Вопросы – это наши козыри, которые легко бьют ответы. Об этом в последнее время говорят многие специалисты, в том числе Джон Сили Браун, бывший директор исследовательского центра Xerox. Не так давно ставший сопредседателем Центра передовых научных идей международной консалтинговой фирмы Deloitte, Браун советует ведущим мировым компаниям, как сохранить лидирующие позиции в условиях нестабильной внешней среды. Кроме того, он пишет о том, как полностью пересмотреть подход к образованию в свете происходящих изменений, которые он называет «экспоненциальными».

Как сказал мне сам Браун, «все меняется так быстро, что мне приходится перестраивать даже свой подход к использованию всех этих технологий. Я ловлю себя на том, что задаю фундаментальные вопросы всех типов. И когда я это делаю, то осознаю, что очки, через которые пытаюсь увидеть окружающий мир, показывают мне неправильную картину и что мне нужно создать совершенно новую систему взглядов».

Проблема не только в скорости изменений, но и в объеме информации, которая обрушивается на нас со всех сторон из множества источников. Без фильтрующего устройства мы не сможем отличить важное и достоверное от неважного и ложного. Браун говорит, что в условиях перегруженности информацией «решающее значение приобретает контекст». «Главной становится ваша способность производить триангуляцию, смотреть на вещи с разных точек зрения и создавать собственные критерии выбора того, во что верить». Этот процесс может включать постановку всех видов второстепенных вопросов, таких как «В чем скрытый смысл этой информации?», «Насколько она свежая?», «Как она связана с другой информацией, которую я нахожу?».

Автор книг о маркетинге Сет Годин выдвигает аналогичную идею, когда пишет: «Новая общественная и профессиональная жизнь заставляет нас сомневаться во всем: в существующем положении вещей, в заявлениях рекламщиков и политиков. Но больше всего вопросов должно возникать по поводу того, что делать дальше».

Что, если мы замажем наши ошибки?

Когда в 1950-е годы в моду вошли электрические пишущие машинки, в них стали использовать специальную ленту, которая затрудняла исправление ошибок – и на эту проблему обратила внимание Бетт Несмит Грэм. Она трудилась на двух работах: секретарем в банке днем (где ей приходилось много печатать) и коммерческим художником по вечерам. Однажды вечером Бетт спросила себя: «Что, если я стану замазывать свои опечатки так же, как замазываю неудачные линии на эскизах?» Она наполнила маленькую бутылочку краской на водной основе и принесла в банк. Ее чудесная смесь позволила без труда исправлять опечатки, и вскоре Бетт Грэм стала снабжать своей корректирующей жидкостью сотни других секретарш. Незадолго до своей смерти в 1980 году она продала права на Liquid Paper почти за 50 миллионов долларов и половину этой суммы отдала своему сыну Майку Несмиту, члену музыкальной группы Monkees, который использовал ее для финансирования собственных инноваций в мультимедийной звукозаписывающей компании Pacific Arts.

Чтобы не увязнуть в сегодняшнем информационном болоте, нам, по мнению президента Бард-колледжа Леона Ботстейна, нужно обладать «способностью оценивать риск, распознавать демагогию и ставить под вопрос не только взгляды других людей, но и свои собственные предположения». Чем больше на нас обрушивается информации и «фактов» (которые могут быть или не быть таковыми), взглядов, призывов, предложений и возможностей выбора, тем острее мы нуждаемся в способности просеивать, сортировать, расшифровывать и разбираться во всем этом с помощью тщательно сформулированных вопросов.

Способны ли новые технологии помочь нам улучшить качество задаваемых вопросов? В большинстве случаев их лучше использовать для ответов на вопросы, а не для того, чтобы их задавать. Пикассо осознал эту истину пятьдесят лет назад, когда заявил: «Компьютеры бесполезны. Они могут только давать ответы».

Вместе с тем технологии могут предоставлять поразительные, инновационные ответы, способные изменить нашу жизнь, – если мы знаем, какие вопросы для этого нужно задать. У такого подхода потрясающий потенциал, что продемонстрировал суперкомпьютер Watson компании IBM. Его триумфальное появление в 2011 году на телевикторине «Риск» доказало, что он может отвечать на вопросы лучше человека. Сегодня IBM держит его на «сбалансированной диете», включающей, помимо прочих вещей, медицинскую информацию, чтобы он мог ответить практически на любой вопрос, который способен задать врач («Если у пациента наблюдаются симптомы А, В и С, на что это может указывать?»). Тем не менее сначала врач должен решить, что спросить, а уже затем поставить под вопрос ответ Watson, который может быть формально правильным, но лишенным здравого смысла.

Недавно я нанес визит суперкомпьютеру Watson и его программистам в главном исследовательском центре IBM, где эта машина, состоящая из множества серверов, располагается одна в подвальном помещении и тихо гудит, дожидаясь вопросов, которые ей предложат расщелкать как орехи. Моей целью было разузнать (адресуя вопросы не машине, а окружавшим ее людям), сможет ли когда-нибудь Watson поменяться с нами ролями и начать задавать чертовски сложные вопросы нам. Хотя суперкомпьютер предназначен вовсе не для этого, его программисты отметили кое-что любопытное и многообещающее: по мере того как Watson все чаще общается с врачами и студентами-медиками, которые сейчас им пользуются, машина понемногу учит их задавать больше хороших вопросов, чтобы они могли вытянуть из нее необходимые им ответы. Тот факт, что машина развивает их умение задавать вопросы, означает, что Watson способен помочь им стать хорошими врачами.

Сегодня суперкомпьютер Watson отвечает на вопросы лишь маленькой группы профессиональных медиков. Но со временем все врачи, а также все остальные люди будут иметь доступ к какому-нибудь облачному суперпоисковику, способному ответить почти на любой фактический вопрос с такой степенью точности, о которой мы сейчас можем лишь мечтать. Это еще больше усилит тенденцию повышения ценности вопросов и обесценивания ответов.

Нет сомнений в том, что новые технологии позволят закрыть проблему с ответами и нам больше не нужно будет, как раньше, забивать голову ненужными фактами. Как тут не вспомнить классический случай с Эйнштейном. Репортер берет у Эйнштейна интервью и перед уходом просит у него номер телефона. Эйнштейн тянется к телефонному справочнику и начинает искать в нем свой номер. Репортер спрашивает, почему человек такого колоссального ума не может его запомнить. Эйнштейн объясняет, что ему нет нужды заполнять свой разум информацией, которую легко можно найти.

В эпоху Google и Watson, когда базы данных хранят для нас значительную часть «знаний», многие критики ставят под вопрос мудрость системы образования, по-прежнему основанной на развитии способности учащихся запоминать факты. В их числе индийский просветитель Сугата Митра, который сделал это главной темой одной из конференций TED, задав провокационный вопрос: «Устарело ли “знание”?» Разумеется, он имел в виду не всякое знание, а всего лишь фактографическую информацию – сохраняемые факты, или ответы, – а такое «знание», может быть, в самом деле лучше оставить машинам, у которых объем памяти больше.