(Не)совершенная случайность. Как случай управляет нашей жизнью Млодинов Леонард
Работу Петти иногда рассматривают в качестве предвестника классической экономики{157}. Петти считал, что мощь государства зависит от числа и характера его субъектов, ее и отражающих, поэтому в своем анализе вопросов государственного значения он прибегнул к статистике. К анализу Петти подошел с типичных для тех времен позиций — с точки зрения правящего класса, для которого остальные члены общества представляли собой лишь объекты воздействия. Рассуждая о распространении чумы, Петти указал на следующее: деньги следует выделять на профилактику заболевания. Сохранение людских жизней означает сохранение важного фонда, накопленного обществом: мужчины и женщины, достигшие зрелого возраста, способны дать больше, нежели любой другой самый прибыльный капитал. А вот к ирландцам Петти не был так уж милосерден. Например, он пришел к такому выводу: жизнь англичанина с экономической точки зрения представляет собой большую ценность, чем жизнь ирландца, поэтому принудительное переселение всех ирландцев (за исключением немногочисленных пастухов) будет только способствовать процветанию Британии. Однако оказалось, что своим собственным богатством Петти был обязан все тем же ирландцам: в 1650-х гг. ему, в качестве врача сопровождавшему войска вторгшихся в Ирландию англичан, было поручено описать военные трофеи. Он же, описав добычу, прихватил себе немалую ее долю, что сошло ему с рук{158}.
Если согласиться с Петти, который считал, что численность и рост населения отражают качество управления в стране, то выходит, что отсутствие приемлемого метода оценки численности населения затрудняет и оценку методов управления. Самые известные подсчеты Граунта касались как раз этой области — в частности, населения Лондона. Из бюллетеней смертности Граунт знал и о числе новорожденных. Поскольку он в общих чертах представлял себе коэффициент рождаемости, то смог высчитать число женщин репродуктивного возраста. А исходя из этого, вывел общее число семей и, уже из своих наблюдений за лондонскими семьями, отличавшимися средними размерами, вычислял население города. У него получилось 384 000 человек, хотя до него считалось, что население Лондона равно 2 млн. Удивил Граунт и следующим выводом: рост населения происходит в основном за счет переселения из соседних областей, а вовсе не благодаря естественному воспроизводству, способу более медленному, и что, несмотря на все ужасы чумы, численность населения, снижавшаяся во времена самых страшных эпидемий, потом в течение двух лет неизменно восстанавливалась. Кроме того, Граунту обычно приписывают публикацию первого бюллетеня продолжительности жизни, содержавшего систематически распределенные данные, который в наше время широко используется различными организациями — от страховых компаний до Всемирной организации здравоохранения, — заинтересованными в сведениях о продолжительности жизни населения. Из бюллетеня продолжительности жизни можно узнать о том, сколько человек из ста предположительно доживут до того или иного возраста. К данным Граунта (колонка под названием «Лондон, 1662») я добавил колонки, показывающие те же данные для некоторых стран уже в наши дни{159}.
Дополненная таблица бюллетеня продолжительности жизни Граунта.
В 1662 г. Граунт опубликовал результаты своей аналитической работы, издав книгу «Наблюдения естественного и политического характера, основанные на бюллетенях смертности». Год спустя он был избран членом Королевского общества. Затем, в 1666 г., когда случился Великий лондонский пожар, во время которого выгорела большая часть города, Граунт лишился своей лавки. Вдобавок ко всему его обвинили в том, что он якобы способствовал ее разрушению, — распорядился, чтобы остановили подачу воды как раз перед тем, как пламя разгорелось. На самом же деле Граунт обратился к людям, тушившим огонь, уже после пожара. Однако после этого обвинения имя Граунта исчезло из списков членов Королевского общества. Через несколько лет Граунт умер от гепатита.
В 1667 г. французы, беря пример с англичан, пересмотрели свое законодательство, введя обязательное составление бюллетеней смертности; пошли они на это по большей части после изучения работы Граунта. За французами последовали и другие европейские страны. К XIX в. статистики по всей Европе только тем и занимались, что собирали для органов управления данные, к примеру, переписи населения, представлявшие собой «лавину цифр»{160}. Граунт имел целью показать: выводы о населении как едином целом можно сделать, основываясь на небольшой выборке данных по этому населению. Однако хотя Граунт и другие предпринимали героические усилия, пытаясь рассматривать информацию с позиций применения простой логики, большая часть тайн была раскрыта только с появлением изобретений Гаусса, Лапласа и других, живших уже в XIX — начале XX вв.
Термин statistics[13] пришел в английский язык из немецкого — слово Statistik[14] было упомянуто в переводе книги 1770 г. «Всеобщее начальное образование по Билфилду»: «наука под названием статистика изучает политическое устройство всех современных государств в известном нам мире»{161}. К 1828 г. понятие это развилось, и в «Американском словаре английского языка» Уэбстера статистика получила следующее определение: «собрание фактов, имеющих отношение к состоянию общества, людям в пределах нации или страны, их здоровью, продолжительности жизни, внутренней экономике, искусству, собственности и политике, состоянию страны и т. д»{162}. Эта область вобрала в себя и методы Лапласа, пытавшегося расширить сферу применения математического анализа, не ограничиваясь звездами и планетами, а включив еще и вопросы повседневной жизни.
Нормальное распределение описывает то, каким образом многие явления варьируют вокруг центрального значения, которое представляет собой их наиболее вероятный исход; в своем труде «Опыт философии теории вероятностей» Лаплас заявлял: эта новая математическая дисциплина может быть применена при оценке свидетельских показаний, расчете процента браков, начислении страховых взносов. Однако к моменту выхода последнего издания «Опыта» Лапласу было уже больше шестидесяти, поэтому развивал его идеи ученый помоложе. Им был Адольф Кетле, родившийся в Генте, Фландрия, 22 февраля 1796 г{163}.
Кетле занялся исследованиями вовсе не потому, что его живо интересовали законы, по которым существует общество. Диссертация Кетле, за которую он в 1819 г. получил в Гентском университете первую степень доктора, касалась теории конических сечений — темы из геометрии. Далее Кетле заинтересовался астрономией и около 1820 г. активно поддержал движение за основание новой обсерватории в Брюсселе, где и преподавал. Кетле был человеком амбициозным и наверняка рассматривал обсерваторию как ступеньку на пути к основанию научной империи. Шаг был дерзкий, не в последнюю очередь потому, что Кетле плохо знал астрономию и совсем не умел обращаться с обсерваторией. Но, видимо, он сумел настоять на своем, потому что средства выделили не только на обсерваторию, но и на поездку Кетле в Париж, где он в течение нескольких месяцев ликвидировал пробелы в знаниях. Оказалось, что деньги были потрачены не зря: Королевская обсерватория Бельгии существует до сих пор.
В Париже Кетле увлекся темой хаотичности в жизни и резко сменил направление своих интересов. Его роман со статистикой начался с того, что он познакомился с выдающимися французскими математиками, среди которых оказались Лаплас и Фурье, и под руководством последнего начал изучать статистику и вероятность. Под конец у Кетле, хотя он и узнал все тонкости обращения с обсерваторией, появилась другая цель — использование математических методов астрономии применительно к социологическим данным.
Вернувшись в Брюссель, Кетле принялся собирать и анализировать демографические данные и вскоре остановился на отчетности по преступности, которую французское правительство начало публиковать в 1827 г. В двухтомном труде «О человеке и развитии его способностей, или Опыт социальной физики», вышедшем в 1835 г., Кетле напечатал погодовую сводку убийств, совершенных во Франции в период с 1826 по 1831 гг. Он заметил: число убийств из года в год почти не менялось, как и соотношение убийств, совершаемых разными способами: с помощью пистолетов, мечей, ножей, тростей, камней, режущих и колющих инструментов, пинков и ударов, удушения, утопления и поджога{164}. Кроме того, Кетле проанализировал смертность с точки зрения возраста, географического местоположения, времени года, рода деятельности, а также изучил случаи смертей в госпиталях и тюрьмах. Он просмотрел статистические данные по утонувшим, сошедшим с ума и умершим насильственной смертью. И обнаружил статистические закономерности, просматривая случаи самоубийств путем повешения в Париже и количество браков в Бельгии между женщинами за шестьдесят и мужчинами за двадцать.
Подобные исследования проводились и до Кетле, однако Кетле сделал с цифрами нечто большее, чем просто изучил средние значения, — он внимательно присмотрелся к тому, каким образом данные отклоняются от среднего значения. И всюду находил нормальное распределение: в предрасположенности к преступлению, браку и самоубийству, в высоте роста американских индейцев, в размерах грудной клетки шотландских солдат (на данные обмеров 5 738 солдат он наткнулся в старом номере «Эдинбургского журнала по медицине и хирургии»). Что касалось данных по росту 100 тыс. молодых французов призывного возраста, то в отклонениях от нормального распределения он также обнаружил определенные закономерности. Если изобразить данные по числу призывников и данные по их росту в виде графика, то колоколообразная кривая получится искаженной: слишком мало новобранцев, чей рост превышал 158 см, зато тех, чей рост оказался чуть меньше, в качестве компенсации наблюдалось в избытке. Кетле счел, что разница — около 2 200 лишних «коротышек» — получилась в результате мошенничества или, мягко говоря, те, чей рост оказался ниже 158 см, были освобождены от службы.
Десятилетия спустя великий французский математик Пуанкаре воспользовался методом Кетле, чтобы поймать нечистого на руку булочника, который обвешивал покупателей. Пуанкаре, каждый день покупавший буханку свежего хлеба, решил взвесить буханки и заметил: в среднем они весят 950 г, а не обозначенный в прейскуранте 1 кг. Стоило Пуанкаре пожаловаться властям, как ему стали продавать буханки большего веса. Но Пуанкаре все равно не отпускало ощущение, будто хлеб его «не кошерный». И вот он с терпением, какое присуще только ученым великим или же с приличным стажем, принялся взвешивать буханки: каждый день в течение года. Да, теперь по весу буханки в среднем приблизились к 1 кг; однако если булочник в самом деле давал Пуанкаре первую попавшуюся буханку, число буханок большего веса и меньшего веса, которые должны быть у булочника — об этом я говорил в главе 7 — должно сократиться в соответствии с колоколообразной кривой закона ошибок. Вместо этого Пуанкаре обнаружил слишком мало буханок меньшего веса и избыток буханок большего веса. Из чего сделал вывод: булочник продолжал свое дело, просто теперь, стремясь усыпить бдительность Пуанкаре, продавал ему буханки побольше. Полиция вновь навестила булочника-мошенника, который, судя по словам свидетелей, оказался совершенно не готов к такому визиту и, по-видимому, дал слово исправиться{165}.
Кетле наткнулся на полезное открытие: характер распределения случайностей настолько надежен, что в определенных социологических данных его искажение может быть воспринято как свидетельство правонарушения. В наше время подобным образом анализируют данные, слишком обширные для анализа времен Кетле. В последние годы такое «статистическое выслеживание» распространилось, возникло даже новое направление — судебная экономика, — самым известным примером которой является изучение статистической информации с целью выявления компаний, проводящих свои опционные гранты задним числом. Идея проста: компании предоставляют опционные гранты — право покупки акций — позже по цене этих акций на дату предоставления права — в качестве поощрения менеджеров. Если гранты проводятся задним числом, на дату особенно низкой стоимости акций, менеджеры соответственно получают максимальные доходы. Ловко придумано, однако тайное исполнение этой придумки выливается в нарушение законодательства по ценным бумагам. Кроме того, остаются статистические «отпечатки пальчиков», которые уже привели к раскрытию подобной практики в десятке крупных компаний{166}. В менее известном случае Джастин Вулферс, экономист из бизнес-школы Уортона, обнаружил свидетельства мошенничества в результатах более 70 тыс. баскетбольных игр, сыгранных между колледжами{167}.
Вулферс обнаружил аномальность, сравнивая форы лас-вегасских букмекеров с истинными исходами игр. Когда одна команда является фаворитом, букмекеры предлагают форы, чтобы привлечь примерно одинаковое число ставок на обе команды. Предположим, что баскетбольную команду Калифорнийского технологического посчитали лучше команды Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (что до спортивных фанатов колледжа, то да, так оно и было в 1950-х гг.). Чем заключать пари с неравномерным распределением, букмекеры могли предложить ставки с равными шансами на победу, однако выплачивать только в том случае, если, к примеру, Калифорнийский технологический выигрывал у Калифорнийского университета с перевесом в 13 и более очков.
Хотя форы устанавливаются букмекерами, на самом деле они зависят от тех, кто делает ставки, поскольку букмекеры выстраивают свою «линию» так, чтобы уравновесить спрос. (Букмекеры зарабатывают на марже, которую закладывают в свои прогнозы, поэтому им выгодно, чтобы по каждому участнику соревнования получалась равная сумма ставок — таким образом, они не остаются в накладе при любом исходе игры.) Чтобы определить, насколько умело оценивают обе команды те, кто делает ставки, экономисты используют число, называемое ошибкой прогнозирования — оно представляет собой разницу между преимуществом команды-фаворита и форой букмекера. Может показаться неудивительным, что ошибка прогнозирования, будучи ошибкой определенного типа, распределяется в соответствии с принципом нормального распределения. Вулферс обнаружил, что ее среднее — 0, то есть форы не стремятся ни переоценить, ни недооценить команды, и их среднее отклонение равно 10,9 очкам маржи победы. (При изучении футбольных игр профессиональных команд получился сходный результат: среднее — 0 и среднее отклонение — 13,9 очков.){168}
Когда Вулферс изучил подмножество игр, которые включали явных фаворитов, он обнаружил нечто поразительное: слишком мало игр, в которых явные фавориты выигрывали со счетом чуть большим, чем фора, и неожиданно много игр, в которых фаворит выигрывал со счетом чуть меньшим. Что снова возвращает к аномальности Кетле. И, как и Кетле с Пуанкаре, Вулферс сделал вывод о мошенничестве. Свой анализ он строил следующим образом: даже сильнейшему игроку трудно преодолеть фору, однако если команда является явным фаворитом, игрок, не ставя под угрозу шансы команды на победу, может снизить темп в достаточной мере, чтобы команда не преодолела фору. Таким образом, если нечистоплотные игроки на тотализаторе задумают жульничество, результатом окажутся те самые искажения, обнаруженные Вулферсом. Доказывает ли работа, проделанная Вулферсом, что в случае определенного процента баскетбольных игр между колледжами игроки брали взятки? Нет, но, как говорит Вулферс, «не должно быть такого, чтобы ситуация на игровом поле отражала ситуацию в игровых заведениях Лас-Вегаса». И вот что еще любопытно: в недавних опросах Национальной студенческой спортивной ассоциации 1,5% игроков признались: они знают товарищей по команде, кто «соглашается брать деньги за плохую игру»{169}.
Кетле не ставил перед собой цели найти применение своим идеям в судебных расследованиях. Он метил выше: разобраться с помощью принципа нормального распределения в природе людей и общества. Кетле писал: если сделать 1 тыс. копий статуи, копии окажутся разными из-за ошибок в измерениях и самой работе резчика, и эти отклонения будут подчиняться закону ошибок. Он утверждал: если разнообразие физических признаков у людей подчиняется все тому же закону, напрашивается вывод: мы представляем собой несовершенные копии прообраза. Кетле назвал этот прообраз l'homme moyen, то есть «средний человек». Он подозревал, что и для человеческого поведения существует шаблон. Может, менеджер большого универмага и не определит с уверенностью, прикарманит ли недавно взятая на работу чудаковатая кассирша приглянувшийся ей флакончик элитных духов «Chanel Allure», однако он знает: в розничной торговле потери товаров год от года держатся примерно на уровне 1,6%, причем раз за разом от 45% до 48% от этих потерь приходятся на долю краж со стороны персонала{170}. Кетле писал, что преступления «сродни отчислениям по финансовой смете, которые совершаются с ужасающей регулярностью»{171}.
Кетле признавал, что l'homme moyen был бы разным для разных культур и что он менялся бы с изменением социальных условий. Именно эти изменения, а также их причины и стремился изучить Кетле. «Человек рождается, растет и умирает в соответствии с определенными законами, — писал он, — и законы эти до сих пор еще не изучены»{172}. Ньютон стал отцом современной физики, сформулировав ряд законов, управляющих Вселенной. Видя перед собой пример Ньютона, Кетле жаждал создать новую «социальную физику», которая описывала бы законы поведения человека. По аналогии Кетле выходило: как объект, не будучи потревожен, продолжает двигаться, так и общество при неизменных социальных условиях не меняется. Ньютон описывал, как в результате воздействия физических сил объект отклоняется от движения по прямолинейной траектории; Кетле тоже искал законы поведения человека, описывающие, как социальные силы влияют на общество. Например, Кетле считал, что существенная разница в доходах и большие колебания цен ответственны за преступность и социальные волнения, а вот устойчивый уровень преступности говорит о состоянии равновесия, которое изменяется с изменением основополагающих причин. Недавним примером изменений в социальном равновесии, случившихся после террористического акта 11 сентября 2001 г., может служить следующее: люди стали бояться самолетов, предпочтя передвигаться на машинах. Их страх привел к тому, что смертность на дорогах увеличилась по сравнению с результатами прошлого года на 1 тыс. случаев — что называется, неявные потери теракта{173}.
Однако одно дело верить в существование социальной физики, и совсем другое — описать ее. Кетле понял: в случае с истинной наукой теории можно исследовать экспериментальным путем — помещая людей в различные ситуации и оценивая их поведение. Поскольку это невозможно, Кетле сделал вывод, что социология более походит на астрономию, нежели на физику: социологические исследования строятся на основе пассивных наблюдений. Таким образом, пытаясь раскрыть законы социальной физики, Кетле изучал временные и культурные изменения, происходящие с l'homme moyen.
Идеи Кетле были восприняты другими учеными, особенно во Франции и Великобритании. Один физиолог даже зашел так далеко, что собрал из писсуара в мужском туалете при железнодорожной станции образцы мочи людей разных национальностей с тем, чтобы выделить свойства «среднеевропейской мочи»{174}. В Британии у Кетле был ученик, уверовавший в его идеи с особенным энтузиазмом — Генри Томас Бокль, состоятельный человек, шахматист и историк, более известный своим многотомным трудом «История цивилизации в Англии», отличавшимся смелостью замысла. К несчастью, в 1861 г., остановившись во время путешествия в Дамаске, сорокалетний Бокль заболел тифом. Ему советовали местного врача, однако он, узнав, что врач — француз, отказался, в результате чего умер. Бокль не закончил свой труд. Однако успел написать два тома; в первом история представлялась с точки зрения статистики и была основана на работе Кетле. Труд Бокля тут же получил признание. Он распространился по всей Европе, вышли переводы на французский, немецкий, русский. Дарвин читал труд Бокля, и Альфред Рассел Уоллес читал, а Достоевский — даже дважды{175}.
Несмотря на популярность произведения Бокля, вердикт истории был таков: в математических изысканиях Кетле оказалось больше смысла, нежели в изысканиях социальной физики. Во-первых, не все то, что происходит в обществе, особенно в мире финансов, соответствует нормальному распределению. Например, если бы доходы от показа фильма распределялись нормально, большинство фильмов приносили бы некий средний доход, а две трети доходов от всех фильмов оставались бы в пределах среднего отклонения. Однако в кинематографическом бизнесе 20% фильмов приносят 80% доходов. Такие сферы деятельности, которые развиваются за счет хитов, хотя и совершенно непредсказуемы, повинуются совсем иному распределению, такому, для которого понятия «среднее» и «среднее отклонение» ничего не значат ввиду отсутствия «типичного» производства, а мегахитовые выбросы, которые в обычной сфере деятельности бывают раз в несколько сот лет, тут происходят неизмеримо чаще{176}.
