Единственная лотерея, в которой когда-нибудь повезет

 

Вы выиграли в лотерею 10 тысяч долларов и решили инвестировать эти деньги. Какой из предложенных вариантов капиталовложения самый надежный?

 

А. Вложить все деньги в акции только одной компании.

Б. Вложить все деньги в акции двух компаний.

В. Вложить все деньги в паевой инвестиционный фонд, акции которого принадлежат пятистам крупнейшим американским компаниям.

 

Когда вы вносите деньги на пенсионный счет, ваш вклад облагается налогом…

 

А. …либо до того, как сделано вложение, либо уже на пенсии, когда снимаете деньги.

Б. …дважды: и до того, как сделано вложение, и уже на пенсии, когда снимаете деньги.

В. …один раз в год в срок до 15 апреля.

Г. …по достижении 65 лет.

 

 

Единственная «лотерея», выиграть в которую у среднестатистического работника есть все шансы, – это рынок ценных бумаг, в особенности инвестиции с отложенным налоговым платежом, предусмотренные в рамках индивидуального пенсионного счета. Держать сбережения под сложными процентами на рынке ценных бумаг, где они не облагаются налогами, в течение многих десятков лет необходимо фактически по соображениям финансовой безопасности.

Но рынок – дело крайне рискованное. Главный способ снизить степень риска – прибегнуть к диверсификации. На первый вопрос правильно ответили 73 %, выбрав вариант «В». Между этим вопросом и размером сберегательного счета обнаружилась четкая корреляция[248]. У тех, кто ответили неверно, размер семейных сбережений в среднем оказался равен 50 тысячам долларов. А те, кто выбрали правильный ответ, в среднем имеют 351 тысячу долларов, то есть больше в семь раз. Второй вопрос лишен оригинальности, касается налогового учета и не имеет вселенского значения. Интересно то, что он оказался индикатором уровня счастья. Вариант «А», правильный ответ в рамках современного налогового права США, выбрал 61 % опрошенных. Мало кто обращает внимание на пенсионные счета и планы, пока не заводит собственную сберкнижку. Похоже, это еще один случай, когда наличие сберегательного счета коррелирует с хорошим расположением духа. Те, кто ответил правильно, в год зарабатывают на 20 тысяч долларов больше (личный доход), а по четырехбалльной шкале оценивают уровень своего счастья на 13 % выше[249].

 

 

15. Ценность поверхностного образования

 

Пришло время сделать глубокий вздох, обернуться и посмотреть назад. Что мы узнали о практической ценности знаний? Связь между доходом и финансовой грамотностью, которую я обнаружил в ходе исследований, понять несложно. Но некоторые другие результаты, описанные в этой книге, могут показаться спорными или привести в замешательство. Я обнаружил устойчивую корреляцию между доходом и успешным выполнением тестов на общие знания. Обнаружилась корреляция также между доходом и узкоспециальными областями знаний, среди которых – спорт и правильное произношение. Два типа знаний, упомянутые мною в первой части книги, также оказались предвестниками дохода: тест на знание карты и способность перечислить выборных представителей власти. Но результаты тестов на знание науки, истории, знаменитостей и правописания оказались противоречивыми. Мне не удалось обнаружить и намека на связь между доходом и знаниями грамматики, жаргона, секса или религии.

Нам кажется привычной мысль, что существует неофициальная иерархия знаний, в которой бездумное запоминание географических карт или спортивных достижений занимает предположительно какую-нибудь нижнюю ступень. Нам говорят, что знание истории и литературы – показатель хорошего образования и, как правило, хорошей работы; что такие главные дисциплины, как технология и математика, – залог хорошего дохода. Наше общество во многих отношениях поощряет специалистов, а не универсалов.

Тем не менее, хотя практически все проверенные мною области знания в самом деле коррелируют с образованием, полученным в учебных заведениях, самая провокационная находка заключается в том, что знание фактов общего характера позволяет предсказать размер дохода лучше, чем уровень образования.

Причин здесь несколько. Одна из них в том, что успешное выполнение теста отражает качество полученного образования. Есть разница – получить диплом в Стэнфорде или в менее выдающемся университете. Как известно, выпускники престижных школ обычно больше зарабатывают. Этим, пожалуй, и объясняется корреляция между знанием и доходом, даже если годы, проведенные в стенах учебного заведения, у всех выпускников одинаковые. А если они при этом еще и больше знают, то это только в плюс. Заметьте, что более высокий доход выпускника престижной школы, быть может, объясняется репутацией университета на трудовом рынке, связями, которыми студент обзавелся за годы учебы, или жизнью в богатой и влиятельной семье, что уже само по себе облегчает поступление в Стэнфорд. Знают ли они больше фактов, чем выпускники менее престижных школ, – это едва ли сильно меняет дело.

Другая возможная причина в том, что корреляционная связь отражает качество самого учащегося. Одни учатся всерьез, другие плывут по течению. По результатам опросов можно сказать, был ли у испытуемых интерес к учебе в школе и за ее пределами. Если все дело и правда в этом, тогда напрашивается вывод: интерес к учебе и знания, оставшиеся в голове, окупаются.

Учеба на протяжении всей жизни, похоже, играет здесь важную роль. Действительно, при обработке массива данных возник вопрос: что такого особенного знают те, у кого доходы выше, а уровень образования тот же? Возможен ответ: материал, которого нет в учебной программе. Так, в школе не заостряют внимание на «тривиальных» фактах и умении распоряжаться личными финансами. Годы учебы не помогают взрослому, давно вставшему из-за парты, перечислить выбранных на текущий период представителей власти или показать на карте страны, о которых заговорили относительно недавно.

Тест на знание карты больше зависит от современных событий, в отличие от учебника по географии. По сути, показать Техас, Россию и Австралию может каждый. Разница в результатах объясняется по большей части тем, что на уроках географии не акцентируют внимание на странах, образованных недавно или мало чем примечательных. Зато их можно увидеть на карте в выпуске новостей, разделе «Инфографика», исторической книжке, мобильном приложении и рекламном буклете какой-нибудь авиакомпании. Тест на знание карты – это способ проверки на внимательность. И как сказал поэт Джон Чиарди, «мы то, к чему мы проявляем внимание»[250].

Проявлять внимание – это, быть может, хороший способ двумя словами описать причину корреляции дохода. А измерить его надежнее всего с помощью перечня вопросов общего характера, не слишком сложных, но и не слишком простых. Тот, кто с тестом на общие знания справился неважно, по всей вероятности, проявляет недостаточно внимания к тому, что творится вокруг. А тот, кто показал отличный результат, умеет из тех же условий многое извлечь, – так складываются широкие (хотя и поверхностные) знания.

Зато вопросы, посвященные, скажем, правописанию, оказываются гораздо менее показательными. Устойчивая корреляционная связь прослеживается между умением без ошибок написать слово prerogative и не ошибиться в словах consensus и/или supersede[251]. Как правило, в эту группу попадают те, кто знают, как пишутся слова, в которых часто допускают ошибки. Однако есть немало гениальных людей, у которых хромает орфография, хотя некоторые из них обладают поистине энциклопедическими знаниями, но в других областях. По этой причине, когда нужно спрогнозировать доход, узкоспециальные вопросы – о правописании или еще о чем-нибудь не менее конкретном – едва ли окажутся статистически значимыми.

 

«Простые» факты – лучшие индикаторы дохода

 

Видимо, легкие вопросы, в отличие от сложных, оказываются индикаторами более надежными. Я построил диаграмму рассеяния, отображающую результаты по тестам на общие и узкоспециальные знания. Каждая черная точка соответствует одному исследованию. На горизонтальной оси показан уровень его сложности, обусловленный процентом вопросов, на которые в среднем дали правильный ответ. На вертикальной оси видна разница в доходах участников, показавших в тестовых заданиях наилучший и наихудший результат. Как обычно, мы рассматриваем гипотетическую разницу в доходах одного 35-летнего человека с четырьмя годами высшего образования, который ответил на все вопросы правильно, и другого 35-летнего человека с четырьмя годами высшего образования, который не ответил правильно ни на один вопрос.

