Также имеют дело со сложными, но внутренне закономерными ситуациями.

Точные интуитивные суждения, описанные Гэри Кляйном, возникли

Благодаря крайне значимым сигналам, которые научилась использовать

Система 1 эксперта, даже если Система 2 не нашла им наименования. В случае

С финансовыми аналитиками и политологами произошло обратное: они

Действуют в контексте с нулевой достоверностью. Их неудачи отражают

Изначальную непредсказуемость событий, которые эти эксперты пытаются

Предсказать.

Некоторые контексты даже хуже непостоянных. Робин Хогарт описывает так

Называемые «порочные» среды, в которых профессионалы чаще усваивают

ложные истины. Он ____________приводит пример из работ Льюиса Томаса – историю о

Враче начала ХХ века, который часто диагностировал склонность к

Заболеванию тифом у своих пациентов. К несчастью, для постановки диагноза

Врач пальпировал язык пациента и не мыл рук между приемами. Если

Пациент впоследствии заболевал, это подогревало веру врача в

Безошибочность своей диагностики. Его прогнозы были точны, но не за счет

Профессиональной интуиции.

Клиницисты Мила не были некомпетентными, а их промахи не означали

Отсутствия таланта. Если им что-то не удалось, то лишь потому, что

поставленные задачи не имели простого решения. Медицинский прогноз –

Менее крайний случай в сравнении с долгосрочным политическим прогнозом

При нулевой достоверности контекста, однако малодостоверный контекст

Также не способствует высокой точности предсказаний. Мы знаем, что дело

Именно в этом, поскольку даже самые лучшие статистические программы не

Дают в этих условиях точных результатов, не говоря уже об экспертах. В

Опытах Мила и его последователей ни разу не возникало эффекта «поимки с

Поличным», когда бы специалист не учел какую-нибудь значимую подсказку

Среды, учитываемую алгоритмом. Ошибка подобного рода маловероятна,

Поскольку человек обычно учится такое замечать. Если сущест вует крайне

Значимый для построения прогноза сигнал среды, человек-наблюдатель его

Заметит при соответствующей возможности. В шумных средах статистические

Алгоритмы дают лучшие результаты по двум причинам: они более успешно

Распознают слабые значимые сигналы и еще успешнее поддерживают средний

Уровень точности прогноза при постоянном шуме.

Нельзя винить кого-то за плохой прогноз в непредсказуемом мире. Вместо

Этого стоило бы обвинить профессионалов за веру в то, что эта непосильная

Задача им по плечу. Превозношение собственных догадок касательно

Непредсказуемых ситуаций – в лучшем случае самообман. В отсутствие

Значимых сигналов среды такие «озарения» – либо удача, либо фальшь. Если

Этот вывод показался вам неожиданным, значит, вы все еще верите в

Волшебство интуиции. Запомните: нельзя полагаться на интуицию в

Контексте, лишенном стабильных закономерностей.

Обратная связь и практика

Какие-то из закономерн остей среды легче распознать и использовать,

Чем другие. Вспомните, как вы учились водить машину. Осваивая выполнение

Поворотов, вы постепенно приноровились отпускать педаль газа и с разной

Силой давить на тормоза. Поворот повороту рознь, и то, что вы испытали на

Практике во время обучения, позволяет вам теперь приноровиться к любым

Условиям, выбрать нужный момент для каждой педали. В этом случае условия

Для приобретения навыка идеальны, поскольку вы получаете мгновенную и

Недвусмысленную обратную связь в виде плавного поворота без заноса или

Наоборот. Портовый лоцман, водя за собой большие корабли, сталкивается с

Такими же рутинными ситуациями, но ему труднее приобретать мастерство

из-за временноÏ го разрыва между действием и последствием. Таким образом,

Способность профессионала развивать интуицию зависит главным образом от

⇐ Предыдущая109110111112113114115116117118Следующая ⇒

Поделиться: