Книга Иллюзия "Я", или Игры, в которые играет с нами мозг - Брюс Худ

Причина необходимости изменить выбор такова. Когда вы в первый раз выбираете дверь, шанс угадать равен одной трети. После того как Монти открыл один из комических призов, та дверь, которую вы не выбрали, получает теперь два из трех шансов, что явно выше одной трети, оставшейся у первой выбранной вами двери. (Помните, что Монти всегда открывает вам невыигрышную дверь.) Все просто, хотя неочевидно.

Проблема Монти Холла выглядит нагляднее, если рассмотреть вариант с сотней дверей вместо трех[356]. Вам снова нужно выбрать одну. И вот Монти открывает 98 дверей из оставшихся 99, демонстрируя вам, что за ними пусто. Таким образом, остаются только две неоткрытые двери. Измените ли вы свой выбор теперь? В этой ситуации очевиднее, что наша дверь едва ли может быть той, которая нужна. Есть ли шанс выбрать правильную дверь с первого раза? На самом деле шанс составляет 100 к 1. Однако мы сразу начинаем подозревать, что Монти хочет нас одурачить. Существует нечто глубоко контринтуитивное в проблеме Монти Холла, что отражает ограниченность нашей способности думать неэгоистично.

Еще одна причина, почему люди не меняют своего выбора в ситуации Монти Холла – естественная склонность не искушать судьбу. Когда встает вопрос о принятии решения, наш внутренний страх потери превышает ценность перспективы выиграть. Это уже не упрямство или суеверие, а именно опасение. Несмотря на так называемый рационализм современной эпохи, люди по-прежнему боятся, что, изменив свое мнение, потом будут раскаиваться в этом. Например, социальный психолог Эллен Лэнгер продала лотерейные билеты по 1 доллару пятидесяти трем офисным работникам. Корешок каждого билета был положен в коробку, из которой один счастливый победитель должен был получить все 53 доллара. Через пару дней, непосредственно перед розыгрышем, Эллен подошла к каждому сотруднику и спросила, за сколько бы они продали свой лотерейный билет. Если билет им вручил экспериментатор, то средняя цена перепродажи составляла 2 доллара, но если испытуемые выбирали билет сами, то цена поднималась до 8 долларов! Более того, из тех, кто выбирал билеты самостоятельно, 10 человек отказались продавать их, а среди невыбиравших только 5 человек[357]. Оказывается, страх раскаяния живет в нашем разуме. Сколько раз, размышляя перед совершением дорогой покупки, вы слышали уверения продавца: «Берите, не пожалеете!»

Анализ рисков

Проблема Монти Холла иллюстрирует ограниченность человеческого мышления, особенно когда речь идет о вероятности. Мыслить в рамках теории вероятности нелегко, поскольку большинство из нас мыслит в очень эгоцентричной манере. Мы принимаем решения, исходя из собственной точки зрения, и часто не учитываем внешнюю информацию, имеющую непосредственное отношение к вопросу.

Фактически сложная современная наука основывается на теории вероятности, помогающей восполнять неизвестные истины о Вселенной. После Ньютона и научной революции XVII столетия Вселенную рассматривали как большой часовой механизм, который может быть понят благодаря измерениям и прогнозам. Предполагалось, что повышение точности наших измерительных приборов позволит нам понять, как работает Вселенная. Однако случилось прямо противоположное. Благодаря появлению эффективных инструментов мы обнаружили, что Вселенная гораздо более беспорядочна, чем мы представляли прежде. В системе оказалось больше шумов и неопределенности. Так началась эра статистического моделирования. Теперь математики открывают внутренние механизмы Вселенной, используя процедуры, учитывающие все наблюдаемые вариации. Языком науки служит математика, а ее истины основываются на вероятности[358].

К сожалению, статистический анализ не стал чем-то естественным для обычного человека. Наши тела и мозги, если на то пошло, могут действовать в статистически предсказуемой манере, но мало кто из нас по-настоящему понимает принципы статистики. Именно поэтому обыватели возмущаются, когда слышат, как ученые в средствах массовой информации отказываются отвечать прямо – «да» или «нет» – на вопросы, которые волнуют публику. Говоря о глобальном потеплении или рисках детской вакцинации, ученые выражаются в терминах вероятности, а не абсолютной определенности, поскольку они учитывают все возможные вариации. Однако рядового человека мало интересуют групповые данные, он мыслит иначе.

Другая проблема вероятностного мышления: в ходе своего развития люди не выработали способности учитывать вероятность на основе большого количества данных. Скорее, мы оперируем эвристиками – быстрыми и интуитивными правилами, которые в обычном случае хорошо служат нам. Немецкий психолог Герд Гигеренцер утверждает, что люди неспособны легко оценить вероятность, подобную той, которая действует в проблеме Монти Холла[359]. Мы сосредоточиваемся на задаче, которая имеет отношение к нам, и исходим из того, как она применима в нашем случае, а не в абстрактном общем. Мы склонны оценивать только свои собственные шансы, а не общую вероятность. Когда я смотрю на две двери, мои шансы кажутся мне равными. Только если я видел эту передачу 100 раз и видел сотни людей, прошедших испытание Монти Холла, схема становится очевидной.

Обычно мы не знаем истинной частоты совершения событий, а лишь догадываемся об этом, основываясь на свидетельствах, которые смогли собрать. Однако и тут в нашем рациональном мышлении начинают проявляться искажения всех сортов. Взвешивая свидетельства, мы нередко переоцениваем или недооцениваем риски, основанные на внешней информации. Например, наше опасение погибнуть в авиакатастрофе сильно преувеличено, поскольку мы склонны оценивать такие события как намного более частые, чем они есть на самом деле: просто они производят на нас большее впечатление из-за своей необычности. В этом нет ничего удивительного, учитывая драматизм освещения, который получают в СМИ крушения самолетов. Мы оказываемся сосредоточены на катастрофах и представляем себе, каково это – погибнуть в такой безнадежной ситуации. И мы наделяем эти опасения бóльшим весом, чем они заслуживают.

Такая неточная оценка рисков может быть потенциально опасной, поскольку люди, основываясь на искаженной логике, начинают изменять схемы своего поведения. Например, анализ дорожных аварий с участием машин, едущих в Нью-Йорк, в первые 3 месяца после 11 сентября продемонстрировал рост смертельных исходов по сравнению с обычными показателями для этого времени года[360]. Фактически в этих автоавариях погибло больше людей, чем авиапассажиров в тот роковой день. Люди побоялись лететь в Нью-Йорк и вместо этого поехали туда на машинах, что привело к увеличению интенсивности движения и соответствующему росту числа дорожных аварий.