Супермастерство. 12 принципов усиления навыков и знания

Глава 5. Оптимальная точка трудности

Октавия Батлер была одним из самых прославленных фантастов всех времен: лауреатка многочисленных премий «Хьюго» и «Небьюла», первый писатель этого жанра, получивший стипендию Макартура[164]… Ее романы входят в списки бестселлеров, их изучают на уроках английской литературы в университетах США. И тем более замечателен ее успех, что она какое-то время была единственной чернокожей женщиной, профессионально занимавшейся сочинением научной фантастики в Америке.

Поначалу ничто не предвещало, что Октавия добьется таких литературных триумфов. Ее отец умер, когда ей было семь лет, а мать, имевшая лишь три класса образования, работала домашней прислугой, подавая на стол еду. Робкую и неуклюжую девочку задирали в школе, пока она не выросла выше 180 см и стала попросту больше всех, кто на нее нападал. Много лет у Октавии Батлер не было никаких контактов с успешными писателями. Даже сама идея того, что она может покорить эту сферу, казалась сомнительной. «Милая, негры[165] не бывают писателями», — сказала ей тетя, когда она поделилась своими стремлениями[166].

Батлер начала писать в десять лет. В тринадцать она нашла в автобусе выброшенный кем-то профессиональный журнал The Writer — в издании объяснялось, как отправить рассказ для публикации. Вскоре девочка послала туда свой первый рассказ и получила первый отказ. Когда она обратилась за помощью, мошенник, представившийся литературным агентом, выманил у нее 61 доллар — больше, чем они с мамой платили за съемное жилье в месяц.

«Я не понимала, что делала, и мне никто не помогал, — позже рассказала Батлер о своих первых разочаровывающих годах[167]. А потом добавила: — У меня не было примеров перед глазами, и я даже не представляла, что поступаю неправильно. Это верно для многих из тех, кто начинает писательскую карьеру: дебютанты не знают, в чем допускают ошибки. Они не понимают, почему им постоянно отказывают»[168].

Тем не менее Батлер продолжала писать. Одержимость, по ее словам, «это когда вы не можете остановиться даже тогда, когда боитесь и полны сомнений… Это когда вы вообще не можете остановиться»[169]. Обычная ее рутина выглядела так: она вставала в три часа ночи и писала все утро, а потом уходила на подработки.

«Я предпочитала работать руками, — признавалась она, — ведь белым воротничкам приходится притворяться, что им нравится их работа, а я так не могла»[170].

Отсутствие стабильной занятости подарило Батлер умственную свободу, но за это пришлось поплатиться свободой финансовой.

«Мне повезло, — объясняла она. — У меня была запасная пишущая машинка. И каждый раз, когда переставало хватать еды, я шла и сдавала ее старьевщику»[171].

Батлер редко радовалась больше, чем когда ее увольняли с одной из бесперспективных работ, потому что это давало ей еще больше времени, чтобы писать.

Поворотной точкой для Октавии стал бесплатный мастер-класс, устроенный Гильдией сценаристов. Одним из инструкторов на нем был Харлан Эллисон, успешный писатель-фантаст, который предложил ей записаться на шестинедельный «Кларионский семинар» научной фантастики. Поначалу Батлер пришла в ужас: она почти не уезжала из Пасадены, где родилась и выросла. Но, несмотря на все опасения, ей все же удалось собрать достаточно средств, чтобы сесть в междугородний автобус «Грейхаунд», следующий от Калифорнии до Пенсильвании.

В Кларионе большинство инструкторов были уже состоявшимися авторами. Они понимали литературную индустрию и знали, как нужно писать, чтобы издаваться. Батлер обнаружила, что все то, чему она научилась на уроках английской литературы, «было не очень полезно, потому что представляло совсем другой вид писательства. Если проще, академическое письмо — это совсем не то же, что художественная литература»[172]. Учеников на семинарах заставляли сочинять по короткому рассказу каждый вечер, чтобы его назавтра можно было рассмотреть на занятиях. Поначалу Батлер с трудом справлялась с таким агрессивным темпом, но под конец обучения ей уже удалось продать свой первый рассказ.

После Клариона Батлер решила переключиться на романы. За рассказы платили довольно мало, а сочинение длинных сюжетов, за которые в издательствах давали относительно большие авансы, было лучшей возможностью стать профессиональным писателем. Однако величина таких произведений ее пугала.

«Мне удалось закончить несколько рассказов длиной в двадцать страниц, так что я в конце концов решила писать двадцатистраничные главы до тех пор, пока роман не завершится», — рассказала Батлер о своей стратегии[173]. Этот подход помог ей продать свой первый роман «Хозяин матрицы» издательству Doubleday.

После этого начался самый плодотворный период писательской карьеры Батлер — она написала пять романов за пять лет. К третьему ей уже удалось заработать достаточно денег, чтобы посвятить писательству все время. Для четвертого романа у нее возникла амбициозная идея. В детстве она стеснялась того, что ее мать трудится прислугой; работодатели часто говорили о той с презрением, когда она все слышала. Но когда Батлер подросла, она стала видеть и достоинство в людях вроде своей матери, которые держатся, несмотря на все трудности. История о чернокожей женщине, заброшенной на Юг назад во времени, до Гражданской войны, в которой противопоставляются современные установки и реалии рабовладельческого общества, показалась ей идеальной возможностью исследования этой темы. Для написания романа потребовалось куда больше внимания к исторической точности, чем Батлер привыкла, так что она потратила часть аванса на поездку в Мэриленд, чтобы посетить плантации, на которых, по ее задумке, должно было происходить действие романа. Дополнительные усилия окупились сторицей: книга «Родня» стала самым коммерчески успешным произведением Батлер и обеспечила ей литературную славу[174].

Согласно взглядам на экспертную компетенцию, которые мы обсуждали в предыдущей главе, опыт превращает задачи в рутину. Новички испытывают трудности с поисками в задачном пространстве, в то время как эксперты распознают ситуацию и сразу же получают ответ. Однако эта картина становится куда менее однозначной при изучении деятельности выдающихся писателей. Стенограммы мыслей, озвучиваемых экспертами этой сферы при выполнении задания, кажутся более характерными для новичков: трудоемкое решение, частые заминки, анализ «цели — средства». При этом маленькие дети, напротив, часто пишут с беглостью, характерной для экспертов[175]; они не занимаются планированием и организацией, не думают о том, что может заинтересовать или убедить потенциального читателя. Так, во время одного исследования ученые Марлен Скардамалия и Карл Берейтер отметили изумление юных участников, когда им объяснили, что взрослые иногда минут по пятнадцать обдумывают, что хотят сказать, прежде чем начать писать.

Писательство на первый взгляд противоречит всем стандартным данным об экспертной компетентности, потому что эта работа подразумевает решение не одной-единственной задачи. Собирая кубик Рубика, решая алгебраическую задачу или даже доказывая Великую теорему Ферма, вы, по сути, все время решаете одну и ту же проблему вне зависимости от избранного подхода; отправная точка, маневры и допустимый ответ здесь будут одинаковы для всех. И напротив, если двум писателям дать одну и ту же завязку сюжета, они сформулируют продолжение в совершенно разных терминах. Даже простое задание вроде «сочините электронное письмо» можно выполнить по-разному — как ограничиться формальной отпиской, так и воспользоваться возможностью, сочинив экспрессивную прозу. Иными словами, дети в таких обстоятельствах ведут себя как эксперты, а профессиональные писатели — как новички, потому что на самом деле решают разные задачи. Малыши пишут бегло, потому что ставят перед собой цель записывать все, что приходит им в голову на данную тему, — Скардамалия и Берейтер называют это «стратегией изложения знаний». Эта стратегия может сохраниться и во взрослом возрасте — что подтвердит любой, кому приходилось хоть раз продираться сквозь неорганизованный поток сознания в рабочем письме от коллеги. Эксперты, напротив, выбирают для решения более сложные задачи: создать оригинальную историю, убедить в своей правоте целевую аудиторию, выразить в тексте что-нибудь интересное.

Таким образом, рост Октавии Батлер как писательницы сопровождался решением все более сложных задач. Первые же ее писательские опыты были в большой степени подражательными.

«Рассказы, которые я отправляла в издательства в тринадцать лет, никак не были связаны с тем, что меня по-настоящему интересовало. Я писала о том же, о чем читала в уже изданных книгах: о тридцатилетних белых мужчинах, которые слишком много пили и курили»[176].

Продолжая сочинять, Октавия постепенно начала разрабатывать оригинальные темы, имевшие значение лично для нее. Так, первый рассказ, который ей удалось продать, «Искатель детей», был о борьбе тайных групп, которые нанимали на работу подростков с особыми умственными способностями. Эти ранние опыты пробудили в писательнице интерес к темам иерархии и доминирования в обществе, сохранившийся на всю жизнь. Написав после Клариона три романа, она начала развивать навыки сбора информации — за историческим сюжетом «Родни» последовали книги, в которых она вдохновлялась языками коренных народов и научными текстами.

Из-за того, что задачи становились все сложнее, писательская работа для Батлер так и не стала легче. Она всю жизнь сталкивалась с творческими кризисами. Временами Октавия выбрасывала и переписывала целые главы, если те не соответствовали ее высоким стандартам. В какой-то момент она даже предложила издательству вернуть аванс за роман, потому что получившееся произведение не устраивало ее саму. Когда на пике успеха ее спросили в интервью, «органично» ли ее писательство, Батлер ответила: «Нет, это работа. — И добавила: — Я определенно не сижу и не жду, пока мне с неба что-нибудь свалится само»[177]. В дневниках Октавии заметно периодическое недовольство собственными работами, но, судя по всему, как раз ее стремление к поиску все более сложных задач помогло ей развить литературный талант. Лучше всего по этому поводу выразился Эрнест Хемингуэй: именно ему приписывают фразу, что все писатели — это «подмастерья в ремесле, в котором никто и никогда не сможет стать мастером»[178].

В этом отношении писательство отнюдь не уникально. Ученый-физик может с легкостью решить задачу из учебника, которая заведет в тупик студента-первокурсника. Однако работа физика заключается не в том, чтобы все быстрее решать задачи из учебников: такие ученые находят ответы на самые сложные проблемы науки. Шахматные гроссмейстеры тоже практикуются вовсе не в том, как еще быстрее заматовать новичков: они занимаются глубоким анализом, который позволит им справиться с такими же сильными соперниками. Иными словами, «бездумной» экспертная компетентность становится только в том случае, когда мы имеем дело с навыками, которые не пытаемся улучшить. Так, вождение машины для большинства из нас превращается в совершенно автоматическую задачу не потому, что более трудных задач, связанных с этим, не существует, а потому, что мы просто не собираемся их решать. Прогресс необходим для достижения мастерства, даже если из-за этого периодически страдает результат.

Как мы видели в предыдущих главах, наращивание сложности не всегда полезно. Задачи могут быть нерешаемыми, если находятся слишком далеко в задачном пространстве и в вашем распоряжении нет достаточного количества сильных методов, чтобы добраться до верного ответа. Даже если вы все-таки сможете найти его, дополнительная нагрузка от анализа «цели — средства» способна помешать вам найти закономерности, которые вы могли бы использовать в дальнейшем. Наконец, «негласные знания», которыми владеют эксперты, возможно извлечь только при прямом доступе к этим экспертам и наблюдении за их работой. Октавия Батлер не раз сталкивалась со всеми этими трудностями в начале писательской карьеры.

«Разочарования. Разочарования, — рассказывала она о том, как начинала. — За эти годы я испытала немало разочарований и получила немало писем с отказами»[179].

То, что она упорно продолжала работать, несмотря на полное отсутствие помощи и наставлений, многое говорит о силе ее характера. Как и неудивительно, что прорыв в ее карьере произошел именно после того, как она получила инсайдерский доступ к миру научной фантастики.

Тем не менее ученые обнаружили, что не всякие трудности вредны. Психологи Роберт Бьорк и Элизабет Бьорк изучили условия, в которых более сложная практика ведет к большему прогрессу, чем простые попытки[180]. Одна из таких «полезных сложностей» — дополнительные усилия, прилагаемые для извлечения информации из памяти, по сравнению с простым просмотром этой информации. Успешное вспоминание факта, процедуры или идеи помогает запомнить их лучше, чем повторение. Вот почему двусторонние карточки — настолько хороший инструмент для подготовки к экзаменам: простое перечитывание конспектов намного менее эффективно для дальнейшего запоминания.

Еще один вид «полезной сложности» — длительная практика[181]. Если тренироваться в чем-то много раз подряд, это быстро повышает результативность, но затем вы так же быстро это забываете. Именно поэтому зубрежка настолько популярна среди школьников и студентов — но именно она является плохим методом обучения. Такой подход помогает заполнить голову информацией перед контрольной — на время, — но затем вы быстро забудете большую часть из того, что зазубрили, прежде чем получите шанс использовать эти знания где-то еще, кроме экзаменационного зала. Лучшей стратегией будет распределить повторение, по чуть-чуть каждый день: так то же время, проведенное за учебой, принесет больше пользы[182].

Почему же некоторые трудности полезны? Одна из причин заключается в том, что мозг — это фантастическая машина по экономии усилий. Если вы можете найти шаблон решения проблемы, просто взглянув на нее, вам необязательно сохранять его в памяти. Когда вы несколько раз подряд решаете одну и ту же задачу, это говорит мозгу, что ответ вам нужен лишь на короткое время — и его потом можно быстро забыть. Благодаря присутствию полезных подсказок, намекающих, какие знания понадобятся, мозг способен сэкономить усилия на их извлечении, когда они отсутствуют. Психолог Джон Андерсон предполагает, что эти правила, управляющие памятью, можно интерпретировать как рациональную адаптацию, связанную с потребностью в знаниях в реальном мире[183].

«Полезные сложности» говорят о том, что между видением и деланием в нашей практике существуют определенные противоречия. Если у нас нет возможности наблюдать шаблон, необходимый для решения задачи, нам приходится придумывать его самим. В лучшем случае это станет просто дополнительной когнитивной нагрузкой, а в худшем есть вероятность, что мы вообще никогда не узнаем полезную стратегию. И наоборот, если у нас всегда есть легкий доступ к полезным подсказкам, мы можем вообще не усвоить урок. Один из способов разрешить эти противоречия — объединить все три компонента (просмотр примера, решение задачи, получение обратной связи) в цикл практики. Постоянно проходя его, мы гарантируем доступность для себя всех ингредиентов успеха.

Октавия Батлер применяла похожий процесс, когда давала советы писателям-новичкам.

«Например, если они испытывают трудности с началом — у них есть замечательные сюжеты, но они не знают, с чего или как начать, — я прошу их открыть какие-нибудь произведения, которые им нравятся… А потом прошу переписать полдюжины вступлений — прямо слово в слово».

Батлер так объясняла свою стратегию: «Дело не в подражании чьему-то конкретному стилю; именно поэтому я прошу переписать как минимум полдюжины. Дело в том, что такое упражнение помогает рассмотреть возможные варианты. Одна из проблем, с которой сталкиваются писатели, — в том, что знают либо слишком много, либо слишком мало… Мы видим раскинувшийся перед нами океан возможностей, и нас это ошеломляет. Мы не знаем, как взять из него именно то, что нам нужно»[184].

Посмотрев, как другие писатели решали похожую задачу, новички получают несколько возможных вариантов для работы над собственными историями. Изучение примеров — это первый шаг к развитию новых навыков.

Затем необходимо применить умение, которое требуется развить, на практике. Изучение может помочь с действием, но никогда его не заменит. Чтобы освоить навык, нужно преодолеть склонность мозга к экономии сил, из-за которой он старается не запоминать информацию, которой мы активно не пользуемся. Действие управляет вниманием. Ученые обнаружили, что ученики обычно не изучают проработанные примеры до тех пор, пока не сталкиваются с задачей, в которой их применение оказывается необходимо[185]. Циклически чередуя образцы и практические вопросы, вы гарантируете себе, что отнесетесь к информации внимательно, а не просто поверхностно их просмотрите.

