Текст книги "В стеклянной клетке. Автоматизация и мы"

В течение тысячелетий люди старались возместить недостатки биологической памяти с помощью технологий сохранения информации – в виде свитков, книг, микропленок и магнитных лент. Инструменты записи и распространения информации – это столпы цивилизации. Но внешние хранилища и внутренняя память – это отнюдь не одно и то же. Знание – это не просто умение найти нужную информацию; оно требует кодирования фактов и опыта в личной памяти. Для того чтобы знать, надо вплести эту информацию в личные нейронные сети, откуда ее можно регулярно извлекать для повторного использования. Получив в свое распоряжение поисковые системы и другие сетевые ресурсы, мы автоматизировали хранение и извлечение информации до такой степени, которая и не снилась прошлым поколениям. Врожденная склонность мозга к снижению нагрузки, или к экстернализации запоминания, в какой-то степени делает нас более эффективными мыслителями. Мы можем быстро найти факты, ускользнувшие из нашей памяти. Но та же склонность может стать патологической, если автоматизация умственного труда позволяет легко избегать напряжения, связанного с запоминанием и пониманием.

Google и другие компании, создающие программное обеспечение, конечно, хотят максимально облегчить нам жизнь. Именно об этом мы их просим, и именно за это мы им благодарны. Но, по мере того как их программы становятся все более изощренными, они начинают за нас думать, мы все меньше и меньше полагаемся на свой ум и все в большей степени рассчитываем на них. Мы все реже и реже подгоняем свой ум. При этом ухудшается процесс обучения. Мы теряем наши способности. Как заметил специалист по компьютерным технологиям из Техасского университета (University of Texas) Михай Надин: «Чем больше компьютерный интерфейс заменяет человеческое усилие, тем ниже становится приспособляемость пользователя к новым ситуациям» [25]. Вместо эффекта порождения компьютерная автоматизация награждает нас чем-то противоположным – эффектом вырождения.

Теперь проявите немного терпения. Мы сейчас вернемся к злополучной щегольски желтой Subaru с механической коробкой передач. Как вы помните, мне потребовалось несколько недель практики, чтобы перестать жечь сцепление и научиться мастерски пользоваться ручкой переключения передач. Движения рук и ног, которые папа бегло мне показал, стали практически инстинктивными. Я, конечно, не стал виртуозным водителем, но переключение передач перестало быть мучительной борьбой. Я начал действовать автоматически.

Мой опыт – это модель того, как люди усваивают сложные навыки. Мы часто начинаем с некоторых основополагающих инструкций, полученных непосредственно от учителя или наставника или косвенно – из книг, учебников или из видеоролика на YouTube. Эти инструкции становятся в нашем сознании эксплицитным знанием о том, как выполняется та или иная задача: делай раз, делай два, делай три. Именно такую инструкцию дал мне отец, когда объяснил положения ручки переключения передач и то, когда и как надо отжимать сцепление. Как я вскоре убедился, эксплицитное знание – это пустое знание, особенно если задача имеет не только когнитивную, но и психомоторную составляющую. Чтобы овладеть мастерством, надо приобрести молчаливое знание, а оно приходит только с реальным опытом, то есть после многочисленных повторений требуемых действий. Чем больше вы практикуетесь, тем меньше думаете о том, что именно вы делаете. Ответственность за выполнение работы передается от сознающего разума, который работает медленно и с остановками, к уму подсознательному, который работает быстро и плавно. Когда это происходит, сознающий разум освобождается и может сконцентрироваться на более сложных аспектах навыка, а когда и они становятся автоматическими, вы переходите на следующий, еще более высокий уровень. Постоянное движение вперед, подталкивание к решению все более сложных задач (при условии, что у вас есть хоть небольшая врожденная способность) вознаграждает приобретением практически инстинктивного навыка и истинного опыта.

Процесс приобретения навыка, в ходе которого задача выполняется без участия сознания, называется весьма двусмысленным термином автоматизация, или еще более нескладным словом процедурализация. Автоматизация в этом смысле включает в себя глубинные и обширные адаптационные процессы, происходящие в головном мозге. Определенные клетки мозга – нейроны – настраиваются на выполнение наличной задачи. Вовлеченные в этот процесс сети нейронов функционируют слаженно и согласованно, передавая друг другу электрохимические сигналы с помощью синапсов. Специалист по когнитивной психологии из Нью-Йоркского университета (New York University, NYU) Гэри Маркус предлагает более подробное объяснение: «На уровне нервной системы процедурализация состоит из широкого набора в высшей степени согласованных процессов, в которые вовлекается как серое вещество (тела нейронов), так и белое вещество (аксоны и дендриты, посредством которых соединяются между собой нервные клетки). Существующие соединения между нейронами (синапсы) становятся более эффективными, могут формироваться новые дендриты, а в нервных клетках начинают синтезироваться необходимые белки» [26]. При модификации нейронов в процессе автоматизации и в мозге возникает автоматизм – способность к быстрому подсознательному восприятию, его интерпретации и действию. Автоматизм позволяет нервной системе и телу распознавать образы и мгновенно реагировать на изменяющуюся ситуацию.

