В комментариях поста про ИИ меня попросили раскрыть тему про AGI/ASI и технологическую сингулярность. Тема огромная – получилось два длинных поста «по верхам», хоть и старался предельно кратко.

ИИ будет развиваться следующим образом:
3️⃣ ANI (Artificial Narrow Intelligence или «слабый ИИ»)
2️⃣ AGI (Artificial General Intelligence или «сильный ИИ»)
1️⃣ ASI (Artificial Super Intelligence или «суперсильный ИИ»)

🥉Мы сейчас находимся на стадии ANI – ИИ может выполнять достаточно узкий спектр задач, под который был обучен, может хранить в себе огромный набор знаний и по-разному структурировать их при выдаче. Он не разумен, хоть и качественно имитирует – и даже успешно проходит тест Тьюринга, с 1950 года считавшийся достаточным для проверки наличия разума у ИИ.

Уже на этой стадии мы постепенно получаем ИИ в роли своего помощника, правда, пока ожидания людей не всегда сбываются. В марте прошлого года польская писательница Joanna Maciejewska опубликовала следующую мысль: «Я хотела бы ИИ, который стирал бы и мыл посуду, чтобы я могла заниматься искусством и писать книги, а не ИИ, который рисует и пишет, пока я занимаюсь домашними делами». Действительно обидно, но, на мой взгляд, это лишь вопрос времени.

Что же в разработке? Когда-то она начиналась с перфокарт – картонок с дырочками, потом был ассемблер, еще позже появились высокоуровневые языки программирования, относительно недавно все перешли на интегрированные среды разработки. Кажется, что ANI позволит поднять разработку на еще более высокий уровень абстракции, но человек из этого процесса все еще никуда не денется.

🥈Следующая стадия – AGI, которую еще называют «искусственный интеллект общего назначения». Он будет в какой-то степени эквивалентен человеческому гению и во многих аспектах превышать его. Именно за первенство в создании AGI за триллионы долларов сейчас сражаются даже не на уровне компаний, а на уровне стран. Считается, что владение AGI даст невероятный экономический скачок – примерно так же, как отдельные гении в истории человечества приводили к грандиозным экономическим изменениям – как следствие изобретений электричества, автомобилей, интернета.

По сути, AGI создается на базе ANI путем многочисленных надстроек: симуляцией цепочки размышлений, расширением контекста и памяти, возможностями обращаться к внешним источникам, добавлением машинного зрения и слуха, увеличением мощности, чтобы все это работало в реальном времени – в идеале для любого готового заплатить за результат, так как огромные затраты надо бы окупать.

Пока еще нет четких критериев, по которым можно будет сказать, что вот, получился полноценный AGI. Скорей всего переход к нему получится плавным и может быть он даже появится в виде отличающихся вариаций от разных компаний. Считается, что AGI будет создан в период с 2025 по 2050, где пик прогнозов приходится на период до 2032 года.

В интернете можно найти множество сомнений, основанных на экстраполяции текущего развития, и выражаются в том, что такой AGI потребует слишком много электричества, слишком много вычислительной мощности и так далее. Я верю, что эта проблема будет нивелироваться путем нахождения новых способов оптимизации. Иначе говоря, я из тех, кто верит в прогноз до 2032 года.

🥇Про следующий уровень – ASI, вытекающую из него технологическую сингулярность и риски поговорим в следующем посте

Продолжаем размышления про будущее ИИ.

🥇Как получить сверхинтеллект – ASI? На мой взгляд, в какой-то момент мы дадим AGI опцию самосовершенствования – целенаправленно или случайно, и далее все зависит от того, каким он был в этот момент.

Существует огромное количество идей и гипотез, что ждет человечество после этого порога. Проблема в том, что сложно делать прогнозы о чем-то, что уходит настолько далеко за пределы человеческого понимания.

Хватает и страшилок на этот счет. Например, известна фраза: «ИИ и не ненавидит, и не любит вас, но вы сделаны из атомов, которые он может использовать для чего-то другого». И что ИИ, сфокусированный, допустим, на улучшении производства скрепок, может уничтожить человечество – чисто на всякий случай, чтобы ему не помешали постепенно превратить всю Землю в один большой завод.

