Компьютер думает еще несколько часов и рапортует: 
— Yes, sir! 
Для общения с ЭВМ потребовались особые специали­
сты — программисты. А уж об их умении думать, как их 
собственные подопечные, стали ходить настоящие ле­
генды: 
Программист ставит себе на тумбочку перед сном два 
стакана. Один с водой — на случай, если захочет ночью 
пить. А второй пустой — на случай, если не захочет. 
Гораздо более интересный подход наметился с при­
ходом кибернетики. Здесь уже человек задумался над 
тем, как научить машину думать. Ну хотя бы в мини­
мальных пределах. Понятное дело, «чтобы не изобретать 
велосипед», решили скопировать собственный стиль 
мышления. Так появилось понятие искусственного ин­
теллекта. 
А ученые в очередной раз задались вопросом: «Как же 
человек думает?» И главный сюрприз был именно в том, 
что теперь уже этим вопросом занялись представители 
точных наук. Их в первую очередь интересовали те вещи, 
которые действительно работали. Они отбросили все до-Глава 6. Мыслить и 
действовать — эффективно! 133 
[ мыслы и фантазии и взяли из человеческого интеллекта 
i именно то, что можно реально переложить на точный 
[ язык машины. Ведь эти ученые собирались научить ком­
пьютеры думать, причем думать эффективно. И по-чело-
[ вечески. 
Как вы понимаете, энэльписты в своем поиске реаль-
S но работающих инструментов просто не могли пройти 
[ мимо столь полезных находок, которые оказались самым 
\ настоящим сокровищем: удобным, простым, универсаль-
| ным, полезным. Причем они взяли уже обработанный 
трудами многих кибернетиков алмаз и просто примени­
ли к моделированию человеческого совершенства. 
Компьютеры просто отдали свой долг людям. С помо­
щью тех же методов, какими они учились мыслить по-
человечески, люди сами стали учиться тому же. 
ПРОСТАЯ МОДЕЛЬ МЫШЛЕНИЯ 
Простая, удобная, универсальная и потому — базисная, 
1
 она появилась одной из первых. Ее иногда называютмо-
; делъю эффективного достижения целей, основанной на 
, обратной связи. Общую идею этой модели можно выра-
I зить словами: «постепенное приближение к выбранной 
[ цели методом последовательных циклических прибли-
| жений». 
Вспомните грибников. Они выполняют большое ко-
[ личество повторяющихся действий и в результате полу-
L чают полную корзину. Идут. Смотрят по сторонам. Заме-
| чают гриб. Подошли. Наклонились. Срезали. Положили 
| в корзину. Идут дальше. Смотрят по сторонам. Замеча-
I ют гриб. Подошли. Наклонились. Срезали. Положили 
I в корзину... Цикл, стало быть. И так — гриб за грибом — 
[' они постепенно приближаются к желаемому результату. 
[ Кому-то нужна корзина, кто-то стремится набрать гри-
[ бов к ужину. 134 НЛП: люди, которые играют роли 
Формулировка действительно сложна, но ее можно по­
нять с помощью трех главных слов: цель, чувствитель­
ность, гибкость. Действительно, те, кто легко достигает 
поставленных перед собой целей, руководствуются имен­
но этими тремя принципами. Они четко знают, чего хо­
тят. Они чувствительны к внешней обстановке. Они мо­
гут проявлять гибкость в средствах достижения своей цели. 
Про важность грамотной постановки цели я говорить 
не буду — этому уже и так уделено много слов. Чувстви­
тельность проявляется в том, что после каждого неболь­
шого шага мы получаем сигнал благодаря обратной связи 
с внешним миром: «Приблизил ли меня этот шаг к же­
лаемому результату?» Гибкость определяет нашу спо­
собность изменять свои действия вместе с переменой 
внешней обстановки. 
Примерно этому самому и стали учить машину. Ей 
ставилась максимально конкретная задача, давались сред­
ства для ее решения, назначалась «целевая функция» (она 
определяет эффективность каждого очередного шага) 
и давался четкий критерий выхода. Благодаря всему это­
му компьютер учился решать самые различные задачи: 
от сложнейших систем дифференциальных уравнений до 
традиционных головоломок типа «пятнашек». 
Формально полученная модель называется ТОТЕ (аб­