Да, Кетле обошел своим вниманием распределения другой вероятности, однако обиднее то, что ему не удалось осуществить свое намерение — значительно продвинуться в попытках раскрыть законы и силы, которым он отдал столько сил и времени. Поэтому в конце концов непосредственное влияние Кетле на социальные науки оказалось весьма скромным, однако его наследие невозможно переоценить, оно имело далеко идущие последствия. И не для социальных наук, а для наук естественных, где его подход к толкованию порядка в большом количестве случайных событий вдохновил многих ученых и послужил толчком к созданию революционного труда, трансформировавшего способ мышления и в биологии, и в физике.
Именно двоюродный брат Чарльза Дарвина применил статистический анализ в биологии. В 1840 г. Фрэнсис Гальтон, человек, располагавший временем, поступил в кембриджский Тринити-Колледж{177}. Поначалу он изучал медицину, но затем по совету Дарвина занялся математикой. Ему было двадцать два, когда отец умер, в результате чего Фрэнсис унаследовал немалое состояние. Гальтону никогда не приходилось зарабатывать себе на жизнь, и он, оставаясь любителем, занялся наукой. Особенно его интересовали измерения. Он измерял человеческие головы, носы, руки и ноги, количество суетливых движений, которые слушатели совершали во время лекций, степень привлекательности девушек на улице (лондонские девушки получили самые высокие баллы, самые низкие оказались у девушек из шотландского Абердина). Он измерял характерные особенности отпечатков пальцев — потом, в 1901 г., эту практику распознавания по отпечаткам пальцев взяли на вооружение в Скотленд-Ярде. Он даже высчитал продолжительность жизни правителей и священников, которая оказалась такой же, как и у людей другого положения и рода деятельности, из чего Гальтон заключил: молитва в этом отношении не дает никаких преимуществ.
В своей книге 1869 г. под названием «Наследственность таланта. Законы и последствия» Гальтон написал: часть людей, выстроенных по росту, должна со временем сохранить практически то же соотношение, а принципу нормального распределения подчиняется не только рост, но и прочие физические признаки: окружность головы, размер мозга, вес серого вещества, количество мозговых нитей и так далее. Однако на этом Гальтон не остановился. Он верил, что и характер человека также задается наследственностью и, как и физические черты, подчиняется принципу нормального распределения. Согласно Гальтону, мужчины не «равны как ячейки общества, [не] каждый из них имеет право голоса и прочее»{178}. Гальтон утверждал: около 250 мужчин из каждого миллиона наследуют исключительные способности к тому или иному занятию и в результате добиваются в своей области значительных успехов. (Поскольку во времена Гальтона женщины не работали, для них он такой анализ не проводил.) Основываясь на этих идеях, Гальтон основал новую науку и назвал ее евгеникой: от греческих eu (хороший) и genos (рождение). Спустя годы принципами евгеники воспользовались совершенно разные люди в совершенно разных целях. Термин и некоторые концепции Гальтона переняли нацисты, однако нет никаких свидетельств тому, что сам Гальтон одобрил бы их кровавые замыслы. Он стремился найти способ, с помощью которого можно было бы улучшить человеческую породу посредством селекционного отбора.
Большая часть главы 9 посвящена выяснению причин, по которым простое причинно-следственное толкование Гальтоном успеха казалось таким привлекательным. Однако в главе 10 мы увидим, что из-за великого множества предсказуемых и случайных препятствий, которые нужно преодолеть, чтобы справиться с задачей любой сложности, связь между способностями и исполнением вовсе не такая прямая, чтобы идеи Гальтона ее объясняли. В последние годы психологи обнаружили: в плане достижения успеха способность преодолеть трудности не менее важна, чем наличие таланта{179}. Вот почему эксперты часто говорят о «правиле десяти лет», подразумевая, что для большинства занятий требуется как минимум десять лет напряженного труда, чтобы добиться значительных результатов. При мысли о том, что огромное значение имеет не только наличие врожденных способностей, но и прилагаемые усилия, в конце концов, удача, кто-то может и приуныть. Однако я смотрю на это совсем иначе: пусть наше генетическое «лицо» и не поддается контролю, мы можем прилагать усилия ровно в той степени, в какой считаем нужным. Да и с удачей все не так безнадежно: путем большого числа повторений мы можем повысить свои шансы на успех.
Какими бы ни были плюсы и минусы евгеники, исследования Гальтона в области наследственности привели к открытию двух математических понятий, которые являются центральными в современной статистике. Первое открытие Гальтон совершил в 1875 г., после того, как раздал семи друзьям пакетики со стручками душистого горошка. Каждый друг получил семена одинакового размера и веса, а вернул Гальтону семена уже следующих урожаев. Гальтон измерил семена: в среднем диаметр семян, уродившихся от мелких горошин, был больше, чем диаметр родителей. Позднее, подключив данные из лаборатории, основанной им в Лондоне, Гальтон заметил то же самое и в отношении роста уже людей: родителей и детей. Этот феномен — когда группа крайних результатов сопровождается результатами, которые в среднем менее экстремальны, — Гальтон назвал регрессией к среднему.
Вскоре Гальтону стало ясно: процессы, не подпадающие под определение регрессии к среднему, в конце концов выходят из-под контроля. Например, предположим, что сыновья высоких отцов в среднем будут такими же высокими, как и их отцы. Поскольку рост каждого разнится, некоторые сыновья окажутся выше. А теперь представим следующее поколение, и предположим, что сыновья более высоких сыновей, внуки, тоже в среднем такие же высокие, как и их отцы. Некоторые из них также будут выделяться ростом по сравнению с отцами. Таким образом, из поколения в поколение самые высокие будут становиться все выше и выше. Однако благодаря регрессии к среднему этого не происходит. То же самое можно сказать и о врожденных умственных способностях, художественном таланте или способности ловко бить по мячу в гольфе. Очень высоким родителям не следует ожидать таких же высоких детей, очень умным родителям не стоит ожидать, что их отпрыски будут семи пядей во лбу, а многочисленные Пикассо и Тайгеры Вудсы[15] зря понадеются на то, что их прямые потомки сравняются с ними своим гением. С одной стороны, у очень приземистых родителей могут родиться высокие дети, так что те из нас, кто не может похвастать блестящим умом или не умеет рисовать, вполне могут надеяться на исправление этих недостатков в следующих поколениях.
Через объявления Гальтон привлекал испытуемых в свою лабораторию, где проводил измерения: роста, веса, даже некоторых костей. Его целью было найти определенный метод, позволявший вычислять данные детей, основываясь на данных их родителей. На одном из графиков Гальтона были показаны данные по росту родителей и детей. Если, скажем, рост всегда был одним и тем же, получалась аккуратная прямая, поднимавшаяся под углом в 45 градусов. Если же это соотношение в целом сохранялось, однако индивидуальные данные отличались, возникал пунктир выше и ниже прямой. Таким образом, график Гальтона демонстрировал наглядно не только общее отношение между ростом родителей и детей, но и то, до какой степени это отношение сохранялось. Что является вторым важным открытием и вкладом в статистику: определение математического показателя, описывающего это отношение. Гальтон назвал этот показатель коэффициентом корреляции.
Коэффициент корреляции — это число между 1 и 1; если оно приближается к ±1, две переменные связаны между собой линейно; 0 же означает отсутствие связи. Например, данные показывают: наедаясь в «Макдоналдсе» на 1 тыс. калорий раз в неделю, человек поправляется на 4,5 кг в год, а съедая 1 тыс. калорий дважды в неделю, на 9 кг. И так далее. Коэффициент корреляции в таком случае равен 1. Если по какой-то причине каждый, наоборот, терял бы этот вес, коэффициент корреляции был бы равен 1. А если бы данные о прибавке в весе и его потере были бы разбросаны по всему графику и не зависели от потребления еды, коэффициент равнялся бы 0. В наше время понятие «коэффициент корреляции» — одно из самых широко употребимых в статистике. К примеру, оно используется для того, чтобы проследить связь между количеством выкуренных сигарет и раковых заболеваний, расстоянием звезд от Земли и скоростью, с которой они удаляются от нашей планеты, баллами, получаемыми студентами по унифицированным тестам, и доходом в семьях этих студентов.
Труд Гальтона имел значение не только благодаря своей непосредственной важности, но еще и потому, что подвиг на дальнейшие исследования в области статистики, в результате чего наука быстро развивалась и крепла. Важную роль тут сыграл Карл Пирсон, ученик Гальтона. Ранее в этой главе я упоминал множество различных типов данных, которые распределяются в соответствии с принципом нормального распределения. Однако когда мы имеем дело с ограниченным количеством данных, кривая нормального распределения совершенной формы никогда не получится. В период становления статистики ученые, чтобы определить, действительно ли данные распределяются в соответствии с принципом нормального распределения, поступали очень просто: строили график и смотрели, какой получается кривая. Однако каким образом можно выразить количественно точность соответствия? Пирсон изобрел метод, называемый проверкой по критерию хи-квадрат, с помощью которого можно определить верность своего предположения относительно действительного соответствия набора данных распределению. В июле 1892 г. Пирсон провел в Монте-Карло эксперименты, заключавшиеся в точном повторении действий Джаггера{180}. В одном эксперименте у Пирсона, как и у Джаггера, выпадавшие числа не соответствовали распределению, какому должны были соответствовать, выдавай рулеточное колесо действительно случайные результаты. В другом эксперименте Пирсон выяснял, сколько пятерок и шестерок выпадает за 26 306 подбрасываний двенадцати костей. И обнаружил, что распределение не такое, какое было бы в вероятностном эксперименте с идеальной косью — то есть в таком эксперименте, в котором вероятность пятерки или шестерки при одном броске была бы равна 1 из 3, или 0,3333. Однако соответствие наблюдалось, если вероятность пятерки или шестерки была 0,3377 — то есть, если кость не была идеальной. В случае с рулеткой игра могла быть сфальсифицированной, однако у костей отклонения могли быть обусловлены неточностями при изготовлении, каковые, как настаивал мой друг Моше, всегда присутствуют.
В наше время проверка по критерию хи-квадрат применяется во многих случаях. Предположим, что вместо испытаний с привлечением костей вы решите провести испытания с тремя пачками из-под хлопьев на предмет их привлекательности для потребителя. Если у потребителей нет предпочтений, можно ожидать, что около 1 из 3 выскажутся за каждую из пачек. Как мы убедились, на практике результаты редко когда распределяются с такой равномерностью. Проведя проверку по критерию хи-квадрат, вы определите, насколько вероятно, что пачка-победитель получит больше голосов в результате потребительских предпочтений, нежели простой случайности. Так же предположим, что исследователи одной фармацевтической компании проводят эксперимент: испытывают два способа лечения, используемые для предупреждения резкого отторжения трансплантанта. Они могут прибегнуть к проверке по критерию хи-квадрат, чтобы определить, существует ли статистически значимая разница между результатами. Или же предположим, что перед открытием нового автосалона руководитель финансовой службы компании по прокату автомобилей ожидает, что 25% клиентов потребуются автомобили среднего класса, 50% — малолитражки и 12,5% — автомобили средней категории и «других». Когда начинают поступать данные о продажах, проверка по критерию хи-квадрат может помочь руководителю быстро проверить: правильны ли его предположения или же новый салон нетипичен и стоит переориентироваться в соответствии со спросом.
Через Гальтона работа Кетле проникла в биологию. Однако внесла она оживление и в физику: Джеймс Максвелл и Людвиг Больцман, двое из основателей статистической физики, черпали свое вдохновение из теорий Кетле. (Как и Дарвин с Достоевским, о теориях они прочитали в книге Бокля.) В конце концов, если грудные клетки 5 738 шотландских солдат идеально распределяются в виде кривой нормального распределения, а среднегодовой пробег 200 млн водителей из года в год варьирует в пределах каких-то 160 км, не нужно быть Эйнштейном, чтобы догадаться: 10 септиллионов или около того молекул в литре газа могут продемонстрировать некоторые любопытные закономерности. Хотя, по правде говоря, все-таки нужно быть Эйнштейном, чтобы наконец убедить научное сообщество в необходимости нового подхода к физике. Альберт Эйнштейн сделал это в 1905 г., том самом, когда опубликовал свою первую работу по относительности. И хотя этот труд Эйнштейна мало известен массам, в статистической физике он произвел революцию. И в научной литературе на эту работу Эйнштейна потом ссылались чаще, чем на любую другую его работу{181}.
Работа Эйнштейна 1905 г. по статистической физике имела своей целью объяснение феномена, называемого броуновским движением. Феномен получил свое название по имени Роберта Броуна, ботаника, специалиста мирового класса по микроскопии и человека, который, как считается, первым внятно описал клеточное ядро. Броун неуклонно преследовал цель: с помощью наблюдений открыть источник жизненной силы, этот загадочный фактор, благодаря которому, как считалось в то время, объект наделялся свойствами живого существа. Искания Броуна были обречены на неудачу, но однажды, в июне 1827 г., ему показалось, что он достиг цели.
Наблюдая в лупу за цветочной пыльцой, Браун обратил внимание: гранулы пыльцы как будто двигаются{182}. Хотя пыльца и является источником жизни, сама по себе она не живой организм. Однако сколько Броун ни смотрел, движение не прекращалось — гранулами как будто двигала некая таинственная энергия. Это движение не было намеренным, наоборот, оно походило на случайное. Взволнованный Броун поначалу решил было, что он наконец-то у цели — чем еще могла быть эта энергия как не энергией, порождающей саму жизнь?
В процессе экспериментов, которые Броун со всем тщанием ставил последующие несколько месяцев, он заметил: тот же самый тип движения наблюдается и среди самых разных частичек органической природы, помещенных в виде взвеси в воде и иногда в джине: разлагающихся волокон телятины, паутины, «черной от лондонской пыли», даже собственной мокроты. А затем последовал смертельный удар, сведший на нет столь желанную интерпретацию открытия, — Броун распознал движение, в котором участвовали и неорганические частички: асбест, медь, висмут, сурьма, марганец. Ему стало ясно, что наблюдаемое им движение не связано с понятием об источнике жизни. Истинная причина броуновского движения, как выяснится, — та же сила, которой подчиняются закономерности человеческого поведения, подмеченные Кетле, — сила не физическая, а очевидно, обусловленная принципом случайности. К сожалению, Броун не дожил до тех времен, когда феномену дали объяснение.
Основа для понимания броуновского движения была заложена в последующие десятилетия после работы Броуна — Больцманом, Максвеллом и другими. Вооруженные теориями Кетле, они создали новую область — статистическую физику, прибегнув к математически подкрепленной вероятности и статистике, — чтобы объяснить, каким образом свойства жидкостей происходят из движения (тогда гипотетического) атомов, их составляющих. Еще несколько десятилетий идеи ученых не находили отклика. У некоторых коллег были возражения по части математических выкладок. Другие возражали, поскольку в то время никому еще не удавалось увидеть атом, и ни у кого не было уверенности, что это когда-либо произойдет. Однако физики в большинстве своем практики, поэтому самым большим препятствием на пути к приятию объяснения было следующее: хотя теория и воспроизводила некоторые уже известные законы, ничего нового она не давала. Так продолжалось до 1905 г. — уже и Максвелла давно не было в живых, и Больцман, находясь в состоянии уныния, вскоре покончил самоубийством, — когда Эйнштейн воспользовался новорожденной теорией, чтобы с невероятной подробностью объяснить точный механизм броуновского движения{183}. Необходимость статистического подхода к физике никогда больше не подвергнется сомнению, а идея о том, что вещество состоит из атомов и молекул, окажется той самой базой, на которой возникнут современнейшие технологии, а также одной из важнейших во всей истории физики.
Как мы узнаем из главы 10, случайное блуждание молекул в жидкости можно рассматривать в качестве своеобразной метафоры наших жизненных путей, поэтому стоит уделить работе Эйнштейна еще немного времени. На атомарном уровне движение молекул воды выглядит хаотичным. Молекулы перемещаются то туда, то сюда, движутся по прямой лишь до столкновения с другой молекулой. Как я уже писал в прологе, такой тип движения, при котором в различных точках направление произвольно меняется, часто называют «походкой пьяного» — вполне очевидное название для каждого, кому случалось перебрать мартини (математики и вообще ученые из числа трезвенников называют это движение «случайным блужданием»). Согласно атомарной теории, частички, плавающие в жидкости, постоянно бомбардируются молекулами жидкости; если это так, то можно ожидать, что они будут смещаться в разных направлениях. Однако в связи с картиной броуновского движения возникают два затруднения. Первое: молекулы слишком легки, чтобы сдвинуть с места видимые плавающие частички. Второе: молекулярные столкновения случаются гораздо чаще, нежели наблюдаемые смещения от якобы столкновений. Гениальность Эйнштейна объясняется уже тем, что он догадался: эти два вопроса взаимоисключающи; хотя столкновения происходят очень часто, из-за того, что молекулы очень легкие, отдельные столкновения невидны. Лишь по чистой случайности — тут приходит на ум сравнение с рекордным годом бейсболиста Роджера Мариса — наблюдаются видимые смещения. Когда Эйнштейн произвел математические подсчеты, он обнаружил: несмотря на хаотичность на уровне наблюдений в микроскоп, существует предсказуемая связь между такими факторами, как размер, число, скорость молекул, и наблюдаемой частотой и амплитудой смещений. Поначалу Эйнштейн связал новые, измеримые результаты со статистической физикой. Возможно, это покажется исключительно техническим достижением, но на самом деле это огромная победа: большая часть того упорядоченного, что мы наблюдаем в природе, скрывает под собой невидимую беспорядочность и, следовательно, может быть понята лишь с помощью правил случайности. Как написал Эйнштейн:
Возникает невероятное ощущение, когда осознаешь единство совокупности феноменов, которые кажутся совершенно далекими от истинности при прямом на них взгляде{184}.
В математическом анализе Эйнштейна нормальное распределение опять же играет ключевую роль, восходя еще на одну ступеньку славы в истории развития науки. Случайное блуждание тоже стало одним из основополагающих, а вскоре и одним из самых изучаемых процессов в природе. По мере того, как ученые разных областей знаний начали признавать статистический подход к изучению совершенно оправданным, они увидели следы случайного блуждания практически везде: в полетах москитов, рыскающих в поисках пищи на просторах вырубленных африканских джунглей, в химических реакциях при производстве нейлона, в образовании пластмасс, в движении свободных квантовых частиц, а также цен на акции, даже в эволюции разума на протяжении миллиардов лет. В главе 10 мы рассмотрим влияние случайности на наш собственный жизненный путь. Однако, как мы вскоре убедимся, хотя в случайных изменениях и присутствуют упорядоченные структуры, они не всегда наполнены смыслом. Важно разглядеть смысл там, где он есть, но и не менее важно не пытаться выудить его оттуда, где его нет. Непросто избавиться от иллюзии наличия смысла в случайных структурах. Об этом речь в следующей главе.
Глава 9
ИЛЛЮЗИЯ ЗАКОНОМЕРНОСТИ И ЗАКОНОМЕРНОСТЬ ИЛЛЮЗИЙ
В 1848 г. две девочки, Маргарет и Кейт Фокс, услышали странный шум, будто кто-то стучит или передвигает мебель. Ходили слухи, что в их доме живут приведения. Известно{185}, что Кейт тогда решила пощелкать пальцами — вдруг призрак повторит за ней. Или стуком сообщит, сколько ей лет. Он сделал и то, и другое. В течение последующих дней сестры с матерью и соседями придумали код, чтобы общаться со стукачом (простите за невольный каламбур). Они пришли к выводу, что это дух коммивояжера, убитого несколькими годами ранее, еще до того, как они поселились в доме. Так появился современный спиритизм — представление о том, что мертвые могут общаться с живыми. В начале 50-х гг. XIX в. Соединенные Штаты и Европу охватила мода на спиритические сеансы, в ходе которых духи давали ответы при помощи стука, а также на схожее по принципу столоверчение. В сеансе участвовала группа людей: они садились вокруг стола, клали на него руки и ждали. Если общение происходило посредством стука, то через некоторое время они слышали стук, при столоверчении стол начинал наклоняться Или передвигаться, иногда увлекая за собой сидящих. Воображение рисует серьезных бородатых господ в долгополых сюртуках и дам в кринолинах: широко раскрытыми от изумления глазами они следят за тем, как их руки двигаются вместе со столом.
Столоверчение стало настолько популярным, что летом 1853 г. ученые взялись изучать это явление. Группа врачей заметила: за то время, пока участники молча сидели, среди них возникало безотчетное согласие в отношении направления движения стола{186}. Когда же внимание спиритуалистов отвлекали, единство ожидания среди них не сформировывалось — стол не двигался. Во время другого опыта создавали такие условия, при которых одна половина участников полагала, что стол будет двигаться налево, а другая — направо; стол снова остался на месте. Врачи пришли к выводу, что «движение было вызвано мышечным действием, по большей части неосознанным». Подробно данный вопрос изучал физик Майкл Фарадей, один из создателей электромагнитной теории, изобретатель электродвигателя и выдающийся экспериментатор{187}. Фарадей первым обнаружил, что описанное явление имело место даже тогда, когда в сеансе участвовал только один человек. Затем, прибегнув к помощи «в высшей степени уважаемых» и опытных медиумов, он провел серию своеобразных, сложных экспериментов, доказавших: движение рук сидящих за столом во время сеанса предшествовало движению стола. В дальнейшем Фарадей создал прибор, который тут же оповещал спиритуалистов, если их руки начинали двигаться. Он обнаружил, что «как только {прибор} размещали перед самым убежденным {участником}, власть {иллюзии} исчезала, и происходило это только потому, что спиритуалистов заставляли осознать свои действия»{188}.
Как и врачи, Фарадей пришел к выводу: сидящие неосознанно тянули и толкали стол. Возможно, движение начиналось с хаотичных подергиваний. Затем на определенном этапе участники сеанса усматривали в этой беспорядочности некую закономерность, которая усиливала их сбывшееся ожидание, когда руки подопытных следовали, как им казалось, за столом. Ценность своего прибора Фарадей видел в «корректирующем влиянии на сознание медиума»{189}. Он доказал: человеческое восприятие возникает не в результате объективных факторов, а благодаря воображению{190}.
Восприятие требует воображения, поскольку данные, с которыми люди сталкиваются, никогда не являются полными и однозначными. Например, по мнению большинства, получить самое достоверное доказательство события — значит увидеть его собственными глазами, и в суде свидетельские показания очевидца имеют наибольшее значение. Однако если вас попросят предъявить суду видеозапись такого же качества, как и необработанные данные с сетчатки человеческого глаза, судья просто не поймет, что же вы пытаетесь продемонстрировать. Во-первых, на изображении будет слепое пятно в том месте, где зрительный нерв соединяется с сетчаткой. Во-вторых, в поле человеческого зрения имеется лишь небольшая зона с хорошей четкостью изображения. Она ограничена углом зрения приблизительно в один градус вокруг центра сетчатки, а ее площадь шириной с большой палец, каким мы его видим на расстоянии вытянутой руки. За пределами данной зоны четкость изображения существенно падает. Компенсируя это, мы постоянно перемещаем взгляд, таким образом, в поле более высокой резкости попадают все части объекта, который мы хотим рассмотреть. Таким образом, последовательность необработанных данных, передаваемых в мозг — это нечеткое изображение с сильной зернистостью и слепым пятном. К счастью, мозг получает изображение с обоих глаз и достраивает его, исходя из того, что расположенные рядом зоны подобны и способны дополнять друг друга{191}. В результате — по крайней мере, до тех пор, пока не скажутся возраст, травма, заболевание или чрезмерное увлечение алкоголем — пребывающий в безмятежном неведении человек питает иллюзию, будто у него острое, четкое зрение.
Люди избирают кратчайший путь и прибегают к помощи воображения, чтобы заполнить пробелы в данных не-визуального характера. Как и в случае с визуальной информацией, на основании неточных и неполных сведений мы делаем выводы и приходим к заключению, что наша «картинка» отчетлива и достоверна. Но так ли это на самом деле?
Разработав методы статистического анализа, ученые смогли оградить себя от ложных закономерностей и решить, поддерживает ли ряд наблюдений гипотезу или, напротив, мнимое подтверждение случайно. Например, когда ученому-физику нужно определить, являются ли показания суперколлайдера значимыми, он не рассматривает все графики в поисках столкновений частиц, которые выделяются на уровне помех, а применяет математические методы. Один из этих методов — оценка статистической значимости — был разработан в 20-е гг. XX в. Р.А. Фишером, одним из величайших статистиков. Также он известен вспыльчивым характером и враждой со своим коллегой Карлом Пирсоном, одним из основателей статистики; противостояние было настолько ожесточенным, что Фишер еще долгое время нападал на своего заклятого врага после кончины того в 1936 г.
Чтобы проиллюстрировать идеи Фишера, предположим, что студент в ходе эксперимента по экстрасенсорному восприятию предсказывает, как упадет монета. Если студент почти всегда прав, мы можем выдвинуть гипотезу, что он предсказывает осознанно, например, благодаря своим экстрасенсорным возможностям. С другой стороны, если студент оказывается прав приблизительно в половине случаев, это говорит о том, что он просто-напросто угадывает. Но что если данные оказываются где-то посередине или их недостаточно? В какой момент мы примем гипотезу либо откажемся от нее? Это и выясняется с помощью оценки статистической значимости: формальной процедуры, позволяющей оценить вероятность того, что наши наблюдения соответствуют действительности, если данная гипотеза верна. Если вероятность невелика, мы отклоняем гипотезу. Если высока — мы ее принимаем.
Предположим, мы настроены скептически и исходим из того, что студент не может заранее знать, как упадет монета. Допустим, во время эксперимента он несколько раз предсказывает правильно. Рассмотренные в главе 4 методы позволят вычислить вероятность того, что студент угадывает по чистой случайности. Если он верно предсказывал то, как упадет монета, так часто, что вероятность его исключительного везения составляет, скажем, всего 3%, мы отклоняем гипотезу о том, что он всего-навсего угадывал. На языке оценки статистической значимости это означает, что уровень значимости отказа от гипотезы — 3%, имея в виду, что в 3% случаев данные ввели нас в заблуждение. 3%-ный уровень значимости — это очень даже неплохо, и средства массовой информации, ухватившись за описанный эксперимент, раструбили бы о доказанности существования экстрасенсорных способностей. Все же те из нас, кто не верит в сверхъестественные силы, сохранили бы скептический настрой.
Приведенный пример демонстрирует важное положение: даже если данные значимы на, скажем, 3%, тестируя 100 человек, не являющихся экстрасенсами, на наличие сверхъестественных способностей или 100 недейственных препаратов на эффективность, вы должны быть готовы к тому, что несколько человек проявят экстрасенсорные способности или некоторые лекарства проявят себя как действенные. Вот одна из причин, по которой результаты политических выборов или медицинских исследований, особенно не отличающихся масштабностью, противоречат данным предварительных опросов или более ранних исследований. И все же оценка статистической значимости и другие подобные методы являются большим подспорьем для ученых, особенно когда у тех есть возможность проводить широкомасштабные контролируемые исследования. В быту мы не проводим такие эксперименты, да и подсознание наше статистическим анализом не занимается, вместо этого мы полагаемся на инстинкт. Как-то оказалось, что приобретенная мной печь-камин фирмы «Викинг» — исключительное барахло, и случайно я узнал, что у одной моей знакомой сложилось ровно такое же впечатление. Тогда я стал предупреждать друзей, чтобы они не покупали товары этой марки. Когда, летая рейсами «Юнайтед эрлайнс», я несколько раз наткнулся на стюардесс, более раздражительных, чем на рейсах других авиакомпаний, я стал выбирать других перевозчиков. Располагая небольшим количеством данных, я инстинктивно вывел закономерность.
Иногда подобные закономерности имеют значение, иногда — нет. В обоих случаях тот факт, что наше восприятие закономерностей в повседневных ситуациях обладает в равной степени и большой убедительностью и высокой субъективностью, имеет под собой подоплеку. Данный факт предполагает некоторую относительность, то есть, как доказал Фарадей, у каждого свое представление о действительности. Например, в 2006 г. издание «The New England Journal of Medicine» обнародовало результаты исследования, на проведение которого было потрачено 12,5 млн. долларов. В исследовании приняли участие пациенты с диагнозом «остеоартрит коленного сустава». По итогам было выявлено, что комплекс биологически активных добавок с аминоглюкозой и хондроитином так же неэффективен в качестве болеутоляющего, как и плацебо. Тем не менее один именитый врач никак не мог расстаться с этим убеждением и продолжал настаивать на пользе добавок. Свои выводы он озвучил в выступлении по радио, убеждая слушателей в возможной пользе подобного лечения таким примером: «У врача моей жены есть кот, и жена говорит, что этот кот утром просто не может встать без небольшой дозы аминоглюкозы и хондроитинсульфата»{192}.
При более внимательном рассмотрении мы обнаружим, что в современном обществе многие расхожие мнения основаны, как и столоверчение, на общепринятых иллюзиях. В то время как в главе 8 рассматривалось, с какой поразительной регулярностью происходят случайные события, теперь мы подойдем к вопросу с другой стороны: проанализируем, каким образом события, на первый взгляд имеющие явную причину, могут на самом деле оказаться результатом случайности.
Человеку свойственно выискивать в событиях модели и приписывать им значения. Канеман и Тверский проанализировали множество методов быстрой оценки характера данных и принятия решения в условиях неопределенности. Они назвали такие методы «сокращенными эвристическими процедурами». В целом, эвристические процедуры полезны, но, как и наш способ обрабатывать визуальную информацию иногда приводит к зрительным иллюзиям, так и эвристические процедуры могут иногда приводить к систематическим ошибкам. Канеман и Тверский назвали такие ошибки «ошибками предвзятости». Все мы пользуемся эвристическими процедурами, и все страдаем от ошибок предвзятости. Если зрительные иллюзии мало что значат в нашей повседневной жизни, то ошибки предвзятости играют важную роль в принятии решений. Поэтому в конце XX в. появилось направление, изучающее, каким образом человеческий разум воспринимает случайность. Ученые пришли к выводу, что «у людей смутное представление о случайности, они не способны распознать и осознанно воспроизвести ее»{193}, и, что хуже всего, мы постоянно недооцениваем роль случая в нашей жизни и принимаем решения, которые нам явно не пойдут на пользу{194}.
Представьте некую последовательность событий. Это могут быть квартальные дивиденды или ряд удачных или неудачных свиданий, организованных сайтом знакомств. В обоих случаях, чем длиннее последовательность или чем большее количество последовательностей вы анализируете, тем выше вероятность, что обнаружится любая закономерность, какую только можно себе вообразить, причем исключительно случайно. На самом деле, для последовательности «хороших» или «плохих» кварталов или удачных или неудачных свиданий вообще не требуется причина. Прекрасный пример привел математик Джордж Спенсер-Браун: в случайной последовательности 10 в степени 1 000 007 нулей и единиц следует ожидать по меньшей мере 10 непересекающихся подпоследовательностей 1 млн. следующих друг за другом нулей{195}. Представьте бедолагу, который натолкнулся на одну из этих цепочек, пытаясь использовать случайные числа в каких-нибудь научных целях. Его компьютерная программа генерирует сначала 5 нулей подряд, потом 10, 20, 1000, 10000, 100000, 500000. Будет ли он прав, если отошлет программу назад и потребует вернуть деньги? Какова будет реакция ученого, раскрывшего только что купленную таблицу случайных чисел и увидевшего, что все числа в ней — нули? Идея Спенсера-Брауна заключалась в том, что существует разница между случайным процессом и результатом такого процесса, который кажется случайным. Компания «Apple» столкнулась с подобной проблемой в связи с методом случайной тасовки, который она изначально применяла в своих плеерах «iPod»: истинная случайность приводила к повторам, поэтому, когда пользователи слышали подряд одну и ту же песню или песни одного и того же певца, они считали, что тасовка дала сбой. Тогда компания сделала эту функцию «менее случайной, чтобы она воспринималась как более случайная», — как сказал основатель компании Стив Джобс{196}.
Философ Ганс Рейхенбах одним из первых стал изучать восприятие случайных моделей. В 1934 г. он заметил: те, кто не имел опыта в определении вероятности, с трудом распознают случайную последовательность событий{197}. Рассмотрим распечатку результатов последовательности 200 бросков монеты, где X — это решка, а О — это орел:
ooooxxxxoooxxxooooxxooxoooxxxooxxoooxxxxoooxooxoxoooooxooxoooooxxooxxxoxxoxoxxxxoooxxooxxoxooxxxooxooxoxoxxoxoooxoxooooxxxxoooxxooxoxxoooxoooxxoxooxxooooxooxxxxooooxxxoooxoooxxxxxxooxxxooxooxoooooxxxx
Можно с легкостью обнаружить в приведенных данных закономерность — например, четыре О, за которыми идут четыре X, и ряд из шести X ближе к концу. Согласно математической теории случайностей, такие ряды вполне можно ожидать в результатах 200 произвольно выбранных бросков. И все же многим это кажется удивительным. В итоге, когда за последовательностью X и О стоят не результаты бросков монеты, а некие события, влияющие на жизнь, люди ищут весомые причины возникновения этих закономерностей. Когда ряд О обозначает достижения вашего любимого спортсмена, вы охотно верите комментатору, который убедительно вещает об удачной полосе в карьере игрока. И когда X и О обозначают ряд провалившихся один за другим фильмов кинокомпаний «Парамаунт» и «Коламбия Пикчерз», все понимающе кивают, потому что бульварная пресса уже назвала ту, которая способна заинтересовать зрителей во всем мире.
Много усилий затрачивается на изучение моделей случайного успеха на финансовых рынках. Например, есть много доказательств того, что динамика котировок акций случайна или близка к случайной, а без доступа к внутренней информации и с учетом затрат на заключение сделок или управление инвестиционным портфелем вы не сможете заработать ни на каких отклонениях от произвольности{198}. Тем не менее на Уолл-стрит есть давняя традиция привлекать экспертов-аналитиков, чья средняя зарплата в конце 90-х гг. XX в. составляла порядка 3 млн долларов{199}. Чем же занимаются эти аналитики? По результатам исследования 1995 г., из двенадцати самых высокооплачиваемых «суперзвезд Уолл-стрит», приглашенных деловым изданием «Барронс», чтобы те за ежегодным круглым столом дали рекомендации по игре на рынке, восемь совпали лишь в прогнозе средне-рыночной доходности{200}. Из исследований 1987 и 1997 гг. стало ясно: акции, рекомендованные аналитиками в телевизионном шоу «Неделя Уолл-Стрит», показали гораздо худшую динамику, сильно отстав от средних значений по рынку{201}. Проанализировав 153 информационных бюллетеня, ученый из Гарвардского института экономических исследований не обнаружил «никаких весомых доказательств того, что существуют способности удачно подбирать объект для инвестиций»{202}.
Только по воле случая некоторые аналитики и паевые инвестиционные фонды непрестанно демонстрируют впечатляющий успех. И хотя многочисленные исследования доказывают, что былые удачи на рынке не гарантируют хорошие результаты в будущем — так как в большинстве своем они случайны, — все же многие согласны платить за рекомендации брокеров или опыт управляющих паевыми инвестиционными фондами. Многие, в том числе и компетентные инвесторы, именно по этой причине покупают паи в фондах с непомерной комиссией за управление. Когда группа сообразительных студентов из бизнес-школы Уортона получила гипотетические 10 тыс. долларов и информационные проспекты четырех индексных фондов, оперирующих индексами компаний из списка 500, составляемого «Стэндард энд Пурз», в большинстве случаев студенты не смогли выбрать фонды с самой низкой комиссией{203}. Ежегодно выплачивая дополнительный 1% в сумме комиссии за управление, мы год за годом уменьшаем свой пенсионный фонд на одну треть или даже половину, так что сообразительные студенты не проявили особой сообразительности.
Само собой разумеется (и пример Спенсера-Брауна это подтверждает), что если долго ищешь, обязательно найдешь того, кто благодаря одной лишь удаче в самом деле смог предсказывать будущее с потрясающей точностью. Если вы предпочитаете примеры из реальной жизни математическим выкладкам с невообразимым количеством случайных чисел, предлагаю в качестве примера историю, произошедшую с экономическим обозревателем Леонардом Коппеттом{204}. В 1978 г. Коппетт обнародовал свою систему, заявив, что с ее помощью можно в конце января каждого года определять, вырастет или упадет фондовый рынок за данный календарный год. На тот момент он уже опробовал ее: по его словам, получились верные прогнозы за последние одиннадцать лет{205}. Разумеется, случайно наткнуться на систему подбора объекта инвестиций реально, но будет ли она действенной? Система Коппетта действенна: она позволила верно оценивать рынок по индексу промышленных акций Доу-Джонса одиннадцать лет подряд, с 1979 по 1989 гг., дала сбой в 1990 г., а потом снова удачно прогнозировала рынок вплоть до 1998 г. Но хотя предсказания Коппетта подтверждались восемнадцать из девятнадцати лет, я с уверенностью заявляю: профессионализм тут ни при чем. Почему? Потому что Леонард Коппетт был обозревателем в «Спортинг Ньюз», и его система основывалась на результатах Суперкубка по футболу. Как только выигрывала команда из Национальной футбольной лиги, Коппетт предсказывал рост рынка. Как только выигрывала команда из Американской футбольной лиги, Коппетт предсказывал падение. Исходя из этой информации, мало кто станет спорить, будто Коппетту просто везло. И все же, если бы он исходил из иных предпосылок — и не раскрыл свой метод, — его бы провозгласили самым талантливым аналитиком со времен Чарльза Доу.
Для сравнения приведем историю человека по имени Билл Миллер, у которого имелись реальные заслуги. Годами Миллер был непобедим и его, в отличие от Коппетта, сравнивали с Джо Димаджио, который выиграл пятьдесят шесть игр подряд, а также с Кеном Дженнингсом, победившим в телешоу «Своя игра» семьдесят четыре раза. Но сравнения эти неудачны в одном: победная серия ежегодно приносила Миллеру больше денег, чем получили остальные от череды выигрышей за всю свою жизнь. Дело в том, что Билл Миллер был единственным управляющим инвестициями в трастовом фонде «Legg Mason Value» и в течение 15 лет ежегодные показатели доходности его фонда были выше, чем у ценных бумаг компаний из рейтинга 500, составляемого «Стэндард энд Пурз». За это журнал «Мани» назвал Миллера «Лучшим инвестиционным управляющим 90-х», «Морнинг Стар» — «Инвестиционным управляющим десятилетия», «Смарт Мани» включил его в список тридцати самых влиятельных людей в сфере инвестиций за 2001, 2003, 2004, 2005 и 2006 гг{206}. В четырнадцатый успешный для Миллера год на сайте «Си-Эн-Эн Мани» привели слова одного аналитика, который оценил вероятность случайного угадывания четырнадцать лет кряду как 372 529 к 1 (со временем — больше){207}.
Ученые могут не согласиться с тем, что полоса случайностей — это результат заблуждений под общим названием «легкой руки», или везучести. Многие случаи заблуждений «легкой руки» связаны со спортом из-за того, что спортивные соревнования легко поддаются наблюдению и оценке. Более того, есть четкие и ясные правила игры, данные доступны и достаточны, а интересные моменты можно увидеть при повторе. Не говоря уже о том, что подобный объект изучения позволяет ученым ходить на матчи и делать вид, будто они работают.
