Определение показателей значимости через градиент
Нейронная сеть двойственного функционирования может вычислять градиент функции оценки по входным сигналам и обучаемым параметрам сети.
Показателем значимости параметра при решении q- о примера будем называть величину, которая показывает насколько изменится значение функции оценки решения сетью q- о примера если текущее значение параметра w p заменить на выделенное значение w p . Точно эту величину можно определить произведя замену и вычислив оценку сети. Однако учитывая большое число параметров сети вычисление показателей значимости для всех параметров будет занимать много времени. Для ускорения процедуры оценки параметров значимости вместо точных значений используют различные оценки . Рассмотрим простейшую и наиболее используемую линейную оценку показателей значимости. Разложим функцию оценки в ряд Тейлора с точностью до членов первого порядка:
где H 0 q - значение функции оценки решения q- о примера при w =w. Таким образом показатель значимости p- о параметра при решении q- о примера определяется по следующей формуле:
Показатель значимости (1) может вычисляться для различных объектов. Наиболее часто его вычисляют для обучаемых параметров сети. Однако показатель значимости вида (1) применим и для сигналов. Как уже отмечалось в главе сеть при обратном функционировании всегда вычисляет два вектора градиента - градиент функции оценки по обучаемым параметрам сети и по всем сигналам сети. Если показатель значимости вычисляется для выявления наименее значимого нейрона, то следует вычислять показатель значимости выходного сигнала нейрона. Аналогично, в задаче определения наименее значимого входного сигнала нужно вычислять значимость этого сигнала, а не сумму значимостей весов связей, на которые этот сигнал подается.
Усреднение по обучающему множеству
Показатель значимости параметра X q p зависит от точки в пространстве параметров, в которой он вычислен и от примера из обучающего множества. Существует два принципиально разных подхода для получения показателя значимости параметра, не зависящего от примера. При первом подходе считается, что в обучающей выборке заключена полная информация о всех возможных примерах. В этом случае, под показателем значимости понимают величину, которая показывает насколько изменится значение функции оценки по обучающему множеству, если текущее значение параметра w p заменить на выделенное значение w p . Эта величина вычисляется по следующей формуле:
В рамках другого подхода обучающее множество рассматривают как случайную выборку в пространстве входных параметров. В этом случае показателем значимости по всему обучающему множеству будет служить результат некоторого усреднения по обучающей выборке.
Существует множество способов усреднения. Рассмотрим два из них. Если в результате усреднения показатель значимости должен давать среднюю значимость, то такой показатель вычисляется по следующей формуле:
Если в результате усреднения показатель значимости должен давать величину, которую не превосходят показатели значимости по отдельным примерам (значимость этого параметра по отдельному примеру не больше чем О§ p), то такой показатель вычисляется по следующей формуле:
Накопление показателей значимости
Все показатели значимости зависят от точки в пространстве параметров сети, в которой они вычислены, и могут сильно изменяться при переходе от одной точки к другой. Для показателей значимости, вычисленных с использованием градиента эта зависимость еще сильнее, поскольку при обучении по методу наискорейшего спуска (см. раздел ) в двух соседних точках пространства параметров, в которых вычислялся градиент, градиенты ортогональны. Для снятия зависимости от точки пространства используются показатели значимости, вычисленные в нескольких точках. Далее они усредняются по формулам аналогичным (3) и (4). Вопрос о выборе точек в пространстве параметров в которых вычислять показатели значимости обычно решается просто. В ходе нескольких шагов обучения по любому из градиентных методов при каждом вычислении градиента вычисляются и показатели значимости. Число шагов обучения, в ходе которых накапливаются показатели значимости, должно быть не слишком большим, поскольку при большом числе шагов обучения первые вычисленные показатели значимости теряют смысл, особенно при использовании усреднения по формуле (4).
Из анализа литературы и опыта работы группы НейроКомп можно сформулировать следующие задачи, решаемые с помощью контрастирования нейронных сетей.
1. Упрощение архитектуры нейронной сети.
2. Уменьшение числа входных сигналов.
3. Сведение параметров нейронной сети к небольшому набору выделенных значений.
4. Снижение требований к точности входных сигналов.
5. Получение явных знаний из данных.
