Tiger Woods (aki már két éves korában versenyt nyert a 10 év alatti kategóriában) igencsak szemben áll Roger Federer karrierjével (aki még tiniként is focizgatott a tenisz mellett és inkább a haverokkal lógott, mint sem a sport pszichológussal). Szépen szemléltetik, hogy a hiper-korai lézer fókusszal és a kissé lemaradt, komótos kolbászolással is fel lehet érni a csúcsra.

Az elhíresült (és korábban már a blogon is tárgyalt) 10.000 órás szabály, a tudatos gyakorlás és a korai specializálódás fontossága tényleg hatékony módja a profivá válásnak. De a belőle levont következtetés – miszerint akkor érdemes minél hamarabb nekiesni ennek a 10.000 órának, nehogy lemaradjon az ember gyereke – az nem feltétlen jogos! David Epstein legalábbis erről szeretne meggyőzni minket Sokoldalúság című könyvében.

A tartalom a következőképp alakul:


Bevezetés

Habár a profik 15 éves koruk környékére átlagban többet gyakorolnak tudatosan az amatőröknél, korábbi éveikben épphogy kevesebbet. Ilyenkor van egy ún. kóstolgatási időszakuk, ahol sok mindent kipróbálhatnak – hogy majd informált döntést hozhassanak arról, hogy mi mellett szeretnének kikötni. És a tetejébe később majd több átfogó tapasztalatból meríthetnek.

A specializáció nyilván elkerülhetetlen, ha az ember ki akar lógni valamiből, de ezt a specializációt egyáltalán nem muszáj (sőt, általában nem érdemes) minél korábban kezdeni. Sok top atléta járt közelebb Federer útvonalához, mint Woods-éhoz. Csak ezeket a sztorikat nem nagyon hallani (vagy legalábbis nem akkora hangerővel).

Ha viszont elkezdünk a “kései specializáció” témakörében nézelődni, jönnek bőven a meglepő találatok. Karrier fronton a késők szépen kompenzálják a koraiak bevétel előnyét azzal, hogy sokkal testhezállóbb, személyreszabottabb hivatást találnak maguknak (és ezáltal majd nem szorulnak olyan gyakran karrierváltásra). Technológia fronton idővel kiemelkednek azok, akik feláldoznak némi mélységet a szélesség érdekében. Művészi fronton ugyanez.

Azt nem is említve, hogy olyan is létezik ám, hogy TÚLspecializáció, ahol az extra gyakorlás konkrétan már rosszabb teljesítményt nyújt. Illetve a tanulási folyamat is akkor mély és maradandó, ha szép lassan történik, és ez menet közben sokszor hatékonyTALANNAK tűnik (lásd Make It Stick).

Mindannyiunk számára adott a kihívás, hogy megtartsuk a széles ismeretek és tapasztalatok, az interdiszciplináris gondolkodás és a késleltetett szakosodás előnyeit egy olyan világban, ami nem csak jutalmazza, de lassan már meg is követeli a hiper-specializációt.

The challenge we all face is how to maintain the benefits of breadth, diverse experience, interdisciplinary thinking, and delayed concentration in a world that increasingly incentivizes, even demands, hyperspecialization.

Régi orvos vicc, hogy “lassan már kimondottan bal fülekre szakosodott sebész is létezik”, de manapság egyre kevésbé elképzelhetetlen – és egyre ajánlatosabb poénkodás előtt ellenőrizni, hogy nem tartunk-e már tényleg ott. Tulajdonképpen párhuzamos árkokat ásunk egymás mellett, és mindenki annyira csak mélyebbre és mélyebbre akar ásni, hogy közben át nem pillantana a szomszéd sávjába, hátha ott már találkoztak olyasmivel, ami neki is hasznos lehet.

Ezekről az árkokról (és úgy általában, a generalista szemlélet potenciális előnyeiről) azért fontos tudni, mert a 10.000 órás gyakorlás világában az irányváltás kvázi öngyilkosságnak minősül. Most akkor ment a kukába, amit eddig csináltam, és a következőnél meg kezdhetek elölről?! Dehogyis – pont hogy ezáltal egy kicsit visszahúzhatjuk magunkat a túlspecializálódásból egy átfogóbb kép felé.


Az előnnyel indulás kultusza

Csodálkoztam volna, ha a Polgár lányok sztorija kimarad Tiger Woods mellől, mint egy újabb tankönyvi példa a korai specializációra, és hogy az milyen eredményes lehet. És esetükben persze, így is volt. A baj annyi, hogy ebben van egy kimondatlan feltételezés: az életben minden olyan, mint a sakk vagy a golf. Háát – nem. Sajnos az élet kevés területén ennyire “kedves” a tanulási környezet. Vagyis nem ennyire következetesen és hasonlóan ismétlődnek a korábbi minták, nem annyira determinisztikus a “lépéseink” eredménye, és nem annyira pontos (vagy azonnali) a visszajelzés sem. Ilyen “undok” (értsd, nem “kedves”, valós) környezetben is könnyű a tapasztalatot szaktudással azonosítani, csak itt nem fog olyan jól elsülni. Sőt, ha a sok befektetett munka miatt túlzott önbizalomra teszünk szert, még akár bajt is okozhat.

