Тайлер Коуэн - Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации

Исследовательская литература более широкого характера указывает на возможность прогресса интеллекта населения в целом, а не только интеллекта шахматистов. Средний показатель коэффициента интеллекта населения возрастает каждые десять лет примерно на три балла — феномен известный как «эффект Флинна». Конечно, неизвестно, у скольких именно людей уровень общего интеллекта со временем увеличился, и насколько хорошо им стали даваться тесты. Ну и что из того? Подготовка к прохождению тестов является еще одной формой когнитивного развития. (Большинство исследователей в данной области действительно считают, что реальный уровень интеллекта в определенной степени повышается.)

Еще одним свидетельством является быстрый прогресс шахматисток. Бобби Фишер как-то пошутил, что готов дать фору в коня (серьезный гандикап, подразумевающий начало игры без одного из коней) любой женщине в мире. Хотя он ни разу этого своего высокомерного обещания и не исполнил, до недавних пор число женщин среди ведущих игроков мира оставалось непомерно мизерным. Но затем совершенно неожиданно что-то изменилось и мастерство шахматисток резко возросло. Юдит Полгар довольно продолжительное время входила в первую мировую десятку шахматистов, и каждый гроссмейстер-мужчина опасается ее агрессивной игровой тактики. На протяжении длительного времени уровень мастерства шахматисток подтягивается к уровню мужских шахмат, а участие женщин в шахматных турнирах переживает бум, включая профессиональные турниры. Особенно много хороших шахматисток выросло в Китае и Индии. Люди способны учиться и развивать в себе способности, которые долгое время считались недоступными им.

Самое интересное здесь то, что у этого прогресса шахматисток нет непосредственной причины. Конечно, успешная борьба с дискриминацией женщин ведется в мире уже не одно десятилетие. В шахматной же вселенной в какой-то момент было достаточное число женщин, способных служить примером для подражания, и достаточное число турниров для шахматисток, чтобы поддержать интерес женщин к игре на профессиональном уровне. Несколько десятилетий назад шахматы были той областью, где преимущество мужчин признавалось неоспоримым даже самыми рьяными сторонниками равенства полов. Общим бытовавшим мнением было: «Женщины просто не умеют играть в шахматы». Единственная видимая причина роста мастерства шахматисток — это то, что шахматами стало заниматься больше женщин.

Кен Риган как-то попытался выяснить, насколько глубокой игрой может быть партия в шахматы. Его заинтересовал матч Грищук — Крамник — хорошо известная игра, состоявшаяся в рамках престижного турнира в Мехико. С помощью шахматных «движков» Кен попытался понять, действительно ли в конце матча Грищук находился в выигрышной позиции. Он уделил этой проблеме почти год и проиграл на домашнем компьютере более десяти триллионов комбинаций (его детям по-прежнему велено быть предельно осторожными, когда они пользуются этим компьютером). Результаты анализа заняли примерно пятьсот страниц текста. Каков же результат? Положение фигур на доске было необыкновенно интересным и неустойчивым, и Крамник мог бы добиться ничьей, если бы показал свою лучшую игру. С помощью программы Fritz (по мнению Кена — лучшая программа для анализа концовки партий) Риган смог сгенерировать идеальную интерпретацию положения фигур. Но важно здесь то, что одна только эта — предположительно интересная — позиция в игре потребовала проведения анализа столь глубокого уровня.

С когнитивной точки зрения столь неожиданная глубина анализа вызывает тревогу. Она показывает, что мы, люди,—даже в мгновения высшего проявления нашего интеллекта и в самых серьезных соревнованиях — предпочитаем все чрезмерно упрощать. Мы злоупотребляем сведением решений к логике. Мы любим стандартные ответы и изо всех сил пытаемся избежать хаоса в мыслях. Даже если вы считаете, что эти недостатки свойственны далеко не всем, они, судя по всему, свойственны представителям человеческого рода с самыми высокими умственными и аналитическими способностями, в особенности отличным шахматистам.

Каким образом все эти выводы применимы к принимаемым нами решениям, особенно связанным с нашей трудовой деятельностью?

1. Сильные и слабые стороны человека на удивление типичны и предсказуемы.

2. Не доверяйте стройным, логически выстроенным теориям.

3. Отказаться от своих шаблонов мышления труднее, чем может показаться.

4. Наслаждайтесь беспорядочностью.

5. Мы в состоянии учиться.

Наши когнитивные изъяны, выявленные с помощью шахматных программ,— это не всегда те же когнитивные изъяны, что выявляются в рамках поведенческой экономики. Во-первых, как уже было сказано ранее, поведенческая экономика не всегда в состоянии предугадать наше рациональное поведение. Во-вторых, специалисты, занимающиеся вопросами поведенческой экономики, сами страдают от многих из тех недостатков, что были свойственны гроссмейстерам докомпьютерной эпохи. Они стремятся к построению поведенческих теорий, которые излишне стройны, сверх меры упрощены или чрезмерно опираются на логику — подобно абстрактным выкладкам математической теории решений. Несмотря на весь их вклад в научную мысль, манипуляторы чужих решений иногда сами являются проблемой, а не частью решения.

Если вы проверите свою способность производить математические исчисления, сверяя правильность результатов с расчетами компьютера, и продолжите тренироваться в течение нескольких лет, то обнаружите, что ваша способность к математическим исчислениям развивается, а сами вы теперь в состоянии преодолевать свою природную предрасположенность полагаться на логику. Мы, люди, действительно учимся у новых технологий, и это — отчетливый, вселяющий надежду показатель.

Нынешний чемпион мира по шахматам Виши Ананд как-то заметил: «Мы чувствуем влияние компьютера в каждом принимаемом нами решении». Гарри Каспаров же сказал следующее: «Теперь каждый смотрит на игру глазами компьютера».

Это и пугает и воодушевляет одновременно. Человеческая логика все в большей и в большей степени осознает свою ограниченность.

Одна из главных проблем, стоящих перед новой системой труда, заключается в преодолении условий, способствующих (относительно) неспешной работе с машинным интеллектом. В прошлом году мне довелось звонить в обслуживающую компанию кабельного телевидения, Cox, чтобы они починили упавший во время недавнего шторма и готовый вот-вот разорваться провод. Вы, возможно, знаете, как это делалось раньше. Вы звоните по определенному номеру. Вам отвечают. Вы объясняете, что вам нужно. Вам либо дают необходимые разъяснения, либо переключают на другого специалиста. Сегодня вам предлагается голосовое меню, а зачастую — даже несколько. Сначала у меня поинтересовались, какая именно услуга мне нужна. Чтобы преодолеть эту цепь меню, необходимо каждый раз указывать свой выбор нажатием тех или иных кнопок телефона. Пока машина продолжает говорить, вы то и дело отвлекаетесь на экран компьютера и уже не помните, какую именно кнопку надо нажать, и вам приходится выслушивать перечень определенного меню еще раз, а то и вовсе — всех меню.