Универсалы. Как талантливые дилетанты становятся победителями по жизни

Когда грузовик в первый раз проехал мимо Сюзан Полгар, на изображенной на его борту диаграмме было не двадцать восемь фигур, но пять значимых групп, взглянув на которые, она моментально оценила ход игры. Разбивка на группы помогает объяснить случаи на первый взгляд чудесных проявлений специальной памяти – например, когда музыканты наизусть играют сложнейшие произведения, или защитники футбольной команды за долю секунды распознают знакомую схему игры и принимают решение о броске мяча. Причина того, что элитные спортсмены обладают сверхспособностями и нечеловеческими рефлексами – в умении распознавать траекторию мяча или движения тела, по которым они предугадывают то, что вот-вот произойдет. Однако при проведении испытаний за пределами их сферы эти сверхчеловеческие рефлексы исчезают.

Все мы рассчитываем на то, что разбивка на группы поможет нам – каждый день, в той сфере навыков, где мы сильны. В течение десяти секунд постарайтесь запомнить как можно больше слов:

Потому что группы двадцать в составе значимого слов легче разбить на запомнить предложения, знакомые можно гораздо.

Та-ак, попробуем еще раз:

Двадцать слов гораздо легче запомнить в составе значимого предложения, потому что их можно разбить на знакомые группы.

Это все те же двадцать информационных элементов, но с течением жизни вы запоминаете определенные схемы, которые позволяют моментально группировать слова и таким образом легче запоминать их. Официант, обслуживающий вас в ресторане, не просто обладает феноменальной памятью: подобно музыкантам или футбольным защитникам они учатся объединять повторяющиеся сведения в значимые группы.

Запоминание огромного количества повторяющихся комбинаций в шахматах настолько важно, что ранний старт и специализация в этой сфере – определяющий фактор. Психологи Фернан Гобе (мастер международного класса) и Гильермо Кампителли (наставник будущих гроссмейстеров) установили, что шансы подающего надежды шахматиста на то, чтобы стать мастером международного класса (следующий уровень после гроссмейстера), снижаются в 13 раз, если не начать планомерные, упорные тренировки к двенадцати годам. Умение разбивать на значимые группы со стороны кажется волшебством, но это результат масштабной, регулярной практики. Ласло Полгар не зря в это верил, хотя его дочери – не самое наглядное подтверждение этой теории.

Психиатр Дарольд Трефферт посвятил более пятидесяти лет изучению феномена савантов – людей с неиссякаемой тягой к самосовершенствованию в определенной области, навыки в которой многократно превышают их способности во всех прочих сферах. Треффер назвал это явление «островками гениальности»[8]. Трефферт зарегистрировал практически невероятные случаи савантизма – такие, как Лесли Лемке, которые может по памяти воспроизводить тысячи песен. Ввиду того, что Лемке и другие саванты обладают на первый взгляд ограниченной способностью к воспроизведению информации, Трефферт изначально приписывал подобные умения отличной памяти, полагая их «диктофонами в человеческом обличье». Вот только в процессе тестирования, впервые прослушав отрывок из музыкального произведения, музыкальные саванты повторяли «тональные» примеры – то есть практически все популярные и большую часть классических произведений – гораздо легче, чем «атональные», в которых последовательность нот не выстроена в соответствии с привычными гармоническими схемами. Если бы саванты и в самом деле представляли собой ходячие диктофоны, то в ответ на просьбу воспроизвести музыкальное произведение не делали бы различий между ними и не задумывались бы о том, соблюдены ли в них общепринятые правила композиции. На деле же разница для них существует, и она огромна. Автор одного из исследований, изучавший феномен саванта-пианиста, способного безупречно воспроизвести сотни песен, был поражен, когда объект его исследования даже после тренировки не смог повторить «атональное» произведение. «То, что я услышал, было настолько не похоже на оригинал, что я уж было усомнился: не перешла ли клавиатура в режим транспонирования? – писал исследователь. – Но он и в самом деле ошибся, и не единожды».

Схемы и привычные структуры служили определяющим фактором для запоминания савантом услышанного материала. Аналогичным образом, когда таким людям с феноменальными способностями в области изобразительного искусства показывают художественные произведения и просят их воспроизвести, воссоздание зарисовок из реальной жизни удается им гораздо лучше, чем репродукция абстрактных изображений. Трефферту понадобилось не одно десятилетие, чтобы понять, как он ошибался, и прийти к заключению, что у савантов больше общего с вундеркиндами, вроде сестер Полгар, чем он предполагал. Они не просто извергают из себя переработанную информацию – их гениальность, подобно гениальности Полгар, зависит от повторяющихся структур; благодаря им сестрам удалось довести собственные умения до автоматизма. Благодаря достижениям шахматной программы AlphaZero, пожалуй, даже лучших из «кентавров» теперь можно победить в турнире «свободного стиля». В отличие от шахматных программ предыдущих поколений, которые задействовали силу автоматизма для просчета огромного количества возможных ходов и формирования рейтингов в соответствии с критериями, заложенными в них программистами, AlphaZero и в самом деле научилась играть. Для этого ей нужно было всего лишь выучить правила, после чего она могла играть сама с собой до бесконечности, самостоятельно регистрируя успешные и ошибочные приемы и тактики и таким образом совершенствуясь. Вскоре она стала одерживать победу над лучшими шахматными программами, а затем проделала то же самое с игрой го, где возможных комбинаций гораздо больше.

