Во многих случаях принятие решений по управлению транспортными процессами приходится осуществлять в условиях неопределённости и риска. Это имеет место тогда, когда необходимо управлять структурируемыми транспортными потоками на основе диспетчерской централизации. Тем более в подобных условиях осуществляется управление неструктурируемыми интеллектуальными транспортными потоками. В каждом из этих случаев управление осуществляется с участием человека. Только в первом случае один человек централизованно управляет многими транспортными объектами, а во втором – каждая транспортная единица управляется автономно, причём операторов столько же, сколько и объектов. При этом надо иметь в виду, что транспортные процессы – это, как правило, быстроразвивающиеся динамические процессы, характеризующиеся нередко мгновенным изменением условий, в которых они протекают. Понятно, что принимаемые решения по управлению транспортными процессами должны учитывать эти изменения. Однако, в такой ситуации возникают серьёзные риски, поскольку очень часто есть неопределённость в том, как ситуация может развиваться далее. Это имеет место и при централизованном управлении, и тем более это имеет место в интеллектуальных транспортных потоках. По этой причине необходимо представлять себе психологию поведения лица принимающего решение по управлению в условиях неопределённости и риска. Необходимо знать, на каких принципах оно принимает решения в условиях, когда нет статистики, нет априорной информации о том, какое управление в сложившейся ситуации следовало бы считать рациональным, нет возможности предварительно, виртуально провести пробное испытание различных вариантов реагирования, как нет и возможности остановить транспортный процесс, отказавшись от его реализации. Именно поэтому необходимо изучение психологических аспектов поведения человека при принятии решений в условиях неопределённости и риска. Необходима разработка на базе этих знаний моделей, позволяющих формализованно описывать это поведение с тем, чтобы учитывать их особенности в компьютерных системах моделирования и управления транспортными объектами и процессами. Необходимость действовать и принимать решения по управлению в условиях неопределённости вынуждает лицо, принимающее решение, прогнозировать дальнейшее развитие событий, оценивать вероятность влияния тех или иных факторов на динамику процесса и его исход. Однако, при этом нет возможности опереться на статистический анализ ситуации, в силу чего лицо, принимающее решение оперирует не с объективной, а с субъективной вероятностью. Кроме того, в оперативной обстановке у него нет возможности и времени осуществлять сложные выкладки и расчёты, и потому оно действует по наитию, опираясь на профессиональный опыт, интуицию, и используя определённый набор эвристик. Связанные с ними правила и предубеждения, определяющие принципы принятия решений в условиях неопределённости, представляют собой особый предмет психологического анализа, современные результаты которого можно найти в [ 8 ], [ 9 ] и ряде других источников. Как следует из этого анализа при принятии решений в условиях неопределённости обычно используются следующие эвристики: репрезентативность, которая чаще всего принимается во внимание тогда, когда необходимо оценить, что наблюдаемая ситуация подобна или принадлежит определённому, известному классу ситуаций; доступность, которая часто применяется, когда необходимо оценить правдоподобие принятого предположения о характере развития событий; корректировка или «привязка», необходимость применения которой обычно возникает при количественном прогнозировании, когда доступны соответствующие числовые данные. Эти эвристики весьма эффективны для применения в оперативной обстановке, но всё же в целом, в практике они приводят к систематическим ошибкам при прогнозировании. Субъективная оценка вероятности похожа на субъективную оценку физических величин, таких как расстояние или размер. Все эти оценки основаны на данных ограниченной достоверности, которые собраны и приняты согласно некоторым правилам эвристики. Например, предположительное расстояние до объекта частично определяется его чёткостью. Чем резче объект, тем ближе он кажется, хотя понятно, что при этом надо ещё учитывать, по крайней мере, видимость. В данном случае чёткость является предубеждением, ведущим нередко к ошибкам. Большинство вопросов о вероятности принадлежит к одному из следующих типов: какова вероятность того, что объект А принадлежит классу В; какова вероятность того, что причиной события А является процесс В; какова вероятность того, что процесс В приведёт к событию А? Отвечая на такие вопросы обычно полагаются на эвристику репрезентативности, согласно которой вероятность определяется степенью подобия (репрезентативности) события А элементам класса В. Например, когда А в высокой мере репрезентативно В, вероятность того, что событие А происходит из В, оценивается как высокая. С другой