Tư duy Bayesian Updating trong một thế giới bất định

[ad_1]

1) Khám phá của Daniel Kahneman và Amos Tverky

Daniel Kahneman và Amos Tversky là hai trong số những nhà tâm lý học nổi tiếng nhất trong lĩnh vực tâm lý học và được coi là cha đẻ của kinh tế học hành vi ngày nay. Các bài báo khoa học do Daniel và Amos cùng viết đã chỉ ra những lỗi tư duy có hệ thống trong não bộ, và do đó gây tiếng vang mạnh mẽ trong tâm lý học và kinh tế học.

Một trong những phát hiện quan trọng xác nhận rằng khi chúng ta đưa ra dự đoán về tương lai, chúng ta thường dựa nhiều vào cảm giác hơn là các quy trình nghiêm ngặt dẫn đến kết luận đó. Nói một cách đơn giản, khi suy nghĩ hoặc dự đoán tương lai, họ Chúng ta đi đến một kết luận vì chúng ta cảm thấy nó hợp lý chứ không phải vì kết luận đó chứa đựng những yếu tố của quá trình suy nghĩ hợp lý.

Một trong những sai lầm về tư duy mà người viết muốn đề cập ở đây là khi đưa ra các dự đoán, chúng ta thường không xét đến tỷ giá gốc (xin lỗi mình không biết dịch sang tiếng Việt -_-). Giả sử bạn muốn mở một quán cà phê mới ở Sài Gòn. Tỷ lệ tồn tại 1 năm của quán cà phê là bao nhiêu?

Thông thường bạn có thể cân nhắc các yếu tố như vị trí, chất lượng cà phê, Hot girl phục vụ,… Tất cả những yếu tố này sẽ khiến quán của bạn khác biệt với hàng triệu quán khác ở Sài Gòn và rồi một con số kỳ diệu hiện ra trong đầu bạn sau khi cân nhắc tất cả các yếu tố trên. Bạn nghĩ 70% quán sẽ tồn tại sau 1 năm vì bạn tin vào lợi thế cạnh tranh thấy rõ sau khi nghiền ngẫm câu chuyện. Bạn lấy 70% này ở đâu (hoặc bất cứ con số nào mà não bạn nghĩ ra)????????

Thống kê đã chỉ ra rằng 90% quán cà phê mới sẽ đóng sau 1 năm, bạn chỉ còn khoảng 10% để tồn tại sau 1 năm mà thôi. 10% này là tỷ lệ cơ sở cho câu hỏi của bạn. Cứ 10 quán cà phê mới mở thì chỉ có 1 quán trụ được sau 1 năm.
Kết quả hình ảnh cho daniel kahneman sự tự tin nằm ở khả năng kể một câu chuyện mạch lạc

Daniel và Amos đã phát hiện ra rằng khi cần đưa ra những dự đoán như thế này, chúng ta không quan tâm đến tỷ lệ cơ sở, chúng ta chỉ quan tâm đến việc vẽ nên một câu chuyện phù hợp với thế giới quan mà chúng ta đang sống. Câu chuyện này càng phù hợp với quan điểm sống thì độ tin cậy vào con số kỳ diệu này càng cao trong khi con số tỷ lệ cơ bản khách quan bị bỏ qua.

Do đó, khi bạn phải đưa ra một dự đoán xác suất mà không có bất kỳ thông tin nào để xem xét, theo ý kiến ​​​​của Daniel, câu trả lời đúng nhất là bắt đầu từ tỷ lệ cơ bản.

Tuy nhiên, hầu hết chúng ta đều bắt đầu từ những câu chuyện mà chúng ta tự vẽ ra. Con người vốn dĩ không phải là sinh vật theo xác suất, đây không phải sở trường của chúng ta!

2) Định lý Thomas Bayes

“Niềm tin là giả thuyết cần được thử nghiệm, không phải kho báu cần bảo vệ” Philip Tetlock

Thomas Bayes là một mục sư người Anh sống vào đầu thế kỷ 18. Ông đã viết bài luận nổi tiếng “An Essay direction Solving a Problem is the Doctrine of Chances”, thông qua những cơ sở lý thuyết vững chắc, ông đã khai sinh ra định lý Bayes nổi tiếng ngày nay.

Trong cuốn sách Signal and Noises của Nate Silver, Nate đưa ra một ví dụ cụ thể về tư duy Bayesian:

Hãy giả sử rằng có một người đàn ông vừa được ban cho cuộc sống trong một thế giới mà anh ta không hề biết gì về nó. Lần đầu tiên trong đời nhìn thấy mặt trời mọc, anh hoảng sợ hét lên và tìm nơi ẩn náu khỏi ánh nắng mặt trời. Anh không biết hiện tượng “mặt trời mọc” này là bình thường hay chỉ là một trò điên rồ trên thế giới. Tuy nhiên, ngày qua ngày khi nhìn thấy mặt trời mọc, anh càng chắc chắn rằng đây là một hiện tượng bất biến chứ không phải ngẫu nhiên. Ngày đầu tiên nhìn thấy mặt trời mọc, anh không chắc liệu ngày mai có còn nhìn thấy mặt trời hay không. Tuy nhiên, con số xác suất này sẽ tăng dần (nhưng sẽ không bao giờ đạt 100%) với số ngày trong tương lai anh ta tiếp tục nhìn thấy mặt trời mọc.

