Стенограмма
Люди максимизируют полезность. Но это же неправда. Никто не максимизирует полезность, когда идет в магазин, не считает производную, не считает, сколько нужно купить товаров и услуг, прежде чем купить их. То есть люди не занимаются оптимизацией, как экономисты это моделируют. Но вот чтобы ответить на такие возражения, метафора Элвиса очень хорошо подходит. Это называется «As if» principle. Перевести трудно, но что-то типа принципа «как будто бы если». Важная интрига заключается в том, что это не так принципиально, максимизируют ли люди полезность или нет, то есть, занимаются они этой математикой или нет, когда приходят в магазин. Если они, эти люди, даже не занимаются максимизацией, то, может быть, они ведут себя так, как будто занимаются максимизацией. То есть, может быть, можно представить их поведение в терминах максимизации чего-нибудь, даже если в их мозгу не происходит этих процессов.
Ну, вот как Элвис помогает с этим разобраться. Да, я отсылаю вас к статье «Do dogs know calculus?»(«Знают ли собаки математический анализ?»). Ответ в этой статье написан в конце. Ответ – нет. О чем эта статья? Хозяин Элвиса проводил следующие исследования: он взял своего пса и пошел с ним на озеро. Дальше вот как было устроено их взаимное расположение: вот тут озеро, вот тут Тим, хозяин, профессор математики, вот тут собака Элвис. Что делает Тим? Тим берет желтый теннисный мячик и кидает его в воду. Вода там стоячая, озеро, никаких волн особо нет, течения нет, поэтому, куда он шарик кинет, там он и будет примерно лежать. Элвис, собака, обучен, что нужно сплавать за этим мячиком, то есть нужно принести мячик обратно хозяину. Что может сделать Элвис? Он может, например, вот он здесь стоит, прямоугольный треугольник ABC. Например, он может сразу плыть. Какие есть достоинства у этого варианта? Это самый короткий путь. Плыть сразу по гипотенузе – это самый короткий путь до мячика, самое минимальное расстояние, которое он может сделать до мячика. Он, этот Элвис, может пробежать какое-то расстояние, например отрезок AD пробежать, а отрезок DB проплыть. Какие есть у этого метода недостатки? ADB длиннее – общее расстояние больше, но с другой стороны Элвис бегает лучше, чем плавает, и на этом отрезке плыть нужно меньше, чем на отрезке, когда он плывет сразу по гипотенузе. Наконец, крайний случай – когда он бежит отрезок AC по суше, а потом плывет отрезок BC. Этот вариант самый длинный по сумме расстояний, но среди всех представленных в данному случае нужно плыть самый короткий путь из всех возможных. Когда Элвис принимает решение, из какой точки начинать плыть, то есть выбирает точку D, неизвестно, что в голове у него происходит, но вообще-то можно представить, что Элвис заботится о том, чтобы, например, быстрее принести мячик. Может быть, это и не так, то есть это просто наши предположения, но посмотрим, что из этого следует, насколько его поведение соответствует тому, чтобы минимизировать время, за которое он принесет мячик. Понятно, что, скорее всего, ни один из крайних случаев не будет оптимальным с точки зрения минимизации времени. Не надо сразу плыть и не надо бежать весь катет AC. При некоторых странных предпосылках мы можем предположить, что будет оптимальным один из этих случаев. Например, он очень-очень медленно плавает, тогда может быть оптимально пробежать весь катет AС, а если он, например, бегает тоже не очень хорошо, то есть и плавает, и бегает примерно с одинаковой скоростью, тогда будет оптимально сразу плыть. Но для обычного Элвиса, скорее всего, будет оптимальным что-то промежуточное. Если мы замеряем скорость, с которой Элвис умеет бегать и плавать, то мы сможем решить оптимизационную задачу. Эта задача, доступная по формулировке восьмикласснику, а по решению десятикласснику. Там надо один раз взять производную. Если мы знаем скорость, если мы знаем расстояние х (AC) и расстояние CB, например, то мы можем просто найти точку D, которая является оптимальной с точки зрения минимизации времени. Когда Элвис решает пробежать еще метр вправо, то у этого решения(пробежать еще метр) есть предельные выгоды и предельные издержки. В чем заключаются предельные выгоды такого решения – пробежать еще метр вправо? В том, что вы больше бежите и меньше плывете. В чем заключаются предельные издержки? В том, что больше суммарное расстояние, которое вам нужно преодолеть. Мы можем найти точку, где предельные выгоды равны предельным издержкам. Эта точка будет оптимальной, минимизирующей время, за которое Элвис добирается. То есть, мы можем сделать это теоретически. Потом мы можем проводить много экспериментов, там было около тридцати наблюдений, не так уж много, но хоть что-то. Мы можем провести эксперименты и посмотреть, как Элвис на самом деле выбирает точку оптимума. И вот что у нас получится. Здесь прямая линия – это теоретическое предсказание, то есть решение оптимизационной задачи. Здесь есть x y – это длины катетов треугольника. То есть, если мы знаем все, кроме того, откуда надо начинать бежать, здесь – это расстояние х, то мы можем посчитать оптимальное х. также мы можем проводить много раз эксперименты и замерять х, которое сам Элвис выбирает. Точки довольно хорошо ложатся вдоль этой прямой за исключением некоторых выбросов, когда совсем далеко шарик упал. В основном точки лежат довольно близко к прямой. Почему не совсем на прямой? Наверное, в решениях Элвиса есть и ошибки, кроме того, мы много чего не учитываем, когда мы считаем эти производные. Может быть, Элвис со временем устает и хуже плавает, тогда нужно выбирать что-то другое. Все это не учитывается в нашем анализе, то есть эти точки могут быть лучше, чем наше теоретическое предсказание, с учетом всех этих искажений. Но, в целом, в этом эксперименте точки довольно неплохо ложатся вокруг этой прямой, то есть, сконцентрированы вокруг нашего теоретического предсказания. Как это объясняется? Вряд ли Элвис делает то же самое, что и мы, когда строим эту прямую. Вряд ли он измеряет свою скорость, составляет функцию, берет производную, минимизирует, то есть приравнивает к нулю, потом проверяет, используя производную второго порядка. Вторая производная должна быть, как вы знаете, положительной, чтобы это был действительно минимум. Вряд ли он это делает, но может быть и делает, мы не знаем, нет способа проверить делает он это или нет, скорее всего, но, скорее всего, не делает, скорее всего, просто дрессировка и естественный отбор, шедший десятки миллионов лет, научил собак примерно оптимально действовать в таких ситуациях, потому что можно представить себе какие-то сюжеты, в которых это повышает и выживаемость – за птичкой, например, сплавать, которая почему-то на воде находится. Поэтому Элвис не минимизирует время так, как мы это умеем делать, но естественный отбор научил его действовать оптимально. Это значит, что мы более-менее хорошо можем предсказывать то, что он делает, с помощью нашей математики.
То же самое, наверное, и для людей зачастую верно. Мы очень часто можем предположить, что люди действуют рационально. И что из этого следует? Часто это будет похоже на то, что на самом деле происходит с ними, часто это будет не похоже, и тогда мы можем посмотреть, какие есть нерегулярности в этом поведении, то есть какие именно отклонения от рациональности бывают.
Есть такая точка зрения, что микроэкономика и теория игр объясняют поведение примерно всех, кроме людей. Вроде бы микроэкономику обычно изучают, чтобы объяснить поведение людей, но вот с людьми она справляется хуже всего. Но что касается других биологических видов, они, конечно, не придумывают там ничего, не максимизируют функции, не минимизируют ничего такого, но то, как устроен естественный отбор, то, как устроена жизнь, видимо, заставляет их действовать более или менее оптимально, иначе они бы не выживали. Это та базовая идея, которую я много-много раз буду использовать. Предположим, что деревья, или бактерии, или котики, или кто-нибудь рациональный, что тогда? Насколько теоретическое предсказание, которое получится в нашей модели, похоже на поведение реальных людей? Оказывается, что оно часто похоже.
