«Сегодня дети очень расстраиваются, когда читают бумажную книжку и не могут двигать картинку. Это совсем другое поколение, им нужна другая система образования».
Андрей Себрант, директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс»:
— Я недавно прочитал абсолютно рядовую новость о том, что венчурный фонд запускает свой акселератор для стартапов. В общем, ничего нового, но за этим фондом стоит Лора Деминг.
Мне страшно нравится история ее жизни. Это история очень про наше время, про современную жизнь, про современную карьеру, про быстрый мир, в котором мы сейчас живем. Я последнее время постоянно говорю: «Ребята, готовьтесь жить быстро, возможно, ваша профессия через несколько лет умрет, поэтому готовьтесь овладевать новой профессией».
Так вот, Лора Деминг жила в Новой Зеландии вместе со своими родителями. Родители у нее были люди продвинутые, понимали, чего стоит нынешняя система образования, поэтому обучали Лору дома. Девочка очень заинтересовалась вопросами молекулярной биохимии и биологии старения — в частности. Заинтересовалась настолько, что у нее возникли идеи, которые она хотела бы обсудить с достаточно известным биологом, который живет в Калифорнии, — Синтией Кеньон.
Родители поддержали эту идею, они съездили в Калифорнию, и пообщались с Синтией. В итоге та пригласила Лору на работу. Последней, кстати, было 12 лет. Родители поддержали ребенка, они переехали в Сан-Франциско, чтобы их двенадцатилетняя дочь могла работать. Два года Лора там проработала, в 14 лет поступила в MIT, но через два года ей и там стало скучно. В 16 лет она бросает университет и получает деньги от фонда, которые позволяют ей заниматься инвестиционной деятельностью. К 23-м годам она собирает свой второй венчурный фонд из $22 млн и начинает рулить этим портфелем. А вот на днях она запустила акселератор.
Мне очень нравится эта история, которая показывает, как человек выращивает себя. Потому что никакие родители не могут заставить так влюбиться в молекулярную биологию, чтобы у него в 12 лет появились идеи, которые вызывают отклик у больших профессионалов. Вот такой способ жизни — это очень из будущего, это те кусочки нашего будущего, которые проросли в настоящее. Темп жизни совершенно другой, при этом у нас остается старая система образования, которая совершенно для этого не приспособлена.
Дети и будущее
Я реально наблюдал картинку, когда ребенок, которому три года, который говорит еще не очень хорошо, но совершенно осознанно находит планшет, запускает скайп, в скайпе находит бабушку и начинает ей агукать и улыбаться. То есть, у него еще нет нормальной вербальной коммуникации, но Скайп уже — часть его жизни. Эти же дети очень расстраиваются, когда читают бумажную книжку и не могут двигать картинку. Это совсем другое поколение, им нужна другая система образования.
Мне вечно задают вопрос: «Чему учиться моему ребенку?». Ему нужно учиться учиться, потому что самые интересные профессии еще не появились, им нельзя научиться сейчас.
Еще один вопрос: будут ли машины работать вместо человека или вместе с человеком? Ответ прост: когда как. Объясню на примерах. Есть совершенно унылая профессия «оператор call-центра», там делать человеку совершенно нечего, там машина справится сама с задачей. А вот хороший маркетолог или музыкант будут работать вместе с машиной.
Когда люди говорят, что человек обучаем — у него же есть мозг, и этот мозг лучше любой машины, я даю задачку. Я называю первые три слова, а вам нужно продолжить последовательность: «Январь, февраль, март….». Вы понимаете контекст и продолжаете «апрель, май, июнь…». Речь о 12 месяцах, это понятно. А теперь пробуйте произнести названия месяцев, рассортировав их в алфавитном порядке. От 10 секунд до 1 минуты вам точно потребуется. А самый древний процессор решит эту задачку за несколько секунд.
Говорить, что мозги лучше, потому что там невероятно сложные связи, которые круче любого компьютера, можно. Это отлично, но сортировать массив данных из 12 элементов, которые нужно расположить в алфавитном порядке, они быстро не могут. Мозги заточены под другое, не нужно в обучении соревноваться с машиной, нужно учиться другому: все время бежать от границы, где на тебя могут покуситься машины и придумывать что-то новое, человеческое.
Но человек действительно гораздо сложнее, чем искусственный интеллект. Например, мы рассказываем историю, что когда-нибудь умный чайник обозлится на людей и что-нибудь с ними сделает, если те попробуют выключить его из розетки. Но эта история — про инстинкт самосохранения, она к интеллекту никого отношения не имеет, чайник так не сделает, у него этого инстинкта нет.
Какие навыки нужны в будущем?
Чем больше мы делаем интерфейсы машин интеллектуальными, тем больше общение с этими интерфейсами начинает походить на общение с человеком. И поэтому по мере усложнения систем с машинным интеллектом от работающих с ними все сильнее требуются не программерские или иные инженерные скилы, а хорошие навыки межперсональной, чисто человеческой коммуникации. И в итоге в списке умений будущего падает роль умения общаться с техникой в теперешнем понимании этого слова и растет роль умения общаться с людьми.
У Даниэля Канемана есть книга «Думай медленно, решай быстро», это название не имеет ничего общего с названием оригинала, ну да ладно. Канеман — это человек, который получил Нобелевскую премию по экономике, будучи психологом. Это человек, который систематизировал ошибки нашего мышления. Так вот, чтобы эффективно коммуницировать с людьми, нужно понять, как они думают. В этой книге совершенно потрясающе об этом рассказывается.
Еще один клевый и точно гарантирующий в будущем благополучие скил (навык, умение, как хотите это назовите), — это придумывать что-то новое.
Потому что пока удается придумать что-то новое, а потом этому научить машину, человек остается при деле. Если вы освоили какой-то один навык и на этом профилируетесь, то машины вас точно сметут. Например, программисты, которые были просто посредниками между людьми и машиной, точно останутся не у дел.
Колонка написана на основании выступления Андрея Себранта в университете ИТМО.
Андрей Себрант в Telegram: https://t.me/techsparks