Изучая профессиональных шахматистов [85] , Саймон отметил, что они могли, всего несколько секунд посмотрев на доску с фигурами, воспроизвести расстановку по памяти. Но если их просили запомнить расположение шахматных фигур, позиции которых не соответствуют правилам игры, – их память работала не лучше, чем у любителей. Напрашивается вывод о том, что дело вовсе не в выдающейся памяти гроссмейстеров, а в том, что они полагаются на знание предсказуемых схем и последовательностей, накопленное за множество партий. Как и мнемоспортсмены, шахматисты-гроссмейстеры пользуются сочетанием умений, тренировки и опыта – то есть компетентностью – для молниеносного группирования [86] .

В 2004 году моя исследовательская деятельность разделилась по нескольким направлениям, и меня заинтересовало то, как компетентность меняет нашу манеру учиться и запоминать. Все мы – или почти все – в чем-то компетентны: любители птиц могут быстро распознавать разные виды птиц, автолюбители – мгновенно узнать марку, год выпуска и модель классической машины. Тогда большинство нейробиологов считали, что компетентность строится на изменениях в сенсорных областях мозга [87] . С этой точки зрения специалисты по птицам могут распознать отличия между десятком видов воробьев, потому что воспринимают тончайшие нюансы узоров на крыльях, практически неразличимые для рядового наблюдателя.

Мне, исследователю памяти, дело виделось иначе. Зная, что префронтальная кора помогает сосредоточиться на отличительных свойствах события, я подозревал, что компетентность меняет сам способ, которым задействуется префронтальная кора. Эта мысль ждала своего часа, пока мой аспирант Майк Коэн не познакомил меня с замечательным студентом-психологом по имени Крис Мур. Крис с Майком допоздна засиживались за работой и создали компьютерную программу, которая генерировала ряд трехмерных фигур. Фигуры чем-то напоминали корабли инопланетян, но им была присуща определенная структура и логика – так же, как у разных видов птиц или моделей машин есть набор таких свойств, которые меняются, а есть такие, что остаются более-менее постоянными.

Затем Крис с Майком набрали группу студентов-добровольцев, которые за 10 дней стали «компетентными экспертами» по этим инопланетным фигурам, научились определять их общие свойства и распознавать различия. После обучения мы помещали их в МРТ-сканер, чтобы посмотреть, что изменилось в мозге. Пока записывалась мозговая деятельность, мы ненадолго показывали им одну из фигур и просили держать ее в уме. Спустя примерно 10 секунд показывали еще одну фигуру и спрашивали, совпадает ли она с предыдущей. Без обучения эта задача была бы неподъемной, но наши добровольцы справлялись практически безупречно. Подобно шахматистам Херба Саймона, наши эксперты разработали собственные способы извлекать самую нужную информацию о том, что стремились запомнить: компетентность позволяла им обойти ограничения памяти. Но когда мы стали показывать фигуры в перевернутом виде, эксперты больше не могли применять свои знания, и им с трудом удавалось отличить одну фигуру от другой.

Как я и ожидал, когда студенты полагались на свою компетентность, чтобы удерживать в памяти «инопланетные» фигуры, на МРТ был виден рост активности в префронтальной коре [88] . Это говорит нам о том, что компетентность – не только в том, чтобы видеть закономерности, но и в том, чтобы их находить. Скажем, специалисты по птицам не просто «видят» разницу между певчим воробьем и домовым: они пользуются своей компетентностью, чтобы сфокусироваться на отличительных чертах этих птиц. Обретая компетентность в любой теме, мы можем пользоваться выученным, чтобы сфокусироваться на самых нужных элементах новой информации.

Кстати о компетентности, не могу не добавить к этому рассказу некоторое послесловие. Пока Крис работал у меня в лаборатории, по многим предметам он успевал кое-как. Я не мог понять почему: когда мы говорили о памяти, он казался опытным ученым, а не студентом со средненькими оценками. Спустя несколько лет после выпуска Крис поступил на нейробиологию в Принстон, где работал над моделями нейронных сетей, симулирующими обучение в человеческом мозге. Вместо того чтобы сосредоточиться на диссертационной работе, Крис тратил кучу времени, применяя свои вычислительные умения к бейсбольной статистике – искал в ней закономерности, чтобы определять лучших игроков и команды победителей [89] . Диссертацию Крис все же защитил, недолго поработал на Уолл-стрит, а потом поставил свою компетентность на службу бейсбольному клубу «Чикаго кабс», где теперь возглавляет отдел исследований и разработки. Труды по предсказательной аналитике принесли ему прозвище Денежный [90] : он разработал сложные вычислительные модели, отслеживающие и оценивающие достижения игроков, – благодаря им «Кабс» преодолели «проклятие козла» [91] , которое давило на них 70 лет, и выиграли Мировую серию 2016 года.

Группирование помогает паковать информацию в удобные блоки и обычным людям, и шахматистам, и мнемоспортсменам, но дело не только в ней: само по себе группирование не объясняет, как нам удается запоминать огромные объемы информации без интерференции – помех от конкурирующих воспоминаний, из-за которых мы постоянно столько всего забываем.

Человеческий мозг – механизм не запоминания, а мышления. Мы организуем свой опыт таким образом, чтобы осмысливать окружающий мир. Чтобы справляться со сложностью мира и не поддаваться интерференции, можно воспользоваться одним из самых мощных орудий мозга для упорядочения информации: схемой [92] .

Схема – это мысленная структура, позволяющая сознанию обрабатывать, упорядочивать и трактовать большой объем информации с минимальными усилиями. Человеческий мозг пользуется схемами для создания новых воспоминаний, примерно так же, как архитектор пользуется чертежами для проектирования домов. Чертеж – своего рода карта основной конфигурации строения (стены, двери, лестницы, окна и так далее), по которой понятно, как элементы связаны между собой. Природа чертежа абстрактна, а значит, его можно использовать снова и снова.