вторник, 14 января 2014 г.

[life.book] Некоторые впечатления от книги "(Не)совершенная случайность"

С подачи сайта elementy.ru за два дня проглотил интересную книгу Леонарда Млодинова "(Не)совершенная случайность". Если говорить в двух словах, то мне книга показалась стоящей. Заставила восстановить в памяти благополучно забытые еще двадцать лет назад основы теории вероятностей и матстатистики. Так же книга заставляет задуматься о том, чем в реальности являются причины и следствия тех или иных событий -- случайностью или закономерностью. В связи с чем возникают большие вопросы, ответы на которые далеко не очевидны. Ну а так же в книге обнаружилась надежда на то, что доказать бессмысленность выстраивания систем оценок для персонала (по крайней мере для сферы разработки ПО) можно с помощью математических методов (в частности, с помощью теории вероятности).

Теперь чуть подробнее. Тервер и матстатистику нам читали в течении двух семестров, если не ошибаюсь, осенью 1993 и весной 1994. Из того курса самым ярким впечатлением для меня оказалась разница между объективной оценкой вероятности и моего субъективного отношения к ней. Например, когда лектор демонстрировал нам простейшую задачу "мы находимся на 6-м этаже 9-ти этажного дома, какова вероятность того уже вызванный кем-то лифт остановится на нашем этаже?" я был поражен тем, что вероятность остановки лифта на 6-м этаже равна вероятности остановки лифта на любом другом этаже. Т.е. логически я соглашался с этим строгим математическим выводом, а вот эмоционально принять это было сложнее: меня ведь интересует только 6-й этаж и неприятно было столкнуться с тем, что эта "важность" 6-го этажа никак не выражается в математической формуле :)

К сожалению, наглядные примеры, которые "на пальцах" поясняли бы те или иные вещи, нам быстро перестали показывать на лекциях, перейдя к изложению материала в виде строгих математических выкладок. Поэтому, как и в других разделах высшей математики я быстро перестал видеть за формулами хоть какой-то практический смысл и связь с реальностью, а предмет сдавал посредством заучивания большого количества абстрактных символов/выражений, а так же натаскивая себя на механистическое выполнение их преобразований по каким-то законам и алгоритмам (т.н. решение примеров и задач на практических занятиях). Не удивительно, что содержимое практически любого курса по любому разделу высшей математики очень быстро улетучивалось из моей головы. Не стала исключением и теория вероятностей.

Тем приятнее было прочитать книгу Млодинова, т.к. в ней важные понятия из теории вероятности объясняются на простейших примерах и ты вновь начинаешь осознавать их смысл и назначение. Полагаю, что эту книгу можно рекомендовать в качестве дополнительного учебного пособия студентам, изучающим теорию вероятности и матстатистику в ВУЗе. По крайней мере мне бы она в свое время точно помогла бы.

А вот читателям, у которых не было за плечами соответствующего образования, возможно, читать ее будет сложнее. Хотя автор разжевывает все максимально подробно, но специфика материала такова, что воспринять его проще, если в свое время мозги уже были в достаточной степени отформатированы серьезным изучением того или иного раздела высшей математики. Я говорю об этом в качестве предупреждения читателей с гуманитарным образованием: для вас книга может оказаться сложнее, чем для инженеров. Но это не означает, что ее не нужно прочесть :) Просто следует быть готовым к некоторому умственному напряжению.

Здесь мне бы следовало написать пару абзацев о том, какую же основную идею проводит автор через всю книгу...

Но, боюсь, сейчас я не смогу это сделать. После прочтения у меня возникло ощущение, что книга внесла в мою голову серьезные сомнения в привычное мне восприятие реальности. Например, насколько обосновано существование термина "профессионализм"? Скажем, если мы говорим об управлении, то являются ли успехи одного менеджера и неудачи второго менеджера следствием их профессиональных качеств, опыта, накопленных знаний и пр. проявлениями детерминизма? Или же это элементы случайного процесса? Зависит ли это от размера команды, которой управляет менеджер? Или от предметной области?

Или чего именно хотят достичь менеджеры, когда вводят жесткие и строгие процессы работы подчиненного ему коллектива? Действительно ли навязываемый ими порядок позволяет повысить эффективность действий подчиненных? Или же это создание иллюзии наличия контроля за ходом подверженного множеству случайных воздействий процесса?

