Лягушка в кипятке и еще 300 популярных инструментов мышления, которые сделают вас умнее
Шрифт:
Короткий путь к успеху
Хороший план гарантирует, что вы выполните работу правильными инструментами и методами. Например, начав работу над этой книгой, мы первым делом придумали план. Вместо того чтобы писать без цели или скакать туда-сюда между разрозненными идеями, мы хотели, чтобы книга текла плавно. План помог нам объединить связанные идеи и сгруппировать их в последовательные разделы и главы.
Начиная что-то новое, неплохо напомнить себе, что не нужно изобретать велосипед.
Вряд ли вы первый человек на свете, который столкнулся с этой
Во многих сферах лидеры сходились во мнении о лучших практиках на основании того, что работало или не работало в прошлом. Архитектор Кристофер Александер предложил концепцию шаблона, то есть решения проблемы дизайна, которое можно использовать многократно. Эта идея была применена к другим областям и обрела особую популярность в информатике.
Вам прекрасно знакомы распространенные шаблоны дизайна повседневных вещей. Подумайте, как дверные ручки размещают на определенной высоте, чтобы большинству людей было удобно ими пользоваться, или как лестницы делают определенной ширины, чтобы большинство людей могли по ним ходить. Они все одинаковы, потому что придерживаются одних и тех же базовых шаблонов, которые доказали свою пользу. В некоторых случаях шаблоны стали официальными стандартами, например в строительстве.
Вероятно, шаблоны можно применять ко всему, чем вы занимаетесь. Для издания книг вроде этой существует множество шаблонов – от оформления и печати до примерного объема и стиля речи. То же самое справедливо и для нашей карьеры: шаблоны есть для стартапов (финансирование, управление и т. д.), программирования (структуризация кода, общие алгоритмы и т. д.) и биостатистики (общие практики лекарственных испытаний, статистические методы и т. д.).
Противоположностью хорошо проверенных шаблонов являются антишаблоны, внешне кажущиеся интуитивными, но на самом деле неэффективные «решения» общей проблемы, которая часто уже имеет известное, лучшее решение. Большинство ментальных моделей в этой книге являются либо шаблонами, либо антишаблонами, и их изучение поможет вам избежать распространенных ошибок. В этой главе мы показывали такие антишаблоны, как эффект велосипедного сарая, искажение настоящего и отрицательная доходность. Можно избежать антишаблонов, специально разыскивая их и заменяя на устоявшиеся правильные шаблоны.
Какая-то доля планирования всегда полезна, но временами самый эффективный способ довести задачу до конца – это быстро погрузиться в нее и приступить к делу, вместо того чтобы барахтаться в параличе анализа.
В детстве у Лорен был четырехзначный кодовый замок, и она забыла от него код. Взрослый человек мог бы просто купить новый замок, но у нее не было на это денег, и после быстрого расчета она решила, что его будет легко открыть подбором комбинации. И, о чудо, это сработало!
Подобный медленный подбор – это решение с помощью грубой силы. Термин грубая сила, очевидно, применим, когда для выполнения действия в буквальном смысле требуется сила, например для рубки дерева топором. Его также используют для любого решения, где не требуются интеллектуальные изыски. Например, если вам нужно подписать десять конвертов, будет быстрее сделать это от руки, чем печатать.
Грубая сила эффективна для решения множества мелких задач. Но когда задач становится больше, она быстро становится непригодна, например, если нужно подписать сотню конвертов. Когда это происходит, целесообразнее использовать более сложные инструменты – хоть это и стоит дороже.
Давайте еще раз представим рубку дерева. С маленьким деревом действительно легко справиться при помощи топора или ручной пилы. Для более крупного дерева понадобится бензопила. А для расчистки просеки лучше всего подойдет гусеничная валочно-пакетирующая машина. Если вы можете себе это позволить, лучше переплатите за качественные инструменты.
Некоторые задачи, например масштабные вычисления, трудно решить даже с помощью сложных инструментов. Для пароля из восьми знаков (букв или цифр, чувствительных к регистру) существует 218 триллионов возможных комбинаций – вручную с этим справиться невозможно, и даже у компьютера уйдет уйма времени. Даже если он будет подбирать 1000 паролей в секунду, все равно потребуется 6923 года, чтобы проработать все.
Вместо того чтобы пробовать каждую наугад, лучше вначале перебрать комбинации слов из словаря, поскольку люди часто выбирают их в качестве паролей. Еще лучше – проверить самые популярные пароли, а также слова или цифры, важные для конкретного человека, например дни рождения, названия спортивных команд или инициалы. Это тип эвристического решения, метод проб и ошибок, который не гарантирует получение оптимального или идеального результата, но во многих случаях все равно очень эффективный.
Эвристику нужно учитывать, потому что она бывает кратчайшим путем к решению насущной проблемы, пусть и не всегда.
Однако, если проблема сохраняется и вы добавляете все больше эвристических правил, решение такого типа становится громоздким. Это случилось с модерацией контента в Facebook. Компания начинала с простого набора эвристических правил (например, запрет на наготу) и постепенно добавляла все больше (например, в определенных ситуациях типа кормления грудью нагота допустима), пока к апрелю 2018 года у них не накопилось двадцать семь страниц эвристики.
Алгоритмы, пошаговые процессы – это еще один подход. Алгоритмы преобладают в современной жизни и помогают решить многие неподатливые проблемы, но мы часто этого даже не осознаем. Подумайте о путешествиях: алгоритмы определяют, как управляются транспортные потоки, как высчитываются маршруты, как подбираются «лучшие» места, какие отели вам рекомендуются при поиске… и это только начало.
Алгоритмы варьируются от простых (светофор, который переключается каждые две минуты) до сложных (светофор, который динамически переключается на основании информации, поступающей от датчиков) и очень сложных (искусственный интеллект, который разом управляет всеми светофорами в городе). Многие алгоритмы работают как черные ящики – пользователю не требуется понимать их или принцип их работы. Вам все равно, как вы получили лучшие места, главное, что получили! Можете считать каждый алгоритм ящиком, куда поступают данные и откуда выходят результаты, но снаружи он покрашен в черный цвет, и вы не видите, что происходит внутри него. Типичные примеры таких черных ящиков – системы рекомендаций Netflix и Amazon, подбор партнеров на сайтах знакомств и модерация контента в социальных сетях.