Angenommen, Sie werfen eine Münze und erhalten Sie vier Köpfe in einer Reihe – was denkst du wird kommen, bis auf den fünften werfen? Viele von uns haben ein Bauchgefühl, dass Schwänze durch. Dieses Gefühl, genannt die spielerfehlschluss, in Aktion gesehen werden kann auf dem roulette-Rad. Eine Dauer von schwarzen das führt zu einer Flut von Wetten auf rot. In der Tat, egal, was vorher war, rot und schwarz sind immer gleich wahrscheinlich sind.
Das Beispiel ist eines von vielen gedacht, um zu demonstrieren, die Fehlbarkeit des menschlichen Geistes. Jahrzehnte psychologischer Forschung betont, die Vorurteile und Fehler der menschlichen Entscheidungsfindung. Aber ein neuer Ansatz ist eine Herausforderung, dieser Blick – er zeigt, dass die Menschen sind viel klüger, als Sie ‘ ve wurde geführt, zu glauben. Nach dieser Forschung, der spielerfehlschluss ist vielleicht nicht so irrational, wie es scheint.
Rationalität ist seit jeher ein wichtiges Konzept in der Studie von Urteils-und Entscheidungsfähigkeit. Die einflussreiche Arbeit des Psychologen Daniel Kahneman und Amos Tversky umfassend gezeigt, dass wir oft nicht rationale Entscheidungen zu treffen – wie sich Gedanken über einen terroristischen Angriff, aber nicht über die Straße überqueren.
Aber dieser Fehler basiert auf einer strengen interpretation von dem, was es ist, rational zu sein – Gehorsam gegenüber den Gesetzen der Logik und Wahrscheinlichkeit. Die interessiert es nicht in die Maschine, muss das für und wider abwägen und eine Entscheidung treffen. In unserem Fall, die Maschine dem menschlichen Gehirn – und wie jedes physikalische system, es hat seine Grenzen.
Rechnerische Rationalität
Obwohl unsere Entscheidung zu machen greift zu kurz, den Anforderungen von Logik und Mathematik, es gibt immer noch eine Rolle für die Rationalität im Verständnis der menschlichen Kognition. Der Psychologe Gerd Gigerenzer hat gezeigt, dass, während viele der Heuristiken, die wir benutzen sind nicht perfekt, Sie sind beide nützlich und effizient.
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Aber ein neuerer Ansatz genannt rechnerische Rationalität geht noch einen Schritt weiter, die Kreditaufnahme eine Idee aus der künstlichen Intelligenz. Es deutet darauf hin, dass ein system mit begrenzten Fähigkeiten, kann immer noch einen optimalen Verlauf der Aktion. Die Frage wird zu “Was ist die beste Ergebnis ich erreichen kann mit den tools die ich habe?”, im Gegensatz zu “Was ist das beste Ergebnis, das erzielt werden könnte, ohne irgendwelche Einschränkungen?” Für den Menschen bedeutet dies, die Dinge, wie Speicher, Kapazität, Aufmerksamkeit und verrauschten sensorischen Systeme zu berücksichtigen.
Rechnerische Rationalität führt zu einige elegante und überraschende Erklärungen von Vorurteilen und Fehlern. Einen frühen Erfolg im Einklang mit diesem Ansatz war es, zu untersuchen, die Mathematik des Zufalls-Sequenzen wie die Münze wirft, aber unter der Annahme, dass der Beobachter hat eine begrenzte Speicherkapazität und konnte immer nur sehen, Sequenzen endlicher Länge. Ein sehr intuitiv mathematische Ergebnis zeigt, dass unter diesen Bedingungen, wird der Beobachter noch länger warten, für einige Sequenzen entstehen, als andere – auch mit einer perfekt fairen Münze.
