Tư duy Bayesian Updating trong một thế giới bất định



1) Phát hiện của Daniel Kahneman và Amos Tverky
Daniel Kahneman và Amos Tversky là hai nhà tâm lí học nổi tiếng nhất trong giới tâm lí học và được xem là cha đẻ của kinh tế học hành vi ngày nay. Những bài báo khoa học được viết chung bởi Daniel và Amos đã chỉ ra những lỗi tư duy mang tính hệ thống trong não bộ, và qua đó gây tiếng vang mạnh mẽ trong tâm lí học lẫn kinh tế học.
Một trong những phát hiện quan trọng khẳng định rằng khi chúng ta đưa ra những dự đoán về tương lai, chúng ta thường dựa vào cảm giác nhiều hơn là đưa ra những quy trình chặt chẽ dẫn đến kết luận đó. Nói 1 cách đơn giản, khi suy nghĩ hoặc dự đoán về tương lai, chúng ta đưa ra kết luận vì chúng ta cảm thấy nó hợp lí chứ không phải vì kết luận đó mang những yếu tố của quá trình tư duy hợp lí.
Một trong những lỗi tư duy mà người viết muốn đề cập ở đây là khi đưa ra dự đoán, chúng ta thường không cân nhắc base rate (sorry mình k biết dịch sang tiếng việt thế nào -_-). Hãy giả sử bạn muốn mở 1 quán cà phê mới ở Sài Gòn. Tỉ lệ tồn tại sau 1 năm của quán cà phê là bao nhiêu? 
Thông thường bạn có thể cân nhắc những yếu tố như vị trí, chất lượng cà phê, Hot girl phục vụ, etc. Tất cả những yếu tố sẽ làm quán bạn khác biệt so với hàng triệu quán khác ở Sài Gòn rồi hola một con số ma thuật xuất hiện trong đầu bạn sau khi cân nhắc tất cả những yếu tố trên. Bạn nghĩ rằng có 70% quán sẽ tồn tại sau 1 năm vì bạn tin vào những lợi thế cạnh tranh rất rõ ràng sau khi đã nghiền ngẫm câu chuyện. Bạn lấy con số 70% (hoặc bất cứ con số nào não bạn tự nghĩ ra) này ở đâu thế??????
Thống kê đã chỉ rằng 90% quán cà phê mới sẽ đóng cửa sau 1 năm, bạn chỉ có khoảng 10% để tồn tại sau 1 năm thôi. 10% này là base rate cho câu hỏi của bạn. Cứ khoảng 10 quán cà phê mới mở sẽ chỉ có 1 quán tồn tại được sau 1 năm.
Image result for daniel kahneman confidence lies in the ability to tell a coherent story
Daniel và Amos đã phát hiện rằng khi chúng ta cần phải đưa ra những dự đoán như trên, chúng ta không quan tâm đến base rate mà chỉ lo vẽ ra câu chuyện phù hợp với thế giới quan mà ta đang sống. Câu chuyện này càng hợp lí với quan điểm sống thì sự tự tin vào con số thần kì này càng cao trong khi con số khách quan base rate thì không được quan tâm tới.


Do đó, khi bạn phải đưa ra 1 dự đoán xác suất trong khi không hề có bất kì thông tin nào để cân nhắc, theo ý kiến của bác Daniel, câu trả lời chính xác nhất là hãy bắt đầu từ base rate.
Tuy nhiên, hầu hết chúng ta lại bắt đầu từ những câu chuyện tự mình vẽ ra. Con người vốn dĩ không phải là sinh vật tư duy về xác suất một cách hợp lí, đây không phải là điểm mạnh của chúng ta!
2) Định lí của Thomas Bayes
"Beliefs are hypothesis to be tested, not treasures to be guarded" Philip Tetlock
Thomas Bayes là một mục sư người Anh sống vào đầu thế kỉ 18. Ông có viết 1 bài essay nổi tiếng “An Essay toward Solving a Problem is the Doctrine of Chances”, thông qua những cơ sở lí luận vững chắc, ông đã cho ra đời Định lí Bayes (Bayes's theorem) nổi tiếng ngày nay.
Trong quyển sách signal and noises của Nate Silver, Nate đã đưa ra 1 dẫn chứng cụ thể về cách tư duy theo kiểu Bayesian:
Hãy giả định rằng có một người đàn ông vừa được ban cho sự sống trong 1 thế giới mà anh ta không hề có 1 tí kiến thức nào về nó. Lần đầu tiên trong đời anh ta nhìn thấy mặt trời mọc, anh ta đã gào rú hoảng loạn và tìm chỗ trốn khỏi ánh nắng của nó. Anh không biết rằng hiện tượng "mặt trời mọc" này là bình thường hay chỉ là một sự điên loạn trong thế giới. Tuy nhiên, ngày qua ngày khi anh nhìn thấy mặt trời mọc thì anh càng chắc chắn đây là hiện tượng bất biến chứ không hề ngẫu nhiên. Ngày đầu tiên khi anh nhìn thấy mặt trời mọc, anh không hề chắc chắn rằng liệu ngày mai mặt trời sẽ lại tiếp tục được nhìn thấy. Tuy nhiên, con số xác suất này sẽ càng tăng dần (nhưng sẽ không bao giờ đạt đến 100%) với số ngày trong tương lai anh tiếp tục nhìn thấy mặt trời mọc.
Định lí Bayes là một lời khẳng định về cách mà chúng ta nghiên cứu về quy luật quản trị vũ tru, được diễn tả dưới dạng toán học lẫn triết học, rằng chúng ta tìm hiểu về những quy luật tự nhiên thông qua sự ước lượng gần đúng, với mỗi thông tin mới được thu thập, chúng ta ngày càng tiến gần đến Sự Thật, nhưng sẽ không bao giờ có khả năng đưa ra khẳng định 100%.
Image result for bayesian thinking
Tư duy Bayesian 
Định lí của Bayes rất đơn giản: khi ta đưa ra dự đoán về xác xuất 1 việc sẽ xảy ra trong tương lai, nó là cả 1 quá trình không có hồi kết mà con số xác xuất sẽ liên tục được cập nhật với mỗi lần 1 dữ kiện mới xuất hiện buộc ta phải thay đổi dự đoán của mình. Ta không bao giờ bắt đầu con số này với 0% hoặc 100% vì tư duy Bayesian không cho phép bạn có thể vỗ ngực phát biểu 1 điều chắc chắn sẽ xảy ra hoặc không bao giờ có thể xảy ra. Tư duy theo kiểu Bayesian là một hệ thống liên tục tiến hóa, với mỗi dữ liệu mới được cập nhật sẽ đưa dự đoán xác suất của ta ngày càng gần hơn với Chân Lý.
Niềm tin bạn có (base rate) + dữ liệu mới = Niềm tin mới (được cập nhật)
Lấy ví dụ bây giờ bạn phải lòng 1 nhỏ crush nào đó mà bạn muốn biết rằng bao nhiêu % nhỏ đó thích bạn. Điều trước tiên là bạn phải xác định được base rate. Theo kinh nghiệm của Daniel Kanahman, khi không biết bất kì 1 thông tin nào về 1 sự việc nhưng bạn buộc phải đưa ra dự đoán xác xuất, bắt đầu bằng base rate là hợp lí nhất. Nếu như bạn có thể tìm được base rate cho câu hỏi trên bằng các bản báo cáo thống kê chính thống thì con số sẽ rất khách quan. Nhưng nếu như bạn không tìm được base rate thì bạn buộc phải tự đưa ra base rate dựa vào kinh nghiệm của chính bạn.
Image result for daniel kahneman
Bác Daniel có nói về vấn đề này trong quyển sách kinh điển của mình
Dựa vào kinh nghiệm quan sát cá nhân của bạn, bạn hãy tự hỏi bản thân mình câu hỏi "Khoảng 10 đôi tương tư như bạn và crush, có bao nhiêu thành cặp chính thức". Hãy giả định rằng câu trả lời của bạn là 6, vậy thì base rate của bạn là 60%, hãy bắt đầu từ con số này!
Bạn bắt đầu nhắn tin với nhỏ crush, và tỉ lệ trả lời tin nhắn của nó rất nhanh (lúc nào cũng dưới 5' hồi đáp). Bạn tự tin là nhỏ có cảm tình với bạn, và suy nghĩ 1 hồi bạn quyết định nên cộng 5% -> con số mới: 65%
Bạn bắt đầu dò hỏi nhỏ bạn thân của crush chỉ để biết rằng nhỏ crush của bạn đang thích 1 thằng khác chung lớp. Trái tim tan nát, bạn thấy rằng mình cần phải trừ 23% -> con số mới 42%
Bạn tiếp tục nhắn tin với hi vọng thoi thóp, nhưng tần suất trả lời của crush không còn nhanh như xưa mà ngày càng giãn ra, có lần lên tới 30' hoặc 1 tiếng. Bạn đau đớn, quyết định trừ đi 12% -> con số mới 30%
Một ngày đẹp trời, crush bỗng rủ bạn đi xem phim, bạn cảm thấy vui nhưng có gì đó hơi kì lạ crush của bạn có vẻ rất bùn, nhưng dù gì cũng là tin vui nên thôi cộng 7% ->con số mới 37%
Dò hỏi nhỏ bạn thân của crush, bạn biết rằng đứa mà crush đang thích hóa ra đang thích nhỏ khác, crush bạn tan nát con tim nên mới rủ bạn đi chơi. Sau khi cân nhắc , bạn cộng 23% ->60%
Và tần số nhắn tin và đi chơi với crush của bạn ngày càng tăng, với mỗi lần như thế bạn đều cộng vào 1 con số từ 1-5% tùy theo tính quan trọng của sự việc. Sau 2 tháng con số bạn tới 95%, bạn tin tưởng đi tỏ tình và holaaa......
......
.....
....
.
Nhỏ chỉ xem bạn như anh trai mưa. Tạch comnr
Mình đùa thôi, crush cũng thích bạn bởi vì bạn có 95% mà, phải không? Tư duy Bayesian về cơ bản chỉ đơn giản như thế thôi nhưng có 1 điều mà hầu như những người mới quen với nó không chấp nhận được. Dù bạn có 95% thì bạn vẫn có nguy cơ bị tạch vì 2 yếu tố
a) Con số bạn đưa vào rất chủ quan
b) Cứ cho con số bạn đưa vào rất khách quan, 95% crush thích bạn cũng có nghĩa là 5% nó không thích. 
3) Bayesian Updating
“We need to stop, and admit it: we have a prediction problem. We love to predict things—and we aren’t very good at it.” Nate Silver