стороны, если А не похоже на элементы класса В, то вероятность оценивается как низкая. Одним из факторов, которые не оказывают влияния на репрезентативность, но значительно влияют на вероятность – является предшествующая вероятность, или частота базовых значений результатов (исходов). При этом имеется ввиду, что правила оценки репрезентативности должны быть нечувствительны к априорной вероятности результата. Другим фактором, влияющим на правильность результата при выполнении прогнозных оценок, является достаточно распространённая нечувствительность к размеру выборки. Чтобы оценивать вероятность получения конкретного результата в выборке, отобранной из указанной совокупности, чаще применяется эвристика репрезентативности. Иначе говоря, оценивается вероятность результата в выборке, например, то, что средняя высота человека в случайной выборке из десяти человек будет 1,8 м, на основе того, насколько этот результат подобен соответствующему параметру (то есть средней высоте людей среди всего населения). Подобие статистики в выборке типичному параметру у всего населения не зависит от размера выборки. Следовательно, если вероятность рассчитывается с помощью репрезентативности, то статистическая вероятность в выборке будет по существу независима от размера выборки. Действительно, когда тестируемые оценивали распределение средней выборки для выборок различных размеров, они имели идентичные распределения. Например, вероятность получения средней высоты более, чем 1,8 м была оценена подобной для выборок: 1000, 100 и 10 человек. Ещё один фактор, влияющий на правильность принимаемого решения заключается в ошибочности концепции шанса. Исходя из эвристики репрезентативности, люди полагают, что последовательность событий, организованная как случайный процесс представляет существенную характеристику этого процесса даже, когда последовательность короткая. Отсюда следует, что они считают, что существенные характеристики процесса будут представлены не только в глобальной, то есть полной последовательности, но также и локально – в каждой из её частей. Однако, локально репрезентативная последовательность систематически отклоняется от ожидания шансов, на которые рассчитывали. Неправильные представления о шансе характерны не только для неопытных тестируемых. Изучение интуиции в статистических предположениях у опытных психологов-теоретиков показало ([8]) устойчивое верование в то, что можно назвать законом малых чисел, согласно которому даже маленькие выборки являются высокорепрезентативными по отношению к совокупностям, на которых они отобраны. Следующий фактор, который надо учитывать при применении в оценках эвристики репрезентативности – нечувствительность к надёжности прогноза. Люди иногда вынуждены делать предсказания, основываясь на подобии. Например, если возник интерес сделать прогноз перспектив различных спортивных команд в чемпионате, исходя из их описания, то многое в окончательном выводе будет зависеть от того, насколько благоприятным оказалось описание той или иной команды. Если описание команды оказалось благоприятным, то по нему наиболее репрезентативной будет версия занятия этой командой высокого места в чемпионате. Однако, понятно, что благоприятность не зависит от достоверности этого описания или степени, в которой оно позволяет проводить точное прогнозирование. Следовательно, если прогноз делается, исходя исключительно из благоприятности описания, то пред- сказание будет нечувствительно к надёжности описания и к ожидаемой точности прогноза. Теперь о факторе, который определён как иллюзия валидности. Прогнозы часто делаются на основе выбора того исхода, который является наиболее репрезентативным по отношению к исходным данным. Степень уверенности в прогнозе при этом зависит, прежде всего, от степени репрезентативности этим данным, независимо от факторов, ограничивающих точность прогноза. Необоснованная уверенность, которая является следствием удачного совпадения предсказываемого результата и исходных данных и является иллюзией валидности. Наконец, следует упомянуть о факторе, связанном с неправильным представлением о регрессии. В обычной жизни приходится сталкиваться с большим количеством случаев регресса к среднему, сравнивая, например, рост отцов и сыновей или результаты сдачи экзаменов, следующих один за другим. На самом деле, правильно предполагать, что явление регресса остаётся неуловимым, потому что оно несовместимо с мнением о том, что прогнозируемый результат должен быть максимально репрезентативен по отношению к исходным данным, и, следовательно, значение переменной результата должно быть настолько же крайним, как и значение входной переменной. Вторая эвристика из упомянутых в начале раздела – доступность, которая означает, что прогноз формируется на основе легко представляемых, вспоминаемых примеров событий. Доступность очень полезна для оценки частоты или вероятности событий, потому что события, принадлежащие широким классам, обычно