Однако вывод, извлеченный из опыта «кентавров», остается неизменным: чем больше фокус задачи смещается в сторону глобальной стратегии, тем больше усилий требуется от человека.

В хвалебных одах своему впечатляющему детищу разработчики AlphaZero заявили, что программе удалось самостоятельно пройти весь путь развития от уровня tabula rasa («чистый лист») до мастера. Однако начало игры вряд ли можно назвать чистым листом. Ведь программа, как бы то ни было, действует по определенным правилам, оперируя внутри четких рамок. Даже в играх, в меньшей степени подчинененных тактическим схемам, компьютеры должны решать куда более серьезные задачи.

Одним из последних примеров стала компьютерная игра StarCraft – франшиза стратегий реального времени, где вымышленные расы сражаются за первенство где-то на краю Млечного Пути. Решения, которые принимаются в этой игре, гораздо сложнее шахматных задач. Здесь нужно вести сражения, планировать инфраструктуру поселений, исследовать местность, накапливать ресурсы – и все эти виды деятельности находятся в тесной взаимосвязи. Компьютерам нелегко одержать победу в StarCraft, рассказал мне в 2017 году Джулиан Тогелиус – профессор Нью-Йоркского университета, изучающий искусственный интеллект в играх. Даже когда компьютеру удавалось победить человека, те в конечном счете выходили вперед за счет «долгосрочной адаптивной стратегии».

«Существует огромное множество слоев мышления, – говорит он. – Люди одинаково плохо понимают каждый из них в отдельности, но в то же время мы имеем приблизительное представление обо всех этих слоях, можем сочетать их, и таким образом адаптироваться к различным ситуациям. А ведь именно в этом и заложен ключ к разгадке».

В 2019 году искусственный интеллект впервые одержал победу над профессиональным геймером в ограниченной версии StarCraft (правда, игрок адаптировался и в конце концов победил). Однако из стратегической сложности игры можно извлечь один очень важный вывод: чем глобальнее общая картина, тем более уникальным является потенциальный вклад человека. Наша величайшая сила состоит в прямой противоположности узкой специализации. Это способность широкой интеграции. По словам Гэри Маркуса, профессора психологии и нейробиологии, продавшего свою компанию по обучению компьютеров фирме Uber, «в узких сферах у человека осталось совсем немного времени для того, чтобы внести некий важный вклад. Однако в более открытых играх, полагаю, такая возможность еще существует. И не только в играх – на мой взгляд, в более широких сферах реального мира человек все еще опережает машину».

В узком и упорядоченном мире шахмат, с его моментальной отдачей и безграничной базой данных, искусственный интеллект совершил рывок вперед в геометрической прогрессии. В сфере вождения, которая имеет множество правил, но при этом гораздо более беспорядочна, ИИ также достиг серьезных успехов, хотя нерешенные задачи еще остались. Однако в реальном, открытом мире, свободном от строгих правил и идеальных исторических данных, искусственный интеллект пока терпит самое настоящее фиаско. Так, после победы суперкомпьютера IBM Watson в игре Jeopardy! [9]его стали позиционировать как революционный инструмент в лечении рака. И в этом качестве он провалился с таким оглушительным треском, что целый ряд экспертов в области ИИ признались мне: в тот момент они не на шутку испугались, что эта история наложит отпечаток на все научные разработки по применению ИИ в здравоохранении. По словам одного онколога, «победа в викторине и лечение рака отличаются одним: в первом случае мы знаем ответы на вопросы». Что же касается рака, в этой области четкие вопросы только формулируются.

В 2009 году уважаемое издание Nature объявило о том, что сервис Google Flu Trends может задействовать результаты поиска для составления прогноза заболеваний гриппом на ближайшую зиму быстрее и почти так же точно, как Центр по контролю и профилактике заболеваний. Однако вскоре эффективность сервиса снизилась, и в 2013 году число спрогнозированных им случаев заболевания на территории США вдвое превысило реальное количество. Сегодня на сайте Google Flu Trends больше не публикуются оценочные данные – на соответствующей странице красуется единственная фраза: «Пока слишком рано для подобных прогнозов». Маркус провел вполне ожидаемую аналогию: «Все системы искусственного интеллекта в какой-то степени саванты». Им нужны стабильные структуры и четкие рамки. Зная правила и ответы, обладая уверенностью в том, что со временем они не изменятся, – как в шахматах, гольфе, классической музыке, – мы можем найти аргументы в пользу гиперспециализированной тренировки с раннего детства. Однако все это лишь узкие, ограниченные модели, не подходящие к большинству областей человеческого знания.

