Keith E. Stanovich

Большое обсуждение рациональности. Часть 1

Вступление

В двух предыдущих частях мы видели, как сотни исследователей в последние тридцать лет выяснили, что люди часто поступают крайне неоптимально. Их мыслительные привычки ведут к неэффективным действиям и неоправданным убеждениям:

Дополнительные сложности при работе с вероятностями. Окончание

Дополнительные сложности при работе с вероятностями. Часть 4

Другие аспекты эпистемической рациональности: проверка гипотез и их фальсифицируемость

Подобно тому, как люди затрудняются посмотреть на данные с точки зрения альтернативной гипотезы, им также требуется много времени, чтобы придумать, как их предположения могут быть опровергнуты. Как правило, люди (и учёные в том числе) ищут подтверждения своим гипотезам, нежели опровержения.

Вот пример этого:

Дополнительные сложности при работе с вероятностями. Часть 3

Дополнительные сложности при работе с вероятностями. Часть 3

Оценка вероятностей: клинические предсказания против страховых

Понимание и избегание ошибки игрока — не-математическое знание большой силы. Оно даёт глубокое понимание того, что большинство событий составляет сложную смесь результатов случайных и не-случайных, систематических, факторов.

Дополнительные сложности при работе с вероятностями. Часть 2

Эффект определённости (The Certainty Effect)

В известной работе Канемана и Тверски 1979 года приведено много примеров эффекта определённости, когда люди переоценивают гарантированные исходы по сравнению с вероятными.

Вот один из примеров. Выберите один из двух вариантов:

  • A. 2500 долларов с вероятностью 0,33; 2400 долларов с вероятностью 0,66 и ничего с вероятностью 0,01;
  • B. 2400 долларов наверняка.

Теперь снова выберите один из двух вариантов:

Дополнительные сложности при работе с вероятностями. Часть 1

Ошибка конъюнкции

Рассмотрим знаменитую «проблему Линды»:

Линде 31 год, она не замужем, за словом в карман не лезет и очень сообразительная. Она училась на факультете философии. Студенткой много размышляла о дискриминации и социальной несправедливости, участвовала в демонстрациях против распространения ядерного оружия.

Оцените эти утверждения по шкале от 1 (самое вероятное) до 8 (наименее вероятное):

Сверхуверенность при калибровке знаний

Эту часть мы начнём с небольшого тестирования вашей способности калибровать свои знания. В каждом из утверждений заполните пропущенные места вашими лучшими оценками:

Игнорирование P(D/~H)

В предыдущей части рассмотрено, как ошибка оценки базовой (априорной) вероятности приводит к ошибкам. Часто же проблема кроется не в оценке вероятностей, а в учёте свидетельств, которые могли бы изменить наши убеждения.

Для иллюстрации этого типа ошибок перепишем формулу Байеса немного иначе. Исходная формула выводит вероятность основной гипотезы H с учётом свидетельства D:

Затруднения с вероятностями: игнорирование базовой ставки

Сложности, испытываемые людьми при работе с вероятностями, можно проиллюстрировать двумя примерами.

Проблема такси

Ночью произошло ДТП с участием такси. В городе работают две компании такси — «Синие» и «Зелёные». «Зелёным» принадлежит 85% такси, «Синим» 15%. Свидетель аварии утверждает, что такси принадлежало «Синим». Следственный эксперимент показал, что ночью свидетель верно определяет цвет такси в 80%. Какова вероятность того, что такси действительно принадлежало «Синим»?

Bayes' Theorem

Предупреждение. Данная часть требует некоторого знакомства с теорией вероятности. Кое-какие базовые понятия здесь Станевичем упоминаются, но явно не полностью.

Для достижения эпистемической рациональности необходимо, чтобы убеждения основывались на оценках вероятностей, приближенных к реальности. Вычисление вероятностей — одна из моделей таких оценок.

Чисто математически понятие «вероятность» подчиняется определенным объективным правилам. Самые важные:

Страницы

Подписка на RSS - Keith E. Stanovich