贝叶斯推理:为什么理性这么难? - newyorker

21-08-17 banq

真正的挑战不是是否做对了,而是知道自己走错到什么程度了。

我深入地探索了理性的领域:事实证明,这里有一场日益壮大的理性运动,有着自己的精神、思想风格和知识体系,大量来自心理学和经济学。和 Greg 一样,我阅读了一系列理性博客——Marginal Revolution、Farnam Street、Interfluidity、Crooked Timber。

近几十年来,理性主义者纷纷支持 18 世纪数学家兼大臣托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 的工作。所谓的贝叶斯推理——一种特殊的思维技巧,有着自己独特的行话——已经成为惯例。

有很多方法可以解释贝叶斯推理——医生以一种方式学习,统计学家以另一种方式学习——但基本思想很简单:

当新信息进来时,您不希望它以批发方式取代旧信息。相反,您希望它在适当的程度上修改您已经知道的内容。修改的程度取决于您对现有知识的信心和新数据的价值。

贝叶斯推理者从他们所谓的某事为真的“先验”概率开始,然后找出他们是否需要调整它。

贝叶斯推理是一种统计方法,但您可以使用它来解释各种新信息:1983年9月26日凌晨,苏联预警系统探测到美国发射洲际弹道导弹。44 岁的值班军官斯坦尼斯拉夫·彼得罗夫 (Stanislav Petrov) 看到了警告,很可能从未听说过贝叶斯的彼得罗夫仍然使用了贝叶斯推理。他没有让新信息完全决定他的反应,他推断在任何指定的夜晚发生攻击的可能性都很低:这可能与设备故障的可能性相当。同时,在判断警报的质量时,他注意到这在某些方面并不能令人信服。(发现了五枚核导弹,第一次打击肯定会全力以赴这么狠吗?)他决定不向上司报告这个警报,他拯救了世界。

贝叶斯推理意味着一些“最佳实践”。从大局开始(上下文为王),牢牢记住它。在整合新信息时要谨慎,不要急于下结论。请注意新数据点何时改变和没有改变您的基线假设前提(大多数情况下,它们不会改变),但要跟踪这些假设前提与新数据相矛盾的频率。当心令人震惊的新闻的力量,并将其置于更广泛的现实环境上下文中。

贝叶斯方法的真正力量不是程序性的。是它用概率代替了我们脑海中的事实。在其他人可能完全相信转基因生物不好等情况下,贝叶斯主义者会为这些命题分配概率。她没有建立一成不变的世界观;相反,通过不断更新她的概率,她离对现实更有用的解释更近了一步。

 

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