На протяжении большей части XX века человечество неоспоримо умнело. В явлении, известном как «эффект Флинна», средние показатели IQ росли на три-пять баллов за десятилетие в десятках стран — прогресс, подпитываемый улучшением питания, здравоохранения и образования.
Затем, на рубеже тысячелетий, это прекратилось.
Во многих странах глобального Севера показатели IQ начали двигаться в обратном направлении.
Синтез данных за 2023 год подтвердил измеримое снижение когнитивных способностей в США: средние показатели IQ падают с конца 1990-х годов. Аналогичные развороты задокументированы по всей Европе — от четырехбалльного снижения во Франции до устойчивого снижения в Норвегии.
Что мне показалось наиболее интересным, так это то, что причина не в нашей ДНК. Норвежское исследование с участием более 730 000 человек пришло к выводу, что причина нашего когнитивного спада в окружающей среде. А это значит, что это что-то, что мы сами делаем.
Так что же это?
Хотя, вероятно, играет роль целый ряд факторов, одним из самых убедительных подозреваемых в этой когнитивной загадке является обманчиво простой вопрос, который стал нашим коллективным нарративом: «Зачем помнить то, что я могу просто погуглить или спросить у ChatGPT?»
Хотя вопрос кажется логичным (и я слепо следовал ему большую часть своей взрослой жизни), он основан на фундаментальном непонимании того, для чего нужна память, и эта на вид безвредная привычка тихо разъедает самую нейронную архитектуру, на которой построено экспертное мышление.
Разум без знаний — это тело без мышц
«Зачем помнить то, что я могу просто погуглить или спросить у ChatGPT?» — представляет память как обузу. Устаревший картотечный шкаф для фактов. Но, как я рассказывала в своем выступлении на TED в 2022 году, это в корне неверное понимание того, как вы строите богатую, взаимосвязанную библиотеку знаний в своем собственном сознании.
Представьте себе профессиональную баскетболистку. Когда она только училась вести мяч, ей приходилось сознательно продумывать каждый отдельный шаг. Это было неуклюже, медленно и занимало всю её умственную энергию. На языке нейронауки, она использовала свою рабочую память для обработки каждой части задачи.
Но после часов практики, преднамеренного, иногда изматывающего повторения, её мозг объединил все эти шаги в один плавный, эффективный набор, так называемый «чанк». Теперь действие ведения мяча — это единый, укоренившийся нейронный паттерн. Он работает на автопилоте, занимая всего один слот в ее ограниченной рабочей памяти. Именно это освобождает ее разум для настоящей работы: сканировать площадку, читать защиту и создавать игру.
Мышление работает точно так же. Когда вы по-настоящему изучаете концепцию, будь то математическое уравнение или исторический аргумент, вы объединяете ее в компактный чанк. Это цель всего эффективного обучения: создать обширную ментальную библиотеку этих чанков, к которым можно получить мгновенный доступ. Это то, что освобождает вашу рабочую память для мышления высшего порядка: синтеза, творчества и стратегического планирования.
Постоянная когнитивная разгрузка — через Гугл, «второй цифровой мозг», а теперь и ChatGPT — замыкает этот процесс накоротко. Мы застреваем на стадии «знания о» теме, никогда не достигая автоматизма «знания как».
Если вы не можете вспомнить это без устройства, вы на самом деле этому не научились. Вы взяли информацию в аренду. Разум, полный фактов, которые можно найти, но не знать, похож на красивый кирпичный дом без раствора. Он выглядит впечатляюще издалека, но в тот момент, когда вы на него опираетесь, когда вам нужно решить новую проблему или придумать творческую идею, вся структура рушится.
Три способа, которыми мы замыкаем свой собственный мозг
Передача нашего мышления на аутсорсинг устройствам подрывает три ключевых процесса глубокого обучения:
1. Автоматизм. Способность выполнять навык без сознательных усилий — например, читать это предложение — возникает только благодаря повторению. Это освобождает вашу умственную полосу пропускания. Когда вы передаете на аутсорсинг базовые вычисления, вы никогда не строите этот автоматизм, оставляя свой разум постоянно обремененным основами.
