Как случайная задача Ричарда Фейнмана о выборе блюда объяснила несовершенство нашего ума

Всё началось с тарелки курицы с имбирём.

В конце 1970-х годов физик Ричард Фейнман — известный, в первую очередь, своей работой над Манхэттенским проектом — сидел за обедом со своим другом Ральфом Лейтоном в ресторане калифорнийского города Глендейл. Лейтон мучительно колебался: заказать ли проверенное любимое блюдо или рискнуть и попробовать что-то новое.

Фейнман превратил этот выбор в математическую задачу и решил её на клочке бумаги. Его уравнение точно показывало, в какой именно момент Лейтону — да и любому нерешительному посетителю — стоит прекратить рисковать и остановиться на том, что уже гарантированно вкусно.

Десятилетиями заметки Фейнмана о «ресторанной проблеме» оставались нерасшифрованными. Но теперь исследователи восстановили алгоритм принятия решений по его записям и доказали правоту физика. Результаты были опубликованы 1 июня в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Трудности выбора обеда

Представьте, что вы приехали в новый город на неделю. Каждый вечер вы можете либо отправиться в неизвестный ресторан, либо вернуться в лучший из найденных ранее. Ваша цель — максимизировать общее гастрономическое удовольствие за всю поездку.

В математике такая задача известна как «задача об оптимальной остановке». Та же логика применима к поиску квартиры или работы. Однако, в отличие от классических моделей, Фейнман утверждал, что вы всегда можете вернуться в предыдущий ресторан. Здесь цель — не найти единственный идеальный вариант, а получить максимальное суммарное удовольствие.

Заметки Фейнмана демонстрировали, что оптимальная стратегия подразумевает наличие порога качества — минимальной оценки, ниже которой вы не соглашаетесь, — причём этот порог начинается с высокой планки и опускается по мере того, как ваш отпуск подходит к концу.

Брайан Кристиан, специалист по компьютерным и когнитивным наукам из Оксфордского университета, начал работать над этой проблемой около 13 лет назад вместе со своим коллегой Томом Гриффитсом. Они разыскали оригинальные заметки Фейнмана через сайт «Лекций по физике».

Команда не только доказала, что решение Фейнмана действительно было оптимальным, но и расширила задачу, задавшись новым вопросом: а решают ли люди эту проблему в реальной жизни именно так?

Они набрали 2520 добровольцев онлайн и представили им цифровую версию сценария: сетку ресторанов в виртуальном городе, где у каждого есть скрытый рейтинг, раскрываемый только при первом посещении. Участники должны были максимизировать общий балл за фиксированное количество «вечеров». Каждый человек играл всего один раз.

«Мы хотели поймать их интуитивное, подлинное чутьё, — объяснил Кристиан в интервью Live Science. — Что вы делаете, когда вас просто бросают в такую ситуацию?»

Ответ оказался неожиданным: в реальности люди не следуют оптимальной кривой Фейнмана. Вместо точных математических расчётов участники использовали гораздо более простое правило. Их планка качества начиналась высоко, но опускалась на одну и ту же фиксированную величину каждый вечер, вне зависимости от длительности поездки или общего уровня ресторанов.

Эта простая стратегия принесла около 90% выгоды от теоретически возможного идеального подхода.

«Люди не делают оптимальных вещей. Они делают нечто радикально более простое, — отметил Кристиан. — И при этом простая стратегия адаптируется так, что это кажется совершенно уместным для конкретной ситуации».

Наклон этой падающей планки оказался идентичным для любых условий — будь то недельная или месячная поездка, рестораны с равномерным распределением качества или смещённым в крайности. Менялась только начальная точка: люди правильно калибровали свою изначальную планку, отталкиваясь от общей картины.

Иными словами, люди использовали универсальное правило того, как быстро снижать стандарты, но гибко подстраивали их исходную высоту.

Реабилитация разума

Результаты вписываются в новую парадигму когнитивной науки, называемую «рациональностью ресурсов». Эта идея гласит, что люди не являются идеально рациональными машинами, но виртуозно используют ограниченное время и ресурсы собственного мозга.

«Люди не делают всё идеально, но почти идеально распоряжаются тем, чем ограничены, — говорит Кристиан. — Думаю, это чуть более обнадёживающая история о человеческом разуме, чем та, к которой мы привыкли с XX века».

Это настоящий отход от давней традиции поведенческой экономики, которая фокусировалась на человеческой иррациональности и когнитивных искажениях.

Кристиан считает, что открытие имеет значение и для сферы искусственного интеллекта. Большинство систем ИИ предполагают, что люди действуют как абсолютно рациональные агенты. Это же исследование намекает на то, что ИИ, спроектированный с учётом того, как люди мыслят на самом деле — несовершенно, — может работать гораздо лучше.

Фейнман умер в 1988 году, так и не опубликовав свой ресторанный анализ. Но спустя четыре десятилетия после того, как он набросал те заметки за обедом, оставленная им головоломка наконец-то решена. И, как выяснилось, она говорит нам не столько о том, что стоит есть, сколько о том, как устроено само человеческое мышление.