Думай медленно... решай быстро
Шрифт:
Затем мне пришла в голову другая идея. Я обратился к Сеймуру, нашему специалисту по спецкурсам, и спросил, не помнит ли он других похожих случаев, когда бы команда преподавателей составляла учебный курс с нуля. В то время вводились некоторые педагогические инновации вроде «новой математики», и Сеймур сказал, что ему известно несколько примеров. Я спросил, слышал ли он, что случилось с другими командами – продвинулись ли они вперед, как мы, и сколько времени потребовалось им для завершения проектов?
Тут Сеймур задумался, а потом смущенно ответил (мне показалось, он даже залился румянцем от собственных слов): «Знаешь, я только сейчас вспомнил, что на самом деле не все команды после этой стадии довели дело до конца».
Это внушало тревогу. У нас и в мыслях не было, что мы можем потерпеть неудачу.
Я ухватился за соломинку: «А если сравнить нашу группу по уровню подготовки и ресурсам, насколько мы лучше или хуже других? Как бы ты нас оценил?» Здесь Сеймур ответил без запинки: «Наш уровень – ниже среднего. Но ненамного». Такая оценка удивил а всех, даже самого Сеймура, который прежде разделял оптимизм команды. Пока я не подтолкнул коллегу, он не связывал в уме прошлое других групп и наше будущее.
Неверно утверждать, что Сеймур не открыл ничего нового для нас. Естественно, мы все понимали, что минимум семь лет труда и 40%-ная вероятность неудачи – более достоверный прогноз судьбы проекта, чем те цифры, которые мы нацарапали пятью минутами раньше, но никто не сумел это признать. Новый прогноз по-прежнему казался невообразимым – мы не могли представить, что такая, казалось бы, решаемая задача отнимет столько времени. Ни один хрустальный шар не показал бы все мелкие неожиданности, поджидавшие нас в будущем. Мы видели только относительно разумный план создания книги за два года, который противоречил статистике, утверждавшей, что другие команды потратили на эту работу нелепый объем времени или вовсе от нее отказались. Мы услышали информацию об априорной вероятности и, исходя из нее, должны были составить каузальный сценарий: если множество команд потерпели неудачу или затратили годы на достижение успеха, значит, разрабатывать учебный курс куда сложнее, чем мы думали. Однако такой вывод конфликтовал с нашим первоначальным ощущением хорошего старта. Мы обошлись с Сеймуровой статистикой как всякий, кто оказывался в подобной ситуации: априорную вероятность приняли к сведению и забыли о ней.
Нам бы все бросить в тот же день – никому не хотелось вкладывать шесть лет труда в проект, который с 40%-ной вероятностью мог провалиться, – но повод не показался достаточно веским, и после пяти минут беспорядочного обсуждения мы продолжили нашу работу, словно ничего не произошло. В итоге на завершение учебника ушло еще восемь (!) лет. К тому времени я уже покинул Израиль и вышел из состава команды, которая закончила-таки проект после многих сложностей и злоключений. К тому времени энтузиазм министерства образования иссяк, и курсом так никто и не воспользовался.
Этот неприятный эпизод стал едва не самым поучительным в моей профессиональной карьере. Со временем я извлек из него три урока. Первый открылся мне сразу: я нащупал различие между двумя радикальными подходами к прогнозированию, которые мы с Амосом впоследствии обозначили как «взгляд изнутри» и «сторонний взгляд». Второй урок заключался в том, что наши первоначальные представления – два года работы для завершения проекта – содержали ошибку планирования. Наши оценки учитывали идеальную, а не реальную ситуацию. И лишь спустя долгое время я усвоил третий урок – урок «иррационального упорства». Именно этим я объясняю наше нежелание бросить заведомо убыточный проект. Столкнувшись с выбором, мы поступились разумностью, но не инициативой.
Взгляд изнутри и его преимущества
В ту далекую пятницу эксперт по спецкурсам вынес два суждения касательно одной проблемы, причем противоположные по смыслу. Наш общий (в том числе и Сеймура) внутренний взгляд мгновенно принялся оценивать будущее проекта. Мы сосредоточились на особых обстоятельствах, в которых оказались, и начали искать аналогии в прошлом. У нас был набросок плана – мы знали, сколько глав предстоит написать, примерно помнили, сколько времени ушло на две первые главы.