További probléma, hogy ha egy terület “kedves”, akkor azt a gépek idővel jobban fogják tudni, mint mi, mert az ilyen mintafelismerés-féle tanulásban nem nagyon vagyunk egy polcon. De ez nem azt jelenti, hogy az embernek nem marad szerepe – csak azt, hogy az ember szerepe már nem az ilyen “gépies” aspektusokban nyilvánul majd meg, hanem a megfoghatatlanabb, kreatív stratégiában. És ott pedig nagyon nem fog ártani a szélesebb tudás!

Ezekből következőleg tényleg van olyan, hogy a “túlspecializáció”, és a minél korábbi kezdés csak kevés kedves területen lehet nyerő stratégia. Az élet-szagúbb, undok területeken ugyanez a hozzáállás katasztrófához is vezethet, mert az addigi tapasztalataink alapján levontunk egy adag következtetést, amik egy akár csak kicsit is megváltoztatott környezetben már lehet, hogy abszolút nem lesznek helytállóak. Mi viszont annyira rájuk tanultunk (mondhatni, túltanultunk), hogy állítólagos profiként még nehezebben alkalmazkodunk majd az új környezethez, mint egy újonc. Ezt a jelenséget (Erik Dane viselkedéskutató szóhasználatával) nevezhetjük “kognitív berögzülésnek”.

Ami fontosabb lenne, az az adaptálódási képesség. Lásd Charles Darwin elmélete, miszerint ez hajtott minket az evolúció (eddigi) csúcsára. Ha ezt kompromittáljuk egy “undok” valós tanulási környezetben, azzal csak magunk alatt vágjuk a fát.

A statisztikák azt mutatják, hogy az átlag tudósnak és az átlag embernek kb. ugyanolyan valószínűséggel van valami művészeti hajlású hobbija (ami jelentősen különbözik a szakmájától). De a kimagaslóan eredményes tudósoknak sokkal gyakrabban – a Nobel díjazottaknak pedig még gyakrabban. Kívülről úgy tűnhet, hogy pazarolják az energiáikat mindenfelé, de közben pont ez a szélesebb tapasztalat adja nekik azt az előnyt, ami miatt kimagaslóak a területükön.


Az undok világ kialakulása

A Flynn effekt kimutatja, hogy az absztrakt IQ teszteken mérhető átlagpontszám szép fokozatosan kúszik felfelé. És ugye ahhoz, hogy tényleg 100 maradjon az átlag, folyton korrigálni kell a tesztek pontozását. Mondjuk ez az iskolában elsajátítható, írás/olvasás/matek jellegű dolgokra nem vonatkozik, de az ilyen elvont, mintafelismerés alapú, szabály kitaláló absztrakt teszteknél egy ma átlagos gyerek 100 évvel ezelőtt még kb. a top 1-2%-ba tartozott volna!

A premodern emberek ezzel szemben demonstrálhatóan máshogy látják a világot, amire példaként a könyv Kirgizisztán szocializálódását hozza fel. Az ottaniak egyszerűen nem tudtak elvonatkoztatni a konkrét hétköznapi teendőiktől. Tapasztalatból nagyszerűen tudtak tanulni, de tapasztalat nélkül nem hogy rosszul, de semennyire! Viszont cserébe mondjuk optikai illúzióknak sem dőlnek be, mert ott meg pont konkrétan azt kéne látni, ami van, és nem hozzátenni a saját feltételezéseinket és szerkezeti elképzeléseinket.

Egy gyakori metaforát használva, a premodern emberek nem látják a fától az erdőt; a modern emberek meg nem látják az erdőtől a fát.

To use a common metaphor, premodern people miss the forest for the trees; modern people miss the trees for the forest.

Vagyis amit a Flynn-hatás igazából mér, az nem okosodás, csak modernizálódás. Egyre inkább lecseréljük a konkrét, praktikus szemüvegünket egy absztrakt, fogalmi alapú, mintafelismerő, csoportosító szemüvegre. A baj az, hogy napjaink túlspecializált oktatásával kb. visszakanyarodunk oda, hogy valamilyen szinten újra szimuláljuk a premodern körülményeket. Mármint oké, hogy már tudunk absztrakt fogalmakkal dolgozni – de ha ezeket arra használjuk, hogy beleássuk magunkat a saját területünkbe, és aztán szinte csak annak a területnek a módszereivel és összefüggéseivel legyünk tisztában, az már nem annyira oké.

Például amikor azt próbálták tesztelni, hogy az egyetemisták mennyire tudják a szakjukon tanultakat egy másik szak problémáira általánosítani, kb. olyas szánalmas eredménnyel szerepeltek, mint az írástudatlan Kirgizisztáni farmerek az alapvető csoportosítós kérdéseknél. Na többek közt erre vonatkozna az a közmondás, hogy először gondolkodni tanuljunk meg, és majd csak aztán foglalkozzunk azzal, hogy miről is gondolkodjunk.


A kevesebb néha több

Az 1600-as évek Velencei árvái a világszínvonalú zenetudásukról voltak híresek. Konkrétan egy-egy hangszeren is a legjobbnak tartották többjüket, pedig marhára nem csak arra a hangszerre koncentráltak. Jellemző volt, hogy mindenki játszott mindenen, amihez csak hozzáfért. Ezzel szemben a manapság népszerű túlspecializáció miatt minél korábban kell választani pontosan egy hangszert, amitől aztán soha többé nem lehet eltérni, mert akkor “lemarad a gyerek”.

