Testa o croce? Dean Drobot / Shutterstock

Supponi di lanciare una moneta e ottenere quattro teste di fila: cosa pensi che arriverà al quinto lancio? Molti di noi hanno la sensazione che una coda sia dovuta. Questo sentimento, chiamato il L'errore del giocatore d'azzardo, può essere visto in azione alla ruota della roulette. Una lunga serie di neri porta a una raffica di scommesse sul rosso. In effetti, indipendentemente da ciò che è successo prima, il rosso e il nero sono sempre ugualmente probabili.

L'esempio è uno dei tanti pensato per dimostrare la fallibilità della mente umana. Decenni di ricerca psicologica hanno sottolineato i pregiudizi e gli errori nel processo decisionale umano. Ma un nuovo approccio mette in discussione questo punto di vista, dimostrando che le persone sono molto più intelligenti di quanto siano stati indotti a credere. Secondo questa ricerca, l'errore del giocatore potrebbe non essere così irrazionale come sembra.

La razionalità è stata a lungo un concetto importante nello studio del giudizio e del processo decisionale. L'altamente lavoro influente degli psicologi Daniel Kahneman e Amos Tversky ha dimostrato in modo completo che spesso non riusciamo a prendere decisioni razionali, come preoccuparsi di un attacco terroristico ma non di attraversare la strada.

Ma questo fallimento si basa su un'interpretazione rigorosa di ciò che deve essere razionale - obbedire alle leggi della logica e della probabilità. Non è interessato alla macchina che deve valutare le prove e prendere una decisione. Nel nostro caso, quella macchina è il cervello umano - e come ogni sistema fisico, ha i suoi limiti.

Razionalità computazionale

Sebbene il nostro processo decisionale sia inferiore agli standard richiesti dalla logica e dalla matematica, esiste ancora un ruolo per la razionalità nella comprensione della cognizione umana. Il psicologo Gerd Gigerenzer ha dimostrato che mentre molte delle euristiche che usiamo potrebbero non essere perfette, sono entrambe utili ed efficienti.

Ma un approccio recente ha chiamato razionalità computazionale fa un passo avanti, prendendo in prestito un'idea dall'intelligenza artificiale. Suggerisce che un sistema con capacità limitate può ancora prendere un ottimale corso di azione. La domanda diventa "Qual è il miglior risultato che posso raggiungere con gli strumenti che ho?", Contrariamente a "Qual è il miglior risultato che si possa ottenere senza alcun vincolo?" Per gli umani, questo significa prendere cose come la memoria, considerazione della capacità, dell'attenzione e dei sistemi sensoriali rumorosi.

La razionalità computazionale sta portando ad alcune spiegazioni eleganti e sorprendenti dei nostri preconcetti ed errori. Un primo successo coerente con questo approccio fu quello di esaminare la matematica delle sequenze casuali come i lanci di monete, ma partendo dal presupposto che l'osservatore ha una capacità di memoria limitata e potrebbe solo mai vedere sequenze di lunghezza finita. Un altamente controintuitivo risultato matematico rivela che, in queste condizioni, l'osservatore dovrà aspettare più a lungo per il verificarsi di alcune sequenze rispetto ad altre - anche con una moneta perfettamente equa.

Il risultato è che per un insieme finito di lanci di monete, le sequenze che intuitivamente riteniamo meno casuali sono proprio quelle che hanno meno probabilità di accadere. Immagina una finestra scorrevole in grado di "vedere" solo quattro lanci di monete alla volta (grosso modo le dimensioni della nostra capacità di memoria) mentre si passa attraverso una serie di risultati - ad esempio dai lanci di monete 20. La matematica mostra che il contenuto di quella finestra manterrà "HHHT" più spesso di "HHHH" ("H" e "T" sta per teste e code). Ecco perché pensiamo che le code verranno dopo tre teste di fila quando si lancia una moneta, dimostrando che gli umani fanno un uso ragionevole delle informazioni che osserviamo. Se avessimo una memoria illimitata, comunque, penseremmo diversamente.

Esistono molti altri esempi di questo tipo, in cui la soluzione ottimale, una volta presa in considerazione le limitazioni cognitive, è sorprendente. Il nostro recente lavoro mostra che le preferenze inconsistenti - una pietra angolare di presunta irrazionalità umana - sono effettivamente utili quando non sei sicuro sul valore delle opzioni disponibili. La razionalità economica tradizionale suggerisce che una cattiva opzione che non sceglieresti mai (da un menu, per esempio) non dovrebbe avere alcun effetto su quale delle buone opzioni sceglierai. Ma la nostra analisi mostra che le opzioni sbagliate e apparentemente irrilevanti consentono di ottenere una stima più accurata di quanto siano valide le alternative rimanenti.

Altri hanno dimostrato che il bias di disponibilità, in cui sovrastimiamo la probabilità di eventi rari come incidenti aerei, deriva da a modo molto efficiente di elaborare i possibili risultati di una decisione. In breve, dato che abbiamo solo una quantità limitata di tempo per prendere una decisione, è ottimale assicurarsi che vengano presi in considerazione i risultati più critici.

Una comprensione più profonda

La percezione che siamo irrazionali è uno sfortunato effetto collaterale del sempre crescente catalogo di pregiudizi decisionali umani. Ma quando applichiamo la razionalità computazionale, questi pregiudizi non sono visti come prove di fallimenti, ma come finestre su come il cervello sta risolvendo problemi complessi, spesso in modo molto efficiente.

Checker illusione ombra. Edward H. Adelson / wikipedia, CC BY-SA

Questo modo di pensare al processo decisionale è più simile al modo in cui gli scienziati della visione pensano alle illusioni visive. Dai un'occhiata alla foto a destra. Il fatto che i quadrati A e B sembrino essere sfumature diverse (non lo sono - vedere il video qui sotto) non significa che il tuo sistema visivo sia difettoso, piuttosto che sta facendo un'inferenza ragionevole data il contesto.

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La razionalità computazionale porta ad una comprensione più profonda perché va oltre le descrizioni di come falliamo. Invece, ci mostra come il cervello mette in ordine le sue risorse per risolvere i problemi. Un vantaggio di questo approccio è la capacità di testare le teorie su quali siano le nostre capacità e i nostri limiti.

Ad esempio, abbiamo recentemente dimostrato che le persone con autismo sono meno inclini a certi pregiudizi decisionali. Quindi ora stiamo esplorando se i livelli alterati di rumore neurale (fluttuazioni elettriche nelle reti di cellule cerebrali), un autismo caratteristico, potrebbe causare questo.

Con maggiori informazioni sulle strategie che il cervello usa, potremmo essere in grado di personalizzare le informazioni in un modo che aiuti le persone. Abbiamo testato ciò che le persone imparano osservando una lunga sequenza casuale. Quelli che osservavano una sequenza divisa in brevi parti (come di solito faremmo nella vita di tutti i giorni) non ne beneficiarono affatto, ma quelli che osservavano la stessa sequenza divisi in blocchi molto più lunghi rapidamente migliorato nella loro capacità di riconoscere la casualità.

Quindi, la prossima volta che sentirete le persone caratterizzate come irrazionali, potreste voler sottolineare che questo è solo in confronto a un sistema che ha risorse e capacità illimitate. Con questo in mente, non siamo davvero così stupidi, dopo tutto.

Riguardo agli Autori

George Farmer, ricercatore, University of Manchester e Paul Warren, Senior Lecturer (Professore associato), Division of Neuroscience e Experimental Psychology, University of Manchester

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

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