Хороший врач начинает с того, что выслушивает пациента, задает соответствующие вопросы и постепенно формирует предварительный диагноз, а затем берется за конкретные инструменты, необходимые для решения проблемы в данном конкретном случае. Описание инженерного подхода Грэма Кэндлера описывает аналогичный способ мышления - формулирование проблемы, разложение ее на более мелкие проблемы, решения которых известны или могут быть рассчитаны, и получение путем проб и ошибок возможных ответов на более широкий вопрос. Чтобы посадить человека на Луну, вы начинаете с грандиозной цели, но находите метод ее достижения через реализацию массы деталей.
Если экономика - это практический предмет, наука о решении проблем, то соответствующим тестом для экономики и экономистов является их способность решать проблемы. Когда в 2008 году разразился финансовый кризис, Жан-Клод Трише заметил, что ему мало чем помогли макроэкономические модели, которые, следуя передовой научной практике, разработали и внедрили центральные банки и министерства финансов. Вместо этого политики оказались в положении пожарных Гэри Кляйна, столкнувшихся с уникальной ситуацией. Как и те пожарные, политики не стремились к оптимизации, а опирались на свой опыт в манере, которую Кляйн назвал "принятием решений на основе распознавания" - поиск наилучшего объяснения и поиск приемлемого решения.
Возможно, решение, которое нашли эти политики, было оптимальным, но это кажется маловероятным. В любом случае, мы никогда этого не узнаем. Ни тогда, ни сейчас никто не располагает информацией, необходимой для определения того, какой была бы оптимальная политика. Оптимальная политика и сама концепция оптимизации являются артефактами малых миров. Модели малых миров могут дать нам понимание большого экономического мира, но только если мы не совершаем ошибку, полагая, что они описывают "мир таким, какой он есть на самом деле". Мы не можем относиться к людям, сталкивающимся с радикальной неопределенностью, "как будто они приписывают вероятности каждому мыслимому событию", как утверждал Милтон Фридман. Невозможно составить список всех возможных событий. Или получить информацию, необходимую для разумного предположения о более чем горстке этих событий.
Рациональные люди на большинство вопросов о будущем - будь то "Какая лошадь выиграет Кентукки Дерби?", "Каким будет уровень фондового рынка в конце 2025 года?" или "Как будет развиваться искусственный интеллект?" - отвечают: "Я не знаю". Утверждение, что мы можем и должны придавать субъективную вероятность каждому событию, не только не улучшает понимание будущего, но и препятствует этому пониманию. И поскольку нет убедительных причин принимать аксиоматическую рациональность как окончательную версию рационального поведения в больших мирах, такие рассуждения не могут дать ни руководства о том, как должны вести себя люди, ни понимания того, как они ведут себя в больших мирах. В своей фундаментальной работе, опубликованной в 1954 году, Джимми Сэвидж объяснил ограничения концепции рациональности, представленной способностью находить правильные решения проблем малого мира. Это понимание было в значительной степени забыто за десятилетия, прошедшие после его работы.
Если мы не действуем в соответствии с аксиоматической рациональностью и не максимизируем нашу субъективную ожидаемую полезность, то это не потому, что мы глупы, а потому, что мы умны. И именно потому, что мы умны, люди стали доминирующим видом на Земле. Наш интеллект предназначен для больших миров, а не для маленьких. Человеческий интеллект эффективен в понимании сложных проблем в несовершенном контексте и в нахождении путей действий, которые достаточно хороши, чтобы помочь нам пережить остаток дня и всю оставшуюся жизнь. Идея о том, что наш интеллект неполноценен, потому что мы уступаем компьютерам в решении некоторых видов рутинных математических головоломок, не позволяет признать, что лишь немногие реальные проблемы имеют характер математических головоломок. Утверждение о том, что наше познание дефектно в силу систематических "предубеждений" или "природной глупости", неправдоподобно в свете эволюционного происхождения этой когнитивной способности. Если бы мы были приспособлены к тому, чтобы быть похожими на компьютеры, мы бы эволюционировали так, чтобы быть более похожими на компьютеры, чем мы есть. Однако верно то, что в настоящее время люди сталкиваются с проблемами - например, пытаются оценить стоимость чрезвычайно сложных финансовых активов - которые сильно отличаются от проблем, возникавших в исторические периоды, когда человеческие гены мутировали и проходили отбор и когда развивались человеческие культуры. В саваннах не было деривативных контрактов. Возможно, успокаивает то, что компьютеры оказались не лучше людей в управлении рисками, которые несли такие контракты.