Наконец, необходимо получать достоверную обратную связь о качестве проделанной работы. Это очень большое препятствие для освоения многих навыков, в том числе и писательства. Например, Октавия Батлер много лет испытывала трудности из-за отсутствия высококачественной обратной связи, которая дала бы ей понять, какие ошибки она совершает в своей работе. Именно поэтому позже она при любой возможности требовала обратной связи. Так, во время мастер-классов Гильдии сценаристов она обратилась за обратной связью к одному из учителей, Сиду Стиплу.

«Он читал то, что я писала, обсуждал это со мной, и потом я шла домой, не питая к нему особенно теплых чувств, но именно такая критика мне и была нужна», — объясняла Батлер[186].

Чем активнее вы прогрессируете, тем труднее становится наладить цикл практики. Изучение примеров может отойти на задний план — вы все чаще будете решать задачи, опираясь на внутренний резервуар знаний. Сложность самих задач тоже возрастет, потому что вы сможете справляться с дополнительной когнитивной нагрузкой от больших проектов. Наконец, когда у вас возникнет интуитивное понимание, какую работу можно считать хорошей, а какую — нет, внешняя обратная связь постепенно начнет замещаться самооценкой. Цикл практики дает вам возможность оптимизировать уровень сложности.

Для прогресса необходимо и видеть, и делать, и получать обратную связь. Чистое «изобретательское обучение», когда ученику не дают ни образцов, ни инструкций и предлагают найти решение самостоятельно, почти всегда дает худшие результаты по сравнению с любыми формами направленного обучения. Психолог Ричард Майер считает, что, учитывая, сколько уже было громких неудач, для чистого изобретательского обучения должно действовать «правило трех предупреждений»[187]. Его коллеги Джон Свеллер, Пол Киршнер и Ричард Кларк заходят даже дальше — они выступают против любых форм «минимально направляемого» обучения, в которых студентов просят решать задачи, прежде чем объясняют необходимые знания и методы. «После того полувека продвижения методов обучения с минимальным руководством оказалось, что научные данные, поддерживающие эту методику, отсутствуют. Существующие же сведения контролируемых исследований почти единогласно продвигают методики, связанные с прямым инструктажем и руководством», — пишут авторы[188].

С другой стороны, сомнений в важности практики нет практически ни у кого. Так, Джон Андерсон, Герберт Саймон и Линн Редер возражают против утверждения, что ее избыток ведет к поверхностному пониманию. «Ничто настолько не противоречит исследованиям, проведенным в последние двадцать лет, как заявление, что практика вредна. Все данные — и из лабораторий, и из подробнейших исследований работы профессионалов, — показывают, что настоящая компетентность возможна только при обширном тренинге»[189]. Таким образом, устранение из обучения пунктов «наблюдать» и «делать» неэффективно.

Но, если не говорить о крайностях — полном отказе либо от примеров, либо от практики, — все равно остается вопрос о правильной последовательности этих пунктов. Учимся ли мы лучше, если сначала сталкиваемся с проблемными ситуациями на практике? Или же полезнее начинать с рассмотрения примеров? Иными словами, как выглядит идеальный цикл: «наблюдаю, делаю, получаю обратную связь» или «делаю, получаю обратную связь, наблюдаю»? Пока я пишу эти строки, по этому вопросу идут жаркие дискуссии. В пользу подхода «сначала решение задач» выступает психолог Ману Капур: он утверждает, что парадигма «продуктивной неудачи» показывает, что для некоторых учеников оказывается полезнее практика до получения инструкций[190]. В его экспериментах группы студентов получали трудные, но все же понятные задачи для решения. Участникам не давали четких инструкций, так что чаще всего им не удавалось решить задачу так, как это сделал бы эксперт. После этого студентам показывали каноническую процедуру решения и сравнивали их первые попытки с более эффективными методами. Например, им предлагалось представить себя в роли тренера бейсбольной команды, который хочет взять на драфте игрока со стабильным процентом отбитых бросков. После того как они экспериментировали с разными способами вычисления этого параметра, вводилась концепция дисперсии случайной величины, а дальше это сравнивалось с методами, которые применялись студентами. Кроме того, в метаанализе, проведенном Капуром в 2021 году, рассматривалось более 160 экспериментальных эффектов и обнаружилась польза для тех, кто обучался в рамках парадигмы продуктивной неудачи[191]. Придерживаясь похожей экспериментальной парадигмы, Дэниэл Шварц и Тейлор Мартин утверждают, что ученикам необходимо позволять придумывать свои методы, прежде чем объяснять правильный[192]. Они считают, что им полезно видеть пробелы в собственных знаниях, а затем учиться распознавать задачные ситуации, в которых можно применять полученные знания.

Другие исследования показали прямо противоположную картину: согласно им, изучение примеров до решения проблем оказалось более эффективным. Так, Грег Эшман, Слава Калюга и Джон Свеллер сравнили два учебных плана для урока физики, на котором объясняется эффективность электрических лампочек, и выяснили, что ученики лучше усваивали материал в том случае, когда примеры предшествовали практическим занятиям[193]. Исследование, проведенное Ингой Глоггер-Фрей, тоже показало преимущество подхода «сначала изучать примеры, затем решать задачи». Автор утверждает, что полученные результаты подтверждают аргумент «проработанный пример эффективнее, чем работа над открытой (изобретательской) проблемой, если на подготовительные действия выделяется одинаковое время»[194]. Также в исследовании, где изучалось обучение контролированию переменных в экспериментах, Брайан Мэтлен и Дэвид Клар обнаружили, что группа, получавшая больше всего инструкций, показала лучшие результаты, однако не нашли никакой временной разницы. Они утверждают, что ученики «учились и переносили знания сравнительно хорошо, если получали качественные объяснения в определенные моменты процесса обучения»[195].

Ученые до сих пор ищут эту границу: в каких условиях эффективнее подход «сначала задачи», а в каких — «сначала примеры»? Однако в некотором отношении это противопоставление не слишком важно. Если у вас есть рабочий цикл практики, то, встретившись с задачной ситуацией, вы сможете без проблем перейти от попыток решить ее самостоятельно к поиску примеров решения. Вопрос же, какая последовательность эффективнее, может представлять теоретический интерес, однако он имеет меньше практических последствий, чем вред, наносимый полным отказом от одного из компонентов.

Идея, что для прогресса в освоении навыка нам необходим некий оптимальный уровень сложности, лежит в основе многих теорий обучения. Например, влиятельный русский психолог Лев Выготский предполагал, что человек обучается в зоне ближайшего развития — промежутке между тем, что может сделать с чужой помощью, и тем, на что способен самостоятельно[196]. Его коллега Вальтер Кинч говорил о «зоне усвояемости знаний», основываясь на исследованиях понимания текстов[197]. Он обнаружил, что ученики с низким предварительным уровнем успешнее учились по хорошо организованным текстам. Однако определенным сюрпризом стало то, что ученики с высоким уровнем показывали лучший результат при работе с текстами с худшим уровнем организованности[198]. Примерно такая же суть у эффекта «экспертного переворота», о котором говорят теоретики когнитивной нагрузки: изменения учебного процесса, которые облегчают обучение для новичков, становятся все менее полезными в ходе их прогресса[199]. Таким образом, в конце концов вмешательства, которые раньше помогали, начинают вредить, потому что в неопределенных ситуациях ученикам оказывается полезнее извлекать знания из памяти, чем искать новые примеры. Для достижения мастерства необходимо прогрессивное решение задач.

Сказать, что оптимальный уровень сложности полезен, — это одно дело, а вот найти этот уровень — уже совсем другое. Именно поэтому первые годы работы Октавии Батлер были полны разочарований. Более того, переход к сочинению романов, благодаря которому она в конце концов стала профессиональной писательницей, скорее всего, запоздал на несколько лет, потому что она опасалась более сложной работы. Словом, определить оптимальный уровень сложности непросто, но есть несколько стратегий, которые могут нам с этим помочь.

Стратегия № 1. Метод мастер-класса

Батлер говорила, что на развитие ее мастерства сильное положительное влияние оказала атмосфера мастер-классов, в которых она участвовала в Кларионе и других местах.

«Мастер-класс — это своеобразная аренда аудитории, которая помогает вам убедиться, что вы действительно говорите именно то, что хотите. Молодые писатели часто полагают, что выражаются предельно ясно, хотя на самом деле это не так»[200].

Такая форма обучения, особенно проводимая опытным наставником, — это еще и хорошая возможность организовать цикл практики. Например, Октавии Батлер в Кларионе пришлось каждый день самой писать рассказы, а также читать рассказы коллег; после эти произведения сравнивались и разбирались на мастер-классе. Все это помогло ей быстрее усвоить принципы качественной научной фантастики. Ограничения вовсе не помешали творчеству: библиотека шаблонов дала Батлер больше возможностей создать свой уникальный стиль, а не просто заниматься поверхностным подражательством, как при первых опытах.

Кроме того, атмосфера мастер-класса работает еще и как форсирующий механизм. В то время как Октавия Батлер никогда не боялась отправлять свои работы в издательство, многие писатели не решаются просить обратной связи, потому что боятся детальных разборов. Батлер говорила, что «получить письмо с отказом — все равно что услышать от кого-то, что ваш ребенок уродлив: это жутко бесит и вы не верите ни единому слову»[201]. Поддаться синдрому «писательства в стол» очень легко — вместо издательств вы «подаете» свои работы в пыльную папку, из которой никогда уже их не извлекаете. Такие маневры по сбережению самолюбия, конечно, снижают боль от отказа, но вместе с тем и гарантируют застой.

Стратегия № 2. Копируй — завершай — твори

Копирование имеющегося примера — недооцененная стратегия обучения. Тем не менее критики бездумных подражаний тоже в чем-то правы: готовое решение легко применить, даже не понимая до конца, почему оно работает. Один из возможных способов справиться с такой проблемой — использовать задачи на завершение. В рамках этой методики вместо того, чтобы изучать полностью проработанный пример, в него необходимо вставить пропущенный элемент (или несколько). Так, Йерун ван Мерриенбур обнаружил, что задачи на завершение помогают новичкам лучше усваивать навыки программирования, потому что устранение одного ключевого шага побуждает их задуматься, чтобы найти ответ, но при этом не перегружает рабочую память, заставляя искать ответ с нуля[202]. Клоуз-тест — похожая стратегия, которую продвигают энтузиасты-лингвисты: она предполагает работу с карточками с заданиями, где нужно заполнить пропуски в предложениях. Тем самым обучающиеся избегают и проблемы, связанной с изучением изолированных слов (которым часто не хватает контекста для полноценного понимания), и трудностей с запоминанием целых предложений.

В итоге, конечно, цель стратегии — не просто скопировать или заполнить пустоты, а получить решение на основе накопленных знаний. Вот почему задачи на завершение должны быть частью континуума: сначала вы просто изучаете пример, потом заполняете пропуски, а потом уже решаете проблему полностью в различных контекстах.

Стратегия № 3. Использование «лесов»

В архитектуре леса — это временная структура, которую возводят для облегчения строительства здания. Продолжая аналогию, «образовательные леса» — это метод косвенного изменения задачной ситуации путем уменьшения степеней свободы. Так, маленькие «детские» колесики для велосипеда — один из видов «образовательных лесов»: они не дают новичку упасть, пока тот еще не разобрался с рулем и педалями. «Мамский язык», разговор с младенцами преувеличенно высоким, ласковым голосом, — еще одни своеобразные инстинктивные «образовательные леса», которые родители используют, чтобы помочь детям научиться говорить. Более того, Марлен Скардамалия и Карл Берейтер в своей работе по обучению писательству обнаружили, что могут активировать у детей процесс, напоминающий работу эксперта, давая им возможность оценить только что написанное предложение. Предлагая ученикам после каждого предложения охарактеризовать его утверждениями вроде «Люди могут этому не поверить» или «Думаю, это можно было бы сказать яснее», ученым удалось запустить у них рефлексивный процесс писательства, который обычно проявляется только в старших классах[203].

«Леса» можно использовать, чтобы упростить те или иные трудности, с которыми обучающийся сталкивается в реальных ситуациях, а также «леса» можно приставлять к уже имеющимся обстоятельствам ситуации, как показал опыт Скардамалии и Берейтера. Например, практика говорения на другом языке с целью использования определенной фразы или грамматического паттерна может казаться натянутой, но вместе с тем она снижает нагрузку на рабочую память по сравнению с попытками воспользоваться этими же знаниями сразу в реальном общении.

Человеческая способность прогрессировать как писатель, программист, спортсмен или родитель зависит от качества практики, однако, лишь объединив изучение примеров, решение задач и получение обратной связи, мы сможем улучшить самые важные навыки. Тонкая подстройка сложности — неотъемлемая часть этого процесса. В следующей главе мы узнаем, что именно развивается, когда мы практикуемся. Вопреки общепринятому мнению, наш ум не похож на мышцы, которые развиваются на тренировках «в общем и целом», — навыки, которые мы усваиваем, на удивление специфичны.

Глава 6. Ум — это не мышца

В январе 2016 года Lumos Labs[205] согласились заплатить два миллиона долларов в рамках досудебного соглашения с Федеральной торговой комиссией США, признав, что обманули покупателей своей программы для тренировки мозга Lumosity. Согласно жалобе ФТК компания утверждала, что пользователи, которые играют в их специально разработанные игры «по 10–15 минут в день 3–4 раза в неделю», смогут «добиваться лучших результатов на работе и в школе и снизить или замедлить когнитивные нарушения, ассоциируемые со старением и другими серьезными заболеваниями»[206]. В результате Lumos Labs запретили заявлять об этом в целях рекламы, если не будут предоставлены доказательства научными исследованиями[207].

Привлекательность программ для тренировки мозга вроде Lumosity понять легко: интеллектуальные способности коррелируют практически со всеми важными жизненными результатами, которые измеряли психологи[208]; даже небольшое улучшение ментальных функций может вполне окупить вложенное время. Тем не менее, к сожалению, доказательств того, что тренировка мозга работает, практически нет. В шестинедельном эксперименте с когнитивными практиками, в котором участвовали 11 430 человек, Адриан Оуэн с коллегами обнаружили, что участники постепенно начинали все лучше играть в предложенные им игры, «однако никакие данные не подтверждают, что этот эффект переносится на задачи, к которым не проводилось подготовки, даже если они когнитивно родственны»[209]. В другом исследовании участвовали девятиклассники, выполнявшие упражнения по укреплению рабочей памяти[210]. В результате выяснилось, что даже после двух лет постоянной практики улучшение результатов по выполнению задач никак не сказывалось на результатах похожих тестов на гибкость интеллекта. Позднее оказалось, что тренировка мозга не защищает и от возрастного когнитивного спада. В обзорах говорится, что «большинство [исследований] не показали генерализованного улучшения результатов»[211]. Так, Моника Мелби-Лерваг с коллегами рассмотрели результаты 78 исследований в рамках метаанализа и обнаружили, что «программы тренировки рабочей памяти дают краткосрочные специфические эффекты, которые не влияют на показатели когнитивных навыков в реальном мире»[212]. Иными словами, тренировка мозга помогает вам лучше играть в предложенные для нее игры, и на этом все.

Провал Lumos Labs, возможно, не так и удивителен. Бесчисленное множество продуктов, обещающих улучшить наше тело и мозг, не выдерживают тщательной научной проверки. Но, в отличие от всякого рода модных диет или мультивитаминов, провал тренировок мозга побуждает нас заглянуть в самое сердце одного из старейших споров в психологии.

Тренировки мозга от Lumos Labs рекламировали, применяя заманчивую аналогию: ум похож на мышцу. Например, когда вы занимаетесь со штангой, ваши руки становятся сильнее, и вы можете не только поднимать более тяжелую штангу, но и носить больше покупок из магазина или более тяжелый чемодан в дороге. Таким же образом и напряженные умственные нагрузки якобы тоже помогают уму в дальнейшем лучше выполнять самые разнообразные задачи. Хотя компьютерные игры для укрепления мышления — штука совсем новая, сама по себе аналогия между мозгом и мышцей не нова. Еще Платон в «Государстве» утверждал, что обучение арифметике, даже если в дальнейшем ею не пользоваться, все равно помогает уму лучше осваивать другие знания[213]. Позже такая аналогия легла в основу доктрины формальной дисциплины, часто приписываемой английскому философу Джону Локку: она утверждает, что ценность образования — не только в непосредственном обучении навыкам, но и в общем улучшении умственных способностей[214]. Например, согласно ей латынь улучшает память — причем не только для запоминания новых латинских слов, но и для приобретения любых других знаний; геометрия, допустим, улучшает умение рассуждать, поэзия воспитывает чувствительность, а рисование развивает аккуратность.

