Стеклянная клетка. Автоматизация и мы

Если мы хотим понять и оценить человеческие последствия автоматизации, то нам надо первым делом поднять головы и посмотреть в небо. Авиакомпании и производители самолетов, правительства и военные авиаторы проявили недюжинную настойчивость и изобретательность в попытках переложить груз управления воздушными судами с людей на машины. То, что самолетостроители пытаются делать сегодня, авиаконструкторы начали делать уже десятилетия назад. Единственная ошибка, допущенная в фонаре кабины, может стоить десятки человеческих жизней и миллионы долларов, и поэтому правительства и частные фонды не жалели денег на анализ психологических и поведенческих реакций летчиков на автоматизацию полетов. В течение десятилетий было скрупулезно исследовано ее влияние на навыки, восприятие, мышление и действия пилотов.

История автоматизации полетов началась ровно сто лет назад, 18 июня 1914 года в Париже. День был теплым и солнечным, словно специально предназначенным для живописного шоу. Близ моста Аржантейль на обоих берегах Сены толпилось великое множество людей. Люди пришли посмотреть авиационное соревнование Concours de la Sécurité en Aéroplane, организованное для того, чтобы продемонстрировать самые современные средства обеспечения безопасности полетов [5]. В состязании участвовали почти 60 самолетов и летчиков, демонстрировавших чудеса тогдашней техники и оборудования. Последним в программе на биплане Curtiss-С2 выступил симпатичный американец Лоуренс Сперри. Рядом с ним в открытой кабине сидел его французский механик Эмиль Кашен. Пролетев над толпой зрителей, Сперри приблизился к трибуне судей, отпустил руки от штурвала и поднял их вверх. Толпа восторженно взревела – самолет летел самостоятельно, без участия пилота!

Но это было только начало. Сперри сделал круг и снова приблизился к судейской трибуне. Он снова отпустил штурвал, но на этот раз Эмиль Кашен вылез из кабины и прошелся по нижнему правому крылу, держась за стойки, поддерживавшие верхнюю плоскость. Под весом француза самолет на долю секунды накренился, но вслед за тем немедленно выправился без всякого участия Сперри. Толпа взревела от восторга. Сперри сделал еще один круг. Когда самолет в третий раз приблизился к трибуне, в кабине не было уже не только Кашена. Сперри покинул кабину и вылез на левое крыло. С-2 продолжал лететь по заданному курсу, несмотря на то что в кабине вообще никого не было. Судьи и зрители затаили дыхание. Сперри выиграл главный приз – 50 тысяч франков, и на следующий день его сияющее лицо украсило первые страницы всех европейских газет.

Curtiss-С2 был первым в мире самолетом, оборудованным автопилотом. Этот аппарат, названный его создателями «гироскопическим стабилизатором», был построен двумя годами ранее самим Сперри и его отцом – знаменитым американским изобретателем и промышленником Элмером Сперри. Аппарат состоял из пары гироскопов[13] – горизонтального и вертикального, которые были установлены под сиденьем пилота и вращались под действием потока воздуха от пропеллера со скоростью несколько тысяч оборотов в минуту. Они с поразительной точностью улавливали малейшие отклонения ориентации самолета в трех осях вращения: боковой крен, продольное и вертикальное смещение. Как только положение и ориентация самолета отклонялись от заданных величин, заряженные щетки, прикрепленные к телам вращения гироскопов, касались металлического кожуха, замыкая электрическую цепь. В результате изменялась величина тока, управляющего моторами, которые, в свою очередь, регулировали положение управляющих элементов крыльев (элеронов), а также рулей высоты. Плоскости элеронов и рулей меняли положение и выправляли ориентацию самолета. Горизонтальный гироскоп поддерживал нужное состояние крыльев и киля, а вертикальный гироскоп следил за положением рулевого управления.

Понадобилось почти 20 лет на дальнейшие испытания и усовершенствования, бо́льшая часть которых была выполнена на деньги Военного министерства, прежде чем гироскопический автопилот отважились применить во время коммерческого полета. Тем не менее, когда это произошло, публика отреагировала на автопилот как на непостижимое чудо. В 1930 году в журнале Popular Science была опубликована восторженная статья о том, как автоматизированный самолет – большой трехмоторный Ford – пролетел за три часа без участия человека от Дэйтона (штат Огайо) до Вашингтона (округ Колумбия). «В пассажирском салоне расположились четыре человека, в то время как в кабине пилотов никого не было. Штурвалом управлял железный пилот величиной не более автомобильного аккумулятора» [6]. Когда три года спустя отважный американский летчик Уайли Пост совершил первый одиночный кругосветный полет с помощью автопилота, окрещенного «механическим Майком», пресса объявила о начале новой эры авиации. «Остались в прошлом дни, когда лишь искусство пилота и его почти птичье ощущение пространства могли поддерживать верный курс полета в беззвездную ночь и в тумане, – писала The New York Times. – В будущем коммерческие полеты станут целиком автоматическими» [7].

Внедрение гироскопических автопилотов открыло прежде всего перед военной и транспортной авиацией широкие горизонты. Новый прибор, взяв на себя ответственность за поддержание заданного курса, избавил пилотов от постоянной изнурительной борьбы с рычагами, педалями и рулевыми тягами. Помимо того что автопилот избавил людей от переутомления, неизбежного во время длительных полетов, он также дал им возможность сосредоточиться на других, более интеллектуальных задачах. Летчики могли теперь следить за приборами, заниматься вычислениями, решать множество различных задач, их труд стал более интеллектуальным и творческим. Летать начали выше и дальше при меньшем риске потерпеть аварию. Появилась возможность летать в такую погоду, которая раньше считалась абсолютно нелетной. Кроме того, теперь на самолетах можно было выполнять немыслимые ранее маневры. Касалось ли дело перевозки пассажиров или прицельного бомбометания, летчики могли совершать маневры, которых требовали конкретные обстоятельства. Претерпели изменения и сами самолеты, они стали быстрее и сложнее.

Средства автоматического рулевого управления и стабилизации самолета особенно быстро развивались и совершенствовались в 30‑е годы. В это время физики стремительно познавали законы аэродинамики, а инженеры изобретали датчики давления, пневматические регуляторы, амортизаторы и другие полезные приспособления, улучшавшие характеристики механизма автопилотов. Самое большое достижение в этой области произошло в 1940 году, когда Sperry Corporation создала первую электронную модель автопилота – А-5. Для усиления сигналов гироскопа были использованы вакуумные трубки. В результате А-5 смог работать на более высоких скоростях, так как быстрее реагировал на изменения среды и корректировал параметры полета. Этот самолет был способен улавливать малейшие изменения в ускорении. В сочетании с новыми прицелами для бомбометания электронный автопилот сыграл выдающуюся роль в успехе воздушной кампании, которую вели союзники во время Второй мировой войны.

В сентябре 1947 года командование американскими ВВС провело экспериментальный полет, показавший фантастические возможности автопилотов. Военный летчик-испытатель Томас Уэллс вывел на старт в Ньюфаундленде транспортный самолет С-54 Skymaster[14] с семью членами экипажа на борту. После этого Уэллс снял руки со штурвала, нажал кнопку автопилота и, как вспоминал позже один из членов экипажа, «откинулся на спинку кресла и сложил руки на коленях» [8]. Самолет самостоятельно взлетел, после чего автопилот отрегулировал положение закрылков и воздушных заслонок, а когда была набрана нужная высота, убрал шасси. Затем машина самостоятельно пересекла Атлантику, совершив при этом несколько запрограммированных последовательных маневров. Каждый элемент самолет выполнял по данным альтиметра. Экипажу заранее не сообщили ни о маршруте, ни о пункте назначения. Самолет прокладывал курс самостоятельно, ориентируясь на сигналы радиомаяков, установленных на суше и на военных кораблях в Атлантическом океане. На рассвете следующего дня С-54 долетел до берегов Англии. Самолет начал снижаться, выпустил шасси и превосходно выполнил посадку на полосу аэродрома. Капитан Уэллс снял руки с коленей, положил их на штурвал и вырулил самолет на стоянку.

Через несколько недель после этого полета в британском авиационном журнале Flight Journal появилась статья, оценивающая его значение. «Представляется неизбежным, – писал автор, – что новое поколение автопилотов сделает ненужным присутствие на борту штурманов, радистов и бортинженеров. Их заменят машины». Правда, для пилотов автор делает исключение. Их присутствие, во всяком случае в обозримом будущем, будет необходимо, но только для того, чтобы следить за индикаторами приборов и гарантировать нормальное протекание полета [9].

В 1988 году, через 40 лет после того, как С-54 на автопилоте пересек Атлантику, европейский аэрокосмический консорциум Airbus Industrie представил новый реактивный пассажирский самолет А-320, рассчитанный на 150 пассажиров. Лайнер был уменьшенной версией исходной модели А-300, но, в отличие от своего предшественника, вновь созданный самолет оказался подлинным чудом. Это был первый компьютеризированный коммерческий пассажирский лайнер. Самолет стал вестником кардинального изменения во всей гражданской авиации в ближайшем будущем. Ни Уайли Пост, ни Лоуренс Сперри не узнали бы панель управления нового самолета. В кабине не было никаких привычных циферблатов, стрелок навигационных приборов и органов управления. Вместо них на панели светились шесть экранов на катодных трубках, расположенных непосредственно под козырьком фонаря кабины. На мониторах пилоты видели текущие данные сети бортовых компьютеров.

Мониторы панели управления А-320 (стеклянная кабина, как назвали ее летчики) были не главной отличительной чертой нового самолета. Инженеры NASA за десять лет до представления А-320 внедрили использование электронно-лучевых экранов для слежения за полетной информацией, а производители реактивных пассажирских самолетов стали устанавливать их в пилотских кабинах начиная с конца 70‑х годов [10]. Цифровая система управления полетом – это принципиальное отличие А-320 от самолетов со времен машин братьев Райт [11]. До его создания система управления пассажирскими самолетами была в большей степени механической. Фюзеляжи и полости крыльев были набиты тросами, тягами, кабелями, блоками и шестернями, а также гидравлическими трубками, насосами и клапанами. Инструменты управления – ручка управления, рукоятка дроссельной заслонки и рулевые педали – были механическими системами, регулировавшими ориентацию направления движения и скорость самолета.

