Эффект плато. Как преодолеть застой и двигаться дальше - Боб Салливан

Уроженец Нью-Йорка знает, что метро – самый быстрый способ перемещения по городу. Метро позволяет преодолеть пробки, аварии и не отклоняется от маршрута, в отличие от недобросовестных водителей такси. В данном случае речь идет о так называемом ретроградном прогрессе, при котором текущие потери компенсируются ожиданиями будущих преимуществ. Житель Нью-Йорка решает пройти два квартала в неверном направлении (что отдаляет его от точки назначения на 22 квартала), а затем подождать поезда метро еще три минуты.

Турист же видит перед собой океан желтых такси, пытается остановить их в течение пары минут, а затем садится на заднее сиденье одного из них и пускается в путь.

Жадине кажется, что другие путешественники сошли с ума. Ни один из них не совершает моментального прогресса при движении в намеченную сторону. Он же видит такую возможность и направляется на север.

Если мы будем делать моментальные снимки происходящего во время этого путешествия, то увидим, что в краткосрочной перспективе жадина сделал наилучший выбор. Через две минуты после начала путешествия он уже продвигается вперед. Турист только садится в машину, а житель Нью-Йорка терпеливо ждет поезда в 22 кварталах от точки назначения.

Через пять минут ситуация начинает меняться. Турист проносится мимо жадины в такси, однако житель Нью-Йорка так и ждет своего поезда.

Через восемь минут после начала путешествия картинка начинает выглядеть совершенно иначе. Жадина остался далеко позади, а поскольку поезд метро едет в два раза быстрее такси, в котором сидит турист, то житель Нью-Йорка смог быстро наверстать отставание.

Через 11 минут умный житель Нью-Йорка оказывается в точке назначения и принимается ждать своих компаньонов по путешествию.

Обратите внимание: житель Нью-Йорка смог подавить свою краткосрочную жадность и сконцентрироваться на долгосрочной. Человек, живущий по алгоритму жадности, на это никогда бы не пошел. Он увидел возможность что-то сделать и воспользовался ею, не задавая лишних вопросов. Поначалу этот подход оценивался как эффективный, однако эффективность жадины достигла плато, а стратегия жителя Нью-Йорка оказалась выигрышной.

Такой жадина есть в каждом из нас. Каждый, кому доводилось делать выбор: ждать автобуса или пройтись пешком, – знает, что мы имеем в виду. Мы хотим накопить денег на новый дом, но потом вдруг покупаем новый айфон. Или айпад. Или обновленную модель айпада. Кстати, не пора ли вам занять очередь за очередной новой моделью?

Мы реагируем на недавние события, ситуации и обстоятельства, не глядя при этом на большую картину. В таких случаях мы часто терпим поражение и оказываемся в ситуации плато.

Алгоритм жадности вряд ли может привести нас к лучшему исходу с долгосрочной точки зрения. Мы привыкли считать, что краткосрочная жадность ведет к правильным решениям. Давайте поговорим о том, как мы даем сдачу{48}. В США выпускается несколько типов монет – в 1, 5, 10 и 25 центов (есть и монеты в 50 центов, но, честно говоря, мы уже давно их не видели!). Когда жадина дает сдачу, он всегда выбирает сначала монету самого большого достоинства. К примеру, если он должен дать вам 30 центов, то сначала даст 25 центов, а затем 5. Возможно, именно таким образом поступаем мы с вами, покупая макиато с карамелью в Starbucks за 3,30 доллара (не исключаю, что к моменту выхода этой книги в свет этот кофе уже будет стоить 4,30 доллара) и шаря по карманам в поисках мелочи. Следуя алгоритму жадности, мы, возможно, делаем самый эффективный выбор.

Однако алгоритм жадности оказывается эффективным и полезным, лишь когда у вас есть монеты всех номиналов. Представьте себе, что бариста в Starbucks нетерпеливо ждет, пока вы дадите ему 30 центов, а у вас есть монеты в 1, 10 и 25 центов, но ни одной монеты в 15 центов.

Давайте посмотрим на то, что мог бы сделать жадина. Мы помним, что в качестве первой монетки он всегда выбирает ту, что с максимальным номиналом. В данном случае это 25 центов. Математики называют происходящее локально оптимальным выбором. Теперь ему остается отдать всего 5 центов. Поскольку монет соответствующего достоинства у него нет, он добавляет 1 цент, потом еще 1 цент и т. д., пока не набирает 30 центов. В итоге мы получаем шесть монет и одного разгневанного сотрудника кафе.

