Книга: Новые соединения. Цифровые космополиты в коммуникативную эпоху

Когнитивное разнообразие

Когнитивное разнообразие

Когда Рональд Берт исследовал циркуляцию полезных идей и предложений в компании Raytheon, он обращал внимание главным образом на отдельных личностей, придя к заключению, что наиболее мыслящие работники в организационной структуре компании являлись также связующими звеньями между подразделениями, которые в противном случае могли и не иметь отношений друг с другом. Такое структурное положение позволяет наводящим мосты проталкивать новые идеи и творчески адаптировать их для других пользователей. Это эффективная конструкция, позволяющая отдельным работникам способствовать решению задач крупных компаний. Однако без ответа остается один важный вопрос: как группы могут развивать разнообразие?

Скотт Пэйдж, изучающий сложные системы в Мичиганском университете, большую часть своей профессиональной жизни занимался этим вопросом. В книге «The Difference» Пэйдж доносит до широкой аудитории свои сложные математические идеи и несколько провокационных открытий. В частности, Пэйдж утверждает, что при прочих равных, более разнообразная команда решит задачу лучше, чем группа одинаково талантливых единомышленников. Более того, разнообразная команда случайно отобранных людей часто покажет лучшие результаты, нежели команда, составленная из высококвалифицированных в данном вопросе специалистов. В некоторых обстоятельствах разнообразие важнее индивидуальных способностей.

Это суждение Пэйджа не является экстраполяцией из мира бизнеса или политики. Чтобы прийти к этому выводу, он со своим коллегой Лу Хонгом создал компьютерную модель, в которой соревнующиеся программы, называемые агентами, заняты поиском наилучших решений (в данном случае речь шла о больших числах, сгенерированных случайным методом, на «карте», которую изучали агенты). Следуя индивидуально заданным правилам, агент просматривает огромное количество случайных чисел, обнаруживая самые большие из них. Группа агентов может работать вместе и обмениваться полученными данными и в итоге выдавать наибольшее обнаруженное совместными усилиями число. Пэйдж и Хонг провели соревнования между командами, одна из которых была составлена из людей с наивысшими индивидуальными оценками, а другая – из случайной выборки. Команды всегда показывали лучший результат, чем отдельный участник, но, что удивительно, случайно подобранная команда регулярно показывала результаты лучше, чем их более успешные соперники.[287]

Случайно подобранные команды выигрывают вследствие так называемой проблемы локального максимума. У поставленной Хонгом и Пэйджем проблемы – нахождение наибольших значений в сетке случайных чисел – может быть много вариантов решения. Агенты за ограниченный период времени находят наивысшее значение – локальный максимум, после чего сверяются с членами своей команды, чтобы понять, кто из 20 агентов обнаружил наибольшее число. Этот метод работает, если агенты ищут в разных уголках карты, однако если все поиски сконцентрированы в одном районе, то и локальный максимум сузится, поскольку большая часть карты останется неисследованной.

Рассмотрим пример из реальной жизни. Если бы команде из двадцати человек дали задание установить флаг в самой высокой точке, до которой можно доехать в течение часа, я бы знал, что делать. Я живу недалеко от горы Грейлок, высочайшей вершины Массачусетса, и я с чувством выполненного долга установил бы свой флаг на высоте 1 063 метра над уровнем моря. Если все участники моей команды живут на западе Массачусетса, они, скорее всего, окажутся рядом со мной на той же вершине, поскольку горы выше Грейлока нет на многие мили вокруг. Если бы хоть один член команды жил в Нью-Гэмпшире, мы получили бы совсем другие результаты. Он бы добрался до горы Вашингтон и установил флаг на высоте 1 917 м. Результаты были бы еще выше, если бы кто-нибудь из нас жил недалеко от Скалистых гор или Гималаев. Если команда раллийных гонщиков и профессиональных альпинистов, собранных в одном наугад выбранном месте, будет соревноваться со случайно подобранной командой людей, разбросанных по всему свету, вторая команда будет выигрывать чаще, тем более если альпинисты окажутся в Небраске.[288]

Эксперимент Пэйджа и Хонга базируется на двух важных гипотезах. Первая состоит в том, что эта проблема слишком сложна для индивидуального решения. Для задач, которые знающий человек может решить самостоятельно, уровень разнообразия команды не имеет значения. Вторая заключается в том, что, по мнению Пэйджа и Хонга, специалисты высокого уровня чаще всего решают проблемы схожим образом. В проведенном ими эксперименте участники, добившиеся наилучших личных результатов, использовали очень схожие алгоритмы. Однако использование похожих методов приводит к тому, что все они оказываются в одном углу на карте возможных решений, что дает преимущество команде менее эффективных агентов, которые тем не менее рассматривают большую часть карты.

Это явление перекликается с проблемой «лучших из лучших». Президент Джон Ф. Кеннеди любил окружать себя умными молодыми советниками по международной политике, которых журналист и историк Дэвид Халберстам в своей книге об истоках вьетнамской войны назвал «лучшими из лучших». Это были безоговорочно умные люди, однако все они были схожего происхождения – выпускники лучших школ и университетов, занявшие полагающиеся им должности в университетах и МИДе. Если отодвинуть в сторону личностные различия, все они решали возникавшие задачи схожим образом. Более того, им нравились решения, которые предлагали их коллеги, потому что это были удобные, понятные выводы, не нарушавшие общей гармонии. В результате они перестали искать возможные решения и мнения, подкрепляя вместо этого ограниченные доводы друг друга. Психолог Ирвинг Янус назвал этот процесс «групповым мышлением».[289]

Мнения, которые «лучшие из лучших» разделяли относительно Китая, Советского Союза и Вьетнама, оказались трагически неверными. Если бы в этой команде было больше когнитивного разнообразия, ее средний интеллектуальный уровень, возможно, и снизился бы, однако коллективная способность к решению проблем повысилась бы. «Даже если согласиться с утверждением, что IQ-тесты, результаты экзамена на выявление академических способностей и оценки в университете предопределяют индивидуальные способности к решению проблем, в определении потенциального вклада человека в групповое решение все эти показатели менее важны, чем способность этого человека думать не так, как все», – говорит нам Пэйдж.[290] Если бы команду Кеннеди усилили еще несколькими выпускниками Гарварда, она не стала бы от этого лучше или дееспособнее. А вот ввести в нее человека, который мог бы оспорить их мнение о Китае и Вьетнаме, было бы очень полезно.

Какие проблемы, лучше решаемые с помощью когнитивного разнообразия, описывает Пэйдж? По-настоящему сложные. Особенно он выделяет историю о том, как во время Второй мировой войны команда специалистов Блетчли-парка в Англии взломала немецкие шифровальные системы «Энигма» и «Лоренц». О разнообразии этого коллектива ходили легенды: помимо математиков там были специалисты по кроссвордам, лингвисты, античники, знатоки древней истории. Более того, команда привлекала интеллектуальные ресурсы нескольких союзнических стран, включая те, что составляли остатки Британской империи. Не менее легендарными были и успехи команды, которая постоянно расшифровывала немецкие донесения, снабжая союзников столь важными секретными сведениями, что Черчилль назвал коллектив Блетчли-парка «гусями, которые несут золотые яйца и даже не гогочут».[291] Из более недавних примеров Пэйдж приводит все ту же историю с призом Netflix, утверждая, что команда, состоявшая из семи компьютерных специалистов, представлявших США, Австрию, Канаду и Израиль, победила в том числе и благодаря когнитивному разнообразию ее участников.[292]

Оглавление книги