Süper Tahmin: Tahminin Sanatı ve Bilimi

Özet

Gelecekle ilgili doğru tahminler yapmanın psişik güçler olmadan da mümkün olduğunu biliyor muydunuz? Doğru uygulama ve stratejileri keşfetmekle, bir süper tahminci olabilirsiniz.

Wharton profesörü Philip E. Tetlock ve ortak yazar Dan Gardner tarafından yazılan Süper Tahmin: Tahminin Sanatı ve Bilimi adlı kitapta, okuyucular bir süper tahmincinin niteliklerini ve becerilerini ve bu bilgileri her duruma nasıl uygulayabileceklerini öğrenirler. Ayrıca, hayatın her alanından gerçek süper tahminciler hakkında bilgi edinecek ve en zorlu soruları bile çözümlemek için nasıl bir yol izleyeceğinizi öğreneceksiniz.

En İyi 20 İçgörü

1. Süper tahmin etme, sayıları çözme yeteneği hakkında değil, onunla ne yaptığınızın daha önemli olduğu bir konudur. Parlak bir bulmaca çözücü, kendini eleştirel düşünme kapasitesi yüksek olan daha az zeki bir kişiye göre dezavantajlı olacaktır.
2. Süper tahminciler için inançlar, korunması gereken hazineler değil, test edilmesi gereken hipotezlerdir. Açık fikirli olmayın, süper açık fikirli olun. Ancak, bir tahminde bulunduğunuzda olabildiğince kesin olun. Tahmin çok belirsizse, insanlar anlamını varsayar ve onu kendilerine uygularlar, bu da "Forer Etkisi" olarak adlandırılır.
3. Soruyu bileşenlerine ayırın, hangi parçaları bildiğinizi ve hangilerini bilmediğinizi belirleyin. Ardından, sorunu durumun eşsizliğini küçümseyen bir karşılaştırmalı perspektife koyun.Bir durumun eşsizliğini vurgulayan faktörlere bakın ve bulgularınızı mümkün olduğunca kesin bir yargı yapmak için senkronize edin.
4. Süper tahminciler, en doğru sonuca ulaşmak için gerektiği kadar sık yeni bilgiler ışığında görüşlerini ayarlarlar. Eski ile yeni arasında dikkatlice denge kurun ve bunları en son tahmininize dahil edin. Sık sık güncelleyin, ancak küçük artışlarla. Bu kavram, Bayes inanç güncelleme denklemi kullanılarak mükemmel bir şekilde gösterilmiştir.
5. Bir tahminci, ilk belirlemeyi yaptıktan sonra iki tehlikele karşı karşıyadır. Birincisi, yeni bilgilere karşı tepkisiz kalma (önyargı veya "inançta ısrar") ve ikincisi aşırı tepki verme. Her ikisi de doğruluğu azaltabilir ve aşırı durumlarda, mükemmel bir tahmini yok edebilir. Bilgilerinizdeki seyrelme etkisini önlemek için alakasız bilgileri görmezden gelin, sonra taahhüt edin.
6. Başkalarında en iyisini ortaya çıkarın ve başkalarının sizde en iyisini ortaya çıkarmasına izin verin. Tahmin etmede öğrendiğiniz denge, özellikle farklı perspektifler duyduğunuzda takım yönetimine aktarılacaktır. Eski LA Dodgers koçu Tommy Lasorda, yönetimin "bir güvercini tutmak gibi olduğunu" söyledi. Çok sıkı tutarsanız, onu öldürürsünüz. Çok gevşek tutarsanız, onu kaybedersiniz.
7. Bir sorunun ifadesini değiştirerek başka bir perspektif elde edin. Örneğin: "Güney Afrika hükümeti Dalai Lama'ya altı ay içinde vize verecek mi?" Ona vize verme nedenlerine ek olarak, neden vize vermezler diye bakın."Hibe" kelimesini "reddet" olarak değiştirin ve yeni bir araştırma kriteriniz olur.
8. Tahminciler, doğruluğu etkileyen birkaç engelle karşılaşırlar. "Önemli pazar payı" gibi belirsiz dil, okuyucunun önyargılarına ve gerçeklere dayanarak yorumlanabilir. Zaman gecikmesi başka bir sorundur. Tahminler aylar veya yıllar boyunca uzanıyorsa, sonuçları eşleştirmek için mevcut perspektifinizi değiştiren "geriye dönük yanılgı" konusunda dikkatli olun.
9. Bir süper tahminci olmak için, büyüme zihniyeti esastır. Ancak, tüm pratik beceriyi geliştirmez. Hangi hatalara dikkat etmeniz gerektiğini bilmeli ve pratiklerinizi net ve zamanında geri bildirimlerle eşleştirmelisiniz. Doğruluk oranınızdan daha hızlı büyüyen bir güvene sahip olmamaya dikkat edin.
