У меня жизнь уже не одного человека, а нескольких. У меня есть моя научная работа, есть жизнь, связанная с образованием, причем я туда и аспирантов отношу, с которыми я делаю научную работу. Есть большая компонента чисто организационная. Я все-таки заведующий кафедрой, где довольно много людей работает, заведующий двух лабораторий. И к каждой из этих жизней я шел своими путями.


Я человек всеядный, с детства интересовался всем на свете. В какой-то момент я захотел стать юристом, так как у нас родственники были известные юристы, а юристы очень красиво рассказывают всякие случаи. Мне казалось, что право — это очень структурированная наука. И в восьмом классе я сказал, что хочу быть юристом. У меня были очень мудрые родители, они не стали меня отговаривать, а папа просто выписал мне на год «Бюллетень Верховного Суда». После четвертого номера я понял, что не хочу быть юристом, хотя я всем до сих пор советую читать речь Александрова по делу Веры Засулич.

Потом я решил стать врачом. Родители меня остановили, сказав, что есть двоюродный брат, который стал известным нейрохирургом, он любил всех насекомых препарировать, а я всегда от этого шарахался. Папа сказал: «Какой из тебя врач, если ты вот такой…» Поразмыслив, я согласился.

Потом я пошел по родительскому пути — решил стать инженером. Но на втором курсе я понял, что это неправильно. С математикой, физикой все было хорошо, а инженерная компонента, черчение, «не шла».

И я сдавал теоретическую механику одному очень известному ученому. Он мне сказал: «Ваше место не здесь. Вам надо ехать в Москву, и только на мехмат, только в МГУ. Никаких других вариантов». Я пошел и сказал родителям. Они благословили. Так все и вышло.

А потом я пришел в Институт проблем управления к Марку Ароновичу Айзерману, моему дорогому учителю. И он тогда мне сказал, что я могу выбирать из разных направлений, которые его интересовали. И одно направление было связано с моделированием поведения, и это тогда меня потрясло, в те годы, в Советском Союзе, я даже не мог себе представить, что можно, скажем, голосование моделировать. Мы же не знали ничего, 1974 год — это самый расцвет застоя. И это было бесконечно интересно, поэтому я очень счастливый человек. Так что с тех пор я именно этим и занимаюсь. Потом я прошел очень хорошую школу: у меня были совершенно блестящие учителя и выдающиеся ученые вокруг меня.

Когда я защитился, у меня были прикладные работы, связанные с задачами размещения, меня тут же пригласили на должность заведующего лабораторией в другой институт на оклад в 450 рублей. Я был молод, знал, что я в ИПУ буду сидеть на зарплате с премиями 220 рублей, а там 450, в два раза больше, да еще и премии. Но после нескольких часов размышлений понял, что не готов эту интеллектуальную атмосферу поменять на деньги. И никогда не жалел об этом.

А потом я работал 10 лет за рубежом. Я был профессором в Калифорнийском технологическом институте, это был 1992 год, потом 1994–1995 гг. В 1995 году я перекочевал в Турцию. Собственно, это было случайно.

Все эти годы директор Института проблем управления Ивери Варламович Прангишвили даже мой кабинет никому не отдавал. Он говорил: «Я верю, что вы вернетесь». И я вернулся в 2001 году.


Я ее создал в 2009 году. Это Международная лаборатория анализа и выбора решений. У нас есть один главный научный сотрудник — Нобелевский лауреат Эрик Маскин. Есть профессора очень известные: Борис Григорьевич Миркин, один из ведущих людей в области анализа данных в мире, Владислав Владимирович Подиновский, один из лучших в области многокритериальной оптимизации, Александр Соломонович Беленький, один из ведущих специалистов в мире в теории игр, в принятии решений. Много молодых ребят — и аспиранты, и студенты. Есть молодые преподаватели, мои ученики, которые защитились и продолжают работать в лаборатории.


Есть работы, связанные, например, с анализом эффективности функционирования отделения большой фирмы. Для банков мы делали исследования. Я вообще люблю прикладными работами заниматься, но не рутинными прикладными исследованиями, когда надо просто внедрить что-то, а когда есть задача, которую до тебя никто не решал. Это очень стимулирует. Задумываешься и понимаешь, что надо сначала теорию разработать, а потом новая теория начинает применяться в других задачах.

