Уильям Паундстоун - Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство

Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство
Название: Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство
Автор:
Жанры: Зарубежная деловая литература | Лидерство | Менеджмент и кадры | Социальная психология
Серии: Нет данных
ISBN: Нет данных
Год: 2015
О чем книга "Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство"

Перед вами практическое руководство: как получать выгоду от предсказуемого поведения других людей и использовать это умение в повседневной жизни. Прочитав эту книгу, вы узнаете, как предугадывать действия друзей, начальников, преподавателей, конкурентов и просто окружающих. Большинство людей запрограммированы совершать определенный «выбор» и следовать простым тенденциям, а потому их поведение предсказуемо даже тогда, когда они стараются быть оригинальными.

Уильям Паундстоун обладает даром извлекать из психологии и поведенческой экономики практические советы и доказывает: прогнозировать легко, приятно, а иногда и прибыльно!

Бесплатно читать онлайн Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство


© William Poundstone, 2014

© Гольдберг Ю., перевод на русский язык, 2014

© Оформление, издание на русском языке.

ООО «Издательская Группа «Азбука-Аттикус», 2015

АЗБУКА БИЗНЕС®


Все права защищены. Никакая часть электронной версии этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для частного и публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.


Вот чего люди не умеют делать в обыденной жизни – так это вести себя непредсказуемо.

Дж. Дж. Коплинг

…Объективное восприятие реальности люди, на него не способные, часто называют цинизмом.

Джордж Бернард Шоу

Хороший маг никогда не расскажет, чем зарабатывает на жизнь.

Дэн Гутерман

Пролог

Машина для предсказаний

Машина для предсказаний появилась в результате неприятного инцидента в лаборатории. В 1950-х гг. долговязый парень из Огайо по имени Дэйв Хагельбарджер, выпускник Калифорнийского технологического института, работал в научно-исследовательском центре Bell Labs в городе Мюррей-Хилл, штат Огайо. В лаборатории были установлены строгие правила внутреннего распорядка, обязывавшие инженеров носить галстуки. Хагельбарджер работал со сверлильными станками, а посему носил галстук-бабочку – во избежание несчастного случая. Он пытался придумать новый вид компьютерной памяти.

По условиям эксперимента было необходимо, чтобы за выходные вакуумная трубка нагрелась до 400 градусов. Вернувшись в лабораторию в понедельник, Хагельбарджер обнаружил на месте трубки бесформенную жижу: нерадивый помощник оставил в печи виниловые перчатки. Несколько месяцев работы коту под хвост.

Расстроившись, Хагельбарджер взял несколько дней отпуска, чтобы почитать и подумать. Он решил, что теперь займется машиной для чтения мыслей.

Идея пришла к нему со страниц научно-фантастического журнала Astounding Science Fiction за декабрь 1950 г., с грибовидным облаком на обложке. Автор одной из статей, Дж. Дж. Коплинг, рассуждал, что компьютер можно научить сочинять музыку, анализируя статистические закономерности уже написанных произведений и составляя подобные композиции, только новые.

Коплинг представил музыку собственного сочинения, созданную с помощью игральной кости и таблицы случайных чисел, – за год до того, как Джон Кейдж начал похожие эксперименты с китайской «Книгой перемен». Коплинг обратил внимание, что добиться случайности не так просто. «Попросите, например, какого-нибудь человека составить случайную последовательность чисел, – писал он. – Статистические исследования таких последовательностей показали, что они совсем не случайные; человек не способен составить случайную последовательность чисел, никак не связанных между собой».

Хагельбарджера заинтересовали эти идеи. Однако в отличие от большинства любителей научной фантастики он решил их реализовать и в итоге построил машину для предсказания выбора, который сделает человек. Машина играла в игру «сравнение монет», которой издавна развлекались дети на школьном дворе. Два игрока зажимали в кулаках монетки, орлом или решкой вверх, а затем одновременно открывали их. Заранее договаривались, кто выигрывает, если положение монет совпадает; если не совпадает, выигрывает другой.

Машина для предсказаний, как назвал ее Хагельбарджер, представляла собой большую прямоугольную коробку высотой около трех футов. На передней панели располагались две лампочки и две кнопки с обозначением «+» и «–» – варианты, соответствующие орлу или решке. Машина выступала в роли спарринг-партнера, схема должна была предсказывать действия соперника. Человек выбирал «+» или «–» и вслух объявлял об этом. Затем нажимал кнопку, и машина выдавала предсказание, зажигая одну из двух лампочек.

Объявлять решение вслух было частью спектакля. В 1950-х гг. никакая машина не умела распознавать человеческий голос. Она делала выбор до того, как игрок раскрывал рот.



Оптимальная стратегия такова: выбор должен быть случайным, с 50-процентной вероятностью орла или решки. Это известно любому ребенку, знакомому с игрой. «Стратегия машины основана на двух допущениях», – объяснял Хагельбарджер. Какова она?

(а) Выбор человека не случаен. На последовательность ходов в игре влияет опыт и эмоции. Например, некоторые люди, выиграв два раза подряд, боятся «спугнуть удачу» и повторяют действия. Другие, наоборот, не хотят «искушать судьбу» и изменяют решение. Но машина в обоих случаях их поймает.

(б) Чтобы запутать соперника, машина будет пытаться предсказать его действия только в случае своего выигрыша, а при проигрыше будет делать случайный выбор.

В пункте (а) описана стратегия нападения. Машина постепенно выявляет бессознательные закономерности в действиях соперника и использует их для предсказания. В пункте (б) – стратегия защиты. Столкнувшись с противником, действия которого предсказать невозможно, машина начинает играть случайным образом и выигрывает в 50 процентах случаев.

