Мэтью Сайед - Принцип «черного ящика»

Испытание на прочность и обучение на ошибках идут на пользу не только системам, но и отдельным организациям. Так, немало передовых компаний мира рассматривают разработку стратегии сквозь призму основных уроков эволюционной теории. Впрочем, опыт биологов Unilever, искавших ответ вслепую, используют немногие – искать таким способом решение сложной проблемы слишком долго.

Вместо этого компании проводят серию тщательно продуманных испытаний, проверяют свои допущения и используют извлеченные

уроки для разработки стратегии. Речь о смешении подхода «сверху вниз» (как у математиков) с подходом «снизу вверх» (как у биологов): уже имеющееся знание сочетается со знанием, которое компании получают, обнаруживая слабые места в прежних концепциях. Требуется мужество для того, чтобы иметь убеждения, и смирение, чтобы сразу тестировать их на прочность и быстро адаптироваться к ситуации.

Отголоски этих идей можно наблюдать в процессе изменения технологий. Принято считать, что развитие технологии происходит сверху вниз. Ученые проводят исследование общего плана, из которого рождается научная теория, впоследствии она используется более практичными людьми для создания механизмов, устройств и прочих технологий.

Эту модель, иногда называемую линейной, можно представить в виде простой схемы: Исследования и теория → Технология → Практическое приложение.

Например, традиционно считается, что промышленная революция во многом вдохновлялась произошедшей до нее научной революцией: идеи Бойля, Гука и Локка воплотились в конечном счете в механизмы, которые изменили мир.

Проблема линейной модели в том, что почти во всех сферах человеческой деятельности она очень сильно принижает роль испытаний «снизу вверх», при котором практика влияет на теорию, и обучения того типа, которое практиковали биологи Unilever. Теренс Кили, ученый-практик, в книге «Экономические законы научного исследования» (The Economic Laws of Scientific Research) развенчивает традиционное описание промышленной революции:

В 1733 г. Джон Кей изобрел самолетный челнок, который механизировал ткачество, а в 1770 г. Джеймс Харгривс сконструировал «Дженни», первую прядильную машину периодического действия, которая механизировала прядение. Эти нововведения в текстильной технологии вкупе с изобретениями Уайатта и Пауля (прядильная машина, 1758) и Аркрайта (прядильная машина с водяным двигателем, 1769) предвосхитили индустриальную революцию, однако с наукой у них не имелось ничего общего: это

были эмпирические достижения, основанные на методе проб и ошибок и экспериментах умелых специалистов, пытавшихся увеличить производительность труда, а значит, и прибыль своих фабрик [155].

Обратите внимание на последнее предложение: все эти изменившие мир механизмы, как и распылитель Unilever, разработаны методом проб и ошибок. Дилетанты и ремесленники, люди практического ума, решавшие практические проблемы, разрабатывали конструкцию этих машин, экспериментируя, ошибаясь и учась на своих ошибках. Они не до конца понимали теорию, которая лежала в основе их изобретений. Они не смогли бы рассказать о них на языке науки. Однако им, как и биологам Unilever, это было попросту не нужно [33] Тут можно провести аналогию и со спортом. Первоклассный футболист может пробить штрафной с тридцати метров и отправить мяч в верхний угол ворот. Для того чтобы это сделать, ему нужно решить дифференциальные уравнения и различные задачи из области аэродинамики. Однако он не решает математических уравнений. Его знание практично, он решает проблемы опосредованно. Откуда берется такое знание? Опять же, оно базируется на пробах и ошибках (то есть практике). Футболист бил по мячу несколько тысяч часов и, изменяя и улучшая технику удара, постепенно уменьшал расстояние между местом, куда попадал мяч, и своей целью. .

Здесь схема, отражающая причинно-следственные связи в инновациях, может дать сбой. Возьмем первый паровой двигатель для водяного насоса. Его сконструировал Томас Ньюкомен, не слишком грамотный провинциальный баптистский проповедник и торговец скобяными изделиями. Впоследствии этот двигатель был усовершенствован Джеймсом Уаттом. Оба изобретателя основывались на интуиции и практике. Но успешно работающий двигатель ставил важный вопрос: почему он все-таки работает (вопреки всем известным тогда законам физики)? Эта проблема вдохновила французского физика Николя Леонара Сади Карно, и он сформулировал законы термодинамики. Метод проб и ошибок породил технологию, которая породила теорию. Линейная модель наоборот.

В прекрасной книге «Антихрупкость» Нассим Николас Талеб показывает, что линейная модель неверна (или по меньшей мере вводит нас в заблуждение), чему есть множество примеров – начиная с кибернетики и деривативов (производных финансовых инструментов) и заканчивая медициной и созданием реактивного двигателя. Во всех этих случаях, как показывает история, новшества возникали в результате действий, аналогичных действиям биологов компании Unilever, а затем они оформлялись в эмпирически полученные и практически применимые технологии. Зачастую проблемы были слишком сложны, чтобы их можно было решить на уровне теории или чертежа или на семинаре в аудитории университета. Такие проблемы решались людьми, которые ошибались, учились на своих ошибках и ошибались вновь.

Особенно интересно в этом плане посмотреть на архитектуру: широко распространено убеждение, будто древние сооружения вроде соборов с их необычайными формами и деталями создавались благодаря формальной геометрии Евклида. Как еще могли древние возвести эти величественные здания? На самом деле геометрия не играла тут почти никакой роли. Как показывает Талеб, почти однозначно можно сказать, что, наоборот, практическая мудрость древних зодчих вдохновила Евклида на сочинение «Начал», чтобы формализовать то, что уже было известно строителям.

«Взгляните на трактат Витрувия „Об архитектуре”, библию архитекторов, написанную через триста лет после евклидовских „Начал”, – пишет Талеб. – В этом трактате почти нет опоры на геометрию и Евклид, само собой, не упоминается. По большей части Витрувий пишет об эвристике, о том типе знания, которое архитектор передает своим ученикам… При этом строители как-то рассчитывали сопротивление материала, которое мы сегодня рассчитываем при помощи уравнений, и старинные здания по большей части стоят до сих пор» [156].

Эти примеры вовсе не доказывают, что теоретические знания бесполезны. Как раз наоборот. Теоретическое обоснование важно даже для чистых практиков, решающих деловые задачи. Очень часто бывает так, что новые теории приводят к важнейшим технологическим прорывам (скажем, атомная бомба – это следствие появления теории относительности).