турнир по предсказаниям. Глава 4 посвящена тому, как это происходило и как выявляли суперпрогнозистов. Почему они так хороши в своем деле? На этот вопрос отвечают главы 5–9. Когда знакомишься с этими людьми, сложно не заметить их выдающийся ум, и можно заподозрить, что все дело именно в интеллекте. Однако это не так. Суперпрогнозисты также отличаются математическими способностями. Как и у Билла Флэка, у многих есть степени в точных и естественных науках. Значит ли это, что секрет — в математике? Вновь ответ «нет». Даже дипломированные математики-суперпрогнозисты, делая предсказания, редко пользуются цифрами. А еще они в основном повернуты на новостях, отслеживают развитие мировых событий и постоянно обновляют свои прогнозы, поэтому возникает соблазн объяснить их успех бесконечными часами, потраченными на изучение информации. Это тоже будет ошибкой.

Суперпрогнозирование действительно требует определенного уровня интеллекта, математических способностей и знаний о том, что происходит в мире, однако этим требованиям, вероятно, соответствует любой человек, который читает серьезные книги о психологических исследованиях. Так что же тогда поднимает прогнозирование на уровень «супер»? Как и в случае с экспертами из ранней моей работы, суть — в том, как думает прогнозист. Я еще рассмотрю это подробнее, но если говорить в двух словах, то, чтобы стать суперпрогнозистом, необходимо мышление, отличающееся внимательностью, открытостью, любопытством и — прежде всего — самокритикой. Также требуется умение сосредотачиваться. Тип мышления, вырабатывающий повышенную проницательность, не может сформироваться безо всяких усилий. Только целеустремленный человек может пользоваться им более-менее регулярно; именно поэтому наши исследования демонстрируют, что самый главный параметр результативности в данном случае — постоянное стремление к самосовершенствованию.

В последних главах я разрешу кажущееся противоречие между необходимостью трезвых суждений и эффективным руководством, отвечу на два самых серьезных вызова моему исследованию и завершу свою работу — что логично для книги о прогнозировании — рассуждениями о том, что день грядущий нам готовит.

Впрочем, возможно, вы считаете, что все это безнадежно устарело. В конце концов, мы живем в эпоху невероятно мощных компьютеров, неподвластных пониманию алгоритмов и Больших данных. Что же касается изучаемого мной прогнозирования, то в его основе лежит субъективный фактор — размышления и суждения живых людей. Не пора ли прекратить заниматься догадками?

В 1954 году блистательный психолог Пол Мил написал небольшую книгу, вызвавшую значительный резонанс. В ней анализировались двенадцать исследований, согласно которым хорошо информированные эксперты, предсказывавшие, добьется ли студент учебных успехов или вернется ли заключенный, условно отпущенный на свободу, обратно в тюрьму, в своих прогнозах оказывались не так точны, как простые автоматизированные алгоритмы, подытоживавшие объективные данные (итоги теста на способности или записи о поведении в тюрьме). Заявление Мила расстроило многих экспертов, но и последующие исследования — на данный момент их проведено уже более двухсот — показали, что в большинстве случаев статистические алгоритмы точностью превосходят субъективные суждения, а в той горстке исследований, где это не так, играют вничью. Учитывая, что алгоритмы, в отличие от субъективных суждений, — это быстрый и дешевый способ прогнозирования, ничья засчитывается за их выигрыш. Теперь уже вывод неоспорим: если у вас есть надежный статистический алгоритм, используйте его.

Этот вывод никогда не угрожал царствованию субъективных суждений, потому что мы очень редко располагаем надежными алгоритмами для решения конкретной проблемы. Непрактично заменять математикой старый добрый мыслительный процесс — и в 1954-м, и даже сейчас.

Однако потрясающий прогресс в области информационных технологий свидетельствует, что мы приближаемся к историческому перелому в отношениях человечества и машин. В 1997 году созданный на базе IBM компьютер Deep Blue обыграл шахматного чемпиона Гарри Каспарова. В наши дни имеющиеся в продаже шахматные программы могут обыграть любого человека. В 2011 году суперкомпьютер IBM Watson обошел чемпионов телевикторины Jeopardy! Кена Дженнингса и Брэда Раттера. Для инженеров, создававших Watson, это была гораздо более сложная задача, но они с ней справились. Сейчас уже вполне возможно представить себе соревнование по прогнозированию, в котором суперкомпьютер разгромит как суперпрогнозистов, так и суперумников. После этого люди, конечно, будут и дальше делать прогнозы — но, как случилось с участниками Jeopardy!, мы будем наблюдать за ними исключительно ради развлечения.

