Текст книги "Круто! Как подсознательное стремление выделиться правит экономикой и формирует облик нашего мира"

Брокеры и шмели

Экономисты перестали задаваться вопросами о физиологических основах полезности. Но поиски биологических причин удовольствия продолжались в других науках, в частности в поведенческой нейробиологии. Помогут ли исследования мозга разобраться в этом? Один из наиболее известных нейробиологических экспериментов, посвященных удовольствию, был проведен в начале пятидесятых годов в Университете Макгилла. Джеймс Олдс и Питер Милнер вживляли электроды в различные участки головного мозга крыс и позволяли животным стимулировать эти участки, нажимая на рычаг. Когда электроды были вживлены в область прилежащего ядра, крысы постоянно нажимали на рычаг, до двухсот раз в час сутки напролет. Голодные крысы предпочитали жать на рычаг вместо того, чтобы получать пищу. Они игнорировали даже потенциальных половых партнеров{51}51
  Olds, James, and Peter Milner. 1954. “Positive reinforcement produced by electrical stimulation of septal area and other regions of rat brain.” Journal of Comparative and Physiological Psychology 47:419–27.


[Закрыть]. По-видимому, Олдс и Милнер нашли центр удовольствия мозга.

В 1956 г. Олдс написал статью, ставшую поразительно популярной, под названием «Центры удовольствия головного мозга». В ней ученый утверждал, что в мозгу имеются особые центры, дающие при стимуляции мощное вознаграждение, и животное будет пытаться получить его снова и снова{52}52
  Olds, James. 1956. “Pleasure Centers in the Brain.” Scientific American 195:105–17.


[Закрыть]. Олдс считал, что именно переживание удовольствия управляло поведением крыс. В дальнейших исследованиях ученые обнаружили, что в нервных цепях, подкрепляющих это поведение, участвует дофамин. К семидесятым годам появилась гипотеза ангедонии, объяснявшая назначение дофамина. Согласно ей, дофамин – это нейромедиатор удовольствия, и его выработка порождает субъективные переживания наслаждения{53}53
  Wise, Roy A. 2008. “Dopamine and reward: The anhedonia hypothesis 30 years on.” Neurotoxicity Research 14:169–83.


[Закрыть]. Стало появляться все больше доказательств этой гипотезы: так, например, посвященные зависимостям исследования показали, что большинство веществ, вызывающих привыкание (от никотина до кокаина), действуют на дофаминергическую систему головного мозга. Гипотеза ангедонии остается одним из самых убедительных объяснений физиологических основ удовольствия. Сегодня упоминания о дофамине как гормоне удовольствия встречаются повсюду – от журнальных советов по общению с противоположным полом до диетологических статей о тяге к пирожным.

Но какой бы убедительной эта гипотеза ни казалась, она, судя по всему, все же далека от истины – и это открытие сыграло важнейшую роль в развитии нейроэкономики. Впервые сомнения в верности гипотезы ангедонии появились в начале девяностых годов, когда Вольфрам Шульц с коллегами изучали функционирование дофаминовых нейронов у обезьян во время выполнения различных обучающих заданий{54}54
  Schultz, W., P. Apicella, and T. Ljungberg. 1993. “Responses of monkey dopamine neurons to reward and conditioned stimuli during successive steps of learning a delayed response task.” Journal of Neuroscience 13:900–913.


