'Vstupte do hypotetického světa podle Bayese,' zvala Halina Šimková na New Media Inspiration 2020
Jak správně zpracovat velká data a nenechat se splést vlastním asociativním myšlením? To bylo téma letošního ročníku New Media inspiration. Zejména pak jeho první přednášky:
„Náš mozek, tak ja ho stvořila evoluce, je prima, ale dělá trochu něco jiného, než na co ho dneska používáme,” říká na úvod své prezentace Halina Šimková, spoluzakladatelka 4BIN, Centra pro bayesovskou inferenci.
„(Mozek) je v mnohých oblastech dokonalý. (...) Nikdy nás například nepřivede do úzkých myšlenkami, že nemáme o situaci dostatečná data. (...) V podstatě vždycky máme pocit, že máme dobrý úsudek a umíme se správně rozhodnout.”
Co kdyby to byla pravda. Dokážete si představit svět plný racionálních spotřebitelů, kteří nenakupují impulzivně, pod vlivem emocí, nereagují na slevy, dokáží si spočítat svoje příjmy a nepřekračovat vlastnoručně stanovené výdaje? To opravdu není naše realita. Proč?
Mozek nám zejména pomáhá velmi rychle řešit jednoduché situace
Halina Šimková na New Media Inspiration. Zdroj: Internet Info
Lidský mozek podle Šimkové funguje na principu asociací a drží nás v aktuálním dění: „Když teď zmíním například termín Čína, tak ať chceme, nebo ne, váš mozek právě provedl spoustu asociací a některé z nich přiběhly jako první. A asi to nebyl Konfucius.”
Myšlení tedy představuje velmi plastický systém, který nám zejména pomáhá velmi rychle řešit jednoduché situace.
(V této souvislosti Šimková zmiňuje také vynikající knihy Myšlení, rychlé a pomalé od Daniela Kahnemana, kterou vřele doporučujeme. Pozn. red.)
Tímto způsobem nás již miliony let mozek chrání před nebezpečím. Například když vidíte tygra, není vhodné se dlouze zamýšlet nad tím, zda je tygr hodný, nebo zlý. Je třeba okamžitě prchat.
Naopak když vidíte luxusní tygrované spodní prádlo se 70% slevou, poslední kus ve vaší velikosti? Tak není vhodné okamžitě kupovat, ale zamyslet se, zda se výrobek hodí do vašeho šatníku a líbí se vám alespoň natolik, že byste si ho koupili, i kdyby nebyl ve slevě.
Mozek ale funguje i obráceně. Pokud ho nasytíme určitým množstvím dat, okamžitě, v desetinách vteřiny, mezi nimi začne hledat nějaké souvislosti, společné rysy a průsečíky. (Zjednodušeně řečeno tento princip jsme si od něj vypůjčili pro modelování neuronových sítí. Pozn. red.)
Halina Šimková na New Media Inspiration. Zdroj: Internet Info
Jak se mozek vypořádává se složitějšími rozhodovacími situacemi?
„Bohužel my jsme si tyto dva jednoduché způsoby myšlení aplikovali i na způsob, jak funguje hypotéza a jak fungují data, které ji podle našeho úsudku podporují,”
upozorňuje Šimková. Často se tak stává, že se soustředíme pouze na to, zda chceme danou hypotézu podpořit. V tom případě vyzdvihujeme jakákoliv podpůrná data jako její důkaz. Nebo od začátku chceme danou hypotézu vyvrátit – v ten okamžik se hledáme pouze data, která nám pomohou ji vyvrátit.
Zpět k tygrovaným trenýrkám. Zjednodušeně řečeno na první dobrou vítězí náš podpůrný argument, který poukazuje na výraznou slevu. Vytlačuje tak ostatní, odporovací argumenty, které hovoří o nelíbivém střihu, pochybném materiálu, hraničním vkusu nebo relevanci s vaším šatníkem.
Jak nám v životě pomůže bayesovská inverzní podmíněná pravděpodobnost?
Bayesovskou pravděpodobnost ukazuje bayesova věta. Udává, jak podmíněná pravděpodobnost nějaké hypotézy (že nakoupíme ve slevě) souvisí s její opačnou podmíněnou pravděpodobností (že nenakoupíme ve slevě). Poprvé na tuto souvislost upozornil anglický duchovní Thomas Bayes v 18. Století.
