100)". Эта гипотеза основана на априорной вероятности, т.Е. На вероят-

ности, что событие произойдет при наличии аналогичных ситуаций. Мож-

но выдвинуть другую гипотезу о том, что вероятность не встретиться с

вашей любовью на вечеринке составит

Р(Н)-= 19/20

или "вероятность, что событие не произойдет составляет 95%".

Если бы реальные ситуации можно было свести к таким вероятност-

ным утверждениям, жизнь была бы простой и скучной. Вы могли бы срав-

нить вероятность нежелательной встречи с вероятностью получить удо-

вольствие от посещения вечеринки, а затем принять решение. В нашем

случае предположим, что вы решили пойти на вечеринку. Подъезжая к

дому, вы замечаете припаркованный у подъезда желтый Фольксваген. За

несколько секунд вы вычисляете вероятность того, что этот автомобиль

принадлежит бывшей пассии (что означало бы также, что она тоже на

этой вечеринке) и взвешиваете эту новую информацию с прежней инфор-

мацией о вероятности того, что хозяин пригласил вас обоих на одну вече-

ринку. Эта ситуация называется условной вероятностью - вероятнос-

тью, что новая информация верна, если верна конкретная гипотеза. В

этом случае, предположим, что вероятность того, что этот автомобиль

принадлежит бывшей пассии, составляет 90% (другие 10%) можно припи

сать различным факторам, включая возможность того, что этот автомо-

биль был продан кому-то еще, дан кому-то взаймы или это просто похо

жий автомобиль). Согласно теореме Байеса, совместная вероятность (I/

20 за то, что этого человека пригласили + 9/ 10 за то, что наличие автомо

биля говорит о его присутствии) может быть вычислена по следующе>

формуле":

Р(Е|Н)Х Р(Н)

Р(Н|Е)=

Р(Е|Н)Х Р(Н) + Р(Е|Н)Х Р(Н)

"Формула взята из: Anderson (1985).

Мышление и интеллект - естественный и искусственный

448

где Р(Н|Е) - это вероятность того, что верна гипотеза (Н) при наличии

условия Е; в нашем случае это вероятность того, что этот человек будет

на вечеринке с учетом первоначальной низкой вероятности и новой полу-

ченной информации. Р(Е|Н) обозначает вероятность того, что Е истинно

при условии Н (например, вероятность того, что автомобиль принадлежит

этому человеку = 90%). Р(Н) - это вероятность первоначальной гипоте-

зы (Р=5%), а переменные Р(Е|Н-) и Р(Н-) обозначают вероятность того,

что событие не произойдет (10% и 95%). Подставив эти числа в формулу,

мы можем решить уравнение для Р(Н|Е).

. , 0.9 Х 0.05

РНЕ =---------------- = 0.32

(0.9Х0.05) + (0.1 X 0.95)

Так, согласно этой модели, шансы нежелательной встречи на вечеринке

составляют примерно 1/3. При таком раскладе вы можете принять науч-

но обоснованное решение о том, насколько отвратительной может ока-

заться эта встреча и насколько приятной будет вечеринка. Пожалуй, вам

стоит доехать до ближайшего таксофона и позвонить пригласившему вас.

Однако, насколько хорошо теорема Байеса согласуется с реальной

жизнью? Весьма маловероятно, что находясь в вышеописанных обстоя-

тельствах вы достали бы из кармана калькулятор и начали вычислять

величину Р(Н|Е). Некоторые данные, собранные Эдвардсом (Edwards,