Tytuł oryginału: Simple heuristics that make us smart.
Bibliografia na stronach [521]-555.
Szybkie i proste heurystyki. Przybornik adaptacyjny Gerd Gigerenzer, Peter M. Todd Postrzeganie racjonalności, czyli od nadprzyrodzonej do ograniczonej racjonalności Nieograniczona racjonalność Optymalizacja z ograniczeniami Ograniczona racjonalność: zadowalanie Ograniczona racjonalność: proste i szybkie heurystyki ABC szybkich i prostych heurystyk: nowy projekt badawczy Modele obliczeniowe Reguły heurystyczne wiodące w trakcie poszukiwań Heurystyczne zasady zatrzymujące poszukiwania Heurystyczne zasady pomagające podjąć decyzje Racjonalność ekologiczna Odkrywanie struktury środowiskowej Wydajność Wydajność w świecie rzeczywistym Czy ludzie korzystają z prostych i szybkich heurystyk? Podsumowanie programu badawczego Jak program badawczy ABC odnosi się do wcześniejszych poglądów na heurystyki? Przybornik adaptacyjny Emocje, normy społeczne i naśladowanie W jaki sposób wybierane są heurystyki? Poprzez koszmary i demony Podejmowanie decyzji na podstawie ignorancji Heurystyki rozpoznawcze. Ignorancja bywa użyteczna Daniel G. Goldstein, Gerd Gigerenzer Jak korzystać z ignorancji? Heurystyka rozpoznawcza Rozpoznanie i struktura środowiska Czy rozumowanie przy pomocy rozpoznania jest mądre? Które z amerykańskich miast ma większą liczbę mieszkańców: San Diego czy San Antonio? Która z angielskich drużyn futbolowych zwycięży? Dokładność heurystyki rozpoznawczej Efekt „mniej to więcej” Kiedy pojawia się efekt „mniej to więcej”? Dowód empiryczny Czy ludzie korzystają z heurystyki rozpoznawczej? Czy korzystamy z heurystyki rozpoznawczej pomimo konfliktu informacyjnego? Czy efekt „mniej to więcej” można zaobserwować w ludzkim rozumowaniu? Skąd wywodzi się rekognicja? Instytucje korzystające z heurystyki rozpoznawczej Słabe rozpoznanie versus poziom wiedzy Heurystyka rozpoznawcza jako prototyp szybkich i prostych heurystyk Czy ignorancja może podbić rynek akcji? Bernhard Borges, Daniel G. Goldstein, Andreas Ortmann, Gerd Gigerenzer Inwestowanie w teorii i w praktyce… Decyzje inwestycyjne oparte na ignorancji Rozpoznanie firmy Czy heurystyka rozpoznawcza może zarabiać? Jak wypadła heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z portfelem złożonym z nierozpoznawanych firm? Jak wypadła heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z indeksami? Rozpoznanie ojczyste Rozpoznanie międzynarodowe Jak wypada heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z funduszami? Jak wypada heurystyka rozpoznawcza w porównaniu do portfela złożonego z przypadkowych akcji? Jak wypada heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z indywidualnymi wyborami inwestycyjnymi? Od rozpoznania do bogactwa Ignorancja może być pouczająca Podejmowanie decyzji na bazie jednego powodu Postaw na jeden dobry powód. Wybór najlepszej heurystyki Gerd Gigerenzer, Daniel G. Goldstein Proste zasady „stop” Heurystyka Minimalistyczna „Wybierz ostatnie” „Wybierz najlepsze” Psychologicznie przekonujące, ale niemądre? Czy szybkie i proste heurystyki mogą być dokładne? Konkurenci Środowisko Ograniczona wiedza Jak proste są heurystyki? Jak dokładne są heurystyki? Kompromis pomiędzy dokładnością, a prostotą Czy możliwe jest jednoczesne występowanie dokładności oraz prostoty? Dopasowywanie zasady „stop” do środowiska Generalizacja Przybornik adaptacyjny Jak dobre są proste