Как часто люди на практике используют методы, которые мы описали, – такие как создание поэтапных планов и разделение задач на более мелкие? На самом деле, в большинстве случаев мы поступаем намного проще, потому что уже знаем, что делать: когда выполняешь какое-то действие раз за разом (например, «практикуешь» новый навык), он постепенно преобразуется в скрипт или последовательность, которые почти уже не затрагивают высокоуровневого мышления.
Эксперт – это тот, кому не нужно думать. Он знает.
Фрэнк Ллойд Райт
В результате эти методы поиска и планирования оказываются нужны нам только тогда, когда мы сталкиваемся с новой проблемой (или не узнаем в ней уже знакомую). Но как можно «практикой» развить навык до уровня пресловутого «эксперта»? Древняя теория заключалась в том, что каждый раз, проходя определенный «мыслительный путь» в мозге, вы углубляете его колею и поэтому в будущем вам будет легче следовать по этому пути. Более современная версия такова, что использование синапсов, связывающих клетки мозга, улучшает их проводимость, – и, безусловно, в этом должна быть доля истины.
Однако в восьмой главе этой книги мы изложим несколько высокоуровневых методов повышения производительности с помощью «практики». Например, возможно, некий процесс может заменить глобальный поиск на простой скрипт, в котором содержатся только шаги, ведущие к успеху; иными словами, человек научится использовать конкретный путь вместо того, чтобы прочесывать более сложную карту. Другие процессы путем повторных попыток заменяют «если» сложных правил такими, которые реагируют только на релевантные характеристики. А третьи могут создавать новых Критиков и Цензоров для предотвращения распространенных ошибок.
Так или иначе, оттачивая какой-то навык, человек может почувствовать себя настолько искусным, будто полностью овладел пониманием целого сложного феномена и способен охватить его воображением как единое целое. Но это, пожалуй, иллюзия, которая возникает потому, что человек забывает об усилиях, потраченных на обучение этим навыкам, а затем превращение их в продуктивные, но бессознательные сценарии, – если кратко, заместив процесс «нахождения решения» работой нерефлексивной реакционной машины. Возможно, в этом кроется одна из причин того, почему многие из людей, достигших мастерства в определенной сфере, теряют способность обучать других своим методам.
6.4. Большие разницы
Одни умы более сильны и пригодны для того, чтобы замечать различия в вещах, другие – для того, чтобы замечать сходство вещей. Твердые и острые умы могут сосредоточить свои размышления, задерживаясь и останавливаясь на каждой тонкости различий. А умы возвышенные и подвижные распознают и сопоставляют тончайшие вездеприсущие подобия вещей. Но и те и другие умы легко заходят слишком далеко в погоне либо за подразделениями вещей, либо за тенями
[74].
Фрэнсис Бэкон, 1620
Когда вам рассказывают историю, вы реагируете не столько на смысл каждого отдельного предложения, сколько на то, как нарратив расходится с вашими ожиданиями, – это также относится и к другим аспектам восприятия. Например, если вы погрузите руку в пиалу с холодной водой, то почувствуете сильный холод, но вскоре ощущение полностью исчезнет; точно так же и постоянное давление на кожу вскоре покажется вам не таким сильным, как в первую секунду. То же происходит с новыми запахами или вкусами или с продолжительными звуками: сначала эти ощущения могут показаться интенсивными, но затем быстро растворятся. Для этого феномена у нас есть много разных имен, таких как «аккомодация», «адаптация», «акклиматизация», «приспособление» или просто «привыкание».
Ученик: И все же к зрению это не относится. Я могу сколько угодно смотреть на предмет, но его изображение не исчезнет; наоборот, детали начнут проступать ярче.
Физиолог: На самом деле, оно бы исчезло довольно быстро, если бы ваши глаза могли оставаться неподвижными, но они обычно совершают микродвижения, из-за которых изображение на сетчатке постоянно меняется
[75].
Выходит, большинство наших внешних сенсоров реагирует только на довольно быстрые изменения в условиях. (Однако у нас также есть дополнительные сенсоры, которые не отключаются, а продолжают реагировать на определенные вредные условия.)
Теперь давайте применим ту же идею – идею системы, которая «в основном реагирует на изменения», – к мозгу, в котором выстроена башня когнитивных уровней. Это поможет объяснить некоторые любопытные явления. Например, отправляясь куда-то на поезде, вы слышите стук колес, но вскоре (если звук раздается регулярно) перестаете его замечать. Возможно, ваш мозг А все еще обрабатывает этот сигнал, но мозг Б перестает реагировать на него. Почти то же и с визуальной информацией; когда поезд поедет через лес, вы сначала увидите деревья, но вскоре начнете игнорировать их. Что может приводить к стиранию этих образов?
То же самое происходит с повторяющимися словами; если сто раз произнести слово «кролик», пытаясь сосредоточиться на том, что означает это слово, то его смысл скоро исчезнет или сменится каким-то другим. Точно так же при прослушивании популярной музыки: сначала вы различаете десятки почти одинаковых тактов, но детали вскоре стираются, и вы больше не обращаете на них внимания. Почему нас не возмущает это повторение?
Возможно, отчасти потому, что мы склонны интерпретировать такие «нарративы» с точки зрения изменения ситуации в последовательно более крупных масштабах времени. В случае музыки структура чаще всего ясна: мы начинаем с группировки отдельных нот в «такты» равной длины, а затем объединяем их в более крупные сегменты, пока вся композиция не начинает восприниматься как сюжетная структура
[76]. Так же мы поступаем и с визуальной, и с языковой информацией, хотя и с меньшим количеством повторений, – распределяем наборы мелких событий по уровням событий, случаев, эпизодов, разделов и сюжетов. Однако наиболее четко это проявляется в музыкальных формах:
Функциональные детекторы распознают паузы, ноты и различные аспекты звуков, такие как гармония, темп, тембр и т. д.
Измерители группируют их в кластеры. Что касается музыки, композиторы облегчают нам задачу, используя такты равной длины, – это помогает замечать различия между соседними кластерами.
