Книга. Думай медленно, решай быстро.. Думай медленно решай быстро Даниэль Канеман аст Москва 2014 isbn 9785170800537
 Скачать 2.92 Mb.
|
|
чья цель – применять принципы поведенческой науки к решению государственных задач. Офиц иальное название подразделения – «Группа поведенческого инсайта», но чаще и в правительстве, и за его пределами ее называют «Группа подталкивания». Талер является одним из советников группы. После выхода книги «Подталкивание» президент Обама предложил Санстейну место в Отделе информации и регуляторной политики, что дает исследователю широкие возможности внедрять идеи психологии и поведенческой экономики в работу правительственных учреждений. Цель изложена в отчете Административно-бюджетного управления за 2010 год. Читатели этой книги порадуются логике конкретных рекомендаций, включая призыв к «ясным, простым, заметным и осмысленным описаниям». Читатель также узнает основные заявления, например: «Форма представления очень важна; если, к примеру, описание возможного результата сформулировано в рамках потери, это окажет более сильное влияние, чем если представить его в рамках выигрыша». В предыдущих главах приводились примеры такого фрейминга пр и описании расхода горючего. Среди дополнительных нововведений – автоматическая запись в программу медицинского страхования; новая версия рекомендаций по здоровому питанию, заменившая невнятную «Пищевую пирамиду» ярким образом «Пищевой тарелки», нагруженной сбалансированным набором продуктов; правило, принятое министерством сельского хозяйства США, по которому можно использовать на этикетке мясных продуктов фразы типа «90 процентов постного мяса» при условии, что надпись «10 процентов жира» выполнена «рядом, буквами того же цвета, размера и шрифта, на фоне того же цвета, что и надпись о проценте постного мяса». Гуманам, в отличие от эконов, нужна помощь в принятии правильных решений, и существуют мудрые и безболезненные варианты такой помощи. Две системы В этой книге работа мозга описана как непростое взаимодействие двух выдуманных персонажей: автоматической Системы 1 и прилагающей усилия Системы 2. Вы теперь вполне знакомы с характерами этих двух личностей и можете предугадать их действия в различных ситуациях. И, разумеется, вы также помните, что в реальности эти системы не существуют – ни в мозгу, ни где-либо еще. Выражение «Система 1 делает А» означает: «А происходит автоматически». А высказывание «Система 2 задействована для исполнения Б» означает: «Возбуждение нарастает, зрачки расширяются, внимание сосредоточено, и выполняется Б». Надеюсь, представление о системах вы нашли столь же полезным, как и я; что у вас выработалось интуитивное чутье об особенностях их действий, а главное – вы не задаетесь вопросом, существуют ли они на самом деле. После этого необходимого предупреждения я продолжу использовать эти термины до конца. Внимательная Система 2 – это то, кем мы себя считаем. Система 2 формулирует суждения и делает выбор, но часто одобряет или обосновывает идеи и чувства, возникшие в Системе 1. Вы можете сами не понимать, что проект вам нравится, поскольку автор проекта чем-то н апоминает вашу любимую сестру, или что вы недолюбливаете человека за некоторое сходство с вашим стоматологом. Впрочем, если у вас потребуют объяснений, вы, порывшись в памяти, найдете удовлетворительные доводы. Более того, вы сами в них поверите. Однако Система 2 – не просто защитник Системы 1; она часто не дает прорваться на поверхность глупым мыслям и ненужным порывам. Пристальное внимание во многих случаях улучшает деятельность (представьте, чем вы рискуете, если при езде по узкой дороге ваши мысли блуждают неведомо где) и совершенно необходимо в ситуациях сравнения, выбора и обоснования. Однако Система 2 – не образец рациональности. Ее возможности ограничены, как и доступные ей сведения. Мы не всегда мыслим прямо и логически, а наши ошибки не всегда связаны с назойливой и неверной интуицией – зачастую они вызваны тем, что мы (наша Система 2) так устроены. Я уделил много страниц описанию Системы 1 