Для остановки велосипеда вы нажимаете ручной тормоз на руле, рычаг тормоза тянет тормозной трос, который, в свою очередь, сдавливает шарнирные рычаги, а они прижимают лапки тормоза к ободу шины. Вы таким образом подаете команду – остановиться – своей рукой, и тормозной механизм сообщает ее усилие к колесу. В подтверждение выполнения команды вы ощущаете сопротивление шарнира, давление лапок на обод колеса и уменьшение скорости. Приблизительно то же самое происходит, когда пилот управляет самолетом с помощью механических систем. Летчик становится частью машины, ощущая своим телом ее работу. Машина в этом случае является проводником воли пилота. Именно это, должно быть, имел в виду знаменитый летчик и писатель Антуан де Сент-Экзюпери, вспоминая свою работу в 20‑е годы на почтовых самолетах. Он писал: «Машина, которая, на первый взгляд, является средством отделения человека от природных неприятностей, на самом деле, еще сильнее его в них погружает» [12].

Автоматизированная система управления Airbus А-320 нарушила тактильную связь пилота с машиной. Между командой человека и системой самолета был поставлен цифровой компьютер. Действия пилота и его команды преобразовывались в электрический сигнал, передаваемый компьютеру, а он, следуя алгоритму, заложенному в программу, рассчитывал механические действия, необходимые для исполнения распоряжений пилота. После этого компьютер посылал собственные инструкции цифровым процессорам, которые уже непосредственно осуществляли управление движущими механизмами самолета. Одновременно с заменой механических действий пилота на электронное управление была полностью переоборудована панель управления. Массивная двуручная рукоятка, с помощью которой пилот тянул тросы и изменял давление в гидравлических системах, в А-320 была заменена расположенной справа от кресла пилота ручкой, перемещаемой одной рукой. Расположенные на передней панели кнопки под небольшими цифровыми жидкокристаллическими дисплеями позволяли пилоту набирать нужные значения скорости, высоты и курса, которые затем поступали на бортовые компьютеры самолета.

После введения в эксплуатацию Airbus А-320 история самолетов развивалась параллельно истории компьютеров. Каждое новое достижение цифровых технологий, электронных сенсоров и систем управления или усовершенствование дисплеев находило отражение в конструкциях пассажирских самолетов. В современных реактивных пассажирских лайнерах автопилот, поддерживающий устойчивость самолета в воздухе и ведущий его по заданному курсу, – это всего лишь одна из бортовых компьютерных систем. Автоматические заслонки регулируют мощность работы двигателей. Системы управления полетом принимают сигналы о положении машины в пространстве от датчиков GPS и других сенсоров и используют полученную информацию для прокладки или коррекции курса. Специальная система отслеживает в пространстве наличие других самолетов и траектории их движения. В небольших ящиках хранятся данные о параметрах полета – эти данные раньше записывались пилотами вручную. Есть специальные компьютеры, автоматически убирающие и выпускающие шасси, включающие и выключающие тормозные системы, регулирующие давление воздуха в кабине и салоне и выполняющие множество других функций. На больших цветных мониторах графически отображаются данные о работе электронных инструментов. В кабине мы видим обычные клавиатуры, колесики прокрутки и другие системы ввода информации. Консоль управления полетом можно теперь «считать огромным компьютерным интерфейсом» [13].

Что можно сказать о современных летчиках и летчицах, которые, уютно устроившись в кабинах, несутся сквозь воздушный океан, сопровождаемые призраками Сперри, Поста и Сент-Экзюпери? Нет нужды говорить, что работа пилотов коммерческих пассажирских авиалиний утратила всякую ауру романтики и дух приключений. Воздушный волк, бравший на себя штурвал и летавший не столько по приборам, сколько руководствуясь чувством и интуицией, стал фигурой, не имеющей никакого отношения к реальной жизни. Во время обычного пассажирского рейса пилот берет на себя управление на несколько минут – на две минуты во время взлета и на одну-две минуты во время посадки. Все остальное время пилот следит за экранами и вводит в компьютер необходимые данные. «Из мира, где автоматизация была инструментом, помогавшим пилоту справляться с нагрузкой, – замечает Билл Фосс, президент Фонда безопасности полетов (Flight Safety Foundation), – мы ушли в мир, где автоматы стали первичны, ибо они сами ведут самолет» [14]. Ученый и советник Федерального авиационного агентства (Federal Aviation Administration, FAA) Хемант Бхана пишет: «Как только автоматизация достигла определенного уровня сложности, роль пилота свелась к слежению и надзору за работой автоматов» [15]. Пилот гражданской авиации стал компьютерным оператором. В этом, по мнению многих ученых и специалистов, кроется большая проблема.

Лоуренс Сперри встретил смерть в 1923 году, когда его самолет упал в Ла-Манш. Уайли Пост умер в 1935 году после падения самолета на Аляске. Антуан де Сент-Экзюпери погиб в 1944 году – его самолет пропал над Средиземным морем. Преждевременная гибель была одним из аспектов профессионального риска пилотов в годы становления авиации. Романтика и героический ореол доставались дорогой ценой. Вместе с пилотами с удручающей частотой гибли и пассажиры. Когда в 20‑е годы пассажирская авиация стала самостоятельной отраслью, издатель американского авиационного журнала призывал правительство обратить самое пристальное внимание на безопасность полетов, заметив, что ежедневно происходят смертельно опасные катастрофы с людьми, которых перевозят по воздуху недостаточно опытные летчики [16].

Времена опасных полетов, по счастью, канули в Лету. Компьютеризация вместе с усовершенствованием конструкции самолетов, меры по обеспечению безопасности, осуществляемые авиакомпаниями, подготовка экипажей, регулирование воздушного движения внесли свой ощутимый вклад в резкое снижение числа несчастных случаев на воздушном транспорте за последние десятилетия. В США и других западных странах авиационные катастрофы стали исключительной редкостью. С 2002 по 2011 год американские авиакомпании перевезли 7 миллиардов пассажиров. Из них в авиакатастрофах погибли 153 человека. То есть двое погибших на один миллион человек. Для сравнения можно вспомнить, что с 1962 по 1971 год было перевезено 1,3 миллиарда, из которых в катастрофах погибли 1696 человек, 133 погибших на миллион пассажиров [17]. Однако к этим лучезарным фактам можно сделать весьма мрачную сноску. Профессор психологии из университета Джорджа Мейсона (George Mason University) Раджа Парасураман, один из признанных специалистов в области автоматизации, считает, что снижение общего числа авиационных катастроф маскирует появление аварий нового типа [18]. Пилоты, берущие на себя управление полетом в нештатных ситуациях при отказе бортовых компьютеров, часто совершают ошибки. Последствия, как в случае с самолетами Continental Connection и Air France, могут стать катастрофическими. За последние 30 лет десятки психологов, инженеров, специалистов по эргономике и экспертов по «человеческому фактору» изучали изменения возможностей человека при управлении полетом в результате компьютерной автоматизации. Ученые выяснили, что уверенность пилотов в надежности автоматики снижает их квалификацию, увеличивает время срабатывания рефлексов, ослабляет концентрацию внимания, и все это вместе приводит к деквалификации экипажа. Такой вывод сделал Джен Нойес, специалист по человеческому фактору из Бристольского университета (University of Bristol) [19].

Озабоченность непредсказуемыми побочными эффектами автоматизации полетов отнюдь не нова. Она появилась одновременно с внедрением стеклянных кабин и автоматов. В 1989 году в докладе исследовательского центра NASA говорилось, что по мере того, как за предыдущее десятилетие в самолетах стало увеличиваться число компьютеров, у исследователей возрастает беспокойство, так как замещение человеческих функций автоматическими устройствами может иметь неприятную оборотную сторону. Несмотря на все восторги, связанные с автоматизацией полетов, многие авиакомпании высказывали опасения, что пилоты могут впасть в зависимость от автоматов и это снизит квалификацию экипажей и их способность адекватно реагировать на текущую ситуацию [20].

Проведенные с тех пор исследования связали многие катастрофы с отказами автоматических систем и с ошибками экипажей во время работы в «ручном» режиме [21]. В 2010 году Федеральное авиационное агентство обнародовало предварительные данные большого исследования полетов за предыдущие десять лет. Они показали, что неадекватные действия пилотов стали причиной более чем двух третей всех авиационных катастроф. Летчики становятся рассеянными в результате работы с бортовыми компьютерами, перекладывая на них всю ответственность, считает ученый из FАА Кэти Эббот [22]. То же подтверждает и правительственный доклад о бортовой автоматизации в авиации, выпущенный в 2013 году [23].

Интересны исследования, проведенные Мэтью Ибботсоном, молодым специалистом по человеческому фактору из престижного британского Крэнфилдского университета (Cranfield University) [24]. Он нашел 66 опытных пилотов британских авиакомпаний и предложил каждому из них выполнить на тренажере опасный и трудный маневр – посадить Boeing-737 в плохую погоду и с горящим двигателем. Автоматизированные системы управления были отключены, и совершать посаду пришлось вручную. Часть пилотов безукоризненно справились с поставленной задачей, но остальные едва тянули на оценку «удовлетворительно». Ибботсон нашел строгую корреляцию между умением пилота обращаться с ручным управлением и количеством времени, в течение которого он управляет самолетом вручную, без помощи автоматики. Это доказало, что готовность пилотов управлять в нештатных ситуациях высока, если они применяли ручное управление в течение двух последних месяцев. Анализ данных выявил, что привычка к ручному управлению быстро утрачивается без практики. В частности, особенно уязвимым навыком Ибботсон называет способность пилота контролировать скорость воздушного судна. А это умение наиболее важно во многих опасных ситуациях.

В том, что автоматизация ухудшает способность пилотов управлять самолетом, нет ничего сверхъестественного. Так же, как и во многих других трудных профессиях, требуется сочетание психомоторных и когнитивных навыков, то есть обдуманных действий и активного, действенного, мышления. Пилот должен уметь безупречно работать инструментами, одновременно быстро и точно оценивать ситуацию и ее последствия. При этом, совершая сложнейшие ментальные и физические действия, он должен отчетливо замечать, что происходит вокруг, и отличать значимые сигналы от несущественных. Пилот не может позволить себе ни малейшей рассеянности, при этом у него не должно сужаться поле зрения. Овладение столь многогранными навыками немыслимо без упорной каждодневной практики. Начинающий пилот обычно испытывает затруднения при переходе от умственной работы к физическим действиям. Если возникает нештатная ситуация, он может отвлечься или растеряться и пропустить важное изменение в работе самолета.

