Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Plan referatu: 1) Co to znaczy, że działamy racjonalnie? 2) Co to są heurystyki? w informatyce w ujęciu Kahnemana w ujęciu Gigerenzera 3) Racjonalność.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Plan referatu: 1) Co to znaczy, że działamy racjonalnie? 2) Co to są heurystyki? w informatyce w ujęciu Kahnemana w ujęciu Gigerenzera 3) Racjonalność."— Zapis prezentacji:

1 Plan referatu: 1) Co to znaczy, że działamy racjonalnie? 2) Co to są heurystyki? w informatyce w ujęciu Kahnemana w ujęciu Gigerenzera 3) Racjonalność korespondencyjna jako podstawa oceny heurystyk 4) Wnioski Plan referatu: 1) Co to znaczy, że działamy racjonalnie? 2) Co to są heurystyki? w informatyce w ujęciu Kahnemana w ujęciu Gigerenzera 3) Racjonalność korespondencyjna jako podstawa oceny heurystyk 4) Wnioski Plan 1 1 Heurystyka – błąd czy metoda? Anna Wójtowicz Zakład Logiki IF UW Heurystyka – błąd czy metoda? Anna Wójtowicz Zakład Logiki IF UW

2 Co to znaczy, że działamy racjonalnie? Anna Wójtowcz 2 2 Działanie (podejmowanie decyzji, wnioskowanie, modyfikowanie poglądów) jest racjonalne zawsze i tylko, gdy przebiega zgodnie z regułami przyjętymi w określonych teoriach normatywnych wykorzystując całą dostępną informację Teorie normatywne: Logika klasyczna Rachunek prawdopodobieństwa Teoria maksymalizowania oczekiwanej użyteczności… Teorie normatywne mają uzasadnienie! Teorie normatywne: Logika klasyczna Rachunek prawdopodobieństwa Teoria maksymalizowania oczekiwanej użyteczności… Teorie normatywne mają uzasadnienie! Uwaga Racjonalność kojarzy się raczej z poprawnością formalną a nie materialną. Można uznać wnioskowanie za racjonalne ale zawierające błąd materialny Uwaga Racjonalność kojarzy się raczej z poprawnością formalną a nie materialną. Można uznać wnioskowanie za racjonalne ale zawierające błąd materialny

3 Co to znaczy, że działamy racjonalnie? Anna Wójtowicz 3 3 W praktyce często nie działamy racjonalnie w powyższym sensie. Przyczyną są różnego typu ograniczenia: - czasowe, - obliczeniowe, - informacyjne (nie mamy dostępu do informacji lub jest ona droga) W praktyce często nie działamy racjonalnie w powyższym sensie. Przyczyną są różnego typu ograniczenia: - czasowe, - obliczeniowe, - informacyjne (nie mamy dostępu do informacji lub jest ona droga) Zdecydowanie trudniej zidentyfikować ograniczenia przy problemach rozwiązywanych w realnym świecie (np. przy wydawaniu diagnoz lekarskich, inwestowaniu na giełdzie itp.) Tego typu ograniczenia są dobrze zdiagnozowane w informatyce – możemy ocenić złożoność obliczeniową problemu, czas wykonywania operacji przez komputer, pojemność pamięci operacyjnej itp.

4 Czym są heurystyki? Anna Wójtowicz 4 4 Posługujemy się heurystykami („ regułami kciuka ”) Neutralna i bardzo ogólna charakterystyka heurystyki: Heurystyki to pewnego typu metody działania odbiegające od wzorców normatywnych. Heurystyki mogą być oceniane z różnych punktów widzenia:  Na czy polegają?  Jakie przynoszą wyniki?  Skąd się biorą? Nie istnieje ani jednoznaczna ich definicja ani metody oceny (które heurystyki są rozsądne, a które nie). Posługujemy się heurystykami („ regułami kciuka ”) Neutralna i bardzo ogólna charakterystyka heurystyki: Heurystyki to pewnego typu metody działania odbiegające od wzorców normatywnych. Heurystyki mogą być oceniane z różnych punktów widzenia:  Na czy polegają?  Jakie przynoszą wyniki?  Skąd się biorą? Nie istnieje ani jednoznaczna ich definicja ani metody oceny (które heurystyki są rozsądne, a które nie). Wiemy, jak wnioskować racjonalnie ale nie wiemy, jak wśród metod uznanych za nieracjonalne – na które jesteśmy skazani - wybrać najbardziej racjonalną

