Универсалы. Как талантливые дилетанты становятся победителями по жизни
Шрифт:
После успешного прохождения Сюзан первого испытания National Geographic TV решил прогнать грузовик в обратном направлении, чтобы показать другую сторону, на которой была изображена доска с хаотично расставленными фигурами. Несмотря на то что фигур было гораздо меньше, Сюзан почти не удалось воссоздать их расстановку. Этот тест воспроизводил эксперимент 1973 года, в ходе которого два психолога Университета Карнеги-Меллона, Уильям Дж. Чейз и будущий нобелевский лауреат Герберт А. Саймон, повторили упражнение Де Гроота, но добавили один штрих от себя. На этот раз игрокам достались доски с такой комбинацией, которая попросту невозможна в реальной игре. И тут внезапно результаты экспертов совпали с показателями игроков более низких уровней. Оказалось, у гроссмейстеров нет фотографической памяти. В результате регулярного изучения игровых комбинаций они освоили то, что Чейз и Саймон назвали «разбивкой на группы». Вместо того чтобы пытаться запомнить расположение каждой отдельной пешки, слона или ладьи, мозг элитных игроков разбивал массу
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».
8
Около половины савантов имеют диагноз аутизма, а многие – и инвалидность, но не все.
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.
9
Викторина, аналог «Своей игры» (прим. пер.).