A szülők azt szeretnék, hogy a gyerekük már a legelejétől kezdve olyan edzéstervet kövessen, mint amit az Oplimpikonok követnek most – nem olyat, amit az Olimpikonok követtek, amikor ők voltak ilyen fiatalok. Közben fel sem merül bennük, hogy pont azért tartanak ott, ahol tartanak, mert fiatalabb korukban volt egy kicsit szélesebb alapozás, ami miatt pontosabban belőhették, hogy mi érdekli őket, és abban hogy teljesíthetnek a legjobban…

Zeneiskolai statisztikákból is szépen látszik, hogy aki már nagyon korán gyakorol nagyon sokat koncentráltan, az szinte borítékolható, hogy később átlagos zenész lesz. A kiemelkedőek szinte mind később kezdtek és kevesebbet gyakoroltak a felvételijük előtt, és aztán onnantól “kapcsoltak rá”. Az is látszik viszont, hogy ezek a kevesebbet gyakorlók még azt a kevés időt is több hangszer közt osztották meg!

A tudatos gyakorlás lelke a szándékos hibakeresés és hibakorrekció a saját teljesítményünkben. Az improvizáció ennek kb. pont az ellentéte – MRI felvételeken látszik, ahogy az ember agya improvizáció közben gyakorlatilag kikapcsolja azokat a részeit, amik kritizálnák a saját teljesítményét. És ez teszi lehetővé, hogy gyakorlatilag kisbaba módjára, gátlások nélkül felfedezhessenek; a formális szabályok megismerése majd ráér később. A nyelvtan is már csak akkor jön, amikor a nyelvet már elsajátítottuk.

Mindez szinkronban van a kutatási eredményekkel, és nem csak a zenei területekre jellemző: a képzés szélessége előrejelzi a tudásátvitel szélességét.

In totality, the picture is in line with a classic research finding that is not specific to music: breadth of training predicts breadth of transfer.


Gyors és lassú tanulás

Ha több száznyi matekóra felvételt vizsgálulnk a világ számos országából, hogy hogyan tanulnak a diákok, akkor nyilván sok lesz a különbség. De ezek többsége nem nagyon korrelált a matek tudással, úgyhogy a mi szemszögünkből most nem fontosak. A fontos különbség az, ahogy a tanárok a “két fogalom összekapcsolása” jellegű, mentális absztrakciót elősegítő témákat kezelték.

Mindenhol vannak procedurális (vagyis csak végrehajtandó, kapálós, futószalag melletti gyári munkásos) feladatok, mint például tanultunk egy adott képletet, és számoljátok ki a következő esetekre. És vannak fogalmibb alapú kérdések, mint például miért ez a képlet? Vagy milyen esetekre általánosítható? A baj ott volt, ahol a tanárok kvázi “engedték”, hogy a diákok tippelgetése procedurális feladattá degradálja az ilyen fogalmi tanulást.

Az ember mindig a minimális erőfeszítésre törekszik, és mivel nem voltak rákényszerítve, ezért a diákok nem a háttér kapcsolatot próbálták megérteni, csak kitalálni egy praktikus eljárást, amivel a tanár kérdései megválaszolhatóak. Mondjuk azt próbálták megértetni velük, hogy a matek képletekben a változók azért betűk, mert bármilyen számot reprezentálhatnak – de ők rájöttek, hogy általában azt a két számot kell összeszorozni vagy elosztani, amit a tanár a kérdésben említ, ezért hatékonyan tudtak tippelni. Ez azt a látszatot kelti, mintha tanulnának, de igazából a háttérben meghúzódó, absztrakt kapcsolatképzést szépen kikerülték. Ha pedig a tanár gyakran ad tippeket és megoldási javaslatokat a magyarázás közben, azzal gyakorlatilag ő maga rontja le az ilyen absztrakt tanulást procedurálissá. Nem hagyja a gyerekeket bajlódni a problémával, és sokszor visszaegyszerűsíti a dolgot odáig, ahol már egy-két lehetőség közül kell választani – ahol meg már indulhat a tippelgetés.

Amerikában a feladatoknak eleve csak a 20%-a volt absztrakt, de mivel a végére még azok is elbagatelizálódtak, így összesen 0, azaz NULLA százalék fogalmi kapcsolatteremtés maradt. Ezzel szemben Japánban a kérdések fele absztrakt volt, és legalább 25% ilyen is maradt, még a tanár-tanuló interakció tökéletlenségei után is.

Mondjuk ha a tanárok véletlen nem viszik el teljesen a procedurális irányba a feladatot, akkor majd otthon a szülők megteszik, akik “mutatnak egy egyszerűbb módszert”, vagy egy képletet, amivel gyorsabban kitölthető a házi. Csak hát ha az ember maradandó és általánosítható tudást szeretne, akkor a gyors és könnyű hozzáállás nem épp lesz a szolgálatára. Ha nem rágják előre a szánkba a választ, hanem küzdenünk kell érte és generálni egy sajátot, akkor sokkal jobban megmarad majd a helyes (még ha a mi válaszunk rossz is volt). Ez egyetemi diákokkal és majmos kísérlettel is demonstrálható: minél több a tipp és a segítség tanulás közben, annál gyorsabban produkál látványos haladást és jó eredményeket a diák – de később annál kevésbé marad meg, amit tanult.

