Сборник - Эта книга сделает вас умнее. Новые научные концепции эффективности мышления

Образование является важным фактором, определяющим наш доход, – одним из самых важных, но все же не таким важным, как думают многие. Если у всех будет одинаковое образование, разница в доходах сократится менее чем на 10 %. Сосредоточиваясь на факторе образования, вы пренебрегаете множеством других факторов. Люди с одинаковым образованием могут иметь огромную разницу в доходах.

Доход является важным определяющим фактором и для уровня удовлетворенности жизнью, но гораздо менее важным, чем думают многие. Если доход у всех будет одинаков, разница в удовлетворенности жизнью уменьшится менее чем на 5 %.

Для уровня счастья доход еще менее важен. Выигрыш в лотерею – это счастливое событие, но радость от него длится недолго. В среднем у людей с высоким доходом настроение лучше, чем у людей с низким доходом, но эта разница примерно в три раза меньше, чем многие ожидают. Когда вы думаете о богатых и бедных, ваши мысли неизбежно фокусируются на обстоятельствах, при которых доход действительно очень важен. Но счастье намного сильнее зависит от других вещей.

Люди, у которых парализованы ноги, часто чувствуют себя несчастными, но не всегда, потому что большую часть времени они думают не о своей болезни, а о чем-то другом. Когда мы думаем, что значит быть парализованным или слепым, что такое победить в лотерее или жить в Калифорнии, мы в каждом случае фокусируем внимание лишь на самых заметных аспектах этих ситуаций. Ошибка в распределении внимания на мысли об условиях жизни, а не на реальную жизнь и становится причиной возникновения фокусирующей иллюзии.

Этот факт прекрасно умеют эксплуатировать маркетологи. Если убедить людей, что они «должны иметь» какую-то вещь, эти люди начнут сильно преувеличивать степень, в которой эта вещь сможет изменить их жизнь. Для некоторых товаров фокусирующая иллюзия проявляется сильнее, чем для других; это зависит от того, как долго товар способен оставаться привлекательным. Например, кожаный салон автомобиля способен вызывать гораздо более сильную фокусирующую иллюзию, чем аудиокнига.

Политики почти так же хорошо, как маркетологи, умеют заставить людей преувеличивать важность проблем, на которых сосредоточено их внимание. Людей можно заставить думать, будто школьная форма значительно улучшает качество школьного образования или что реформа здравоохранения окажет огромное влияние на качество жизни в США – причем как положительное, так и отрицательное. Реформа здравоохранения, безусловно, окажет какое-то влияние, но оно будет намного более слабым, чем вам кажется, когда вы фокусируетесь на этом вопросе.

КАРЛО РОВЕЛЛИ

Физик, Центр теоретической физики (Марсель, Франция), автор книги The First Scientist: Anaximander and His Legacy («Первый ученый: Анаксимандр и его наследие»)

Существует расхожее понятие, которое приносит много вреда: понятие «научно доказанного». Это почти оксюморон. В саму основу науки заложена открытость для сомнений. Именно потому, что мы подвергаем сомнению все – даже наши собственные предположения, – мы всегда готовы воспринять новые знания. Хороший ученый никогда не бывает абсолютно «уверен». Большего доверия заслуживает вывод с оттенком неуверенности, потому что хороший ученый всегда готов изменить свою точку зрения, рассмотрев новые факты или аргументы. Таким образом, уверенность не только бесполезна, она вредна, если для нас важна надежность выводов.

Недооценка неуверенности – именно это причина множества глупостей, которые совершило наше общество. Так ли мы уверены, что Земля продолжит нагреваться, если ничего не предпринимать? Уверены ли мы в деталях современной теории эволюции? Уверены ли, что современная медицина всегда эффективнее традиционных альтернатив? Нет, мы не уверены ни в чем из перечисленного. Но если мы перескакиваем от этой неуверенности к заключению, что о глобальном потеплении можно вообще не беспокоиться, что эволюции не существует (и мир был сотворен шесть тысяч лет назад) или что традиционная медицина всегда эффективнее современной, мы просто глупцы. Несмотря на это, многие люди делают подобные выводы, потому что отсутствие уверенности воспринимается ими как признак слабости – в то время как на самом деле это главный источник наших знаний.

Любое знание, даже самое твердое, допускает сомнение: я абсолютно уверен в том, как меня зовут… но что, если я только что ударился головой и мои мысли на мгновение пришли в беспорядок? Знание по природе своей имеет вероятностный характер, и этот факт подчеркивают некоторые направления философского прагматизма. Если мы будем лучше понимать, что такое «вероятность», а также осознаем, что нам не нужны (и мы никогда их не получим) «научно доказанные» факты; что для принятия решений нам вполне достаточно разумного уровня вероятности, наш интеллектуальный инструментарий значительно улучшится.

ЛОУРЕНС КРАУСС

Физик, профессор-основатель и руководитель проекта Origins Университета штата Аризоны, автор книги Quantum Man: Richard Feynman's Life in Science («Квантовый человек: научная жизнь Ричарда Фейнмана»)

Понятие неопределенности – это концепция, которую понимают в науке, наверное, хуже всего. На разговорном уровне неопределенность ассоциируется с чем-то плохим, подразумевает недостаток твердости и невозможность предсказать что-либо. Например, неточность расчетов, касающихся глобального потепления, часто служит аргументом в пользу того, что в настоящее время лучше ничего не предпринимать.

Но на самом деле неопределенность – основа научного успеха. Возможность измерить неопределенность и включить этот расчет в модель делает науку количественной, а не качественной. Никакие числа, измерения или наблюдения в науке не бывают точными. Если приведены числа и не указана погрешность измерения, это означает, что они бессмысленны.

Общественности сложно понять важность неопределенности – отчасти потому, что значение последней относительно. Например, возьмем расстояние от Земли до Солнца: оно составляет 1,49597x10 11км, как это показывают измерения в определенное время года. Кажется, что это довольно точно; в конце концов, раз я указываю шестиразрядное число, значит, знаю расстояние с точностью до одной миллионной или где-то так. Но если цифра в следующем разряде точно неизвестна, то погрешность в оценке получится больше, чем расстояние от Нью-Йорка до Чикаго!

Следовательно, считать ли приведенное значение точным, зависит от того, что я собираюсь с ним делать. Если меня всего лишь интересует, во сколько завтра встанет солнце, число, приведенное здесь, вполне подойдет. Но если я хочу запустить спутник на солнечную орбиту, мне потребуется узнать расстояние поточнее.