Литмир - Электронная Библиотека
Содержание  
A
A

В 1980 году эколог Пол Эрлих, профессор Стэнфордского университета, и его коллеги Джон Харте и Джон Холдрен из Калифорнийского университета в Беркли выразили уверенность в том, что перенаселение Земли приведет к резкому удорожанию продуктов питания и других товаров, количество которых ограниченно. Некоторое время Эрлих был уверен в своем прогнозе. В 1968 году он писал: «В 1970-х годах всю планету ожидает голод — сотни миллионов людей будут обречены на голодную смерть»[152]. Он и Холдрен предсказали также неизбежное «истощение полезных ископаемых»[153].

Джулиан Саймон, экономист из Мэрилендского университета, придерживался противоположной точки зрения. Он опубликовал статью в журнале Science под названием «Ресурсы, население и окружающая среда: переизбыток дурных и ложных вестей»[154]. Саймон, который к тому времени уже успел прославиться тем, что изобрел систему компенсации для авиапассажиров, отказывающихся от своих мест на переполненных рейсах, пошел еще дальше. Он бросил вызов мрачным пессимистам, предложив им поставить деньги на собственные предсказания. Он призвал их выбрать пять любых товаров и заключить с ним пари, что цены на них вырастут в течение десяти лет. Ведь если спрос будет действительно повышаться, а предложение останется на том же уровне или сократится, то цены неизбежно взлетят вверх. Эрлих был возмущен отступничеством Саймона от научных принципов (он даже назвал его вождем «самолетопоклонников космической эры», ожидающих небесных даров из космоса) и уговорил Харте и Холдрена заключить совместное пари с экономистом. Они выбрали хром, медь, никель, олово и вольфрам и рассчитали, какое количество каждого металла можно купить в 1980 году на 200 долларов. Если к 1990 году цены на эти металлы возрастут, то Саймон уплатит разницу Харте и Холдрену; если же стоимость окажется ниже, то, напротив, они должны будут выплатить ему соответствующую сумму. К 1990 году все пять товаров упали в цене. В целом снижение стоимости составило более 50 %. Вскоре Саймон получил чек на выигранную сумму. Каких-либо объяснений или комментариев в конверте не было[155].

Вы можете возразить нам, что мы нарочно отобрали выгодные для себя примеры с чудовищно ошибочными прогнозами экспертов. Мы согласны, что эти примеры не совсем типичны, и не утверждаем, что специалисты совсем ничего не знают и всегда ошибаются. Напротив, по сравнению с обычными людьми они обладают более глубокими познаниями и чаще оказываются правы, особенно в своей научной области. Однако приведенные выше случаи показывают, что ученые могут значительно переоценивать уровень собственных знаний. Все генетики назвали слишком большое число генов, а некоторые из них ошиблись в пять раз. Специалисты в области теории вычислительных систем ошиблись в четыре раза, а те, кто держал пари на рост цен, не угадали ни с одним из металлов, хотя выбирали их сами. Если даже суждения специалистов могут быть настолько далеки от истины, то наверняка и остальные люди склонны преувеличивать свои знания. Каждый раз ошибочно оценивая пределы собственных познаний, мы попадаем под влияние еще одной повседневной иллюзии: иллюзии знания.

Почему полезно быть почемучкой?

Отвлекитесь на одну секунду и попытайтесь нарисовать в воображении велосипед. Еще лучше, если вы возьмете лист бумаги и схематически изобразите его. Не пытайтесь сотворить шедевр. Сосредоточьтесь на том, чтобы воспроизвести все основные части велосипеда и расположить их в правильных местах. Набросайте раму, руль, колеса, педали и т. д. Ради простоты ограничимся односкоростным велосипедом. Что у вас получилось? Оцените по семибалльной шкале, насколько вам понятно устройство велосипеда: 1 — совсем непонятно, 7 — полностью понятно. Какую оценку вы себе поставили бы?

Вероятно, вы, как и большинство участников хитроумного эксперимента, проведенного британским психологом Ребеккой Лоусон, полагаете, что достаточно хорошо разбираетесь в устройстве велосипеда (ее участники в среднем оценили свой уровень знаний на 4,5 балла из 7 возможных)[156]. А теперь взгляните на свой рисунок или освежите мысленный образ и ответьте на следующие вопросы. Есть ли у вашего велосипеда цепь? Если есть, то соединяет ли она оба колеса? Соединяет ли рама переднее и заднее колесо? Связана ли внутренняя часть цепи с педалями? Если вы соединили цепью оба колеса, то задумайтесь над тем, как будет поворачивать велосипед — при вращении переднего колеса цепь должна была бы натягиваться, но ведь она неэластична. Если оба колеса соединены жесткой рамой, то на таком велосипеде можно было бы ехать только прямо. Некоторые люди рисуют педали отдельно от цепи, что делает невозможным крутить цепь с помощью педалей. Подобного рода ошибки часто встречались в эксперименте Лоусон, а ведь это не просто малозначительные нюансы в механизме велосипеда — педали вращают цепь, что, в свою очередь, приводит к вращению заднего колеса. Переднее же колесо должно вращаться свободно, в противном случае вы бы не смогли поворачивать велосипед. Люди гораздо лучше понимают устройство велосипеда, когда он находится у них перед глазами, но, когда они пытаются объяснить (или нарисовать) его по памяти, это получается у них значительно хуже.

