Ответ: Грибоедов
Еще раз отметим, что и «принцип Пушкина», и «принцип Мештерхази» носят вероятностный характер. То есть они не задают однозначные критерии правильности, но позволяют оценить вероятность того, что та или иная версия является правильной.
Преимущество одной версии перед другой не всегда очевидно. Далеко не всегда можно четко сказать, что одна версия может быть ответом на вопрос, а другая – не может, поскольку противоречит заключенным в вопросе или связанным с ним фактам. Часто в такой ситуации кажется, что оснований для выбора версии нет. Но это неверно. Для осознанного выбора вполне достаточным основанием является то, что одна версия чуть более вероятна, чем другая.
Вот пример ситуации, в которой сравнение вероятностей является самым естественным способом выбора версии.
Строчка из известного произведения русской литературы была переведена на английский язык пятью разными авторами. В обратном переводе на русский в этих вариантах фигурировали: пони, верный конь, кобыла, старая кобыла, бедная лошадь. Воспроизведите эту строчку.
Вопрос вроде бы совсем несложен. Ясно, что надо вспомнить классическую поэтическую строчку, в которой фигурирует лошадка. Проблема в том, что в русской поэзии есть минимум две подходящие строчки. Во-первых, «Его лошадка, снег почуя…» у Пушкина, во-вторых, «Лошадка, везущая хвороста воз» у Некрасова. Выбор между ними оказался непосильной задачей даже для некоторых очень сильных команд. Однако вероятностный подход позволяет уверенно решить возникшую проблему. Достаточно задаться вопросом: какое произведение с большей вероятностью пять раз переводилось на английский язык – «Евгений Онегин» или поэма Некрасова «Крестьянские дети»? Думаем, ответ очевиден…
Ответ: «Его лошадка, снег почуя…»
При решении реальных проблем, как мы уже не раз отмечали, крайне редко есть возможность оперировать всеми необходимыми данными. В условиях неполной информации приходится искать не точные и однозначные решения, а те, которые являются наиболее вероятными. Разумеется, при этом неизбежны ошибки. Но на практике обычно приходится выбирать решение, которое окажется верным с большей вероятностью, чем другие имеющиеся варианты, а не пытаться свести к нулю вероятность ошибки.
В некоторых случаях вероятность того или иного исхода можно определить на основании доступной статистики – например, результатов многочисленных наблюдений.
В столовой одной японской компании на каждый стол во время обеда ставился большой чайник, и пришедшие на обед сотрудники компании могли выпить столько чая, сколько захотят. Официантки заметили, что количество выпиваемого чая на разных столах значительно различается. При этом они обнаружили, что обычно каждый сотрудник садится за определенный стол. Проанализировав эту статистику, они подсчитали, сколько чая надо подать на каждый стол, и в результате смогли в два раза снизить расход заварки. Экономия для компании оказалась вполне существенной.
Во многих случаях для сбора необходимой статистики приходится проводить исследования – своими силами или с привлечением специализированных исследовательских компаний. Такие исследования обычно обходятся недешево, поэтому затевать их имеет смысл тогда, когда решаемая проблема представляется значимой, а искомое решение может обеспечить существенную прибыль или экономию.
Так называемые casual Fridays (неформальные пятницы), когда можно отойти от строгого дресс-кода, принятого в крупных компаниях, и сменить официальный костюм на более свободную одежду, придумала компания Procter&Gamble. Лет 30 назад компания провела исследование и выяснила, что 65 % опрошенных стирают одежду дома с помощью выпускаемого ею порошка, а не сдают ее в химчистку. Далее компания выяснила, что 70 % потребителей стирального порошка работают по найму и пять из семи дней в неделю ходят в костюмах, которые они отдают в химчистку. Именно после этого Procter&Gamble ввела у себя возможность ходить в пятницу на работу в повседневной одежде. Эта новость была широко раскручена в прессе, и многие корпорации последовали их примеру. Рынок стиральных порошков вырос на 20 %.
Есть множество ситуаций, когда приходится оценивать вероятности, вообще не опираясь на статистику – собрать необходимые данные либо невозможно, либо очень дорого. Для выбора решения в этих случаях приходится руководствоваться эмпирической оценкой вероятностей – опирающейся на релевантные аналогии, эмпатию и интуицию.