Нейробиология здравого смысла. Правила выживания и процветания в мире, полном неопределенностей — страница 32 из 59

[197]

Хотя, возможно, у многих появится соблазн приписать это везению, но успех чаще всего становится продуктом хорошо подготовленного и тонко настроенного контингентного созидания. Но даже если достижение заработано посредством надлежащего эмпирического обучения, успех может исказить хорошо подготовленные и с трудом наработанные нейронные цепи. После тяжелой работы по подготовке Пенни проницательно заметила: «Хорошая лошадь порождает амбиции и подрывает уроки, полученные в результате упорной работы». Идеи и выводы Пенни от уроков, полученных при подготовке лошади, были своевременны, и в тренировках Секретариата ее команду вывела на верный путь необходимая повторная калибровка. В этой области не было места для излишней уверенности – каждая лошадь давала новый опыт. Рива Ридж – болезненный, нервный молодой конь, который, казалось, во время скачек в страхе убегал от табуна. Секретариат же был сильным жеребцом и стал настоящим лидером табуна. Разница между этими двумя лошадьми напоминает о том, как важно учитывать уникальные особенности и индивидуальные черты каждого кандидата.

Как ученый я не склонна верить в магию или мистику, но я допускаю, что способ, каким Пенни приобрела свой качественный эмпирический капитал, к которому добавились физическая активность и способность к обучению Секретариата, можно назвать волшебством. Однако, в отличие от магии, достижения Секретариата и Пенни были результатом хорошей подготовки.

К сожалению, вскоре после того, как Пенни просмотрела рукопись этой книги, она скончалась, прожив активную и сложную жизнь. Сорок лет спустя после потрясающей победы Секретариата я брала у нее интервью, и Пенни рассказала, каким удивительным способом тренирует свой мозг и укрепляет здоровье. В тот год ей исполнялось 94 года, и свой день рождения она собиралась отметить, играя в покер на РЕАЛЬНЫЕ деньги. Еженедельная игра была одним из тех увлечений Пенни, которые поддерживали активность ее нейронных цепей. Кроме того, она занималась йогой, делала зарядку и массаж, интересовалась искусством и новостями. Ее недельный распорядок казался идеальной моделью для сохранения здравого рассудка. Когда я гостила в имении Пенни, то старалась придерживаться ее активного образа жизни и видела постоянную ментальную дисциплинированность пожилой женщины. Тогда мы много говорили о победах ее лошадей. Она с удовольствием отвечала на вопросы и расстраивалась, если они были непонятны или отклонялись от темы беседы. Меня потрясло, что в свои годы она могла так быстро и полноценно поддерживать разговор. Именно тогда я поняла, как почти полвека назад стратегии Пенни позволили ей не только предугадать победителей, но и самой добиться успеха в этой требующей огромного напряжения области.

Давайте заключим контингентную сделку… со статистикой

Даже самые опытные люди, владеющие наиболее эффективными стратегиями создания когнитивного капитала, необходимого для принятия наиболее осознанных решений, доходят до предела в некоторых сценариях реакции-результата. Рассмотрим на первый взгляд простую классическую телеигру «Давайте заключим сделку», которую изначально вел Монти Холл. В этом шоу участники заключали «сделки», обменивая известные призы на неизвестные, некоторые из них были действительно стоящими – например поездка на острова, а другие, так называемые зонки, совершенно бесполезны, к примеру живая коза или сломанная стиральная машина. В 1990 году Мэрилин Савант, колумнистка еженедельного журнала Parade, которая освещала сложные интеллектуальные вопросы и дилеммы, описала вероятностный вызов, используя гипотетическую проблему, встающую перед участниками шоу «Давайте заключим сделку»[198]. Как отмечала Савант, нет никаких подсказок относительно того, за какой дверью с наибольшей вероятностью скрывается приз. Итак, участник выбирает любую дверь, скажем дверь № 1. Затем ему показывают, что находится за одной из оставшихся дверей, – и это всегда бесполезный приз (скажем, коза). В этот момент участнику предлагают изменить изначально принятое решение. Получив новую информацию, он должен принять окончательное решение – оставить первоначальный выбор (дверь № 1) или выбрать дверь № 3. Что бы выбрали вы? Большинство людей знают, что шансы на получение приза 50/50, поскольку он находится за одной из двух дверей. Таким образом, не имеет значения, останетесь ли вы при своем первоначальном выборе или измените решение и переключитесь на новую дверь. В этом случае принять решение не поможет ни когнитивный капитал, приобретенный на других игровых шоу, ни открывание дверей в других жизненных сценариях. Эта проблема известна как «парадокс Монти Холла», помочь с ее решением может… статистика или курс анализа решений.