Persze az ilyen, tippek nélküli, agyalásra kényszerített, nehéz tanulás is megtalálható az iskolákban – csak úgy hívjuk, hogy teszt vagy dolgozat, és szinte kizárólag kiértékelésre használjuk. A dolgozatra tanulás közben ott a rengeteg segítség és kézfogás, ami miatt nem marad meg jól az anyag a dolgozatra. A dolgozat pedig már hiába fejlesztené jobban a tudásunkat a témában, ha egyszer a többséget nem is érdekli, mik lettek volna a helyes válaszok! Annyit elég tudnom, hogy meglett-e a kettes (vagy épp az ötös), de utána túl vagyunk rajta.

További ilyen nehezítő tippek az anyag szándékos széthúzása, a késleltetett ismétlés és a vegyes sorrendben tanulás. Nem egyben egy téma, és aztán arra már vissza sem térünk! Minél több idő telik el a tanulás és a visszaidézés között, annál jobban megmarad, amit sikerül visszaidézni. És annál jobban megmarad az is, amit nem sikerül visszaidézni, ha a próbálkozás után kapjuk meg rá a helyes választ.

Az ismétlés, mint kiderült, kevésbé fontos, mint az erőfeszítés.

Repetition, it turned out, was less important than struggle.


Tapasztalaton kívüli gondolkozás

Kepler szépen példázza, hogyan lehet a széles tudásból felfedezés. A kitaposott, professzionális gondolkodásmód helyett mindenféle szag/fény/hajó/sodrás/mágnes/stb. hasonlaton keresztül ébredt rá a bolygók mozgására – és ezáltal kb. egymaga megalapozta az asztrofizika tudományterületét. Pedig ő is ugyanazt a kristály körpályákon, belső lélek által vezérelt, Föld központú világképet örökölte, mint előtte sok száz évig mindenki. Csak ő hajlandó volt más területek meglátásait is “idekeverni”, friss szemmel nézni az egészre, és mindent megkérdőjelezni.

Ez az ún. analogikus gondolkozás – felfedezni a fogalmi/szerkezeti hasonlóságokat különböző területek problémái között, amiknek látszólag semmi köze egymáshoz. Ez által extrapolálhatjuk a korábbi tudásunkat olyan helyzetekre is, amikkel még nem találkoztunk. És ez által érthetünk meg egyáltalán olyan helyzeteket, amikkel nem is találkozhatunk. Ilyen mondjuk a kapcsolat a molekulák mozgása és a biliárd golyók ütközése között. Vagy az áram folyása és a vízfolyás kapcsolata. Vagy a biológiában tapasztalt genetika átemelése a mesterséges intelligenciába (genetikus algoritmusok).

Egy jó teszt az ilyen analogikus gondolkodási képesség mérésére Duncker sugárzási problémája, ahol be kell sugározni egy hasi tumort, de ha elég erős a lézer a tumorhoz, akkor az egészséges szövetet is károsítja az úton; ha viszont elég gyengéd az egészséges szövethez, akkor a tumort is kíméli. Magától kb. a megkérdezettek 10% oldja meg ezt a kis puzzle-t. De ha mondanak nekik teljesen más területről származó analógiákat (például egy tábornok sok kis csapattal sok irányból foglalta el a várat, tűzoltók nem egyenként öntötték a vödör vizet a tűzre, hanem körbeállták, és egyszerre), akkor kb. 50%-ra nő a megoldási arány. És ha azt is hozzátesszük, hogy “tanuljanak a másik két példából, és alkalmazzák az ottani leckét”, akkor pedig már 80%+.

(Ezek fényében gondolom már a kedves olvasó is leszűrte, hogy a megoldás több gyenge lézerrel több felől megcélozni ugyanazt a pontot, amik így a gyengeségük miatt nem károsítják az egészséges szövetet, de a találkozási pontjuknál összeadódnak, és együtt már elég erősek, hogy ledarálják a tumort.)

A lényeg, hogy láthatóan marhára nem magától értetődő az analogikus gondolkodás, de ha tudatosan keressük rá a lehetőséget, akkor nagyon hasznos lehet. Persze fontos, hogy ne csak a felszínen, hanem strukturálisan is tényleg hasonló legyen az elvonatkoztatás, ahonnan tanulunk. Sőt, jobb esetben a felszínen ne is hasonlítson, csak strukturálisan. Minél több analógia, minél “távolabbról” – na ott lesznek a leglátványosabb áttörések. Ez az, amikor nem a “belső nézetet” használjuk, ahol a felszíni részletek ismerete félrevezethet, hanem inkább kompenzálunk valami “külső nézettel”, ami rákényszerít, hogy szerkezeti hasonlóságokat fedezzünk fel.

És az emlegetett undok világban pont erre van szükségünk. Nem rögtön ugrani a felszíni intuíciónkra, és majd aztán kiértékelni, ha van idő, hanem kiértékelni egy csomó, látszólag akár nem is hasonló szemszöget, és majd csak aztán engedni az intuíciónknak. A tudományos folyamat lényege, hogy ha egy megfigyelés nem illik a modellbe, akkor nem a megfigyelés a rossz, hanem a modell. Erre jöhetnek az analógiák, amik segítségével remélhetőleg javítható a modell.