Это крыса. У крыс так же, как и у людей, есть проблема, что иногда болят зубы. Кариес. Крысы болеют кариесом в природе. Если вы посмотрите на обычных лабораторных крыс, которые никак специально не отбирались, то вы можете увидеть, что некоторые из них болеют кариесом, то есть у них появляются дырки в зубах. Казалось бы, если естественный отбор в природе устроен так, что животные становятся все более и более приспособленными к окружающей природе, то почему за миллионы лет, пока крысы эволюционировали, они не избавились от этой проблемы? Казалось бы, должны были бы выживать только крысы, у которых нет кариеса, потому что иммунитет к кариесу может иметь значение для выживаемости – вы сможете больше прожевать пищи, если у вас зубы не болят, дольше жить, дать большее потомство и все такое. И оно будет более здоровым. Почему в природе крысы все равно страдают кариесом? […] В научных статьях, которые мне понравились, нарисованы кривые безразличия у крыс. Две оси координат - это то, куда поступает кальций, который получает крыса из природы, то есть из пищи. Этот кальций в ограниченном количестве. Вы можете тратить его на разные виды деятельности. Для чего нужен кальций? Для того чтобы кости были крепкими, зубы в том числе. В лаборатории можно искусственным отбором отобрать крыс, которые будут устойчивы к кариесу. И через несколько поколений у вас будут очень крутые крысы, которые вообще никогда не болеют кариесом, но, к сожалению, у них все остальные кости будут хрупкими, потому что это будут крысы, которые выбирают точки, которые близко к этой оси находятся. Если вы поощряете это в своем искусственном отборе, то у вас через несколько поколений будут именно такие крысы. Но естественный отбор это не поощряет, потому что в природе нужны не только здоровые зубы, но чтобы и остальные кости тоже были прочными, поэтому в природе нет возможности выбирать угловые решения. Есть бюджетное ограничение. И угловое решение не является оптимальным для крысы, потому что у вас тогда с остальными костями будут проблемы и в следующем поколении выживаемость будет хуже.
Очень красивая история про деревья. Вы видите две картинки с деревьями. На левой изображено одиноко стоящее дерево в саду. Это, скорее всего, сорт дерева, который выведен искусственным отбором, селекцией, для того чтобы быть таким красивым раскидистым деревом. Что касается леса, то там деревья по-другому устроены. У них есть вот эта бесполезная часть ствола, у которой нет кроны, нет зеленых листьев. Почему деревья, которые находятся в своей естественной среде обитания, в лесу, так устроены? Ответ можно получить, построив еще одну такую картинку. Понятно, что у деревьев тоже есть какая-то экономика, нужно также оптимально использовать ресурсы, которые поступают. В отличие от крыс, они не едят эти ресурсы, а получают их от солнца. Солнечная энергия, фотоны, которые солнце испускает, попадает на зеленые листья. Там происходит процесс, который называется фотосинтез. Энергия солнца, таким образом, перерабатывается во что-то другое. Это что-то другое можно тратить разными способами. Какими? Например, можно ствол высокий построить. Или можно широкий ствол сделать, но тогда уже такой высокий не получится. То есть, если мы делаем что-то одно, то уменьшаем количество ресурсов, которые мы можем отвести на что-то другое. Можно сделать широкую крону, но тогда меньше ресурсов останется для того, чтобы ствол строить и делать его высоким и/или широким. Вот это (черная линия) – бюджетное ограничение и две оси (это уже моя попытка построить экономико-биологическую модель). Если у вас есть какое-то количество энергии, допустим всё остальное сделали, что вам нужно (корни), у вас уже все хорошо, и вам нужно выбрать только две оставшиеся переменные, а именно то, насколько высоким сделать ствол и какая у вас будет крона (то есть, та часть ствола, которая будет у вас с зелеными листьями и насколько саму крону сделать раскидистой и большой) […] Синяя кривая безразличия похожа на правду (эти блага являются совершенными комплементами). Вам бесполезно делать крону, если у вас нет ствола, ствол без кроны тоже не особенно хорош. Поэтому вам нужно примерно