Отличие суброгации от регресса: Регресс и суброгация — в чем разница — dvd-auto.ru — Штатные головные устройства c GPS навигацией

Содержание

Разница между регрессом и суброгацией

]]>

Подборка наиболее важных документов по запросу Разница между регрессом и суброгацией (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Разница между регрессом и суброгацией Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
«Комментарий к главе 48 «Страхование» Гражданского кодекса Российской Федерации (часть вторая) от 26 января 1996 г. N 14-ФЗ»
(постатейный)
(Корнеева О.В., Лысенко Т.И., Танага А.Н., Чебунин А.В., Беляев М.А., Томтосов А.А., Котухов С.А., Слесарев С.А.)
(Подготовлен для системы КонсультантПлюс, 2017)Очевидно, что разница между регрессом и суброгацией принципиальна. Сущностное различие между ними заключается в том, что регресс предполагает существование двух обязательств: первое — основное (главное), которое выполняет третье лицо, и второе — возникающее на основе, в связи с исполнением первого, производное (регрессное) обязательство. В.Т. Смирнов указывал, что «…регрессное обязательство производно от другого в смысле возникновения его на основе этого другого. Такой характер регрессного обязательства обусловливает и момент его возникновения: только после исполнения какого-то другого обязательства» . При суброгации же, в чем и состоит суть перемены лиц в обязательстве, существует одно-единственное (оно же первоначальное) обязательство, из которого страхователь, получивший страховое возмещение, выбывает, а на его место встает выплативший это возмещение страховщик. И при регрессе, и при суброгации кредитор теряет право требования к должнику. Однако при регрессе это происходит потому, что возникает совершенно другое, самостоятельное обязательство со своими сторонами, где то обязательство, в котором кредитор был стороной, выступает лишь предпосылкой возникновения нового права; при суброгации же кредитор (первоначальный кредитор) выбывает из обязательства и на его место становится исполнившее в его пользу лицо, т.е. происходит правопреемство.

Нормативные акты: Разница между регрессом и суброгацией

Чем отличается регресс от суброгации?

При страховании ОСАГО и КАСКО автовладельцы часто сталкиваются с терминами «регресс» и «суброгация», однако далеко не все четко понимают, что означают эти два понятия и чем они отличаются. Между тем, понимание различий между регрессом и суброгацией важно для понимания общего процесса страховых выплат по обоим основным видам страхования автомобиля.

Различия

И регресс, и суброгация – это право страховой компании возместить свои убытки по выплатам за ДТП, взыскав их непосредственно с виновника ДТП. Фактически, оба этих права возникают по одной и той же схеме: страховая компания выплачивает определенную сумму по страховому полису пострадавшему лицу, а затем может получить с виновника аварии аналогичную сумму. Разница заключается в том, с кого именно будет взыскиваться эта сумма и кто является виновником ДТП.

Право регресса возникает у страховщика по отношению к собственному клиенту, который нарушил условия договора и стал виновником ДТП. Например, регресс применяется, если водитель находился под воздействием алкоголя или наркотиков, если он скрылся с места аварии, нанес вред здоровью или жизни пострадавшему умышленно. Также регресс применяется, если виновник аварии не имел прав на управление транспортным средством, не был указан в договоре страхования или (в случае с регрессом по КАСКО) – если договор автокаско был сезонный, и автомобилем управляли в период, который не входит в срок работы полиса.

Таким образом, регресс может быть как по отношению к договорам ОСАГО, так и по отношению к КАСКО.

Суброгация взыскивается также с виновника ДТП, но в том случае, если он не является страхователем этой страховой компании.

Срок

При регрессе срок требования начинает идти с момента происшествия. При суброгации срок исчисляется с того момента, как страховая компания произвела выплату.

Размер

В обеих ситуациях страховая организация имеет право потребовать точно такую же сумму, какую ей пришлось выплатить по страховому полису пострадавшим.

Что делать, если на регресс или суброгацию не хватает денег?

Суммы страховых выплат могут достигать огромных размеров в зависимости от масштаба аварии и стоимости участвовавших в ней автомобилей, так что у виновника может не хватить собственных средств, чтобы полностью возместить убытки страховой компании. В таком случае возможны два варианта развития событий.

1) Страховая компания и виновник заключают мировое соглашение, устанавливая в нем график и сумму выплат. Такое соглашение утверждается судом.

2) Дело сразу передается в суд, где будут изучены финансовые документы и состояние дел виновника. Как правило, в таком случае суд назначает ежемесячное взыскивание средств из доходов водителя в размере определенного процента.

Избежать выплат по регрессу или суброгации достаточно просто – нужно безукоризненно соблюдать правила дорожного движения и договора страхования, следить за безопасностью на дороге, и тогда Вы будете надежно защищены. Если же Вам пытаются незаконно приписать возмещение, вы можете решить дело в суде.

Чтобы не бояться незаконных взысканий, рекомендуем Вам обратиться в «Страховой Элемент». Мы защищаем интересы своих клиентов в любой ситуации, можем помочь провести дело в суде и получить все причитающиеся Вам суммы по страховке в случае необходимости. Оформите полис КАСКО и ОСАГО у нас!

Суброгация и регресс в автостраховании

Каждый водитель обязан иметь страховку ОСАГО или КАСКО. Многие уже сталкивались в жизни с терминами «суброгация» и «регресс». Что такое регресс? Что такое суброгация? Это тождественные или разные понятия? Разберемся во всем по порядку.

Различия регресса и суброгации в мире автострахования

Ошибочно считать суброгацию видом регрессных требований, потому что регресс содержит 2 обязательства:

• Первое (базовое) – выполняется 3-им лицом.

• Второе (регрессное) – наступает после выполнения одного конкретного обязательства.

Суброгация – это выполнение 1 конкретного действия (могут только меняться лица в обязательстве: кредитор заменяется страховщиком). Но само обязательство неизменно. При регрессе появляется новое право (одна договоренность заменяется другой, но не передается другому лицу), а при суброгации наступает правопреемство.

Что такое суброгация в страховании

Суброгация в страховании – это переход прав страхователя (то есть вас) на компенсацию убытков к страховщику (то есть страховой фирме). Страховщик выплачивает сумму ущерба пострадавшему лицу и получает право стребовать с виновника компенсации за выплаты страховой фирмой. Это и есть право суброгации. Страховая фирма вправе требовать с виновного исключительно ту сумму, которую сама выплатила потерпевшей стороне (страхователю). Когда страховка смогла лишь частично покрыть убытки пострадавшего, то виновнику могут выдвигать 2 требования:

• Требования страховщика – в величине выданного потерпевшему страхового возмещения.

