Гигеренцер, Герд

Гигеренцер получил степень доктора философии в Мюнхенском университете в 1977 году и в том же году стал профессором психологии. С 1984 по 1990 год он был профессором психологии в Констанцском университете, с 1990 по 1992 год в Зальцбургском университете. С 1992 по 1995 год он был профессором психологии в Чикагском университете. С 1995 по 1997 год он был директором Института психологических исследований Макса Планка в Мюнхене, а затем перешёл в Институт человеческого развития Общества Макса Планка в Берлине. Здесь он являлся директором отдела «Адаптивное поведение и познание», а с 2008 года также работал в основанном им Хардинг-центре по оценке рисков в Берлине. В дальнейшем он перешёл в статус директора-эмерита Института человеческого развития Общества Макса Планка^[4], а Хардинг-центр был перебазирован в Университет Потсдама, где Гигеренцер продолжил работу в качестве директора^[7]. Кроме того, он является вице-президентом Европейского исследовательского совета^[8], а также соучредителем и партнёром организации Simply Rational — The Decision Institute^[9][10].

Гигеренцер критикует когнитивные (познавательные) модели, которые рассматривают случаи мнений и решений как результат сложных бессознательных алгоритмов, которые рассчитывают наиболее рациональное решение из совокупности имеющейся в распоряжении информации. Такой подход часто встречается в справочной и консультационной литературе, когда речь идёт о рекомендации действовать более аналитически при принятии решений, перечислять преимущества и недостатки и продумывать их. Гигеренцер рассматривает это как пример отклонения от повседневных решений, которые он считает менее успешными. Вместо такой логической и рациональной модели принятия решений Гигеренцер подчёркивает важность интуиции — поэтому решения принимаются, прежде всего, интуитивно на основе эмпирических закономерностей, которым рациональные стратегии принятия решений подчиняются в качестве поздних вспомогательных средств. Согласно Гигеренцеру, интуитивные решения сами по себе являются рациональной стратегией, поскольку она относительно успешна. Интуитивное решение не следует путать со случайным вдохновением или наивностью: интуитивные решения особенно хороши, если они основаны на специальных знаниях: Гигеренцер описывает случай, когда искусствоведы были обеспокоены покупкой туловища в музее Гетти. Вначале научные проверки не признавали фальсификацию, позже произведение было признано подлогом. Он формализует понятие интуиции через аналитические модели в виде «быстрых и экономных эвристик» (англ. fast-and-frugal heuristics). По мнению Гигеренцера, в условиях неопределённости такие простые эвристики часто превосходят сложные статистические модели и являются более устойчивыми к сбоям при ненадёжных входных данных^[11][12].

В конце 1990-х годов исследовательская группа Гигеренцера провела со студентами из Нью-Йоркского университета эксперимент, в котором они должны путём случайного выбора предсказать победителя игр Национальной баскетбольной ассоциации (NBA) 1996/97. Сезон уже закончился, Гигеренцер обезличил команды и дал студентам только две подсказки для каждой игры: количество игр, которые две команды выиграли в сезоне и счёт после первого тайма. Последующий анализ выявил интуитивный подход у большинства студентов. Они следовали эмпирическому правилу: если команда в течение всего сезона была значительно лучше чем другая, она будет также в этой партии победительницей; если баланс сезона обеих групп сравнивался (разница менее 15 побед), лидирующая команда в перерыве выиграет. Студенты были правы в 78 % игр. Это последовательное прослушивание критериев в определённом порядке называется Возьмите лучшее и следует так называемому дереву принятия решений: возьмите лучший критерий и решите — если нет большой разницы, возьмите второй критерий и так далее. Такой подход ранее обычно объяснялся как нерациональное поведение. Тем не менее, Гигеренцер взял своё исследование в качестве возможности переоценить стратегию принятия лучших результатов, поскольку она была успешной и требовала гораздо меньше когнитивных ресурсов, чем точные вычисления вероятностей. Исследовательская группа Гигеренцера сравнила лучшее с множественным регрессионным анализом, многоступенчатым статистическим процессом, который должен алгоритмически оптимально оценивать различные критерии при решении. При исследовании 20 проблем в экономике, психологии, здравоохранении или биологии показали, что многоступенчатый статистический процесс в среднем в 68 % случаев давал правильные предсказания, а наименее наивное Возьмите лучшее было право в 71 % случаев.