пропорционально увеличивать и то, и другое, если у вас появляются свободные ресурсы. У одиноко стоящего дерева есть какое-то свое бюджетное ограничение, и оно выбирает какую-то оптимальную точку. Оно не выбирает, конечно, ничего. Естественный отбор. Выживают деревья, которые выбирают точки, близкие к оптимальным. Что происходит, если вы оказываетесь в лесу? Вдруг обнаружили, что рядом с вами еще десять деревьев выросло. Они закроют вас от солнца. Если они стоят рядом с вами и по-прежнему выбирают эту точку, то вы не увидите солнца, ваша крона будет ниже, чем у них, или, по крайней мере, с боков, когда вы раньше, как это дерево, со всех сторон ловили фотоны, теперь вы уже не сможете это сделать. Что фактически произойдет? Появление остальных деревьев уменьшит ваши возможности. Теперь, чтобы конкурировать с ними, вам нужно потратить энергию на что-то еще, например, на более высокий ствол. Нижняя часть ствола будет бесполезна с точки зрения фотосинтеза, но если вокруг вас есть еще деревья, то вам придется потратить энергию на то, чтобы этот ствол выстроить. Тогда полезная часть ствола и размер самой кроны уменьшатся, потому что у вас осталось меньше ресурсов. Поскольку это уже не одно дерево, не одна крыса, а много деревьев, то можно поговорить об этом в контексте не просто индивидуального решения, а в контексте стратегического взаимодействия. Представим себе матрицу игры и найдем в ней равновесие по Нэшу. В матрице игры есть два участника: один – это дерево, а другой – это агрегированные остальные деревья. То есть по столбикам у нас лес. Пусть я это дерево, есть дерево, которое зовут Данил, и оно выбирает, какого роста быть в следующем поколении – семечко вот упало и начинает расти… Какого роста быть? Я выбираю быть высоким деревом или невысоким деревом. Нетрудно заметить (тут выигрыши написаны словами, но они сравниваются довольно просто), что независимо от того, какой высоты остальной лес, мне выгодно быть высоким деревом. Я, конечно, упрощаю, на самом деле высота – это не дискретный параметр, можно быть и средним деревом, просто выбирать какое-то промежуточное значение, но чтобы не лезть в дифференциальную математику, я выбрал дискретный вариант – у нас только два простых случая. Какими бы ни были деревья вокруг меня, мне выгодно быть высоким деревом, потому что если все остальные высокие, а я буду низким, то я не доживу до следующего поколения, потому что вообще не поймаю никаких фотонов. Если они низкие деревья, и я вместе с ними буду низким, то тогда я буду таким же, как они. Но что, если я буду высоким деревом? Они невысокие, а я выберу первую строчку. Я буду первым деревом, которое нарушило эту договоренность. Тогда я поймаю еще больше фотонов, я буду возвышаться над ними и смогу более широкую крону сделать и со всех сторон ловить фотоны. Таким образом, я выиграю. Я смогу больше семян разбросать, и в следующем поколении будет больше таких, как я. Следовательно, все деревья выбирают быть высокими. Это доминирующая стратегия. Это означает, что, если вы слышали, что такое дилемма заключенного, то это было бы как дилемма заключенного. Деревья могли бы договориться все вместе и в следующем поколении не вырастать так высоко, то есть выбрать второй столбик и вторую строчку. Тогда можно было бы меньшие стволы построить, они бы реже ломались, не было бы необходимости строить такой высокий ствол. Если бы этом лесу все деревья договорились, вступили в профсоюз, и теперь они не вырастают высокими в следующем поколении, всем было бы лучше. Не надо тратить ресурсы на бессмысленную часть ствола, которая все равно бесполезна с точки зрения того, чтобы ловить энергию. Но почему в лесах такой дружбы нет? Потому что на самом деле каждое дерево само за себя. Даже, если у деревьев была бы возможность договариваться, она бы не была поддержана. Потому что доминирующая стратегия. Даже если я вступил в профсоюз вместе с остальными деревьями, зачем мне придерживаться договоренности, которая там есть? Отступление от нее сделает мне лучше. И это верно для каждого дерева. К сожалению, это значит, что все деревья будут неэффективно высокими, высота деревьев будет больше, чем в оптимальном случае.