[Закрыть]. Ученые обнаружили, что до обучения дофаминовые нейроны наиболее активны прямо после получения награды (сока). Эти данные пока не противоречат теории гедонии. Однако, когда обезьяны выучили, что наверняка получат сок после звукового сигнала, активность в дофаминовых нейронах после получения сока возникать перестала. Вместо этого она регистрировалась сразу после звукового сигнала. Почему дофаминовые нейроны не возбуждаются после получения сока? Ведь обезьяны все равно получают от него удовольствие. Здесь возник еще один поворот. Когда ученые перестали давать обезьянам сок, после того как те уже привыкли его получать, активность дофаминовых нейронов прекращалась ровно в тот момент, когда обезьяны не получали ожидаемой награды. Рид Монтегю и Питер Дайан, работавшие в то время вместе со Стивом в лаборатории Терри Седжновски в Институте Солка, обнаружили, что функция дофаминовых нейронов не ограничивается простым вызыванием чувства наслаждения{55}55
  Montague, P. Read, Peter Dayan, Christophe Person, and Terrence J. Sejnowski. 1995. “Bee foraging in uncertain environments using predictive Hebbian learning.” Nature 377:725–28; Montague, P. R., P. Dayan, and T. J. Sejnowski. 1996.


[Закрыть]. Нейроны также способны к обучению, предсказывая возможное вознаграждение. Этот процесс называется обучением с подкреплением и очень распространен у человека и других животных. В широком смысле обучение с подкреплением имеет место всегда, когда мы получаем обратную связь от окружающего мира в форме вознаграждения или наказания. Мы обучаемся, если наш опыт не соответствует предсказанию дофаминовой системы. И дофаминовая система должна отслеживать, когда ее действия превосходят ожидания, а когда – наоборот. В обоих случаях возникает возможность усовершенствовать действие. По мере того как нейроны корректируют свою работу в соответствии с получаемой информацией, мы учимся связывать ценность вознаграждения с действием. Так дофаминовая система связывает обучение с принятием решений. Животное способно научиться принимать решения, ведущие к наибольшей награде.

Монтегю и Дайан поняли, что именно в этом заключается функция дофамина, и начали исследовать свои предположения о том, что он участвует в прогнозировании вознаграждения, обучении с подкреплением и принятии решений. Впоследствии это стали называть системой привычки головного мозга, о которой мы здесь говорим как о машине удовольствия привычки, чтобы подчеркнуть ее связь с вознаграждением. В отличие от целей система привычки учится ценить действия, так что они сами по себе становятся вознаграждением – например, утренняя чашечка кофе. Даже если ваша цель – ограничить потребление кофе, машина привычки будет стремиться к его получению, потому что ценит действие питья кофе больше, чем результат. В 1995 г. Монтегю и Дайан опубликовали данные исследования поведения существа, прекрасно принимающего экономические решения, – Bombus, которого большинство из нас знает как обычного шмеля. Жизнь рабочего шмеля посвящена единственной задаче: собирать нектар и пыльцу для колонии. Он не может приносить потомство, так что не отвлекается на поиск партнеров. У шмеля практически нет естественных врагов, и, в отличие от медоносных пчел, ему не нужно сообщать другим членам колонии, где искать хорошие цветы.

Перед шмелем, отправляющимся на поиски нектара, встает целый ряд сложных задач. Во-первых, он не обладает большими энергетическими запасами, и сбор пищи должен быть как можно более эффективным, чтобы обеспечить максимальный возврат энергии. Во-вторых, ему приходится конкурировать за нектар с остальными шмелями из своей колонии и с другими насекомыми, а нектар – это достаточно ограниченный ресурс. Еще более усложняет задачу то, что шмель не знает точно, где найдет нектар, потому что местонахождение хороших источников постоянно меняется. Поэтому шмель должен быть способен не просто регистрировать получение вознаграждения, находя что-то ценное (нектар), но и учиться прогнозировать вознаграждение и использовать эти прогнозы для оптимизации поисков. Хотя мы, как правило, воспринимаем экономику через деньги, стоит заметить, что любой выбор в ограниченных условиях – это форма экономического принятия решений. Ограничения могут быть самыми разнообразными. В данном случае шмелю необходимо находить правильное соотношение между затраченной энергией и количеством нектара, которое он может собрать.