Алгоритмы контрастирования, рассматриваемые в данной главе, позволяют выделить минимально необходимое множество входных сигналов. Использование минимального набора входных сигналов позволяет более экономично организовать работу нейркомпьютера. Однако у минимального множества есть свои недостатки. Поскольку множество минимально, то информация, несомая одним из сигналов, как правило не подкрепляется другими входными сигналами. Это приводит к тому, что при ошибке в одном входном сигнале сеть ошибается с большой степенью вероятности. При избыточном наборе входных сигналов этого как правило не происходит, поскольку информация каждого сигнала подкрепляется (дублируется) другими сигналами.
Таким образом возникает противоречие - использование исходного избыточного множества сигналов неэкономично, а использование минимального набора сигналов приводит к повышению риска ошибок. В этой ситуации правильным является компромиссное решение - необходимо найти такое минимальное множество, в котором вся информация дублируется. В данном разделе рассматриваются методы построения таких множеств, повышенной надежности. Кроме того, построение дублей второго рода позволяет установить какие из входных сигналов не имеют дублей в исходном множестве сигналов. Попадание такого «уникального» сигнала в минимальное множество является сигналом о том, что при использовании нейронной сети для решения данной задачи следует внимательно следить за правильностью значения этого сигнала.
Существует два типа процедуры контрастирования - контрастирование по значимости параметров и не ухудшающее контрастирование. В данном разделе описаны оба типа процедуры контрастирования.
В данном разделе описан способ определения показателей значимости параметров и сигналов. Далее будем говорить об определении значимости параметров. Показатели значимости сигналов сети определяются по тем же формулам с заменой параметров на сигналы.
В любой научно-практической ситуации эксперимента (обследования) исследователи могут исследовать не всех людей (генеральную совокупность, популяцию), а только определенную выборку. Например, даже если мы исследуем относительно небольшую группу людей, например страдающих определенной болезнью, то и в этом случае весьма маловероятно, что у нас имеются соответствующие ресурсы или необходимость тестировать каждого больного. Вместо этого обычно тестируют выборку из популяции, поскольку это удобнее и занимает меньше времени. В таком случае, откуда нам известно, что результаты, полученные на выборке, представляют всю группу? Или, если использовать профессиональную терминологию, можем ли мы быть уверены, что наше исследование правильно описывает всю популяцию , выборку из которой мы использовали?
Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо определить статистическую значимость результатов тестирования. Статистическая значимость {Significant level , сокращенно Sig.), или /7-уровень значимости (p-level) - это вероятность того, что данный результат правильно представляет популяцию, выборка из которой исследовалась. Отметим, что это только вероятность - невозможно с абсолютной гарантией утверждать, что данное исследование правильно описывает всю популяцию. В лучшем случае по уровню значимости можно лишь заключить, что это весьма вероятно. Таким образом, неизбежно встает следующий вопрос: каким должен быть уровень значимости, чтобы можно было считать данный результат правильной характеристикой популяции?
Например, при каком значении вероятности вы готовы сказать, что таких шансов достаточно, чтобы рискнуть? Если шансы будут 10 из 100 или 50 из 100? А что если эта вероятность выше? Что можно сказать о таких шансах, как 90 из 100, 95 из 100 или 98 из 100? Для ситуации, связанной с риском, этот выбор довольно проблематичен, ибо зависит от личностных особенностей человека.
В психологии же традиционно считается, что 95 или более шансов из 100 означают, что вероятность правильности результатов достаточна высока для того, чтобы их можно было распространить на всю популяцию. Эта цифра установлена в процессе научно-практической деятельности - нет никакого закона, согласно которому следует выбрать в качестве ориентира именно ее (и действительно, в других науках иногда выбирают другие значения уровня значимости).
В психологии оперируют этой вероятностью несколько необычным образом. Вместо вероятности того, что выборка представляет популяцию, указывается вероятность того, что выборка не представляет популяцию. Иначе говоря, это вероятность того, что обнаруженная связь или различия носят случайный характер и не являются свойством совокупности. Таким образом, вместо того чтобы утверждать, что результаты исследования правильны с вероятностью 95 из 100, психологи говорят, что имеется 5 шансов из 100, что результаты неправильны (точно так же 40 шансов из 100 в пользу правильности результатов означают 60 шансов из 100 в пользу их неправильности). Значение вероятности иногда выражают в процентах, но чаще его записывают в виде десятичной дроби. Например, 10 шансов из 100 представляют в виде десятичной дроби 0,1; 5 из 100 записывается как 0,05; 1 из 100 - 0,01. При такой форме записи граничным значением является 0,05. Чтобы результат считался правильным, его уровень значимости должен быть ниже этого числа (вы помните, что это вероятность того, что результат неправильно описывает популяцию). Чтобы покончить с терминологией, добавим, что «вероятность неправильности результата» (которую правильнее называть уровнем значимости) обычно обозначается латинской буквой р. В описание результатов эксперимента обычно включают резюмирующий вывод, такой как «результаты оказались значимыми на уровне достоверности (р (р) менее 0,05 (т.е. меньше 5%).
Таким образом, уровень значимости (р ) указывает на вероятность того, что результаты не представляют популяцию. По традиции в психологии считается, что результаты достоверно отражают общую картину, если значение р меньше 0,05 (т.е. 5%). Тем не менее это лишь вероятностное утверждение, а вовсе не безусловная гарантия. В некоторых случаях этот вывод может оказаться неправильным. На самом деле, мы можем подсчитать, как часто это может случиться, если посмотрим на величину уровня значимости. При уровне значимости 0,05 в 5 из 100 случаев результаты, вероятно, неверны. 11а первый взгляд кажется, что это не слишком часто, однако если задуматься, то 5 шансов из 100 - это то же самое, что 1 из 20. Иначе говоря, в одном из каждых 20 случаев результат окажется неверным. Такие шансы кажутся не особенно благоприятными, и исследователи должны остерегаться совершения ошибки первого рода. Так называют ошибку, которая возникает, когда исследователи считают, что обнаружили реальные результаты, а на самом деле их нет. Противоположные ошибки, состоящие в том, что исследователи считают, будто они не обнаружили результата, а на самом деле он есть, называют ошибками второго рода.
Эти ошибки возникают потому, что нельзя исключить возможность неправильности проведенного статистического анализа. Вероятность ошибки зависит от уровня статистической значимости результатов. Мы уже отмечали, что, для того чтобы результат считался правильным, уровень значимости должен быть ниже 0,05. Разумеется, некоторые результаты имеют более низкий уровень, и нередко можно встретить результаты с такими низкими /?, как 0,001 (значение 0,001 говорит о том, что результаты могут быть неправильными с вероятностью 1 из 1000). Чем меньше значение р, тем тверже наша уверенность в правильности результатов .
В табл. 7.2 приведена традиционная интерпретация уровней значимости о возможности статистического вывода и обосновании решения о наличии связи (различий).
Таблица 7.2
Традиционная интерпретация уровней значимости, используемых в психологии
На основе опыта практических исследований рекомендуется: чтобы по возможности избежать ошибок первого и второго рода, при ответственных выводах следует принимать решения о наличии различий (связи), ориентируясь на уровень р п признака.
Статистический критерий (Statistical Test) - это инструмент определения уровня статистической значимости. Это решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью .
Статистические критерии обозначают также метод расчета определенного числа и само это число. Все критерии используются с одной главной целью: определить уровень значимости анализируемых с их помощью данных (т.е. вероятность того, что эти данные отражают истинный эффект, правильно представляющий популяцию, из которой сформирована выборка).
Некоторые критерии можно использовать только для нормально распределенных данных (и если признак измерен по интервальной шкале) - эти критерии обычно называют параметрическими. С помощью других критериев можно анализировать данные практически с любым законом распределения - их называют непараметрическими.
Параметрические критерии - критерии, включающие в формулу расчета параметры распределения, т.е. средние и дисперсии (^-критерий Стью- дента, F-критерий Фишера и др.).
Непараметрические критерии - критерии, не включающие в формулу расчета параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами (критерий Q Розенбаума, критерий U Манна - Уитни
Например, когда мы говорим, что достоверность различий определялась по ^-критерию Стьюдента, то имеется в виду, что использовался метод ^-критерия Стьюдента для расчета эмпирического значения, которое затем сравнивается с табличным (критическим) значением.