К примеру, с тестом на знание карты, где задавались довольно легкие вопросы по поводу стран вроде России, Японии и Турции, справились в среднем на 76 % (точка в верхнем правом углу)[252]. Результат по этому тесту – хороший индикатор дохода: у тех, кто ответил правильно, годовой семейный доход примерно на 71 тысячу долларов больше, чем у тех, кто с заданиями не справился.

В самом низу диаграммы, слева от центра, расположена точка, за которой стоят 10 весьма сложных вопросов из телевикторины «Jeopardy!», по которым я провел опрос. (Хотя в «Jeopardy!» вопросы задаются в утвердительной форме, а ответы – в вопросительной, я привел их в традиционный вид.) Не ошибиться оказалось труднее – верно ответили в среднем на 43 % вопросов, – и разница в доходах оказалась меньше: 13 тысяч долларов годовых.

Конечно, на связь между сложностью заданий и уровнем дохода накладывается статистический «шум», но в целом облако точек от нижнего левого угла тянется к верхнему правому. Следовательно, чем легче вопрос, тем сильнее связь с доходом.

Чтобы эту идею проверить, я разослал несколько схожих опросников. В выборочной группе каждому предлагалось ответить на «простую» и «сложную» серию вопросов по одному и тому же перечню тем. Такой метод исключает целый ряд переменных вроде распределения доходов, уровня образования и прочих демографических факторов, поскольку в рамках выборочной группы они принимаются за постоянные. Меняется лишь сложность заданий.

На диаграмме пунктиром соединены точки, обозначающие результаты по опросникам разного уровня сложности среди одних и тех же участников. Обе линии направлены вверх. В каждой из двух групп, сформированных в случайном порядке, более простые вопросы коррелировали с разницей в доходах лучше, чем более сложные. (Внизу диаграммы по центру расположена точка-кружок – опросник со сложными заданиями, по которым результаты оказались статистически незначимыми[253]. Зато в статистической значимости результатов по второму сложному опроснику и обоим простым сомневаться не приходится.)[254]

В телевикторинах вопрос приносит больше денег, если он трудный, а не легкий. По-видимому, в настоящей жизни дело обстоит иначе. Действительно выгодно знать то, что известно большинству, а вот в отношении всего остального преимущество только убывает.

Если посмотреть на эту ситуацию под другим углом, то незнание общеизвестных фактов карается низким доходом. Выпускник колледжа, который не знает, что такое «Спутник-1» и кто такой Эрнест Хемингуэй (два легких вопроса из тестов на общие знания), за годы учебы мало чему научился и по сравнению с большинством выпускников-сверстников не обладает достаточным уровнем культурной грамотности.

Однако тому, кто располагает малоизвестными фактами, не имеющими прямого отношения к работе, награды ждать не приходится. И я не ставлю под сомнение ценность узкоспециальных знаний какой угодно области. Каждая профессия важна по-своему. Однако не этому я искал – или даже нашел – подтверждение. Мои исследования указывают на ценность либерального образования в самом широком смысле слова, и прежде всего – на пользу от умения быть внимательным.

 

Шахматисты и орнитологи

 

Связь между знаниями и доходом вызывает вопрос о том, что чему причина. Возможно ли, что знания улучшают умственные способности? Для изучения этого вопроса обратились к игре в шахматы.

В течение нескольких лет прославленный режиссер Стэнли Кубрик играл за деньги в шахматы с любым желающим в городских парках Нью-Йорка. За шахматной доской он проводил по 12 часов в день, зарабатывая около 20 долларов в неделю. Как позже объяснял Кубрик:

 

между кино и шахматами имеется сходство[255]. Есть последовательность решений, в которой делаешь по одному ходу зараз, и нужно умело распределять ресурсы: в шахматах это время, а на съемках фильма – время и деньги… Смотришь на шахматную доску, и вдруг аж дух захватывает. Рука так и рвется схватить фигуру и сделать ход. Но шахматы учат, что нужно спокойно посидеть и подумать, так ли хорош этот ход и, может, есть какие-то другие варианты, получше.

