Идея о том, что наше восприятие мира всегда ограничено, была развита в более позднее время в работах Томаса Байеса, о котором мы уже говорили ранее. В частности, Байес использовал пример с восходом и заходом солнца, чтобы объяснить, как наши модели мира могут быть обновлены на основе наблюдений. Например, человек, впервые выйдя из пещеры, наблюдает восход солнца и задается вопросом: происходит ли это каждый день? С каждым новым наблюдением он обновляет своё убеждение, используя байесовские рассуждения. С каждым новым восходом солнца он укрепляет свою гипотезу о том, что солнце действительно восходит каждый день. Однако если однажды это предсказание окажется неверным, и солнце не взойдёт или не сядет в привычном месте, то необходимо скорректировать свою модель мира, основываясь на новых данных.
Таким образом, в байесовском подходе мы видим процесс постоянного обновления наших ментальных моделей на основе новых наблюдений, что также напоминает платоновскую идею поиска истинной реальности за пределами искажённого восприятия. Байес подчеркивает, что восприятие и предсказание мира – это динамичные процессы, которые всегда подлежат корректировке, и что реальность, которую мы пытаемся постигнуть, всегда может быть глубже, чем наша текущая модель восприятия позволяет.
Эти идеи были развиты и дополнены Нэйтаном Сильвером2, где он исследовал принципы прогнозирования в условиях неопределенности. Сильвер утверждает, что успешное прогнозирование зависит от способности различать «сигнал» (важную информацию) от «шума» (случайных или незначительных данных), что напрямую связано с байесовским обновлением моделей. Однако Сильвер идет дальше, подчеркивая, что не все модели можно исправить простым обновлением с учетом новых данных. В мире, полном неопределенности и случайности, многие прогнозы оказываются ошибочными, даже если они следуют правильной методологии.
Сильвер акцентирует внимание на том, как люди часто переоценивают свою способность интерпретировать данные, полагаясь на предсказания, которые кажутся правдоподобными, но на самом деле могут быть результатом ошибок восприятия и предвзятости. Он объясняет, что важно не только учитывать новые данные, но и правильно понимать контекст, в котором они появляются. В этом смысле, как и в байесовской модели, корректировка ментальных моделей – это процесс, требующий не только наблюдений, но и осознания ограничений, с которыми мы сталкиваемся при интерпретации мира. Сильвер также подчеркивает, что важность «шума» в данных часто игнорируется, и без умения отделять его от «сигнала» мы не сможем создать адекватные модели предсказания, даже если будем работать с самыми