Научное мышление, эвристики и матрицы Цвикки — «Мыслить как учёный» S02E10

Что значит мыслить как ученый: сомневаться, проверять, формулировать гипотезы — или прежде всего уметь видеть границы собственного понимания? В новом эпизоде «Мыслить как ученый» Ивар Максутов беседует с Владимиром Спиридоновым — доктором психологических наук, профессором и специалистом по психологии мышления. Обсудили, почему научное мышление начинается с бескорыстного любопытства, зачем человеку нужны эвристические стратегии и почему универсального способа «развить мышление вообще» не существует. А ещё поговорили о том, как сложные дисциплины и исследовательская практика действительно тренируют интеллект, что именно ИИ забирает у человека через когнитивную разгрузку и какие навыки особенно важно сохранить в эпоху автоматизации. Из чего начинается научное мышление «Первое — совершенно замечательное бескорыстное любопытство. Просто интересно разобраться в чем-то. Удивительным образом, с этим становится все хуже и хуже у подрастающих поколений: они не становятся глупее, ни в коем случае, более того, часто вполне разумные и образованные, но все-таки весьма прагматичны. Бескорыстное любопытство — это что-то совсем странное для них, и им очень трудно объяснить, что есть вещи, которые просто интересно понять, как устроены. Второе — это здоровый критицизм: ты ничего не принимаешь на веру, но без излишней ажитации. И третий момент — это умение понимать то, что ты не понимаешь; это принципиальный навык, потому что ты регулярно сталкиваешься с вещами, которые не можешь ни понять, ни положить в какой-то контекст, и тебе нужно буквально вытащить это непонимание наружу». Зачем человеку нужны эвристические стратегии «Эвристические стратегии позволяют в ситуации неопределенности делать осмысленные шаги. Они не обещают успеха, но сокращают перебор вариантов, сокращают время решения, сокращают количество усилий, которые вы потратите. И еще один момент, о котором классики обычно не пишут: они лишают тебя ощущения беспомощности. Обычно тяжелые проблемные ситуации устроены так, что ты стоишь перед ними просто как идиот и не понимаешь, что делать. А эвристические стратегии даже в этих случаях позволяют тебе со стенкой что-то делать — карабкаться на нее, искать обходной путь или искать кайло, чтобы эту стену долбить. Это не лучший вариант, конечно, но хоть какой-то: эвристические стратегии позволяют действовать осмысленным образом при работе с задачей». Почему универсального мышления не существует «Начиная, по-моему, точно от Декарта, а возможно и сильно раньше, пытались найти принципиальные методы, с помощью которых можно справиться со всем на свете. Умные были люди, но не преуспели. Чем больше мы возимся с мышлением, с разными его формами, тем больше становится понятно, что никакого универсального мышления не существует, к сожалению. И в этом смысле каким-то одним способом развить общие способности, которые после этого сыграют везде — и в шахматах, и в балете, и в ядерной физике, — судя по всему, не получится. Работа с экспертами как раз учит скромности, потому что выдающиеся управленцы, врачи, шахматисты или ученые в своей области настолько хороши, что ты просто стоишь в сторонке и любуешься, как этот человек справляется с проблемными ситуациями. Но при этом все они очень разные, и найти какие-то простые переносимые приемы, которые работают для всех, — это, мне кажется, наивная идея». Почему мышление развивается через сложный предмет «Понятно же, что в гимназиях Российской империи учили латыни и древнегреческому не для практики государственного управления. Это предполагало, что ты пытаешься разобраться с очень сложным предметом и таким образом тренируешь свое мышление. Мышление само по себе не развивается: нужен большой, сложный, захватывающий тебя предмет, и тогда есть шанс, что ты свое мышление разовьешь в существенной степени. В Советском Союзе такой дисциплиной часто были математика или физика, и мы знаем целые поколения людей, которые, даже не став математиками или физиками, развили очень приличные интеллектуальные навыки за счет того, что бодались со сложными формальными системами. У нас, когда мы заставляем студентов делать нормальное исследование и проходить весь цикл — от постановки проблемы до эмпирического исследования, — возникают те же самые эффекты: человек начинает видеть целое, понимать, как связаны отдельные шаги с широкими контекстами, и видеть, что ошибка в одном месте обесценивает результат целиком». Что ИИ забирает у человеческого мышления «Явление оффлоудинга, когнитивной разгрузки, вообще очень широко распространено: если можно где-нибудь поэкономить, это будет сделано. И применительно к искусственному интеллекту это просто крайний случай: ИИ очень многое может взять на себя, вне всяких сомнений. Но здесь нужно помнить простую вещь: памяти, строго говоря, у человека нет, память — это побочный продукт переработки информации. Чем глубже ты перерабатываешь информацию, тем лучше ты ее запоминаешь. Поэтому в ситуации, когда почти все делает искусственный интеллект, я почти ничего и не запомню. В этом отношении подозрение на то, что такие системы портят нашу жизнь и будут портить, вполне обосновано; опасность безусловно есть, особенно в дурацких школьных ситуациях, где человек просто хочет быстрее отбиться от задания».