Почему мы не настолько глупы, как нам велели верить

Почему мы не настолько глупы, как нам велели верить
Орел или решка? Дин Дробот / Шаттерсток

Предположим, вы бросаете монетку и получаете четыре головы подряд - как вы думаете, что выпадет на пятом броске? У многих из нас есть внутреннее чувство, что хвост должен быть. Это чувство, называемое Ошибка игрока, можно увидеть в действии на рулетке, Длинная серия черных ведет к шквалу ставок на красное. Фактически, независимо от того, что было раньше, красный и черный всегда одинаково вероятны.

Этот пример является одним из многих, которые, как считается, демонстрируют ошибочность человеческого разума. Десятилетия психологических исследований подчеркивают предвзятость и ошибки в принятии решений человеком. Но новый подход бросает вызов этой точке зрения - он показывает, что люди намного умнее, чем их заставляют поверить. Согласно этому исследованию, ошибка игрока может не быть настолько иррациональным, как кажется.

Рациональность долгое время была важной концепцией в изучении суждений и принятия решений. Высоко Влиятельная работа психологов Даниэля Канемана и Амоса Тверского всесторонне показал, что мы часто не принимаем рациональных решений - таких как беспокойство о террористической атаке, но не о переходе через дорогу.

Но эта неудача основана на строгой интерпретации того, что значит быть рациональным - подчиняться законам логики и вероятности. Он не заинтересован в машине, которая должна взвесить доказательства и принять решение. В нашем случае эта машина - человеческий мозг - и, как и любая физическая система, имеет свои пределы.

Вычислительная рациональность

Хотя наше принятие решений не соответствует стандартам, требуемым логикой и математикой, все еще существует роль рациональности в понимании человеческого познания. психолог Герд Гигеренцер показал, что хотя многие из используемых нами эвристик могут быть не идеальными, они полезны и эффективны.

Но недавний подход под названием вычислительная рациональность идет дальше, заимствуя идею у искусственного интеллекта. Это говорит о том, что система с ограниченными возможностями все еще может оптимальный курс действий. Вопрос звучит так: «Каков наилучший результат, которого я могу достичь с помощью инструментов, которые у меня есть?», А не «Каков наилучший результат, которого можно достичь без каких-либо ограничений?». Для людей это означает принимать такие вещи, как память, емкость, внимание и шумные сенсорные системы во внимание.

Вычислительная рациональность приводит к некоторым изящным и удивительным объяснениям наших ошибок и ошибок. Одним из первых успехов, согласующихся с этим подходом, было изучение математики случайных последовательностей, таких как броски монет, но в предположении, что наблюдатель имеет ограниченную емкость памяти и может видеть только последовательности конечной длины. Очень нелогичным математический результат обнаруживает, что в этих условиях наблюдателю придется ждать дольше, чтобы возникли некоторые последовательности, чем другие - даже с совершенно честной монетой.

В результате, для конечного набора бросков монеты последовательности, которые мы интуитивно чувствуем как менее случайные, являются именно теми, которые с наименьшей вероятностью встречаются. Представьте себе скользящее окно, которое может «видеть» только четыре броска монет за один раз (примерно размер нашей памяти), проходя серию результатов - скажем, от бросков монет 20. Математика показывает, что содержимое этого окна будет содержать «HHHT» чаще, чем «HHHH» («H» и «T» означают головы и хвосты). Вот почему мы думаем, что хвосты придут после трех голов подряд при подбрасывании монеты - демонстрируя, что люди действительно разумно используют информацию, которую мы наблюдаем. Однако, если бы у нас была неограниченная память, мы бы думали иначе.