Как это ни парадоксально, показатель успеха стратегии Возьмите лучшее можно улучшить, пропуская информацию. Гигеренцер: «Хорошая интуиция должна игнорировать информацию». Парадокс объясняется тем, что не вся информация имеет отношение к предсказанию. Возьмите лучшее — это стратегия, которая позволяет определённым данным иметь решающее значение и игнорировать остальные. Согласно Гигеренцеру, этот подход противоречит широко распространённому, но ложному идеалу максималиста: «Больше информации всегда лучше. Больше времени всегда лучше. Больше вариантов всегда лучше. Больше вычислений всегда лучше. Эта схема находится глубоко внутри нас, но это неправильно! Что нас интересует как исследователей: когда больше лучше и когда меньше лучше?» (Гигеренцер)

Неточные знания также могут быть правильными. В ходе расследования он задал вопрос: «В каком городе больше жителей: Сан-Диего или Сан-Антонио?» — отдельно немецким, отдельно американским студентам^[13]. Поразительный результат: немецкие студенты смогли правильно ответить на вопрос (Сан-Диего), потому что они никогда не слышали о другом городе, в отличие от своих коллег. Гигеренцер предполагает, что частично непроинформированные решения базируются на бессознательных эмпирических правилах, в данном случае: Известный город, вероятно, больше — и это часто приводит к успеху^[14].

Вместе с экономистом Томасом К. Бауэром и статистиком Вальтером Кремером Гигеренцер начал в 2012 году акцию «Нестатистический месяц», которая остаётся активной. По словам инициаторов, акция должна «помочь разумно обрабатывать данные и факты, правильно интерпретировать числовые образы реальности и более адекватно описывать все более сложный мир и окружающую среду». В 2018 году к инициаторам присоединилась Катарина Шюллер^[15][16]. В качестве примера одной из публикаций 2026 года можно привести разбор исследования, связывающего распространение смартфонов со снижением рождаемости^[17].

Герд Гигеренцер выступает с критикой слепой веры во всемогущество алгоритмов и современных систем искусственного интеллекта. В своих работах он опирается на принцип «стабильного мира»: сложные модели машинного обучения (включая глубокие нейросети) эффективны лишь в хорошо определённых и стабильных условиях с чёткими правилами, таких как настольные игры (шахматы или го). Однако в реальном мире, который характеризуется высокой степенью неопределённости, эти системы часто не справляются с задачами из-за отсутствия подлинного понимания ситуаций и каузального мышления. Гигеренцер отмечает, что в условиях неопределённости простые человеческие эвристики работают надёжнее сложных нейросетей, требующих огромных массивов данных. В качестве альтернативы исследователь предлагает развивать концепцию «психологического ИИ» — подхода, который подразумевает интеграцию машинного обучения с адаптивными психологическими эвристиками для объединения вычислительной мощи алгоритмов с человеческим здравым смыслом^[18][19][20].

В 2025 году Герд Гигеренцер опубликовал статью «The rationality wars: A personal reflection», в которой представил свой взгляд на многолетнюю дискуссию с поведенческими экономистами, получившую название «войны рациональности». Этот термин описывает интеллектуальные разногласия между последователями Дэниела Канемана и Амоса Тверски с одной стороны, и эволюционными психологами, которых представляет Гигеренцер, с другой. Суть дискуссии сводится к разному пониманию человеческой рациональности и эвристики. Сторонники Канемана считают эвристики источником систематических когнитивных искажений и ошибок, в то время как Гигеренцер рассматривает их как эффективные адаптивные стратегии, сформированные средой для принятия решений в условиях неопределённости. Эти теоретические разногласия ведут к разным подходам в социальной политике: поведенческие экономисты предлагают использовать «подталкивания» (nudges) для корректировки ошибок мышления, тогда как Гигеренцер критикует такие методы как этически проблематичные манипуляции выбором и делает ставку на просвещение.