е. что есть уверенность в правильности
полученного заключения.

Еще одна форма рассуждения называется индуктивной. При индуктивном
рассуждении вывод скрыто или явно выражается на языке вероятности. В
повседневной жизни мы обычно принимаем решения не столько в резуль-
тате хорошо продуманной силлогистической парадигмы, сколько путем
индуктивного рассуждения, когда решения основываются на прошлом опы-
те, а выводы основываны на том, что мы считаем наилучшим вариантом из
всех возможных. Рассмотрим следующее утверждение:

Если в течение недели я поработаю в библиотеке, у меня будет
достаточно денег, чтобы покататься в воскресенье на лыжах.

В течение недели я буду работать в библиотеке.

Следовательно, у меня будет достаточно денег, чтобы покататься в
воскресенье на лыжах.

Приведенная аргументация дедуктивно верна. А теперь предположим, что
второе утверждение выглядит так: "В течение одной недели я не буду
работать в библиотеке". Тогда вывод "У меня не будет достаточно денег,
чтобы покататься на лыжах" будет истинным при условии соблюдения
ограничений силлогистической логики, но не обязательно будет истинным
в реальной жизни. Возможно, например, что ваш богатый дядюшка Гарри
пошлет вам немного деньжат, чтоб хватило на лыжи. Оценить достовер-
ность заключения, основанного на индуктивном рассуждении, можно пу-
тем рассмотрения иных, не структурных форм аргументации. В вышепри-
веденном случае это можно сделать, исходя из вероятности того, что дя-
дюшка Гарри одарит вас деньгами или что какие-нибудь благотворитель-
ные фонды не замедлят встретиться на вашем пути. Решения такого типа
принимаются каждый день и однажды стали предметом изучения когни-
тивных психологов.

С принятием решений на основе индуктивного рассуждения вы могли
столкнуться, когда выбирали колледж. Предположим, что вас приняли в
три колледжа7- большой главный частный университет (S), малый част-
ный колледж (Н) и средний государственный университет (N). Как бы вы
решали, в какой колледж вам пойти? Один из способов - это оценить
относительную ценность каждого из возможных вариантов по их суще-
ственным параметрам. Среди существенных параметров может быть: (тка-
чество преподавания, (2)стоимость обучения, (З)близость к дому и (4)соци-
альные возможности. Каждому параметру присваивается оценка от 0 до 10.

7B США часто не проводятся вступительные экзамены, и прием определяется
конкурсом документов. Соответственно, многие абитуриенты подают доку-
менты на поступление сразу в несколько учебных заведений.-Прим. перев.

Мышление и интеллект
442

естественный и искусственный

Университет S Колледж Н

1. Преподавание 9 7

2. Стоимость 2 3

3. Близость к дому 4 7

4. Социальная жизнь 8 7

Университет N
6
9
8
3

Итого: 23 24 26

Если все эти факторы равно важны для принятия решения и если
весовые коэффициенты присвоены точно, то желательный выбор - это
средний государственный университет. Практически, можно принимать
решения, исходя из определенной организации факторов, но как легко
видеть из вышеприведенного примера, сделать определенное суждение о
реальной проблеме не так просто.

Во многих случаях суть такой задачи несовместима с математическим
анализом. Тверски (1972) считает, что, принимая решение, мы выбираем
нужный вариант, постепенно отбрасывая менее привлекательные. Он на-
звал это устранением по аспектам, поскольку предполагается, что чело-
век устраняет менее привлекательные варианты, проводя последователь-
ную оценку признаков или аспектов этих вариантов. Если какие-либо ва-
рианты не удовлетворяет минимальному критерию, они устраняются из
рассматриваемого набора альтернативных решений.

Недавно наш избирательный комитет рассматривал кандидатуры на
старшую должность в Отделении психологии. В ряде напряженных встреч
мы, наконец, выработали набор стандартов, которыми, как мы полагаем,
должен обладать выигравший кандидат. Мы дали рекламу этой должности
и получили большое количество заявлений. Затем мы столкнулись с труд-
ной задачей выбрать только одного человека из набора активных кандида-
тов. Процесс решения прошел несколько этапов, которые в общем соот-
ветствуют модели Тверски. Во-первых, из этого набора были удалены кан-
дидаты. имеющие минимальную квалификацию (например, те кто не име-
ет необходимых академических или профессиональных документов). Во-
вторых, из дальнейшего рассмотрения были удалены те, чьи потребности
в зарплате превышали наши ресурсы. Этот процесс продолжался, пока от
первоначального набора не осталась только горсть. Они были приглашены
в наш университет для предоставления нам дальнейшей информации, и
процесс возобновился, пока не был сделан единственный выбор. Одно из
преимуществ модели устранения по аспектам в том, что она не требует
вычисления вероятности и присваивания весовых коэффициентов.

