Pourquoi nous ne sommes pas aussi stupides qu'on nous a fait croire

Pourquoi nous ne sommes pas aussi stupides qu'on nous a fait croire
Pile ou face? Dean Drobot / Shutterstock

Supposons que vous lanciez une pièce de monnaie et que vous obteniez quatre têtes d'affilée. Que pensez-vous qui se produira lors du cinquième tirage au sort? Beaucoup d’entre nous ont le sentiment que la queue est due. Ce sentiment, appelé le L'erreur du joueur, peut être vu en action à la roulette. Une longue série de Noirs mène à une rafale de paris sur le rouge. En fait, peu importe ce qui s'est passé auparavant, le rouge et le noir ont toujours la même probabilité.

Cet exemple est l’un des nombreux éléments censés démontrer la faillibilité de l’esprit humain. Des décennies de recherche psychologique ont mis en évidence les biais et les erreurs dans la prise de décision humaine. Mais une nouvelle approche remet en cause ce point de vue - montrant que les gens sont beaucoup plus intelligents qu'on ne leur a laissé croire. Selon cette recherche, la tromperie du joueur pourrait ne pas être aussi irrationnel qu'il n'y paraît.

La rationalité a longtemps été un concept important dans l’étude du jugement et de la prise de décision. Le très travaux influents des psychologues Daniel Kahneman et Amos Tversky a montré de manière globale que nous échouons souvent à prendre des décisions rationnelles - par exemple, nous inquiéter d'un attentat terroriste mais pas de la traversée.

Mais cet échec est basé sur une interprétation stricte de ce qu'il faut être rationnel - obéir aux lois de la logique et de la probabilité. Il ne s’intéresse pas à la machine qui doit peser les preuves et prendre une décision. Dans notre cas, cette machine est le cerveau humain - et comme tout système physique, elle a ses limites.

Rationalité informatique

Bien que nos prises de décision ne répondent pas aux normes requises par la logique et les mathématiques, la rationalité a toujours un rôle à jouer dans la compréhension de la cognition humaine. le le psychologue Gerd Gigerenzer a montré que, si de nombreuses méthodes heuristiques utilisées ne sont peut-être pas parfaites, elles sont à la fois utiles et efficaces.

Mais une approche récente appelée rationalité informatique va plus loin en empruntant une idée à l'intelligence artificielle. Il suggère qu'un système avec des capacités limitées peut toujours prendre une optimaux cours de l'action. La question devient "Quel est le meilleur résultat que je puisse obtenir avec les outils que j'ai?", Par opposition à "Quel est le meilleur résultat qui puisse être obtenu sans aucune contrainte?" Pour l'homme, cela signifie prendre des choses comme la mémoire, capacité, attention et systèmes sensoriels bruyants en compte.

La rationalité informatique conduit à des explications élégantes et surprenantes de nos partis pris et de nos erreurs. L'un des premiers succès de cette approche consistait à examiner les mathématiques de séquences aléatoires telles que des lancers de pièces, mais en supposant que l'observateur avait une capacité de mémoire limitée et ne pouvait jamais voir que des séquences de longueur finie. Très contre-intuitif résultat mathématique révèle que, dans ces conditions, l’observateur devra attendre plus longtemps que certaines séquences apparaissent, même avec une pièce parfaitement équitable.

Le résultat est que pour un ensemble fini de lancers de pièces, les séquences que nous pensons intuitivement comme étant moins aléatoires sont précisément celles qui ont le moins de chances de se produire. Imaginez une fenêtre glissante qui ne peut «voir» que quatre lancers de pièces à la fois (environ la taille de notre capacité de mémoire) tout en analysant une série de résultats - par exemple, des lancers de pièces 20. Les mathématiques montrent que le contenu de cette fenêtre contiendra plus souvent «HHHT» que «HHHH» («H» et «T» signifiant «têtes et queues»). C'est pourquoi nous pensons que les queues viendront après trois têtes d'affilée lorsqu'elles lanceront une pièce de monnaie - démontrant ainsi que les humains utilisent judicieusement les informations que nous observons. Si nous avions une mémoire illimitée, cependant, nous penserions différemment.

Il existe de nombreux autres exemples de ce type, dans lesquels la solution optimale, une fois les limitations cognitives prises en compte, est surprenante. Nos travaux récents montrent que les préférences incohérentes - pierre angulaire de la supposée irrationalité humaine - sont réellement utiles quand tu n'es pas sûr sur la valeur des options disponibles pour vous. La rationalité économique traditionnelle suggère qu'une mauvaise option que vous ne choisiriez jamais (dans un menu, par exemple) ne devrait pas avoir d'effet sur la bonne option que vous choisissez. Mais notre analyse montre que les mauvaises options supposées non pertinentes vous permettent d’obtenir une estimation plus précise de la qualité des solutions de rechange restantes.

D'autres ont montré que le biais de disponibilité, où nous surestimons la probabilité d'événements rares tels que des accidents d'avion, résulte d'un moyen très efficace de traiter les résultats possibles d'une décision. En bref, étant donné que nous avons seulement un temps fini pour prendre une décision, il est optimal de veiller à ce que les résultats les plus critiques soient pris en compte.

Une compréhension plus profonde

La perception que nous sommes irrationnels est l’un des effets secondaires regrettables de la catalogue des biais de décision chez l'homme. Mais lorsque nous appliquons la rationalité informatique, ces biais ne sont pas considérés comme une preuve d'échec, mais comme une fenêtre sur la façon dont le cerveau résout des problèmes complexes, souvent de manière très efficace.

Illusion de l'ombre Checker. (pourquoi nous ne sommes pas aussi stupides qu'on nous a fait croire)Illusion de l'ombre Checker. Edward H. Adelson / wikipedia, CC BY-SA

Cette façon de penser à la prise de décision est plus proche de la façon dont les scientifiques de la vision perçoivent les illusions visuelles. Regardez la photo à droite. Le fait que les carrés A et B semblent être de nuances différentes (ce n'est pas le cas - voir la vidéo ci-dessous) ne signifie pas que votre système visuel est défectueux, mais qu'il fait une inférence sensée compte tenu du contexte.

La rationalité informatique conduit à une compréhension plus profonde, car elle dépasse les descriptions de nos échecs. Au lieu de cela, il nous montre comment le cerveau mobilise ses ressources pour résoudre des problèmes. L'un des avantages de cette approche est la possibilité de tester des théories sur nos capacités et nos contraintes.

Par exemple, nous avons récemment montré que les personnes autistes sont moins enclins à certains biais de prise de décision. Nous examinons donc maintenant si des niveaux modifiés de bruit neuronal (fluctuations électriques dans les réseaux de cellules du cerveau), une caractéristique de l'autisme, pourrait en être la cause.

Avec une meilleure compréhension des stratégies utilisées par le cerveau, nous pourrions peut-être adapter les informations de manière à aider les gens. Nous avons testé ce que les gens apprennent en observant une longue séquence aléatoire. Ceux qui ont visionné une séquence divisée en petits morceaux (comme nous le ferions généralement dans la vie quotidienne) n'en ont pas du tout profité, mais ceux qui ont vu la même séquence se sont rapidement divisés en beaucoup plus longs. amélioré dans leur capacité à reconnaître le caractère aléatoire.

Ainsi, la prochaine fois que vous entendrez des personnes qualifiées d'irrationnelles, vous voudrez peut-être indiquer que cela se produit uniquement par rapport à un système doté de ressources et de capacités illimitées. Dans cet esprit, nous ne sommes vraiment pas si bêtes après tout.La Conversation

À propos des auteurs

George Farmer, chercheur, Université de Manchester et Paul Warren, maître de conférences (professeur associé), division des neurosciences et de la psychologie expérimentale, Université de Manchester

Cet article est republié de La Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.

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