Обзор книги “Принцип ставок” (“Thinking in Bets”)

Недавно я прочитал книгу “Thinking in Bets”, которая показалась мне достойной краткого обзора. Автор книги прошла интересный путь от автора докторской диссертации по когнитивной психологии к успешному игроку в покер с общим выигрышем за карьеру в 4+ млн долларов. И только через двадцать лет она вернулась к оставленной теме, имея опыт борьбы с когнитивными искажениями за покерным столом — ведь это напрямую влияло на карьеру игрока и финансовый успех. Так появилась книга “Thinking in Bets”, цель которой помочь читателям научиться постоянно совершенствовать свой процесс принятия решений, научиться отличать качество результата от качества решения и учитывать неопределенность окружающего мира.

Рис.1 “Обложка книги”

Книга состоит из 6 глав, которые умещаются в 200 страниц, которые пролетают перед глазами мгновенно. Содержание книги можно увидеть на рисунке ниже.

Рис.2 “Содержание книги”

Жизнь — это покер, а не шахматы

В этой главе противопоставляются 2 игры: шахматы и покер.

  • Шахматы — это игра с полной информацией, в которой нет места случайности. Качество результата напрямую определяется качеством решения. Мы видим всю доску, на которой видно расположение фигур и ходы оппонента.
  • Покер — это игра с неполной информацией. Качество результата зависит как от решений игрок, так и от карт на руках других игроков и от карт, которые будут сданы перед следующими раундами торговли (здесь идет речь про техасский холдем).

Жизнь больше похожа на покер, так как она тоже обладает вероятностным характером и в жизни у нас так же никогда не бывает полноты информации.

Правда, наши мозги не созданы для такой рациональности. Для этого достаточно вспомнить бестселлер Нобелевского лауреата Даниеля Ка́немана “Thinking, Fast and Slow”, в которой он описал, как в психике человека работают две системы

  • Система 1 (“быстрое мышление”) — рефлексы, инстинкты, интуиция, импульсивность и автоматическая обработка информации
  • Система 2 (“медленное мышление”) — выбор, концентрация, рациональные решения, контроль психической энергии

Обе системы — рассуждающая и рефлексивная — нужны для выживания. Рассуждающая система определяет чего мы хотим добиться, а рефлексивная поддерживает автоматическую реализацию большей части решений. Но за простоту и скорость принятия этих автоматических решений приходится платить их точностью.

Покер хорош для обучения рациональному мышлению тем, что

  • розыгрыш одной руки занимает в среднем две минуты
  • у нас есть некоторая информация для принятия решений (карты на руках, карты на столе, наши ставки и ставки оппонентов, …)
  • мы сразу видим результаты принятых решений
  • мы напрямую заинтересованы в улучшении результатов

По окончанию игры каждый участник должен извлечь собственный урок, разобрав свои решения и результаты, отделив удачу от умений, сигнал от шума. Именно это позволяет игрокам учиться и улучшать свою игру. В шахматах разбор сыгранной партии позволяет в деталях увидеть ходы, которые привели к проигрышу одной из сторон. В покере же неполная информация мешает не только принимать оперативные решения во время игры, но и анализировать исходы партий.

Интересно, что когда я сам играл в покер, то ориентировался на такой светофор анализа результатов/решений в своих играх.

Рис.3 “Светофор анализа результатов/решений”

По вертикали приведен исход игры, а по горизонтали какие решения мы принимали. В такой матрице есть только 4 варианта:

  1. Победили и принимали хорошие решение.
    Здесь все отлично — победили заслужено.
  2. Победили, но принимали плохие решения.
    Победили вопреки плохой игре. Фортуна вернула должок.
  3. Проиграли, но принимали хорошие решения.
    Все нормально. Сыграли в плюс по матожиданию, но просто не повезло. В следующий раз повезет
  4. Проиграли и принимали плохие решения
    Все плохо. Заслуженно проиграли.

В итоге, хуже всего воспринимался четвертый вариант, а сложнее всего анализировать было второй, т.к. победив люди не склонны искать ошибки в своих решениях.

Если же возвращаться к книге, то дальше Энни Дьюк подсвечивает важность неопределенности и важность умения сказать “я не знаю” в такой ситуации. Есть много причин уважать неопределенность и вот две из них:

  1. фраза “я не уверен” отражает довольно точное представление о мире
  2. если мы признаем, что все знать невозможно, мы, вероятно, избежим ловушек “черно-белого” мышления

В итоге стоит перейти от 100% ощущения правоты к вероятностному подходу, например, я уверен в этом на 90%. Это стоит того, так как

  • Жизнь полна случайностей. Мы не знаем точно, как все сложится, а скрытая информация еще больше осложняет дело. И раз мы уж постоянно сталкиваемся с опытом собственной неправоты, нужно относиться к нему спокойно
  • Ощущение промаха очень вредно. Оно почти в два раза острее, чем реакция на собственную правоту. Поэтому нам надо пересмотреть свое отношение к успехам и промахам, чтобы не попадаться в эту ловушку

И в следующей главе автор рассказывает как к этому можно придти

Спорим?