• Требования потерпевшего – в части нанесенного убытка (вреда), не погашенного страховой выплатой.

Внимание! В страховом договоре можно не указывать возможность суброгации. Но практика показывает, что подобное условие договора, при переходе к страховой фирме права требования к виновнику (умышленно нанесшему урон), не работает. Исключается право суброгации в случае, если урон был нанесен непреднамеренно.

Если пострадавший отступает от своего права на требование к виновнику нанесения ущерба (или по вине страховой фирмы это право осуществить невозможно), то страховщик не обязан полностью возмещать убытки и может требовать вернуть излишне выплаченную сумму компенсации.

Если страховщик возместил потери от случившегося ДТП потерпевшему по договору КАСКО, то страховая фирма становится выгодоприобретателем по договору ОСАГО (по этому договору застрахована ответственность лица, нанесшего ущерб). Чтобы другой страховщик возместил сумму выплаты, страховая фирма должна действовать строго по закону об ОСАГО и по Правилам ОСАГО (возмещение можно получить строго в предусмотренном размере).

Если по договору КАСКО страховщик возместил потерпевшему страхователю расходы на замену деталей, пришедших в непригодность в результате ДТП, без учета их износа, то страховщик может получить страховую компенсацию по договору ОСАГО (при этом вычитается износ замененных деталей). Принцип суброгации в страховании имеет воспитательное значение (за нанесение умышленного ущерба виновник понесет ответственность). Суброгация – это сдерживающий фактор, который пресекает желание незаконного наживания за счет страхования имущества.

Что такое регресс

Помните, что понятие суброгации и регресса – это разные термины! Регресс в переводе с латинского языка значит «возвращение, обратное движение».

Право регресса – это право возвратного требования. Скажем, одно лицо возместило ущерб потерпевшему вместо виновника. Потом это лицо может выдвинуть требования к виновнику. Регрессное требование – это обратное требование возмещения суммы ущерба: страховщик выдал пострадавшему страховую сумму и тем самым заменил собой виновника ДТП. Теперь право регресса позволяет страховщику стребовать с виновника ДТП уже выплаченную пострадавшему сумму.

В законе об ОСАГО прописаны особые ситуации, при возникновении которых страховщик может предъявить законное регрессное требование к виновнику нанесенного урона в уже выплаченном размере страховой суммы. Ситуации, при которых возможно регрессное требование (по ОСАГО):

• Умышленное нанесение вреда здоровью и жизни потерпевшего.

• Вред нанесен в состоянии опьянения (алкогольного, наркотического и др.).

• Вред нанесен лицом, которое не уполномочено управлять данным транспортным средством.

• Виновник пропал с места ДТП.

Внимание! Если водитель-виновник не является страхователем, риск ответственности которого застрахован по договору ОСАГО (скажем, водитель, являющийся работником АТП), то страховщик теряет право регрессного требования.

• Указанное лицо не зафиксировано в договоре страхования в качестве лица, которому доверено управление данным ТС.

• ДТП совершено в период, не предустановленный договором страхования.

При регрессе срок начала обязательства исчисляется со дня, когда страховщик выплатил предыдущее обязательство виновника урона.

Внимание! В КАСКО понятие «регресс» отсутствует, а чаще применяют суброгацию.

Понятие “право на суброгацию” и “право на реализацию суброгации”

Право на реализацию суброгации возможно исключительно в договорах страхования имущества (на договоры личного страхования это не распространяется, так как нельзя передать состояние здоровья человека страховой фирме). Право на реализацию суброгации состоит из 2 этапов:

1. Теоретический. Страховая компания предусматривает мероприятия, которые способствуют возникновению у нее права на суброгацию. Поэтому в договоре предусмотрено примечание об абсолютном праве на суброгацию (при этом никакие исключения из правил не допускаются).

2. Практический. Страховщик реализует свое право по суброгации после выплаты пострадавшему лицу страховой суммы.

Внимание! Нужно различать понятие «право на суброгацию» и «право на реализацию суброгации». Право на суброгацию наступает со дня подписания документа страхования. Право на реализацию суброгации наступает после выдачи страховой суммы пострадавшему лицу.

Понятие исковой давности

Сроки исковой давности в регрессе и суброгации разные. Срок исковой давности при регрессе (всегда 3 года) начинается со дня выплаты страховой суммы пострадавшему. Срок исковой давности при суброгации (1 — 3 года) прописывается в главном обязательстве в договоре и исчисляется со дня наступления страхового эпизода.

Виды страхования при суброгации

Понятие суброгация в страховании не распространяется на страхование здоровья и жизни человека, потому что виновник не может полностью возместить ущерб здоровью (и не в силах вернуть жизнь погибшему в ДТП). Какие виды страхования приемлемы при суброгации:

• Страхование целостности имущества.

• Договор о сохранности ТС: КАСКО возмещает ущерб за ограбление салона и деталей машины, ОСАГО производит выплаты страховой суммы исключительно в случае ДТП.

• Страхование предпринимательских рисков: ущерб от порчи или рекламы продукции (снизилась ее конкурентоспособность).

• Перестрахование (если страховая выплата очень большая, то риски разделяются с другими страховщиками).

Знаете ли вы? Нахождение и освидетельствование виновного на месте ДТП – обязательная процедура для страхователя и виновника (должника).

Подписывайтесь на наши ленты в таких социальных сетях как, Facebook, Вконтакте, Instagram, Pinterest, Yandex Zen, Twitter и Telegram: все самые интересные автомобильные события собранные в одном месте.

Суброгация и регресс в обязательном страховании

СУБРОГАЦИЯ И РЕГРЕСС в обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств

В соответствии со ст. 4 Федерального закона от 25 апреля 2002 г. № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» (далее – ФЗ об ОСАГО) владельцы транспортных средств обязаны страховать риск своей гражданской ответственности, которая может наступить вследствие причинения вреда жизни, здоровью или имуществу других лиц при использовании транспортных средств.

Разные точки зрения

В научной литературе идет дискуссия относительно природы схожих правовых институтов, а именно: регресса и суброгации в обязательном страховании гражданской ответственности.

Правовое регулирование страхования гражданской ответственности коренным образом изменилось в связи с принятием ФЗ об ОСАГО в 2002 году. Поэтому вопрос соотношения регресса и суброгации в обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств требует уточнения и систематизации. Попробуем внести ясность в этот вопрос.

Согласно общепринятой точки зрения, разница между регрессом и суброгацией состоит в том, что при суброгации происходит лишь перемена лиц в уже имеющемся обязательстве (перемена активного субъекта) с сохранением самого обязательства. Это означает, что одно лицо вступает в права и обязанности другого лица в конкретном правоотношении.

