Gigerenzer – Fast and Frugal Heuristics

By Gerd Gigerenzer


Summary

'تشير صناعة القرارات الاستدلالية إلى الاختصارات الذهنية أو 'قواعد الإبهام' التي يستخدمها الأفراد لاتخاذ قرارات سريعة، خاصةً تحت الضغط أو عندما تكون هناك نقص في المعلومات المفصلة. تم انتقاد هذا النوع من التفكير باعتباره اختصارًا، عرضة للتحيز، و "غير منطقي بشكل يمكن التنبؤ به". يُظهر هذا الورقة التي أعدها Gerd Gigerenzer و Peter Todd أن التفكير الاستدلالي "السريع والبخيل" يمكن أن يكون غالبًا أفضل من عمليات التفكير المتأنية التي تستغرق وقتًا طويلاً. في بعض الأحيان، تكون المعلومات الأقل أفضل. يقدم المؤلفان مثالًا مدهشًا على تطبيق الاستدلال في الطب. عندما يتم نقل شخص ما إلى المستشفى بأعراض الأزمة القلبية، يتفوق قائمة التحقق البسيطة المكونة من 3 خطوات على التحليل الإحصائي المكون من 19 نقطة لتحديد الذين يتم تصنيفهم كمرضى ارتفاع خطر الأزمة القلبية. يمكن أن تتم هذه القرارات الثلاثة البسيطة بسرعة ولا يزال يمكن تشخيص المريض بدقة. تناقش الورقة ثورتين تحدث في العلم الحديث. الأولى هي اندلاع حلم اليقين وصعود نظرية الاحتمال، وهو حساب للغموض. الثاني هو كيف يتخذ البشر والحيوانات القرارات مع المعلومات غير المكتملة أو الغموض. يقترح المؤلفان أن نعتبر العقل ليس كعضو قادر على إجراء حسابات احتمالية معقدة، ولكن واحدًا يتجه إلى "صندوق الأدوات" للقواعد الاستدلالية السريعة والبخيلة. يقوم Gigerenzer بانتقاد "العقلانية غير المحدودة"، وهي عملية التفكير التي لا تقيدها الزمن أو التكاليف الحسابية. يشبه عمليات التفكير البشرية بشيطان لابلاس، الذي يمكنه حساب كل بت من المعلومات، مما يجعل الأحداث المستقبلية مؤكدة مثل الماضي. الناس غالبًا ما يدعون أن تفكيرهم متأصل بهذا القدر من الدقة، ولكنهم يتصرفون خلاف ذلك. حتى الطموح إلى هذا المستوى من الدقة هو مضلل، حيث يجعل الإدراك البشري الفعلي يبدو غير عقلاني بالمقارنة. تم اقتراح مفهوم "العقلانية المحدودة" بواسطة Herbert Simon. يعانق هذا النموذج القيود الموضوعة على العقل البشري وغموض بيئته. تقدم الورقة أولاً نوعًا واحدًا من العقلانية المحدودة، يسمى satisficing، والذي يتضمن مقارنة كل خيار متاح واختيار الأفضل بينهم. بسبب أن هذا يمكن أن يتضمن حسابًا كبيرًا، يشير Gigerener إلى نوع ثاني، القواعد الاستدلالية السريعة والبخيلة، على أنها أنقى أشكال العقلانية المحدودة. القواعد الاستدلالية السريعة والبخيلة تقلل بشكل كبير من كمية المعلومات التي تدرس في عملية اتخاذ القرار. يتم الإشارة إلى اعتبار كل تفصيل ذات صلة بأنه "التكيف المفرط". بينما يمكن أن يجعل هذا النموذج يناسب البيانات بشكل أفضل، يمكن أن يقلل من الأداء في التعميم، أو تنبؤ بيانات جديدة. يمكن أن تكون التحليل السريع والبخيل أكثر قوة، عن طريق تجاهل المعلومات الأقل أهمية، التي غالبا ما تحتوي على المزيد من الضوضاء. العديد من الباحثين يشجعون على ثنائية التفكير المكونة من عمليات مزدوجة: عملية تحليلية مبنية على القواعد، مقابل العملية الاستدلالية، الجمعية، بدون تفكير. تم تسميتها "التفكير السريع والبطيء" بواسطة Daniel Kahneman و Amos Tversky. درس برنامج بحوثهم الاستدلالية والتحيزات كيفية أن القرارات الاستدلالية غالبًا ما تنحرف عن الاحتمالات المحسوبة أو المنطق. أكشفوا عن الكثير من سقطات التفكير وصوروا البشر على أنهم عرضة لاتخاذ اختصارات غير مناسبة والوصول إلى استنتاجات سيئة. كانوا يتوقعون أن تكون العمليات التحليلية البطيئة أفضل في معظم الحالات ولكن فوجئوا بكم من الكثير الذي فاز به طرق الاستدلال السريعة في الظروف العالمية الحقيقية. النهج الذي يتبعه Gigerenzer لهذه المشكلة البحثية مختلف عن الآخرين. بدلاً من الحكم على القواعد الاستدلالية بناءً على كيفية اتفاق قراراتها مع المبادئ المنطقية، يقيس بدلاً من ذلك كيف تتوافق مع النتائج العالمية الحقيقية. يبدأ نهجه بالتعرف على البنى الأساسية للإدراك، مثل الإدراك المكاني وتعرف الوجه. ومن ثم دراسة كيفية تجميعها في عمليات القرارات ذات الترتيب الأعلى، مثل اختلاف سريع أن الطعام الذي يتذوقه مألوف ربما يكون أكثر أمانًا من الطعام غير المألوف. اتباع القواعد الاجتماعية وتقليد الشيوخ هي أمثلة أخرى على الاستدلال. تم بناء هذه العمليات العقلية ذات الترتيب الأعلى من الكتل المنخفضة الطلب التي تطورت منذ زمن بعيد وتم تغليفها وجمعها في أدوات معرفية جديدة. يصف المؤلف هذه العملية باعتبارها "صندوق أدوات متكيف".'

