#систематика /// Концепция возможных миров
При оценке шансов мозг играет примерно в такую игру — сравнивает количество возможных миров, в которых истинно утверждение (обустройство, ситуация) А и количество возможных миров, где истинно Б.
И следующим шагом мозг дорисовывает картину какого-то из этих миров до оцениваемого события: "событие X более вероятно в мире, где истинно А". Вот это "мир, где истинно А" выступает как объяснение для события X — как одно из возможных объяснений, но самое сильное — и используется в дальнейшем для моделирования связанных событий, предсказаний.
Примитивный пример: оценка шансов, что панама на улице намокнет, при том, что сейчас идет дождь.
Есть мир А, где истинно "панама становится мокрой в дождь" — привычный нам мир.
Есть мир Б, где истинно "панамка не становится мокрой в дождь" — например, мир, где текстиль не мокнет.
Вероятность того, что панама намокнет, выше в мире А.
И это вероятность, а не факт, так как существуют другие объяснения и допущения:
Панама НЕ намокнет в дождь (в мире А) — потому что я всегда покрываю свою панаму водоотталкивающим спреем.
Панама НЕ намокнет в дождь (в мире А) — так как я поверх нее надену пакет.
Панама намокнет в дождь (в мире Б) — так как панама из текстиля, который не мокнет, но на ней узор принтом из краски, которая хорошо впитывает влагу и потому в итоге вся панама намокнет.
Очевидно, что все объяснения с допущениями слабые и проигрывают простому объяснению "панама намокнет, так как дождь", и мозг выбирает это события как наиболее вероятное.
___
#объяснение #вероятность #миры #шанс
При оценке шансов мозг играет примерно в такую игру — сравнивает количество возможных миров, в которых истинно утверждение (обустройство, ситуация) А и количество возможных миров, где истинно Б.
И следующим шагом мозг дорисовывает картину какого-то из этих миров до оцениваемого события: "событие X более вероятно в мире, где истинно А". Вот это "мир, где истинно А" выступает как объяснение для события X — как одно из возможных объяснений, но самое сильное — и используется в дальнейшем для моделирования связанных событий, предсказаний.
Примитивный пример: оценка шансов, что панама на улице намокнет, при том, что сейчас идет дождь.
Есть мир А, где истинно "панама становится мокрой в дождь" — привычный нам мир.
Есть мир Б, где истинно "панамка не становится мокрой в дождь" — например, мир, где текстиль не мокнет.
Вероятность того, что панама намокнет, выше в мире А.
И это вероятность, а не факт, так как существуют другие объяснения и допущения:
Панама НЕ намокнет в дождь (в мире А) — потому что я всегда покрываю свою панаму водоотталкивающим спреем.
Панама НЕ намокнет в дождь (в мире А) — так как я поверх нее надену пакет.
Панама намокнет в дождь (в мире Б) — так как панама из текстиля, который не мокнет, но на ней узор принтом из краски, которая хорошо впитывает влагу и потому в итоге вся панама намокнет.
Очевидно, что все объяснения с допущениями слабые и проигрывают простому объяснению "панама намокнет, так как дождь", и мозг выбирает это события как наиболее вероятное.
___
#объяснение #вероятность #миры #шанс