Мне очень нравится сюжет еще один, позаимствованный из Докинза, я буду советовать его книжки в конце. Это изображение пяти самых быстрых существ на Земле (которые бегают, которые летают, бывают и быстрее). Гепард, вилорог, газель Томпсона, лев, антилопа гну. Они часто встречаются между собой, причем в разных качествах. Некоторые из них являются хищниками, некоторые из них являются жертвами этих самых хищников. В природе они живут примерно в одной и той же среде обитания. Гепард самый быстрый, на втором месте вилорог, который убегает от гепарда. Почему гепард быстрее вилорога, хотя они все время друг с другом соревнуются? Почему тот, кто догоняет все время быстрее? Мне нравится следующая версия: чтобы догнать вилорога нужно быть самым быстрым среди всех гепардов. Если у вас есть несколько гепардов, они гонятся за какой-нибудь добычей, то самый быстрый гепард выигрывает. Если у вас есть несколько газелей, то какой газелью надо быть, чтобы выжить? Не самой медленной. Нужно быть самым быстрым гепардом, но не самой медленной газелью.
Анекдот: двое мужиков убегают от медведя, и один из них снимает обувь, другой говорит:
- Ты что, надеешься убежать от медведя? - Нет, я надеюсь убежать от тебя.
Для добычи важно быть просто не последним. Это красивое потенциальное объяснение, почему самый быстрый все-таки хищник, а не жертва. Что еще отличает этих животных? Гепард, помимо того, что он развивает скорость до 115 км/ч, еще и самый слабый из крупных хищников Африки. То есть хищники такого размера, как он, обычно лучше кусаются или что-нибудь еще лучше делают. Кроме длинных ног у гепарда нет других преимуществ перед хищниками. Опять же, потому что это экономика. Есть ограниченные ресурсы, нужно их как-то потратить, и если вы соревнуетесь с газелью, то вам нужны длинные ноги. Даже если они у вас будут часто ломаться, это неважно. Но если вы их не сделаете длинными, то у вас вообще нет никаких шансов. Поэтому здесь такая неэффективность, здесь дилемма заключенного. Представьте, что все гепарды договорились бы с газелями и в следующем поколении не делали бы такие длинные и хрупкие ноги. Одновременно все. И те и другие. Это было бы лучше всем, потому что можно было бы сделать эти ноги прочнее, эти ноги бы меньше ломались и, возможно, в каких-либо других ситуациях эти гепарды и их добыча выживали бы больше (не когда встречаются друг с другом (тогда было бы все то же самое), потому что они все договорились). Но опять, естественный отбор не будет поощрять это, потому что гепард, который отклонится от договоренности, выигрывает, так же как и газель, которая отклонится от договоренности.
Некоторые виды вымирают, потому что оказываются в неэффективных равновесиях, то есть, равновесия, когда каждый сам за себя, часто не то же самое, что эффективность, когда мы пытаемся сделать всем хорошо. Иногда бывает, что в ситуации, когда каждый сам за себя, им настолько плохо, что они умирают.