Все мы познаём на собственном опыте, что такое автоматизация в физиологическом смысле, и достигаем автоматизма, когда учимся читать. Посмотрите на ребенка, когда он получает первые инструкции о том, как надо это делать, и вы увидите нешуточную борьбу. Ребенок учится узнавать каждую букву по ее очертанию. Затем он должен понять, как, соединяясь между собой, буквы образуют слоги и как слоги, соединяясь, образуют слова. Если ребенок не знает слова, то он должен либо угадать значение, либо узнать его от взрослых. После этого, слово за словом, ребенок учится интерпретировать значение предложений, часто преодолевая одновременно двусмысленности, присущие языку. Это очень медленный и мучительный процесс, требующий полного внимания со стороны разума. Со временем, однако, буквы, а потом и слова кодируются в нейронных сетях зрительной коры – части мозга, отвечающей за зрение, и юный читатель начинает распознавать их без сознательного осмысления. Благодаря этим изменениям в мозге чтение начинает даваться ребенку без усилий. Чем большего автоматизма добивается ребенок, тем более беглым и эффективным становится чтение [27].

Будь это Уайли Пост в кабине самолета, Серена Уильямс на теннисном корте или Магнус Карлсен за шахматной доской – их сверхъестественный талант есть результат развития автоматизма. То, что можно принять за врожденные способности, на самом деле является навыками, добытыми тяжким трудом. Эти изменения в мозгу невозможны при одном только пассивном наблюдении. Они порождаются повторными столкновениями с неожиданностями. По определению Губерта Дрейфуса, американского философа, профессора Университета Беркли (The University of California, Berkeley), это «опыт переживания разнообразных ситуаций, рассматриваемых с одной и той же точки зрения, но требующих разных тактических решений» [28]. Без практики, без множества повторений одних и тех же действий в различных ситуациях вы никогда не добьетесь ничего действительно стоящего и никогда не овладеете чем-то по-настоящему сложным. И любой талант без практики ржавеет и деградирует.

Сейчас очень популярным стало мнение о том, что практика – это все, что требуется человеку. Поработайте над новым навыком десять тысяч часов или около того, и Бог благословит вас опытом, – вы станете блестящим шеф-поваром или звездой футбола. К сожалению, это преувеличение. Генетическая предрасположенность, как физическая, так и ментальная, имеет большое значение в развитии таланта, особенно на высших ступенях мастерства. Природа играет свою роль, и мы никуда от этого не денемся. Даже наше стремление и склонность к практике, считает Маркус, имеют генетическую составляющую: «То, как мы реагируем на опыт, и даже то, какого опыта мы ищем, есть часть функции генов, с которыми мы родились» [29]. Но если гены приблизительно устанавливают верхнюю границу индивидуального таланта, то только практикой человек может ее достичь и полностью использовать свой врожденный потенциал. «В то время как врожденные способности сильно различаются у разных людей, – пишут профессора-психологи Дэвид Хэмбрик и Элизабет Майнц, – исследователи не сомневаются, что одним из самых больших источников индивидуальных различий в способности выполнять сложные задачи является качество и количество знания. Декларативное, процедурное и стратегическое знания приобретаются годами тренировки и практики в избранной области» [30].

Интериоризированная автоматизация – это способ превращения регулярно повторяющейся работы в высокие результаты деятельности человека. Физические действия программируются в мышечной памяти; интерпретации и суждения выполняются с помощью мгновенного распознавания образов окружающего мира и их оценки органами чувств. Сознающий разум, как уже давно установили ученые, удивительно неуклюж. Его способность воспринимать и обрабатывать информацию сильно ограничена. Без автоматизма наше сознание было бы вечно перегружено. Для нас очень сильно напрягало бы совершение даже простейших действий, например прочесть предложение в книге или отрезать с помощью ножа и вилки кусок мяса. Автоматизм дает нам больше простора для мышления. Он увеличивает (если немного подправить наблюдение Альфреда Норта Уайтхеда) число операций, которые мы можем выполнять, не задумываясь.

