• Когнитивные алгоритмы еще называются умозаключениями, и они могут бесконечно подвергаться действию когнитивных искажений. Системы убеждений – это, по сути, сложные цепочки когнитивных алгоритмов. И когда эти алгоритмы сильно искажены, они формируют столь же сильно искаженное мировоззрение.
• Когнитивное исправление – это процесс замены привычных мыслительных реакций на вводные данные, приводящие к лучшим, менее искаженным заключениям и мыслям. Такие инструменты мышления, как Байесовская логика, можно использовать для пересмотра определенных наборов искаженных алгоритмов.
• Наличие навыка критического мышления не спасает от сильно искаженного восприятия, потому что некоторые из наших искажений постоянно закрепляются нашими желаниями. Если мы хотим во что-то верить, то будем просто использовать свое мышление для рационализации этих убеждений. Чтобы перепрограммировать мотивационные искажения, необходимо научиться осознавать, насколько сильно ваше желание придерживаться тех или иных убеждений.
• Как психоархитекторы, вы должны постоянно проводить бета-тестирование своей системы убеждений, пользоваться любой возможностью, чтобы изменить, расширить и обновить свое когнитивное программное обеспечение. Если вы начнете гордиться собой не за верность текущим убеждениям, но за готовность пожертвовать ими в пользу новых, более точных, то не только научитесь жить с истиной, но и почувствуете огромную благодарность и благоговение перед ней.
Глава 3
Ценности и методы интроспекции
Действительно ли вы этого хотите?
Знать, чего мы хотим, – не обыденность, а редкое и сложное психологическое достижение, – все это психологическое достижение, требующее труда.
Возможно, наше представление об окружающем мире и ошибочно, но уж что для нас лучше, мы знаем точно, правда? Мы считаем, что всегда понимаем, чего хотим. Так похоже на ситуацию с убеждениями, которые разобрали в предыдущей главе. Всем нам нравится думать, что мы неплохо распоряжаемся собственной жизнью. Но, как показывает опыт, относительно своих личных интересов впасть в заблуждение невероятно легко.
Древние и современные мыслители выявили массу общих для всех нас ошибок, мешающих стать мудрее. Хотя пока они не так уж хорошо исследованы. Алгоритмы, чаще всего приводящие людей к заблуждениям, – это не просто искажения памяти, прогнозов или распознавания образов внешнего мира, но искажения интроспекции. Мы уже заложили базу понимания механизмов, которые искажают убеждения об окружающей нас вселенной. Основываясь на ней, теперь разберемся также с искажениями вселенной внутренней.
ВЫ ДОЛЖНЫ НАЧАТЬ ГОРДИТЬСЯ СОБОЙ НЕ ЗА ВЕРНОСТЬ СВОИМ УБЕЖДЕНИЯМ, НО ЗА ГОТОВНОСТЬ ПОЖЕРТВОВАТЬ ИМИ В ПОЛЬЗУ НОВЫХ, БОЛЕЕ ИСТИННЫХ
Предыдущая глава показала: под воздействием иллюзии контроля мы верим, что гораздо больше контролируем обстоятельства, чем действительно это делаем, и приписываем своим действиям результаты, совершенно из них не вытекающие[92]. Но еще нам свойственно ошибочно полагать, что уж мы-то знаем точно, какой результат нас порадует.
Каждый, кто хоть раз смотрел фильмы, где джинн (или Дэвид Боуи) исполняет все самые заветные желания главного героя, точно скажет вам, что конкретно не так с нашей уверенностью. Стремясь к счастью, мы склонны излишне упрощать сложные ситуации, сводя их к примитивным моделям. Так, предполагая желательный или нежелательный исход, мы ощущаем уверенность в этих предсказаниях. Вот только не отдаем себе отчет, что эта уверенность, как и сами предсказания, могут быть ложными.
Эффект бабочки свидетельствует, что есть системы настолько сложные и чувствительные к исходным данным, что предсказать в них результат просто невозможно. Эта теория объясняет, почему при довольно значительных достижениях в других сферах мы все еще так слабо прогнозируем погоду. Недаром говорится, что «бабочка, взмахнувшая крыльями в Бразилии, может вызвать торнадо в Техасе»[93]. Говоря о счастье, мы сталкиваемся с той же сложностью, что и при комплексных прогнозах. И основное искажение тут в нашей склонности слишком упрощать сложные события реального мира.
В этом смысле поучительна китайская притча в пересказе философа Алана Уотса:
Как-то раз у одного китайского фермера сбежала лошадь. Тем вечером все его соседи собрались, чтобы посочувствовать ему:
– Как же нам жаль, что твоя лошадь сбежала! Какое несчастье.