Автор утверждает, что все решения — это ставки. Для этого она приводит определение из словаря Вебстера

1. Выбор, основанный на размышлениях о вероятности какого-то события
2. Риск проигрыша в случае определенных действий
3. Решение, основанное на уверенности, что некоторое утверждение истинно или что некоторое событие произойдет.

Интересно, что часто получается так, что мы ставим не против других людей, а заключаем пари с будущими версиями самого себя, которые мы не выбираем. Это близко по значению к понятию альтернативная стоимость или альтернативные издержки (opportunity cost) из экономики. Фактически, мы своей ставкой выбираем тот вариант реальности, в котором ожидаем больший выигрыш, чем во всех остальных альтернативных вариантах будущего. В итоге, наши ставки отражают наши же убеждения относительно вероятного будущего.

А вот убеждения у людей формируются не слишком рациональным образом. Нам кажется, что абстрактные представления формируются так

  1. Мы что-то от кого-то узнаем
  2. Мы думаем об этом, проверяем истинность утверждения
  3. Формируем новое убеждение, разобравшись с пунктом два

На самом деле процесс формирования представлений выглядит так:

  1. Мы что-то от кого-то узнаем
  2. Мы решаем, что так оно и есть
  3. Иногда, у нас появляется время или желание поразмышлять над истинностью изначального утверждения и мы проверяем его

Отличие напоминает мне варианты работы форумов

  1. С премодерацией — как мы думаем работают наши убеждения
  2. С постмодерацией — как они реально работают

Наш мозг работает именно так, потому что для выживания ошибки первого рода — ложноположительные срабатывания — обходились не так дорого как ошибки второго рода — ложноотрицательные срабатывания. Те, кто принимали шум в кустах за движение хищника выживали чаще, чем те, кто проявлял скептицизм в этом вопросе:)

Помимо этого человеческий мозг при обработке новых сведений скорее не меняет свои представления, а подгоняет новые данные под существующие установки. В общем и целом, именно от наших убеждений зависит, как мы обрабатываем новую информацию. Интересно, что и высокий интеллект не спасает от этих проблем — люди с более развитыми математическими способностями совершают больше ошибок при интерпретации информации, в которой затрагиваются их личные установки.

Когда кто-то предлагает вам пари насчет ваших убеждений, вам приходится сделать третий шаг и “поразмышлять над истинностью изначального утверждения”, так как от этого зависит ваши шансы выиграть со своей ставкой.

Ставка на знание: варианты будущего

Для нашего самосовершенствования нам требуется опыт — это необходимый, но не достаточный фактор. Лучше всего об этом сказал Олдос Хаксли

Опыт мы получаем не от того, что с нами происходит, а от того, как мы используем случившиеся. Олдос Хаксли

Мы не становимся экспертами, получая опыт. Важно извлекать из уроки из наших решений. Любое решение является ставкой и его можно представить в следующем виде

Рис.4 “Ставка на будущее”

Если мы обнаруживаем связь между нашими решениями и результатами, то мы формируем цикл обучения, который выглядит так.

Рис.5 “Цикл обучения”

Результаты наших действий обусловлены не только нашими действиями, но и влиянием удачи. Если результат обусловлен качеством решения, то мы говорим про мастерство. Если результат обусловлен случайными факторами, то мы говорим про удачу. В любом случае мы должны понять причину, чтобы скорректировать наше обучение. Правда, отделить зерна от плевел часто бывает совсем непросто.

Рис.6 “Цикл обучения (мастерство/удача)”

Обычно для трактовки результатов наших действий мы пользуемся простейшим шаблоном: ставим себе в заслугу положительные исходы и списываем на невезение негативные. Эта модель интерпретации называется своекорыстное атрибутивное искажение. Оно не позволяет нам извлекать уроки из собственного опыта.

Мало того из чужого опыта мы тоже не всегда извлекаем уроки, так как там интерпретация выглядит следующим образом: если другой человек добился успеха, то ему просто повезло, а если проиграл, то он просто ошибся в своих решениях.

На рисунке это можно представить следующим образом.