Со временем, по мере повторения действий в тех или иных ситуациях, новичок приобретает уверенность в себе, реже делает паузы, а его движения становятся более точными и выверенными. По мере накопления опыта в мозгу возникают так называемые умозрительные модели (специализированные группы нейронов), которые позволяют ему распознавать закономерности складывающихся обстоятельств. Эти модели позволяют пилоту понимать все нюансы и реагировать на них интуитивно, не увязая в анализе ситуации. Со временем мысли и действия переходят друг в друга без остановки. Управление полетом становится второй натурой. Задолго до того, как ученые начали исследовать мозг пилотов, Уайли Пост [15] очень точно описал необходимые условия уверенного управления полетом. «Я летал, – говорил Пост в 1935 году, – без малейших умственных усилий, полагаясь на подсознание, которое безошибочно руководило всеми моими действиями» [25]. Пост не родился с такими способностями, они выработались у него в результате тяжкого труда.

Когда в самолетах появились компьютеры, изменились природа труда летчика и его нагрузки. Но бытие определяет сознание. По мере того как автоматы берут на себя физическое управление воздушным судном, человек освобождается от монотонного физического труда. Это смещение ответственности является все же благом. Внедрение автоматики уменьшает нагрузку на психику пилота, дает ему возможность сосредоточиться на когнитивных аспектах управления полетом. Но за все в жизни надо платить. Психомоторные навыки слабеют и утрачиваются, и это может сильно помешать пилоту в тех редких, но критических ситуациях, когда от него требуется взять управление и ответственность на себя. Пилоты начинают терять не только когнитивные, но и ментальные навыки.

Надо сказать, что и сами летчики всегда настороженно относились к отказу от ответственности в пользу машин. Во времена Первой мировой войны они по праву гордились своим мастерством маневрирования, проявленным в воздушных боях, и не желали иметь дело с автопилотами Сперри [26]. В 1959 году астронавты, участвовавшие в проекте «Меркурий», взбунтовались против планов Concours de la Sécurité en Aéroplane NASA убрать системы ручного управления из кабин космических кораблей [27]. Но сейчас озабоченность авиаторов стала еще сильнее. В рамках исследования Ибботсон опрашивал пилотов гражданской авиации, задавая им вопрос: «Влияет ли автоматизация на способность управлять самолетом?» Более трех четвертей опрошенных ответили, что «их мастерство деградировало», и лишь очень немногие говорили, что оно улучшилось [28]. В 2012 году, по данным Европейского агентства авиационной безопасности, 95 % опрошенных пилотов заявили, что «автоматизация подрывает основы летного мастерства» [29]. Рори Кей, капитан воздушного судна, проработавший много лет в авиакомпании United Airlines, занимающий ныне ведущий пост в отделе безопасности Ассоциации пилотов гражданской авиации, в интервью, данном в 2011 году агентству Associated Press, был весьма категоричен: «Мы забываем, как надо летать» [30].

Циники поспешат возразить, что за этими высказываниями кроется обыкновенный эгоизм – страх потерять работу в условиях тотальной автоматизации и перспектива уменьшения заработной платы. Надо признать, что в какой-то степени они правы. Шестьдесят лет назад в кабине экипажа предполагались места для пяти высокооплачиваемых и квалифицированных профессионалов: штурмана, радиста, бортинженера и двух пилотов. Должность радиста была упразднена в пятидесятые годы, когда радиосвязь стала более надежной, а работа с рацией перестала требовать серьезных навыков. Штурманы исчезли из кабин лайнеров в шестидесятые годы, когда их место заняли инерциальные системы навигации. Бортинженер сохранил свое место дольше. Его задачей было слежение за показаниями бортовых приборов и сообщение пилотам информации о функционировании механизмов машины. Должность начали упразднять в семидесятые годы с появлением «стеклянных панелей управления». После закона о приватизации авиакомпаний их собственники сделали все от них зависящее, чтобы сократить расходы, и для начала решили убрать из кабин бортинженеров, оставив там только двух пилотов – первого и второго. Последовала жестокая схватка с профсоюзами, желавшими сохранить для инженеров рабочие места. Эта битва продолжалась до 1981 года, когда президентская комиссия пришла к выводу о том, что для обеспечения безопасности пассажирских перевозок бортинженеры на гражданских воздушных судах не нужны. С тех пор экипаж, состоящий из двух человек, стал нормой. По крайней мере, пока. Некоторые эксперты, кивая в сторону армейских беспилотников, начинают говорить о том, что два пилота в кабине одного самолета – непозволительная роскошь [31]. «Наступает эра беспилотных лайнеров, – сказал на авиационной конференции в 2011 году заместитель директора компании Boeing Джеймс Элбо, – замена экипажей автоматами лишь вопрос времени» [32].

Распространение автоматизации в гражданской авиации сопровождалось неуклонным снижением оплаты труда пилотов. Если опытный командир реактивного гражданского самолета получает около 200 тысяч долларов в год, то новичок сейчас зарабатывает около 20 тысяч, а иногда даже меньше. Средняя начальная зарплата опытного пилота в основных авиакомпаниях составляет в среднем 36 тысяч долларов в год, что, по мнению журналиста The Wall Street Journal, «чертовски мало для среднего профессионала» [33]. Несмотря на такие скромные зарплаты, до сих пор бытует мнение, что пилотам платят громадные деньги. В статье, опубликованной на сайте Salary.com, автор называет пилотов гражданских лайнеров самыми «высокооплачиваемыми профессионалами» современной экономики [34].

Однако эгоизм пилотов, когда речь идет об автоматизации, оказывается намного глубже, чем забота о сохранении рабочих мест и заработной плате. И даже о собственной безопасности. Каждое технологическое новшество влияет на условия их работы и роль, которую они играют. Это, в свою очередь, меняет их взгляд на себя и то, как их оценивают другие. Речь идет о социальном статусе и самооценке. То есть для пилота, когда он говорит об автоматизации, дело касается не только техники, но и его автобиографии. Кто я – хозяин машины или ее слуга? Кем я являюсь в этом мире – актером или зрителем? Кто я – субъект или объект? «По сути дела, – пишет историк техники из Массачусетского технологического института Дэвид Минделл в своей книге “Digital Apollo” (“Цифровой Аполлон”), – это споры о контроле и автоматизации на воздушных судах и о значимости человека в сфере машин. В авиации, как и в любой отрасли человеческой деятельности, технологические перемены тесно переплетаются с переменами социальными» [35].

Пилоты всегда очень четко определяли отношение к своей профессии. В 1900 году Уилбур Райт писал Октаву Шанюту – другому пионеру авиации – о роли пилота: «В нашем деле главное – навык, а не механизмы» [36]. Это не простая банальность. Райт говорил о том, что уже тогда, на заре авиации, вышло на первый план – противоречие между возможностями машины и умением пилота.

Когда строились первые аэропланы, конструкторы много спорили о том, насколько машины должны быть устойчивы, то есть держать направление полета и высоту в любых условиях. На первый взгляд, может показаться, что чем больше устойчивость самолета, тем лучше, но в действительности это не так. Всегда должен быть разумный компромисс между устойчивостью и маневренностью. Как говорит Минделл: «Чем более устойчива машина, тем больше усилий требуется для того, чтобы вывести ее из равновесия. Значит, она становится менее управляемой. Верно и обратное утверждение: чем более управляемым и маневренным является самолет, тем менее он устойчив» [37]. Автор вышедшей в 1910 году книги о воздухоплавании писал о том, что вопрос об устойчивом равновесии «расколол авиаторов на два лагеря». По одну сторону баррикад находились те, кто утверждал, что равновесия следует добиваться любой ценой, оно должно быть автоматическим и система его сохранения встроена в конструкцию машины. С другой стороны располагались специалисты, считавшие, что «достижение равновесия в полете – это дело авиатора» [38].

Братья Уилбур и Орвил Райт находились во втором лагере. Они считали, что самолет должен быть неустойчивым, как велосипед и даже как «норовистая лошадь» [39]. В такой ситуации пилот имеет максимальную свободу действий. Братья Райт использовали открытые принципы в построенных ими самолетах, показывавших образцы маневренности, которая намного превосходила устойчивость. «То, что братья Райт изобрели на заре авиации, – говорит Минделл, – оказалось не просто самолетом, способным летать, это была сама идея аэроплана как динамичной машины, находящейся под контролем человека» [40]. Братья Райт проиграли спор о равновесии и устойчивости. Когда самолеты начали перевозить пассажиров и ценные грузы на дальние расстояния, свободу рук и виртуозное мастерство пилотов сочли вещами второстепенными. Главными целями стали безопасность и эффективность. Для того чтобы их достичь, пришлось ограничить поле самостоятельной деятельности пилотов. Этот переход был постепенным, но каждый раз техника завоевывала новые позиции, оттесняя пилотов на второй план. В статье, опубликованной в 1957 году, летчик, испытывавший истребители, по имени Джордж Робертс взволнованно писал о том, как автопилоты превращают членов экипажа всего лишь в дополнительный багаж. «Пилоту, – саркастически писал Робертс, – следовало бы поинтересоваться, оправдывает ли он финансово свой полет или нет» [41].

Однако все гироскопические, электромеханические, инструментальные и гидравлические инновации были лишь легким намеком на то, что принес с собой компьютер. Он изменил не только рисунок полета, но и характер автоматизации. Во многих современных пассажирских самолетах программа может даже аннулировать введенную команду пилота при выполнении экстренного маневра. За компьютером остается последнее слово. «Он не летал на самолетах, – говорил об Уайли Посте его второй пилот, – он был с ним одним целым» [42]. За последние несколько десятилетий авиация пережила коренную трансформацию. Состоялся переход от механических систем управления к цифровым; в самолетах становится все больше программ и мониторов, автоматизирующих физическую и умственную работу пилотов. Размывается само понятие профессии летчика. Все это суть проявления куда более глубокой трансформации, которую переживает в настоящее время все наше общество. «Стеклянную панель управления, – подчеркивает Дон Харрис, – можно считать прототипом мира, где компьютеры стали вездесущими» [43]. Положение пилотов демонстрирует противоречия между конструкциями автоматизированных систем и принципами, согласно которым работают тела и умы людей, пользующихся этими системами. Накапливающиеся данные об ослаблении навыков, притуплении восприятия и замедлении реакции должны заставить нас остановиться, взять паузу и осмотреться. Начиная жить в стеклянных кабинах, мы неизбежно столкнемся с тем, что уже давно известно летчикам: стеклянная кабина легко превращается в стеклянную клетку.

