Игровое заблуждение
Игровое заблуждение (англ. Ludic fallacy) — когнитивное искажение, которое выражается как злоупотребление играми и моделями для моделирования реальных ситуаций. Термин введен американским экономистом ливанского происхождения Нассимом Талебом в изданной в 2007 году книге «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости»[1]. Название ошибки происходит от латинского слова ludus — «игра».
Описание ошибки
[править | править код]Описывая ошибку в книге, Талеб рассказывает историю о двух вымышленных персонажах: успешном дельце Жирном Тони, обладающим редкой способностью «найти лоха» и представителе академических кругов Докторе Джоне. Второго автор уничижительно называет «ботаником» (nerd). Талеб задаёт им вопрос: «Если я подбросил монету идеальной формы 99 раз, и каждый раз выпадал орёл, какова вероятность, что на сотый раз выпадет решка?» Доктор Джон отвечает, что вероятность будет 50/50. Жирный Тони же говорит, что не больше 1 %, так как монета идеальной формы просто не может упасть одной стороной вверх 99 раз подряд.
По мнению Нассима Талеба, Доктор Джон допустил игровую ошибку, перенеся идеальную математическую модель в реальную жизнь. «Ботаники», по его словам, объясняют неудачи в применении математических методов к общественной сфере именно сосредоточенностью на конкретной игре и подчинением её законам. Модель, мол, была верная, она работала хорошо, но игра оказалась не той, какой представлялась. Автор считает, что положения теории игр и гауссова распределения работают только в отдельных «стерильных» случаях, таких, как казино, где риски действительно можно просчитать.
Однако, как убеждается Талеб, даже в казино невозможно полностью полагаться на привычное моделирование. Несмотря на то, что казино тщательно планируют свои риски, разделяя игровые столы и внимательно присматривая за самыми богатыми клиентами, основные денежные потери происходят по непредсказуемым причинам: он приводит в пример нападение тигра на артиста главного шоу, привлекавшего сотни людей, закладку динамита подрядчиком в фундамент здания и необъяснимое поведение одного из сотрудников игорного заведения, не отправлявшего необходимые документы в налоговую службу, что едва не привело к отзыву лицензии. Талеб приходит к выводу, что казино потратило огромные деньги на построение на разработку теории игр и высокотехнологичные системы контроля, а главные потери понесло на том, что в их модели не укладывалось. То есть изучение вероятности и неопределенности на примере азартных игр — абсурд, даже применительно к устройству игорного бизнеса.[1]
Связь с концепцией Среднестана и Крайнестана
[править | править код]В «Чёрном лебеде» Талеб описывает две различные и исключающие друг друга системы: Среднестан и Крайнестан. В первой математические модели и нормальное распределение будут работать, так как даже самое большое отклонение от нормы в единичных случаях не будет принципиально влиять на среднее арифметическое (к примеру, если измерить вес тысячи людей и вывести среднее арифметическое, то даже если один из измеряемых будет самым тяжёлым человеком на Земле, он не сильно повлияет на результат). В Крайнестане же моделирование бессмысленно — если измерить доход тысячи человек, один из которых окажется Биллом Гейтсом, среднее арифметическое не будет адекватно отображать ситуацию. Для более полного понимания концепции Талеб составил сравнительную таблицу[1]:
Среднестан | Крайнестан |
Немасштабируемость | Масштабируемость |
Рядовая случайность | Из ряда вон выходящая (иногда далеко выходящая) случайность |
Самый типичный представитель — середняк | Самый «типичный» представитель гигант или карлик, то есть типичных нет вообще |
Победителям достается небольшой кусок общего пирога | Победитель получает почти всё |
Пример: аудитория оперного певца до изобретения граммофона | Сегодняшняя аудитория артиста |
Чаще встречается в жизни наших предков | Чаще встречается в современности |
Угроза Чёрного лебедя невелика | Угроза Чёрного лебедя очень значительна |
Строгая подчинённость законам тяготения | Физические пределы отсутствуют |
В центре (как правило) — физические величины, например рост | В центре — числа, скажем доходы |
Близость к утопическому равенству (насколько позволяет реальность) | Крайняя степень неравенства |
Итог не зависит от единичного случая или наблюдения | Итог определяется ничтожным числом экстремальных событий |
Наблюдение на протяжении ограниченного отрезка времени даёт представление о происходящем | Необходимо долгое время, чтобы понять, что происходит |
Тирания коллективного | Тирания случайного |
Исходя из видимого, легко предсказать невидимое | Трудно делать предсказания на основании уже имеющейся информации |
История ползёт | История совершает скачки |
События распределяются по гауссовой кривой и её вариантам | Распределение осуществляют либо мандельбротовские «Серые» лебеди (научно контролируемые), либо абсолютно неконтролируемые Чёрные лебеди |
В приложении к этой концепции, игровое заблуждение — использование среднестанских моделей для Крайнестана, то есть для всех областей с высокой степенью неопределенности, например, финансовых рынков. Нассим Талеб обрушивается с критикой на всех финансовых аналитиков, делающих прогнозы, обвиняя их в совершении игровой ошибки и шарлатанстве.
Прочие примеры
[править | править код]Известный инвестор Марк Спицнагель, автор книги «Дао капитала», описал «солдатскую» разновидность игровой ошибки: военные, лучше всех выступающие на соревнованиях по спортивной борьбе, чаще всего оказываются хуже своих сослуживцев в реальных сражениях. Дело в том, что они учатся концентрироваться только на приёмах, соответствующих правилам борьбы, и могут просто не среагировать на «запрещённые» уловки — удар ниже пояса или тычок ножом.[1]
Критика
[править | править код]Эндрю Гельман, профессор статистики из Гарварда, в дискуссии с Талебом заявил, что моделирование ситуаций с помощью монет и игровых костей хоть и не отражает реальную неопределенность, однако служит для стандартизации случайных событий. Он уподобил это эталону метра во Французской палате мер и весов, мало напоминающему реальные объекты.[2]
Эли Аяш (Elie Ayache), автор книги «Пустой лебедь. Конец Вероятности» (The Blank Swan: The End of Probability)[3], критикующей всю концепцию «чёрных лебедей» в материале в журнале «Willmott Magazine» обвиняет Талеба в том, что при объяснении игрового заблуждения в примере с казино он резко меняет контекст. Все случаи, повлекшие наибольшие финансовые потери для казино, напрямую не связаны с игорным бизнесом, поэтому и предугадать их было невозможно.[4]
Элиезер Юдковски в своём блоге о рациональном мышлении Lesswrong не критикует концепцию в целом, однако пишет, что Талеб сам совершает игровую ошибку, советуя вкладываться "абсолютно надёжные" краткосрочные казначейские векселя США, забывая о том, что государство тоже может неожиданно развалиться, и что даже "самые безопасные" денежные вложения не являются на 100 % безопасными.[5]
Упоминания в медиа
[править | править код]Сетевое издание Redstate обвиняет в игровом заблуждении американских климатологов, которые якобы игнорируют реальные данные со спутников и метеозондов, и продолжают придерживаться гипотезы о глобальном потеплении, хотя их прогнозы за несколько последних лет были пессимистичнее, чем реальные климатические показатели за те же годы.[6]
Прочее
[править | править код]Игровое заблуждение не стоит путать с ошибкой игрока (англ. gambler’s fallacy) — непонимание того, что вероятность желаемого результата не зависит от прошлых результатов случайного события, при котором кажется, что если 9 раз выпала решка, то в следующий раз непременно должен выпасть орёл.
Примечания
[править | править код]- ↑ 1 2 3 4 Талеб, Нассим Николас. Чёрный лебедь: под знаком непредсказуемости. — "KoLibri", 2009-01-01. — 528 с. — ISBN 9785389005730.
- ↑ COMMENTS ON COMMENTS Nassim Nicholas Taleb, April 22, 2007 . Дата обращения: 31 марта 2017. Архивировано 18 марта 2017 года.
- ↑ Elie Ayache. The Blank Swan: The End of Probability / Elie Ayache. — ISBN 9780470725221.
- ↑ Nail in the Coffin Elie Ayache . Дата обращения: 31 марта 2017. Архивировано 15 декабря 2017 года.
- ↑ Risk-Free Bonds Aren't - Less Wrong . lesswrong.com. Дата обращения: 2 апреля 2017. Архивировано 31 марта 2017 года.
- ↑ The Ludic Fallacy In Modern American Climate Science . Дата обращения: 31 марта 2017. Архивировано 19 сентября 2016 года.
Литература
[править | править код]- Dubner, Stephen J. (August 9, 2007). «Freakonomics Quorum: The Economics of Street Charity». Freakonomics.