heurystyki? Jean Czerlinski, Gerd Gigerenzer, Daniel G. Goldstein Poznaj środowiska Poznaj współzawodników „Wybierz najlepsze” Heurystyka minimalistyczna Regresja wielokrotna Zasada Dawesa Pierwszy wyścig: dopasowywanie znanych środowisk Przedwczesne porzucanie szkoły Implikacje dotyczące polityki Pensje profesorów Zwycięzca pierwszego wyścigu Cały czas to wiedzieliśmy Drugi wyścig: generalizacja do nowych obiektów Powrót do porzucających szkołę Polityka publiczna Zarobki profesorów Zwycięzca drugiego wyścigu Manipulowanie przy zasadach wyścigu Dlaczego heurystyka „wybierz najlepsze” radzi sobie tak dobrze? Charakteryzowanie środowisk: omówienie Czy chodzi o liczbę obiektów przypadających na jedną wskazówkę? Czy chodzi o prostotę predykcji liniowej? Czy chodzi o wewnętrzną korelację informacji? Czego się nauczyliśmy? Dlaczego podejmowanie decyzji w oparciu o jeden powód działa? Studium przypadku w zakresie racjonalności ekologicznej Laura Martignon, Ulrich Hoffrage Struktury środowiskowe Informacje niekompensacyjne Ograniczone informacje Liczne informacje Odporność heurystyki „wybierz najlepsze” Odporność zasad dotyczących poszukiwań Odporność zasad „stop” Trzy perspektywy heurystyki „wybierz najlepsze” Perspektywa modelu liniowego Leksykograficzne algorytmy porównawcze Drzewka klasyfikacyjne Kiedy ludzie korzystają z prostych i szybkich heurystyk i skąd to wiemy? Jorg Rieskamp, Ulrich Hoffrage Proste heurystyki dla podejmowania decyzji Proces decyzyjny Przyjrzyjmy się rezultatom Kiedy ludzie korzystają z prostych heurystyk? Czego się nauczyliśmy? Benchmarki Bayesa dla szybkich i prostych heurystyk Laura Martignon, Kathryn Blackmond Laskey Prawa prawdopodobieństwa oraz prawa rozumowania Superintelekt Bayesa Metoda zapamiętywania profilów Naiwny Bayes Sieć rozumnego Bayesa Konkurencja Złożoność: demony i heurystyki Oprócz wyboru: pamięć, estymacja oraz kategoryzacja Efekt pewności wstecznej. Cena, którą warto ponieść w zamian za prostą i szybką pamięć Ulrich Hoff rage, Ralph Hertwig Sondowanie wyników wyborów, elekcje oraz efekt pewności wstecznej Opinie o efekcie pewności wstecznej Proste i szybkie przypominanie sobie wcześniejszych osądów Pierwotna odpowiedź Wiedza dotycząca informacji Heurystyka Informacja zwrotna oraz rekonstrukcja Aktualizacja wiedzy Prognozy Ilustracje modelu RAFT Dowód empiryczny Retrospekcja Szybkie i proste inferencje Szybka estymacja. Pozwól środowisku wykonać robotę Ralph Hertwig, Ulrich Hoffrage, Laura Martignon Estymacja poprzez bezpośrednie odzyskiwanie Estymacja poprzez inferencję Inferencja poprzez ekologiczne informacje Inferencja subiektywnych wskazówek: dostępność Paradoksalne założenia oraz sprzeczne odkrycia Kiedy potrzebne jest zliczanie? Dlaczego znajomość statystycznej struktury języka jest adaptacyjna? Istotność „struktury ekologicznej” Estymacja: korzystanie ze wskazówek ekologicznych w świecie o kształcie litery „J” Szybka i prosta estymacja: heurystyka QuickEst Cechy konstrukcyjne QuickEst W jaki sposób są uszeregowane wskazówki? Jak bardzo nieprecyzyjne są szacunki? W jaki sposób heurystyka poradzi sobie z bardzo małą liczbą dużych miast? W jaki sposób QuickEst jest racjonalnie ekologiczna? Ilustracja Trenowanie QuickEst Estymacja Test wydajności: środowisko oraz rywale Jak prosta jest QuickEst? Jak dokładna jest QuickEst? Błąd bezwzględny Proporcja poprawnych inferencji Kategoryzacja poprzez