Có 1 lỗi tư duy cực kì cơ bản khi ta nói về xác suất. Hãy giả định rằng ngày mai dự báo sẽ có 90% là nắng, nhưng ngày mai mưa rơi tầm tã. Nhiều người sẽ về nhà và chửi dự báo thời tiết là sai. Nhưng có thật là vậy? Dự báo về cơ bản là có kèm theo 10% sẽ mưa nhưng ta chỉ thấy cái 90% và cho nó là 100%, còn 10% thì ta không thèm và cũng không muốn chú ý tới. Nhiều người mắc lỗi tư duy như thế này khi nói về xác suất, họ cứ cho rằng nếu con số càng cao thì việc đó chắc chắn phải xảy ra; khi nó không xảy ra thì họ không thể chấp nhận được điều này. Khi mới bắt đầu chơi poker, mình đã mắc lỗi này.
Nếu bạn đã từng chơi poker, và chơi thường xuyên, bạn sẽ hiểu rằng trong poker, 10% một việc gì đó xảy ra không phải là hiếm như người thường vẫn nghĩ (các tay chơi bài poker chuyên nghiệp chấp nhận 10% bad beat với 1 tinh thần rất bình tĩnh). Nếu 1 việc gì đó có 90% xảy ra thì nếu bạn lập lại hiện tượng này 10 lần thì sẽ có 1 lần nó không xảy ra, 50 lần thì sẽ có 5 lần không xảy ra, etc. 10% hay thậm chí 5% không hiếm như bạn nghĩ nếu số lượng mẫu là rất lớn. 95% không phải là 100%, nên nếu 5% có xảy ra thì việc đó cũng rất đỗi bình thường trong xác suất.
Mô hình tư duy Bayesian không phải là một cây gậy thần quyền năng, nó chỉ là một công cụ tư duy hữu ích trong 1 thế giới hỗn loạn và bất định. Nó là một quá trình cập nhật liên tục, một chặng đường không có hồi kết; nó chưa bao giờ, và sẽ không bao giờ, là 1 đích đến. Nó buộc bạn phải chấp nhận rằng những gì bạn đang biết có thể không chính xác và cần phải được cập nhật liên tục.
Image result for when the facts change i change my mind
Bạn sẽ làm gì khi những gì bạn biết không còn chính xác?

Phương pháp này dĩ nhiên có nhiều yếu tố mang tính chủ quan, nhưng luôn có 1 con số cụ thể lúc nào cũng tốt hơn là không có. Và do đây là một quá trình cập nhật liên tục, sự chủ quan và không chính xác sẽ ngày càng biến mất khi ta ngày càng tiếp thu thêm nhiều thông tin mới. 
Tư duy Bayesian buộc ta phải thừa nhận rằng hiểu biết về thế giới của ta rất nông cạn, và ta liên tục phải cập nhật thông tin với hi vọng con số mà ta đưa ra ngày càng tiến gần đến Sự Chính Xác (nhưng nó sẽ không bao giờ là 100%). Để làm được việc này, trước tiên ta phải thừa nhận với bản thân rằng ta không thật sự chắc chắn về bất kì điều gì trong tương lai. Để ngày càng tiến gần hơn đến Chân Lý, open-minded là cực kì cần thiết, và thiên kiến xác nhận là 1 kẻ thù nguy hiểm cần phải được loại bỏ. Hãy loại bỏ cái tôi và cảm xúc cá nhân khi bạn tiếp nhận những thông tin mới.
Tương lai không phải lúc nào cũng là 1 đường thẳng rõ ràng mà nó hàm chứa một loạt những viễn cảnh có thể xảy ra được gắn kết với hiện tại. Tư duy Bayesian sẽ giúp bạn đưa ra những con số xác suất cụ thể có thể xảy ra cho từng viễn cảnh tương lai mà bạn đang cân nhắc. Nó có thể sẽ rất chủ quan nhưng quá trình liên tục cập nhật thông tin mới sẽ bù trừ cho việc này. Không gì có thể chắc chắn về tương lai, hãy tập quen dần với điều này.
Một lần nữa, Bayesian Updating là một quá trình cập nhật liên tục, một chặng đường không có hồi kết; nó chưa bao giờ, và sẽ không bao giờ, là 1 đích đến!

Tham khảo thêm
Signal and noise - Nate Silver
Superforecaster - Philip Tedlock
Thinking in bets - Annie Duke
218
14412 lượt xem
218
36
36 bình luận