и перечислению ошибок интуитивных суждений, связанных с этой сис темой. Однако количество страниц – плохой показатель соотношения чудесных озарений и недостатков интуитивного мышления. Система 1 виновата во многом из того, что мы делаем неправильно, но зато именно ее заслуга во многом, что мы делаем правильно, – а это бо́льшая часть наших действий. Наши мысли и действия в нормальных условиях управляются Системой 1 и обычно правильны. Одно из великолепных достижений – богатая и подробная модель мира, хранящаяся в ассоциативной памяти: в одно мгновение она отличает неожиданные события от обычных, немедленно предлагает идею – что ожидалось вместо сюрприза – и автоматически отыскивает некое объяснение происходящих событий. Память также хранит множество умений, накопленных нами в течение жизни, которые автоматически предлагают адекватные решения возникающих проблем: от решения обойти большой камень на тропинке до умения предотвратить гнев недовольного клиента. Для накопления умений необходимы устойчивая среда, возможность трени ровки, а также быстрое и недвусмысленное подтверждение правильности мыслей и действий. При наличии этих условий умения развиваются, а потому интуитивные суждения и решения, быстро приходящие на ум, оказываются по большей части верными. Все это – работа Системы 1, а значит, происходит быстро и автоматически. Знак умелой работы – способность обрабатывать огромный объем информации быстро и эффективно. Если появляется вопрос, на который существует готовый ответ, этот ответ всплывает. А если соответствующего умения нет? Иногда (например, в задаче 17 24 =?) для получения конкретного ответа приходится звать на помощь Систему 2. Впрочем, Система 1 редко приходит в замешательство: она не ограничена объемом памяти и расточительна в своих выкладках. Если нужен ответ на один вопрос, Система 1 одновременно дает ответы на родственные вопросы и часто вместо требуемого ответа предлагает тот, который быстрее приходит в голову. В моей концепции эвристики эвристический ответ необяза тельно проще или экономнее, чем исходный вопрос, – он всего лишь ближе и находится быстрее и проще. Эвристические ответы – не ответы наугад; часто они примерно правильны. А иногда совершенно неправильны. Система 1 регистрирует когнитивную легкость, с которой обрабатывает информацию, но не подает тревожный сигнал, если информация ненадежна. Интуитивные ответы приходят на ум быстро и уверенно, неважно, рождает ли их знание или эвристика. Системе 2 непросто отличить обоснованные ответы от эвристических. Единственная возможность для Системы 2 – притормозить и попытаться самостоятельно найти решение, что для ленивой системы нежелательно. Многие предложения Системы 1 одобряются без тщательной проверки, как в задаче о бейсбольной бите и мяче. Так Система 1 получает репутацию источника ошибок и отклонений. Оперативные качества Системы 1 – эффект WYSIATI, подгонка интенсивности и ассоциативная когерентность, помимо прочих, – приводят к предсказуемым ошибкам и когнитивным и ллюзиям: эффекту привязки, нерегрессивным предчувствиям, чрезмерной уверенности и многим другим. Как бороться с ошибками? Как повысить качество суждений и решений – и наших собственных, и тех общественных институтов, которым служим мы и которые служат нам? Коротко говоря, ничего нельзя достичь, не приложив серьезных усилий. Я знаю по собственному опыту, что Система 1 обучается неохотно. Не считая некоторых изменений, которые я по большей части списываю на возраст, мое интуитивное мышление, как и прежде, склонно к самоуверенности, радикальным прогнозам и наполеоновским планам. Я заметил только одно улучшение – мне стало легче распознавать ситуации, где вероятны ошибки: «Это число станет привязкой…», «Решение изменится, если сформулировать проблему в иных рамках…». И еще: я добился гораздо большего прогресса в выявлении чужих ошибок, чем своих. Способ блокировать ошибки, возникающие в Системе 1, в принципе прост: уловить п ризнаки того, что вы находитесь на когнитивном «минном поле», притормозить и обратиться