Почему метод проб и ошибок оказался таким успешным средством решения проблем? Многократно повторяющийся эволюционный алгоритм, предусматривающий вариативность и отбор, отыскивает решения в мире, где задачи постоянно претерпевают изменения, пробуя все возможные варианты и выполняя все, что может сработать. Чтобы понять, как происходит поиск решений, представим себе некий плоский ландшафт, разделенный на миллиарды квадратов. Для каждого квадрата имеется описание определенной стратегии поведения. Теоретики эволюции называют это «ландшафтом адаптивности». Если ландшафт адаптивности является биологическим, то каждая такая стратегия представляет собой отдельный генетический рецепт: одни квадраты являются описанием рыбы, другие – птицы, третьи – человека, тогда как большинство рецептов не описывают ничего из того, что можно встретить в природе. Однако адаптивный ландшафт может одновременно быть и рецептом ужина: будут квадраты, которые описывают приправы, салаты или блюда, вызывающие рвоту или даже являющиеся отравой. Этот же ландшафт может содержать деловые стратегии, например способы управления авиакомпанией или сетью закусочных.
Для любой задачи можно представить определенный диапазон потенциальных решений, тщательно записанных и разложенных по всему такому ландшафту. Представим теперь ситуацию, когда каждый рецепт очень похож на соседний: два рецепта ужина могут совпадать во всем, за исключением, скажем, количества соли или продолжительности приготовления блюда. Две соседние деловые стратегии могут быть почти идентичными, но одна будет настаивать на более высоких ценах и более энергичном маркетинге.
Мы вообразили некую плоскость, простирающуюся во все стороны, а теперь давайте представим, что в случае с нашим ландшафтом адаптивности чем лучше решение, тем выше уровень соответствующего квадрата. Теперь ландшафт будет состоять из холмов, впадин, плато и остроконечных вершин. Долины будут соответствовать плохим решениям, а вершины гор – хорошим. В экосистеме существа, соответствующие хорошим решениям, имеют больше шансов на выживание и размножение. На рынке таким решениям соответствуют прибыльные деловые идеи, а на званом обеде это самые вкусные блюда. На нашем кулинарном ландшафте глубокой темной впадине будет соответствовать спагетти с рыбными палочками и бутылочкой соуса карри. Отсюда есть только одна дорога – наверх. Двигайтесь в каком-нибудь направлении, и рано или поздно вы доберетесь до такой вершины, как паста с соусом «болоньезе». Выберите противоположное направление, и на вашем пути встретится что-нибудь вроде рыбы по-бенгальски в соусе «карри».
Решение проблем на контурном ландшафте адаптивности означает попытку найти самую высокую вершину. В кулинарном пространстве добиться этого довольно просто. Однако в биологической экосистеме или в экономике вершины пребывают в постоянном движении, то замедляющемся, то ускоряющемся. Pullman и Singer потеряли свой бизнес потому, что перестали существовать вершины, на которых они находились. Вершина, которую сегодня занимает McDonald’s, медленно движется по мере появления новых технологий и развития новых вкусов. Вершина, на которой находится Google, очень молода и существует она благодаря таким более ранним изобретениям, как компьютер и Всемирная паутина. Так же бе́лки существуют потому, что есть деревья, по которым они могут прыгать. Вершина, занимаемая компанией Google, движется с огромной скоростью, напоминая не столько гору, сколько волну. Сама Google похожа на серфера, изменяющего свою стратегию таким образом, чтобы постоянно оставаться на гребне этой волны. И, как и серферу, компании Google добиваться этого труднее, чем может казаться.
Когда один пик понижается, это не значит, что вы сразу увидите другие. Биологический процесс эволюции путем естественного отбора совершенно слеп, и, как мы увидим, корпоративная стратегия может быть, а может также не быть сознательным процессом с элементом планирования. Однако исследование экспертных оценок, проведенное Тетлоком, показывает, что даже если пики корпоративной стратегии видны, то руководство компании наблюдает их лишь в короткие промежутки времени, да и то сквозь плотные облака.
Можно представить себе множество путей поиска таких вершин при постоянно меняющемся и неизвестном ландшафте. Биологическая эволюция обычно происходит небольшими шагами, лишь время от времени делая невообразимые скачки, в результате которых животное получает дополнительную пару ног или совершенно новую пигментацию кожи. В сочетании с отбраковкой неудавшихся экспериментов это оказывается эффективным. Одни стратегии будут придерживаться знакомой вершины, несмотря на то что она продолжает смещаться, другие могут найти новый, только поднимающийся пик. Процесс эволюции сбалансированно использует и новые открытия, и то, что хорошо известно. Специалисты в области теории сложностей Стюарт Кауфман и Джон Холланд, работающие в Институте Санта-Фе[3], показали, что эволюционный подход – это не просто один из способов решения сложных задач. При постоянно меняющемся ландшафте эволюционное использование небольших шагов и гигантских скачков – это наилучший способ нахождения оптимальных решений.
Эволюция эффективна потому, что вместо того, чтобы тратить массу времени и сил на отыскивание наиболее высокого пика, которого завтра здесь уже может и не быть, она находит текущие решения для всего комплекса сложных и постоянно меняющихся проблем. В биологической эволюции к решениям можно отнести фотосинтез, пару глаз и материнское молоко. В экономической эволюции – принцип двойной записи в бухгалтерии, управление снабженческими сетями и принцип «купи один товар, получи второй бесплатно». То, что доказывает свою эффективность, начинает казаться вечным. Остальное, например, тираннозавры или лучшие в мире производители видеокассет формата VHS, доживает до определенного момента, а потом вырывается с корнем.
Мы знаем, что эволюционный процесс регулируется вариациями и отбором. В биологии вариации возникают на основе мутаций и полового воспроизводства, которые смешивают гены двух родителей. Отбор – это действие наследственности: успешные существа репродуцируются до того, как умирают, и их потомство получает некоторые или все родительские гены. В рыночной экономике тоже действуют вариации и отбор. Учеными, инженерами, менеджерами среднего звена крупных корпораций и предпринимателями генерируются новые идеи. Все неудачные отвергаются, потому что плохие идеи на рынке долго не живут: для успеха необходимо создать продукт, который потребитель захочет покупать по цене, не только оправдывающей затраты, но и вытесняющей явных конкурентов. Многие идеи не проходят это испытание, и если они не будут вовремя отвергнуты руководством, то конец им положат в суде, рассматривающем дела о банкротстве. А хорошие идеи распространяются – или когда сотрудники уходят из компании, чтобы создать свой собственный бизнес, или когда компания сама начинает разрастаться, или когда их начинают копировать конкуренты. При наличии вариации и отбора возникает среда для эволюционного процесса, т. е. проблемы решаются методом проб и ошибок.
6. Мы слепы в большей мере, чем думаем
Это противоречит нашей интуиции и едва ли может радовать нас. Многие люди уверены в том, что начальство обладает какими-то особыми качествами. Так думают акционеры, выплачивающие менеджерам щедрое вознаграждение, и миллионы других людей, читающих книги, которые призваны убедить нас в мудрости успешных руководителей бизнеса. Эксперты, участвовавшие в эксперименте Тетлока, оказались совершенно беспомощны в сложных ситуациях, которые ученый предложил им проанализировать. Может быть, и руководители компаний так же беспомощны и блуждают в тумане в поисках действенных стратегий?
Биологический эволюционный процесс не обладает предвидением. Он является результатом проб и ошибок, которые совершались на протяжении сотен миллионов лет. Может, то же самое происходит и в экономике, несмотря на старания менеджеров, корпоративных стратегов и консультантов по вопросам управления?
