Кэл Ньюпорт – Диққат: Чалғитувчи дунёда муваффақият сирлари (страница 5)
Шундай савол туғилиши табиий: Бу ғолиблар жамоасига қандай қўшилиш мумкин? Шаштингизни тушир моқчи эмасман‐у, тан олишим керакки, тезда капитал тўплаб, навбатдаги Жон Дуэр бўлиш сирини билмайман. (Билганимда ҳам буни китобда баён қилмасдим.) Бошқа гуруҳларга ҳам қўшилиш имкони мавжуд, лекин бу ҳақда келаси бўлимда гаплашамиз.
Юқорида ўсишга қодир ва бошқалар учун ҳам очиқ икки гуруҳни айтдим: ақлли машиналар билан ижодий ишлай оладиганлар ва ўз соҳаси юлдузлари. Ўзаро фарқлари каттариб бораётган рақамли секторлардан бирига ўрнашиш сири нимада? Мен қуйида келтирилган икки қобилиятни ғоят муҳим ҳисоблайман.
Янги иқтисодиётда ўсиш учун икки асосий қобилият:
1. Мураккаб нарсаларни тез ўзлаштира олиш.
2. Ишни тез ва мукаммал бажариш.
Биринчи қобилиятдан бошлайлик. “Twitter” ва “iPhone” каби жозибадор ва ўта қулай истеъмол технологияларига ўрганиб қолдик. Ҳолбуки, булар жиддий ускуна эмас, шунчаки истеъмол маҳсулотлари, холос. Буюк ўзгаришларни қилаётган ақлли машиналарни тушуниш, бошқаришни ўрганиб олиш эса анча мураккабдир.
Аввалроқ эслаганимиз, мураккаб технологиялар билан яхши ишлай билгани туфайли муваффақият қозонган Нейт Силверни олайлик. Агар унинг иш услубига чуқурроқ назар солсак, аниқ фактларга асосланган сайлов прогнозларини ишлаб чиқиш “Ким кўпроқ овоз олади?” деб, шунчаки браузердан қидиришдай осон эмаслигига амин бўламиз. Бунинг ўрнига у “StataCorp” компанияси ишлаб чиққан машҳур статистик таҳлил тизими – “Stata”га сўров натижаларини (250 дан ортиқ ижтимоий сўров ташкилотлари томонидан ўтказилган минглаб сўровларни) юклайди. Булар ҳам ўрганиш осон восита эмас. Масалан, мана, Силвер фойдаланадиган замонавий маълумотлар базаси билан ишлашни тушунишда керак бўладиган буйруқ турини келтираман:
МАНЗАРА ЯРАТ шаҳарлар ТАНЛАШ шаҳар номи, аҳолиси, пойтахтларнинг денгиз сатҳидан баландлиги, ИТТИФОҚ ТАНЛАШ номи, аҳоли сони, пойтахт бўлмаган.
Ушбу турдаги маълумот базалари билан SQL деб номланган тил орқали мулоқот қилинади. Сақланган маълумотлар билан ишлаш учун уларга юқорида кўрсатилгандек буйруқ берасиз. Бундай маълумот базаларига ишлов бериш нозик иш. Мисолдаги “Манзара” яратиш буйруғини олайлик. У бир неча мавжуд жадваллардан маълумотларни йиғиб, худди стандарт жадвал каби SQL буйруқлари орқали бошқариш мумкин бўлган виртуал маълумотлар базасини яратади. Манзарани қандай яратиш, реал дунё ҳақидаги маълумотлардан натижа чиқаришни ўрганиш осон эмас.
Нейт Силвер фаолияти бўйича давом этиб, у фойдаланадиган бошқа технология – “Stata”ни кўриб чиқамиз. Бу жуда кучли восита – бошланғич билимнинг ўзи етарли эмас. Масалан, қуйида ушбу дастурий таъминотнинг энг сўнгги версиясига қўшилган хусусиятларни келтираман: “Stata 13 тузатиш эффектлари, кўп қатламли GLM, қувват ва намуна ҳажми, умумлашган SEM, прогнозлаш, эффект ўлчамлари, лойиҳа менежери, узун кўрсаткичлар каби бошқа кўплаб янги функцияларни ўз ичига олади.” Силвер ушбу мураккаб дастурдан моделларни яратиш учун фойдаланади.