Инструменты и другие технологические изобретения – в своих лучших образцах – делают приблизительно то же самое, о чем и говорил Уайтхед. Однако способность мозга к автоматизации не безгранична. Наше подсознание может быстро и эффективно выполнять множество функций, но все же и оно не всемогуще. Вы можете запомнить таблицу умножения до двенадцати и, возможно, даже до двадцати, но дальше наверняка возникнут большие трудности. Даже если мозг сохранит способность к запоминанию, он, скорее всего, потеряет терпение. Простой карманный калькулятор поможет автоматизировать очень сложные математические вычисления, которые бы сильно напрягли ваш мозг, и, освободив мышление, даст возможность разобраться, зачем вообще нужны эти вычисления. Но все это работает, если вы уже овладели базовыми арифметическими действиями путем повторения и практики. Если же использовать калькулятор для того, чтобы не учить таблицу умножения, выполнять на нем действия, смысл которых непонятен, то этот полезный инструмент никогда не поможет вам овладеть новыми математическими знаниями и навыками. Он навсегда останется для вас таинственным черным ящиком, механизмом, выбрасывающим на дисплей какие-то цифры. Калькулятор станет барьером на пути к более высокому мышлению, а не помощником.

Именно это сегодня часто происходит в результате компьютерной автоматизации, и вот почему наблюдения Уайтхеда вводят в заблуждение, неверно толкуя последствия развития техники. Вместо того чтобы повысить врожденную способность мозга к физиологической автоматизации, компьютерная автоматизация становится ее тормозом, избавляя нас от повторяющихся умственных усилий. Подчинение и пристрастное отношение являются симптомами интеллектуальной болезни, вызванной отсутствием нагрузки. Мозг не вовлекается в реальную практику, которая одна порождает знание, обогащает память и формирует навыки. Проблема усугубляется еще и тем, что компьютерные системы уничтожают непосредственную обратную связь, регулирующую наши действия. Как подчеркивает психолог и специалист по развитию таланта Андерс Эрикссон, обратная связь есть непременное условие формирования навыка. Именно обратная связь позволяет нам учиться на наших ошибках и успехах. «В отсутствие адекватной обратной связи, – поясняет Эрикссон, – эффективное обучение становится невозможным, и даже у мотивированных людей прогресс его является минимальным» [31].

Автоматизм, порождение, поток – эти ментальные феномены разнообразны, сложны, их биологические взаимосвязи до конца не выяснены и не вполне понятны. Но все они очень важны, взаимосвязаны и говорят о нас нечто очень важное. Типы усилий, открывающих путь к развитию талантов, – решение трудных задач, постановка целей и непосредственная обратная связь – очень похожи на средства, которые заставляют нас активно повышать эрудицию, а не пассивно воспринимать информацию. Оттачивание навыков, углубление понимания, достижение личного удовлетворения и чувство выполненного долга – все это звенья одной цепи, части одного целого. Они требуют тесной связи – физической и умственной – между индивидом и окружающим его миром. По словам американского философа Роберта Талисса, необходима «способность испачкать руки в мирской пыли и не бояться, что мир пнет тебя в ответ» [32]. Автоматизм – это письмена, запечатленные миром в активном сознании и активном «я». Глубокое познание – свидетельство богатства этих письмен.

«Альпинисты, хирурги, пианисты, – говорит Михай Чиксентмихайи, – все это люди, которые находят глубокое удовлетворение в своей деятельности, чем демонстрируют, как организованные вызовы и соответствующий набор навыков приводят к формированию оптимального опыта». Работа и увлечения, которыми они занимаются, предоставляют им богатейшие возможности, а развитые ими навыки позволяют осуществить бо́льшую часть этих возможностей. Способность уверенно действовать в этом мире превращает всех нас в художников. По словам Чиксентмихайи, «легкость впитывания навыков и информации, которой обладает опытный человек, артистично работающий над трудной проблемой, всегда имеет за плечами тяжкий труд овладения сложным набором навыков» [33]. Компьютерная автоматизация, становясь между нами и миром, не оставляет в нашей жизни места артистизму.

Интерлюдия. Танцующие мыши

«С 1903 года под моим наблюдением постоянно находились от пары до сотни танцующих мышей», – таким признанием гарвардский психолог Роберт Йеркс начинает вводную главу своей книги объемом 290 страниц, вышедшей в 1907 году, «The Dancing Mouse» («Танцующие мыши») – хвалебной песни грызунам. Он считал, что танцующие мыши будут так же важны для поведенческой психологии, как лягушки для анатомии.