Признаем мы это или нет, но большинство решений связано с оценкой Оценка
вероятности успеха. Мы планируем пикник, когда думаем, что будет све- вероятностей

тить солнце; мы готовим курс когнитивной психологии, когда ожидаем
определенного вознаграждения; мы решаем остановиться на четырнадца-
ти очках, когда дилер в игре блэкджек показывает, что его верхняя карта
"шестерка": мы берем с собой зонтик, когда видим на небе тучи, и покупа-
ем - или не покупаем - страховой полис, прежде чем войти в самолет.
Иногда вероятность некоторого события можно вычислить при помощи
математики, а иногда событие можно определить только на основе пред-
шествующего опыта. В таких случаях мы полагаем, что поступаем рацио-

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений
443

нально, поскольку наши решения основаны строго на математической ве-
роятности, но насколько точны наши оценки5 Иными словами, как это
нам удается наделать столько глупостей при наличии полной уверенности
в рациональности своих действий? В следующем разделе мы, возможно,
немного осветим этот вопрос.

В ряде своих исследований Тверски и Канеман (Tversky and Kahneman,
1973, 1981: Kahneman and Tversky, 1983, 1984: Kahneman amd Miller,
1986) изучали, почему люди иногда приходят к неверному выводу, когда
основывают свои решения на прошлом опыте. В одном из экспериментов
(1974) они задавали такие вопросы:

Каких слов в английском языке больше: начинающихся с буквы К
или тех, где буква К идет третьей?

Что является более вероятной причиной смерти: рак груди или
диабет?

Если в семье три мальчика (М) и три девочки (Д), какая последова-
тельность их рождений более вероятна: МММДДД и.ли МДДМДМ?

На все эти вопросы есть фактические ответы, и все же людская "инту-
иция" и "догадки" в общем ведут к ошибкам. Например, большинство
людей, когда их спрашивают о появлении буквы К, говорят, что чаще она
встречается в начале слова, чем на третьей позиции, что противоречит
действительности. Почему люди неверно оценивают эти события? Соглас-
но Тверски и Канеману, люди при ответе на этот вопрос пытаются сначала
генерировать слова, начинающиеся с К, а затем слова, где К стоит на
третьем месте. Если вы попробуете сделать это сами, вы поймете, почему
люди неверно отвечают на этот вопрос, Причина переоценки частотности
начальных букв кроется в том, что слова с первой буквой К более дос-
тупны, чем слова с К на третьем месте. Оценка вероятности букв основы-
вается на обобщении, сделанном на очень ограниченном наборе слов, до-
ступных в результате генерации.

Эта основная идея была проверена в эксперименте Тверски и Канема-
на (1973): они просили испытуемых прочитать список из 39 имен хорошо
известных людей. Один список содержал одинаковое количество мужчин
и женщин (19 мужчин и 20 женщин), но женщины в нем были более
известные, чем мужчины. В другом списке условия были обратные, т.е. в
нем содержались более известные мужчины, чем женщины. Затем испы-
туемых спрашивали, кого в списке больше - мужчин или женщин. В
обоих случаях испытуемые значительно переоценивали частоту лиц того
пола, где были более известные люди. Причина такого поведения при прак-
тически одинаковой реальной частотности в том, что имена известных
людей более доступны".

Другие исследователи использовали гипотезу о доступности для объяс-
нения ошибок при оценке "повседневных" знаний. В одном из исследова-
ний Словик, Фишхоф и Лихтенштейн (Slovic, Fischhoff, and Lichtenstem,
1977) просили людей оценить относительную вероятность 48 причин смерти.
Испытуемым предъявляли две причины смерти и просили оценить, какая

Имеется в виду доступность к содержимому в памяти.- Прим. рсл.
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
444

из них является более вероятной. Наиболее серьезные ошибки в суждени-
ях касались причин смерти, часто упоминаемых в публикациях. Напри-
мер, несчастные случаи, рак, бутулизм, стихийные бедствия были оцене-
ны как частые причины смерти. Авторы заключили, что поскольку эти
летальные события часто освещаются в средствах массовой информации,
они более доступны, чем другие причины смерти.

