Успех и счастье. Чему учить ребенка, чтобы он достиг всего, чего хочет

Отклонение – это предрасположенность нашего сознания к определенным устойчивым процессам, приводящим к решениям, отличающимся от «рациональных». Многие отклонения – это следствие эвристик. Одним из вариантов взаимоотношений между ними служит подсознательное принятие решения на основе лишь части информации, т. е. эвристики, способствующей упрощению этого процесса. Вследствие использования индивидуальных принципов отбора информации, которые не обязательно являются рациональными, и возникают отклонения [8] . Как мы увидим ниже, некоторые эвристики служат причиной отклонений, но последние могут существовать и независимо от первых. Документированных отклонений очень много. Один автор насчитал их 54. Представляете, как нерациональны наши мыслительные процессы?!

8

Термин «отклонение», привнесенный психологами Д. Канеманом и А. Тверски, подразумевает «отклонение от рационального решения».

Авторы концепций эвристик и отклонений А. Тверски и Д. Канеман [9] выделили три типа эвристики: подобия, наличия и якоря.

Эвристика подобия: «Лучший философ провинции, а значит, и всего мира»

Эта эвристика ответственна за склонность людей на основании ограниченного опыта судить о более сложных событиях. Так, Вольтер характеризует одного из своих героев (доктора Панглосса) как «лучшего философа провинции, а значит, и всего мира».

9

В 2002 году Д. Канеман стал лауреатом Нобелевской премии за вклад в развитие новой области экономической науки под названием «поведенческие финансы», которую он разработал совместно с А. Тверски. Интересно, что Д. Канеман и А. Тверски были профессиональными психологами, начавшими свою карьеру в службе психологической реабилитации израильской армии. Так сложилось, что, хотя эксперименты они ставили на простых смертных, а не на инвесторах, им была присуждена премия в области экономики! Произошло это в основном из-за того, что они смогли «доказать», что люди нерациональны, т. е. аргументированно опровергнуть одно из основных допущений экономической теории.

Расскажем историю, произошедшую по вине этой эвристики с одним уважаемым новым русским. Остановился он как-то раз на светофоре в своем «шестисотом», смотрит, на обочине лежит бродяга, а перед ним в воздухе весит рюмка.

Новый русский припарковался, подошел к бродяге и спрашивает: «Как это у тебя получается, чтобы рюмка в воздухе зависала?»

Тот отвечает, мол, есть у меня волшебная лампа. В ней живет джинн, который выполняет желания. Например… и командует джинну: «Пятьдесят грамм!»

В воздухе появляется новая наполненная рюмка, и бродяга ее выпивает. Потом командует: «Сто грамм для моего гостя!» И опять появляется рюмка…

Новый русский мгновенно оценил возможности чудесной лампы и стал упрашивать бродягу ее продать. Тот долго не соглашался, но новый русский предложил ему просто баснословные деньги и наконец уговорил.

После обмена новый владелец примчался к себе на дачу, на Рублевку, заперся в доме и скомандовал: «Джинн, пятьдесят грамм!» В воздухе появилась наполненная рюмка. Наш герой обрадовался, что лампа и у него работает, выпил и дал вторую команду «Джинн, новый мерседес к подъезду!» Прошла минута, другая, и лампа начала дымиться. Наконец появился джинн и извиняющимся тоном сказал: «Новый хозяин, я еще молодой, неопытный, я только и умею что “по пятьдесят” и “по сто”!»

Что же произошло? Новый русский сделал вывод об огромных способностях джинна на основе очень ограниченного тестирования его навыков.

Чтобы лучше понять эвристику подобия, стоит немного углубиться в тему и использовать для этого базовую статистику, в частности вспомнить понятия генеральной совокупности и выборки. Например, в мешке находится 1000 шаров разного цвета. Вы можете выбрать из них любое количество. При этом 1000 шаров – это генеральная совокупность, а некоторая их часть – это выборка.