10. Çözülemez problem mi? Onu bilinebilir ve bilinemez olarak tanımlayabileceğiniz çözülebilir alt problemlere ayırın. "Bir başka Kore savaşı olacak mı?" sorusu, "Kuzey Kore'nin nükleer testlerinin sıklığı nedir?" ve "Kuzey Kore, Güney Kore'ye siber saldırı başlatacak mı?" sorularından çok daha zor bir şekilde nicelendirilebilir.
11. İç ve dış görünümler arasında doğru dengeyi kurun. İç görünümler, duruma özgüdür, örneğin son olaylar. Dış görünümler daha geneldir, yani elinizdeki durumun ortalama olarak ne sıklıkla meydana geldiği. Tarih genellikle kendini tekrar eder. Hatta görünüşte benzersiz olaylar bile trendlerle ilişkilendirilebilir, bu trendler daha sonra iç görünümlere karşı tartılır.
12. Kanıtlara aşırı tepki vermeyin, ancak yetersiz tepki de vermeyin.Tahmin etmek, gözlem ve denge hakkındadır. Süper tahminciler çeviktir, ancak gereksiz yere atlamazlar. Tahmininizi güncellediğinizde, bu sıkıcı veya hatta rahatsız edici olabilir, ancak uzun vadede değerlidir. En iyi tahminciler genellikle olasılıkları art arda güncellerler, örneğin 0.4'ten 0.35'e.
13. "Yusufçuk gözü tahmini", yani "diğer yandan…" nokta-karşı nokta tartışmalarının peşindedir. Bu yöntem, en iyi tahmincilerin hassas olmasına rağmen tüm tarafları değerlendirmeye istekli olmaları nedeniyle tahmin dünyasında yaygındır. Süper tahminciler genellikle Psikolog Jonathan Baron'ın Pennsylvania Üniversitesi'ndeki aktif açık fikirlilik testlerinde yüksek puan alır.
14. Sorununuzda çalışan nedensel güçlerin farkında olun. Çatışan bilgiler, hipotezinizi destekleyen kanıtlardan daha önemli, hatta daha önemli olabilir. Bir yusufçuk gibi birden çok görüntüyü görüp bunları tek bir resimde birleştirdiği gibi, tahmincilerin de karşıt görüşleri yapması gerekmektedir.
15. Bir soruyu ayrıştırdıkça, "uzak" ile "neredeyse kesinlikle" arasında değişen çeşitli olasılıkları belirleyebilirsiniz. Belirsizliğin daha fazla derecesini ayırt edebilirseniz, daha iyi bir tahminci olacaksınız. İlk başta doğal gelmiyor, ancak sabır ve pratikle belirsiz ifadeli sezgileri sayısal olasılıklara çevirebileceksiniz.
16. Aşırı güven ve güvensizlik arasında sağlıklı bir denge kurun.Süper tahminciler acele karar vermezler, ne de "belki" yanında çok uzun süre kalırlar. Uzun vadeli doğruluk, kalibrasyon ve çözünürlük, ihtiyat ve kararlılık gerektirir. Deneylerinizin sonuçlarını inceleyin, neyin işe yaradığını öğrenin ve bulduğunuz hatalara yaratıcı çözümler bulun.
17. Bir tahmin yaptıysanız, geriye dönük görüş 20/20'den daha fazladır. Kaçınılması gereken yaygın bir tuzak, "dikiz aynası geriye dönük yanılgıdır." Başarısızlıklarınızı kabul edin. Temel varsayımlarınızdaki hataları göz ardı etmeyin. Doğru yolda olabilirsiniz ancak küçük bir teknik hata tarafından rotanızdan çıkarılmış olabilirsiniz.
18. Karmaşık algoritmaların süper bilgisayarlara beslenmesi, yakında tahmin çabalarını tamamlayabilir. İnsan yargısı, duygudan yoksun ikinci bir perspektiften faydalanabilir, ancak şu anda, sadece insanlar insan anlamını anlayabilir. Watson'ın Baş Mühendisi David Ferrucci, "anlamı taklit etmek ve yansıtmak ile anlamı oluşturmak arasında bir fark vardır" dedi.
19. Tek bir hedefle bir tahminci ekibi kurmayı planlıyorsanız, göz önünde bulundurmanız gereken engeller vardır. Tahminciler "grup düşüncesi"ni benimseyebilir ve çok uyumlu hale gelebilirler. Aynı şekilde, "bilişsel tembellik"e kayabilirler, bu da ağır işleri başkalarının yapması gerektiği tutumudur. Grup içinde bağımsız yargıyı sürdürün.
20. Öğrenme, iyi geri bildirimlerle yapılmalıdır, doğru yolda olup olmadığınız konusunda hiçbir belirsizlik bırakmamalıdır.Sadece tahmin hareketlerini gerçekleştirirseniz, pratik yapmak yardımcı olmaz. Süper tahmin, derin ve düşünceli bir pratik sonucudur. Süper tahmin, kuralları takip etmeye çalışırken bile sürekli bir farkındalık gerektirir.