Ведь любой ИИ будто бы «из коробки» имеет инстинкт самосохранения, так как какую бы задачу ему не дали – он не сможет ее выполнить, если будет выключен.

Тем не менее, я делаю ставку на позитивный сценарий:

1️⃣ Риск того, что ASI будет создан «злодеем из гаража» кажется минимальным, так как подобные работы требуют огромных ресурсов, скорей всего этот шаг будет сделан какой-то компанией наподобие OpenAI.

2️⃣ Огромное количество людей и компаний озабочены безопасностью ИИ, проводят исследования и придумывают способы как сделать его лучше, многие решения все чаще используются в ANI. Любопытно, что это тот самый момент, когда труды философов о человеческой морали востребованы наукой как никогда.

Одно из исследований, достойных упоминания – The Moral Machine, проводимое MIT. Ученые изучают мнение людей о том, кого должен сбить беспилотный автомобиль при наличии такого выбора и прочих равных (проблема вагонетки) – да, проблема «ИИ-убийцы» стоит уже сегодня, когда еще даже AGI не изобретен!

Ученые исследовали 40 миллионов людей из 233 стран мира и выяснили, что при принятии решений у людей наблюдается сильная корреляция с культурными особенностями и экономическим положением. Иначе говоря, единой морали – нет. А значит для изобретения высокоморального ИИ придется попотеть. Тем не менее, я верю, что сформулированные по итогу многочисленных исследований общие правила будут максимально справедливыми.

3️⃣ ANI устроен так, что равно может быть и добрым, и злым, но созидающая часть человечества сфокусирована на усилении его хороших качеств. Добавьте к этому предыдущий пункт – и станет понятно, почему я верю, что в момент запуска самосовершенствования AGI будет дружелюбен к человеку. Скорей всего к этому моменту он уже будет знать обо всех наработках и представлениях человечества, лучше нас понимать, чего мы хотели бы, а значит будет изначально делать ASI максимально подходящим для нас.

Есть известная дилемма заключенного, отражающая многие жизненные ситуации, где люди вынуждены выбирать между сотрудничеством и конкуренцией. Дилемма заключается в том, что сотрудничество в подобных ситуациях дает наилучший результат, однако интуитивно люди часто выбирают конкуренцию. Так вот уже сейчас в результате качественного обучения ИИ действует ровно наоборот – потому, что лучше понимает выгоду сотрудничества (видео на английском, но очень рекомендую посмотреть)

🏅С появлением ASI нас потенциально ждет взрывной рост технологий – технологическая сингулярность.

Кто-то полагает, что мы уже и так на пороге технического совершенства и такого взрыва не будет. История показывает, что категоричные заявления такого рода не сбываются, одно из самых известных – «Всё, что можно изобрести, уже изобретено» – принадлежит Чарльзу Дьюэлу, специальному уполномоченному Бюро Патентов США в 1899.

На мой взгляд, в силу огромного разрыва между человеческим интеллектом и ASI, и отсутствия полного понимания устройства физического мира – делать какие-то достоверные предсказания об этом периоде, увы, бессмысленно: может все останется плюс-минус как сегодня, а может наступит рай на земле – наподобие того, о котором грезили коммунисты

Все знают про классический треугольник Хопкинса – необходимость выбирать только два из трех: быстро, дешево, качественно.

Идея проста и понятна:
➡️ надо быстрее или дешевле – придется пожертвовать качеством
➡️ надо быстрее или качественнее – придется доплатить
➡️ надо дешевле или качественнее – придется подождать

В проектном управлении треугольник выражен в формуле: Scope = f(Time × Resources)

Идея привлекательна своей простотой и отлично применяется в бытовых ситуациях. Я долгое время использовал ее и на работе, и в жизни, думая о том, как прекрасно она позволяет выстраивать конструктивные и спокойные диалоги с коллегами и заказчиками.