Убедительное тому доказательство приводит экономист Пол Ормерод, живущий на севере Англии, в Ланкашире. Он попытался по окаменелостям определить, сколько массовых вымираний животных произошло за последние 550 млн лет. Оказалось, что исчезновение с лица земли динозавров – вовсе не что-то из ряда вон выходящее. При этом анализ Ормерода показал четкую взаимосвязь между масштабом вымирания и частотой этого явления: чем оно значительнее, тем реже происходит. Периоды, отмеченные наименьшим количеством вымираний, встречаются чаще всего. Такая закономерность достаточно очевидна, и сегодня биологи пользуются математическими моделями, которые показывают, как слепой эволюционный процесс в сочетании с постоянной борьбой за ресурсы и периодическими падениями на землю астероидов образует определенный алгоритм.
Ормерод – довольно смелый автор, умеющий обезоружить своих коллег-экономистов с помощью столь любимой ими математики. Изучив статистику Лесли Ханна, он решил сравнить данные по вымиранию компаний со статистикой, полученной при изучении древних окаменелостей. Временные шкалы были различны, но взаимосвязь между масштабами события и частотой повторения оказалась такой же. (Самым плохим годом для гигантских корпораций был 1968-й, когда прекратили существование сразу шесть компаний.) Затем Ормерод изучил данные по исчезновению малых компаний в США – штат за штатом, отрасль за отраслью, буквально миллионы организаций. Закономерность оказалась той же самой. Он раскинул сети еще шире и проанализировал исчезновение компаний в восьми других развитых странах. И вновь закономерность подтвердилась.
Биологическое вымирание и вымирание корпораций подчиняются одному и тому же закону. Это не означает, что экономика является эволюционной средой и что корпоративные стратегии подчиняются не успешному планированию, а методу проб и ошибок. Но это дает нам интересную подсказку. Ормерод пошел дальше и использовал данные, полученные биологами. Он взял математическую модель биологического вымирания и применил ее к описанию жизни и смерти корпораций. При этом он ввел одно новшество: изменил правила таким образом, чтобы некоторые компании можно было рассматривать как успешно планирующие свое будущее. Такие организации способны выбирать стратегии, которые позволяют максимизировать преимущества, получаемые ими при взаимодействии с другими компаниями. Но если у одних это получается очень хорошо, то у других преимущества перед компаниями, использующими случайную стратегию, минимальны.
Ормероду удалось обнаружить следующее: построить модель, которая воспроизводит алгоритм «вымирания» компаний, и модель компаний, развивающихся по плану, можно, но вот построить модель, которая отражала бы сразу оба варианта, нельзя. В модели, допускающей планирование, картина жизни и смерти компаний совершенно не совпадает с действительностью, тогда как модель, исключающая планирование, дает очень точную картину. Если компании действительно могут успешно планировать свою деятельность, как многие из нас считают, несмотря на данные об ограниченности экспертных оценок, с которыми нас познакомил Тетлок, то алгоритм вымирания компаний должен выглядеть совсем не так, как для вымирающих видов.
Нам не следует делать какие-либо выводы на основе математических моделей, однако открытие Ормерода свидетельствует о том, что эффективное планирование встречается в современной экономике очень редко. Это вовсе не значит, что компания Apple должна была заменить Стива Джобса на играющую в дартс шимпанзе, хотя та неплохо смотрелась бы на презентациях новых продуктов Apple. Однако многое свидетельствует о том, что в конкурентной среде корпоративные решения зачастую не ведут к успеху, и корпорациям постоянно приходится отказываться от неудачных идей и искать что-то лучшее.
К такому выводу приводят и результаты исследования Тетлока, посвященного экспертным оценкам, и истории «совершенных» компаний, которые очень часто сбиваются с пути: мы слепы в большей мере, чем думаем. В сложном, постоянно меняющемся мире процесс проб и ошибок совершенно необходим. И неважно, контролируем ли мы его сознательно или просто пускаемся на волю волн.