eliminację. Wybór jednej z wielu wskazówek Patricia M. Berretty, Peter M. Todd, Laura Martignon Istniejące modele kategoryzacyjne Modele eliminacyjne Kategoryzacja poprzez eliminację Przykład kategoryzacji poprzez eliminację Algorytm Jak dobrze spisuje się kategoryzacja poprzez eliminację? Dalsza praca Inteligencja społeczna W jaki sposób ruch ujawnia intencję? Kategoryzacja interakcji społecznych Philip W. Blythe, Peter M. Todd, Geoff rey F. Miller Wcześniejsze badania Podstawowe cele ruchu ożywionego Pościg Unikanie Walka Zaloty Obiekt zalotów Zabawa Trajektorie ruchu dla sześciu typowych rodzajów zachowania Wizualizacja trajektorii W jaki sposób ludzie kategoryzują trajektorie? Przypadek dwóch robaków: wskazówki dotyczące relacji oraz indywidualne Przypadek jednego robaka: trajektorie pozbawione informacji dotyczących relacji Identyfikacja przydatnych wskazówek dotyczących ruchu, które można obliczyć na podstawie informacji o trajektorii Heurystyki decyzyjne dla kategoryzacji zachowania Test ruchu Turinga oraz pozostałe rozszerzenia Wnioski Od dumy i uprzedzenia do perswazji. Kompromis i satysfakcja podczas poszukiwań partnera Peter M. Todd, Geoff rey F. Miller Algorytmy dla jednostronnych poszukiwań partnera: problem posagu Konsekwencje krótszych poszukiwań Efektywność poszukiwań przy większej liczbie potencjalnych partnerów Wzajemne sekwencyjne poszukiwania partnera Dalsze poszukiwania Ułatwienie inwestycji rodzicielskich dzięki prostym zasadom decyzyjnym Jennifer Nerissa Davis, Peter M. Todd Inwestycje rodzicielskie Mechanizmy inwestycji rodzicielskich Określanie zasad decyzyjnych Symulacja Wyniki symulacji „Optymalna” inwestycja Zasady zaopatrywania dla ptaków Zasady zaopatrywania dla ludzi Spojrzenie dookoła, spojrzenie wstecz, spojrzenie przed siebie Moce nadprzyrodzone kontra heurystyki w przypadku sztucznej inteligencji, ekologii behawioralnej oraz ekonomii Adam S. Goodie, Andreas Ortmann, Jennifer Nerissa Davis, Seth Bullock, Gregory M. Werner Racjonalność ograniczona w przypadku sztucznej inteligencji Szachy, czyli radzenie sobie ze zwodniczo prostym środowiskiem Tracenie związku ze specyfiką dziedziny: generalizowanie poszukiwań heurystycznych Ostateczny test: robotyka Przyszłość prostych i szybkich heurystyk w AI Racjonalność ekologiczna w zachowaniu zwierząt Racjonalność nieograniczona w ekologii behawioralnej Optymalizacja z ograniczeniami w teorii poszukiwania jedzenia Ograniczona racjonalność w przypadku zwierząt Mechanizmy racjonalności ekologicznej Studium przypadku w laboratorium: dopasowywanie versus maksymalizacja Przyszłość szybkich i prostych heurystyk w ekologii behawioralnej Racjonalność społeczna w ekonomii Historia oraz koncepcje racjonalności ekonomicznej Mediacyjna rola kosztów decyzyjnych Przyszłość szybkich i prostych heurystyk w ekonomii Przeszłość, teraźniejszość oraz przyszłość ograniczonej racjonalności Czego się nauczyliśmy? Peter M. Todd, Gerd Gigerenzer Klasy heurystyk Podejmowanie decyzji w oparciu o ignorancję Podejmowanie decyzji na bazie jednego powodu Heurystyki eliminacyjne Zadowalanie Wizje racjonalności Racjonalność ograniczona Racjonalność ekologiczna Racjonalność społeczna Spojrzenie w przód Zadania kognitywistyczne Problemy adaptacyjne Normy społeczne oraz emocje Racjonalność ekologiczna Kryteria wydajności Wybór heurystyk Wielorakie metodologie Racjonalista spotyka psychologa
