Будь проще, балбес!
Все толковые учителя математики или физики подчеркивают, как важно уметь выводить формулы, чтобы действительно их понимать. Одно дело – взяться за задачку с чистого листа, другое – взять формулу, которую кто-то вам подсказал заранее. Точно так же шеф-повар – человек, который может превратить ингредиенты в прекрасное блюдо без кулинарной книги, – отличается от простого кашевара, который умеет готовить только по рецепту.
В годы учебы в МТИ Лорен работала ассистентом преподавателя на нескольких курсах статистики. Один курс шел по учебнику, вместе с которым студентам предлагался компьютерный диск с простым приложением-калькулятором для статистических формул из книги. На экзамене студент написал на статистическую задачку следующий ответ: «Я бы загрузил диск и вбил туда числа, чтобы получить ответ». Тот студент не был шеф-поваром. Чтобы стать шеф-поваром своего мышления, понадобится ключевая ментальная модель – начало с основ. Это удобная начальная точка для того, чтобы реже ошибаться: вы будете вести мысль от самых истоков, используя базовые кирпичики, которые приведут к правильному (а иногда и новому) выводу. Основы – это группа самоочевидных предположений, которые составляют фундамент ваших выводов – ингредиенты в рецепте или математические аксиомы, на которых основана формула.
Имея набор ингредиентов, шеф-повар может адаптировать старые рецепты и создавать новые, как в передаче Chopped. Можно даже принимать решения, точно так же начиная с основ – придумывая новаторский выход из трудных проблем. Вспомните секретного агента Макгайвера или реальную историю, на основе которой сняли фильм «Аполлон-13» (если вы его еще не смотрели, посмотрите обязательно), о неполадке на борту космического корабля, вынудившей экипаж раньше времени вернуться на Землю и создать импровизированные приборы, чтобы убедиться, помимо прочего, что астронавтам хватит воздуха на путь домой.
Инженеры NASA нашли решение проблемы, используя только «ингредиенты», которые были на корабле. В фильме инженер вывалил на стол все запчасти, которые только смог найти, и сказал: «Нужно сделать так, чтобы вот это [квадратный контейнер] влезло в отверстие вот этого [круглый контейнер], а использовать мы можем только это [показывает на детали на столе]».
Если начнете с основ, вам будет проще ориентироваться в незнакомых ситуациях и новаторски подходить к ним. Когда вы понимаете, как была выведена формула, вы можете выводить новые формулы. Когда вы понимаете, как взаимодействуют молекулы, вы можете создавать новые молекулы. Основатель компании Tesla Илон Маск в интервью для подкаста Foundation рассказывает, как этот процесс работает на практике:
Основы – это то, как физика смотрит на мир… Вы как бы сводите все к самым фундаментальным истинам и спрашиваете: «В чем мы точно уверены?»… а потом от этого логически рассуждаете…
Можно сказать: «Аккумуляторы очень дорогие и всегда такими будут. Исторически они стоили 600 долларов за киловатт-час, и в будущем это никак не изменится…»
Но можно пойти с основ и сказать: «Из какого материала сделаны аккумуляторы? Какова цена их компонентов на фондовом рынке?» Они состоят из кобальта, никеля, алюминия, углерода, кое-каких полимеров для разделения да герметичного кожуха. Разбери все это на компоненты и задай вопрос: «Сколько каждый из них будет стоить на лондонском рынке металлов?»
Выйдет где-то 80 долларов за киловатт-час. Очевидно, что нужно просто придумать умный способ взять эти материалы и собрать из них аккумуляторы, которые будут намного, намного дешевле, чем мы себе представляем.
Начиная с основ, вы нарочно беретесь за дело с нуля. Вы специально избегаете потенциальных ловушек общепринятых взглядов, которые могут оказаться неправильными. Даже если в конце концов вы согласитесь с общепринятыми истинами, начав с основ, вы намного глубже поймете свою тему.
Разобрать с основ можно любую проблему. Возьмем, к примеру, ваш следующий карьерный шаг. Большинство людей, ищущих работу, подаст заявки на огромное количество вакансий и согласится на первую предложенную работу, которая, скорее всего, окажется не самым оптимальным вариантом.
Начиная с основ, вы вместо этого задумаетесь о том, что действительно цените в карьере (автономию, статус, миссию и т. д.), о необходимых вам параметрах (деньги, месторасположение, должность и т. д.) и о своем предыдущем опыте. Сложив все это вместе, вы в деталях увидите, что станет для вас самым лучшим карьерным шагом, и сможете приступить к активным поискам.
Однако одно только мышление, даже с основ, имеет ограничения. Ваши основы – это лишь предположения, которые могут быть верными, неверными или где-то между. Вы правда цените автономию на работе или вам только так кажется? Вам действительно нужно пойти учиться, чтобы сменить карьеру, или это необязательно?
В конце концов, чтобы реже ошибаться, вам также придется проверить свои предположения в реальном мире. Этот процесс называется устранением риска. Ведь существует риск, что одно или несколько ваших предположений неправильны, и, следовательно, выводы тоже.
