ksiegarnia-fachowa.pl
wprowadź własne kryteria wyszukiwania książek: (jak szukać?)
Twój koszyk:   0 zł   zamówienie wysyłkowe >>>
Strona główna > opis książki

ZAGADKI HEURYSTYK DECYZYJNYCH POZNAJ PROSTE REGUŁY KTÓRE POMAGAJĄ PODEJMOWAĆ ROZTROPNE DECYZJE


GIGERENZER G. TODD P.M. ABC RESEARCH GROUP

wydawnictwo: CEDEWU , rok wydania 2018, wydanie I

cena netto: 76.79 Twoja cena  72,95 zł + 5% vat - dodaj do koszyka

Zagadki heurystyk decyzyjnych

Poznaj proste reguły, które pomagają podejmować roztropne decyzje


Autorzy zapraszają czytelników w podróż do krainy racjonalności, która różni się od znanych nam dotąd terytoriów kognitywistyki czy ekonomii. Tradycyjne wizje racjonalności mają w zwyczaju przedstawiać ludzi jako istoty o nadludzkiej sile rozumu, nieograniczonej wiedzy i całej wieczności na dokonanie wyboru. Aby zrozumieć proces podejmowania decyzji w prawdziwym świecie potrzebujemy innego, bardziej psychologicznie realnego pojęcia o racjonalności, a ta książka je zapewnia. Opowiada o prostych i szybkich heurystykach - łatwych zasadach pomagających podjąć decyzję pod presją czasu, kiedy przemyślenia to luksus, na który nie można sobie pozwolić. Heurystyki te mogą umożliwić zarówno żywym organizmom, jak też sztucznej inteligencji dokonywanie inteligentnych wyborów, klasyfikacji i predykcji przy użyciu racjonalności ograniczonej.

Jednak jak i kiedy takie proste i szybkie heurystyki mogą zadziałać?

Czy osądy dokonane na podstawie jednego dobrego powodu mogą okazać się tak dokładne jak te, opierane na wielu powodach?

Czy mniejsza wiedza może doprowadzić do lepszych osądów niż większa?

Zagadki heurystyk decyzyjnych odpowiadają na te pytania, rozwijając modele obliczeniowe heurystyk oraz testując je poprzez eksperymenty i analizy.

Publikacja ta pokazuje jak szybkie i proste heurystyki mogą stworzyć adaptacyjne decyzje w sytuacjach tak różnych, jak wybór partnera, podział środków między potomków czy inwestycje na rynku akcji.

Jako interdyscyplinarna praca, która jest zarówno użyteczna, jak i angażująca, książka ta przeznaczona jest dla szerokiej publiczności. Jest idealna dla badaczy psychologii poznania, psychologów ewolucyjnych, podobnie jak ekonomistów i naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją. Zainteresuje również każdego, kto po prostu pragnie podejmować trafne decyzje.

W ciągu ostatnich kilku lat teoria racjonalnego (rozsądnego) zachowania ludzkiego uwolniła się od iluzorycznego i empirycznie nieuzasadnionego poglądu, że racjonalne podejmowanie decyzji oznacza maksymalizację oczekiwanego pożytku. Badania nauczyły się poważnie traktować i empirycznie badać sposób, w jaki istoty ludzkie ... faktycznie rozwiązują ogrom złożoności świata, który zamieszkują. Książka Zagadki heurystyk ... oferuje fascynujące wprowadzenie do tej rewolucji w nauce kognitywnej, zadając ogromny cios zdrowemu rozsądkowi w podejściu do ludzkiej racjonalności.

Herbert A. Simon, Laureat Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii i Profesor Informatyki i Psychologii w Carnegie Mellon University

Jeżeli pasjonujesz się sztuczną inteligencją, dzięki tej książce poznasz kluczowe właściwości ludzkiego umysłu, pomocne przy konstruowaniu sztucznego mózgu.


dr hab. Piotr Zielonka, prof. nadzw. SGGW, autor książki „Giełda i psychologia"