Существует много других примеров такого рода, когда оптимальное решение, если принять во внимание когнитивные ограничения, вызывает удивление. Наша недавняя работа показывает, что противоречивые предпочтения - краеугольный камень предполагаемой человеческой иррациональности - действительно полезны когда ты не уверен о значении доступных вам опций. Традиционная экономическая рациональность предполагает, что плохой вариант, который вы никогда не выберете (скажем, из меню), не должен влиять на то, какой из хороших вариантов вы выберете. Но наш анализ показывает, что плохие и предположительно не относящиеся к делу варианты позволяют получить более точную оценку того, насколько хороши оставшиеся альтернативы.

Другие показали, что смещение доступности, когда мы переоцениваем вероятность редких событий, таких как авиакатастрофы, является результатом высокоэффективный способ обработки возможных результатов решения. Короче говоря, учитывая, что у нас есть только ограниченное количество времени для принятия решения, оптимально убедиться, что рассматриваются наиболее важные результаты.

Более глубокое понимание

Восприятие, что мы иррациональны, является одним из неблагоприятных побочных эффектов постоянно растущего каталог предубеждений при принятии решений, Но когда мы применяем вычислительную рациональность, эти отклонения рассматриваются не как свидетельство сбоев, а как окно к тому, как мозг решает сложные проблемы, часто очень эффективно.

Проверка тени иллюзией. (почему мы не такие глупые, как нам полагали)Проверка тени иллюзией. Эдвард Х. Адельсон / Википедия, CC BY-SA

Такое мышление о принятии решений больше похоже на то, как ученые видения думают о зрительных иллюзиях. Посмотрите на картинку справа. Тот факт, что квадраты A и B имеют разные оттенки (они не видны - см. Видео ниже), не означает, что ваша визуальная система неисправна, скорее, она делает разумный вывод с учетом контекста.

Вычислительная рациональность приводит к более глубокому пониманию, потому что она выходит за рамки описаний того, как мы терпим неудачу. Вместо этого он показывает нам, как мозг использует свои ресурсы для решения проблем. Одним из преимуществ этого подхода является способность проверять теории наших возможностей и ограничений.

Например, недавно мы показали, что люди с аутизмом менее склонны для некоторых предубеждения при принятии решений, Итак, мы сейчас изучаем, изменились ли уровни нейронный шум (электрические колебания в сетях клеток мозга), характерный для аутизма, может быть причиной этого.

Благодаря более глубокому пониманию стратегий, которые использует мозг, мы могли бы адаптировать информацию таким образом, чтобы это помогало людям. Мы проверили то, чему люди учатся, наблюдая за длинной случайной последовательностью. Те, кто просматривал последовательность, разделенную на короткие фрагменты (как мы обычно делаем в повседневной жизни), не получили никакой выгоды, но те, которые просматривали одну и ту же последовательность, быстро делятся на гораздо более длинные фрагменты улучшена способность распознавать случайность.

Поэтому в следующий раз, когда вы услышите, что люди охарактеризованы как иррациональные, вы можете указать, что это только по сравнению с системой, которая имеет неограниченные ресурсы и возможности. Имея это в виду, мы на самом деле не так глупы в конце концов.Беседа

Об авторах

Джордж Фармер, научный сотрудник, Университет Манчестера и Пол Уоррен, старший преподаватель (доцент), Отделение нейробиологии и экспериментальной психологии, Университет Манчестера

Эта статья переиздана из Беседа под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.

Книги по этой теме

{amazonWS: searchindex = Книги; ключевые слова = ошибка игрока; maxresults = 3}

enafarZH-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

Следуйте за InnerSelf

facebook-значокTwitter-значокНовости-значок

Получить последнее по электронной почте

{Emailcloak = выкл}

ВНУТРЕННИЕ ГОЛОСЫ

Что работает для меня: 1, 2, 3 ... ДЕСЯТКИ
Что работает для меня: 1, 2, 3 ... ДЕСЯТКИ
by Мари Т. Рассел, Внутренний

САМОЕ ЧИТАЕМОЕ

Что работает для меня: 1, 2, 3 ... ДЕСЯТКИ
Что работает для меня: 1, 2, 3 ... ДЕСЯТКИ
by Мари Т. Рассел, Внутренний