Начиная с 1901 года психологи Эдвард Торндайк и Роберт Вудворт провели серию экспериментов, чтобы проверить, в какой степени развитие одного навыка способствует развитию других[215]. В результате Торндайк обнаружил, что изучение геометрии и латыни помогает с остальными школьными предметами не лучше, чем другие, более приземленные развивающие техники[216]. Так, в лабораторных экспериментах участники, которые научились более-менее точно оценивать размеры маленьких прямоугольников, справлялись с оценкой размера больших прямоугольников в три раза хуже[217]. Дети, практиковавшиеся в различении оттенков цвета, не стали лучше угадывать длину или вес[218]. Люди, которые научились намного лучше, чем раньше, определять в речи английские глаголы, не научились при этом лучше распознавать другие части речи[219]. В противоположность экспансивным взглядам формальной дисциплины Торндайк выдвинул теорию переноса, основанного на идентичных элементах: улучшение одного навыка переносится на другой ровно в той степени, в какой эти навыки пересекаются. Ученый пришел к выводу, что «разум разделен на такое множество специализированных индивидуальных умений, что менять человеческую природу возможно лишь очень маленькими шажками»[220].

Обучение латыни для улучшения памяти сегодня кажется чем-то устаревшим, но сама доктрина формальной дисциплины совсем не ушла в прошлое. Именно к ней имплицитно обращаются все педагоги, которые рекомендуют изучать шахматы, чтобы улучшить стратегическое мышление, музыку, чтобы развить творческую направленность, или программирование, потому что оно улучшает навык решения задач в целом, а не только при написании конкретного кода. Тем не менее, как и во времена Торндайка, тщательные исследования не подтверждают многочисленных полезных свойств, приписываемых изучению этих предметов. Так, Джованни Зала и Фернан Гобе провели метаанализы исследований, в которых изучалась общая когнитивная польза от обучения шахматам и музыке[221]. В итоге обнаружился лишь небольшой положительный эффект в продвинутых показателях математических рассуждений или научных способностей. «В общем и целом наши выводы можно было бы назвать “осторожно оптимистичными”, — объясняют авторы. — Но на самом деле это не так. Величина эффекта оказалась обратно пропорциональна качеству постановки эксперимента». Если же рассматривать только исследования, в которых эксперименты были проведены с максимальной тщательностью, то согласно им «общий эффект оказывается минимальным или нулевым». Словом, программирование не поможет вам начать лучше решать задачи в целом. Как выразились авторы одного исследования, «компьютерному программированию обычно предлагается учиться потому, что оно помогает в развитии критического мышления, умения решать задачи и принимать решения. Однако это утверждение не подтверждается эмпирическими данными»[222]. Каким бы ни было конкретное занятие — тренировки мозга, шахматы, программирование или что-то другое, — результат всегда оказывается одинаковым: опыт улучшает непосредственно практикуемый навык, но доказательств улучшения других при этом не видно.

Практика одного навыка вряд ли принесет широкую пользу для интеллекта в целом. И все же эксперименты Торндайка не закрыли спор. Многие критики быстро ухватились за слово «идентичный» в его теории идентичных элементов, утверждая, что было бы абсурдным считать, будто обучение ограничивается лишь точным копированием исходной подготовки. «Представьте, что вы учитесь забивать гвозди желтым молотком, а потом становитесь совершенно беспомощны, одолжив молоток у соседа, а он оказывается красного цвета», — насмешливо писал педагог Александр Мейклджон[223]. К тому же даже сами эксперименты Торндайка, пусть они и не подтверждали аналогию между мозгом и мышцей, все равно показывали большие объемы переноса, чем предсказывала его же теория. Участникам одного опыта дали упражнение: вычеркнуть в тексте все слова, в которых одновременно присутствуют буквы «e» и «s». Позже выяснилось, что после такой практики они справляются с аналогичными заданиями лучше, если в них заменить одну букву (например, чтобы требовалось вычеркнуть слова с «e» и «r»), чем сразу обе. При этом участники, которые практиковались в выполнении исходного упражнения, все равно показали более высокий результат, чем контрольная группа, не получившая предварительной подготовки[224]. Также в эксперименте с математическими уравнениями подопытные справлялись лучше, когда эти уравнения им давали в форме, привычной из школьной программы, но результаты и не упали до нуля, когда уравнения представили в другом виде[225]. Какими бы ни были идентичные элементы проверяемых навыков, они казались в какой-то степени более генерализованными, чем простые пары «стимул — реакция».

Другие же исследования показали, что перенос прогресса в одном навыке на другой зависит от того, как именно ему обучают. В своем эксперименте Чарльз Джадд предложил мальчикам бросать дротики в подводную мишень[226]. Затем одной группе объяснили принцип преломления света, другой — нет. В итоге обе группы примерно одинаково успешно поразили первую мишень, но, когда ее переместили на другую глубину, те мальчики, которые поняли, как именно преломляется свет, проходя сквозь поверхность воды, лучше адаптировались к новой задаче. Похожим образом рассуждал и гештальтпсихолог Макс Вертхаймер, который предположил, что степень переноса навыка зависит от восприятия задачи[227]. Он привел пример с вычислением площади параллелограмма: можно запомнить наизусть, что его площадь равна длине основания, умноженной на высоту, однако, поняв принцип, лежащий в основе этого метода, его можно будет применять и для вычисления площадей других фигур. Таким образом, понимание обеспечивает большую гибкость навыков, чем запоминание наизусть.

Да, мозг, конечно, не мышца, но в то же время компоненты, переносимые между навыками, нельзя свести и к простым шаблонам «стимул — реакция». И запоминание ответа, и понимание метода помогают решить конкретную задачу, но второе обеспечивает куда большую гибкость. Вертхаймер и Джадд показали, что степень переноса навыка неизбежно зависит от того, как его воспринимает обучаемый.

^{Рис. 8. Задачу о площади параллелограмма можно решить, разделив его вертикальной линией и перенеся левую сторону вправо, превратив в более знакомую фигуру — прямоугольник, площадь которого равна произведению длины и ширины. Если правильно понять этот прием, его можно использовать и для вычисления площади многих других фигур, имеющих то же самое абстрактное свойство, в том числе и фигуры совершенно неправильной формы, представленные на нижних рисунках}

Психологам прежних времен трудно было рассуждать о переносе навыков, потому что им не хватало точного языка для описания умственных репрезентаций. Идеи «идентичных элементов» и «хороших гештальтов» были слишком расплывчатыми, чтобы точно спрогнозировать степень переноса между двумя задачами. Все изменилось после когнитивной революции в психологии. Ученые начали формулировать теории на языке обработки информации, создавая модели, которые можно симулировать на компьютере, а затем непосредственно сравнить с результатами участников эксперимента. Одну из самых серьезных попыток такого моделирования освоения навыков предпринял Джон Андерсон, посвятивший карьеру работе над теорией ACT-R.

Согласно ей навыки состоят из неделимых частиц, которые называются «правилами производства»[228]. Правило производства — это шаблон «если — то», объединяющий условие и действие. В его рамках трюк Вертхаймера с параллелограммом, например, можно описать как следующее правило производства: «ЕСЛИ левая сторона конгруэнтна правой, ТО необходимо разделить фигуру, перенеся правую сторону таким образом, чтобы получился прямоугольник». Правила производства наследуют простоту ассоциаций «стимул — реакция», но с двумя ключевыми отличиями. Первое состоит в том, что они могут быть абстрактными. Когда мы в нашем гипотетическом производственном правиле говорим о «левой стороне», это может касаться абсолютно любой фигуры. Точно так же, выучив алгоритм деления столбиком, вы сможете использовать его с любыми числами вне зависимости от количества знаков в делимом и делителе. Второе отличие проявляется в том, что правила производства включают не только реальное поведение, но и умственные действия. Так, сложные навыки можно разделить на ряд ментальных этапов, например формулирование промежуточных целей или манипуляцию воображаемым содержимым. Таким образом, даже когда две задачи на первый взгляд совершенно разные, перенос навыка все равно возможен, если решение включает общие психологические шаги.

Абстракция и умственные действия помогают объяснить, почему программист, изучивший один язык программирования, намного быстрее затем учит второй. Дело в том, что, хотя формат команд в разных языках различается, сложный навык вроде написания кода включает в себя и более абстрактные правила производства, например решение создать переменную или функцию. Художники и музыканты тоже часто осваивают новые для себя материалы или инструменты быстрее, чем неподготовленные новички, потому что немалая часть их знаний — абстрактная. Например, движения пальцев в игре на фортепиано совсем не такие, как в игре на скрипке, но вот ритмы, мелодии и умение читать ноты остаются прежними. Правила производства — это своеобразный компромисс между предельно узкими взглядами Торндайка на перенос навыков и сверхоптимистичной аналогией мозга и мышцы.

Один из прогнозов этой теории состоит в том, что при постоянной практике навыки становятся асимметричными, поскольку правила производства идут от условия к действию, но не наоборот. Чтобы проверить этот прогноз, Андерсон объяснил студентам, участвовавшим в эксперименте, законы интегрирования и дифференцирования[229]. Эти действия, подобно сложению и вычитанию, противоположны: в паре формул выходные данные дифференцирования идентичны входным данным интегрирования. В результате студенты, которые постоянно практиковали правило производства для вычисления производных, улучшили уровень владения им, но не продвинулись в вычислении интегралов, и наоборот. Похожие результаты были получены и в сфере изучения второго языка: Роберт Де Кейсер доказал, что ученики, которые практикуют составление определенного шаблона фраз, не начинают лучше понимать их, а те, кто практикуют понимание, не начинают лучше составлять шаблоны[230]. Асимметрия навыков влияет и на реальную жизнь. Так, исследования показали, что люди, изучающие французский язык с погружением в языковую среду в Канаде, где учебный процесс с детского сада по 12-й класс идет на французском, обычно хорошо понимают язык, но отстают в составлении фраз, потому что имеют меньше возможностей практиковать устную речь[231].

Что ж, а насколько хорошо правила производства предсказывают перенос навыков, не считая асимметрии? Андерсон ответил на этот вопрос, попросив студентов освоить разные умения, смоделированные в виде наборов правил производства. Согласно его теории скорость освоения нового навыка зависит от количества правил производства, общих для разных навыков (а также степени освоения каждого из этих правил). Итоговый график отношения между наблюдаемым и ожидаемым имел вид почти идеальной прямой, но, несмотря на практически равномерное линейное отношение, степень переноса навыков оказалась все же чуть более высокой, чем предсказывала модель. По мнению Андерсона, дело в том, что в ней опускаются некоторые обобщенные правила производства, общие для нескольких осваиваемых навыков[232].

Правила производства — это один из компонентов более сложной архитектуры ACT-R. Согласно этой теории знания фактов, концепций и примеров хранятся в отдельной системе памяти. Таким образом, общие правила производства наилучшим образом объясняют степень переноса навыков после повторяющейся практики. Впрочем, не все теории навыка основаны на них: в коннекционистских системах, например, умения представлены как взаимодействие бесчисленных простых единиц обработки информации[233]; теории схем представляют знания как абстрактные шаблоны[234]; экземплярные теории объясняют мастерство накоплением бесчисленного множества закрепленных в памяти примеров[235]. Учитывая, сколько всего мы еще не знаем о человеческом разуме, вполне возможно, что в будущем ученые найдут и более сложные объяснения, которые еще лучше будут соответствовать имеющимся фактам. Сегодня же сказать можно только одно: правила производства и теория ACT-R, которая их использует, — это серьезный претендент на истинность, и новым альтернативным теориям, даже если они будут описывать навыки с помощью совершенно других механизмов, придется заодно объяснять и ту гору накопившейся психологической информации, которая поддерживает ACT-R.

Правила производства объясняют, в какой степени практика одного навыка может быть перенесена на другой, но даже если решения двух задач пересекаются, мы не всегда осведомлены о сходстве. Наглядный пример этому — эксперимент, проведенный Мэри Гик и Китом Холиоуком[236]. В его рамках они рассказали подопытным историю о генерале, который атаковал крепость. Все дороги к ней были заминированы противопехотными минами. Если бы он повел все войско по одной дороге, они бы сдетонировали. Небольшой же отряд смог бы избежать опасности — но его легко разгромили бы защитники. Затем участникам дали задание: придумать способ вылечить опухоль в желудке с помощью радиации. Мощный луч уничтожит опухоль, но убьет и окружающие ее здоровые ткани; слабый же, напротив, пощадит здоровые ткани, но его будет недостаточно для нейтрализации опухоли. Со структурной точки зрения решение обеих задач было одинаковым: разделить силы и атаковать центральную цель сразу с нескольких направлений. Но лишь немногие участники сразу же заметили эту аналогию. Хотя задачи дали сразу одну за другой, всего 20% участников заметили аналогию, а две трети из них нашли лишь частичное решение. Когда же ученые сразу намекнули, что рассказ о генерале может быть полезен для выполнения задания, с ним справились 92% испытуемых.

Еще один пример неиспользования аналогичных знаний и навыков — задача Уэйсона с четырьмя карточками, которую люди обычно решают с большим трудом[237]. В этой головоломке участникам сообщают следующее правило: «Если на одной стороне значится гласная буква, то на другой должно быть четное число». Затем им показывают карточки K, E, 4 и 7 и предлагают решить, какие из них нужно перевернуть, чтобы проверить, верно ли правило. А как бы ответили вы?

^{Рис. 9. Задача Уэйсона с карточками: какие из них нужно перевернуть, чтобы удостовериться в истинности правила «если на одной стороне значится гласная буква, то на другой должно быть четное число»?}

В исходном эксперименте почти половина участников неверно выбрала карточки E и 4, в то время как правильный ответ — E и 7. Если на другой стороне карточки E окажется нечетное число, правило будет нарушено, однако в нем не говорится ничего о том, что на карточках с четными числами не может быть согласных — именно поэтому мы должны проверить цифру 7, ведь гласная на обратной стороне карты нарушит правило. Лишь 7% участников дали правильный ответ. К тому же, что интересно, участникам, которые изучали логику, подготовка не дала никакого преимущества в решении задачи[238].

А теперь давайте рассмотрим другую задачу. Представьте, что вы инспектор, проверяющий, нет ли в баре несовершеннолетних, которые пьют алкоголь. За столами сидят старик, подросток, человек, пьющий молоко, и человек, пьющий пиво. Чьи документы или напиток вам нужно проверить, чтобы убедиться, что правило «никому младше 21 года нельзя пить спиртное» выполняется (или нарушается)? Очевидно, вы должны подойти к человеку, пьющему пиво, и подростку. А ведь у двух этих задач совершенно одинаковая структура и решение[239]. Почему столь немногие люди решают первую задачу, а ответ второй задачи кажется довольно простым? Одно из возможных объяснений состоит в том, что у нас есть определенный опыт обращения с нормами в социальных ситуациях, так что мы умеем замечать нарушения правил[240]. Это умение помогает нам правильно находить решения задач, сформулированных как «проверка соблюдения закона», но оно не активируется, когда мы решаем структурно идентичную задачу на сортировку карточек.

Трудность переноса навыков между аналогичными задачами не ограничивается только лабораторными экспериментами. Психолог Стивен Рид изучал, как ученики, которые посещали уроки алгебры, но еще не работали с текстовыми задачами, справятся с ними, если дать им образец решения и задание для практики[241]. В итоге, когда в проработанном примере и задаче совпадали и «сюжет», и структура решения, ученики справлялись с ней хорошо, но, когда «сюжет» оказывался другим, успешных решений становилось меньше. Если же требовалось модифицировать еще и метод решения, с заданием справлялись совсем немногие. Текстовые задачи трудны для большинства учеников, и главная стратегия их решения, похоже, заключается в запоминании различных подтипов задач и соответствующих им методов решения. Это очень далеко от цели, которую ставят перед собой учителя алгебры: они надеются, что их ученики легко смогут применить навыки, которые требуют использования алгебры, приобретенные из реальной жизни, а не только из учебников. Хуже того, спонтанно понять, что нужно применить алгебру в реальной жизни, труднее, чем при решении текстовой задачи: уже само то, что вы сидите на уроке алгебры, очевидно дает вам понять, какие именно умения от вас требуются. А вот если вы столкнетесь с проблемой, требующей познаний в алгебре, вне класса, вам никто об этом прямо не скажет. Так, математик и философ Альфред Норт Уайтхед сокрушался из-за проблемы «инертных знаний» в образовании — идей и методов, которые могли бы широко применяться, но вместо этого остающихся «спящими»[242]. Иными словами, даже когда у нас есть умения, потенциально пригодные для решения задачи, мы часто их не используем.

Не все научные данные о переносе аналогичных навыков полностью пессимистичны. Например, Джеффри Фонг, Дэвид Кранц и Ричард Нисбетт обнаружили, что студентам, которых обучили статистической эвристике (в частности, закону больших чисел), удалось успешно применить эти знания, когда им дали в качестве задания опрос, замаскированный под телефонное анкетирование[243]. Участникам, которые практиковались в решении простых вариантов головоломки «Ханойские башни», поначалу оказалось трудно переносить свои знания между структурно идентичными загадками[244], однако эти проблемы постепенно сошли на нет после того, как им предоставили больше возможностей попрактиковаться. Кроме того, исследования с участием экспертов-физиков показали, что они склонны разделять задачи на категории, связанные с глубокими принципами, а не поверхностным сходством[245]. Разумное объяснение этих данных, похоже, следующее: знания могут иметь абстрактный характер, но зачастую требуется немалое количество примеров и накопленного опыта, чтобы воспользоваться даже небольшой степенью обобщения.

Исследования переноса навыков должны заметно умерить наши ожидания по поводу универсальной пользы от конкретных умений. Так, самый разумный прогноз в сфере изучения шахмат — то, что вы научитесь лучше играть в шахматы. Возможно, это как-то поможет вам легче понять похожие игры, например, потому, что вы уже будете уметь управляться со временем и оценивать соперника. И все же большая часть навыков, которым вы научитесь, останется специфичной для шахмат. А вот изучение, скажем, математики, абстрактная структура которой может быть полезна для решения многих других конкретных задач, может оказаться в общем и целом более полезным. Тем не менее и здесь о полной генерализации говорить нельзя, потому что многие ученики не могут применять полученные математические навыки в реальной жизни.

А какова же будет польза от того, что вы научитесь учиться? В конце концов, чтобы книга, подобная этой, имела хоть какое-то практическое применение, читателю нужно извлечь из нее некие общие идеи о процессе получения знаний и применить их в конкретной области. Здесь я буду осторожно оптимистичен: по моему мнению, улучшить качество обучения возможно — хотя бы потому, что широко известны лишь очень немногие научные данные, с ним связанные. Ученики в большинстве своем не знают, почему практика вспоминания лучше, чем пассивный просмотр, а длительная практика — полезнее, чем зубрежка, а потому не выбирают более эффективные способы, даже если им дать такую возможность[246]. Однако контролируемые эксперименты раз за разом показывают, что именно эти стратегии оказываются полезнее для обучения[247]. Кроме того, я считаю, что, скорее всего, существуют общие правила производства для планирования, которое связано с проектами по самообразованию, сбором материалов или подготовкой к учебе, не связанной с конкретным выученным материалом. Мы живем в мире, совсем не похожем на тот, в котором жили наши предки, в мире, где предъявляются невероятные требования к накоплению знаний и умений, так что не стоит удивляться, что наши инстинкты, связанные с обучением, сегодня не всегда направляют нас по верному пути.

Не считая этого исключения, исследования переноса навыков дают нам ясно понять, что кажущиеся универсальными способности, которые мы видим у других, состоят из мириад маленьких деталей. Точно так же как умение бегло говорить на каком-либо языке обусловлено знанием множества слов и фраз, навык «умно думать» обусловлен знанием множества конкретных фактов и методов, а также наличием релевантного опыта. Ниже я укажу три практических вывода из исследований, которые мы только что обсудили.

Вывод № 1. Сосредоточьтесь на навыках, которые хотите улучшить

«Большие» навыки, например умение говорить по-испански или программировать на Python, — это на самом деле коллекция из множества маленьких единиц знания и умения. Степень переноса навыков внутри одной темы, несомненно, больше нуля, но обычно меньше ста процентов. Как мы выяснили выше, умение составить шаблонную фразу далеко не всегда означает ее понимание. Таким образом, логично будет разбивать большие цели на серии более конкретных задач, которые вы хотите научиться лучше решать. Выучить, как спросить дорогу до супермаркета по-испански, — куда более скромная цель, чем научиться вести беглый разговор, но есть все причины считать, что второе — это просто накопленные успехи в решении более простых задач.

Выбор и определение порядка решаемых задач — это важная часть любой практической программы обучения, но это верно и для интеллектуальных навыков. В конце концов, ценность предметов вроде экономики или физики — не в том, что они укрепляют ум в целом, а в том, что они дают интеллектуальные инструменты, позволяющие справиться с конкретными задачами, в которых фигурируют деньги или движение. И здесь тоже следует сделать акцент на задачах, которые мы хотим научиться выполнять, и убедиться, что это гарантирует много возможностей практики их решения.

Вывод № 2. Абстрактные навыки требуют конкретных примеров

Исследования переноса навыков говорят нам, что в образовании существует определенный конфликт. С одной стороны, кажется, что навыкам нужно обучать в как можно более общей форме, чтобы гарантировать максимально широкое применение. Так, школьники, которым показывали набор уравнений на уроке алгебры, позже более успешно применяли их на уроке физики, чем когда порядок был обратным[248]. Одно из возможных объяснений состоит в том, что уроки алгебры по определению абстрактны, что для учеников служит сигналом применять усвоенные во время них навыки шире. С другой стороны, абстрактные навыки могут оставаться инертными, если не понимать, что они применимы в новых ситуациях. Избегание конкретных примеров может привести к упущению из виду ряд специфических деталей; по этой причине выпускникам университетов часто требуется дополнительная подготовка, прежде чем они смогут выполнять какую-либо полезную работу.

Все это можно исправить: если давать студентам множество различных примеров, это поможет им лучше усвоить общий принцип. Вместо одной-единственной демонстрации большинству обучающихся, скорее всего, понадобится изучить ряд примеров, чтобы по-настоящему оценить весь диапазон применения метода или идеи. Абстрактные навыки тоже могут требовать дополнительного обучения, чтобы их можно было применить на практике. Например, если вы на уроках программирования изучали концепции, то вам, скорее всего, понадобятся дополнительные знания и навыки, чтобы использовать их в конкретных программных проектах, с которыми вы столкнетесь в работе. Трудность применения в какой-то мере компенсируется более быстрым обучением в случае, когда связь между прежними навыками и новыми знаниями указывается напрямую[249].

Вывод № 3. Учитесь ради того, чтобы учиться

Навыки, которым действительно стоит учиться, не должны давать каких-либо ложных обещаний об «общем укреплении ума». Шахматы — это отличная игра с богатой историей, и, чтобы изучать ее тонкости, не нужно дополнительного оправдания вроде «они помогают с формулированием деловых стратегий». Умение понимать музыку ценно само по себе и не требует одновременного обещания «улучшить навык мозгового штурма для маркетинговых кампаний», а для умения писать компьютерные программы не нужен стимул из серии «это сделает вас умнее». Вместо того чтобы посвящать себя занятиям, которые сами по себе имеют довольно сомнительную ценность, лучше изучать навыки и темы, интересные лично вам, — ради учебы как таковой.

История изучения разума — это история метафор. Так, Платон сравнивал душу с колесничим, который правит двумя лошадьми — праведной добродетельностью и иррациональными страстями. Рене Декарт видел в нервах гидравлическую систему. Ассоциационисты утверждали, что привычки организуют разум, гештальтпсихологи смотрели на мышление с точки зрения восприятия. В последнее время преобладающей стала компьютерная метафора: как в формулировке с «машиной серийных вычислений», предложенной классической когнитивной психологией, так и в формулировке с «паутиной взаимосвязанных единиц обработки информации» из нейробиологии. Тем не менее все эти метафоры в чем-то верны, а в чем-то вводят в заблуждение, и сравнение мозга c мышцей ничем от них в этом не отличается. Навыки действительно улучшаются с практикой — в этом смысле метафора верна, но ее подразумеваемое следствие сомнительно: укрепление одного навыка якобы улучшит общий уровень «умственной силы», которую можно будет применять для многих других навыков, не связанных с исходным. Возможно, более подходящей аналогией будет следующая: разум — это набор инструментов, созданных из знаний[250]. Каждый инструмент имеет конкретную функцию, но из их сочетаний можно составить сложные навыки.

«Возможно, учитель будет разочарован, если заставить его считать, что совершенствование в арифметике, грамматике или переводе не передается на все другие умения, — писал Эдвард Торндайк более века назад. — Однако на самом деле эти факты вовсе не должны разочаровывать. Значение учебы останется таким же, как всегда; более того, оно даже вырастет, ибо, когда все узнают, как мало мы на самом деле от нее получаем, учеба, скорее всего, станет еще ценнее, чем тогда, когда мы считали, что определенные предметы сами по себе каким-то таинственным образом улучшают ум в целом. Что действительно может разочаровать учителей, так это упорствование в своих заблуждениях, которые заставляют их продвигать неверную учебную программу и использовать неверные методы, опираясь на ложную идею улучшения одних умственных способностей с помощью других». Таким образом, ценность обучения не уменьшится от того, что мы отбросим идею, будто мозг подобен мышце. Наоборот, мы станем яснее понимать стоящую перед нами задачу. Навык решения развивается, когда вы учитесь справляться с проблемами разного рода. Критическое мышление, которое позволяет нам оспаривать сомнительные утверждения, порождается широкой базой знаний. Аккуратность — это следствие тщательного выполнения всех задач. Как выразился Торндайк, «разум не дает что-то в обмен на ничего, но никогда не жульничает»[251].

Ум, может быть, и не мышца, но все-таки было бы здорово иметь побольше навыков, применимых в разных областях. В следующей главе мы поговорим о разнообразии практики — одном из самых перспективных методов освоения гибких навыков.

Глава 7. Разнообразие лучше повторения

В начале 1940-х на втором этаже «Минтонс-Плейхауса» в Гарлеме родился новый вид музыки. Там такие музыканты, как Телониус Монк, Чарли Крисчен, Диззи Гиллеспи и Чарли «Берд» Паркер, играли друг для друга по понедельникам — в этот день у исполнителей был традиционный выходной. Новый стиль, известный как бибоп, стал реакцией на свинговую музыку, которая доминировала в танцзалах по всей стране. Свинговый джаз играли большие джаз-банды, он состоял из заранее написанных мелодий, под которые было легко танцевать. Напротив, в бибопе набор инструментов был ограничен, а акцент делался на импровизационные соло, сложные изменения аккордов и ритмов. Свободные от требований, предъявляемых к оплачиваемым выступлениям, музыканты бросали друг другу вызов, все более виртуозным образом демонстрируя свою технику и креативность. Вспоминая о времени, проведенном в молодости в «Минтонс», Майлз Дэвис рассказывал: «Новички приносили с собой инструменты и надеялись, что Берд или Диззи пригласят их сыграть с ними на сцене. И если они приглашали, старались не опозориться[253]. — И добавлял: — Они ждали намеков от Берда и Диззи, и, если те после окончания партии улыбались, это значило, что сыграно было хорошо».

Впрочем, новые требования к спонтанной игре часто приводили и к провалам. Однажды запасной басист Чарльз Мингус, ветеран «Минтонс», довел до слез молодого саксофониста, сказав ему: «Сыграй-ка что-нибудь другое, парень, сыграй что-нибудь другое. Это джаз, друг. Это же ты играл и вчера, и позавчера»[254]. Переоценить влияние бибопа на джаз очень трудно: умение импровизировать на сложном материале стало считаться неотъемлемой частью мастерства.

Импровизация давным-давно ценилась в афроамериканской музыкальной культуре, которая породила этот жанр музыки. Музыкальный этнолог Пол Берлинер в своей фантастической книге о джазе Thinking in Jazz процитировал рассказ одной госпел-певицы о том, как на репетиции их церковного хора на замену вышла пианистка с классической подготовкой:

Этот культурный акцент на импровизацию напрямую просочился и в новый джаз. Еще в 1944 году Чарли Паркер сыграл несколько уникальных соло для разных дублей одной песни, когда записывался с квинтетом Тайни Граймса[256]. В то же время Майлз Дэвис показал, насколько хорошо умеет импровизировать, когда во время соло у него вдруг застрял один из клапанов трубы[257]: он невозмутимо продолжил играть, относясь к нотам, ставшим недоступными, как просто к еще одному музыкальному ограничению. «Заряженные живостью игры, — писал Берлинер, — слушатели вполне могут считать, что джазовые произведения очень кропотливо сочиняются и тщательно репетируются перед исполнением. Однако музыканты часто играют без нот и даже без дирижера, который координировал бы их выступление»[258].

Однако спонтанность не стоит путать с отсутствием дисциплины.

«Джаз — это не просто “Ребята, я сейчас хочу сыграть вот так”, — объяснял трубач Уинтон Марсалис. — Это очень структурированная музыка, которая происходит из традиции и требует тщательного обдумывания и изучения»[259].

Опытные музыканты сравнивают джаз с языком: бесконечные возможности для самовыражения объединяются в нем со строгими правилами грамматики и синтаксиса, которые не позволяют самовыражению превратиться в тарабарщину. Например, саксофонист Джеймс Муди сравнивал ноты, сыгранные в неверном контексте, с «криком посреди мирной улицы»[260], а Майлз Дэвис однажды отчитал молодого Лонни Хилльера за незнание аккордов, когда тот во время импровизационного соло разошелся с остальной группой. Представление об импровизационном джазе как о музыке, в которой можно «играть все что заблагорассудится», лучше всего опровергается невероятной точностью, с которой опытные музыканты исполняют свои спонтанные пассажи.

«Мой учитель всегда просил поимпровизировать на тему какой-нибудь песни, — вспоминал один студент, — и, когда я пытался это сделать, садился за другое фортепиано и играл мои же импровизационные фразы на долю секунды позже. Это просто с ума сводило»[261].

Обучение импровизации — это серьезный вызов для любого, кто хочет стать джазовым музыкантом. Как же развить в себе умение безупречно исполнять сложные переходы между аккордами и ритмами на своем инструменте и при этом сохранить достаточно гибкости, чтобы не повторяться? За десятилетия после «Минтонс-Плейхауса» музыканты выработали ряд техник, которые помогают научиться импровизировать. Ключевая черта многих из этих техник — варьирование, которое позволяет углубить эффективность практики. Использование одних и тех же навыков в разном порядке, изучение одной и той же концепции на разных примерах, взгляд на музыку со всех возможных сторон — все это важно не только для эффективного применения навыка, но и для творческого самовыражения.

Первый источник разнообразия — простое варьирование упражнений на занятиях. Типичным образцом здесь, конечно, можно назвать импровизационные джем-сейшены, но многие музыканты этого жанра систематически варьируют и более структурированную практику. Простое упражнение вроде игры гамм, например, можно сделать разнообразным практически до бесконечности, исполняя их не просто вперед-назад, но еще и исследуя все возможные интервалы и сочетания аккордов. Так, ученик пианиста Барри Харриса рассказывал, что когда-то ненавидел играть гаммы, потому что учителя заставляли его «играть их вверх-вниз по октавам, и все». Однако, работая с Харрисом, он научился импровизировать в них: «Я никогда не уставал их играть»[262]. Другой музыкант, как-то посетивший мастер-класс тромбониста Джимми Читэма, рассказывал, что тот посоветовал ему «исчерпывать все возможности», работая со всеми возможными изменениями и преобразованиями[263]. Еще один пример — трубач Генри «Ред» Аллен, который якобы научился играть во всех тональностях, практикуясь под пластинки, которые запускал с разной скоростью[264]. Каждая из них соответствовала определенной тональности, что обеспечивало ему многообразие даже в работе с одним и тем же исходным материалом. Так, практикуя разные навыки во время одной и той же репетиции, исполнители развивают в себе гибкость.