Интерес к иллюзии везучести возник приблизительно в 1985 г., после публикации исследования Тверского и его коллег в журнале «Когнитивная психология»{208}. В статье «„Легкая рука“ в баскетболе: ложное восприятие случайных последовательностей» группа Тверского привела результаты исследования баскетбольной статистики. Разумеется, способности у игроков был разные. Кто-то попадал в половине случаев, кто-то — чаще, кто-то — реже. Время от времени у каждого игрока случались серии попаданий и промахов. Исследователи сформулировали вопрос: как количество и продолжительность серий попаданий и промахов можно сопоставить с тем, что бы мы наблюдали, если бы результат каждого броска определялся случайным процессом. Например, как бы все обернулось, если вместо того, чтобы бросать мяч, игроки бросали бы монету и таким образом оценивали вероятность попадания в корзину. Обнаружилось, что, несмотря на удачные и неудачные серии, результаты бросков с площадки у игроков команды «Филадельфия 76», свободных бросков команды «Бостонских кельтов» и контролируемых в ходе эксперимента свободных бросков женской и мужской баскетбольных команд Корнелльского университета не предоставили никаких доказательств неслучайного поведения.
В частности, один прямой показатель «полосчатости» — это обусловленная вероятность успеха (то есть попадания в корзину), если предшествующая попытка игрока была удачной. Для нестабильного игрока шанс на успех сразу вслед за удачным броском будет выше, чем его общие шансы на успех. Но авторы обнаружили, что для каждого баскетболиста успех шел за успехом с той же вероятностью, как и успех за неудачей (промахом).
Через несколько лет после публикации исследования Тверского, лауреат Нобелевской премии физик Эдвард Пёрселл решил рассмотреть природу серий в бейсболе{209}. Как уже упоминалось в главе 1, он обнаружил, по словам гарвардского коллеги Пёрселла Стивена Джея Гоулда, что, за исключением победной серии из пятидесяти шести игр Джо Димаджио, «в бейсболе не происходило ничего, что принципиально отличало бы это занятие от подбрасываний монеты», даже проигранная командой Высшей лиги «Балтимор Ориолз» двадцать одна игра подряд в начале сезона 1988 г. у плохих игроков и команд продолжительные и частые полосы неудач случаются чаще, чем у хороших игроков и команд, а у сильных игроков и команд бывают более частые и продолжительные победные серии по сравнению с более слабыми командами и игроками. Но именно поэтому у них среднее соотношение побед и поражений выше, а чем выше средний коэффициент, тем более длинные и частые серии получаются в результате случайности. Чтобы понять, как это происходит, нужно понять принцип подбрасывания монет.
А что же с серией Билла Миллера? Возможность появления серии побед по чистой случайности, как у него, покажется менее удивительной, если рассмотреть статистические данные. Например, в 2004 г. трастовый фонд Миллера заработал чуть меньше 12%, в то время как средняя ценная бумага в списке 500 «Стэндарт энд Пурз» выросла более чем на 15%{210}. Можно подумать, что компании из списка «Стэндарт энд Пурз» разгромили Миллера, но на самом деле это не помешало ему включить 2004 г. в свою победную серию. Дело в том, что в индексе «Стэндард энд Пурз» учитываются не просто средние цены на акции из списка, а взвешенное среднее значение, при котором акции оцениваются пропорционально капитализации каждой компании. Фонд Миллера показал результаты, худшие по сравнению со средним арифметическим из списка «Стэндард энд Пурз», но лучшие, чем средневзвешенное значение. На самом деле, за всю череду успешных лет Миллера наблюдалось более тридцати двенадцатимесячных периодов, в течение которых доходность фонда Миллера была ниже, чем средневзвешенное значение компаний из списка, но эти периоды не совпадали с календарными годами, тогда как победными Миллер объявлял именно периоды с 1 января по 31 декабря{211}. Так что в каком-то смысле победную серию Миллер начал отсчитывать искусственно и только по случайности выбрал удачный для себя способ.
Но как согласовать эти разоблачающие факты и шансы 372 529 к 1? В 2003 г. в бюллетене «The Consilient Observer» (опубликованном «Credit Suisse-First Boston») проанализировали полосу удач Миллера и отметили, что «ни один другой фонд не показывал результаты выше рыночных двенадцать раз подряд за последние 40 лет». Был поставлен вопрос о том, мог ли фонд добиться таких выдающихся результатов случайно, и даны три оценки данной вероятности (в 2003 г. речь шла только о двенадцати годах подряд): 1 из 4 096, 1 из 477 000 и 1 из 2,2 млрд{212}. Перефразируем Эйнштейна: если бы все их предположения были верны, им бы понадобилось только одно. Каковы же были шансы на самом деле? Приблизительно 3 из 4, или 75%. Расхождение налицо, так что лучше пояснить.
Те, кто давал невысокую вероятность, в чем-то были правы: если вы выделяете именно Билла Миллера именно в начале 1991 г. и вычисляете вероятность того, что по чистой случайности именно тот человек, которого вы выбрали, покажет результаты выше рыночных строго за последующие пятнадцать лет, тогда возможность и в самом деле окажется невероятно низкой. У вас была бы такая же вероятность, если бы вы подбрасывали монету раз в год пятнадцать лет, поставив цель: чтобы каждый раз выпадал орел. Но, как и при анализе пробежек до дома, совершенных Роджером Марисом, эта возможность несущественна, так как работают тысячи управляющих паевыми инвестиционными фондами (более 6 тыс. на данный момент), и было много пятнадцатилетних периодов, когда подвиг Миллера мог бы быть повторен. Уместно задать вопрос: если тысячи людей подбрасывают монеты раз в год и делают это десятилетиями, каковы шансы, что у них в какой-то из периодов в пятнадцать лет или более будет выпадать только орел? Вероятность этого гораздо выше, чем вероятность получить пятнадцать орлов кряду при обычном подбрасывании монеты.
Конкретизирую: предположим, каждый из 1 тыс. инвестиционных управляющих — разумеется, на самом деле их гораздо больше — бросал монету раз в год начиная с 1991 г., когда у Миллера началась полоса удачных периодов. По прошествии первого года примерно у половины управляющих выпал бы орел, после двух лет приблизительно у четверти орел выпал бы дважды, после трех — где-то у одной восьмой орел выпал бы три раза, и так далее, затем кто-то, у кого выходила решка, начал бы выбывать из игры, но это не повлияло бы на результат, так как они уже проиграли. Шансы, что после пятнадцати лет у определенного участника эксперимента все время выпадал только орел, равны одному из 32 768. А шансы любого из 1 тыс. управляющих, кто начал подбрасывать монеты в 1991 г., получать только орла гораздо выше — примерно 3%. Наконец, вовсе не обязательно принимать во внимание исключительно тех, кто начал бросать монеты в 1991 г. Управляющие могли бы начать в 1990 г., или 1970 г., или в любой другой год эры, ознаменованной деятельностью современных паевых инвестиционных фондов. Поскольку авторы «The Consilient Observer» анализировали только сорокалетний период, я подсчитал вероятность того, что по случайности некоторые управляющие в последние четыре десятилетия «обгоняли» рынок каждый год на протяжении некого отрезка в пятнадцать лет или более. Это допущение снова увеличивает вероятность, которая составила бы приблизительно 3 из 4. Таким образом, вместо того, чтобы удивляться удачной полосе Миллера, я бы сказал следующее: если никто не достиг его результатов, есть все основания подать жалобу на высокооплачиваемых управляющих, которые работали хуже, чем им позволяло простое везение.
Заблуждения «легкой руки» были проиллюстрированы выше примерами из мира спорта и финансов, однако серии побед и другие специфические модели успеха и поражения встречаются во всех сферах. Иногда преобладают удачи, иногда — провалы, но и то, и другое играет важную роль, так как дает нам понять: модели, в том числе и последовательности, которые выглядят закономерными, на самом деле не что иное, как следствие случайности. Поэтому, оценивая других, важно отдавать себе отчет, что, находясь среди большого числа людей, вы едва ли встретите того, кто никогда не переживал продолжительный период удач или поражений.
Никто не поверил в сомнительный успех Леонарда Коппетта, как никто бы не принял всерьез человека, играющего в орлянку, но многие доверились Биллу Миллеру. Хотя тип примененного мною анализа, по видимости, ускользнул от многих экономических обозревателей, для тех, кто изучает Уолл-стрит с научных позиций, он не стал новостью. Например, лауреат Нобелевской премии экономист Мертон Миллер (не родственник Билла) писал: «Если 10 тыс. человек взглянут на акции и попытаются выбрать самые доходные, один из 10 тыс. попадет в цель по чистой случайности, что и происходит в реальности. Это игра наудачу — люди думают, будто они делают нечто целенаправленно, а на самом деле это не так{213}». Все мы должны делать выводы сообразно обстоятельствам, и представление о том, что такое случайность и как она действует, уберегает от наивных выводов.
Выше было показано, как последовательности случайных событий, развивающихся во времени, могут ввести нас в заблуждение. Но закономерности в случайных последовательностях, обнаруженные в пространстве, так же могут сбить с толку. Ученые знают, что самый лучший способ раскрыть значение данных — представить их в виде картинки или графика. При таком способе толкования значимые связи, которые иначе могли бы остаться незамеченными, становятся очевидными. Расплачиваемся мы за это тем, что видим закономерности там, где их на самом деле нет. Так уж устроен наш разум: он принимает данные, заполняет пропуски и ищет закономерности. Например, взгляните на эти серые квадратики.
Фотография работы Франка Деджина «Эффект Тинкербелл», опубликованной в издании журнала «Исследования в области сознания», выпуски 5–6 (май-июнь 2002 г.)
Эта картинка не вполне похожа на изображение человека, но общие черты угадываются, и, увидев младенца, изображенного на ней, вы, скорее всего, узнали бы его. Если взглянуть на эту страницу с расстояния вытянутой руки и скосить взгляд, недостатки изображения можно и не заметить. Теперь рассмотрим следующую последовательность X и О:
ooooxxxxoooxxxooooxxooxoooxxxooxxoooxxxx
oooxooxoxoooooxooxoooooxxooxxxoxxoxoxxxx
oooxxooxxoxooxxxooxooxoxoxxoxoooxoxoooox
xxxoooxxooxoxxoooxoooxxoxooxxooooxooxxxx
ooooxxxoooxoooxxxxxxooxxxooxooxoooooxxxx
Здесь мы видим прямоугольные кластеры, особенно в углах — они выделены жирным шрифтом. Если X и О представляют интересующие нас события, возникает соблазн задать вопрос: не обозначают ли эти кластеры что-нибудь? Но какое бы значение им ни приписали, оно будет неверным, поскольку это та же самая последовательность из 200 X и О, что и выше, только теперь она записана в 5 строк по 40 символов в каждой и несколько элементов выделены жирным.
Эта тема вызвала немалый интерес в конце Второй мировой войны, когда ракеты Фау–2 посыпались на Лондон. Ракеты наводили ужас, их скорость в пять раз превышала скорость звука, так что услышать, как они приближаются, можно было только после попадания. Вскоре в газетах опубликовали карты обстрелов, где, на первый взгляд, просматривались определенные закономерности. Кому-то показалось, будто расположение мест попадания ракет свидетельствует об управляемости траектории их полета, а это, принимая во внимание пройденное ракетой расстояние, предполагало, что немецкие технологии превзошли все возможные ожидания. Гражданское население строило догадки о немецких шпионах, которые якобы жили в не затронутых бомбежкой районах. Командование беспокоилось об ужасных последствиях в случае, если немцы направят ракетные установки на стратегически важные военные объекты.
В 1946 г. математический анализ ракетных обстрелов Лондона был опубликован в «Джорнал оф де Инститьют оф Актуариз[16]». Автор статьи, Р.Д. Кларк, разделил интересующую его территорию на 576 квадратов со стороной в 500 метров. Из них 229 квадратов уцелели при ракетных ударах, несмотря на их небольшой размер, в 8 квадратах было зафиксировано по четыре-пять ударов. Тем не менее анализ Кларка показал, что, как и в случае с данными при подбрасывании монет, общая модель соответствовала принципу случайного распределения{214}.
Подобные вопросы часто возникают в отчетах по кластер-эффекту. Если разделить любой город или страну на квадраты и произвольно распределить случаи заболевания раком, в некоторых зонах получится меньше случаев, в некоторых — больше. По словам Раймонда Ричарда Нойтры, главы Отдела по контролю заболеваний, связанных с окружающей средой и профессиональной деятельностью, Департамент здравоохранения штата Калифорния, при изучении учетных записей случаев онкологических заболеваний — базы данных, в которую занесены случаи заболевания десятками различных форм рака в определенной местности — для 5 тыс. переписных районов можно было бы ожидать, что будет обнаружено 2 750 случаев со статистически значимой, но случайной частотностью некоторых из форм заболевания{215}. Если рассмотреть достаточно большое количество подобных квадратов, можно обнаружить некоторые регионы, где случаи заболевания раком выявляются гораздо чаще.
Картина оказывается еще более удручающей, если провести границы зон после нанесения на карту частотности заболевания раком. Полученный результат называют «эффектом снайпера» в честь хитреца, который всегда попадал в десятку, потому что сначала стрелял в чистый лист бумаги, а уже потом рисовал мишень. К сожалению, именно так зачастую и обстоят дела: сначала обращают внимание на больных раком соседей, затем определяют границы бедствия. Благодаря доступности сведений в Интернете в Америке стали тщательно искать такие зоны. И неудивительно, что нашли. Тем не менее развитие рака требует последовательных мутаций, а это связано с очень длительным воздействием и/или высокой концентрацией канцерогенов. При кластер-эффекте предположение, что, развившись по экологическим причинам, рак будет проявляться у большего числа людей до того, как жертвы переедут из опасной зоны, выглядит маловероятным. Как пишет Нойтра, чтобы возник кластер-эффект, изучаемый эпидемиологами, населению пришлось бы подвергаться такому концентрированному воздействию канцерогенов, какое регистрируют у пациентов, проходящих химиотерапию, или у представителей некоторых профессий. Речь идет о действительно высоких концентрациях, намного выше тех, что встречаются в зараженных местностях. Тем не менее люди отказываются верить тому, что в кластерах имеют место случайные колебания, так что ежегодно государственные департаменты здравоохранения получают тысячи отчетов о массовых случаях онкологических заболеваний, которые выливаются в публикацию сотен обстоятельных исследований, ни в одном из которых не представлено убедительных доказательств наличия экологической подоплеки. Как утверждает Алан Бендер, эпидемиолог из Департамента здравоохранения штата Миннесота, выделяя средства на подобные исследования, государство «швыряет на ветер деньги налогоплательщиков{216}».
До сих пор в этой главе мы рассматривали, каким образом случайные закономерности могут обмануть нас. Но психологи не ограничиваются простым изучением, они классифицируют случаи ошибочного восприятия и изучают причины, по которым люди становятся жертвами собственных заблуждений. Давайте обратимся к некоторым из этих причин.
Люди любят контролировать все и вся, поэтому некоторые пассажиры начинают сходить с ума, если самолет, на котором они летят, попадает в зону даже самой незначительной турбулентности, хотя сами порой садятся за руль, выпив полбутылки виски. Наша страсть контролировать события имеет под собой основания, поскольку чувство личного контроля неотделимо от представления о собственной личности и самооценки. По сути, лучшее, что мы можем сделать для себя — поискать способы, дающие возможность контролировать собственную жизнь, или хотя бы те, что позволят нам почувствовать, будто мы держим все под контролем. Психолог Бруно Беттельхайм выяснил, например, что выживание в нацистских концлагерях «было связано со способностью сохранять независимость хоть в каких-то действиях и контролировать некоторые важные аспекты жизни вне зависимости от подавляющей обстановки{217}». Более поздние исследования показали: чувство беспомощности и недостатка контроля приводит к стрессам и внезапным заболеваниям. В одном эксперименте дикие крысы были неожиданно лишены всякого контроля над окружающей обстановкой. Вскоре животные перестали бороться за выживание и умерли{218}. В другом исследовании испытуемым сообщили о предстоящем комплексе важных тестов, и оказалось, что не играющая особой роли возможность контролировать порядок выполнения этих тестов снижала уровень тревожности{219}.
Одной из первых психологию контроля стала изучать психолог и художник-любитель, профессор Гарвардского университета Эллен Лангер. Много лет назад в Йельском университете Лангер и ее коллега изучали то, как чувство контроля влияет на пациентов в доме престарелых{220}. Одной группе сказали, что они сами могут решить, как обустроить свои комнаты, и выбрать растение, за которым будут ухаживать. У другой группы комнаты были уже обставлены, а растение выбрано. Спустя несколько недель та группа, которая контролировала свою окружающую обстановку, достигла более высоких показателей по специально разработанной шкале самочувствия. Прошло полтора года, и ученые были потрясены: в той группе, которой не дали возможности контролировать, смертность была 30%, а во второй, получившей контроль, — всего 15%{221}.
Почему потребность человека в контроле рассматривается в связи со случайными закономерностями? Дело в том, что если события случайны, мы не контролируем их, и если мы контролируем события, то они не случайны. Таким образом, сталкиваются наша потребность в контроле и наша способность распознавать случайность. Эта коллизия — одна из основных причин, по которой мы неверно истолковываем случайные события. Ее удачно иллюстрируют простейшие эксперименты, к которым прибегают психологи. Они заставляют испытуемых принимать случайную удачу за мастерство или бессмысленные действия за контроль. Попросите людей контролировать вспышки света, нажимая кнопку-муляж, и они поверят, что это им удается, даже если свет вспыхивает случайно{222}. Покажите людям расположенные в виде круга лампочки, которые вспыхивают в произвольной последовательности, скажите, что, сконцентрировавшись, можно заставить вспышки двигаться по часовой стрелке. Как же удивятся участники эксперимента, когда им покажется, что у них это получилось. Или дайте двум группам возможность посоревноваться: пусть одни прилагают усилия, чтобы вспышки двигались по часовой стрелке, другие — против{223}.
Лангер снова и снова доказывает, что потребность в чувстве контроля влияет на адекватность восприятия случайных событий. В одном из ее исследований обнаружилось, что участники были больше уверены в успехе, соревнуясь с нервным, неловким соперником, чем с уверенным, даже если они играли в карты и, следовательно, вероятность выигрыша определял шанс{224}. В другом исследовании Лангер попросила группу толковых, хорошо образованных студентов Йельского университета предсказать, как упадет монета в тридцати случайно выбранных бросках{225}. Результаты были тайно подтасованы таким образом, что каждый студент оказался прав ровно в половине случаев. Кроме того, было устроено так, чтобы у некоторых студентов сначала шли полосы угадывания. Затем проводили опрос, выясняя, как студенты оценивают свою способность к предсказаниям. Многие ответили так, что создавалось впечатление, будто они специально тренировались, чтобы угадывать, как упадет монета. Четверть студентов ответили, что их результаты хуже, потому что их отвлекали. Сорок процентов считали, что их результаты улучшатся с практикой. Когда студентов попросили оценить свою способность предсказывать, как упадет монета, студенты, у которых вначале шли удачные полосы, оценили себя выше, чем другие, несмотря на то, что количество удач было одинаковым и у тех, и у других.
В другом оригинальном эксперименте Лангер устроила лотерею, в которой каждый желающий получал коллекционную карточку с изображением спортсмена{226}. Одну такую же карточку положили в пакет и сказали, что победителем станет тот, кому досталась та же карточка, что в пакете. Игроков разделили на две группы. Первой группе позволили выбрать карточки, другой раздали их произвольно. До начала лотереи каждый участник получал возможность продать свою карточку. Разумеется, факт, получил ли участник карточку или же выбрал ее сам, никак не мог повлиять на шансы выиграть. Однако те, кто выбрал карточку сам, назначали цену раза в четыре выше, чем те, кто продавал выданную карточку.