Все же просто. Два из трех. Три = «утопия». На картинках в интернете посмотрите – там так и написано на перекрестье всех трех векторов.

А потом в какой-то момент произошло переосмысление.

Да, эта формула помогает вести конструктивные диалоги и в целом полезна, но одновременно она расслабляет и мешает карьере.

Ведь достигать что-то значимое можно только если постоянно стремиться улучшать все три вектора сразу (или больше, если мы говорим о наборе балансирующих друг друга метрик) – даже тогда, когда это кажется невозможным

В какой-то момент я встретил утверждение, что холивары рождаются тогда, когда нет лучшего решения. Ведь если лучшее решение есть, то оно быстро становится стандартом де-факто и остальные просто постепенно исчезают.

Например, спорит ли все еще кто-то о том, что лучше: диски или флешки?

С тех пор холивары стали выглядеть для меня как дискуссия «что лучше: молоток или отвертка?». Молотком, в принципе, можно забивать шурупы, хоть это и не очень эффективно. Гвозди вполне забиваются и отверткой.

Еще меньше в таком споре смысла, когда рассуждают об этом, условно, плотник, по долгу службы чаще работающий молотком, и электрик, в основном работающий отверткой.

Вот примеры бессмысленных, на мой взгляд, холиваров:
➡️ iOS или Android?
➡️ AGILE или проектное управление?
➡️ Mac или Windows? Или Linux?
➡️ Электронные книги или бумажные?
➡️ Нативные приложения или web?
➡️ Онлайн образование или очное?
➡️ Коты или собаки?

Широта мышления появляется когда осознаешь и принимаешь плюсы-минусы всех вариантов, можешь гибко выбирать и применять наиболее подходящие, или даже собирать гибриды, извлекая из всех вариантов лучшее для каждой конкретной ситуации

Сегодня хочу рассказать про квадратно-гнездовой метод принятия решений.

Во времена СССР был придуман способ посева, при котором семена размещались в углах квадрата по несколько штук. Метод сразу понравился руководству страны, поскольку в теории должен был дать целый ряд преимуществ:

1️⃣ несколько семян в одной лунке гарантировали прорастание хотя бы одного

2️⃣ расстояния между растениями должны были быть одинаковыми, а значит при правильном расчете они не затеняли бы друг друга, не конкурировали бы за воду и питание

3️⃣ плотность распределения была бы оптимальной для эффективного использования площади и хорошего урожая

4️⃣ можно было бы обрабатывать поле механически в двух направлениях (вдоль и поперек), упрощая прополку, окучивание и сбор урожая, не надо было бы вручную полоть сорняки и рыхлить почву

Хрущёв стал настаивать на том, чтобы посев кукурузы производился только таким способом – в рамках проводимой им кукурузной кампании: «Хочешь быть передовым – сей квадратно-гнездовым!»

Реальная жизнь оказалась несколько сложнее.

Семена в одной лунке прорастали по несколько, конкурируя за ресурсы между собой – со значительным ущербом для выжившего, что требовало ручного выдергивания лишних.

Профиль местности редко представлял собой абсолютно одинаковую и ровную площадь, а значит тезис про равномерное распределение света, воды и питания работал далеко не всегда.

Но самое интересное оказалось в том, что птицы, которые ранее хаотично шныряли по полю – довольно быстро уловили систему и научились безошибочно вычислять лунки. Если раньше они уничтожали примерно 10% посева, то теперь лишь 10% оставалось.

В итоге несмотря на то, что сам метод оказался вполне эффективен при ряде условий, его название в силу бездумного навязывания стало нарицательным:

➡️ нетривиальные проблемы не решаются тривиальным способом, многообразие реальных условий может не соответствовать смоделированным идеальным

➡️ способы решения должны соответствовать задачам и условиям, наличие разных решений означает, что универсального нет

➡️ метод, работающий в одних реальных условиях, не гарантирует эффективности в других, особенно применяемый по аналогии

Если вы еще не встречали закон Гудхарта (он же – эффект Кобры), то самое время поговорить о нем.

