Еще одним, несколько неожиданным результатом при оценке вероят-
ности было то, что люди склонны игнорировать объем выборки. Когда
испытуемых спрашивали, равны ли вероятности нахождения 600 мальчи-
ков среди 1000 детей и 60 мальчиков среди 100 детей, они отвечали, что
оба случая равновероятны. На самом деле, если исходить из равного рас-
пределения полов, то первый случай гораздо менее вероятен, чем второй.

Некоторые ученые пытались найти аналогичные примеры "нерациональ- Изучение
ного" поведения у животных. В одной такой работе (Rachlin et al., 1986) поведения
отмечено существенное сходство между людьми, которым вербально ЖИВОТНЫХ
предъявлялись гипотетические задачи10, как в вышеприведенном случае с
задачей о театральном билете. В исследованиях поведения животных кры-
са или голубь лишались на некоторое время пищи, и им предлагались
различные задачи с пищевым подкреплением, в которых животные могли
реагировать нажатием на рычаг или прикосновенем к ключу. Если в слу-
чае с людьми выбор измерялся в количестве испытуемых, выразивших
предпочтение тому или иному гипотетическому следствию, то в случае с
животными выбор измерялся по количеству ответных реакций животного
при том или ином режиме подкрепления. Модель подкрепления в основ-
ном была следующей: "Если животное делает что-нибудь (нажимает на
рычаг), тогда что-то происходит (появляется съедобный шарик)". Бихеви-
ористы обычно манипулируют показателем реагирования крысы на под-
крепление (например, после пяти нажатий на рычаг дается одно подкреп-
ление), а также задержкой подкрепления: можно подкреплять реакцию
немедленно, а можно через фиксированные или переменные интервалы
времени. Изучение поведения животных убедительно показало, что в ус-
ловиях задержки подкрепления даже если общее количество подкрепле-
ния при одном режиме больше, чем при другом, животное выбирает тот
режим, при котором даются меньшие, но более частые подкрепления. Го-
ворят, что животные действуют "импульсивно". Согласно Рахлину и др.,
как импульсивный когнитивный выбор у человека, так и импульсивный
поведенческий выбор у других животных, хотя и кажутся оба "иррацио-
нальными", на самом деле представляют собой два типа предсказуемых
тенденций поведения, имеющих общую основу. Эти исследования явились
попыткой частично уладить те серьезные теоретические и методические
проблемы, которые отделили бихевиористов от когнитивных психологов.

Мы видели, что, когда людям предоставляют новую или другую информа-
цию, они могут пересматривать свою оценку вероятностей. В ситуации
выбора между равно привлекательными возможностями, например, пойти
или на концерт, или в кино, мы можем принять решение в пользу кино,
если узнаем, что билеты на концерт есть только по цене 35. Математи-
ческая модель, дающая метод оценки гипотез об изменении величины ве-
роятности, называется Теоремой Байеса по имени ее автора Томаса Бай-
еса. математика 18 века. Мы проиллюстрируем применение его теоремы
на следующем примере принятия решения.

Теорема
Байеса и
принятие
решений

Точнее: задачи с гипотетическими условиями.- Прим. ред.

Мышление, раздел 1; формирование понятий, логика и принятие решений
447

Предположим, что долгие, романтические и эмоциональные отноше-
ния между вами и вашей возлюбленной закончились ужасной стычкой и
вы поклялись никогда не встречаться с этим человеком снова. Проходит
несколько месяцев, в течение которых вы тщательно избегаете ситуаций,
в которых могли бы "случайно" встретить вашу бывшую любовь. Ваш
общий друг приглашает вас на большую вечеринку. Решение идти или
нет, зависит от ощущаемой вероятности, что ваша бывшая любовь тоже
там будет. Поразмыслив над ситуацией, вы решаете, что общий друг вряд
ли мог оказаться нечувствителен, чтобы пригласить ц вас, и ее. Далее, с
учетом прошлого опыта аналогичных ситуаций, вы можете оценить веро-
ятность "встречи" как примерно 1/20. Математически эту гипотезу мож-
но записать как

Р(Н) =1/20

Это уравнение читается так: "вероятность гипотезы равна 5% (или 5 из
100)". Эта гипотеза основана на априорной вероятности, т.е. на вероят-
ности, что событие произойдет при наличии аналогичных ситуаций. Мож-
но выдвинуть другую гипотезу о том, что вероятность не встретиться с
вашей любовью на вечеринке составит

Р(Н)-= 19/20

или "вероятность, что событие не произойдет составляет 95%".

Если бы реальные ситуации можно было свести к таким вероятност-
ным утверждениям, жизнь была бы простой и скучной. Вы могли бы срав-
нить вероятность нежелательной встречи с вероятностью получить удо-
вольствие 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 бывшей пассии (что означало бы также, что она тоже на
этой вечеринке) и взвешиваете эту новую информацию с прежней инфор-
мацией о вероятности того, что хозяин пригласил вас обоих на одну вече-
ринку. Эта ситуация называется условной вероятностью - вероятнос-
тью, что новая информация верна, если верна конкретная гипотеза. В
этом случае, предположим, что вероятность того, что этот автомобиль
принадлежит бывшей пассии, составляет 90% (другие 10%) можно припи
сать различным факторам, включая возможность того, что этот автомо-
биль был продан кому-то еще, дан кому-то взаймы или это просто похо
жий автомобиль). Согласно теореме Байеса, совместная вероятность (I/
20 за то, что этого человека пригласили + 9/ 10 за то, что наличие автомо
биля говорит о его присутствии) может быть вычислена по следующе>
формуле":

Р(Е|Н)Х Р(Н)

Р(Н|Е)=

Р(Е|Н)Х Р(Н) + Р(Е|Н)Х Р(Н)

"Формула взята из: Anderson (1985).

Мышление и интеллект - естественный и искусственный
448

где Р(Н|Е) - это вероятность того, что верна гипотеза (Н) при наличии
условия Е; в нашем случае это вероятность того, что этот человек будет
на вечеринке с учетом первоначальной низкой вероятности и новой полу-
ченной информации. Р(Е|Н) обозначает вероятность того, что Е истинно
при условии Н (например, вероятность того, что автомобиль принадлежит
этому человеку = 90%). Р(Н) - это вероятность первоначальной гипоте-
зы (Р=5%), а переменные Р(Е|Н-) и Р(Н-) обозначают вероятность того,
что событие не произойдет (10% и 95%). Подставив эти числа в формулу,
мы можем решить уравнение для Р(Н|Е).

. , 0.9 Х 0.05
РНЕ =---------------- = 0.32

(0.9Х0.05) + (0.1 X 0.95)

Так, согласно этой модели, шансы нежелательной встречи на вечеринке
составляют примерно 1/3. При таком раскладе вы можете принять науч-
но обоснованное решение о том, насколько отвратительной может ока-
заться эта встреча и насколько приятной будет вечеринка. Пожалуй, вам
стоит доехать до ближайшего таксофона и позвонить пригласившему вас.

Однако, насколько хорошо теорема Байеса согласуется с реальной
жизнью? Весьма маловероятно, что находясь в вышеописанных обстоя-
тельствах 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 веро-
ятности более консервативно, чем это предполагает теорема Байеса. Изу-
чая влияние новой информации на оценки испытуемых, Эдварде давал
студентам колледжа два мешка по 100 покерных фишек в каждом. В од-
ном 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 определить, который это мешок из двух, вынимая из неги по одной
фишке, рассматривая ее и возвращая обратно в мешок, а затем продолжая
процесс. Первоначально вероятность вынуть красную фишку из мешка,
где красных фишек больше, составляет 70%, а из мешка, где синих боль-
ше - 30%. Однако, если мы вынули из мешка только одну фишку и она
оказалась красной, тогда, согласно теореме Байеса, вероятность, что в
этом мешке доминируют красные, равна 70%. Люди обычно недооценива-
ют реальное (математическое) значение этого наблюдения и предполага-
ют, что вероятность того, что в этом мешке доминируют красные, равна
60%. Если следующая фишка тоже красная, то реальная вероятность того,
что это "красный" мешок, равна 84%. Суждения испытуемых в этом слу-
чае, как и при более крупных выборках остаются консервативными.

Применение теоремы Байеса к задачам "реального мира" - это
особая задача, поскольку трудно наверняка точно оценить вероятность
событий. Рассмотрим пример из международной политики. В течение
примерно десяти последних лет или около того существовала значитель-
ная напряженность в отношениях между США и СССР2, что по мнению
многих привело к увеличению вероятности открытой агрессии, а может и
тотальной войны. Если бы можно было точно оценить все силы и опреде-
лить вероятность войны, тогда в формулу Байеса можно было бы вклю-
чить влияние событий, определяющих вероятность мира или войны -

Данная книга вышла в начале 1988 года.- Прим. ред.

Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений
449

таких как встреча Президента Рейгана с Генеральным секретарем Горба-
чевым в Рейкьявике в Исландии в 1986 году - и что особенно ценно,
можно было бы получить вероятностную статистику. Некоторые честолю-
бивые ученые из области психологии, социологии и политологии предпри-
няли как раз такие глобальные исследования.

Принятие решений и рациональность

Может показаться, что homo sapiens изначально изображается в этой гла-
ве как самое рациональное из существ. Так, наше обсуждение процесса
формирования понятий в конце концов показало, что все нормальные су-
щества формируют понятия при помощи рациональных правил. При об-
суждении формального мышления мы узнали, что достоверность аргумен-
тации можно определить на основе законов логики, несмотря на то, что
люди склонны обманываться как структурой аргументации, так и ложным
содержанием. Наконец, в предыдущем разделе по принятию решений мы
узнали, что "рациональный" человек обычно становится нерациональным,
когда дело касается принятия решений о большом наборе событий.

Я думаю, было бы глупо утверждать, что все люди столь же рациональ-
ны, как вы или я (или какими мы себя представляем), но являемся ли мы
как вид настолько нерациональными, как это может показаться, если ис-
ходить из эмпирических результатов, собранных на материале задач по
принятию решений?

При тщательном изучении результаты Тверски и Канемана, а также
результаты изучения формального мышления заставляют предположить,
что человеческие существа не являются абсолютно рациональными. Не-
которые пытаются опровергнуть эти результаты, критикуя построение
экспериментов и неизбежно следующие из них философские выводы. Коэн
(Cohen, 1981) из Оксфордского университета - один из таких критиков;

он утверждает, что (1)рациональность должна определяться обычными
людьми, а не в хитрых лабораторных экспериментах, которые построены
не так, чтобы реально иллюстрировать повседневное принятие решений, и
плохо соответствуют реальной ситуации, (2)совершенно неразумно ожи-
дать от обычных людей умудренности в законах вероятности и статисти-
ки, которыми во многих экспериментах описывается базисная линия и
отклонения от нее, и (З)законы логики и рациональности не относятся к
поведению обычного человека. Вспомним ту несчастную личность, кото-
рая пыталась избежать встречи со своей бывшей любовью. Используя
теорему Байеса, вероятность этой встречи, если этот человек пошел на
вечеринку, составляла 0.32. Как бы повлияло это число на поведение того
человека? Если взаимная неприязнь у этой пары велика ("Да я на сотню
миль не подойду к ней"), то эта цифра бессмысленна для предсказания
поведения.

Этнические аспекты мышления

На рубеже 20 века психологи и антропологи из Кембриджского универси-
тета, вооружившись новейшими методами оценки поведения, проникли на
небольшие острова Торрес Стрейт между Австралией и Новой Гвинеей.

Мышление и интеллект - естественный и искусственный
450

От этой скромной экспедиции берет свое начало одно из направлений
развития сравнительной этнографии, т.е. научного описания различий
между культурами. Целый диапазон психологических черт - от языка до
обычаев, от религиозных обрядов до мышления и рассуждения - планиро-
валось поместить под психологический микроскоп.

Дух того времени находился под значительным влиянием непревзой-
денного учения Чарлза Дарвина, и для исследователей было естествен-
ным искать у "первобытного" человека предполагаемые проявления ата-
вистического мышления, что помогло бы проследить интеллектуальное
развитие "современного" человека, не обходя при этом законы, управляю-
щие течением времени. От любопытных результатов этих ранних психоло-
гов и антропологов нам остались в наследство прилежно собранные кросс-
культурные данные, которые принесли неоперившимся ученым докторс-
кие степени, дав им возможность заполнить многие и многие тома своими
прозаическими диссертациями. Мысль о том, что люди, живущие без те-
лефона, англиканской церкви, литературы или Нью-йоркской фондовой
Биржи, являются интеллектуально и культурно недоразвитыми, плохо по-
могает предсказывать социально-когнитивную кипучую жизнь13 дикого
человека, однако эту узкую гипотезу можно понимать и в более широком
смысле - как факт, что и цивилизованные, и нецивилизованные люди
неспособны воспринимать мир вне их собственной культурно ограничен-
ной перспективы.

С недавних пор кросс-культурные данные о мышлении, решении задач
и принятии решений стали неотъемлемой частью международных отноше-
ний, особенно в том, что касается мировых геополитических проблем,
включая переговоры о вооружении и предсказание реакции вероятного
противника на политические маневры.
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