Глава четвертая

Эффект вырождения

В книге британского философа Альфреда Норта Уайтхеда «An Introduction to Mathematics» («Введение в математику»),[16] которая вышла сто лет назад, говорилось: «Цивилизация совершенствуется по мере того, как увеличивается число операций, которые мы можем выполнять, не задумываясь». Уайтхед писал не о машинах. Он имел в виду использование математических символов для представления идей или логических процессов – это был ранний пример заключения в коды интеллектуального труда. Тем не менее Уайтхед намеревался обобщить свое наблюдение. «Распространенное представление, что мы должны культивировать привычку думать о том, что делаем, – писал он, – является глубоко ошибочным». Чем лучше мы будем освобождать свой ум от рутинных дел, поручая эти задачи техническим средствам, тем больше нашей умственной энергии сохранится для творческих типов мышления и построения гипотез. «Мыслительные операции можно уподобить кавалерийской атаке в сражении – кавалерия имеет ограниченную численность, требует свежих, отдохнувших лошадей, и применять ее можно и нужно только в решающие моменты» [1].

За этими словами Уайтхеда скрывается искренняя вера в автоматизацию и иерархию человеческих действий. Каждый раз, когда мы перепоручаем работу инструменту, машине, символу или алгоритму компьютерной программы, то освобождаем себя для восхождения к следующим вершинам, требующего большей изобретательности и интеллекта. Конечно, при каждом таком шаге вперед мы что-то теряем, но приобретаем гораздо больше. Доведенные до крайности представления Уайтхеда об автоматизации как о средстве освобождения превращаются в технологическую утопию Уайльда, Кейнса и Маркса – в мечту о том, что машины освободят нас от монотонного земного труда и вернут в Эдем, где мы сможем наслаждаться просвещенным бездельем. Однако Уайтхед не витает в облаках. Он дает практические рекомендации относительно того, на что надо тратить высвободившиеся силы и время. В семидесятые годы Министерство труда США опубликовало документ, в котором подытоживалась работа министров и было сказано: «Избавление работников от рутинных обязанностей позволяет им заняться более важными вещами» [2]. По мнению Уайтхеда, аналогичную роль играет и автоматизация.

История дает нам массу примеров, подтверждающих правоту Уайтхеда. Люди избавляются от монотонной рутины – физической и умственной, – сбрасывая ее на плечи различных орудий и приспособлений, начиная с изобретения рычага и колеса. Избавление от неблагодарного труда позволило нам энергично взяться за решение более сложных задач и добиться немыслимых ранее достижений. Это верно для сельского хозяйства, промышленности, науки и домашнего хозяйства. Но не стоит принимать рассуждения Уайтхеда за истину в последней инстанции. Он считал, что механизация приводила к монотонным, повторяющимся процессам: изготовлению тканей с помощью парового ткацкого станка, жатвы при использовании комбайна, умножению чисел с помощью логарифмической линейки. В наши дни автоматизация изменилась. Компьютеры можно программировать на выполнение сложнейших операций, состоящих из последовательности связанных между собой задач при одновременном учете множества переменных величин. Сегодня программы делают для нас интеллектуальную работу. Они наблюдают, анализируют и выносят суждение, а также принимают решения, что до недавних пор считалось исключительной прерогативой человека. Оператору, работающему на компьютере, оставлена роль высокотехнологичного клерка, вводящего данные, следящего за результатом работы и исправностью компьютера. Вместо того чтобы открывать новые горизонты мышления и творчества, автоматизация сужает наш кругозор. Наш ум, проницательность и уникальные дарования подменяются рутинными, неопределенными способностями.

Большинство из нас вслед за Уайтхедом считают автоматизацию благом, думают, будто она открывает перед нами более высокие цели, но в остальном нисколько не меняет наше поведение и мышление. Это заблуждение и самообман. Такое допущение нынешние специалисты по автоматизации называют «замещающим мифом». Устройства, сберегающие трудозатраты, не просто берут на себя какие-то отдельные компоненты рабочего процесса, а коренным образом меняют характер всей задачи целиком, включая роль и квалификацию людей, участвующих в ее решении. Доктор Раджа Парасураман, о котором говорилось выше, в 2000 году писал в одной журнальной статье: «Автоматизация не просто вытесняет человеческий труд, она видоизменяет его, причем так, как не желали и не предвидели создатели автоматических устройств» [3]. Автоматизация изменяет как труд, так и трудящегося.

Когда человек берется за решение какой-либо задачи с помощью компьютера, он может пасть жертвой двух когнитивных пороков: подчинения автомату и пристрастного отношения к автомату.

Подчинение автомату возникает, когда компьютер создает у нас ложное впечатление гарантированной безопасности. Мы так уверены в том, что машина при необходимости сработает безошибочно и справится с любой трудностью или нештатной ситуацией, что ослабляем внимание и перестаем следить за процессом. Мы отвлекаемся от работы или от той ее части, которую выполняет компьютерная программа, и в результате можем пропустить сигнал о каком-то неблагополучии. Многие из нас испытывали это подчинение при работе с компьютером. Например, мы невнимательно читаем написанный нами текст, если в компьютере есть программа исправления ошибок [4]. Это, конечно, мелкая погрешность, которая в худшем случае может вызвать у человека смущение. Но, как показывают приведенные нами примеры из авиации, такое подчинение машине может привести к трагическим, непоправимым последствиям. В самых крайних случаях компьютерной зависимости люди начинают настолько доверять технике, что теряют всякое представление о том, что происходит в реальности. Если внезапно возникает какая-то проблема, то она настолько ошеломляет человека, что он может растеряться, упустить драгоценное время и не справиться с ситуацией, так как не успевает в нее вникнуть.

Недопустимое подчинение автомату было документально зафиксировано во многих сопряженных с высоким риском ситуациях – будь то на полях сражений, в заводских цехах, на капитанских мостиках и в рубках надводных и подводных кораблей. Классический пример – авария океанского лайнера Royal Majesty с 1500 пассажирами на борту. Весной 1995 года судно шло от Бермудских островов в Бостон, завершая недельный круиз. Оно было оснащено суперсовременным навигационным оборудованием, в котором для прокладки курса использовали систему GPS. Через час после выхода из Бермудского порта был поврежден кабель антенны GPS и, как следствие, отказала навигационная система. На компьютерных экранах продолжала появляться какая-то абсолютно недостоверная информация. В течение 30 часов, пока корабль медленно, но верно отклонялся от заданного курса, ни капитан, ни экипаж не замечали возникшей проблемы, несмотря на то что были явные признаки выхода из строя системы навигации. В определенный момент вахтенный офицер не увидел сигнальный буй, мимо которого должно было в тот момент проследовать судно. Но вахтенный не доложил капитану об этом факте, решив, что просто пропустил буй, не заметив его. Пройдя еще 20 миль, корабль сел на мель у берега Нантакета. По счастью, никто из пассажиров не пострадал, но круизная компания понесла миллионные убытки. Правительственная комиссия пришла к выводу, что причиной несчастного случая стало подчинение автоматам. Команда судна «слепо положилась» на автоматизированную систему, причем до такой степени, что проигнорировала показания других навигационных средств и «визуальную информацию», которая четко говорила о том, что судно сбилось с курса. Члены комиссии пришли к выводу, что автоматические системы лишили моряков возможности осмысленного и активного участия в управлении судном [5].

Покорность автоматам может поразить не только людей, бороздящих морские и воздушные просторы, но и офисных работников. В исследовании, посвященном влиянию проектных программ на качество строительства, социолог из Массачусетского технологического института Шерри Теркл документально показала связанное с компьютеризацией изменение внимания архитекторов к деталям проектов. Если план здания выполнен от руки, то архитекторы проверяют и перепроверяют его, прежде чем передать строителям. Все прекрасно понимают, что человеку свойственно ошибаться, и поэтому следуют старому, мудрому принципу – семь раз отмерь, один раз отрежь. Если же план выполнен компьютером по заданной программе, то специалисты проверяют его не так придирчиво. Очевидная точность работы программ при расчетах приводит к тому, что эти данные заранее считают верными. «Я хочу сказать, что с моей стороны было бы большой самонадеянностью проверять работу компьютера, – сказала Шерри Теркл. – Он в тысячу раз превосходит меня в точности, выполняя расчеты с погрешностью до сотых долей дюйма». Такая слепая уверенность, характерная для многих инженеров и строителей, не раз приводила к дорогостоящим ошибкам в проектировании и строительстве. Компьютеры не делают глупостей, убаюкиваем мы себя, хотя прекрасно знаем, что качество их работы зависит от качества введенных человеком данных. «Чем совершеннее компьютерная система, – отмечает один из сотрудников Теркл, – тем больше уверенность в том, что она исправит ваши ошибки, и вы начинаете доверять всему, что появляется на экранах и в распечатках. Это какое-то животное чувство» [6].

Пристрастность к компьютерным данным – это оборотная сторона подчинения. Она возникает, когда люди придают неоправданное значение высвечивающейся на экране монитора информации. Даже если она неверна или вводит в заблуждение, люди все равно склонны ей верить. Уверенность в программном обеспечении оказывается настолько сильной, что мы игнорируем или отбрасываем другие источники информации, включая собственные суждения. Если вам когда-нибудь приходилось блуждать по незнакомому району, следуя указаниям неисправного или устаревшего GPS, то, значит, вы тоже пали жертвой пристрастия к данным автоматики. Даже люди, зарабатывающие на жизнь вождением автомобиля, часто проявляют поразительное отсутствие здравого смысла, полагаясь на спутниковые навигационные системы. Игнорируя дорожные знаки и другие значимые признаки, они выбирают опасные маршруты и порой врезаются в низкие эстакады или запутываются в узких улочках маленьких городков. В 2008 году в Сиэтле водитель автобуса высотой в 12 футов (около 4 метров), перевозившего школьную спортивную команду, врезался в пролет моста высотой в 9 футов. Крышу автобуса снесло от удара, в больницу с травмами попал 21 человек. В полиции водитель сказал, что следовал инструкциям навигатора и «не видел» знаки и предупреждающие сигналы о низком мосте [7].

