David Epstein (1) (1980–)

«Будущее за кроткими» — учила Библия. «Красивые [очевидно] спасут мир», — предрекал Чехов. «Решают гики, интроверты или 10 000 часов тренировки», — обещают бестселлеры нон-фикшен. Вышедшая недавно новинка делает ставку на эрудитов и людей с широким кругозором и знаниями. Предыдущая книга Эпштейна посвящена спортсменам и генетике. Успехи некоторых из них принято списывать на ранний старт и те самые 10 000 часов. Тайгер Вудс и сестры-шахматистки Полгар являются каноническими символами такого подхода.

Однако не менее яркая спортивная звезда Роджер Федерер собственно теннису отдал предпочтение уже лишь подростком, перепробовав немало других видов спорта. Да и насколько мир и разные виды человеческой деятельности, которым надо обучаться, напоминают гольф или теннис? Эпштейн считает, что крайне мало. Реальность настолько многофакторна, что даже программа, побившая человека в шахматы и го, не может обыграть людей в стратегию реального времени StarCraft. Что бы ни говорил Марк Цукерберг про преимущества раннего старта в бизнесе, исследователи из Северо-Западного университета и MIT совместно с Бюро переписи населения США изучили новые IT-компании и установили, что средний возраст основателей самых быстрорастущих стартапов на момент запуска — 45 лет.

Ученые и представители других специальностей с равной вероятностью могут иметь художественные увлечения, но первые с гораздо большей вероятностью имеют интересные хобби вне своей стези. У нобелевских лауреатов эта вероятность еще выше. По сравнению с другими учеными они по крайней мере в 22 раза чаще выступают в качестве актеров-любителей, танцоров, фокусников или других исполнителей. Ведущие ученые своих стран с гораздо большей вероятностью, чем другие ученые, будут музыкантами, скульпторами, художниками, столярами, механиками, электронщиками, стеклодувами, поэтами, писателями. И как тут не вспомнить Стива Джобса, благодарившего случай, приведший его в класс каллиграфии. Особой эстетикой продукты Apple обязаны именно ей. Опять же самые успешные музыканты умеют играть на нескольких инструментах, а не только на том, который им вручили в три года родители.

Помимо критики строгой необходимости 10 000 часов и похвалы разносторонности, Эпштейн с помощью новейших исследований разбирает на запчасти еще несколько догм, мешающих успеху в жизни и бизнесе. Ведь даже у пафосного черчиллевского «никогда-никогда не сдавайтесь» есть опускаемое окончание: «если это не противоречит чести и здравому смыслу».… (mais)

This book is about learning. The author challenges the traditional notion of specialization and encourages a more holistic approach to learning. By emphasizing the importance of cross-domain and cross-pattern practices, Epstein presents a compelling argument for a generalist viewpoint. What sets this book apart is the abundance of data and experiments provided in each chapter, giving weight to the author's claims.

One aspect that particularly caught my attention was the book's relevance to machine learning. Epstein's theories on nurturing machine learning models, particularly generative models, offer valuable insights on how to transition from superficial pattern recognition to more robust pattern learning. The underlying concept of framing learning tasks effectively, rather than solely focusing on manipulating architectures, holds immense potential for educating both humans and ML models.… (mais)