По соотношению эмпирического (нами вычисленного) и критического значений критерия (табличного) мы можем судить о том, подтверждается или опровергается наша гипотеза. В большинстве случаев для того, чтобы мы признали различия значимыми, необходимо, чтобы эмпирическое значение критерия превышало критическое, хотя есть критерии (например, критерий Манна - Уитни или критерий знаков), в которых мы должны придерживаться противоположного правила.
В некоторых случаях расчетная формула критерия включает в себя количество наблюдений в исследуемой выборке, обозначаемое как п. По специальной таблице мы определяем, какому уровню статистической значимости различий соответствует данная эмпирическая величина. В большинстве случаев одно и то же эмпирическое значение критерия может оказаться значимым или незначимым в зависимости от количества наблюдений в исследуемой выборке (п ) или от так называемого количества степеней свободы , которое обозначается как v (г>) или как df (иногда d).
Зная п или число степеней свободы, мы по специальным таблицам (основные из них приводятся в приложении 5) можем определить критические значения критерия и сопоставить с ними полученное эмпирическое значение. Обычно это записывается так: «при п = 22 критические значения критерия составляют t St = 2,07» или «при v (d ) = 2 критические значения критерия Стьюдента составляют = 4,30» и т.н.
Обычно предпочтение оказывается все же параметрическим критериям, и мы придерживаемся этой позиции. Считается, что они более надежны, и с их помощью можно получить больше информации и провести более глубокий анализ. Что касается сложности математических вычислений, то при использовании компьютерных программ эта сложность исчезает (но появляются некоторые другие, впрочем, вполне преодолимые).
- В настоящем учебнике мы подробно не рассматриваем проблему статистических
- гипотез (нулевой - Я0 и альтернативной - Нj) и принимаемые статистические решения,поскольку студенты-психологи изучают это отдельно по дисциплине «Математическиеметоды в психологии». Кроме того, необходимо отметить, что при оформлении исследовательского отчета (курсовой или дипломной работы, публикации) статистические гипотезыи статистические решения, как правило, не приводятся. Обычно при описании результатовуказывают критерий, приводят необходимые описательные статистики (средние, сигмы,коэффициенты корреляции и т.д.), эмпирические значения критериев, степени свободыи обязательно р-уровень значимости. Затем формулируют содержательный вывод в отношении проверяемой гипотезы с указанием (обычно в виде неравенства) достигнутого илинедостигнутого уровня значимости.
у меня нет ясности в понимании того, как определяется значимость ГОТОВЫХ контекстно-зависимых поведенческих цепочек. как я понимаю, поведенческая цепочна - это некоторая МОЗГОВАЯ активность. поведенческий контекст - это образ поведения при данном состоянии среды. состояние среды, отслеживается рецепторами органов чувств. чтобы определить значимость поведенческого контекста, надо получить предполагаемый результат поведения при данном состоянии среды, причем до того, как запустить поведенческую цепочку на выполнение. для этого к настоящему моменту в мозгу УЖЕ должен быть актевен образ вариантов поведений в некотором спектре состояний среды, содержащих отслеженное органами чувств в настоящий момент. так?
>>поведенческая цепочка - это некоторая МОЗГОВАЯ активность
Нет. Это последовательность звеньев, отвечающих за более элементарные действия в программе всей цепочки. По мере последовательной активности отдельных звеньев начинает выполняться вся программа отдельными подпрограммами.
>>поведенческий контекст - это образ поведения при данном состоянии среды
В одной цепочке в отдельных звеньях может быть ветвления на другие цепочки так, что при одних условиях активность продолжается по одной цепи, а в других условиях - по другим цепям. Это и есть контекст ность выполнения программы в зависимости от условий.
>>чтобы определить значим ость поведенческого контекст а, надо получить предполагаемый результат поведения при данном состоянии среды
С каждым звеном уже закреплена какая-то значим ость - как результат отработки данного звена цепи в определенных условиях. Эта значим ость может быть оценена только осознанным вниманием к данной цепочке. Без осознания значим ость играет разрешительную (положительная значим ость) или запретительную (отрицательная) роль. В случае, если в данных условиях со звеном ассоциирована отрицательная значим ость, то дальнейшая активность цепи прекращается.
