Некоторые люди умнее других — а некоторые просто феноменально умны. Мы можем расходиться во мнениях по многим вопросам, но можем ли мы хотя бы с этим согласиться?
Происхождение когнитивного неравенства — это горячая и спорная тема. Существование когнитивного неравенства вряд ли вызывает споры. Нам действительно трудно дать удовлетворительное определение интеллекта, особенно в его наиболее креативных и социально ценных формах, но большинство согласится, что такие люди, как Леонардо да Винчи, Уильям Шекспир, Никола Тесла или Джон фон Нейман, были чрезвычайно умны.
Это хорошо согласуется с моим опытом в академической среде чистой математики, где карьеры и даже личные идентичности формируются под влиянием общего восприятия поразительно широкого когнитивного разрыва между математиками. Это центральная тема в их обсуждениях и источник как страха, так и восхищения.
Однако, несмотря на все культурные войны вокруг происхождения когнитивного неравенства, о его природе споров почти нет.
Когда кто-то необычайно умен, что происходит у него в мозге? Это вопрос, отличный от «откуда берётся когнитивное неравенство?», а также от «можем ли мы его действительно измерить?» (ещё одна спорная тема).
Это базовый, основополагающий вопрос, который вытекает из двух широко признанных фактов — что некоторые люди умнее других, и что интеллект является проявлением активности мозга — и требует закономерного продолжения: что же на самом деле происходит? Каковы физические различия между мозгом суперумного человека и мозгом обычного человека?
#Сад плохих метафор
Несмотря на свою близость к одним из самых спорных вопросов в науке, эта тема оставалась относительно тихой. Возможно, именно из-за этой близости.
Или, может быть, вопрос слишком простой и естественный. Пятилетние дети обожают задавать такие бесхитростные вопросы, но взрослые обычно более осторожны, так как не хотят показаться неискушёнными.
Или, возможно, дело в том, что были исторические прецеденты, когда люди отправлялись на поиски ответов и возвращались ни с чем. Мозг Карла Фридриха Гаусса лежит в банке на какой-то полке в хранилище Гёттингенского университета и настолько ничем не примечателен, что оставался неправильно маркированным более века, и никто этого не замечал. После смерти Альберта Эйнштейна в 1955 году патологоанатом извлек его мозг без разрешения семьи, сохранил его в формальдегиде и рассёк на сотни срезов — некоторые исследователи утверждали, что наблюдали особенности в образцах, но эти находки обычно считаются неубедительными.
Если придерживаться строгой науки, мы знаем об этом предмете на удивление мало.
Но вот в чём загвоздка. В то время как самый простой и естественный вопрос остаётся без ответа, люди продолжают полагаться на те же ошибочные метафоры мозга и те же сомнительные биологические допущения. Это только добавляет путаницы вокруг коэффициента интеллекта и наследуемости интеллекта.
Например, люди восхищаются «скоростью» и «рабочей памятью» мозга фон Неймана, как будто это центральный процессор с уникальной тактовой частотой и кешем первого уровня. Но с биохимической точки зрения, что это вообще может значить?
Гены кодируют белки, которые собираются в клетки, которые собираются в ткани. Внутривидовая генетическая изменчивость — это не появление новых генов, кодирующих новые белки с новыми функциональными ролями, открывающими возможность для радикально новых архитектур — речь идет о мельчайших вариациях в количестве и конформации одних и тех же белков, которые сохраняют одни и те же общие структуры и функциональные роли.
Верно, что эти мельчайшие вариации накапливаются в процессе эмбриогенеза и жизни, приводя к значительным физическим и физиологическим различиям между людьми. Однако также верно и то, что все люди построены по одной и той же архитектуре и одному и тому же функциональному плану. Нельзя сказать, что у одних людей нормальные сердца, а у других — турбонасосы мощностью 500 лошадиных сил. И нельзя сказать, что у одних в мозгу процессоры для смартфонов Snapdragon 8, а у других — графические процессоры NVIDIA H200 Tensor Core.
Если придерживаться этой ужасной метафоры с процессорами, это скорее похоже на то, что у одних людей Snapdragon 7, а у других — Snapdragon 8 — разрыв в производительности заметен, но все запускают одни и те же приложения.
Здесь есть одна оговорка. Генетические аномалии могут нарушить развитие мозга и помешать его нормальному функционированию. Snapdragon 8 с неработающим датчиком терморегуляции не будет работать должным образом. Фенилкетонурия, также известная как ФКУ, является примером рецессивного генетического заболевания, которое при отсутствии лечения может привести к микроцефалии и тяжёлым нарушениям обучаемости.