Участники эксперимента «понимали», по крайней мере, умом, — то, в чем они участвуют, подчиняется случаю. Например, когда участников лотереи опросили, никто из них не сказал, что верит, будто возможность выбрать карточку самому повлияла на вероятность выигрыша. Однако их поведение говорило об обратном. Или, как написала Лангер, «хотя люди могут лицемерно превозносить власть шанса, они ведут себя так, будто случайные события находятся в их власти{227}».
В жизни роль случая гораздо более очевидна, чем в экспериментах Лангер, и мы намного больше заинтересованы в результате и возможности повлиять на него, так что противостоять иллюзии контроля еще сложнее.
Вот одно из проявлений этой иллюзии: когда компания переживает период стремительного роста или спада и когда с готовностью возлагают ответственность за это на руководство, а не на многочисленные обстоятельства, влияющие на состояние компании, или простое невезение. Как мы видим, подобное часто происходит и в спорте. Я уже упоминал в прологе: если у игроков случаются один-два неудачных года, увольняют именно тренера. В крупных корпорациях, выполняющих сложные масштабные операции и подверженных влиянию непредсказуемого рынка, связь между блестящим руководством и хорошими результатами компании гораздо более опосредована по сравнению со спортом, а эффективность увольнения как реакции на неудачу не выше, чем в спорте. Например, недавно ученые Колумбийского и Гарвардского университетов изучили большое количество корпораций, где устав составлен так, чтобы учитывать требования акционеров и реагировать на трудности сменой руководства{228}. В среднем они не выявили за три года после увольнения управляющих никаких улучшений в измеряемой прибылью текущей деятельности компании. Неважно, насколько генеральные директора различались способностями, они стали жертвами неконтролируемых элементов системы. То же самое происходит во время радиотрансляции с посторонними шумами и помехами, когда различия между мастерством музыкантов могут стать неявными. Тем не менее, определяя сумму выходного пособия, совет директоров часто ведет себя так, будто генеральный директор — единственная причина всех неудач.
Исследование показало: иллюзия контроля над случайными событиями усиливается, когда дело касается финансов, спорта и особенно бизнеса. В деловой сфере иллюзия контроля особенно сильна, ведь результату непредвиденного события предшествует разработка стратегии (все эти бесконечные собрания), когда выполнение задания требует полной самоотдачи (все эти сверхурочные) или когда идет конкурентная борьба (никогда не сталкивались?). Первый шаг в битве с иллюзией контроля — осознать ее. Но даже потом освободиться от власти иллюзии довольно трудно, поскольку (и мы убедимся в этом дальше) раз мы думаем, что видим модель данных, то не можем просто так проигнорировать свои ощущения.
Предположим, у меня есть некое правило для построения последовательности трех чисел и последовательность 2, 4, 6 ему соответствует. Угадаете правило? Набор из трех чисел — это не так уж сложно, так что представим, будто вы называете последовательность трех чисел, а я говорю, согласуется ли она с моим правилом. Пожалуйста, прервитесь ненадолго и придумайте какую-нибудь последовательность из трех чисел (чем хорошо чтение книги по сравнению с личным общением — автор безгранично терпелив).
Вы обдумали свою стратегию, и я скажу, что если вы несильно отличаетесь от большинства, ваша последовательность будет выглядеть как 4, 6, 8, или 8, 10, 12, или 20, 24, 30. Да, эти ряды соответствуют моему правилу. Так что же за правило? Большинство, придумав несколько таких примеров, укрепятся во мнении: последовательность должна состоять из возрастающих четных чисел. На самом деле, мое правило заключалось в том, что эта последовательность — просто-напросто увеличивающиеся числа. Например, вполне подошла бы последовательность 1, 2, 3, совсем не обязательно было брать четные числа. А в вашей последовательности это учтено?
Когда мы находимся во власти иллюзии или когда у нас есть новая идея (что одно и то же), мы обычно пытаемся найти примеры, подтверждающие, а не опровергающие ее. Психологи называют это «ошибкой подтверждения», и она очень мешает освободиться от неверной интерпретации случайных явлений. В приведенном выше примере большинство сразу же решили, что последовательность состоит из возрастающих четных чисел. Затем в поисках подтверждения своей догадки они проверили много подобных последовательностей. Но очень немногие нашли ответ быстро, попытавшись опровергнуть свою идею проверкой последовательности, включающей нечетные числа{229}. Как в 1620 г. написал философ Френсис Бэкон, «человеческий разум, однажды восприняв некое убеждение, собирает любые примеры, которые его подтверждают, и, несмотря на то, что противоположные примеры могут быть более многочисленными и весомыми, он либо не замечает, либо отвергает их, чтобы оставаться непоколебимым в своем убеждении»{230}.
Усугубляя положение, мы не только отдаем предпочтение фактам, подтверждающим наше предвзятое мнение, но еще и интерпретируем в пользу своих идей явления неоднозначные. Это может вызвать большие осложнения, поскольку информация зачастую поддается различной трактовке, и, игнорируя одни закономерности и сосредотачиваясь на других, наш разум подкрепляет избранную точку зрения даже в отсутствие убедительных данных. Например, если мы, основываясь на шатких доказательствах, решим, что сосед недружелюбен, то в будущем будем особо выделять те его поступки, которые можно истолковать в данном ключе, а остальные попросту не заметим. Если мы прониклись доверием к какому-нибудь политическому деятелю, то хорошие результаты мы трактуем как его достижения, а в неудачах виним обстоятельства или соперников. И в том и в другом случае мы интерпретируем факты таким образом, чтобы они подкрепляли наши изначальные идеи.
Ученые провели исследование, которое демонстрирует описанное явление весьма наглядно. Была собрана группа студентов; некоторые из группы выступали за смертную казнь, некоторые — против{231}. Все студенты получили одинаковые подборки научных трудов по эффективности высшей меры наказания. Половина работ поддерживала идею о сдерживающем эффекте смертной казни, остальные доказывали обратное. Участникам эксперимента также намекнули на слабые места выданных трудов. Потом студентов попросили оценить качество исследований и то, насколько сильно прочитанное повлияло на их отношение к смертной казни. Более высокую оценку получили исследования, подтверждавшие изначальную точку зрения участников эксперимента, хотя работы, освещающие и то, и другое мнение, были выполнены с использованием одного и того же метода. Наконец, несмотря на то, что все читали одни и те же труды, и сторонники и противники смертной казни сообщили, что чтение укрепило их изначальную точку зрения. Вместо того, чтобы убедить кого-либо изменить отношение к смертной казни, предоставленные в трудах данные только увеличили разрыв во мнениях. Таким образом, даже случайные закономерности можно интерпретировать как убедительные доказательства, если они поддерживают предвзятое мнение.
В повседневных ситуациях ошибка подтверждения нередко приводит к печальным последствиям. Когда преподаватель изначально считает, что один из учеников умнее других, он избирательно фокусируется на фактах, которые поддерживают его гипотезу{232}. Когда при приеме на работу проводят собеседование с перспективным сотрудником, обычно первое впечатление складывается у работодателя мгновенно, и в оставшуюся часть собеседования он ищет подтверждения своей правоте{233}. В клинике психолог, которому предварительно сообщили, что пациент агрессивен, в заключении пишет, что пациент уравновешен, если уровень агрессии пациента не превышает норму{234}. И когда люди интерпретируют поведение кого-либо, принадлежащего к меньшинству, они истолковывают его в контексте сложившихся стереотипов{235}.
Человеческий мозг развил способность распознавать закономерности, но, как показывают примеры ошибки подтверждения, мы фокусируемся на выявлении и подтверждении закономерностей, а не на том, чтобы минимизировать неверные заключения. И все же не стоит впадать в уныние, так как переступить через собственные предрассудки возможно. Стоит лишь понять: случайные события также могут предстать в виде закономерности. Следующий важный шаг — научиться подвергать сомнению свои ощущения и предположения. Наконец, имеет смысл уделять достаточно времени поискам доказательств собственной неправоты, точно так же, как мы тратим время на то, чтобы отыскивать доказательства своей правоты.
Наше повествование о случайности подходит к концу. Мы начали с простых правил, узнали, как они взаимодействуют в сложных системах. Насколько велика роль шанса в самой важной из сложных систем — нашей собственной судьбе? Это трудный вопрос, именно он подвиг меня сесть и написать эту книгу. И хотя не смею надеяться дать полный ответ, я питаю надежду хотя бы пролить свет на него. Мой вывод очевиден из названия следующей главы — «Походкой пьяного».
Глава 10
ПОХОДКОЙ ПЬЯНОГО
В 1814 году, в период бурного развития ньютоновской физики, Пьер-Симон де Лаплас писал:
Ум, которому были бы известны на какой-либо данный момент все силы, одушевляющие природу, и относительное положение всех ее составных частей, если бы вдобавок он оказался достаточно обширным, чтобы подчинить эти данные анализу, обнял бы в одной формуле движения величайших тел Вселенной наравне с движениями легчайших атомов. Не осталось бы ничего, что было бы для него недостоверно, и будущее, так же как и прошедшее, предстало бы перед его взором{236}.
Лаплас придерживался теории, называемой детерминизмом. Он считал, что состояние, в котором пребывает Вселенная в настоящий момент, однозначно определяет то, каким образом будет развиваться ее будущее.
Применительно к повседневной жизни детерминизм описывает устройство мира, при котором наши личные качества, проявленные в данной конкретной ситуации или окружении, прямо и недвусмысленно ведут к точно определенным последствиям. Иными словами, мир является упорядоченным, в нем все можно предвидеть, просчитать, предсказать. Однако для того, чтобы сбылась мечта Лапласа, необходимо соблюдение нескольких условий. Во-первых, законы природы должны диктовать определенное будущее, и мы должны знать эти законы. Во-вторых, нам необходим доступ ко всем данным, в полном объеме описывающим интересующую нас систему и не подверженным непредвиденным влияниям. И, наконец, нам необходим достаточно обширный ум или достаточные вычислительные мощности, чтобы понять, какое будущее, согласно этим законам, ждет нас при указанных параметрах настоящего. В этой книге мы рассмотрели множество концепций, помогающих нам понять случайные явления, а также разобрали целый ряд конкретных жизненных ситуаций. Тем не менее остается неразрешенным серьезный вопрос: насколько все-таки случайность оказывает влияние на наше теперешнее положение и насколько точно мы можем предсказать дальнейшее развитие событий.
Начиная с позднего Возрождения и заканчивая Викторианской эпохой, многие ученые, изучавшие дела человеческие, придерживались детерминизма, подобно Лапласу. Некоторые разделяли точку зрения Гальтона, полагая, что наш жизненный путь однозначно определяется нашими личными качествами; другие, вслед за Кетле, считали, что будущее общества можно предсказать. Зачастую такие ученые, вдохновленные успехами ньютоновской физики, высказывали теории о том, что человеческое поведение можно предсказать с той же долей достоверности, что и любое другое природное явление. Им казалось логичным, что предстоящие события должны быть определены настоящим положением дел, точно так же, как движение планет определяется их орбитами.
В 1960-х гг. американский метеоролог Эдвард Лоренц попытался задействовать новейшую для своих дней технологию (простейший компьютер), чтобы проверить на практике теорию Лапласа в одной отдельно взятой области — предсказании погоды. Иными словами, если бы Лоренц загрузил в свою шумную машину данные об атмосферных условиях, имевшихся на его идеализированной Земле в определенный момент времени, то машина, применив известные законы метеорологии, произвела бы расчеты и выдала ряды цифр, описывающих погоду в будущем.
В один прекрасный день Лоренц придумал расширить границы своей модели во времени и заглянуть дальше в будущее. Вместо того чтобы повторять весь цикл расчетов, он решил ускорить процесс и начать подсчеты с середины. Для этого он взял данные об изначальных условиях, которые выдала ему машина при описании предыдущей модели. Лоренц рассчитывал, что компьютер восполнит недостающие данные, взяв их из предыдущей модели, а потом произведет дальнейшие расчеты. Но что-то пошло не так: получившийся в результате прогноз погоды разительно отличался от предшествующих. Вместо того чтобы точно воспроизвести конечные расчеты из предыдущей модели, машина выдала совершенно новые данные. Вскоре ученый догадался, почему так произошло: в памяти компьютера данные хранились с точностью до шестого знака после запятой, а на печать они выводились с точностью лишь до третьего знака. В результате новые вводные данные несколько отличались от изначальных. В частности, число 0,293416 превратилось в 0,293.
Ученые привыкли считать, что небольшое изменение исходных параметров ведет к небольшому изменению в развитии описываемой системы. В конце концов, спутники, которые собирают данные о погоде, способны производить измерения с точностью лишь до второго или третьего знака после запятой — с их помощью невозможно отследить тончайшую разницу между 0,293416 и 0,293. Однако Лоренц обнаружил, что даже при таких малейших расхождениях результаты будут коренным образом отличаться{237}. Это явление получило название «эффект бабочки». Эффект основан на допущении, что даже малейшие изменения в атмосфере, вызванные, скажем, взмахами крыльев бабочки, в будущем могут оказать колоссальное влияние на синоптическую ситуацию во всем мире. Подобное утверждение может показаться абсурдным, примерно, как если бы вам сказали, что одна чашечка кофе, выпитая вами с утра, в корне изменит всю вашу дальнейшую жизнь. Но такое и в самом деле случается: вот вы немного задержались и случайно столкнулись на автобусной остановке со своей будущей женой или не попали под колеса промчавшейся на красный свет машины. На самом деле, даже эта история, произошедшая с Лоренцем, показывает эффект бабочки в действии: не прими он, казалось бы, незначительное решение сократить расчеты, не открыл бы эффект бабочки, давший начало целому направлению в математике. Если вы подробно проанализируете поворотные моменты своей жизни, то зачастую обнаружите такие якобы незначительные события, которые привели к большим переменам.
Если мы говорим о делах человеческих, то детерминизм не отвечает требованиям, которые Лаплас предъявлял к предсказуемости. Тому есть несколько причин. Во-первых, насколько нам известно, общество не живет по строго определенным фундаментальным законам, подобным тем, что мы наблюдаем в физике. Напротив, поведение людей не только непредсказуемо, но и зачастую просто иррационально (в том смысле, что мы иной раз действуем в ущерб нашим кровным интересам), что неоднократно показали Канеман и Тверский. Во-вторых, даже если мы откроем эти законы общественных наук, что уже пытался сделать Кетле, не представляется никакой возможности точно описать или взять под полный контроль все жизненные обстоятельства. Иными словами, мы не сможем, подобно Лоренцу, получить точные данные для составления прогноза. И, наконец, в-третьих, дела человеческие настолько сложны, что вряд ли мы сможем выполнить все необходимые расчеты, даже если поймем фундаментальные законы и в нашем распоряжении будут все необходимые данные. Подводя итоги, можно сказать, что модель детерминизма не подходит для описания человеческой жизни. Или, как сказал лауреат Нобелевской премии Макс Борн: «Теория случайности более фундаментальна, чем теория обусловленности»{238}.
В нашем исследовании «походка пьяного» — некий архетип. Это настолько же подходящая модель для описания нашей с вами повседневной жизни, насколько частички пыльцы в жидкости подходят для описания броуновского движения: случайные события точно так же подталкивают нас сначала в одну, потом в другую сторону. В результате, даже при том, что в данных об обществе в целом можно найти кое-какие статистические закономерности, будущее одного отдельно взятого индивида предсказать невозможно и все, что касается наших личных достижений, работы, друзей, финансового положения, в гораздо большей степени зависит от случайности, чем думает большинство из нас. Дальше я постараюсь убедить вас, что во всем, за исключением разве что каких-то простейших поступков, на нас влияют непредвиденные обстоятельства и непредсказуемые силы. Более того, эти стохастические силы и то, как мы на них реагируем, во многом и определяют наш с вами конкретный жизненный путь. Свое построение я начну с явно противоположного утверждения: если будущее и в самом деле хаотично и непредсказуемо, почему, когда события уже произошли, нам часто кажется, что мы могли их предвидеть?
Осенью 1941 года, за несколько месяцев до нападения японцев на Перл-Харбор, агент в Токио направил японскому шпиону в Гонолулу настораживающее послание{239}. В Управлении военно-морской разведки США послание перехватили. На бюрократические формальности, дешифровку и перевод ушло немало времени, так что в Вашингтон оно попало только 9 октября. Послание оказалось приказом японскому резиденту в Гонолулу разделить акваторию Перл-Харбора на пять зон и составить донесение, в котором сообщалось бы, что за корабли находятся в каждой из этих зон. В основном японцев интересовали линкоры, эсминцы и авианосцы, а также информация о кораблях, одновременно стоящих в одном доке. Спустя несколько недель произошел другой курьезный случай: американские радисты потеряли в эфире все авианосцы первого и второго флотов Японии и не могли определить их координаты. Потом в начале декабря подразделение войсковой разведки четырнадцатого военно-морского округа на Гавайях доложило, что японцы второй раз за месяц поменяли радиопозывные. Следовательно, определить источник радиопередачи не представлялось возможным. В военное время информацию о том, откуда ведется радиовещание, получают не только союзники, но и противники, поэтому позывные время от времени меняют. До того времени японцы меняли позывные раз в полгода, а то и реже. Вторую смену позывных в течение месяца можно было считать «одним из этапов подготовки крупномасштабной военной операции». В течение нескольких дней после смены позывных обнаружить японские авианосцы и подводные лодки было очень непростой задачей, сложность которой усугублялось молчанием японских радиостанций.
Однако два дня спустя американцам удалось-таки перехватить и расшифровать сообщения, направленные в посольства и представительства Японии в Гонконге, Сингапуре, Батавии[17], Маниле, Вашингтоне и Лондоне. Все сообщения содержали приказ японским дипломатам немедленно уничтожить большую часть кодов и шифров, а также сжечь все самые важные документы. Примерно в это же время сотрудникам ФБР удалось подслушать телефонный разговор повара японского консульства на Гавайях с абонентом в Гонолулу: повар говорил, что сотрудники консульства усиленно сжигают все важные документы. Заместитель начальника главного подразделения военной разведки подполковник Джордж Бикнелл принес одно из перехваченных сообщений своему начальнику, когда тот собирался идти на официальный ужин с командующим округом. Это произошло вечером 6 декабря, то есть накануне нападения. Начальник Бикнелла в течение пяти минут пробежал глазами донесение, отложил его и спокойно отправился ужинать. Сейчас нам ясно, что предупреждений о готовящемся нападении было предостаточно. Возникает вопрос: почему никто к ним не прислушался, не принял меры?
В любой сложной цепочке событий, где каждое отдельно взятое событие содержит некоторый элемент неопределенности, имеется принципиальная асимметрия между прошлым и будущим. Эта асимметрия привлекала внимание многих ученых, начиная с Больцмана, который занимался статистическим анализом молекулярных процессов, определяющих свойства жидкостей (см. главу 8). Представьте себе, к примеру, молекулу красителя в стакане с водой. Молекула будет, подобно зернам пыльцы у Броуна, двигаться «походкой пьяного». Но даже в результате такого бесцельного передвижения молекула движется в определенном направлении. Так, спустя три часа мы обнаружим, что молекула переместилась примерно на два с половиной сантиметра от того места, где началось ее движение. Предположим, что в какой-то момент молекула находится в значимой позиции и привлекает тем самым наше внимание. После событий в Перл-Харборе многие пытались понять: почему японцам удалось напасть неожиданно. Мы выдвинем свою версию событий. Вообразим, будто мы углубляемся в прошлое молекулы. Нам стали известны данные обо всех ее столкновениях с другими частицами. Мы узнаем, что при столкновении с первой молекулой воды наша молекула красителя начала свой зигзагообразный путь к той точке, где она пребывает сейчас. Иными словами, ретроспективно мы сможем точно объяснить, почему прошлое молекулы красителя развивалось именно таким образом. Но в стакане воды содержится множество других молекул воды, которые потенциально могли бы прийти во взаимодействие с нашей молекулой красителя. Чтобы заранее предсказать траекторию движения молекулы красителя, нам потребовалось бы рассчитать траекторию движения и взаимодействие всех этих потенциально важных в данном случае молекул воды. Для этого нам необходимо было бы выполнить невообразимое количество математических подсчетов, по объему и сложности во много раз превышающих расчеты столкновений частиц, которые нам пришлось бы выполнить, чтобы объяснить прошлое. Иными словами, траекторию движения молекулы красителя предсказать заранее практически невозможно, даже несмотря на то, что ретроспективно понять ее относительно легко.