Осознанное внимание может сканировать цепочку без выполнения действий (блокируя их) и получать значим ость, в том числе и окончательного звена, прогнозирующего результат действия.
Как определить свою значимость?
Пару недель назад меня в ЛС попросили описать то, как определить свою значимость в отношениях.
Напомню определение значимости, на мой взгляд:
Значимость - ключевой фактор влюбления девушки в парня. Без неё отношений не получится (исключая меркантильность или расчёт). Что это? Это, во-первых, оценка человека привлекательным с точки зрения инстинктов: сексуальность, внешность, физическая мощь, психическое давление, лидерское поведение, популярность, власть и положение, ресурсы. Во-вторых, это личная оценка человека со своей стороны: интересно (т.е сколько в его обществе испытываешь приятных гормонов) ли с человеком, есть ли между вами химия, степень соответствия с внутренним идеалом партнёра, количество затраченных ресурсов (времени, мыслей, денег, эмоций, так как чем больше вложил - тем более дорог - тем выше значимость).
И дам самое важное правило калибровки:
"Отталкивать в выводах нужно от действий и поведения человека, а не от слов, пусть даже эти слова звучат в унисон со слезами."
Объективную значимость (ОЗ) определить довольно просто. Достаточно запросить оценку со стороны, потому что оценка самого себя часто бывает занижена либо завышена.
В длительных отношениях (от 3-х месяцев) ключевую роль начинает играть субъективная значимость (СЗ). На основе чего конкретно ваша СЗ для партнёра нарабатывается определить очень непросто и даже сам партнёр не часто осознает, почему же его к вам "тянет". Тянуть может даже из-за ваших, вроде бы, недостатков. Возможно, внешность в карту, совместные увлечения, сексуальный темперамент, общие недостатки, темы для разговора, понимание с полу слова и т.п. Это довольно абстрактные вещи, поэтому опираться в суждениях на них не стоит.
Оценивать свою значимость в глазах партнёра необходимо исходя из факторов реального взаимодействия между вами:
1. Ресурсные вложения в вас и ваши отношения:
- Материальные вложения : подарки, разделение крупного счёта, совместные путешествия, покупка продуктов на двоих, помощь в решении проблем (лечение, долг и т.д). Вариантов много, и всё зависит от гендерного признака, роли в отношениях, текущей жизненной ситуации и возможностей. Для взрослого мужчины не составит труда подарить вам телефон или съездить с вами в Италию. Но для студента такие вложения по умолчанию невозможны, поэтому даже оплата такси, роза и тёплые варежки вам в подарок - равносильны вкладу от взрослого мужчины. С девушками примерно также, если вы видите, что ваша партнёрша усиленно краситься на ваши встречи, покупает себе красивое нижнее бельё, готовит вкусняшки за свой счёт, без загонов и динамо может разделить свой счёт с вами или добавить, то это можно считать вложением.
- Временные вложения : у среднего человека в неделю есть от 49 до 60 часов свободного времени. И если человек хотя бы 6 часов (10 - 12% от общего количества) в неделю готов уделить совместному времяпрепровождению, при учёте, что есть ещё отдых, друзья, увлечения, семья и пр., то это уже можно считать вложением.
- Профессиональные вложения : когда партнёр инвестирует свои знания, навыки, связи для помощи вам в решении проблем/задач/вашем развитии и пр. И часто бесплатно либо по себестоимости. Например, мужчина через связи разрулил ДТП в которое попала девушка. Или девушка отрисовала рекламный баннер для своего парня по его бизнесу используя свои навыки графического дизайна.
- Психические и энергетические вложения : такие вложения можно ещё назвать эмоциональными вложениями. У людей есть свои внутренние ресурсы, благодаря которым они функционируют. Общение, секс, понимание, забота, поддержка, переживания, мысли и вся прочая химия, а также поддержание раппорта требует траты внутренних ресурсов человека. Если ваш партнёр искренне с вами общается, поддерживает и проявляет заботу, интересуется вашей жизнью и успехами, наслаждается сексом с вами и дарит ответное наслаждение вам, переживает за вас и подбадривает в тяжёлых ситуациях - он вкладывается в вас.
