讀心術還是「認知偏誤」:想一種蔬菜,大多數人會說紅蘿蔔?

讀心術還是「認知偏誤」:想一種蔬菜,大多數人會說紅蘿蔔?
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我們想讓你知道的是

因為我們大腦運作而造成的社交、記憶以及認知偏誤有很多,它們常進入我們大腦中的潛意識當中,所以我們無法明確認知到它們。然而已經有證據顯示,它們對於我們的行為以及這個社會的行為,有著決定性的影響。

文:保羅・科松(Paul Curzon)、彼得・馬克歐文(Peter William McOwan)

有偏見的大腦

  • 街頭魔術戲法:快,想一個數字

街頭魔術師通常使用這個心理戲法:請一名觀眾很快想一個界於1到100之間的二位數數字,且這個二位數的數字都是奇數,並且兩個數字彼此不同。專心,答案是⋯⋯37!

  • 魔術:統計上的數字「37」手法

首先,這個魔術不會每次都成功!當然,在電視上都只會播出成功的那幾次表演!這個魔術的基礎是機率,還有一個減少觀眾選擇的偷吃步。如果在你身上不奏效,畢竟這是讀心術嘛,這本來就很難。你不會每次都調到剛好的頻率。

它是怎麼成功的?

開始時你先告訴志願觀眾,他可以從1到100間任意選擇一個二位數數字,這表示他會記得你給了他們1到100的選項。這稱為記憶中的初始效應(primacy effect):你往往會比較記得一開始的事。二位數表示數字1-9立刻被消掉了。

然後你繼續說這兩位數字都要是奇數,所以把可能的數字減半了:所有的偶數都出局了。接著,你又說這兩個數字要是不同數字, 這更縮小了選擇範圍。事實上,這樣觀眾剩下相當少的數字可以選擇(然而,他們自己並沒有注意到這點)。

這裡則是心理學及統計學介入的時候了。當被要求快速給出一個數字時,大多數人會說37。這可能是因為它是介於中間的數字。13太小,而97太大。而之所以是3和7這兩個數字的組合,是因為這兩個數字是當你請人們在1到10之間隨便選一個數字時,最常出現的兩個答案,而這裡就把這兩個答案組合在一起。無論理由為何,有很大的機率你會得到你要的數字37。

心理學、偏見及認知科學

大多數人會選擇數字37的這個效應,被稱做認知偏誤(psychological bias)。另一個例子是請某個人快速想一個顏色,大多數人的答案會是紅色;或是想一種蔬菜,大多數人會說胡蘿蔔。對人有所瞭解的心理學,像是記憶中的初始效應以及這魔術當中的認知偏誤,都是認知科學(cognitive science)的一部分。這是一個相當迷人的領域,我們在其中企圖瞭解人類思考的程序;接著,電腦科學家便能利用其結果來嘗試建造出使用起來更方便的軟體,或是建造出具備與人類類似能力的人工智慧。所以,下一次當你想到數字37時, 想想背後的認知科學,然後選擇數字57(或者你已經這樣做了)。

偏見,偏見,到處都是偏見

向上丟擲一個沒被動過手腳的硬幣,投擲十次的結果都是反面,那麼下一次丟擲硬幣時,出現正面的機率有多大?很明顯地,應該是正面的機率大些了吧?嗯,並非如此。每一次的丟擲機率都是獨立的50:50機率。不過,大多數人在這個情形下都會強烈認為該是出現正面的時候了,儘管這樣想一點理性的基礎都沒有。這就是大腦的偏見,被稱為賭徒謬論(gamblers fallacy);它基於我們傾向認為未來的機率會被過去的事件改變,但事實上並沒有。

當我們檢視人類本身的行動,或在團體中與他人互動的細節時,我們通常不會做出理性的決定;我們並不會遵循電腦的邏輯以及數學規則。我們已經看到個人如何犯下認知錯誤,我們會讓心智產生疏忽,像是想要掌控我們在硬幣魔術中的想法;而我們也已經在數字37的魔術中看到偏見範例了。

在有許多人連結在一起的狀況下,一些非常奇怪的偏見也會出現於社交場合中。這可能是人類遠古採集漁獵時期殘留的集體從眾心理(bandwagon effect),加上選擇伴侶的社交信號,這些都讓我們組成更具凝聚力團體。然而,這些偏見往往會造成問題。讓我們快速地看一看。

舉例來説,當人們在面對與自己觀點相佐的證據時,會出現所謂的逆火效應(backfire effect),也就是說反而會更加強化自己原本的信念!而從眾效應會讓我們傾向以周遭人士行動的方式來行動。將這些與前面看到的確認偏誤結合在一起,可想而知我們的大腦要得到真相實際上很困難。

但我們的大腦已經想到了這點:我們有內建的偏見盲點。我們往往會認為自己的偏見比別人少,而在別人身上發現的盲點比在自己身上看到的多得多。我們的學習技能沒辦法讓我們免疫於偏見。社會心理學家大衛.唐寧(David Dunning)和賈斯汀.克魯格(Justin Kruger)發現,沒有特殊技巧的人往往會高估自己的能力,反之專家往往會低估自己的能力。