Định lý Bayes là một lời khẳng định về cách chúng ta nghiên cứu các quy luật chi phối vũ trụ, được thể hiện bằng cả thuật ngữ toán học và triết học, rằng chúng ta tìm hiểu về các quy luật tự nhiên thông qua phép gần đúng, với mỗi thông tin mới thu thập được, chúng ta ngày càng tiến gần hơn đến Sự thật, nhưng sẽ không bao giờ có thể khẳng định 100%.

Kết quả hình ảnh cho tư duy bayesian
tư duy Bayes

Định lý Bayes rất đơn giản: khi chúng ta đưa ra dự đoán về xác suất của một điều gì đó sẽ xảy ra trong tương lai, đó là một quá trình không bao giờ kết thúc, trong đó con số xác suất sẽ được cập nhật liên tục với mỗi dữ liệu mới xuất hiện buộc chúng ta phải thay đổi dự đoán của mình. Chúng tôi không bao giờ bắt đầu con số này với 0% hoặc 100% vì tư duy Bayesian không cho phép bạn nói điều gì đó sẽ hoặc sẽ không bao giờ xảy ra. Tư duy Bayesian là một hệ thống không ngừng phát triển, với mỗi lần cập nhật dữ liệu mới sẽ đưa các dự đoán xác suất của chúng ta ngày càng gần hơn với Sự thật.

Niềm tin bạn có (tỷ lệ cơ bản) + dữ liệu mới = Niềm tin mới (cập nhật)

Ví dụ, bây giờ bạn phải lòng một người nào đó và bạn muốn biết có bao nhiêu phần trăm trong số họ thích bạn. Điều đầu tiên bạn phải làm là xác định lãi suất cơ bản. Theo kinh nghiệm của Daniel Kanahman, khi bạn không biết bất kỳ thông tin nào về một sự kiện nhưng buộc phải đưa ra một dự đoán mang tính xác suất thì bắt đầu từ lãi suất cơ bản là hợp lý nhất. Nếu bạn có thể tìm thấy tỷ lệ cơ sở cho câu hỏi trên với các báo cáo thống kê chính thức, con số sẽ rất khách quan. Nhưng nếu bạn không thể tìm thấy tỷ lệ cơ bản, thì bạn phải tự tìm ra tỷ lệ cơ bản dựa trên kinh nghiệm của chính mình.

Kết quả hình ảnh cho daniel kahneman
Bác Daniel đã nói về điều này trong cuốn sách cổ điển của mình

Đọc thêm:


Dựa trên kinh nghiệm quan sát cá nhân của bạn, hãy tự đặt câu hỏi “Khoảng 10 cặp đôi tương tự như bạn và người bạn thích, bao nhiêu người trở thành chính thức”. Giả sử câu trả lời của bạn là 6, thì tỷ lệ cơ sở của bạn là 60%, hãy bắt đầu từ con số này!

Bạn bắt đầu nhắn tin với người bạn thích và tốc độ trả lời của họ rất nhanh (luôn dưới 5 phút). Bạn tin chắc rằng cô ấy có tình cảm với bạn, và suy nghĩ một lúc bạn quyết định cộng thêm 5% -> con số mới: 65%

Bạn bắt đầu hỏi thăm người bạn thân nhất của người bạn thích chỉ để biết rằng người ấy của bạn phải lòng một chàng trai khác trong lớp của bạn. Tan nát cõi lòng, bạn thấy mình cần phải trừ đi 23% -> con số mới là 42%

Bạn cứ nhắn tin với hy vọng, nhưng tần suất hồi âm của crush không còn nhanh như trước mà ngày càng kéo dài, có khi lên đến 30 phút, 1 tiếng. Bạn đau, quyết định trừ 12% -> số mới 30%

Một ngày đẹp trời, crush của bạn bỗng rủ bạn đi xem phim, bạn cảm thấy vui nhưng có gì đó hơi kì lạ, crush của bạn có vẻ rất lầy lội, nhưng dù sao cũng là tin vui nên thôi add 7% -> con số mới 37%

Hãy hỏi bạn thân của crush, bạn biết rằng người mà crush của bạn thích hóa ra lại yêu một cô gái khác, crush của bạn tan nát cõi lòng nên đã rủ bạn đi chơi. Sau khi cân nhắc, bạn cộng 23% -> 60%

Và tần suất nhắn tin, đi chơi với crush của bạn ngày càng nhiều, với mỗi lần cộng lại con số từ 1-5% tùy theo mức độ quan trọng của sự việc. Sau 2 tháng số bạn đạt 95%, bạn tin tưởng tỏ tình và holaaa……

……

…..

….

.

