отталкиваетесь от речного дна – или чаще он просто застревает в иле). Сутью соревнования была не только скорость, но и подрывная работа: Джейн хранит яркое воспоминание о том, как Джон Кребс (позже сэр Джон, теперь лорд Кребс, член Лондонского королевского общества и один из самых знаменитых биологов Британии), выступая за Институт Грея, проявлял особенную беспощадность. Может быть, Алан узрел в этом небольшое поле для моделирования ЭСС: честный гребец против пирата-вредителя? Скорее всего, нет: как разумный человек, он был слишком занят тем, что честно проталкивал свою лодку вперед.

А потом уже дело дошло до серьезной работы с осами. Джейн провела более 1500 часов, скрупулезно записывая действия меченных цветными пятнами роющих ос на двух полигонах: основном в Нью-Гэмпшире и дополнительном в Мичигане. Она собрала практически полные данные об истории 410 нор и действий вокруг них, охватывающих от начала до конца 68 осиных жизней. Как я уже говорил, изначально она собирала эти данные совсем для других целей, а именно – для своей диссертации на другую тему в Висконсинском университете. Теперь совместно с Аланом мы решили взять те же сырые данные, чтобы измерить в конкретных экономических показателях затраты и выгоды, о которых говорит теория ЭСС.

В моем кабинете на кафедре зоологии, с видом на грезящие шпили Мэтью Арнольда[20], мы с Джейн день за днем работали на моем компьютере PDP-8: вносили цифры из ее объемистых записей об осах и прогоняли их через разнообразные статистические процедуры. Алан заходил каждые пару дней, окидывал наши подсчеты стремительным знающим взглядом и терпеливо учил нас с Джейн мыслить в категориях математической экономики. Мы трудились втроем, чтобы встроить его экономические представления в формальные модели ЭСС. Это было чудесное время, один из самых плодотворных периодов за всю мою карьеру. Так многому нужно было научиться – и я учился у обоих коллег. Хочется думать, что я хорош в коллективной работе, и я сожалею о том, что за свою жизнь занимался ею так мало.

Первая модель, которую мы проверили, – с красочным названием Модель 1 – оказалась неверной, но вышло как по учебнику философии науки: опровержение первой модели подсказало нам, как построить намного более успешную Модель 2. В Модели 1 мы сформулировали пиратскую стратегию как “Подселяйся”: пользуйся плодами трудов честных копателей, которые вырыли норы и собрали кузнечиков. Все предсказания Модели 1 оказались неверными, так что мы вернулись к чертежной доске и придумали Модель 2. В Модели 2 постулировались две стратегии: “Копай” и “Входи”. “Копай” говорит сама за себя. “Входи” означает “заходи в готовую нору и пользуйся ей так же, как если бы ты вырыла ее сама”. Это не то же самое, что пиратское “Подселяйся” из Модели 1 – по занятной причине.

Корень этой причины – в еще одном свойстве ос: довольно часто они покидают нору, над которой трудились. Почему – не всегда ясно, тому могут быть разные объяснения. Может быть, возникло временное препятствие, например, набег муравьев или многоножки; или, может быть, оса умерла вдалеке от гнезда. Но это означает, что оса, живущая по стратегии “Входи”, может обнаружить незанятую нору и стать ее единственной хозяйкой. А если предыдущая хозяйка нору не покинула, обе осы будут продолжать трудиться над гнездом, не замечая друг друга – разве что им случится столкнуться (что происходит крайне редко, поскольку почти все время осы проводят на охоте), тогда они вступят в бой.

Модель 2 предполагает, что при частотном равновесии стратегии “Копай” и “Входи” будут одинаково успешны. Когда вокруг много копают, входить становится выгоднее, потому что кругом много покинутых нор. Но если частотность “входов” чересчур возрастает, то новых нор выкапывают недостаточно, а значит, не хватает покинутых нор для процветания стратегии “Входи”. И тут есть любопытное осложнение. Оса может покинуть гнездо в любой момент – даже если уже запасла там кузнечиков. Так что “входящая” может получить не только готовую выкопанную нору, но и готовый запас кузнечиков. Модель предполагает – на основании измерений Джейн, как мы с ней показали в отдельной статье, – что “входящая” оса не может определить, покинута ли нора окончательно, или хозяйка просто ушла на охоту. А еще в одной статье мы показали, что каждая оса ведет себя так, будто знает, сколько кузнечиков поймала сама, но не замечает числа кузнечиков, которое могла принести в гнездо другая оса.

Если оса единолично живет в норе – неважно, вырытой самостоятельно или нет, – есть риск, что к ней подселится “входящая”. А “входящая” рискует, что в норе, куда она вошла, все еще живет изначальная хозяйка. Оба эти варианта менее выгодны, чем единоличное владение норой, – несмотря на то, что (как подчеркивала отвергнутая Модель 1) в общем гнезде накопится больше кузнечиков (наловленных двумя осами) и для осы, которая в итоге отложит яйцо, возникает выгода типа “победитель получает все” – она может воспользоваться общим запасом. Говоря неформальным, персонифицирующим языком – оса может вырыть новую нору и надеяться, что к ней не подселится другая оса; или же она может войти в уже вырытую нору, надеясь, что предыдущая хозяйка ее покинула. В Модели 1 “Подселиться” считалось стратегическим решением. А в Модели 2 “Подселиться” и “К вам подселились” считались нежелательными случайностями, неудачными последствиями решения “Входить”. Альтернативными же стратегическими решениями считались “Копай” и “Входи”: при равновесном соотношении для ос не должно было иметь значения, какое выбрать. Если бы Модель 2 была верна, ее можно было бы изложить в лимерике:

Осам нужно на что-то решаться,

Чтобы впредь в дураках не остаться:

Можно норы копать, Можно их занимать,

Но нарочно нельзя подселяться[21].

Но как измерить и сравнить выгоды разных решений, чтобы проверить Модель 2 на достоверность? Нам нужно было тщательно обдумать, как применить данные Джейн, чтобы изучить затраты и выгоды, сопряженные с каждой из стратегий. Мы располагали доказательствами, что отдельная оса не всегда придерживается одной и той же стратегии, поэтому не было смысла подсчитывать выгоды и затраты для каждой осы. Нужно было подсчитать итоги для стратегий в целом, усреднив показатели отдельных ос. Чтобы это проделать, мы ввели понятие решения. Вся взрослая жизнь осы – последовательность решений, и каждое решение привязывает осу к конкретной норе на определенный и измеримый отрезок времени. Этот отрезок заканчивается в момент принятия следующего решения, привязывающего осу к новой норе – неважно, выкопает она ее сама или войдет в готовую. Таким