Психолог Уильям Баттиг стал одним из первых, кто изучил связь между разнообразной практикой и обучением. В своем выступлении на конференции по приобретении навыков в 1965 году он рассказал о «довольно парадоксальном принципе»: тренировочные условия, в которых уровень интерференции между изучаемыми предметами выше — а результативность тренировок, соответственно, ниже, — тем не менее ускоряют освоение новых навыков[265]. Его коллеги, исследовавшие память, считали, что интерференция — это серьезная помеха для обучения. Наблюдение, что ее повышение в одной задаче может улучшить результативность при выполнении другой, многих удивило. Позже Джон Ши и Робин Морган обнаружили, что наблюдение Баттига верно и для моторных навыков[266]. Они провели эксперимент, в котором испытуемых просили быстро сбивать деревянные перегородки теннисным мячом в определенной последовательности, которая определялась одной из трех загорающихся цветных лампочек: красной, синей или белой. Двигательный навык специально выбрали необычный (чтобы исключить возможность, что детали были заранее известны кому-либо из участников эксперимента), но в чем-то напоминающий трудности, с которыми сталкиваются музыканты, играя ноты и аккорды и в нужной последовательности нажимая на клавиши, струны или клапаны. Ученые разделили испытуемых на две группы. В первой группе тренировки были структурированными: они изучали только одну последовательность за раз. Вторая группа тренировалась со всеми тремя последовательностями в случайном порядке. В полном соответствии с теорией Баттига первая группа справлялась с задачей быстрее, чем вторая, практиковавшаяся с большей контекстуальной интерференцией. Однако когда команды затем начали отрабатывать новые последовательности, которые обозначались черной и зеленой лампочками, та, что тренировалась со случайным порядком последовательностей, освоила незнакомый ранее навык быстрее. Этот эффект сохранился даже во время тестирования, проведенного через десять дней после тренировок, что говорит о том, что польза от разнообразия практики сравнительно долгосрочна.

Одно из возможных объяснений того, почему контекстуальная интерференция полезна, состоит в том, что исполнитель развивает в себе контрольный процесс принятия решения: какое именно действие стоит предпринять прямо сейчас. Структурированная практика помогает легче освоить каждую из последовательностей в отдельности, однако, поскольку она весьма предсказуема, процесс принятия решения при этом не развивается. Такое предположение было доказано исследованиями, в которых обнаружилось, что рандомизированная практика приносит больше пользы при необходимости выбирать между разными движениями (например, сыграть одну ноту вместо другой), а не выполнять одно и то же движение с разной интенсивностью (например, играть одну и ту же ноту с разной громкостью)[267]. Результаты показывают, что разнообразие помогает именно с выбором дальнейшего действия, а не их тонкой подстройкой. Подобный процесс контроля, очевидно, играет важнейшую роль в джазовой импровизации, где основная сложность состоит именно в том, чтобы «просто» решить, какую ноту сыграть следующей.

Разнообразие практики ценно не только для моторных навыков. Йерун ван Мерриенбур, Марсель де Кроок и Отто Йелсма также обнаружили похожий эффект при подготовке студентов-инженеров, от которых требовалось найти проблему на симуляции химического завода[268]. В рамках эксперимента половина испытуемых изучила четыре разных типа неполадок: сначала блок из двенадцати проблем первого типа, затем второго и так далее. Другой половине студентов те же сорок восемь неполадок давали в случайном порядке. В итоге «случайная» группа опять-таки показала худшие результаты в решении проблем на стадии подготовки; в дальнейшем опросе, посвященном изученным неполадкам, разницы между двумя группами отмечено не было. Однако когда в программу ввели новый класс неполадок, студенты, которые проходили рандомизированную подготовку, справились лучше. Похожий эффект был обнаружен и в освоении иностранных языков: изучение нескольких спряжений испанских глаголов одновременно способствовало их лучшему запоминанию в течение нескольких уроков (но не при знакомстве со спряжениями)[269]. Другое исследование показало, что японцы, осваивающие английскую грамматику, лучше справляются с последующими тестами, если практические занятия были не однообразными, а варьирующимися[270].

Несмотря на всю потенциальную пользу, разнообразие практики применяется сравнительно мало. В большинстве школьных домашних заданий контекстуальная интерференция сводится к минимуму — вопросы по разным темам тщательно отделяются друг от друга. Даже на некоторых экзаменах задания расставляются в том же порядке, в котором изучались в рамках программы, еще сильнее увеличивая искажение. Разнообразие практики, возможно, не очень распространено потому, что относится к противоречащей интуиции категории «полезных сложностей», о которых мы говорили в главе 5. Как вы помните, это ситуации, в которых применение определенной методики, например дробление повтора материалов во времени или требование, чтобы студенты сами вспоминали материал, а не просто заново его просматривали, ухудшало непосредственные результаты, но при этом улучшало качество обучения в долгосрочной перспективе. Таким образом, вполне возможно, что отработка разных навыков в течение одной сессии используется реже, чем стоило бы, потому что создает иллюзию замедления прогресса.

Джазовая импровизация требует от исполнителей создавать нечто новое, но при этом все равно укладывающееся в комфортные общепринятые рамки. Прямое копирование — это, конечно, важный подготовительный этап, но его нельзя выдать за финальную интерпретацию, потому что тогда музыканта сочтут простым плагиатором. И наоборот: у исполнителя, который не подчиняется никаким правилам, в итоге получится совсем не джаз. Чтобы вписаться в эти противоречивые ограничения, необходимо развить в себе абстрактные представления о музыке — как о ее ограничениях, так и о возможностях.

Формирование концепций — это процесс понимания, какие общие черты есть у разных примеров и что отличает их от других похожих экземпляров, которые тем не менее примерами не являются. Например, ребенок, осваивающий концепцию «красного», может сначала включать в нее вещи, которые взрослый назовет «коричневым» или «оранжевым». Если ее иллюстрировать, скажем, только пожарной машиной, то он не сможет правильно определить, можно ли называть «красными» красный помидор или красную розу. Только взаимодействие с широким набором стимулов, подпадающих под одну и ту же классификацию, помогает создать обобщенную абстракцию. Так, трубач Томми Террентайн вспоминал, что, когда только учился музыке, один учитель брал на фортепиано ноту си и просил ее запомнить. А потом, когда они вместе шли домой, бил палкой по железным фонарным столбам, чтобы те звенели, и просил назвать ноту, которую они издают, опираясь на запомненную ранее си[271]. Подобное сенсорное распознавание играет важную роль в приобретении навыка различать услышанные ноты и аккорды. Музыкант Говард Леви утверждает, что один из самых лучших способов обучения — нотная запись прослушиваемой музыки. Сначала неизбежно будут ошибки, утверждает он, но чем больше работает слух, тем лучше он начинает различать ноты[272].

— Поначалу я не слышал аккордов, — рассказал один музыкант-новичок. — Не чувствовал смены аккордов в произведении. Сейчас мне, может быть, и не по силам точно назвать все аккорды в песнях, которые слышу, но я все-таки замечаю, когда они меняются, и для меня это уже большой шаг вперед по сравнению с тем, как было раньше[273].

Умение распознавать одинаковое и разное — это лишь отправная точка в освоении навыков, необходимых для качественной импровизации. Композитор Чак Израэлс отмечает, что «необходимый ингредиент в обучении музыке — это умение заметить параллельный случай»[274]. Например, в школе он играл с ровесниками в игру, в которой нужно было угадать песню только по аккордовой последовательности. Подобные упражнения по транспонированию, когда ученик записывает знакомую фразу в новой тональности, могут быть полезны не только для того, чтобы повысить разнообразие практики, но и для того, чтобы заметить скрытые связи между двумя совершенно отдельными на вид произведениями. «Понимание, что разные на первый взгляд фразы, взятые из разных соло, на самом деле имеют сходную основу, — это откровение, знакомое многим студентам», — писал Пол Берлинер[275]. Еще один важный компонент развития базы знаний — умение находить не только скрытое сходство, но и тонкие различия между примерами. Так, певица Кармен Ланди рассказывала, что сначала умела узнавать лишь «джазовые проходы», но с опытом начала отличать «бибоповые проходы», а потом и «проходы Чарли Паркера от проходов Сонни Роллинса»[276].

Исследования интерливинга (переплетения информации) подтвердили ценность представления разных концепций (которые, впрочем, легко спутать друг с другом) вместе — по сравнению с типичным подходом, в котором примеры каждой концепции даются изолированно. Роуз Хатала с соавторами обнаружила, что студенты-медики, изучающие электрокардиограммы, справляются лучше, когда при обучении им показывают шаблоны ЭКГ, характерные для нескольких разных болезней вперемешку, а не для каждой по очереди[277]. Похожие результаты были получены и в процессе обучения распознаванию разных категорий молекул в органической химии[278], стилей разных художников[279], видов разных птиц и бабочек[280]. Таким образом, последовательная демонстрация примеров отличных концепций, похоже, помогает лучше заметить различия между ними, а демонстрация разных с виду примеров одного и того же явления помогает ученикам понять, что в них общего[281]. Direct Instruction (прямое обучение), успешная образовательная методология, разработанная Зигфридом Энгельманом и Уэсли Беккером (мы встречались с ней в третьей главе), опирается на этот эффект, тщательно подбирая примеры и похожие с виду «непримеры» для иллюстрации концепций[282]. Например, обучая детей распознавать букву d, инструктор показывает им эту литеру, написанную не одной-единственной гарнитурой, а разными шрифтами, чтобы продемонстрировать весь диапазон визуальных отображений, которые обычно верно распознаются грамотными взрослыми: и т. д. Затем в рамках этой же презентации он знакомит их с похожими, но все же другими символами. Например, буква a визуально похожа на d, но звучит и называется иначе; у буквы t похожее название, но совсем другая форма; у буквы p подобное название и форма, но означает она совсем другой звук. Такие задачи на распознавание букв могут показаться вам тривиальными, но это только потому, что у вас уже накопился огромный опыт чтения. Например, если вы не умеете читать китайские иероглифы, то попробуйте, допустим, отличить знак (например, ) от очень похожего на него (например, ), написанные разными шрифтами, и сразу поймете, почему распознавание букв требует значительной практики! Противопоставляя максимально отличные друг от друга примеры одной и той же концепции минимально отличным от них примерам других, обучающийся лучше понимает, где именно проходят точные границы идей.

Последний источник полезного разнообразия, которым пользуются джазовые импровизаторы, — это владение многочисленными системами представления музыки. «Чем больше у вас способов представления музыки в уме, тем больше вы сможете сыграть в своих соло», — отмечает Барри Харрис[283]. Один из источников разнообразной репрезентации — умение понимать музыку и ушами, и глазами. Например, многие великие джазовые импровизаторы, не получившие формального музыкального образования, имели обширную слуховую практику, благодаря которой понимали, что звучит хорошо, а что нет, просто слушая музыку. Тромбонистка Мельба Листон вспоминала, что «всегда знала, какие ноты не вписываются в аккорды и звучат плохо», так что «с осторожностью относилась» к нерабочим комбинациям[284]. Практические знания, однако, имеют свои ограничения, когда сложность песен растет. Саксофонист Гэри Барц, например, испытывал большие трудности с импровизацией в песнях вроде You Stepped Out Of A Dream[285], рассчитывая только на собственный слух[286]. Лишь после того, как тромбонист Грэхэн Монкур объяснил ему теоретические принципы джазовой гармонии, он сумел понять, как все работает. С другой стороны, музыканты с хорошим формальным образованием часто обнаруживают, что им мешает чрезмерная зависимость от визуальной записи. Пол Берлинер писал об одном студенте, который изначально получил подготовку классического музыканта:

Умение выучить песню как на слух, так и по нотам дает исполнителям больше гибкости — равно как и освоение многочисленных мнемонических систем. Аккорды, лады и интервалы — все это различные методы репрезентации звуковысотных отношений, но каждый из них разделяет музыкальные возможности по-своему. «Для учеников открытие ладов и их теоретических взаимоотношений с аккордами обычно становится большим концептуальным прорывом, который можно применить немедленно», — писал Берлинер[288]. Музыкант Грэг Лэнгдон, по его словам, испытал «откровение», когда обнаружил, что «гармонический соль-минор, если начать с пятой ступени», строится по той же закономерности, что «ми-бемоль-мажорное арпеджио с малыми секундами, пристроенными к каждой из ступеней»[289]. Иными словами, импровизатор, видящий одну и ту же музыку разными способами, получает больше возможностей.

Разнообразие репрезентаций, конечно, ценно не только для джаза. Физик Ричард Фейнман, нобелевский лауреат, писал об исключительной полезности многочисленных взглядов на одно и то же явление:

Многочисленные репрезентации эквивалентны способности сформулировать одну и ту же задачу в разных задачных пространствах. Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл убедительно это продемонстрировали на примере игры в «числовой скрэббл»[291]. Это игра для двух игроков: перед ними выкладываются фишки с числами от 1 до 9, и они по очереди выбирают из них; первый, кто соберет три фишки, сумма на которых составит 15, выигрывает. Например, если первый игрок берет фишки 2, 7 и 6 (2 + 7 + 6 = 15), он победит. Что интересно, числовой скрэббл на самом деле структурно идентичен крестикам-ноликам. Сходство легко заметить, если просто пронумеровать поля для игры в крестики-нолики так, как показано на рисунке ниже. Взятие фишки эквивалентно рисованию крестика или нолика на соответствующем поле: вы сможете собрать три фишки, которые дают в сумме 15, в том и только в том случае, если заполните соответствующую вертикаль, горизонталь или диагональ на пронумерованной доске для крестиков-ноликов. Однако формальная эквивалентность двух этих репрезентаций вовсе не говорит о том, что они психологически эквивалентны; действия, которые кажутся очевидными в одном формате, могут потребовать интенсивного мыслительного процесса для понимания в другом.

^{Рис. 10. Если пронумеровать игровые поля так, как показано выше, игра в числовой скрэббл преобразится в знакомые всем крестики-нолики}

Психолог Курт Левин однажды произнес знаменитую фразу: «Нет ничего практичнее хорошей теории»[292]. В нашей нынешней культуре теоретические и практические знания часто относят к разным сферам или, хуже того, активно противопоставляют друг другу. Конечно, теоретики и практики действительно часто принадлежат к отличным группам с отличными целями и потребностями, но все же сами по себе теории — просто инструменты. И чем больше у нас инструментов, приспособленных к реальности, над которой мы работаем, тем больше разных задач мы сможем решить.

Практиковать сразу несколько навыков в рамках одной сессии, изучать полную линейку примеров, переплетенных с контрастными случаями, учиться представлять одни и те же идеи в разном виде — все это может быть полезно. Однако очевидно, что многообразие не может быть положительным во всех случаях. Как мы видели в предыдущей главе, результаты тренировки, ведущей к улучшению навыков, у которых нет совпадающих знаний и процедур, бывает довольно трудно продемонстрировать. Выгода от разнообразия практики в основном ограничивается отработкой шаблонов в рамках одного и того же навыка. Противопоставление разных примеров или упражнений оказывается полезно только при угрозе перепутать одно с другим. Мы вряд ли получим ту же пользу, если смешаем вопросы по математике с домашним заданием по истории (хотя это может тоже быть неплохо — так мы раздробим изучение материала во времени, как описано в главе 5). Так же и абстракции, созданные на основе разных примеров, могут быть полезны, но все же существует и такой уровень абстракции, на котором концепции перестают приносить пользу. Например, у шахматной стратегии и бизнес-стратегии, скорее всего, есть какие-то общие идеи, но успех в каждой из этих областей требует обширных специфических знаний, не имеющих аналога в другой области, пусть для их описаний и используется одно и то же слово «стратегия».