Несколько недель Хагельбарджер донимал коллег, предлагая сыграть с машиной. Ему требовался большой объем данных, чтобы убедиться, что она работает. Пытаясь повысить привлекательность машины, он снабдил ее двумя рядами по 25 лампочек, располагавшимися на верхней части. Каждый раз, когда выигрывала машина, загоралась красная лампочка. Если выигрывал человек, загоралась зеленая. Задача игрока состояла в том, чтобы зажечь весь ряд своих лампочек раньше машины.

Один из ученых проводил перед машиной все обеденное время. Другой разработал систему игры, задавая себе «случайные» вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет», например: «Надел ли я сегодня утром красный галстук?» Ответ преобразовывался в «орла-или-решку», что придавало игре случайный характер. Записав результаты 9795 игр, Хагельбарджер выяснил, что его машина выиграла 5218 раз – то есть в 53,3 процентах случаев. Преимущество машины оказалось невелико, но зато результат статистически значим.

Затем с машиной захотел сыграть кто-то из начальников Хагельбарджера. И без труда выиграл. Как заметил один из его коллег: «Любому ученому или инженеру знаком пресловутый синдром начальника, когда в присутствии высшего руководства все идет наперекосяк».


В 1950-х гг. такие исследовательские центры, как Bell Labs, привлекали людей талантливых, порой и с проблеском гениальности. Некто Джон Пирс занимал особую должность – собирал самые лучшие идеи и заставлял авторов реализовывать их. Инженер с дипломом Калифорнийского технологического института, Пирс выступал в роли подстрекателя, мотиватора и наставника. Возможно, самым трудным из его подопечных оказался Клод Шеннон. Один из их диалогов стал притчей во языцех. «Ты должен с этим что-то сделать», – говорил Пирс Шеннону. «Должен? – отвечал Шеннон. – Что значит “должен”?»


С этой книгой читают
Методику интервьюирования при приеме на работу в корпорацию Microsoft, основанную на решении задач и головоломок, теперь перенимают многие компании, которые хотят выявить наиболее творческих кандидатов среди просто способных. В книге «Найти умного» излагается эта методика и предлагается более тридцати трудных задач и головоломок. Книга показывает, как при помощи эффективного творческого и аналитического мышления можно отыскать ответы на самые нес
В наш перенасыщенный информацией век фундаментальные знания приходят в упадочное состояние. Сегодня люди знают о Хлое Кардашян больше, чем о Рене Декарте. И даже когда дело касается обычных бытовых вопросов, немногие с ходу ответят, сколько минут следует варить яйцо вкрутую или поджаривать стейк. Но так ли важно забивать голову фактами? Ведь стоит только нажать на кнопки, и за считанные секунды мы получаем практически любую информацию. С подобной
Со времени окончания холодной войны в мире произошли серьезные изменения. Количество вооруженных конфликтов уменьшилось, сократилось число боевых потерь, случаев проявления геноцида. Многие из этих изменений можно объяснить массовой политической активностью, инициируемой ООН и направленной на прекращение войн и мирное урегулирование проблем.Созданный специально для презентации подробной информации в небольшом формате, мини-атлас «Обеспечение безо
Бизнес-план нужен любой компании. Но часто его пишут лишь для того, чтобы пустить пыль в глаза инвесторам и акционерам, а добившись желаемого эффекта, убирают в дальний ящик стола. Как составить план так, чтобы он не был кипой макулатуры, а принес реальную пользу, привел вашу команду к победе, а бизнес – к процветанию? Нужно дельное руководство, не переливающее из пустого в порожнее и не повторяющее сухие теоретические формулировки, а работающее,
«Кто сказал, что слоны не могут танцевать?» – история грандиозного преобразования корпорации IBM в изложении ее руководителя. Это уникальный пример вывода крупной компании из кризиса и глубокие размышления о компьютерной индустрии и принципах лидерства. Вводя читателей в мир генерального директора IBM, Герстнер рассказывает о встречах на высшем уровне, определявших судьбу компании, психологическом прессинге при принятии сложных решений. Кроме тог
«Эта книга – сокращенный пересказ произведения Carl Sewell and Paul B. Brown «Customers for Life: How to Turn That One-Time Buyer Into a Lifetime Customer».Используя лингвистические нейросети, мы значительно уменьшили объем текста, сохранив все основные идеи.В этом полностью переработанном и обновленном издании классики обслуживания клиентов Карл Сьюэлл дополняет свои проверенные временем советы свежими идеями и новыми примерами и объясняет, как
Социальное предпринимательство – новое явление в российской практике. Эта монография – первое издание на русском языке, в котором рассматривается опыт социального предпринимательства в России и в мире с учетом его разнообразия и исследовательского потенциала. В книге обобщена информация, касающаяся развития социального предпринимательства в разных странах и современных исследований этой новой области; подробно описана деятельность одиннадцати ино
«Лифтом на девятый этаж, и вот она – ее новая двухкомнатная малогабаритка, ужасно запущенная, без мебели, с отлипающими обоями, стоптанным линолеумом и пятнами на стенах от снятых фотографий. В углу несколько чемоданов, узлов и картонных ящиков с вещами. На подоконнике – старая магнитола передает какую-то музычку…»
Когда другой работы нет, приходится идти на ту, которая досталась тебе по наследству. А если это место тюремщицы? Даже так. А если опасный хищник и людоед, запертый в клетке, жадно следит за каждым твоим движением? Очень страшно и не хочется… Но что поделаешь?
Рука этого человека легла на мою поясницу и скользнула вниз. Движения жесткие, грубые и какие-то резкие. Когда Его ладонь скользнула под мое платье, я поняла, что этот подонок, судя по всему, уже сейчас решил приступить к тому единственному, из-за чего я ему была нужна. Для него я лишь личная игрушка для постели. Как же сильно я его ненавижу.Содержит нецензурную брань.