Когда шмель зависает перед двумя разными цветками, как ему решить, на какой опуститься? Чтобы решение было правильным, его мозг должен представить две важнейшие ценности: размер вознаграждения, на которое он может рассчитывать (нектар), и степень риска, связанного с посещением каждого из цветков. Риск – по сути мера того, насколько верной или неверной окажется оценка возможного вознаграждения (количества нектара в цветке). Мы хотим обратить ваше внимание на один поразительный факт, касающийся того, как шмель решает эту задачу. Если вам кажется, что это очень похоже на то, как вы раздумываете, какие акции приобрести, то это потому, что задачи, стоящие перед вами и шмелем, действительно практически одинаковы. Поведенческие экологи использовали экономическую теорию выбора портфеля ценных бумаг, принесшую своему создателю Нобелевскую премию, для описания поведения пчел и шмелей при сборе нектара.

Еще до того, как Монтегю и Дайан разработали компьютерную модель сбора нектара насекомыми, поведенческие экологи, в частности Лесли Рил из Университета Эмори, изучали их поведение, создавая искусственные луга с цветами с заранее известным количеством нектара. Рил использовал для объяснения того, как насекомое делает выбор, теорию управления ценными бумагами для частных инвесторов, созданную нобелевским лауреатом 1990 г. Гарри Марковицем. Марковиц получил премию за работу по расчету вознаграждений и рисков при выборе ценных бумаг. Например, благоразумный брокер готов поступиться определенной потенциальной выгодой ради снижения риска, выбирая более устойчивые акции (или их комбинации). В целом можно сказать, что большинство людей склонны учитывать риск, – мало кто решит вложить все свои сбережения в лотерейные билеты или поставить на рулетку все деньги. Хотя потенциальное вознаграждение может быть огромным, вероятность потерять все, как правило, не дает людям принимать настолько рискованные решения. Вам может казаться, что оценка риска – это прерогатива человека, но животные тоже оценивают рискованность своих решений. Шмель, подобно благоразумному брокеру, выбирает цветы, в которых он более уверен.

Еще одно ценное предположение о том, как шмель собирает нектар, появилось в 1993 г., когда нейробиолог Мартин Хаммер обнаружил в мозгу этого насекомого нейрон, который, по всей видимости, несет ответственность за обучение. Этот нейрон, обозначающийся как VUMmx1, использует октофамин, сходный с дофамином. Применив компьютерную модель обучения через дофаминовое вознаграждение к этому нейрону, Монтегю и Дайан получили такую же модель поведения шмеля при сборе нектара, которую наблюдал Рил у настоящих шмелей. В частности, они смогли предложить новое объяснение того, как шмель учится распознавать распределение нектара в цветках разного цвета и как он использует то, чему научился, при выборе маршрута сбора.

Это революционное понимание роли дофамина в принятии экономических решений помогает построить общую теорию того, как настолько разные существа, как шмель и человек, учатся распознавать ценности в окружающей их среде и использовать эту информацию. Оно также предлагает нам новый путь для изучения той роли, которую дофаминовая система играет в поведении человека. Поскольку эта система участвует в формировании большинства форм зависимости, более глубокое понимание ее работы может помочь пересмотреть проблему привыкания, которая, по-видимому, заключается не просто в получении удовольствия – она куда шире и связана с обучением и прогнозированием вознаграждения. Если говорить более прагматически, новое понимание позволяет нам построить количественную основу для изучения роли дофамина в принятии решений, что дает нам связь между биологией и математической методологией, которой привыкли пользоваться экономисты. Иными словами, оно знакомит экономистов с биологией с той точки зрения, которая интуитивно для них привлекательна.

