Мышление по подписке

Последние пару дней активно обсуждают интервью Дженсена Хуанга подкасту Эзры Кляйна под завирусившимся слоганом об «эре низкого IQ». Сам глава Nvidia этих слов не произносил и произнести не мог: человек, чья компания поставляет чипы почти всей индустрии ИИ, не станет называть своих покупателей глупеющими. Сказанное им было тоньше и потому опаснее.

Кляйн привёл китайское исследование, охватившее 26 тысяч школьников и студентов: нейросети улучшили их оценки за домашние задания на восемнадцать процентов, а результаты ежемесячных экзаменов за полгода упали на двадцать. Хуанг согласился, что деление столбиком, таблица умножения и квадратные корни уходят из обихода. Он признался, что сам давно не помнит ни адреса, ни телефона, и заключил, что на месте утраченной «умственной ловкости» у людей разовьётся системное мышление.

Тут Хуанг ловко подменяет понятия. Он забыл то, что когда-то знал: прошёл школу, получил инженерное образование, построил одну из самых сложных технологических компаний мира. И сравнивает он не обученного с необученным, а двух обученных — себя и сегодняшних инженеров. Вывод из этого сравнения он переносит на тех, кто этот этап не пройдёт вообще.

Но дело и вправду не в таблице умножения. Она никогда не была самостоятельным навыком, она закладывала основу для другого навыка, абстрактного мышления. Абстракция — это способность удержать в уме многое и увидеть за частностями целое. Внимание человека ограничено, и удержать в нём многое можно лишь тогда, когда простейшее совершается без усилия, на автомате. Ребёнок, складывающий числа в столбик, учится не складывать. Он учится тому, что за разнообразием вещей стоит повторяющееся правило, которое потом можно применить и в других областях. Это первый опыт абстракции, и без этого фундамента просто неоткуда взяться следующему.

Системное мышление развивается на этой же основе и позволяет видеть связи между частями большой структуры. Кто не держит в уме элементов, тот не увидит и отношений между ними. А критическое мышление помогает удержать в голове всю цепочку от посылки к выводу и проверить её внутреннюю устойчивость. Это и есть то, что позволяет заметить, что машина ошиблась на порядок, что выданный результат попросту абсурден, что аргумент не сходится.

Эти навыки и отличают тех, кто пользуется инструментом, от людей, кто ему подчиняется: первый способен проверить ответ, второй способен лишь его принять. Человека, неспособного простроить всю цепочку, уже не нужно убеждать разумными доводами, достаточно утверждения, произнесённого уверенно, в нужный момент и многократно повторенного.

Китайское исследование, обсуждаемое в подкасте, это и подтверждает. Домашние задания, выполненные с нейросетью, создали видимость знания, а экзамен, где надо было думать самому, показал, что за этой видимостью пустота.

Продолжение