*Neuralink projesini duymayan kalmadı gibi. Robot dünyasının karşısında insanın çiple birleşimi sonucu problemlerin daha hızlı çözüleceği düşünülüyor. Yapay zekâ ile birleşen robotlara karşı ne kadar dayanabileceğiz.Zekâmızı tam kullanamıyoruz. İnsan zihni, belirsizlikler karşısında bocalar. Bu bocalamanın üstesinden gelmek için bazı kestirmeler oluşturmuştur. Bu kestirmeler, fazla düşünmeye gerek kalmadan hüküm vermemizi sağlar. Bu sayede tepki süremiz kısalır, önemli kararları kolayca verebiliriz. Çoğu zaman kestirmeler bizi hataya sürükler. Temel oran yanılgısı da böyle bir hatadır.Üniversite yıllarından anımsarsınız,belli bölümde okumakta olan öğrencilere, belli kişilik özellikleri yakıştırılır. Örneğin, mühendislik öğrencileri genellikle çalışkan ama kendini beğenmiştir. Sanat bölümü öğrencileri ise çarpıcı bir moda anlayışına sahiptir. Bu klişeler geniş genellemelerdir ve çoğu zaman amacın çok dışındadır. Sıklıkla bireylerin nasıl hareket edecekleri hakkında tahminde bulunurken, bu kestirmeler olarak kullanılmaktadır.

**Temel oran yanılgısı, insanların ilgili tüm verileri hesaba katmadan bir durumun olasılığını hatalı bir şekilde yargılama eğilimi olarak tanımlanır. Bu düşünce hatası, hayatımızın birçok farklı alanında yanlış olasılık yargıları yapmamıza neden olur. İnsanlar hakkında ilk izlenimlerimize dayanarak hemen sonuçlara varmamıza yol açar. Bunun neticesinde de, bu bizi insanlar hakkında önyargılı fikirler geliştirmeye ve ayrıca potansiyel olarak zararlı tipleri sürdürmeye eğilimli oluruz.

***Temsili kestirme, gördüğümüz bir numunenin, verilen bir açıklamaya uyma olasılığının tahmin edilmesidir. Şöyle açıklayalım: Diyelim Cüneyt 32 yaşında, atletik, motosiklet kullanıyor. Şunlardan hangisi daha muhtemel? Cüneyt bir öğretmen, Cüneyt bir futbolcu.Çoğunluk, Cüneyt’in futbolcu olduğunu söyleyecektir. Ama şunu düşünün: Yüzbinlerce öğretmene karşılık sadece yüzlerce futbolcu var. Temel oranları ihmal yanılgısına düşüyoruz. Cüneyt’in öğretmen olma ihtimali, futbolcu olma ihtimalinin belki bin katı.Bu yanılgıya düşmemizin nedeni de kafamızda öğretmenler ve futbolculara dair oluşturduğumuz kalıplar. Örneğin yukarıdaki tarif kafalarımızdaki futbolcu kalıbına uygun. Tarifi saçı dökülmüş, evli, bilim kurgu okuru şeklinde değiştirirsek muhtemelen cevapların çoğu değişir. Çünkü bu yeni tarif kafamızdaki öğretmen kalıbını daha iyi temsil ediyor.

****Bir şehirde iki renk araba olsun: Bu arabaların %85’i mavi, %15’i yeşil renkte. Bu şehirde bir vur-kaç olayı yaşanıyor. Bir görgü tanığı var. Bu tanık ifadesinde vurup kaçan aracın rengini “yeşil” olarak gördüğünü söylüyor. Yapılan testlerde bu kişinin iki rengi aynı ışık koşullarında %80 oranında doğru ayırt ettiği görülüyor. Bu koşullar altında, suçlu arabanın yeşil renk olma olasılığı nedir?Temel oran yanılgısı hakkında hiçbir şey bilmiyorsak, cevabı % 80 diye veririz. Oysa cevap bundan çok daha düşüktür. Doğru yanıt % 41 olmalıdır. Normalde bu tip sorular Bayes teoremi ile çözülmektedir. Ancak biz teoreme girmeden sezgisel olarak cevaba ulaşalım. Bu şehirde 100 tane araç olduğunu düşünelim. Bu durumda 85 tane mavi renkli, 15 tane de yeşil renkli aracımız var. Bu durumda tanığımız 85 mavi aracın 85 x 0.8=68 tanesini mavi olarak görecek. Benzer bir biçimde 85 x 0,2= 17 tanesini de hatalı bir biçimde yeşil olarak görecektir.Öte yandan, 15 yeşil aracın 15 x 0.8=12 tanesini yeşil görürken, 15 x 0,2 = 3 tanesini de hatalı olarak mavi olarak görecektir. Bunlara göre tanığımızın yeşil gördüğü araçların toplamı 12+17=29 tanedir. Ancak gerçekte sadece 12 tanesi yeşildir. Bu durumda 12/29 oranını alırsak yaklaşık %41 sonucuna ulaşırız.Bu yanılgıdan nasıl kaçınabiliriz?Bilgileri daha doğru yorumlamanıza izin verdiği için en azından temel bir istatistik bilgisine sahip olmak faydalıdır. Diğer şeylerin yanı sıra, yeni araştırmanın sonuçlarını anlamanız, bir çalışmanın iyi tasarlanmış olup olmadığını değerlendirmeniz için sizi donatır. Temel oranlar hakkında bilgi sahibi olmak, ister piyangoyu kazanma ihtimali olsun, ister belirli bir koşulu geliştirme olasılığı olsun, hayatınızda meydana gelen belirli olayların olasılığını daha iyi anlamanızı sağlayacaktır.

Sonuç olarak; Ülkemizdeki matematiği bilme oranı ile önyargı oranı ters orantılıdır.

Okumadığımız halde en çok yorum bizde. Bu teorem ile mantıklı olmanın değişik bir bakış açısına da ihtiyacımızın olduğu aşikâr.