2. Инициатива к ресурсообмену.
Между вам должен быть баланс в количестве инициативы, особенно после периода соблазнения, когда инициатива была часто лишь за парнем. Другой партнёр может всегда с радостью принимать вашу инициативу, но проявление и принятие - это разные вещи. Если есть значимость, то стремишься к кооперации и синергии, поэтому инициатива должна идти с обеих сторон отношений. Ситуация, где только вы звоните/пишите/приглашаете/вспоминаете/организовываете, а другая сторона лишь принимает и отвечает - свидетельствует о дисбалансе либо о комплексах/страхах другого человека.
3. Совместное развитие.
4. Эволюция.
Отношения - живое существо, и для них естественна эволюция. Если эволюции нет, то есть из СО в ЛТР, из ЛТР в ЛТРсб, из ЛТРсб в официальный брак, рождение детей, улучшение жилищных условий и всё прочее, то, скорее всего, для одного из партнёров вы не тот партнёр ради которого хочется стремиться к такому развитию. А может вы просто временный вариант. А может сам партнёр не хочет, не взирая на ваше "хочу".
5. Открытость.
Здесь всё, конечно, зависит от типа отношений и личных тараканов участников. Однако в качественных отношениях, партнёры открыто знакомят вас с друзьями, затем через какое-то время посещают с вами в паре важные для них мероприятия, а потом и с родителями знакомят. Судорожное скрытие ваших отношений в виртуальном пространстве (но, конечно, и афишировать не обязательно), оттягивание знакомств с кругом общения/семьёй говорит о том, что что-то идёт не так.
6. Личные границы.
У меня есть ценная запись по этому пункту: " .". В здоровых отношениях есть цели, формат, правила, обязанности, взаимовыручка, то есть все признаки того, что люди создали совместную ячейку общества для более эффективной жизни и кооперации. При этом каждый партнёр самодостаточен в адекватной мере и уважает право другого партнёра на иные увлечения, личные цели, присутствие других людей и пр. Полное безразличие или тотальный контроль - сигнализируют о том, что ваша значимость на нуле либо сравнимо со значимостью дорогой вещи, которая удовлетворяет потребности, но никак не на уровне любимого человека.
7. Флирт, измены и прочее.
Если вы значимы, то фокусировка обоих партнёров будет идти на вас и ваших отношениях. Полное отсутствие флирта на стороне - утопия. Однако, когда другой партнёр начинает ресурсно вкладываться в другого человека, когда у вас отношения, то есть встречаться - то это уже говорит о том, что он не боится потерять или в поиске лучшего варианта. Про измены даже говорить не буду, итак понятно, что если была измена, то один из партнёров поставил на кон всё, что было между вами и наплевал на это.
Подведём итоговый чек-лист.
Признаки низкой значимости:
- Снижение количества секса и его физического, эмоционального качества.
- Понижение или уход в ноль инициативы к ресурсообмену.
- Потеря раппорта. Общение больше не идёт естественно. Партнёру неинтересно поддерживать диалог и узнавать о вашей жизни, а вам всё больше хочется выяснять отношения.
- Потеря у вас интереса к другим аспектам своей жизни: хобби, друзья, учёба, работа и гипертрофированная концентрация на отношениях. Постоянные мысли и анализ.
- У партнёра же наоборот повышенный интерес к хобби, друзьям, учёбе и работе. Ему становится важнее посмотреть дома фильм, чем увидеться с вами.
- Пренебрежительное отношение к вашим договоренностям, традициям, резкая смена планов, вплоть до того, что забудет о встрече.
- Повышенная активность человека в сторону противоположного пола. На встречах с вами обычная одежда и макияж, а на учёбу, работу всё по красоте. Ему уже неважно, как она/он выглядит для вас.
- Снижение вложений. Вы отдадите последние деньги, а вам забудут подарить подарок или подарят безделушку.
- Контраст в общении и поведении. С вами нейтральная мимика и жестикуляция, нет пребывания в моменте, но при звонке или встрече знакомого человека, девушка или парень будто оживает: улыбается, увлеченно общается и шутит.
- Сокрытие социальной жизни с вами. Партнёр перестаёт выкладывать фотографии с вами, может не упоминать что сейчас с вами, может даже удалить или скрыть совместные фотографии.
- Частые ссоры и конфликты. Попытки сделать перерыв или просьбы разобраться в себе. Формально, это уже разрыв, но отношения могут ещё держаться на инерции.
В конце нашего сотрудничества мы с Гэри Кляйном все же пришли к согласию, отвечая на основной поставленный вопрос: в каких случаях стоит доверять интуиции эксперта? У нас сложилось мнение, что отличить значимые интуитивные заявления от пустопорожних все же возможно. Это можно сравнить с анализом подлинности предмета искусства (для точного результата лучше начинать его не с осмотра объекта, а с изучения прилагающихся документов). При относительной неизменности контекста и возможности выявить его закономер ности ассоциативный механизм распознает ситуацию и быстро вырабатывает точный прогноз (решение). Если эти условия удовлетворяются, интуиции эксперта можно доверять.
К сожалению, ассоциативная память также порождает субъективно веские, но ложные интуиции. Всякий, кто следил за развитием юного шахматного таланта, знает, что умения приобретаются не сразу и что некоторые ошибки на этом пути делаются при полной уверенности в своей правоте. Оценивая интуицию эксперта, всегда следует проверить, было ли у него достаточно шансов изучить сигналы среды – даже при неизменном контексте.
При менее устойчивом, малодостоверном контексте активируется эвристика суждения. Система 1 может давать скорые ответы на трудные вопросы, подменяя понятия и обеспечивая когерентность там, где ее не должно быть. В результате мы получаем ответ на вопрос, которого не задавали, зато быстрый и достаточно правдоподобный, а потому способный проскочить снисходительный и ленивый ко нтроль Системы 2. Допустим, вы хотите спрогнозировать коммерческий успех компании и считаете, что оцениваете именно это, тогда как на самом деле ваша оценка складывается под впечатлением от энергичности и компетентности руководства фирмы. Подмена происходит автоматически – вы даже не понимаете, откуда берутся суждения, которые принимает и подтверждает ваша Система 2. Если в уме рождается единственное суждение, его бывает невозможно субъективно отличить от значимого суждения, сделанного с профессиональной уверенностью. Вот почему субъективную убежденность нельзя считать показателем точности прогноза: с такой же убежденностью высказываются суждения-ответы на другие вопросы.
Должно быть, вы удивитесь: как же мы с Гэри Кляйном сразу не додумались оценивать экспертную интуицию в зависимости от постоянства среды и опыта обучения эксперта, не оглядываясь на его веру в свои слова? Почему сразу не нашли ответ? Это было бы дельное замечание, ведь решение с самого начала мая чило перед нами. Мы заранее знали, что значимые интуитивные предчувствия командиров пожарных бригад и медицинских сестер отличны от значимых предчувствий биржевых аналитиков и специалистов, чью работу изучал Мил.
Теперь уже трудно воссоздать то, чему мы посвятили годы труда и долгие часы дискуссий, бесконечные обмены черновиками и сотни электронных писем. Несколько раз каждый из нас был готов все бросить. Однако, как всегда случается с успешными проектами, стоило нам понять основной вывод, и он стал казаться очевидным изначально.
Как следует из названия нашей статьи, мы с Кляйном спорили реже, чем ожидали, и почти по всем важным пунктам приняли совместные решения. Тем не менее мы также выяснили, что наши ранние разногласия носили не только интеллектуальный характер. У нас были разные чувства, вкусы и взгляды применительно к одним и тем же вещам, и с годами они на удивление мало изменились. Это наглядно проявляется в том, что каждому из нас ка жется занятным и интересным. Кляйн до сих пор морщится при слове «искажение» и радуется, узнав, что некий алгоритм или формальная методика выдают бредовый результат. Я же склонен видеть в редких ошибках алгоритмов шанс их усовершенствовать. Опять-таки я радуюсь, когда так называемый эксперт изрекает прогнозы в контексте с нулевой достоверностью и получает заслуженную взбучку. Впрочем, для нас в конечном итоге стало важнее интеллектуальное согласие, а не эмоции, нас разделяющие.