 

Шахматы у Кубрика появляются в нескольких фильмах. В «Космической одиссее 2001 года» игра в шахматы между астронавтом и смертельно опасным компьютером HAL воспроизводит матч между Отто Рёшем и Вилли Шлаге, состоявшийся в 1910 г. в Гамбурге. Астронавт проигрывает партию, в результате чего компьютер заключает: «Благодарю за интересную игру».

Шахматам отводится важная роль в истории искусственного интеллекта. Уже на заре компьютерного века они представлялись моделью приобретения жизненного опыта. Шахматы – сложная игра с простыми правилами. Правила легко представить в виде кода, а вот жизненный опыт – нет. Знание правил не делает человека (а тем более их машинный алгоритм) хорошим игроком. Не поможет ни знание истории шахмат, ее «тривиальных фактов», ни разучивание новых комбинаций из известных матчей. Что такого особенного знает хороший шахматный игрок, чего не знает плохой? Умение играть в шахматы – это природная склонность, с которой рождаются, или же навык, который нужно долго тренировать? Эти вопросы занимают шахматистов с тех пор, как сыграли самую первую партию. А вместе с ними размышляют и психологи с программистами.

Первоклассный голландский шахматист Адриан де Гроот, представлявший Нидерланды на шахматных олимпиадах, был также психологом. Он попросил мастеров игры в шахматы и новичков записать ход их мыслей и, к своему удивлению, обнаружил, что видимых различий оказалось не так уж много. Можно было ожидать, что игроки-мастера видели на большее число ходов вперед или просчитывали более разнообразные комбинации, чем начинающие игроки. Но это не так. Зато у них оказались лучше развиты профессиональные инстинкты. Над перспективными ходами они размышляли дольше, а нерезультативные отбрасывали быстрее. Новички делали все наоборот. Ум гроссмейстера отличается эффективностью мыслительного кода, но не быстротой вычислительных операций.

Де Гроот хорошо известен своим знаменитым экспериментом. Он показал игрокам шахматные доски с фигурами, расставленными в реалистичных комбинациях. Через пять секунд игроков попросили воспроизвести расстановку фигур на разных досках по памяти.

Мастера шахматной игры с заданием справились виртуозно. Они воспроизвели увиденное положение всех без исключения фигур практически со 100 %-й точностью. Игроки менее умелые оказались безнадежны: точность их расстановки часто не превышала 20 %.

Де Гроот несколько изменил условия эксперимента и попал в самую точку. В этот раз он показал игрокам шахматные доски, на которых фигуры расставлены наугад – произвольные комбинации, которые не возникли и, пожалуй, не могли бы возникнуть в ходе игры. На этот раз мастера оказались не лучше новичков. Все мучительно пытались вспомнить расположение хотя бы полдюжины фигур.

Хорошие игроки показали свое превосходство лишь в запоминании реалистичных комбинаций. Им это удается, поскольку они вспоминают комбинации, которые видели прежде: и гамбиты, и размены, и рокировки. Пионер в области искусственного интеллекта Герберт Саймон, повторивший эксперименты де Гроота, поддерживал точку зрения, согласно которой хорошие игроки каталогизируют расположение фигур на доске по имеющимся в памяти «шаблонам»[256], облегчая себе задачу.

