ਕੀ ਨੈਚਰਲਿਸਟਿਕ ਡਿਸ਼ਨ ਮੈਕਿੰਗ ਹੈ? ਨੈਚਰਲਿਸਟਿਕ ਡਿਸ਼ਨ ਮੈਕਿੰਗ (NDM) ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਮਾਹਰ ਲੋਕ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ — ਚਿਰ ਦੇ ਦਬਾਅ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘੱਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ ਕਿ ਮਾਹਰ ਲੋਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਮਾਡਲ ਹੈ ਗੈਰੀ ਕਲੀਨ ਦਾ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ-ਪ੍ਰਾਈਮਡ ਡਿਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (RPD), ਜੋ ਕਿ 1985 ਦੇ ਆਸਪਾਸ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਮਾਹਰ ਲੋਕ ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜੇ ਵਾਰੀ, ਨਹੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਨੈਚਰਲਿਸਟਿਕ ਡਿਸ਼ਨ ਮੈਕਿੰਗ ਹੈ?
ਕਿਵੇਂ ਮਾਹਰ ਲੋਕ ਇੱਕ ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਸੈਕੰਡ ਦੇ ਅੰਦਰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ? ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੈ ਨੈਚਰਲਿਸਟਿਕ ਡਿਸ਼ਨ ਮੈਕਿੰਗ।
TL;DR
ਨੈਚਰਲਿਸਟਿਕ ਡਿਸ਼ਨ ਮੈਕਿੰਗ (NDM) ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਮਾਹਰ ਲੋਕ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ — ਚਿਰ ਦੇ ਦਬਾਅ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘੱਟ ਹੈ — ਅਤੇ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਹੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗੈਰੀ ਕਲੀਨ ਦਾ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ-ਪ੍ਰਾਈਮਡ ਡਿਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (RPD) ਹੈ ਮੁੱਖ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਕਿ 1985 ਦੇ ਆਸਪਾਸ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜੇ ਵਾਰੀ, ਨਹੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਿਸ ਫਾਇਰਫਾਈਟਰ ਨੇ ਫਲੋਰ ਦੀ ਖਾਣ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ
ਗੈਰੀ ਕਲੀਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਲੈਫਟੀਨੈਂਟ ਨੇ ਆਪਣੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਕ ਸਾਧਾਰਨ ਕੁਕਸ਼ਨ ਫਾਇਰ ਵਿੱਚ ਲੈ ਗਿਆ। ਪਰ ਪਾਣੀ ਦਾ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਸੀ ਪੈ ਰਿਹਾ, ਰੁਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮ ਸੀ ਕੁਕਸ਼ਨ ਫਾਇਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਜੀਬ ਸੀ। ਅਜੀਬ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਉਸ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ। ਕੁਝ ਹੀ ਸੈਕੰਡਾਂ ਵਿੱਚ, ਰੁਮ ਦਾ ਫਲੋਰ ਖਾਣ ਖੁੰਝ ਗਿਆ: ਅਸਲ ਫਾਇਰ ਇੱਕ ਬੇਹੱਦ ਹੀ ਅਜੀਬ ਥਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ।
ਲੈਫਟੀਨੈਂਟ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ 'ਛੇਵੇਂ ਸੈਂਸ' ਦਾ ਸ਼ਕਰੀਏ ਕੀਤਾ। ਕਲੀਨ ਦੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੇ ਸਾਰੀ ਖ਼ਬਰ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਫਾਇਰ ਦਾ ਵਰਤਾਵਾ ਉਸ ਦੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੰਘ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਸ ਦਾ ਮਹਿਰਾਬ ਦਾ ਪਟਰਨ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਸੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਸ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ। ਇਹ ਹੈ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ-ਪ੍ਰਾਈਮਡ ਡਿਸ਼ਨ ਮੈਕਿੰਗ ਦਾ ਕੰਮ।
ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ-ਪ੍ਰਾਈਮਡ ਡਿਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (RPD)
ਗੈਰੀ ਕਲੀਨ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ-ਪ੍ਰਾਈਮਡ ਡਿਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (RPD) ਮਾਹਰ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਪਛਾਣ
ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਆਮ ਵਜੋਂ ਦੇਖੋ.
ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਕੋਰਸ ਯਾਦ ਕਰੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਆਇਆ ਹੈ.
ਸਿਮੂਲੇਟ
ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਨਸਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੇਡੋ — 'ਕੀ ਇਹ ਇੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ?' — ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ.