Но это неверно относительно замечательного милого животного, которое здесь нарисовано. Это так называемая периодическая цикада. Цикад бывает два вида. Они живут следующим образом: тринадцать находятся под землей (или семнадцать лет другой вид), просто ничего там не делают. Когда тринадцать лет проходит, все дружно десятками миллионов выбираются на поверхность и начинают спариваться. Это самый счастливый момент в их жизни. Откладывают личинки, а те лежат там тринадцать лет и вылезают тоже. Казалось бы, зачем сидеть в земле тринадцать лет? Зачем откладывать удовольствие? Почему бы не начать спариваться сразу после рождения? Есть следующая версия. Во-первых, почему они вылезают все одновременно? Потому что когда вас много, вы крутые против хищников. Но почему тринадцать и семнадцать лет? Почему так много? Представьте себе какого-нибудь хищника, который охотится на цикад. Он тоже, может быть, умеет это делать с какой-нибудь периодичностью. Если вы цикада, что вам надо делать? Вы будете стараться пореже вылезать на землю. Конечно, спариваться хорошо, но умирать не хочется, поэтому, может быть, стоит концентрировать силы и раз в два года, например, вылезать и спариваться. Но, если вы будете спариваться раз в два года, этот хищник подстроится под вас. Миллионы лет пройдут, и хищник (естественный отбор) сообразит, что надо раз в два года вылезать, и будет тоже делать это. Почему числа тринадцать и семнадцать? Это простые числа. Причем тут простые числа? Два - тоже простое число, но два слишком маленькое. Тринадцать и семнадцать достаточно большие.[…] Пятизначные простые числа тоже бывают, но это слишком долго ждать размножения. Тринадцать и семнадцать как раз. Почему простые числа? Потому что так вы будете реже встречаться с хищником, у которого тоже какая-то периодичность. Наименьшее общее кратное. Этот хищник, скорее всего, уже вымер. Нет никакого хищника, от которого сейчас надо прятаться семнадцать лет. Так что, возможно, через пару десятков миллионов лет цикады перестанут это делать. Но, скорее всего, этот механизм выработан как защита от хищника, который тоже появлялся с какой-то периодичностью. Мы не знаем кто это. Нет сейчас этого хищника. Это блестящая работа 66-го года про простые числа в биологии.
Это матрица игры, которая очень похожа на дилемму заключенного. Матрица игры – это скучная часть. Тут есть Алиса и Боб, две обезьяны, и есть какая-то добыча, которую они могут добыть вместе. Тянуть там что-то на себя, притянуть это к себе, добыть вкусняшку. Только если они вместе тянут, они добудут её. Это выигрыш 5 и 5 у каждого. Если они не тянут, ничего не делают, то выигрыш будет 0:0, никто не получит ничего. Если кто-то один тянет, то он не справится, только потратит силы. В данной ситуации существуют два равновесия по Нэшу. Если никто не тянет, то никому не выгодно начинать тянуть в одиночку. Если все тянут, то никому не выгодно переставать тянуть, потому что пять – это хороший выигрыш, но если никто не тянет, то мне одному не выгодно начинать тянуть. Это проблема, которая очень часто встречается в играх, что есть два равновесия, одно хорошее, а другое плохое. В человеческих взаимодействиях это тоже часто наблюдается. Иногда очень трудно перейти из плохого равновесия в хорошее. Если сейчас никто не тянет, как сделать так, чтобы он тянул? Если у кого-то мало стимулов перейти из плохого равновесия в хорошее, то ему нужны дополнительные стимулы.
Второй эксперимент – это слоны. Вот сейчас подходят два слона, у них есть две веревки и должны одновременно тянуть за эти веревки, чтобы притянуть к себе вкусную добычу. Это одновременная игра, здесь есть хорошее равновесие. В следующее повторение эксперимента одного из слонов пустили первым. Он подходит, и он сделал нечто, чему его не учили делать экспериментаторы. В последовательных взаимодействиях иногда возникают очень хитрые вещи. Он встал на веревку. Теперь, если второй будет тянуть, то первый может ничего не делать. Только у того, кто первый подошел, была возможность это сделать, второму больше ничего не остается.