Jump to original

'"يعتبر هذا المقال كيف يستخدم الناس الحقائق والملاحظات لاتخاذ القرارات. يعلم الكتاب، جيرد جيجرينزر وبيتر تود، أن الناس في العديد من الحالات يتخذون قرارات أفضل بمعلومات أقل. يطلق على هذا النوع من التفكير اسم "heuristics." يشير الناس أيضا إلى heuristics بأنها تستخدم "rule of thumb." كمثال، إذا كنت تأكل شيئًا ويكون طعمه غريبًا، فعليك أن تبصقه! قد يمنعك هذا الـheuristic من تناول شيء فاسد. يقول كتاب شهير يسمى Thinking Fast and Slow إن التفكير الـheuristic يعتبر طريقة مختصرة قد تؤدي في كثير من الأحيان إلى اتخاذ قرارات سيئة. يشيرون إلى أمثلة على حالات حيث قرارات الناس السريعة غير منطقية. البديل هو التفكير ببطء، النظر في جميع المعلومات المتاحة، والتفكير بعناية نحو اتخاذ قرار. وعلى الرغم من أن هذا يبدو كفكرة رائعة، يظهر جيجرينزر عدة أمثلة على التفكير السريع الذي يؤدي أيضا إلى اتخاذ قرارات أفضل. مثال على ذلك هو في المستشفيات. عندما يتم نقل شخص بسرعة ولديه أعراض لنوبة قلبية، يمكن للأطباء أخذ العشرات من القياسات وتشغيل هذه البيانات من خلال حاسوب يمكنه تحليل ما إذا كان الشخص في خطر عال أو خطر منخفض. ومع ذلك، خيار آخر هو قائمة تحقق بسيطة تسأل ثلاثة أسئلة بنعم أو لا. بشكل مدهش، هذا الأسلوب البسيط ليس فقط أسرع ولكنه يؤدي إلى نتائج أفضل. لدى الناس جميع أنواع الـheuristics التي يستخدمونها كل يوم، من كيف يمكنهم التعرف على الوجوه أو التحقق ما إذا كان الأشياء قريبة أو بعيدة. يمكن دمج بعض هذه الـheuristics البسيطة للمساعدة في اتخاذ قرارات أكثر تعقيدا. كل واحدة منها كأداة في صندوق الأدوات. يتطلب التفكير الجيد استخدام الأداة الصحيحة للعمل. وفي كثير من الأحيان الأدوات البسيطة هي الأفضل من تلك الأدوات المعقدة."'