Özet

İyi bir süper tahminci olmak için ne gereklidir?

Ünlü tahminciler, Tom Friedman gibi kişiler, kriz zamanlarında mevcut olaylara dayalı uzun vadeli kararlar almak için çağrılır. Ancak, doğru tahminler yapmak için ünlü olmanız gerekmez ve birçok yüksek doğruluk oranına sahip "süper tahminci" göz ardı edilir. Tahmin etmek, öğrenilmesi ve sürekli olarak ustalaşılması gereken bir beceridir.

Güvenilir ve kendinden emin bir tahminci olmak için, yeni deneyimlere açık olmanız gerekecektir. Açık fikirli olmak yeterli değildir; en doğru tahmini elde etmek için kendi önceden var olan fikirlerinizi ve görüşlerinizi feda etmeye istekli olmanız gerekmektedir.

Ne yazık ki, tahmincilerin başvurabileceği sihirli bir formül yok - sadece birçok çekinceli geniş ilkeler var. Ancak, yolculuğunuzda size yardımcı olabilecek bir dizi denenmiş ve doğru tahmin yöntemleri vardır.

Goldilocks haklıydı

Büyük bir soruyla karşı karşıya kaldığınızda, durumu triyaj yapın. Yani, en zor veya en kolay sorular yerine, sıkı çalışmanızın muhtemelen karşılık vereceği sorulara odaklanın. "Goldilocks" yaklaşımını benimseyin, yani.ortadan başlayın ve dışarıya doğru ilerleyin.

Tahmin etmeyi tek bir kelimeyle özetlerseniz, bu kelime "denge" olabilir. Bu, tahminlerinizin her zaman ortada olması gerektiği anlamına gelmez, ancak şu anki görüşünüzle çelişse bile her şeyi göz önünde bulundurun. Daha yakından bir inceleme, olasılıklarınızın seyrini değiştirebilecek düşünmediğiniz bir faktörü ortaya çıkarabilir.

Fermi-ize etmek

Atom bombasının icadında merkezi bir figür olan İtalyan Amerikan fizikçi Enrico Fermi, Chicago'da kaç tane piyano ayarlayıcısı olduğunu soran bir tahmin bulmacası ortaya attı.

İnternete veya Sarı Sayfalara bakmadan, bir tahminci eğer dört şeyi bilirse eğitimli bir cevap verebilir:

• Chicago'daki piyano sayısı
• Her yıl piyanoların ne sıklıkla ayarlandığı
• Bir piyanonun ayarlanması ne kadar sürer
• Ortalama bir piyano ayarlayıcısının yılda kaç saat çalıştığı

Fermi, soruyu parçalara ayırmanın bu listeden bilineni ve bilinmeyeni ayırabileceğini öğretti. Cevapların görünüşte rastgele doğası rağmen, sonuç genellikle rastgele bir tahminden daha doğru olma eğilimindedir. Birçok kişi bu bulmacayı denemiştir, ancak psikolog Daniel Levitin'in bir sunumu, bir çözüm bulmanın nasıl mümkün olduğunu gösterir.