Проблемы, которые теория игр высвечивает на примерах, которые обычно связаны с людьми (неэффективное равновесие, преимущество первого хода…) также наблюдаются во многих взаимодействиях среди других биологических видов.
Здесь есть длинная цитата Адама Смита, в которой написано, что никто никогда не видел, как животные торгуют между собой. Однако это уже не так. Мы видели, как животные торгуют между собой благодаря исследованиям, в основном связанными с обезьянами. Посмотрите, что делают эти обезьяны. Это называется груминг. Они чешут друг другу спины. Они вычищают таким образом всяких паразитов, которые живут в шерсти. Можно провести исследование о том, какие обезьяны получают больше груминга, а какие больше чешут. Понятно, что когда вы чешите, это издержки, когда вам чешут – это хорошо. Поэтому, давайте назовем прибылью сколько вам почесали минус сколько вы почесали – выручка минус издержки. Назовем это прибылью и посмотрим, какие обезьяны получают большую прибыль в каких ситуациях. Например, есть такой результат: бабуины дольше чешут спинку альфа-самцу в периоды недостатка еды. Альфа-самец, это самый главный самец. Он решает кому достанется еда, если она ограничена. Поэтому он получает большую прибыль – ему больше чешут спину. Самцы дольше чешут спинку самкам, если самок дефицит. Если самок достаточное количество, то у самок прибыль меньше. Если между самками нет конкуренции, то прибыль у них меньше в полном соответствии с предсказаниями экономической теории. Апофеоз исследований, связанных с грумингом, это исследование Fruteau и соавторов недавно (2008 года) проводившееся в Южной Африке с обезьянами-верветками. Верветки не очень далеко от нас в эволюционном древе. Они делали вот что – выбирали обезьяну, которая не очень (не альфа-самца), а какую-нибудь забитую обезьяну и давали ей волшебный рычажок. Когда она нажимала на этот рычажок, то откуда-то выпадал банан. И она может этот банан кому-нибудь отдать. И она может много раз нажимать этот рычажок и получать банан. А потом они сделали второю такую обезьяну. Раньше был один поставщик-монополист, а потом сделали второго поставщика бананов, вторую обезьяну. Вот графики прибыли. Сначала эти желтые и красные линии — сколько эти обезьяны прибыли до появления рычажка получали. Как видно, они меньше среднего, меньше медианного.
Но что если дать желтой обезьяне рычажок? Ее прибыль тут же станет положительной и очень большой. Затем дадим еще один такой же рычаг красной обезьяне. Прибыль красной будет больше, чем была до этого, при том что прибыль желтой тоже снизится по сравнению с монополией, потому что появилась конкуренция. В полном соответствии с предсказанием экономической теории, прибыль у олигополистов (тут она, правда, не в рублях, а в том, сколько вам спинку почесали) оказывается меньше, чем прибыль одного монополиста.
Еще есть исследование про капуцинов, которых научили, что можно за серебряные монетки покупать вкусняшку. Проверили аксиомы предпочтений, закон спроса, все отлично получилось. Автор Chen написал, что обезьяны статистически неотличимы от многих инвесторов на рынке ценных бумаг. Они подвержены, в том числе, тем же несовершенствам, иррациональности.
Сигналы. Сигналы – тема из микроэкономики. Если у вас асимметрия информации, то есть, вы не можете достоверно, например, проверить кандидата, который пришел устраиваться на работу, какие у него способности, то вы обычно просите у него диплом – если у тебя есть диплом из хорошего места, то, наверно, ты молодец. Если тебя учили чему-то, у тебя были хорошие оценки, то даже если тебя научили чему-то не тому, что нужно для этой работы, но ты способен получать хорошие оценки. Это сигнал. Он может быть нерелевантен для работы, может быть, мне не нужно то, чему вас учили, но это сигнал о том, что вы можете хорошо и упорно работать.