Если сформулировать своими словами, то звучит он так: чем больше метрика используется для измерения эффективности и выплаты вознаграждения, и чем она жестче, тем сильнее она отвлекает от выполнения полезной работы. В самых крайних случаях люди перестают фокусироваться на пользе и работают только на метрику, зачастую создавая дополнительные издержки и объективно ухудшая ситуацию.

Вот классические примеры:

🐍 Охота на кобр в Индии: власти платили за убитых рептилий, чтобы снизить их популяцию. Жители начали массово разводить кобр для получения награды, а когда выплаты отменили – змей выпустили и их стало больше, чем было. Похожая история случилась с крысами во Вьетнаме, где все закончилось вспышкой чумы

👨‍🎓 Программа «No Child Left Behind» в США: оценка успеваемости учеников по стандартизированным тестам привела к тому, что вместо фокуса на развитие абстрактного, критического и творческого мышлений учителя стали натаскивать детей на сдачу тестов

🪟 Окна в Венеции: налог по их количеству в домах привел к массовому замуровыванию, ухудшению санитарных норм и вспышкам болезней

🏭 Киотский протокол и углеродные кредиты: цель по снижению CO₂ привела к тому, что компании стали переносить грязные производства в Азию и Африку, где экологические нормы мягче – глобальные выбросы в итоге не уменьшились

На самом деле масштаб проблемы гораздо серьезнее – в бытовой жизни мы сталкиваемся с эффектом этого закона чаще, чем хотелось бы:

🎧 Сотрудники поддержки с целями по количеству закрытых обращений отрабатывают их в спешке и формально, не вникая в суть и проблему

🚖 Водители такси отменяют заказы клиентов в отдаленные районы, с детьми или животными – чтобы избежать снижения рейтинга из-за риска негативных отзывов

📦 Курьеры нарушают ПДД и носятся по тротуарам, чтобы выполнить цели по скорости доставки

⌚️Люди машут руками или бесцельно ходят по квартире, чтобы «закрыть круги» на умных часах 😁

Ну и так далее.

Что же делать?

➡️ Ставьте долгосрочные цели с разбивкой на этапы, чтобы снизить искушение воспользоваться быстрыми, но вредными решениями

➡️ Вовлекайте людей в постановку целей – зачастую они лучше понимают какие метрики на самом деле качественно покажут желаемый результат

➡️ Используйте балансирующие метрики и метрики удовлетворенности, усложняющих «оптимизацию вхолостую», будьте аккуратны с их качеством и количеством

➡️ Добавляйте «антихрупкие» метрики, например, не только число закрытых тикетов, но и снижение повторных обращений по той же проблеме

➡️ Поощряйте этичное поведение вместо «галочек»: не передавливайте с амбициозностью, будьте справедливыми к объективной оценке получившегося результата и приложенных усилий в части вознаграждения – делайте это не формально, а с учетом контекста и объективной реальности

Выше я писал о том, что в жизни часто нужно принимать контринтуитивные решения.

Одно из них я описываю для себя так: чтобы быть быстрее, иногда надо быть медленнее.

В книге Стивена Кови «7 навыков высокоэффективных людей» есть навык, который назван «затачивайте пилу». Он отсылает нас к притче про двух лесорубов, где один весь день пилил деревья без перерывов, а второй делал паузы каждый час на 10-15 минут на передышку и заточку пилы. Кто напилил больше деревьев и одновременно меньше устал?

Тем не менее, довольно часто слышу фразы, звучащие как «Некогда точить – пилить надо» и с сожалением наблюдаю, как конечная скорость и эффективность таких решений оставляют желать лучшего. Ретроспективно все понимают «как надо было», однако неизменно эти грабли остаются одними из самых любимых.

К слову, ретро из Scrum, преследует ту же цель – заточить командную пилу. Но все ли качественно проводят ретро?