Когда местный кембриджский врач презентовал гарвардской психологической лаборатории пару японских мышей, Йеркс был не в восторге. Этот подарок не показался ему значительным эпизодом научной работы. Но прошло совсем немного времени, и ученый был просто очарован этими крошечными созданиями, которые то и дело принимались с невероятной быстротой кружиться на месте. Йеркс размножил странных мышек, присвоив каждой номер, а затем принялся их наблюдать, скрупулезно записывая в лабораторный журнал варианты их окраса, половую принадлежность, даты рождения и родословную. «Поистине восхитительное животное – эта танцующая мышь, – писал Йеркс. – Японские мыши меньше и слабее своих беспородных собратьев, им даже бывает трудно стоять на задних лапках или взбираться на различные предметы. Но они являются идеальным объектом для экспериментального изучения поведения животных. За мышами этой породы легко ухаживать, они послушны, безвредны, весьма активны и дают помещать себя в самые разнообразные экспериментальные условия» [1].

В то время психологические исследования на животных были новостью. Иван Павлов начал изучать слюноотделение у собак лишь в девяностые годы XIX века, и только в 1900 году молодой ученый по имени Уиллард Смолл бросил в лабиринт мышь и принялся наблюдать, как она будет в нем суетиться. Занявшись танцующими мышами, Йеркс значительно расширил сферу наблюдений за животными. В книге «Танцующие мыши» он дал подробный отчет о том, как использовал грызунов для изучения чувства ориентации и равновесия, зрения и восприятия, обучения и памяти, а также поведенческих черт. «Эти животные буквально сами напрашивались на опыты, – писал Йеркс. – Чем дольше я наблюдал за ними в разнообразных экспериментах, тем больше становилось проблем, которые эти танцовщики подсовывали мне для решения» [2].

В начале 1906 года Йеркс начал свой важнейший и самый результативный опыт на «танцующих мышах». Работая вместе со своим студентом Джоном Диллингхэмом Додсоном, он начал с того, что посадил в деревянный ящик, одну за другой, сорок особей. В дальнем конце ящика было два узких коридора; вход в один из них был выкрашен белой краской, вход в другой – черной. Если мышь пыталась войти в черный коридор, она получала ощутимый удар электрическим током. Сила удара варьировалась. Одни мыши получали слабый удар, другие – сильный, а третьим доставался удар средней силы. Пытливые исследователи хотели выяснить, влияет ли сила электрошока на быстроту, с какой мышь научится избегать черного коридора и выбирать белый. То, что ученые открыли, сильно их удивило. Мыши, получавшие слабый удар, как и следовало ожидать, учились различать коридоры медленно. Но удивительным было то, что мыши, получавшие сильный удар, учились так же медленно. Быстрее всех остальных овладели навыком грызуны, получавшие удар средней силы. «Вопреки нашим ожиданиям, – сообщили ученые, – эта серия опытов не подтвердила предположения о том, что скорость выработки привычки будет нарастать параллельно увеличению силы электрического удара до такой степени, что наносит серьезную травму. Для выработки целесообразного поведения самыми эффективными оказались электрические удары средней силы» [3].

В следующей серии опытов были получены еще более удивительные результаты. Ученые посадили в ящик новую группу мышей и подвергли их тем же испытаниям, но на этот раз они увеличили яркость освещения в белом коридоре и приглушили свет в коридоре черном, чем усилили контраст между ними. В этих условиях быстрее других избегать черного коридора научились мыши, получавшие сильный удар током. Способность к обучению не ослабевала, как в предыдущем эксперименте. Йеркс и Додсон объяснили эту разницу в поведении грызунов тем, что во втором случае животным стало легче ориентироваться. Благодаря более сильному визуальному контрасту мышам не надо было долго думать, чтобы различать коридоры и связывать удар током с темным коридором. «Отношение силы электрического удара и быстроты выработки привычки зависит от трудности приобретения этой привычки», – таково резюме авторов [4]. По мере усложнения задачи оптимальный порог стимуляции снижается. Другими словами, когда мыши попадали в трудную ситуацию, необычно слабые и самые сильные стимулы препятствовали обучению. Как в случае Златовласки – умеренный стимул порождает оптимальное поведение.

С момента ее публикации в 1908 году статья Йеркса и Додсона «Влияние силы стимула на скорость формирования привычки» стала поворотным пунктом в истории психологии. Феномен, открытый авторами и названный в их честь законом Йеркса и Додсона, наблюдали с тех пор в самых разнообразных формах, и отнюдь не только среди грызунов, помещенных в разноцветные коридоры. Этот закон управляет поведением людей. Он описывается кривой нормального распределения, отражающей зависимость успешности решения трудной задачи от ментальной стимуляции или возбуждения.