--------- Original ---------
This book is about fast and frugal heuristics for making decisions - how they work, and when and why they succeed. These heuristics can be seen as models of the behavior of both living organisms and artificial systems.

Jump to original

'هذا المقال لجيرد جيجرينزر وبيتر تود يناقش استخدام الإرشادات في اتخاذ القرارات. يُطلق على الإرشادات أحيانًا "قاعدة الإبهام". إنها قاعدة أو إجراء بسيط لاتخاذ القرارات بكميات صغيرة فقط من المعلومات. يتناقض الكاتب "الإرشادات السريعة والبخيلة" مع "العقلانية غير المحدودة" البطيئة والمدروسة. على سبيل المثال، إذا عضت في قطعة فاكهة وكان طعمها غريبًا، فالإرشاد يخبرك بأن تتقيأها فورًا. قد يتضمن التفكير البطيء والدقيق جمع الأدلة مثل نوع الفاكهة ووقت شرائها وكم من الوقت يمكن أن تستمر في الثلاجة، إلخ. حتى إذا استنتجت بشكل صحيح أنها سامة، قد يكون الأمر متأخرًا! يجادل كتاب شهير يسمى Thinking Fast and Slow لدانييل كاهنمان وأموس تفرسكي أن التفكير بالإرشادات مُتحيز وغالبًا ما يجعل الناس يتخذون اختصارات معرفية تؤدي إلى قرارات سيئة. يشيرون إلى كيف يرتكب الناس غالباً أخطاء منطقية في الحالات اليومية باستخدام الإرشادات. يجادل Gigerenzer أنه لا ينبغي الحكم على الإرشادات بناءً على مدى تقيدها بالمبادئ المنطقية، بل على مدى أدائها في العالم الحقيقي. في حالة الإرشاد السابق، فإن تكلفة تقيأ قطعة فاكهة ذات طعم غريب، ولكنها صحية، صغيرة بالمقارنة مع تكلفة تناول شيء فاسد يمكن أن يجعلك مريضًا. في هذه الحالة، من الأفضل أن يكون متحيزًا نحو القيام بالنوع الأول من الأخطاء: تقيأ شيء صحي. تظهر أبحاث Gigerenzer أن التفكير التحليلي البطيء الذي ينظر في جميع الأدلة المتاحة غالبًا ما يؤدي إلى قرارات أسوأ من الإرشادات السريعة والبخيلة التي تتخذ القرارات السريعة من المعلومات المحدودة. في مثال واحد، عندما يتم نقل الناس إلى المستشفى بأعراض أزمة قلبية، يمكن للأطباء تحليل مخاطرهم باستخدام إما النهج غير المحدود أو إرشاد بسيط. يتضمن النهج التحليلي البطيء قياس ما يصل إلى 19 عاملًا مختلفًا للخطر ثم تشغيل هذه البيانات من خلال تحليل إحصائي معدّ بواسطة الكمبيوتر. الأسلوب الإرشادي السريع هو قائمة تحقق تحتوي على ثلاث أسئلة بنعم أو لا. يتبين أن القائمة التحقق أسرع وتنتج تشخيصات أكثر دقة. يمتلك الجميع صندوق أدوات كامل من الإرشادات. هذه الأدوات المعرفية هي تكيفات تطورت وتشترك على نطاق واسع في مملكة الحيوان. غالباً ما يتم دمج العمليات الفكرية ذات المستوى المنخفض، مثل التعرف على الوجه وتصور العمق، لصنع إرشادات أكثر تعقيدًا. البشر قادرون على تعلم الإرشادات الجديدة ودمجها لاتخاذ القرارات في الحالات الواقعية غير المؤكدة. من المغري أن نعتقد أن الأدوات المعقدة والراقية هي الأفضل، ولكن هذا الورقة تظهر أن الأداة الأبسط غالباً ما تكون الفائزة.'

--------- Original ---------
This book is about fast and frugal heuristics for making decisions - how they work, and when and why they succeed. These heuristics can be seen as models of the behavior of both living organisms and artificial systems.
This book is about fast and frugal heuristics for making decisions - how they work, and when and why they succeed. These heuristics can be seen as models of the behavior of both living organisms and artificial systems.