Эту стратегию применяют не только в шахматах. Начинающий орнитолог, наблюдая за птицей, видит лишь пятно цвета и перьев. Классифицировать ее он не может, поскольку не знает, какие признаки являются отличительными, а какие ничего не значат. Новичок старается запомнить об этой птице все – задача невыполнимая, – чтобы после найти ее в полевом справочнике. Но специалист сразу определит, что перед ним молоденькая самка голубой кустарниковой сойки, и, кроме этой характеристики, ему больше ничего знать не нужно. В широком смысле этим подходом мы руководствуемся во всем, что требует взвешенных решений и работы воображения – будь то управление компанией или желание бежать марафон, разработка мобильного приложения или организация свадебного торжества, умение успокоить ребенка или способность понять лекцию, просмотренную на сайте конференции TED. Мы осмысливаем сложное целое благодаря тому, что вычленяем уже знакомые нам фрагменты.

Никто не говорит, что способность запомнить расстановку фигур – единственная отличительная черта первоклассного шахматиста. Она необходима, но не достаточна. Как сказал Кубрик, шахматы – это игра, в которой оценивается стоимость упущенной выгоды. Недостаточно заключить, что тот или иной ход хороший. Мастер беспрестанно должен задаваться вопросом: нет ли хода лучше? Умение критически мыслить превыше всего, но фундаментом успеха здесь служит память: игрок, которому приходится снова и снова осматривать доску, чтобы вспомнить, какое положение фигуры занимают на данный момент, оказывается просто не в состоянии должным образом просчитать возможные комбинации.

Способность каталогизировать или запоминать расположение фигур на шахматной доске приобретается годами тренировок. Резонно спросить, что такое эта способность: знания, навыки или талант? Возможно, правильный ответ в том, что вопрос поставлен неверно. Ведь знания, навыки  и талант  – ярлыки, которыми мы обозначили мыслительные процессы, хотя не до конца их понимаем. Может статься, для описания экспериментальных данных эти ярлыки не годятся.

Шахматы – излюбленный способ представить логику во плоти, а значит, родная стихия Думателя из «Автостопом по галактике», HAL и прочих бездушных агрегатов. Но когда за эту игру берется человек, она становится еще и упражнением на интуицию и бессознательное. У хороших шахматистов вырабатывается способность распознавать комбинации, в которые выстраиваются фигуры по ходу игры. Логика здесь ни при чем – это скорее как выхватить из толпы знакомое лицо. Никто не рождается со знанием механизмов шахматной игры. Шахматисты высокого класса обзаводятся интуицией благодаря тому, что запоминают много «фактов» и, кроме того, познают, как эти факты друг с другом соотносятся в рамках целостной картины. Запоминание фактов – один из способов выработать интуитивные знания, которые, в свою очередь, служат фундаментом тому, что называют навыками и талантом.

 

Моменты озарения

 

В начале 1950-х Бетт Несмит Грэм, разведенная мать-одиночка, получила работу секретаря в Texas Bank and Trust. А в банке как раз поставили в офисах пишущие машинки фирмы IBM Selectric, у которых обнаружился один серьезный недостаток. В Selectric стояла лента из углеродной пленки, так что, хотя начертание букв и получалось четким, стереть их было нельзя. Одна ошибка – и всю страницу приходилось перепечатывать.

Начальникам – а руководящие должности занимали мужчины – было все равно. Женский труд стоил дешево, причем настолько, что Грэм взялась рисовать на окнах банка украшения к Рождеству, чтобы хоть как-то увеличить свой скудный доход. Работа с кистью напомнила ей о том, что она узнала когда-то давно: художники свои ошибки не стирают, а закрашивают.

Именно это и вызвало у Грэм момент озарения. Она осознала, что ошибки можно не стирать, а нанести поверх краску. Разведя в кухонном блендере белую темперу, Грэм взбила смесь и перелила в бутылочку. Стоило ей сделать опечатку, как она замазывала ее кисточкой, ждала пару секунд, пока подсохнет, и печатала прямо по краске. Изобретение, названное «корректирующей жидкостью»[257], стало необычайно популярным среди офисных принадлежностей наступившего чуть позже аналогового века. В 1979 г. Грэм продает Gillette свою компанию Liquid Paper за 47,5 миллиона долларов.