Тайны мозга

В возникновении и развитии нейроэкономики также сыграли свою роль технологические достижения. Появление в конце девяностых годов метода фМРТ (функциональной магнитно-резонансной томографии) имело огромное значение для когнитивной нейробиологии человека – отрасли, которая представляет собой сплав психологии и нейрофизиологии, – а впоследствии и нейроэкономики, для которой фМРТ стала основным исследовательским инструментом. До появления этой технологии в нейробиологии использовались в основном подопытные животные, так как способов изучать структуры мозга, отвечающие за поведение человека, практически не существовало. До этого большинство знаний о функционировании головного мозга были получены при изучении психологических процессов (памяти, обучения, поведения) у людей с неврологическими нарушениями. Хотя такие работы имели огромную ценность для когнитивной реабилитации, их данные было сложно применить к человеку в целом. Хотя и фМРТ имеет свои ограничения, этот неинвазивный метод стал великим благом для исследователей нейрологических основ психологии и поведения. При использовании фМРТ, в отличие от более старых методов получения изображений мозга, участники экспериментов не подвергаются какому-либо риску (радиационному облучению и т. п.).

Около 2000 г. фМРТ-исследования, основой для которых послужили эксперименты на животных, выявили роль дофаминергических систем в процессе экономической оценки у человека{56}56
  Некоторые нейрофизиологи, в частности Пол Глимчер из Нью-Йоркского университета, также начали строить свои эксперименты, в том числе по изучению поведения, связанного с вознаграждением, у животных, основываясь на экономической теории. См.: Glimcher, Paul W. 2003. Decisions, Uncertainty, and the Brain: The Science of Neuroeconomics. Cambridge, MA: MIT Press.


[Закрыть]. Тем временем ученые начали видеть перспективы когнитивной нейробиологии для проверки – и пересмотра – экономических теорий{57}57
  Среди них стоит особо отметить поведенческих экономистов, таких как Колин Камерер из Калифорнийского технологического, Джордж Левенштайн из Карнеги-Меллон и Дразен Прелек из Массачусетского технологического, которые в 2005 г. совместно создали своего рода манифест нейроэкономики. См.: Camerer, Colin, George Loewenstein, and Drazen Prelec. 2005. “Neuroeconomics: How neuroscience can inform economics.” Journal of Economic Literature 43:9–64.


[Закрыть]. К 2005-му было создано Нейроэкономическое общество, а через несколько лет мы запустили в Калифорнийском технологическом институте программу для обучения студентов этой новой дисциплине.

Множество нейроэкономических исследований были сосредоточены на ряде отделов головного мозга, которые, как считается, участвуют в принятии экономических решений. Для нас в особенности интересны две области: дофаминовая система, о которой мы уже говорили (ее называют базальными ганглиями, или вентральным стриатумом), и часть лобной доли – вентромедиальная префронтальная кора (ВМПФК). В качестве иллюстрации можно упомянуть об экспериментах, проведенных в лаборатории Стива Питером Боссаэртсом, профессором финансов из Калифорнийского технологического, и его ученицей Керстин Прюшофф, через десять лет после исследований Монтегю и Дайана. Боссаэртс и Прюшофф обнаружили, что отдельные области базальных ганглиев кодируют оценку предположительного вознаграждения и риска, когда нам приходится принимать решение в ситуации, включающей случайный фактор{58}58
  Preuschoff, Kerstin, Peter Bossaerts, and Steven R. Quartz. 2005. “Neural differentiation of expected reward and risk in human subcortical structures.” Neuron 51:381–90; Preuschoff, Kerstin, Steven R. Quartz, and Peter Bossaerts. 2008. “Human insula activation reflects risk prediction errors as well as risk.” The Journal of Neuroscience 28:2745–52.