Эта принципиальная асимметрия и объясняет тот факт, что некоторые события повседневной жизни, случившись, кажутся очевидными, хотя мы и не могли предвидеть их заранее. Именно поэтому синоптики могут объяснить причины, по которым три дня назад холодный атмосферный фронт сместился туда-то, а накануне теплый атмосферный фронт переместился в другое место, что вызвало осадки, и вам пришлось играть свадьбу под проливным дождем. Но когда нужно предсказать, как будут вести себя атмосферные фронты через три дня, и предупредить вас о том, что для свадьбы неплохо запастись большим навесом от дождя — те же самые синоптики гораздо менее точны в своих выкладках. Или представьте себе партию в шахматы. В отличие от карточных игр, игра в шахматы, казалось бы, содержит гораздо меньше элементов случайности. Но случайность все же присутствует, поскольку ни один игрок не знает наверняка, каков будет следующий ход противника. Более-менее опытные игроки в большинстве случаев умеют просчитывать игру на несколько ходов вперед, но заглянуть далеко в будущее не могут и они, поскольку здесь вмешивается элемент случайности: никто не сможет с определенностью сказать, как именно будет развиваться партия. С другой стороны, разбирая уже разыгранную партию, как правило, очень легко сказать, почему каждый из шахматистов сделал именно такие ходы. Это еще один пример вероятностного процесса: трудно предсказать, как он будет развиваться в будущем, но при этом его прошлое легко поддается объяснению.
То же самое справедливо и для торгов на фондовой бирже. Возьмем, например, доходность паевых инвестиционных фондов. Как уже говорилось в главе 9, при выборе паевого инвестиционного фонда потенциальные инвесторы, как правило, смотрят на его доходность в прошлом. И в самом деле, довольно просто найти красивые, будто из учебника выкладки, когда смотришь в прошлое. Возьмем, например, график показателей работы 800 управляющих паевых инвестиционных фондов за пять лет: с 1991 по 1995 гг.
По вертикальной оси мы отложили прибыли и убытки паевого инвестиционного фонда относительно среднего значения в данной группе. Иными словами, отметка 0% означает, что доходность данного фонда соответствовала среднему значению в течение указанных пяти лет. По горизонтальной оси мы расположили показатели эффективности работы управляющих от первого до восьмисотого. Чтобы определить показатели эффективности работы управляющего, которому в списке лучших управляющих отведено, скажем, 100-е место, нужно найти на графике точку, соответствующую отметке «100» на горизонтальной оси.
Соотношения показателей эффективности работы управляющих лучших паевых инвестиционных фондов в период с 1991 по 1995 гг.
Любой аналитик, вне всяких сомнений, приведет ряд убедительных доводов относительно того, почему управляющие, вошедшие в этот список, добились успеха, почему тех, кто попал в конец списка, постигла неудача, а также почему график приобрел именно такой вид. Впрочем, необязательно тратить время на подробное изучение таких аналитических исследований. Мало кто из инвесторов выберет фонд, который зарабатывал за предыдущие пять лет в среднем на 10% меньше, чем в среднем по группе, при условии, что есть фонд, доходность которого была на 10% выше средней. Глядя в прошлое, легко строить красивые графики и давать убедительные объяснения, но эта логически выверенная картина событий — всего лишь иллюзия, которую нам дает ретроспективный взгляд. Она имеет весьма опосредованное отношение к предсказанию будущего. Например, в графике, приведенном ниже, я сравниваю доходность тех же фондов за следующие пять лет, сохранив порядок их расположения, как в вышеприведенном графике. Иными словами, я сохраняю порядок расположения фондов по степени доходности за 1991–1995 гг., но накладываю на этот порядок их доходность за 1996–2000 гг. Если бы прошлое давало четкое представление о будущем, последовательность расположения фондов по степени доходности, которую я построил для 1991–1995 гг., в период с 1996 по 2000 гг. оставалась бы примерно той же. Иначе говоря, если бы самые высокодоходные фонды (отображенные в левой части графика) продолжали показывать лучшие результаты на фоне остальных, а наименее доходные фонды (отображенные в правой части графика) продолжали приносить доходы меньше, чем остальные, мои два графика были бы более-менее одинаковыми. Но вместо этого мы видим: прошлый порядок распадается в будущем, а график в конечном итоге становится похож на развертку радиопомех.
Показатели доходности лучших паевых инвестиционных фондов по итогам 1991–1995 гг. за 1996–2000 гг.
Мы все время отказываемся видеть роль случая в истории успеха того или иного предприятия или отдельного человека, как, например, управляющего паевого инвестиционного фонда Билла Миллера. Мы без всяких на то оснований верим в то, что ошибки, допущенные в прошлом, являются следствием незнания или некомпетентности, и их можно было бы избежать, изучив вопрос тщательнее или проявив большую проницательность. Именно поэтому, например, весной 2007 г., когда акции инвестиционного банка «Меррилл Линч» продавались по цене 95 долларов за штуку, генерального директора банка Стэнли О'Нила превозносили как гения риска и приписывали эту заслугу ему, а когда осенью того же года на рынке кредитов случился кризис, было объявлено, что во всем виноват любитель риска — его быстренько уволили. Мы всегда преклоняемся перед крупными бизнесменами, влиятельными политиками и известными актерами, а также теми, кто летает на частных самолетах, — их достижения, наверно, являются результатом проявления каких-то уникальных способностей, которыми не обладают простые смертные, вынужденные питаться тем, что подают на борту рейсов коммерческих авиалиний. А еще мы склонны излишне доверять слишком точным прогнозам экспертов в области политики, финансов и бизнеса, которые говорят, что неоднократно доказали свою компетентность на практике.
Я знаю одно крупное издательство, в котором затратили колоссальные усилия на разработку годового, трехлетнего и пятилетнего планов работы отдела, занимающегося обучающими компьютерными программами. Издательство нанимало высокооплачиваемых консультантов, проводило длительные маркетинговые совещания, финансовые аналитики задерживались на работе до поздней ночи, руководство устраивало неформальные встречи вне офиса днем. В результате смутные догадки облекли в четкие формулы, при помощи которых получали значения с точностью до нескольких знаков после запятой, что позволило построить из смутных догадок стройную систему. Итоги первого года продаж показали: те программы, которые, в соответствии с планом, должны были активно раскупаться, продавались не слишком хорошо, а на другие программы спрос был гораздо выше, чем это было предусмотрено планом. Под это подвели теоретическое обоснование и поощрили или наказали соответствующих сотрудников, как будто изначальные ожидания действительно имели какое-то значение. На следующий год развернулась ценовая война между двумя фирмами-конкурентами, которую никто не мог предвидеть. Годом позже на рынке обучающих программ разразился кризис. При усилении фактора неопределенности трехлетний план развития был обречен на провал. Пятилетний же план, в свое время столь любовно отшлифованный, подобно драгоценному алмазу, не выдерживал никакого сравнения с тем, что было воплощено на практике, поскольку к тому времени большинство сотрудников отдела нашли себе новую высокооплачиваемую работу.
Историки, сделавшие изучение прошлого своей профессией, не менее настороженно, чем естествоиспытатели, относятся к мысли о том, что события развиваются предсказуемым образом. На самом деле при изучении истории иллюзия неотвратимости настолько сильна, что опасливое к ней отношение — один из немногих пунктов, по которым историки-традиционалисты и историки-социалисты могут прийти к соглашению. Вот как сформулировал эту мысль историк-социалист Ричард Генри Тоуни:
Историки создают видимость неизбежности… выставляя напоказ силы, одержавшие победу, и умалчивая о силах, которые те подавили{240}.
А вот что говорила по этому поводу историк Роберта Вольстеттер, получившая из рук Рональда Рейгана Президентскую медаль свободы:
После того, как событие произошло, все сигналы, конечно же, становятся предельно ясными: теперь мы видим, какую беду они предвещали… Однако до того, как событие случилось, сигналы туманны и носят в себе множество противоречивых смыслов{241}.
В какой-то мере эта мысль выражается поговоркой «задним умом крепок», но мы зачастую ведем себя так, будто это высказывание неверно. Например, в правительственных структурах после каждой трагедии говорят, что такой-то и такой-то «должен был это предвидеть». В случае с нападением на Перл-Харбор (да и с терактом 11 сентября), если мы смотрим на предшествующие события с сегодняшней точки зрения, то кажется, что они однозначно указывают на определенное направление. Но, если мы попытались бы предсказать события до того, как они произошли, то, точно так же, как в случае с молекулой красителя или с шахматной партией, ощущение, что некие события предопределены, быстро улетучится. Во-первых, помимо разведданных, о которых я рассказал, была масса других донесений, абсолютно бесполезных: каждую неделю на стол начальству попадали буквально горы донесений и прочих документов, которые подчас содержали тревожные или загадочные сообщения и которые в итоге оказались обманчивыми или незначительными. Но даже если бы мы из всей массы донесений выделили бы те, которые потом оказались важными, то перед нападением мы могли бы найти этим сообщениям разумные альтернативные толкования, которые на тот момент не указывали бы на внезапную атаку Перл-Харбора. Возьмем приказ разделить акваторию Перл-Харбора на пять зон: аналогичный приказ получили японские разведчики в Панаме, Ванкувере, Сан-Франциско и Портленде, штат Орегон. Исчезновение из эфира тоже не было в те дни чем-то неслыханным: зачастую это означало, что военные корабли просто находятся в своих территориальных водах и обмениваются сообщениями при помощи наземных телеграфных линий. Более того, если бы тогда мы верили, что над нами нависает угроза войны, то увидели бы знаки, указывающие на подготовку нападения где угодно: например, на Филиппинах, в Индокитае или на острове Гуам. Конечно же, в данном случае возможностей пойти по ложному следу было гораздо меньше, чем в случае с молекулой красителя в стакане воды, но и того, что было, с лихвой хватило, чтобы затуманить ясное видение будущего.
После разгрома американского флота в Перл-Харборе целых семь комиссий Конгресса США проводили тщательное расследование причин, по которым военные проглядели все «знаки» готовящегося нападения. Так, начальник штаба армии генерал Джордж Маршалл еще в мае 1941 г. направил президенту Рузвельту докладную записку, в которой разразился критикой в адрес администрации. Генерал, в частности писал, что «Остров Оаху, благодаря своим укреплениям, гарнизону, природным характеристикам, считается сильнейшей крепостью в мире». Он уверял президента, что, даже если враги осмелятся напасть, их корабли, еще будучи «в двухстах милях от цели…окажутся под огнем всех видов наших самолетов». Слова генерала Маршалла не свидетельствуют о его глупости или недальновидности, но он все же не был в состоянии точно предсказывать будущее. Чем дольше мы изучаем случайность, тем больше убеждаемся, что ясно видеть причины событий можно, к сожалению, после того, как события произошли. Нам лишь кажется, что мы знаем, почему такой-то фильм пользовался успехом, такой-то кандидат выиграл выборы, тогда-то разразилась буря, такие-то акции упали в цене, такая-то футбольная команда проиграла, такой-то новый товар не пользовался спросом, а такая-то болезнь обострилась. Но когда речь заходит о том, чтобы предсказать, будет ли такой-то фильм пользоваться успехом, выиграет ли такой-то кандидат выборы, разразится ли буря тогда-то, упадут ли такие-то акции в цене, проиграет ли такая-то футбольная команда, будет ли пользоваться спросом такой-то новый товар или обострится ли такая-то болезнь, — наше точное знание куда-то улетучивается.
Несложно выдумать объяснения прошлым событиям или уверить себя, что в будущем события будут развиваться именно так, как нам кажется. Однако наличие таких подводных камней еще не означает, что не надо предпринимать никаких усилий в этом направлении. Можно ведь постараться выработать у себя иммунитет к ошибкам интуиции. Можно научиться относиться к ретроспективным объяснениям и предсказаниям с определенной долей скептицизма. Можно направить свои усилия на то, чтобы оперативно реагировать на события, а не полагаться на способность их предсказать, и здесь пригодятся такие качества, как гибкость, уверенность, смелость, упорство. А еще можно больше внимания обращать на то, какое впечатление человек производит сам по себе, а не на его достижения в прошлом. Такой подход поможет устоять против искушения выносить суждения, исходя из детерминистической системы взглядов, к которой мы, не задумываясь, прибегаем.
В марте 1979 г. на атомной электростанции на острове Три-Майл Айленд в штате Пенсильвания произошла еще одна цепь событий, которую, казалось бы, трудно было не предвидеть{242}. В результате произошло частичное расплавление активной зоны ядерного реактора, что привело к угрозе выброса в окружающую среду опасной дозы радиации. Все началось с того, что случилась утечка небольшого (объемом примерно с чашку) количества воды из фильтра тонкой очистки. Вода попала в пневматическую систему, которая приводит в действие некоторые механизмы на станции, в результате чего открылись два клапана. Открывшиеся клапаны перекрыли доступ холодной воде в парогенератор станции, при помощи которого излишки тепла отводятся от ядерного реактора. После этого включился аварийный насос, но его клапаны оказались по ошибке закрыты во время проводившегося за два дня до событий осмотра. Насосы, таким образом, впустую перекачивали воду. Все усугублялось тем, что клапан сброса давления тоже не работал, как и датчик на пульте оператора, который должен был подавать сигнал об отказе клапана.
Каждое из этих событий само по себе не считается чем-то из ряда вон выходящим и не ведет к аварии. Неполадки фильтров тонкой очистки случались довольно часто и никогда не считались чем-то серьезным; на атомной станции то и дело открываются и закрываются тысячи клапанов и нередко некоторые из них ошибочно остаются закрытыми или открытыми, но, как правило, это не вызывает опасений; а предохранительные клапаны вообще считаются крайне ненадежными — они и до этого отказывали на еще одиннадцати атомных электростанциях без каких бы то ни было трагических последствий. Но когда эти неполадки случились все вместе, сложилось впечатление, что на станцию напало стадо диких животных. После этого чрезвычайного происшествия проводились многочисленные расследования, предпринимались многочисленные попытки свалить вину на конкретных людей, и были сделаны довольно интересные выводы. В частности, эта цепочка событий помогла профессору социологии из Йельского университета Чарльзу Перроу создать новую теорию несчастных случаев, в систему которой он включил главный аргумент этой главы: в сложных системах (к которым я причисляю и человеческую жизнь) самые незначительные факторы, на которые обычно можно не обращать никакого внимания, иногда совершенно случайно влекут за собой масштабные последствия{243}.
Перроу в своей теории отмечает, что современные системы включают в себя тысячи элементов, в том числе и ненадежный человеческий фактор, а взаимодействия этих элементов настолько сложны, что, как и в случае с атомами Лапласа, по отдельности эти взаимодействия невозможно проследить или предсказать. Определенно можно лишь сказать, что, как атомы, перемещающиеся «походкой пьяного», в конце концов попадают в определенную точку, так и катастрофы рано или поздно случаются. Эта теория получила название теории «нормальных несчастных случаев». Теория Перроу описывает, как несчастный случай может произойти без явных причин, вопиющих ошибок и людей, допустивших преступную халатность, которых ищут комиссии по расследованию, назначаемые компанией или государством. Помимо этого, теория нормальных несчастных случаев объясняет, почему иногда все неизбежным образом идет наперекосяк. Впрочем, ее можно рассматривать и с другой стороны — применить для объяснения того, почему иногда все идет как надо. Когда мы пытаемся сделать нечто сложное, не имеет значения, сколько у нас будет неудачных попыток: если мы проявим упорство, шансы в конце концов преуспеть совсем неплохи. Некоторые экономисты вслед за Брайаном Артуром доказывают: сочетание незначимых факторов может привести к тому, что даже ничем не примечательные компании одержат верх над своими конкурентами. «На практике, — писал он, — случается так, что если на рынок одновременно выходят несколько компаний одинакового масштаба, то определить, какие из них раньше создадут клиентскую базу и, в конечном итоге, завладеют рынком, помогают зачастую незначительные случайные события: неожиданные заказы, случайные встречи с покупателями, прихоти руководства. Экономическую конъюнктуру… {определяют} отдельные сделки, слишком мелкие, чтобы их можно было предвидеть; эти незначительные „случайные“ события могут накапливаться и при наличии положительной обратной связи со временем становиться более весомыми»{244}.
Сходное явление наблюдается и в социологии. Возьмем для примера группу ученых, которая исследовала покупательские привычки потребителей в области, которую социологи определили как «культурная индустрия»: книги, фильмы, произведения искусства, музыка. Среди маркетологов принято считать, что в этих областях успех достигается путем угадывания потребительских предпочтений. Если придерживаться этой точки зрения, то агентам, продюсерам и менеджерам полезнее всего изучать опыт Стивена Кинга, Мадонны, Брюса Уиллиса или других знаменитостей, собирающих толпы поклонников. Как уже говорилось, при изучении прошлого совершенно несложно выявить причины, объясняющие грандиозный успех. Далее дело за малым: воспроизвести этот успех.
Это детерминистский взгляд на рынок, взгляд, согласно которому успех определяется в основном качествами и свойствами самого товара. Но имеется и другой, недетерминистский подход. Согласно ему, существует множество прекрасных, но никому не известных книг, певцов, актеров, а тому или иному человеку или произведению помогает целый ряд случайных и незначительных факторов, иными словами, — удача, и поэтому агенты, продюсеры и менеджеры, придерживающиеся традиционного подхода, тратят время впустую. Интернет позволяет это проверить. Исследователи выбрали в качестве объекта рынок музыкальной продукции, где больше всего продаж начинает осуществляться через Интернет. Для опроса был отобран 14 341 участник. Участникам предложили прослушать, оценить и, по желанию, скачать себе 48 песен исполнителей, о которых эти участники никогда раньше не слышали{245}. Некоторым из участников также сообщалось о том, насколько популярна каждая из песен, т. е. сколько участников опроса скачали ее. Этих участников разделили на восемь разных «миров», и им давали статистику скачивания только в рамках их собственного «мира». В каждом из «миров» все песни начинали с нулевых рейтингов — их никто не скачивал, а потом каждый «мир» развивался независимо от остальных. Была также и девятая группа участников, которым не сообщали никакой дополнительной информации. Исследователи ввели эту группу «изолированных слушателей», чтобы определить «внутреннее качество» каждой из песен, т. е насколько она находит отклик у слушателя в отсутствие влияния внешних факторов.
Если бы детерминистская картина мира была истинной, в каждом из восьми «миров» самыми популярными стали бы одни и те же песни, а рейтинги популярности песен должны были соответствовать их внутреннему качеству, которое определяли бы «изолированные слушатели». Но исследователям открылась диаметрально противоположная картина: популярность каждой отдельной песни очень сильно варьировала по «мирам». Кроме того, разные песни со схожим «внутренним качеством» тоже очень сильно отличались по популярности. Например, песня «Lockdown» группы «52metro» по своему внутреннему качеству заняла двадцать шестое место из сорока восьми, при этом в одном из «миров» она заняла первое место, а в другом — сороковое. В этом эксперименте, как только ту или иную песню с самого начала случайно стали скачивать, ее кажущаяся популярность оказывала влияние на будущих покупателей. Часто такое наблюдается и в кино-индустрии: зрители хорошо отзываются о фильме, если слышали, что он хороший. В нашем примере незначительные случайные факторы сыграли свою роль, и популярность песни в будущем росла, как снежный ком. Все тот же эффект бабочки.
