Читать онлайн «Принцип «черного ящика»». Страница 33

Если обезьяна бьет по клавишам наугад и у нас есть 27 символов (26 букв латинского алфавита плюс пробел), первый символ она угадает с вероятностью 1/27, второй – тоже с вероятностью 1/27 и т. д. Значит, первые три буквы совпадут с текстом Шекспира с вероятностью 1/27 × 1/27 × 1/27. Это один шанс из 19 683. Вероятность угадать все 27 символов составляет один шанс на 10 тысяч миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов.

Теперь представим себе, что у нас есть механизм отбора (то есть испытание на надежность), причем отбор этот нарастающий. Докинз написал для этого компьютерную программу. Первые несколько попыток набрать правильную фразу абсолютно случайны, точно как в примере с обезьяной. Но после этого компьютер распознает различные бессмысленные сочетания символов, чтобы определить, какое из них ближе прочих, пусть и на малую толику, к фразе, которая должна получиться в финале. Все прочие сочетания компьютер отбрасывает. Затем он произвольным образом меняет сочетание, прошедшее отбор, и распознает новое поколение сочетаний. И так далее.

Первое поколение было таким:

WDLTMNLT DTJBSWIRZREZLMQCO P

После десяти поколений, в ходе которых программа модифицировала исходную фразу так и сяк, Докинз получил такое сочетание:

MDLDMNLSITJISWHRZREZ MECS P

После двадцати поколений фраза выглядит так:

MELDINLS IT ISWPRKE Z WECSEL

После тридцати поколений сходство с искомой фразой можно заметить невооруженным глазом:

METHINGS IT ISWLIKE B WECSEL

К сорок третьему поколению компьютер выдает правильное сочетание символов. Для того чтобы прийти к этому результату, понадобилось несколько секунд.

Таким образом, нарастающий отбор работает, если существует некая форма «памяти», то есть если результаты одного отборочного теста учитываются в ходе следующего и т. д. Это столь мощный процесс, что в природе благодаря ему появляется «иллюзия замысла»: животные выглядят так, будто их создал некий сверхразум, хотя на деле они созданы слепым процессом эволюции.

Отголосок этой иллюзии есть и в примере с распылителем. Итоговая модель распылителя столь хорошо приспособлена к созданию порошкообразного моющего средства, что невольно закрадывается мысль: не приложил ли к ней руку некий умелый дизайнер? В действительности, как мы видели, биологи не занимались «дизайном» в принципе. Они просто использовали силу эволюционного процесса.

В мире есть немало систем, по сути своей эволюционных. Не случайно многие величайшие мыслители [152] последних двух веков отдавали предпочтение системе рыночной экономики: она подражает процессу биологического изменения. Это отмечает и Тим Харфорд в своей книге «Через поражения – к победе. Законы Дарвина в жизни и бизнесе» (Adapt: Why Success Always Starts with Failure) [153]. Адаптации системы способствуют различные компании, которые конкурируют между собой, причем одни из них гибнут, а другие выживают. Вот почему рынки – если, конечно, они правильно регулируются – решают проблемы столь эффективно: они воспроизводят беспрерывный процесс отбора методом проб и ошибок.

Эквивалент естественного отбора в системе рынка – банкротство. Прогорая, компания отбраковывается примерно так же, как неэффективная модель распылителя. Оказывается, что какие-то компоненты, будь то продукт, цена, стратегия, маркетинг, менеджмент, производственный процесс или что-то еще, у конкурента были более эффективными. Более слабые идеи и продукты отбрасываются. Успешные идеи тиражируются другими компаниями. Эволюция системы, как и эволюция модели распылителя Unilever, осуществляется благодаря нарастающему отбору.

Следовательно, разорение компаний в условиях свободного рынка – это не дефект системы и не плачевный побочный продукт конкуренции; напротив, это неотъемлемая часть любого эволюционного процесса. По статистике, каждый год банкротятся 10 % американских компаний [154]. Экономист Йозеф Шумпетер назвал данный процесс «созидательным разрушением».

Сравните эту ситуацию с централизованно планируемой экономикой, в которой банкротств почти и не бывает. В такой экономике фирмы защищены от провала государственными субсидиями. Правительство также защищено от провала печатным станком, который может увеличить денежную массу и тем самым уберечь страну от нехватки денег. На первый взгляд может показаться, что столь просвещенная система – шаг вперед на пути решения проблемы экономически выгодного производства, распределения и обмена. Никто никогда не обанкротится, а значит, все по определению успешны.