• İlk yanıt için, doğru yanıtı içerdiğinden %90 emin olduğunuz bir güven aralığı belirleyin. Levitin, Chicago'nun Los Angeles'tan daha küçük ancak 1.5 milyondan fazla sakin barındıracak kadar büyük olduğu için yaklaşık 2.5 milyon kişi olduğunu tahmin etti.
• Sonraki olarak, Levitin bir piyanonun yılda bir kez akort edilmesi gerektiğini düşündü.
• Piyanoların çoğu aile için çok pahalı olduğundan, Levitin Chicago'daki evlerin 1/100'ünün bir piyanoya sahip olduğunu tahmin etti. Okullar, konser salonları vb. birden fazla piyanoya sahip olan yerler dikkate alındığında bu sayı iki katına çıkar. 2.5 milyon sakin x 2/100 (2%) = Chicago'da 50,000 piyano.
• Daha sonra, Levitin bir piyanonun akort edilmesinin yaklaşık iki saat sürdüğünü tahmin etti.
• Bir piyano akortçusunun haftada 40 saat çalıştığını ve iki hafta tatil yaptığını ve zamanlarının %20'sini işten işe giderken harcadığını varsayarsak, ortalama bir piyano akortçusu yılda 1,600 saat çalışabilir.

Dolayısıyla, yılda bir kez akort edilmesi gereken 50,000 piyano ve bir piyanonun akort edilmesinin iki saat sürdüğü düşünülürse, bu toplamda 100,000 piyano akort etme saati anlamına gelir. Bunu bir piyano akortçusunun yıllık çalışma saatlerine bölerseniz, Chicago'da 62.5 piyano akortçusu olduğu sonucuna ulaşırsınız. Levitin, Chicago'da piyano akortçusu olarak listelenen 83 kişi buldu, ancak bunların birçoğu, birden fazla telefon numarası olan işletmeler gibi çoğaltılmıştı. Dolayısıyla, kesin bir sayı bilinmiyor, ancak Levitin'in hesaplaması ne kadar yakın olabileceğinizi gösteriyor.

Adım adım tahmin etme: bir cinayeti çözelim

Bir soru sorun. Örneğin, bir cinayet dedektifi olduğunuzu ve katilin kim olduğunu bulmanız gerektiğini varsayalım. Televizyonda olduğu gibi, ipuçları bir sonraki reklam arasından önce kucağınıza düşmez.

• Öncelikle, dış görünümü kontrol edin: İstatistiklere başlangıç oranı olarak başvurun. FBI, cinayet kurbanlarının %28.3'ünün tanıdığı biri tarafından öldürüldüğünü söylüyor, bu yüzden kurbanın katilini tanıma ihtimali %28.3. Aynı şekilde, bir yabancının katil olma ihtimali %9'dur.
• Sonra, iç görünümü kontrol edin: Bu dava ile ilgili özel gerçekleri inceleyin. Bu kişiyi öldürme yeteneği, aracı ve motivasyonu olan kimdi? Her bir şüpheliye dayanarak şans yüzdenizi yukarı ve aşağı ayarlayın. En bariz olanla başlayın ve dışarıya doğru ilerleyin. (Bu yüzden her zaman eşe veya önemli diğer kişiye ilk bakarlar.) Eğer kurbanın son zamanlarda önemli diğer kişiyle bir kavgası olduysa, bu kişinin onları öldürme olasılığı artar. Eğer bu önemli diğer kişinin doğrulanabilir bir mazereti varsa, olasılık düşer. Not: İlk sezgilerinizde takılıp kalmayın, ancak onları da görmezden gelmeyin. Bir tahmine takılıp onu destekleyen bilgiler bulmak yerine tüm seçenekleri değerlendirmek kolaydır.
• Şimdi, iki görüşü birleştirerek sentezlenmiş bir tahmin oluşturun. Diyelim ki kurban, öldürüldüğü gece bir arabaya bindiği görüldü.Kurbanla aynı türde bir araba kullanan ve kurbanla çalışan bir kişi belirlediniz. İş arkadaşları bu kişinin kurbanla takıntılı olduğunu söylüyor. Alibileri zayıf. En güçlü şüpheli gibi görünüyorlar. Diyelim ki bu kişinin suçlu olduğuna dair %75 oranında bir ihtimal belirlediniz.
• Meslektaşlarınızın sizin yargınızın yanlış olduğunu varsaymalarını ve kendi tahminlerini yapmalarını sağlayın. Araştırmacılar, ilk yargınızı başkaları tarafından yapılan ikinci bir yargı ile birleştirmenin genellikle daha doğru olduğunu bulmuşlardır. Bu duruma başka bir yaklaşım, bir cinayet davası dışında zamanın lüksüne sahipseniz ilk tahmininizden birkaç hafta uzaklaşmak ve ardından meslektaşlarınızdan kendi tahminlerini yapmalarını istemektir. Aynı şekilde, milyarder yatırımcı George Soros'un yaptığı gibi, bir mola verdikten sonra kendi ikinci yargınızı yapabilirsiniz. Soros, bu yöntemi başarısının önemli bir parçası olarak sık sık belirtmiştir.

Psikologlar, polis memurlarını test ettiklerinde, güvenleri ve becerileri arasında büyük bir fark bulurlar. Memurlar daha deneyimli oldukça, bu fark büyür. Doğru olmaktan daha hızlı güven kazanmaktan kaçının.

Sık sık güncelleyin, ama azar azar

İstatistikçiler, 1700'lerde Presbiteryen rahip Thomas Bayes tarafından önerilen bir düşünce deneyiyle tanıdık olacaklardır. Bayes, "Şanslar Doktrinindeki Bir Problemi Çözmeye Yönelik Bir Deneme" adlı eserini yazdı, bu eser dostu Richard Price tarafından 1761'de ölümünden sonra rafine edilerek yayınlandı.

Temelde, teorem yeni inancınızın önceki inancınıza ve yeni bilginin tanısal değerine bağlı olması gerektiğini söyler.

Süper tahmincilerin sayısal olması gerekirken, her tahmin yapmak istediklerinde cebire başvurmaları gerekmez. Daha önemli olan, Bayes'in kanıtların ağırlığına orantılı olarak güncelleme yoluyla kademeli olarak gerçeğe yaklaşma temel anlayışıdır.

Cinayet örneğine geri dönersek, bir kişinin nerede olduğuna dair yalan söylediğini öğrendiğinizde, bu kişinin katiliniz olma olasılığını artırabilirsiniz. Eğer aşırı tepki verip, "Aha! Şimdi %99 eminim" derseniz, bilinmeyenleri göz ardı edebilirsiniz, örneğin yalan söyleme nedenlerini (işlerini korumak, eşlerinin duygularını korumak vb.).

Tahmin edilemez olanı tahmin etmek

Her şeyi bir gecede değiştirebilecek durumları hesaba katmayı unutmayın. Her şeyin planlandığı gibi gideceğini varsaymaktansa, "ne olur ne olmaz" diye biraz esneklik payı bırakmak daha iyidir.

2010 yılında, fakir bir Tunuslu meyve satıcısı yozlaşmış polis memurları tarafından soyuldu - ne yazık ki, o dönemde sıkça rastlanan bir durum. Daha sonra o gün, kendini kasaba ofisinin dışında ateşe verdi. Protestolar patlak verdi. Tunus'un diktatörü, Zine el-Abidine Ben Ali ülkeyi terk etti. Ancak, Arap dünyasında sivil huzursuzluk devam etti ve bir dizi isyan ve iç savaşa yol açtı.Bir adamın kendi kendini yok etmesinin "Arap Baharı"na neden olacağını kim tahmin edebilirdi?

Bir durum "patlamaya hazır bir barut fıçısı" olarak tanımlanabilir, ancak fitili neyin ateşleyeceğini söylemek neredeyse imkansızdır.

Amerikalı meteorolog Edward Lorenz, bilgisayarla simüle edilen hava durumu modellerindeki minik veri giriş değişikliklerinin dramatik şekilde farklı uzun vadeli tahminler üretebileceğini keşfetti. Lorenz'in "Öngörülebilirlik: Brezilya'da bir kelebeğin kanat çırpışı Texas'ta bir hortuma mı neden olur?" adlı makalesinde yayınlanan bu içgörüsü, kaos teorisinin ilham kaynağı oldu.

Tahminler her yerde

Bir şeyin ne kadar öngörülebilir olduğu, neyi tahmin etmek istediğimize, ne kadar ileriye ve hangi koşullar altında bağlıdır. Lorenz'in keşfettiği gibi, yarının hava durumu tahmini, şimdi ve o zaman arasında çok şey değişebileceği için beş gün sonrasından çok daha doğru olacaktır.