Вот это – газель Томпсона. Она уже встречалась, правда, в другой позе,в этой презентации. Здесь газель Томпсона прыгает. Она может прыгать сантиметров на семьдесят вверх, если увидит гепарда. Зачем она это делает? Она подает сигнал. Гепард может оценить эту газель: стоит ли вообще за ней бежать или нет? Газель, которую увидел гепард, хочет, чтобы он за ней не бежал. Они могли бы непосредственно проверить, кто быстрее, но если газель прыгнула на восемьдесят сантиметров вверх, гепарду понятно, что это – крутая газель, за ней даже не стоит пытаться угнаться. Поэтому, это сигнал, который абсолютно нерелевантен. Чтобы защищаться от гепарда вообще прыгать не надо. Но сигнал о том, что вы умеете, о том, что вы физически развиты, это в том числе прыжок вверх на восемьдесят сантиметров.
Это очень известный сюжет. Только у самцов павлина есть такие красивые перья. Зачем самцам такие красивые перья? Чтобы нравиться самкам, но почему это им нравится? Если у вас есть силы вырастить такой хвост, то вы крутой павлин. Вы его носите постоянно за собой, это тяжело, значит, вы физически развиты. Если бы все павлины-самцы договорились и вдвое сократили свои хвосты, всем было бы лучше – распределение самок осталось бы такое же, но можно было бы не тратить ресурсы.
Dr. Frans de Waal исследует политику у животных. У него даже есть такая книжка «Политика у животных». Тут две обезьяны. Это очень известный ролик. С этими обезьянами торгуют. У обезьян есть камешки, и обезьяна может отдать камешек человеку, человек ей дает вкусняшку. Вкусняшка есть двух видов: огурцы и виноград. Одна обезьяна дала камешек экспериментатору и ей дали огурец, а второй – виноград. Обезьяна не очень довольна, потому что виноград вкуснее огурца. Она понимает, что тут какая-то несправедливость. Еще раз. Она дает камешек экспериментатору, получает снова огурец. Огурец не очень. Несправедливость – другая обезьяна за ту же самую цену получает больше, она получает виноград вместо огурца. Моральные нормы есть не только у Homo Sapiens. Из этого следует очень много всего интересного, например, по поводу теологических аргументов, в которые я не хочу сейчас вдаваться, но которые можно обсуждать в этом контексте. Люди не являются единственными, кто что-то знает о справедливости и о моральных нормах.
Есть такая бактерия Toxoplasma gongii. Говорят, что до половины человечества инфицированы ей. Но еще больше процент инфицированных ей кошек, обитающих в природе. Как эта бактерия передается? Она живет в желудке у кошки и выделяется с продуктами жизнедеятельности. Как ни странно, иногда крысы потребляют продукты жизнедеятельности кошки. Таким образом эта бактерия попадает в организм крысы. Что она делает там? Кошка является очень хорошим местом для этой бактерии. Крысы гораздо хуже. Как бактерии обратно попасть в кошку? Крысы, которые заражены этой бактерией и которые не заражены, не отличаются ничем, кроме одного параметра: крысы, инфицированные этой бактерией, перестают бояться кошек. Обычно крысы боятся кошек так: как только они чуют запах кошки, они начинают прятаться. Крысы, инфицированные этой бактерией, когда почуют запах кошки, испытывают сексуальное возбуждение. Бактерия делает что-то такое в мозгу, и заставляет не бояться кошек, а наоборот. Крысу может съесть не только кошка, но всех остальных хищников они по-прежнему боятся. Бактерия, таким образом, попадает обратно в кошку. Но также куча людей заражены этой бактерий. Есть исследование (Flegr с соавторами) 2008 года, в котором обозначен тот факт, что у людей, инфицированных этой бактерией, есть небольшое отличие, но статистически значимое, - меньше боязнь, когда они за рулем едут. Они чаще попадают в автокатастрофы.