정의 ABC의 개념

우리가 분석하는 용어는 그리스어, 특히 heuriskein이라는 단어에서 유래했습니다. 문의. 두 영역에서 매우 일반적인 용어입니다. 심리학 그리고 컴퓨팅.

심리학에서는 의사 결정 과정과 올바른 최종 결정을 바꿀 수있는인지 편향을 언급하는 데 사용됩니다.

부분적으로 컴퓨팅에서 확률 및 알고리즘 계산과 관련하여 사용됩니다.

의사 결정

모든 종류의 결정은 평생 동안 내려집니다. 어떤 것은 우리가 타게 될 버스 노선처럼 매우 간단합니다. 다른 것들은 우리가 살 집처럼 더 복잡합니다. 어떤 결정에서 우리는 밸런스 가상의 두 가지 기본 요소: 확실성과 불확실성. 즉, 우리가 얻을 수있는 혜택과 감수 할 위험을 계산합니다. 결과적으로 우리의 두뇌는 결정을 내리기 전에 장단점을 지속적으로 평가해야합니다. 이 작업을 용이하게하기 위해 인간의 뇌는 휴리스틱이라고도하는 몇 가지 지름길을 사용합니다.

이런 의미에서 휴리스틱은 의사 결정을 용이하게하는 마음의 "대체 경로"와 같습니다.

대표성, 가용성 및 고정 적합성의 세 가지 주요 원칙 또는 휴리스틱 전략이 있습니다.

대표성의 원칙은 우리 마음에 가장 대표적인 질문에 더 많은 확률을 부여하는 경향이 있다는 사실을 말합니다. 따라서 축구 선수의 아이디어에 대해 생각하면이 정신적 표현을 운동적이고 공에 능숙한 청년과 연관시킬 가능성이 큽니다.

의 시작 유효성 일반적으로 더 쉽게 기억할 수있는 것을 더 많이 고려한다는 것을 나타냅니다. 따라서 언론 보도에서 도시에서 범죄가 저질러 졌다고 읽었다면이 도시가 다른 도시보다 더 위험하다고 생각할 가능성이 큽니다.

앵커-핏 원칙은 우리가 이미 알고있는 정보를 기반으로 한 추정치를 말합니다. 처음 룰렛을했을 때 상을받을 수 있다면 (앵커 아이디어), 다음 방문 (조정 아이디어)에서 내가 이길 확률이 더 높다고 생각할 가능성이 큽니다.

위에 나열된 세 가지 휴리스틱 원칙은인지 편향 또는 단순히 편향입니다. 그들 모두에는 상황에 대한 객관적인 분석을 왜곡하는 초기 가정이 있기 때문입니다.

컴퓨팅의 맥락에서

컴퓨터 언어에서 휴리스틱은 검색 트리와 같습니다. 전략 주어진 작업에서 최단 경로를 찾습니다. 수학적 알고리즘은 이러한 목적으로 사용되는 휴리스틱 도구입니다.

좋은 징계 과학적, 휴리스틱 스는 모든 과학에 적용될 가능성이 있음, 포함하는 동화 다양한 대안을 촉진하는 보조 수단, 규칙, 원칙, 전략, 프로그램 등 해결책 문제의.