為什麼我們不像以前那樣愚蠢相信

為什麼我們不像以前那樣愚蠢相信
正面或反面? Dean Drobot / Shutterstock

假設你扔了一枚硬幣並連續拿到四個頭 - 你覺得第五次折騰會怎麼樣? 我們中的許多人都有一種直覺,即尾巴到期。 這種感覺,叫做 賭徒的謬誤,可以在行動中看到 在輪盤賭輪。 長期的黑人導致一連串的紅色投注。 事實上,無論以前發生過什麼,紅色和黑色總是同樣可能。

這個例子是為了證明人類思維的錯誤性而進行的許多思考之一。 幾十年的心理學研究強調了人類決策中的偏見和錯誤。 但是一種新方法正在挑戰這種觀點 - 表明人們比他們所認為的要聰明得多。 根據這項研究,賭徒的謬誤可能會 不像看起來那樣不合理.

理性長期以來一直是判斷和決策研究中的一個重要概念。 高度的 心理學家Daniel Kahneman和Amos Tversky的有影響力的工作 全面地表明,我們經常做出不合理的決定 - 例如擔心恐怖襲擊而不是過馬路。

但這種失敗是基於對理性的嚴格解釋 - 遵守邏輯和概率定律。 它對必須權衡證據並做出決定的機器不感興趣。 在我們的例子中,那台機器就是人類的大腦 - 就像任何物理系統一樣,它有其局限性。

計算理性

儘管我們的決策不符合邏輯和數學所要求的標準,但在理解人類認知方面仍然存在合理性的作用。 該 心理學家Gerd Gigerenzer 已經證明,雖然我們使用的許多啟發式方法可能並不完美,但它們既有用又有效。

但最近的一種方法叫做 計算合理性 更進一步,借鑒人工智能的想法。 它表明一個能力有限的系統仍然可以使用 最佳 行動方針。 問題變成“我用我的工具可以達到的最佳結果是什麼?”,而不是“在沒有任何限制的情況下可以實現的最佳結果是什麼?”對於人類來說,這意味著要記憶,考慮到容量,注意力和嘈雜的感官系統。

計算理性導致對我們的偏見和錯誤的一些優雅和令人驚訝的解釋。 與這種方法一致的早期成功是檢查隨機序列的數學,如硬幣投擲,但假設觀察者俱有有限的記憶容量並且只能看到有限長度的序列。 非常違反直覺 數學結果 我們發現,在這些條件下,觀察者必須等待更長時間才會出現一些序列 - 即使是完全公平的硬幣。

結果是,對於一組有限的硬幣投擲,我們直覺上感覺不那麼隨機的序列恰恰是最不可能發生的序列。 想像一下一個滑動窗口,它只能一次“看到”四個硬幣投擲(大致相當於我們的記憶容量的大小),同時經歷一系列結果 - 比如從20硬幣拋出。 數學表明,該窗口的內容比“HHHH”(“H”和“T”代表頭部和尾部)更頻繁地保持“HHHT”。 這就是為什麼我們認為在投擲硬幣後連續三個頭後會出現尾巴 - 證明人類確實合理地使用了我們觀察到的信息。 然而,如果我們有無限的記憶,我們會有不同的想法。

還有許多其他這類例子,其中一旦考慮到認知限制,最佳解決方案就令人驚訝。 我們最近的研究表明,不一致的偏好 - 假定人類非理性的基石 - 實際上是有用的 當你不確定時 關於可用選項的價值。 傳統的經濟理性表明,一個你永遠不會選擇的糟糕選擇(比如從菜單中選擇)不會對你選擇哪個好的選擇產生任何影響。 但是我們的分析表明,糟糕的,可能是不相關的選項,可以讓您更準確地估計剩餘的替代品有多好。

其他人已經表明,可用性偏差,我們高估了飛機失事等罕見事件的可能性 高效的方式 處理決策的可能結果。 簡而言之,鑑於我們只有有限的時間來做出決定,最好確保考慮最關鍵的結果。

更深刻的理解

我們不合理的看法是不斷增長的一個不幸的副作用 人類決策偏見目錄。 但是當我們運用計算理性時,這些偏見並不被視為失敗的證據,而是作為大腦如何解決複雜問題的窗口,通常非常有效。

檢查器陰影錯覺。 (為什麼我們不像我們所認為的那樣愚蠢)檢查器陰影錯覺。 Edward H. Adelson /維基百科, CC BY-SA

這種思考決策的方式更類似於視覺科學家對視覺幻覺的看法。 看看右邊的圖片。 事實上A和B方塊看起來是不同的陰影(它們不是 - 見下面的視頻)並不意味著你的視覺系統是錯誤的,而是在給定上下文的情況下進行合理的推理。

計算理性導致更深刻的理解,因為它超越了我們如何失敗的描述。 相反,它向我們展示了大腦如何整理其資源來解決問題。 這種方法的一個好處是能夠測試我們的能力和約束的理論。

例如,我們最近表明患有自閉症的人 不太傾向 一些人 決策偏見。 所以我們現在正在探索是否改變了水平 神經噪音 (腦細胞網絡中的電波動),一種自閉症特徵,可能導致這種情況。

通過更深入地了解大腦使用的策略,我們可以以幫助人們的方式定制信息。 我們測試了人們從觀察長隨機序列中學到的東西。 那些將序列分成短塊(正如我們通常在日常生活中所看到的那樣)的人根本沒有受益,但那些觀看相同序列的人快速分成更長的塊。 提高了識別隨機性的能力.

因此,當您下次聽到被稱為非理性的人時,您可能想要指出這只是與具有無限資源和能力的系統相比較。 考慮到這一點,我們畢竟不是那麼愚蠢。談話

關於作者

George Farmer,研究員, 曼徹斯特大學 和Paul Warren,神經科學和實驗心理學系高級講師(副教授), 曼徹斯特大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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