Двигателем прогресса был не тщательно разработанный план (плана вообще не было), а ускоренное взаимодействие с реальностью. Один отличный распылитель был получен в процессе тестирования – и отбраковки – 449 неудачных.
2
До сих пор мы говорили о том, что обучение на ошибках состоит из двух основных частей: во-первых, вам нужна правильная система – та, которая превращает неудачи в двигатель прогресса, во-вторых, вам нужен образ мысли, который позволит такой системе процветать.
В предыдущей части речь шла об образе мысли. Когнитивный диссонанс случается, когда ошибки слишком ужасны, чтобы их можно было признать, поэтому их либо переосмысляют, либо игнорируют. Это своего рода внутренний страх перед неудачей: мы опасаемся признавать собственные ошибки.
В двух последних частях книги мы вернемся к этой животрепещущей проблеме. Мы посмотрим на то, как создается профессиональная культура, в которой ошибки не переосмысляются и не замалчиваются, а превращаются в движущую силу прогресса. Мы также рассмотрим внутренний страх перед неудачей – страх оказаться несправедливо обвиненным или наказанным, тоже препятствующий обучению на ошибках.
В конечном счете мы увидим, что сильная, гибкая, ориентированная на развитие культура выстраивается на специфическом психологическом фундаменте. Изучим мы и конкретные примеры передовых компаний, спортивных команд и даже школ, которые внедряют у себя подобную культуру.
Однако сейчас настало время рассмотреть другую часть уравнения – ту, что описывает систему. Мы уже касались этой темы, когда приводили примеры учреждений и областей, успешно учащихся на своих ошибках, в их числе авиация и Virginia Mason Health System. Давайте разберем богатую теоретическую основу, на которой базируются подобные примеры. Мы увидим, что все системы, которые учатся на ошибках, обладают определенной структурой, которую можно обнаружить в разных областях, – это и живая природа, и искусственный интеллект, и наука. Мы изучим способы, которыми эту структуру внедряют у себя самые передовые организации мира – часто с потрясающими результатами.
Именно эта структура чудесным образом проявляется в примере с Unilever. История с распылителем в первую очередь показывает, какой силой обладает проверка. Хотя биологи ничего не знали о физике фазового перехода, они сумели разработать более эффективный распылитель, испытывая распылители разной формы, отбраковывая плохо функционирующие модели и изменяя лучший распылитель каждого поколения.
То, что биологи выбрали именно эту стратегию, – вовсе не случайность: она отражает изменения, которые происходят в живой природе. Эволюция – процесс, который проводит «испытания на надежность», называемые в биологии естественным отбором. Более приспособленные организмы чаще выживают и размножаются, и потомство наследует их гены, подверженные изменениям в ходе случайного процесса – мутации. Как и в случае с распылителем Unilever, это система, которая совершенствуется методом проб и ошибок.
В одном аспекте неудачи подобной системы отличаются от неудач, которые мы наблюдали в авиации, здравоохранении и системе уголовного правосудия. Биологи понимали, что потерпят множество неудач, более того, они сознательно пошли на это, чтобы разобраться, какие модели работают, а какие нет. В авиации никто не совершает ошибки сознательно. Там главное – свести число катастроф к минимуму.
Однако, несмотря на разницу, есть и существенное сходство. Неудачи в авиации дают толчок к реформам. Ошибки – неотъемлемая часть процесса изменения, и речь идет не только о настоящих катастрофах и авариях, но и о тех, что случаются в симуляторах, и о ситуациях, близких к аварийным. Аналогичным образом отбракованные распылители помогали усовершенствовать конструкцию. У всех таких ошибок есть важная закономерность: они – часть процесса адаптации, состоящего из распознания неудачи и реакции на нее.
Процесс эволюции так могуч потому, что он имеет нарастающую природу. Ричард Докинз приводит иллюстрацию к понятию нарастающего (кумулятивного) отбора в своей замечательной книге «Слепой часовщик» (The Blind Watchmaker). Он предлагает нам вообразить обезьяну, которая пытается, стуча по клавишам, набрать фразу из «Гамлета»: «Methinks it is like a weasel» («Сдается мне, что оно похоже на горностая»). Шансов на то, что обезьяна случайно наберет эти слова, очень мало.
Если обезьяна бьет по клавишам наугад и у нас есть 27 символов (26 букв латинского алфавита плюс пробел), первый символ она угадает с вероятностью 1/27, второй – тоже с вероятностью 1/27 и т. д. Значит, первые три буквы совпадут с текстом Шекспира с вероятностью 1/27 × 1/27 × 1/27. Это один шанс из 19 683. Вероятность угадать все 27 символов составляет один шанс на 10 тысяч миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов.
Теперь представим себе, что у нас есть механизм отбора (то есть испытание на надежность), причем отбор этот нарастающий. Докинз написал для этого компьютерную программу. Первые несколько попыток набрать правильную фразу абсолютно случайны, точно как в примере с обезьяной. Но после этого компьютер распознает различные бессмысленные сочетания символов, чтобы определить, какое из них ближе прочих, пусть и на малую толику, к фразе, которая должна получиться в финале. Все прочие сочетания компьютер отбрасывает. Затем он произвольным образом меняет сочетание, прошедшее отбор, и распознает новое поколение сочетаний. И так далее.
Первое поколение было таким:
WDLTMNLT DTJBSWIRZREZLMQCO P
После десяти поколений, в ходе которых программа модифицировала исходную фразу так и сяк, Докинз получил такое сочетание:
MDLDMNLSITJISWHRZREZ MECS P
После двадцати поколений фраза выглядит так:
MELDINLS IT ISWPRKE Z WECSEL
После тридцати поколений сходство с искомой фразой можно заметить невооруженным глазом:
METHINGS IT ISWLIKE B WECSEL
К сорок третьему поколению компьютер выдает правильное сочетание символов. Для того чтобы прийти к этому результату, понадобилось несколько секунд.
Таким образом, нарастающий отбор работает, если существует некая форма «памяти», то есть если результаты одного отборочного теста учитываются в ходе следующего и т. д. Это столь мощный процесс, что в природе благодаря ему появляется «иллюзия замысла»: животные выглядят так, будто их создал некий сверхразум, хотя на деле они созданы слепым процессом эволюции.
Отголосок этой иллюзии есть и в примере с распылителем. Итоговая модель распылителя столь хорошо приспособлена к созданию порошкообразного моющего средства, что невольно закрадывается мысль: не приложил ли к ней руку некий умелый дизайнер? В действительности, как мы видели, биологи не занимались «дизайном» в принципе. Они просто использовали силу эволюционного процесса.
В мире есть немало систем, по сути своей эволюционных. Не случайно многие величайшие мыслители [152] последних двух веков отдавали предпочтение системе рыночной экономики: она подражает процессу биологического изменения. Это отмечает и Тим Харфорд в своей книге «Через поражения – к победе. Законы Дарвина в жизни и бизнесе» (Adapt: Why Success Always Starts with Failure) [153]. Адаптации системы способствуют различные компании, которые конкурируют между собой, причем одни из них гибнут, а другие выживают. Вот почему рынки – если, конечно, они правильно регулируются – решают проблемы столь эффективно: они воспроизводят беспрерывный процесс отбора методом проб и ошибок.
