Слово «интеллект» звучит потрясающе. Возможно, даже немного сексуально. Все люди мечтают уметь «схватывать на лету» и с лёгкостью щёлкать самые сложные задачи.

Кажется логичным: человек, у которого под капотом более мощный движок, должен лучше справляться с проблемами, быстрее достигать целей, грамотно планировать… И, по идее, всё это должно складываться в жизнь, о которой так и тянет воскликнуть: «Вот это жизнь!»

Но нет.

Согласно метаанализу Руута Верховена из университета Роттердама, умные люди отнюдь не счастливее прочих. А, собственно говоря, почему? Ведь IQ-тесты отлично предсказывают успеваемость в учёбе и даже потенциал в карьере.

Фишка в том, как пишет исследователь поведенческой экономики школы бизнеса Колумбийского университета Адам Мастроианни, все эти тесты – на математику, язык, вербальные способности – по сути, однотипны. Они могут быть невероятно сложными, но у них есть чёткие правила и однозначные ответы.

А вот «выходить ли мне замуж» или «что делать с моей жизнью» – это тоже задачи. Только с высокой степенью неопределённости. Именно из таких задач и состоит наша жизнь. Правила здесь нестабильны, границы неясны, критерии субъективны. Поэтому, собственно, прогресс и не делает людей счастливыми. Мы учимся решать всё более сложные, но чётко поставленные задачи. А живём – в мире туманных и нестабильных.

Теоретически мы способны разобраться во многом, но практически наши возможности невелики. В далеком 1978 году экономист Герберт Саймон получил Нобелевскую премию, показав, что так как мыслительные ресурсы ограничены, выгоднее быстро найти приемлемое решение и удовлетвориться им, нежели тратить энергию на поиск недостижимого идеала.

Абсолютная точность возможна, лишь когда существует строго определённый правильный ответ. И в жизни каждого из нас было время, когда перед нами ставили вопросы, имеющие именно такие ответы. Вспомните: из пункта A в пункт Б выехал велосипедист, навстречу ему идёт пешеход и всё в таком духе.

Ну что? У многих в школе были тройки по математике?

Вот другая задача, которую решал каждый из нас. Утром улетаем в отпуск. На сколько следует завести будильник, чтобы проснуться, успеть одеть и накормить детей, дособрать вещи и вызвать такси, чтобы приехать заблаговременно в аэропорт и успеть пройти все кордоны? Несмотря на то что путешествуем мы редко, а неизвестных переменных – пробки, дождь, время ожидания такси – довольно много, прикинуть в уме, сколько же нам потребуется времени, особого труда не составляет.

Наш мозг создан для решения задач с широкой степенью неопределённости.

Мы способны быстро находить примерно правильные ответы. Не стоит тратить время на поиски единственного верного решения, оно существовало только в учебниках. Естественный механизм нашего мышления – быстрый поиск в целом приемлемых вариантов.

Чтобы понять, как использовать магию приблизительного в реальной жизни, обратимся к одному из наиболее знаменательных моментов человечества – первому в истории испытанию ядерного оружия «Тринити». В бункере, наблюдая за растущим огненным шаром, стоит Энрико Ферми – один из отцов Манхэттенского проекта – и рвёт страничку блокнота на маленькие кусочки.

А в момент, когда до наблюдателей дошла ударная волна, Ферми сделал нечто странное: поднял руку и выпустил горсть бумажных обрывков. После чего отметил места, куда они упали, заглянул в заранее подготовленную таблицу и тут же объявил, что мощность взрыва превысила 10 килотонн. Позже, когда специалисты расшифровали показания сложнейших приборов, выяснилось, что точная цифра составила 18,6 килотонн. Конечно, Ферми получил приблизительную оценку. Зато сразу. А из ресурсов потребовался листочек бумаги (ну и мозг, конечно).

Людям очень часто кажется, что они «ничего не знают». Метод Ферми исходит из противоположного: всегда есть достаточно информации, чтобы начать рассуждать. Его основа – позиция, что сложную задачу можно разбить на цепочку более простых подзадач, для каждой из которых мы в состоянии сделать разумное предположение.

Любимая задача самого Ферми – определить количество настройщиков пианино в Чикаго. Точный ответ неизвестен никому. Но можно прикинуть население Чикаго в три миллиона, предположить, что средняя семья состоит из 3 человек, то есть 1 миллион семей. Пианино сейчас редкость, поэтому пусть будет у каждой двадцатой семьи. Тогда имеем 50 000 пианино, ну а настраивать их, наверное, нужно раз в год. То есть – 50 000 настроек. Один мастер за день с учётом разъездов сможет настроить парочку пианино, рабочих дней в году около 250 – значит 500 настроек. Получается, городу требуется сотня настройщиков пианино.

Говоря по-психологически, это декомпозиция неопределённости. Да, результат будет плюс-минус километр. Но это намного лучше вопля: «Откуда я знаю, это невозможно посчитать!» Причём ошибка в одной подзадаче (например, пианино есть у каждой десятой семьи) может быть скомпенсирована в другой (мастер делает 3 настройки в день). Лучше приблизительно знать правду, чем точно ошибаться.

Ищите примерно правильное решение.

Хвалить за популяризацию метода стоит эйчарщиков. Ещё на заре карьеры, на собеседовании в Strategy Partners, я оценивал объём рынка воздушных шариков в России (посчитал, взяли). На собеседованиях в Microsoft выпытывают «сколько шариков для гольфа поместится в Боинг» или «вес Манхэттена». Да мне и самому нравится спросить что-то вроде: «Запускаем доставку корма для ежей. Сколько ежей в Воронеже?» Интересно наблюдать, насколько легко соображает человек.

Идеальное решение недостижимо. Отработанный навык быстро находить примерно правильные ответы и понимать, куда двигаться дальше, крайне полезен. Просто хороший выбор – уже победа. Можно им гордиться.