Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос

своей книге о прогнозировании политолог и «ясновидящий» Брюс Буэно де Мескита, например, расхваливает потенциал теории игр для прогнозирования результатов сложных политических переговоров^{167}. После всего вышесказанного о сложных системах едва ли его компьютерные модели действительно способны предсказывать то, что, по его словам, могут. Впрочем, пока оставим это. Сейчас нас интересует, что они могли бы спрогнозировать, если бы работали идеально. В качестве примера возьмем его утверждение, будто они успешно предсказали результат соглашения, подписанного в 1993 году в Осло Израилем и тогдашней Организацией освобождения Палестины. В то время это казалось настоящим подвигом. Но алгоритм не позволил предсказать, что то соглашение, по сути, было всего лишь миражом, временным проблеском надежды, который быстро угас. Дальнейшие события четко показывают: результат переговоров в Осло — не самый важный результат, который стоило предсказывать.

Разумеется, модели Буэно де Мескита не были предназначены для таких типов прогнозов. Но в этом-то и заключается смысл: предмет предсказания так же важен, как и его точность. Глядя назад в прошлое, мы не сожалеем, что не предсказали ни курс акций Google в 1999 году, ни количество дней, требующихся американским солдатам, чтобы добраться до Багдада в ходе войны в Персидском заливе. Бесспорно, это ценные прогнозы, и мы вполне могли бы их сделать. Но в какой-то момент стало бы ясно: верны они или нет, по сути, совершенно не имеет значения, ибо не очень-то они и важны. Зато нам бы хотелось предсказать, что за несколько лет курс акций Google превысит отметку в 500 долларов. Зная это в день их выхода на рынок ценных бумаг, мы могли бы инвестировать в них и разбогатеть. Нам бы очень хотелось предвидеть резню, последовавшую за свержением Саддама Хусейна и роспуском его службы безопасности, — тогда мы могли бы применить иную стратегию, а то и вовсе избежать всего этого кошмара.

Даже когда речь идет о более приземленных типах прогнозов — как потребители отреагируют на тот или иной цвет или дизайн, станут ли доктора уделять больше времени профилактике, если их компенсация будет зависеть от здоровья пациентов, а не от количества и стоимости прописываемых процедур, — проблема остается той же. На первый взгляд, такие предсказания делать легче, чем о следующей грандиозной кампании или крупном конфликте между цивилизациями. Но стоит задуматься о том, почему эти прогнозы так важны, как тут же приходится делать новые — на этот раз о влиянии предсказаний, которые мы делаем сейчас. Например, нас интересует реакция потребителя на цвет не из-за озабоченности ею как таковой — мы хотим, чтобы наш продукт был успешен, и думаем, что цвет в этом играет не последнюю роль. Аналогичным образом важна реакция докторов на поощрение. Во-первых, мы хотим контролировать цены в сфере здравоохранения, а во-вторых, разработать систему, которая обеспечит доступ к лечению для всех и при этом не обанкротит всю страну. Если прогнозы не помогают добиться серьезных результатов, тогда они не представляет ценности. Опять-таки, нас интересует то, что действительно важно, но, к сожалению, как раз эти самые значимые предсказания будущего мы сделать не в состоянии.

Черные лебеди и другие «события»

Нигде проблема прогнозирования не стоит более остро, нежели в случаях так называемых черных лебедей. Этот термин был предложен Нассимом Талебом и относится к событиям — изобретению печатного станка, штурму Бастилии или террористической атаке на Всемирный торговый центр, — которые происходят редко, но оказывают огромное влияние на всю последующую историю. Что же делает некое происшествие «черным лебедем»? Вот тут-то и начинается путаница. Обычно мы говорим о «событиях» так, словно они отдельны и независимы друг от друга и, следовательно, в некотором роде схожи с природными катаклизмами. Как мы описываем землетрясения, лавины и ураганы с точки зрения их силы и масштабов, так и различным «происшествиям» может быть придана та или иная степень важности. Однако, как выясняется, многие природные явления характеризуются не «нормальным», а сильно скошенным распределением. Рост