Еще один фактор, определяющий, насколько полезна будет вариативность, — это как велики требования к разнообразию в навыке, который вы осваиваете. Например, классическому пианисту, которому не нужно импровизировать, сочиняя на ходу новые композиции, полезнее окажется повторяющаяся практика, потому что он сможет с уверенностью заявить, что ноты, допустим, Девятой симфонии Бетховена всегда будут играться в одном и том же порядке. При варьирующемся же графике подготовки освоение навыка идет медленнее, так что пользу от него можно получить, только если обучающийся нуждается в большом разнообразии навыков. Так, лингвист, изучающий романские языки, может достичь более абстрактного и гибкого понимания латыни, если будет осваивать одновременно французский, испанский и португальский. Однако если его цель — всего лишь обосноваться во Франции, то, изучая три языка, он, несомненно, будет продвигаться медленнее, чем осваивая только французский. Разнообразие практики показывает, что если человеку нужно говорить на всех трех языках, то полезнее для него будут уроки, на которых они чередуются. Степень требуемого разнообразия полностью зависит от того, какими навыками необходимо будет пользоваться в итоге.

Наконец, последний ограничивающий фактор разнообразия практики — вопрос, в каких условиях оно помогает. Габриель Вулф и Чарльз Ши отмечают, что для освоения сложных моторных навыков, а также для людей, не обладающих большим опытом в данной области, чаще полезны бывают структурированные, а не варьирующиеся учебные планы[293]. Кажущееся противоречие легко разрешить, рассмотрев его с точки зрения теории когнитивной нагрузки. Разнообразие практики создает большее давление, поэтому, если задание слишком сложно, чтобы выполнить его корректно даже в оптимальном состоянии, дополнительная нагрузка лишь усложнит его. Однако когда человек постепенно осваивает все необходимые движения и умение становится автоматическим, план подготовки, который помогает различать шаблоны, становится уже более полезным. Доказательства этой гипотезы были получены в исследованиях с участием людей, изучавших английский язык: более опытные из них получали больше выгоды от практических занятий, на которых нужно было слушать сразу нескольких говорящих, а для менее опытных полезнее стала практика, где говорил только один человек[294]. Похожие результаты были получены и при исследовании разнообразия практики в математике: студентам, не обладавшим большими познаниями, больше пользы приносило решение задач, мало различавшихся между собой, а ученикам, уже имевшим определенный уровень, лучше подошли практические вопросы, которые разнились сильнее[295].

Эти данные говорят о том, что многообразие — это параметр, который нужно повышать постепенно в ходе обучения, а не просто сразу устанавливать на максимум: навыки, которые крайне трудно применить верно даже один раз, лучше отрабатывать постоянным повторением, а не разнообразием практики. Об этом же говорит и исследование джазовых импровизаторов, проведенное Берлинером. Отправной точкой для музыкантов обычно становится не импровизация, а точное подражание — плод многочасовых попыток играть под записи. «Вудшединг» (когда музыкант, фигурально выражаясь, запирается в сарае для дров и практикуется в полном одиночестве) был популярной привычкой умелых музыкантов. Упорные попытки скопировать опубликованные соло мастеров джаза даже сами по себе могут давать неожиданно блестящие результаты. Так, басист Джордж Дювивье разработал необычную технику аппликатуры, чтобы сыграть сложное соло, которое услышал на записи и повторял раз за разом, пока не выучил. Лишь увидев джаз-банд вживую, он узнал, что на самом деле «соло» было вовсе не соло — просто на одном инструменте играли сразу два музыканта![296] Даже Чарли Паркер, один из создателей бибопа, как говорят, не раз уединялся и подолгу практиковался, когда на ранних концертах в «Минтонс-Плейхаусе» кто-то превосходил его в игре[297]. Как мы уже знаем из предыдущих глав, повторение и подражание — это не антитеза спонтанной креативности, а ее необходимые предшественники.

Эту максиму я сформулировал как «Разнообразие лучше повторения», а не «Разнообразие вместо повторения», потому, что для сложных навыков вроде исполнения джазовой музыки в определенных долях необходимы и имитация, и импровизация. Разнообразие необходимо, чтобы научиться гибкости в применении сложных умений, но оно произрастает из постоянного повторения составляющих простых умений, которые гарантируют плавность исполнения, а не противопоставляется ему.

Разнообразие практики — это одна из лучших подтвержденных учеными стратегий для переноса навыков в новые контексты. К сожалению, она до сих пор используется довольно мало. В школьных учебных планах вариативность минимальна: чаще всего вопросы задаются только по последней главе учебника, а практические примеры даются только одного-единственного типа. Ниже перечислены четыре разные стратегии использования разнообразия практики.

Стратегия № 1. Тасуйте учебный материал

Самый простой способ применения разнообразия практики — простая рандомизация учебного материала. Поскольку обычно его тщательно делят на разные темы, для этого может потребоваться определенная работа. Если вы, например, практикуетесь с двусторонними карточками, то попробуйте проверить себя в случайном порядке, а не проходя одну тему за раз. Если вы готовитесь к контрольной работе или экзамену, попытайтесь решать задачи в случайном порядке, чтобы нельзя было сразу сказать, из какой они темы. Если вы отрабатываете теннисные удары на корте, попробуйте чередовать бэкхенд и форхенд вместо того, чтобы тренировать их последовательно.

Один из способов рандомизации занятий — составить список задач, в которых вы хотите попрактиковаться, и назначить каждой из них свою игральную карту из колоды. Если вы, например, изучаете испанский, то они могут означать упражнения на спряжение глаголов. Похожий подход можно применять и для программных функций, гитарных аккордов, бадминтонных подач или задач по физике. Главное требование заключается в том, чтобы все эти проблемы решались достаточно быстро, чтобы вы успели решить за один урок сразу несколько. Ну а потом перетасуйте колоду, вытяните несколько карт и приступайте к соответствующим заданиям.

Стратегия № 2. Играйте с большим количеством исполнителей

Рандомизация учебного материала — это очень структурированный способ работы с разнообразием практики, но есть и более органический метод: просто увеличьте количество людей, у которых вы учитесь и с которыми практикуетесь. Джазовые музыканты часто работают с самыми разными коллегами, нередко импровизируя на сцене с группами, с которыми познакомились буквально полчаса назад. Поскольку у всех исполнителей есть свои особенности, подобная частая ротация помогает им познакомиться с большим количеством разной музыки, чем если бы они играли один и тот же репертуар с одним и тем же бендом.

Если вы хотите развивать профессиональные навыки, ищите работу, на которой будете контактировать с большим числом разных ситуаций, характерных для вашей отрасли. Так, после своего исследования пожарных, описанного в четвертой главе, психолог Гэри Кляйн писал: «Эксперимент показал нам, что десять лет добровольной работы в пожарной службе в сельской местности менее ценны для развития навыков, чем год-два работы в разрушающемся центре города. Городские пожарные имеют дело с куда большим количеством разных видов пожаров, чем сельские, и выезжают на них чаще»[298]. Путь к элитности во многих профессиях зачастую начинается с работы в стрессовой, очень переменчивой обстановке с последующим переходом на позиции с рутинным набором обязанностей. Например, бухгалтеры и юристы нередко оттачивают навыки в крупных фирмах, работающих с самыми разными клиентами, прежде чем выбрать специализацию, а врачи проходят через многочисленные кабинеты неотложной помощи, прежде чем начать семейную практику. В ситуациях, когда подобные профессиональные возможности не даются по умолчанию, пожалуй, будет лучше начать карьеру на должности, предусматривающей разнообразные виды работ.

Стратегия № 3. Учите теорию

Теоретические знания, как мы уже выяснили, помогают взглянуть на ситуацию с нескольких разных сторон. Кроме того, их трудно получить путем одного только экспериментирования — это редкость, и вы с куда большей вероятностью сможете их найти, читая книги. С другой стороны, глубокое изучение теории — это чаще всего инвестиция в будущее, потому что она обычно помогает легче приобретать новые знания, а не получать результаты как таковые. Музыкант, который часами будет просиживать в библиотеке, не станет от этого играть лучше, однако глубокое понимание гармонии поможет ему легче воспринимать новые шаблоны музыки. Так, Майлз Дэвис, выпускник Джульярдской музыкальной школы, часто ругал коллег за то, что они избегают изучения теории:

Конечно, теории не обязаны быть чисто академическими. Практические концепции, профессиональные неписаные правила и стандарты индустрии — это тоже вполне легитимные методы мышления, пусть и не разработанные учеными. Общаясь с людьми «в поле» и спрашивая у них, какими инструментами они пользуются и с какими теориями работают, вы составите «дорожную карту», которая поможет вам приобрести новые методы.

Стратегия № 4. Сначала сделайте как надо, а потом варьируйте практику

Разнообразие, как мы уже знаем, должно не противопоставляться повторению, а естественным образом вырастать из него. Однако найти четкий момент, после которого оно начнет приносить пользу, довольно трудно. В большинстве вышеописанных исследований рассматривался лишь небольшой фрагмент учебного процесса, по которому нелегко определить, в каком случае будет полезна повторяющаяся практика, а в каком — разнообразная. Хуже того, разнообразие практики еще и относится к неинтуитивной категории «полезных сложностей», так что понять, когда именно оно будет наиболее полезно, трудно еще и из-за этого. Нейт Корнелл и Роберт Бьорк обнаружили, что, как и в похожих исследованиях со вспоминанием и раздроблением занятий во времени, участники искренне считали, что лучше усваивают материал при структурированной, а не разнообразной подаче, хотя тестирование показывало обратное[300]. Этот эффект сохранялся даже после того, как испытуемые выполняли финальное задание, к которому готовились с помощью разнообразной программы — они все равно считали, что структурированная работает лучше.

Поскольку исследования разнообразия практики идут до сих пор, я пока что не могу предложить никаких научных рекомендаций по поиску «точки перегиба». Но, думаю, можно с уверенностью сказать, что, если вы еще не научились правильно применять навык, разнообразие в упражнениях вам не поможет. Если же вы применяете навык правильно в большинстве случаев, то разнообразие, конечно, замедлит освоение материала, но, скорее всего, станет полезно для развития процессов контроля. Так, джазовые солисты часто начинают с многократного повторения одного и того же соло, проверяя, насколько хорошо играют по сравнению с записью, которой пытаются подражать. Только после того, как у них начинает получаться повторять его без ошибок, они добавляют к нему «украшения», интерпретации или совершенно новые фрагменты. Таково разнообразие, произрастающее из повторения.

Разнообразие практики — это важный компонент гибких навыков. Беглая импровизация, даже самая впечатляющая, все равно остается внутри четких границ существующей традиции. Изобретательство же, процесс создания чего-то, что оторвано от традиции, например целого жанра бибоп, кажется чем-то еще более недостижимым. В следующей главе мы выйдем за пределы развития гибких навыков и приблизимся к основам творчества.

Глава 8. Количество переходит в качество

Очень немногие в истории могут похвастаться такой же изобретательской плодовитостью, как Томас Эдисон. Среди его творческих достижений — мультиплексная телеграфия (первая практичная система передачи нескольких сигналов по одному телеграфному проводу), флюороскоп (первое устройство, делавшее четкие рентгеновские снимки), кинетограф (одна из первых кинокамер), тазиметр (устройство измерения инфракрасного света), угольный микрофон (практически необходимое устройство для телефонов), перезаряжаемые батарейки и — что удивительнее всего для человека, который был почти полностью глух, — фонограф, первое звукозаписывающее устройство. Его лаборатория в Менло-Парке, штат Нью-Джерси, стала моделью для корпоративных инноваций, которой вдохновлялись при проектировании исследовательских институтов Bell Labs, General Electric и DuPont. Суеверные местные жители считали его изобретательский гений колдовством. Казалось, что «Волшебник Менло-Парка» может разработать абсолютно любое устройство по цене, которая будет доступна почти каждому.

Самое знаменитое изобретение, ассоциируемое с Эдисоном, — электрическая лампочка, — строго говоря, плодом конкретно его воображения не была. Электродуговое освещение, ослепительный свет которого порождался постоянной искрой, возникающей между двумя электродами при достаточной силе тока, уже существовало, когда Эдисон начинал свои эксперименты. Существовали тогда и первые лампы накаливания, но они были коммерчески нежизнеспособными — быстро перегорали и потребляли слишком много мощности. И все же в какой-то степени назвать Эдисона изобретателем электрической лампочки — это даже недооценка его достижения. Дело не просто в том, что он предложил изготавливать нить накаливания из материалов с высоким сопротивлением, что сделало лампы накаливания практичными в применении. Он изобрел еще и всю сопровождающую инфраструктуру — параллельное соединение цепей, высокоэффективные электрические динамо-машины, концепцию центральной электростанции, — которая сделала возможными не только электрическое освещение, но и всю электрическую промышленность, известную нам сегодня. Эдисон за свою жизнь зарегистрировал невероятное количество патентов (1093), сделав шаг к тому, чтобы считаться самым изобретательным человеком в истории[302].

В 1931 году, после смерти ученого, в знак траура по изобретателю во всем мире хотели на две минуты отключить электричество[303]. Однако от этой идеи пришлось отказаться, так как быстро стало понятно, что подобное обесточивание вызовет повсюду хаос. Наследие Эдисона распространилось настолько повсеместно, что мир не смог прожить без него даже мгновение.

Эдисон — эталон продуктивного творческого человека. Его изобретения были одновременно и важны, и многочисленны. И все же пример Эдисона заставляет задать более общий вопрос о творческой продуктивности: гении, создающие лучшие работы, обычно работают больше или меньше, чем их не такие выдающиеся коллеги? Давайте сравним Леонардо да Винчи и Пабло Пикассо. Оба считаются выдающимися художниками, пусть и жили в совсем разные эпохи и творили в разных стилях, а творческое наследие у них совершенно разное. Да Винчи за свою жизнь закончил меньше двух дюжин произведений, а многие другие остались незавершенными[304]. Пикассо же написал более тринадцати тысяч оригинальных картин, а если считать гравюры и эстампы, то общее количество его произведений переваливает за сто тысяч[305]. Эти художники воплощают собой две реалистичные, конкурирующие модели творчества: живописец, полностью посвятивший себя творчеству и вкладывающий всего себя в немногочисленные произведения, и плодотворный творец, безостановочно генерирующий идеи. И тем не менее данные показывают, что Эдисон и Пикассо — это более типичные примеры творческого успеха, чем да Винчи. По статистике, самые успешные ученые, художники и изобретатели мира — одновременно еще и самые продуктивные.

Одним из первых ученых, задавшихся этим вопросом, стал бельгийский социолог Адольф Кетле[306]. В трактате 1835 года он сравнил количество пьес, написанных французскими и английскими драматургами, и обнаружил, что размер творческого наследия заметно коррелирует с влиянием на литературу. Почти два века спустя психолог Дин Саймонтон собрал данные, подтвердившие наблюдения Кетле: самые выдающиеся ученые, художники и историки — те, кто создали больше всех работ. Исследователь объясняет это тем, что во многих отраслях личная продуктивность сильно коррелирует с социальной креативностью[307]. Если посмотреть на паттерны творчества в карьерах отдельных людей, утверждает Саймонтон, то мы увидим, что периоды создания наилучших работ совпадают с периодами, в которые было создано наибольшее их число. Если же измерить количество выдающихся работ и разделить их на общее, получится своеобразный коэффициент качества[308]. «Эта пропорция не меняется регулярным образом с возрастом, — объясняет Саймонтон. — Она не повышается, не понижается и не принимает другие формы. Такой интереснейший результат говорит о том, что качество — это функция количества». Социолог предложил понятие «базового уровня равновероятности»: после того как человек начинает создавать оригинальные работы в своей области, каждая попытка имеет примерно одинаковую возможность перевернуть мир[309]. Так, мы можем восторгаться достижениями Эдисона в создании системы электрического освещения и изумляться его провальной попытке использовать электромагниты для добычи железа, на которую он потратил все свое состояние, но сам он никак не мог предвидеть, какие именно изобретения прославят его в веках.

