Но что такое пятилетний ребенок? Доступ к гораздо большему количеству данных? Почему пятилетний такой удивительный парсер контекста? В чем недостает компьютера? «Если мы думаем, что некоторые вещи верны, но теперь они знают, что они уже не верны, разве это не значит, что мы действительно ничего не знаем?».

Когда дело доходит до изучения роста научных знаний, один вопрос, который обычно задают, - Если мы думаем, что некоторые вещи верны, но теперь они знают, что они перестали быть правильными, не означает ли это, что мы действительно ничего не знаем в все?

Да, это правда, что наука по своей сути неопределена и что все в черновом варианте. Это иллюстрируется рассказом моего профессора. Он однажды читал лекцию по определенной теме во вторник, только чтобы прочитать газету на следующий день, которая признала недействительным то, что он говорил с классом за день до этого. И если это вас беспокоит, вам нужно уйти из науки. Но только потому, что наука в черновой форме не означает, что мы ничего не знаем. Ясно, что наше научное понимание мира позволяет нам делать прогнозы о мире, например, в метеорологии, или создавать сложные технологии.

Наука постоянно приближается к лучшему пониманию мира. По пути многое из того, что мы знаем, может быть опрокинуто. Потому что это улучшает наши знания. И думать, что это что-то другое, упускает из виду, как работает наука. Ваше сочинение заставило меня задаться вопросом, не виноваты ли мы здесь. Правильно ли мы обмениваемся наукой? Если сердце науки - это признание того, что истина преходяща, всегда готова быть перевернутой лучшими доказательствами, тогда мы не должны об этом сообщать? Популяризация науки всегда, кажется, имеет тенденцию в другом направлении, подчеркивая великое открытие.

Односекундная пауза, за которой следуют: «Ты совсем младший ребенок!» Почему? «Ты умный, трудолюбивый, забавный, успешный» и снова и снова. Опять же, впечатляющая способность поддерживать правдивость высказываний очевидна - несмотря на то, что две фразы находятся в прямом противоречии, оба чувствуют себя совершенно очевидными в изоляции. Социологи ссылаются на это явление как на предвзятость: когда-то мы что-то знаем, мы не можем этого не знать, так как чувствуем, что мы всегда это знали. Фактически, теперь, когда вы узнали, что такое предвзятость, вы вероятно, мгновенно возникло ощущение, что вы всегда знали о предвзятости задним числом.

Некоторые из самых ярких и проницательных результатов в социальной науке являются блестящими и проницательными именно потому, что, как только они объясняются нам, они чувствуют себя глубоко и энергично, хотя однажды, мы полагали, что полная противоположность была глубоко и мощно верной.

Совершенно очевидно, что чем больше людей платят за выполнение ряда задач, тем больше задач они завершат. Все остальное равное, кто бы не работал больше, когда платил в два раза больше за выполнение одной и той же задачи? Ну, оказывается, что в некоторых случаях платные люди больше могут заставить их работать меньше. В частности, когда люди любят какую-то задачу потому что они находят это по своей сути полезным, платя им за то, чтобы они «вытесняли» свою мотивацию. Студенты, которые любят учиться, потому что им нравится учиться меньше, когда им внезапно платят за свои оценки, музыканты часто теряют любовь к музыке, как только они «продают» вне.

Теперь переполненность кажется очевидной, верно? Но это не для многих людей, которые продолжают полагать, что повышение и повышение заработной платы неизменно приведет к повышению производительности. Как и мои ученики, когда мы слышим один трюизм, кажется, что весь мир выравнивается, но когда мы слышим еще один трюизм, мир мгновенно перестраивает.

В некоторых случаях птицы пера собираются вместе, а под другими, наоборот, действительно привлекают. При некоторых обстоятельствах, платите больше улучшает производительность, а в других - сильно вредит ему. Вместо того, чтобы видеть как А, так и В как истинные, социологи исследуют смягчающие и смягчающие факторы, которые позволяют нам предсказать, когда каждый из них верен.

В частности, социологи проверяют, какие условия - теории, о которых говорят люди мира, точны. Мне нравится ваш способ противостоять этой проблеме. После этого люди сказали: «О да, конечно, вы обнаружите этот уровень дискриминации». Тогда у меня будет две ячейки: реальность и предсказание. «Это была очевидная» критика очень быстро приближается. «Где это происходит в мозге?».

