Это лишь один из многочисленных примеров того, как ученые переоценивают свои знания. В 1957 году два основоположника теории вычислительных систем и искусственного интеллекта, Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл, публично заявили, что не пройдет и десяти лет, как компьютер сможет обыграть чемпиона мира по шахматам[150]. Но к 1968 году никто даже близко не подошел к созданию машины, способной на такой подвиг. Дэвид Леви, шотландский программист и шахматист, впоследствии получивший звание международного мастера (выше него только гроссмейстер), встретился с четырьмя другими специалистами в области теории вычислительных систем и заключил с ними пари на 500 фунтов стерлингов (в то время эта сумма составляла примерно половину его годового дохода), что в ближайшие десять лет ни один компьютер не сможет обыграть его в шахматы. Пари было заключено до 1978 года, и, когда срок был близок к завершению, а призовой фонд возрос до 1250 фунтов стерлингов за счет взносов других участников, Леви нанес поражение лучшей компьютерной программе того времени со счетом 3:1. Вместе с журналом Omni Леви предложил новую премию в размере 5000 долларов, на этот раз без ограничения по времени. Наконец, в 1989 году он проиграл компьютеру Deep Thought, предшественнику Deep Blue от IBM. Только в 1997 году Deep Blue, оснащенный несколькими процессорами и специально созданными для него микросхемами, одержал победу над чемпионом мира Гарри Каспаровым со счетом 3:2 и исполнил пророчество Саймона и Ньюэлла с опозданием в тридцать лет[151].

В 1980 году эколог Пол Эрлих, профессор Стэнфордского университета, и его коллеги Джон Харте и Джон Холдрен из Калифорнийского университета в Беркли выразили уверенность в том, что перенаселение Земли приведет к резкому удорожанию продуктов питания и других товаров, количество которых ограниченно. Некоторое время Эрлих был уверен в своем прогнозе. В 1968 году он писал: «В 1970-х годах всю планету ожидает голод — сотни миллионов людей будут обречены на голодную смерть»[152]. Он и Холдрен предсказали также неизбежное «истощение полезных ископаемых»[153].

Джулиан Саймон, экономист из Мэрилендского университета, придерживался противоположной точки зрения. Он опубликовал статью в журнале Science под названием «Ресурсы, население и окружающая среда: переизбыток дурных и ложных вестей»[154]. Саймон, который к тому времени уже успел прославиться тем, что изобрел систему компенсации для авиапассажиров, отказывающихся от своих мест на переполненных рейсах, пошел еще дальше. Он бросил вызов мрачным пессимистам, предложив им поставить деньги на собственные предсказания. Он призвал их выбрать пять любых товаров и заключить с ним пари, что цены на них вырастут в течение десяти лет. Ведь если спрос будет действительно повышаться, а предложение останется на том же уровне или сократится, то цены неизбежно взлетят вверх. Эрлих был возмущен отступничеством Саймона от научных принципов (он даже назвал его вождем «самолетопоклонников космической эры», ожидающих небесных даров из космоса) и уговорил Харте и Холдрена заключить совместное пари с экономистом. Они выбрали хром, медь, никель, олово и вольфрам и рассчитали, какое количество каждого металла можно купить в 1980 году на 200 долларов. Если к 1990 году цены на эти металлы возрастут, то Саймон уплатит разницу Харте и Холдрену; если же стоимость окажется ниже, то, напротив, они должны будут выплатить ему соответствующую сумму. К 1990 году все пять товаров упали в цене. В целом снижение стоимости составило более 50 %. Вскоре Саймон получил чек на выигранную сумму. Каких-либо объяснений или комментариев в конверте не было[155].

Вы можете возразить нам, что мы нарочно отобрали выгодные для себя примеры с чудовищно ошибочными прогнозами экспертов. Мы согласны, что эти примеры не совсем типичны, и не утверждаем, что специалисты совсем ничего не знают и всегда ошибаются. Напротив, по сравнению с обычными людьми они обладают более глубокими познаниями и чаще оказываются правы, особенно в своей научной области. Однако приведенные выше случаи показывают, что ученые могут значительно переоценивать уровень собственных знаний. Все генетики назвали слишком большое число генов, а некоторые из них ошиблись в пять раз. Специалисты в области теории вычислительных систем ошиблись в четыре раза, а те, кто держал пари на рост цен, не угадали ни с одним из металлов, хотя выбирали их сами. Если даже суждения специалистов могут быть настолько далеки от истины, то наверняка и остальные люди склонны преувеличивать свои знания. Каждый раз ошибочно оценивая пределы собственных познаний, мы попадаем под влияние еще одной повседневной иллюзии: иллюзии знания.