Ушбу тафсилотларни айтишдан мақсад шуки, ақлли машиналарни бошқаришни ўрганиб олиш анча мураккаб жараёндир.1 Ушбу машиналар билан яхши тиллаша ола диганлар сафига қўшилиш учун мураккаб нарсаларнинг ишлаш принципини ўзлаштириш қобилиятингизни мукаммал ривожлантиришингиз шарт. Технологиялар шитоб ўзгариб кетаётгани боис, ўрганиш поён билмайди: буни тез-тез ва қайта-қайта бажаришга қодир бўлишингиз керак.
Мураккаб нарсаларни тезда ўрганиш қобилияти, албатта, ақлли машиналар билан яхши ишлаш учунгина зарур эмас. У деярли ҳар қандай соҳада, ҳаттоки технологияга алоқаси бўлмаган соҳаларда ҳам “супер юлдуз” бўлишингизда асосий роль ўйнайди. Масалан, дунёга машҳур йога мураббийси бўлиш учун анча мураккаб жисмоний маҳоратни эгаллаш керак. Яна бир мисол, тиббиётнинг маълум бир соҳасида муваффақият қозониш учун албатта тегишли жараёнлар бўйича энг сўнгги изланишлардан бохабар бўлиб, тезда ўрганиб олишингиз лозим. Ушбу мисоллардан хулоса шуки, агар ўргана олмасангиз, ривожлана олмайсиз.
Энди рўйхатдаги иккинчи асосий қобилият, яъни юксак даражада маҳсулот тайёрлашни кўриб чиқамиз. Агар “супер юлдуз” бўлишни истасангиз, тегишли кўникмаларни ўзлаштиришингиз керак, аммо бу ҳам етарли эмас. Пинҳон имкониятингизни одамлар қадрлайдиган ёрқин натижаларга айлантиришингиз керак. Масалан, кўплаб дастурчилар компьютерларни яхши дастурлашлари мумкин, аммо Дэвид Ҳанссон – бизнинг мисолимиздаги “юлдуз”имиз ўзига обрў келтирган лойиҳа – “Ruby on Rails”ни яратишда шу қобилиятидан фойдаланган. “Ruby on Rails” Ҳанссондан бор маҳоратини охиригача ишга солиб, мукаммал ва қийматли натижа кўрсатишини талаб қиларди.
Ишлаб чиқариш қобилияти, шунингдек, ақлли машиналарни ўрганмоқчи бўлганларга ҳам тегишли. Нейт Силвер учун катта маълумотлар тўпламларини бошқаришни ўрганиш ва статистик таҳлилларни амалга ошириш етарли эмас эди; кейинчалик у машиналардан кўпчиликни қизиқтирадиган маълумотни ажратиб ола билиши ҳам лозим эди. Силвер “Baseball Prospectus”да кўплаб статистика мутахассислари билан ишлаган, аммо фақат у янги соҳа – сайловлар прогнозига бу маҳоратни татбиқ қила олди. Бу мисол иқтисодиётимиз ғолиблари сафига қўшилиш учун яна бир йўлни кўрсатади: агар сиз янги маҳсулот ишлаб чиқармасангиз, қанчалик қобилиятли ва иқтидорли бўлманг, ривожлана олмайсиз.
Технология остин-устун қилиб юборган янги дунёда олға силжиш учун зарур икки маҳоратни аниқлаб ҳам олдик, энди эса кейинги савол: Қандай қилиб бу маҳоратларни ривожлантириш мумкин? Мана шу ерда ушбу китобнинг асосий ғоясига етиб келдик:
Ушбу маҳоратларнинг теран меҳнатга боғлиқлиги бир қарашда кўзга ташланмайди: у қунт билан ўрганиш, диққатни жамлаш ва унумдорликни тақозо этади. Кейинги бўлимларда буларга чуқурроқ ёндашилади ва теран иш билан иқтисодий муваффақият уйғунлиги кутилмаган ўзгаришларга қандай олиб келиши очиб берилади.
“Онгингиз диққат “нурлари”ни жамловчи объективга айлансин; онгингизда ҳукмрон ва қизиқарли ғоя бўлиб ўрнашган ҳар қандай нарсага интилинг.”
