Джона Лерер - Как мы принимаем решения
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».
Затем ученикам позволяли выбрать один из двух последующих тестов. Первый описывался как более сложный набор головоломок, но детям говорили, что, попытавшись его пройти, они многому научатся. Другим вариантом был простой тест, подобный тому, что они только что прошли.
Когда Двек создавала этот эксперимент, она ожидала, что разные формы похвалы будут иметь сравнительно незначительный эффект. В конце концов, это была всего лишь одна фраза. Но скоро стало ясно: то, как именно похвалили пятиклассника, сильно влияет на то, какой тест он выберет дальше. Из группы детей, которых хвалили за усилия, 90 % выбрали более сложный набор головоломок. А те дети, которых хвалили за интеллект, в основном выбрали более простой тест. «Когда мы хвалим детей за их интеллект, — писала Двек, — мы предлагаем им что-то вроде игры «притворяйся умным и не рискуй, чтобы не ошибиться».
Следующий набор экспериментов, проведенных Двек, показал, как боязнь ошибиться препятствует обучению. Она предложила тем же самым пятиклассникам еще один тест. Он был крайне сложен (изначально он предназначался для восьмиклассников), но Двек хотела посмотреть, как дети будут реагировать на стоящую перед ними трудную задачу. Ученики, которых хвалили за усилия в первоначальном тесте, очень старались решить предложенные задачи. «Они очень увлеклись, — рассказывает Двек. — Многие из них сами говорили: «Этот тест мне понравился больше всего». А дети, которых изначально хвалили за интеллект, быстро опускали руки. Неизбежные ошибки они воспринимали как знак судьбы, как свидетельство того, что, возможно, на самом деле они вовсе не умны. Пройдя этот сложный тест, две группы учеников должны были выбрать: посмотреть на результаты теста тех детей, кто справился хуже, чем они, или посмотреть результаты тех, у кого получилось лучше. Ученики, которых хвалили за интеллект, практически всегда предпочитали улучшить свою самооценку, сравнив себя с теми, кто справился с тестом хуже. Тех же, кого хвалили за усилия, напротив, больше интересовали тесты с более высокими результатами. Они хотели понять свои ошибки, научиться на них и выяснить, как сделать лучше.
На последнем этапе эксперимента детям дали тест такого же уровня, что и самый первый. Тем не менее ученики, которых похвалили за усилия, продемонстрировали значительное улучшение, увеличив свой средний балл на 30 %. Поскольку эти дети хотели испытать себя, даже если поначалу это могло привести к неудаче, они проходили тест гораздо лучше. Этот результат оказался еще более впечатляющим, когда его сравнили с показателями учеников, волей случая попавших в «умную» группу: их оценки упали в среднем почти на 20 %. Пережитая неудача оказалась для «умных» детей настолько удручающей, что они фактически регрессировали.
Проблема с похвалой врожденному интеллекту состоит в том, что комплимент «за ум» искажает неврологическую реальность обучения. Он побуждает детей избегать наиболее полезного вида учебы — учебы на своих ошибках. Не испытав горечи ошибки, мозг никогда не пересмотрит свои модели. Перед тем как нейроны добьются успеха, они должны неоднократно потерпеть неудачу. Этот кропотливый процесс нельзя ускорить.
И это относится не только к решающим головоломки пятиклассникам, это касается всех. Со временем легко адаптирующиеся клетки нашего мозга становятся источником знаний. Хотя мы привыкли полагать, что эксперты обременены колоссальным объемом информации и что их ум базируется на большом количестве эксплицитных знаний, в действительности эксперты очень сильно полагаются на интуицию. Когда эксперт оценивает ситуацию, он не перебирает методично все возможные варианты и не анализирует осознанно всю значимую информацию. Он не полагается на сложные электронные таблицы или длинные списки «за» и «против». Вместо этого эксперт просто полагается на эмоции, вызванные его дофаминовыми нейронами. Его прошлые ошибки предсказаний были превращены в полезное знание, позволяющее ему получить доступ к набору безошибочных эмоций, которые он даже не может объяснить.