Напротив, не существует случайного изменения в Snapdragon 8, которое волшебным образом превратило бы его в NVIDIA H200. Это, вероятно, объясняет, почему мы никогда не находили какой-либо специфической мутации, вызывающей резкое повышение когнитивных способностей.
И всё же, ДОЛЖНА быть физическая разница между мозгом суперумного человека и мозгом обычного человека. Если нет, то откуда взялось бы когнитивное различие?
Чудо-людей не существует
На протяжении всего моего пути как математика-исследователя мне часто приходило в голову, что прогресс заключался не только в самой математике, но и в метапознании и контроле эмоций.
Как и многие студенты-математики, я начинал с сильной наследственной предпосылки, потому что не мог придумать альтернативной модели для шокирующей картины неравенства вокруг меня — которая, очевидно, не могла быть объяснена социальным детерминизмом.
Затем, со временем, я понял, что генетический детерминизм был столь же проблематичным, не в последнюю очередь потому, что он не мог объяснить траекторию моего собственного прогресса.
Позже я узнал, что многие выдающиеся математики пытались сформулировать идею о том, что их талант был в первую очередь когнитивной установкой. Известный пример — Декарт, который во вступительных строках своего «Рассуждения о методе» настаивал на том, что он не был особенно одарён:
«Что касается меня, то я никогда не предполагал, что мой ум хоть в какой-то мере более совершенен, чем ум обычного человека».
Вместо этого он приписывал свои успехи случайному открытию чудесного «метода», который, для всех практических целей, представляет собой набор метакогнитивных техник, направленных на улучшение ясности и надёжности интуиции. Если бы вы создали облако тегов из его любимых слов, «интуиция», «ясное» и «отчётливое» выделялись бы огромными шрифтами. Те же темы снова и снова встречаются в трудах Пуанкаре, Адамара, Тёрстона, Гротендика и многих других.
Это часть более широкой закономерности, в которой некоторые из величайших имён в науке отвергали представление о том, что они родились с уникальными способностями, настаивая вместо этого на своём любопытстве и упорстве:
- Исаак Ньютон: «Но если я и оказал этим какую-то услугу обществу, то это обусловлено не чем иным, как трудолюбием и терпеливым размышлением».
- Альберт Эйнштейн: «У меня нет особого таланта. Я всего лишь страстно любопытен».
- Ричард Фейнман: «Я был обычным человеком, который много учился. Чудо-людей не существует. Просто так получается, что они заинтересовались чем-то и выучили всё это».
- Александр Гротендик: «Эта сила ни в коей мере не является каким-то экстраординарным даром — вроде необычной мозговой мощи, если можно так выразиться... Такие дары, безусловно, драгоценны, достойны зависти людей (подобных мне), которые не были благословлены ими при рождении, „сверх всякой меры“».
Само собой разумеется, что эти смелые заявления едва ли смогли пробить брешь в наследственном панцире широкой публики.
Чтобы было понятно, я прекрасно понимаю, почему большинство людей находят эти заявления абсурдными и лицемерными. Я помню, как услышал цитату Эйнштейна «нет особого таланта», когда мне было пятнадцать, и сразу же её возненавидел. Серьёзно, кто хочет слушать, как супермодели читают нам лекции о важности внутренней красоты? Затем я стал профессиональным математиком, и цитата Эйнштейна постепенно перестала меня так раздражать. А после того, как я пересёк определённый порог в своей карьере, она даже показалась мне глубокой.
Если всем этим блестящим людям не удалось донести свою мысль, возможно, это потому, что они были недостаточно ясны в том, что они подразумевали под трудолюбием, терпеливым размышлением или любопытством.
Это центральная тема моей книги «Математика, тайный мир интуиции и любопытства», которая открывается цитатой Эйнштейна «нет особого таланта» и пытается заполнить недостающие детали — что значит заниматься математикой, невидимые действия, которые мы совершаем в своей голове, медленное и постепенное построение нашей интуиции.
У нас нет хороших слов, чтобы обсуждать эти вещи. Никто никогда не объяснял нам, что значит думать, размышлять, воображать, рассуждать или мечтать.
Какова неврологическая основа этих действий? Что у них общего? Что их отличает? Каковы их долгосрочные последствия для нашего мозга? Может ли быть так, что одни люди практикуют их неправильно, в то время как другие наткнулись на замечательно эффективные техники, которые коренным образом преобразили их способности?
Я математик, а не нейробиолог, и я пришёл к этим вопросам не через теоретические размышления. Скорее, я пошёл практическим путем, пытаясь стать лучше в математике, экспериментируя на себе, настраивая свои мысленные образы и удваивая усилия на том, что работало лучше всего.