Amikor túl sok a grit

Van Gogh 34 éves koráig össze-vissza csapongott a műkereskedelemtől kezdve a könyvtárosságon keresztül egészen a papságig. Nagyon későn kezdett rajzolni, ami borzasztóan ment neki. Semmi formális oktatás, csak folyamatos kíváncsiság és kísérletezés. Ami miatt ismert, azt élete utolsó pár évében (34-től 37-ig) produkálta, mert addig ment, amíg meg nem találta a festést, és a festésen belül is azt a területet, ami kompatibilis volt a hiányosságaival és a személyiségével. Nem tudott pontos, realisztikus alakokat vagy arányokat festeni, ezért aztán egy idő után nem is próbált, hanem engedte a saját stílusát kibontakozni.

Statisztikailag kimutatható, hogy aki hamarabb specializálódik a felsőoktatásban (mondjuk mert olyan a rendszer), az hamarabb kerül jobb pozícióba és keres többet, viszont utána sokkal valószínűbb, hogy karriert fog váltani (sokszor egy radikálisan más irányba). Ezzel szemben aki többet “kolbászol”, annak nagyobb esélye van beleakadni valami olyanba, ami tényleg jól illeszkedik hozzá. És több tapasztalata is lesz kiértékelni ezt az illeszkedést, mert már sok minden egyebet is látott. Vagyis talán később kerül a munkaerőpiacra, és akkor is kezdetben kevesebb fizetésért (mert nem annyira specializálódott szakember), viszont cserébe sokkal valószínűbb, hogy ott (vagy legalábbis a környéken) marad, ezért hosszú távon simán behozza a lemaradást. Sőt, akár előnnyé kovácsolja. Az ezt tanulmányozó közgazdász, Ofer Malamud szavaival:

A magasabb illeszkedési minőség előnyei […] kompenzálják a készségek nagyobb mértékű hiányát.

“The benefits to increased match quality . . . outweigh the greater loss in skills.”

Epstein szerint pedig:

A kevesebb kóstolgatási lehetőség miatt egyre több diák specializálódik egy szűk területre mielőtt tudná, hogy az neki jó-e.

With less sampling opportunity, more students headed down a narrow path before figuring out if it was a good one.

A Duckworth-féle Grit ugye pont azt mondja, hogy hogyan tartsunk ki. Ez volt az a mérték, ami jobban megbecsülte például a friss katonák közül, hogy ki húzza ki a kiképzés végéig. De egyrészt itt már elő vannak válogatva egy csomó egyéb szempont alapján, vagyis habár ezen a mezőnyön belül számíthat a grit, ez egy szélesebb populációra nem feltétlen általánosítható. Másrészt a grit kb. szembemegy az itt tárgyalt illeszkedési minőséggel (vagyis hogy mennyire jó választás is nekünk az a terület, ami felé épp elköteleződnénk).

Ezek fényében nem általános érvényű tehát, hogy “CSAK NYOMJAD!!!”. Bár hozzátenném, hogy ezt azért maga Duckworth is mondja, csak kicsit kevésbé hangsúlyosan, és ezért a tömör összefoglalásokból gyakran kimarad ez az apróbetűs rész. Én így foglaltam össze:

Illetve megjegyezzük azért, hogy grit mellett is lehet opció a feladás, de csak az alacsony szintű céloknál. Ha megvan a magas szintű célunk (az iránytűnk, ami mutatja az utat), akkor pont az a grit, hogy azt az irányt nem adjuk fel soha. Viszont az alacsonyabb szintű komponensek (az oda vezető lépések) közül lesz olyan, ami nem jön be, vagy amit el kell sorvasztanunk, hogy valamelyik másiknak több energia juthasson.

Ezek után viszont szubjektív, hogy kinél mi a “magas” szintű cél. Ha az, hogy megtalálják a hozzájuk legjobban illeszkedő karrier lehetőséget (vagy akár teremtsenek maguknak valami vadonat újat, ha ez még nem is létezik), akkor onnantól kezdve minden feladás kvázi “alacsony” szintű lesz, amit ezért a magas célért érdemes feláldozni. És aki ezt grit-módon kitúrja magának, arra fogadni mernék, hogy utána a területén belül is igen aktívan fog dolgozni, és hamar behozza a kései specializációjából fakadó hátrányát.

A munka szélesebb világában az a nagyobb kihívás, hogy egy magas illeszkedési minőségű célt találjunk, és ebben az önmagáért való, vak kitartás csak akadályozni fog.

In the wider world of work, finding a goal with high match quality in the first place is the greater challenge, and persistence for the sake of persistence can get in the way.

Egy kapcsolódó játékelméleti modell a “többkarú rabló” probléma, ahol a helyünk keresése kb. olyan, mintha körbe lennénk véve “félkarú rabló” típusú nyerőgépekkel, amiknél változó a nyerés esélye, és korlátozott számban húzhatjuk meg a karokat. A jó stratégia ilyenkor nem leállni egy mellett és azt húzogatni, hanem először több gépen húzni párszor, hogy meglássuk a nyerési esélyeinket, és aztán a legígéretesebb mellett elköteleződni. És hát ha valaki rájön, hogy a gépe számára nem túl nyerő, akkor nem feltétlen bölcs csak azért kitartania mellette, mert már elköteleződött. Lásd: sunk cost fallacy.

A legfontosabb trükk alaposan tisztában lenni vele, hogy egy váltás egyszerűen a kitartás hiánya, vagy egy éleslátó felismerés, hogy jobb opciók is léteznek.

