Эта книга сделает вас умнее. Новые научные концепции эффективности мышления - [24]

Принятие решений требует психических усилий, и если переусердствовать, легко добиться контрпродуктивных результатов – увеличить стресс и зря потратить время. Поэтому лучше всего сохранять баланс и играть, разумно рискуя, – потому что существует большой риск, что мы проживем жизнь, так ни разу и не поставив ее на карту.

Истина – это модель

НИЛ ГЕРШЕНФЕЛЬД

Физик, руководитель Центра битов и атомов Массачусетского технологического института, автор книги Fab: The Coming Revolution on Your Desktop – From Personal Computers to Personal Fabrication («Революция на вашем компьютере – от персональных компьютеров к персональному производству»)

Самое распространенное заблуждение, касающееся науки, заключается в следующем: наука – это когда ученые ищут и находят истину. На самом деле это не так – они создают и проверяют модели.

Кеплер, обратившись к платоновым телам, чтобы объяснить наблюдаемые движения планет, сделал весьма точные предсказания, которые затем дополнил своими законами движения планет. Эти законы, в свою очередь, позже были дополнены законами движения Ньютона, а затем общей теорией относительности Эйнштейна. Ньютон был прав, но это не значит, что идеи Кеплера были ошибочны, так же как идеи Ньютона не стали ошибочными после появления теории Эйнштейна. Эти модели различаются в своих предпосылках, точности и применимости, но не в своей истинности.

Такая ситуация кардинально отличается от столкновений взаимоисключающих позиций, характерных для других сфер жизни: либо прав я – и правильны мой образ жизни, моя политическая партия и моя религия, – либо ты (но я уверен, что прав именно я).

Общим остается лишь убеждение в собственной правоте.

Строить модели – далеко не то же самое, что провозглашать истину. Это бесконечный процесс открытий и уточнений, а не война, которую необходимо выиграть, и не цель, которой нужно достигнуть. Неуверенность является неотъемлемой частью процесса изучения неизвестного, а не слабостью, которой следует избегать. Отклонения от ожидаемых результатов дают возможность уточнить модель. Решение принимается на основании того, что лучше работает, а не на основе полученной мудрости.

Работа ученых во многом похожа на развитие ребенка: невозможно научиться ходить и говорить без падений и лепета, без экспериментов с языком и равновесием. Лепечущие малыши со временем превращаются в ученых, которые формулируют и проверяют жизненно важные теории. Для создания ментальных моделей не нужно каких-то специальных навыков – мы уже рождаемся с этой способностью. Главное – не подменять процесс создания моделей уверенностью в существовании абсолютных истин – убежденностью, которая всегда препятствует изучению новых идей. Понять что-либо – значит создать модель, которая сможет предсказать результаты и согласовывать с этими результатами наши наблюдения. Истина – это модель.

E pluribus unum [8]

ДЖОН КЛЕЙНБЕРГ

Профессор компьютерных технологий, Корнелльский университет, соавтор (с Дэвидом Исли) книги Networks, Crowds and Markets: Reasoning About a Highly Connected World («Сети, толпы и рынок: рассуждения о взаимосвязанном мире»)

Если уже двадцать пять лет назад вы пользовались персональным компьютером, то все, с чем вам приходилось иметь дело, умещалось в пластиковом корпусе на вашем столе. Сегодня в течение часа работы вы используете приложения, рассеянные по компьютерам всего мира. По большей части мы уже не можем сказать, где вообще расположены наши данные. Мы придумали термины, чтобы выразить утраченное чувство ориентации в пространстве: наши сообщения, фото и профили находятся где-то «в облаке».

И облако – не единственный пример. То, что вы считаете своим аккаунтом в Google или в Facebook, на самом деле становится возможным благодаря слаженной работе огромного количества физически разнесенных в пространстве компонентов – системой с распределенными функциями, как это называют на языке компьютерных технологий. Но мы можем думать об этом как о чем-то едином, в этом-то и заключен смысл: системы с распределенными функциями применяются везде, где нужно, чтобы множество элементов независимо, но согласованно работали, производя иллюзию единого процесса. Это происходит не только в Интернете, но и во многих других областях. Возьмем, например, какую-нибудь большую корпорацию, выпускающую новые продукты. Хотя в рекламе фигурирует лишь название корпорации, понятно, что в ней работают десятки тысяч людей. Другой пример – большая колония муравьев, занятых совместной деятельностью, или нейроны головного мозга, создающие переживание текущего момента.

Задачей распределенной системы является создание иллюзии единого процесса, несмотря на всю внутреннюю сложность. Эта задача делится, соответственно, на множество подзадач.

Один из кусочков этого пазла – проблема согласованности. Каждый компонент распределенной системы получает собственную часть информации и имеет ограниченные возможности коммуникации со всеми остальными компонентами, поэтому у разных частей системы разное, подчас взаимоисключающее, «видение мира». Существует множество примеров того, как этот принцип может приводить к сбоям, – и в области технологий, и в других областях: ваш мобильный телефон не синхронизировался с электронной почтой, и вы не знаете, что уже получили ответ на свое письмо; два человека одновременно зарезервировали билет на один и тот же рейс, на одно и то же время, на одно и то же кресло 5F; топ-менеджер компании не получил своевременного доклада и поэтому принимает неверные решения; взвод разведчиков слишком рано обнаружил себя и спугнул противника.