Если метод проб и ошибок лежит в основе функционирования рынков, то это значит, что и подход к жизни должен быть совершенно иным. Кому хочется нащупывать путь к успешному решению, постоянно совершая ошибки, которые невозможно скрыть? Кто захочет голосовать за политиков, признающихся в том, что они придерживаются метода проб и ошибок? Или кто будет назначать менеджера, который строит свою стратегию на случайных идеях и смотрит, какая из них сработает? Помните, как Джордж Буш стал президентом, обещая «придерживаться курса», тогда как его оппонент Джон Керри выбыл из президентской гонки отчасти потому, что у него была репутация человека, который легко меняет свои решения? Даже сторонники Керри были согласны с тем, что отсутствие у политика собственного мнения – это оскорбление электората. Но если бы мы относились к методу проб и ошибок со всей серьезностью, то политик мог бы с гордостью говорить о себе, что он склонен менять мнения. И такое положение дел, которое наблюдается в британской политике, было бы невозможно. Маргарет Тэтчер в свое время произнесла знаменитую фразу: «Вертитесь, если хотите. Но даме вертеться не пристало»[4]. Тони Блэр тоже гордился тем, что никогда «не включал заднюю передачу». Однако никто не захочет купить автомобиль, который не имеет заднего хода. Поэтому не совсем понятно, почему мы не думаем, что эти качества необходимы премьер-министру. Тем не менее британским избирателям нравилось в Тэтчер и Блэре именно отсутствие адаптивности, и они трижды позволяли этим политикам прийти к власти.
Нравится нам это или нет, но в основе процесса решения проблем в современном сложном мире лежит метод проб и ошибок, а вовсе не экспертные мнения. Рынки этот метод освоили, однако это не означает, что мы должны все оставлять на откуп рынкам. Перед лицом таких серьезных проблем, как гражданская война, изменения климата и финансовая нестабильность, мы должны найти способ применения метода проб и ошибок, выйдя за рамки хорошо знакомого нам рыночного контекста.
И мы должны быть готовы к тому, что при этом нам придется совершить массу ошибок и извлечь из них уроки, а не пытаться делать вид, будто их вообще не было. Правда, к сожалению, мы еще не привыкли к такой открытой игре.
7. Неспособность адаптироваться
Бригадир обходчиков по имени Финеас Гейдж, к своему несчастью, оказался самой знаменитой в истории человечества жертвой черепно-мозговой травмы. В 1848 г. он готовился к взрыву, когда неожиданно заряд сдетонировал, и металлический прут около 30 см длиной и 3,2 см в диаметре проткнул его голову насквозь снизу вверх, войдя в нее под левым глазом, после чего пролетел еще 25 метров и упал на землю. Ко всеобщему удивлению, Гейдж выжил, но его характер и поведение заметно изменились. До этого он был рассудительным и надежным человеком, а после травмы превратился в беспомощного упрямца, не способного планировать свои действия и контролировать себя. Вместе с частью мозга он потерял и часть своего «я». Его друзья говорили, что «от прежнего Гейджа ничего не осталось».
Советский Союз для экономистов представлял собой такой же объект изучения, как Гейдж для нейробиологов. Последние изучают пациентов с повреждением определенных участков мозга, поскольку это проливает свет на то, как мозг работает в норме. А экономисты изучают экономические дисфункции, чтобы понять секреты успешных экономик. В том, что экономика Советского Союза рухнула, нет ничего удивительного, однако многие причины, по которым это произошло, до сих пор неизвестны, хотя именно они могут подсказать нам, как овладеть методом проб и ошибок, чтобы успешно решать проблемы.
Эта история началась в Донбассе – угольном бассейне к северу от Черного моря, в 1901 г., задолго до возникновения Советского Союза. Петр Пальчинский, 26-летний инженер, был направлен туда царским правительством, чтобы изучить имеющиеся там шахты. Пальчинский собрал множество данных, обращая внимание на каждую мелочь, и на их основе составил отчет об условиях труда шахтеров. Оказалось, что они жили по 40 и даже 60 человек в одном бараке, деля между собой деревянные нары, словно это были не живые люди, а дешевые товары на складе. Занять свое место на нарах можно было, только заползая на них со стороны ног – иначе мешали спящие соседи. Какие бы то ни было удобства почти отсутствовали.