Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Фактоплюшки

Почему в неопределённости погоня за выгодой проигрывает продуманной стратегии

Представьте: вы заблудились в лесу. Можно броситься наугад в ту сторону, где, кажется, должна быть тропа, — в надежде быстро выбраться. А можно остановиться, изучить местность, свериться с картой, запомнить ориентиры. Да, вы потратите время на разведку, зато снизите риск угодить в болото или заблудиться ещё сильнее. Именно такой выбор — между погоней за быстрой наградой и сбором информации — постоянно делают и люди, и животные. И учёные наконец разобрались, когда какой подход выгоднее. Исследователи из Колорадского университета в Боулдере, Хьюстонского университета и Пенсильванского университета решили разобраться, почему живые существа порой принимают решения, которые выглядят не слишком рационально. Их статья вышла в Journal of the Royal Society Interface. Доктор Закари П. Килпатрик, старший автор работы, поясняет: «Многие модели предполагают, что все мы стремимся к максимальной выгоде — например, хотим собрать как можно больше еды. Но жизнь сложнее: иногда важнее не схватить кусок п
Оглавление
Шмель замирает в воздухе над залитым солнцем гладиолусом, балансируя между предвкушением этого цветка и возможностью найти следующий. Фото: Джеймс Джонстон.
Шмель замирает в воздухе над залитым солнцем гладиолусом, балансируя между предвкушением этого цветка и возможностью найти следующий. Фото: Джеймс Джонстон.

Представьте: вы заблудились в лесу. Можно броситься наугад в ту сторону, где, кажется, должна быть тропа, — в надежде быстро выбраться. А можно остановиться, изучить местность, свериться с картой, запомнить ориентиры. Да, вы потратите время на разведку, зато снизите риск угодить в болото или заблудиться ещё сильнее.

Именно такой выбор — между погоней за быстрой наградой и сбором информации — постоянно делают и люди, и животные. И учёные наконец разобрались, когда какой подход выгоднее.

Что выяснили учёные

Исследователи из Колорадского университета в Боулдере, Хьюстонского университета и Пенсильванского университета решили разобраться, почему живые существа порой принимают решения, которые выглядят не слишком рационально. Их статья вышла в Journal of the Royal Society Interface.

Доктор Закари П. Килпатрик, старший автор работы, поясняет:

«Многие модели предполагают, что все мы стремимся к максимальной выгоде — например, хотим собрать как можно больше еды. Но жизнь сложнее: иногда важнее не схватить кусок прямо сейчас, а понять, что вообще происходит вокруг».

Команда создала математическую модель, имитирующую поиск пищи: виртуальный «агент» выбирал между двумя участками, где могла быть еда. Хитрость в том, что качество добычи менялось от визита к визиту — как в реальной жизни, где удача переменчива.

Учёные вывели две стратегии:

  • Rewardmax — агент сразу делает выбор, надеясь на удачу и быстрое вознаграждение.
  • Infomax — сначала собирает данные о том, какой участок надёжнее, и только потом решает, куда идти.

Затем они провели тысячи испытаний, меняя условия: то среда почти не менялась, то металась как сумасшедшая, то награда была предсказуемой, то выпадала случайно.

Поиск информации об окружающей среде, а не немедленное стремление к вознаграждению, приводит к более стабильным результатам. Стратегия, ориентированная на получение вознаграждения (Reward Max), обеспечивает более высокий средний доход, но с большей вариативностью, в то время как стратегия, ориентированная на поиск информации (Info Max), позволяет получать стабильно достаточное вознаграждение с гораздо меньшим риском неблагоприятного исхода. Источник: Барендрегт и др., Journal of the Royal Society Interface, 2026.
Поиск информации об окружающей среде, а не немедленное стремление к вознаграждению, приводит к более стабильным результатам. Стратегия, ориентированная на получение вознаграждения (Reward Max), обеспечивает более высокий средний доход, но с большей вариативностью, в то время как стратегия, ориентированная на поиск информации (Info Max), позволяет получать стабильно достаточное вознаграждение с гораздо меньшим риском неблагоприятного исхода. Источник: Барендрегт и др., Journal of the Royal Society Interface, 2026.

Что оказалось неожиданным

Результаты удивили даже самих исследователей. Вот что они обнаружили:

  • В среднем стратегия погони за наградой действительно приносила больше «добычи».
  • Но стратегия сбора информации давала гораздо более стабильные результаты — она почти никогда не приводила к полному провалу.
  • Когда среда менялась резко и непредсказуемо, «любопытные» агенты выигрывали у «жадных»: они реже оставались ни с чем.
  • А вот в стабильной обстановке быстрая реакция без лишних раздумий оказывалась выгоднее.

Килпатрик сравнивает это с инвестициями:

«Осторожный инвестор, который тщательно изучает рынок перед сделками, может не сорвать куш на буме. Зато он и не разорится в кризис. В долгосрочной перспективе такая стабильность ценнее разовых побед».

Граница между «пора действовать» и «сначала узнай побольше» оказалась на удивление чёткой. В предсказуемом мире выигрывает скорость, в хаотичном — любознательность.

Почему это важно

Полученные данные меняют взгляд на «иррациональные» решения. То, что кажется неоптимальным с точки зрения мгновенной выгоды, на деле может быть хитрой тактикой выживания. Как выразились учёные, это похоже на «хеджирование ставок в эволюционной биологии»: небольшая потеря в прибыли — плата за резкое снижение риска.

А как это работает в группах?

Теперь команда изучает, как стратегии поиска информации проявляются не у отдельных существ, а в коллективах. Уже ясно: ключевую роль играет разделение труда.

«Когда лишь несколько членов группы берут на себя риск разведки, а остальные ждут, пока условия не станут благоприятными, вся команда выигрывает», — объясняет Килпатрик.

Сейчас исследователи проводят эксперименты с участием людей. Участникам предлагают сделать выбор ради вознаграждения и дают возможность получить дополнительную информацию перед решением.

Предварительные результаты радуют: люди действительно готовы «платить» временем или ресурсами за сведения, если чувствуют неуверенность. Это почти идеально ложится на математические модели, созданные учёными.

Что дальше?

Команда не собирается останавливаться. Сейчас они работают над универсальным подходом, который объяснит, как стратегия поиска информации помогает достигать самых разных целей — не только в поиске еды, но и в общении, карьере, планировании.

«Мы хотим понять геометрию решений, — говорит Килпатрик. — Как любопытство и сбор данных превращаются в эволюционное преимущество, которое помогает выживать в мире, где завтра всё может измениться».

А вы как чаще действуете: бросаетесь в бой или сначала собираете информацию? Поделитесь в комментариях — интересно, какой подход преобладает у читателей! И подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые истории о том, как наука объясняет наши поступки.