Kopf oder Zahl? Dean Drobot / Shutterstock

Angenommen, Sie werfen eine Münze und bekommen vier Köpfe in einer Reihe. Was wird Ihrer Meinung nach beim fünften Wurf erscheinen? Viele von uns haben das Gefühl, dass Schwänze fällig sind. Dieses Gefühl, genannt Der Irrtum des Spielerskann in Aktion gesehen werden am Roulette-Rad. Eine lange Reihe von Schwarzen führt zu einer Reihe von Wetten auf Rot. Egal, was vorhergegangen ist, Rot und Schwarz sind immer gleich wahrscheinlich.

Das Beispiel ist einer von vielen, der die Fehlbarkeit des menschlichen Geistes demonstriert. Jahrzehntelange psychologische Forschung hat die Vorurteile und Fehler bei der Entscheidungsfindung von Menschen hervorgehoben. Ein neuer Ansatz stellt diese Sichtweise jedoch in Frage - und zeigt, dass die Menschen viel intelligenter sind, als man glaubt. Nach dieser Forschung könnte der Gambler's Fallacy nicht so irrational wie es scheint.

Rationalität ist seit langem ein wichtiges Konzept für das Studium von Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung. Die hoch einflussreiche Arbeit der Psychologen Daniel Kahneman und Amos Tversky Wir haben umfassend gezeigt, dass wir oft keine vernünftigen Entscheidungen treffen - etwa Angst vor einem Terroranschlag, nicht aber das Überqueren der Straße.

Dieses Versagen beruht jedoch auf einer strengen Interpretation dessen, was rational zu sein gilt - den Gesetzen der Logik und der Wahrscheinlichkeit zu gehorchen. Es ist nicht an der Maschine interessiert, die die Beweise abwägen und eine Entscheidung treffen muss. In unserem Fall ist diese Maschine das menschliche Gehirn - und wie jedes physische System hat es seine Grenzen.

Rechenrationalität

Obwohl unsere Entscheidungsfindung die von Logik und Mathematik geforderten Standards nicht erfüllt, spielt Rationalität beim Verständnis der menschlichen Erkenntnis noch eine Rolle. Das Psychologe Gerd Gigerenzer Es hat sich gezeigt, dass viele der von uns verwendeten Heuristiken zwar nicht perfekt sind, jedoch sowohl nützlich als auch effizient sind.

Aber ein neuer Ansatz wurde genannt Rechenrationalität geht einen Schritt weiter und lehnt sich eine Idee von künstlicher Intelligenz an. Es legt nahe, dass ein System mit eingeschränkten Fähigkeiten immer noch ein Problem annehmen kann optimal Vorgehensweise. Die Frage lautet: "Was ist das beste Ergebnis, das ich mit meinen Werkzeugen erzielen kann?", Im Gegensatz zu "Was ist das beste Ergebnis, das überhaupt ohne Einschränkungen erreicht werden konnte?" Berücksichtigung von Kapazität, Aufmerksamkeit und lauten sensorischen Systemen.

Rechenrationalität führt zu eleganten und überraschenden Erklärungen unserer Vorurteile und Fehler. Ein früher Erfolg, der mit diesem Ansatz übereinstimmte, bestand darin, die Mathematik zufälliger Sequenzen wie Münzwürfe zu untersuchen, jedoch unter der Annahme, dass der Beobachter eine begrenzte Speicherkapazität hat und nur Sequenzen endlicher Länge sehen konnte. Ein sehr uninteressanter Ansatz mathematisches Ergebnis enthüllt, dass der Beobachter unter diesen Bedingungen länger warten muss, bis einige Sequenzen auftreten, als andere - selbst mit einer absolut fairen Münze.

Das Ergebnis ist, dass für eine begrenzte Menge von Münzwürfeln die Sequenzen, die wir intuitiv als weniger zufällig empfinden, genau die sind, die am seltensten auftreten. Stellen Sie sich ein Schiebefenster vor, das nur vier Münzwurfs gleichzeitig "sehen" kann (ungefähr die Größe unserer Speicherkapazität), während es eine Reihe von Ergebnissen durchläuft - beispielsweise von 20-Münzwurfsätzen. Die Mathematik zeigt, dass der Inhalt dieses Fensters häufiger „HHHT“ enthält als „HHHH“ („H“ und „T“ steht für Kopf und Zahl). Deshalb glauben wir, dass beim Münzwurf nach drei Köpfen hintereinander Köpfe kommen - ein Beweis dafür, dass Menschen die Informationen, die wir beobachten, sinnvoll nutzen. Wenn wir unbegrenztes Gedächtnis hätten, würden wir anders denken.