Вам известно, что, только рассмотрев все шары, узнаете точное число шаров каждого цвета. Но если вы выберете случайным образом 100 шаров (сделаете выборку из 100 шаров), то можно предположить, что соотношение шаров разного цвета будет примерно таким же, как в случае с 1000 шарами. Поскольку проверить 100 шаров проще, чем 1000, вы, скорее всего, так и сделаете, поскольку подспудно убеждены в том, что результаты выборки из 100 шаров примерно соответствуют ожидаемым результатам анализа всей генеральной совокупности, состоящей из 1000 шаров. Или, возвращаясь к нашему анекдоту, на основании того, что джинн может сделать два чуда, вы придете к выводу, что он способен и на все остальные чудеса.

В жизни процесс воздействия эвристики подобия на наши решения не намного сложнее, чем в примере с шарами: анализ всех возможных альтернатив (генеральной совокупности) мы подменяем альтернативами (выборками), которые успевает проанализировать наш мозг.

Эвристика подобия проявляется и в других формах. Она настолько многообразна, что ее производные, можно сказать, во многом контролируют наши ежедневные поступки. Причем влиянию эвристики подобия в равной степени подвержены практически все: как непрофессионалы, так и подготовленные специалисты. Даже им знание статистики не помогает избежать ошибок, которые совершают простые смертные. Возможно, это происходит потому, что профессионалы не предполагают, что их психология частично базируется на эвристике подобия, а потому и не используют полезные знания для борьбы с врожденными механизмами.

Почему же мы неправы, предполагая, что выборка точно отражает генеральную совокупность? Рассмотрим пример: вы считаете, что вероятность наступления некоего события равна 70 %. Протестировав свою догадку на десяти примерах, вы приходите к выводу, что заблуждались. Однако с точки зрения статистики ваш опыт не опровергает предположения. Чтобы доказать его неправильность, возможно, придется провести около 1000 экспериментов. Если в результате окажется, что ожидаемое событие произойдет только в 25 случаях, изначальную оценку наступления события можно считать неправильной.

Таким образом, люди интуитивно предполагают наличие того, что в статистике называют законом больших чисел. Он заключается в том, что, например, ожидаемая вероятность события выдерживается при большом количестве наблюдений (т. е. при очень большом количестве подбросов монеты окажется, что в 50 % процентов случаев выпадает решка, как и ожидается изначально). Это действительно свойственно закону больших чисел, но не относится к ограниченным выборкам (как мы объяснили выше, десять неудавшихся попыток не означают, что идея неправильная). Заблуждение заключается в том, что люди подсознательно верят, будто небольшие выборки дают правильное представление о генеральной совокупности в целом.

Из приведенных примеров видно, что в жизни отдельного человека не происходит достаточного количества событий, чтобы он мог настаивать, что его выводы являются достаточно обоснованными. Иными словами, тот факт, что статистически данное событие не должно произойти, не означает, что оно не произойдет. И к сожалению, происходит [10] . Ветераны американских бирж говорят: «Кладбище забито инвесторами, последними словами которых были: “Раньше я такого не видел”».

10

Философ К. Поппер (университетский наставник известного инвестора Дж. Сороса), демонстрируя опасность выводов на основе ограниченного опыта, привел пример, ставший уже хрестоматийным. Он указал, что тот факт, что тысяча лебедей были белыми, не позволяет сказать, что все лебеди белые. Зато появление хотя бы одного черного лебедя может опровергнуть этот вывод, т. е. нужно предполагать недостаточность своих знаний во всех аспектах жизни.

Эвристика подобия дает один из возможных ответов на печальный философский вопрос, который волнует многих: как получается, что хорошие люди умирают тяжелой смертью, а плохие не несут видимого наказания? Если принять за основу веру индуизма, что души возвращаются на землю много раз, то для ответа на этот вопрос нужно проанализировать нескольких судеб одной души, а не только единственную известную нам жизнь того или иного человека.

Наш анализ подводит к уже упомянутому ранее практическому наблюдению: «Мы не знаем». Иными словами, очевидное вам правильное или неправильное решение может далеко отстоять от действительно лучшего решения в данной ситуации. А раз так, следует быть снисходительными к «ошибкам» других, да и от своих решений не ожидать какой-то сверхъестественной правильности.