В качестве еще одного примера возьмем любую идею стартапа, которая построена на серии принципиальных предположений.
• Моя команда может создать продукт.
• Люди хотят наш продукт.
• Наш продукт принесет прибыль.
• Мы можем обойти конкурентов.
• Размер рынка позволит нам заниматься бизнесом продолжительное время.
Можно разбить эти общие предположения на более конкретные.
• Моя команда может создать продукт. У нас есть необходимое количество инженеров нужного профиля. Наши инженеры обладают необходимым опытом. Наш продукт можно создать за разумный срок и т. д.
• Люди хотят наш продукт. Мы думаем, что наш продукт решает некую проблему. Наш продукт довольно прост в применении. Наш продукт обладает важными характеристиками для успеха и т. д.
• Наш продукт принесет прибыль. Мы можем запросить за наш продукт цену выше себестоимости и продавать его на рынке. У нашего продукта есть достойная торговая миссия. Мы можем продать достаточное количество нашего продукта, чтобы покрыть постоянные расходы и т. д.
• Мы можем обойти конкурентов. Мы можем защитить нашу интеллектуальную собственность. Мы делаем то, что трудно скопировать. Мы можем создать бренд, которому будут доверять, и т. д.
• Размер рынка позволит нам заниматься бизнесом продолжительное время. Достаточное число людей захотят купить наш продукт. Рынок для нашего продукта быстро растет. Чем больше мы станем, тем больше прибыли будем получать и т. д.
Как только вы достаточно конкретизируете свои догадки, можно будет создать план их проверки (устранения риска). Важнее всего устранить риск для тех предположений, которые являются необходимыми условиями успеха и в которых вы сильнее всего сомневаетесь. Например, возьмем утверждение, что ваш продукт успешно решает проблему, для решения которой он и был создан. Если это предположение неверно, вам понадобится немедленно начать делать что-то другое, ведь иначе все предприятие пойдет прахом.
Как только вы определите ключевые предположения, которые нужно избавить от риска, следующий шаг – это собственно проверка этих предположений, их подтверждение или опровержение, а затем корректировка вашей стратегии.
Идея основ применима ко всему, и идея устранения рисков тоже. От риска можно избавить все что угодно: проект закона, план отпуска, программу тренировок. Избавляясь от риска, стремитесь к тому, чтобы ваши предположения можно было легко проверить. Возьмем, к примеру, планирование отпуска. Ваши догадки могут касаться цены («Я могу позволить себе этот отпуск»), удовольствия («Мне понравится этот отпуск»), координации («Родные смогут поехать со мной в этот отпуск») и т. д. Избавить их от риска можно, нагуглив нужную информацию в интернете, прочитав отзывы или обсудив отпуск с родственниками. К сожалению, люди часто делают лишнюю работу перед тем, как проверить предположения в реальном мире. В информатике эта ловушка называется преждевременной оптимизацией, когда вы отлаживаете и поправляете (оптимизируете) код или алгоритмы слишком рано (преждевременно). Если ваши предположения окажутся неправильными, придется выкинуть всю сделанную работу, время на которую было потрачено впустую.
Представьте, что вы распланировали весь отпуск, предположив, что родственники к вам присоединятся, а потом, наконец спросив их, выяснили, что они не смогут. Вам придется возвращаться в начало и все менять тогда, когда этого можно было бы избежать, свяжись вы с ними заранее.
В мире стартапов есть еще одна ментальная модель, которая поможет проверить свои предположения. Она называется минимально жизнеспособный продукт, или MVP. MVP – это продукт, который разрабатывается с достаточным количеством (минимумом) характеристик, чтобы его правдоподобно или жизнеспособно протестировали реальные люди.
MVP не дает вам слишком долго работать самостоятельно. Соучредитель социальной сети LinkedIn Рид Хоффман сказал об этом так: «Если вам не стыдно за первую версию вашего продукта, вы запустили его слишком поздно».
Вы теперь знакомы с MVP, поэтому он часто вам будет попадаться. Военные говорят: «Ни одна боевая стратегия не переживает встречи с врагом». А боксер Майк Тайсон (до схватки с Эвандером Холифилдом в 1996 году) сказал: «У всех есть план, пока они не получат в зубы». Каким бы ни был контекст, смысл в том, что ваш первый план, скорее всего, неправильный.
Сейчас – это лучшая начальная точка, но вы должны пересматривать его в соответствии с отзывами, которые получаете. И мы рекомендуем делать как можно меньше до получения этих отзывов.
Как и предыдущую, модель MVP можно применять во множестве других контекстов: минимально жизнеспособная организация, минимально жизнеспособная коммуникация, минимально жизнеспособная стратегия, минимально жизнеспособный эксперимент. Так как впереди ждет еще много ментальных моделей, мы стараемся давать минимально жизнеспособные объяснения!
MVP заставляет вас быстро оценивать свои догадки. Например, вы можете заранее придумать слишком много предположений или сделать их слишком сложными, тогда как начать стоит намного проще. Здесь вам поможет бритва Оккама. Этот принцип предполагает, что самое простое объяснение, скорее всего, и есть правда. Если вы видите несколько предположений, которые одинаково хорошо объясняют какие-то данные, для начала возьмите самый простой и изучите его.