Иногда и государственные структуры к нам обращаются. То есть наши работы востребованы, может быть, не так широко, как хотелось бы, но востребованы.


Когда в 1965 году впервые состоялись переговоры об ограничении стратегических вооружений между Советским Союзом и Америкой, у нас в делегации было очень много военных. А у них были выдающиеся математики, специалисты по теории игр. И когда это выяснилось, у нас начали в теорию игр вкладываться. Потом был период, когда теория игр и теория принятия решений оказались не в чести.

Вообще, теория принятия решений — это как принятие решений в ресторане. Если вы пришли, вы видите меню, можете выбрать. А теперь представьте себе, что вы приходите в ресторан, а меню нет. И вы можете выбрать далеко не то, что надо. Я помню, как впервые оказался в китайском ресторане в Америке в 1984 году. Поскольку я названий китайских не знал, я выбрал блюда, все из которых оказались из вареной капусты, которую я терпеть не могу. Это ровно тот самый случай. Если человек, принимающий решение, меню знает, он может принять какие-то решения, которые могут казаться неоптимальными. Но он хотя бы знает, из чего он выбирает. А если меню неизвестно, то и решения могут быть, мягко говоря, неадекватными.


На мой взгляд, какая-нибудь арабская страна, в которой много нефти, может себе позволить не заниматься наукой. Имея деньги, всегда можно в небольшую страну пригласить инженеров, специалистов и так далее. Россия не может себе этого позволить. Никакая Европа не сможет обеспечить инженерами всю нашу страну.

То есть обязательно наука должна быть здесь. Часто спрашивают, зачем нужна алгебра. Казалось бы, абстрактная наука, пусть развивается в Америке, зачем нам нужна алгебра? Нет денег — давайте без алгебры, давайте без еще чего-нибудь проживем. Но, например, есть дома мод известных модельеров. Зачем они нужны? Когда мы смотрим на эти показы мод, мы же понимаем, что обычные люди не будут в этом ходить. Или другой пример — Формула-1. Разве все люди будут ездить на машинах Формулы-1? Конечно, нет. Но эти вещи определяют общую культуру в соответствующих областях. Очень много идей из Формулы-1 перекочевали в обычные решения для автомобилей. Решения от кутюр перекочевали в обычную одежду для обычных людей.

То же самое алгебра — она задает планку. Если у вас нет хорошей алгебры, всего остального тоже не будет. Я всегда говорю, что наука — это пирамида. Чтобы Эйнштейн появился, должно быть очень широкое основание хорошо образованных людей, не ученых даже, а в школе. Потом идет следующий уровень — кандидаты наук, доктора наук. А потом появляются Эйнштейны. Россия не может себе позволить не выстроить такую пирамиду. Если не выстроит, значит, исторически что-то не так пошло.

У меня нет такого ощущения, что мы — российская наука. Понимаете, нет российской науки. Есть российские ученые, есть американские ученые. А наука везде одинакова.

Я подчеркну, что идеи все разделы науки сосредоточить именно в России нет. Но базовые вещи, конечно, должны быть. Если их не будет, то, значит, мы не сможем завтра качественно учить студентов, а значит, следующее поколение студентов будет немного хуже, потом еще «просядет» и так далее.


В Америке PhD — это 4 года, я уверен, что нам тоже нужна аспирантура в 4 года. Потому что по-настоящему качественная работа с публикациями за рубежом за три года не делается. И я считаю абсолютно неправильным решение, что должны быть публикации только в ваковских журналах.

Я могу простой пример привести. На Западе дают степени, даже когда нет публикаций вообще. Я всю жизнь был за ВАК, всегда говорил, что он нужен, потому что ВАК стоит на страже того, чтобы университеты не начали штамповать кандидатов и докторов сотнями. Единственно, ВАК должен быть жестче.

Вообще, в образовании есть две очень важные компоненты. Первая — это всеобщее образование, которое раньше было четырехклассное, восьмиклассное, десятиклассное. Сейчас почти все должны иметь высшее образование. И на Западе это так и формулируют, что надо людям давать образование. Неважно, кем они потом будут работать, они будут переучиваться. Это очень хорошо.