На первый взгляд, это просто история о математике — и эта часть достаточно консенсусна.
Большинство математиков согласны с феноменологией «занятия математикой», и они часто чувствуют, что традиционные дискурсы о математике упускают или искажают что-то фундаментальное в их внутреннем опыте.
Консенсус нарушается при обсуждении последствий. Удивительно, но некоторые согласны с тем, что математический талант развивается через определённую умственную практику, которую школа никогда толком не объясняет, но при этом придерживаются идеи, что он прежде всего врожденный.
Здесь относительно нишевая история экстремального математического таланта сталкивается с гораздо более широкой культурной и научной проблемой когнитивного неравенства.
Математика широко считается чистейшей и наиболее «нагруженной фактором g» формой интеллекта — спор о реальных мыслительных процессах математиков-уникумов, встречающихся один на миллион, раскрывает в своей основе спор об основах человеческого познания.
Это ставит нас, математиков, в неловкое положение, поскольку наше автобиографическое знание часто конфликтует с популярными наследственными мифами.
Я писал об этом раньше (о Третьем законе Тюркхаймера, о катастрофической науке о разлучённых близнецах) и продолжу эту серию. Но разоблачение плохой науки — это одно, а объяснение математического таланта — совсем другое.
Поскольку у меня нет опыта в фундаментальной нейронауке, я избегал этой темы насколько это было возможно.
Однако, видя, как одни и те же плохие метафоры мозга снова и снова всплывают в лентах моих социальных сетей, я прихожу к выводу, что наследственные мифы настолько тесно переплетены с ошибочными моделями человеческого познания, что невозможно разоблачить первые, не исправив вторые.
Каждому нужна теория, особенно когда устоявшаяся наука ещё не предоставила её. Если я смог отойти от своих прошлых наследственных убеждений, то только потому, что я сколотил свою собственную альтернативную модель когнитивного неравенства, основанную на моём жизненном опыте и моём (несовершенном) понимании современной нейронауки.
Прежде чем я поделюсь этой частной, умозрительной теорией, и прежде чем все бросятся в комментарии, чтобы обвинить меня в безрассудстве, позвольте мне прояснить её эпистемический статус:
Во-первых, это всего лишь теория — то есть связный набор недоказанных гипотез. У меня нет ни доказательств, ни эмпирических данных, ни какой-либо легитимности в этом вопросе.
Во-вторых, теория явно упрощена и неполна. У неё есть пробелы, слепые зоны, неоднозначности, некоторые из которых являются преднамеренными (это пост в блоге, а не рецензируемая публикация), а другие проистекают из моего невежества и наивности.
Это всего лишь моя личная попытка примирить мой собственный опыт совершенствования в математике с этим фундаментальным уроком нейронауки: мозг — это обучающееся устройство, а не вычислительное устройство. Я делюсь им главным образом из-за его ценности как ментальной модели.
Эта теория не идеальна, но она, возможно, менее биологически абсурдна, чем «фон Нейман был мутантом с безумно быстрым процессором».
Умозрительная теория когнитивного неравенства
Гипотеза 1. Некоторые различия в структуре, объеме, скорости и эффективности нервной ткани являются результатом генетической изменчивости, но они не могут объяснить масштаб наблюдаемого когнитивного неравенства.
Одна из известных проблем коэффициента интеллекта заключается в том, что он искусственно сжимает верхний конец распределения, чтобы соответствовать колоколообразной кривой. Субъективно, когнитивный разрыв в математике (и многих других областях) ощущается гораздо шире. Вот как я сформулировал это в своей книге:
«Математика настолько неравна, что это как если бы одни люди могли пробежать стометровку меньше чем за секунду, в то время как большинство не уложилось бы и в неделю. Хотя можно предположить, что некоторые люди могут быть генетически наделены более эффективным и мощным нейронным метаболизмом, что делает их, скажем, в два раза более способными к математике, или даже в десять раз более способными, трудно поверить, что одни только гены могут объяснить такой абсурдный уровень неравенства».
Как подробно описано в более раннем посте, эвристика такова, что высоконаследуемые полигенные признаки обычно являются гауссовыми — канонический пример — рост, где люди группируются в узком диапазоне ±25% от среднего — в то время как распределение математического таланта имеет гораздо более толстый хвост, как распределение Парето.