В процессуальном отношении, страхователь передает свои права страховщику на основании договора и обязуется содействовать реализации последним принятых суброгационных прав. С другой стороны, при регрессе одно обязательство заменяет собой другое. При этом перехода прав от одного кредитора к другому не происходит.

Разница между регрессом и суброгацией

Следует заметить, что разницу между регрессом и суброгацией не следует считать чисто теоретической.

Она имеет и практическое значение. Это относится к определению момента исчисления срока исковой давности. При суброгации срок исковой давности начинает течь с момента возникновения страхового случая. А при регрессе срок исковой давности начинает свой отсчет с того момента, когда страховщик выплатил страховое возмещение.

Соотношение понятий: регресс и суброграция

Рассмотрим соотношение регресса и суброгации. Сходство между ними заключается в следующем:

В основном регресс и суброгация возникают на основании закона. Например, право регрессного требования установлено для страховщика по договорам обязательного страхования гражданской ответственности владельцев транспортных средств по отношению к лицу, причинившему вред, в случае, когда это произошло в результате умышленного причинения вреда жизни и здоровью, совершение дорожно-транспортного происшествия с состоянии алкогольного или наркотического опьянения и т. д. (ст. 14 ФЗ об ОСАГО). Суброгация также возникает в силу закона – ст. 965 ГК РФ предусмотрена только для страховых правоотношений;
Оба института возникают только при условии существования другого обязательства, исполнение которого произвел регредиент или суброгат.
Основное обязательство должно быть прекращено исполнением, которое было произведено третьим лицом. Для регресса это условие понятно, так как регрессное обязательство является новым обязательством на месте прежнего обязательства. Для суброгации же это условие является спорным.
Оба правовых института представляют собой разновидность права обратного требования, поскольку и регресс, и суброгация имеют в основе иное, уже фактически прекращенное обязательство.
Регресс и суброгация возникают в момент исполнения третьим лицом основного обязательства.

Различия

С другой стороны, между исследуемыми правовыми институтами существуют следующие различия:

Для введения их законом установлены разные механизмы. Если регресс возникает как новое обязательство, то для суброгации использована форма передачи права требования, которое существовало у кредитора по основному обязательству из причинения убытков.
Эти институты имеют разный режим правового регулирования. Так, регресс подчинен общим нормам гражданского права, а для суброгации в соответствии со ст. 965 ГК РФ установлен особый правовой режим, поскольку в силу данной статьи перешедшее к страховщику право требования осуществляется им с соблюдением правил, регулирующих отношения между страхователем и лицом, ответственным за причинение вреда.
Регресс и суброгация имеют разные сроки исковой давности. Как было сказано выше, регресс начинает течь с момента исполнения третьим лицом основного обязательства и составляет три года, а при суброгации исковая давность определяется по общим правилам ст. 200 ГК РФ с учетом характера основного обязательства. То есть срок исковой давности при суброгации может быть общим, сокращенным, неограниченным.
Как правило, возникновение регресса не зависит от волеизъявления сторон. Регресс в основном регламентируется императивными нормами. В отличие от регресса, суброгация урегулирована в общем порядке при помощи диспозитивных норм, когда стороны договора страхования могут соглашением отменить применение этой правовой конструкции (за исключением умышленного причинения убытков – п. 1 ст. 965 ГК РФ).
Право регресса может быть предметом цессии и суброгации, поскольку в законе либо иных правовых актах не содержится запрет на переход такого требования к другому лицу.
Регресс в страховании возникает в отношении узкого круга лиц, в то время как суброгация применима в отношении любого лица, ответственного за наступление страхового случая.
Закон возлагает на кредитора, передающего право требования в порядке суброгации, дополнительные обязанности – передать страховщику все документы и сообщить ему все сведения, необходимые для осуществления страховщиком перешедшего к нему права требования.

Подводя итог, можно констатировать, что в статье рассмотрены вопросы соотношения регресса и суброгации в обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств, а также некоторые моменты обязательного страхования гражданской ответственности владельцев транспортных средств в подразделениях органов внутренних дел.

Алексей СВЕТЛИЧНЫЙ,
преподаватель кафедры гражданско-правовых дисциплинОмской академии МВД России, к.ю.н.

Вам нужна консультация опытного юриста?

Оставьте свой телефон, мы свяжемся с Вами

Вам может быть интересно: Автострахование в Чехии

Поделитесь с друзьями

21. Суброгация и регресс в страховании. Страхование. Шпаргалки

Разница между суброгацией ? и регрессом

Заключая договор страхования, автовладелец может столкнуться с незнакомыми для него терминами, к числу которых относятся регресс и суброгация.

Важно понимать не только их суть, но и разницу, существующую между ними и уметь различать на практике.

Это необходимо для общего осознания процесса страховых выплат по существующим видам страхования транспортных средств.

Правила суброгации

Суброгация является новым понятием на рынке страхования и со стороны страховщиков и страхователей довольно часто возникают вопросы и сомнения, относительно того, как правильно применять этот институт.

Чтобы понять суть суброгации, следует определиться с тем, что она собой представляет в целом.

Этот термин подразумевает, что страховщик, после выплаты полагающегося страхового возмещения страхователю, имеет право заявлять требования к лицу, из-за неправомерных действий которого возникли убытки, которые пришлось выплачивать по условиям страхового договора.

Суброгация предусматривает следующие условия:

Право требования у страховщика к виновнику убытков возникает только после выплаты пострадавшей стороне всех положенных компенсаций.
Страховщик может получить обратно не более той части суммы, которую он потратил на выплаты потерпевшему лицу.
Между страховщиком и пострадавшим лицом должен иметься действующий и подписанный договор страхования.

Суброгация не может применяться к любому из существующих видов страхований, так как в некоторых ситуациях, ее применение может навредить выгодоприобретателю.

В любом случае это правило не будет касаться имущественных споров, так как найти виновника нанесенных убытков чаще всего удается всегда.

Примером суброгации может служить следующая ситуация: в частный дом, где проживало застрахованное лицо, въехал автомобиль. Страховщик по условиям договора страхования возместит все убытки, которые понесет пострадавшее лицо на ремонт своего жилья.

Права требования от страхователя перейдут к страховщику, в той части, в которой он понес затраты на возмещение компенсации. Предъявить требование в порядке суброгации, страховая компания может только в судебном порядке.

Иными словами, процедуру суброгации можно охарактеризовать как перемену лица в обязательстве.

