Конечно, есть ситуации, в которых сложные модели предлагают решения более точные, чем простые правила. Сложные модели предпочтительнее для решений, которые могут быть реализованы с помощью компьютеров; таковы, например, автоматизированные торговые программы. Однако если выполнение задачи зависит от силы воли человека, лучше подойдут простые правила. Кроме того, сложные модели отлично работают, когда имеется обширный массив данных и в их основе лежат понятные причинно-следственные связи между переменными. Многие поколения мореходов полагались на простое эмпирическое правило: «Красное небо на закате — моряку как нельзя кстати; красное небо на восходе предупреждает о непогоде». Сотни лет назад подобные правила, наверное, являлись лучшим руководством, но сегодня уместнее отслеживать погоду по метеосводкам. Метеорологи научились составлять удивительно достоверные прогнозы, особенно краткосрочные, к тому же за последние сорок лет точность метеопрогнозов возросла почти вдвое благодаря постоянному усложнению моделей прогнозирования[84]. Успехи метеорологов обусловлены хорошим знанием законов динамики жидкостей и газов, которые определяют погодные условия и успешно применяются в моделировании. Тем не менее на работу метеорологов влияют несовершенство измерения текущих погодных параметров (например, температуры воздуха или атмосферного давления) и необходимость привлекать огромные вычислительные мощности, позволяющие проигрывать все имитационные модели. Но метеорологи, хорошо разбираясь во взаимодействии отдельных погодных явлений, могут точно смоделировать эти многосложные взаимосвязи.
Эвристические правила — это мощный инструмент принятия решений, почти не уступающий по эффективности более изощренным подходам, а иногда даже превосходящий их. Эвристические правила легко запоминать и применять, и это увеличивает шансы на то, что вы не только выберете правильное направление, но и будете последовательно придерживаться его, приступив к действиям. Простые правила полезны тем, что подсказывают лучшие решения, к тому же позволяют целым сообществам координировать действия и общими силами продвигать большой и важный проект, который невозможно реализовать в одиночку, — примером тому служат пчелиные семьи, выбирающие себе новые гнезда.
Простые правила организуют коллективное поведение
В природе существует примерно двадцать тысяч видов пчел, и подавляющее их большинство — одиночки. Земляные пчелы, например, прорывают в земле норы-тоннели и сооружают некое подобие ячеек, где в одиночестве живут и так же умирают. Некоторые виды пчел (например, Apis mellifera — пчела медоносная, или европейская) поднялись в эволюционном развитии до способности формировать сложные сообщества, объединяющие десятки тысяч особей. Отдельная особь медоносной пчелы не сильно превосходит в чем-то своего сородича-одиночку. Однако коллектив медоносных пчел может строить гнезда со сложной ячеистой структурой для хранения запасов пищи и выращивания расплода, круглый год поддерживать в гнезде (или улье) одну и ту же температуру и направлять друг друга в места, наиболее перспективные с точки зрения добычи пропитания. А японские пчелы защищают свои гнезда от гигантских шершней, облепляя неприятеля живым горячим клубком. Интенсивно вибрируя крылышками, пчелы выделяют внутрь клубка столько тепла, что шершень спекается заживо; этот защитный механизм иногда называют горячим оборонительным пчелиным шаром[85].
Наблюдая за такими сложно организованными структурами, как пчелиный рой, мы думаем о том, что они созданы в соответствии с разумным замыслом. Эта сложная система предполагает вмешательство какого-то хитроумного организатора. Однако повелительница роя — пчелиная матка — далека от роли мудрого руководителя, планирующего и направляющего строительство столь сложного объекта, как пчелиное гнездо. В сущности, пчелиная матка — всего лишь машина для откладывания яиц. А изощренно-многосложное поведение пчелиной колонии есть сумма поступков отдельных особей, которые следуют простым правилам, чтобы синхронизировать свои действия с действиями остальных особей. В качестве примера правил, управляющих коллективным поведением, предлагаем рассмотреть, каким образом медоносные пчелы выбирают себе место жительства, решая жизненно важный для себя вопрос[86]. Поздней весной или ранней осенью пчелиный рой из нескольких тысяч особей окружает плотным, хорошо организованным клубком старую пчелиную матку, покидает гнездо и перелетает на ближайшее дерево. Там он зависает на несколько дней, роясь вокруг пчеломатки; со стороны кажется, будто у дерева выросла густая кудлатая борода. В это время пчелы-разведчики коллективным разумом оценивают потенциальные места для гнездования и решают, где будет новое гнездо. Если пчелы выберут неудачное место, они не смогут накопить за лето достаточно меда, чтобы пережить зиму, и тогда вся колония погибнет.
85
Detection of Neural Activity in the Brains of Japanese Honeybee Workers During the Formation of a ‘Hot Defensive Bee Ball’ / Atsushi Ugajin et al. // PLoS One. 2012. Vol. 7, no. 3. Статья доступна на сайте Национального центра биотехнологической информации (National Center for Biotechnology Information): http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3303784/.
86
Наш рассказ о том, как пчелы выбирают новое место для гнезда, основывается на исследованиях Томаса Сили, особенно на книгах: Seeley Thomas D. Honeybee Democracy. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2010; Stop Signals Provide Cross Inhibition in Collective Decision-Making by Honeybee Swarms / Seeley et al. // Science. 2012. Vol. 6 (January). P. 108–111.