Когда узкая специализация сочетается со «злой» средой, привычка человека полагаться на знакомые схемы может сослужить ему дурную службу – так опытные пожарные принимают неверные решения, оказавшись в непривычной обстановке.

Крис Арджирис, один из учредителей Йельской школы менеджмента, отметил опасность, которую представляет собой привычка относиться к недружелюбной среде так, как если бы она была дружелюбной. В течение пятнадцати лет он наблюдал за поведением успешных консультантов топовых бизнес-школ и заметил, что они отлично справлялись с решением четко поставленных задач, которые можно было быстро оценить. Но в своей работе они задействовали то, что Арджирис назвал «единичной петлей обучения». Когда решение приводило к нежелательному результату, консультант занимал оборонительную позицию. Крис находит их «хрупкую натуру» весьма удивительной, учитывая, что суть их работы заключается в том, чтобы «учить других людей правильно делать свою работу».

Психолог Барри Шварц отмечал похожее отсутствие гибкости у опытных специалистов. В качестве теста он поручил студентам колледжа решить головоломку, в которой нужно было нажимать выключатели в определенной последовательности, чтобы зажигать и выключать лампочки. Головоломку можно было решать снова и снова, семьюдесятью различными способами, и за каждое успешное решение предполагалось небольшое денежное вознаграждение. Никаких правил не было, и студенты должны были руководствоваться методом проб и ошибок[10]. Если студент находил решение, он повторял его снова и снова, чтобы заработать больше денег, даже если сам принцип был ему непонятен. Вскоре к эксперименту присоединились новые студенты, и теперь они должны были вывести общее правило всех решений. Невероятно, но все студенты-новички поняли принцип всех семидесяти решений, тогда как только один «старичок» из получивших ранее награду за одно решение справился с этой задачей. Подзаголовок работы Шварца гласит: «О том, как не нужно учить людей выводить правила» – то есть через вознаграждение за повторяющийся краткосрочный успех при узком спектре решений.

Все вышесказанное будет не очень хорошей новостью для тех, чьи истории стали примером успешной стратегии обучения – семейства Полгар, Тайгера и ряда других представителей различных видов спорта и игр. По сравнению с гольфом, теннис гораздо более динамичен, игроки в нем ежесекундно подстраиваются под своих противников, адаптируются к местности, а иногда – и к соратникам по команде. (В 2008 году Федерер завоевал золотую олимпийскую медаль в парной игре.) Однако теннис все равно находится в «доброй» половине спектра по сравнению, скажем, с палатой скорой помощи, где врачам и медсестрам требуется некоторое время, чтобы понять, что случилось с пациентом. Им приходится искать способы развития собственного опыта за пределами медицинской практики, и подчас эти уроки извне могут противоречить непосредственно их медицинскому опыту.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Легкий удар в гольфе, выполняется, чтобы закатить мяч в лунку.

2

Комик, ведущий телешоу.

3

Немецкий теннисист, бывшая первая ракетка мира в одиночном разряде.

4

Малкольм Гладуэлл. Гении и аутсайдеры. Почему одним все, а другим ничего? 2009 г., с. 38–42.

5

Атул Гаванде. Чек-лист. Как избежать глупых ошибок, ведущих к фатальным последствиям, с. 4.

6

Медицинская дисциплина, которая занимается оперативными процедурами на полостях и сосудах сердца без обращения к хирургии.

7

Весьма распространенное решение задачи состояло в том, чтобы несколько членов команды несли шест под углом, пока другие по очереди забираются на него и пытаются перепрыгнуть черед стену. Таким образом, можно было передать шест через стену, держа под углом, а оставшиеся члены команды могли перепрыгнуть, ухватиться за него и цепляться до тех пор, пока не перепрыгнешь через стену. (Здесь и далее, если не указано иное, – примеч. автора.)

8

Около половины савантов имеют диагноз аутизма, а многие – и инвалидность, но не все.

9

Викторина, аналог «Своей игры» (прим. пер.).

10

В полупрозрачную доску было встроено двадцать пять лампочек. В начале головоломки загоралась верхняя левая лампочка, а на табло высвечивалось 0 очков. Участники должны были путем набора очков зарабатывать деньги, но как именно набирать очки, им не говорили. Экспериментальным путем они пришли к выводу, что нажимая кнопки в такой последовательности, чтобы загорелась правая нижняя лампочка, они наберут очки и заработают деньги. По сути, они должны были двигаться слева направо и сверху вниз.