КАСКО и ОСАГО – где применяется суброгация

Много вопросов на практике возникает относительно применения порядка суброгации при наличии у застрахованного лица полиса ОСАГО.

Чтобы понять, возможно ли такое применение, необходимо представить следующую ситуацию.

Клиент страховщика, имеющий полис ОСАГО попал в ДТП. Что делать в таком случае страховой компании?

Безусловно, выплатить денежные средства пострадавшей стороне. Соответственно, страховщик несет убытки и теперь ему необходимо их с кого-то взыскать.

В порядке суброгации он может обратиться к виновному лицу, которым, как раз оказывается его клиент. Но по правилам, суброгацию нельзя применить в ущерб страхователя. Соответственно, применение правил суброгации в договорах страхования ОСАГО недопустимо.

Намного проще обстоит ситуация с полисом КАСКО, где виновником выступает, как правило, третья сторона. Полис подразумевает ремонт обеих машин, поврежденных в результате ДТП.

Таким образом, страховщик на законных основаниях имеет право требовать возмещения убытков в порядке суброгации с виновника ДТП, либо с его компании страховщика.

Здесь имеется небольшое исключение. Страховщик не может воспользоваться правом суброгации, если нет виннового лица. Например, страхователь заехал на тротуарный бордюр, тем самым повредив свой автомобиль. У него имеется полис КАСКО.

В таком случае, страховщик просто возмещает ему понесенные убытки. Требовать обратно выплаченную страховую сумму страховщик не имеет права.

Применение регрессного права

Правила регресса чаще всего применяются в области страхования гражданской ответственности и включают в себя обратное требование страховщика, к виновному лицу, возврата понесенных им убытков, в результате выплаты компенсации застрахованному лицу.

Правом регресса, страхования компания может воспользоваться в следующих случаях:

Виновное лицо умышленно нанесло вред потерпевшему лицу.
Виновное лицо в момент управления транспортным средством находилось в состоянии любого из типов опьянения.
В момент совершения ДТП и нанесения в результате него вреда потерпевшей стороне, у виннового лица отсутствовали документы на управление автомобилем.
Виновное лицо скрылось с места происшествия.
Водитель, не был занесен в список лиц, имеющих доступ к управлению автомобилем, согласно условиям договора страхования.

По правилам регресса, переход права требования не осуществляется, а возникает новое обязательство.

Отличительные черты регресса и суброгации

В юридической практике, многие специалисты считают, что суброгация является разновидностью регрессного требования.

На самом деле это ошибочное мнение, так как права, приобретаемые страховщиком в порядке суброгации, довольно обширны, и они не могут являться самостоятельными требованиями, как при применении регресса.

Безусловно, оба эти понятия являются правами, которыми может воспользоваться страховая компания.

Иными словами, пострадавшее лицо обращается к страховщику, получает положенную денежную компенсацию и после этого в свои права вступает страховая компания, применяющая либо права регресса, либо права суброгации.

Но в чем разница этих понятий, и в каком из случаев они применяются?

Различием будет служить следующее:

Воспользоваться правом регресса страховая компания может в том случае, если с ее стороны было выплачено страховое возмещение виновному лицу, в то же время выступающему в качестве ее клиента. Такое правило применяется в том случае, если клиент допустил существенные нарушения договора страхования, что и привело к наступлению страхового случая.
Суброгация в свою очередь подразумевает возникновение у страховщика права требования выплаченного возмещения с лица, виннового в ДТП. Объем таких требований будет ограничиваться суммой, выплаченной пострадавшему лицу.

Еще одной отличительной чертой будет являться срок. Если при регрессе, срок начинает исчисляться с момента происшествия, то при суброгации, с момента выплаты возмещения застрахованному лицу.

Автовладельцу, не имеющему специальных познаний в страховой терминологии, довольно трудно самостоятельно разобраться в этих двух рассматриваемых понятиях. Нередки случаи, когда и сами страховые компании путаются, допуская ошибки.

Поэтому во избежание конфликтных ситуаций, следует внимательно изучать заключаемый договор страхования, а при необходимости, привлекать к делу квалифицированного автоюриста.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Google+

Разница между регрессом и суброгацией

Если Вам необходима помощь справочно-правового характера (у Вас сложный случай, и Вы не знаете как оформить документы, в МФЦ необоснованно требуют дополнительные бумаги и справки или вовсе отказывают), то мы предлагаем бесплатную юридическую консультацию:

Для жителей Москвы и МО — +7 (499) 110-86-37
Санкт-Петербург и Лен. область — +7 (812) 426-14-07 Доб. 366

Законопослушный автолюбитель может годами ездить без аварий, выкупать автогражданку и не подозревать о ее наиважнейшей роли в случае выплаты по ОСАГО. В этой статье будут рассмотрены два схожих между собой понятия, такие как суброгация и регресс, которые непосредственно связаны с компенсированием. В чем заключается разница между ними и какое значение это имеет при покрытии урона, читайте здесь. В первую очередь выясним, что означают два этих понятия без буквы закона и профессиональных терминов. Различие суброгации от регресса заключается в том, что с кого СК может требовать возмещение своих расходов:.

Суброгация действительно совпадает во многом с переходом прав, поскольку при этом, как подчеркивал Р. Но всё же представляется целесообразным разграничить указанные две конструкции.

Деятельность нашего адвокатского бюро основывается на лучших традициях российской адвокатуры и знаниях в области современной практической юриспруденции. Юридические консультации.

В чем разница между суброгацией и регрессом в автостраховании?

Намного проще обстоит ситуация с полисом КАСКО, где виновником выступает, как правило, третья сторона. В первую очередь выясним, что означают два этих понятия без буквы закона и профессиональных терминов.

Различие суброгации от регресса заключается в том, что с кого СК может требовать возмещение своих расходов:. Согласно ст. В любом случае страховщик, возместивший ущерб потерпевшему путем перечисления финансов или другим способом, может применить к нарушителю либо регрессный принцип, либо суброгационный. Теперь поговорим об отличиях суброгации и регресса, а перед сравнительной характеристикой рассмотрим эти понятия отдельно. К примеру, что такое суброгация?

Это переход от интересов страхователя в форму должника по причине несоблюдения условий страховки. Данные запросы могут направляться и своему страхователю от страховщика, и нарушителю другой стороны как физическим, так и юридическим лицам другим представителям СК. Согласно п. Для наглядности приведем пример: любой страховщик настроен на то, чтобы при выплатах начислять наименьшую сумму. Если СК потерпевшего страхователя направила встречный иск на возмещение ущерба поломанных деталей авто без учета износа, значит компания виновника возместит аналогичный урон.