Согласно Тверски и Канеману (Tversky and Kahneman, 1982), рамки реше- Рамки
ния - это представления человека, принимающего решение, "о действи- оешения
ях, результатах и непредвиденных обстоятельствах, связанных с конкрет-
ным выбором". "Рамки", устанавливаемые человеком в связи с принятием
решения, зависят от формулировки проблемы, а также от норм, привычек
и личных характеристик индивидуума. Авторы этой концепции ясно про-
демонстрировали, насколько сильно могут повлиять рамки на выводы че-
ловека, когда одни и те же факты, имеющиеся в его распоряжении, пред-
ставлены в различном контексте. Влияние рамок на решение показано в
следующем примере:

Задача 1 (N=152). Представьте, что Соединенные Штаты гото-
вятся к вспышке эпидемии необычной азиатской болезни, от кото-
рой предположительно умрут 600 человек. Предложены две раз-
личные программы по борьбе с этой болезнью. Предположим, что
точные научные оценки результатов этих программ выглядят так:

В случае принятия программы А будет спасено 200 человек. В
случае принятия программы В, вероятность спасения всех 600 че-
ловек составит 1/3, а вероятность того, что ни один человек из
них не будет спасен составит 2/3.

Какую из двух программ вы бы выбрали?

Большинство испытуемых в этой задаче выбирают программу А (72%), и
только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней
более привлекательна, чем более рискованный вариант. Статистически,
однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.

Другой группе испытуемых дали эту же задачу, но с измененной фор-
мулировкой альтернативной программы:

Задача 2 (N=155): В случае принятия программы С существует
вероятность 1 /З, что никто не умрет, и вероятность 2/3, что ум-
рут 600 человек.

Какую из двух программ вы бы выбрали?

В этих рамках большинство выбирает более рискованную процедуру: вер-
ная смерть 400 человек менее приемлема, чем вероятность 2/3, что ум-
рут 600 человек. В этих задачах в зависимости от рамок вопроса выбира-
ются разные варианты, несмотря на идентичность вероятностей. Вообще,
более выгодный вариант часто воспринимается как не содержащий риска,
тогда как вариант, предусматривающий некоторую потерю, воспринимает-
ся как более рискованный.

Вот еще один пример влияния рамок, в котором предлагается несколь-
ко более реалистичная ситуация:

Мышление, раздел I: формирование понятий, логика и принятие решений
445

Задача A(N=J83): Представьте, что вы решили посмотреть пье-
су, билет на которую стоит 10. Подходя к театру, вы обнаружили,
что потеряли купюру в 10.

Решите ли вы тем не менее купить билет за 10 и посмотреть
пьесу?
(Ответ "Да" - 88%).

Задача В (N=200): Представьте, что вы решили посмотреть
пьесу и заплатили за входной билет 10. Подходя к театру, вы
обнаружили, что потеряли этот билет. Ваше место не регистриро-
валось, и билет нельзя восстановить.

Заплатите ли вы 10 за новый билет?
(Ответ "Да" - 46%).

В обоих случаях вы пролетели на 10. И все же, в первом случае
билет купили бы примерно вдвое больше испытуемых, чем во втором,
хотя потеря денег в обоих случаях идентична9.

Репрезента- На оценку вероятности события влияет не только доступность этого собы-
тивность тия, но также то, насколько характерными признаются его существенные

свойства для данной группы. Рассмотрим такой пример из исследования

Канемана и Тверски (1972):

В каждом круге игры 20 стеклянных шариков распределяются слу-
чайным образом среди пяти детей: Алана, Бена, Карла, Дэна и Эда.
Рассмотрим следующие распределения:

Алан 4
Бен 4
Карл 5
Дэн 4
Эд 3

Если кругов игры много, какого типа результатов будет больше
типа I или типа II?

Каков ваш ответ? Если вы выбрали распределение I, то ваше мнение
совпадает с мнением большинства испытуемых в этом эксперименте и
оно, конечно же, неверно. Когда испытуемые читают слово "случайный",
у них создается впечатление, что распределение должно быть хаотичес-
ким или бессистемным, и когда их просят оценить вероятность распреде-
лений I и II, они думают, что второе распределение слишком упорядочен-
но, чтобы быть "случайным". Тот же тип ошибки наблюдался при оценке

Рамки вопроса можно устанавливать и тогда, когда требуется получить же-
лаемый ответ, как например в следующей истории: "Молодой Брат Грегори
пребывал в монастыре всего несколько дней, когда ему случилось по наивно-
сти спросить у старшего монаха, можно ли ему курить, когда он молится.
Конечно, нет.- был ответ. Через неделю молодой брат спросил этого мона-
ха: Можно мне молиться, когда я курю?

Мышление и интеллект - естественный и искусственный
446

вероятности последовательных рождений девочек и мальчиков в выше-
приведенном примере.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97