Пристрастное отношение к компьютерным данным особенно рискованно для людей, принимающих решения на основании аналитических и диагностических компьютерных рекомендаций. С конца девяностых рентгенологи стали использовать программное обеспечение для выявления подозрительных очагов, обнаруженных при маммографии и других рентгенологических исследованиях. Цифровая версия изображения передается в компьютер, программа анализирует его и стрелками указывает врачу области рентгенограммы, на которые следует обратить особенно пристальное внимание. В некоторых случаях такие подсказки действительно способствуют верной диагностике, помогая врачу идентифицировать потенциальный рак в случаях, когда иначе он мог бы пропустить опасное заболевание. Проведенные на эту тему исследования показали, однако, что иногда такие подсказки производили абсолютно противоположный эффект. Идя на поводу у машины, врач лишь бегло осматривает другие области снимка и иногда пропускает угрожающую жизни больного опухоль или иную патологию. Подсказки увеличивают частоту ложноположительных результатов интерпретации снимков, приводящей к ненужным биопсиям.

Проведенный недавно группой специалистов Лондонского университета (University of London) анализ данных маммографий указывает на то, что пристрастное отношение рентгенологов и других специалистов по методам визуализации к компьютерным данным оказывает большее влияние на качество диагностики, чем думали раньше. Ученые обнаружили, что, в то время как компьютерная диагностика повышает надежность работы недостаточно опытных специалистов в выявлении сравнительно простых случаев, она же может подвести опытного рентгенолога при оценке сложных случаев. Полагаясь на программу, специалисты с довольно большой вероятностью пропускают некоторые типы рака [8]. Скрытое пристрастие к автоматизации принятия решений может быть обусловлено врожденным свойством когнитивных систем человеческого мозга реагировать на необычные и тревожные стимулы [9]. Направляя наше внимание в определенное русло, компьютерные подсказки искажают зрительное восприятие снимка.

Подчинение и пристрастие в отношении компьютерных данных и автоматизации вообще порождаются ограниченностью нашей способности концентрировать внимание. Тенденция к подчинению говорит о том, насколько легко исчезает наша сосредоточенность и осознание происходящего, когда отпадает необходимость непосредственного взаимодействия с окружающей реальностью. Склонность к пристрастному отношению в оценке компьютерной информации показывает, что внимание сосредоточивается выборочно и его объект может легко смещаться под влиянием достойных доверия подсказок, даже если они оказались ложными. Пристрастие становится все больше по мере того, как повышается надежность и качество автоматизированных систем [10]. Эксперименты показывают, что если система регулярно совершает ошибки, то мы сохраняем бдительность, следя за ее работой, проверяя ее сравнением данных с информацией, полученной из других источников. Но, если система надежна и редко отказывает, мы становимся ленивыми и нелюбопытными, убеждаясь в ее непогрешимости.

Так как автоматика в подавляющем большинстве случаев работает нормально даже тогда, когда мы перестаем за ней следить, мы редко расплачиваемся за подчинение и пристрастие. Это усложняет проблему, как отметил Парасураман в написанной в 2010 году совместно со своим немецким коллегой Дитрихом Манцем статье: «Учитывая высокую надежность автоматизированных систем, даже подчиненное и крайне пристрастное поведение редко приводит к неблагоприятным последствиям, – пишут ученые. – Отсутствие отрицательной обратной связи ведет к когнитивному процессу, который напоминает “приобретенную беззаботность”» [11]. Представьте себе, что вы ведете машину, испытывая сильную сонливость. Если вы начнете клевать носом и выпадете из своего ряда, то либо вы налетите на бордюр, либо въедете на разграничительную полосу, либо услышите сигнал рассерженного водителя следующей сзади машины. В любом случае вы немедленно проснетесь. Если же ваш автомобиль снабжен автоматическим устройством, следящим за разметкой на дороге, то вы проигнорируете эти предупреждающие сигналы и погрузитесь в еще более глубокий сон. Если произойдет что-то неожиданное – на дорогу выбежит какое-нибудь животное или перед вами внезапно резко остановится едущий впереди автомобиль – то вы, скорее всего, попадете в серьезное ДТП. Избавляя нас от отрицательной обратной связи, автоматизация притупляет бдительность, и мы все больше и больше отключаемся от реальности.

Наша подверженность подчинению и пристрастию позволяет объяснить, как вера в автоматизацию может привести к ошибкам – активным и пассивным. То есть мы либо действуем, полагаясь на неверную или неполную информацию, либо не видим важных вещей. Однако доверие, которое ослабляет внимательность, указывает и на более коварную проблему. Автоматизация превращает нас из актеров в зрителей. Вместо того чтобы работать штурвалом, мы следим за монитором. Это смещение делает нашу жизнь проще, но подавляет способность обучаться и приобретать опыт. Не важно, улучшает или ухудшает автоматизация выполнение определенной задачи, но в долгосрочной перспективе она может ослабить существующие навыки и воспрепятствовать усвоению новых.

С конца семидесятых годов специалисты по когнитивной психологии занимаются феноменом, называемым «эффектом порождения». Впервые он был выявлен при работе с активным словарем. Психологи тогда показали, что люди намного лучше запоминают слова, если активно их осмысливают, нежели когда читают с листа. В ранних опытах, проведенных психологом из университета Торонто Норманом Сламечкой, людей просили запоминать пары антонимов, написанных на двух сторонах карточки, например слова горячий и холодный. Некоторым испытуемым давали карточки, на которых слова были написаны полностью. Например, так:

ГОРЯЧИЙ – ХОЛОДНЫЙ

Другим испытуемым давали карточки, где второе слово было представлено одной только первой буквой. Например, так:

ГОРЯЧИЙ – Г

Испытуемые, получавшие карточки второго типа, при проверке запоминания показывали намного лучшие результаты. Им приходилось прикладывать усилие для того, чтобы восполнять недостающие буквы, то есть они действовали, а не просто наблюдали, а это приводило к более надежному сохранению информации [12].

С тех пор стало ясно, что эффект порождения влияет на память и обучение в разнообразных ситуациях. Эксперименты позволили выявить его значимость в упражнениях, которые требуют не только запоминания букв и слов, но и запоминания чисел, изображений и звуков, например, при решении математических задач и ответах на простые вопросы. Недавние исследования также показали значимость эффекта порождения в более сложных формах преподавания и обучения. В опубликованной в 2011 году в журнале Science статье было показано, что студенты, прочитавшие сложное задание, а затем пытавшиеся его припомнить без посторонней помощи, усваивали материал лучше, чем те, кто просто четыре раза перечитывал это задание [13]. Умственное напряжение улучшает способность человека к деятельности, требующей, по мнению психолога Бритти Хогана Чена, концептуального мышления и глубокого когнитивного осмысления. «В самом деле, – говорит Чен, – эффект порождения усиливается по мере того, как становится более сложным материал, порождаемый сознанием» [14].

Психологи и нейрофизиологи до сих пор стараются понять, что происходит в нашем мозгу, когда возникает эффект порождения. Ясно только одно – в этот феномен вовлечены два вида процессов: глубинные когнитивные и запоминание информации. Если мы, не жалея сил, над чем-то работаем и уделяем этому предмету массу внимания, то разум вознаграждает нас глубоким пониманием изучаемого предмета. Со временем мы приобретаем умения и навыки, способность действовать быстро и целенаправленно, без напряжения ориентироваться в окружающем мире. Едва ли это может нас удивить. Большинство людей прекрасно знают, что овладеть навыком какого-либо действия можно только в том случае, если постоянно его повторять. Очень легко быстро собрать информацию с компьютерного экрана или почерпнуть ее из книги, но истинное знание, особенно такое, которое откладывается глубоко в памяти и проявляется потом как навык, дается с куда бо́льшим трудом. Оно требует энергичной и долгой борьбы с задачей и самим собой.

Австралийские психологи Саймон Фаррелл и Стивен Левандовский попытались установить связь между автоматизацией и эффектом порождения в статье, опубликованной в 2000 году. «В эксперименте Сламечки, – подчеркнули авторы, – показ второго слова в паре антонимов вместо первой буквы, которая заставляет человека думать, можно считать частным случаем автоматизации, потому что активность человека, порождение слова „холодный”, подавляется напечатанным стимулом». Расширяя понятие, можно сказать, что ухудшение качества деятельности, каковое мы наблюдаем при замене порождения простым чтением, можно считать проявлением подчинения автомату [15]. Такие работы позволяют выявить и оценить когнитивную цену автоматизации. Когда мы решаем задачу или выполняем работу сами, в нашем мозгу включаются процессы, отличающиеся от тех, что вовлечены в решение задачи или выполнение работы с помощью компьютера. Если компьютер уменьшает нашу вовлеченность в работу, отводит пассивную роль наблюдателя, то мы избавляемся от сознательной обработки информации, а именно она и производит эффект порождения. В результате снижается наша способность получать богатое знание о реальности, которое одно только приводит к формированию полезных, прочно усвоенных навыков. Эффект порождения требует борьбы, которую исключает автоматизация.

В 2004 году специалист по когнитивной психологии из Утрехтского университета (Universiteit Utrecht) в Нидерландах Кристоф ван Нимвеген провел серию простых, но изящных экспериментов, исследуя влияние компьютерных программ на формирование памяти и приобретение опыта [16]. Ван Нимвеген набрал две группы людей и предложил им поиграть в компьютерную игру, основанную на классической логической задаче о миссионерах и людоедах. Чтобы справиться с задачей, играющим надо было переправить через виртуальную реку пять миссионеров и пять людоедов (или, по версии Нимвегена, пять желтых шаров и пять синих), используя для этого лодку, вмещающую не больше трех пассажиров. Самой сложной частью задачи было условие, по которому ни на берегу, ни в лодке, количество людоедов не должно превышать количество миссионеров (надо полагать, для того чтобы людоеды не съели миссионеров). Подсчет минимального количества рейсов, необходимого для безопасной перевозки пассажиров, требует сложного анализа и тщательного планирования.

