A racionális és irracionális döntések mechanizmusai Gáspár Merse Előd fizikus és bűvész Wigner MTA Fizikai Kutatóintézet komputációs rendszerszintű idegtudomány csoport duplapluszjo.blogspot.hu
érzékelés motorikus kontroll tudatos döntések A körülöttünk lévő világ működése bonyolult és tele van ismeretlen és bizonytalan tényezőkkel. Az idegrendszernek a működése minden szintjén szebesülnie kell ezekkel a bizonytalanságokkal az érzékeléstől kezdve a mozgáskoordináción át egészen a tudatos döntésekig. Az ábrán látható hétköznapi példán mindhárom jól bemutatható. Amikor ködben vagyunk, homályos képeket kell értelmeznünk. Ilyen szituációban a biztonságos vezetéshez minden lehetséges érzékszervi információt igyekszünk kihasználni, sőt az sem hátrány, ha képesek vagyunk saját képességeinket jól megbecsülni. Az autóba ülés előtt pedig hoztunk egy tudatos döntést, hogy megéri-e egyáltalán a vállalt kockázat.
aktuálisan megfigyelt adatok világ működésére vonatkozó korábbi ismeretek lehetséges kimenetelek esélyei különböző döntéseink függvényében lehetséges kimenetelek optimális döntés hasznossága Ha döntéseink kimenetelét előre tudnánk, akkor egyszerű lenne a választás. A megfigyeléseink azonban általában zajosak és hiányos vagy pontatlan a világ működéséről alkotott elképzelésünk. Ebből a kettőből kell a lehetséges kimenetelek esélyeit megbecsülnünk különböző döntéseink függvényében. Végül értékelnünk kell a lehetséges kimenetelek hasznosságát, azonban általában ezt sem tudjuk kielégítően felmérni és egymással összehasonlítani. A döntéselmélet ezeknek a bizonytalan információknak az optimális, azaz racionális összekombinálásáról szól. Ebben az előadásban kerülöm a matematikai képleteket, csak megjegyzem, hogy a döntéselméletben itt lényegében mindenhol valószínűség-eloszlások szerepelnek valójában és az információk integrálása elvileg precíz módon elvégezhető.
A döntéselmélet azonban nem csak emberekről szól, normatív megközelítés, amely cselekvőképes rendszerek optimális viselkedését írja le, legyen az ember vagy állat, esetleg gép vagy algoritmus, netán piaci szereplő vagy egy egész társadalom. E széles spektrum okán a racionális döntések vizsgálata interdiszciplináris téma, amely az idegtudománytól és a kognitív pszichológiától kezdve az etológián át egészen a közgazdaságtanig és a gépi tanuló rendszerekig ível, és több Nobel-díj is köthető hozzá.
Ami az idegrendszert illeti, az evolúció során pont ahhoz alkalmazkodott nagyon hosszú időn keresztül, hogy minél komplexebb döntéselméleti feladatokat tudjon megoldani, ezáltal segítve a túlélést. Ehhez megtanulta, hogy miként lehet reprezentálni, azaz kódolni a szükséges bizonytalanságokat, majd azokat közel optimális módon összekombinálni, hogy ezáltal segítse a megfelelő döntést. Számos kísérlet tanusítja, hogy ezt meg is tudja tenni az érzékelés és a motoros kontroll szintjén elég jól, de akadnak kivételek is, paradox módon leginkább a tudatos cselekvések és döntések körében, lásd a következő fóliát.
Viccet félretéve, a legszemléletesebb példa az optimális működésre a látás. Annyira megszoktuk a világ háromdimenziós érzékelését, hogy teljesen automatikusan érzékeljük a körülöttünk lévő objektumok térbeliségét fél szemmel is, pedig a retinánkon csak kétdimenziós vetületükről kapunk információt, amit elvileg végtelen sokféle képpen értelmezhetnénk. Agyunk azonban igazodik a környezet statisztikájához és a korábbi tapasztalatok alapján reális legvalószínűbb interpretációval számol. Ez biztosítja a rendszer hatékony működését tipikus szituációkban.
Az éremnek van azonban egy másik oldala is. A bizonytalanság hatékony kezelése egyúttal azt is eredményezi, hogy az idegrendszert át lehet verni. Ez a helyzet például az optikai illúziók esetében, amikor nem szokványos körülményeket teremtünk. Bajcsy-Zsilinszky homorú alakját például a Deák-téren domborúnak látjuk, mert ritkán találkozunk behorpadt képű emberekkel, inkább feltételezzük ezért azt, hogy a megvilágítás furcsa módon alulról jön, mégpedig anélkül, hogy ezt tudatosítanánk.
Gondolkodásunk során ugyancsak használunk bevett sémákat, amiket korábban tanultunk, mert ezek többnyire segítik a gyors és kielégítően pontos ítéletalkotást. Azonban az optikai illúziókhoz hasonlóan tudatos következtetéseink során is vétünk néha hibákat, amiket ún. kognitív torzítások számlájára írhatunk. Számos ilyen kognitív torzítás ismert, például hajlamosak vagyunk a ritka események valószínűségét felülbecsülni, míg a nagyon gyakoriakét alábecsüljük. De nézzük meg, hogy képesek vagyunk-e racionális döntést hozni az egyik legegyszerűbb szituációban, ami elképzelhető. Legyen egy folyamat, amiben csupán két állapot szerepel és a valószínűségek statikusak, fixek és ismertek. Képzeljük el mondjuk, hogy egy dobókockának négy oldalát pirosra és kettőt zöldre festettünk, így 60% valószínűséggel esik a piros oldalára.
Egy dobás fix 60% valószínűséggel piros, egyébként zöld. Ha sorozatosan tippelhetünk, akkor milyen stratégiát kövessünk, hogy a lehető legtöbb találatunk legyen? Ha az a feladatunk, hogy mindig megtippeljük a következő dobás eredményét, akkor milyen stratégiát érdemes követni, hogy hosszabb idő alatt a lehető legtöbb találatunk legyen statisztikusan? Ha csak egy dobás lenne, akkor a válasz teljesen egyértelmű: a valószínűbbre kell tippelni, azaz pirosra. Mivel a dobások egymást nem befolyásolják, ezért sok dobás esetén is ugyanez a válasz, jelen esetben tehát az optimális, azaz racionális stratégia az, ha mindig a pirosra tippelünk.
A legtöbb találatot az eredményezné, ha mindig a nagyobb valószínű eseményre tippelnénk, azaz a pirosra. 60% vs. 52% Ezzel szemben nagyon gyakori viselkedés az ún. probability matching stratégia: gyakoriságok arányában megoszló tippek. A találati arány ebben az esetben 60% lenne hosszú távon. Ezzel szemben nagyon gyakori viselkedés az ún. probability matching stratégia, amikor a tippeket a gyakoriságok arányában osztjuk meg, és így csak 52% lesz hosszú távon a találati arányunk. Ha a gyakoriság különbségek drasztikusabban eltérnek egymástól, akkor a két stratékia hatékonysága méginkább különválik. Ezt a problémát 60 éve vizsgálják a legkülönfélébb szituációkban, a legtöbben még akkor sem választják a jó megolást, ha azt egy kérdőívről ki lehet választani. Valójában az a helyzet, hogy a kísérleti szituáció nagyon mesterkélt. A valós folyamatoknál tipikusan vannak időbeli korrelációk, és az agy kimondottan arra szakosodott, hogy ezeket felismerje, ezért nagyon nehezen tudja magát megerőszakolni, hogy eltekintsen ezeknek az automatikus keresésétől.
30% 70% Nem véletlen, hogy állatkísérletek is azt mutatják, hogy hasonló szituációkban az állatok is a probability matching stratégiát alkalmazzák. Patkányokat például T-alakú útvesztőbe szoktak helyezni, és a kaját eltérő valószínűséggel teszik egyik vagy másik végpontba. Állatoknál azonban ökológiai szempontból teljesen racionális a probability matching viselkedés. Több patkány esetén ugyanis már egyáltalán nem jó stratégia mindenkinek a kedvezőbb lehetőséget választani, hiszen akkor az egyiknél tolongani fognak, miközben a másik forrás teljesen kihasználatlan lesz. Meg lehet mutatni, hogy egy racionálisan versengő populáció a források nagyságának eloszlásával arányos eloszlást fog követni, vagyis a probability matching stratégia optimálissá válik versengő környezetben. Ebből a patkány kísérletből mi emberek is sokat tanulhatunk, hiszen különféle piacokon ugyanez a helyzet állhat elő.
