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 необязательно 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 иллюзиям: 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 признаки 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. Наблюдатели 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 памяти 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.
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 основаны 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 методами, и приведены практические и теоретические выводы из наблюдений.
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.
