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.