В качестве примера большая часть моей недавней работы сосредоточена на моральной психологии. В этой области много нейрофизиологических исследований, и некоторые из них потрясающие. Но ценность таких исследований заключается в том, что это помогает нам исследовать интересные и существенные проблемы, такие как точный эффект, на который влияют такие эмоции, как отвращение и гнев. Мощные факты о локализации мозга - то, что задняя извилистая извилина активна во время определенных видов морального обдумывания, скажем, сами по себе, скучные.

Больше всего, тот человек, который задает этот вопрос, обычно ничего не знает о мозге. Когда будет единая единая «поведенческая» теория экономической деятельности? Если вам нужна единая, единая теория экономического поведения, у нас уже есть лучшая доступная, эгоистичная, рациональная модель агента. Для простоты и элегантности это невозможно избить. Ожидаемая теория полезности - отличный пример такой теории. Фон Нейман не был манекеном! И если вы хотите научить кого-то, как принимать правильные решения в условиях неопределенности, вы должны научить их максимизировать ожидаемую полезность.

Проблема возникает, если вместо того, чтобы советовать им, как принимать решения, вы пытаетесь предсказать, что они на самом деле будут делать. Ожидаемая теория полезности не так хороша для этой задачи. Такова цель, для которой была изобретена описательная альтернатива, теория перспектив Канемана и Тверского, но, конечно, теория перспективы была неполной.

По мере того, как люди делают прогресс, заполняя дыры в теории перспективы, мы можем лучше понять и предсказать поведение, но теория перспективы уже была более сложной, чем ожидаемая теория полезности, и добавление этих измерений еще больше усложняет. Некоторые ошибочно делают вывод, что поведенческие экономисты просто добавляют степени свободы, позволяя нам «объяснять что-либо».

Это неверный вывод, потому что эти дополнительные сложности не выходят из воздуха, чтобы справиться с некоторой эмпирической аномалией, они основаны на доказательствах того, как люди ведут себя. Подобно тому, как у психологии нет единой теории, а есть множество находок и теорий, поэтому поведенческая экономика будет иметь множество теорий и вариаций в этих теориях. Но мосты все еще стоят.

Поскольку экономика становится больше похожей на инженерную, она станет более полезной, но она не будет иметь единой теории. Никто не хочет задавать такой вопрос. «Насколько хорошо вы понимаете, что делает ваше облачное программное обеспечение?». Когда компания трубит проекты безопасности облаков, они в конечном итоге будут нарушены. Если облачная служба должна быть надежной и «всегда включена», она будет постоянно снижаться. Когда частные данные должны быть разделены, это иногда течет.

Возможно, мы поддерживаем нереалистичные ожидания, потому что органически невозможно, чтобы наш мозг стал полностью циничным. Тем не менее, технология якобы продолжается, и может показаться разумным, чтобы вопросник настаивал на, по крайней мере, предсказуемой скорости отказа. Другие инженерные школы обычно предоставляют такое руководство. Почему это так сложно в вычислительных проектах?

До того, как инженер может дать предсказуемые результаты, достаточно ограничить переменные, чтобы можно было полностью определить ожидание. В случае информации наиболее конкретной ситуацией является дизайн микросхемы, и поэтому она дает наиболее предсказуемые результаты. Фактически, в этом случае специфика максимизируется, и результатом является Закон Мура, устойчивый ход улучшенных результатов.

Это реальная разница между программным и аппаратным обеспечением. Мы можем тщательно определить среду, к которой подключен чип, в то время как программное обеспечение подключается к реальности, такому туманному идеалу, который ни одна наука и техника никогда не побеждали.

К счастью, мы можем вспомнить случаи, когда проекты ненадежной информационной системы проходят реформу, пока они не станут надежными. В течение первых двух десятилетий персональные компьютеры были, как известно, неустойчивыми. Они все время рушились. Крошечная ошибка может иметь большие последствия. Естественно, когда мы получаем больше информации о том, как информационная система подключается к своей среде, становится возможным сделать ее более надежной. Первой облачной службой, к которой большинство потребителей подключалось, была служба отчетов об ошибках, чтобы помочь компьютерной компании отладить свою операционную систему.