Способен ли человек принимать оптимальные решения?

В 2002 году Нобелевская премия по экономике была присуждена двум ученым, доказавшим, что человек редко принимает рациональные решения. Новое исследование Университета Рочестера\\University of Rochester опровергает эту теорию.

Гипотеза о нерациональности действий человека (известна под названием "Теория Перспективы"\\Prospect theory) разрабатывалась в течение трех десятилетий Дэниелом Канеманом\\Daniel Kahneman и Амосом Тверски\\Amos Tversky, работавшими в Израиле и США.. Ее суть заключается в следующем: люди по-разному реагируют на идентичные в денежном выражении ситуации в зависимости от того, теряют они или выигрывают. К примеру, покупатель способен потратить на поездку в другой конец города лишние $5 для того, чтобы подешевле купить грошовый товар, однако не принимает эти $5 в расчет при покупке какого-нибудь дорогого продукта. Другой постулат этой теории: небольшие убытки пугают человека больше, чем возможность приобретения значительных прибылей. Например, это приводит к тому, что если биржевые курсы растут, то игрок стремится избегать малейшего риска, однако если биржа рушится - он совершенно толерантен к риску. 

Исследователи из Университета Рочестера изложили в журнале Neuron нескольку иную теорию: человек способен принимать оптимальные решения, однако только в том случае, если он получает всю необходимую информацию и способен беспристрастно ее анализировать.

Этот вывод был сделан после длительной серии психологических экспериментов. К примеру, подопытным предлагалось следить за точками, внешне хаотично передвигавшимися по экрану компьютера. Участникам эксперимента предлагалось определять, налево или направо движутся эти точки. Чем чаще человек принимал участие в этом тесте, тем чаще он верно определял направление движения. Это позволило сделать вывод, что человеческий мозг способен накапливать столь аморфную информацию, анализировать ее и предлагать точное решение. Кроме этого, авторы исследования делают вывод, что верное решение возможно принять, не получая всех 100% информации, необходимой для анализа - для этого достаточно накопить 51% данных.