Думай медленно... Решай быстро - читать онлайн книгу. Автор: Дэниел Канеман cтр.№ 27

В качестве другого примера подумайте над таким вопросом: какова средняя длина линий на рисунке 8?

Рис. 8

Вопрос легкий, и Система 1 отвечает на него без подсказок. Эксперименты показали, что испытуемым достаточно доли секунды для довольно точной оценки средней длины набора линий. Более того, точность этих оценок не страдает, если мозг испытуемого в это же время занят тестом на память. Испытуемые не всегда знают, как выразить среднее значение в дюймах или сантиметрах, но очень точно подгоняют под него длину другой линии. Чтобы сформировать впечатление о средней длине, Система 2 не нужна. Это автоматически и без усилий делает Система 1, точно так же, как она отмечает цвета линий и факт, что они не параллельны. Мы можем немедленно сформировать впечатление о количестве предметов в наборе: точно, если их число равно или меньше четырех, или примерно, если оно больше четырех.

Перейдем к другому вопросу: какова суммарная длина линий на рисунке 8? С ним все по-другому, потому что Системе 1 нечего предложить. На него можно ответить, лишь активировав Систему 2, которая старательно оценит среднюю длину, посчитает количество линий и перемножит их.

На первый взгляд то, что Система 1 не может вычислить общую длину нескольких линий, вполне очевидно; вы и не думали, что можете это сделать. Это пример важного ограничения Системы 1. Она представляет категории через прототип или несколько типичных образцов, а потому хорошо справляется со средними значениями, но не очень хорошо – с суммированием. Объем категории и количество объектов в ней обычно игнорируются в суждениях относительно того, что я буду называть суммоподобными переменными.

В одном из многочисленных экспериментов, проведенных в связи с судебным процессом после аварии танкера «Эксон Вальдес», испытуемых спросили о степени их готовности оплатить приобретение сетей для покрытия пролитой нефти, в который вязнут и тонут перелетные птицы. Трем группам участников предложили оплатить спасение соответственно двух тысяч, двадцати тысяч или двухсот тысяч птиц. Если спасение птиц – экономический товар, оно должно представлять суммоподобную переменную: спасение двухсот тысяч птиц, казалось бы, стоит дороже, чем спасение двух тысяч. В действительности количество птиц мало повлияло на средний размер взноса для каждой из трех групп: 80, 78 и 88 долларов соответственно. Во всех трех группах участники реагировали на прототип – изображение беспомощной птицы, покрытой нефтью. Как неоднократно подтверждалось опытным путем, количеством почти всегда пренебрегают в подобных эмоциональных обстоятельствах.

Вопросы о вашем благополучии, о популярности президента, о достойном наказании финансовых махинаторов и о перспективах некоего политика объедин яет важная черта: они все обращаются к лежащему в их основе понятию интенсивности или количества, позволяющему использовать слово «больше»: более счастливый, более популярный, более строго или более влиятельный (о политике). К примеру, политическое будущее кандидата может варьироваться от малого «Ее обгонят еще на внутрипартийных выборах» до серьезного «Когда-нибудь она станет президентом США».

Здесь мы сталкиваемся с еще одной способностью Системы 1. Лежащая в основе шкала интенсивности позволяет находить соответствия в самых различных областях. Если бы преступления выражались через цвет, убийство приобрело бы более темный оттенок красного, чем кража. Если бы их выражали через музыку, массовое убийство звучало бы очень громко, а неуплата штрафов за неправильную парковку – едва слышно. Разумеется, вы чувствуете нечто сходное и в отношении интенсивности наказаний. В классических экспериментах одни испытуемые настраивали громкость звука в соответствии с серьезностью преступления, а другие – в соответствии с серьезностью наказания. Услышав один звук для преступления и другой – для наказания, вы сочли бы несправедливым, если бы один из них был заметно громче другого.

Давайте рассмотрим пример, с которым мы еще встретимся:

В четыре года Джули свободно читала.

Теперь сопоставьте ее умение читать с такой шкалой интенсивности:

Какого роста должен быть мужчина, если он настолько же высок, насколько развита Джули?

Как насчет метра восьмидесяти? Явно маловато. А два пятнадцать? Наверное, чересчур. Вам нужен рост, который так же необычен, как и умение читать в четыре года: довольно примечательно, но не поразительно. Вот если бы Джули читала в год и три месяца, это уже было бы выдающееся достижение, вроде роста в два с половиной метра.

Какой уровень дохода в вашей профессии соответствует достижениям Джули в чтении?

Какое преступление настолько же серьезно, насколько велики достижения Джули?

Какой средний выпускной балл в университете «Лиги плюща» соответствует умению Джули читать?

Несложно, правда? Более того, ваши ответы будут близки к тому, что скажут другие люди вашего круга. Если испытуемых просят предсказать средний выпускной балл Джули по тому, когда она научилась читать, то они с легкостью переводят результат из одного измерения в другое и выбирают соответствующий балл. В дальнейшем мы увидим, почему подобный метод предсказаний на основе сопоставления статистически неверен, хоть и абсолютно естественен для Системы 1, и почему у большинства людей – за исключением статистиков – его результаты приемлемы для Системы 2.

В каждый момент времени Система 1 выполняет множество вычислений. Некоторые из них – обычное непрерывное оценивание. Когда у вас открыты глаза, ваш мозг выстраивает трехмерную модель того, что находится в вашем поле зрения, включая форму объектов, их расположение в пространстве и названия. Для запуска этого задания или для постоянного отслеживания нарушенных ожиданий намерения не требуются. В противоположность обычным базовым оценкам другие вычисления производятся лишь по необходимости: вы не занимаетесь постоянной оценкой своего благополучия или богатства и не проводите непрерывного расчета перспектив президента, даже если любите политику. Суждения относительно какого-либо события произвольны и появляются лишь в том случае, когда у вас возникает соответствующее намерение.

Вы не занимаетесь автоматическим подсчетом количества слогов в каждом прочитанном слове, но можете, если захотите. Впрочем, контроль за намеренными вычислениями не слишком точен: мы часто насчитываем намного больше нужного или желаемого. Я называю эти лишние вычисления мысленной дробью. Из дробовика в одну точку не попасть, потому что дробь рассыпается в разные стороны, и, похоже, Системе 1 так же трудно делать ровно столько, сколько от нее требует Система 2. Этот образ порожден двумя экспериментами, о которых я когда-то читал.

В одном из них участники слушали пары слов и должны были как можно быстрее нажимать клавишу, когда замечали, что слова рифмуются. В обеих парах слова рифмуются: