Почему мы гуглим, но не умнеем? Эффект узкого поиска
Мы живем в эпоху беспрецедентного доступа к информации. Любой факт, любая статистика, любая точка зрения - всего в паре кликов. Казалось бы, это должно было привести нас к общему понимаю фактов, к единой реальности. Но что мы видим? Поляризация мнений только растет. Люди спорят не только о политике или экономике - они спорят о базовых фактах, будь то здоровье, климат или наука.Почему так?Принято винить «пузыри фильтров“ и хитрые алгоритмы, которые нас разделяют. Но серия недавних исследований «The narrow search effect and how broadening search promotes belief updating»
Ученые предложили новый компас для определения достаточного количества данных для обучения ИИ
Коллектив ученых из Московского физико-технического института (МФТИ) разработал и теоретически обосновал два новых подхода к решению одной из фундаментальных проблем машинного обучения: определению достаточного размера выборки. Их работа, опубликованная в Computational Management Science, предлагает измерять, насколько «уверенность» модели в своих параметрах меняется при добавлении или удалении всего одного элемента данных, используя для этого два различных математических инструмента.
Как когнитивная нагрузка саботирует наши решения и влияет на наши деньги
Те, кто давно сидит в хабах «Мозг» и «Здоровье», знают: наш мозг - ленивый и энергозатратный. Мы любим говорить о рациональности, силе воли и взвешенных решениях, но часто забываем, что у этих процессов есть вполне конкретная «цена» в АТФ и глюкозе.Сегодня я хочу разобрать исследование, которое показывает, как простая когнитивная нагрузка (вроде запоминания номера телефона) превращает нас в импульсивных, трусливых и иррациональных созданий.
Новое исследование показывает, почему люди с высоким IQ принимают лучшие решения
Новое исследование Школы менеджмента Университета Бата показало, что люди с более высоким IQ делают более реалистичные прогнозы. Это помогает им принимать лучшие решения и добиваться более высокого уровня жизни.
Непопулярное мнение: ИИ не изменит IT
ИИ обучается на существующих данных, как джуниор-разработчик на Stack Overflow, и становится похож на мидла. Но сможет ли он когда-нибудь дорасти до сеньора?Заголовки вроде «Программисты будут не нужны через пять лет» появляются всё чаще, а модели, такие как ChatGPT и GitHub Copilot, демонстрируют впечатляющие способности в написании кода, однако мы считаем, что никаких серьезных изменений в IT-сфере в ближайшие годы не случится. В этой статье мы предлагаем к обсуждению свои аргументы для такого непопулярного мнения.Новые инструменты часто описываются как серебряные пули, но на практике такими не оказываются
Как принимать решения под давлением — и не терять фокус
Краткое содержаниеВ статье описывается шесть тактик для принятия решений в условиях давления и неопределенности, которые помогают сохранять фокус и принимать обоснованные решения:Фокус на главном: В условиях давления важно четко определить приоритеты, понять, что является наиболее важным в данный момент, и сосредоточиться на этом, а не на мелочах. Необходимо задавать вопросы, чтобы выявить долгосрочные цели и решить, на что нужно действовать быстро, а что можно отложить.Принятие неопределенности
Как превратить LLM в инструмент для принятия решений (с помощью промпта)
Делаем виртуального помощника с помощью промпт‑инжиниринга Привет, Хабр!Казалось бы, большие языковые модели (LLM), самой известной из которых является ChatGPT, должны быть идеальными помощниками для принятия решений. Кто, как не LLM, соберёт всю необходимую информацию, проанализирует данные, составит таблицу аргументов за и против, а затем примет чёткое и обоснованное решение? И всё это без эмоций, предубеждений и самообмана, свойственных человеку. Однако на практике, выполняя задачи на принятие решений, LLM выдают расплывчатые и неконкретные ответы.
Нейроэкономика — как люди принимают решения о покупках, инвестициях, смене работы
Внезапно экономисты и нейробиологи нашли друг друга. Выяснилось, что чисто математические модели могут не работать не только потому что часть людей не любят или не умеют считать, но и по каким-то другим причинам. Так появилось направление на пересечении психологии, нейробиологии и экономической теории.Кадр из фильма «Значит, война»
