Как управлять собой и другими с помощью НЛП - Анвар Бакиров

2. Достижение цели должно зависеть от вас. Убедитесь, что цель находится под вашим контролем. Проясните, от каких ваших действий зависит ее приближение. Что вы можете сделать для этого? Сможете ли вы взять на себя ответственность за нее? Переформулируйте результат относительно себя.

3. Цель должна быть подтверждаема с помощью органов чувств. Главный мотив – не пропустите своего счастья! Пусть оно будет реально ощутимо и измеримо. Чем конкретнее цель, тем легче ее заметить.

4. Цель должна находиться в нужном контексте. Где, когда и с кем вы этого хотите? Оценка событий во многом зависит от того, в каких обстоятельствах они произошли. В каких контекстах ваша цель желательна, а в каких – нет. Убедитесь, что вы получите ее именно там, где вам это нужно.

5. Цель должна сохранять все преимущества настоящего положения. Соблюдайте экологию ! Мир – достаточно сложная штука, чтобы этот факт начать уважать. В нем все взаимосвязано. Поэтому внимательно отнеситесь к своему заказу. Ничего ли вы не потеряете, если вдруг ваше желание исполнится? Не пропадет ли чего на пути к заветной цели? Сохраните ли вы все выгоды текущего положения? Все ли мнения учтены? Учтите все заранее – потом расплачиваться придется совсем по другим счетам. Зато хорошо продуманная цель получает всеобщую поддержку и благоприятную атмосферу.

6. Цель должна иметь подходящие размеры. Слишком маленькая цель не стоит столь тщательного планирования. Пусть у нее за спиной встанет действительно значительное начинание. За слишком большую цель неясно, с какой стороны взяться. Убедитесь, что ее можно добиться в обозримом будущем. Выделите первый, начальный, этап и работайте с ней. На оставшуюся часть задачи у вас еще будет время.

7. Должны быть подобраны ресурсы для достижения цели. Что вам поможет в этом начинании? Какие у вас есть средства и возможности для реализации собственных замыслов? Что даст вам силы дойти до конца? Какие у вас есть варианты приближения к цели? Сфокусируйтесь на собственных возможностях, и вы удивитесь, насколько они огромны.

8. Должны быть исследованы возможные препятствия на пути к цели. Что мне может помешать? Какие могут возникнуть трудности? Что мне мешает прямо сейчас начать движение? Как мне обойти возможные преграды? Как сделать путь более легким? Подумайте об этом, когда прорабатываете желаемый результат, и он станет еще более доступным.

9. Должны быть намечены первые шаги. Где, когда и при каких обстоятельствах я начну работать в этом направлении? Что это будут за действия? С чего я начну в первую очередь? Как я пойму, что машина реализации цели уже заработала? Первый шаг – самый трудный. На него надо решиться. Потом будет легче.

Глава 6 Секреты эффективности

Модели на вычислительных машинах отличаются точностью. При реализации теории на вычислительных машинах вскрываются те ошибки и недочеты, которые обычно ускользают от внимания даже самых скрупулезных исследователей.

Патрик Уинстон

Где-то в середине двадцатого столетия, когда появились первые электронно-вычислительные машины, люди задались вопросом: «Как научиться использовать их с наибольшей эффективностью?» Их очень интересовал вопрос, как заставить эту груду железа, напичканную лампами и проводами, приносить человеку наибольшую пользу.

Первые попытки особой оригинальностью не отличались. Ученые просто отдали машине право проводить быстрые вычисления. Отсюда и название – электронно- вычислительная машина. В результате ученые осуществляли всю интеллектуальную часть работы, а ЭВМ – вычислительную. Черновую, стало быть.

Правда, общение с компьютерами (опять же от английского «compute» – подсчитывать, вычислять) оказалось достаточно затруднено. Не говоря уже о том, что они совершенно не умели решать более или менее отвлеченные задачи.

...

