Odhaduje sa, že dospelí ľudia robia denne okolo 35 000 rozhodnutí - percento dobrých rozhodnutí závisí od dospelého. Tieto voľby môžu byť tak banálne, ako sa rozhodnú valiť alebo deformovať toaletný papier, alebo ako emocionálne komplikované, ako vyriešiť vzťah. A pretože ľudia podliehajú skôr než majstrom svojich emocionálnych predsudkov, stratégie a intelektuálne rámce sú nevyhnutné pre každého, kto dúfa, že bude fungovať primeraným spôsobom. Bohužiaľ, nie vždy dostávame tie najlepšie nástroje. Napríklad spôsob, akým si väčšina ľudí myslí o pravdepodobnosti, nie je vhodný pre moderné.
Ktorýkoľvek daný človek žijúci v modernej spoločnosti bude v ktorýkoľvek daný deň spolupracovať s organizáciami, strojmi a cenovými modelmi, ktorým úplne nerozumejú. Väčšina ľudí pristupuje k týmto každodenným hádankám praktickým spôsobom, a to pomocou informácií, ktoré musia maximalizovať príležitosť na úspešný výsledok. To je v podstate to, čo nás naši rodičia učia robiť ako deti. To je často to, čo ľudia hovoria, keď hovoria o „logike“. Ale to je tiež často nedostatočný proces. Keď existujú značné medzery v poznatkoch, líši sa len mierne od hádania. Stručne povedané, premýšľame o pravdepodobnosti neefektívnym spôsobom. Namiesto toho, aby sme sa zamerali na výsledky, mali by sme sa zamerať na naše chápanie situácií pomocou základných myšlienok Bayesovskej pravdepodobnosti.
Bayesovská pravdepodobnosť zahŕňa stupne viery nad historickými frekvenciami: Myšlienkou je, že rozhodnutia urobené z neistoty sú informované tým, čo niekto pôvodne vie a je aktualizovaný, keď sa stretneme s novými informáciami. Cieľom je minimalizovať riziko a zároveň maximalizovať učenie. Namiesto toho, aby sa blížili k problémom ako monolitické, Bayesiáni ich rozrezali na viac stráviteľné kúsky. Vedomosti sa zhromažďujú pozdĺž cesty.
Ak chcete pochopiť, ako to funguje, musíte urobiť matematiku. Centrálna rovnica, tiež známa ako Bayesovo pravidlo, bola formulovaná Thomasom Bayesom, anglickým duchovným a matematikom, ktorý zomrel v roku 1761. Predpovedá postupnosť udalostí vedúcich k výsledku. V rovnici T znamená hypotézu, ktorá sa testuje, a E predstavuje nové dôkazy, ktoré potvrdia alebo vyvrátia hypotézu. Toto presvedčenie nie je objektívne, ale podmienené predchádzajúcimi predpokladmi a tým, čo sa učí na ceste.
Rovnica umožňuje subjektom s rozhodovacou právomocou priradiť pravdepodobnosť údajom a udalostiam naraz, čím sa zvyšuje pravdepodobnosť, že základný predpoklad sa preukáže nad pravdepodobnosť výsledku.
Profesorka Queen Mary University z roku 2011 Norman Fenton argumentovala, že najúčinnejším spôsobom, ako robiť rozhodnutia, je pravdepodobnostné modely postavené mimo bayesovských sietí. Píše, že finančná kríza v roku 2008 bola výzvou na prebudenie, že ľudia a finančné systémy sa musia pri posudzovaní rizika dostať lepšie. Kým Bayesova pravdepodobnosť existuje od 16. storočia ako kritický konštrukt, nie je široko aplikovaná ani vyučovaná. A aj keď je zrejmé, že Bayesovské myslenie sa týka financií, má zmysel aj pre nespočetné množstvo iných situácií.
„Aby sme riešili tieto druhy problémov dôsledne a efektívne, potrebujeme prísnu metódu kvantifikácie neistoty, ktorá nám umožňuje kombinovať údaje s odborným úsudkom,“ píše Fenton. „Bayesovská pravdepodobnosť je takýto prístup.“
Fenton je dôvodom pre zvýšenú aplikáciu bayesovskej teórie, ale bol prijatý už skôr - a v dobrom zmysle. Alan Turing použil Bayesovskú štatistiku pri praskaní kódov počas druhej svetovej vojny. Jediným dôvodom, prečo neuskutočnila popularizáciu nového spôsobu myslenia, bolo, že nikto nezistil, kým informácie neboli odtajnené v roku 2012. To bol tiež rok, keď spoločnosť Nate Silver použila Bayesovu rovnicu na predpovedanie výsledkov volieb v roku 2012 s pôsobivou presnosťou.
Bayesovská pravdepodobnosť je lepšia ako iné systémy predpovedajúce budúcnosť, pretože je to tiež jedna z mála metód, ktoré sú príčinou toho, ako nepredvídateľní ľudia skutočne sú. Hoci obsahuje to, čo človek vie, reaguje aj na skutočnosť, že ľudský výber je neustále ovplyvňovaný kontextovými a situačnými premennými. To je užitočné, ak sa pokúšate zistiť, do akých akcií investovať, alebo aký ovocný tanier bude vo vašom banku najúspešnejší.
Ale ako ju môžete aplikovať dnes? Jednoduché: Premýšľajte o tom, čo si myslíte, že viete, a prečo si myslíte, že to viete pred rozhodnutím. Potom premýšľajte o tom, či vám toto rozhodnutie umožní potvrdiť alebo poprieť vaše podozrenia. Je to tak jednoduché. Ide o to, aby sa disciplína zamerala na to, čo sa deje skôr ako na jednoduchú realitu udalostí. Len preto, že sa niečo stane, nie je to pravdepodobné.
Výskumníci našli spôsob, ako urobiť "3D tlačené drevo": Výsledky sú ohromujúce
Výskumníci použili kombináciu zobrazovacích a výrobných techník na vytvorenie nového druhu materiálu, ktorý nazývajú „digitálne drevo“, 3D-tlačené bloky, ktoré zdieľajú všetky rovnaké vizuálne vlastnosti skutočného dreva. Ich výsledky sú úplne ohromujúce a môžu otvoriť dvere ďalším futuristickým super materiálom.
Táto inteligentná domáca kamera je perfektný spôsob, ako udržať svoj domáci trezor
Vývoj inteligentného domova spustil tisícky vynálezov nových produktov, ale žiadny z nich nie je dôležitejší ako domáca bezpečnosť. Bezpečnostná kamera je základnou inteligentnou aktualizáciou domov. Udržujte si prehľad o všetkom s dostatočnou pamäťou, aby ste mohli nahrávať nekonečne celý mesiac.
Dôkaz architektúry mení spôsob, akým si myslíme, že zmení spôsob, akým premýšľame o architektúre
Hoď pár psychológov, evolučného neurobiológa, a filozofa v miestnosti spolu s hromadou literatúry na dosť dlho, a nakoniec, budú mať s teóriou. Nový dokument ponúka práve to, nový spôsob, ako zvážiť naše fyzické prostredie na základe výrokov, že budovy, c ...