Шрифт:
Как вы теперь можете себе представить, мы явно имеем дело здесь с автономным комплексом систем.
С целью коррекции интуитивного прогноза Канеман (Kahneman, 2011, p.186) предлагает использовать следующую формулу:
возраст начала чтения=общие факторы+специфические факторы для возраста начала чтения=100 % GPA=общие факторы+специфические факторы для GPA=100 %
Общие факторы включают генетически обусловленные способности, уровень поддержки семьёй стремления получения образования и всё прочее, что способствует людям, начавшим рано читать, успешно учиться в вузе. Естественно, многие факторы могут иметь определяющее значение. Родители Джули могли быть одержимы идеей сделать своего ребёнка вундеркиндом и сделали всё, чтобы заставить её научиться рано читать. Джули могла несчастливо влюбиться в вузе и забросить занятия или получить травму головы во время занятиями спортом, что могло повлиять на её умственные способности и т. п.
Корреляция между возрастом начала чтения и GPA равна пропорции общих факторов среди прочих факторов. Какова эта пропорция? По мнению Канемана, она в лучшем случае лежит вокруг 30 %. Теперь попробуем сделать наш прогноз менее подверженным ошибкам.
1. Начнём с оценки средней GPA.
2. Определим GPA, которая соответствует нашим представлениям согласно имеющейся информации.
З. Оценим корреляцию между нашими представлениями и GPA.
4. Если корреляция равна 0,3, скорригируем наши первоначальные 30 %.
Шаг 1 даёт нам базовое значение, априорную вероятность, которую мы могли бы прогнозировать, если бы мы не располагали никакой другой информацией о Джули кроме факта её принадлежности к студентам вуза. При отсутствии информации мы должны прогнозировать среднее значение. Шаг 2 является нашим интуитивным прогнозом, сделанным на основе полученных данных. Шаг 3 позволяет нам сдвинуться от базового значения в направление нашего интуитивного прогноза в зависимости от оценки корреляции. В шаге 4 мы завершаем работу над нашим прогнозом, сделанным нами интуитивно, но теперь существенно сглаженным.
Таков общий подход к прогнозам. Он основывается на нашей интуиции, но является сглаженным, регрессирующим к среднему. Когда у нас есть серьёзные основания верить в точность нашего интуитивного предсказания — сильная корреляция между имеющимися данными и прогнозом, сдвиг с сторону среднего будет незначителен.
Интуитивные прогнозы должны быть коррегированы, поскольку они нерегрессивны и потому подвержены ошибкам. Если вы используете детские достижения для предсказания успешности обучения в вузе без регрессии к среднему, вы будете часто разочарованы академическими результатами вундеркиндов и поражены успехами тех, кто начал читать в более позднем возрасте. Скорректированный интуитивный прогноз снимает эту ошибку. Естественно, ваши прогнозы и далее будут неточными, но уровень ошибки будет существенно меньше.
Экстремальные прогнозы и готовность прогнозировать редкие события, основываясь на недостаточной информации являются проявлением АКС. Для ассоциативных механизмов естественно совпадение экстремального прогноза с экстремальностью воспринимаемого явления, на котором этот прогноз основывается, так работает субституция. Типичным для АКС является и продуцирование слишком достоверного суждения, поскольку достоверность определяется качество той истории, той рационализации, которую вы сделаете, основываясь на минимуме имеющейся в распоряжении информации. Вы должны сознавать, что ваша интуиция будет всегда стремиться поставлять вам чересчур экстремальные прогнозы, делая вас при этом игрушкой судьбы.
Регрессия является также проблемой и для аналитической системы. Идея регрессии чужда для АС, эту идею трудно донести до людей и ещё труднее её понять (самому Гальтону понадобилось для этого достаточно много времени). Как не стараются преподаватели статистики, большинство студентов заканчивают вуз лишь с туманным представлением о регрессии. Аналитическая система требует специальной тренировки в этом случае. Мы не научаемся из нашего опыта распознавать регрессию. Но даже если регрессия бывает распознана, она обычно объясняется, основываясь на причинно-следственных связях, что ведёт к ошибке.
Это ещё не всё…
Естественно, мы рассмотрели в вами не все эвристики. Их достаточно много уже описано и исследователи усердно открывают новые. Важно, чтобы вы получили представление, как работает автономный комплекс систем и как он взаимодействует с аналитической системой. Мы вернёмся к этому вопросу в следующей главе.
Здесь нам хочется ввести ещё два понятия, необходимых для понимания функционирования человеческого мозга: когнитивный интеллект и социальный интеллект.
С когнитивным интеллектом мы имеет дело, когда решаем математические задачи, выбираем новые обои для квартиры, заказываем кредитную катру в банке или решаем, куда нам лучше пересадить ученика Разбойникова, который тиранит своего соседа Мямликова. С когнитивным интеллектом мы сталкиваемся каждый день и иногда даже заботимся о его развитии, например, решая кроссворды. Мы также можем в какой-то мере измерить когнитивный интеллект, в частности, с помощью тестов IQ. Школа, вузы, общественность и даже правительство в общем заинтересованы в развитии когнитивного интеллекта граждан.