Решение «парадокса Монти Холла» предложил когнитивист Гарри Клейн. Подсказка – это когнитивная гибкость человека, позволяющая забыть о варианте 50 на 50. Да, такая когнитивная гибкость требует участия дофамина. Оказывается, что шансы на получение приза повышаются, если переключиться на последнюю закрытую дверь. Если вы почесываете затылок, сомневаясь в решении, подумайте над следующим рассуждением. Предположим, что приз находится за дверью № 1 и вы уже выбрали дверь № 1; если вы меняете выбор, то лишаетесь приза. Но, минуточку, это ведь только один сценарий. Для второго возможного результата давайте перенесем приз за дверь № 2. Помните, что вы выбрали дверь № 1. После того как вам показали шутливый приз за дверью № 3, вы переключаетесь на дверь № 2, и – бац! – вы получаете приз! Следите за ходом моих рассуждений, поскольку у нас есть еще одно условие для проверки вашего выбора двери № 1. Если приз находится за дверью № 3, и вам уже показали ненужный приз за дверью № 2, и вы переходите к двери № 3, то вы получаете приз. А теперь обратимся к математике. Если вы выбрали дверь № 1 и не изменили свой выбор, вы выиграете в 33 % случаев, но если вы изменили решение, то шансы получить приз увеличатся до 66 %. Можно провести другую аналогию: ведущий предлагает вам открыть дверь, которую выбрали вы, или две другие (поскольку одна открыта, вы можете выбрать другую); и если так, то вы, скорее всего, предпочтете опцию с двумя дверями, а не одной. В результате это все равно даст проигрыш в 33 % случаев, даже если вы учтете эту информацию. Но если у вас есть возможность стать серийным игроком, вы действительно можете увеличить свой шанс получить желанный приз, используя способ переключения.

Это совершенно иной тип когнитивного капитала, который противоречит здравому смыслу и требует, чтобы мы задействовали исполнительные области принятия решений, такие как передняя поясная кора. Таким образом, мы сможем преодолеть свою веру в то, что, если ненужный приз открыт, шансы на выигрыш главного составляют 50/50. В этом случае при появлении новых стратегий умение отказаться от первоначальных установок позволяет нам точно настроить свою способность принимать решения[199]. Как и крысам в моей лаборатории, которым приходится бороться с ошибками предсказания, если лакомство спрятано в новом месте, нам необходимо использовать каждую возможную стратегию, чтобы обновлять свою способность делать более точные предсказания и избегать досадных погрешностей в прогнозе. Клейн утверждает, что для принятия лучших решений недостаточно просто накапливать опыт, иногда следует проводить своего рода уборку и применять, как он ее называет, тактику змеиной кожи, то есть избавляться от устаревшего опыта, по необходимости обновляя свои наблюдения.

В 2008 году бейсбольный аналитик Нейт Сильвер с помощью своих остро отточенных навыков рассмотрел ситуацию на политической арене и удивил всех точным предсказанием результата президентских выборов. Сильвер пошел дальше простой методики выборочного опроса граждан на избирательных участках и учел все переменные, такие как возраст избирателей, мировоззрение и недавние события, повлиявшие на их мнение. Он сопоставил эту значимую информацию с лучшим опытом опроса населения и сделал точный прогноз. Такие предсказания выходят за пределы наших интуитивных возможностей; в подобных случаях нам приходится не соглашаться с собственными предчувствиями и убеждениями и обращаться к сложным методикам. Таким образом, помимо того что в течение жизни мы приобретаем существенный опыт настройки наших знаний и навыков, статистика порой выводит нашу способность принимать решения на сверхвысокий уровень. Сегодня Нейт Сильвер работает главным редактором веб-сайта FiveThirtyEight.com, принадлежащего коммерческой телесети ESPN, и вносит важный вклад в обогащение сферы политического анализа, который сопровождает каждые президентские выборы. Разумеется, требуется соответствующий опыт, чтобы знать, когда именно применять такой статистический анализ и понимать, стоит ли ему доверять. Однако в умелых руках аналитика статистика может поднять основанное на опыте принятие решений на новый уровень[200].

Энн Милграм, бывший окружной прокурор штата Нью-Джерси, увидела необходимость в более системном анализе решений в уголовном правосудии. Слишком большие средства тратились на заключение в тюрьму многих правонарушителей, а уровень повторных преступлений продолжал оставаться высоким. Ее план был как будто взят из популярного фильма «Человек, который изменил все». В этой кинокартине, снятой по книге Майкла Льюиса, рассказывалось о знатоке бейсбольной статистики Билле Бине, который перестал опираться на интуицию и обратился к статистическим данным, чтобы с их помощью предсказать шансы на успех Оклендской бейсбольной команды[201]. Милграм поставила перед собой цель привнести аналогичную стратегию в сферу уголовного правосудия, чтобы судьи могли делать наиболее точные прогнозы и при принятии решений полагались не только на собственный опыт, но и на логический анализ. Результаты впечатляли. Используя массивы данных, команда Милграм создала инструмент оценки риска, который помогает судье решить, совершит ли конкретный подсудимый новое преступление, и если да, то какова вероятность того, что это будет тяжкое преступление. Соответственно, снизились расходы на заключение под стражу преступников, осужденных за не столь тяжкие преступления, а к злостным нарушителям закона стали приглядываться пристальнее, выделяя на борьбу с ними больше ресурсов.