为认知谬误动物园建立秩序
神经元与认知
2018-10-17 v1 人工智能
机器学习
摘要
在 Descartes 或 Spinoza 这样的理性主义者眼中，人类推理完美无瑕，迈向揭示终极真理。然而几个世纪后，以 Kahneman 和 Tversky 的工作为顶点，人类推理被刻画为远非无瑕，充满大量误判、偏差与认知谬误。随着进一步研究，新认知谬误不断出现，导致一种可公允地描述为认知谬误动物园(cognitive fallacy zoo)的局面！在这篇大体方法论的著作中，我们形式化地提出一种为这一动物园建立秩序的原则性方式。我们引入在认知谬误间建立蕴涵关系(implication relationships, IRs)的思想，形式化刻画一个谬误如何蕴涵另一个。IR 类比于并在部分上受计算复杂性理论中归约(reduction)这一基本概念的启发。我们给出若干涉及实验充分记录的认知谬误的 IR 示例：基率忽略、可得性偏差、合取谬误、诱饵效应、框架效应与 Allais 悖论。我们最后讨论我们的工作如何：(i) 允许识别那些研究回报最丰的关键认知谬误，以及重要的 (ii) 容许一个系统化的、有引导的认知谬误研究纲领，激励有影响力的理论及实验未来研究路径。
引用
@article{arxiv.1810.06710,
title = {Bringing Order to the Cognitive Fallacy Zoo},
author = {Ardavan S. Nobandegani and William Campoli and Thomas R. Shultz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06710},
year = {2018}
}