Хеннинг Бекк - Ошибаться полезно [Почему несовершенство мозга является нашим преимуществом] [litres]

Мы чрезвычайно быстро разбираемся в категориях и практически моментально усваиваем связь между словами, предметами и действиями. Не верите? Вам по-прежнему кажется, что успех в учебе достигается только посредством множества повторений и упражнений? Попробую доказать обратное: сколько времени вам понадобилось, чтобы понять значение совершенно нового и искусственно придуманного слова «селфи»? Пожалуй, достаточно было один раз увидеть, как четверо молодых людей фотографируют себя смартфоном. А как быстро вы поняли смысл никому не известного раньше слова «Брекзит»? Видимо, тоже с первого раза. Понимание приходит сразу же. Более того, если вы поняли слово, то можете не просто воспроизводить его, но и образовывать на его основе что-то новое. Если «Брекзит» означает выход Британии из Евросоюза, то что могут означать слова «Фракзит» или «Грекзит»? Никаких проблем. Вы понимаете их моментально, потому что усвоили мыслительную модель, лежащую в их основе. Это позволяет вам и самим создавать нечто совершенно новое, не встречавшееся раньше!

Это к вопросу о многократном повторении и интенсивном обучении. Нет никакого искусства в том, чтобы выучить наизусть несколько слов. А вот понять их – это совершенно другое дело. Компьютеры и в будущем будут быстрее нас распознавать изображения и объекты, но никогда не смогут их понять. Для обучения компьютеры используют довольно простые алгоритмы анализа колоссальных массивов данных. Мы же идем противоположным путем: накапливаем намного меньше данных, но зато располагаем значительно более многочисленными возможностями их обработки. Чтобы что-то знать, не обязательно располагать большим объемом информации. Надо просто уметь распоряжаться ею.

Глубокое обучение – это хорошо, но глубокое понимание лучше. Компьютеры не понимают того, что они распознают. Об этом свидетельствует один интересный эксперимент, проведенный в 2015 году, в ходе которого исследовались самообучающиеся нейронные сети. Ученые решили выяснить, как должно выглядеть изображение малиновки, чтобы компьютерная программа распознала его со стопроцентной уверенностью и дала ответ: «Это птица малиновка». Те, кто ожидал идеальной фотографии малиновки, были разочарованы. Выбор компьютера пал на размытое изображение, состоявшее из непонятных цветовых пятен. Ни один человек не смог бы опознать в нем малиновку. А вот компьютер смог, потому что для него малиновка – это лишь графический символ и он не понимает, что речь идет о живом существе. Если ему сообщить, что Брекзит – это выход Великобритании из ЕС, он никогда самостоятельно не додумается, что Швекзит будет означать прощание со Швецией.

Такое поразительно быстрое обучение, а точнее говоря, понимание сути вещей, возможно лишь в том случае, когда новые факты и сведения усваиваются не сами по себе, а во взаимосвязи с уже известными категориями. Мы относим к ним какие-то предметы и явления и таким путем приходим к их пониманию. Компьютеры делают нечто противоположное: накапливают огромное количество данных, но при этом остаются такими же тупыми, как и тридцать лет назад. Правда, их тупость в последнее время стала намного быстрее. Ведь они не тратят время на размышления и не делают перерывов в работе. Они всегда трудятся в полную силу (пока подключены к источнику энергии). Но ведь если вы тоже будете работать без пауз, то и у вас не будет времени, чтобы на основе информации создать новое знание и использовать его. Для выработки концепций нам обязательно нужно время (например, сон), когда отсутствуют внешние раздражители. И нам это прекрасно удается, потому что мы не завалены доверху фактами и данными, а позволяем себе перерывы в работе. На первый взгляд этот подход неэффективен и воспринимается как слабое место, но на самом деле ему свойственна предельная эффективность. Он позволяет нам понять мир, вместо того чтобы заучивать его наизусть.