Формулировка гипотезы намеренно неформальна, но её можно превратить в количественное, опровергаемое предсказание:
Рассмотрим популяцию P людей, добившихся выдающихся успехов, встречающихся один на миллион, в самых когнитивно требовательных областях. Вы можете выбрать действующих гроссмейстеров по шахматам, золотых медалистов Международных математических олимпиад, филдсовских лауреатов и приглашённых докладчиков на Международном конгрессе математиков, нобелевских лауреатов по физике или любой другой вариант, который вам нравится. В этом выборе есть некоторая субъективность, но я подозреваю, что большинство людей найдут их релевантными. Моё предсказание состоит в том, что мы никогда не найдём внутрисемейный полигенный балл S, такой, что медианное значение S в популяции P находится в верхнем процентиле для S по отношению к общей популяции.
Я бы даже не удивился, если бы P оказалась неотличима от верхней децили, но самое безопасное предсказание верхнего процентиля уже существенно: чтобы перейти от полигенных баллов верхнего процентиля к результатам уровня «один на миллион», потребовалось бы четыре порядка величины, не объяснённых генетикой.
У этой опровергаемой версии есть две досадные проблемы: 1) она опирается на достижения как на показатель таланта, 2) она элитарна. Это связано с тем, что гипотеза по сути касается негауссовых аспектов когнитивного неравенства, которые более заметны в хвостовой части распределения (области, где не существует хорошо откалиброванного измерения когнитивного таланта).
Менее явно проверяемая, но более понятная версия звучала бы так: если вы генетически средний, у вас всё ещё есть нетривиальный шанс попасть в верхний 1% по любому значимому измерению когнитивных достижений.
Следующую гипотезу труднее превратить в количественное, опровергаемое утверждение. Но она является естественным дополнением к Гипотезе 1, поскольку взаимосвязанная структура нашего мозга — это тот его аспект, который может правдоподобно демонстрировать экстремальную, парето-подобную изменчивость.
Гипотеза 2. В любой данный момент измеряемые когнитивные различия между людьми объясняются в первую очередь различиями в их синаптических коннектомах.
Это согласуется с общепринятым взглядом, согласно которому человеческий интеллект возникает из взаимосвязанной сети нейронов. Теория париетально-фронтальной интеграции — классическая биологическая модель — объясняет когнитивное неравенство относительным качеством интеграции между различными областями мозга, подчеркивая важность коннектома.
Конечно, человеческий мозг имеет некоторые фиксированные, наследуемые черты, и его морфогенез контролируется регуляторными генами, которые варьируются от человека к человеку. Но, опять же, это больше похоже на нюансы между Snapdragon 7 и Snapdragon 8.
Важно здесь то, что тонкая взаимосвязанная структура непрерывно модифицируется в ответ на стимулы. Фактически, эта пластичность является преобладающим объяснением обучения и формирования памяти, что отражено в гипотезе синаптической пластичности и памяти:
«Активность-зависимая синаптическая пластичность индуцируется в соответствующих синапсах во время формирования памяти и является как необходимой, так и достаточной для хранения информации, лежащей в основе того типа памяти, который опосредуется областью мозга, в которой наблюдается эта пластичность».
Единственная часть Гипотезы 2, которая может быть оригинальной, — это её акцент на измерении. Она утверждает, в частности, что тесты на IQ в первую очередь измеряют различия в коннектоме.
Позвольте мне обосновать это, поделившись своей личной реакцией на «Прогрессивные матрицы Равена», один из самых распространенных тестов на IQ и, предположительно, один из самых насыщенных фактором g. Вот типичный вопрос:
Какой из этих восьми вариантов лучше всего подходит для пустого места в правом нижнем углу?
Понятия не имею, как «нормальные» люди подходят к такому вопросу, но математику, такому как я, очень трудно воспринимать его как удовлетворительную проверку «рабочей памяти», «скорости обработки» или «логического мышления» — что бы эти выражения ни значили.
Мне почти не нужно думать, чтобы получить правильный ответ. Глядя на картинку, у меня возникает эйдетическое восприятие трёх наложенных друг на друга матриц перестановок (одна для фоновой геометрической фигуры, одна для цвета прямоугольника на переднем плане, одна для угла наклона прямоугольника на переднем плане). И благодаря этому эйдетическому восприятию я воспринимаю этот вопрос как требующий такой же когнитивной нагрузки, как вычисление 132 + 37.
Субъективно кажется, что, проецируя математическую структуру на картинку, я могу уменьшить потребность в «рабочей памяти».
Теперь вы могли бы возразить, что я родился с особенным мозгом, оснащённым эйдетическим восприятием матриц перестановок. Но я точно знаю, что это не так. Я узнал об этом понятии только в восемнадцать лет и продолжал развивать свою интуицию относительно него в течение следующих десятилетий, практикуясь в линейной алгебре на уровне бакалавриата, затем в теории групп на уровне магистратуры, а затем занимаясь оригинальными исследованиями структур, обобщающих перестановки. С годами эти паттерны стали для меня такими же естественными и конкретными, как целые числа для обычных людей. Я чувствую их как визуальные ритмы.