5 Heurystyki w informatyce Anna Wójtowicz 5 5 W informatyce przy rozwiązywaniu problemów posługujemy się algorytmami heurystycznymi. Algorytmy heurystyczne nie prowadzą do optymalnego rozwiązania danego problemu ale można oszacować, jak blisko takiego rozwiązania będzie uzyskany wynik. Dzięki nim możemy osiągnąć dobry kompromis między np. szybkością uzyskania rozwiązania a jego poprawnością. W informatyce przy rozwiązywaniu problemów posługujemy się algorytmami heurystycznymi. Algorytmy heurystyczne nie prowadzą do optymalnego rozwiązania danego problemu ale można oszacować, jak blisko takiego rozwiązania będzie uzyskany wynik. Dzięki nim możemy osiągnąć dobry kompromis między np. szybkością uzyskania rozwiązania a jego poprawnością. Dany problem możemy próbować rozwiązać za pomocą różnych algorytmów heurystycznych. Wybór między tymi algorytmami zależy od tego:  na jakiej własności bardziej nam zależy (szybkości, bliskość do rozwiązania optymalnego, uniwersalności)  jakie cechy ma środowisko, w którym algorytm ma działać Dany problem możemy próbować rozwiązać za pomocą różnych algorytmów heurystycznych. Wybór między tymi algorytmami zależy od tego:  na jakiej własności bardziej nam zależy (szybkości, bliskość do rozwiązania optymalnego, uniwersalności)  jakie cechy ma środowisko, w którym algorytm ma działać

6 Heurystyka w rozumieniu Kahnemana 6 6 Heurystyka w rozumieniu Daniela Kahnemana Nawyk umysłowy pozwalający zastąpić wyjściowe trudne pytanie pytaniem łatwiejszym Heurystyka w rozumieniu Daniela Kahnemana Nawyk umysłowy pozwalający zastąpić wyjściowe trudne pytanie pytaniem łatwiejszym Przykłady heurystyk  Reprezentatywności  Dostępności  Zakotwiczenia Przykłady heurystyk  Reprezentatywności  Dostępności  Zakotwiczenia Są używane, ponieważ najczęściej wykorzystujemy tzw. System 1 – system szybkiego, intuicyjnego wnioskowania Heurystyki czasami dają dobre rezultaty (zastąpienie jest dostatecznie skuteczne) ale są metodami „nielegalnymi” (nie spełniają kryterium racjonalności). Nie wykorzystują również całej dostępnej informacji. Powinny być eliminowane Heurystyki czasami dają dobre rezultaty (zastąpienie jest dostatecznie skuteczne) ale są metodami „nielegalnymi” (nie spełniają kryterium racjonalności). Nie wykorzystują również całej dostępnej informacji. Powinny być eliminowane

7 PrHeurystyka w rozumieniu Kahnemana Anna Wójtowicz 7 7 Przykład: Heurystyka dostępności Mamy rozstrzygnąć, jakich słów w języku polskim jest więcej: zaczynających się na literę „k”, takich, w których litera „k” występuje na trzecim miejscu. Przykład: Heurystyka dostępności Mamy rozstrzygnąć, jakich słów w języku polskim jest więcej: zaczynających się na literę „k”, takich, w których litera „k” występuje na trzecim miejscu. Jest kilka razy więcej słów, w którym litera „k” występuje na trzecim miejscu niż słów zaczynających się na literę „k”. Taka heurystyka dostępności prowadzi nas do fałszywej odpowiedzi Jest kilka razy więcej słów, w którym litera „k” występuje na trzecim miejscu niż słów zaczynających się na literę „k”. Taka heurystyka dostępności prowadzi nas do fałszywej odpowiedzi Zdecydowana większość ludzi stwierdza, że więcej jest słów zaczynających się na literę „k” Słowa zaczynające się na „k” natychmiast przychodzą nam do głowy (są łatwiej dostępne) Zdecydowana większość ludzi stwierdza, że więcej jest słów zaczynających się na literę „k” Słowa zaczynające się na „k” natychmiast przychodzą nam do głowy (są łatwiej dostępne)