Эта модель называется бритвой, потому что она «сбривает» – отсекает ненужные предположения. Ее назвали в честь английского философа XIV века Уильяма Оккама, хотя сама теория зародилась намного раньше. Греко-римский астроном Птолемей (около 90–168 н. э.) утверждал: «Хорошим принципом считается объяснение феномена самой простой гипотезой». А недавно композитор Роджер Сешнс, перефразируя Альберта Эйнштейна, высказался так: «Все должно делаться как можно проще, но не проще этого!» Врачи также часто говорят: «Если слышишь топот копыт, считай, что это лошадь, а не зебра».
На практике нужно смотреть на свое объяснение ситуации, разбивать его на составные предположения и о каждом спрашивать себя: это предположение действительно необходимо? Что свидетельствует о том, что его нужно оставить? Может быть, это ложная взаимозависимость?
Например, бритва Оккама может помочь, если вы ищете партнера для долгих романтических отношений. Люди составляют длинный перечень крайне специфических требований к потенциальным любовникам, особенно теперь, когда распространены сайты и приложения для знакомств. «Я буду встречаться только с голубоглазым бразильцем, который любит “горячую йогу” и малиновое мороженое, а его любимым персонажем из “Мстителей” должен быть Тор».
Такой подход оставляет лишь очень узкую выборку. Если бы вместо этого люди подумали о своих прошлых отношениях и учли глубинные характеристики, которые их разрушили, список требований оказался бы куда короче. Культурный фон и внешность партнеров вполне могут быть разными, как и предпочтения относительно персонажей «Мстителей». Главное, чтобы они казались друг другу умными, веселыми и привлекательными.
Таким образом, человек не должен излишне сужать свою выборку потенциальных партнеров слишком конкретными требованиями. Если окажется, что любовь к разным супергероям действительно сводит их отношения на нет, всегда можно будет вернуть этот конкретный фильтр.
Бритва Оккама – это не «закон», который всегда прав. Это лишь совет. Иногда настоящее объяснение действительно бывает сложным. Но не стоит сразу переходить к замысловатым объяснениям, если у вас есть простая альтернатива.
Не упрощая свои предположения, вы рискуете попасть в пару ловушек, отраженных в следующих ментальных моделях. Большинство людей, к сожалению, от природы склонны делать лишние предположения.
Такая склонность называется ошибкой конъюнкции. Амос Тверски и Даниэль Канеман изучили ее и привели вот такой пример в выпуске журнала Psychological Review за октябрь 1983 года:
Линде 31 год. Она не замужем, к тому же остроумна и очень умна. У нее есть диплом по философии. В студенчестве ее очень заботили проблемы дискриминации и социального неравенства, и, кроме того, она участвовала в демонстрациях против ядерного оружия.
Что вероятнее?
1. Линда – кассирша в банке.
2. Линда – кассирша в банке и активная феминистка.
В исследовании большинство людей считало второй вариант более вероятным, но этого просто не может быть, если только не все банковские кассирши – активные феминистки. Ошибка возникает, потому что вероятность двух совместных (конъюнктивных) событий всегда меньше или равна вероятности каждого из них по отдельности. Эту идею иллюстрирует диаграмма Венна.
Вы не только естественным образом склонны думать, что конкретизированная информация точнее общей. По ошибке вы также объясняете данные слишком большим числом предположений. Ментальная модель второй ошибки называется переподгонкой данных – это идея из области статистики. Предъявив потенциальному партнеру все свои чрезмерные требования, вы переподогнали свою историю отношений. Предположение, что вы больны раком, хотя у вас всего лишь простуда, – это переподгонка симптомов.
Переподгонка происходит, когда вы выбираете слишком сложное объяснение там, где хватило бы простого. Вы не воспользовались бритвой Оккама, совершили ошибку конъюнкции или какую-то другую невынужденную ошибку. Это может произойти в любой ситуации, где объяснение обрастает лишними предположениями.
Ниже мы привели наглядный пример этого процесса. Данные на этом графике легко можно было бы представить в виде прямой, но их переподогнали, построив кривую, которая проходит через каждую точку, как показано волнистой линией.
Чтобы избежать обеих ловушек, можно спросить себя: насколько мои данные на самом деле свидетельствуют в пользу моего вывода? У меня действительно симптомы рака, а не множества других болезней типа простуды? Мне правда нужно показать данные на кривой или прямая линия представит их ничуть не хуже?
Для запоминания этого и всех остальных советов из данного раздела есть крутой мнемонический инструмент. БПБ: Будь проще, балбес! Работая над задачей – хоть над принятием решения, хоть над интерпретацией данных, – желательно начать с самого простого набора предположений, который только можно придумать, и как можно проще избавить его от рисков. Ведь вы смотрите на жизнь со своей точки зрения, которая сильно меняется в зависимости от вашего жизненного опыта и текущей ситуации.