Если мы с вами приглядимся к важнейшим событиям нашей жизни, то обнаружим, что жизнь во многом сложилась бы по-другому, если бы не случайное стечение малозначительных факторов: мы с кем-то случайно встретились, нам случайно предложили работу и т. п. Возьмем, к примеру, актера, который с конца 1970-х гг. на протяжении семи лет жил в скромной квартирке на 49-й улице в Манхэттене — на пятом этаже в доме без лифта — и безуспешно пытался сделать себе имя в актерской среде. Он работал в малоизвестных, иногда весьма и весьма малоизвестных, театрах, снимался в рекламе, делал все возможное, чтобы его заметили, чтобы прославиться и заработать денег, чтобы можно было зайти в любой ресторан, съесть большой бифштекс и при этом не делать ноги, пока официант ходит за счетом. Как и в случае со многими другими людьми, изо всех сил стремящимся сделать карьеру, неважно, какие усилия он прилагал, чтобы получать нужные роли, принимать правильные с точки зрения карьеры решения и вообще преуспеть в этой сфере, — лучшую роль этот молодой честолюбивый актер играл в другой своей жизни, подрабатывая барменом. Но однажды летом 1984 г. он отправился в Лос-Анджелес то ли смотреть Олимпийские игры (если верить его агенту), то ли навестить подружку (если верить газете «Нью-Йорк Таймс»). Неважно, что именно двигало актером при принятии этого решения, важно то, что поехал он вовсе не из стремления сделать карьеру, его влекла любовь, ну или любовь к спорту. Но в результате оказалось, что это решение стало самым удачным за всю его карьеру, если не жизнь.
Актера зовут Брюс Уиллис, и в Лос-Анджелесе один из агентов предложил ему сходить на пробы{246}. К тому моменту пробы к новому телесериалу уже подходили к концу. Продюсеры решили, кого из актеров они возьмут, но в Голливуде нет ничего окончательного, пока не высохли чернила на контракте или не закончился судебный процесс. Уиллис пришел и получил роль Дэвида Эдисона — главную мужскую роль (в паре с Сибилл Шеперд) в новом проекте телеканала Эй-би-си, который назывался «Детективное агентство „Лунный свет“».
Нам хотелось бы верить, что Уиллис был гораздо лучше актера X, которого прочили на главную роль до его появления, а все остальное, как говорится, детали. Но это все потому, что сейчас мы знаем о грандиозном успехе сериала и Уиллиса, сыгравшего в нем главную роль, и нам трудно представить, насколько далеки были голливудские воротилы от того, чтобы при виде Уиллиса впадать в эйфорию от такой удачи (как же, настоящий самородок!), раскуривать сигары и сжигать утративший актуальность список актеров. Представьте, что вы отправляете троих детишек в магазин и просите их купить одну упаковку мороженого: двое из них хотят купить клубничное мороженое, а третий — шоколадный кекс. Представили? Так вот, примерно то же самое происходило и на тех пробах. Администраторы канала настаивали на том, чтобы роль досталась актеру X, говорили, что Уиллис не похож на хорошего исполнителя главной роли, в то время как исполнительный продюсер сериала Гленн Карон настаивал именно на кандидатуре Уиллиса. Сейчас нам легко сказать, что эти администраторы канала — идиоты и ничего не смыслят, так что к их мнению не стоило прислушиваться. Насколько я знаю, продюсеры телевизионных проектов часто так и поступают, особенно когда администраторы каналов их не слышат. Но не спешите делать выводы, учтите, что поначалу зрители согласились с невысокой оценкой, данной администраторами канала. «Детективное агентство „Лунный свет“» запустили в марте 1985 г., и в течение всего первого сезона рейтинги у сериала были довольно низкие. Лишь когда начали показывать второй сезон, зрители поменяли свое мнение, и проект стал одним из самых успешных на телеканале. То, что Уиллис окажется настолько харизматичным и добьется такого грандиозного успеха, предвидеть изначально было невозможно, по крайней мере, до тех пор, пока он однажды не проснулся знаменитым. Можно, конечно, списать эту историю на то, что в Голливуде все чокнутые, если бы не одно «но»: случай с Уиллисом далеко не уникальный, многие пришли к своему успеху такой вот «походкой пьяного». Жизненный путь многих знаменитостей отмечен волей непредсказуемого случая, причем это касается не только их карьеры, но и личной жизни, увлечений, выбора друзей. Это скорее правило, чем исключение.
Недавно я засиделся допоздна перед телевизором и увидел интервью с еще одной знаменитостью, которая, впрочем, не имеет отношения к шоу-бизнесу. Знаменитостью был Билл Гейтс. Журналист, который вел беседу, вообще-то известен своим сарказмом, но к Гейтсу он выказывал необычайное почтение. Даже присутствующие в студии зрители смотрели на Гейтса, как завороженные. Причина тут ясна: по версии журнала «Форбс» в течение тринадцати лет подряд Гейтса признавали самым богатым человеком мира. Вдумайтесь: с момента основания корпорации «Майкрософт» Гейтс зарабатывает больше ста долларов в секунду. Когда его спросили, каким он видит будущее интерактивного телевидения, все буквально замерли в ожидании. Сказал он какую-то банальность, ответ не отличался ни творческим подходом, ни оригинальностью, ни проницательностью. Возьмите любого программиста — он скажет примерно то же самое. Тогда возникает вопрос: Билл Гейтс каждую секунду зарабатывает по сто долларов, потому что он является небожителем, или он является небожителем, потому что зарабатывает по сто долларов в секунду?
В августе 1980 г. группа специалистов корпорации «IВМ», работавших над реализацией секретного проекта по созданию персонального компьютера, прибыла в Сиэтл, чтобы провести переговоры с молодым предпринимателем, занимавшимся компьютерами, — Биллом Гейтсом, у которого на тот момент была своя маленькая фирма. «IВМ» нужна была программа, операционная система, чтобы установить ее на «домашний компьютер», который должны были вот-вот выпустить на рынок. Далее версии воспоминаний о событиях расходятся, но суть примерно в следующем{247}. Гейтс сказал, что он не сможет разработать операционную систему, и направил сотрудников «IВМ» к известному программисту Гэри Килдаллу, который работал на корпорацию «Digital Research Inc.». Переговоры между сотрудниками «IВМ» и Килдаллом зашли в тупик. Во-первых, когда сотрудники «IBM» показались в офисе «Digital Research Inc.», тогдашняя жена Килдалла — она работала в той же компании коммерческим директором — отказалась подписать с «IВМ» соглашение о неразглашении информации. Но посланцы «IВМ» решили не сдаваться и опять позвонили Килдаллу, который на этот раз согласился с ними встретиться. Никто не знает, что именно произошло во время той встречи, но даже если была достигнута какая-то устная договоренность, дальше этого дело не пошло. Примерно в это же время один из сотрудников «IВМ», Джек Самс, встретился с Гейтсом еще раз. Оба знали, что одна операционная система уже существует: одни считают, что ее разработал сам Килдалл, другие — что он подал основную идею. По словам Самса, Гейтс сказал: «Вы хотите заполучить… {эту операционную систему}, или хотите, чтобы я?..». Самс, хотя ему и не понравился намек собеседника, все же ответил: «Добудьте ее». За 50 тыс. долларов (по некоторым свидетельствам, сумма была несколько больше) Гейтс внес в программу кое-какие изменения и назвал ее DOS (дисковая операционная система). В «IВМ», видимо, не поверили в успех этой затеи, поэтому приобрели у Гейтса лицензию, по условиям которой ему полагалось уплата небольшого процента с продажи каждой копии, а права на саму операционную систему оставались за Гейтсом. Система DOS была ничем не лучше, — а многие, в том числе специалисты по компьютерам, — скажут, что она была гораздо хуже, чем, например, операционная система компании «Apple», написанная под компьютеры семейства «Macintosh». Однако число клиентов «IВМ» росло настолько быстро, что программистам приходилось писать программы под DOS, поощряя тем самым потенциальных пользователей покупать компьютеры «IВМ», что, в свою очередь, поощряло написание программ под DOS. Иными словами, как сказал бы Брайан Артур: «люди покупали DOS потому, что люди покупали DOS». Если сравнить мир компьютерных предпринимателей с жидкостью, то Гейтс стал той самой молекулой, которая выпала из обоймы. Но если бы Килдалл был чуть сговорчивее, представители «IВМ» чуть дальновиднее, а Самс не встретился бы с ним второй раз, то Гейтс, несмотря на всю свою проницательность и деловую хватку, стал бы просто еще одним компьютерным предпринимателем, а отнюдь не самым богатым человеком на свете. Видимо, этим и объясняется, почему его высказывания ничем не выделяются среди высказываний многих других бизнесменов, имеющих дело с программным обеспечением.
Наше общество быстро производит богатых людей в герои, а бедняков назначает козлами отпущения. Возьмем, к примеру, воротилу рынка недвижимости Дональда Трампа, который три раза становился банкротом: один раз из-за отеля «Плаза» и два раза из-за сети казино (так, акционер, вложивший в 1994 г. 10 тыс. долларов в акции его казино, через тринадцать лет получал лишь 636 долларов){248}. Именно памятуя о том, что богачей превозносят, он смело выступил в одной из популярнейших телепрограмм с осуждением деловой хватки честолюбивых молодых людей.
Конечно же, неверно было бы считать, что чем более выдающийся человек перед нами, тем он богаче. Нам не дано видеть возможности людей, мы судим только по достигнутому ими результату, и поэтому зачастую делаем о них ошибочные выводы, полагая, что достигнутые результаты в полной мере отражают личность человека. Теория нормальных несчастных случаев доказывает не то, что связь между поступком и наградой случайна, а то, что случайные события играют в нашей жизни ничуть не менее важную роль, чем наши личные качества и действия.
Многие из нас на чисто эмоциональном уровне отрицают влияние случайности на человеческую жизнь, в то время как разумом они прекрасно понимают: от этого влияния никуда не деться. Если мы не признаем, что случайность сыграла немаловажную роль в судьбах знаменитостей, то разве мы при этом недооцениваем роль случайности в жизни тех, кто совсем не смог добиться успеха? В 1960-х гг. изучением этого вопроса занялся специалист по социальной психологии Мелвин Лернер: его интересовало, почему в обществе укоренилось негативное отношение к беднякам{249}. Прекрасно понимая, что «мало кто станет участвовать в каких-то масштабных проектах, если при этом будет верить, что между его действиями и получаемой наградой существует лишь случайная связь»{250}, Лернер пришел к выводу: «ради того, чтобы не лишиться рассудка, люди сильно переоценивают степень, в которой по чьим-либо успехам можно сделать вывод об их способностях{251}». Например, мы склонны предполагать, что знаменитые актеры гораздо более талантливы, чем восходящие звезды, и что самые богатые люди одновременно и самые умные.
Мы можем не отдавать себе отчета в том, что судим о людях по их доходам или по внешним атрибутам их успеха, но даже когда мы точно знаем, что человек получает абсолютно случайную зарплату, многие не могут удержаться от подспудного вывода о том, что он эту зарплату так или иначе заслужил. Мелвин Лернер провел такой эксперимент: усадил участников в затемненную комнату лицом к специальному, прозрачному с одной стороны зеркалу{252}. Со своих мест участники видели небольшую ярко освещенную комнату, где стоял стол и два стула. Участников убедили, что сейчас в ту комнату войдут двое рабочих, Том и Билл, которые в течение пятнадцати минут будут трудиться над составлением анаграмм. В этот момент занавески перед зеркалом-окном закрыли, а Лернер сказал участникам, что это делается для чистоты эксперимента: если они будут только слышать рабочих, их не введет в заблуждение их внешний вид. Еще психолог сказал, что с финансированием у него не очень, поэтому он сможет заплатить только одному из рабочих, причем он будет выбран случайным образом. Когда Лернер вышел из комнаты, его помощник включил аудиозапись. Участники были убеждены, что слышат, как в комнату за занавесками вошли Том и Билл и начали свою работу. А на самом деле Том и Билл на пленке читали заранее составленный диалог, из которого по ряду объективных причин следовало, что они в одинаковой мере преуспевают в выполнении этого задания. Потом ничего об этом не знающим участникам эксперимента предложили оценить Тома и Билла по тому, сколько усилий они потратили, насколько творчески подошли к заданию и насколько преуспели. Если для получения денег выбирали Тома, то за него голосовали около 90% участников. А если выбирали Билла, то за него голосовали порядка 70%. Несмотря на то, что Том и Билл внесли в работу одинаковый вклад и что участникам эксперимента было известно: тот, кому заплатят, будет выбран случайным образом, участники эксперимента ощущали, что человек, которому заплатили, работал лучше, чем второй, которому не заплатили. Увы, все, кто одеваются таким образом, чтобы производить впечатление успешных людей, прекрасно знают, с какой легкостью зарабатываемые деньги могут ввести окружающих в заблуждение.
Серия аналогичных исследований показала: среди самих работников бытует точно такое же мнение{253}. Ни для кого не секрет, что раз начальник занимает высокое положение в обществе, у него хорошее образование, почетное звание и высокая зарплата, то он всегда будет придавать своим идеям больший вес, чем идеям своих подчиненных. Исследователи задались вопросом: не будут ли люди, которые получили много денег исключительно по воле случая, вести себя точно так же? Прививает ли даже незаслуженная «успешность» чувство превосходства? Чтобы выяснить это, ученые выбрали пары добровольцев, которым поручили совместно выполнить какие-то бессмысленные задания. Так, например, в одном из заданий участникам эксперимента на мгновение показали черно-белое изображение, после чего их попросили определить, в верхней или нижней части изображения было больше белого цвета. Перед выполнением задания пары подбирались случайным образом, но так, чтобы доходы одного из участников существенно превышали доходы второго. Пока участники эксперимента об этом не знали, споров между ними практически не возникало. Но когда им сообщили, кто из них сколько получает, те, у кого зарплата оказалась больше, стали не так внимательно прислушиваться к своим напарникам, чем те, кто зарабатывал меньше. Даже случайная разница в доходах приводила людей к мыслям: у них разный уровень мастерства, а значит, и разная степень влиятельности. И когда речь идет о личном и карьерном росте, от данного факта нельзя отмахнуться.
Но это лишь обратная сторона вопроса, и она ближе к изначальной мотивации, которая подвигла Лернера на проведение этого исследования. Лернер и один из его коллег решили выяснить, считаем ли мы, что те, кто не добился успеха, или те, на чью долю выпали страдания, заслуживают этого{254}. Для участия в эксперименте пригласили группу студенток университета. Им предложили подождать в приемной. Через несколько минут выбрали и увели одну из них. Эта студентка, которую я условно назову «жертвой», на самом деле не была участницей эксперимента, ее привели в приемную сами исследователи. Оставшимся в приемной участницам эксперимента сказали, что им предстоит наблюдать за тем, как «жертва» будет выполнять учебное задание и что при каждом неверном ответе она получит разряд электрического тока. Исследователь подкрутил какие-то ручки, при помощи которых якобы регулировалась сила тока, а потом включили видео-монитор. Участницы исследования видели, как «жертва» зашла в соседнюю комнату, как ее пристегнули ремнями к «электрошокеру», как она пыталась заучить пары ничего не значащих слогов.
В процессе выполнения задания «жертва» получила за неправильные ответы несколько явно болезненных ударов током. Она вскрикивала от боли. На самом же деле «жертва» лишь подыгрывала, а то, что участницы эксперимента увидели на экране, было заранее подготовленной видеозаписью. Поначалу, как и ожидалось, большинство участниц эксперимента были возмущены несправедливыми страданиями такой же студентки, как они сами. Но чем дольше продолжался эксперимент, тем меньше оставалось в них сочувствия. Дальше участницы эксперимента, которые ничем не могли помочь «жертве», стали плохо о ней говорить. И чем больше страдала «жертва», тем хуже о ней отзывались. Как и предвидел Лернер, участницам эксперимента важно было оценить ситуацию с точки зрения причины и следствия. Чтобы точно убедиться, что здесь не играет роли какая-нибудь другая закономерность, эксперимент повторили с другими группами испытуемых, которым сказали, что за боль, которую «жертве» придется терпеть, она получит хорошее вознаграждение. Иными словами, эти участники эксперимента верили: «жертва» страдает «заслуженно», но в целом их поставили в ситуацию, аналогичную той, в которой оказалась первая группа. Участники из этой группы не стали относиться к «жертве» хуже. Увы, очевидно, мы испытываем предубеждение против тех, кто вышел из низов.
Мы потому не замечаем влияние случайностей на наши судьбы, что, приходя в этот мир, всеми силами стараемся видеть то, что мы хотим видеть. Иными словами, мы измеряем степень таланта степенью успеха, и уже потом выявляем это соответствие в подкрепление наших причинно-следственных выкладок. Именно поэтому нет особых различий между способностями человека, пользующегося бешеным успехом, и человека менее популярного. Разница между ними лишь в том, как эти способности воспринимаются. Если бы до выхода на экраны сериала «Детективное агентство „Лунный свет“» молодой Брюс Уиллис сказал бы вам, что надеется стать знаменитым актером, вы вряд ли подумали бы: «Ух ты! Ну и повезло же мне! Я запросто один на один разговариваю с будущей звездой». Скорее всего, вы подумали бы: «Ну да, ну да, ты часом вермута не перебрал?» Однако на следующий день после того, как сериал стал пользоваться успехом, все вдруг разглядели в Брюсе Уиллисе звезду, парня, в котором есть что-то такое, что позволяет ему целиком завладеть сердцами и умами зрителей.
Силу ожиданий еще много лет назад впечатляюще продемонстрировал в своем смелом эксперименте психолог Дэвид Розенхан{255}. Суть эксперимента заключалась в том, что было выбрано восемь «псевдопациентов», каждый из которых обратился в одну из многочисленных больниц и с порога заявлял, что слышит странные голоса. Группа «псевдопациентов» была весьма разнородной: три психолога, психиатр, педиатр, студент, художник и домохозяйка. Из того, что они сообщали о себе, вымышленными были только имена, профессии и описание одного и того же симптома, в остальном они рассказывали только правду. Уверенные в том, что наша система здравоохранения работает как часы, некоторые из участников эксперимента позже рассказывали, что боялись, будто их сразу разоблачат, поймут, что они психически здоровы. Одним словом, что им придется краснеть за свой поступок. Но их опасения оказались напрасными. Всех, кроме одного, положили в больницу с диагнозом шизофрения. Оставшемуся участнику поставили диагноз «маниакально-депрессивный психоз».
После того, как участников положили в больницу, они перестали симулировать симптомы и сказали, что голоса исчезли. И, в соответствии с полученными от Розенхана указаниями, стали ждать, пока медперсонал заметит, что на самом деле они не являются душевнобольными. Никто из персонала этого не заметил. На их поведение смотрели сквозь призму их психического заболевания. Когда один из участников эксперимента стал записывать что-то у себя в дневнике, медсестра сделала такую пометку «изменения в поведении пациента: склонность к письму», считая это одним из признаков душевного заболевания. Когда с одним из участников эксперимента стал жестоко обращаться санитар, пациент не сдержался, и это тут же было сочтено признаком патологии. Даже то, что кто-то из участников пришел в столовую до открытия, было признано одним из симптомов умопомешательства. Остальные пациенты, которым было все равно, что за диагноз поставили «псевдопациентам», то и дело говорили им: «Вы же не сумасшедшие. Вы журналисты. Вы тут с проверкой». А лечащие врачи при этом писали в историях болезни примерно следующее: «Белый мужчина тридцати девяти лет… в течение многих лет, еще с раннего детства проявляет заметную двойственность в личных отношениях. Теплые отношения с матерью охлаждаются в подростковом возрасте. С отцом отношения очень напряженные».
