Герд Гигеренцер - Понимать риски. Как выбирать правильный курс

Mill J. S., 1869; Berlin 1967.

Gigerenzer G., Gaissmaier W. et al., 2007.

Gigerenzer G., 2002, p. 11–13.

Dijksterhuis A.et al. 1996; Neuberg S. L., Newsom J. T., 1993.

Dewey J., 1929.

Sherden W. A., 1998, p. 259.

Tetlock P. E., 2005.

Gigerenzer G., Swijtink Z., et al., 1989. О вероятностной революции см.: Kruger L., Daston L., Heidelberger M., 1987; Kruger L., Gigerenzer G., Morgan M. S., 1987. Рекомендуется также ознакомиться с сайтом Дэвида Шпигельхальтера, посвященным статистическому мышлению http://understandinguncertainty.org/.

Позвольте мне сразу исправить одно распространенное ошибочное представление об эвристике. В соответствии с концепцией эвристики и искажений (например, Kahneman D., 2011) наше мышление может быть представлено с помощью двух систем, обладающих противоположными характеристиками. Подсознательная Система 1 использует эвристики и совершает ошибки. Сознательная Система 2, напротив, действует, руководствуясь логическими и статистическими правилами и, по-видимому, ошибок не делает. Но такая картина противоречит реальным фактам. Во-первых, каждая рассмотренная нами эвристика может использоваться и подсознательно, и сознательно (Kruglanski A., Gigerenzer G., 2011); таким образом, эвристика не находится в оппозиции сознанию. Во-вторых, эвристики не являются источником ошибок и могут приводить к более точным выводам, чем логические или статистические методы (см., например, рис. 6.3 и рис. 6.4). Следовательно, эвристики и ошибки не связаны между собой. Концепция двух систем упускает из виду различие между риском и неопределенностью. Статистические методы требуются для работы с известными рисками, а эвристики – в условиях неопределенности. Вместо того чтобы тратить время на критику эвристик, нам нужно изучать их экологическую рациональность, то есть выяснять, когда они работают, а когда нет (Gigerenzer G. et al., 2011; Todd P. M. et al., 2012).

В то же время простые практические правила всегда имеют позитивное значение в тех областях, где мы имеем дело с неопределенностью, например при создании искусственного интеллекта и изучении поведения животных. Изначально греческое слово «эвристика» означало «выживание для нахождения или обнаружения чего-либо». Математик Г. Поля из Стэнфордского университета указал в 1954 г. на различие между эвристическим и аналитическим мышлением. Например, эвристическое мышление необходимо для нахождения математического доказательства, а аналитическое мышление – для проверки этого доказательства на всех его этапах. Поля познакомил с эвристиками Герберта Саймона, на работы которого я ссылался.

Первым на различие между риском и неопределенностью указал экономист Чикагского университета Фрэнк Найт (Knight F., 1921, section I.I.26). Некоторые ученые не признают различие между риском и неопределенностью на том основании, что всегда можно сформировать условные вероятности, позволяющие свести неопределенность к риску. Я не считаю такой взгляд плодотворным, как и Джимми Саваж, отец современной байесовской теории решений, которому часто приписывается этот редукционистский подход. Саваж (1954) ограничил применение своей теории «малыми мирами», то есть четко определенными задачами, в которых все известно, такими как лотереи. Но он считал, что было бы «просто смешно» применять его теорию к большим мирам, даже к таким простым задачам, как планирование семейного пикника или подготовка к партии в шахматы. Лично я рассматриваю разум как набор адаптивных инструментов, который включает в себя простые практические правила и правило Байеса, причем каждый такой инструмент должен использоваться в своих целях. Хотя часто нам хочется рассматривать каждую задачу как задачу о вероятностях, такой подход подобен использованию исключительно молотка для выполнения всех ремонтных работ в доме.

Gigerenzer G., Swijtink Z. et al., 1989.

Daston L. J., 1988, гл. 6.

The Charlie Rose Show , February 11, 2009. Пилот также рассматривал вариант посадки в Тетерборо, но отказался от него. Истории пассажиров взяты из работы Firman D., Quirk K., 2009.

Это правило работает, когда мяч уже находится высоко в воздухе. См.: Gigerenzer G., 2007, гл. 1. Это же правило помогает морякам избегать столкновений: Зафиксируйте взгляд на другом судне. Если угол взгляда остается постоянным, немедленно меняйте курс .

Например, Kahneman D., 2011. Иногда говорят, что для Канемана стакан рациональности наполовину пуст, а для Гигеренцера он наполовину полон. Один пессимист, а другой оптимист. Такие характеристики упускают из виду главное. Мы различаемся в первую очередь в понимании того, что представляет собой стакан рациональности. Канеман и его последователи рассматривают логику и теорию вероятности как общую, «не видящую содержания», норму рациональности. По их мнению, эвристика никогда не может быть более точной, а может быть лишь более быстрой. Однако это справедливо лишь в мире известного риска. В мире неопределенности простая эвристика часто может работать лучше. Реальный вопрос для исследователей заключается в понимании того, когда и почему это происходит. Ответы, которые мы знаем сегодня, основываются на дилемме смещения-дисперсии (Gigerenzer G., Brighton H., 2009 гл. 5;) и общих исследованиях экологической рациональности (Todd P. M., Gigerenzer G., the ABC Research Group, 2012).