Visszatérve a mintázatokra. Ezeknek a keresésében nagyon jók vagyunk, lásd például a dalmatát az ábrán. És ott is mintázatokat keresünk, ahol esetleg nincsenek. Nyilvánvaló, hogyha mindig a pirosra tippelnénk, akkor azzal feladnánk azt a feltételezést, hogy mintázat lenne a sorozatban. Hogy a mintázatkeresés valóban befolyásolja a viselkedésünket, azt jól mutatja egy kísérlet, amiben párhuzamosan verbális munkamemória feladatot adtak, ami gátolta a mintázatkeresést. Ilyenkor az optimális felé mozdultak el a kísérleti személyek stratégiái átlagosan. Azonban jelentős individuális különbségek is mutatkoztak. Az emberek egy része mintázatkeresést alkalmaz, ami irracionális döntéshez vezet, más részük azonban kognitív úton jut az irracionális stratégiához. Felmerül tehát a kérdés, hogy miként lehet az emberek racionalitását mérni.
Wason-teszt A kártyák egyik oldala színes, a másik oldalon mindig egy szám van. Hányat kártyát kell megfordítani ahhoz, hogy ellenőrizzük az alábbi állítást? Minden páros kártya hátoldala kék. Nézzük a következő feladatot. Kutatások szerint a Wason-tesztet kitöltők mindössze tíz százaléka válaszol helyesen. Sokkal nagyobb arányban adnak helyes választ, ha a kérdést hétköznapi kontextusba helyezik, például ellenőrizni kell, hogy egyik kiskorú sem ivott alkoholt, és a kártyák egyik oldalán italok vannak, a másik oldalán pedig életkorok. A válasz egyébként kettő: az általában világos, hogy a 8-ast meg kell fordítani, hogy megnézzük kék-e a háta, a kéket azonban teljesen fölösleges megfordítani, helyette azonban szükséges a zöldet. A Wason-teszt példa arra, hogy a többség általában eljut egy látszólagos megoldáshoz, amiről tévesen hiszi, hogy jó megoldás. Az emberek nagy többsége nem képes ellenőrizni saját magát, és elemezni lehetőségeket.
IQ RQ Felmerül, hogy talán az IQ megfelelő mérőszáma lehet a racionalitásnak. Ha valaki már töltött ki IQ-tesztet, akkor emlékezhet rá, hogy ott tipikusan nem olyan feladatok vannak, mint a Wason-teszt. Ha az IQ-teszt egyik feladatáról azt gondoljuk, hogy megoldottuk, akkor valóban számíthatunk arra, hogy jó a megoldásunk, csak az a lényeg, hogy milyen gyorsan jöttünk rá. Az IQ tehát más képességeket mér, mint amik a fenti feladatok megoldásához szükségesek. Ebből pedig az is következik, hogy aki intelligens, az nem feltétlenül tud helyes és racionális döntéseket hozni. Racionalitást hatékonyan mérő feladatokat sokkal nehezebb kreálni, mint Mensa-típusú IQ-teszteket, nem is megoldott jelenleg. De a közgazdasági érdeklődés nagyon nagy az ún. RQ-tesztek iránt, mert egyesek szerint a gazdasági válság egyik oka is az volt, hogy a döntéshozó emberek nem igazán voltak képesek racionális döntéseket hozni.
Az RQ-teszt kidolgozásának legnagyobb élharcosa Keith Stanovich, aki szerint az RQ-nak a kognitív elfogultság átlépésének képességét kell értékelnie. A magas RQ-szint azt jelenti, hogy az illető ismeri saját tudásának határait, vagyis képes felismerni a heurisztikus vagy intuitív sémáinak érvényességi körét, tulajdonképpen egyfajta metagondolkodásra való képesség.
Az is racionális, ha az ember számol saját irracionalitásával. Mérő László Egyetlen felfedezésem sem született racionális gondolkodás során. Albert Einstein Kulcsgondolatok összefoglalása: hangsúlyoznám a normatív tudományos megközelítést, amit adaptív rendszerek esetén lehet alkalmazni, kiemelném azt, hogy az agy bizonytalanságokat jól tud kezelni, ami feltétlenül szükséges és nagyon hatékony, de egyúttal ki is játszható. Bizonyos stratégiák szuboptimálisak, vagyis szituáció függőek, és csak kevesek kiváltsága a heurisztikák fölé emelkedés, aminek mérése és taníthatósága jelenleg is aktív kutatás tárgya.