Цитаты из книг автора «Даниэль Канеман»

Люди с высоким интеллектом тратят меньше сил на решение заданий, на что указывает и размер зрачков, и активность головного мозга. И к физическим, и к умственным усилиям применяется один и тот же «закон наименьшего напряжения»

Как будет показано, временами она отвечает не на заданные, а на более легкие вопросы и плохо разбирается в логике и статистике. Еще одно ограничение Системы 1 состоит в том, что ее нельзя отключить.

Сейчас существует более полное и сбалансированное представление о том, что источниками интуитивных суждений и выборов являются как умения, так и эвристический подход.

Оценку вероятности результата следует основывать на достоверной априорной вероятности. • Необходимо сомневаться в диагностической ценности вашей информации. Оба правила просты и ясны. Как ни странно, меня никогда не учили, как ими пользоваться, и даже сейчас следование им кажется мне неестественным.

Ключевые правила упорядоченных байесовских рассуждений формулируются очень просто:

Математические подробности в этой книге не важны. Необходимо помнить два важных положения о ходе байесовских рассуждений и о том, как мы его обычно нарушаем. Во-первых, априорные вероятности важны даже при наличии информации о рассматриваемом случае. Часто это интуитивно не очевидно. Во-вторых, интуитивные впечатления о диагностической ценности информации часто преувеличены. WYSIATI и ассоциативная когерентность заставляют нас верить в истории, которые мы сами для себя сочиняем.

Правила, важные для случаев вроде задачи о Томе В., предлагаются байесовской статистикой. Этот важный современный подход к статистике назван в честь преподобного Томаса Байеса, английского священника XVIII века, сделавшего первый крупный вклад в решение серьезной задачи: логику того, как следует менять свое мнение в присутствии фактов. Правило Байеса определяет, как сочетать существующие убеждения (априорные вероятности) с диагностической ценностью информации, то есть насколько гипотезу следует предпочитать альтернативе. Например, если вы считаете, что 3 % студентов-магистров занимаются компьютерными науками (априорная вероятность), и также считаете, что, судя по описанию, Том В. в четыре раза вероятнее изучает именно их, чем другие науки, то по формуле Байеса следует считать, что вероятность того, что Том В. – компьютерщик, составляет 11 %. Если априорная вероятность составляла 80 %, то новая степень уверенности будет 94,1 %, и так далее.

Ваша предположение, что завтра будет дождь, – это субъективная уверенность, но не следует позволять себе верить всему, что приходит в голову. Чтобы быть полезными, ваши убеждения должны ограничиваться логикой вероятности. Если вы считаете, что вероятность дождя завтра 40 %, также следует верить, что вероятность того, что дождя не будет, составляет 60 %, и не следует верить, что вероятность дождя завтра утром 50 %.

Со студентами в Гарварде несколько лет назад провели эксперимент, который удивил меня своими результатами: дополнительная активизация Системы 2 давала значительное повышение точности предсказаний в задании про Тома В. В эксперименте старую задачу соединили с современной вариацией на тему когнитивных навыков. Половине студентов сказали надуть щеки во время выполнения задания, а другим – нахмуриться. Как известно, нахмуривание обычно усиливает бдительность Системы 2 и снижает уверенность и склонность полагаться на интуицию. Студенты, надувавшие щеки (эмоционально нейтральное выражение), повторили исходные результаты: они учитывали лишь репрезентативность и игнорировали априорную вероятность. Хмурившиеся участники продемонстрировали увеличение чувствительности к априорным вероятностям, как и предсказывали авторы эксперимента. Это – полезный результат.

Исходя из первых результатов, мы с Амосом решили, что априорную вероятность при доступной информации о конкретном случае будут игнорировать всегда, но этот вывод оказался слишком строгим. Психологи проводили разные эксперименты, где априорные вероятности представлены как часть задания и влияют на многих испытуемых, но тем не менее информации о конкретном случае почти всегда придают большее значение, чем простой статистике. Норберт Шварц с коллегами продемонстрировали, что указания «мыслить как статистик» увеличивают использование информации об априорной вероятности, а требование «мыслить как практикующий врач» производит противоположный эффект.