Данный пример наглядно демонстрирует важный аспект иллюзии знания. Поскольку мы постоянно имеем дело с простыми машинами и механизмами, и они нам хорошо знакомы, мы часто полагаем, что досконально разбираемся в их устройстве. Представьте себе следующие объекты и оцените свой уровень знания каждого из них по семибалльной шкале: автомобильный спидометр, застежка-молния, клавиша пианино, унитаз, цилиндровый замок, вертолет и швейная машина. А теперь выполните еще одно задание: выберите предмет, получивший наиболее высокую оценку, то есть тот, в котором вы лучше всего разбираетесь, и попытайтесь объяснить, как он устроен. Дайте такое объяснение, какое обычно ждет от вас пытливый и любознательный ребенок: подробно и последовательно опишите устройство и принцип работы выбранного механизма. Определяйте причинно-следственные связи между разными компонентами (например, при описании велосипеда нужно сказать, почему педали заставляют колеса вращаться, а не просто упомянуть об этом факте). Если вы не знаете, как два компонента связаны друг с другом, то отмечайте это как пробел в своих знаниях.

Данный тест напоминает серию хитроумных экспериментов, проведенных Леоном Розенблитом в рамках своей докторской работы в Йельском университете. Он действовал совместно с профессором Фрэнком Кейлом, который, между прочим, был также научным руководителем Дэна в аспирантуре[157]. В рамках первого непродолжительного эксперимента Розенблит подходил к студентам, стоящим в коридоре корпуса психологического факультета, и спрашивал их, известно ли им, почему небо синее или как устроен цилиндровый замок. В случае утвердительного ответа он заводил с ними игру, которую сам называл «почемучкой». Правила он описывает следующим образом: «Я задаю вам вопрос, а вы даете мне ответ. Затем я спрашиваю: „А почему?“ Перевоплощаясь в любознательного пятилетнего малыша, я после каждого объяснения вопрошаю „а почему?“, пока собеседник не начинает выходить из себя»[158]. Этот эксперимент, проходивший в непринужденной форме, приводил к неожиданным результатам: люди очень быстро выдыхались — уже после одного или двух «почему» они достигали предела своих познаний. Еще удивительнее была их реакция после того, как они обнаруживали, что не разбираются в том или ином предмете. «Это явно противоречило их интуитивным представлениям. Люди были удивлены, огорчены и слегка смущены». Ведь они только что утверждали, что знают ответ.

вернуться

152

P. Ehrlich, The Population Bomb (New York: Ballantine, 1968).

вернуться

153

Цитируется no: J. Tierney, «Science Adviser's Unsustainable Bet (and Mine),» Tierney-Lab blog, December 23, 2008 (tierncylab.blogs.nytimes.com/2008/12/23/science-advisors-unsustainable-bet-and-mine/). Другие сведения о пари между Эрлихом и Саймоном взяты из следующих источников: J. Tierney, «Betting on the Planet,» The New York Times, December 2, 1990; J. Tierney, «Flawed Science Advisor for Obama?» TierneyLab blog, December 19, 2008 (tierneylab.blogs.nytimes.com/2008/12/19/flawed-science-advice-for-obama/); and E. Regis, «The Doomslayer», Wired, February 1997.

вернуться

154

J. L. Simon, «Resources, Population, Environment: An Oversupply of False BadNews», Science 208 (1980): 1431–1437.

вернуться

155

Примеры чрезмерной уверенности в научном мире можно продолжать до бесконечности; например, в ней были уличены даже физики после того, как были изучены исторические данные о точности оценок ныне известных физических констант, например скорости света: М. Henrion and В. Fischhoff, «Assessing Uncertainty in Physical Constants», American Journal of Physics 54 (1986): 791–797.

вернуться

156

R. Lawson, «The Science of Cycology: Failures to Understand How Everyday Objects Work,» Memory and Cognition 34 (2006): 1667–1775.

вернуться

157

L. G. Rozenblit, «Systematic Bias in Knowledge Assessment: An Illusion of Explanatory Depth», PhD dissertation, Yale University, 2003.

вернуться

158

Из беседы Дэна с Леоном Розенблитом, состоявшейся 14 августа 2008 г.

37
{"b":"539364","o":1}