Хотя моя степень алгебраической синестезии может быть экстремальной, я подозреваю, что многие разработчики программного обеспечения — и другие профессионалы, которые регулярно сталкиваются с табличными структурами — развивают подобное чувство. Растущее проникновение табличных структур в нашу когнитивную среду может фактически объяснить, почему «Прогрессивные матрицы Равена „продемонстрировали рост показателей IQ на 7 пунктов за десятилетие, что более чем вдвое превышает скорость эффекта Флинна, проявляющегося в тестах Векслера, Стэнфорд-Бине и других многофакторных интеллектуальных тестах“».
Эффект Флинна применим ко всем математическим структурам, включая те, которые кажутся очевидными «нормальным» людям. Две тысячи лет назад, в Древнем Риме, моя сравнительная «тривиальная» задача (132 + 37 = 169) представляла бы собой более сложный вопрос теста на IQ (CXXXII + XXXVII = CLXIX).
Наше чувство числа существенно эволюционировало за последние тысячелетия. Мы живём в мире, где (почти) все понимают индо-арабские цифры, (почти) все понимают ноль и (почти) все понимают отрицательные числа — три понятия, которые долгое время были недоступны обычным людям. Эта масштабная антропологическая трансформация, которая не может быть объяснена изменениями в наших геномах, напрямую связана с изменениями в нашей культурной и технологической среде.
Обратите внимание, что Гипотеза 2 сама по себе полностью совместима с наследственным мировоззрением. Действительно, возможно, что некоторые люди рождаются с существенно лучшими механизмами обучения, что со временем приводит к созданию значительно лучшего коннектома. Может быть, например, что моя необычная способность развивать эйдетическое восприятие математических структур полностью объясняется генетическими факторами.
Однако это станет менее правдоподобным в свете следующих трёх гипотез.
Гипотеза 3. Люди имеют совершенно разные умственные привычки и метакогнитивные подходы.
Эта гипотеза очень конкретна, несмотря на досадную мягкость её формулировок. Это делает её наиболее легко проверяемой.
Причина мягкости формулировок та, которую мы уже обсуждали — у нас нет биологически значимых слов, чтобы выразить те специфические невидимые действия, которые мы можем совершать в своей голове, когда думаем, размышляем, воображаем, рассуждаем, мечтаем…
Всякий раз, когда нейробиологи наблюдают за активностью мозга с помощью электроэнцефалографии или МРТ, они замечают совершенно разные паттерны активации. Это, по сути, и есть та самая причина, по которой они изучают активность мозга: чтобы увидеть, как она варьируется в ответ на определённые стимулы или от человека к человеку. Однако каким-то образом нам не хватает культурных лесов, чтобы замечать наши различные «режимы мозга» и тренироваться использовать их стратегически.
Мы знаем о бодрствовании и сне, а во сне мы знаем о парадоксальном сне — но существует множество оттенков бодрствования. Умственные привычки и метакогнитивные подходы — это мои попытки восполнить этот недостающий словарный запас.
Гипотеза предсказывает, что если мы приложим разумные усилия для категоризации этих «режимов мозга» и различных стратегий, которые можно использовать для переключения между ними при выполнении определённых задач, и если мы получим статистику о том, сколько времени разные люди проводят в разных «режимах мозга» в течение недель и месяцев, мы обнаружим шокирующие различия.
Метафорически моё предсказание состоит в том, что одни проходят 100 000 шагов в день, в то время как другие постоянно думскроллят на своих диванах.
Некоторые существующие эмпирические данные направленно согласуются с гипотезой. В увлекательном исследовании 2016 года с использованием фМРТ Мари Амальрик и Станислас Деан наблюдали, что профессиональные математики обрабатывают сложные математические утверждения, задействуя области мозга, которые обычно не мобилизуются при обработке языка, а именно в нижневисочных и теменных областях. Это происходит независимо от того, принадлежат ли утверждения к их конкретной области исследований. Напротив, контрольная популяция нематематиков с равным академическим статусом активирует ожидаемые области обработки языка при воздействии тех же математических утверждений.
Это хорошо согласуется с моим субъективным опытом. Столкнувшись с математическим утверждением, которое не является для меня сразу очевидным, я сознательно переключаюсь в особый «математический режим», в котором пытаюсь определенным образом «видеть» вещи, «чувствовать» их присутствие и «взаимодействовать» с ними, как будто с помощью воображаемых частей тела.
Этот своеобразный способ направления внимания развивался у меня со временем. Сначала это было довольно сложно, потом стало второй натурой. Когда речь идёт о знакомых мне математических объектах, это может быть легко.
Исследование Амальрик-Деана касается только реактивной активности мозга, когда человеку предъявляют математическое утверждение. Но математики превентивно практикуются весь день, с помощью своеобразных техник размышления, которые медленно улучшают их интуитивное понимание.
Когда Эйнштейн настаивает, что он всего лишь «страстно любопытен», когда Гротендик заявляет, что «качество изобретательности и воображения исследователя проистекает из качества его внимания, из умения слушать голос вещей», я полагаю, что они говорят о деятельности именно такого рода.
Примечательно, что весь подход Декарта можно переосмыслить в этих терминах. Этот отрывок из его «Правил для руководства ума» проясняет, что метод на самом деле заключался в контроле внимания:
«Весь метод состоит в упорядочении и расположении тех объектов, на которые мы должны направить свой мысленный взор, чтобы открыть какую-либо истину».
Гипотеза 3 снова совместима с наследственным мировоззрением. Теоретически, эта способность получать доступ к этим особым режимам мозга и поддерживать их с достаточной интенсивностью и продолжительностью вполне может быть врожденной.
Интересно, что многие люди спонтанно прибегают к этой генетической интерпретации, когда им предъявляют измеримые биологические различия между мозгами.
Это обнаруживает двойной стандарт. Слыша, что мозг профессиональных математиков имеет специфические паттерны активации, люди чувствуют себя оправданными в своих наследственных убеждениях. И всё же они признают негенетические причины для бицепсов культуриста или печени алкоголика. Поскольку когнитивная деятельность происходит под покровом невидимости, люди недооценивают масштаб разрыва в практике.
Гипотеза 4. Большинство этих различий в умственных привычках и метакогнитивных подходах являются приобретёнными.
Существенная оговорка: приобретённое не равнозначно полученному в результате воспитания. Многие вещи являются приобретёнными, но их чрезвычайно трудно, если не невозможно, намеренно культивировать или развить самостоятельно. Под приобретённым я просто подразумеваю, что большинство этих различий нельзя приписать генетической дисперсии, и их лучше всего понимать как результаты развития — расхождение возникает и постепенно расширяется на протяжении долгого и запутанного процесса, который начинается с оплодотворения яйцеклетки и продолжается во взрослой жизни. (Что не означает, что генетическая изменчивость не оказывает влияния — оно, весьма вероятно, существенно, но не преобладающе.)
Гипотеза намеренно расплывчата и трудна для проверки, и её следует рассматривать скорее как общий паттерн для построения более скромных, опровергаемых предсказаний.
Конкретным подходом было бы создание лонгитюдных версий исследования Амальрик-Деана, особенно охватывающих период пика нейропластичности в раннем младенчестве. Моё предчувствие таково, что существует множество путей нейроразвития, и каждый ребенок следует уникальной траектории, формируемой уникальным сочетанием генетических, культурных и эмоциональных факторов, а также случайных событий — с долгосрочными последствиями для его когнитивного стиля.
Но эти исследования раннего детства были бы сопряжены со многими этическими и практическими проблемами.
Более простой версией было бы наблюдение за студентами старшего возраста на предсказуемо решающих этапах их прогресии. Система французских подготовительных классов является хорошим примером. Она берет «одарённых» 17-18-летних и подвергает их в течение двух лет невероятно амбициозной учебной программе по математике в стиле «учебного лагеря», опыту, который либо создаёт человека, либо ломает, производящему как замечательные результаты, так и разрушительные (имея менее 1% мирового населения, Франция получила почти 20% всех когда-либо присуждённых Филдсовских медалей; но многие студенты остаются травмированными).
Для меня эти годы стали преобразующими в самом глубоком смысле. Что-то радикально изменилось в моих механизмах внимания, техниках воображения и способности подавлять интеллектуальный страх. Единственное выражение, которое приходит мне на ум, — это когнитивная трансмогрификация.
Моё предсказание состоит в том, что траектории прогресса отдельных студентов на протяжении этих двух лет будут значимо коррелировать с интенсификацией и/или более частым использованием специфических паттернов активации «математического мозга» по Амальрик-Деану.
Гипотеза 5. Различия в умственных привычках и метакогнитивных подходах со временем накапливаются, превращаясь в измеримые различия в когнитивных способностях.
Эта гипотеза, по сути, говорит, что Эйнштейн был прав и что дело действительно в развитии правильного вида любопытства.