Каким образом справился бы с этой ситуацией наш уроженец Нью-Йорка, человек, готовый подождать поезд в метро, вместо того чтобы идти пешком к намеченной и ясной цели? Разумеется, он отдал бы три монетки по 10 центов. Он понимает, что, глядя на большую картину, сможет прийти к лучшему решению. Выражаясь языком математиков, он ищет глобально оптимальное решение.

В реальной жизни у нас часто не оказывается под рукой «5-центовых монет». Различие между людьми, которые хотят найти глобально оптимальное решение, и теми, кто стремится к локально оптимальному решению, часто определяется различием между успехом и поражением. Жадина каждый месяц экономит буквально на всем, чтобы только остаться жить в роскошной квартире, которая ему не по карману, а житель Нью-Йорка готов ютиться в комнатушке и экономить деньги в надежде когда-то обрести большой дом.

В итоге жадина почти никогда не оказывается впереди. Проблема состоит лишь в том, что поначалу его действия кажутся вполне толковыми. Представьте, что вы бариста из Starbucks и видите первую монету, положенную перед вами на стол. Поначалу жадина со своими 25 центами оказывается немного впереди, что не может вас не радовать. Вследствие быстрых побед и моментального прогресса людям довольно сложно подавить стремление к жадности. Жадина наслаждается сегодняшним днем, а уроженец Нью-Йорка будет чувствовать себя куда лучше завтра.

Что же заставляет некоторых людей подавлять свои стремления к быстрой победе и моментальному вознаграждению, концентрируясь вместо этого на решении, оптимальном в глобальной перспективе? Действительно ли одни люди по своей природе более алчны, чем другие (исключительно в понятиях нашего алгоритма)? Каким образом эти две группы людей оценивают долгосрочную перспективу?

Существуют предположения, что мы «заточены» под моментальное или отсроченное вознаграждение с самого раннего возраста. Для проверки этой гипотезы используется тест – он проводится в течение 15 минут, и для него требуется три кусочка зефира. Ах да, еще нужно, чтобы испытуемым было по четыре года.

На первый взгляд, ясли Bing Nursery в калифорнийском городе Пало-Альто похожи на многие другие ясли в США. В классах стоят столы и стулья, дети и воспитатели рисуют, лепят из пластилина и поют песенки. Однако если присмотреться повнимательнее, можно заметить, что вдоль стен классов расположены зеркала, а точнее стекла, через которые можно смотреть только внутрь. А за стеклом можно увидеть психологов, причем в огромных количествах. Ясли Bing находятся на территории Стэнфордского университета.

Первое, что вы замечаете, входя в ясли, – это доска для объявлений с надписью «Ясли Bing, центр исследований детского развития, текущие проекты». А ниже висит длинный список исследовательских проектов по изучению поведения детей, приходящих в Bing.

Дальше вы видите ряд дверей. Некоторые из них ведут в огромные игровые комнаты со сдвижными стенами, которые (в открытом состоянии) позволяют детям свободно перемещаться внутрь и наружу. Все здание производит впечатление открытого пространства. Во время своего визита туда летом 2012 года Хью наблюдал за детьми и общался с Дженнифер Винтерс, директором Bing. «Любит ли ваша малышка Bing?» – спросила Винтерс у одной из мам, выходящей со своей дочкой лет четырех из здания. «Просто обожает… это невероятно!» – ответила та{49}.

Винтерс с Хью зашли в одну игровую комнату. Она была довольно небольшой и полностью окрашенной в белый цвет, за исключением зеркальной стены. Там стояли стол и два крошечных стульчика, а в углу – видеокамера на треножнике. Небольшое пространство с другой стороны зеркальной стены, где сидели исследователи, было заставлено шкафами для бумаг и табуретками. Однако то, что происходило в этой крошечной комнате, оказало огромное влияние на процессы в области обучения по всему миру. Некоторые из самых влиятельных исследований поведения были проведены психологами, сидевшими за стеклом. В 1968 году в этой комнате можно было встретить доктора Уолтера Мишеля{50}, поедающего зефир и занимающегося при этом разгадкой секретов важности. Мишель, работающий теперь в Колумбийском университете, пожалуй, самый главный эксперт в мире по вопросам области отсроченного вознаграждения, то есть способности человека сопротивляться искушению сейчас в надежде на что-то лучшее в будущем. Тогда же, в 1968 году, Мишель располагался в комнате за стеклом в Bing и применял для изучения контроля импульсов у четырехлеток радикальную, но невероятно простую методику.