Поэтому я стараюсь уделять довольно много времени «заточке пил»:

💪 личных: инструментам, практикам, саморазвитию, рефлексии

🤝 командных: людям, оргдизайну, модели управления, процессам

Классическая матрица Эйзенхауэра – о том же, хотя в интерпретациях часто упускают, что самый важный квадрант этой матрицы – «важные и несрочные», потому что «затачивание пил» чаще всего лежит именно там:

➡️ проработка с людьми блокеров, из-за которых они что-то не делают

➡️ выявление драйверов их внутренней мотивации

➡️ регулярный анализ Cost2Value текущих задач и проектов

➡️ системные улучшения, которые подразумевал в посте о треугольнике Хопкинса

➡️ и многое другое: стратегия, цели, RnD, профилактика, отдых, налаживание связей, ...

У Ицхака Адизеса есть интересная модель о жизненном цикле организаций – ее можно увидеть на картинке к посту. Смысл в том, что каждая организация проходит определенные фазы, на каждой из которых может легко погибнуть.

Но даже если организация все делает правильно, со временем и ростом она будет неизбежно перемещаться по этому эволюционному пути. И единственный способ долгосрочно выживать – периодически полностью перестраиваться, возвращаясь на более ранние этапы.

У меня есть гипотеза о том, что является одним из ключевых драйверов этого эволюционного процесса и что одновременно осложняет простое перемещение обратно.

Это – доверие и связанные с ним процессы.

Представьте только что появившуюся организацию – стартап. Поначалу нет времени и ресурса на сложные процессы и все работает исключительно на людях, каждый из которых «и швец, и жнец». Все друг друга знают и уровень доверия на этом этапе близок к абсолютному, так как иначе такому стартапу просто не выжить.

Со временем и ростом организация старается выстроить и стабилизировать часть процессов, так как они приобретают критический характер (например, выплата зарплаты) и решение типовым/автоматизированным образом очевидно дешевле, чем ручной привод. Помимо удешевления минимизируется риск человеческих ошибок – случайных и не очень, так как руководство уже не знает лично всех людей и не может им доверять – что до какой-то степени верно: не ошибается только тот, кто ничего не делает.

Поначалу это работает отлично, так как в первую очередь в проработку берутся процессы, которые действительно должны быть регламентированы и защищены.

По мере взросления организации это зачастую приобретает неконтролируемый характер: процессы выстраиваются даже там, где они не особо нужны, добавляются согласованты на большинство действий, метрик становится больше, чем люди в состоянии отрабатывать, их до крайней степени ужесточение возводится в абсолют, требуются обоснования на любое отклонение.

Повсеместные закручивания гаек в теории выглядят необходимыми и довольно безобидными по-отдельности, на практике суммарное количество издержек растет и люди начинают все больше работать на процессы и метрики, чем на объективный результат. Отклонения, жизненно необходимые как реакция на изменения рынка, избегаются, скорость решений тонет в согласованиях – организация закостеневает и рискует по итогу оказаться медленнее, чем ее конкуренты.

Дилемма в том, что эффективность – это всегда баланс доверия между безопасностью и удобством работы:

✅ предельная скорость и гибкость на изменения = абсолютное доверие и полный доступ = нулевая безопасность 📛

✅ идеальная безопасность = отсутствие доверия и доступа = нулевая скорость и гибкость на изменения 📉

Эволюционно стартап из первой вынужденной по началу крайности постепенно скатывается в обратную – «корпоративную».

Как бы я решал такую дилемму – поговорим в следующем посте

Продолжаем тему про жизненный цикл организаций и роль доверия в нем.

В прошлом посте я предположил, что растущая организация в какой-то момент начинает закостеневать в погоне за компенсацией доверия безопасными процессами, при этом дилемма в том, что предельная безопасность означает нулевую скорость и гибкость на изменения.

Как бы я решал эту дилемму?

3️⃣ Решение о наличии процесса и его гибкости должно приниматься на основании Cost2Value, где польза должна существенно перевешивать издержки. Зачастую чья-то точечная ошибка приводит к бюрократизации работы и снижению эффективности большого количества людей, что попросту нецелесообразно.