ਕਾਰਵਾਈ (ਜਾਂ ਸੋਧ)
ਜੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਚੰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੋ. ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਧੋ ਜਾਂ ਅਗਲੇ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ — ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ, ਸਮਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ.
ਸਬੂਤ: ਮਾਹਰ ਤੁਲਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ
ਕਲੇਨ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ 26 ਫਾਇਰਗਰਾਉਂਡ ਕਮਾਂਡਰਾਂ (~23 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਤਜ਼ਰਬਾ) ਨੂੰ 156 ਅਸਲ ਫੈਸਲਾ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ। 12% ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਦੋ ਜਾਂ ਵੱਧ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ। ਮਾਹਰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ; ਉਹ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਤਾਰਕਿਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਤਜਰਬਾਤੀ ਖੰਡਨ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਕਦੋਂ ਅਕਲਪਣ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਸਕੈਪਟਿਕ ਡੈਨੀਅਲ ਕਾਹਨਮੈਨ ਅਤੇ ਅਕਲਪਣ ਦੇ ਚੈਂਪੀਅਨ ਗੈਰੀ ਕਲੇਨ ਨੇ ਸਾਲਾਂ ਬਹਿਸ ਕੀਤੀ ਅਤੇ 2009 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਫੈਸਲਾ: ਅਕਲਪਣ ਸਿਰਫ਼ ਤਦੋਂ ਹੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋਵੇਂ ਹਾਲਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
1. ਪੂਰਵਾਨੁਮਾਨ ਵਾਤਾਵਰਣ
ਸਥਿਰ, ਸਿੱਖਣਯੋਗ ਸੰਕੇਤ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਾਵਾਂ — ਗੜਬੜ ਨਹੀਂ. ਅੱਗ ਬੁਝਾਊਣ, ਸ਼ਤਰੰਜ, ਐਨੇਸਥੀਸੀਓਲੋਜੀ ਯੋਗਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ.
2. ਪਰਿਪੱਕ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ
ਵਾਸਤਵਿਕ ਅਭਿਆਸ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਨਾਲ — ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਲਈ.
ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ — ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਸਟਾਕ ਚੁਣਨਾ, ਨਵੀਂ ਇੱਕ-ਤਾਰ ਰਣਨੀਤੀ — ਵਿਸ਼ਵਾਸਪਾਤਰ ਅਕਲਪਣ ਦਾ ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਭਰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ, ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟਰੀ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
NDM ਇੱਕ ਅਕੇਲੇ ਮਾਹਰ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਹ ਠੰਡੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਫੈਸਲੇ ਉਲਟ ਹਨ: ਨਵੇਂ, ਉੱਚ ਦਾਅਵੇ, ਅਮੋੜ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ — ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਉਹ ਹਾਲਤਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਕਲਪਣ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ — ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦਾ ਖੇਤਰ। ਆਰਗੂਮੈਂਟਰੀ ਤਰਕ ਨਕਸ਼ਾ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:
ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਜਾਂਚਣਯੋਗ ਬਣਾਓ
ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੇ ਗੁਟ ਕਾਲ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋ/ਕੌਣ ਦੇ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜੋ ਹੋਰਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਇਸ ਲਈ 'ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ' ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਪਰੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਰਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਨੀਵੀਂ-ਵੈਧਤਾ ਕਾਲਾਂ ਲਈ ਢਾਂਚਾ
ਜਦੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਤਰਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿਓ ਅਤੇ ਭਾਰ ਦਿਓ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਅਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ.
ਮਾਹਰ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ
ਏਆਈ ਨਿਕਾਸੀ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਕੱਢਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਖਤ ਜਿੱਤੇ ਪੈਟਰਨ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਨਾ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕਮਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ
ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਦਾ ਹੈ — ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਨਿਕਲਿਆ.
ਜਿੱਥੇ ਮਾਹਰ ਅਕਲਪਣ ਗਲਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਭਰਮ
ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ.
ਗਲਤ-ਪੈਟਰਨ ਮੇਲ
ਪਛਾਣ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਸਿਰਫ ਸਹੂਲਤ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਯੋਜਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ
ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਨਾਲ ਚਿਪਕੇ ਰਹਿਣਾ — ਲੈਫਟੀਨੈਂਟ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿਸ ਨੇ ਫਿਕਸੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੱਤਾ.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ
ਕੀ ਹੈ ਕੁਦਰਤੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ?
ਕੁਦਰਤੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ (ਐਨਡੀਐਮ) ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਲੋਕ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਾਸਤਵਿਕ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ — ਸਮੇਂ ਦੇ ਦਬਾਅ, ਅਨਿਸ਼ਚਤਤਾ, ਉੱਚੇ ਦਾਅਵੇ, ਅਤੇ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧੀਨ — ਕਲਪਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਚੋਣਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ. ਇਸਦੀ ਦਸਤਖਤ ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਹਰ ਕਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਉਹ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਕੰਮਯੋਗ ਕੋਰਸ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਕੀ ਹੈ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਫੈਸਲਾ (ਆਰਪੀਡੀ) ਮਾਡਲ?
ਆਰਪੀਡੀ, ਖੋਜ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਗੈਰੀ ਕਲੇਨ ਦੁਆਰਾ 1985 ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਹਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਆਮ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਕੋਰਸ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਯਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਆਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਨਸਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਜੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਚੰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਧਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਅਗਲੇ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਂਦੇ ਹਨ — ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ, ਸਮਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ.
ਗੈਰੀ ਕਲੇਨ ਦੇ ਅੱਗ ਬੁਝਾਊਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਕੀ ਪਾਇਆ?
ਕਲੇਨ, ਕਾਲਡਰਵੁੱਡ ਅਤੇ ਕਲਿੰਟਨ-ਸਿਰੋਕੋ ਨੇ 26 ਅਨੁਭਵੀ ਅੱਗ ਬੁਝਾਊਣ ਵਾਲੇ ਕਮਾਂਡਰਾਂ (ਔਸਤਨ 23 ਸਾਲ ਦਾ ਤਜਰਬਾ) ਨਾਲ 156 ਅਸਲ, ਗੈਰ-ਰੁਟੀਨ ਫੈਸਲਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ. 12% ਤੋਂ ਘੱਟ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਕਮਾਂਡਰਾਂ ਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਆਮ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਕਾਰਵਾਈ 'ਤੇ ਚਲੇ ਗਏ — ਕਲਾਸੀਕਲ 'ਹਰ ਵਿਕਲਪ ਦੇ ਭਾਰ ਦੇ ਮਾਡਲ' ਦੇ ਉਲਟ.
ਕਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ 'ਵਿਰੋਧੀ ਸਹਿਯੋਗ' ਵਿੱਚ, ਸਕੇਪਟਿਕ ਡੇਨੀਅਲ ਕਾਹਨਮੈਨ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਚੈਂਪੀਅਨ ਗੈਰੀ ਕਲੇਨ ਨੇ (2009) ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਕਿ ਮਾਹਰ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਸਿਰਫ ਦੋ ਹਾਲਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ: (1) ਇੱਕ ਉੱਚ-ਵੈਧਤਾ ਵਾਲਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਿਰ, ਸਿੱਖਣਯੋਗ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਾਵਾਂ ਨਾਲ, ਅਤੇ (2) ਉਨ੍ਹਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਅਭਿਆਸ. ਅੱਗ ਬੁਝਾਊਣ, ਸ਼ਤਰੰਜ, ਅਤੇ ਐਨੇਸਥੀਸੀਓਲੋਜੀ ਯੋਗਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ; ਲੰਬੀ-ਮਿਆਦ ਦੀ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ — ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਮਾਹਰ' ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਆਂ ਅਕਸਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ.
ਕੀ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਉਤਾਵਲਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ?
ਨਹੀਂ. ਮਾਹਰ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ (ਐਨਡੀਐਮ) ਤੇਜ਼ ਹੈ ਪਰ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਨਾਲ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ — ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਹਿਰਾਈ ਨਾਲ ਸੂਚਿਤ ਹੈ. ਉਤਾਵਲਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਤੇਜ਼ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਅਧਾਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ: ਭਾਵਨਾ ਜਾਂ ਪਹਿਲੀ ਉਤਸ਼ਾਹ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨਾ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ. ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਗਤੀ ਵਾਸਤਵਿਕ ਮਾਹਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਹੈ ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ.
ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਅਕਲਪਣ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕਾਲ ਨਵਾਂ, ਉੱਚ-ਦਾਅਵੇਦਾਰ, ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਢਾਂਚਾ ਪੇਟ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟਰੀ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਲਵੋ।
ਮੁਫਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