Ушбу насиҳат 20‐асрнинг бошларида “Интеллектуал ҳаёт” номли мўъжаз, аммо таъсирли китобни ёзиб қолдирган доминикан роҳиби ва ахлоқ фалсафаси профессори Антонен Сертильянжга тегишли. Сертильянж китобни ғоялар дунёсида тирикчилик қилаётганларга “онгни ривожлантириш ва теранлаштириш” учун қўлланма сифатида ёзган. “Интеллектуал ҳаёт”да Сертильянж мураккаб материални ўзлаштириш зарурлигини таъкидлайди ва китобхоннинг ушбу вазифага тайёрланишига ёрдам беради. Шунинг учун унинг китоби одамлар мураккаб ақлий кўникмаларни қандай тез ўзлаштиришини яхшироқ тушунишда асқатади.
Сертильянжнинг юқоридаги насиҳати мағзини чақиш учун аввалроқ келтирилган иқтибосга қайтиш жоиз. У “Интеллектуал ҳаёт” китобида қайта-қайта такрорлайди: ўз соҳангизда илгариламоқчи бўлсангиз, тизимли равишда соҳангизга мувофиқ мавзуларни диққат нурларини жамлаган ҳолда тадқиқ этиб, улардаги яширин ҳақиқатни ёруғликка олиб чиқишингиз керак. У яна уқтирадики,
1970‐йилларда психологиянинг бир тармоғи, яъни амалий психология турли соҳалардаги экспертлар бошқалардан нимаси билан ажралиб туришини тизимли тадқиқ қилишни бошлади. 1990‐йиллар бошида Флорида Штат университети профессори К. Андерс Эриксон бу ғоянинг ҳамма тарқоқ қисмларини илмий адабиётларга мос келувчи битта ном остида бирлаштира олди:
Эриксон мавзуга доир асосий асарини қуйидаги катта даъво билан бошлайди: “Биз [тажрибали эксперт ходимлар ва ўртамиёна ходимлар орасидаги] бу фарқлар ўзгармас эканлигини инкор этамиз. Аксинча, тажрибали ва тажрибасиз ходим ўртасидаги фарқ маълум бир соҳада ўз касбий салоҳиятини ошириш мақсадида мунтазам равишда ўз устида ишлашдадир.”
Хусусан, Америка маданиятининг фавқулодда истеъдод эгаларига меҳри анча баланд. (“Бу мен учун қанчалик осонлигини биласизми?” дея ҳайқиради “Доно Уилл Ҳантинг” фильмида Мэтт Дэмон дунёнинг олд математикларини йўлда қолдирган исботларни топган пайти.) Эриксон илгари сурган ва кенг қабул қилинган (истиснолар ҳам бор2) изланишлар хулосалари ушбу мифларнинг мисини чиқармоқда. Ақлий зўриқишни талаб қилувчи вазифани уддалаш учун машқ талаб этилади – жуда оз истисноли ҳолларда туғма истеъдод етарли бўлади. Шу жойда Сертильянж ўз вақтидан анча илгарилаб кетганга ўхшайди. “Интеллектуал ҳаёт”да айтганидек: “Даҳоларнинг буюклиги уларнинг бор кучини муайян ишга – тўлиқ иқтидорини намойиш қилган ҳолда йўналтира олишидадир.” Эриксон бундан яхшироқ изоҳ бериши мумкин эмас эди.
Шу ўринда, мақсадли машқ қилиш биздан нимани талаб қилиши ҳақида савол туғилади. Одатда, унинг асосий таркибий қисмлари қуйидагича кўрсатилади: (1) Бутун эътиборингизни ўзлаштирмоқчи бўлган маҳоратингиз ёки пухта ўрганишга интилаётган ғоянгизга қаратинг; (2) диққатни тўғри йўналтираётганингизни текшириш мақсадида бошқаларнинг фикр-мулоҳазаларини олиб туринг. Муҳокамамиз учун алоҳида аҳамиятга эга биринчи таркибий қисмда урғу берилганидек, мақсадли машқ қилиш чалғишлар билан бир вақтда бўла олмайди, аксинча, бўлинишларсиз диққатни талаб этади. Эриксон таъкидлаганидек: “Тарқоқ диққат мақсадли машқнинг асоси ҳисобланувчи