В соответствии с суброгацией, в неустойку не будет включен износ запчастей. В гражданских делах такой запрос ярко проиллюстрирован на примере поручительства за заемщика банковского кредита. Невозможность кредитора оплатить заем налагает данное обязательство на поручителя. Тот, оплатив, весь объем займа, имеет законом данную возможность выдвинуть регрессное требование к кредитору. Суд однозначно будет на его стороне, поскольку регрессная заявка будет прямо направлена от поручителя к своему партнеру.

Сумма регресса может возрастать в связи с юридическими тратами, проведением экспертизы поломок, ведение страхового дела и другие услуги. При регрессе виновное в аварии лицо нарушившее условия договора должно возместить своей страховой компании понесенные ей расходы. Страховая компания Ж. После этого у нее возникло право регресса к Ж. Гражданин Ж. Страховщик Р. По результатам произошедших ДТП страховые компании выплачивают компенсации убытков по договорам с автомобилистами.

Платежи могут осуществляться с использованием разных схем. В этой статье будут рассмотрены две из них: регресс и суброгация в страховании. Представим суть терминов на примере. В полис была включена защита рисков от явлений природы. Водитель припарковал автомобиль у дома, а когда вернулся, то обнаружил, что на машину упала сосулька и помяла крышу.

Но в данной ситуации есть явная вина управляющей компании, ответственной за очистку крыш. Останется ли она безнаказанной? Компания, выплачивая возмещение, приобретает права на требования к виновной стороне. В этом и заключается суброгация в страховании.

Суброгация является своего рода финансовой защитой компаний, которая упрощает выплаты страхователям. Если водитель, находясь в состоянии опьянения, оказался виновным в аварии, но при этом имеет полис ОСАГО, СК все равно компенсирует потерпевшим убытки. Но в этот раз будет задействован принцип регресса. Страховая предъявит право обратного требования к своему клиенту, поскольку оно закреплено за компанией по закону. Отказ от суброгации в страховании может иметь место, если речь идет о неумышленном нанесении урона.

Но это должно быть прописано в договоре. Если страхователь отказывается от права требования компенсации или оно не может быть осуществлено по его вине, то компания может быть освобождена от оплаты возмещения определенной доле.

При возмещении затрат без учета износа компания получит минимальную сумму покрытия. Не будут также погашены фактические убытки, о которых нет упоминания в договоре.

Суброгация и регресс в транспортном страховании несут в себе воспитательное значение. Это воплощение идеи ответственности виновных в причинении умышленного ущерба. Суброгация в страховании выступает сдерживающим фактором, пресекая попытки обогащения за счет страхования. Ее суть заключается в преследование виновных в убытках лиц. Уклоняться от ответственности бессмысленно, но нужно контролировать расчёты страховщика.

Такой подход в страховании отвечает интересам всех субъектов:. В ДТП столкнулись два автомобиля. Максимальная выплата, на которую он может рассчитывать — тыс. Компания выплатит ему полную сумму возмещения, например, тыс. СК погасит только тыс. Вот как проявляется принцип суброгации в страховании. Право на суброгацию в страховании возможно только при наличии ответственного за причинение вреда лица.

При этом нужно соответствующим способом зафиксировать факт вины. Поэтому выдвигать регресс, имея только справки, неправомерно. Впрочем, страховые компании этот пункт выпускают и пытаются реализовать регресс, поскольку возмещение уже выплачено. Бывает даже, что страховщик начинает диалог со вторым участником ДТП до выплаты, пытаясь хотя бы частично рассчитаться с клиентом напрямую.

Главный совет, который можно дать автовладельцам, получившим суброгацию, — не уклоняйтесь от ответственности. После получения уведомления нужно отреагировать на претензию. Стоит посетить офис страховщика и внимательно ознакомиться с документами. Оцененные повреждения должны соответствовать тем, что указаны в справке о ДТП и акте осмотра. Если требования справедливы, то лучше урегулировать вопрос мирно.

Страховщики часто идут на уступки клиентам, которые готовы отвечать по своим обязательствам, предоставляя рассрочку в оплате долга.

Если вам кажется, что требования завышены, то стоит попросить копии документов, фотографии с места ДТП, акт осмотра и обратитесь к независимому оценщику. Если по результатам экспертизы выяснится, что расчеты часто сильно завышены, то стоит нанять грамотного юриста и в судебном порядке оспорить сумму иска. Срок исковой давности по суброгации составляет 3 года. Если по истечении этого срока страховщик подал иск, то надеяться, что ему откажут в рассмотрении дела бессмысленно. Ответчику придется самостоятельно явиться на заседание и заявить о пропуске срока исковой давности.

Многие ответственные лица пытаются отклониться от регрессных требований, ссылаясь на то, что не согласны с фактом признания вины. Этот аргумент несостоятельный. В случае повторного разбирательства суд не будет еще раз устанавливать факт вины.

Часто ответственные лица даже не являются на заседание суда и вспоминают об этом, получив постановление о привлечении к ответственности. У некоторых страховых компаний есть отделы, занимающиеся взысканием страховой задолженности. Но большинству организаций приходится обращаться к коллекторским компаниям или юридическим фирмам. Но страховщики всегда идут навстречу человеку, желающему выполнять обязательства, поскольку процесс взыскания задолженности стоит денег.

Тем, кто желает погасить обязательства в силу своих возможностей, предоставляют рассрочки, которые оформляют договором. СК может также предоставить дисконт при условии полного погашения суммы задолженности. В этом случае компания выдаст гарантийное письмо об отказе от части требований. Как бы то ни было, лучше договориться со страховщиком, чем провоцировать конфликт и уклоняться от ответственности. Если есть хоть один шанс оспорить факт виновности в ДТП, его нужно использовать и попытаться отстоять свои права в суде.

Виновному лицу желательно присутствовать при осмотре машины потерпевшего. Иначе в акте могут оказаться повреждения, не относящиеся к ДТП. Из всего выше сказанного можно сделать один вывод. Нужно использовать все возможности, чтобы минимизировать шанс предъявления требования. Если это не удалось, тогда стоит оспаривать сумму возмещения через суд. В настоящее время на дорогах все чаще случаются дорожно-транспортные происшествия, вследствие чего, страховые компании по прямому урегулированию возмещают страхователю понесенные им убытки.

Также страховые компании возмещают убытки не по прямому урегулированию, то есть потерпевшему выплачивает страховое возмещение страхования компания второго участника — виновника дорожно-транспортного происшествия. При страховании, собственнику автомобиля необходимо знать, в каких случаях страхования компания может предъявить к нему требования в порядке регресса и в каких случаях у страховой компании возникает право на суброгацию. Регресс — это обратное требование о возмещении выплаченной суммы, предъявляется одним физическим или юридическим лицом к другому обязанному лицу.

