А теперь – философский камень[96]

А теперь – философский камень[96]

Многие средневековые мыслители желали найти философский камень. Всегда полезно вспоминать о том, что химия – дитя алхимии, а алхимики значительную часть времени посвящали изучению химических свойств различных веществ. Основные усилия алхимиков были направлены на обогащение – они пытались понять, как превратить неблагородные металлы в золото методом трансмутации. Для этого нужен реактив, который алхимики называли философским камнем – lapis philosophorum. Его искали многие умы, включая Альберта Великого, Исаака Ньютона и Роджера Бэкона, а также мыслители, которые не были учеными в точном значении этого слова, вроде Парацельса.

Философский камень обладал столь притягательной силой, что реакция трансмутации носила название magnus opus – «великая» или «величайшая работа». Я искренне считаю, что метод, который будет описан ниже (и который базируется на отдельных свойствах опциональности), – близок к философскому камню настолько, насколько это вообще возможно.

То, что будет изложено ниже, позволит нам понять:

(а) в чем состоит опасность проблемы соединения двух объектов в один (когда мы путаем цены на нефть с геополитикой или выгодную ставку с хорошим прогнозом и теряем выпуклость отдачи, а также опциональность);

(б) почему у всякого объекта с опциональностью есть долгосрочное преимущество – и как это преимущество измерить;

(в) дополнительное тонкое свойство объектов, выражающееся неравенством Йенсена.

Вспомним пример с трафиком из главы 19: если 90 тысяч машин проедут по шоссе за первый час и 110 тысяч за второй, в среднем это будет 100 тысяч машин в час – и к концу второго часа шоссе встанет намертво. С другой стороны, если два часа подряд по шоссе едут по 100 тысяч машин в час, пробок на дороге почти и не будет.

Число машин – это что-то, переменная; время в пути – это функция от чего-то. При этом функция ведет себя так, как ведет; функция и переменная — «это не одно и то же». Иначе говоря, функция от чего-то отличается от самого чего-то, при этом в дело вступает нелинейность:

(а) чем больше нелинейность, тем больше функция от чего-то расходится с чем-то. Если бы трафик был линейным, время поездки не отличалось бы в двух следующих ситуациях: сначала 90 тысяч, потом 110 тысяч машин – или два раза по 100 тысяч машин;

(б) чем более переменчиво что-то — чем больше неопределенность – тем больше функция расходится с чем-то. Снова рассмотрим среднее количество машин на шоссе. Функция (время поездки) зависит больше от переменчивости, чем от среднего. Ситуация ухудшается по мере возрастания неравномерности распределения. При одном и том же среднем вы предпочтете, чтобы каждый час по шоссе проезжало по 100 тысяч машин; если в первый час машин 80 тысяч, а во второй – 120 тысяч, это еще хуже, чем при распределении 90 тысяч и 110 тысяч;

(в) если функция выпукла (антихрупка), среднее значение функции от чего-то будет больше, чем функция от среднего значения чего-то. Обратное означает, что функция вогнута (хрупка).

В качестве примера положения (в), более сложного варианта смещения, предположим, что мы имеем дело с простейшей квадратичной функцией (число умножается само на себя). Это выпуклая функция. Возьмем обычную игральную кость (шестигранник) и рассмотрим отдачу, равную выпавшему вам числу, – иначе говоря, вы получите столько долларов, сколько показывает кость: один, если выпала единица, два, если выпала двойка, и так далее до шести долларов, если выпала шестерка. Квадрат от ожидаемой (средней) отдачи – это (1+2+3+4+5+6 разделить на 6)², то есть 3,5², то есть 12,25. Итак, функция от среднего равна 12,25.

Среднее значение функции рассчитаем следующим образом. Сложим квадраты от всех вариантов отдачи: 1²+2²+3²+4²+5²+6² – и разделим эту сумму на 6. Среднее значение функции у нас равно 15,17.

Поскольку наша функция – выпуклая, среднее значение квадрата отдачи у нас больше, чем квадрат среднего значения отдачи. Разность между 15,17 и 12,25 я называю скрытой выгодой от антихрупкости – здесь это 24-процентный зазор.

Есть два вида склонности к выпуклости: первое – элементарный эффект выпуклости, когда мы путаем свойства среднего значения чего-то (здесь 3,5) и (выпуклой) функции от чего-то (здесь 15,17); и второй, более распространенный, – когда среднее значение функции путают с функцией от среднего значения, в нашем примере – 15,17 и 12,25. Последний вид склонности к выпуклости – это и есть опциональность.

Если ваша отдача линейна, вы получите что-то, только если будете правы больше чем в половине случаев. Если ваша отдача выпукла, вам нужно быть правым куда реже. Скрытая выгода от антихрупкости заключается в том, что вы можете ошибаться чаще, чем в среднем, и все равно выйти из игры победителем. Такова сила опциональности: ваша функция от чего-то очень выпукла, и вы можете оказаться неправы и все равно выиграть – чем больше неопределенности, тем лучше.

Вот почему, как я уже говорил, вы можете быть глупы и антихрупки – и по-прежнему оставаться в выигрыше.

Скрытая «склонность к выпуклости» берет начало в математическом выражении, которое называется неравенством Йенсена. Увы, обычная теория инноваций его попросту игнорирует. Но если вы игнорируете склонность к выпуклости, вам никогда не понять, как крутится этот нелинейный мир. Однако в теориях нет и следа этой концепции. Жаль[97].

Данный текст является ознакомительным фрагментом.