简捷启发式

在《简捷启发式让我们更精明》中,作者开宗明义地指出,人类和动物的理性是有限的(既不是非理性的,又不是纯理性的),但这种有限理性已足以使他们在现实环境中作出合理判断和决策。现实环境并不苛求人类和动物,也就是说并不要求人类和动物时时处处都作出最优化选择和决策,所以任何人都不必为自己理性资源的有限而忐忑不安。相反,那种奢望通过无限理性实现最优化目标的理想主义者反而是不合时宜的!这并不是说《简捷启发式让我们更精明》作者希望无限制地降低人类理性的目标,将人类还原到低等动物的理性水平。他们对理性的最低要求是:能够与现实环境(包括自然和社会环境)的要求相匹配!当它能够做到这一点时,从生态学角度看就已经足够了。这种理性被称为“生态理性”。一个重要的假设是:有机体是否有理性或其作出的判断和决策是否合理,应该用现实的外在标准来判断,而不是用唯智论者所推崇的不切实际的理想标准来判断。不存在与现实环境相脱离的不着边际的抽象理性,如果有,它对有机体适应现实环境也是毫无价值的。只有当与环境的现实要求结合起来考察人类和动物理性时,才能找到评判理性的合理标准,这个标准就是“生态合理性”。
提出一种观点是容易的,展开和证明一种观点却是困难的。难能可贵的是,适应行为与认知研究组从上述关于人类理性的基本观点出发,形成了连贯严密的研究方案,并从诸多学科领域为其观点累积了丰富证据。既然只有当理性被付诸实际使用时,才具有适应价值,才能提供评判它的机会,于是《简捷启发式让我们更精明》作者首先从两个方面对有机体需要使用理性资源加以解决的现实问题作了分类:首先,他们按照有机体通常面对的认知问题将有关任务分为选择、记忆、数量估计、归类等类别;其次,他们按照现实生活中有机体面对的现实适应性问题将有关任务分为食物选择、配偶选择、父母投资以及从动作推断意图等类别。如果说人类和动物的理性是有限的,那么当面临上述诸多现实任务时,他们就应该且必须采用简捷而“精明”的方法来配置和使用其资源;如果说人类和动物的理性具有生态合理性的话,那么也只有在他们“精明地”配置和使用其有限理性资源时,才能够做到这一点。所以,“有限理性”和“生态理性”这两个术语成了适应行为与认知研究组的中心概念,它们双双携手使得有机体在现实环境中采用“快速节俭的”简捷启发式成为必要。有机体是否采用简捷启发式呢?他们可能采用哪些简捷启发式呢?他们何时采用简捷启发式呢?简捷启发式在现实环境中的成效如何呢?弄清楚了这些问题,关于有限理性和生态理性的命题也就得到了检验。正由于如此,对这些问题的回答构成了《简捷启发式让我们更精明》的主要内容。
哥德·吉尔伦尔(Gerd Gigerenzer),德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”(ABC研究组)主任,芝加哥大学心理学系前教授,曾经获得过无数次奖励,其中包括1992年国际行为科学研究的“AAAS奖”。
彼得·M. 托德博士(Peter M. Todd),ABC研究组的合作建立者,德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”资深研究科学家,曾经发表和出版了关于行为模式、音乐和进化心理学等领域的多部著作和无数论文。
刘永芳博士,德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”访问学者,华东师范大学心理学系教授,曾发表和出版过关于记忆、归因理论及其应用、社会认知、人格理论和人格评价等领域的多部著作数十篇论文。
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流水斜阳2009-05-20哎呀呀 就这样喜欢simon了
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quans2010-12-25长达三十多页的参考文献无疑证明其严谨的程度。有些机器学习,统计的章节看得不是太明白。
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未名骄阳2009-10-22一本沉闷的学术书,但的确是好书
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Moon Sea2025-01-03采纳最佳启发式“赌定”环境是呈偏态分布的(见图6-2,左),而达维斯规则假定环境是均匀分布的(见图6-2,右)。现实世界中很可能有更多的偏态分布,而不是均匀分布(参见第1章),因此“赌定”偏态分布也许能被证明是更好的策略。
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Moon Sea2025-01-03基于再认的投资方案在股票指数不断攀升的“牛市”上表现出了不俗业绩,但我们尚不知道这种结果在股票指数下跌的“熊市”上能否保持下来。对再认启发式良好业绩的一种解释是,它总是选择“大”公司,这些公司的股票通常在股指上扬的市场中运行得很好。对于此种假设,我们可以在股指下跌的疲软市场中加以检验,因为在这种情况下大股的业绩通常低于市场指数。如果得到再认股票的业绩在股指回升时超过了“大股”,而在股指跌落时没有蒙受那么大的损失,那么我们就有了区分再认效应和大股效应的依据,如果这两种效应存在某些区别的话,我们认为至少股指回升时期基于再认投资方案的业绩将会超过达克斯和道琼斯等指数所涉及的大公司的总体收益。
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Moon Sea2025-01-03用亿万富豪沃伦·巴菲特(Warren Buffet)的话来说,股票预测者的唯一价值就是让算命先生看起来也是挺厉害的(1987, p.4)。
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