Суброгация лат. Subrogatio — замена — переход к страховщику, выплатившему страховое возмещение, права требовать компенсацию с лица, ответственного за ущерб, причиненный страхователю в пределах возмещенного.

Далее необходимо определить в каких случаях страховая компания может предъявлять требования в порядке регресса и суброгации? Согласно статье Гражданского кодекса Российской Федерации лицо, возместившее вред, причиненный другим лицом работником при исполнении им служебных, должностных или иных трудовых обязанностей, лицом, управляющим транспортным средством, и т. Согласно статье Гражданского кодекса Российской Федерации, если договором имущественного страхования не предусмотрено иное, к страховщику, выплатившему страховое возмещение, переходит в пределах выплаченной суммы право требования, которое страхователь выгодоприобретатель имеет к лицу, ответственному за убытки, возмещенные в результате страхования.

Из указанной статьи можно сделать вывод, что суброгация наступает только в случае добровольного имущественного страхования КАСКО.

Регресс и суброгация — найди различия

Оба случая направлены на реализацию принципа исключения неосновательного обогащения, то есть на то, чтобы не допустить ситуации, когда за лицо, причинившее вред, платит другое лицо, а оно необоснованно исключается из числа обязанных субъектов. Вместе с тем разница между суброгацией и регрессом в том, что право регресса возникает как таковое в момент удовлетворения требований кредитора лицом, не являющимся причинителем вреда, а права лица, удовлетворившего требования кредитора, в случае суброгации — это не новые права, а перешедшие к нему права кредитора, в связи с чем суброгация — пример перемены лиц в обязательстве. При разрешении вопроса о том, чем отличается регресс от суброгации, нередко встает проблема их отграничения от другой смежной категории — цессии. Под цессией, согласно ст. Цессию и суброгацию объединяет то, что оба эти института являются видами перехода прав кредитора к другому лицу.

Глава 4. Отличия суброгации от регресса и цессии

Важно понимать не только их суть, но и разницу, существующую между ними и уметь различать на практике. Это необходимо для общего осознания процесса страховых выплат по существующим видам страхования транспортных средств. Суброгация является новым понятием на рынке страхования и со стороны страховщиков и страхователей довольно часто возникают вопросы и сомнения, относительно того, как правильно применять этот институт. Этот термин подразумевает, что страховщик, после выплаты полагающегося страхового возмещения страхователю, имеет право заявлять требования к лицу, из-за неправомерных действий которого возникли убытки, которые пришлось выплачивать по условиям страхового договора. Суброгация не может применяться к любому из существующих видов страхований, так как в некоторых ситуациях, ее применение может навредить выгодоприобретателю. В любом случае это правило не будет касаться имущественных споров, так как найти виновника нанесенных убытков чаще всего удается всегда. Примером суброгации может служить следующая ситуация: в частный дом, где проживало застрахованное лицо, въехал автомобиль.

Суброгация и регресс чем отличаются

И при регрессе, и при суброгации кредитор теряет право требования к должнику. Но при регрессе это происходит потому, что возникает совершенно другое самостоятельное обязательство со своими сторонами, где-то обязательство, в котором кредитор был стороной, выступает лишь предпосылкой возникновения нового права. Но по правилам, суброгацию нельзя применить в ущерб страхователя. Намного проще обстоит ситуация с полисом КАСКО, где виновником выступает, как правило, третья сторона. В первую очередь выясним, что означают два этих понятия без буквы закона и профессиональных терминов. Различие суброгации от регресса заключается в том, что с кого СК может требовать возмещение своих расходов:. Согласно ст. В любом случае страховщик, возместивший ущерб потерпевшему путем перечисления финансов или другим способом, может применить к нарушителю либо регрессный принцип, либо суброгационный. Теперь поговорим об отличиях суброгации и регресса, а перед сравнительной характеристикой рассмотрим эти понятия отдельно. К примеру, что такое суброгация?

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Что такое солидарная ответственность

Разница между регрессом и суброгацией

Что такое регресс? Что такое суброгация? Это тождественные или разные понятия? Разберемся во всем по порядку. Ошибочно считать суброгацию видом регрессных требований, потому что регресс содержит 2 обязательства:. Суброгация — это выполнение 1 конкретного действия могут только меняться лица в обязательстве: кредитор заменяется страховщиком.

Отрасль права: Гражданское право Суброгация Отличия суброгации от регресса и цессии Суброгация действительно совпадает во многом с переходом прав, поскольку при этом, как подчеркивал Р. Но всё же представляется целесообразным разграничить указанные две конструкции.

Если Вам необходима помощь справочно-правового характера у Вас сложный случай, и Вы не знаете как оформить документы, в МФЦ необоснованно требуют дополнительные бумаги и справки или вовсе отказывают , то мы предлагаем бесплатную юридическую консультацию:. Суброгация лат. Суброгацией называется один из частных случаев внедоговорной замены кредитора в обязательстве.

Отличие регресса от суброгации в страховании таблица

Суброгация и регресс разница 2019

Являются ли регрессия и суброгация одним и тем же? Базовый обзор Верховного суда по делу о банкротстве… — Арбитражная группа

22.04.2021 — 5:43

Верховный суд напомнил судам о разнице между суброгацией и регрессом. Это может определить судьбу спора, влияя на правила о юрисдикции и срок давности. Кроме того, в деле о банкротстве компании Магнит М эта ошибка могла привести к изменению суммы требований: должник, привлеченный к субсидиарной ответственности и исполнивший обязательство, мог взыскать с соответчика всю задолженность, а не чем его доля (дело No.A67-4006 / 2017).

Оксана Подкорытова, участник «Магнит-М», совместно взыскала убытки с бывших менеджеров компании (Станислав Земан, Алексей Фещуков, Вячеслав Сурков и Светлана Шкурина), нанесенный компании.

Станислав Земан частично исполнил обязательство за счет заемных средств компании Магнит. После этого дело о банкротстве общества «Магнит М» было прекращено в связи с удовлетворением всех требований кредиторов. Станислав Земан обратился в суд с ходатайством о замене истца, компании «Магнит М», в исполнительном производстве о взыскании денег с Алексея Фещукова.

Суд первой инстанции, а затем кассационная инстанция поддержал замену кредитора.

Экономическая коллегия Верховного суда направила дело в кассационную инстанцию на новое рассмотрение. Он отметил, что исполнение обязательства одним из солидарных должников не влечет правопреемства. После того, как солидарный должник исполнил обязательство, требования к солидарным должникам прекращались. Должник, исполнивший обязательство, имеет возможность предъявить новое регрессное требование к другим должникам.Это прямо указано в п. 1 п. 2, ст. 325 Гражданского кодекса.