Нашей грубейшей ошибкой была экстраполяция времени написания двух первых глав. Мы сделали прогноз, основываясь на имеющейся информации (правило WYSIATI), не подумав, что первые главы, возможно, были самыми легкими, да и команда поначалу испытывала максимум энтузиазма. Главное же, чему мы не уделили внимания, – это «неизвестные н ам неизвестности», как называл их Дональд Рамсфельд. В тот день мы никак не могли предвидеть, что какая-то случайность позволит проекту затянуться на столь долгий срок. Все то, что в итоге замедлило работу команды – разводы, болезни, проблемы взаимодействия с бюрократами, – не было принято в расчет. Подобные происшествия не только тормозят процесс – они создают периоды застоя, когда дело движется плохо или не движется вообще. Разумеется, другие группы (о которых говорил Сеймур) угодили в эту же западню. Их члены тоже не представляли, какие обстоятельства способны задержать или вовсе сорвать выполнение хорошего, на первый взгляд, плана. Наш план мог провалиться из-за множества случайностей, и, хотя большинство из них слишком редки для принятия в расчет, шансы срыва масштабного проекта обычно выше.
Второй вопрос, заданный мной Сеймуру, перевел его внимание с нашей частной ситуации к категории подобных ситуаций. Сеймур оценил априорную вероятность успеха в этой категории: неудача в 40% случаев и 7–10 лет до завершения проекта. Конечно, его неформальный подсчет не соответствовал статистическим стандартам, зато оказался пригоден для построения базового прогноза (при котором известна только категория для прогнозирования). Как мы уже видели ранее, базовый прогноз должен быть привязкой – отправной точкой для будущих корректировок. Так, если вас попросят угадать рост женщины, которая живет в Нью-Йорке, ваш базовый прогноз будет состоять в определении среднего роста местных жительниц. Располагая более специфичной информацией (сын женщины – организатор школьной команды по баскетболу), вы будете двигаться от средней величины в соответствующем направлении. Сравнение Сеймуром нашей команды с другими предполагало, что прогноз нашего будущего отличался от базового в худшую сторону, что само по себе не внушало оптимизма.
Конечно, поразительная точность этого прогноза, основанного на стороннем взгляде, – просто счастливая догадка, и ее нельзя рассматривать как доказательство ценности стороннего взгляда. Аргументы в пользу такого метода должны строиться на общем основании – если исходная категория выбрана правильно, сторонний взгляд подскажет, где искать ответ, или, как в нашем случае, даст понять, что внутренние прогнозы к нему даже не приблизились.
Психолог, разумеется, отметит поразительные различия между двумя суждениями Сеймура. У него в голове содержались все знания, требуемые для подсчета статистики по исходной категории, но он ими не воспользовался. Его прогноз «изнутри» не был корректировкой базового – тот даже не пришел ему на ум, – а целиком основывался на частных обстоятельствах, то есть на наших стараниях. Как и участники эксперимента с Томом В., Сеймур знал важную статистику, но не подумал ее применить.
В отличие от Сеймура, мы не имели возможности пронаблюдать ситуацию извне и потому не смогли бы составить обоснованный базовый прогноз. Примечательно, однако, что нам поначалу и не требовались сведения о других командах – мы и без них прекрасно строили догадки. Мой запрос на «сторонний взгляд» удивил всех, даже меня самого! Обычный сценарий: люди, располагающие информацией о частном случае, редко чувствуют потребность в статистике по категории, к которой случай принадлежит.
Когда же мы столкнулись со сторонним взглядом, то сообща его проигнорировали. Мы можем распознать то, что с нами случилось, – подобное произошло в эксперименте о тщетности преподавания психологии. Когда испытуемые (студенты Нисбетта и Борджиды) составляли частные предсказания в условиях недостатка информации, выслушав лишь краткое, поверхностное интервью, они совершенно забывали о недавно узнанных данных общего характера. «Сухая» статистика обычно отметается, если ей противоречит личное представление о ситуации. Так «сторонний взгляд» заведомо проигрывает «взгляду изнутри».