“一般贝叶斯推理导致人类概率判断的不一致性”讲座顺利举行
陈恒
4月11日，《一般贝叶斯推理导致人类概率判断的不一致性》（Generic Bayesian Inference Causes Incoherence in Human Probability Judgments
）讲座在清华大学心理学系顺利举行。主讲人是来自华威大学商学院的博士后研究员祝剑桥博士，他以统计和机器学习为研究基础，涉及认知科学、行为经济学、计算神经科学等领域。在此次讲座中，他和大家分享了最新的研究成果。
本期演讲嘉宾：祝剑桥博士
会议开始，主持人清华大学心理学系副教授钱静老师先对主讲人和讲座主题做了热情洋溢的介绍。
随后祝博士开始了他的分享。祝博士认为人类的概率判断是有系统偏见的，不符合贝叶斯概率模型。但是，也许大脑并没有明确地表示概率，而是通过抽样过程来近似概率计算。通过计算样本内事件的相对频率可以得到朴素概率估计，但当样本容量较小时，这些估计往往是极端的。以往描述人类概率估计的认知模型是概率加噪音模型，其中噪音部分是可估算的参数，并没有特殊的意义。祝博士在他的研究中运用不同的先验概率分布来模拟人类概率估计时的抽样过程。人们通常使用泛型先验概率来提高概率估计的准确性，并把这个模型称为贝叶斯采样器。
贝叶斯采样器牺牲了概率判断的一致性以提高准确性，并提供了一个单一的框架来解释与各种偏见和启发式相关的现象，如保守主义和琳达问题。该方法为近期重要的概率判断模型——概率理论加噪声模型对简单事件、连词和分词做出等效平均预测。贝叶斯采样器对条件概率做出了不同的预测，在一个新的实验中表明，该模型在定量和定性上更好地捕捉了这些判断。
讲座吸引了校内外多位决策和行为经济学领域的研究者参加。讲座的结束阶段祝博士还与到场的老师和同学就人类概率判断方面的问题进行了深入交流。