Но есть еще одна компонента, когда мы готовим научных работников. Здесь очень важно и очень критично следующее: те, кто учит, должны сами делать мощные научные работы. Университет, в котором такие работы не делаются, — это не университет, это техникум. Преподаватель может быть хорошим. Иначе говоря, если математик учит историка, он может не публиковаться, главное, чтобы он был хорошим педагогом. А математик, который учит математиков, должен быть хорошим ученым.


У меня их много. Например, несколько лет тому назад меня абсолютно случайно заинтересовал вопрос о распределении влияния в выборных органах. Я после этого сделал много работ, книгу написал. Это было новое слово в этом направлении. Вообще, Марк Аронович Айзерман, мой учитель, мне говорил, что если ты чем-то занимаешься, то надо через 2–3 года выходить в мировые лидеры. Я всю жизнь в эту игру играю.

Сейчас я написал первую работу по теоретической биологии. На самом деле это математика, конечно. Я в биологии мало что понимаю, но основная идея — как возникает специализация в колониях. Мой коллега привлек мое внимание к этой области. Я почитал имеющиеся на эту тему работы и придумал модель, связанную с распределением специализаций в колониях. Вместе с моим учеником сделали работу. Статья написана на английском, ее версия в виде препринта уже опубликована на английском. Я думаю, мы сделаем очень коротенькую версию на русском.


Я бы так сказал: сегодня вообще наблюдается очень интересное явление, когда наряду с очень яркими и мощными работами появляются исследования, в которых больше внимания уделяется технической стороне.

Простой пример. Два года назад я был на конференции. На ней была представлена работа по моделированию поведения при выборе. И человек написал формулу, которая на доску не уместилась, он даже на вторую строчку полез. И тут я не выдержал и сказал: «Неужели вы думаете, что я, когда выбираю, выбираю по этой формуле?» Началось увлечение чисто технической стороной дела без содержательного углубления. Но это нормально, во всех науках такое бывает, в какой-то момент математика начинает доминировать, и люди считают, что чем длиннее формулу они напишут, тем круче. Потом приходит осознание, что не в длине формулы дело, а совсем в другом.

Очень много денег тратится, например, на предсказание биржи. На мой взгляд, эта вещь абсолютно абсурдная. Это еще Норберт Винер заметил в 1956 году, что биржу нельзя предсказывать, потому что если вы биржу предсказываете, тогда ее надо просто закрыть, какой в ней смысл? Или если вы научились предсказывать биржу, человек просто поменяет свое поведение, и все ваши предсказания превратятся в ноль. Но тем не менее есть очень много людей, которые говорят, что они умеют предсказывать биржу. А почему они тогда здесь, а не на Канарских островах в своих виллах?
Это как раз те вещи, которыми, я считаю, заниматься не надо. Но зато есть много вещей, которыми надо заниматься, которыми будут заниматься. Скажем, поведенческий аспект в задаче принятия решений в условиях неопределенности, когда мы не очень понимаем состояние мира, но принимаем решения. Есть много работ на эти темы, но этим надо заниматься больше.


Во-первых, важная черта ученого — это умение самоуглубиться. Я однажды сидел с женой на диване, и она говорит: «Мы уже 15 минут с тобой разговариваем, и ты даже отвечаешь вроде бы правильно, но я понимаю, что ты за 2000 км отсюда». Это умение сконцентрироваться самое важное. Иногда говорят, что ученые ненормальные. Ничего подобного. Это самые нормальные люди на свете, просто они очень сконцентрированные.

И второе — ученые должны быть честными. Это одна из самых главных вещей. Это стандарт. Я не могу пропустить плохую работу, просто потому что вся моя предыдущая жизнь тогда была бессмысленной. В этом смысле честность и высокая требовательность — безусловные качества.

И надо все время образовываться, должен быть непрерывный процесс обучения. Если этого нет — все, ученого нет. Я заставляю своих ребят читать много. Я сам в период подготовки кандидатской очень много читал. Сейчас мало читаю, но только из-за занятости своей, но на это я говорю, что демократия отменила рабство, но Господь Бог придумал студентов и аспирантов, чтобы они читали и рассказывали новые работы своим научным руководителям.