Разница между суброгацией и регрессом не является формальной. Порядок, в котором третья сторона обращается за защитой, может определять применение определенных правил юрисдикции и ход срока исковой давности. Более того, замена кредитора путем суброгации означала, что Станислав Земан мог взыскать всю уплаченную сумму со своего оппонента, тогда как в порядке регресса суд должен был определить долю, подлежащую возмещению.

Суды ошиблись, потому что применили правила поручительства. Поручитель также является солидарным должником, т.е. он отвечает по обязательству наравне с основным должником. Однако, если обязательство исполнено для основного должника, вся сумма требования переходит к поручителю. Верховный суд указал, что такое правило не было установлено в отношении сообвиняемого, выполнившего свое обязательство. Он имеет право подать регрессный иск к другим соответчикам, что следует из пункта 2 статьи 322 Гражданского кодекса.Следовательно, в данном случае правила о поручительстве применяться не могли.

Источник: https://zakon.ru/discussion/2021/04/22/regress_i_subrogaciya_-_eto_odno_i_to_zhe_net__likbez_ot_vs_v_dele_o_bankrotstve_obschestva_magnit_m

СУБРОГАЦИЯ В ДОГОВОРЕ СТРАХОВАНИЯ

Суброгация — это законное право, характерное для страховщиков имущества. Суброгация имеет место при страховании имущества и в некоторых частных случаях страхования ответственности. Доктрина суброгации действует для обеспечения защиты определенных конкретных принципов, относящихся к страхованию имущества, включая принцип возмещения убытков, согласно которому полученная компенсация составляет не более и не менее полного возмещения застрахованного убытка или ущерба, понесенного застрахованным лицом в результате возникновения убытка. , принцип отсутствия накопления в отношении требований по одному и тому же договору страхования и принцип, который исключает требование возмещения от лица, которое несет юридическую ответственность за причинение ущерба, поскольку в противном случае договор страхования может быть неоправданным источником прибыли для застрахованного поскольку застрахованный получит двойное возмещение или выплатит дважды по одному и тому же иску.При выплате возмещения по договору страхования на страховщика переходят все права страхователя по отношению к лицам, ответственным за ущерб, в пределах суммы выплаченной компенсации. При суброгации страховщик принимает на себя правовую позицию застрахованного лица и осуществляет свое право на суброгацию от прав застрахованного (производное приобретение права), так что страховщик превышает требования по объему и сумме, как это было у страхователя. к преступнику.Суброгация — это право страховщика, а не его обязанность. Страховщик не обязан использовать это право для передачи прав ответственному лицу. Понятие суброгации часто ассоциируется с концепцией регресса страхования. Но есть разница между этими двумя терминами: регресс — это право страховщика потребовать от вредного лица сумму компенсации, которую он выплатил застрахованному (потерпевшим), а суброгация — это передача права (иск за причинение вреда ответственному лицу) от страхователя страховщику в пределах суммы возмещения, выплаченного на основании договора страхования.Право регресса является следствием существования суброгации, то есть передачи прав застрахованного лица ответственному лицу, и это достигается самим законом. Доктрина суброгации также действует, чтобы гарантировать, что ответчик или лицо, которое несет юридическую ответственность за ущерб, не освобождается от гражданской ответственности. А именно, виновный должен нести последствия своей ответственности за причиненный ущерб, и поэтому законодатель страховщика (как одна из сторон договора страхования) признал право, которое он заплатил потерпевшей стороне (как сторона договора). в договоре страхования называется застрахованный), чтобы успокоить виновного.Кроме того, доктрина суброгации действует для обеспечения прибыли страховым компаниям, при этом фонды возмещения, за счет которых возмещаются претензии или страховая сумма, покрываются дополнительно; поэтому эта доктрина имеет большое значение для страховщиков.

Часто задаваемые вопросы о суброгации и претензиях

]]>

Вы обрабатываете все линии претензий?

Да, мы обслуживаем все направления, включая автомобили, имущество, внутренние морские перевозки, компенсацию рабочим, GL, товары, грузы, медицинское обслуживание и многое другое.

Действительно ли перевозчики упускают 15% возможностей суброгации?

Да, это было подтверждено несколькими источниками, и наши закрытые аудиты файлов также подтверждают это.

Какие виды суброгации упускаются чаще всего?

Большое количество пропущенных претензий. Возможно, наиболее частой причиной пропущенной суброгации является неправильная оценка сравнительной небрежности. Фактически, сравнительная небрежность оценивается в исках гораздо ниже, чем это оценивается присяжными! Другие частые причины пропущенной суброгации могут быть результатом пропущенных передач убытков, проблем с полной массой в государствах PIP, претензий по грузам и ответственности за качество продукции.Наша команда с более чем 600-летним опытом работы хорошо обучена выявлять и собирать эти претензии.

Сколько денег вы обычно находите в закрытом просмотре файла?

Эта цифра может быть от нескольких тысяч долларов до нескольких миллионов долларов. В ходе аудита ведущей мировой страховой компании мы выявили и вернули более 5 миллионов долларов. В обзоре топ-10 автостраховщиков мы провели третий поиск и все же нашли их на сумму более 2 миллионов долларов.Независимо от количества файлов, которые вы отправляете нам, или количества раз, когда они просматривались, наша уникальная методология Chameleon принесет дополнительные деньги.

Вы работаете с клиентами с высокой франшизой?

Да, мы занимаемся многими видами самострахования с высоким уровнем удержания. Фактически, это одна из наших специализаций.

Что вы делаете для управления кредитами на оплату труда?

Мы обрабатываем множество требований о компенсации работникам. По многим из этих претензий мы знаем о судебных разбирательствах с третьей стороной.Очень важно, чтобы мы работали с оценщиком, чтобы убедиться, что они не спешат с оплатой преждевременно, чтобы просто закрыть файл. Мы понимаем необходимость мониторинга и управления этими претензиями и кредитами, чтобы гарантировать их доступность для использования в будущем.

Каков типичный уровень опыта ваших сотрудников?

У нас более 600 лет опыта работы с коллективными претензиями. Некоторые из наших руководителей страховых компаний работают более 30 лет на значительных должностях в крупнейших и наиболее влиятельных страховых компаниях страны.Для наших более сложных претензий наши сотрудники обычно имеют более 15-20 лет опыта работы с претензиями на местах. Для наших менее штатных сотрудников, которые занимаются менее сложными претензиями, есть как минимум 5-10-летний опыт работы.

