Распространенные заблуждения
В этой главе мы привели четыре основные причины для использования эвристики: она быстрая, экономная, точная и прозрачная. Эвристика позволяет решать проблемы большого мира, характеризующиеся неопределенностью и трудноразрешимостью, когда максимизация ожидаемой полезности и теория вероятностей непригодны, и даже алгоритмы ИИ, использующие большие данные, испытывают трудности. Акцент на малых мирах и рисках, а не на больших мирах и неопределенности, породил ряд ошибочных представлений об эвристике. Они возникают из-за предположения о малых мирах. В таблице 2.3 приведены некоторые из наиболее распространенных.
Шесть распространенных заблуждений об эвристике
Распространенное заблуждение
Разъяснение
Эвристика дает второсортные результаты; оптимизация всегда лучше.
В ситуациях неопределенности (например, при принятии бизнес-решений) и неразрешимости (например, при игре в шахматы) оптимизация невозможна. Здесь эффективными инструментами являются эвристики.
Существует две системы рассуждений: первая - быстрая, эвристическая, интуитивная, бессознательная и часто ошибочная; вторая - медленная, логическая, целенаправленная, сознательная и правильная.
Это бинарное противопоставление ложно. Эвристика может использоваться бессознательно или сознательно и приводить к более успешным решениям, чем логическое, обдуманное мышление. Как и эвристика, обдуманное статистическое мышление может применяться в неверных ситуациях, о чем свидетельствуют экономические модели, которые не только пропустили финансовый кризис 2008 года, но и фактически способствовали ему.
Эвристика приводит к предвзятости, а максимизация ожидаемой полезности - нет.
Это заблуждение вытекает из заблуждения 1. Поскольку максимизация невозможна в больших мирах (неопределенность, неразрешимость), реальная проблема заключается в том, чтобы знать, какие эвристики использовать в тех или иных ситуациях. Использование таких инструментов маленького мира, как максимизация, в больших мирах может привести к иллюзиям уверенности, а также к ошибкам.
Люди полагаются или должны полагаться на эвристику только при принятии рутинных решений небольшой важности.
Практически все важные проблемы связаны с неопределенностью. Поэтому эксперты вынуждены полагаться на эвристику в ситуациях с высокими ставками (например, при принятии инвестиционных, плановых и кадровых решений).
Больше данных и вычислительных мощностей - это всегда лучше.
Это верно только в ситуациях риска. Правильные решения в условиях неопределенности требуют игнорирования части доступной информации для повышения надежности и защиты от чрезмерной подгонки.
Не стоит доверять интуиции, анализ всегда лучше.
Без интуиции не было бы ни инноваций, ни прогресса. Противопоставление интуиции и анализа ошибочно: как правило, необходимо и то, и другое. Интуиция нужна, чтобы разработать план или заметить, что что-то идет не так, в то время как анализ необходим для оценки плана или поиска причины проблемы.
Заблуждения обусловлены предположениями о малых мирах, риске и "системе 1" в сравнении с "системой 2". Если допустить существование больших миров и неопределенности, а также оценить ценность различных форм мышления, то заблуждения будут устранены.
Начиная со следующей главы, мы оставляем позади нереалистичные предположения о малых мирах и более полно погружаемся в большой мир неопределенности. Рассмотрев "почему" эвристики, мы узнаем, "что" и "когда": Что такое различные эвристики? И когда или при каких условиях они работают? Изучение адаптивного инструментария отвечает на вопрос "что", а изучение экологической рациональности - на вопрос "когда".
Примечания
1 . Холтон (1988).
2 . Pólya (1945).
3 . Маркус и Дэвис (2019).
4. Саймон (1955).
5 . Тверски и Канеман (1974); Kahneman (2011).
6 . Гилберт-Саад, Сидлок и Макнотон (2018).
7 . Гигерензер, Тодд и исследовательская группа ABC (1999); Гигерензер и Селтен (2001).
8 . Сэвидж (1954, с. 16).
9 . Savage (1954, p. 9).
10 . Кей и Кинг (2020).
11 . Meda et al. (2022).
12 . Luce and Raiffa (1957).
13 . Тверски и Канеман (1974).
14 . DeMiguel, Garlappi, and Uppal (2009).
15 . Элтон, Грубер и де Соуза (2019).
16 . Цитируется в Posner (2009, p. 287).
17 . Knight (1921).
18 . Kahneman (2011). Существуют десятки версий этих двух противоположных систем.
19 . Круглански и Гигеренцер (2011).