И вообще, насколько показатели эффективности, по которым оцениваются результаты тех или иных преобразований, объективно отражают настоящее и определяют будущее? Даже если принять, что показатели подобраны правильно (откуда такая уверенность?) и их значения измеренны верно (какова погрешность и степень ее влияния?), то как можно быть уверенным в том, что мы наблюдаем фрагмент детерминистического процесса, который и далее будет развиваться аналогичным образом, а не фрагмент случайной последовательности, да еще и совсем короткий фрагмент? И что если нам представиться возможность рассмотреть цепочку событий подлиннее, то не увидим ли мы резкие изменения показателей?

А если перейти еще к более высоким материям, то как вообще определить, что является следствием закономерности, а что результатом случайного процесса? Скажем, было ли случайным создание теории относительности? Было ли случайно, что именно Альберт Энштейн стал ее автором? А для самого Альберта Энштейна создание теории относительности оказалось случайностью или закономерным итогом его научной работы?

После первого прочтения я не увидел в книге "(Не)совершенная случайность" ответов на эти вопросы. Вряд ли увижу их и при перечитывании (а уже возникло желание перечитать, чтобы заново уложить в голове некоторые вещи). Но для меня книга ценна тем, что заставила вновь задуматься об этом. А так же об актуальности старого высказывания: "Делай что должен и случится чему суждено".

Ну а в завершении неожиданный для меня полезный практический выхлоп.

В кругах профессиональных эффективных менеджеров принято думать, что должны существовать объективные оценки эффективности деятельности сотрудников. От этого возникают и насаждаются различные системы KPI и ранжирования сотрудников (например, stack ranking). Лично я никогда не был любителем таких систем и всегда максимально противился их внедрению, хотя со временем стал понимать, что чем больше компания, тем сложнее обходится без чего-то подобного. Однако, если посмотреть на подобные вещи с точки зрения теории вероятности, то KPI/ранжирование вряд ли являются надежными показателями и, скорее всего, являются дополнительными источниками генерации хаоса и случайностей.

Во-первых, любые замеры не являются абсолютно точными. Погрешность измерений может оказывать серьезное влияние на итоговый результат (особенно, если для обеспечения объективности KPI вычисляют по сложным формулам, в которых ошибка потери точности может дать поразительный накопительный или побочный эффект). Но, что более важно, процесс выставления оценок так же подвержен влиянию случайностей. Особенно, если выставляется качественная, а не количественная оценка. Например, если вас попросить оценить полезность вашего коллеги для команды в течении последних трех месяцев по 100-бальной шкале, то, очень возможно, что конкретное значение оценки будет зависеть от того, когда вы ее выставили: утром, днем или вечером. Еще больше вероятность того, что если бы вы выставляли оценку в понедельник утром, то она бы отличалась от таковой в пятницу вечером. Т.е. попытка привлечения якобы объективных и беспристрастных математических формул к вычислению результатов деятельности сотрудника, если уж не совсем несостоятельна, то уж точно подвержена сильному влиянию больших погрешностей измерений. И это еще не говоря о возможности непосредственного и умышленного влияния на эти измерения.

Во-вторых, любые подобные замеры делаются на слишком маленьком временном участке. И, поэтому, могут оказаться крайне недостоверными. Особенно это касается различных stack ranking систем, где по итогом ограниченного временного интервала делается заключение о полезности сотрудника для организации. Например, кто-то пытается оценить результаты года моей работы на какой-то должности. Мой профессиональный стаж -- 20 лет. Один год из этого стажа это всего лишь небольшой отрезок. И, если предположить, что успехи и неудачи в карьере в бОльшей степени определяются случайным распределением (что, вероятно, и есть на самом деле), то насколько показательна оценка 1/20 участка профессиональной деятельности для серьезных выводов? Может это был худший год в моей карьере и следующий будет лучше. А может наоборот? Может это фрагмент небольшого спада или же фрагмент очередного подъема?

Вот как-то так. Книга интересная, при чтении заставляет напрягать мозги. А после прочтения заставляет еще больше задуматься и несколько переосмыслить свой жизненный опыт, сложившиеся стереотипы и отношение к происходящему. А так же увидеть неожиданные прикладные применения прочитанной теории. Как, например, только что показанная дискредитация систем "объективных" и "беспристрастных" математически-обоснованных оценок сотрудников ;)

Отправить комментарий