8 Heurystyka w rozumieniu Kahnemana Anna Wójtowicz 8 8 Kahneman:  dzieli heurystyki na podkategorie (w zależności od tego, co stanowi podstawę zastąpienia wyjściowego problemu problemem łatwiejszym)  tłumaczy, skąd się biorą (wynik dziłania Systemu I)  ocenia heurystyki jako narzędzia z definicji nieracjonalne, których zastosowanie czasami przynosi dobre efekty  nie tłumaczy, dlaczego heurystyki są w niektórych wypadkach skuteczne Kahneman:  dzieli heurystyki na podkategorie (w zależności od tego, co stanowi podstawę zastąpienia wyjściowego problemu problemem łatwiejszym)  tłumaczy, skąd się biorą (wynik dziłania Systemu I)  ocenia heurystyki jako narzędzia z definicji nieracjonalne, których zastosowanie czasami przynosi dobre efekty  nie tłumaczy, dlaczego heurystyki są w niektórych wypadkach skuteczne Przy takiej charakterystyce heurystyk należy uznać, że większość ludzi to jednostki nieracjonalne. Ma to wady:  Nie wiadomo, jak wytłumaczyć sukces ewolucyjny człowieka  Wiele teorii opiera się na założeniu racjonalności istot ludzkich (teoria Davidsona, test Turinga itp.) Przy takiej charakterystyce heurystyk należy uznać, że większość ludzi to jednostki nieracjonalne. Ma to wady:  Nie wiadomo, jak wytłumaczyć sukces ewolucyjny człowieka  Wiele teorii opiera się na założeniu racjonalności istot ludzkich (teoria Davidsona, test Turinga itp.)

9 Heurystyka w rozumieniu Gigerenzera 9 9 Heurystyka w rozumieniu Greda Gigerenzera Metoda działania dostosowana do specyficznych cech środowiska, w którym jest stosowana (metoda ekologiczna). Heurystyka w rozumieniu Greda Gigerenzera Metoda działania dostosowana do specyficznych cech środowiska, w którym jest stosowana (metoda ekologiczna). Przykłady heurystyk - rozpoznawania - take the best - tallying - naśladownictwa Przykłady heurystyk - rozpoznawania - take the best - tallying - naśladownictwa Są używane nie tylko z powodu ograniczeń obliczeniowo- czasowych ( the less-is-more effect ) Pozwalają znacząco uprościć rozwiązywanie problemu. Umożliwiają rezygnację z części informacji (co oszczędza koszty). Nie są uniwersalne ale za to w określonych wypadkach bardzo skuteczne Pozwalają znacząco uprościć rozwiązywanie problemu. Umożliwiają rezygnację z części informacji (co oszczędza koszty). Nie są uniwersalne ale za to w określonych wypadkach bardzo skuteczne

10 Heurystyka w rozumieniu Gigerenzera Anna Wójtowicz 10 Ważne uściślenie: Środowisko – definiowane zarówno przez własności świata jak i własności podmiotu działającego (jego ograniczenia obliczeniowe, czasowe, koszty zdobycia informacji, subiektywne własności funkcji użyteczności). Ważne uściślenie: Środowisko – definiowane zarówno przez własności świata jak i własności podmiotu działającego (jego ograniczenia obliczeniowe, czasowe, koszty zdobycia informacji, subiektywne własności funkcji użyteczności). Analogia: w informatyce sposób wyboru algorytmu heurystycznego zależy zarówno od własności obszaru (np. czy klasyfikowane obiekty dzielą się na skończoną liczbę typów) jak i własności komputera (szybkość, pojemność pamięci). W problemach decyzji podejmowanych przez ludzi dodatkowy aspekt – niestabilność funkcji użyteczności i wpływ postrzegania samego procesu decydowania na ocenę decyzji

11 Przykłady heurystyk Anna Wójtowicz 11 Przykład: Możemy zachować się zgodnie z teorią maksymalizowania użyteczności: A jest lepsze niż B, gdy a1 +…+ a5 > b1 +…+ b5 albo zastosować heurystykę take the best: A jest lepsze niż B gdy a1 > b1. Jeśli a1 = b1, to wtedy, gdy a2 > b2. Jeśli a2 = b2, to wtedy, gdy a3 > b3. itd. Heurystyka jest czasowo i informacyjnie mniej kosztowna. Przykład: Możemy zachować się zgodnie z teorią maksymalizowania użyteczności: A jest lepsze niż B, gdy a1 +…+ a5 > b1 +…+ b5 albo zastosować heurystykę take the best: A jest lepsze niż B gdy a1 > b1. Jeśli a1 = b1, to wtedy, gdy a2 > b2. Jeśli a2 = b2, to wtedy, gdy a3 > b3. itd. Heurystyka jest czasowo i informacyjnie mniej kosztowna. czynnik/decyzjaAB C1a1b1 C2a2b2 C3a3b3 C4a4b4 C5a5b5