Таким образом, не надо воспринимать мозг как информационную машину, потому что важнейшие процессы обучения, которые ожидают нас в будущем, потребуют не безошибочной памяти (которой, как вы узнаете из следующей главы, не существует), а умения быстро приспосабливаться к новой обстановке. Если мы начнем конкурировать с компьютерами и с помощью какого-нибудь хитрого трюка научимся запоминать больше фактов, телефонных номеров и списков товаров, которые надо купить в магазине, то проиграем. Пусть лучше эти задачи для начинающих возьмут на себя компьютерные алгоритмы.

Речь идет не о том, чтобы разрабатывать новые методики обучения для улучшения памяти. Намного важнее улучшать способности к выработке концепций и пониманию. Ведь мозг – это не диск для накопления информации, а организатор знаний. Его способности в полной мере проявляются лишь тогда, когда с ним обходятся не так примитивно, как я поступил в начале главы. Прошу прощения за это.

В данной главе вы познакомились с важнейшими компонентами совершенствования мышления, направленного на получение знаний. Стресс помогает учебе лишь в том случае, когда он носит положительный, кратковременный и внезапный характер. Воздействие длительного стресса надо сводить к минимуму, по-другому интерпретируя его. Так, например, школьники, которые знают, что такое стресс, демонстрируют лучшие стратегии борьбы с ним и не впадают в ступор от любой неожиданности.

Когда мы учимся лучше всего? Когда делаем это с энтузиазмом. Факты не имеют значения, когда нас заражают чувства, особенно положительные. Учителя, преподаватели и руководители должны передавать эти чувства своим подопечным в школе, университете, на рабочих местах. Это намного важнее, чем голые факты. Мои лучшие учителя (в частности, учитель химии, о котором я уже упоминал) не устраивали компьютерных презентаций с помощью PowerPoint, но были по-настоящему увлечены своим предметом. А если учитель со страстью в глазах рассказывает о цикле лимонной кислоты, значит, в этом есть что-то интересное. Поэтому я поступил на факультет биохимии. Не потому, что фактические данные показались мне такими уж привлекательными (это пришло позже), а потому, что меня заразил энтузиазм учителя. Знания, преподнесенные в эмоциональной обертке, не забываются, так как это тоже одна из форм положительного стресса.

Заучивать факты тоже бывает полезно, но лучше понимать их. А для этого необходим контекст. Даже маленькие дети чрезвычайно быстро начинают понимать окружающий мир, если им на конкретных примерах показывать, для чего служит та или иная вещь. Не надо накачивать их фактической информацией. Достаточно дать им возможность самостоятельно дойти до смысла через взаимосвязи. Если вы хотите, чтобы школьники заучили какие-то слова, их можно записать в столбик. А можно позволить детям самим сочинять истории, в которых встречаются новые слова. Я забыл все слова, которые попадались мне в жизни в виде различных списков. Но некоторые из них я услышал всего один раз и тут же употребил в речи, после чего они стали частью моего лексикона. Не надо только поддаваться искушению вступить в соперничество с искусственным интеллектом. Что касается скорости, точности и эффективности, мы окажемся в проигрыше. Намного важнее помнить о своей человеческой слабости, то есть, пардон, силе. Надо с радостью воспринимать новые знания, даже если они на первый взгляд бесполезны, и при этом делать паузы. Конечно, уже в школе необходимо заниматься информатикой и осваивать современные гаджеты, потому что без них в наше время не обойтись. Но нельзя подстраивать свое мышление под компьютерные алгоритмы. Естественные науки, иностранные языки, философия – все эти элементы общего образования помогают нам формировать концепции и осмысливать взаимосвязи. Каждый раз по дороге в свой институт во Франкфурте я прохожу мимо старого здания оперного театра. Над его входом написано: ИСТИНА, КРАСОТА, ДОБРО. Этот античный идеал, который стал девизом веймарского классицизма Шиллера, содержит 26 байт информации, и его можно выучить наизусть. Но тогда он ничего не будет значить. А можно один раз пройти мимо театра и понять, что означают эти слова. И тогда они обретут смысл.