Nhỏ chỉ xem anh như anh trai mưa. tạm biệt

Đùa thôi, crush của bạn cũng thích bạn vì bạn có 95% đúng không? Tư duy Bayes về cơ bản là đơn giản như vậy, nhưng có một điều mà hầu hết những người mới làm quen với nó đều không chấp nhận được. Ngay cả khi bạn đạt 95%, bạn vẫn có nguy cơ bị loại vì 2 yếu tố

a) Con số bạn đưa vào rất chủ quan

b) Với con số bạn đưa ra một cách khách quan, 95% người bạn thích thích bạn có nghĩa là 5% không.

3) Cập nhật Bayesian

“Chúng ta cần dừng lại và thừa nhận điều đó: chúng ta có vấn đề về dự đoán. Chúng tôi thích dự đoán mọi thứ – và chúng tôi không giỏi lắm về việc đó.” Nate bạc

Có một lỗi suy nghĩ rất cơ bản khi chúng ta nói về xác suất. Giả sử rằng ngày mai được dự báo là 90% nắng, nhưng ngày mai trời sẽ mưa to. Nhiều người sẽ về nhà và thề rằng dự báo thời tiết là sai. Nhưng điều đó có đúng không? Dự báo về cơ bản là 10% mưa, nhưng chúng tôi chỉ nhìn thấy 90% và đưa ra 100%, còn 10% chúng tôi không muốn và không muốn chú ý đến. Nhiều người mắc sai lầm khi nghĩ về xác suất, nghĩ rằng con số càng cao thì nó càng phải xảy ra; khi nó không xảy ra họ không thể chấp nhận điều này. Khi tôi mới bắt đầu chơi poker, tôi đã phạm sai lầm này.

Nếu bạn đã từng chơi poker, và chơi thường xuyên, bạn sẽ hiểu rằng trong poker, 10% điều gì đó xảy ra không hiếm như mọi người nghĩ (người chơi poker chuyên nghiệp chấp nhận 10% thua với tinh thần rất bình tĩnh). Nếu điều gì đó xảy ra 90% thì nếu bạn lặp lại hiện tượng này 10 lần, sẽ có 1 lần nó không xảy ra, 50 lần sẽ có 5 lần nó không xảy ra, v.v. 10% hoặc thậm chí 5% không hiếm như bạn nghĩ nếu cỡ mẫu rất lớn. 95% không phải là 100%, vì vậy nếu 5% xảy ra thì đó là xác suất rất bình thường.

Mô hình Tư duy Bayesian không phải là một cây gậy ma thuật mạnh mẽ, nó chỉ là một công cụ tư duy hữu ích trong một thế giới hỗn loạn và không chắc chắn. Đó là một quá trình cập nhật liên tục, một hành trình không bao giờ kết thúc; nó chưa bao giờ và sẽ không bao giờ là một điểm đến. Nó buộc bạn phải chấp nhận rằng những gì bạn biết có thể không chính xác và cần được cập nhật liên tục.

Kết quả hình ảnh cho khi sự thật thay đổi tôi thay đổi suy nghĩ
Bạn làm gì khi những gì bạn biết không còn chính xác nữa?

Phương pháp này tất nhiên có rất nhiều yếu tố chủ quan, nhưng có con số cụ thể bao giờ cũng tốt hơn là không có. Và vì đây là một quá trình cập nhật liên tục nên tính chủ quan và thiếu chính xác sẽ biến mất khi chúng ta tiếp thu ngày càng nhiều thông tin mới.

Tư duy Bayesian buộc chúng ta phải thừa nhận rằng hiểu biết của chúng ta về thế giới rất nông cạn, và chúng ta phải liên tục cập nhật thông tin với hy vọng rằng các con số của chúng ta ngày càng tiến gần hơn đến Độ chính xác (nhưng sẽ không bao giờ là 100%). Để làm được điều này, trước tiên chúng ta phải thừa nhận với bản thân rằng chúng ta không thực sự chắc chắn về bất cứ điều gì trong tương lai. Để ngày càng tiến gần hơn đến Chân lý, tâm hồn cởi mở là điều cần thiết, và thành kiến ​​xác nhận là kẻ thù nguy hiểm cần phải loại bỏ. Hãy loại bỏ cái tôi và cảm xúc cá nhân khi bạn tiếp thu thông tin mới.

Tương lai không phải lúc nào cũng là một đường thẳng, mà chứa đựng một loạt các tình huống có thể xảy ra liên quan đến hiện tại. Tư duy Bayesian sẽ giúp bạn đưa ra các xác suất cụ thể cho từng kịch bản trong tương lai mà bạn đang xem xét. Nó có thể rất chủ quan, nhưng quá trình cập nhật thông tin mới liên tục sẽ bù đắp cho điều này. Không có gì có thể chắc chắn về tương lai, chúng ta hãy tập làm quen với nó.

Một lần nữa, Cập nhật Bayes là một quá trình cập nhật liên tục, không bao giờ kết thúc; nó chưa bao giờ và sẽ không bao giờ là một điểm đến!

Tìm hiểu thêm

Tín hiệu và tiếng ồn – Nate Silver

Siêu dự báo – Philip Tedlock

Suy nghĩ khi đặt cược – Annie Duke


Đọc thêm:


[ad_2]

Leave a Comment