☆ ☆ ☆ ☆ ☆
Număr de voci: 0
După cum arată în mod corect profesorul limbii engleze, când îi arăt ilustrațiile generate de un computer, acestea sunt cele mai plictisitoare imagini pe care le-a văzut vreodată. Problema conceptului pe care ne-o oferă teoria informațiilor este că nu ia în considerare subiectul privitor la imagine. [119] În cadrul acestui concept, toți spectatorii sunt egali, iar percepția lor asupra stimulului ar trebui să fie aceeași. Dar știm că toată lumea este diferită. Ele diferă în experiențele lor diferite și în așteptările lor diferite. Aceste diferențe afectează percepția noastră. Luați în considerare pătratul negru din Fig. 5.4. Pentru unii, nu este doar o cutie neagră. Această "Piață Neagră" de Kazimir Malevich, expusă de el în 1915, primul eșantion de artă abstractă, abstractă a suprematiștilor ruși. În acest caz, știind că aceasta este o operă de artă semnificativă, schimbă percepția noastră asupra obiectului [120], în ciuda faptului că cantitatea de informații conținute în el nu se schimbă. Acest exemplu simplu arată modul în care cunoștințele noastre inițiale influențează percepția noastră.
Fig. 5.4. Kazimir Severinovici Malevich "Piața Neagră" (la începutul secolului XX).
Reverendul Thomas Bayes
Cum, deci, putem modifica teoria informațiilor astfel încât să țină seama de diferențele dintre experiența și așteptările observatorilor. Trebuie să ne păstrăm ideea că natura informativă a unui mesaj (sau a imaginii) este determinată de noutatea și surpriza sa. Dar acum trebuie să fie completat cu o idee nouă că un mesaj poate fi mai neașteptat pentru o persoană decât pentru alta. Obiectiv, un mesaj nou și neașteptat poate fi definit ca un mesaj care ne schimbă percepția asupra lumii și, prin urmare, asupra comportamentului nostru.
În această seară, urma să particip la un seminar pe tema neuroesteziei, dar a fost anulat. În schimb, pot să merg la bar. Acolo mă întâlnesc cu un profesor de limba engleză. Pe ea acest mesaj nu a afectat. Nu merge niciodată la seminarii neurobiologice.
Putem de asemenea să spunem că mesajul mesajului este determinat de gradul în care ne schimbă credințele [121] despre lumea din jurul nostru. Pentru a afla cât de multe informații sunt conținute într-un mesaj trimis destinatarului, trebuie să aflați ce crezuri ale destinatarului au fost înainte de sosirea mesajului. Apoi, putem vedea cât de mult s-au schimbat aceste credințe după primirea mesajului. Dar putem defini astfel de convingeri a priori și schimbările care apar în ele?
Fig. 5.5. Mormântul reverendului Thomas Bayes.
Thomas Bayes este îngropat în cimitirul din Banhill Fields din centrul Londrei. În secolul al XVIII-lea, în acest cimitir au fost îngropați neconformiști [122], dar acum este un parc public. Mormântul a fost restaurat în 1969, finanțat de "statisticieni din întreaga lume".
„În comunitatea științifică bayesiană revoluția este pe cale să devină opinia predominantă că 10 ani în urmă părea imposibil,“ - spune Bradley Carlin, un profesor de sanatate publica de la Universitatea din Minnesota.
Din cauza a ceea ce a apărut toată această emoție?
Iată cum este formulată teorema lui Bayes:
Ia un fenomen (A), despre care vrem să știm și să respecte (X), care ne oferă câteva informații despre teorema A. Bayes ne spune cum creșterea nivelului de cunoaștere a lui A în lumina noilor X. probe Nu este nevoie să se îngropa în detalii despre această ecuație. Principalul lucru este că această ecuație ne dă exact acea formulă matematică a credințelor pe care o căutam. Conceptul matematic al probabilității corespunde convingerii în acest caz. Probabilitatea face posibilă măsurarea în ce măsură sunt convins de ceva. Dacă sunt în ceva cu totul sigur (de exemplu, că soarele răsare în dimineața), probabilitatea egală cu unitatea [în ecuație, această formă poate fi exprimată după cum urmează: p (soarele răsare) = 1]. Și dacă sunt absolut sigur că ceva nu se va întâmpla, probabilitatea este zero [p (Chris Frith va câștiga concursul de concurs Eurovision) = 0]. Majoritatea credințelor noastre nu sunt atât de solide și ocupă o poziție intermediară între zero și o unitate [p (trenul pe care voi lucra este târziu) = 0,5]. Iar aceste credințe intermediare se schimbă în mod constant pe măsură ce primim noi informații. Înainte de a merge la muncă, voi clarifica poziția trenurilor de metrou din Londra pe Internet și această nouă informație îmi va schimba credința cu privire la probabilitatea întârzierii unui tren (deși nu prea mult).
Teorema lui Bayes arată cum sa schimbat credința mea despre A în lumina noilor X. informații în ecuația de mai sus, p (A) - inițială mea sau o credință a priori cu privire la A la primirea de noi informații X. p (X | A) - probabilitatea de a obține informații X în cazul în care o va avea loc, de fapt, și p (a | X) - mea ulterioară sau a posteriori, convingere despre o cu noul X. Toate informațiile acestea vor deveni mai clare cu un exemplu concret.
Probabil că ați întrebat de ce acest Bradley Carlin, profesor de sănătate publică la Universitatea din Minnesota, este atât de interesat de teorema lui Bayes. Faptul este că îngrijirea medicală este una dintre acele domenii în care teorema lui Bayes își găsește aplicația.
Luați în considerare problema cancerului de sân. [123] Să ne întoarcem la cazul special asociat eficacității anchetelor în masă. Știm (aceasta este convingerea noastră a priori) că până la vârsta de 40 de ani, 1% dintre femei dezvoltă cancer de sân (p (A) = 0,01). În plus, avem o metodă bună de detectare a cancerului mamar - mamografie (această metodă ne oferă noi informații). Rezultatul mamografiei va fi pozitiv la 80% dintre femeile cu cancer mamar (p (X | A) = 0,8) și numai 9,6% dintre femeile fără cancer mamar (p (X |
A) = 0,096). Acestea sunt probabilitățile obținerii informațiilor noastre în cazul în care credința noastră este adevărată. Judecând după aceste cifre, pare evident că screeningul regulat pentru cancerul de sân este un lucru bun. Deci, dacă vom examina toate femeile, atunci ce va fi printre cei care au un rezultat pozitiv, proporția celor care au de fapt cancer de sân, adică, ce va fi valoarea lui p (A | X)?
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: