未来的不可知,是我们前进的原动力——《不确定世界的理性选择》

时间:2015/5/4 点击:369 发布:

我们是如何认识世界和获取知识呢?这个问题引发了哲学史上著名的争论,以笛卡尔为首的理性主义者与洛克为起始的英国经验主义者针锋相对,延绵至今。认识论的问题,一直是哲学的主流问题,也是当代心理学的主旋律——认知心理学要探讨的重要问题。本书中,使用了透镜模型这一工具来解释人们对于世界的认识问题:世界本身的信息经过人们的拆分为线索,而线索又经过人的主观加工成为人判断的依据。颇有些类似于康德的说法。

然而透镜模型所反映的实质是一种线性关系,它为人们的决策提供了一个标准化的模型。每个人对于同样事物的认识遵循着自己独有的规律,这种独有的规律是一种较为稳定的关系,可大体上用线性方程表述出来。试想,一个人评价某一件东西的态度短期内是稳定的,而当我们知道这个人评价所依据的标准之后,就能够依此建立一个线性模型,用以衡量此人对于物品的评价态度(研究表明,这种相关性能够达到九成左右)。其实并不仅限于“评价”本身,倘若想要测试一个人的诚信问题,就可以基于他给出的承诺,以及履行的状况得到一个简单的线性方程,能够清晰直观的达到目的。

透镜模型也反映了一个简单的问题:即人们对于世界的认识是有偏差的,并且每个人对于世界的认识的偏差程度都是不同的。那么是什么状况造成了这种偏差呢?这种偏差主要出现在人们借以判断的的两个方面,记忆信息以及当前情景的不同。人们在判断时,总是依据记忆中是否有类似的状况,然后借以不同的情景做出微调。

但每个人的经历都是不同的,所拥有的经验并不相同,有的人对于某些东西认识的深,有的认识的浅,有的经历过很多次,有的只有有限的几次。而那些有限经历的人,很有可能受到有限几次经验的限制,对于这有限次数的依赖超越了事实中真实的状况,从而产生首因效应,将自己“锚定”在那一部分经验中。这种锚定在生活中普遍出现,在经验并不丰富的人身上尤为明显。但让我们深思的问题是,有些事情——特别是较为重大的事情类似于选择行业、结婚、面对死亡等等——我们的经验本身就不可能丰富,在这些问题上,我们尤为容易锚定在那里。而这种重大事情的锚定,也许正是我们价值观的核心部分,也是导致我们每个人不同的重要原因之一。

另一个让人担心的状况是:即便我们对于某些事情拥有很多丰富的经验,我们仍旧会犯错误。 人们在检索这记忆的同时会发生错误——人们对于记忆的检索并不能提供精确的答案,这就带来的判断的模糊性。

这种模糊性会受到很多因素的影响人们的记忆倾向于保留那些特点明显的,具有代表性的状况,但这种特点明显和代表性对于实际状况的衡量并不准确。举个例子,人们对于飞机坠毁的关注状况远高于车祸。目前吵得沸沸扬扬的M370航班所遇难的人数,还不及我在写书评这会儿车祸的死亡的人数多。但人们对于M370的关心远过于对于车祸的关心。这种代表性的思维,可以提现在我们日常生活中,我们对于英雄的追捧,甚至以他的境遇来比较我们自己。比如有的医生选择学习鲁迅弃医从文,但这是荒诞的,鲁迅能够成功是因为他本身对于文学的天赋,而不是他从医生转到了文学这个情境。现实生活中,我们经常这样说:“某某某就是如此的,谁谁谁就是这样做的”。这种用个体行为来代替整体的状况,就是典型的代表性的错误。

另一个对于提取记忆模糊性的影响是形象是否生动,内容是否逻辑统一。当形象越是生动时,人们更能够记住它。而逻辑统一,则是指,人们对于记忆并不清晰的地方往往会自己改造一番,让它看上去比较连贯。在法庭上,律师越是能够将事情还原成一个逻辑统一的故事,越能够让陪审团记忆深刻,也自然有利于其做出对自己有利的判决。人们都倾向于对于充满连贯、统一的故事的信赖,如果对于整合许多模糊信息时,人们倾向于自己编织出一个“故事”。这种利用联想能力改造信息的方法,很容易产生问题,人们也许能够编出一个合理的故事,却未必真正的对应了真相——比如《肖申克救赎》里开始时裁判安迪有罪的陪审团。