Нужно периодически пересматривать существующие процессы, и делать это не только в сторону ужесточения, но и ослабления – вплоть до устранения изжившего себя процесса. Категоричные концепции типа ZeroTrust должны применяться осознанно и точечно, а не повсеместно.

2️⃣ Надо принять тот факт, что процессы редко рождаются сразу идеальными, поэтому их нельзя навязывать квадратно-гнездовым способом. На первых порах они должны включать гибкость: рекомендуется вот так, но допустимо иначе.

Если кто-то все же будет делать иначе, то высок шанс, что процесс несовершенен и при проектировании не было учтено многообразие возможных сценариев реального мира. Нужно изучать отклонения и адаптировать процесс, пока не будет признано, что получившийся результат покрывает плюс-минус любой контекст.

1️⃣ Нужно соблюдать баланс между доверием к руководителям/экспертам, и процессам, контролирующим их работу. Есть грубый, но точный анекдот про кровати в борделях: «когда в борделе падает выручка, нужно перестать двигать мебель и заменить шлюх».

Суть в том, что для качественного управления в первую очередь должен быть сильный менеджерский и экспертный состав, экологичная культура и открытый диалог, и во вторую – процессы, компенсирующие потенциальные ошибки, а не наоборот. Мой друг Тарас Сорока говорил об этом в посте о мандаринах и в посте о метриках.

0️⃣ Ну и самое главное: все это требует сильной воли сверху: весьма непросто развернуть идущий по инерции процесс постоянного ужесточения в правильное русло, в том числе местами вспять – в сторону смягчений, ведь для этого нужна сильная команда и выстроенное доверие

Мир несправедлив, и все же в нем есть много места для добра. Этим субботним вечером хочу поделиться одним из примеров, который вдохновляет лично меня.

В мае 2007 года у известной певицы Лары Фабиан был запланирован концерт. Однако за две недели до этого умер ее близкий друг Грегори Леморшаль. Лара потеряла почву под ногами, не выходила из дома и много плакала. Тем не менее, из уважения к людям она не отменила концерт, вышла на публику и посвятила концерт памяти Грегори.

Дойдя до одной из своих самых знаменитых песен "Je t’aime" («я люблю тебя») Лара потеряла самообладание, села на ступени и поняла, что не может спеть даже первую строчку. Что произошло дальше – смотрите на видео со звуком и только после этого открывайте спойлер.

Зал поддержал Лару и, не сговариваясь, спел песню за нее, заменив слова на "On t'aime" («мы любим тебя»). Продюсер Лары, Рик Аллисон, аккомпанирующий на фортепиано, не растерялся и подыграл залу. Позже он скажет Ларе: «Видишь, ты говорила, что тебе незачем жить... Живи ради них – ради людей»

До определенного момента мне казалось, что в общении все просто: ты что-то говоришь, тебе что-то отвечают. Можно делать это вживую, можно письменно, разница не особо существенна. Сами слова – вот что важно.

По факту оказалось, что все значительно сложнее, и процесс выглядит так:

1️⃣ отправитель сообщения из собственного контекста кодирует желаемые для передачи смыслы в вербальные и невербальные сигналы: слова, мимику, жесты, тембр и скорость речи, позу, касания и т.д.

2️⃣ далее это закодированное сообщение отправляется через коммуникационный канал, например, текстом через мессенджер, голосом по телефону или кивком через пространство

3️⃣ получатель сообщения из собственного контекста расшифровывает его в смыслы, которые, как ему или ей кажется, хотел передать отправитель

Ответ на сообщение проходит ровно тот же путь в обратную сторону.

Так вот проблема в том, что на каждом из этих шагов первоначальные смыслы значительно искажаются. Чем меньше люди знают друг друга, чем сильнее отличается их мышление, контекст и эмоциональное состояние, чем шумнее канал передачи – тем сильнее искажение.

При этом обратите внимание, что в списке сигналов сами слова – лишь один пункт из множества. По разным исследованиям вербальные сигналы передают лишь от 7% до 35% смыслов.

Таким образом:

➡️ если оставить чистый текст и отправить его через почту или мессенджер, то в среднем он будет полностью понят максимум на треть

➡️ если не писать, а позвонить, т.е. добавить невербальных сигналов, то понимание смыслов существенно повысится

➡️ если встретиться лично или хотя бы по видеосвязи, то искажения смыслов будут минимизированы настолько, насколько это возможно

Такое добавление сигналов называется «расширением канала коммуникации». Эмодзи и БУКВЫ КАПСЛОКОМ – по сути интуитивная попытка людей добавить в текстовую коммуникацию хоть какие-то невербальные сигналы и улучшить передачу смыслов.

С тех пор я осознанно выбираю ширину канала коммуникации в зависимости от ситуации. Если мне надо сказать что-то простое хорошо знающему меня человеку, то мессенджер прекрасно подойдет. Если кто-то малознакомый сердится на меня, то надо встречаться как можно скорее вживую или хотя бы созвониться.

По тем же принципам стал принимать решение включать ли камеру на созвонах: если я спикер, тема сложная или мой собеседник настроен скептически – то камеру лучше включить. Если же я только слушаю, есть серьезные проблемы с моим внешним видом или параллельно с созвоном приходится отвлекаться на другие дела, что может быть воспринято как неуважение – то камера скорее всего останется выключенной.

👍 – буду включать камеру
😁 – не убедил, хватит эмодзи
✍️ – буквы наше всё

В прошедшую субботу участвовал в дискуссии перед студентами ВШЭ и в живом диалоге вспомнил, как когда-то боролся с интроверсией и сопровождаемыми ее страхами.

Любопытно, что в кулуарных обсуждениях с командами топ-менеджмента часто выясняется, что многие из них всегда были и остаются интровертами – со стороны в это сложно поверить.

В свое время мне помогли разные мысли и приемы, вот некоторые из них:

➡️ Мы боимся неопределенности – так устроена психика, так как эволюционно безопасней находиться в зоне комфорта. Чтобы перестать чего-то бояться – нужно снизить неопределенность, в идеале – окунувшись в неизведанное с головой. Для старта используйте технику маленьких шагов.

➡️ Попробуйте превратить нервозность в радостное предвкушение, заменив тезисы в навязчивых мыслях на оптимистичные. Физиологически эти состояния довольно близки и перевести одно в другое можно через смену когнитивного восприятия.

Перед важным выступлением вы не нервничаете, а радостно возбуждены, потому что сейчас сделаете новый шаг в своей карьере и развитии! Ваши близкие, друзья и коллеги будут гордиться! Мысленно визуализируйте успех.

➡️ Помните, что из любой ситуации есть выход. Даже если вас съели – их целых два. Периодически оглядывайтесь назад – из подавляющего большинства ситуаций, которые когда-то казались безвыходными, вы либо успешно выкрутились, либо вышли без существенных последствий, либо приняли их со временем.

👍 – полезно, продолжай
💯 – уже так и делаю
👌 – это не для меня

Хочу поделиться простым лайфхаком как анализировать свои расходы без нудного выписывания в эксельки.

Для этого можно завести отдельные банковские карточки с отличающимся дизайном для разных групп трат, например, таких:

✳️ Обязательные
Аренда, ЖКХ
Продукты и расходники для дома
Необходимая техника
Гигиена, здоровье
Базовые одежда и услуги
Выплаты по кредитам, ипотеке
Налоги и обязательные страховки
Необходимые расходы на близких
Общественный транспорт
Непредвиденные расходы

⏺️ Условно-обязательные
Спорт, хобби, творчество
Образование
Финансовая подушка

✴️ Опциональные
Рестораны и доставка блюд
Автомобиль, такси, каршеринг
Путешествия, кино, подписки
Дорогая одежда, ювелирка
Дорогие подарки, пожертвования
Инвестиции

С такой разбивкой в любом современном банковском приложении можно будет легко увидеть средние траты на все три группы и, сопоставив с доходами, определить сколько выделять на каждую из них.

