Мэтью Сайед - Принцип «черного ящика»

Главная проблема – скорость. Изменения теории сами по себе происходят благодаря механизму обратной связи, как мы и отметили в третьей главе: наука учится на ошибках. Но когда теория терпит неудачу, скажем, математики Unilever оказываются неспособными создать модель эффективного распылителя, требуется время на то, чтобы создать новую теорию, которая объясняла бы все явления в данной области. Для получения практического знания нужно просто попробовать деталь другой формы. Подстройка, доработка, обучение на практических ошибках хороши тем, что дают быстрый результат. Теоретические прорывы могут быть чудесными, но случаются крайне редко.

В итоге технический прогресс – это сложное взаимодействие между теоретическим и практическим знанием: каждое из них поддерживает другое в восходящей спирали [34] Философ Фрэнсис Бэкон описал это динамическое взаимодействие еще в XVII в. в трактате «Новый органон»: «Между тем пусть никто не ждет большого прогресса в науках, особенно в их действенной части, если естественная философия не будет доведена до отдельных наук или же если отдельные науки не будут возвращены к естественной философии». (Перевод С. Красильщикова.) . Однако мы часто не обращаем внимания на беспорядочный, повторяющийся, идущий снизу вверх аспект таких перемен – нам легче рассматривать изменения мира, так сказать, сверху вниз. Мы стараемся понять его сверху, а не постичь снизу.

Эта тенденция достаточно ярко заметна, среди прочего, в истории искусственного интеллекта. Когда в ходе знаменитого матча 1997 г. гроссмейстер Гарри Каспаров проиграл компьютеру Deep Blue, знаменитая «победа машины» вызвала к жизни настоящую бурю. Эта победа сплошь и рядом объяснялась тем, что «компьютеры умнее людей».

Между тем по-настоящему удивительным было то, что Каспаров продержался так долго. Люди способны анализировать три хода в секунду, не более. Deep Blue за то же время просчитывал 200 млн ходов. Он спроектирован так, чтобы изучать множество различных возможностей. Однако, и это самое важное, компьютер не в состоянии анализировать все потенциальные ходы из-за слишком большого количества комбинаций (шахматы характеризуются высоким уровнем сложности). Более того, хотя программа Deep Blue содержала немало шахматной премудрости, она не позволяла компьютеру учиться на собственных ошибках после каждой следующей игры.

Все это давало Каспарову скромный шанс на нелегкую победу, поскольку у гроссмейстера было кое-что, чем компьютер похвастать не мог: практическое знание, полученное методом проб и ошибок. Взглянув на расстановку фигур на доске, Каспаров благодаря большому опыту оценивал положение и сразу выбирал ход. Именно это практическое знание почти привело его к победе, несмотря на вопиющую разницу между быстро считающей машиной и медленно считающим человеком. Deep Blue выиграл со счетом 3½: 2½.

Но с тех пор искусственный интеллект развился [157]. Одна из популярных идей сегодня – это обучение на основе временных разностей (temporal difference learning, или TD-обучение). Разработчики программы TD-Gammon, умеющей играть в нарды, не стали закладывать в нее описания разных партий или возможность анализировать большое число ходов. Программа делает ход и предсказывает развитие ситуации, после чего сравнивает свои выводы с тем, как противник отреагировал на самом деле. Так программа совершенствует свои прогнозы от игры к игре.

По сути TD-Gammon работает методом проб и ошибок. Она выработала практические знания, круглыми сутками играя в нарды сама с собой. Когда она начала играть с людьми, то победила лучших игроков в мире. Программное обеспечение, позволившее машине учиться на ошибках, весьма сложно, но главное преимущество компьютера в том, что он никогда не спит и может практиковаться постоянно.

Другими словами, он может чаще терпеть неудачи.

Прежде чем перейти к тому, как применять все вышесказанное на практике и в какой форме мы можем воспроизвести эволюционный процесс в бизнесе и в частной жизни, ответим на сразу же возникающий вопрос: разве не очевидно , что мы должны проверять наши предположения, если это можно сделать с приемлемыми затратами? С чего бы бизнесменам, политикам и спортсменам поступать по-другому?

Увы, как выясняется, на пути проб и ошибок встает мощное препятствие, барьер, который не дает многим из нас использовать эволюционный процесс себе во благо. Суть этого барьера очень проста, хотя его влияние на нашу жизнь удивительно велико. Если говорить вкратце, мы устроены так, что считаем мир куда проще, чем он есть. А если мир прост, зачем беспокоиться и проводить какие-либо проверки? Если мы уже знаем ответы, потребность в сомнениях бессмысленна.

Стремление недооценивать сложность всего того, что происходит вокруг нас, – хорошо изученный аспект человеческой психологии; за ним стоит в том числе так называемое искажение нарратива (повествования). Этот термин придумал философ Нассим Николас Талеб. Искажение нарратива изучено нобелевским лауреатом Даниэлем Канеманом. Оно относится к нашей склонности придумывать истории о том, что мы видели, после события .

Вы наблюдаете искажение нарратива в действии, когда экономист в вечерних новостях объясняет, почему в течение дня рынки вели себя именно так, а не иначе. Аргументы экономиста часто кажутся безупречными. Они интуитивно понятны и изложены в удобоваримой форме. Но сразу возникает вопрос: если поведение рынков легко объяснить, почему экономист не в состоянии предсказать, какой будет ситуация на рынках завтра? Почему он всегда догоняет уходящий поезд?

Еще один пример искажения нарратива, на сей раз из области спорта. В декабре 2007 г. итальянец Фабио Капелло был назначен главным тренером английской сборной по футболу. Капелло превыше всего ставил дисциплину. Он требовал от игроков являться на собрания за пять минут до начала, заставлял их отключать мобильные телефоны и даже запретил кетчуп в столовой. Обо всех этих действиях много писали в прессе. Психологи называют это «привлечением внимания». Что до результатов, они поначалу были весьма неплохими.

Спортивные журналисты, почти как экономисты в вечерних выпусках новостей, стали писать о простой и убедительной истории успеха футбольной сборной: команда преуспевала благодаря авторитарному стилю Капелло. Наконец-то появился тренер, который готов дать нашим футболистам хорошего пинка! В кои-то веки сборную тренирует человек, призвавший этих халтурщиков к дисциплине! Один льстивый газетный заголовок гласил: «Босс!»

Однако на Кубке мира FIFA, главном футбольном чемпионате мира, Англия провалилась. Сборная еле справилась с отборочными соревнованиями и выбыла из борьбы, когда Германия разгромила ее со счетом 4: 1. В мгновение ока нарратив изменился. Капелло слишком строг! Футболистам игра больше не в радость! Итальянец обращается с нашими игроками как с детьми! Многие футбольные журналисты и не заметили, что пытаются объяснить новые факты теми же самыми причинами.