Интеллект успеха

Несколько лет тому назад я был в гостях у одного известного зарубежного психолога. Он решил показать мне зоопарк, расположенный в их городе. Мы поехали туда и сразу направились к клеткам с приматами. Так получилось, что обезьяны как раз в это время занимались – как бы это сказать помягче – «странными и неестественными сексуальными играми». Как человек, родившийся и получивший воспитание в Нью-Джерси, я, конечно, отвернулся. Но мой коллега, похоже, не страдал подобными издержками воспитания. Он с явным любопытством наблюдал за животными, а через несколько минут начал анализировать увиденное с точки зрения его теории интеллекта.

На свете есть не так уж много вещей, которые я знаю наверняка, и среди них то, что мотивация сексуального поведения не имеет ничего общего с теорией интеллекта. Я просто поразился, как такой умный человек может верить во всю эту галиматью. Но затем я понял, что мой коллега, подобно многим узким специалистам, стал жертвой так называемого туннельного видения. Вам нравится некоторая идея, которая позволяет кое-что объяснить, и вскоре вы пытаетесь применять ее буквально всюду, даже там, где она явно неуместна.

Мы все можем попасть в подобную ловушку. Например, моя теория интеллекта состояла из трех частей. Через несколько лет после ее создания я предложил другую теорию, теорию любви, также из трех частей. Затем пришел черед теории творчества в трех частях. Вскоре меня начали спрашивать, почему все мои теории состоят из трех частей. Я отвечал, что на это есть три весомые причины. Пытаясь отделаться шуткой, я не мог не признать, что и сам стал жертвой определенной укоренившейся привычки.

В повседневной жизни мы часто сталкиваемся с примерами издержек слишком больших знаний – но можно ли продемонстрировать это явление в более тщательно контролируемых лабораторных условиях? Мы с Питером Френчем попытались в таких контролируемых условиях показать, что «избыточные» знания могут в ряде случаев действительно сыграть злую шутку[110]. В нашем эксперименте принимали участие две группы – новички и эксперты, – которые состязались с компьютером в игре в бридж. Поскольку использовалась очень хорошая программа, играть с машиной было непросто даже экспертам. В одном из экспериментов и новички, и эксперты играли с компьютером в традиционный бридж, компьютер при этом вел в счете. Эксперты обошли новичков, и в этом не было ничего удивительного. Но цель эксперимента состояла не в том, чтобы выяснить, кто лучше играет (это было и так понятно), – мы хотели узнать, как уровень знаний влияет на характер игры.