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简捷启发式

简捷启发式
作者:[德] 哥德·吉戈伦尔 / [德] 彼得·M. 托德
译者:刘永芳
副标题:让我们更精明
出版社:华东师范大学出版社
出版年:2002-09
ISBN:9787561730546
行业:其它
浏览数:117

内容简介

在《简捷启发式让我们更精明》中,作者开宗明义地指出,人类和动物的理性是有限的(既不是非理性的,又不是纯理性的),但这种有限理性已足以使他们在现实环境中作出合理判断和决策。现实环境并不苛求人类和动物,也就是说并不要求人类和动物时时处处都作出最优化选择和决策,所以任何人都不必为自己理性资源的有限而忐忑不安。相反,那种奢望通过无限理性实现最优化目标的理想主义者反而是不合时宜的!这并不是说《简捷启发式让我们更精明》作者希望无限制地降低人类理性的目标,将人类还原到低等动物的理性水平。他们对理性的最低要求是:能够与现实环境(包括自然和社会环境)的要求相匹配!当它能够做到这一点时,从生态学角度看就已经足够了。这种理性被称为“生态理性”。一个重要的假设是:有机体是否有理性或其作出的判断和决策是否合理,应该用现实的外在标准来判断,而不是用唯智论者所推崇的不切实际的理想标准来判断。不存在与现实环境相脱离的不着边际的抽象理性,如果有,它对有机体适应现实环境也是毫无价值的。只有当与环境的现实要求结合起来考察人类和动物理性时,才能找到评判理性的合理标准,这个标准就是“生态合理性”。

提出一种观点是容易的,展开和证明一种观点却是困难的。难能可贵的是,适应行为与认知研究组从上述关于人类理性的基本观点出发,形成了连贯严密的研究方案,并从诸多学科领域为其观点累积了丰富证据。既然只有当理性被付诸实际使用时,才具有适应价值,才能提供评判它的机会,于是《简捷启发式让我们更精明》作者首先从两个方面对有机体需要使用理性资源加以解决的现实问题作了分类:首先,他们按照有机体通常面对的认知问题将有关任务分为选择、记忆、数量估计、归类等类别;其次,他们按照现实生活中有机体面对的现实适应性问题将有关任务分为食物选择、配偶选择、父母投资以及从动作推断意图等类别。如果说人类和动物的理性是有限的,那么当面临上述诸多现实任务时,他们就应该且必须采用简捷而“精明”的方法来配置和使用其资源;如果说人类和动物的理性具有生态合理性的话,那么也只有在他们“精明地”配置和使用其有限理性资源时,才能够做到这一点。所以,“有限理性”和“生态理性”这两个术语成了适应行为与认知研究组的中心概念,它们双双携手使得有机体在现实环境中采用“快速节俭的”简捷启发式成为必要。有机体是否采用简捷启发式呢?他们可能采用哪些简捷启发式呢?他们何时采用简捷启发式呢?简捷启发式在现实环境中的成效如何呢?弄清楚了这些问题,关于有限理性和生态理性的命题也就得到了检验。正由于如此,对这些问题的回答构成了《简捷启发式让我们更精明》的主要内容。

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作者简介

哥德·吉尔伦尔(Gerd Gigerenzer),德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”(ABC研究组)主任,芝加哥大学心理学系前教授,曾经获得过无数次奖励,其中包括1992年国际行为科学研究的“AAAS奖”。

彼得·M. 托德博士(Peter M. Todd),ABC研究组的合作建立者,德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”资深研究科学家,曾经发表和出版了关于行为模式、音乐和进化心理学等领域的多部著作和无数论文。

刘永芳博士,德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”访问学者,华东师范大学心理学系教授,曾发表和出版过关于记忆、归因理论及其应用、社会认知、人格理论和人格评价等领域的多部著作数十篇论文。

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目录

ABC研究组及其成员

第一部分 研究的总体框架

第1章 研究的总体框架

第二部分 基于无知的决策制定

第2章 再认启发式——无知如何让我们精明

第3章 无知能在股市赢利吗

第三部分 单一理由决策制定

第4章 为一个好理由下赌注——“采纳最佳”启发式

第5章 简捷启发式有多好

第6章 为什么单一理由决策制定能够生效——生态理性的个案研究

第7章 人们何时采用简捷启发式以及如何识别

第8章 快速节俭启发工的贝叶斯基准

第四部分 超越选择:记忆、估计和分类

第9章 事后通偏向——值得为快速节偷记忆付出的代价

第10章 快速估计——让环境来做这项工作

第11章 排除归类法——用少量线索做选择

第五部分 社会智能

第12章 动作如何揭示意图——社会互动归类

第13章 从骄傲、偏见到规劝——寻找配偶过程中的“满意性”

第14章 借助于简单决策规则的父母投资

第六部分 总结、回顾与展望

第15章 人工智能、行为生态学及经济学领域的全能神灵与启发式

第16章 迄今我们知道了什么

参考文献

人名索引

主题索引

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读书文摘

……两种常用方法之间存在重要差异:一种用法称为“拟合”(fitting)……参数越多,使用的信息(线索)越多,它将越符合给定资料。另一种用法称为“推论”(generalization)……参数越多并不一定越好。

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