Мозг человека, представляющий всего 2% от массы тела, расходует впечатляющие 20% всей энергии, требующейся организму. А познающий мир на полную катушку мозг 5-6-летнего ребенка может требовать свыше половины всей энергии. Такая мощность заставляет орган экономить везде, где можно. Об этом пишет Reminder.
С этой целью наш мозг постоянно строит прогнозы: проще учесть прошлый опыт и предположить, что в следующий раз ситуация повторится, чем анализировать все вводные как в первый раз. Именно из-за этого мы ощущаем себя растерянными, когда сталкиваемся с непривычными, быстро меняющимися обстоятельствами. Вот почему пандемия Covid-19 так тяжело дается многим людям: наш мозг любит чувство контроля, и когда будущее нельзя спрогнозировать, испытывает стресс.
Эту особенность мозга описывает теория предсказательной обработки. Она предполагает, что мы постоянно строим ментальную модель окружающего мира, а когда реальность не совпадает с ней, используем обнаруженные «ошибки», чтобы скорректировать модель. Согласно теории, мозг старается минимизировать неожиданные для себя исходы, и потому чем более изменчив мир вокруг, тем менее комфортно мы себя чувствуем. Любовь к постоянству отражается на нашем поведении. В 2010 году группа аналитиков изучила данные с мобильных устройств 50 тысяч пользователей и обнаружила, что будущее местонахождение человека можно с 93-процентной точностью определить по прошлым перемещениям.
В то же время выход из зоны комфорта может быть полезен. В определенных обстоятельствах расхождение реальности с ожиданием помогает построить еще более точную модель, а значит, подстраховаться от больших неожиданностей в будущем. Именно это — контролируемое отсутствие контроля — предлагают испробовать исследователи европейского проекта Expecting Ourselves. В эссе на Aeon они рассказывают, как отход от предсказуемости и рутины может помочь нам провести «стресс-тест» собственным ожиданиям, убеждениям и когнитивным искажениям.
Три типа неопределенности
Чтобы научиться использовать неопределенность в своих интересах, нужно разобраться с тем, что это. Исследователи выделяют три типа неопределенности, влияющих на принятие решений.
-
Ожидаемая неопределенность — это изменчивость, уже предсказанная текущей ментальной моделью. Человек знает слабые места в собственных прогнозах и понимает, как действовать в случае чего. Например, в вашем любимом ресторане в 80% случаев есть блюда, которые вам нравятся. Значит, в 8 из 10 походов в это место вы сможете успешно пообедать, — такие шансы вполне дают возможность планировать свой визит и продумывать альтернативные варианты на случай, если меню будет неподходящим.
-
Неожиданная неопределенность — ситуация, когда мы не могли спрогнозировать изменения заранее. Например, придя в любимый ресторан, вы узнаете, что там сменили шеф-повара и теперь подают не те блюда, что раньше. Сталкиваясь с этим видом неопределенности, мозг человека включает способности к обучению — восприятию, обработке, запоминанию новой информации. Все это необходимо, чтобы обновить существующую ментальную модель. Скажем, мы начинаем смотреть, что готовил новый шеф в других ресторанах, и приходим к выводу, что шанс получить приемлемый обед снижается до 5/10. Результатом такого анализа может стать поиск нового заведения.
-
Непостоянство — это ситуация, когда человеку не хватает информации даже для того, чтобы оценить вероятность неопределенности. Например, когда менеджер ресторана начинает менять меню по несколько раз в год. Единственное, чему можно гарантированно научиться в этом случае, — это самому факту, что мир очень изменчив и прогнозы ненадежны.
Именно последний сценарий — когда мир настолько непредсказуем, что мы не можем даже оценить долю известного/неизвестного — причиняет нашему мозгу максимальный дискомфорт. А в перспективе может привести к выученной беспомощности — состоянию, в котором человек или животное настолько не верит в успех, что теряет всю мотивацию и перестает пытаться его добиться. Первый тип неопределенности тоже таит опасности: если наша ментальная модель (почти) всегда оказывается верной, мы начинаем принимать ее за реальность и становимся уверены, что (почти) никогда не ошибаемся. Из такой уверенности рождается большинство когнитивных искажений.