Решили испытать новейший военный суперкомпьютер. Заложили в него всевозможные данные по военному делу. Приходит генерал и спрашивает:

– Нам наступать или отступать?

Компьютер думает несколько часов и выдает:

– Yes!

Полковник:

– Что «yes»?

Компьютер думает еще несколько часов и рапортует:

– Yes, sir!

Для общения с ЭВМ потребовались особые специалисты – программисты. А уж об их умении думать так же, как их собственные подопечные, стали ходить настоящие легенды:

...

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 приходом кибернетики. Здесь уже человек задумался над тем, как научить машину думать. Ну, хотя бы в минимальных пределах. Понятное дело, «чтобы не изобретать велосипед», решили скопировать собственный стиль мышления. Так появилось понятие « искусственный интеллект» .

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 домыслы и фантазии и взяли из человеческого интеллекта именно то, что можно реально переложить на точный машинный язык. Ведь эти ученые собирались научить компьютеры думать, причем думать эффективно. И по-человечески…

Как вы понимаете, нэлперы в своем поиске реально работающих инструментов просто не могли пройти мимо столь полезных находок. А это действительно оказалось самым настоящим сокровищем. Удобным, простым, универсальным – полезным. Причем они взяли уже обработанный трудами многих кибернетиков алмаз и просто применили к моделированию человеческого совершенства.

Компьютеры просто отдали свой долг людям. С помощью тех же методов, какими машины учились мыслить по-человечески, люди сами стали учиться тому же…

Простая модель мышления

Простая, удобная, универсальная и потому базисная, она появилась одной из первых. Ее иногда называют моделью эффективного достижения целей, основанной на обратной связи . Общую идею этой модели можно выразить словами «постепенное приближение к выбранной цели методом последовательных циклических приближений».

Вспомните грибников. Если подумать, они выполняют большое количество повторяющихся действий и в результате получают полную корзину. Идут, смотрят по сторонам, заметили гриб – подошли, наклонились, срезали, положили в корзину, идут дальше, смотрят по сторонам, заметили гриб – подошли, наклонились, срезали, положили в корзину… Цикл, стало быть. И так – гриб за грибом – они постепенно приближаются к желаемому результату. Кому-то нужна корзина, кто-то стремится к ужину…

Формулировка действительно сложновата, но ее можно понять с помощью трех главных слов: цель, чувствительность, гибкость . Действительно, те, кто легко достигает поставленных перед собой целей, руководствуются именно этими тремя принципами. Они четко знают, чего хотят. Они чувствительны к внешней обстановке. Они могут проявлять гибкость в средствах достижения своей цели.

Про важность грамотной постановки цели я говорить не буду – этому уже и так уделено достаточно много слов. Чувствительность проявляется в том, что после каждого небольшого шага мы получаем обратную связь из внешнего мира: «Приблизил ли меня этот шаг к желаемому результату?» Гибкость определяет нашу способность изменять свои действия вместе с переменой внешней обстановки.

Примерно этому и стали тогда учить машину. Ей ставилась максимально конкретная задача, давались средства для ее решения, назначалась «целевая функция» (она определяет эффективность каждого очередного шага) и давался четкий критерий выхода. Благодаря всему этому компьютер учился решать самые различные задачи: от сложнейших систем дифференциальных уравнений до традиционных головоломок типа «пятнашек».

Формально полученная модель называется T.O.T.E. (аббревиатура английская, произносится «тоут») – Тест-Операция-Тест-Выход ( Exit ). Первооткрыватели: Миллер, Галантер и Прибрам еще в 1960 году описали ее в книге «Планы и структуры поведения».

При первом тесте мы определяем нашу цель, то, чего мы хотим достичь. При втором – где мы сейчас находимся. Операции , которые мы выполняем, направлены на уменьшение разницы между первым и вторым тестом. Выход определяет условие перехода к следующей цели (при совпадении тестов, по прошествии определенного количества времени, при обнаружении более желаемой цели и т. д.). Те, кто знаком с программированием, легко узнают здесь привычные операторы циклов.