Przedmowa

Część I Plan badań

1. Szybkie i proste heurystyki. Przybornik adaptacyjny
Gerd Gigerenzer, Peter M. Todd
Postrzeganie racjonalności, czyli od nadprzyrodzonej do ograniczonej racjonalności
Nieograniczona racjonalność
Optymalizacja z ograniczeniami
Ograniczona racjonalność: zadowalanie
Ograniczona racjonalność: proste i szybkie heurystyki
ABC szybkich i prostych heurystyk: nowy projekt badawczy
Modele obliczeniowe
Reguły heurystyczne wiodące w trakcie poszukiwań
Heurystyczne zasady zatrzymujące poszukiwania
Heurystyczne zasady pomagające podjąć decyzje
Racjonalność ekologiczna
Odkrywanie struktury środowiskowej
Wydajność
Wydajność w świecie rzeczywistym
Czy ludzie korzystają z prostych i szybkich heurystyk?
Podsumowanie programu badawczego
Jak program badawczy ABC odnosi się do wcześniejszych poglądów na heurystyki?
Przybornik adaptacyjny
Emocje, normy społeczne i naśladowanie
W jaki sposób wybierane są heurystyki?
Poprzez koszmary i demony

Część II Podejmowanie decyzji na podstawie ignorancji

2. Heurystyki rozpoznawcze. Ignorancja bywa użyteczna
Daniel G. Goldstein, Gerd Gigerenzer
Jak korzystać z ignorancji?
Heurystyka rozpoznawcza
Rozpoznanie i struktura środowiska
Czy rozumowanie przy pomocy rozpoznania jest mądre?
Które z amerykańskich miast ma większą liczbę mieszkańców: San Diego czy San Antonio?
Która z angielskich drużyn futbolowych zwycięży?
Dokładność heurystyki rozpoznawczej
Efekt "mniej to więcej"
Kiedy pojawia się efekt "mniej to więcej
Dowód empiryczny
Czy ludzie korzystają z heurystyki rozpoznawczej?
Czy korzystamy z heurystyki rozpoznawczej pomimo konfliktu informacyjnego?
Czy efekt "mniej to więcej" można zaobserwować w ludzkim rozumowaniu?
Skąd wywodzi się rekognicja?
Instytucje korzystające z heurystyki rozpoznawczej
Słabe rozpoznanie versus poziom wiedzy
Heurystyka rozpoznawcza jako prototyp szybkich i prostych heurystyk

3. Czy ignorancja może podbić rynek akcji?
Bernhard Borges, Daniel G. Goldstein, Andreas Ortmann, Gerd Gigerenzer
Inwestowanie w teorii i w praktyce...
Decyzje inwestycyjne oparte na ignorancji
Rozpoznanie firmy
Czy heurystyka rozpoznawcza może zarabiać?
Jak wypadła heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z portfelem złożonym z nierozpoznawanych firm?
Jak wypadła heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z indeksami?
Rozpoznanie ojczyste
Rozpoznanie międzynarodowe
Jak wypada heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z funduszami?
Jak wypada heurystyka rozpoznawcza w porównaniu do portfela złożonego z przypadkowych akcji?
Jak wypada heurystyka rozpoznawcza w porównaniu z indywidualnymi wyborami inwestycyjnymi?
Od rozpoznania do bogactwa
Ignorancja może być pouczająca

Część III Podejmowanie decyzji na bazie jednego powodu

4. Postaw na jeden dobry powód. Wybór najlepszej heurystyki
Gerd Gigerenzer, Daniel G. Goldstein
Proste zasady "stop"
Heurystyka
Minimalistyczna
"Wybierz ostatnie"
"Wybierz najlepsze"
Psychologicznie przekonujące, ale niemądre?
Czy szybkie i proste heurystyki mogą być dokładne?
Konkurenci
Środowisko
Ograniczona wiedza
Jak proste są heurystyki?
Jak dokładne są heurystyki?
Kompromis pomiędzy dokładnością, a prostotą
Czy możliwe jest jednoczesne występowanie dokładności oraz prostoty?
Dopasowywanie zasady "stop" do środowiska
Generalizacja
Przybornik adaptacyjny

5. Jak dobre są proste heurystyki?
Jean Czerlinski, Gerd Gigerenzer, Daniel G. Goldstein
Poznaj środowiska
Poznaj współzawodników
"Wybierz najlepsze"
Heurystyka minimalistyczna
Regresja wielokrotna
Zasada Dawesa
Pierwszy wyścig: dopasowywanie znanych środowisk
Przedwczesne porzucanie szkoły
Implikacje dotyczące polityki
Pensje profesorów
Zwycięzca pierwszego wyścigu
Cały czas to wiedzieliśmy
Drugi wyścig: generalizacja do nowych obiektów
Powrót do porzucających szkołę
Polityka publiczna
Zarobki profesorów
Zwycięzca drugiego wyścigu
Manipulowanie przy zasadach wyścigu
Dlaczego heurystyka "wybierz najlepsze" radzi sobie tak dobrze?
Charakteryzowanie środowisk: omówienie
Czy chodzi o liczbę obiektów przypadających na jedną wskazówkę?
Czy chodzi o prostotę predykcji liniowej?
Czy chodzi o wewnętrzną korelację informacji?
Czego się nauczyliśmy?

