Нейроэкономика

В 2002 году произошло хоть и значительное, но вполне себе обыденное научное событие – присвоена Нобелевская премия по экономике. Однако главной сенсацией стало то, что получил ее не экономист, даже не юрист и не политик, а психолог! Даниэль Канеман, удостоенный этой награды, предложил использовать довольно специфические на тот момент психологические подходы в экономике.

Одним из базовых утверждений в концепции Канемана было то, что люди принимают решения нерационально. Классическая же экономическая теория подразумевает, что все решения люди должны принимать рационально. Деятельность людей (или организаций, представляющих собой объединения людей) всегда целесообразна, то есть направлена на достижение конкретной цели. Она ведется исходя из заданных ограничений и доступных возможностей. К примеру, тот или иной экономический агент стремится к максимизации конечной прибыли. Но всегда ли мы сталкиваемся с подобным поведением на практике?

Давайте вновь вернемся к примеру с игрой «Ультиматум». Вспомните: игроки отказывались от выигрышей, сопоставимых с их месячным заработком. Вы, конечно же, догадались, почему они так поступали? Да, они полагали, что разделение выигрыша происходит несправедливо. Оказалось, что долгое время экономисты недооценивали этот параметр. Справедливость оказалась для человека важнее его материальных интересов.

Если бы игрок-получатель мыслил рационально, он должен был бы забрать и 30 %, и 20 % от выигрыша. В рамках классического экономического подхода, если есть возможность извлечь выгоду, пусть даже небольшую, это нужно сделать. Но здесь мы сталкиваемся с ситуацией, когда человек, испытывая чувство несправедливости, напрочь отказывается от денег. Обратите внимание – даже от больших денег (по сравнению с его заработной платой).

Как было доказано в большинстве исследований, средняя сумма, «убеждавшая» игроков прийти к соглашению, колебалась в районе 50 %. То есть мы видим, что игроки считали справедливым разделение денег поровну.

Именно о подобных нерациональных механизмах и говорил Канеман.

В экономической науке есть обширная область под названием теория игр. С ее помощью экономисты моделируют взаимодействие людей при определенных обстоятельствах. Игры бывают двух видов: с нулевой суммой, когда уже имеющееся количество денег делится между несколькими игроками; и с положительной суммой, когда в результате совместных усилий количество денег можно увеличить.

Во втором случае игроки совместными действиями получают бо?льшую выгоду, то есть мы наблюдаем явление кооперации. Вероятно, несколько следующих абзацев ниже покажутся банальными для людей, знакомых с экономикой, но, поскольку книга рассчитана на достаточно широкую аудиторию, я все же коротко перескажу суть международной кооперации стран.

Некоторые ошибочно полагают, что торговля (в глобальном понимании) является игрой с нулевой суммой, то есть в ее рамках ценность создаваемых товаров и услуг не увеличивается. На самом деле это не так. Торговля добавляет товарам и услугам дополнительную полезность (запомните этот термин). Скажем, такси у вашего дома, способное доставить вас до точки назначения быстрее других видов транспорта, имеет бо?льшую ценность, чем станция метро в трех кварталах. Мандарины на деревьях в Марокко вообще не имеют для нас с вами никакой ценности, в отличие от мандаринов в супермаркете через дорогу. В каждом из приведенных примеров мы получаем прирост полезности в зависимости от дополнительных условий. И мы за этот прирост готовы доплачивать.

Но самое важное свойство торговли, значимость которого в теории игр выводят на первый план, – это специализация. Специализация предельно рациональна. Ведь если каждый экономический агент (участник рынка) начнет специализироваться на том, что у него лучше получается, количество благ возрастет, а их качество повысится.

Фактически все изложенное выше может быть применено не только к взаимодействию отдельных людей, но и к взаимодействию на глобальном уровне.

Рассмотрим это правило на примере мировой торговли. Возьмем некий регион, в котором находятся три страны: А, Б, В. Каждая из них может выращивать три вида культур: кукурузу, пшеницу, гречиху.

Страна А может выращивать:

• кукурузы – 10 тыс. тонн в год (с одного участка),

• пшеницы – 20 тыс. тонн в год,

• гречихи – 37 тыс. тонн в год.

Всего 67 тыс. тонн.

Страна Б может выращивать:

• кукурузы – 25 тыс. тонн в год,

• пшеницы – 55 тыс. тонн в год,

• гречихи – 35 тыс. тонн в год.

Всего 115 тыс. тонн.

Страна В может выращивать:

• кукурузы – 30 тыс. тонн в год,

• пшеницы – 65 тыс. тонн в год,

• гречихи – 15 тыс. тонн в год.

Всего 110 тыс. тонн.

Итого с трех стран в год: кукурузы – 65 тыс. тонн, пшеницы – 140 тыс. тонн, гречихи – 87 тыс. тонн.

Как изменится картина, если в нее добавить специализацию?

Вы видите, что в стране А не очень хорошо с кукурузой, зато неплохо растет гречиха. А в стране В явно не выгодно выращивать гречиху, зато выгодно – пшеницу. Страны могут увеличить общие показатели, если начнут кооперироваться по принципу специализации, то есть станут прицельно выращивать ту или иную культуру. Таким образом, для страны Б остается кукуруза, пусть она и растет здесь не лучше остальных культур. В этом и состоит суть кооперации.

В стране А выращивается только гречиха, в стране Б – кукуруза, в В – пшеница.

Когда каждый из участков в каждой стране будет рационально отведен под выращивание только одной выгодной культуры, мы получим следующие цифры: кукуруза – 75 (25?3) тыс. тонн, пшеница – 195 (65?3) тыс. тонн, гречиха – 111 (37?3) тыс. тонн.

Ощутимый прирост? Безусловно. Но где вы видели такое, чтобы страны всегда слаженно специализировались согласно принципу международного разделения труда, который прекрасно работает в теории экономических игр?

Правильно, идеальных ситуаций нет. Конечно, та или иная страна экспортирует то, что в ней лучше всего растет (или производится эффективнее). Но до рациональной специализации реальным странам очень и очень далеко. Почему так происходит? Здесь и вступает в игру нерациональное чувство справедливости.

Часто и на уровне крупных экономических блоков решения принимаются нерационально. Когда одна страна считает, что по отношению к ней ведется не совсем справедливая политика (что, кстати, может быть совершенно надуманно), она отказывается участвовать в экономически целесообразной кооперации. Почему? Потому что решения принимают живые люди. Вполне вероятно, когда-нибудь подобные решения будет принимать искусственный интеллект.

Обратите внимание на то, что принцип нерациональности переходит с одного уровня на другой.

Заслуга Канемана состоит в том, что, будучи психологом, он понимал: руководства отдельных стран, как и обычные люди, часто принимают решения, испытывая некоторую тревогу. Она вполне обоснована и зависит от степени неопределенности условий. К примеру, диспетчеру нужно дать команду посадить самолет на ту или иную полосу. Но чем хуже погодные условия, тем сложнее это сделать. Игрок, делая ставки уже в реальной игре, а не в «Ультиматуме», рискует потерять большую сумму или вообще влезть в огромные долги. Вообще-то, люди не любят рисковать. Так уж устроен наш мозг. Вспомните о том, что негативный опыт оставляет в мозге более глубокий след.

Еще в сочинении 1738 года философ и математик Даниил Бернулли пытался понять, как размеры богатства человека влияют на его желание рисковать капиталом. Философ полагал, что люди не склонны к риску, но многое зависит от того, о каких суммах идет речь.

Для примера приведу ситуацию, в которой вы получаете, скажем, 10 тысяч с вероятностью в 85 % и 8,5 тысячи с вероятностью почти 100 %. Обычно игрок выбирает второй вариант. Обратите внимание: вероятность проигрыша в первой ситуации составляет всего 15 %. Но человеку спокойнее забрать сумму в 8,5 тысячи.

Бернулли первым заговорил о том, что некоторая общая полезность богатства способна сделать людей либо счастливыми, либо несчастными.

Стоит отметить, что некоторые выводы Бернулли подвергались критике, но именно они натолкнули экономистов и психологов на идею ожидаемой полезности. Это психологический эквивалент измерения ценности денег (или какого-то другого блага).

Интересно, что в отдельных ситуациях, когда сумма выигрыша значительно превышает потери, люди готовы идти на риск, даже если уже выигранная сумма является для них более чем значительной.

К примеру, человек играет в телевизионную игру на эрудицию. Его выигрыш после ответа на десятый вопрос составляет 500 тысяч, а следующий – может принести 650. Но вероятность дать правильный ответ очень низка (уже израсходованы все подсказки, да и вопрос, очевидно, будет сложнее). С точки зрения рационального подхода логично остановиться и забрать деньги. Но человек все равно готов идти на риск.

Частично объяснение такого решения можно найти в работах Бернулли. Если не вдаваться в детали, математик отметил, что важны процентные соотношения. Скажем, субъективное ощущение разницы в выигрыше между 100 и 200 рублями выше, чем между 1100 и 1200 рублями.

Полезность ожидаемого результата вычисляется как сумма полезностей возможных исходов с учетом их вероятности.

За последние полвека в многочисленных экспериментах были получены данные о том, как экономисты и бизнесмены сами принимают ошеломляюще нерациональные решения.

