Сделай Сам Свою Работу на 5

Глава 14. Мышление (I): формирование понятий, логика и принятие решений





Если бы реальные ситуации можно было свести к таким вероятностным утверждениям, жизнь была бы простой и скучной. Вы могли бы сравнить вероятность нежелательной встречи с вероятностью получить удовольствие от посещения вечеринки, а затем принять решение. В нашем случае предположим, что вы решили пойти на вечеринку. Подъезжая к дому, вы замечаете припаркованный у подъезда желтый «Фольксваген». За несколько секунд вы вычисляете вероятность того, что этот автомобиль принадлежит вашей бывшей пассии (что означало бы также, что она тоже присутствует на этой вечеринке), и сравниваете эту новую информацию с прежней информацией о вероятности того, что хозяин пригласил вас обоих на одну вечеринку. Эта ситуация называется условной вероятностью — вероятностью, что новая информация верна, если верна конкретная гипотеза. В этом случае предположим, что вероятность того, что этот автомобиль принадлежит бывшей возлюбленной, составляет 90 % (другие 10 % можно приписать различным факторам, включая возможность того, что этот автомобиль был продан кому-то еще, дан кому-то взаймы или это просто похожий автомобиль). Согласно теореме Байеса, совместная вероятность (1/20 за то, что этого человека пригласили, плюс 9/10 за то, что наличие автомобиля говорит о его присутствии) может быть вычислена по следующей формуле:



где Р(Н|Е)— это вероятность того, что верна гипотеза (Я) при наличии условия Е; в нашем случае это вероятность того, что бывшая возлюбленная будет на вечеринке с учетом первоначальной низкой вероятности и новой полученной информации; Р(Е|Н)обозначает вероятность того, что Е истинно при условии H (например, вероятность того, что автомобиль принадлежит именно ей, равна 90%); Р(Н)— это вероятность первоначальной гипотезы (Р = 5 %), а переменные Р(Е|НР(Н)обозначают вероятность того, что событие не произойдет (10% и 95%). Подставив эти числа в формулу, мы можем решить уравнение для Р(Н|Е):

Так, согласно этой модели, шансы нежелательной встречи на вечеринке составляют примерно 1/3. При таком раскладе вы можете принять научно обоснованное решение о том, насколько тягостной может оказаться эта встреча и насколько приятной будет вечеринка. Пожалуй, вам стоит позвонить пригласившему вас другу.



Однако насколько хорошо теорема Байеса согласуется с реальной жизнью? Весьма маловероятно, что, находясь в вышеописанных обстоятельствах, вы достали бы из кармана калькулятор и начали вычислять величину Р(Н|Е).Некоторые данные, собранные Эдвардсом (Edwards, 1968), указывают на то, что мы оцениваем обстоятельства условной вероятности более консервативно, чем это предполагает теорема Байеса. Изучая влияние новой информации на оценки испытуемых, Эдвардc давал студентам колледжа два мешка по 100 покерных фишек в каждом. В одном мешке было 70 красных фишек и 30 синих, а в другом — 30 красных и 70 синих. Наугад выбирался один из мешков, и испытуемые должны были опреде-

Рекомендуемая литература

За последнее десятилетие резко возросло количество книг и статей по вопросам мышления, решения задач и принятия решений. Для более подробного знакомства с темой прочтите следующие книги: Максвелл «Мышление: расширяющиеся границы» (Thinking: The Expanding Frontier); Гарднер «Новая наука о разуме» (The Mind's New Science); Рубинштейн «Инструменты для решения задач и мышления» (Tools for Thinking and Problem Solving).Об этнических аспектах принятия решений читайте книги: Джанис и Манн «Принятие решений» (Decision Making); Валента и Поттер (ред.) «Принятие решений о национальной безопасности по-советски» (Soviet Decision Making for National Security); а также статью Брамса под названием «Теория шагов» в American Scientist, в которой обсуждается теория игр в ситуациях международного конфликта. Рекомендую также превосходную главу Джонсона-Лэрда «Умственные модели, дедуктивное рассуждение и мозг» в книге Газзаниги (Gazzaniga, 1995).

В течение последних лет издано множество прекрасных книг, посвященных данной проблеме. Эти книги хорошо написаны, интересны и содержат массу информации о мышлении и смежных разделах. В их числе можно назвать «Умственные модели: к когнитивной науке о языке, умозаключениях и сознании» (Mental Models: Toward a Cognitive Science of Language, Inference and Cognition), написанную одним из главных исследователей в этой области Джонсоном-Лэрдом, и книгу «Дедукция» (Deduction), также написанную Джонсоном-Лэрдом в соавторстве с Бирном. Вы можете также прочитать увлекательную книгу Джона Хейза «Безупречный решатель задач» (Complete Problem Solver)(2-е изд.) и одну из моих любимых книг, которую я горячо рекомендую, «Эффективное решение задач» (Effective Problem Solving)Марвина Левина (2-е изд.).

 








Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.