Там, где рождается индивидуальность. Как мозг создает уникальность каждого человека - Шантель Прат
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Увы, поскольку люди способны на самые разные поступки, у нас никогда не бывает достаточно информации о человеке, чтобы точно предположить, что он сейчас скажет или сделает[492]. Иначе это было бы похоже на мою любимую сцену из «Мира Дикого Запада», когда Мэйв узнает, что она робот[493]. «Никто не знает, о чем я думаю», – говорит она доброму технику, а тот достает планшет и подключается к ее операционной системе. Затем Мэйв со смесью ярости и растерянности смотрит, как слова, которые она произносит, за миг до этого появляются на экране под заголовком «Диалоговое дерево». «Этого не может…» – говорит она и одновременно читает, отчего на экране вспыхивает красным слово «Конфликт» в окошке под названием «Система логического вывода».
Эта сцена (и вся идея сериала) производит такое сильное впечатление, потому что мы сочувствуем роботу. При этом авторы сериала вынуждают нас признать, что мы тоже предсказуемые машины. Но между нами и роботами есть большое различие: степень гибкости нашего поведения, об этом мы говорили в главах «Синхронизация», «Адаптируйся» и «Ориентируйся». Как вы уже знаете, мы неодинаково реагируем на одну и ту же внешнюю ситуацию. Даже один и тот же человек реагирует по-разному на один и тот же внешний триггер в зависимости от текущих событий во внутреннем и внешнем мире. Все это лишний раз подтверждает нашу исходную предпосылку: понять другого очень трудно!
Трудно, но необходимо. Хотя за пандемию все сильно изменилось, при нормальных обстоятельствах мы ежедневно взаимодействуем с людьми, о которых почти ничего не знаем. Во всех этих ситуациях, от налаживания сотрудничества с коллегами до мимолетных контактов на улице, когда надо решать, как реагировать, мозгу постоянно приходится предсказывать, кто и как себя поведет. Для этого он жадно впитывает статистику о человеческом поведении.
Статистические данные о людях, которые мы собираем, можно представить себе в виде концентрических кругов. В середине – кружок со статистикой о ком-то одном («Андреа любит неприличные анекдоты»), а где-то снаружи – статистика о человечестве в целом («Пользуется речью для коммуникации»). В промежуточных кругах – информация разной степени специфичности, которая может оказаться полезной для вашего мозга, чтобы лавировать в самых разных ситуациях. Она позволяет понять, что происходит сейчас и что, скорее всего, произойдет дальше. Именно поэтому на то, как мы понимаем людей, влияют имплицитные предрассудки, касающиеся расы, возраста, пола, сексуальной ориентации, политических пристрастий, общественного и финансового положения, карьеры, акцента, прически и так далее. Как мы знаем из главы «Адаптируйся», некоторые предрассудки приводят к крайне серьезным последствиям – например, раса человека ассоциируется с тем, что у него в руках – дрель или пистолет. Но даже те стереотипы и образы, которые в целом не приводят к летальным последствиям, могут сильно помешать увидеть в человеке того, кто он есть, а не того, кого вы ожидаете увидеть. Дело в том, что тот же самый человеческий мозг, который стремится наладить связь с окружающими, одновременно настроен на неустанное распознавание закономерностей и приспособлен для того, чтобы делать выводы из неполных данных.
Разумеется, лучший способ избежать обобщений – получить как можно больше данных о конкретном человеке, с которым пытаешься взаимодействовать. В итоге этот совет отучит нас разговаривать с незнакомцами. Поэтому необходимо вернуться к идеям из предыдущей главы: в каких случаях мы готовы (и хотим) пойти на риск и заговорить с незнакомцем? Запомните эту мысль, мы к ней вскоре обратимся. Но если мы должны обладать множеством данных об одном человеке, это заставляет задать следующий вопрос: владеть информацией о человеке – это то же самое, что знать его? Если верить статье философа Марка Уайта, нет[494].
Тут я склонна согласиться.
Скажем, я собрала за последние полтора года довольно много знаний о человеке, который живет в моем квартале и каждый день выгуливает очень старого метиса волкодава рядом с моим домом. Я могу достаточно точно предсказать некоторые его действия. Почти каждый день, в любую погоду, с 10:00 до 11:30 они проходят по моей стороне улицы в направлении с севера на юг. Пес всегда тащится в нескольких шагах позади хозяина, словно говорит: «Опять мы куда-то спешим!» А когда мои собаки заливисто лают, чтобы предупредить нас о «вторжении» (каждый раз), этот человек почти всегда оборачивается посмотреть на своего пса. Сам факт, что я могу предсказать, что он это сделает, не вызывает у меня ощущения, будто я его знаю, поскольку я не понимаю, почему он это делает[495].
В статье Уайта описана разница между тем, чтобы хорошо знать кого-то и много знать о ком-то. Он опирается на аргументы, приведенные в философской статье Дэвида Мэйтсона[496]. В своей статье Уайт проводит грань между обезличенным знанием (вся та белиберда, которую мы слышали о какой-нибудь знаменитости) и личным знанием, которое можно обрести только при прямом общении с человеком. Однако я бы добавила, что иногда у нас действительно возникает такое чувство, будто мы знаем ту или иную знаменитость, по крайней мере, у меня[497], а иногда человек, с которым мы проводим каждый день, кажется нам полнейшей загадкой.
По-моему, причина следующая: наше ощущение, будто мы кого-то знаем, основано на том, насколько точно и глубоко, по нашему мнению, мы понимаем содержание его мыслей. Конечно, чем богаче у нас опыт личного общения, тем больше данных, но свою роль играют и другие факторы, например, насколько открыт человек и прозрачны его мысли. Сколько бы мы ни общались с человеком, мы никогда не сможем заглянуть ему в голову, в тот сложный закрытый внутренний мир, о котором мы в основном и говорим на этих страницах. Когда нашему мозгу нужно восполнить недостающую деталь пазла, он задействует те же механизмы, при помощи которых планирует и обосновывает взаимодействие со всеми остальными предметами и явлениями внешнего мира, то есть создает воображаемую ментальную модель.
Это приводит к колоссальным проблемам с обратной инженерией. Наши входные данные – то, что мы наблюдаем. Что человек говорит и делает, как он при этом выглядит? Может быть – в зависимости от типа статистики, на которую предпочитает опираться ваш мозг, – нас больше интересует, чего не говорит и не