[Закрыть]. Эксперименты были основаны на очень простом задании с игральными картами, так как их целью было вычленить самые основные элементы процесса принятия решений. Участники играли на настоящие деньги и должны были вытащить две карты из колоды в десять (от единицы до десятки). Игрок мог поставить доллар на то, что вторая вытащенная карта будет выше достоинством, чем первая. Предположим, сначала игрок вытаскивает двойку. Это дает ему достаточно информации для того, чтобы подсчитать шансы на удачу. Ожидаемое вознаграждение, или ожидаемая ценность, – это величина, которую теоретики принятия решений давно связывают с ценностью игры; в данном случае – восемьдесят центов. Наибольший риск в этой игре существует в ситуации, когда игрок вытаскивает пятерку, так как при этом вариабельность максимальна. Мы используем это ощущение риска для измерения волатильности ценных бумаг, когда прибыль может либо распределяться на несколько близких значений ценности (менее рискованная ставка), либо быть где угодно (рискованная ставка). Эти эксперименты показали, что вентральный стриатум мозга человека производит эти подсчеты в полном соответствии с финансовой теорией, то есть действует так же, как разумный брокер, принимающий хорошие инвестиционные решения.

Мы провели дальнейшие исследования, чтобы выяснить, интегрированы ли вознаграждение и риск – два основных элемента принятия решений – где-либо в головном мозгу так, чтобы это соответствовало экономическому пониманию полезности{59}59
  Bruguier, Antoine, Kerstin Preuschoff, Steven Quartz, and Peter Bossaerts. 2008. “Investigating signal integration with canonical correlation analysis of fMRI brain activation data.” NeuroImage 41:35–44.


[Закрыть]. Оказалось, что это происходит в ВМПФК. Вентральный стриатум участвует в выполнении различных заданий, связанных с экономической оценкой, и вместе с базальными ганглиями служит центром оценочной системы головного мозга. Это можно представить как обработку сигналов о ценности для машины цели.

Стоит отметить, что, хотя участники вышеописанных экспериментов предвкушали что-то после того, как вытаскивали первую карту, зачастую они сознательно не подсчитывали ожидаемую награду или риск и даже не задумывались об этом. Здесь прослеживается один из важнейших аспектов нейроэкономики: часто наше интроспективное сознание имеет лишь ограниченное представление о том, как мозг воспринимает и решает те или иные задачи. Одним из первых прорывов нейроэкономики стала возможность измерять ценность, отслеживая активность различных областей мозга. Мы можем сопоставить уровень активности с силой ваших желаний и ценностей – даже когда вы не принимаете никаких решений или принимать их в принципе не нужно. Более того, мы можем увидеть ваши желания и ценности, даже если вы не осознаете их. Головной мозг постоянно выносит ценностные суждения и сканирует окружение в поисках объектов желания, формируя ваши предпочтения и влияя на поведение на подсознательном уровне. Кроме того, интересно, где именно в нашем мозгу происходят эти процессы. Нейронные сети ценности – одни из самых мощных, фундаментальных и древних структур нашего мозга. Фактически, они такие древние, что некоторые из них одинаковы для человека и насекомых. Эти сети лежат в основе всех наших желаний и всего, что мы ценим: от наиболее базовых ценностей, связанных с выживанием, до самых что ни на есть человеческих – в том числе любви, красоты и нравственности.

Какая бывает полезность

Эджуорта интересовало измерение количества наслаждения, или полезности, которое мы получаем в результате сделанного выбора. Это вписывается в общую линию утилитарного мышления, которое воспринимает гедонистические последствия действия как меру их ценности. Сегодня мы называем это испытанной полезностью. Испытанная полезность – это удовольствие, которое вы получаете при потреблении товара (скажем, при наслаждении батончиком «Сникерс»). Но это не единственный тип полезности, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни. Чтобы управлять принятием решений, вы должны уметь подсчитывать, сколько удовольствия получите от «Сникерса» в сравнении с «Кит-Катом», который лежит рядом на полке. Или, может быть, стоит предпочесть банан? Это приводит нас к важному различию между предсказанной и непредсказанной полезностью. Предполагается, что вы предпочтете «Сникерс», если он обладает для вас большей ожидаемой полезностью.