Рис.7 “Своекорыстное атрибутивное искажение”

Чтобы измениться нам стоит выработать привычку с удовольствием отмечать заслуги других людей в их успехах; признавать собственные ошибки; анализировать свои победы на предмет ошибок; учиться и, как следствие, эффективно принимать решения.

Вообще, обычно мы выбираем из спектра возможностей и обучение помогает нам делать это более эффективно. А чтобы начать эффективно учиться нам стоит принять на вооружение привычку, приведенную выше.

Возьмемся за руки друзья

Как и в случае с клубом анонимных алкоголиков людям, практикующим мышление ставками требуется группа сочувствующих, с которыми можно обсудить жизненные перипетии и оценить качество принятых решений. Такая группа должна удовлетворять некоторым условиям:

  1. Стремление к точности (не к подтверждению!), которое включает поощрение объективности и открытости
  2. Ответственность, о которой членов группы информируют заранее
  3. Поддержка разнообразия идей и мнений

В такой группе у участников меняется восприятие возражений, так как они спокойно относятся к фактам, которые противоречат их убеждениям. Так мы преодолеваем проблему мотивированной аргументации.

В такой группе мыслящих ставками участники задаются вопросами наподобие

- Почему мои убеждения могут быть неправильными?
- Какие факты связаны с моими представлениями?
- В каких областях знания могут быть сведения, позволяющие оценить точность моих суждений?
- Какие источники информации я мог упустить или недостаточно использовать, формируя данные представления?
- На чем основываются взгляды, противоположные моим?
- Каковы аргументы оппонентов и чем они весомее моих?

Отвечать на такие вопросы лучше в группе, так как мы находимся в пузыре собственных мнений, мыслей и информации. Важно, чтобы группа состояла из людей, с разными точками зрения.

Не согласиться, чтобы выиграть

Еще в 1942 году социолог Роберт Мертон предложил принципы CUDOS для деятельности научных сообществ. Эти стандарты отлично подходят для групп, мыслящих ставками.

Рис.8 “Модель Мертона для стандартов деятельности научного сообщества”

Эта модель позволяет добиться точного мышления в группе. Но если группа дрейфует от точного мышления к подтверждающему, то в первую очередь нужно выяснить, какая из норм Мертона не соблюдается. А теперь подробнее про каждую из норм.

Коммунизм

Эта норма говорит про всеобщую доступность данных. Причем как подтверждающих ваши выводы, так и тех, которые могут поставить их под сомнения. Приблизительно так же мыслил Фейнман

Например, если вы проводите эксперимент, сообщите обо всем, что может влиять на результаты, объясните, почему их можно признать недействительными

Поощряйте других искать атрибутивные искажения в ваших рассуждениях.

Универсализм

Это правило в оригинале звучит так

Истинные утверждения, независимо от их источника, должны соответствовать заранее установленному критерию — беспристрастности

Это эквивалентно рекомендации не казнить гонца за плохие вести.

Чтобы отделить послание от посланника можно мысленно подменить источник и оценить насколько поменялось восприятие информации.

Беспристрастность

Интересно, что цифры в аргументации могут быть объективными, но сама подача информации — благодатная почва для предвзятости. В итоге, если знать какую гипотезу мы доказываем, используя определенные данные, то высока вероятность, что мы ее докажем:) Чтобы этого избежать, можно проводить анализ данных не зная какой результат мы хотим получить.

Если же речь идет про логическую аргументацию, то добиться беспристрастности можно, попробовав встать на сторону оппонента и обосновать его позицию своими словами.

Организованный скептицизм

Признавая существование объективной истины, скептицизм утверждает, что наши знаний о ней могут быть неверны. Принцип ставок — одно из воплощений скептицизма — побуждает перепроверять собственные установки, выяснять, насколько мы уверены в наших знания и прогнозах. Это приближает нас к объективной истине.

Ок, теперь у вас есть группа, следующая принципам CUDOS, внутри которой вы можете общаться эффективно. А как же строить

Общение за пределами группы

В этом случае вам не стоит использовать радикальную рациональность, а вместо этого идти очень осторожно, от простого к сложному. Вам помогут следующие принципы:

  1. Выражайте неуверенность. Это стимулирует собеседников делиться информацией и оппонировать вам
  2. Соглашайтесь. Определите какую часть аргументов собеседника вы можете одобрить, покажите эту общность взглядов, а дальше добавьте свое мнение через союз “и”. Не пользуйтесь связкой через союз “но”
  3. Договоритесь о перемирии на время совместного поиска истины. Если участник реагирует эмоционально, то уточните хотить ли он получить совет или хочет выпустить пар
  4. Сосредоточьтесь на будущем. Лучше сделать акцент на том, как можно улучшить ситуацию, а не то, что было в прошлом

Теперь пришло время для финальной стратегии принятия решений, а именно

Мысленные путешествия во времени

Мы вовлекаем в обсуждение других людей, а можно привлечь и другой версии себя: себя-из-прошлого и себя-из-будущего. Суть в том, что я-настоящий может принимать иррациональные и импульсивные решения, которые не учитывают долгосрочные интересы.