за подкреплением к Системе 2. Так вы и сделаете, когда в следующий раз встретите иллюзию Мюллера-Лайера. Увидев линии с разнонаправленными стрелками на концах, вы немедленно распознаете ситуацию, в которой нельзя доверять своему впечатлению о длине линий. К сожалению, эта разумная процедура вряд ли осуществится там, где она нужнее всего. Всем бы хотелось, чтобы предупреждающий звонок громко звенел каждый раз, как только нам грозит ошибка, но такого звонка нет, а когнитивные иллюзии обычно намного труднее распознать, чем иллюзии восприятия. Голос разума может быть гораздо слабее громкого и отчетливого голоса ложной интуиции, а полагаться на интуицию не хочется, если предстоит принять важное решение. Сомнения – совсем не то, что нужно, если вы попали в беду. В результате намного проще узнать минное поле, когда вы видите, как по нему идет кто-то другой, чем когда вы приближаетесь к нему сами. Наблюдате ли меньше заняты когнитивно и более открыты для информации, чем исполнители. Именно поэтому я решил написать книгу для критиков и любителей посудачить, а не для тех, кто принимает решения. Организациям проще, чем индивиду, избегать ошибок, потому что организация, естественно, мыслит медленнее и может применять четкие процедуры. Организация может ввести и поддерживать применение полезных контрольных списков и более сложных процедур – например, прогнозирование по исходной категории и «прижизненный эпикриз». По крайней мере, введя строгую терминологию, организация частично создает культуру, в которой люди помогают друг другу на краю минного поля. Чем бы ни занималась организация, она является фабрикой по производству суждений и решений. Любой фабрике нужны способы обеспечить качество продукции на стадии проекта, производства и окончательного контроля. Соответствующие стадии в производстве решений – формулировка проблемы, которую нужно решить, сбор важной информации, ведущей к решению, и оценка решения. Если организация хочет улучшить продукт – принимаемые решения, – необходимо повышать эффективность на каждой стадии. Все происходит по программе. Непрерывный контроль качества – альтернатива авральным расследованиям, которые обычно проводятся в организации после происшествия. Для улучшения качества решений предстоит немало сделать. Один пример из многих: как ни странно, отсутствует систематическое обучение основным навыкам проведения эффективных совещаний. И, наконец, для навыков конструктивной критики крайне важен более богатый язык. Как в медицине, определение ошибок в суждениях сродни диагностической задаче, для решения которой требуется строгая терминология. Название болезни – крючок, на который вешается все, что с ней связано, включая распространенность, факторы среды, симптомы, прогноз и лечение. Точно так же ярлыки «эффект привязки», или «установление узких рамок», или «преувеличенная когерентность» должны вызвать в памя ти все, что известно об ошибке, ее причинах, последствиях и путях ее преодоления. Существует прямая связь между осведомленными пересудами в коридоре у кулера и правильными решениями. Тем, кто принимает решения, бывает проще представить голоса нынешних любителей посудачить и будущих критиков, чем услышать нерешительный голос собственных сомнений. Они примут более правильное решение, если поверят, что их критики мудры и честны, и если учтут, что их решение будет оцениваться не только по результату, но и по тому, как оно принималось. Приложение А Суждения в условиях неопределенности: эвристические методы и ошибки [4 - Статья впервые опубликована в журнале Science (1974. Vol. 185), на русском языке вышла под названием «Принятие решений в условиях неопределенности: правила и предубеждения». (Харьков: Гуманитарный центр, 2005) (примеч. перев.).] Амос Тверски и Даниэль Канеман Многие решения опираются на представления о вероятности неопределенных событий, таких как победа на выборах, признание подсудимого виновным или будущий курс доллара. Эти представления обычно выражаются в таких заявлениях: «думаю, что…», «есть вероятность…», «маловероятно, что…» и