Я поговорил об этом с главным инженером Watson Дэвидом Феруччи. У меня не было сомнений, что Watson без проблем выдаст ответ на вопрос о настоящем и будущем — например, «Как зовут двух российских политических лидеров, которые обменялись должностями за последние десять лет?», — однако мне хотелось узнать мнение Дэвида о том, сколько времени пройдет, прежде чем Watson или кто-то из его цифровых потомков сможет ответить на вопрос «Обменяются ли два российских политических лидера должностями в ближайшие десять лет?».

В 1965 году эрудит Герберт Саймон считал, что всего через двадцать лет наступит эпоха, когда машины смогут делать «любую работу, которую могут делать люди». Но тогда вообще часто высказывали подобные наивно-оптимистические мысли, и это одна из причин, по которой Феруччи, работающий в области искусственного интеллекта уже тридцать лет, более осторожен в подобных оценках. Он отметил, что компьютерная наука гигантскими шагами движется вперед и способность машин отслеживать тенденции заметно растет. А их обучение, в сочетании с растущим взаимодействием «человек — машина», которое подпитывает учебный процесс, обещает еще более впечатляющий прогресс в будущем. «Это одна из экспоненциальных кривых, и мы сейчас все еще находимся у ее основания», — сказал Феруччи.

Но все-таки есть огромная разница между вопросом «Как зовут двух российских политических лидеров, которые обменялись должностями за последние десять лет?» и вопросом «Обменяются ли два российских политических лидера должностями в ближайшие десять лет?». Первый вопрос — исторический факт, компьютер может его найти. Второй требует от компьютера высказать обоснованные предположения относительно намерений Владимира Путина, характера Дмитрия Медведева и динамики российской политики, а затем объединить эту информацию в личное мнение. Люди проводят подобный анализ постоянно, но это далеко не просто. Человеческий мозг — удивительный инструмент, раз способен выполнять такие невероятно сложные задания. Даже если учитывать стремительный прогресс компьютеров, они еще не скоро освоят тот тип предсказаний, которым занимаются суперпрогнозисты. И Феруччи вообще не уверен, что мы когда-нибудь увидим под стеклом в Смитсоновском институте человеческую особь с табличкой «субъективное суждение».

Машинам все лучше удается «подражать человеческому мнению» и, соответственно, предсказывать поведение, но «между подражанием мнению и его осмыслением, а также выработкой собственного есть разница», говорит Феруччи. Эта ниша всегда будет занята человеческим суждением. В прогнозировании, как и в других областях, мы будем наблюдать, как от человеческого суждения постепенно отказываются, к отчаянию белых воротничков, но будем встречать и все больше случаев синтеза — как, например, в «шахматах свободным стилем», когда люди и компьютеры соревнуются командами. Люди будут пользоваться несомненной силой компьютеров — но периодически их обыгрывать. В результате должна получиться комбинация, которая может (иногда) превосходить как людей, так и машины. Переосмысляя дихотомию «человек против машины», можно сказать, что комбинация Гарри Каспарова и компьютера Deep Blue может оказаться более плодотворной, чем исключительно человеческий или исключительно компьютерный подходы. Феруччи считает, что если что-то и устареет, то это гуру-модель, которая многие политические дебаты превращает в возню в песочнице: «Я противопоставляю вашим аргументам Пола Кругмана мои контраргументы Ниала Фергюсона и атакую вашу статью Тома Фридмана моим блогом Брета Стивенса». Но он видит свет в конце этого длинного темного тоннеля. Феруччи считает, что будет все более странным следовать советам людей, которые не основываются ни на чем, кроме собственного мнения. Человеческая мысль окружена психологическими западнями — факт, который начали широко признавать только последние пару десятилетий, — «поэтому я хочу, чтобы эксперт-человек работал в паре с компьютером, преодолевая человеческие когнитивные ограничения и предрассудки». Если Феруччи прав — а я думаю, так и есть, — нам нужно будет объединить компьютеризированное прогнозирование с субъективными суждениями. Поэтому настало время отнестись серьезно и к тому, и к другому.