При очень слабой заинтересованности человек совершенно безразличен к поставленному заданию и, соответственно, не может его выполнить. При усилении стимула кривая начинает идти вверх, пока не достигает пика. По мере его дальнейшего возрастания качество решения начинает снижаться. Когда стимуляция становится патологически высокой, человек из-за стресса впадает в умственный паралич и теряет способность думать, а следовательно, решать какие бы то ни было задачи. Подобно «танцующим мышам», мы, люди, действуем лучше всего, когда находимся на пике кривой Йеркса – Додсона, то есть когда стимул силен, но не парализует человека и его волю. Итак, на пике кривой нормального распределения наши действия приобретают характер плавного потока.

Закон Йеркса – Додсона оказался весьма уместным в исследовании последствий автоматизации. Он позволяет объяснить многие неожиданные последствия применения компьютеров на рабочих местах и в различных процессах. На заре автоматизации думали, что компьютеры с их программным обеспечением, взяв на себя исполнение скучной рутины, снизят нагрузку на человека и позволят ему лучше работать. Психологи исходили из допущения о том, что уровень нагрузки и эффективность труда находятся в обратной зависимости. Снимите с человека избыточное напряжение, и он станет с бо́льшим вниманием и умом относиться к работе. Реальность оказалась намного сложнее. Иногда компьютер умеренно снижает нагрузку, и это позволяет преуспеть в работе и обратить внимание на самые трудные ее участки. В других случаях автоматизация слишком уменьшает нагрузку, и качество работы падает, ибо стимуляция к труду смещается на левую сторону кривой Йеркса – Додсона.

Все мы знаем об отрицательных последствиях информационной перегрузки. Оказалось, что недостаток информации оказывает точно такой же отрицательный эффект. Благое намерение – облегчить труд человека – оборачивается ухудшением качества этого труда. Изучающие человеческий фактор ученые Марк Янг и Невиль Стентон нашли доказательства, что способность к концентрации внимания, на самом деле, снижается соответственно уменьшению умственной нагрузки. «В управлении автоматизированными системами, – утверждают авторы, – недостаточная нагрузка опаснее, чем чрезмерная, так как первую труднее почувствовать» [5]. Ученые выражают беспокойство в связи с тем, что апатия, порождаемая недостаточной информационной нагрузкой, может стать источником большой опасности при внедрении автоматизированных автомобилей. Если компьютер возьмет на себя труд крутить руль и нажимать педали, то человеку в машине просто станет нечего делать, и он отвлечется от дороги. Еще хуже то, что водитель, скорее всего, будет плохо знаком с принципами использования автоматизированного автомобиля и с сопутствующими рисками. Конечно, автоматизация позволит избегать мелких дорожных аварий, но в результате может возрасти количество крупных, так как человек, управляющий автомобилем, не будет готов к нештатным ситуациям. В худших случаях автоматизация, наоборот, предъявляет людям повышенные требования, нагружает их избытком работы и смещает ее результаты в правую часть кривой Йеркса – Додсона. Ученые называют этот феномен «парадоксом автоматизации». Марк Щербо, специалист по человеческому фактору из Виргинского университета (University of Virginia), говорит: «Ирония автоматизации, как показывают новейшие исследования, заключается в том, что такие системы часто увеличивают нагрузку и создают на рабочем месте обстановку нервозности и неуверенности» [6]. Если, например, оператор автоматизированного химического завода сталкивается со стремительно развивающейся нештатной ситуацией, то он должен успеть проследить за множеством мониторов, вводить в них нужные данные, не забывать о рутине и протоколе, реагировать на сигналы тревоги и принимать другие неотложные меры. Вместо облегчения нагрузки компьютеризация в этом случае предъявляет работнику дополнительные и сложные требования. Те же проблемы возникают и в самолетах, когда пилотам приходится вводить данные в бортовые компьютеры, читать информацию на мониторах и одновременно вручную управлять самолетом в экстренной ситуации. Каждый, кто сбивался с верной дороги, слушая инструкции компьютерного навигатора, на собственном опыте знает, к какому напряжению это приводит. Невозможно играть со смартфоном и одновременно вести автомобиль.

Мы узнали, что автоматизация несет с собой подчас трагическую тенденцию повышать сложность работы в моменты, когда она и без того предъявляет человеку чрезмерные требования. Компьютер, задуманный как средство снижения вероятности человеческих ошибок, иногда заставляет людей – как ударенных током мышей – совершать неверные действия.