👍 – полезно
🤝 – известный лайфхак
👌 – я тут не за этим

Выше я упоминал, как 12 лет назад попал в международное digital marketing агентство SapientNitro.

Для меня до сих пор загадка что побудило нанимающего менеджера сделать мне тогда оффер – в компании требовался сильный английский, а мои познания уровня "My name is Lesha" имели весьма туманные перспективы – язык всегда давался мне тяжело и я стабильно получал по нему натянутые тройбаны.

И вот я присоединяюсь к компании и довольно быстро обнаруживаю себя в ситуации, что мне нужно вести переговоры с заказчиками из России и командами из Индии и Великобритании. Можете себе представить помесь акцентов на таком созвоне, мой кипящий мозг и отчаяние от полного непонимания содержания диалогов.

Надо было срочно что-то с этим делать. И я решил выучить язык собственным способом – разбить самообучение на маленькие шаги.

📗 Первым делом надо было пополнить словарный запас. Я купил электронную книгу, позволяющую на клик по слову открывать встроенный словарь. Закачал книги на английском адаптированные для детей в редакции Ильи Франка – смысл в том, что сначала дается абзац, где каждое предложение сразу же переведено, а потом этот же абзац дан для повторного прочтения уже без перевода.

Я читал эти книги по дороге на работу и обратно, иногда в свободное время. Было тяжело начинать, но спустя пару недель стало гораздо легче – повторяющиеся слова стали оседать в голове. Довольно быстро я понял, что есть риск заучить неверное произношение слов, поэтому разобрался в правилах транскрипции и подглядывал правильное произношение в словаре.

Следующим шагом я перешел на взрослые книги. Снова было тяжело, и я решил отдать предпочтение детективам, так как самое главное было начать книгу, а дальше начинало тянуть любопытство «кто же убийца?». История повторилась – спустя пару недель стало гораздо легче. Я обнаружил, что разные авторы используют собственный ограниченный словарь своего времени, поэтому пришлось менять авторов и выбирать максимально современные книги.

Почувствовав уверенность, я перешел на книги без субперевода. Возможно, поторопился, так как снова было тяжело и первое время приходилось постоянно подглядывать во встроенный словарь.

Чтение книг позволило не только быстро пополнить словарный запас, но и дало привязку к мысленным визуальным образам и понимание тонких отличий значений слов в разных контекстах.

🎬 Спустя месяц я понял, что словарный запас позволяет практически не пользоваться словарем. Нужно было переходить на следующий уровень – тренировать восприятие на слух. Для этого отлично подходили англоязычные сериалы с субтитрами. Поскольку читал я теперь довольно легко, то хорошо понимал диалоги актеров. Стоило однако отключить субтитры – и все превращалось в кашу. Еще месяц пролетел в таком режиме.

В какой-то момент я обнаружил, что могу отключать субтитры и в целом разбирать практически всю речь. Если где-то не получалось – включал их обратно. На работе я стал постепенно понимать коллег, но все еще не мог свободно с ними общаться – мешал психологический барьер.

👩‍🏫 Для последнего рывка я не придумал ничего лучшего, как найти онлайн преподавателя, с которой договорился на берегу, что не хочу учить язык классическим способом. Мне нужно было снять внутренние барьеры – страх облажаться. Поэтому мы выбирали темы, которые мне было интересно обсуждать – бизнес, науку, фантастику, психологию – и болтали как хорошие друзья. Главное правило – никакого русского.

Когда очень хочется донести какую-то мысль и ты в безопасной среде – начинаешь с энтузиазмом говорить хоть как-то, махая руками. Постепенно барьер исчез и с этого момента преподаватель начала корректировать ошибки и объяснять их суть.

🎓 Спустя примерно 6 месяцев со старта всей авантюры я говорил на уровне около B1 Intermediate, а спустя еще 4 месяца сдал экзамен на B2 Upper-Intermediate.

А как вы учили языки? Поделитесь в комментариях