Интересы я-из-будущего можно учесть, используя разные методы:

  • временное дисконтирование ожидаемого вознаграждения.
  • 10–10–10 — Задать вопросы какие будут последствия от принятия решения через 10 минут? 10 месяцев? 10 лет?

Умение сожалеть о еще не принятых решениях дает преимущества:

  • помогает принимать более правильные решения
  • более сочувственно относиться к себе, если что-то пойдет не так

Если же не пользоваться этими методами, то сиюминутные решения, обусловленные эмоциями, могут стать самосбывающимся пророчеством, снижая качество ставок, увеличивая шансы плохих исходов. В покере для такого состояния даже есть термин “тильт”, который испытывал почти каждый игрок хоть раз в жизни.

Для того, чтобы из текущего времени зафиксировать желательное поведение себя в будущем можно использовать “договор Улисса”. Улиссом римляне называли Одиссея, который приказал привязать себя к мачте корабля, когда он проплывал мимо острова сирен. Такое поведение и называется договором Улисса.

Забавно, что именно такие договоры я обычно использую для прохожденния курсов, сертификаций, выступлений на конференциях. Имея цель, четкий дедлайн и коммиты перед внешними людьми или самим собой (в денежном эквиваленте), мне гораздо проще собраться и сделать то, что я запланировал.

Также для фиксации правильно мышления в стиле ставок можно использовать подход ругательной банки. Это такой вид предварительного договора, когда мы фиксируем заранее высказывания и мысли, которые указывают на отклонение от цели, то есть поиска истины. И дальше если мы их фиксируем, то это знак остановиться и задуматься. Такие симптомы могут включать следующие пункты

Рис.9 “Симптомы слишком сильного отклонения от поиска истины”

]А вообще для принятия более качественных решений нам требуется провести разведку и исследовать будущее. Это может выглядеть так

Рис.10 “Ставка на будущее с вариантами”

В итоге, если мы отдельно прорабатываем разные варианты реальности, то мы занимаемся сценарным планированием. Мы строим дерево решений и оцениваем как развиваются события в каждом из вариантов. Разные взгляды на происходящее позволят сделать дерево более ветвистым и учесть больше вариантов. Оно может выглядеть как-то так.

Рис.11 “Дерево решений”

Такой подход не только повышает качество решений, но и имеет другие преимущества:

  1. Сценарное планирование напоминает, что будущему присуща неопределенность
  2. Разведка позволяет отработать реагирование на разные исходы
  3. Представляя диапазон результатов, мы избежим неэффективного сожаления
  4. Рассматривая потенциальные варианты будущего и оценивая их вероятности, мы не сделаем ставку на результат. Мы откажемся от ретроспективного детерминизма, который игнорирует варианты несостоявшегося будущего.

Есть еще пара интересных методик:

  • Ретрополяция
  • Премортемы

Ретрополяция — это когда мы начинаем планирование, представляя, что цель уже достигнута. Например, это может выглядеть так

Рис. 12 “Ретрополяция: от позитивного будущего к настоящему”

А премортем — это когда мы представляем неблагополучное будущее и пытаемся понять как мы туда попали. Использовать премортем в планировании — значит изначально представить, что мы не достигли поставленных целей. По-факту, здесь мы применяем метроновский подхход организованного скептицизма.

Вместе ретрополяция и премортем позволяют нам составить всю карту будущего целиком, без перекосов в розовые мечты или наоборот серую тоску. А также позволяют бороться с ретроспективным детерминизмом, когда после реализации одной из версий будущего окружающие начинают считать, что именно это должно было случиться.

Книга заканчивается жизнеутверждающе:

Теперь мы знаем, что никто всерьез не требует от нас постоянной непременной правоты (это невозможно), и мы будем прокладывать себе путь через неопределенность, калибруя собственные убеждения, чтобы по возможности сделать более точной и объективной картину мира. Это вполне посильная задача.

Director of digital ecosystem development department at Tinkoff. Bachelor at applied math, Master at system analysis, Postgraduate studies at economics.

Director of digital ecosystem development department at Tinkoff. Bachelor at applied math, Master at system analysis, Postgraduate studies at economics.