Veikt labākus lēmumus ar Bayesian varbūtību, viedo veidu, kā apsvērt risku

Tiek lēsts, ka cilvēku pieaugušie katru dienu pieņem aptuveni 35 000 lēmumu - labo lēmumu procentuālais daudzums ir atkarīgs no pieaugušo. Šīs izvēles var būt tikpat banālas, kā izlemt, vai tualetes papīrs tiek apgriezts vai sasmalcināts, vai kā emocionāli sarežģīts, kā izšķirties atstāt attiecības. Un tāpēc, ka cilvēki ir pakļauti viņu emocionālo aizspriedumu meistariem, stratēģijām un intelektuālām sistēmām ir nepieciešama ikviena, kas vēlas darboties saprātīgā veidā. Diemžēl ne vienmēr tiek sniegti vislabākie instrumenti. Veids, kā lielākā daļa cilvēku domā, piemēram, par varbūtību, nav piemērots mūsdienu.

Jebkurā konkrētā dienā jebkura persona, kas dzīvo mūsdienu sabiedrībā, iesaistīsies organizācijās, mašīnās un cenu noteikšanas modeļos, ko viņi pilnībā nesaprot. Lielākā daļa cilvēku ikdienas mīklas izmanto praktiski, izmantojot informāciju, kas viņiem ir nepieciešama, lai maksimāli sekmētu veiksmīgu iznākumu. Būtībā tas ir tas, ko mūsu vecāki mūs māca darīt kā bērnus. Tas bieži vien ir tas, ko cilvēki domā, runājot par „loģiku”. Bet tas ir arī bieži nepietiekams process. Ja ir ievērojamas zināšanu nepilnības, tas nedaudz atšķiras no gudrības. Īsi sakot, mēs domājam par varbūtību neefektīvā veidā. Tā vietā, lai koncentrētos uz rezultātiem, mums jākoncentrējas uz mūsu izpratni par situācijām, izmantojot Bayes varbūtības pamatidejas.

Bayeses varbūtība ietver ticības pakāpes vēsturiskajās frekvencēs: Ideja ir tāda, ka lēmumi, kas pieņemti no nenoteiktības, tiek informēti par to, ko kāds sākotnēji zina un atjaunina, saskaroties ar jaunu informāciju. Ideja ir samazināt risku, vienlaikus maksimizējot mācīšanos. Tā vietā, lai pievērstos problēmām kā monolītiskām, Bayesians tos sagriež vairāk sagremojamās daļās. Zināšanas tiek uzkrātas gar ceļu.

Lai saprastu, kā tas darbojas, jums ir jādara matemātika. Centrālo vienādojumu, ko dēvē arī par Bayes likumu, formulēja Thomas Bayes, angļu valodas garīdznieks un matemātiķis, kurš nomira 1761. gadā. Tā prognozē notikumu secību, kas noved pie iznākuma. Vienādojumā T apzīmē testēšanas hipotēzi un E ir jaunie pierādījumi, kas vai nu apstiprinās, vai atspēko hipotēzi. Šeit esošie uzskati nav objektīvi, bet ir atkarīgi no iepriekšējiem pieņēmumiem un to, kas ir iemācījies ceļā.

Vienādojums ļauj lēmumu pieņēmējiem piešķirt vienlaicīgu informācijas un notikumu varbūtību, nosakot, ka iespējamība, ka pamatā ir pieņēmums, kas izrādīsies papildus rezultāta iespējamībai.

2011. gada dokumentā Queen Mary University profesors Norman Fenton apgalvoja, ka visefektīvākais veids, kā pieņemt lēmumus, ir varbūtības modeļi, kas būvēti no Bayes tīkliem. Viņš raksta, ka 2008. gada finanšu krīze bija uzbrukuma aicinājums, ka cilvēkiem un finanšu sistēmām ir nepieciešams labāk novērtēt risku. Lai gan Bayes varbūtība ir bijusi kā kritiska konstrukcija kopš 16. gadsimta, tā netiek plaši pielietota vai mācīta. Un, lai gan ir skaidrs, ka Bayes domāšana attiecas uz finansēm, tas nozīmē arī neskaitāmas citas situācijas.

„Lai risinātu šādas problēmas konsekventi un efektīvi, mums ir vajadzīga stingra metode nenoteiktības kvantitatīvai noteikšanai, kas ļauj mums apvienot datus ar ekspertu vērtējumu,” raksta Fentons. „Bayes varbūtība ir šāda pieeja.”

Fentons ierosina, lai Bayes teorija tiktu piemērota plašāk, taču tā ir pieņemta jau iepriekš - un labi. Alan Turing izmantoja Bayesas statistiku, kad Otrā pasaules kara laikā tika krekinga kodi. Vienīgais iemesls, kāpēc tā nav popularizējusi jaunu domāšanas veidu, bija tas, ka neviens nezināja, kamēr 2012. gadā šī informācija netika klasificēta.

Bayeses varbūtība ir labāka par citām nākotnes prognozēšanas sistēmām, jo ​​tā ir arī viena no nedaudzajām metodēm, kas nosaka to, cik neprognozējami cilvēki patiešām ir. Lai gan tajā ir iekļauts tas, kas zināms, tas arī reaģē uz to, ka cilvēka izvēli pastāvīgi ietekmē konteksta un situācijas mainīgie. Tas ir noderīgi, ja jūs mēģināt noskaidrot, kādi krājumi ir jāiegulda, vai kāda augļu plāksne būs visveiksmīgākā jūsu potluck.

Bet kā jūs to varat piemērot šodien? Vienkārši: Padomājiet par to, ko jūs domājat, ka jūs zināt, un kāpēc jūs domājat, ka jūs to zināt pirms lēmuma pieņemšanas. Tad padomājiet par to, vai šis lēmums ļaus jums apstiprināt vai liegt jūsu aizdomas. Tas ir diezgan vienkārši. Jautājums par disciplīnu ir jākoncentrējas uz to, kāpēc notiek tā, kas notiek, nevis par vienkāršu notikumu realitāti. Tikai tāpēc, ka kaut kas notiek, tas nav iespējams.