Например, на вопрос «Кто выиграет в президентских выборах через 12 лет, в 2028 году?» сейчас ответить невозможно. Даже не пытайтесь. Могли бы вы предсказать в 1940 году победителя президентских выборов 1952 года? Если думаете, что могли бы догадаться, что им станет никому не известный в то время полковник армии США Дуайт Эйзенхауэр, значит, вы страдаете от худшего проявления эффекта знания задним числом, когда-либо зафиксированного в психологии.
Конечно, распределение приоритетов становится сложнее, когда мы говорим о более близких датах. Сколько оправданной уверенности мы можем в марте 2015 года вложить в прогноз по поводу победителя президентских выборов 2016 года? Короткий ответ: немного, но все равно гораздо больше, чем по поводу выборов 2028 года. По крайней мере, мы можем сузить варианты 2016 года до небольшого количества вероятных участников президентской гонки — и это гораздо лучше, чем огромное количество неизвестных (из серии Эйзенхауэра) вариантов, таящихся в 2028 году.
Некоторые результаты имеют заслуженную репутацию радикальной непредсказуемости (например цены на нефть, рынки валют). Но мы обычно не обнаруживаем, насколько непредсказуемы результаты, пока не побуксуем какое-то время, пытаясь получить аналитическое сцепление. Имейте в виду, что здесь можно сделать две ошибки. Мы можем потерпеть неудачу, пытаясь предсказать потенциально предсказуемое, или можем впустую потратить время, пытаясь предсказать непредсказуемое. Какая ошибка окажется наихудшей в вашей ситуации?
(2) Разбивайте проблемы, которые кажутся неразрешимыми, на разрешимые субпроблемы.
Заразитесь игривым, но дисциплинированным настроением Энрико Ферми, который — когда не разрабатывал первый в мире атомный реактор — любил давать приблизительные ответы на такие, например, загадки: «Сколько внеземных цивилизаций существует во Вселенной?» Разделите проблему на части, которые можно и нельзя познать. Вытащите на свет незнание. Раскройте и исследуйте ваши предположения. Высказывая их, не бойтесь допустить ошибку. Лучше быстро обнаружить заблуждения, чем скрыть их за туманным многословием.
Суперпрогнозисты считают метод Ферми частью своей работы. Никак иначе они не смогут генерировать ответы на, казалось бы, не поддающиеся количественному анализу вопросы об эксгумации Арафата, эпидемии птичьего гриппа, ценах на нефть, «Боко харам», битвах за Алеппо и доходности облигаций.
Мы можем применить дух метода Ферми даже в поисках любви — самом воплощении неисчисляемости. Возьмем Питера Бакуса, одинокого лондонца, который приблизительно рассчитал количество потенциальных партнеров женского пола поблизости, начав с населения Лондона (около шести миллионов), затем просеяв это количество через пропорцию женщин среди населения (около 50 %), пропорцию одиноких (около 20 %), пропорцию тех, кто находится в подходящем возрастном диапазоне (около 20 %), пропорцию выпускниц университетов (около 26 %), пропорцию тех, кого он считает привлекательными (только 5 %), пропорцию тех, кто сможет счесть его привлекательным (только 5 %), и пропорцию тех, кто сможет сойтись с ним характером (около 10 %). Вывод: примерно двадцать шесть женщин во всем Лондоне — сложная, но выполнимая поисковая задача