Базовый уровень равновероятности говорит о том, что творческий потенциал в течение карьеры не меняется. Но как он варьируется у разных людей? Есть ли данные, которые говорят о том, что одни регулярно штампуют посредственные произведения, в то время как гении упорно работают над шлифовкой нескольких блестящих идей? Безусловно, и перфекционисты, создающие лишь горстку высококачественных работ, и создатели бесконечных посредственных продуктов существуют на самом деле, но исторические данные поддерживают идею, что именно самые продуктивные творцы становятся и самыми влиятельными. Закон Прайса, названный в честь британского физика и историка науки Дерека Джона де Соллы Прайса, гласит, что количество ученых, создающих половину всех научных работ в отрасли, равняется квадратному корню из общего количества ученых в этой отрасли[310]. Таким образом, в некой подотрасли науки, где статьи пишут сто авторов, примерно половина из них будет написана всего десятью учеными. Так, Гарриет Цукерман, исследовавшая биографии американских нобелевских лауреатов, обнаружила, что самые цитируемые ученые написали примерно вдвое больше статей, чем их менее влиятельные коллеги[311]. Ричард Дэвис обнаружил похожий эффект: нейрохирурги с наибольшей цитируемостью написали больше всего статей[312]. Однако в соответствии с гипотезой базового уровня равновероятности количество цитирований на одну статью не зависело от того, насколько продуктивен автор. Тем не менее, поскольку более плодотворные ученые публикуются чаще, вероятность того, что они напишут статью с частой цитируемостью, выше.

Таким образом, несмотря на бессистемный характер творческого успеха, дело не в том, что «все творцы созданы равными». Эдисон, как мы увидели, отличался уникальной продуктивностью — он придумал больше, чем подавляющая масса изобретателей его эпохи, не говоря уж о миллионах людей, которые никогда ничего не создавали. Чтобы разобраться в этом шаблоне продуктивности и его значении для нашего собственного потенциального творческого успеха, рассмотрим для начала три разных объяснения творческих достижений: экспертную компетентность, окружающую среду и случайность.

Объяснение № 1. Творчество как экспертная компетентность

«Творчество, — писал когнитивный психолог Герберт Саймон, — это “мышление крупных масштабов”»[313]. С этой точки зрения творческий успех опирается на те же механизмы мышления, что и обычное решение задач. Революционное изобретение отличается от рутинного преодоления проблем не типом мышления, а степенью сложности и значением для общества. Творчество опирается на те же самые поиски в задачном пространстве, что и решение тривиальных головоломок. Альберт Эйнштейн тоже разделял взгляд, что в нем нет «ничего особенного», однажды сказав, что «наука — это не что иное, как усовершенствованное повседневное мышление»[314].

Если рассмотреть изобретательский послужной список Эдисона, может показаться, что это аргумент в пользу теории «творчества как экспертной компетентности», которая предсказывает, что творческие успехи сконцентрированы в определенной области. Несмотря на репутацию эрудита, знавшего «все обо всем», Эдисон довольно хорошо соответствует этому прогнозу: хотя его изобретения повлияли на многие не связанные между собой отрасли промышленности, изобретательский прогресс был в основном связан с новаторским применением электрических цепей. Его решение сосредоточиться на электрических лампах было обусловлено пониманием закона Ома, согласно которому через проводник с высоким сопротивлением проходит ток меньшей силы, чем через проводник с низким сопротивлением. Многие конкуренты Эдисона искали прочные материалы, которые могут выдержать сильнейший жар и мощные токи, он же делал нить накаливания все более тонкой и хрупкой. Дело в том, что при снижении толщины проводника растет его сопротивление, а потребление тока снижается, и продукт становится экономически жизнеспособным. Опираясь на десятилетний опыт работы с электрическими цепями, Эдисон уменьшил задачное пространство до области, в которой с большой вероятностью содержался нужный результат.

Неудачи изобретателя доказывают «экспертную» теорию творчества не в меньшей степени, чем успехи. Так, экспериментируя с электрическими лампами, Эдисон заметил, что внутри лампы постепенно образуется черный налет — за исключением «тени», которую оставляет положительный конец нити накаливания. Тогда он (абсолютно верно) предположил, что с отрицательного конца излучаются частицы углерода, а затем, присоединив к стеклянной колбе второй провод, обнаружил, что ток можно пропускать даже через вакуум. Эта лампа с «эффектом Эдисона», которую сам изобретатель считал просто забавной безделушкой, на самом деле стала первым шагом к созданию вакуумных электронных приборов, главных составных частей компьютеров. Если бы ученый имел больше теоретических познаний, то, вполне возможно, занялся бы этой темой вплотную, открыл электрон и положил начало электронному веку. Однако он не вступил на этот путь и сосредоточился на коммерческом применении своих ламп.

Другое доказательство того, что креативность — это продолжение экспертной компетентности, — ее зависимость от длительности обучения. Психолог Джон Хэйес изучил биографии 76 знаменитых композиторов и обнаружил, что из 500 их выдающихся произведений лишь три были созданы ранее десятого года изучения музыки (а именно на восьмой и девятый)[315]. Затем он похожим образом проанализировал биографии 131 художника и выяснил, что всем им потребовалось как минимум шесть лет, чтобы создать первый общепризнанный шедевр, а в следующие шесть количество мастерских работ стабильно росло. Исследование деятельности поэтов показало, что в первые пять лет карьеры они не написали ни одного заметного стихотворения, а из 66 изученных поэтов 55 создали первое значительное произведение только на десятом году карьеры и далее. Говоря об Эдисоне, стоит уточнить, что он по большому счету не получил образования, но был заядлым чтецом и неутомимым экспериментатором. Ученый вспоминал: «Моим убежищем была Детройтская публичная библиотека. Я начал с первой книги на нижней полке и потом пошел дальше, одна за другой. И прочитал не просто несколько томов, а всю библиотеку»[316]. Но свой первый патент — на электрическую машину для голосования — он получил лишь в 22 года, а первое знаменитое изобретение, мультиплексный телеграф, создал в 27 лет.

Важность накопленных знаний для творческого успеха, возможно, объясняет и глобальные перемены, случившиеся в научных инновациях со времен Эдисона. Он жил в переходный период между «героической» эпохой американских инноваций, когда изобретатели-одиночки пытались заработать на каком-нибудь новом устройстве, и институциональной моделью, в которой новые технологии появлялись в промышленных лабораториях и исследовательских отделах университетов. Если изобретательство — это поиск в задачном пространстве, то можно ожидать, что чем глубже ученый в нем зайдет, тем более специализированная подготовка ему понадобится. Так, Эдисон создавал полезные изобретения, несмотря на недостаток образования, во многом благодаря тому, что в ту эпоху в электричестве вообще мало кто разбирался. Современные инновации в электротехнике — это улучшения для интегрированных чипов с миллиардами транзисторов на квадратный сантиметр или поиск сверхпроводящих материалов при сверххолодных температурах. Для подобного прогресса требуется намного больший массив абстрактных знаний, и именно поэтому передовые достижения сейчас — чаще всего удел больших команд, состоящих из докторов наук.

Тем не менее теория «творчества как экспертной компетентности» объясняет не все. Да, она раскрывает причину, по которой одни творцы оказываются успешнее других, но не дает понимания базового уровня равновероятности. Если постепенно растущая экспертная компетентность — условие успеха, то следует ожидать, что качество творческого материала с течением карьеры должно расти, а не оставаться неизменным после краткого периода обучения. Кроме того, если приравнивать креативность к компетентности, остается вопрос, почему одни эксперты исключительно креативны, а другие занимаются только рутинными вопросами. Словом, экспертная компетентность — необходимое, но не достаточное условие для творческих достижений.

Объяснение № 2. Творчество как окружающая среда

Фрэнсис Бэкон, чьи работы помогли дать старт научной революции, однажды написал, что его вклад — это «порождение времени, а не ума»[317]. Так он сформулировал еще одно великое объяснение научной креативности: что идеи — это порождение культурного момента, а не просто индивидуального гения. Теория цейтгейста, «духа времени», утверждает, что культурный контекст — почва, в которой произрастают идеи, — определяет не только направление, в котором новаторы ищут новые мысли, но и их успех. Даже самые блестящие задумки могут остаться в безвестности, если окружающая среда для них неблагоприятна.

Доказательства существования «творческой среды» содержатся в длинном и удивительном списке одновременных открытий[318]. Так, над теорией эволюции одновременно и независимо друг от друга работали Чарльз Дарвин и Альфред Рассел Уоллес. И Исаак Ньютон, и Готтфрид Вильгельм Лейбниц изобрели математический анализ. Александр Белл и Элайша Грей, как известно, подали заявки на патент телефона с разницей буквально в несколько часов. Сразу четверо ученых открыли пятна на Солнце в 1611 году. А о правах на изобретение оптического телескопа заявляли сразу девять разных ученых. Даже сама концепция многократных открытий, которую часто приписывают социологам Уильяму Огберну и Дороти Томас, опубликовавшим обширный список примеров, была много раз переоткрыта. Социолог Роберт Мертон насчитал восемнадцать независимых формулировок концепции многократных открытий в одних только XIX и XX вв.[319] Неизбежность определенных открытий буквально выжжена в менталитете ученых. Яростные дебаты о приоритете, с запечатанными датированными рукописями, с помощью которых устанавливается точное время ключевых открытий, были бы невозможны, если бы научные инновации не витали в воздухе, прежде чем получали четкую формулировку.

Социальный психолог Михай Чиксентмихайи утверждает, что творчество нельзя оценивать в вакууме[320]. Многие психологи пытались изучать креативность как чисто умственную функцию, но, по его мнению, подобные исследования игнорируют участие экспертов, которые коллективно решают, что именно следует считать креативным. Например, область современного искусства состоит из примерно десяти тысяч специалистов, и чтобы считаться новаторскими, работы безызвестного художника должны быть приняты этим обществом. Такой взгляд подтверждается компьютерным анализом музыкальных композиций: наиболее популярными оказались произведения среднего уровня «мелодической оригинальности»[321]. Конечно, она важна для креативности артиста, но в избытке может оставить его непонятым. Похожий процесс социального контроля есть и в науке: небольшие экспертные сообщества устанавливают стандарты рецензирования для публикации работ. На «удобоваримость» тех или иных научных идей влияет интеллектуальная мода: например, разговоры о состояниях ума в психологии начались с диковатых гипотез интроспекционистов, а затем были табуированы под влиянием бихевиоризма, после чего их воскресили когнитивные психологи. Научные идеи, иногда реабилитируемые под влиянием этой интеллектуальной моды, говорят о том, что многие потенциальные плоды открытий «вянут» прямо «на ветвях». Помимо всего прочего, общественное принятие зависит не только от замкнутых групп пристрастных экспертов: например, коммерческие продукты и массмедиа обычно проходят испытание общественным мнением, и только оно решает, успех их ждет или провал.

Томас Эдисон отлично понимал важность не только технологической осуществимости своих изобретений, но и наличия благоприятной среды для них: «Если это не будет продаваться, я не буду этого изобретать. Продажи — это доказательство полезности, а полезность — это успех»[322]. Однако подобный подход мотивировался не жадностью. «Моя главная цель в жизни — заработать достаточно денег, чтобы создавать еще больше изобретений», — говорил он[323]. Эдисон мог много раз уйти на пенсию и жить на доходы с уже имеющихся патентов, но вместо этого всякий раз вкладывал все свои доходы в новые рискованные предприятия, из-за чего часто оказывался на грани банкротства, прежде чем опять добиться успеха. Судя по всему, он четко осознавал разницу между изобретением и инновацией. Так, изобретение — это творческая работа, которая оценивается по техническим достоинствам, в то время как главный критерий для инновации — влияние на общество. Прагматичный Эдисон хотел создавать полезные устройства, а не просто технические диковинки. Он изобрел нить накаливания с высоким сопротивлением для своих ламп не из технических соображений, а исходя из тщательного анализа затрат на освещение: лампа, потребляющая много тока, не оказалась бы экономичной, хотя сделать ее было технически возможно.

Теория благоприятной среды для изобретений объясняет множество любопытных случаев, когда изобретения, которые могли бы изменить мир, остались неиспользованными. Например, колесо изобрели в Центральной Америке за несколько веков до прибытия европейцев, но использовали только в детских игрушках, а не в сельском хозяйстве. Такое упущение можно объяснить отсутствием в регионе тягловых животных, которые сделали бы практичным изготовление колесных повозок[324]. Подвижные литеры были изобретены в Корее за сотни лет до появления революционного печатного станка Гутенберга — вот только в корейском литературном языке использовались китайские иероглифы. Это значило, что для книгопечатания требовались литеры с тысячами уникальных символов, что сильно повышало материальные затраты. «По общепринятому мнению, — утверждал Чиксентмихайи, — творчество является большой редкостью из-за дефицита предложения — иными словами, потому, что гениев слишком мало. Однако на самом деле оно, похоже, ограничивается дефицитом спроса. Если нам кажется, что творчества слишком мало, то только по той причине, что мы — и индивидуально, и коллективно — не можем изменять наши когнитивные структуры достаточно быстро, чтобы распознавать и применять новые идеи»[325].

Объяснение № 3. Творчество как случайность

И теория компетентности, и теория среды говорят, что творчество — это детерминистский процесс. Однако есть и еще одно объяснение, которое заставляет нас несколько умерить самомнение: случайность играет намного большую роль, чем готовы признать и когнитивные, и социологические концепции. По аналогии с дарвиновской теорией естественного отбора психолог Дональд Кэмпбелл в 1960 году предположил, что творческое мышление можно представить в виде похожего процесса: слепой перебор и избирательное сохранение[326]. Биологическая эволюция невероятно креативна, это сразу заметно по удивительному разнообразию жизни. Тем не менее Дарвин показал: все, что для этого необходимо, — случайные мутации и наследуемое накопление полезных адаптаций. Тогда, может быть, теории творчества, которые предлагают сложные механизмы, слишком переусложнены? Лучше всего, утверждал Кэмпбелл, понимать его просто как процесс создания множества потенциальных идей и сохранения тех из них, которые работают. Например, Лайнус Полинг, которого мы процитировали в эпиграфе главы, списывал свои озарения в химии, за которые получил Нобелевскую премию, на похожий процесс генерации множества идей, из которых выбирал лишь лучшие.

Роль случайности доказывает долгая история незапланированных изобретений[327]. Так, пенициллин был создан случайно после того, как шотландский врач Александр Флеминг заметил, что растущая плесень подавляет окружающие колонии бактерий. Русский химик Константин Фальберг наткнулся на искусственный подсластитель сахарин, случайно проглотив продукт одной из лабораторных реакций. Рецепт суперклея неожиданно появился, когда Гарри Кувер искал способ производства дешевых пластиковых оружейных прицелов для армии. Список случайных изобретений можно продолжать и продолжать: тефлон, динамит, вулканизация резины, безосколочные стекла, «Виагра». «Le principle de l’invention est le hasard», — писал французский философ Поль Сурио[328]. «Случайность, а не нужда — мать изобретательности».

Эдисон был отлично знаком с ролью случайностей в открытиях: «Во время экспериментов я нашел много такого, чего даже не искал»[329]. Ученый испытал множество материалов для своей лампы накаливания, прежде чем нашел подходящий — карбонизированные полосы бумаги. Руководствуясь этим наблюдением, он затем испытал буквально тысячи других карбонизированных растительных волокон и в конце концов остановился на бамбуке. Много позже в поисках дополнительного источника резины он исследовал четырнадцать тысяч разных растений в поисках такого, которое содержало бы достаточно латекса, и при этом его можно было возделывать в умеренном климате. Попытки создать перезаряжаемую батарею большой емкости тоже шли по этому принципу. Товарищ изобретателя Уолтер Мэллори пришел, посочувствовать ему, когда узнал, что месяцы работы не дали никаких результатов. Тот ответил: «Почему же, друг мой, я получил множество результатов. Мне известно несколько тысяч способов, которые не работают!»[330] К любви Эдисона к случайностям и готовности проверять тысячи вариантов в поисках ответа с презрением относился Никола Тесла, его бывший подчиненный, а позже — конкурент. Он так описывал его методы работы: «Если Эдисону нужно будет найти иголку в стоге сена, он начнет с трудолюбием пчелы рассматривать травинку за травинкой, пока не обнаружит интересующий его предмет»[331]. Тем не менее метод проб и ошибок вовсе не так глуп, как могло бы показаться. Химические исследования в те времена находились еще в зародышевом состоянии, и практически единственным способом узнать, как будет себя вести то или иное вещество, было проверить это на практике. Даже сейчас инновации многим обязаны случайности. К примеру, несмотря на впечатляющие достижения биологической и химической теории, открытия в фармацевтике все равно во многом опираются на серендипность — ученые нередко наталкиваются на эффекты от лекарств случайно, а не предсказывают их. Так, средство для потери веса семаглютид, которое сегодня продается под названием «Оземпик», изначально разрабатывалось для борьбы с диабетом[332], а силденафил («Виагра») предназначался для лечения гипертонии[333]. К открытию обоих привела случайность, а не планирование.