Одна из групп ван Нимвегена работала над задачей, пользуясь компьютерной программой, которая поэтапно предлагала подсказки, указывая, какие комбинации допустимы, а какие – нет. Другая группа пользовалась обычной программой, которая никак не помогала играющим. Как вы уже догадываетесь, те, кто работал с усовершенствованной программой, на первых порах справлялись с задачей быстрее, чем остальные. Испытуемые первой группы следовали подсказкам, а не делали паузы перед каждым ходом, соображая, как разместить пассажиров в следующем рейсе. Но по ходу игры те, кто пользовался простой программой, стал обгонять участников первой группы. Более того, к концу игроки второй группы стали работать с задачей более эффективно, чем в первой группе, совершая меньше ошибок. В отчете об эксперименте ван Нимвеген писал, что испытуемые, использовавшие простую программу, овладели более глубоким концептуальным пониманием задачи. Они лучше продумывали будущие действия и разрабатывали более удачную стратегию. Те же, кто полагался на компьютерную программу, часто терялись и просто бесцельно нажимали на клавиши.

Когнитивная цена использования подсказывающей программы стала еще более отчетливой, когда восемь месяцев спустя ван Нимвеген повторил опыт с участием тех же людей. Те, кто в первой игре пользовался упрощенной программой, справились с головоломкой в два раза быстрее, чем испытуемые первой группы. Испытуемые, использовавшие простую программу, писал ван Нимвеген, демонстрировали бо́льшую сосредоточенность во время решения задачи и к тому же лучше запомнили стратегию игры. То есть испытуемые второй группы воспользовались плодами эффекта порождения. Ван Нимвеген и некоторые его коллеги из Утрехтского университета провели затем серию других экспериментов, в которых решались более реалистические задачи. Например, с помощью календарной программы планирования встреч и мероприятий распределяли выступающих по аудиториям. Результаты были такими же. Те, кто полагался на компьютерную программу, демонстрировали недостаточное стратегическое мышление, совершали много лишних действий и слабо понимали концептуальные аспекты задачи. Те же, кто пользовался простыми программами, работали с бо́льшим пониманием и быстрее обучались [17].

Ван Нимвеген показал в своей лаборатории, что при автоматизации решения задач мы нарушаем способность мозга переводить информацию в знание, а знание – в твердо усвоенные навыки. Мы хорошо это видим и в реальном мире. На многих предприятиях менеджеры и другие специалисты зависят от так называемых экспертных систем, которые сортируют и анализируют информацию, а затем предлагают определенные действия. Бухгалтеры, например, пользуются компьютерными программами для корпоративного аудита. Такие компьютерные приложения, конечно, ускоряют работу, но уже сейчас становится очевидным, что по мере усложнения программ бухгалтеры неуклонно теряют квалификацию. В одном исследовании, проведенном группой австралийских профессоров, были изучены эффекты применения экспертной системы в трех международных бухгалтерских фирмах. В двух компаниях использовались усовершенствованные системы – на основании ответов бухгалтера на вопросы о клиенте машина выдавала заключение о рисках, которые надо было включить в документы о проведении аудита. Третья фирма использовала простые программы, где был представлен список потенциальных рисков, но бухгалтер должен был сам просматривать его и самостоятельно выбирать нужные пункты для пакета документов. Ученые устроили бухгалтерам всех трех аудиторских фирм экзамен, чтобы выяснить уровень знания рисков в тех отраслях, где они проводили аудит. Выяснилось, что специалисты фирмы с худшим программным обеспечением обладают значительно более глубоким пониманием различных форм риска, чем бухгалтеры двух других фирм. Снижение квалификации, обусловленное современным программным обеспечением, характерно даже для опытных аудиторов, проработавших в профессии больше пяти лет [18].

Другие исследования разнообразных компьютерных экспертных систем подтвердили, что программы, облегчающие принятие решений, могут в краткосрочной перспективе помочь новичку принять верное решение, но одновременно приводят к лености ума. Избавляя специалистов от необходимости напрягать ум, компьютеры подавляют у них способность надежно усваивать информацию и запоминать ее, а такое запоминание необходимо для формирования серьезного опыта [19]. Недостатки средств автоматизированного принятия решений могут быть незаметными, но они влекут за собой реальные неблагоприятные последствия, особенно в тех отраслях, где аналитические ошибки могут стать причиной несчастного случая. Неверный расчет риска в сочетании с быстродействующими компьютерными программами торгов едва не привел к краху мировой финансовой системы в 2008 году. По мнению преподавателя управления из университета Тафта Амара Биде, «роботизированные методы» принятия решений способствует распространению среди банкиров и других профи Уолл-стрит дефицита способности выносить самостоятельные суждения [20]. Конечно, невозможно точно определить роль, которую автоматизация сыграла в этой финансовой катастрофе или в последующих биржевых неудачах, подобных «мгновенному краху» 2010 года на американской фондовой бирже. Но нам кажется, что надо всерьез принять меры, ограничивающие чрезмерное применение современных технологий, так как это может привести к деградации знания или к ухудшению способности к самостоятельным суждениям у людей, занятых в соответствующих отраслях. В вышедшей в 2013 году статье специалисты по программному обеспечению Гордон Бакстер и Джон Картлидж предупредили о том, что ставка на автоматизацию приводит к снижению квалификации финансистов так же, как компьютерная система торговли повышает риски на финансовых рынках [21].

Некоторые программисты выражают озабоченность тем, что их усилия по облегчению мышления могут стать похоронным звоном по их собственной квалификации. Современные специалисты часто используют приложения, называемые интегрированными областями разработки программ. Эти приложения помогают составлять программные коды, а также автоматизируют некоторые трудоемкие и требующие больших затрат времени этапы программирования. Они могут завершать процесс, исправлять ошибки, отлаживать программу, а самые современные приложения способны даже менять внутреннюю структуру программного кода, осуществлять так называемый рефакторинг .[17]

Но из-за того, что программа берет на себя труд кодирования, программист теряет возможность оттачивать мастерство и совершенствовать свой талант. «Современные интегрированные области разработки становятся такими „полезными”, что я порой ощущаю себя оператором этой среды, а не программистом, – пишет Вивек Хальдар, опытный разработчик программного обеспечения из Google. – Все эти инструменты не побуждают программиста обдумать код и тщательно его написать, они позволяют накропать черновой вариант и запустить его, а инструменты сами выяснят, что в этом варианте не так, и автоматически его улучшат». Вердикт Хальдара: «Умный инструмент – тупой мозг!» [22]

Google признаёт, что создание чутких и заботливых поисковых систем, способных предсказать, что люди ищут, оказывает на публику оглупляющее влияние. Программы Google не просто исправляют опечатки, они предлагают варианты терминов и слов в процессе их печати, распутывают семантические двусмысленности в запросах и предвосхищают наши потребности, основываясь на их прежней истории и на местонахождении человека. Можно допустить, что они делают полезное дело, облегчая наш поиск, и нам надо учиться на этом примере.

По мнению разработчиков, это заставит нас более четко формулировать запрос, лучше подбирать ключевые слова и вообще вести поиск более грамотно. Но на самом деле, со слов инженера-исследователя фирмы Амита Сингхала, эффект оказался противоположным. В 2013 году корреспондент лондонской газеты Observer взял интервью у Сингхала[18] и поинтересовался улучшениями и усовершенствованиями поисковика на протяжении последних лет. «Можно предположить, – заметил журналист, – что мы становимся более грамотными и требовательными потребителями, если пользуемся поисковой системой Google». Сингхал вздохнул и устало поправил журналиста: «На самом деле, все обстоит совсем не так. Чем лучше работает машина, тем более неряшливыми становятся запросы» [23].

Легкость поиска может ухудшить не только нашу способность грамотно оформлять запрос. Серия экспериментов, о которых писал в 2011 году журнал Science, указывает на то, что легкость получения информации в интернете ослабляет способность запоминать факты. В одном из этих экспериментов испытуемым предлагали прочитать полдюжины простых утверждений, например «глаза страуса больше, чем его мозг», а затем напечатать их на компьютере. Половине испытуемых сказали, что компьютер сохранит то, что они напечатали. Другой половине сказали, что напечатанное будет стерто. После этого всем испытуемым было предложено записать все утверждения, какие они смогут вспомнить. Те, кто был уверен, что написанное ими сохранится в памяти компьютера, показали худшие результаты в сравнении с теми, кто считал, что введенные данные будут стерты. Даже одно знание того, что информация сохранится в базе данных, снижало вероятность того, что мозг сделает усилие, чтобы надежно ее запомнить. «Так как поисковая система теперь все время в нашем распоряжении, мы часто не чувствуем необходимости кодировать информацию в долговременной памяти, – заключили ученые. – Если она нам понадобится, мы в любой момент ее найдем» [24].

В течение тысячелетий люди старались возместить недостатки биологической памяти с помощью технологий сохранения информации – в виде свитков, книг, микропленок и магнитных лент. Инструменты записи и распространения информации – это столпы цивилизации. Но внешние хранилища и внутренняя память – это отнюдь не одно и то же. Знание – это не просто умение найти нужную информацию; оно требует кодирования фактов и опыта в личной памяти. Для того чтобы знать, надо вплести эту информацию в личные нейронные сети, откуда ее можно регулярно извлекать для повторного использования. Получив в свое распоряжение поисковые системы и другие сетевые ресурсы, мы автоматизировали хранение и извлечение информации до такой степени, которая и не снилась прошлым поколениям. Врожденная склонность мозга к снижению нагрузки, или к экстернализации запоминания, в какой-то степени делает нас более эффективными мыслителями. Мы можем быстро найти факты, ускользнувшие из нашей памяти. Но та же склонность может стать патологической, если автоматизация умственного труда позволяет легко избегать напряжения, связанного с запоминанием и пониманием.

Google и другие компании, создающие программное обеспечение, конечно, хотят максимально облегчить нам жизнь. Именно об этом мы их просим, и именно за это мы им благодарны. Но, по мере того как их программы становятся все более изощренными, они начинают за нас думать, мы все меньше и меньше полагаемся на свой ум и все в большей степени рассчитываем на них. Мы все реже и реже подгоняем свой ум. При этом ухудшается процесс обучения. Мы теряем наши способности. Как заметил специалист по компьютерным технологиям из Техасского университета (University of Texas) Михай Надин: «Чем больше компьютерный интерфейс заменяет человеческое усилие, тем ниже становится приспособляемость пользователя к новым ситуациям» [25]. Вместо эффекта порождения компьютерная автоматизация награждает нас чем-то противоположным – эффектом вырождения.