2. Построение схем: Схема — это ментальный фреймворк, который организует знания. Неврологически они построены из эффективных паттернов нейронной активности, подобно хорошо организованной системе хранения файлов в мозге. Именно они отделяют эксперта от новичка. Поиск информации дает вам один файл; глубокое обучение строит весь картотечный шкаф.
3. Ошибка предсказания: Мозг учится лучше всего, когда он удивлен — когда обнаруживает несоответствие между ожиданием и результатом. Это работает только в том случае, если у вас изначально есть внутреннее предсказание. Если вы полагаетесь на калькулятор для 5 x 10, а опечатка дает вам «500», ваш мозг не чувствует ошибки, потому что он никогда не делал предсказания. Вы обходите фундаментальный механизм обучения.
Этот когнитивный спад теперь сталкивается с массовой автоматизацией на основе ИИ. Некоторые утверждают, что это не спад, а переход к новому виду интеллекта. Но я считаю эту точку зрения наивной.
Творчество и озарение действительно возникают из богатой, усвоенной сети знаний. Без этого фундамента взаимодействие с ИИ становится простым принятием заказов. Когда системе потребуется адаптивный, творческий мыслитель, чтобы справиться с новым кризисом, она обнаружит… никого.
Плейбук для более сильного ума
Решение — не в ностальгии по досетевым упражнениям для памяти. Это простая стратегическая программа:
1. Куйте знания, а не просто находите их. Цель — не запоминание вместо мышления; это запоминание ради мышления. Верните активное припоминание в свою жизнь. Используйте простые инструменты, такие как карточки и низкорисковые викторины, чтобы создать ментальную библиотеку, к которой можно мгновенно обратиться. Активное извлечение информации — один из самых мощных способов построить прочные знания.
2. Следуйте поэтапной прогрессии. Учитесь как подмастерье. Прежде чем использовать ИИ для помощи в написании отчета, напишите первый черновик самостоятельно. Прежде чем использовать генератор кода на ИИ, вручную напишите и отладьте небольшой алгоритм. Сначала постройте свои когнитивные мышцы в безопасной среде. Затем привлекайте мощные инструменты, чтобы ускорить свой рост.
3. Используйте технологии как дополнение, а не костыль. В своей работе и обучении сделайте правилом сначала пытаться решать проблемы своим умом. Используйте ИИ как тренера для проверки вашей работы или как коллегу для проверки вашего мышления — но не как решение с первого захода. Это превращает технологию из инструмента, который вас ослабляет, в инструмент, который делает вас сильнее. На рабочем месте это означает инвестировать в junior-специалистов, даже когда ИИ быстрее. Вы создаете не просто результат; вы создаете устойчивость.
Выбор, который создает эксперта
Тренды указывают в тревожном направлении. Как общество, мы начали отдавать предпочтение лёгкому дофаминовому всплеску от мгновенных ответов, а не удовлетворяющей, глубокой работе познания.
Восход ИИ переводит этот компромисс в гипердвигатель. Неврологический принцип здесь прост. Нейронные пути, которые не используются, начинают ослабевать. Ваш мозг — искусный садовник; он просто не будет поливать растения, о которых вы никогда не заботитесь.
Ключевой вопрос не в ностальгии по доцифровому миру. Он в том, каким разумом вы намерены обладать.
Каждый раз, сталкиваясь с пробелом в своих знаниях, вы делаете выбор. Вы можете сделать краткосрочное изъятие для немедленного ответа или сделать долгосрочное инвестирование, проделав работу по усвоению знания.
Первый вариант кажется эффективным. Второй — это то, что строит ваш когнитивный капитал: взаимосвязанную ментальную библиотеку, которая позволяет совершать творческие скачки и устойчиво решать проблемы.
Это перевод статьи Евы Кейффенхайм. Оригинальное название: "The Smartest People I Know Are Obsessed With a Skill Many Were Told Is Useless".