12 Przykłady heurystyk Anna Wójtowicz 12 Przykład: Teoria portfelowa Markowitza Mamy daną określoną kwotę pieniędzy P i akcje k różnych firm, w które możemy zainwestować. Możemy:  zastosować teorię portfelową Markowitza (nagroda Nobla w 1990) i ustalić tak skład portfela, aby uzyskać maksymalną stopę zwrotu przy danym poziomie ryzyka albo  zastosować heurystykę: P/k, tzn. w każdą firmę zainwestować dokładnie tyle samo pieniędzy. Przykład: Teoria portfelowa Markowitza Mamy daną określoną kwotę pieniędzy P i akcje k różnych firm, w które możemy zainwestować. Możemy:  zastosować teorię portfelową Markowitza (nagroda Nobla w 1990) i ustalić tak skład portfela, aby uzyskać maksymalną stopę zwrotu przy danym poziomie ryzyka albo  zastosować heurystykę: P/k, tzn. w każdą firmę zainwestować dokładnie tyle samo pieniędzy. W praktyce, w rozsądnych przedziałach czasowych, heurystyka daje wyższą stopę zwrotu, wymaga mniej informacji

13 Przykłady heurystyk Anna Wójtowicz 13 Przykład: Heurystyka komiwojażera Mamy n miast rozmieszczonych na mapie. Należy znaleźć najkrótszą drogę łączącą wszystkie te miasta. Możemy:  zastosować metodę siłową i wypisać wszystkie drogi, porównać ich długości i wybrać najkrótszą. Ponieważ ilość możliwych dróg to (n-1)!, więc problem dla n = 100 jest nierozwiązywalny albo  zastosować heurystykę: algorytmy heurystyczne rozwiązują problem bardzo szybko, z zadaną dokładnością (np. wskazana droga jest co najwyżej o 25% dłuższa od optymalnej) Przykład: Heurystyka komiwojażera Mamy n miast rozmieszczonych na mapie. Należy znaleźć najkrótszą drogę łączącą wszystkie te miasta. Możemy:  zastosować metodę siłową i wypisać wszystkie drogi, porównać ich długości i wybrać najkrótszą. Ponieważ ilość możliwych dróg to (n-1)!, więc problem dla n = 100 jest nierozwiązywalny albo  zastosować heurystykę: algorytmy heurystyczne rozwiązują problem bardzo szybko, z zadaną dokładnością (np. wskazana droga jest co najwyżej o 25% dłuższa od optymalnej)

14 Racjonalność korespondencyjna Anna Wójtowicz 14 Uznanie, że teorie normatywne nie nie zawsze prowadzą do skutecznych rozwiązań i, że heurystyki są niezbędne, wymusza modyfikację pojęcia racjonalności (z tradycyjnego koherencyjnego na korespondencyjne) Działanie (wnioskowanie, modyfikowanie poglądów) jest racjonalne w sensie korespondencyjnym zawsze i tylko, gdy prowadzi do sukcesu Taka definicja pozwala nam oceniać heurystyki: Dobre heurystyki to takie metody działania, które w danym środowisku przynoszą sukces Uznanie, że teorie normatywne nie nie zawsze prowadzą do skutecznych rozwiązań i, że heurystyki są niezbędne, wymusza modyfikację pojęcia racjonalności (z tradycyjnego koherencyjnego na korespondencyjne) Działanie (wnioskowanie, modyfikowanie poglądów) jest racjonalne w sensie korespondencyjnym zawsze i tylko, gdy prowadzi do sukcesu Taka definicja pozwala nam oceniać heurystyki: Dobre heurystyki to takie metody działania, które w danym środowisku przynoszą sukces

15 Racjonalność korespondencyjna Anna Wójtowicz 15 Taka definicja wymaga jednak doprecyzowania 1) Osiągnięcie sukcesu jest zrelatywizowane do środowiska, w którym działanie jest podejmowane. Jakie cechy środowiska (a w szczególności - podmiotu) powinniśmy brać pod uwagę cechy „gatunkowe” (należy założyć średni poziom zdolności kalkulacyjnych czy wiedzy) cechy specyficzne dla danego użytkownika (specyficzne umiejętności czy brak umiejętności) W tym sensie np. jakaś heurystyka może być racjonalna jak na blondynkę Czy źle zdiagnozowane cechy środowiska (i w związki z tym brak sukcesu) spowodują, że uznamy heurystykę za działanie nieracjonalne czy tylko za materialnie niepoprawne? Taka definicja wymaga jednak doprecyzowania 1) Osiągnięcie sukcesu jest zrelatywizowane do środowiska, w którym działanie jest podejmowane. Jakie cechy środowiska (a w szczególności - podmiotu) powinniśmy brać pod uwagę cechy „gatunkowe” (należy założyć średni poziom zdolności kalkulacyjnych czy wiedzy) cechy specyficzne dla danego użytkownika (specyficzne umiejętności czy brak umiejętności) W tym sensie np. jakaś heurystyka może być racjonalna jak na blondynkę Czy źle zdiagnozowane cechy środowiska (i w związki z tym brak sukcesu) spowodują, że uznamy heurystykę za działanie nieracjonalne czy tylko za materialnie niepoprawne?

16 Racjonalność korespondencyjna Anna Wójtowicz 16 2) Jak definiujemy sukces działania? czy w szczególności bierzemy pod uwagę meta-własności (subiektywne zadowolenie z podjęcia decyzji, niechęć do samego procesu decyzyjnego, rzutujący na jego efekt itp.) czy można odróżnić „obiektywny” i „subiektywny” sukces danego działania? czy heurystyka może być subiektywnie racjonalna a obiektywnie nieracjonalna (obiektywnie zła decyzja może być postrzegana jako dobra przez decydenta)? Są to pytania specyficzne dla oceny działań podejmowanych przez ludzi w realnym świecie. Nie mają odpowiedników w informatyce 2) Jak definiujemy sukces działania? czy w szczególności bierzemy pod uwagę meta-własności (subiektywne zadowolenie z podjęcia decyzji, niechęć do samego procesu decyzyjnego, rzutujący na jego efekt itp.) czy można odróżnić „obiektywny” i „subiektywny” sukces danego działania? czy heurystyka może być subiektywnie racjonalna a obiektywnie nieracjonalna (obiektywnie zła decyzja może być postrzegana jako dobra przez decydenta)? Są to pytania specyficzne dla oceny działań podejmowanych przez ludzi w realnym świecie. Nie mają odpowiedników w informatyce

17 Wnioski Anna Wójtowicz 17 WNIOSKI 1)Nie można uznać heurystyk jako działań z definicji nieracjonalnych - trzeba więc zdefiniować racjonalność korespondencyjną 2)Racjonalność korespondencyjna działania jest zawsze zrelatywizowana do środowiska, w którym działanie jest podejmowane. 3)To, jakie cechy środowiska powinny być brane pod uwagę nie jest w ogólnym przypadku dobrze określone (w skrajnym rozumieniu – wszystkie działania można uznać za korespondencyjnie racjonalne) 4)Jeśli uznamy, że sukces działania jest określany przez subiektywne poczucie działającego, to pojęcie racjonalności korespondencyjnej (i dobrej heurystyki) traci jakikolwiek obiektywny sens i nie może być przedmiotem zewnętrznej oceny. WNIOSKI 1)Nie można uznać heurystyk jako działań z definicji nieracjonalnych - trzeba więc zdefiniować racjonalność korespondencyjną 2)Racjonalność korespondencyjna działania jest zawsze zrelatywizowana do środowiska, w którym działanie jest podejmowane. 3)To, jakie cechy środowiska powinny być brane pod uwagę nie jest w ogólnym przypadku dobrze określone (w skrajnym rozumieniu – wszystkie działania można uznać za korespondencyjnie racjonalne) 4)Jeśli uznamy, że sukces działania jest określany przez subiektywne poczucie działającego, to pojęcie racjonalności korespondencyjnej (i dobrej heurystyki) traci jakikolwiek obiektywny sens i nie może być przedmiotem zewnętrznej oceny.

18 Koniec Anna Wójtowicz 18 Dziękuję za uwagę!


Pobierz ppt "Plan referatu: 1) Co to znaczy, że działamy racjonalnie? 2) Co to są heurystyki? w informatyce w ujęciu Kahnemana w ujęciu Gigerenzera 3) Racjonalność."

Podobne prezentacje


Reklamy Google