Достижения нейробиологии позволили невероятно близко подойти к пониманию мозговых процессов принятия экономических решений. Чтобы эффективно моделировать поведение человека была создана целая междисциплинарная отрасль знаний – нейроэкономика. Она объединила в себе подходы нейробиологии, экономики и психологии.

По своей сути нейроэкономика – это нейробиология принятия решений. Изначально нейроэкономика была призвана на помощь, чтобы лучше понять природу нерационального поведения и объяснить, например, почему эмоции при потери сильнее эмоций при приобретении.

Но больше всего нейроэкономистов интересовало, как каждый из нас определяет субъективную полезность (я упоминал этот термин чуть выше) при выборе из предложенных альтернатив и как мозг оценивает риски.

Именно на этом давайте остановимся чуть подробнее.

Точки «разжигают ненависть» между нейронами, или Поле битвы – мозг

Лео Сагру с коллегами отталкивались от идеи, что нейрон или нейронная сеть принимает решение, собирая информацию об альтернативах в поведении, и делает выбор в пользу оптимальной стратегии достижения результата.

Экспериментаторы обучали обезьян следить за определенными объектами. Лео Сагру хотел найти нервные клетки, которые принимают решение, куда перевести взгляд (вправо или влево). На экране перед животными появлялось облако из точек, причем исследователи могли задавать разную степень синхронности их перемещения. Скажем, все точки одновременно двигались вправо или, наоборот, влево. В какие-то моменты они двигались хаотично, а иногда большая часть – вправо, а остальные – влево. Оказалось, что обезьяны достаточно быстро выявляли доминирующее направление движения точек и следовали за ним взглядом. Экспериментаторы увеличивали или уменьшали количество точек, двигавшихся в одном направлении, что усложняло или упрощало задачу.

Выяснилось, что за отслеживание перемещения точек – а вернее за принятие решения, куда смотреть, – отвечали нейроны внутритеменной борозды (lateral intraparietal area, LIP). Нейроны этой области собирали информацию до какого-то порогового значения, и как только оно достигалось – запускалось движение глаз в ту или иную сторону.

На основе полученных данных нейробиологи предложили простую модель: информация о направлении движения обрабатывается на уровне специализированных нейронов-детекторов. А сами по себе эти нейроны кодируют информацию о движении независимо друг от друга.

К примеру, чем больше точек в облаке движутся вправо, тем более активными становятся нейроны – детекторы этого направления. Но была отмечена удивительная вещь.

Чтобы отправить команды на моторные структуры и заставить обезьяну смотреть в том или ином направлении, одни нейроны начинали подавлять другие!

Они конкурировали за то, чтобы быть активированными, просто включиться в работу! Мы с вами уже сталкивались с этим принципом, когда говорили о получении фактора роста в развивающемся мозге. Тут аналогичная ситуация, реализуемая по принципу «выбывает тот, кто не успел включиться в работу». Здесь, правда, никого не уничтожают, но неактивные клетки все же получают меньше стимуляции. Задача клетки – проявлять активность, так она упрочняет свои связи. Ее положение в системе становится более устойчивым.

А теперь подумайте: чтобы вы сейчас перевели взгляд, решили отложить какое-то дело или найти себе другое занятие, в вашем мозге развернулась настоящая битва между клетками, каждая из которых хочет включиться в работу. Никакой романтики, никакой слаженной работы по взаимным договоренностям – только жесткая борьба, только победа сильнейшего.

Ваш выбор – победа сильнейших нейронов вашего мозга в конкурентной борьбе.

Отложите книгу на несколько минут и подумайте об этом…

Да, так себе картинка вырисовывается. Не очень приятно осознавать, что есть бездушные клеточные единицы, которые отдают вам команды, выясняя отношения между собой.

Эксперименты с обезьянами производились с применением положительного подкрепления. Животных награждали апельсиновым соком. Оказалось, что активность нейронов области LIP зависела как от величины ожидаемой награды, так и от того, с какой вероятностью эта самая награда могла быть получена. Вдумайтесь, клетки еще и просчитывали, целесообразно ли вообще выполнять нужное действие.

Таким образом, нейроэкономика смогла очень близко подойти к объяснению концепции ожидаемой полезности. Всякий раз, делая выбор, нейроны взвешивают на невидимых весах степень полезности (целесообразности) того или иного действия.

Но все-таки – не одни же нейроны области LIP участвуют в принятии решений! На примере разбора механизмов двигательного акта мы уже убедились, что обычно в работу включается множество систем мозга. Как же мы принимаем решения и какие еще структуры мозга на это влияют?

Большинство из нас считает привычку задумываться над последствиями наших поступков ужасно скучной… порой до смерти.

Бертран Рассел