Дэниель Пинк - Таймхакинг. Как наука помогает нам делать всё вовремя

3. Поощряйте придуманные самостоятельно групповые ритуалы

Во всех сплоченных и слаженных группах существуют ритуалы, помогающие их участникам усилить чувство групповой принадлежности и добавить самобытности. Но не все ритуалы обладают одинаковой действенностью. Самые ценные из них идут от самих членов группы, а не придумываются или навязываются сверху. У гребцов это может быть песня, которую они поют во время тренировок. У хористов – общий сбор в кофейне перед репетицией. Как установил Робб Уиллер из Стэнфордского университета: «Общественные мероприятия на работе менее действенны в случаях, когда их инициирует руководство. Эффект значительно выше, если эти мероприятия организуются самими работниками там и тогда, когда удобно всему коллективу» {305} 305 Lily B. Clausen, “Robb Willer: What Makes People Do Good?” Insights by Stanford Business , November 16, 2015 (Электронная версия: https://www.gsb.stanford.edu/insights/robb-willer-what-makes-people-do-good .) . Сплоченность порождают естественные, а не искусственные ритуалы.

4. Попробуйте «мозаичное обучение»

В начале 1970-х гг. социальный психолог из Техасского университета Эллиот Аронсон и его аспиранты разработали методику совместного обучения, предназначенную для снижения уровня конфликтов среди школьников на расовой почве и улучшения процесса обучения, и опробовали ее в десегрегированных государственных школах города Остин. Они назвали ее «мозаичным обучением». Методика начала постепенно приживаться, а педагоги поняли, что ее можно использовать для развития групповой согласованности любых видов.

Вот как это работает.

Учитель разбивает учеников на 5 групп, представляющих собой «фрагменты мозаики». Затем материал сегодняшнего урока делится на 5 тем. Например, если класс изучает жизнь Авраама Линкольна, такими темами могут быть его детство, начало политической карьеры, вступление на президентский пост накануне Гражданской войны, подписание «Прокламации об освобождении рабов» и его убийство. Каждому ученику в группе поручается изучить одну из этих тем.

Затем дети приступают к изучению своих заданий, формируя «экспертные группы» с одноклассниками из других групп, работающими над теми же темами. (Другими словами, все ученики, которым поручена тема «Прокламация об освобождении», собираются вместе. Они обмениваются мнениями, в результате чего знания каждого по этому вопросу углубляются.) Когда тема освоена, каждый из «экспертов» возвращается в свою «мозаичную группу» и излагает материал остальным четверым ее участникам.

Главным в этой методике является структурированная взаимозависимость. У каждого из учеников есть часть целого, необходимая, чтобы увидеть картину во всей ее полноте. И успех каждого из детей зависит в равной степени и от его собственного вклада, и от вклада товарищей. Очень советую всем учителям попробовать эту методику. И даже если вы не педагог, а школа осталась далеко в прошлом, «мозаичный» подход вполне применим во многих рабочих ситуациях.

Остроумная фраза, которую я выбрал в качестве эпиграфа к этой главе, каждый раз заставляет меня рассмеяться. Классический Граучо – головокружительная игра слов, однако, увы, вполне возможно, что самый знаменитый из братьев Маркс в действительности никогда ничего подобного не произносил {306} 306 Но стопроцентной уверенности в том, что Граучо этого не говорил, тоже нет. См.: Fred R. Shapiro, The Yale Book of Quotations (New Haven, CT: Yale University Press, 2006), 498. . Но мне показалось вполне уместным ближе к концу своей книги вставить эту фразу, чтобы обсудить с читателями удивительно сложную мысль, которую она наглядно иллюстрирует.

Настоящим отцом этих строк или как минимум человеком, давшим для них генетический материал, является лингвист, математик и теоретик вычислительных машин Энтони Эттингер. Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение превратились в ультрамодный предмет широкого обсуждения и стали объектом, в исследования и разработки которого инвестируются миллиарды. Но в 1950-е гг., когда Эттингер еще только начинал преподавать в Гарвардском университете, о них знали очень немногие. Разносторонне одаренный полиглот Эттингер был в числе первопроходцев этой области знаний и стал одним из первых, кто занялся проблемой распознавания компьютерами обычной человеческой речи. А это было и остается крайне непростой задачей.

«Бытовавшие ранее представления о возможностях компьютерного перевода оказались крайне преувеличенными», – отмечал Эттингер в своей статье, опубликованной в журнале Scientific American в 1966 г. В ней ученый со сверхъестественной точностью предсказал многие будущие направления использования компьютеров в науке {307} 307 Anthony G. Oettinger, “The Uses of Computers in Science,” Scientific American 215, no.3 (1966): 161–166. . Изначальная сложность состоит в том, что вне определенного контекста многие фразы могут пониматься очень разнообразно. В качестве примера Эттингер приводит предложение «Время летит стрелой» («Time flies like an arrow»). Оно может означать, что время движется стремительно, словно летящая в небе стрела. Но, как поясняет автор, английское слово «time» («время») может пониматься и как глагол в повелительном наклонении, означающий указание измерять время. А слово «flies» («летит») – как множественное число существительного «fly» («муха»). Тогда смысл фразы кардинально меняется: она становится инструкцией исследователю насекомых, предписывающей ему достать секундомер и срочно («like an arrow») засечь скорость передвижения мух. А еще можно истолковать эту сентенцию как любовь некоей разновидности летучих насекомых – «time flies» – к неким стрелам. Эттингер писал, что программисты могут постараться заставить компьютер понимать разницу между тремя упомянутыми значениями, но в связи с этим появится новый набор проблем. Алгоритмы не сумеют распознать разницу между схожими синтаксически, но различными семантически фразами: например, «Fruit flies like a banana», которую можно перевести и как «Мухи-дрозофилы любят бананы», и как «Фрукты летят бананами», и как, на минуточку, «Плоды трудов пролетели бананом». То есть проблема эта из разряда головоломных.

Фраза про время и стрелу очень быстро стала хрестоматийным примером, которым на научных конференциях и лекциях в учебных заведениях иллюстрировали проблему сложностей машинного обучения. Как писал профессор Университета Нотр-Дам и редактор одного из первых учебников по искусственному интеллекту Фредерик Кроссон: «Слово “time” в данном случае может пониматься как существительное, как прилагательное или как глагол, причем в трех разных синтаксических интерпретациях» {308} 308 Frederick J. Crosson, Human and Artificial Intelligence (New York: Appleton-Century-Crofts, 1970), 15. . Парочка «стрела – банан» выдержала испытание временем, а позже ее изобретение почему-то стали приписывать Граучо Марксу. Правда, великий знаток цитат, библиотекарь Йельского университета Фред Шапиро, уверяет: «Нет никаких оснований считать, что это сказал действительно Граучо» {309} 309 Fred R. Shapiro, The Yale Book of Quotations (New Haven, CT: Yale University Press, 2006), 498. .