что все знают, что сетевой магазин будет сотрудничать с последним претендентом. Таким образом, Paradise должен сотрудничать и с этим претендентом. Тот же аргумент применим к восемнадцатому претенденту, и так далее, вплоть до самого первого. Доказательство Селтена методом обратной индукции подразумевает, что в каждом городе сетевой магазин должен сотрудничать с первым претендентом до последнего.
Получив результат, Селтен счел свое доказательство интуитивно неубедительным и указал, что в реальном мире он, следуя своей интуиции, будет вести себя агрессивно, чтобы удержать других от выхода на рынок:
Я был бы очень удивлен, если бы [агрессия] не сработала". Из разговоров с друзьями и коллегами у меня сложилось впечатление, что большинство людей разделяют эту склонность. На самом деле до сих пор я не встретил ни одного человека, который сказал бы, что он будет вести себя в соответствии с [отсталой] теорией индукции. Мой опыт подсказывает, что математически подкованные люди признают логическую обоснованность аргумента индукции, но отказываются принимать его в качестве руководства к практическому поведению. 12
Разоблачение Селтена может навести некоторых на мысль, что он был человеком, чьи импульсы подавляли его мышление. Но истинное объяснение его отказа от логического вывода заключается в том, что он различал четко определенные ситуации с полной информацией, как, например, в проблеме сетевого магазина, и неопределенную реальность деловой конкуренции, где обратная индукция уже не является надежным проводником. Столкновение между логикой Селтена и его интуицией является следствием этого важного концептуального различия.
Однако до сих пор в большинстве бизнес-школ продолжают учить, что логические аргументы являются эталоном для принятия эффективных бизнес-решений, а полагаться на эвристику и интуицию экспертов - значит потерпеть неудачу. Вспомните панельную дискуссию, состоявшуюся на престижном, проводимом раз в два года Дне науки и предпринимателей OWL на факультете делового администрирования и экономики Билефельдского университета, где Зельтен и один из нас (Гигеренцер) выступили с двух успешных местных предпринимателей. Собравшаяся аудитория ожидала увидеть жаркие дебаты между учеными и предпринимателями, но когда Зельтен и Гигеренцер рассказали о преимуществах эвристики и важности интуиции для инноваций, оба предпринимателя искренне согласились. Именно с помощью простых правил и интуиции они строили свои компании и делали состояния, хотя в бизнес-школе их мало чему учили. В конце концов Селтен и Гигеренцер призвали профессоров в аудитории серьезно отнестись к неопределенности и эвристике и начать учить своих студентов тому, как люди принимают выгодные решения в реальном мире. Сначала аудитория потеряла дар речи от шока, а потом чуть не пробила потолок. Но два предпринимателя встали на защиту, настаивая на том, что мало что из того, что они узнали в бизнес-школе, пригодилось им в их деловой карьере. Президент университета, компьютерщик по образованию, знал, что эвристика - это хлеб и масло программирования.
Неопределенность - это не риск
Эти три лауреата Нобелевской премии представляют три подхода к принятию решений. Саймон предложил теорию эвристического принятия решений и использовал ее для принятия собственных решений. Марковиц предложил теорию оптимального распределения портфеля, но при инвестировании в пенсионный фонд опирался на эвристику. Селтен разработал как теорию оптимального поведения в четко определенных играх, так и теорию эвристики в неопределенном мире, а в своих собственных решениях полагался на эвристику и интуицию. Хотя все три лауреата опирались на эвристику в своих личных решениях, ключевое различие между их теориями заключается в том, касались ли они также эвристических решений или только оптимизации. Оптимизация возможна только в четко определенном, стабильном мире с известными вероятностями - то, что Найт называл "риском". Она бессмысленна в ситуациях неопределенности.
Саймон, как и Найт, различал ситуации риска и неопределенности, и ему, с его эмпирически ориентированным мышлением, было интересно узнать, как люди принимают правильные решения в условиях неопределенности. Как уже говорилось, он узнал об ограниченности оптимизационных подходов, работая над бюджетными решениями, а также проводя исследования в области искусственного интеллекта (ИИ), одним из основателей которого он был. На сегодняшний день он является единственным лауреатом Нобелевской премии по экономическим наукам и премии Тьюринга, которую окрестили "Нобелевской премией в области вычислений". Большинство интересных задач в информатике неразрешимы (т.е. оптимальное решение не может быть найдено), как, например, в играх шахматы и го. Саймон рано понял, что логические решения, такие как обратная индукция или максимизация ожидаемой полезности, не работают, когда проблема неразрешима. Настаивая на математике максимизации, как это делает большинство теоретиков в экономике, мы вынуждены исключить все неразрешимые проблемы, а также все ситуации неопределенности. Таким образом, теория игр в итоге исключает практически все сложные игры, в которые любят играть люди, а теория ожидаемой полезности становится неприменимой к реальным бизнес-решениям. Когда исчерпывающий поиск невозможен, вместо того чтобы позволить оптимизационной системе диктовать, какие проблемы изучать, а какие нет, Саймон применил эвристический подход: изучал сложные игры, такие как шахматы, и исследовал, как успешные игроки принимают решение о своем следующем ходе.
Теория Марковица предполагает наличие такого стабильного мира риска. Идея состоит в том, чтобы использовать огромные массивы данных и оценить будущие доходы, включая их вариации и ковариации. Современные финансы возникли благодаря схожим подходам Марковица и Роберта К. Мертона к распределению портфеля. Он рассматривает финансы как лотерею, а не как ситуацию неопределенности. Мертон, еще один лауреат Нобелевской премии по экономическим наукам, применил эту концепцию, будучи членом команды топ-менеджеров хедж-фонда Long-Term Capital Management. Все пошло не очень хорошо. Фонд потерял миллиарды после неожиданного российского финансового кризиса, и его пришлось спасать Федеральной резервной системе. 13 Оптимизированные портфели хрупки в мире неопределенности: анализ прошлых корреляций дает представление о будущих доходах активов только до тех пор, пока будущее похоже на прошлое.
Наконец, прелесть подхода Селтена в том, что он изучал как ситуации риска, как в теории игр, так и ситуации неопределенности и неразрешимости. Как показывает парадокс сетевого магазина, он отвергал идею о том, что логические аргументы могут предписывать, как мы должны действовать в реальном мире бизнеса, где ни одна из сторон не обладает полной информацией и не обязана следовать правилам игры сетевого магазина. Селтен любил теорию игр за то, что она была математически сложной (в конце концов, он был математиком), но он не путал ее с теорией о том, как мы ведем себя или даже как мы должны вести себя вне замкнутых миров. Он считал ошибкой думать об ожидаемой полезности как о единственной рациональной теории. Фактически, девизом его книги "Ограниченная рациональность" (написанной совместно с Гигеренцером) было "изучение того, как люди принимают решения без вероятностей и полезностей". 14 Хотя многим экономическим теоретикам
