Рывок. От отличного к гениальному
Шрифт:
Это был несложный пожар в одноэтажном доме в жилом районе города. Горело в задней части дома, в кухне. Бригадир ведет свою команду в глубину дома, они начинают заливать пламя водой, но огонь не гаснет.
«Странно, – думает он. – Вода должна была сбить пламя». Пожарные продолжают заливать огонь, но по-прежнему безрезультатно. Потом отступают на несколько шагов, чтобы перегруппироваться.
И вдруг бригадир чувствует: что-то не так. Никаких конкретных признаков нет – просто он понимает, что находиться в доме опасно, и приказывает покинуть здание. Обыкновенное здание, такое же, как и многие другие.
Но как только пожарные уходят, на том месте,
Впоследствии Кляйн спрашивал бригадира, как тот почувствовал опасность, и пожарный свел все к «экстрасенсорному восприятию». Это единственное объяснение, которое он мог придумать для данного решения, позволившего спасти жизни людей, а также для других ситуаций, когда решения приходили как будто из ниоткуда. Кляйн был слишком рационален, чтобы принять идею экстрасенсорного восприятия, однако он уже стал замечать такие же удивительные способности у других людей, которым по долгу службы приходится принимать решения. Казалось, они знают, что делать, но зачастую не могут объяснить почему.
Один из коллег Кляйна, который несколько недель изучал неонатальное отделение крупной больницы, обнаружил, что опытные медсестры могут определить инфекцию у младенца даже тогда, когда посторонние люди ничего не замечают. Эта способность была не просто удивительной – она помогала сохранить детские жизни: новорожденные часто становятся жертвой инфекций, если их не выявить на ранней стадии.
Но самым удивительным оказался тот факт, что больница обследовала детей, чтобы проверить точность диагноза медсестер, и иногда этот диагноз не подтверждался, однако на следующий день выяснялось, что и в этих случаях медсестры были правы. Исследователю это казалось почти магией, и даже сами медсестры были озадачены своими способностями, приписывая их «интуиции» или «особому чувству».
В чем же дело? Могут ли сведения, почерпнутые из спорта, пролить свет на эту загадку?
Вспомним Десмонда Дугласа, Спиди Гонзалеса английского настольного тенниса, который мог предвидеть траекторию мячика, определяя рисунок движения соперника еще до удара ракеткой. Вспомним, как другие выдающиеся спортсмены будто бы раньше всех остальных знают, что делать, создавая так называемый парадокс времени, когда они могут действовать неспешно, даже если на принятие решения отводятся доли секунды.
Кляйн понял, что опытные пожарные используют те же самые мыслительные процессы. Они видят горящее здание и почти мгновенно помещают его в контекст подробной и сложной концептуальной схемы, основанной на многолетнем опыте. Они способны группировать визуальные данные окружения и воспринимать их сложную динамику, зачастую сами не понимая как. Бригадир пожарных называл это «экстрасенсорным восприятием». Дуглас, как мы помним, говорил о «шестом чувстве».
Понять, что происходит, мы можем с помощью анализа мышления бригадира пожарных, который вывел из дома подчиненных за несколько секунд до того, как провалился пол. Он не подозревал, что очаг пожара находится внизу, поскольку даже не знал, что у дома есть подвал. Однако богатый опыт подсказывал ему, что здесь что-то не так: пламя не сбивалось водой. В гостиной было жарче, чем обычно бывает при таком пожаре, обращала на себя внимание также странная тишина в доме. Ожидания бригадира не оправдывались, но несоответствие было таким слабым, что просто не осознавалось.
Только оглядываясь назад – и после многочасовых бесед с Кляйном, – ему удалось восстановить последовательность событий. Пожарные не смогли сбить огонь потому, что его источник находился
Кляйн формулирует это так: «Опыт бригадира снабдил его определенным набором схем. Пожарный привык соотносить ситуацию с одной из этих схем. Возможно, он не в состоянии сформулировать эти схемы и описать их характеристики, однако он использует процесс перебора схем и сравнения с ними, пока у него не возникает ощущение правильной оценки ситуации».
Подробные беседы с медсестрами неонатального отделения привели к тем же выводам. Фактически медицинские сестры опирались на глубокое знание перцептивных ключей – каждый из них был слаб, но все вместе они указывали на опасность для младенца. Аналогичные мыслительные процессы используются летчиками, военачальниками, следователями и так далее. То же самое справедливо для лучших спортсменов. У них есть кое-что общее – богатый опыт и глубокие знания.
Долгие годы считалось, что в принятии решений знания не играют особой роли. Для экспериментов ученые выбирали участников, не обладавших опытом в данной области, и исследовали «когнитивные процессы обучения, рассуждений и решения задач в чистом виде». Идея заключалась в том, что для принятия решений необходим именно талант – общая способность к рассуждениям и логическим выводам, – а не знания.
Из этой предпосылки исходили лучшие школы бизнеса и ведущие коммерческие компании, что заметил еще Джефф Колвин. Они верили, что способны подготовить превосходных менеджеров, которых можно десантировать практически в любую организацию, и они преобразуют ее при помощи более совершенного мышления. Опыт не учитывался – для решения задач достаточно блестящего ума и способности использовать силу логики. У этого подхода были серьезные недостатки. Когда в 2001 году главой General Electric стал Джефф Иммельт, он заказал исследование наиболее успешных компаний в мире. Что у них общего? Как писал Колвин в своей книге «Талант ни при чем!», «одна из ключевых характеристик, выявленных в результате исследования, заключалась в том, что эти компании ценили у своих менеджеров «опыт работы в своей области» – то есть обширные знания в области деятельности компании. После этого Иммельт указывал «глубокий опыт в данной области» как необходимое условие продвижения в General Electric».
Эти выводы не просто заняли центральное место в современной бизнес-стратегии, а составили основу искусственного интеллекта. В 1957 году два специалиста по компьютерам разработали программу под названием «Универсальный решатель задач», которая представляла собой алгоритм для решения любых задач. Никакими конкретными знаниями она не обладала, но у нее имелся «общий решающий движок» (фактически набор абстрактных процедур логического вывода), который, по мнению авторов, мог решить практически любую задачу.
Но вскоре выяснилось, что вычисления без знаний – даже самые изощренные – ни на что не способны. Вот как сформулировали это Брюс Бьюкенен, Рэндалл Дэвис и Эдвард Фейгенбаум, три ведущих специалиста по искусственному интеллекту: «Самый важный компонент любой системы искусственного интеллекта – это знание. Программы, владеющие общими стратегиями выбора – некоторые из них даже не чужды математической логики, – но слабо обученные конкретному знанию в предметной области, практически не способны справляться с каким бы то ни было заданием».