и вспоминаются быстрее, чем случаи из узких классов. Однако, при этом следует избегать ряда предубеждений, Например предубеждения, обусловленные степенью восстанавливаемости событий в памяти. Когда размер класса оценивается на основе доступности его элементов, класс, элементы которого легко восстанавливаются в памяти, будет казаться более многочисленным, чем класс такого же размера, но элементы которого менее доступны и хуже вспоминаются. Другое предубеждение обусловлено эффективностью направления поиска. Если оценивается и сравнивается вероятность каких-либо событий, то более вероятными покажутся те события, которые оказались более доступными в памяти или в каких-либо других хранилищах информации. Направление поиска в таком случае определяется, прежде всего, тем множеством, в котором поиск вести легче. Ещё одно известное предубеждение – предубеждение, обусловленное способностью к представлению образов. Иногда нужно оценить частоту класса, элементы которого не хранятся в памяти, а могут быть сформированы согласно определённому правилу. В таких случаях, обычно воспроизводятся некоторые элементы, а частота или вероятность оценивается той легкостью, с которой могут быть построены соответствующие элементы. Однако, легкость воспроизведения соответствующих элементов не всегда отражает их фактическую частоту, и этот способ оценки приводит к предубеждениям. Последнее из упоминаемых предубеждений, порождаемых эвристикой доступности – иллюзорная взаимосвязь. Это предубеждение возникает при оценке частоты, с которой два события произойдут одновременно. Нередко при решении таких задач ассоциативно возникает представление о взаимной коррелированности этих событий, коли они происходят одновременно. Доступность является естественным объяснением эффекта иллюзорной корреляции. Оценка того, насколько часто два явления взаимосвязаны и происходят одновременно, может быть основано на силе ассоциативной связи между ними. Когда ассоциация сильна, можно, скорее всего, придти к выводу, что события часто происходили одновременно. Следовательно, если ассоциация между событиями крепкая, то, они будут оцениваться часто как происходящие одновременно. Третья и последняя из упоминавшихся эвристик – эвристика корректировки и “ привязки “. Во многих ситуациях оценки делаются, отталкиваясь от начальной величины, которая нередко в силу различных причин подобрана таким образом, чтобы получить окончательный ответ. Начальная величина или отправная точка может быть получена посредством формулировки проблемы, или она может быть частичным результатом вычислений. В любом случае такой прикидки недостаточно, вследствие чего различные отправные точки приводят к различным оценкам, смещенным к этим отправным точкам. Этот феномен называют привязкой. Эта эвристика также порождает ряд предубеждений таких, как недостаточная корректировка, когда отправные данные оказывают настолько сильное влияние, что корректировка в ходе размышлений оказывается недостаточной для значительного изменения результата оценки; привязка оценки при анализе распределения субъективной вероятности к их априорной уверенности в некотором результате; а также некоторых других. Теперь следует отметить эвристику причинно-следственной связи, которая играет важную роль в принятии решений в условиях неопределённости. Многие решения, которые принимаются как в незначительных, так и в важных вопросах, зависят от очевидной вероятности событий. Однако, так как во многих случаях отсутствуют адекватные формальные модели для вычисления вероятности подобных событий, их оценка обязательно субъективна и интуитивна. С психологической точки зрения понятно стремление достигнуть последовательной интерпретации событий, которые вокруг происходят, и что для реализации этой цели служит организация событий с помощью схем причинно-следственных отношений. При нормативном рассмотрении теории условной вероятности P(X/D), различия между типами отношений D к X несущественны, и воздействие данных зависит исключительно от их информативности. Напротив, можно предположить, что психологическое воздействие данных зависит от их роли в причинно-следственной схеме. Более того, можно предполагать, что причинно-следственные данные имеют большее воздействие, чем другие данные такой же информативности; и что в присутствии данных, порождающих причинно-следственную схему, случайные данные, не соответствующие этой схеме, имеют маленькое значение, или вовсе его не имеют. Уверенность в эвристиках и распространенность стереотипов характерна как для непрофессионалов, так и для профессионалов. Неудивительно, что полезные разновидности эвристики, такие как репрезентативность, доступность и причинно-следственная связь сохраняются даже при том, что они иногда ведут к ошибкам в прогнозах или оценках. Такие подходы позволяют быстро получать оценку ситуации. Кроме того, в оперативной обстановке требуется принимать решения ещё более простые, но зато и более быстрые.