İnternet, tahminlerle doludur. Amazon'a hızlı bir ziyaret, algoritmanın size başka hangi ürünleri almak isteyebileceğinizi tahmin ettiğini gösterir. Öneriler hakkında geri bildirim sağladığınızda, algoritma tahminlerini çok hafif bir şekilde günceller.

Hayat, sıradan tahminlerle de doludur. Ufukta bulutları görürsünüz ve bir şemsiye alırsınız. Ayın evreleri gibi bilimsel yasalar, tarımı planlamak için hava durumunu yeterince doğru bir şekilde tahmin edebilir.Fakat, bu hafta benzin deposunu ne zaman doldurmanız gerektiğini tahmin etmek, boru hattının hackerlar tarafından saldırıya uğrayabileceği ve fiyatların yükselebileceği düşüncesiyle çok daha zordur.

Hata yapmak (ve varsaymak) insana özgüdür

Şimdi ünlü bir "Bilişsel Yansıma Testi" Massachusetts Institute of Technology'deki bir yönetim bilimleri profesörü olan Shane Frederick tarafından tanıtıldı. Bu görünüşte kolay soruyu sorar:

"Bir sopa ve topun maliyeti $1.10'dir. Sopa, topdan bir dolar daha pahalıdır. Topun maliyeti ne kadardır?"

Çoğu insan hemen $0.10 düşünür. Daha dikkatli düşündüğünüzde, bu yanıtın yanlış olduğunu bulursunuz. Beyinlerimiz otomatik olarak "dolar"a ve "daha fazla"ya takılır. Eğer top $0.10 maliyetinde ve sopa bir dolar daha pahalıysa ($1.10), toplam maliyet $1.20 olacaktır. Dolayısıyla, doğru yanıt $0.05'tir.

Modern psikologlar bu olguyu insan beyninin işlevinin iki sisteme ayrılmasına bağlarlar. Sistem Bir, bilinçaltıdır. Otomatik bilişsel ve algısal kararlar verir ve bunu çok hızlı bir şekilde yapar. Sistem İki, bilinçli zihnimizdir, yani o an üzerinde odaklandığımız şey. Sistem Bir, tarihsel deneyime, mevcut bilgiye, eğilimlere ve diğer faktörlere dayalı anlık kararlar verir ki bunlar "doğru" hissettirir ancak mutlaka doğru olmayabilir.

Bir süper tahminci olmak için, Sistem Bir'in hayati işlemlerinin bazen zeki insanların yargısını nasıl engelleyebileceğinin farkında olmanız gerekecektir.

İnsan tahminlerinin önemi

İnsanlar ne kadar kusurlu ve önyargılı olursa olsunlar, gelecekteki tahminlerin gerekli bir bileşeni olmaya devam edecekler. Süper bilgisayarların ve yapay zekanın ortaya çıkması, tüm tahminleri makinelere bırakabileceğimizi varsaymamızı cazip kılar. Çok bilimli Herbert Simon, 1965'te, makinelerin bir adamın yapabileceği her işi yapabileceği bir dünyadan sadece 20 yıl uzakta olduğumuzu tahmin etmişti.

Bu, birçok otomatik endüstride kesinlikle durum böyle olsa da, bilgisayarların ve robotların hala insanlar tarafından denetlenmesinin bir nedeni var. Yazarlar, 30 yılı aşkın süredir yapay zeka üzerinde çalışan Watson'ın baş mühendisi David Ferrucci ile konuştu. Bilgisayarların bu günlerde desenleri daha iyi tespit edebildiğini belirtti, ancak makine öğrenimi, öğrenme sürecini beslemek için insanların varlığını gerektirir. Şu anda, bir bilgisayar bir gerçeği arayabilir, ancak bir tahmin, çok sayıda bilgiye dayalı bilinçli bir tahmin gerektirir.

İnsan beyni harikadır çünkü verileri derlemek ve bir tahminde bulunmak son derece zordur, ancak biz bunu sürekli yaparız. Bilgisayarların eğer bir süper tahminciyi hiçbir zaman değiştireceklerse karşılaşacakları en büyük engel anlama yetisidir.Ferrucci'nin belirttiği gibi, insanlar anlamı taklit etme ve dolayısıyla insan davranışını tahmin etme konusunda daha iyi hale gelebilirler, ancak "anlamı taklit etmek ve yansıtmak ile anlamı başlatmak arasında bir fark vardır."