Но именно поэтому плановая экономика толком не работает. Ею руководят умные планировщики, они решают, сколько зерна производить и сколько стали добывать. Для получения оптимальных результатов они производят сложные расчеты. При этом они сталкиваются с той же проблемой, которая привела к неудаче математиков Unilever: какими бы замечательными ни были их идеи, они недостаточно быстро проходят испытания – и, когда случаются ошибки, реформировать экономику крайне сложно.

Даже если планировщики в десять раз умнее бизнесменов, действующих в условиях рыночной экономики, все равно они останутся позади. Не проходя испытаний на прочность, система становится негибкой. В условиях рынка, напротив, тысячи мелких неудач обеспечивают системе плавное движение вперед и в каком-то смысле направляют ее. Когда одни бизнесмены банкротятся, другие учатся на их ошибках, система порождает новые идеи, а в конечном счете выигрывает потребитель.

Похожим образом катастрофы в авиации – трагедии для пассажиров, которые летели в разбившихся самолетах, – повышают тем не менее безопасность будущих полетов. Неудача дает толчок к осмысленным переменам.

Нельзя сказать, что рынки совершенны. У рыночной экономики немало проблем: монополии, сговоры, неравенство, фиксированные цены, компании, которые слишком велики, чтобы обанкротиться, и потому гарантированно защищены деньгами налогоплательщиков. Все эти явления препятствуют процессу адаптации. Но основной принцип остается прежним: рынки функционируют не вопреки многочисленным неудачам бизнесменов, а благодаря им.

Испытание на прочность и обучение на ошибках идут на пользу не только системам, но и отдельным организациям. Так, немало передовых компаний мира рассматривают разработку стратегии сквозь призму основных уроков эволюционной теории. Впрочем, опыт биологов Unilever, искавших ответ вслепую, используют немногие – искать таким способом решение сложной проблемы слишком долго.

Вместо этого компании проводят серию тщательно продуманных испытаний, проверяют свои допущения и используют извлеченные

уроки для разработки стратегии. Речь о смешении подхода «сверху вниз» (как у математиков) с подходом «снизу вверх» (как у биологов): уже имеющееся знание сочетается со знанием, которое компании получают, обнаруживая слабые места в прежних концепциях. Требуется мужество для того, чтобы иметь убеждения, и смирение, чтобы сразу тестировать их на прочность и быстро адаптироваться к ситуации.

Отголоски этих идей можно наблюдать в процессе изменения технологий. Принято считать, что развитие технологии происходит сверху вниз. Ученые проводят исследование общего плана, из которого рождается научная теория, впоследствии она используется более практичными людьми для создания механизмов, устройств и прочих технологий.

Эту модель, иногда называемую линейной, можно представить в виде простой схемы: Исследования и теория → Технология → Практическое приложение.

Например, традиционно считается, что промышленная революция во многом вдохновлялась произошедшей до нее научной революцией: идеи Бойля, Гука и Локка воплотились в конечном счете в механизмы, которые изменили мир.

Проблема линейной модели в том, что почти во всех сферах человеческой деятельности она очень сильно принижает роль испытаний «снизу вверх», при котором практика влияет на теорию, и обучения того типа, которое практиковали биологи Unilever. Теренс Кили, ученый-практик, в книге «Экономические законы научного исследования» (The Economic Laws of Scientific Research) развенчивает традиционное описание промышленной революции:

В 1733 г. Джон Кей изобрел самолетный челнок, который механизировал ткачество, а в 1770 г. Джеймс Харгривс сконструировал «Дженни», первую прядильную машину периодического действия, которая механизировала прядение. Эти нововведения в текстильной технологии вкупе с изобретениями Уайатта и Пауля (прядильная машина, 1758) и Аркрайта (прядильная машина с водяным двигателем, 1769) предвосхитили индустриальную революцию, однако с наукой у них не имелось ничего общего: это

были эмпирические достижения, основанные на методе проб и ошибок и экспериментах умелых специалистов, пытавшихся увеличить производительность труда, а значит, и прибыль своих фабрик [155].