Давайте обратимся к области специализации Эдварда Лоренца. Прогнозы погоды на пару дней вперед в большинстве случаев вполне надежны, но, когда речь идет о трех, четырех, пяти днях, становятся все менее точными. Пытаясь заглянуть в будущее больше чем на неделю, мы с равным успехом можем пригласить в качестве консультанта играющую в дартс шимпанзе. Таким образом, сказать, что погода предсказуема, нельзя; можно только утверждать, что она предсказуема до определенной степени при определенных обстоятельствах. А при попытках дать более точное определение нужно быть очень осторожными. Вот, например, такая, казалось бы, простая вещь, как взаимоотношение времени и предсказуемости, вроде бы подчиняется правилу: чем дальше заглядывать в будущее, тем сложнее что-то увидеть, — однако есть и весьма значимые исключения из этого правила. Предсказание долгого «бычьего» рынка на бирже может принести большую выгоду, пока однажды не обернется разорением. А предсказание, что динозавры — верхняя ступень пищевой цепочки, было надежным на протяжении десятков миллионов лет, пока какой-то астероид не запустил катаклизм, открывший экологические ниши для крошечных млекопитающих, которые в конце концов эволюционировали в особей, пытающихся спрогнозировать будущее. Если не вспоминать о законах физики, то можно сказать, что универсальных констант не существует, а значит, отделение предсказуемого от непредсказуемого — сложная, практически невозможная работа.
Метеорологи знают об этом лучше, чем кто бы то ни было. Они постоянно делают прогнозы и проверяют их на точность; именно поэтому мы знаем, что прогнозы на день-два вперед обычно точны, а на восемь — не очень. По результатам анализа собственных предсказаний метеорологи корректируют свои представления, как работает погода, подправляют модели, которыми руководствуются, и пробуют снова. Прогноз, замер, исправление. Повторить. Идет непрестанный процесс пошагового улучшения, объясняющий, почему прогнозы погоды хороши и постепенно становятся все точнее. Однако у этого улучшения есть предел, потому что погода — классическая иллюстрация нелинейности. Чем дальше прогнозист пытается заглянуть, тем больше у хаоса возможностей взмахнуть крыльями бабочки и смести все ожидания. Увеличение вычислительной мощи компьютеров и усовершенствование моделей прогнозирования могут сдвинуть пределы предсказаний в чуть более отдаленное будущее, но постепенно прогресс замедляется и отдача от него скатывается к нулевым отметкам. До какой степени еще удастся улучшить результаты прогнозирования той же погоды? Никто не знает. Но представление о текущих границах наших возможностей — уже успех.
Во многих других важных областях приходится продвигаться буквально на ощупь, в темноте. Там прогнозисты понятия не имеют, насколько точны их предсказания на короткие, средние или длительные периоды, как не знают и того, можно ли в принципе их улучшить. Максимум, что у них есть, — смутные предположения. Дело в том, что процедура «прогноз — замер — исправление» результативна только в узких границах высокотехногенного прогнозирования. В частности, ей следуют макроэкономисты из некоторых банков, маркетологи и финансисты крупных компаний и аналитики опросов общественного мнения, такие как Нейт Сильвер[8]. Чаще же всего бывает так, что прогнозы делают, но дальше с ними ничего не происходит. Их точность если и проверяется, то определенно не с той частотой и тщательностью, чтобы можно было делать какие-то выводы. Каковы причины этого? Самая распространенная — особенности спроса на такие прогнозы. Их потребители: правительства, бизнесмены, публика — не требуют свидетельств точности. Поэтому такие прогнозы никак не оценивают, а значит, и не исправляют. Но без исправлений не может быть никакого улучшения. Представьте себе мир, в котором люди любят бегать, но понятия не имеют, с какой скоростью бежит среднестатистический человек и какова максимальная скорость самого быстрого из них, потому что не установили основных правил: каждый бегун должен двигаться по своей дорожке, начинать забег после выстрела стартового пистолета, заканчивать после преодоления определенной дистанции. Также у них нет никаких судейских коллегий и статистики результатов по замерам времени. Каковы шансы, что беговая скорость в этом мире будет увеличиваться? Очень небольшие. Улучшают ли тамошние бегуны свой результат, бегают ли они со скоростью, на которую в принципе способен человек? Опять-таки — вряд ли.
«Меня поразило, как важны измерения для улучшения человеческого существования, — писал Билл Гейтс. — Можно достичь невероятного прогресса, если задать ясную цель и найти меру, которая будет вести прогресс по направлению к этой цели… Это может показаться элементарным, но просто поразительно, как часто это не делается — и как сложно сделать это правильно»[9]. Он прав в том, что нужно для достижения прогресса, и остается только удивляться, как редко нечто подобное осуществляется в прогнозировании. Даже первый, самый простой шаг — постановка ясной цели — и тот еще не был сделан.
Можно подумать, что цель прогнозирования — точно предвидеть будущее, но зачастую все на самом деле не так — или, по крайней мере, это не единственная цель. Иногда прогнозы делают для развлечения. Помните Джима Крамера с канала CNBC и его фирменное восклицание «Бу-у-уя!» или Джона Маклафлина, ведущего «Маклафлин груп», который орет на участников своей передачи, чтобы те предсказывали вероятность того или иного события «по шкале от нуля до десятки, где нуль — нулевая вероятность, а десять — метафизическая уверенность»? Иногда прогнозы делают, чтобы популяризировать какую-нибудь политическую программу или побудить людей к тем или иным действиям — именно так ведут себя активисты, когда предупреждают об ужасах, якобы грозящих нам, если мы не изменим своего мнения. Иногда прогнозы нужны, чтобы пустить пыль в глаза, — так делают банки, когда платят знаменитому умнику, чтобы тот составил для богатых клиентов прогноз мировой экономики в 2050 году. А некоторые прогнозы служат для того, чтобы успокоить публику, уверить ее в том, что все надежды оправданны и все будет происходить по ожидаемому сценарию. Особенно подобные прогнозы — когнитивный эквивалент погружения в теплую ванну — любят политики.
Такую мешанину целей мало кто осознает, и поэтому трудно даже начать работать над замерами и прогрессом. Вообще говоря, не похоже, чтобы вся эта запутанная ситуация хоть как-то улучшалась.
Но в то же время именно подобная стагнация — весомая причина моего оптимизма. Мы знаем, что множество областей, в которых нам хочется уметь предсказывать (политика, экономика, финансы, бизнес, технологии, повседневная жизнь), вполне поддаются прогнозированию — до определенной степени и при определенных обстоятельствах. Но очень многого мы пока не знаем. А для ученых незнание — это стимул,