Предшественником Канемана и Тверски был Герберт Саймон, научный эрудит, который большую часть своей профессиональной жизни провел в Университете Карнеги Меллон. Саймон прославился в ряде направлений социальных наук, включая экономику, политологию, исследования искусственного интеллекта и теорию организации, но к теме этой книги относятся его работы об «ограниченной рациональности», написанные задолго до того, как в этой области стали работать также Канеман и Тверски. Заявив, что человек обладает ограниченной рациональностью, Саймон имел в виду ограниченные способности человека решать сложные задачи, что является очевидной истиной. И, хотя он и получил Нобелевскую премию по экономике, я думаю, что, к сожалению, его работа мало повлияла на экономику как профессиональную область.[8] На мой взгляд, многие экономисты игнорировали Саймона потому, что было довольно просто отмахнуться от ограниченной рациональности как от «верной, но малозначимой» концепции. Их вполне устраивало то, что существующие модели были недостаточно точными и что прогнозы, выстраиваемые на этих моделях, содержали ошибки. В статистических моделях, используемых экономистами, эта проблема решается тем, что в уравнение включается так называемая «погрешность» расчетов. Предположим, вы хотите предсказать рост ребенка, когда он станет взрослым, опираясь на данные о росте обоих его родителей в качестве параметров для прогноза. Такая модель прекрасно справится с задачей, поскольку у высоких родителей, как правило, высокие дети, но эта модель не даст точного прогноза, что и покажет погрешность вычисления. И пока ошибки будут случайными – т. е. результаты прогноза на основе этой модели будут показывать слишком высокий или слишком низкий рост с одинаковой частотой – все в порядке. Эти ошибки друг друга ликвидируют. Так экономисты рассуждают, убеждая, что ошибки, возникающие в результате ограниченной рациональности, можно спокойно игнорировать. Назад, к полностью рациональной модели!

Канеман и Тверски изо всех сил пытались привлечь внимание к тому, что эти ошибки не случайны. Спросите, что случается чаще в США – смерть от огнестрельного оружия в результате убийства или самоубийства, и большинство людей вам ответят, что в результате убийства, но на самом деле число смертей от самоубийств с применением оружия почти в два раза выше, чем в случае с убийствами.[9] Это предсказуемая ошибка. Даже если опросить много людей, ошибки прогноза не компенсируют друг друга до нуля. Хотя я и не оценил этого в полной мере тогда, но выводы Канемана и Тверски позволили мне продвинуться чуть дальше, так что я оказался всего в шаге от того, чтобы превратить мой Список в часть серьезного исследования. Каждый пример из моего Списка был иллюстрацией систематического искажения суждения.

У этих примеров было и еще одно важное свойство. В каждом случае экономическая теория давала очень специфический прогноз по какому-то ключевому фактору – например, наличие орешков кешью или сумма, уплаченная за билеты на баскетбольный матч, – который (фактор) теоретически не должен был оказывать влияния на принимаемые решения. Все эти факторы были предположительно малозначимы, т. е. ПМФ. Впоследствии были проведены многие исследования в области поведенческой экономики, чтобы показать, какие из ПМФ на самом деле имели большое значение для прогнозирования модели поведения; часто эти работы опирались на те самые систематические искажения, о которых Тверски и Канеман писали в 1974 году.[10] Сейчас это уже очень длинный список, гораздо длиннее того, что я когда-то записал на доске много лет назад.

Я провел несколько волнительных часов за чтением всего, что Канеман и Тверски написали вместе, и, когда вышел из библиотеки, голова у меня шла кру́гом.

После того дня в библиотеке я позвонил Фишхофу, чтобы поблагодарить его. Он сказал, что Канеман и Тверски работают над новым проектом, который посвящен процессу принятия решений, и что это должно меня заинтересовать. По словам Фишхофа, копия текста по этому проекту могла быть у Говарда Кунройтера, профессора из Уортона. Я позвонил Говарду и попал в цель. У него был черновик, и он мог прислать мне копию.

Текст, озаглавленный на тот момент «Теория ценности», был испещрен комментариями Говарда, записанными на полях. Это была ранняя версия доклада, который в 2002 году принес Дэнни Нобелевскую премию (Амос разделил бы с ним эту награду, будь он жив). Через некоторое время авторы изменили название на «Теория перспектив».[11] Оказалось, что эта работа соответствовала моему Списку даже больше, чем книга об эвристике и искажениях. Две идеи сразу же привлекли мое внимание: организующий принцип и простой график.

Организующий принцип состоял в существовании двух разных видов теорий: нормативной и описательной. Нормативные теории предлагают надлежащий способ размышления над некоей проблемой. Говоря «надлежащий», я не имею в виду морально приемлемый; скорее я подразумеваю логически целесообразный способ мышления, который предписывается моделью оптимизации, лежащей в основе экономической аргументации, иногда ее называют также теорией рационального выбора. Только в таком значении я буду использовать слово «нормативный» в этой книге. Например, теорема Пифагора – нормативная теория о том, как рассчитать длину одной из сторон прямоугольного треугольника, если известна длина двух других сторон. Если вы примените любую другую формулу, то получите неверный ответ.

Вот тест, чтобы проверить, как на интуитивном уровне вы сможете правильно применить метод Пифагора. Представьте себе два отрезка железнодорожного полотна, каждый длиной в одну милю, соединенных вместе (см. рис 1). С одной стороны концы этих отрезков прикреплены гвоздями к земле, но другие концы просто примыкают друг к другу посередине. Теперь представьте, что стало жарко и отрезки железнодорожного полотна под воздействием тепла расширились, каждый на один дюйм. Поскольку эти отрезки прикреплены к земле с концов, расширение приведет к тому, что железнодорожное полотно изогнется посередине, как подъемный мост. Кроме того, рельсы настолько твердые, что остаются прямыми, приподнимаясь в месте соединения посередине. (Я перечисляю все эти условия, чтобы упростить задачу, так что перестаньте жаловаться на неправдоподобные допущения.) Внимание: вопрос.