В то же время второй тип неопределенности дает полезную возможность учиться, делать мозг более пластичным, оспаривать собственные убеждения, лучше адаптироваться к новому.
Макс Хокинс и его эксперимент
Макс Хокинс был программистом в Google (его работа мечты) и жил в Сан-Франциско (его город мечты). Он вставал ровно в 7 каждое утро, заходил в любимую кофейню, ехал на велосипеде по известному маршруту в свой офис, а после работы шел с друзьями в бар или кафе. Его жизнь была репрезентацией того, что он хотел, что ему нравилось и что ему было удобно.
Но однажды Хокинс прочитал статью про 93-процентную точность прогнозирования местоположения человека и задумался: его собственные перемещения, скорее всего, были бы так же предсказуемы. Чтобы сломать эту предсказуемость, программист сделал приложение, которое стало выбирать, куда ему пойти, за него. Алгоритм рандомно отмечал место (это могла оказаться больница, цветочный магазин, боулинг — что угодно), сам вызывал Uber, и Хокинс, садясь в машину, не знал, где он окажется, пока водитель не скажет: «Приехали».
Благодаря своей программке молодой человек обнаружил, что он игнорирует большую часть города, в котором живет, из-за своих когда-то сложившихся предпочтений. Тогда он ударился в эксперименты — алгоритм говорил ему, какой продукт он исключит из меню на текущей неделе, чем он должен заняться вечером, какую татуировку сделать и т.д. И в конечном итоге, перейдя на удаленную работу, он начал каждые 2-3 месяца переезжать в новый город, рандомно предложенный компьютером. Так продолжалось 2 года.
Хокинс, с тех пор много раз выступавший с лекциями о своем опыте, рассказывает, что отказ от контроля, как ни странно, дал ему больше свободы, чем было, когда он сам выбирал, где ему жить и что делать. «Мои предпочтения, — признается он, — скрыли от меня сложность и богатство окружающего мира. Подчинение алгоритму помогло мне выйти из зоны комфорта и получить опыт, которым я пренебрегал, потому что считал, что это не для меня».
Взлом рутины
Пример программиста наглядно показывает, как мы попадаем в ловушку собственных ожиданий относительно реальности. Это происходит не только в привычках, но и во мнениях. Стремясь минимизировать ошибки в прогнозах, мы оказываемся в пузыре, где наше мнение является преобладающим — не потому, что оно самое верное, а потому что вокруг находятся люди, разделяющие его. В немалой степени этому способствуют соцсети с алгоритмами выбора контента, который должен понравиться пользователю. В результате человеку кажется, что его модель совпадает с действительностью, и трезво оценить иные мнения становится слишком тяжело.
Способ Хокинса отказаться от комфортной предсказуемости был достаточно радикальным и подойдет не всем. Но можно достичь этого и другими путями, предлагают исследователи из Expecting Ourselves. Полезными интервенциями будут тренировка внимания, медитация, направленная на уменьшение потребности в контроле, и практика осознанного выбора вариантов, лежащих вне привычных представлений (о себе, мире, людях и т.д.). Для этого нужно:
-
посмотреть со стороны на собственные привычки и ожидания от жизни, понять, где они заканчиваются, а если нужно — поделиться этим с другим человеком;
-
придумать, как Хокинс, приемы и уловки, которые сломают рутину и будут стресс-тестом для ожиданий, — то есть поставить себя в ситуацию неожиданной неопределенности.
Одно из открытий, которые сделал Макс Хокинс в ходе своего эксперимента, состоит в том, что человек очень быстро начинает принимать самые необычные, с точки зрения его прежнего, ситуации и места. То, что раньше было «не его», скоро становится новой нормой. При этом на некоем мета-уровне он снова оказался в ловушке рутины — потому что знал, что его алгоритм отправит его в новый город не через неделю, и не через год, и не когда угодно, — а через те 2 месяца, которые он сам внес в условия. Возможно, именно это — сохранение некоторого, но не полного контроля —позволило ему найти баланс и сделать так, что опыт по рандомизации жизни принес ему столько удовольствия.