Справедливое возражение состоит в том, что Гипотеза 5 слишком расплывчата. Другое справедливое возражение — что она циркулярна, если только не найти надёжный способ распутать причинно-следственные связи. Становятся ли люди умнее, потому что они открыли для себя секретный режим любопытства, или они открывают его, потому что они уже умнее? (Нет оснований ожидать бинарного ответа, поскольку когнитивное развитие — это непрерывный процесс с очевидными петлями обратной связи.)
Хотя она расплывчата и умозрительна, лично я нахожу её проясняющей.
С точки зрения машинного обучения, гипотезу можно рассматривать как естественное следствие предыдущих. Действительно, наш синаптический коннектом перенастраивается в ответ не только на первичные стимулы — сырой сенсорный сигнал, который мы получаем из мира, — но и на вторичные стимулы, поток мысленных образов, которые мы непрерывно вырабатываем.
Когда вы читаете книгу, первичным стимулом являются чернила на странице. Если некоторые книги делают вас намного умнее, причина кроется не только в чернилах на странице, но и в связанных с ними вторичных стимулах, в ускользающих мыслях и мысленных образах, вызванных книгой и задерживающихся на минуты, часы, дни, годы.
Это фундаментальная причина, по которой обучение так сложно и почему успешные образовательные вмешательства редко масштабируются хорошо. Хотя можно детерминированно контролировать первичные стимулы, их влияние на вторичные стимулы всегда косвенно и зависит от многих неконтролируемых факторов, прежде всего от существующего коннектома и эмоционального состояния ученика.
Это предполагает более смелые, усиленные версии Гипотезы 5:
Гипотеза 5 бис. У людей продвинутое когнитивное развитие опосредовано в первую очередь вторичными стимулами. Генетика действительно определяет потолок, который варьируется от человека к человеку, но очень немногие люди когда-либо приближаются к своему потолку, и на практике большая часть наблюдаемой когнитивной дисперсии объясняется различиями в интенсивности и качестве вторичных стимулов.
Гипотеза 5 тер. Экстремальный когнитивный талант является исключительным результатом необычайно эффективных метакогнитивных подходов, поддерживаемых в течение длительных периодов времени, производящих необычайно интенсивные и полезные вторичные стимулы.
Это фундаментальная интуиция, лежащая в основе всей структуры. Почему мы видим сны? Почему мы постоянно что-то воображаем? Почему мы испытываем эту причудливую вещь, которую люди называют потоком сознания? Эти способности метаболически затратны и, на первый взгляд, совершенно безрассудны — мы постоянно переучиваем наш мозг на нашем собственном галлюцинаторном шлаке.
Почему наши предки развили эти уникальные виды поведения, если не как механизмы когнитивного усиления? По сути, это вопрос машинного обучения. Если мы подаём так много синтетических данных в нашу кору, значит, для этого должна быть веская причина.
Гипотеза 5 тер, возможно, слишком амбициозна, но она обеспечивает немагическую объяснительную структуру для экстремального таланта, последовательную на многих уровнях:
Активность мозга, производящая эти вторичные стимулы, является физиологической реальностью с конкретными, измеримыми проявлениями.
С теоретической точки зрения машинного обучения, ожидается, что вторичные стимулы будут иметь огромное влияние на когнитивную приспособленность.
Согласно Гипотезе 3, должны существовать огромные измеримые различия в том, как эти потоки вторичных стимулов производятся от одного индивида к другому — так что когнитивное неравенство наконец получило бы физиологическое объяснение, основанное на том, в чем люди демонстрировали бы огромную физическую изменчивость.
Поскольку вторичные стимулы не являются частью общего опыта, а их эффекты накапливаются десятилетиями, это также объяснило бы, почему когнитивное неравенство имеет это магическое ощущение «возникновения из ниоткуда» (отсюда и распространённая наследственная интерпретация).
Это согласовывалось бы с рассказами исторических «гениев», которые настаивали, что их способности проистекают из практики и внимания (Эйнштейн, Декарт, Гротендик) — и объяснило бы, почему они так старались подобрать правильные слова.
Стакан, заполненный на 20%
Возвращаясь на твёрдую почву, возникает естественный вопрос: предположим, что эта структура в целом верна, каковы практические последствия?
Если вам не нравится наследственность, потому что она не оставляет достаточно места для человеческой свободы воли, то мой ответ может не сделать вас полностью счастливым.
Человеческий мозг — это невероятно сложное, нелинейное устройство с множеством уровней петель обратной связи, что делает его поведение по своей сути трудно контролируемым.
Существует множество доказательств того, что ключевые аспекты когнитивного неравенства уже кристаллизуются к тому времени, когда дети приобретают языковую способность, чтобы осмыслить метакогнитивное руководство. Будь то генетическая лотерея, социально-экономическая лотерея или идиосинкразическая лотерея нейроразвития, вывод в основном один и тот же: вы не можете натренировать своего ребенка, чтобы он стал следующим Эйнштейном.
Однако есть важный нюанс. Умственные привычки и метакогнитивные подходы нельзя напрямую передать из одного мозга в другой, но их можно обсуждать — или по крайней мере пытаться — и у каждого есть значительный простор для улучшения.
Это стакан, заполненный на 20%, и, каким бы удручающим он ни казался издалека, он стоит вашего времени и усилий.
Мне знакомо это странное, казалось бы, противоречивое чувство. Как и многие студенты-математики, я был потрясен огромностью и кажущейся неизменностью разрыва в талантах. Моё место в иерархии математического познания казалось определённым раз и навсегда в довольно скучном месте, намного выше «нормальных людей» и намного ниже «гениев». И в каком-то смысле я там и остался — намного выше «нормальных людей» и намного ниже «гениев».
Но разрыв в талантах настолько широк, что это не чётко определённая точка. Оглядываясь на три десятилетия назад, также ясно, что иерархия математического познания в моей группе сверстников не была по-настоящему статичной. На самом деле были впечатляющие восходящие и нисходящие траектории.
Для меня самой трудной частью было не определить правильные умственные привычки — у меня было достаточно ясное представление о них с начала 20 лет — а собрать воедино мужество и стойкость, чтобы практиковать их с большей дисциплиной.
Ни одна теория когнитивного неравенства не была бы полной без обсуждения страха. Почему у нас развилось когнитивное торможение, эта странная реакция на интеллектуальную трудность, эта висцеральная паника, этот туман в мозгу, который мешает нам — среди прочего — даже взаимодействовать с математическими абстракциями?
Интересно, что Гипотеза 5 бис содержит предварительное объяснение. Обучение на основе наших собственных воображаемых стимулов — это рискованное дело, которое не должно работать, если не соблюдены правильные условия. Оно может улучшить нашу когнитивную приспособленность, иначе мы бы вымерли. Но мы знаем о многих обстоятельствах, когда оно дает противоположный эффект (суеверия, культы, параноидальные заблуждения…)
Эта последняя гипотеза, возможно, слишком амбициозна и, в любом случае, её трудно подтвердить или опровергнуть:
Гипотеза 6. Когнитивное торможение — это адаптивная защита от обучения на основе ненадёжных мысленных образов, которую необходимо преодолеть, чтобы раскрыть творческое мышление и мастерство. Оно частично регулируется социальной обратной связью, что приводит к самоусиливающейся когнитивной стратификации, которая кристаллизуется с возрастом.
Это отражает субъективный опыт, разделяемый многими математиками, которые настаивают на выдающейся роли уверенности в себе. Вот яркий отрывок из знаменитого эссе Билла Тёрстона «О доказательстве и прогрессе в математике»:
«Регулярно случается, что кто-то, кто был в середине группы, доказывает теорему, получающую широкое признание как значимую. Их статус в сообществе — их иерархия — немедленно и резко возрастает. Когда это происходит, они обычно становятся гораздо более продуктивными как центр идей и источник теорем. Почему? Во-первых, происходит большое повышение самооценки и сопутствующее повышение продуктивности. Во-вторых, когда их статус повышается, они оказываются ближе к центру сети идей — другие воспринимают их более серьезно. И наконец, и, возможно, самое главное, математический прорыв обычно представляет собой новый способ мышления, а эффективные способы мышления обычно могут быть применены более чем в одной ситуации».
Это прекрасная иллюстрация стакана, заполненного на 20%. Мы действительно воспринимаем довольно жёсткие когнитивные иерархии, и в определенной степени это восприятие верно. Однако эти иерархии гораздо менее жестки, если смотреть на индивидуальные траектории в течение длительных периодов времени, что является правильной перспективой для размышлений о нашем будущем. Прогресс включает в себя укрепление уверенности в себе, поиск правильных партнеров для совместной работы и экосистем, а также развитие новых способов мышления.
Если интеллект в первую очередь воплощен в наших коннектомах (Гипотеза 2), то мы должны думать о нём так же, как мы думаем о богатстве, как о непрерывном результате недетерминированного процесса капитализации.
Стакан, пустой на 80%, означает, что жизнь несправедлива и мы не можем переиграть прошлое. Чудо-людей не существует, но существуют чудесные траектории.
Стакан, заполненный на 20%, означает, что единственное, что действительно принадлежит нам — наше внимание, фокус нашего любопытства, то, как мы ориентируемся в нашем потоке сознания — может значить больше, чем мы когда-либо мечтали.
Это перевод статьи Дэвида Бессиса. Оригинальное название: "Attention is all we have".