这种对于记忆的模糊性,还会出现对于真实概率的误判。代表性的就是次可加性、超可加性以及对于析出概率的错估。次可加性是指,人们对于一件事情各个选择的判断加总以后高于1。在较为复杂环境中,这种倾向尤为明显,例如一个人晚上没有回家,你问旁边的人,他在朋友家的概率,他在酒吧的概率,他在女朋友家的概率,他在大街上的概率,他在公司的概率等等等,一个个问,然后尝试将所有概率加总,你会惊奇的发现,这个概率的综合远远超过了1,并且选项越是众多,这种错误越是离谱。超可加性则是相加后小于一。而析出概率的粗估,则是指,面对概率极小的状况,人们倾向于忽略它或认为它们出现的概率不大。但这是错误地,一个事情出现的概率很小,如果有很多这种概率很小的状况,那么这些状况都不出现的概率非常小,即出现必然出现这些意外的概率突然就增大了。这是一个简单那的概率计算。

那么面对人们认识的偏差,我们用何种手段来解决呢?答案是用数学方法,用决策树,用韦恩图,甚至只要我们将我们判断的依据简单的写出来,就很能改善我们决策的质量。一个基于许多判断信息然后用数学精准衡量的量表,使我们决策的有利帮手。而基于我们判断的以上谬误,量表所表现出来的稳定性和结果,明显优于专家的个人判断(心理因素、自然因素、数学因素)。这也是为何许多社会学科的基础就是量表,而概率论和数理统计是社会学科从业人员必备的技能。

在最后的章节中,作者还介绍了两种决策理论——期望效应理论和期望理论。期望效应理论是基于数学公理方法得到的理论,这种理论的优点是精确并且逻辑上自洽;缺点更加明显,实用性价值不高。期望理论正好相反,作为一种描述性理论,它拥有巨大的实用价值。基于期望理论得到的几条重要规律:相比获得,损失更加让人难以接受,大约是获得效用的两倍还多;在我们设置的参考点附近,我们对于获益和损失更加敏感;人们对于必然的获得,倾向于风险规避,对于必然损失,倾向于风险寻求;卖着愿意接受的最低价格与买着愿意支付的最高价格之间存在很大差异。期望理论的这些结论,能够很好的解释现实中的许多状况。

现在我们谈一下不确定性的问题。前面我们说,量表能够很好的客服我们对于世界认识的谬误,帮助我们进行选择。但是,如果完全相信量表能够完全反应事实,那就太乐观了一些。在Einhorn用线性方程和量表预测霍奇金淋巴瘤病人的寿命时,结果方差仅为18%,而世界上最高的专家预测结果确是0%。这无疑是很讽刺的结果,它让我得到一个令人惊恐的结论:我们最关心的结果,往往是不可预测的。

我们再想一下概率的问题,概率究竟是什么?我们抛掷一枚硬币,不存在其他干扰因素(硬币有问题)的状况下,正反面的概率各为1/2。我们从一个装有100个球的箱子里(红色20个,蓝色80个)摸出一个红色球的概率是20%。这是不是表示事实就是如此呢?表示事实就是概率的,而不是既定的?但这显然不符合我们的认识,我们摸到一个球,我们做一件事情,哪怕它的概率是1%,0.01%,但事实是当我将它从箱子里拿出来,当我做出来时,它的概率永远是100%。那要概率有什么意义?概率究竟我们的认识,还是真实的世界的表达?有没有可能当我们手抓到一个球的原因是既定,只是我们无法认识?答案是有可能,而且非常可能。我又一次想起爱因斯坦和玻尔的争论,爱因斯坦大声疾呼:”上帝不掷骰子。“玻尔回答说:”是的,上帝是不这么做,可我们只能看到筛子。“

世界本身是混沌的,我们置身与这个洪流之间。对于一个拼命告别未知的人来说,这难免有些讽刺。在看似随机的概率背后,也许有着严格的因果律,也许没有。

但试想另一种状况,倘若一切都是既定,一切结果清清白白的告诉你,这样的人生又该有多么的无趣。还真应了Aeschylus的话,希望来自于命运的不确定性。希望本质是一种盲目,而我们的执着又何尝不是一种盲目呢?努力本身并不是成功人生的唯一相关因素,我们哪可能在每一次挑战全身而退?我们哪可能在所有方面都逃避掉统计回归效应下的失败?

但,人本身就是一种伟大而盲目的生物,我们的祖先从盲目中解脱出文明,从盲目中追寻繁衍和生存,在盲目中诞生希望和意义,虽然最终也许我们只是奔波在盲目的囚笼中。然而,意义本身就不是结果,而是奔跑的过程,我们最终的归宿本就不该是衡量我们人生价值的参考量。也许,真正应了作者的话:”选择的理性与选择的结果无关,只与选择的过程相关。“

而,“未来的不可知是我们前进的原动力”。

摘自豆瓣读书

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