Открытие Александром Флемингом первого антибиотика, пенициллина, в 1928 году по праву считается триумфом счастливой случайности. Его чашки с культивируемыми бактериями, поспешно сложенные на верстаке, когда он уезжал в отпуск, покрылись плесенью, убивающей бактерии. Эта удача в сочетании с мудростью замечать вещи, которые не искали, принесла ему Нобелевскую премию и почетное место в истории медицины. Менее известным является то, что более ранние открытия Флеминга, такие как антибактериальный фермент лизоцим, произошли из столь же острого восприятия
Так что это была не просто удача. Флеминг, и люди, подобные ему, всегда наблюдают и готовы к открытию. Необходимо сделать это привычкой, регулярно практиковать активное и осторожное наблюдение. Это то, что, например, Toyota Production System встраивает в свой процесс.
Одна из основных практик Toyota Production System - это рутинная работа, которая требует от каждого руководителя регулярно ходить по цеху, внимательно следить за производственными операциями и взаимодействовать с теми, кто отвечает за передовую работу. Gemba Walks (что означает «идти туда, где происходит работа») интегрируют активное наблюдение за повседневными обязанностями каждого в компании. Ни один менеджер или руководитель не освобождается от этой практики, что означает, что случайность, поиск чего-то ценного, чего не искали, имеет наибольшие шансы на успех.
С появлением искусственного интеллекта необходимость понимать, как наблюдать с точностью и в контексте ситуации становится более важной, чем когда-либо. Компьютеризированные системы глубокого обучения все еще пытаются найти и идентифицировать объекты в визуальном пространстве. В недавней статье в Quanta Magazine объясняется: «Исследователи представили аномальный объект на сцене - изображение слона. Простое присутствие слона заставило систему забыть обо всем: она вдруг стала называть стул диваном, а слона стулом, полностью закрываясь от других объектов, которые ей были ранее видны».
Люди могут делать то, что системы искусственного интеллекта в настоящее время не могут - замечать, когда объект не подходит или когда сцена весьма необычна, и возвращаться к другому взгляду. Поэтому нам нужно либо найти способ запрограммировать такую наблюдательность у систем искусственного интеллекта, либо развивать этот навык самостоятельно.
Глубоко ли вы смотрите на мир вокруг себя, обращаете ли вы внимание на людей в зале ожидания аэропорта, или ставите себе задачу смотреть, думать, а потом снова смотреть. Попробуйте включить «случайное обнаружение ценных идей» в свой список новых дел. Открытия ждут вас.