6. Dlaczego podejmowanie decyzji w oparciu o jeden powód działa? Studium przypadku w zakresie racjonalności ekologicznej
Laura Martignon, Ulrich Hoffrage
Struktury środowiskowe
Informacje niekompensacyjne
Ograniczone informacje
Liczne informacje
Odporność heurystyki "wybierz najlepsze"
Odporność zasad dotyczących poszukiwań
Odporność zasad "stop"
Trzy perspektywy heurystyki "wybierz najlepsze"
Perspektywa modelu liniowego
Leksykograficzne algorytmy porównawcze
Drzewka klasyfikacyjne
Uwagi końcowe

7. Kiedy ludzie korzystają z prostych i szybkich heurystyk i skąd to wiemy?
Jorg Rieskamp, Ulrich Hoffrage
Proste heurystyki dla podejmowania decyzji
Proces decyzyjny
Przyjrzyjmy się rezultatom
Kiedy ludzie korzystają z prostych heurystyk?
Czego się nauczyliśmy?

8. Benchmarki Bayesa dla szybkich i prostych heurystyk
Laura Martignon, Kathryn Blackmond Laskey
Prawa prawdopodobieństwa oraz prawa rozumowania
Superintelekt Bayesa
Metoda zapamiętywania profilów
Naiwny Bayes
Sieć rozumnego Bayesa
Konkurencja
Złożoność: demony i heurystyki
Wnioski
Załącznik

Część IV Oprócz wyboru: pamięć, estymacja oraz kategoryzacja

9. Efekt pewności wstecznej. Cena, którą warto ponieść w zamian za prostą i szybką pamięć
Ulrich Hoff rage, Ralph Hertwig
Sondowanie wyników wyborów, elekcje oraz efekt pewności wstecznej
Opinie o efekcie pewności wstecznej
Proste i szybkie przypominanie sobie wcześniejszych osądów
Pierwotna odpowiedź
Wiedza dotycząca informacji
Heurystyka
Informacja zwrotna oraz rekonstrukcja
Aktualizacja wiedzy
Prognozy
Ilustracje modelu RAFT
Dowód empiryczny
Retrospekcja
Szybkie i proste inferencje
Podsumowanie

10. Szybka estymacja. Pozwól środowisku wykonać robotę
Ralph Hertwig, Ulrich Hoffrage, Laura Martignon
Estymacja poprzez bezpośrednie odzyskiwanie
Estymacja poprzez inferencję
Inferencja poprzez ekologiczne informacje
Inferencja subiektywnych wskazówek: dostępność
Paradoksalne założenia oraz sprzeczne odkrycia
Kiedy potrzebne jest zliczanie?
Dlaczego znajomość statystycznej struktury języka jest adaptacyjna?
Istotność "struktury ekologicznej"
Estymacja: korzystanie ze wskazówek ekologicznych w świecie o kształcie litery "J"
Szybka i prosta estymacja: heurystyka QuickEst
Cechy konstrukcyjne QuickEst
W jaki sposób są uszeregowane wskazówki?
Jak bardzo nieprecyzyjne są szacunki?
W jaki sposób heurystyka poradzi sobie z bardzo małą liczbą dużych miast?
W jaki sposób QuickEst jest racjonalnie ekologiczna?
Ilustracja
Trenowanie QuickEst
Estymacja
Test wydajności: środowisko oraz rywale
Jak prosta jest QuickEst?
Jak dokładna jest QuickEst?
Błąd bezwzględny
Proporcja poprawnych inferencji
Podsumowanie

11. Kategoryzacja poprzez eliminację. Wybór jednej z wielu wskazówek
Patricia M. Berretty, Peter M. Todd, Laura Martignon
Istniejące modele kategoryzacyjne
Modele eliminacyjne
Kategoryzacja poprzez eliminację
Przykład kategoryzacji poprzez eliminację
Algorytm
Jak dobrze spisuje się kategoryzacja poprzez eliminację?
Dalsza praca

Część V Inteligencja społeczna

12. W jaki sposób ruch ujawnia intencję? Kategoryzacja interakcji społecznych
Philip W. Blythe, Peter M. Todd, Geoff rey F. Miller
Wcześniejsze badania
Podstawowe cele ruchu ożywionego
Pościg
Unikanie
Walka
Zaloty
Obiekt zalotów
Zabawa
Trajektorie ruchu dla sześciu typowych rodzajów zachowania
Wizualizacja trajektorii
W jaki sposób ludzie kategoryzują trajektorie?
Przypadek dwóch robaków: wskazówki dotyczące relacji oraz indywidualne
Przypadek jednego robaka: trajektorie pozbawione informacji dotyczących relacji
Identyfikacja przydatnych wskazówek dotyczących ruchu, które można obliczyć na podstawie informacji o trajektorii
Heurystyki decyzyjne dla kategoryzacji zachowania
Test ruchu Turinga oraz pozostałe rozszerzenia
Wnioski

13. Od dumy i uprzedzenia do perswazji. Kompromis i satysfakcja podczas poszukiwań partnera
Peter M. Todd, Geoff rey F. Miller
Algorytmy dla jednostronnych poszukiwań partnera: problem posagu
Konsekwencje krótszych poszukiwań
Efektywność poszukiwań przy większej liczbie potencjalnych partnerów
Wzajemne sekwencyjne poszukiwania partnera
Dalsze poszukiwania

14. Ułatwienie inwestycji rodzicielskich dzięki prostym zasadom decyzyjnym
Jennifer Nerissa Davis, Peter M. Todd
Inwestycje rodzicielskie
Mechanizmy inwestycji rodzicielskich
Określanie zasad decyzyjnych
Symulacja
Wyniki symulacji
"Optymalna" inwestycja
Zasady zaopatrywania dla ptaków
Zasady zaopatrywania dla ludzi

Część VI Spojrzenie dookoła, spojrzenie wstecz, spojrzenie przed siebie

15. Moce nadprzyrodzone kontra heurystyki w przypadku sztucznej inteligencji, ekologii behawioralnej oraz ekonomii
Adam S. Goodie, Andreas Ortmann, Jennifer Nerissa Davis, Seth Bullock, Gregory M. Werner
Racjonalność ograniczona w przypadku sztucznej inteligencji
Szachy, czyli radzenie sobie ze zwodniczo prostym środowiskiem
Tracenie związku ze specyfiką dziedziny: generalizowanie poszukiwań heurystycznych
Ostateczny test: robotyka
Przyszłość prostych i szybkich heurystyk w AI
Racjonalność ekologiczna w zachowaniu zwierząt
Racjonalność nieograniczona w ekologii behawioralnej
Optymalizacja z ograniczeniami w teorii poszukiwania jedzenia
Ograniczona racjonalność w przypadku zwierząt
Mechanizmy racjonalności ekologicznej
Studium przypadku w laboratorium: dopasowywanie versus maksymalizacja
Przyszłość szybkich i prostych heurystyk w ekologii behawioralnej
Racjonalność społeczna w ekonomii
Historia oraz koncepcje racjonalności ekonomicznej
Mediacyjna rola kosztów decyzyjnych
Przyszłość szybkich i prostych heurystyk w ekonomii
Przeszłość, teraźniejszość oraz przyszłość ograniczonej racjonalności

16. Czego się nauczyliśmy?
Peter M. Todd, Gerd Gigerenzer
Klasy heurystyk
Podejmowanie decyzji w oparciu o ignorancję
Podejmowanie decyzji na bazie jednego powodu
Heurystyki eliminacyjne
Zadowalanie
Wizje racjonalności
Racjonalność ograniczona
Racjonalność ekologiczna
Racjonalność społeczna
Spojrzenie w przód
Zadania kognitywistyczne
Problemy adaptacyjne
Normy społeczne oraz emocje
Racjonalność ekologiczna
Kryteria wydajności
Wybór heurystyk
Wielorakie metodologie
Racjonalista spotyka psychologa

Literatura


556 stron, Format: 16.5x23.5cm, oprawa miękka

Po otrzymaniu zamówienia poinformujemy,
czy wybrany tytuł polskojęzyczny lub anglojęzyczny jest aktualnie na półce księgarni.

 
Wszelkie prawa zastrzeżone PROPRESS sp. z o.o. 2012-2018