Нейробиологи часто говорят о различии этих типов полезности как о различии между «хочу» и «нравится», желаниями и предпочтениями. Если, прожевав «Сникерс», вы поймете, что он не слишком-то вкусный, значит, вы хотели его больше, чем он вам нравится. Ваш мозг должен сделать выводы из такого опыта, который мы называем разочарованием, и скорректировать свои будущие ожидания от поедания «Сникерса». Оказывается, нам не всегда удается это настолько хорошо, насколько мы склонны считать. Иногда мы упорно продолжаем хотеть вещей больше, чем они нам нравятся. Гарвардский психолог Дэниел Гилберт подробно изучал это явление «ошибочного хотения». Если вам когда-нибудь приходилось ставить будильник на ранний час только для того, чтобы с утра, чертыхаясь, выключить его и спросить себя, о чем вы вообще думали, это потому, что вы неверно оценили силу своего желания отправиться на пробежку.

На сегодняшний день мы знаем куда больше о желаниях, чем о предпочтениях. В какой-то мере это объясняется тем, что желания нам более интересны, так как порождают определенное поведение и управляют решениями. С точки зрения психологов, предпочтения – это достаточно скучная вещь. Например, зависимость – это расстройство, больше связанное с желаниями, чем с предпочтениями. Как мы еще увидим, различие между желаниями и предпочтениями становится еще более явным в случае привычек, потому что многие привычки сохраняются и после того, как предпочтения уже давно изменились. Действительно, признаком «дурной» привычки будет поведение, которое сохраняет устойчивость, несмотря на все усилия, – желание без предпочтения.

Ранее мы уже высказывали гипотезу о том, что человек представляет собой совокупность машин удовольствия, но, возможно, более точно было бы говорить о машинах поиска удовольствия, так как именно стремление к удовольствию лежит в основе изрядной доли наших поведенческих реакций. Вероятно, мы тратим на поиск удовольствий больше времени, чем на их получение! Исходя из всего этого, психологи выделяют четыре типа полезности. Мы уже говорили о предсказанной и испытанной. Помимо них существуют также запомненная (воспоминание об испытанной полезности) и решающая (возникает в момент выбора){60}60
  Она тесно связана с предсказанной полезностью, но экономисты говорят об этом типе полезности отдельно, так как он раскрывается в наших решениях и поэтому играет особую роль в теории выявленных предпочтений.


[Закрыть]. Чтобы ориентироваться в окружающем мире, нашему мозгу требуются все четыре типа полезности: предсказанная направляет наш выбор, а испытанная – это удовольствие от получения вознаграждения, которое служит основой мотивированного поведения. Сравнение испытанной полезности с предсказанной – это форма обучения, которая (по крайней мере, теоретически) должна вести к совершенствованию предсказаний в будущем. А если бы у нас не было запомненной полезности, мы не могли бы использовать воспоминания о приятном (или неприятном) опыте в принятии решений. Например, если вы находитесь в книжном или винном магазине, вы постоянно обращаетесь к запомненной полезности различных авторов или марок вин, чтобы сделать правильный выбор.

Запомненная полезность оборачивается весьма странной вещью. Это не просто воспоминание, скажем, о том, насколько приятным был опыт и как долго он длился. Вместо этого запомненная полезность определяется двумя факторами: пиковой интенсивностью переживания и его интенсивностью ближе к концу. Дэниел Канеман называет это правилом «пик – конец». В своем знаменитом исследовании пациентов, перенесших колоноскопию, он обнаружил, что их воспоминания о неприятном характере ощущений обычно мешают правильному восприятию их продолжительности{61}61
  Redelmeier, Donald A., Joel Katz, and Daniel Kahneman. 2003. “Memories of colonoscopy: A randomized trial.” Pain 104:187–94.


[Закрыть]. Оценка степени неприятности ощущений зависела от наиболее сильного момента боли, а также от интенсивности боли в самом конце процедуры. Парадоксально, но, если процедуру не заканчивали в момент достаточно сильной боли, а продлевали на несколько минут, в течение которых боль была слабее, пациенты отзывались о перенесенном опыте как о менее неприятном.

При всех странностях запомненной полезности все становится еще запутаннее, если подумать о том, что внутри нас нет единой сущности, принимающей решения. Как мы уже говорили в начале этой главы, на самом деле в нас присутствуют целых три «решателя»: выживание, привычка и цель. Вполне возможно, что у каждой из этих систем есть свой собственный набор полезностей. То есть у системы выживания имеются свои предсказанная, решающая, испытанная и запомненная полезность, а у других систем – свои. Если это действительно так, то общее число полезностей, мотивирующих наши поступки, доходит до целой дюжины. Эксперименты, проведенные в лаборатории Стива и в других местах, свидетельствуют о том, что все может обстоять именно так{62}62
  Beierholm, Ulrik R., Cedric Anen, Steven Quartz, and Peter Bossaerts. 2011. “Separate encoding of model-based and model-free valuations in the human brain.” NeuroImage 58:955–62.


[Закрыть]. Поэтому вместо одной испытанной полезности, или удовольствия, мы должны учитывать три.

На самом деле идея о том, что человек представляет собой сложное сочетание машин удовольствия с многочисленными вариантами полезности, возникла не на пустом месте. Джон Стюарт Милль, защищая утилитаризм, говорил о том, что испытанная полезность может быть по меньшей мере двух типов. Некоторые критики высмеивали предположения учителя Милля, Бентама, об удовольствии и счастье. Он утверждал, что удовольствие может быть разным только количественно и если кто-то получает, например, от игры в «иголочки» столько же удовольствия, сколько от поэзии, то это делает «иголочки» не менее ценным и достойным занятием, чем поэзия. Томас Карлайл называл это «свинской философией», потому что в таком случае нет никакой разницы между удовольствием, которое получает свинья, валяющаяся в грязи, и утонченными наслаждениями, которые более пристали викторианскому джентльмену. Милль ответил на это, дополнив количественную меру испытанного удовольствия качественной, пытаясь таким образом разделить «высшие» и «низшие» удовольствия.

Если перевести это на язык нейродинамического мышления, то вопрос звучит так: есть ли разница между испытанными полезностями машины цели и машины выживания? Отличается ли переживание достигнутой цели от переживания удовлетворенного стремления к выживанию? И отличаются ли запомненные полезности в этих случаях? На сегодняшний день нам не известно ни одно нейробиологическое исследование, посвященное этим вопросам, хотя они связаны со многими важнейшими проблемами человеческого благополучия. Например, мы можем получить испытанную полезность от удовлетворения стремления к выживанию, съев пирог, но после этого нам придется жить с запомненным отсутствием полезности – сожалением, – если это действие противоречит нашим целям (например, снижению веса). В подобных случаях особенно печальным оказывается то, что запомненная полезность машины цели не изменяет стремление к поеданию десертов, связанное с выживанием.

Динамика такого рода, по всей видимости, ответственна за высокий уровень неудач в долгосрочном целенаправленном поведении (вспомните диеты). Ситуация становится еще более запутанной, если добавить привычки. Машина привычки работает, оценивая действия, а не их результаты. Иными словами, если вы каждое утро по привычке выпиваете чашку кофе, то это происходит потому, что для вашего мозга ценен сам процесс питья кофе, – и вы все равно на автомате идете с утра к кофеварке, даже если вчерашний кофе вам не понравился или вы хотите избавиться от привычки к нему. Скорее всего, вы совершенно не задумываетесь о том, хочется вам на самом деле кофе или нет. Система привычки действует подобно автопилоту, управляемому удовольствием. Это значит, что привычные действия могут сохранять свою ценность и после того, как результат перестает приносить удовольствие. Также это значит, что, даже если вы ставите себе цель прекратить пить кофе по утрам, ваше поведение все равно будет управляться системой привычки. В этом и состоит ее суть. Ваша машина цели может присвоить чашечке кофе нулевую ценность, но машина привычки все равно будет ценить действие, причем шансы на то, что победит именно она, тревожно велики.