你可以利用偏見讓自己變得更受歡迎。光環效應(halo effect) 表示,我們往往會認為一個人的正面或負面人格特質,會從個性的一個領域溢到另一個領域;這是有吸引力的人的強大效應。我們往往會認為,有吸引力的人擁有他們實際上並沒有的美德,就只是因為他們很美。一旦我們進入團體,我們的內團體偏誤(in-group bias)會保持那團體的穩定。這是一種我們全都有的內建傾向,會偏好屬於自己團體的成員。也有報告提到了谷歌效應(其他搜尋引擎也算在內),這是一種當代人的傾向,對於我們知道能輕鬆透過網路搜尋引擎所找到的資訊,我們很容易就會忘記。這可能是我們大腦演化來與我們周遭科技連結的方式,藉此讓電腦負擔一些壓力!

因為我們大腦運作而造成的社交、記憶以及認知偏誤還有很多,我們必須全都進行處理。它們常進入我們大腦中的潛意識當中,所以我們無法明確認知到它們。然而已經有證據顯示,它們對於我們的行為以及這個社會的行為,有著決定性的影響。

不完美的電腦

我們並不會和電腦一樣行動,因為我們無法完美地做好每一件事。但重要的是,要理解電腦其實也不是完美的,只是它們的缺點展現在不同方面。它們會完成程式要它們完成的事,但如果程式有缺陷(bug)存在,它們就會把這個錯誤完成。更糟的是,就算程式完全按照程式設計師的預期運作,仍然有可能出錯──如果程式設計師對於他們該做些什麼的想法出錯的話。如同我們所見,它們可以被設計成等著出錯的樣式。這種狀況可能不多,但若程式設計師沒有正確觀念,電腦就有可能被設計來做錯誤的事。而程式被設計的方式,很可能是人們犯錯的原因。因此,程式不只該做它們預定要做的事,它們預定要做的事也應該要是正確的才行。

若人們相信程式絕無錯誤,就有可能會發生壞事。2015年英國法院有項判決是說明這點的極端例子。在好幾個中風病人過世之後,兩名護士被指控謀殺。警方查閱數據時發現,護士的紀錄及量血壓機器上的電腦紀錄並不一致。顯然唯一的解釋是,為了隱藏導致病患死亡的疏失,護士捏造了紀錄。然而,當法庭要求一名電腦科學專家來檢驗這項證據時,一切終於變得明朗,原來這些電腦紀錄因為各種原因,變成了不可信的數據。最終,針對護士的指控失敗了。警方、醫院行政人員以及檢方,都理所當然認為機器會說實話,而差點讓這兩名無辜女性因此入獄。很顯然,並非一定要成為程式設計師,才需要理解電腦如何運作以及如何出錯。

另一方面,程式設計師需要對人有所瞭解。當他們理解到我們的限制、我們的偏見以及我們感官運作的方式時,他們才能寫出符合目標的程式,並且這些程式也才能真正幫助人類,而不是讓人們的生活變得更加困難(嗯,有時候無論怎樣,這都會發生)。

韻律偏見

讓我們以人類承受的最後一個偏見作結,這個偏見之所以值得注意,是因為它太奇怪了。這種偏見被稱做伊頓──羅森現象(Eaton- Rosen phenomenon), 也被通稱為韻律偏見效應(rhyme-as-reason effect),意思是我們傾向認為有押韻的一段敘述更為準確,也更真實。這是廣告商常用的技巧。為什麼一段有押韻的敘述聽起來更真實呢?這仍需更多辯論。我們可能只是認為這樣的敘述更美,存在一種美感。

我們的大腦是個很棒的東西,看似奇特,但做為一個天然的計算以及邏輯思考者,它顯然不是如此;我們並不會像電腦一樣思考。然而在未來,電腦會被設計成越來越像人類一樣思考,可能還會模仿人類的某些奇特之處。只有到那時,它們才能用和我們一樣的方式來體驗這個世界。

相關書摘 ▶就算沒有電腦,你也可以創造出自己的「聊天機器人」

書籍介紹

本文摘錄自《思考的演算:跟著電腦學思考,你也可以成為計算思考大師》,八旗文化出版

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作者:保羅・科松(Paul Curzon)、彼得・馬克歐文(Peter William McOwan)
譯者:謝雯伃

許多國家都在提倡計算思考,甚至將之列入中小學課程。在此全世界都在夯程式設計之時,我們不禁問:一定要學會程式語言嗎?事實上,比起程式語言,更重要是學會背後的電腦運算思維,即計算思考。而計算思考的核心,就是培養解決問題的能力,是新世代必備的溝通能力。然而,計算思考到底是什麼?它所能做的事情超過你的想像!

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本書在國外是為青少年而寫,內容簡潔易懂,案例豐富有趣,是每個人都可以真正讀懂的計算思考入門書籍。書中以解謎、魔術、桌遊、實際醫學應用案例、建造簡單的談話與詐騙機器人等真實又具挑戰性的例子,實體又清楚地將計算思考原則一一帶出,讓人了解現代電腦可以做到的事,以及如何做到的。

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Photo Credit: 八旗文化出版

責任編輯:游家權
核稿編輯:翁世航


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