# Общее впечатление Range(2019), David Epstein, прочитал в 2024 Это моя третья книга, которую я читал на английском. И в то же время это одна из сложнейших книг, которые я читал. Скорее всего именно из-за английского языка, читать было больно, читал очень долго. В книге много интересного, она написана как большой literature review на тему: "что лучше - быть узким специалистом или быть специалистом широкого профиля и иметь широкий кругозор" Забавная мысль пришла в голову пока читал книгу, будто Дерек из Veritaisum делает ролики по этой книге. Очень многое из того, о чем выступает Дерек есть в этой книге как пример или как отсылка или как целая глава. # О чем книга? Общая идея книги такая. Есть два вида среды, в которой работает и учится человек. Одну он называет kind learning environment, вторую называет wicked environment. Первая среда (kind) отличается тем, что там часто происходит более или менее одно и тоже. Чтобы профессионально овладеть навыками в такой среде чаще всего достаточно много тренироваться и повторять одно и тоже раз за разом, медленно набирая навыки и опыт. Например такая среда шахматы или теннис, или игра на музыкальных инструментах. Вторая среда (wicked) это нечто противоположное, как пример там приводят "Martian Tennis". Игра в которой ничего заранее неизвестно и непонятно, и так каждый раз сколько бы ты не играл. Как пример приводятся торги на бирже, или все что связано с наукой и образованием, политические или экономические прогнозы. Или когда на работе происходит что-то, чего раньше не происходило. В целом книга приводит к тому, что в современном изменяющемся мире нужно владеть навыком "быстрого изучения нового", критического и абстрактного мышления, не боятся экспериментировать. Есть ряд методик и инструментов как обучить себя быстро меняться адаптироваться. В древние времена такие навыки не были нужны, у тебя каждый день происходило одно и тоже и в результате вся современная система образования построена на подготовке к kind environment, хотя у нас много где присутствует wicked environment. Важная мысль, что большинство инноваций и Нобелевских премий как раз на стыке нескольких предметных областей. Большинство открытий сегодня делаются непрофильными учёными и специалистами. Что-то новое можно сделать, если соединить две точки зрения, научится мыслить out of the box. # Интересные мысли из книги - Узнал такое понятие Tiger Mother, раньше его встречал но всегда думал про что-то другое. Оказывается это и правда придумала мама Тайгера Вудса и теперь так называют такой способ воспитания детей. Я раньше думал, что это о чрезмерном опекании детей. - Современный ИИ очень хорош в kind environment, технология reinforcement learning как раз про это. - Обучение чему-то новому это "больно" и так должно быть. Раньше интуитивно это осознавал, но тут автор предлагает исследования и отсылки на нейробиологию. Если хочешь что-то освоить или изучить, нужно погружаться в материал максимально рандомно и не зацикливаться на том, что получается хорошо. Приводятся в пример эксперименты, где людей обучали математике в максимально wicked среде, давая материал не структурировано и в беспорядке. Результаты лучше у тех, кого учили в wicked среде, чем kind среде. Называется desirable difficulties. - Тоже интуитивно это осознавал: люди не замечают того, у чего нет слова или термина и с чем им не приходится встречаться. В пример приводят исследования людей из аулов и сёл. В пример приводят исследования советского ученого нейропсихолога Александра Лурия. Он изучал людей в отдаленных сёлах Казахстана и Кыргызстана. Даже простые занятия образованием и наукой открывают у людей способности к логике и абстрактному мышлению, к способности обобщать. - Утверждается, что лучшие специалисты и профессионалы получаются если начинать свой путь широко, а не узко. Познавать все соседние предметные области помогает найти себя и в итоге сосредоточиться на чем-то конкретном. К примеру спортсменам советуют пробовать разные виды спорта. Музыкантам разные инструменты. - Много посвящено нестандартному мышлению и мышлению на ассоциациях. Предлагается в сложных задачах или ситуациях думать о чем-то похожем и искать ответы вокруг предметной области, а не в ней самой. Как пример пишут о Кеплере, который очень хорошо умел это делать. Think outside the box, thinking outside experience. В 1596 году Кеплер задал себе вопрос, почему чем планета дальше от солнца, тем медленнее она движется. Он подумал, что это похоже на запахи или тепло, чем дальше от источника запаха, тем он слабее. Значит солнце излучает что-то вроде запаха, он назвал это "движущей силой". Через 100 лет Ньютон назвал этой гравитацией, опираясь на идеи Кеплера. - Рассказывают о том, что лучшие группы исследователей обычно состоят из набора людей из разных предметных областей. И на стыке областей они рождают лучшие идеи и быстрее находят решения. При этом нужны как узкие специалисты так и люди широкого кругозора. - Интересно рассказали про NASA лозунг "In god we trust, all other bring data". Про решения принятые на основе данных и статистики. - Интересный пример про Lateral Thinking, на примере Nintendo. Что японцы назвали monozukuri. Можно использовать то что уже изобретено и комбинировать это во что-то полезное, новое, продаваемое. Можно сделать что-то простое, но очень хорошее, ничего не изобретая как такового. - Интересные примеры того, как излишняя компетенция в какой-то одной области делает тебя слепым и ты можешь обмануться. Называется Fooled by Expertise. Другими словами, когда у тебя в руках молоток - ты везде идёшь гвозди. - Интересное про изобретения и инновации. 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 smash hit in the library of human knowledge. - В заключение говорится, что надо обязательно пробовать что-то новое и узнавать что-то из малознакомой области. Выделять день на эксперименты с непонятным и неизвестным. # Термины для поиска - Desirable difficulties - Later thinking - Fooled by Expertise - Tiger Mother - Thinking outside experience - In god we trust, all other bring data - All life is an experiment - The Flynn effect