【噪声 书评】人工智能的预测性如何呢正如前文所述,人工智能通常要比简单模型表现得好,但在大多数情况下,它的表现远称不上完美。例

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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

人工智能的预测性如何呢? 正如前文所述,人工智能通常要比简
单模型表现得好,但在大多数情况下,它的表现远称不上完美。例
如,请回想一下我们在第10章中讨论过的保释预测算法,我们发现,
被拒绝保释的人数如果保持不变,该算法可以将犯罪率降低24%,相比
于法官所做的预测,这是一个较大幅度的改进。但是,如果该算法可
以准确地预测哪些被告会再次犯罪的话,它就能更大幅度地降低犯罪
率。对未来将发生的犯罪行为进行预测是一种超自然的能力,它只存
在于《少数派报告》 (inority Report) 这种科幻小说中,因为对人
类行为进行预测要面临大量的客观无知。

德着尔 。

对 病诊册 。当患者有心脏病突发的
迹象时,急诊医生必须决定是否需要进行额外的检查。原则上,仅当
患者心脏病突发的风险足够高时才应进行额外的检查 文些检查不
仅昂贵 ,而且有一定的风险性和侵害性。低风险患者无须进行额外的
检查。因此,医生在决定是否开检查单时需要先评估患者心脏病突发
的风险。研究者建立了一个人工智能模型来完成这一评估。该模型基
于大样本数据(160万名患者的440万次医保就诊记录) ,并且使用了
2400多个变量,有如此大的数据量,该模型应该可以突破客观无知的
限制。

不出所料,该人工智能模型的准确性明显超过临床医生。若想进
一步评估该模型的预测性能,请你想一下,如果对那些被模型判定为
具有最高发病风险〈前10%) 的患者进行检查,并发现其中有30%的人
确实会突发心脏病,而那些被模型判定为具有中等发病风险的患者
中,只有9. 3%的人突发了心脏病,我们就可以据此推论,医生的表现
受限于客观无知的程度,至少与其受限于判断力不足的程度相差无
几。

否认无知是无知的另一种诱导完美预测是不可能实现的,这似乎是显而易见的事。当然,断言
未来是不可预测的也算不上什么具有突破性的见解。然而,众多研究
证据都表明,人们做预测时会过分自信,这说明很多时候这一显而易
见的事实被我们忽视了。

过分自信的普遍性让我们对非正式调查中那些相信和直觉的决策者
有了新看法。我们发现,人们经常错误地将自信水平这一主观指标当
成预测有效性的指标。例如,在第9章中,看完有关娜塔莉和莫妮卡的
信息后,你做出了与信息相一致的判断,这时内部信号就会使你确信
娜塔莉是更优的候选人。如果你对你的预测充满信心,你就已经陷入
了效度错觉中,仅通过你所获取的信息进行预测,其准确性必然非常
低。

那些对自己的判断极度自信的人否认自己的判断中存在噪声和偏
差。他们不仅认为自己优于常人,甚至认为自己可以对一些实际上不
可预测的事件进行预测。也就是说,他们从根本上和否认现实的不确定
性。用我们的术语来说,这种态度就是“否认无知” (denial of

ignorance) 。

梅尔及其追随者一直很困惑: 为什么他们的研究结论未受到重
视? 为什么决策者总是依靠直觉来做决策” 否认无知或许可以为此提
供一个新的解释 。当决策者聆听自己的直觉时,他们会听到内部信
号,并感受到它带来的情感奖励。这种内部信号提示决策者已经做出
了好的判断,它给了人们自信,让他们相信“知道是什么,却不知道
为什么”的合理性。但是,对证据的真实预测效果进行的客观评估,
很少能证明这样的自信是合理的。

放弃直觉确定性带来的情感奖励并非易事。因此,领导者们说,
在高度不确定的情况下,他们更有可能依赖于直觉进行决策。如果现
信心,他们便会在直觉中寻求这些感觉。在

[傍人。

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