貝葉斯推理：為什麼理性這麼難？ - newyorker

banq發表於2021-08-17

真正的挑戰不是是否做對了，而是知道自己走錯到什麼程度了。
我深入地探索了理性的領域：事實證明，這裡有一場日益壯大的理性運動，有著自己的精神、思想風格和知識體系，大量來自心理學和經濟學。和 Greg 一樣，我閱讀了一系列理性部落格——Marginal Revolution、Farnam Street、Interfluidity、Crooked Timber。
近幾十年來，理性主義者紛紛支援 18 世紀數學家兼大臣托馬斯·貝葉斯 (Thomas Bayes) 的工作。所謂的貝葉斯推理——一種特殊的思維技巧，有著自己獨特的行話——已經成為慣例。
有很多方法可以解釋貝葉斯推理——醫生以一種方式學習，統計學家以另一種方式學習——但基本思想很簡單：

當新資訊進來時，您不希望它以批發方式取代舊資訊。相反，您希望它在適當的程度上修改您已經知道的內容。修改的程度取決於您對現有知識的信心和新資料的價值。
貝葉斯推理者從他們所謂的某事為真的“先驗”機率開始，然後找出他們是否需要調整它。
貝葉斯推理是一種統計方法，但您可以使用它來解釋各種新資訊：1983年9月26日凌晨，蘇聯預警系統探測到美國發射洲際彈道導彈。44 歲的值班軍官斯坦尼斯拉夫·彼得羅夫 (Stanislav Petrov) 看到了警告，很可能從未聽說過貝葉斯的彼得羅夫仍然使用了貝葉斯推理。他沒有讓新資訊完全決定他的反應，他推斷在任何指定的夜晚發生攻擊的可能性都很低：這可能與裝置故障的可能性相當。同時，在判斷警報的質量時，他注意到這在某些方面並不能令人信服。（發現了五枚核導彈，第一次打擊肯定會全力以赴這麼狠嗎？）他決定不向上司報告這個警報，他拯救了世界。
貝葉斯推理意味著一些“最佳實踐”。從大局開始（上下文為王），牢牢記住它。在整合新資訊時要謹慎，不要急於下結論。請注意新資料點何時改變和沒有改變您的基線假設前提（大多數情況下，它們不會改變），但要跟蹤這些假設前提與新資料相矛盾的頻率。當心令人震驚的新聞的力量，並將其置於更廣泛的現實環境上下文中。
貝葉斯方法的真正力量不是程式性的。是它用機率代替了我們腦海中的事實。在其他人可能完全相信轉基因生物不好等情況下，貝葉斯主義者會為這些命題分配機率。她沒有建立一成不變的世界觀；相反，透過不斷更新她的機率，她離對現實更有用的解釋更近了一步。

 

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