Кен Риган как-то попытался выяснить, насколько глубокой игрой может быть партия в шахматы. Его заинтересовал матч Грищук — Крамник — хорошо известная игра, состоявшаяся в рамках престижного турнира в Мехико. С помощью шахматных «движков» Кен попытался понять, действительно ли в конце матча Грищук находился в выигрышной позиции. Он уделил этой проблеме почти год и проиграл на домашнем компьютере более десяти триллионов комбинаций (его детям по-прежнему велено быть предельно осторожными, когда они пользуются этим компьютером). Результаты анализа заняли примерно пятьсот страниц текста. Каков же результат? Положение фигур на доске было необыкновенно интересным и неустойчивым, и Крамник мог бы добиться ничьей, если бы показал свою лучшую игру. С помощью программы
С когнитивной точки зрения столь неожиданная глубина анализа вызывает тревогу. Она показывает, что мы, люди,—даже в мгновения высшего проявления нашего интеллекта и в самых серьезных соревнованиях — предпочитаем все чрезмерно упрощать. Мы злоупотребляем сведением решений к логике. Мы любим стандартные ответы и изо всех сил пытаемся избежать хаоса в мыслях. Даже если вы считаете, что эти недостатки свойственны далеко не всем, они, судя по всему, свойственны представителям человеческого рода с самыми высокими умственными и аналитическими способностями, в особенности отличным шахматистам.
Каким образом все эти выводы применимы к принимаемым нами решениям, особенно связанным с нашей трудовой деятельностью?
1. Сильные и слабые стороны человека на удивление типичны и предсказуемы.
2. Не доверяйте стройным, логически выстроенным теориям.
3. Отказаться от своих шаблонов мышления труднее, чем может показаться.
4. Наслаждайтесь беспорядочностью.
5. Мы в состоянии учиться.
Наши когнитивные изъяны, выявленные с помощью шахматных программ,— это не всегда те же когнитивные изъяны, что выявляются в рамках поведенческой экономики. Во-первых, как уже было сказано ранее, поведенческая экономика не всегда в состоянии предугадать наше рациональное поведение. Во-вторых, специалисты, занимающиеся вопросами поведенческой экономики, сами страдают от многих из тех недостатков, что были свойственны гроссмейстерам докомпьютерной эпохи. Они стремятся к построению поведенческих теорий, которые излишне стройны, сверх меры упрощены или чрезмерно опираются на логику — подобно абстрактным выкладкам математической теории решений. Несмотря на весь их вклад в научную мысль, манипуляторы чужих решений иногда сами являются проблемой, а не частью решения.
Если вы проверите свою способность производить математические исчисления, сверяя правильность результатов с расчетами компьютера, и продолжите тренироваться в течение нескольких лет, то обнаружите, что ваша способность к математическим исчислениям развивается, а сами вы теперь в состоянии преодолевать свою природную предрасположенность полагаться на логику. Мы, люди, действительно учимся у новых технологий, и это — отчетливый, вселяющий надежду показатель.
Нынешний чемпион мира по шахматам Виши Ананд как-то заметил: «Мы чувствуем влияние компьютера в каждом принимаемом нами решении». Гарри Каспаров же сказал следующее: «Теперь каждый смотрит на игру глазами компьютера».
Это и пугает и воодушевляет одновременно. Человеческая логика все в большей и в большей степени осознает свою ограниченность.
7. Новый офис: типичный, бестолковый, обескураживающий
Одна из главных проблем, стоящих перед новой системой труда, заключается в преодолении условий, способствующих (относительно) неспешной работе с машинным интеллектом. В прошлом году мне довелось звонить в обслуживающую компанию кабельного телевидения,