так далее. Иногда представления о неопределенных событиях выражаются в численной форме – как шансы или субъективная вероятность. Чем определяются такие представления? Как оценивают вероятность неопределенных событий или значение неопределенной величины? Эта статья показывает, что люди полагаются на ограниченный набор эвристических принципов, сводящих сложную задачу оценки вероятности и прогноза значений к более простым операциям суждений. Часто эти эвристические методы приносят пользу, но иногда ведут к грубым и систематическим ошибкам. Субъективная оценка вероятности напоминает субъективную оценку физических величин, таких как расстояние и размер. Подобные суждения ос нованы на данных ограниченной достоверности, которые обрабатываются по эвристическим правилам. Например, кажущееся расстояние до объекта частично определяется различимостью самого объекта. Чем отчетливее виден объект, тем ближе он кажется расположенным. Это правило обладает некоторой ценностью, потому что в конкретных обстоятельствах дальний объект выглядит менее четко, чем ближний. Однако вера в это правило приводит к систематическим ошибкам в оценке расстояния. В частности, расстояния переоцениваются в условиях плохой видимости, поскольку контуры объекта размыты. С другой стороны, расстояния недооцениваются в условиях прекрасной видимости, потому что объекты видны четко. Опора на четкость как на показатель расстояния приводит к частым ошибкам. Такие же искажения таятся и в интуитивных суждениях о вероятности. В этой статье описаны три эвристических метода, с помощью которых оцениваются вероятности и прогнозируются значения величин. Перечислены ошибки, вызванные этими эвристическими м етодами, и приведены практические и теоретические выводы из наблюдений. Репрезентативность Вопросы о вероятности, встающие перед людьми, как правило, относятся к одному из следующих типов: какова вероятность того, что объект А принадлежит классу Б? Какова вероятность того, что событие А – следствие процесса Б? Какова вероятность того, что процесс Б приведет к событию А? Отвечая на подобные вопросы, люди обычно опираются на эвристику репрезентативности (типичности): вероятности оцениваются по той степени, в которой А репрезентативно по отношению к Б, то есть по степени, в которой А напоминает Б. Например, если А очень репрезентативно по отношению к Б, вероятность того, что А – результат Б, оценивается как высокая. С другой стороны, если А не похоже на Б, вероятность того, что А – результат Б, оценивается как низкая. Для иллюстрации суждения по репрезентативности представим человека, которого бывший сосед о писывает следующим образом: «Стив – застенчивый и замкнутый, всегда готов помочь, но его мало интересуют люди и реальный мир. Кроткий и аккуратный, Стив во всем ищет порядок и структуру; он очень внимателен к мелочам». Как оценить вероятность того, что Стив выберет то или иное занятие из предложенного списка (например, фермер, продавец, летчик, библиотекарь или врач)? Как выстроить эти профессии от наиболее вероятной к наименее вероятной? В эвристике репрезентативности вероятность того, например, что Стив – библиотекарь, оценивается по степени его репрезентативности, то есть по соответствию стереотипу библиотекаря. Исследования показывают, что профессии выбираются в равной мере по принципу вероятности и по принципу схожести [1]. Такой подход к оценке вероятности приводит к серьезным ошибкам, потому что сходство или репрезентативность не учитывают нескольких факторов, которые должны влиять на оценку вероятности. Игнорирование априорной вероятности. Одним из фак торов, которые не влияют на репрезентативность, но от которых сильно зависит вероятность, является априорная вероятность, или исходный частотный уровень событий. В случае со Стивом то, что фермеры составляют гораздо бо́льшую часть населения, чем библиотекари, должно влиять на любую разумную оценку вероятности того, что Стив – библиотекарь, а не фермер. Однако соображения априорной вероятности не влияют на схожесть Стива со |