Три объяснения креативности — экспертная компетентность, окружающая среда и случайность — не взаимоисключающи: ее довольно простая модель включает сразу все три компонента. В этой модели возможные инновации определяются существующим запасом знаний. Экспертная компетентность необходима, потому что — если только вы не находитесь на передовой науки — ваши идеи могут быть креативными в индивидуальном, но не в социальном плане. Разницу между видами креативности иллюстрирует рассказ о шестилетнем Карле Гауссе[334]. Когда его попросили найти сумму всех чисел от 1 до 10, он быстро ответил: «55!» Учитель удивился, как ему удалось дать ответ так быстро, а мальчик ответил, что заметил: числа можно объединить в пять пар, каждая из которых составляет в сумме 11 (1 + 10, 2 + 9, 3 + 8 и т. д.), а это значит, что ответ — 55. Мы можем восторгаться умом Карла, но подобная хитрость уже была известна математикам, так что изобретательность его решения никак не повлияла на общество, пусть и возвестила о появлении крайне креативного математического ума.

За границей знаний случайность играет сразу две важные роли в творческом успехе. Первая из них связана с процессом решения задач как таковым. Как мы видели в первой главе, люди используют для поиска ответа как стратегии общего плана, например анализ «цели — средства» или метод перебора, так и специфическую эвристику. Но даже если решение задач никак нельзя назвать бездумной деятельностью, в задачном пространстве все равно остается множество возможностей. Это верно по определению, потому что, если бы задачное пространство коллапсировало до одного-единственного очевидного ответа, мы бы не стали искать его за пределами нынешней границы знаний. Таким образом, даже самым умным и знающим экспертам все равно необходимы случайные процессы исследований, чтобы выйти за пределы того, что им известно. Вторая роль случайности связана с благоприятной средой. Даже самые проницательные технологи, инвесторы или научные прогнозисты могут лишь с очень небольшой вероятностью предсказать, какие работы окажутся невероятно важными, а какие канут в небытие. Сами творцы тоже лишь в ограниченной степени способны предсказать долгосрочный эффект от своих трудов. Из-за такой неоднозначности каждое изобретение, эссе, продукт или научная статья в какой-то степени напоминают ставку в азартной игре.

Разница между креативными и среднестатистическими экспертами проявляется в том, как они работают над рискованными задачами. Важную деятельность вполне можно вести, вообще не выходя за пределы нынешних границ познания. Даже если творчество как таковое зависит от случайности, одни эксперты все равно предпочитают придерживаться проверенных методов, а другие идут на риск и исследуют новые области задачного пространства. Представление о творческом человеке как об азартном игроке особенно четко выражено в инвестиционной теории творчества от Роберта Стернберга и Тодда Лабарта[335]. Согласно этой модели творцы подобны биржевым маклерам, которые делают ставки, какие именно идеи, методы или области исследований вырастут в цене. Подобно биржевым спекуляциям, этот процесс во многом зависит от случайности — кто-то из них станет знаменитым, кого-то быстро забудут. Разница между среднестатистическими и креативными экспертами в основном заключается в их готовности рисковать. Например, Эдисон не раз переживал экономические волнения из-за своих рискованных изобретательских проектов. «По крайней мере, скучать мне не приходилось», — позже вспоминал он о диких перепадах между успехами и провалами в своей карьере[336]. Кроме того, инвестиционная теория помогает понять, почему некоторые люди отличаются особенной изобретательностью по сравнению с их не менее образованными коллегами. Историк Антон Хаус обнаружил, что, прежде чем изобрести что-то самостоятельно, они обычно общаются с коллегами, а это говорит о том, что желание заняться рискованным делом может передаваться культурным способом, — для успеха недостаточно просто быть экспертом в своей области[337].

Такая модель креативности, похоже, разрешает мнимое противоречие между базовым уровнем равновероятности творческих достижений Саймонтона и малым числом инноваторов мирового класса. Выбраться на передовую науки трудно; это требует многих лет учебы и практики. Однако по ее достижении, когда дальнейший прогресс во многом зависит от случайности, творческие успехи начинают определяться тем, насколько вы готовы идти на риск.

Исследования Саймонтона и базовый уровень равновероятности ничего не говорят о том, что любые попытки усиления продуктивности тут же повысят вероятность творческого успеха. В конце концов, я могу написать кучу книг, просто случайно стуча по клавиатуре и публикуя получившуюся бессмыслицу, но это вряд ли сделает меня выдающимся писателем. Тесная связь между количеством и качеством появляется, например, когда автор выстраивает для себя внутренние стандарты, которых не нарушает при публикации работ. Творческий кризис для писателя — это необязательно время, когда он вообще ничего не может сочинить; возможно, он лишь считает, что не сможет написать ничего годящегося для издания. Подобный дефицит идей обычно проявляет себя как спад продуктивности, хотя его с таким же успехом можно назвать и проблемой с качеством творчества. Существует и похожее явление: если творцы придерживаются одного доминирующего стиля или метода, это помогает им искусственно скрыть любые компромиссы между качеством и количеством. Так, творческое наследие Пикассо намного обширнее, чем у да Винчи, отчасти и потому, что кубистский стиль, в котором он работал, хорошо подходит для более высокой производительности. У нас нет возможности проверить противоположный сценарий, в котором он годами работал бы над одной сверхреалистичной картиной, а да Винчи штамповал картины как на фабрике. И все же в нормальных границах творческой приемлемости и с учетом обычных различий в методах и стиле количество и качество в творческой карьере обычно тесно коррелируют.

Прямолинейное, пусть и непривлекательное, следствие из правила равновероятности состоит в том, что успешные творческие люди обычно трудоголики. Поразительный пример все тот же Эдисон. О нем ходит следующий анекдот: однажды изобретатель, над чем-то задумавшись, засиделся в лаборатории до ночи. Когда его спросили, почему он так поздно работает, он поинтересовался, который час. «Полночь», — сказали ему, на что Эдисон ответил: «Вот как, полночь? Значит, мне пора домой, я сегодня женился»[338]. Конечно, это почти наверняка преувеличение, но звучит оно вполне реалистично, если знать, что у изобретателя была привычка сидеть в лаборатории неделями и возвращаться домой, только чтобы сразу же завалиться спать прямо в одежде. На одной из самых знаменитых фотографий Эдисон, сгорбленный и растрепанный, слушает свой фонограф после трех суток непрерывной работы над улучшением качества звука.

Крайняя приверженность работе заметна и у многих других знаменитых творческих личностей. Например, Герберт Саймон, лауреат Нобелевской премии по экономике, как говорят, во время самых продуктивных периодов трудился по сто часов в неделю[339]. Альберт Эйнштейн настолько интенсивно концентрировался во время работы над общей теорией относительности, что у него начались проблемы с желудком[340]. Оноре де Бальзак написал восемьдесят пять романов в течение двадцати лет, занимаясь ими по пятнадцать часов в день[341]. Исследования показывают, что трудолюбие окупается: выдающиеся ученые-физики и социологи работают по шестьдесят — семьдесят часов в неделю и редко берут отпуск[342]. Другие исследования показывают, что статьи психологов с жесткой личностью типа A чаще достигают высокой цитируемости, чем статьи их коллег с более расслабленной личностью типа Б[343]. Учитывая эту закономерность, неудивительно, что Эдисон заявил: «Гений — это один процент вдохновения и девяносто девять процентов пота»[344]. Однако такой интенсивный рабочий график часто требует расплаты. Например, все тот же Эдисон крайне мало общался с женой и детьми, потому что стремление к изобретательству не оставляло ему времени ни для чего другого.

Ключ к творческому успеху — феноменальная продуктивность. Если на мгновение предположить, что вы уже работаете столько часов, сколько в принципе можете (или хотели бы), возникает вопрос: существуют ли какие-нибудь еще способы повысить творческую продуктивность, при этом не жертвуя качеством работы и личной жизни? Ниже приведены четыре стратегии повышения производительности, которые можно для этого рассмотреть.

Стратегия № 1. Конвейерный метод

Образ конвейера, пожалуй, считается самой большой антитезой общепринятым представлениям о творчестве. Механическое повторение одного и того же процесса — это на первый взгляд полная противоположность изобретательности. Однако если всерьез отнестись к идее «креативность — это продуктивность», то из принципов конвейерного производства можно будет извлечь больше уроков, чем нам кажется. Превратив нетворческие аспекты творческой работы в рутину, производительность вполне реально повысить. Так, комик Джерри Сайнфелд организовал работу над новыми сериями своего комедийного сериала «Сайнфелд», разнеся разные фазы творческого процесса по разным писательским комнатам: одна служила для питчинга новых идей, вторая — для работы над сюжетами, третья — для редактирования[345]. В полном соответствии с теорией случайностей в творческом процессе идеи и сюжеты заимствовались из реального жизненного опыта авторов комедии, и все же благодаря четкой организации рабочего процесса в эфир выходили только тщательно проработанные эпизоды, а не полуготовые идеи.

Рутины, списки дел и деление творческой работы на систематические этапы — это лишь несколько способов автоматизировать регулярную часть создания новых произведений. Возможно, вы не сможете контролировать содержания идей и озарений, но если сможете систематизировать некоторые другие аспекты творчества, то вам легче будет идти на риск. Например, ученый не всегда может знать, какие направления его исследования наиболее перспективны, но может оптимизировать процесс подачи заявок на гранты и написания статей, чтобы посвятить больше времени работе в лаборатории. Кроме того, использование конвейерного метода может помочь преодолеть творческое сопротивление, при котором тревога или перфекционизм не позволяют ему регулярно публиковаться. Когда создание и издание новых работ происходит на автопилоте, на парализующую самоцензуру не остается времени.

Стратегия № 2. Дайте идеям вызреть

Поскольку творчество — в определенной степени процесс решения задач, это значит, что, когда некоторые идеи уже «созревают» для применения, другим может еще не хватать ключевых компонентов. Изобретатель рискует застрять на каком-нибудь конкретном техническом барьере, который ему никак не удается преодолеть; у писателя может возникнуть прекрасная идея для персонажа, но может не иметься сюжета, и т. д. Погоня за незрелыми идеями требует больше времени, потому что для преодоления преград нужен комбинаторный процесс перебора альтернатив. Хорошо известный образ творческого гения — это человек, который упорно, несмотря на все препятствия, заканчивает проект, но верно и обратное: успешные творцы умеют избегать проблем, которые еще не созрели для решения. Роберт Канигел в своей обзорной статье о знаменитой династии ученых-исследователей из Университета Джонса Хопкинса писал, что нейробиолог, лауреат премии Ласкера Соломон Снайдера «имел сверхъестественное чутье на научные вопросы, которые могли бы заставить его биться головой о стену, — и избегал их»[346].

Эдисон справлялся с этой проблемой, работая сразу над несколькими изобретательскими проектами. Он не «складывал все яйца в одну корзину», так что, зайдя в тупик в каком-либо проекте, просто переключался на другой. Это позволяло ему также пользоваться случайными озарениями, которые открывали ему новые, ранее скрытые пути. Многие писатели хранят множество набросков потенциальных произведений и ждут, пока они сложатся в пазл, прежде чем начать упорно работать. Творческие решения вряд ли можно предугадать, но нередко удается оценить пропасть, лежащую между нынешним уровнем знаний и тем, который необходим для успеха.

Стратегия № 3. Смягчайте риски

Роль случайности в творчестве подсказывает нам еще одну причину, по которой люди не создают вдохновенные труды: они не могут решиться пойти на необходимый риск. Творцы, добивающиеся наибольших творческих успехов, немало терпят и неудач. Достаточный уровень экспертной компетентности и продуктивности может повысить среднее качество результатов, но нестабильность — неотъемлемая часть творческой работы — нередко мешает ступить на творческую стезю. Так, Эдисон смягчил риск изобретательства, убедив себя, что, если что-то пойдет не так, он всегда сможет найти работу телеграфистом. Возможно, дело еще и в том, что в детстве он жил довольно бедно, так что крупные финансовые потери не казались ему такой же катастрофой, как, скажем, тому, кто привык к комфорту.

Не все мы наделены таким же стоицизмом, как Эдисон, но мы можем повысить свою готовность к риску, гарантировав себе стабильные источники работы и дохода, к которым можно будет вернуться в случае неудачи. Инвестиционная теория творчества позволяет считать работу своеобразным креативным портфелем. Творческие проекты похожи на высокорискованные акции — с них можно как получить баснословные барыши, так и потерять все деньги. Чтобы подобные инвестиции стали удобоваримыми, их стоит объединять с интеллектуальным эквивалентом покупки государственных облигаций: низкорискованным вложением, на которое всегда можно положиться во время кризиса.

Стратегия № 4. Тратьте меньше времени на нетворческую работу

Не все рабочие часы всегда используются для создания новой работы. Потенциальную творческую производительность съедают собрания, электронные письма, административные задачи и прочие мелочи. Например, когда Гарриет Цукерман опрашивала нобелевских лауреатов для своего исследования, многие ученые признались, что их исследовательские карьеры заметно замедлились после получения премии[347]. Отчасти это можно объяснить снижением мотивации, но многие говорили, что чувствуют себя раздавленными вниманием публики. Работая в неизвестности, они могли тратить большую часть времени на работу, а став знаменитыми, постоянно давали интервью, посещали публичные приемы, возглавляли престижные комитеты. Так, производительность Эдисона с возрастом тоже снизилась: деловые интересы расширялись, вынуждая его управлять все более крупными командами инженеров.

Творчество требует гибкости и возможности вкладывать время в проекты с неопределенным результатом, а обязательства, налагаемые успехом, мешают и с тем, и с другим. Таким образом, чтобы стать более творческим, нужно бороться с натиском побочной работы. К примеру, нобелевский лауреат физик Ричард Фейнман притворялся безответственным, чтобы избегать лишних временных затрат, связанных с обязанностями преподавателя на своем факультете[348]. В связи с этим писатель и профессор компьютерных наук Кэл Ньюпорт рекомендует установить четкие границы вокруг «глубокой работы», которые обеспечат вам достаточное количество времени, чтобы думать без помех, — это поможет добиться прогресса при поиске решения для сложных задач[349]. Впрочем, какой бы стратегией вы ни пользовались, единственный способ сделать продуктивную карьеру и при этом не в полной мере пожертвовать личной жизнью — это убедиться, что вы тратите достаточно большую долю своего рабочего времени на занятие творческими проектами.

В предыдущих главах мы обсудили поиск оптимальной точки трудности, узнали, почему ум не похож на мышцу, как разнообразие практики помогает сделать навыки гибкими и насколько неожиданно тесны в творческих достижениях отношения между количеством и качеством. Далее будет рассмотрена роль, которую в обучении играет обратная связь. Начнем мы с обучения в средах неопределенности, а затем поговорим о проблеме взаимодействия в обучении: контакт с реальностью одновременно необходим и опасен для освоения навыков, применимых в реальной жизни. Также мы рассмотрим роль отучивания. Наконец мы обсудим тревогу в обучении и то, почему прямая обратная связь в ситуациях, которые нас пугают, — один из самых эффективных способов преодолеть страх.