Теперь проявите немного терпения. Мы сейчас вернемся к злополучной щегольски желтой Subaru с механической коробкой передач. Как вы помните, мне потребовалось несколько недель практики, чтобы перестать жечь сцепление и научиться мастерски пользоваться ручкой переключения передач. Движения рук и ног, которые папа бегло мне показал, стали практически инстинктивными. Я, конечно, не стал виртуозным водителем, но переключение передач перестало быть мучительной борьбой. Я начал действовать автоматически.

Мой опыт – это модель того, как люди усваивают сложные навыки. Мы часто начинаем с некоторых основополагающих инструкций, полученных непосредственно от учителя или наставника или косвенно – из книг, учебников или из видеоролика на YouTube. Эти инструкции становятся в нашем сознании эксплицитным знанием о том, как выполняется та или иная задача: делай раз, делай два, делай три. Именно такую инструкцию дал мне отец, когда объяснил положения ручки переключения передач и то, когда и как надо отжимать сцепление. Как я вскоре убедился, эксплицитное знание – это пустое знание, особенно если задача имеет не только когнитивную, но и психомоторную составляющую. Чтобы овладеть мастерством, надо приобрести молчаливое знание, а оно приходит только с реальным опытом, то есть после многочисленных повторений требуемых действий. Чем больше вы практикуетесь, тем меньше думаете о том, что именно вы делаете. Ответственность за выполнение работы передается от сознающего разума, который работает медленно и с остановками, к уму подсознательному, который работает быстро и плавно. Когда это происходит, сознающий разум освобождается и может сконцентрироваться на более сложных аспектах навыка, а когда и они становятся автоматическими, вы переходите на следующий, еще более высокий уровень. Постоянное движение вперед, подталкивание к решению все более сложных задач (при условии, что у вас есть хоть небольшая врожденная способность) вознаграждает приобретением практически инстинктивного навыка и истинного опыта.

Процесс приобретения навыка, в ходе которого задача выполняется без участия сознания, называется весьма двусмысленным термином автоматизация, или еще более нескладным словом процедурализация. Автоматизация в этом смысле включает в себя глубинные и обширные адаптационные процессы, происходящие в головном мозге. Определенные клетки мозга – нейроны – настраиваются на выполнение наличной задачи. Вовлеченные в этот процесс сети нейронов функционируют слаженно и согласованно, передавая друг другу электрохимические сигналы с помощью синапсов. Специалист по когнитивной психологии из Нью-Йоркского университета (New York University, NYU) Гэри Маркус предлагает более подробное объяснение: «На уровне нервной системы процедурализация состоит из широкого набора в высшей степени согласованных процессов, в которые вовлекается как серое вещество (тела нейронов), так и белое вещество (аксоны и дендриты, посредством которых соединяются между собой нервные клетки). Существующие соединения между нейронами (синапсы) становятся более эффективными, могут формироваться новые дендриты, а в нервных клетках начинают синтезироваться необходимые белки» [26]. При модификации нейронов в процессе автоматизации и в мозге возникает автоматизм – способность к быстрому подсознательному восприятию, его интерпретации и действию. Автоматизм позволяет нервной системе и телу распознавать образы и мгновенно реагировать на изменяющуюся ситуацию.

Все мы познаём на собственном опыте, что такое автоматизация в физиологическом смысле, и достигаем автоматизма, когда учимся читать. Посмотрите на ребенка, когда он получает первые инструкции о том, как надо это делать, и вы увидите нешуточную борьбу. Ребенок учится узнавать каждую букву по ее очертанию. Затем он должен понять, как, соединяясь между собой, буквы образуют слоги и как слоги, соединяясь, образуют слова. Если ребенок не знает слова, то он должен либо угадать значение, либо узнать его от взрослых. После этого, слово за словом, ребенок учится интерпретировать значение предложений, часто преодолевая одновременно двусмысленности, присущие языку. Это очень медленный и мучительный процесс, требующий полного внимания со стороны разума. Со временем, однако, буквы, а потом и слова кодируются в нейронных сетях зрительной коры – части мозга, отвечающей за зрение, и юный читатель начинает распознавать их без сознательного осмысления. Благодаря этим изменениям в мозге чтение начинает даваться ребенку без усилий. Чем большего автоматизма добивается ребенок, тем более беглым и эффективным становится чтение [27].

Будь это Уайли Пост в кабине самолета, Серена Уильямс на теннисном корте или Магнус Карлсен за шахматной доской – их сверхъестественный талант есть результат развития автоматизма. То, что можно принять за врожденные способности, на самом деле является навыками, добытыми тяжким трудом. Эти изменения в мозгу невозможны при одном только пассивном наблюдении. Они порождаются повторными столкновениями с неожиданностями. По определению Губерта Дрейфуса, американского философа, профессора Университета Беркли (The University of California, Berkeley), это «опыт переживания разнообразных ситуаций, рассматриваемых с одной и той же точки зрения, но требующих разных тактических решений» [28]. Без практики, без множества повторений одних и тех же действий в различных ситуациях вы никогда не добьетесь ничего действительно стоящего и никогда не овладеете чем-то по-настоящему сложным. И любой талант без практики ржавеет и деградирует.

Сейчас очень популярным стало мнение о том, что практика – это все, что требуется человеку. Поработайте над новым навыком десять тысяч часов или около того, и Бог благословит вас опытом, – вы станете блестящим шеф-поваром или звездой футбола. К сожалению, это преувеличение. Генетическая предрасположенность, как физическая, так и ментальная, имеет большое значение в развитии таланта, особенно на высших ступенях мастерства. Природа играет свою роль, и мы никуда от этого не денемся. Даже наше стремление и склонность к практике, считает Маркус, имеют генетическую составляющую: «То, как мы реагируем на опыт, и даже то, какого опыта мы ищем, есть часть функции генов, с которыми мы родились» [29]. Но если гены приблизительно устанавливают верхнюю границу индивидуального таланта, то только практикой человек может ее достичь и полностью использовать свой врожденный потенциал. «В то время как врожденные способности сильно различаются у разных людей, – пишут профессора-психологи Дэвид Хэмбрик и Элизабет Майнц, – исследователи не сомневаются, что одним из самых больших источников индивидуальных различий в способности выполнять сложные задачи является качество и количество знания. Декларативное, процедурное и стратегическое знания приобретаются годами тренировки и практики в избранной области» [30].

Интериоризированная автоматизация – это способ превращения регулярно повторяющейся работы в высокие результаты деятельности человека. Физические действия программируются в мышечной памяти; интерпретации и суждения выполняются с помощью мгновенного распознавания образов окружающего мира и их оценки органами чувств. Сознающий разум, как уже давно установили ученые, удивительно неуклюж. Его способность воспринимать и обрабатывать информацию сильно ограничена. Без автоматизма наше сознание было бы вечно перегружено. Для нас очень сильно напрягало бы совершение даже простейших действий, например прочесть предложение в книге или отрезать с помощью ножа и вилки кусок мяса. Автоматизм дает нам больше простора для мышления. Он увеличивает (если немного подправить наблюдение Альфреда Норта Уайтхеда) число операций, которые мы можем выполнять, не задумываясь.

Инструменты и другие технологические изобретения – в своих лучших образцах – делают приблизительно то же самое, о чем и говорил Уайтхед. Однако способность мозга к автоматизации не безгранична. Наше подсознание может быстро и эффективно выполнять множество функций, но все же и оно не всемогуще. Вы можете запомнить таблицу умножения до двенадцати и, возможно, даже до двадцати, но дальше наверняка возникнут большие трудности. Даже если мозг сохранит способность к запоминанию, он, скорее всего, потеряет терпение. Простой карманный калькулятор поможет автоматизировать очень сложные математические вычисления, которые бы сильно напрягли ваш мозг, и, освободив мышление, даст возможность разобраться, зачем вообще нужны эти вычисления. Но все это работает, если вы уже овладели базовыми арифметическими действиями путем повторения и практики. Если же использовать калькулятор для того, чтобы не учить таблицу умножения, выполнять на нем действия, смысл которых непонятен, то этот полезный инструмент никогда не поможет вам овладеть новыми математическими знаниями и навыками. Он навсегда останется для вас таинственным черным ящиком, механизмом, выбрасывающим на дисплей какие-то цифры. Калькулятор станет барьером на пути к более высокому мышлению, а не помощником.

Именно это сегодня часто происходит в результате компьютерной автоматизации, и вот почему наблюдения Уайтхеда вводят в заблуждение, неверно толкуя последствия развития техники. Вместо того чтобы повысить врожденную способность мозга к физиологической автоматизации, компьютерная автоматизация становится ее тормозом, избавляя нас от повторяющихся умственных усилий. Подчинение и пристрастное отношение являются симптомами интеллектуальной болезни, вызванной отсутствием нагрузки. Мозг не вовлекается в реальную практику, которая одна порождает знание, обогащает память и формирует навыки. Проблема усугубляется еще и тем, что компьютерные системы уничтожают непосредственную обратную связь, регулирующую наши действия. Как подчеркивает психолог и специалист по развитию таланта Андерс Эрикссон, обратная связь есть непременное условие формирования навыка. Именно обратная связь позволяет нам учиться на наших ошибках и успехах. «В отсутствие адекватной обратной связи, – поясняет Эрикссон, – эффективное обучение становится невозможным, и даже у мотивированных людей прогресс его является минимальным» [31].

Автоматизм, порождение, поток – эти ментальные феномены разнообразны, сложны, их биологические взаимосвязи до конца не выяснены и не вполне понятны. Но все они очень важны, взаимосвязаны и говорят о нас нечто очень важное. Типы усилий, открывающих путь к развитию талантов, – решение трудных задач, постановка целей и непосредственная обратная связь – очень похожи на средства, которые заставляют нас активно повышать эрудицию, а не пассивно воспринимать информацию. Оттачивание навыков, углубление понимания, достижение личного удовлетворения и чувство выполненного долга – все это звенья одной цепи, части одного целого. Они требуют тесной связи – физической и умственной – между индивидом и окружающим его миром. По словам американского философа Роберта Талисса, необходима «способность испачкать руки в мирской пыли и не бояться, что мир пнет тебя в ответ» [32]. Автоматизм – это письмена, запечатленные миром в активном сознании и активном «я». Глубокое познание – свидетельство богатства этих письмен.

