20、计算思维：克服决策偏差与专家谬误

计算思维：克服决策偏差与专家谬误

在决策过程中，人类往往会受到各种认知偏差和数据采样误差的影响，导致决策失误。本文将探讨人类决策偏差的问题，以及如何通过计算思维和相关方法来克服这些问题。

人类决策偏差与计算推理器

人类在决策时常常受到认知偏差的影响，这在阿尔茨海默病的研究中表现得尤为明显。2011 年，美国国立衰老研究所和阿尔茨海默病协会工作组正式认可了临床前阿尔茨海默病的诊断类别，这一成果历经了 20 多年的研究。最初，关于阿尔茨海默病存在至少 10 年临床前因果退化期的提议并未得到主流认可。

例如，在 1990 年的一次美国老年医学学会会议上，一位主旨演讲者展示了一项研究结果，表明脑脊液标志物在区分临床诊断为痴呆（可能为阿尔茨海默病）的患者与非痴呆老年对照组方面具有 100%的准确性。演讲者还提到该蛋白质测试似乎对早期阿尔茨海默病敏感，但当被问及为何异常仅在痴呆患者中出现时，他表示目前还在了解该生物标志物测试的特性，无法给出确切答案。

实际上，尽管多年来许多测试在区分阿尔茨海默病痴呆与非痴呆匹配对照组方面非常准确，但这些预测对于实际应用来说为时已晚。当时普遍认为阿尔茨海默病通常在晚年发病，遗忘而无相应痴呆被视为正常衰老的特征。此外，数据科学界普遍存在一种观点，即最佳预测模型在分类方面必须是最准确的，但这种准确性可能是疾病的结果而非原因。

与之相反，另一些研究虽然未达到近 100%的分类准确性，但认为那些错误分类的病例可能是临床前病例，因为他们也有近期局部记忆缺陷。这意味着阿尔茨海默病可能存在一个较长的临床前期。然而，由于主流观点认为阿尔茨海默病是晚期发病，这一长临床前期假设并未得到重视。例如，20 世纪 90 年代初，有人向美国国立衰老