– Seth Godin

The important trick, he [Seth Godin] said, is staying attuned to whether switching is simply a failure of perseverance, or astute recognition that better matches are available.


Flörtölni azzal, hogy kik is lehetnénk

A Fekete Bárány Projekt (eredetileg Dark Horse Project, de na, nálunk báránnyal van a mondás) keretei között olyan sikeres embereket akartak gyűjteni, akik ilyen össze-vissza botorkáló karrier-úton kötöttek végül ki a hivatásuknál. Az volt az előzetes elképzelés, hogy kb. 5-ből talán 1 lesz olyan, aki nem egy szép egyenes, tankönyvi ösvényen ért oda. Ehelyett közelebb kötöttek ki a 90%-hoz. És mégis mindenki kb. “szégyellte magát”, hogy “Háát, mások nem így csinálják, de nekem így sikerült”. Mint látjuk, a legtöbb embernek így sikerül – nem fél kiszakadni, amikor beragad, és ha kacskaringósan is, de addig megy, amíg meg nem találja, amit keres.

A munkával és az élettel kapcsolatos preferenciáink nem maradnak ugyanazok, mert mi magunk sem maradunk ugyanazok.

Our work preferences and our life preferences do not stay the same, because we do not stay the same.

Átlagban a legtöbb személyiség változás 18 és a kései huszas éveink között történik. Vagyis a korai specializációval egy olyan ember ízlésének megfelelő karrierre optimalizálunk, aki még nem is létezik! Ettől persze bejöhet – mint ahogy a ruletten is pörgethetünk nullát…

És fordítva: sokszor ami hosszú távú stratégiának tűnik (visszanézve), az menet közben egy csomó rövidtávú stratégia összege. Közben mi csak próbáljuk megtalálni a helyünket – és az odavezető kanyargós útról hozott tapasztalatok végső soron csak segíteni fognak még jobban kitűnni, ha egyszer megtaláljuk.

Az egész karrier tanácsadás biznissz abból él, hogy tiszta introspekció (értsd, befelé tekintés) alapján beskatulyázza az embert, és az odatartozó út felé terelgeti. És mivel az emberek azonnali és egyértelmű válaszokat akarnak, virágzik is az üzlet. Sokkal kevésbé lenne hatásos, ha azt mondanák az ügyfeleknek, hogy “Hát, próbáljon ki ezt-azt, és meglátjuk, hogy érzi magát!”. Pedig valódi válaszokat csak ez fog adni, a többi tipp.

Gyakorlatban derül ki, hogy kik vagyunk, nem elméletben.

We learn who we are in practice, not in theory.


A kívülállók előnye

A hiperspecializáció miatt könnyű annyira beleragadni egy bizonyos nézőpontba, hogy aztán onnan csak egy külső lökés képes kibillenteni. Én nem ám úgy “külső”, hogy egy másik cégnél dolgozó, de ugyanazon a területen diplomázott/doktorált egyén. Vagy hogy nem pont az al-alspecialitásunkból, hanem “csak” az al-specialitásunkból jövő forrást kérdezünk róla. Úgy külső, hogy külső.

Nem sokan hajlandóak publikálni a problémáikat (és/vagy nem sokaknak van módjuk kellően motiválni a kívülállókat, hogy foglalkozzanak is velük), de akik mégis, ott látványos eredmények születtek. Például egy kémikusokat lebénító problémát egy ügyvéd oldott meg, aki korábban kémiai szabadalmakon dolgozott. Vagy a NASA-t 30 évig kísértő napkitörés modellezést egy nyugdíjas rádiós mérnök. Vagy az Exxon olajkiömlését egy olyan kémikus, aki kémia helyett egy barátjánál végzett betonozásból vette az ihletet.

Ha könnyen megoldható lenne a szakma keretein belül, akkor már megoldották volna a szakma keretein belül.

– Scott Pegau

If it was easily solved by people within the industry, it would have been solved by people within the industry.

Ez a probléma az ún. Einstellung effect – egy pszichológiai jelenség, ahol az alanyok hajlamosak csak az ismerős problémamegoldási módszereket alkalmazni, hiába létezne sokkal jobb megoldás is. Ennek pedig természetes (és mégis hatékonytalannak tűnő) megoldása, hogy ne süppedjünk nyakig csak egy területbe.

Minél több információt generálnak a specialisták, annál több az esély a kíváncsi amatőrök számára, hogy összefüggéseket találjanak széles körben elérhető, mégis független információmorzsák között.

The more information specialists create, the more opportunity exists for curious dilettantes to contribute by merging strands of widely available but disparate information.


A korlátozások előnye

Nagyon jó példa az ilyen váratlan összekötésekre a Nintendo sztorija, akik kicsi korukban úgy voltak képesek kitörtni, hogy A) létező információkat gondoltak újra más kontextusokban, és B) csak olyan “vén” technológiákat használtak, amik már kitaposottak, és így nem kellett a nagyvállalatokkal versenybe szállniuk. Így született a “Love Tester”, egy egyszerű mérőáramkör, ami jobban bejelzett, ha a résztvevők keze izzadt az idegességtől. Vagy a csak balra fordulni képes távirányítós autó, mert ahhoz csak egy rádió csatorna kellett, és így sokkal olcsóbban előállítható volt, de a móka nagy része mégis megmaradt. Vagy hát ugye maga a GameBoy, ami az addigra már közhelynek számító számológépek képernyőjét hasznosította újra.

Egy másik példa Andy Oudenkirk és a többrétegű optikai film, amivel kb. senki más nem is foglalkozott, hiszen fizikai törvény van rá, hogy tökéletes fényvisszaverés nem létezik. Na igen, de azt senki nem mondta, hogy több réteg egyszerre nem tudja mégis nagyon megközelíteni ezt az elméleti határt. Így jutottunk az ún. “csillám áttöréshez”, ami aztán a LED és minden hasonló technológia hatékonyításához hozzájárult.

Az ilyen felfedezésekhez önmagában a hiperspecializálás nem olyan ígéretes előrejelző. Persze továbbra is szükség van mély szakértőkre, de mivel a kommunikációs technológia fejlődésével a felfedezéseik kb. azonnal és mindenhol elérhetőek, így jóval kevesebb is elég lesz belőlük. Ezzel pedig sokkal nagyobb az esély az olyanok számára akik A) ahhoz elég mélyek, hogy értsék a szakértőket, de B) elég szélesek, hogy az ötleteiket új, eddig ki nem használt területeken kamatoztathassák.

A matematikus és fizikus Freeman Dyson hasonlatával élve: a békákra és a madarakra is szükségünk van.

A madarak magasan repülnek és széles vidéket látnak be a messzi horizontig. Olyan elméletek érdeklik őket, amik egységesítik a gondolkodásunkat és különböző területek változatos problémáit hozzák egy fedél alá. Eközben a békák lent élnek a sárban és csak a közelben növő virágokat látják. Csak egyes tárgyak részletei érdeklik őket, és egyesével oldják meg a problémáikat. […] Hülyeség lenne azt állítani, hogy a madarak jobbak a békáknál, mert messzebbre látnak, vagy hogy a békák jobbak a madaraknál, mert mélyebbre látnak. A világ egyszerre széles és mély. A felfedezéséhez egyszerre van szükségünk madarakra és békákra.

Eminent physicist and mathematician Freeman Dyson styled it this way: we need both focused frogs and visionary birds. “Birds fly high in the air and survey broad vistas of mathematics out to the far horizon,” Dyson wrote in 2009. “They delight in concepts that unify our thinking and bring together diverse problems from different parts of the landscape. Frogs live in the mud below and see only the flowers that grow nearby. They delight in the details of particular objects, and they solve problems one at a time.” As a mathematician, Dyson labeled himself a frog, but contended, “It is stupid to claim that birds are better than frogs because they see farther, or that frogs are better than birds because they see deeper.” The world, he wrote, is both broad and deep. “We need birds and frogs working together to explore it.”

Ezzel szemben manapság inkább dívik a futószalagos békanevelde, és aztán csodálkozunk, hogy miért akadunk el.


A szakértelem csapda

A túlzott szűk-ség idővel még konkrétan azon a bizonyos szűk területen is okozhat problémákat, amiben nagyon otthon van az illető. Sok az olyan szakértő, aki egy idő után “beleragad” a saját specialitásába, és egyre inkább csak a jelenlegi nézeteit támogató információkat fogadja be. Minél több a végzettség, cím, szakértelem, vagy tapasztalat, annál több eszköz van a kezükben, hogy minden eseményt a saját nézőpontjukhoz hajlítsanak. És ha valaki látszólag ilyen képzett, és ilyen nagy magabiztossággal kürtöl egy narratívát, az szórakoztató TV-s vendég lesz, ezért terjedni is fognak a nézetei.

A könyv példája Paul Erlich kontra Julian Simon vitája a populációs robbanásról, ami A) elmaradt (vagyis Erlich tévedett), de B) nem feltétlen úgy vagy azért, ahogy Simon mondta (vagyis ő is tévedett). Philip Tetlock ilyen és ehhez hasonló eseteken keresztül vizsgálta a szakértői becslések pontosságát. Alanyai jóslataiban csak úgy röpködtek a “lehetetlen” és a “halál biztos” kifejezések, de ennek ellenére a lehetetlen is bekövetkezett kb. 15%-ban, és a halálbiztos is elmaradt vagy 25%-ban. És ennek ellenére mindig volt valami magyarázat, hogy miért volt mégis igazuk.

A győzelmek totális győzelmek voltak, a vereségek pedig mindig épp csak egy kis balszerencsényire voltak a győzelemtől. Így a szakértők úgy maradhattak tévedhetetlenek, hogy közben folyamatosan tévedtek.

Victories were total victories, and defeats were always just a touch of bad luck away from having been victories too. Experts remained undefeated while losing constantly.

Tetlock egy másik állatos hasonlatot használ a madarak és a békák mellé: vannak “sünök”, akik tudnak egy nagy dogot, és “rókák”, akik sok kis dolgot tudnak. És amikor a rókák sokféle sün sok “egy nagy dolgából” merítenek inspirációt, és integrálják a látszólag ellentmondásos információkat, akkor érdekes módon sokkal pontosabb becsléseket tudnak adni a világról, mint bármelyik sün.

A legjobb hozzáállás tehát az aktív elfogulatlanság. Amikor nem hogy csak képesek vagyunk tolerálni, de konkrétan keressük a velünk egyet nem értőket, és próbáljuk az ő véleményüket is valahogy beépíteni a saját világképünkbe. Minden ötletünk csak egy feltételezés, amit folyamatosan tesztelni kell.

Az általános viselkedésünk ennek sajnos kb. pont az ellentéte. Egy szociológiai kísérletben például az alanyok többsége még elolvasni sem volt hajlandó a saját nézeteivel ellentétes érveléseket. Még akkor sem, ha fizettek volna érte. Nem hogy keressük, de aktívan kerüljük az ellentmondást, mert az arra kényszerítene, hogy valamit csiszoljunk a világképünkön – azt meg ugye ki akarja.


Hátrahagyni a kalapácsot

Ahogy a mondás tartja, ha csak egy kalapácsod van, akkor egy idő után minden szögnek tűnik majd. Epstein a Challenger katasztrófán keresztül mutatja be, hogy a megszokott eljárások önmagukban nem garanciák a sikerre. Ismeretlen helyzetekben az ismert eszközeink és folyamataink nem mindig lesznek alkalmasak, ezért fontos a mentális flexibilitás. Mondjuk ha nincs elég információ, akkor lehet kérni több információt – nem feltétlen muszáj annyi adat alapján dönteni, amit elsőre elénk tettek. De az is lehet baj, ha valamire nincs konkluzív, egyértelmű adat, és mi enélkül nem is vesszük figyelembe azt, ami van. Lásd megint a McNamara tévedést, mert hát ugye nem minden könnyen mérhető, ami amúgy fontos lenne.

És az eszközeink eldobása nem is pusztán metaforikus. Tűzoltóknál például rendszeres probléma, hogy szó szerint nem hajlandóak megválni a megszokott eszközeiktől, és a plusz súly miatt nem tudnak elmenekülni egy váratlanul irányt váltó tűz elől. Ugyanez a tengerészekre és az acélbetétes bakancsaikra (amikben meglepően nehéz úszni). Vagy a pilótákra, akik nem ejektálnak vészhelyzetben, mert azzal hátrahagynák a gépüket.

Az eszközeink elengedése annak elismerése, hogy valamire nem voltunk felkészülve. Ami hát valóban, nem túl kellemes – de még mindig sokkal jobb, mintha foggal-körömmel (kívülről nézve objektíven nevetségesen) próbálnánk a valóságot hajlítani az eszközeinkhez.

Ha pontos eljárások vannak, és mély tapasztalat, és “ezt mindig így csináltuk korábban”, akkor annál nehezebb lesz addig nem látott helyzetekhez alkalmazkodni. És valószínűleg annál kevesebb féle helyzetet láttunk addig. Van olyan, hogy “túl kongruens” kultúra – és az esetleges következetlenségek hiánya csak az önellenőrzés hiányához vezet. Vagyis, meglepetés, a szélesség a döntéshozásban is többet segít, mint a tiszta mélység. Többféle eszközt kell majd használni, nagyobb lesz a flexibilitás, és kisebb a ragaszkodás bármi konkrét folyamathoz. Így lehet egyensúlyozni az agyatlan konformitás és a meggondolatlan kilengések között. Mert hát ha csak egy puzzle darabot látunk egy nagyobb kirakósból, akkor azt mindegy, milyen élesen látjuk.

Egy kezdeményezés a kalapács eldobására Arturo Casadevall professzor DE-specializációs egyetemi tréningje. Olyan kurzusokkal, mint például “Honnan tudjuk, mi igaz?”, vagy “Tudományos hibák a történelem során”. Itt végre kevesebb hangsúly a magolós/felejtős információkon (amik amúgy is ott vannak kb. minden ember zsebében a telefonon), és nagyobb hangsúly azon, hogy az elérhető tudást használni, adaptálni is képesek legyünk. Ám ez egyelőre sajnos nagyon gyerekcipő – annak ellenére, hogy statisztikailag kimutatható:

Az olyan munkák, amik hidakat képeznek különböző területek ismeretei között, kisebb esélyben finanszírozottak, kisebb eséllyel jelennek meg híres folyóiratokban, nagyobb eséllyel hagyják őket figyelmen kívül amíg újdonságok, és aztán mégis az átlagnál nagyobb eséllyel válnak átütő sikerekké az emberi tudás könyvtárában.

Work that builds bridges between disparate pieces of knowledge is less likely to be funded, less likely to appear in famous journals, more likely to be ignored upon publication, and then more likely in the long run to be a smash hit in the library of human knowledge.


Összefoglalás

Ha egyetlen tanáccsá kéne kikristályosítani a könyv mondanivalóját, akkor az valószínűleg ez lenne: ne érezzük magunkat lemaradva. A tegnapi önmagunkhoz hasonlítgassuk magunkat, ne a velünk egyidős (vagy uram bocsá’, nálunk fiatalabb) sikeres emberekhez, akik nem mi vagyunk. Mindenki más tempóban halad.

Különben meg az életközépi válságok közhely szintű gyakoriságából és a pályaelhagyások arányából kiindulva valószínűleg még azt sem tudjuk, hogy hová tartunk. A rossz felé haladáson pedig ugye nem segít, ha gyorsabban haladunk a rossz irányba.

Illetve ha már pályaelhagyás: amikor váltunk, akkor az eddigi erőfeszítéseink nem mennek a kukába. Csak egy szélesebb látókört biztosító tapasztalati tárba, ami idővel madarabbá konvertálja a békaságunkat. És egy ilyen mutáció még ki tudja, milyen áttörésekhez vezet majd…