«Воображение важнее знания» – так в 1931 г. писал Альберт Эйнштейн[258]. Но также верно и то, что в этой паре второе служит фундаментом первому. Воображением мы называем обычно то, что немыслимо без возникновения связи между двумя фактами – увидеть, что решение, принятое у художников, может помочь машинисткам. Эйнштейна интересовал раздел математики, не имевший практической ценности, – неевклидова геометрия Бернхарда Римана. Физики не занимались Риманом, поскольку с физикой его работы никак не были связаны. Величайший момент озарения у Эйнштейна случился, когда ученый понял, что геометрию Римана можно положить в основу новой гравитационной теории, в которой материя искажает пространство и время.

В подобных случаях знания и воображение шагают рука об руку. Над новой теорией гравитации работала целая плеяда физиков, и о трудах Римана было известно небольшой группе математиков. На скрещении диаграмм Венна оказался Эйнштейн, и, похоже, лишь он один.

Феномен озарения можно проиллюстрировать множеством других примеров[259]. Так, происхождение видов в равной мере занимало Чарльза Дарвина и Альфреда Рассела Уоллеса. Оба они прочли злободневную книгу «Опыт о законе народонаселения» Томаса Мальтуса, посвященную первопричинам нищеты. Оба увидели одну и ту же связь, а затем предложили схожие теории естественного отбора.

Аарон Копленд знал как американскую народную музыку, так и 12-тоновый метод композиции Шёнберга. Пикассо был в числе первых европейских художников с классическим образованием, которые принялись изучать африканскую скульптуру. Марк Цукерберг знал, как написать программный код и как часто студенты Гарварда пользуются печатным справочником по учащимся своего университета, «книгой лиц».

На жизненном и трудовом пути всех нас подстерегают проблемы. В задачах легких и сложных «несущественные» знания могут послужить источником аналогии, вдохновения, решения.

 

Когда мы учимся, меняется не только образ мышления, но и строение мозга. Предполагают, что лондонские таксисты запоминают отдельных фактов больше, чем представители любой другой профессии. Это привлекло внимание нейрофизиологов. Они сообщают, что задний отдел гиппокампа, главная часть головного мозга в механизме долговременной памяти, увеличивается в ходе подготовки к сдаче экзамена «Знания» и его размеры у лондонских таксистов остаются бо́льшими, чем у всех прочих людей[260].

В статье журнала Nature Neuroscience за 2015 год сообщается, что если родители состоятельные и с хорошим образованием, то у ребенка размер полей коры головного мозга больше, чем если родители малообеспеченные и необразованные. Особенно заметными оказались различия в тех участках мозговой коры, которые связаны с языком, чтением и принятием решений. В статье о причинах напрямую ничего не говорилось, но за объяснениями далеко ходить и не нужно. «На деньги можно купить образование, дом вдали от шумных автострад, – рассуждает руководитель исследования Элизабет Сауэлл. – Можно взять уроки игры на гитаре. Оплатить внешкольные кружки»[261]. Умение играть на гитаре благоприятно сказывается на работоспособности мозга и несет с собой другие преимущества даже для тех, кто не собирается делать игру на гитаре профессией.

Другой возможный вариант, объясняющий связь между знанием фактов общего характера и уровнем дохода, состоит в том, что обучение тренирует познавательные способности, без которых не обходится решение практически ни одной задачи, в том числе карьерный успех. У тех, кто учится, мозг функционирует лучше, что, в свою очередь, оборачивается более высоким доходом.

Никто не возьмется утверждать, что из-за приложений вроде Uber или сегвеев никто больше не ходит пешком. Движение необходимо человеческому телу для нормальной работы; а то, что ему при этом необходимо из пункта «А» переместиться в пункт «Б», значения в данном случае не имеет. Для мозга человека познавательные процессы необходимы, чтобы работать с максимальной производительностью. А от того, что факты всегда можно где-нибудь посмотреть, суть дела не меняется.

 

⇐ Предыдущая25262728293031323334Следующая ⇒

Поделиться: