Array Сборник - Психология глупости

• Название: Психология глупости
• Автор: Array Сборник
• Жанр: Зарубежная публицистика
• ISBN: 978-5-04-102171-9

Психология глупости – сборник эссе современных ученых и философов о природе глупости. Они определяют, кто такие глупцы и м*даки, разбираются, чем первые отличаются от вторых, стараются понять, почему очевидно умные люди вроде Стива Джобса и Аль-берта Эйнштейна совершают глупые поступки, как на все это влияют средства массовой информации, что такое постправда и что со всем этим делать.

---

Вторая мысль – это убеждение в том, что когнитивные искажения не могут ни в коем случае квалифицироваться как глупость. Они обозначают особенности в обработке информации, которые приводят нарушения рассуждений к логическим нормам. Это так называемые «короткие пути», или «замкнутые круги», очень функциональные, которые порой (но не всегда) могут приводить нас к ошибкам. Ошибки в обработке информации вовсе не являются признаками недостатка интеллекта. Они лишь отражают необычайную силу наших мыслительных привычек, побуждающих нас к быстрым действиям, а не к долгим размышлениям. В этом смысле они указывают на малоэффективное использование наших способностей, знаний или навыков. Мы долго игнорируем свои ошибки в рассуждениях, даже если знаем о них, зато моментально признаем их после совершенных промахов. Для тех, кто потратил время на их изучение, они свидетельствуют о некоторых проблемах с сомнением, но не об отсутствии способности сомневаться.

Глупость и предвзятые суждения

Возьмем пример предвзятых суждений, значимость которых очевидна. Без них наше существование было бы очень сложным, даже невозможным. Тем не менее мы часто их формулируем, игнорируя важную информацию в пользу той, что теоретически является менее значимой. В довершение ко всему – мы игнорируем собственную неосведомленность, то есть обманываем сами себя, думая, что правы. На первый взгляд, мы не так далеки от глупости.

Например, задачка про адвокатов и инженеров. Представьте, что психологи опросили 70 инженеров и 30 адвокатов. Затем по каждому из этих 100 опросов завели карточку. Мы наугад достаем одну из карточек и читаем: «Жану тридцать девять лет. Он женат, у него двое детей. Активно занимается местной политикой. В свободное время коллекционирует редкие книги. Любит состязания, дискуссии, у него хорошо поставлена речь». Большинство из нас считает, что с вероятностью 90 % Жан окажется адвокатом, а не инженером. Тогда как правильный ответ – 30 %. Почему? Чтобы оценить вероятность того, что Жан является адвокатом, нам требуется два типа информации: одна, относящаяся к априорной вероятности наличия адвокатов в группе опрашиваемых, и вторая, относящаяся к вероятности, что характеристики, изложенные в карточке, принадлежат адвокату. Первая информация у нас есть: среди 100 опрошенных человек 30 адвокатов, значит, вероятность того, что Жан является адвокатом, составляет 30 %. Второй информации у нас нет. Теоретически, не имея этих данных, можно занять одну из двух следующих позиций, сказав себе:

1) раз этой информации нет, значит, она не является важной;

2) это «константа», то есть вероятность того, что характеристики, описанные в карточке, принадлежат адвокату, такая же, как если бы они принадлежали инженеру, – знание или незнание этой вероятности ничего не меняет.

Разумеется, мало кто из нас так рассуждает. И понятно почему: в описании Жана есть все от адвоката, об инженере сказали бы совсем другое! Это убеждение превращает незнакомца в хорошо знакомого человека. Безусловно, Амос Тверски и Даниэль Канеман составили описание Жана специально так, чтобы создать впечатление, что речь идет об адвокате. Ведь у нас сложился определенный стереотип о представителях этой профессии. Тем не менее стоит задуматься, почему большинство из нас с легкостью попадает в эту ловушку и предпочитает «индивидуализирующую» информацию в ущерб информации об априорной вероятности. Не вдаваясь в подробности, кажется очевидным, что на это во многом повлияло наше убеждение в достоверности сложившегося стереотипа об адвокате. Если мы сравним его с характеристиками Жана, то увидим, что он обладает «типичными» чертами адвоката и является «типичным» представителем этой профессии («рыбак рыбака видит издалека»). Таким образом, мы практически уверены в том, что он скорее адвокат, чем инженер, даже если в группе опрашиваемых адвокаты находятся в меньшинстве. Выражаясь по-научному, применение эвристики репрезентативности лежит в основе искажения, которое упускает информацию об априорной вероятности, предпочитая индивидуализирующую информацию (описание). Подобно другим эвристическим суждениям, эвристика репрезентативности – это ментальное упрощение. Оно помогает нам формулировать мнение – теоретически ложное, но приемлемое, поскольку его разделяет большинство людей. Этот эвристический метод, который мы применяем не задумываясь, помогает упростить решение проблем и справиться с характерной для них неопределенностью. Тем не менее, как мы только что увидели, у всего есть своя цена.

Глупость и гипотетико-дедуктивный метод

Является ли этот пример предвзятого суждения иллюстрацией глупости в плане демонстрации интеллектуального высокомерия? Я так не считаю; к тому же я убеждена, что речь идет об одной из многочисленных демонстраций дефекта сомнения, который приводит нас к поиску скорее подтверждения, чем опровержения наших идей. Чтобы лучше понять эту тенденцию, попробуем решить задачу «2-4-6» Питера Уэйсона. Она кажется банальной и простой – вплоть до момента, когда вам скажут, что ваш ответ неверный. Она иллюстрирует другую общеизвестную человеческую склонность, отраженную в пословице «Зачем делать просто, когда можно сложно».

Представьте, что вас просят найти правило, объясняющее последовательность построения чисел «2-4-6». Чтобы проверить, верно ли предлагаемое вами правило, вы можете предложить другую тройку чисел. Каждый раз вам будут говорить, соответствует ли ваше предложение правилу и является ли правило, о котором вы подумали, верным. Вполне возможно, как и у большинства людей, вашей первой мыслью будет протестировать тройку «четных чисел, увеличивающихся каждый раз на два». И вы предложите тройку «8-10-12» в полном соответствии с вашей идеей. Вам ответят, что предлагаемая тройка подходит к заданному правилу, но это не то правило, о котором вы подумали. Тогда вы предложите другую тройку, например «8-42-56», подумав, что речь идет о правиле «возрастающих четных чисел». Вам ответят то же самое. После третьей или четвертой попытки вы предложите, к примеру, серию «7-36-673», решив, что речь идет о «возрастающих числах». И здесь вам ответят, что ваш пример подходит под заданное правило и что это именно то правило, о котором вы подумали.

Наконец-то вы нашли решение, но выбрали при этом не самый быстрый путь – и надо сказать, мало кто его выбирает. Быстрый путь состоит в том, чтобы не подтверждать свои гипотезы, а опровергать. Поэтому было бы достаточно предложить тройку «3-5-7», чтобы проверить гипотезу «возрастающих четных чисел». Нам всегда проще подтверждать свои идеи, чем опровергать их, как показала эта задача. Предлагать тройку чисел, противоречащую гипотезе, сформировавшейся в нашей голове, кажется нам абсурдным. Тем не менее это вынуждает поставить нашу гипотезу под сомнение. Если бы мы сразу начали сомневаться в своих догадках, мы были бы менее уверены в достоверности нашего стереотипа об адвокате и скорее бы поверили, что инженер тоже может интересоваться политикой, иметь хороший слог и коллекционировать книги.

В отличие от «адвокатов и инженеров» задача «2-4-6» содержит мало информации. Поэтому мы стремимся использовать сразу все данные: и четность чисел, и их возрастание. Легко запоминаемые, эти три цифры словно отпечатываются в голове, оставаясь доступными в любое время. Благодаря эвристике доступности эта минимальная информация преобладает над всем остальным и загоняет нас в ловушку подтверждения.

Если оба этих примера иллюстрируют нашу склонность к поиску подтверждений своих мыслей, задача «2-4-6» также раскрывает наше стремление к формулировке более специфичных, а не общих гипотез. Последние нам часто кажутся слишком простыми и/или очевидными, чтобы заострять на них внимание. Заявить сразу, что речь идет о возрастающих числах, даже если действительно так думаешь, кажется немного глупым. Это стремление нередко делает нас прекрасным объектом для шуток. Например, нам задают вопрос: «Зачем жандармы носят сине-бело-красные пояса?» Старательно припомнив все о воинской повинности, мы узнаем, что они носят пояса, чтобы брюки не спадали. Мы находим эту шутку довольно глупой или покатываемся со смеху, поняв, что угодили в «ловушку для дураков».

Глупость – спасительное слово

Я согласна с теми, кто не считает отсутствие знаний глупостью. Неосведомленность – движущая сила познания при условии, что ты понимаешь, чего именно не знаешь. Большинство ошибок в обработке информации или отклонений в нашей манере рассуждения незаметны для нас самих. Серьезная проблема в том, что, даже обнаруженные, наглядно доказанные, они все равно продолжают работать. И особенно ярко это проявляется в обстоятельствах, не благоприятствующих сомнению.

Неосведомленность – движущая сила познания