Das Ergebnis ist, dass für eine endliche Menge von Münze wirft, die Sequenzen intuitiv spüren wir, werden weniger zufällig sind genau diejenigen, die am seltensten auftreten. Stellen Sie sich ein Schiebefenster, das kann nur “sehen”, vier Münzen wirft, in einer Zeit (ungefähr die Größe von unserem Speicher, Kapazität), während er durch eine Reihe von Ergebnissen – sagen wir von 20 Münze wirft. Die Mathematik, die zeigen, dass der Inhalt des Fensters wird halten “HHHT” mehr als oft “HHHH” (“H” und “T” steht für Kopf und Zahl). Deshalb denken wir Schwänzen kommt nach drei Köpfe in einer Reihe, wenn das werfen einer Münze – belegen, dass Menschen machen vernünftige Nutzung der Informationen, die wir beobachten. Hätten wir unbegrenzte Speicher, jedoch würden wir anders denken.
Es gibt viele andere Beispiele dieser Art, wo die optimale Lösung, sobald kognitive Einschränkungen berücksichtigt werden, ist überraschend. Unsere aktuelle Arbeit zeigt, dass inkonsistente Präferenzen – ein Eckpfeiler der vermeintlichen menschlichen Irrationalität – sind tatsächlich nützlich, wenn Sie unsicher sind, über den Wert von Optionen zur Verfügung. Traditionelle ökonomische Vernunft legt nahe, dass eine schlechte option, die würden Sie nie wählen Sie (aus einem Menü sagen) sollte keine Auswirkungen haben, auf dem der gute Optionen, die Sie wählen. Aber unsere Analyse zeigt, dass schlechte und vermeintlich irrelevanten Optionen, ermöglichen es Ihnen, eine genauere Schätzung, wie gut die verbleibenden alternativen sind.
Andere haben gezeigt, dass die Verfügbarkeit-bias, wo wir überschätzen die Wahrscheinlichkeit von seltenen Ereignissen wie Flugzeugabstürzen, Ergebnisse aus einem sehr effizienten Weg der Verarbeitung die möglichen Ergebnisse einer Entscheidung. In kurz, da wir nur eine begrenzte Menge an Zeit, um eine Entscheidung zu treffen, ist es optimal sicher zu stellen, dass die meisten kritischen Ergebnisse berücksichtigt werden.
Ein tieferes Verständnis
Die Vorstellung, dass wir sind irrational, ist ein unglücklicher Nebeneffekt der ständig wachsenden Katalog der menschlichen Entscheidungs-biases. Wenn wir es aber anwenden rechnerische Rationalität, diese Vorurteile sind nicht gesehen als Beweis für Versagen, aber als windows auf, wie das Gehirn ist die Lösung komplexer Probleme, die oft sehr effizient.
Diese Art des Denkens über die Entscheidungsfindung ist eher, wie vision, denken Wissenschaftler über visuelle Illusionen. Werfen Sie einen Blick auf das Bild auf der rechten Seite. Die Tatsache, dass die A-und B-Quadraten erscheinen verschiedene Schattierungen (das sind Sie nicht – siehe das video unten), bedeutet nicht, dass Ihr visuelles system fehlerhaft ist, sondern, dass es eine vernünftige Folgerung angesichts der Kontext.
Rechnerische Rationalität führt zu einem tieferen Verständnis, denn es geht über Beschreibungen, wie wir scheitern. Stattdessen zeigt er uns, wie das Gehirn Streckenposten seine Ressourcen, um Probleme zu lösen. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist die Möglichkeit zum testen von Theorien, was unsere Fähigkeiten und Beschränkungen sind.
So haben wir zum Beispiel kürzlich gezeigt, dass Menschen mit Autismus sind weniger anfällig für einige Entscheidungs-biases. Jetzt sind wir also zu untersuchen, ob die veränderte Ebenen der neuronalen Lärm (elektrische Schwankungen in Netzwerken von Gehirnzellen), eine Funktion, die Autismus verursachen könnte.
Mit mehr Einblick in die Strategien, die das Gehirn nutzt, so werden wir möglicherweise in der Lage, maßgeschneiderte Informationen in einer Weise, die den Menschen hilft. Wir haben getestet, was die Menschen lernen aus der Beobachtung einer langen, zufälligen Reihenfolge. Diejenigen, betrachtet eine Sequenz gliedert sich in kurze Stücke (wie wir Sie normalerweise im täglichen Leben) nicht profitieren, sondern diejenigen, die angesehen, die die gleiche Sequenz gliedert sich in viel mehr Stücke schnell verbessert Ihre Fähigkeit, zu erkennen Zufälligkeit.