Es gibt viele andere Beispiele dieser Art, bei denen die optimale Lösung nach Berücksichtigung kognitiver Einschränkungen überraschend ist. Unsere jüngsten Arbeiten zeigen, dass inkonsistente Präferenzen - ein Grundstein der vermeintlichen menschlichen Irrationalität - tatsächlich nützlich sind wenn du unsicher bist über den Wert der Optionen, die Ihnen zur Verfügung stehen. Traditionelle wirtschaftliche Rationalität legt nahe, dass eine schlechte Option, die Sie niemals wählen würden (etwa aus einem Menü), keinen Einfluss darauf haben sollte, welche der guten Optionen Sie wählen. Unsere Analyse zeigt jedoch, dass schlechte und vermeintlich irrelevante Optionen eine genauere Abschätzung der verbleibenden Alternativen ermöglichen.

Andere haben gezeigt, dass die Verzerrung der Verfügbarkeit, bei der wir die Wahrscheinlichkeit seltener Ereignisse wie Flugzeugabstürze überschätzen, sich aus a ergibt hocheffizienter Weg die möglichen Ergebnisse einer Entscheidung zu verarbeiten. Kurz gesagt, da wir nur eine begrenzte Zeit haben, um eine Entscheidung zu treffen, ist es optimal, sicherzustellen, dass die kritischsten Ergebnisse berücksichtigt werden.

Ein tieferes Verständnis

Die Wahrnehmung, dass wir irrational sind, ist eine unglückliche Nebenwirkung des ständig wachsenden Katalog menschlicher Entscheidungsfindung. Wenn wir jedoch rechnerische Rationalität anwenden, werden diese Vorurteile nicht als Beweis für Fehler betrachtet, sondern als Fenster, wie das Gehirn komplexe Probleme löst, oft sehr effizient.

Checker-Schatten-Illusion Edward H. Adelson / Wikipedia, CC BY-SA

Diese Art des Denkens über die Entscheidungsfindung ähnelt eher der Denkweise von Vision-Wissenschaftlern über visuelle Illusionen. Schauen Sie sich das Bild rechts an. Die Tatsache, dass die A- und B-Quadrate unterschiedliche Schattierungen zu sein scheinen (sie sind nicht - siehe Video unten), bedeutet nicht, dass Ihr visuelles System fehlerhaft ist, sondern dass es angesichts des Kontextes einen vernünftigen Schluss macht.

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Computational Rationality führt zu einem tieferen Verständnis, da es über die Beschreibung, wie wir versagen, hinausgeht. Stattdessen zeigt es uns, wie das Gehirn seine Ressourcen zur Lösung von Problemen zusammenstellt. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist die Möglichkeit, Theorien unserer Fähigkeiten und Einschränkungen zu testen.

Zum Beispiel haben wir kürzlich gezeigt, dass Menschen mit Autismus sind weniger anfällig für manchen Entscheidungsbefangenheit. Also untersuchen wir nun, ob sich veränderte Ebenen von neuronales Rauschen (elektrische Schwankungen in Netzwerken von Gehirnzellen), ein Merkmal Autismus, könnte dies verursachen.

Mit mehr Einsicht in die Strategien, die das Gehirn verwendet, können wir Informationen so anpassen, dass sie den Menschen helfen. Wir haben getestet, was die Menschen durch das Beobachten einer langen Zufallssequenz lernen. Diejenigen, die eine in kurze Brocken unterteilte Sequenz betrachteten (wie wir es normalerweise im Alltag tun würden), profitierten überhaupt nicht, aber diejenigen, die dieselbe Sequenz betrachteten, teilten sich rasch in viel längere Brocken verbesserte Fähigkeit, Zufälligkeit zu erkennen.

Wenn Sie also das nächste Mal hören, dass Menschen als irrational eingestuft werden, möchten Sie vielleicht darauf hinweisen, dass dies nur im Vergleich zu einem System mit unbegrenzten Ressourcen und Fähigkeiten möglich ist. Vor diesem Hintergrund sind wir wirklich nicht so dumm.

Über den Autor

George Farmer, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, University of Manchester und Paul Warren, Lehrbeauftragter (Abteilung für Neurowissenschaften und experimentelle Psychologie), University of Manchester

Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.

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