«Альпинисты, хирурги, пианисты, – говорит Михай Чиксентмихайи, – все это люди, которые находят глубокое удовлетворение в своей деятельности, чем демонстрируют, как организованные вызовы и соответствующий набор навыков приводят к формированию оптимального опыта». Работа и увлечения, которыми они занимаются, предоставляют им богатейшие возможности, а развитые ими навыки позволяют осуществить бо́льшую часть этих возможностей. Способность уверенно действовать в этом мире превращает всех нас в художников. По словам Чиксентмихайи, «легкость впитывания навыков и информации, которой обладает опытный человек, артистично работающий над трудной проблемой, всегда имеет за плечами тяжкий труд овладения сложным набором навыков» [33]. Компьютерная автоматизация, становясь между нами и миром, не оставляет в нашей жизни места артистизму.

Интерлюдия. Танцующие мыши

«С 1903 года под моим наблюдением постоянно находились от пары до сотни танцующих мышей», – таким признанием гарвардский психолог Роберт Йеркс начинает вводную главу своей книги объемом 290 страниц, вышедшей в 1907 году, «The Dancing Mouse» («Танцующие мыши») – хвалебной песни грызунам. Он считал, что танцующие мыши будут так же важны для поведенческой психологии, как лягушки для анатомии.

Когда местный кембриджский врач презентовал гарвардской психологической лаборатории пару японских мышей, Йеркс был не в восторге. Этот подарок не показался ему значительным эпизодом научной работы. Но прошло совсем немного времени, и ученый был просто очарован этими крошечными созданиями, которые то и дело принимались с невероятной быстротой кружиться на месте. Йеркс размножил странных мышек, присвоив каждой номер, а затем принялся их наблюдать, скрупулезно записывая в лабораторный журнал варианты их окраса, половую принадлежность, даты рождения и родословную. «Поистине восхитительное животное – эта танцующая мышь, – писал Йеркс. – Японские мыши меньше и слабее своих беспородных собратьев, им даже бывает трудно стоять на задних лапках или взбираться на различные предметы. Но они являются идеальным объектом для экспериментального изучения поведения животных. За мышами этой породы легко ухаживать, они послушны, безвредны, весьма активны и дают помещать себя в самые разнообразные экспериментальные условия» [1].

В то время психологические исследования на животных были новостью. Иван Павлов начал изучать слюноотделение у собак лишь в девяностые годы XIX века, и только в 1900 году молодой ученый по имени Уиллард Смолл бросил в лабиринт мышь и принялся наблюдать, как она будет в нем суетиться. Занявшись танцующими мышами, Йеркс значительно расширил сферу наблюдений за животными. В книге «Танцующие мыши» он дал подробный отчет о том, как использовал грызунов для изучения чувства ориентации и равновесия, зрения и восприятия, обучения и памяти, а также поведенческих черт. «Эти животные буквально сами напрашивались на опыты, – писал Йеркс. – Чем дольше я наблюдал за ними в разнообразных экспериментах, тем больше становилось проблем, которые эти танцовщики подсовывали мне для решения» [2].

В начале 1906 года Йеркс начал свой важнейший и самый результативный опыт на «танцующих мышах». Работая вместе со своим студентом Джоном Диллингхэмом Додсоном, он начал с того, что посадил в деревянный ящик, одну за другой, сорок особей. В дальнем конце ящика было два узких коридора; вход в один из них был выкрашен белой краской, вход в другой – черной. Если мышь пыталась войти в черный коридор, она получала ощутимый удар электрическим током. Сила удара варьировалась. Одни мыши получали слабый удар, другие – сильный, а третьим доставался удар средней силы. Пытливые исследователи хотели выяснить, влияет ли сила электрошока на быстроту, с какой мышь научится избегать черного коридора и выбирать белый. То, что ученые открыли, сильно их удивило. Мыши, получавшие слабый удар, как и следовало ожидать, учились различать коридоры медленно. Но удивительным было то, что мыши, получавшие сильный удар, учились так же медленно. Быстрее всех остальных овладели навыком грызуны, получавшие удар средней силы. «Вопреки нашим ожиданиям, – сообщили ученые, – эта серия опытов не подтвердила предположения о том, что скорость выработки привычки будет нарастать параллельно увеличению силы электрического удара до такой степени, что наносит серьезную травму. Для выработки целесообразного поведения самыми эффективными оказались электрические удары средней силы» [3].

В следующей серии опытов были получены еще более удивительные результаты. Ученые посадили в ящик новую группу мышей и подвергли их тем же испытаниям, но на этот раз они увеличили яркость освещения в белом коридоре и приглушили свет в коридоре черном, чем усилили контраст между ними. В этих условиях быстрее других избегать черного коридора научились мыши, получавшие сильный удар током. Способность к обучению не ослабевала, как в предыдущем эксперименте. Йеркс и Додсон объяснили эту разницу в поведении грызунов тем, что во втором случае животным стало легче ориентироваться. Благодаря более сильному визуальному контрасту мышам не надо было долго думать, чтобы различать коридоры и связывать удар током с темным коридором. «Отношение силы электрического удара и быстроты выработки привычки зависит от трудности приобретения этой привычки», – таково резюме авторов [4]. По мере усложнения задачи оптимальный порог стимуляции снижается. Другими словами, когда мыши попадали в трудную ситуацию, необычно слабые и самые сильные стимулы препятствовали обучению. Как в случае Златовласки – умеренный стимул порождает оптимальное поведение.

С момента ее публикации в 1908 году статья Йеркса и Додсона «Влияние силы стимула на скорость формирования привычки» стала поворотным пунктом в истории психологии. Феномен, открытый авторами и названный в их честь законом Йеркса и Додсона, наблюдали с тех пор в самых разнообразных формах, и отнюдь не только среди грызунов, помещенных в разноцветные коридоры. Этот закон управляет поведением людей. Он описывается кривой нормального распределения, отражающей зависимость успешности решения трудной задачи от ментальной стимуляции или возбуждения.

При очень слабой заинтересованности человек совершенно безразличен к поставленному заданию и, соответственно, не может его выполнить. При усилении стимула кривая начинает идти вверх, пока не достигает пика. По мере его дальнейшего возрастания качество решения начинает снижаться. Когда стимуляция становится патологически высокой, человек из-за стресса впадает в умственный паралич и теряет способность думать, а следовательно, решать какие бы то ни было задачи. Подобно «танцующим мышам», мы, люди, действуем лучше всего, когда находимся на пике кривой Йеркса – Додсона, то есть когда стимул силен, но не парализует человека и его волю. Итак, на пике кривой нормального распределения наши действия приобретают характер плавного потока.

Закон Йеркса – Додсона оказался весьма уместным в исследовании последствий автоматизации. Он позволяет объяснить многие неожиданные последствия применения компьютеров на рабочих местах и в различных процессах. На заре автоматизации думали, что компьютеры с их программным обеспечением, взяв на себя исполнение скучной рутины, снизят нагрузку на человека и позволят ему лучше работать. Психологи исходили из допущения о том, что уровень нагрузки и эффективность труда находятся в обратной зависимости. Снимите с человека избыточное напряжение, и он станет с бо́льшим вниманием и умом относиться к работе. Реальность оказалась намного сложнее. Иногда компьютер умеренно снижает нагрузку, и это позволяет преуспеть в работе и обратить внимание на самые трудные ее участки. В других случаях автоматизация слишком уменьшает нагрузку, и качество работы падает, ибо стимуляция к труду смещается на левую сторону кривой Йеркса – Додсона.

Все мы знаем об отрицательных последствиях информационной перегрузки. Оказалось, что недостаток информации оказывает точно такой же отрицательный эффект. Благое намерение – облегчить труд человека – оборачивается ухудшением качества этого труда. Изучающие человеческий фактор ученые Марк Янг и Невиль Стентон нашли доказательства, что способность к концентрации внимания, на самом деле, снижается соответственно уменьшению умственной нагрузки. «В управлении автоматизированными системами, – утверждают авторы, – недостаточная нагрузка опаснее, чем чрезмерная, так как первую труднее почувствовать» [5]. Ученые выражают беспокойство в связи с тем, что апатия, порождаемая недостаточной информационной нагрузкой, может стать источником большой опасности при внедрении автоматизированных автомобилей. Если компьютер возьмет на себя труд крутить руль и нажимать педали, то человеку в машине просто станет нечего делать, и он отвлечется от дороги. Еще хуже то, что водитель, скорее всего, будет плохо знаком с принципами использования автоматизированного автомобиля и с сопутствующими рисками. Конечно, автоматизация позволит избегать мелких дорожных аварий, но в результате может возрасти количество крупных, так как человек, управляющий автомобилем, не будет готов к нештатным ситуациям. В худших случаях автоматизация, наоборот, предъявляет людям повышенные требования, нагружает их избытком работы и смещает ее результаты в правую часть кривой Йеркса – Додсона. Ученые называют этот феномен «парадоксом автоматизации». Марк Щербо, специалист по человеческому фактору из Виргинского университета (University of Virginia), говорит: «Ирония автоматизации, как показывают новейшие исследования, заключается в том, что такие системы часто увеличивают нагрузку и создают на рабочем месте обстановку нервозности и неуверенности» [6]. Если, например, оператор автоматизированного химического завода сталкивается со стремительно развивающейся нештатной ситуацией, то он должен успеть проследить за множеством мониторов, вводить в них нужные данные, не забывать о рутине и протоколе, реагировать на сигналы тревоги и принимать другие неотложные меры. Вместо облегчения нагрузки компьютеризация в этом случае предъявляет работнику дополнительные и сложные требования. Те же проблемы возникают и в самолетах, когда пилотам приходится вводить данные в бортовые компьютеры, читать информацию на мониторах и одновременно вручную управлять самолетом в экстренной ситуации. Каждый, кто сбивался с верной дороги, слушая инструкции компьютерного навигатора, на собственном опыте знает, к какому напряжению это приводит. Невозможно играть со смартфоном и одновременно вести автомобиль.

Мы узнали, что автоматизация несет с собой подчас трагическую тенденцию повышать сложность работы в моменты, когда она и без того предъявляет человеку чрезмерные требования. Компьютер, задуманный как средство снижения вероятности человеческих ошибок, иногда заставляет людей – как ударенных током мышей – совершать неверные действия.

Глава пятая

Офисный компьютер