Джона Лерер - Как мы принимаем решения

Это не означает, что можно бездумно полагаться на эти клеточные эмоции. Дофаминовые нейроны должны все время учиться и переучиваться, иначе точность их предсказаний будет снижаться. Чтобы иметь возможность доверять своим эмоциям, мы должны постоянно проявлять бдительность, ведь разумная интуиция является результатом сознательных упражнений. Сказанное Сервантесом о пословицах — «Эти короткие фразы порождены долгим опытом» — также применимо и к клеткам мозга, но только если мы их ими правильно пользуемся.

Возьмем, к примеру, Билла Роберти. Он один из немногих людей в мире, которым удалось стать экспертами мирового класса сразу в трех различных играх (для сравнения представьте себе, что, скажем, Бо Джексон начал бы выступать одновременно в Национальной баскетбольной, Национальной футбольной и высшей бейсбольной лигах…). Роберти — гроссмейстер и бывший чемпион США по быстрым шахматам. Он очень уважаемый эксперт по покеру и автор нескольких популярных книг по Техасскому холдему. Однако наибольшую известность Роберти получил благодаря игре в нарды. Он дважды выигрывал мировой чемпионат по нардам (кроме него это удалось всего одному человеку) и регулярно попадает в топ-10 игроков в мире. В начале 1990-х годов, когда Джеральд Тезауро искал эксперта в этой игре для состязания с TD-Gammon , он выбрал Роберти. «Он хотел, чтобы его компьютер учился у лучшего, — говорит Роберти, — а я и был лучшим».

Сейчас Роберти немного за шестьдесят, у него копна седеющих волос, глаза с тяжелыми веками и очки с толстыми стеклами. Он смог превратить свое детское увлечение шахматами в прибыльную работу. Когда Роберти говорит об играх, в его голосе все еще звучит мальчишеский энтузиазм человека, который до конца не верит в то, что может зарабатывать себе на жизнь, играя. «В первый раз, когда я играл против TD-Gammon , я был под сильным впечатлением, — говорит он. — Он заметно превосходил все остальные компьютерные программы, с которыми я сталкивался. Но я чувствовал, что все равно играю лучше. Однако на следующий год все изменилось. Теперь компьютер стал грозным противником. Он научился играть, играя со мной».

Компьютерная программа достигла мастерства в нардах, изучив собственные ошибки в предсказаниях. Совершив несколько миллионов ошибок, TD-Gammon сравнялся с Deep Blue , способным бросить вызов лучшим противникам среди людей. Однако все эти потрясающие машины имеют одно строгое ограничение: каждый может овладеть лишь одной игрой. TD-Gammon не может играть в шахматы, a Deep Blue — в нарды. И пока ни один компьютер не смог добиться совершенства в покере.

Как же Роберти удалось так хорошо освоить настолько разные игры? На первый взгляд кажется, что шахматы, нарды и покер опираются на совершенно разные когнитивные навыки. Именно поэтому большинство чемпионов по нардам обычно играют только в эту игру, большинство гроссмейстеров не интересуются карточными играми, а большинство игроков в покер не могут отличить латвийский гамбит от французской защиты. И тем не менее Роберти смог преуспеть во всех трех областях. По его словам, его успех объясняется просто. «Я умею учиться, — говорит он. — Я знаю, как сделать себя лучше».

В начале 1970-х годов, когда Роберти был всего лишь шахматным вундеркиндом и зарабатывал на жизнь, выигрывая чемпионаты по быстрым шахматам, он познакомился с нардами. «Я сразу же влюбился в эту игру, — вспоминает он. — Кроме того, на ней можно было заработать больше, чем на быстрых шахматах». Роберти купил книгу по стратегии игры в нарды, запомнил несколько начальных ходов и начал играть. А потом снова играть. И снова. «Нужно стать одержимым, — говорит он. — Необходимо достичь такого состояния, когда игра начинает тебе сниться».

После нескольких лет напряженных тренировок Роберти превратился в одного из лучших игроков в нарды в мире. «Я понял, что начал хорошо играть, когда по одному взгляду на доску уже мог понять, что должен сделать, — говорит Роберти. — Игра начала обретать для меня эстетический смысл. Мои решения все больше зависели от того, как все выглядит: стоило мне только подумать о том или ином ходе, как я уже знал, улучшит он мое положение или ухудшит. Знаете, как искусствоведы смотрят на картину и просто знают, хорошая ли это работа? У меня было точно так же, только моей картиной была доска для игры в нарды».

Но Роберти стал чемпионом мира не просто потому, что много играл в нарды. «Дело не в количестве тренировок, а в их качестве », — говорит он. По его словам, самый эффективный способ улучшить свою игру — сосредоточиться на своих ошибках. Другими словами, нужно сознательно обдумывать ошибки, усвоенные вашими дофаминовыми нейронами. После каждого шахматного матча, партии в покер или нарды Роберти тщательно разбирает произошедшее. Каждое решение оценивается и анализируется. Должен ли он был пойти ферзем раньше? Стоило ли блефовать с парой семерок? Что если бы он раньше собрал все шашки в доме? Даже когда Роберти выигрывает — а выигрывает он практически всегда, — он настойчиво ищет у себя ошибки, анализируя те решения, которые могли быть чуть-чуть лучше. Он знает, что самокритика — ключ к самосовершенствованию, а негативный отзыв — самый лучший. «Это то, чему я научился у TD-Gammon , — говорит Роберти. — Этот компьютер только и делал, что оценивал мои ошибки. И все. При этом он играл так же хорошо, как и я».

Физик Нильс Бор однажды описал эксперта как «человека, который совершил все ошибки, которые только можно сделать в очень узкой области». С точки зрения мозга Бор был абсолютно прав. Мастерство — это мудрость, возникшая из ошибки на клеточном уровне. Ошибки не должны расхолаживать. Наоборот, их нужно выявлять и внимательно исследовать.

Кэрол Двек, психолог из Стэнфорда, несколько десятилетий доказывала, что одной из важнейших составляющих успешного обучения является способность учиться на ошибках. Та стратегия, которую Роберти использует, чтобы добиться успеха в играх, также является важнейшим инструментом научения. К сожалению, детей часто учат прямо противоположному. Вместо того чтобы хвалить детей за то, что они стараются, учителя обычно хвалят их за врожденные умственные способности (за то, что они умные). Двек показала, что такой тип поощрения на самом деле приводит к обратным результатам, так как ученики начинают считать ошибки признаком глупости, а не кубиками, из которых строится знание. Результат прискорбен: такие дети никогда не научатся учиться.

Самое знаменитое исследование Двек охватывало двенадцать школ Нью-Йорка, и в нем приняли участие более четырехсот пятиклассников. По очереди детей вызывали из класса и давали им относительно простой тест, состоявший из невербальных головоломок. После того как ребенок заканчивал тест, исследователи называли ему или ей набранный балл, сопровождая это одной фразой похвалы. Половину детей хвалили за их интеллект. «Ты, должно быть, в этом разбираешься», — говорил исследователь. Остальных хвалили за усилия: «Ты, наверное, очень старался».