Хорошо еще, что несмотря на такие подозрительные привычки, как ведение дневника или приход на обед раньше срока, было решено, что участники эксперимента не представляют опасности ни для самих себя, ни для окружающих, поэтому всех их выписали в среднем через девятнадцать дней. В больницах так и не раскрыли обман, а когда по окончании эксперимента им обо всем сообщили, представители больниц отрицали саму возможность такого развития событий.
Стать жертвой ожиданий легко, но не менее просто и эксплуатировать их. Именно поэтому соперничающие друг с другом голливудские актеры изо всех сил стараются показать, что между ними нет никакой конкуренции, поэтому врачи носят белые халаты и развешивают по стенам своих кабинетов всевозможные дипломы, поэтому продавцы подержанных машин скорее замаскируют какие-то внешние недостатки машины, чем будут попусту тратиться на починку двигателя, а преподаватели с большей охотой поставят высший балл за выполненное домашнее задание ученику успевающему, а не отстающему{256}. Специалисты по маркетингу прекрасно знают об этой особенности человеческого восприятия и разрабатывают рекламные кампании так. чтобы эксплуатировать наши ожидания. Особенно эффективно это в таком сегменте рынка, как продажа водки. Водка — это нейтральный напиток, который дистиллируют, согласно принятым в США стандартам, «так, чтобы у нее не было различимого характерного запаха, вкуса или цвета». Таким образом, большинство производителей водки в Америке вовсе не похожи на темпераментных производителей вин, которые носят фланелевые рубашки, это, как правило, промышленные гиганты вроде агрохимической корпорации «Archer Daniels Midland». Задача производителя водки вовсе не в том, чтобы следить за процессом старения, который придает напитку неповторимый тонкий букет, а в том, чтобы взять концентрированную жидкость, поставляемую этими самыми промышленными гигантами, разбавить ее водой и, по возможности, напрочь лишить получившуюся смесь вкуса. Однако, благодаря масштабным рекламным кампаниям, производители водки сумели создать у потребителей весьма сильные ожидания разницы. В итоге люди и правда верят, что этот напиток, который по определению не обладает характерными вкусовыми особенностями, на самом деле различается по вкусу в зависимости от производителя. Более того, потребители готовы платить за эти различия немалые деньги. Чтобы меня не сочли лишенным вкуса невежей, обращаю внимание на то, что существует способ проверить мои домыслы. Можно взять несколько сортов водки, пригласить несколько людей, разбирающихся в ней, и провести тест «вслепую». Так случилось, что газета «Нью-Йорк Таймс» как раз провела такое исследование{257}. Вы удивитесь, но без своих этикеток известные сорта водки, например, «Grey Goose» и «Ketel One», не получили высокой оценки. С общепринятой точки зрения, результаты теста кажутся случайными. Но пойдем дальше. Участникам эксперимента предлагалось оценить двадцать один сорт водки. Наивысшую оценку получила дешевая водка марки «Smirnoff», которую продают во всех барах. Мы с вами оценивали бы мир совсем по-другому, если бы наши суждения были свободны от ожиданий и основывались только на существенных сведениях.
Несколько лет назад лондонская газета «Санди Таймс» провела эксперимент. Редакторы газеты разослали перепечатанный на машинке текст первых глав романов, удостоенных Букеровской премии — самой престижной на сегодняшней день премии в области литературы — двадцати крупнейшим издателям и литературным агентам{258}. Первый роман назывался «В подвешенном состоянии», его написал лауреат Нобелевской премии по литературе В.С. Найпол, второй вышел из-под пера Стенли Мидлтона и назывался «Праздник». Можете не сомневаться: если бы адресаты знали, что за известные книги им прислали, каждый из них тут же поспешил бы прислать хвалебный отзыв. Но тексты были присланы от имени начинающих авторов, и ни один из издателей и литературных агентов не узнал их. И какие же отзывы были получены на эти знаменитые произведения? Девятнадцать получателей из двадцати прислали отказ. Исключением стал только роман Мидлтона — он привлек внимание литературного агента из Лондона. Однако в своем отзыве на книгу Найпола тот же агент написал: «Книга производит впечатление весьма оригинальной, но, боюсь, она не слишком увлекательна, чтобы мы взялись познакомить с ней широкую публику».
Писатель Стивен Кинг как-то раз провел похожий эксперимент, впрочем, цель у него была несколько иная. Ему подумалось, что читателям будет сложно угнаться за всеми его многочисленными новыми книгами, поэтому издал серию романов под псевдонимом Ричард Бахман. Спрос на эти книги ясно показал: даже Стивен Кинг ничто без своего имени. Когда, наконец, стало известно о том, кто настоящий автор этих романов, их тут же стали раскупать. Жаль, что Стивену Кингу не пришла в голову идея провести противоположный эксперимент: взять рукопись какого-нибудь хорошего, но неопубликованного романа молодого безвестного писателя и издать ее, поместив на обложке свое имя. Раз уж сам Стивен Кинг ничто без своего имени, то если наше творчество принимают без всякого воодушевления, мы можем утешиться тем, что дело тут не обязательно в качестве наших работ, как утверждают некоторые.
Много лет назад, когда я работал в Калифорнийском технологическом, мой кабинет находился по соседству с кабинетом физика по имени Джон Шварц. Он не являлся признанным светилом и почти десять лет страдал от всеобщего осмеяния, будучи чуть ли не единственным сторонником так называемой «теории струн», считавшейся в то время опровергнутой. Согласно этой теории, во Вселенной гораздо больше измерений, чем те три, что даны нам в ощущениях. Но однажды Джон со своим единомышленником совершил открытие и по некоторым причинам, в которые мы сейчас не станем вдаваться, другие измерения перестали казаться такими уж невероятными. Сейчас теория струн стала одной из самых популярных в физике, а Джона считают одним из гениев, патриархом науки. А ведь если бы он сдался, опустил руки в годы безвестности, его судьба стала бы прекрасной иллюстраций к знаменитому изречению Томаса Эдисона:
Многие из тех, кто потерпел в жизни неудачу, — это люди, не понимавшие, как близко они находились к успеху в тот момент, когда сдались{259}.
Я знал еще одного физика, чья судьба очень похожа на судьбу Джона. Он был научным руководителем Джона в Калифорнийском университете в городе Беркли, и его называли одним из лучших ученых своего поколения. Этот физик вел исследования в направлении, которое называется теорией S-матрицы. Подобно Джону, он был необычайно настойчив и продолжал бороться и работать над своей теорией, хотя другие сдавались и отступали. Но, в отличие от Джона, не преуспел. И поскольку успех к нему так и не пришел, он закончил свою карьеру, оставаясь в глазах окружающих ненормальным. Но, по моему глубокому убеждению, и он, и Джон были гениальными учеными, у которых хватало смелости — без какой бы то ни было гарантии совершения открытия и славы — работать над теорией, вышедшей из моды. Точно так же, как писателей надо оценивать по их произведениям, а не по тому, сколько экземпляров их книг продано, так и физиков — и вообще всех, кто старается чего-либо достичь, — надо оценивать больше по их способностям, чем по достигнутым ими успехам.
Нить, связующая способности и успех, отнюдь не находится в постоянном натяжении. В популярных книгах мы с готовностью находим достоинства, и в то же время нам кажется, что неопубликованным рукописям, дешевым сортам водки и людям, которые из сил выбиваются, работая в каком-либо направлении, чего-то не хватает. Легко поверить, что сработавшие идеи были удачными, осуществленные планы — хорошо составленными, а не осуществившиеся идеи и планы — просто-напросто плохо продуманы. Легко делать героев из наиболее успешных личностей, а на остальных смотреть свысока. Но наличие способностей еще не гарантирует успеха, больше того, успех не находится в пропорциональной зависимости от способностей. Поэтому всегда надо держать в голове другую переменную нашего уравнения — роль случая.
Нет ничего страшного в том, чтобы считать всех, кто добился успеха в какой-либо области, супер-героями. Но если мы слишком доверяем мнению экспертов или спросу на рынке и утрачиваем веру в себя, а в результате опускаем руки, может произойти трагедия. Подобное случилось с Джоном Кеннеди Тулом, который совершил самоубийство, не перенеся отказов издателей, хотя после смерти его «Сговор остолопов» стал пользоваться бешеным успехом. Поэтому, когда я ловлю себя на том, что пытаюсь судить о человеке по достигнутому им успеху, я постоянно напоминаю себе, что если бы, например, Стивен Кинг начинал все сначала, он мог бы так и остаться Ричардом Бахманом, a B. C. Найпол был бы еще одним подающим надежды молодым писателем, и что где-то рядом бродят люди, которые ничем не хуже Билла Гейтса, Брюса Уиллиса, Роджера Мариса, но которые, тем не менее, не стали ни богатыми, ни знаменитыми. Судьба не преподнесла им подарка в виде правильно угаданного программного обеспечения, телесериала или года. Для меня главный вывод из этого в том, что ни в коем случае нельзя останавливаться на полдороге и поворачивать назад, ибо раз случайность играет определенную роль в нашей жизни, то один из важнейших факторов, определяющих успех, находится под нашим контролем, а именно — количество шагов, количество использованных шансов и возможностей. Потому как даже когда мы подбрасываем монету и она уже готова упасть невыигрышной для нас стороной, все же существует вероятность, что в самый последний момент монета перевернется, и мы выиграем. Или, как сказал Томас Уотсон, стоявший у истоков корпорации «IВМ»: «Если вы хотите преуспеть, удвойте частоту своих неудач».
В этой книге я попытался рассказать об основных концепциях случайности, показать, как они действуют в жизни человека, и изложить свою точку зрения, согласно которой мы часто склонны забывать о проявлениях случайности, когда пытаемся истолковать те или иные события, когда формируем свои ожидания и принимаем решения. Нас может озарить само осознание того, что без случайных процессов в нашей жизни не обходится ничто. Однако истинная сила теории случайных процессов заключается в том, что, однажды поняв их природу, мы можем изменить свое восприятие происходящих вокруг нас событий.
Психолог Дэвид Розенхан писал, что «если человек ненормальный, то все его поступки и личные качества, даже вполне нормальные, воспринимаются сквозь призму этого ярлыка»{260}. То же самое можно сказать и о звездности и других ярлыках успешности, равно как и неудачливости. Мы судим о людях и новых идеях по их результатам и ожидаем, что события будут развиваться в соответствии с достаточными и понятными основаниями. Но зачастую наше ясное представление о неизбежности — всего лишь иллюзия. Я написал эту книгу, будучи твердо уверен, что мы в состоянии перестроить ход наших мыслей перед лицом неопределенности. Мы в состоянии научиться принимать оптимальные решения и подавить предубеждения, которые заставляют нас выносить неадекватные суждения и делать неудачный выбор. Мы вполне можем пытаться осмыслить качества людей или параметры ситуации вне зависимости от результатов, которых добиваются люди или к которым приводит ситуация. Нам вполне по силам научиться оценивать решения по всему диапазону возможных последствий, к которым эти решения могут привести, а не только по реальным последствиям этих решений.
Мама всегда говорила мне, что не стоит думать, будто я могу предсказать будущее или в полной мере контролировать его. Она как-то рассказала о случае, который окончательно ее в этом убедил. Случай произошел с ее сестрой Сабиной, о которой она до сих пор часто вспоминает, хотя со времени их последней встречи прошло уже шестьдесят пять лет. Сабине было семнадцать. Моей маме — пятнадцать и, как это часто бывает с младшими детьми, она боготворила старшую сестру. Когда в Польшу пришли фашисты, мой отец, живший в бедной части города, ушел в подполье и, как я уже говорил, впоследствии попал в Бухенвальд. Моя мама тогда не была с ним знакома, она жила в богатой части города и попала в лагерь принудительного труда. Там она работала медсестрой, ухаживала за больными тифом. Кормили их плохо, и случайная смерть была рядом. Сабина согласилась на один план, чтобы спасти мою маму от опасностей, которые грозили ей отовсюду. У Сабины был друг, состоявший в еврейской полиции. Тех, кто там работал, презирали все заключенные. Эти полицейские выполняли команды немцев и помогали поддерживать порядок в лагере. Друг Сабины предложил ей выйти за него замуж — брак предполагался фиктивный, — тогда, пользуясь своим положением, он мог бы ее защитить. Сабина, решившая, будто эта защита может распространиться и на мою маму, согласилась. Какое-то время их план выглядел удачным. Потом что-то случилось, и отношение фашистов к еврейской полиции резко переменилось. Они отправили несколько офицеров с семьями в газовые камеры, в том числе мужа Сабины и саму Сабину. Моя мама на много лет пережила Сабину, но смерть сестры до сих пор не дает ей покоя. Маме кажется, что после ее собственной смерти не останется ничего, что свидетельствовало бы о том, что Сабина вообще когда-то жила. Для мамы этот случай стал доказательством того, что строить планы бесполезно. Я с ней не согласен. Я убежден, что составлять планы очень важно, если мы, конечно, делаем это с открытыми глазами. Но благодаря примеру мамы я осознал необходимость научиться распознавать и ценить свою удачу, видеть случайные события, которые ведут к успеху. А еще я смирился с тем, что случайные события могут принести и много горя. Однако самый ценный урок этой истории в том, что теперь я ценю отсутствие неудачи, событий, которые могли бы сломить, ценю то, что война, голод не обрушились — пока не обрушились — на нас.
БЛАГОДАРНОСТЬ
Если вы читаете эти строки, я смею надеяться на то, что книга вам все же понравилась. Что касается ее сильных сторон, тут мне, конечно, хотелось бы присвоить все заслуги себе, но как однажды заметил Ричард Никсон, это было бы неправильно. Поэтому хочу назвать тех, благодаря времени, знаниям, таланту и терпению которых эта книга получилась намного лучше, чем если бы я писал ее один. Во-первых, благодарю Донну Скотт, Марка Хиллери и Мэтта Костелло за их постоянную поддержку. Отдельное спасибо Марку, который очень хотел, чтобы я написал книгу об энтропии, а потом терпеливо выслушивал (и читал) о том, как я применял многие из этих идей в повседневной жизни. Мой литературный агент Сьюзан Гинзбург, напротив, совсем не хотела, чтобы я писал книгу об энтропии, но, подобно Марку, постоянно ободряла меня и служила неиссякаемым источником вдохновения. Моя подруга Джудит Кроасделл тоже все время меня поддерживала, а при необходимости даже совершила парочку чудес. Мой редактор Эдвард Кастенмайер никогда не уставал от наших многочасовых бесед, во время которых мы обсуждали содержание и стиль чуть ли не каждого предложения, или, что вероятнее всего, он просто-напросто слишком хорошо воспитан, чтобы выказывать мне свое недовольство. А еще я в большом долгу перед коллегами Эдварда: Марти Эшером, Дэном Франком и Тимом О'Коннелом, которые все вместе пестовали эту книгу и шлифовали текст, а также перед Дженис Голдклэнг, Митико Кларк, Крис Гиллспай, Китом Голдсмитом, Джеймсом Кимбаллом и Ванессой Шнайдер — благодаря их неутомимому труду вы и читаете сейчас эту книгу.
Если говорить о специальных знаниях, то особо хотелось бы отметить Лари Голдштайна и Теда Хилла, которые вели со мной интереснейшие беседы о математике, подчас переходившие в споры, и чьи отзывы на рукопись были для меня поистине неоценимыми. Фред Роуз, казалось, совсем забросил свою работу в «Уолл-Стрит Джорнел» и посвятил все свободное время тому, чтобы посвятить меня в тонкости устройства финансовых рынков. Лайл Лонг благодаря своему огромному опыту в области обработки данных смог построить графики показателей эффективности работы управляющих паевых фондов. А Кристоф Кох пригласил меня в свою лабораторию в Калифорнийском технологическом институте, где буквально открыл мне глаза на последние разработки в области нейробиологии, упоминаниями о которых испещрены страницы моей книги. Благодарю также многих других моих коллег и друзей, которые читали главы из этой книги (иногда даже не по одному варианту) и тех, кто подбрасывал мне интересные идеи и факты. А именно, Джеда Бухвальда, Линн Кокс, Ричарда Чевертона, Ребекку Форстер, Мириам Гудман, Кэтрин Киф, Джеффа Маковиака, Синди Мейер, Патрицию Макфолл, Энди Майслер, Стива Млодинова, Фила Рида, Сета Робертса, Лауру Сари, Мэтта Салганика, Мартина Смита, Стива Томаса, Диану Тернер и Джерри Вебмана. Спасибо вам всем! И, конечно же, я испытываю чувство глубокой признательности к моим родным: Донне, Алексею, Николаю, Оливии и маме Ирэн — у каждого из них я отнял немало времени, чтобы сделать эту книгу лучше, ну или хотя бы поговорить о ней.
1
Stanley Meisler, «First in 1763: Spain Lottery-Not Even War Stops It», Los Angeles Times, December 30, 1977.
2
О баскетболе: Michael Patrick Allen, Sharon K. Panian, and Roy E. Lotz, «Managerial Succession and Organizational Performance: A Recalcitrant Problem Revisited», Administrative Science Quarterly 24, no. 2 (June 1979): 167-80; о футболе: M. Craig Brown, «Administrative Succession and Organizational Performance: The Succession Effect», Administrative Science Quarterly 27, no. 1 (March 1982): 1-16; о бейсболе: Oscar Grusky, «Managerial Succession and Organizational Effectiveness», American Journal of Sociology 69, no. 1 (July 1963): 21–31, and William A. Gamson and Norman A. Scotch, «Scapegoating in Baseball», American Journal of Sociology 70, no. 1 (July 1964): 69–72; об американском футболе: Ruud H. Koning, «An Econometric Evaluation of the Effect of Firing a Coach on Team Performance», Applied Economics 35, no. 5 (March 2003): 555-64.
3
James Surowiecki, The Wisdom of Crowds (New York: Doubleday, 2004), pp. 218-19.
4
Armen Alchian, «Uncertainty, Evolution, and Economic Theory», Journal of Political Economy 58, no. 3 (June 1950): 213.
5
Kerstin Preuschoff, Peter Bossaerts, and Steven R. Quartz, «Neural Differentiation of Expected Reward and Risk in Human Subcortical Structures», Neuron 51 (August 3, 2006): 381-90
6
Benedetto De Martino et al., «Frames, Biases, and Rational Decision-Making in the Human Brain», Science 313 (August 4,2006): 684-87.
7
Бертран Рассел, «Исследование значения и истины». Общ. науч. ред. и примеч Е.Е. Ледникова. — М.: Идея-Пресс: Дом интеллектуальной книги, 1999 г.
8
Matt Johnson and Tom Hundt, «Hog Industry Targets State for Good Reason», Vernon County (Wisconsin) Broadcaster, July 17, 2007.
9
Kevin McKean, «Decisions, Decisions», Discover, June 1985, pp. 22–31.
10
David Oshinsky, «No Thanks, Mr. Nabokov», New York Times Book Review, September 9, 2007.
11
Данные прессы о количестве отрицательных ответов на предложение о публикации этих рукописей несколько отличаются.
12
William Goldman, Adventures in the Screen Trade (New York: Warner Books, 1983), p. 41.
13
См. Arthur De Vany, Hollywood Economics (Abington, U.K.: Routledge, 2004).
14
William Feller, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, 2nd ed. (New York: John Wiley and Sons, 1957), p. 68. Обратите внимание на то, что ради упрощения Феллер в случае, когда ни один из оппонентов не получает преимущества, отдает главенство тому, кто оказался впереди в предыдущем испытании.
15
Leonard Mlodinow, «Meet Hollywood's Latest Genius», Los Angeles Times Magazine, July 2, 2006.
16
Dave McNary, «Par Goes for Grey Matter», Variety, January 2, 2005.