Errorless Irrationality: A unified computational account of the inverse base-rate effect across predictive, observational, and unsupervised procedures

Il mistero della risposta "sbagliata"

Immaginate di essere un detective che cerca di risolvere un caso, ma gli indizi sono ingannevoli. Avete un sospettato che di solito commette crimini il martedì (un evento comune) e un altro che colpisce solo in rare e specifiche festività (un evento raro). Ora, immaginate di trovare un indizio che potrebbe appartenere a entrambi i sospettati. La maggior parte delle persone, di fronte a questa ambiguità, sceglierebbe logicamente il sospettato comune perché è statisticamente più probabile che sia coinvolto. Ma ecco la parte strana: il cervello umano spesso fa l'opposto. Quando si trova di fronte a un mix confuso di indizi, abbiamo l'abitudine ostinata e irrazionale di scommettere sull'evento raro. Questo strano fenomeno è chiamato Effetto della Base-Rate Inversa (IBRE). È un difetto nel modo in cui apprendiamo e prendiamo decisioni che ha affascinato gli scienziati per decenni.

Per molto tempo, la teoria principale è stata che questo errore avvenga a causa degli "errori di previsione". Pensate a un videogioco in cui appare la schermata "Game Over" quando sbagliate una previsione. La teoria suggeriva che il nostro cervello imparasse cercando di evitare questi schermi di "Game Over". Quando indichiamo il sospettato comune e sbagliamo, il nostro cervello riceve uno shock, presta un'attenzione extra agli indizi rari e corregge eccessivamente la rotta, portandoci a scegliere il sospettato raro la volta successiva. Ma cosa succederebbe se non ci fosse alcun "Game Over"? E se stessimo solo guardando un film, o risolvendo un puzzle senza una risposta giusta o sbagliata? Il nostro cervello commetterebbe ancora lo stesso errore irrazionale? Questa domanda è al centro di un nuovo studio che scava a fondo nei meccanismi dell'apprendimento umano, chiedendosi se la nostra "irrazionalità" sia in realtà un glitch nel modo in cui elaboriamo le informazioni, o se sia una caratteristica che esiste anche quando non veniamo valutati.

Il grande esperimento del "senza feedback"

In questo articolo, i ricercatori Lenard Dome e Andy J. Wills hanno deciso di testare i limiti di questa teoria dell' "errore di previsione". Volevano vedere se l'Effetto della Base-Rate Inversa si sarebbe verificato anche se avessero rimosso l'insegnante, il voto e il segnale della "risposta errata". Hanno condotto due esperimenti astuti per eliminare le solite condizioni di apprendimento.

Nel primo esperimento, hanno allestito uno scenario di apprendimento osservativo. Immaginate di essere seduti in una sala d'attesa leggendo i fascicoli clinici dei pazienti. Vedete un paziente con febbre e un'eruzione cutanea, e il fascicolo dice: "Questa persona ha la Malattia Z". Poi vedete un altro con mal di testa e un'eruzione cutata, e il fascicolo dice: "Questa persona ha la Malattia L". State solo leggendo; non vi viene chiesto di indovinare e non vi viene detto se avete ragione o torto. Gli indizi (sintomi) e le risposte (malattie) appaiono insieme, quindi non c'è un momento di "indovinare e fallire". Nonostante la mancanza di qualsiasi feedback o momenti di "Game Over", i partecipanti hanno comunque mostrato il pregiudizio irrazionale. Quando in seguito è stato chiesto loro di indovinare quale malattia avesse un paziente basandosi su un mix di sintomi, tendevano ancora verso la malattia rara, proprio come nei test tradizionali.

Nel secondo esperimento, sono andati ancora oltre, rimuovendo ogni accenno di causa ed effetto. Hanno sostituito le storie mediche con forme geometriche. Immaginate un puzzle in cui vedete un quadrato e un cerchio, e vi viene detto di memorizzare che questa combinazione appartiene al "Gruppo X". Più tardi, vedete solo un quadrato e un triangolo. Non c'è una storia su malattie o sintomi; sono solo forme. Non c'è un "insegnante" che vi dice qual è la risposta. Anche in questo mondo completamente astratto e non supervisionato, dove nessuno giudica le vostre ipotesi, i partecipanti hanno comunque fatto la stessa scelta "irrazionale", favorendo la categoria rara quando si trovavano di fronte a un mix confuso di forme.

La nuova teoria: OSCAR

Poiché la vecchia teoria (che l'errore derivi dal fatto che impariamo dai nostri sbagli) non poteva spiegare perché il pregiudizio avvenisse senza un insegnante, gli autori hanno proposto un nuovo modello chiamato OSCAR. Potete pensare a OSCAR come a un cervello digitale che non si limita a prevedere il futuro; cerca di ricostruire l'intera immagine.

Immaginate di guardare un puzzle, ma con alcuni pezzi mancanti. Inveve di limitarsi a indovinare quale sia il pezzo mancante, il vostro cervello cerca di immaginare l'immagine intera, incluse le parti che non potete vedere. OSCAR funziona allo stesso modo. Prende gli indizi che vede (le caratteristiche) e cerca di "completare il modello" ipotizzando come dovrebbe apparire l'intero insieme di indizi, inclusa l'etichetta della categoria. Se l'ipotesi del cervello sull'intera immagine non corrisponde all'immagine reale che vede, si crea un "segnale di errore" interno. Questo segnale non proviene da un insegnante; proviene dal tentativo del cervello stesso di riempire i vuoti.

Gli autori hanno scoperto che questo modello di "completamento del pattern" poteva spiegare perfettamente i risultati. Ha dimostrato che il cervello non ha bisogno di un insegnante esterno per produrre l'Effetto della Base-Rate Inversa. Invece, l'effetto è un effetto collaterale naturale del modo in cui il nostro cervello organizza le informazioni: prestiamo un'attenzione extra agli indizi che ci aiutano a distinguere tra il comune e il raro, e questa attenzione viene distorta in modo tale da farci sovrastimare gli eventi rari quando le cose si fanno confuse.

Cosa significa tutto questo

Lo studio conferma che questo pregiudizio "irrazionale" non è solo il risultato del tentativo di non sbagliare in un contesto scolastico. È una parte fondamentale di come i nostri cervelli elaborano i modelli, anche quando stiamo solo guardando o memorizzando delle forme. I ricercatori hanno usato simulazioni al computer per dimostrare che il loro nuovo modello, OSCAR, poteva riprodurre esattamente lo stesso comportamento umano in tutti e tre i tipi di esperimenti (quello tradizionale, quello osservativo e quello non supervisionato).

Inoltre, il modello è stato in grado di spiegare alcuni dati complessi provenienti da studi di eye-tracking. Le teorie precedenti non riuscivano a spiegare perché le persone fissassero certi indizi più a lungo durante l'addestramento, ma li guardassero allo stesso modo durante il test. OSCAR, con la sua capacità di spostare l'attenzione in base alla specifica combinazione di indizi, ha ricreato con successo questi schemi di movimento oculare.

In breve, l'articolo suggerisce che la nostra "irrazionalità" non è un bug causato da un cattivo insegnamento; è una caratteristica di un cervello che cerca costantemente di completare l'immagine, anche quando l'immagine è incompleta. Il pregiudizio verso l'evento raro è una proprietà emergente di un sistema che è molto bravo a imparare i modelli, anche quando nessuno sta correggendo i suoi compiti.