Как мы принимаем решения

В этом и состоит ключевой когнитивный талант. Дофаминовые нейроны автоматически определяют едва различимые схемы, которые мы иначе заметить не сможем, они усваивают всю информацию, которую мы не можем осмыслить на сознательном уровне. А затем, составив набор усовершенствованных прогнозов предстоящих событий, они переводят эти предсказания в эмоции. Представьте, к примеру, что вы получили много информации о том, как двадцать различных акций вели себя за некоторый период времени. (Разные курсы акций показывают бегущей строкой внизу телеэкрана, например, на канале CNBC.) Очень скоро вы обнаружите, что вам сложно вспомнить всю финансовую информацию. Если вас спросят, какие акции показали наилучшие результаты, вы, скорее всего, не сможете дать точный ответ. Вы не можете обработать всю информацию. Однако если вас спросят, какие акции вызывают у вас наилучшие чувства, — теперь вопрос задают вашему эмоциональному мозгу, — вы неожиданно для себя сможете определить лучшие акции. Согласно Тилману Бетчу, психологу, который провел этот изящный эксперимент, эмоции «обнаруживают потрясающий уровень чувствительности» к реальному поведению различных ценных бумаг. Акции, которые поднялись в цене, будут ассоциироваться у вас с наиболее позитивными эмоциями, тогда как бумаги, стоимость которых упала, вызовут смутное беспокойство. Эти мудрые, хотя и необъяснимые чувства являются важнейшей составляющей процесса принятия решений. Даже когда нам кажется, что мы ничего не знаем, нашему мозгу что-то известно. Именно об этом нам и пытаются сказать наши чувства.

3

Это не означает, что можно бездумно полагаться на эти клеточные эмоции. Дофаминовые нейроны должны все время учиться и переучиваться, иначе точность их предсказаний будет снижаться. Чтобы иметь возможность доверять своим эмоциям, мы должны постоянно проявлять бдительность, ведь разумная интуиция является результатом сознательных упражнений. Сказанное Сервантесом о пословицах — «Эти короткие фразы порождены долгим опытом» — также применимо и к клеткам мозга, но только если мы их ими правильно пользуемся.

Возьмем, к примеру, Билла Роберти. Он один из немногих людей в мире, которым удалось стать экспертами мирового класса сразу в трех различных играх (для сравнения представьте себе, что, скажем, Бо Джексон начал бы выступать одновременно в Национальной баскетбольной, Национальной футбольной и высшей бейсбольной лигах…). Роберти — гроссмейстер и бывший чемпион США по быстрым шахматам. Он очень уважаемый эксперт по покеру и автор нескольких популярных книг по Техасскому холдему. Однако наибольшую известность Роберти получил благодаря игре в нарды. Он дважды выигрывал мировой чемпионат по нардам (кроме него это удалось всего одному человеку) и регулярно попадает в топ-10 игроков в мире. В начале 1990-х годов, когда Джеральд Тезауро искал эксперта в этой игре для состязания с TD-Gammon, он выбрал Роберти. «Он хотел, чтобы его компьютер учился у лучшего, — говорит Роберти, — а я и был лучшим».

Сейчас Роберти немного за шестьдесят, у него копна седеющих волос, глаза с тяжелыми веками и очки с толстыми стеклами. Он смог превратить свое детское увлечение шахматами в прибыльную работу. Когда Роберти говорит об играх, в его голосе все еще звучит мальчишеский энтузиазм человека, который до конца не верит в то, что может зарабатывать себе на жизнь, играя. «В первый раз, когда я играл против TD-Gammon, я был под сильным впечатлением, — говорит он. — Он заметно превосходил все остальные компьютерные программы, с которыми я сталкивался. Но я чувствовал, что все равно играю лучше. Однако на следующий год все изменилось. Теперь компьютер стал грозным противником. Он научился играть, играя со мной».

Компьютерная программа достигла мастерства в нардах, изучив собственные ошибки в предсказаниях. Совершив несколько миллионов ошибок, TD-Gammon сравнялся с Deep Blue, способным бросить вызов лучшим противникам среди людей. Однако все эти потрясающие машины имеют одно строгое ограничение: каждый может овладеть лишь одной игрой. TD-Gammon не может играть в шахматы, a Deep Blue — в нарды. И пока ни один компьютер не смог добиться совершенства в покере.

Как же Роберти удалось так хорошо освоить настолько разные игры? На первый взгляд кажется, что шахматы, нарды и покер опираются на совершенно разные когнитивные навыки. Именно поэтому большинство чемпионов по нардам обычно играют только в эту игру, большинство гроссмейстеров не интересуются карточными играми, а большинство игроков в покер не могут отличить латвийский гамбит от французской защиты. И тем не менее Роберти смог преуспеть во всех трех областях. По его словам, его успех объясняется просто. «Я умею учиться, — говорит он. — Я знаю, как сделать себя лучше».