Что такое технология Хамелеон?

Chameleon — это уникальная запатентованная методология, которая сочетает в себе модели прогнозирования, алгоритмы, искусственный интеллект и машинное обучение с нашим более чем 600-летним опытом работы в сфере управления претензиями. Слишком многие компании полагаются только на технологии.Наше внимание сосредоточено на объединении людей, процессов и технологий, благодаря чему мы добиваемся превосходных результатов.

Регрессия Твиди по страховым случаям — документация scikit-learn 0.24.2

Этот пример иллюстрирует использование регрессии Пуассона, гаммы и Твиди на набор данных «Французские претензии по автострахованию», вдохновленный учебным курсом R.

В этом наборе данных каждая выборка соответствует страховому полису, т.е. договор между страховой компанией и физическим лицом (страхователем).Доступные функции включают возраст водителя, возраст транспортного средства, мощность транспортного средства и т. Д.

Несколько определений: иск — это запрос страхователя к страховщику возместить ущерб, покрываемый страховкой. Сумма претензии сумма денег, которую страховщик должен выплатить. Экспозиция — это продолжительность страхового покрытия данного полиса в годах.

Здесь наша цель — предсказать ожидаемое значение, то есть среднее значение общей суммы претензии на единицу подверженности риску называется чистой премией.

Для этого есть несколько возможностей, две из которых:

Смоделируйте количество заявок с распределением Пуассона и средним сумма претензии на претензию, также известная как серьезность, как гамма-распределение и умножьте прогнозы обоих, чтобы получить общую сумму претензий количество.
Смоделируйте общую сумму претензии на риск напрямую, обычно с помощью Tweedie распределение мощности Твиди \ (p \ in (1, 2) \).

В этом примере мы проиллюстрируем оба подхода.Начнем с определения нескольких вспомогательные функции для загрузки данных и визуализации результатов.

 печать (__ doc__)

# Авторы: Кристиан Лоренцен 
# Роман Юрчак 
# Оливье Гризель 
# Лицензия: пункт 3 BSD
from functools import partial

импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать панд как pd

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.compose import ColumnTransformer
из склеарна.linear_model импорт PoissonRegressor, GammaRegressor
из sklearn.linear_model import TweedieRegressor
из sklearn.metrics импортировать mean_tweedie_deviance
из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn.pipeline import make_pipeline
из sklearn.preprocessing import FunctionTransformer, OneHotEncoder
из sklearn.preprocessing import StandardScaler, KBinsDiscretizer

из sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, auc


def load_mtpl2 (n_samples = 100000):
    "" "Получите набор данных французских претензий к ответственности перед третьими сторонами.Параметры
    ----------
    n_samples: int, по умолчанию = 100000
      количество выборок для выбора (для более быстрого выполнения). Полный набор данных имеет
      678013 образцов.
    "" "
    # freMTPL2freq набор данных из https://www.openml.org/d/41214
    df_freq = fetch_openml (data_id = 41214, as_frame = True) ['данные']
    df_freq ['IDpol'] = df_freq ['IDpol']. astype (целое число)
    df_freq.set_index ('IDpol', inplace = True)

    # freMTPL2sev набор данных из https://www.openml.org/d/41215
    df_sev = fetch_openml (data_id = 41215, as_frame = True) ['данные']

    # sum ClaimAmount по идентичным идентификаторам
    df_sev = df_sev.groupby ('IDpol'). сумма ()

    df = df_freq.join (df_sev, how = "left")
    df ["ClaimAmount"]. fillna (0, inplace = True)

    # поля строки отмены кавычек
    для column_name в df.columns [df.dtypes.values == object]:
        df [имя_столбца] = df [имя_столбца] .str.strip ("'")
    вернуть df.iloc [: n_samples]


def plot_obs_pred (df, характеристика, вес, наблюдаемый, прогнозируемый, y_label = None,
                  title = None, ax = None, fill_legend = False):
    "" "Наблюдаемый и прогнозируемый график - агрегированные по уровням функций.

    Параметры
    ----------
    df: DataFrame
        входные данные
    особенность: ул.
        имя столбца df для объекта, который должен быть нанесен на график
    вес: str
        имя столбца df со значениями весов или экспозиции
    наблюдается: str
        имя столбца df с наблюдаемой целью
    предсказано: DataFrame
        фрейм данных с тем же индексом, что и df, с прогнозируемой целью
    fill_legend: bool, по умолчанию = False
        показывать ли легенду fill_between
    "" "
    # агрегировать наблюдаемые и прогнозируемые переменные по уровням функций
    df_ = df.loc [:, [характеристика, вес]]. copy ()
    df _ ["наблюдаемый"] = df [наблюдаемый] * df [вес]
    df _ ["прогнозируемый"] = прогнозируемый * df [вес]
    df_ = (
        df_.groupby ([функция]) [[вес, «наблюдаемый», «прогнозируемый»]]
        .sum ()
        .assign (наблюдаемый = лямбда x: x ["наблюдаемый"] / x [вес])
        .assign (предсказано = лямбда x: x ["предсказано"] / x [вес])
    )

    ax = df_.loc [:, ["наблюдаемый", "предсказанный"]]. plot (style = ".", ax = ax)
    y_max = df_.loc [:, ["наблюдаемый", "прогнозируемый"]]. values.max () * 0,8
    р2 = ах.fill_between (
        df_.index,
        0,
        y_max * df_ [вес] / df_ [вес] .values.max (),
        цвет = "г",
        альфа = 0,1,
    )
    если fill_legend:
        ax.legend ([p2], ["{} распределение" .format (функция)])
    ax.set (
        ylabel = y_label, если y_label не None else None,
        title = title, если title не равно None else "Поезд: наблюдаемое против прогнозируемого",
    )


def score_estimator (
    оценка, X_train, X_test, df_train, df_test, цель, веса,
    tweedie_powers = Нет,
):
    "" "Оценить оценщик на обучающих и тестовых наборах с разными метриками" ""

    метрики = [
        ("D² объяснил", Нет), # Использовать счетчик по умолчанию, если он существует
        ("означает абс.ошибка ", mean_absolute_error),
        ("среднеквадратичная ошибка", mean_squared_error),
    ]
    если tweedie_powers:
        показатели + = [(
            "mean Tweedie dev p = {:. 4f}". format (power),
            частичное (mean_tweedie_deviance, power = мощность)
        ) для силы в tweedie_powers]

    res = []
    для subset_label, X, df в [
        ("поезд", X_train, df_train),
        ("тест", X_test, df_test),
    ]:
        y, _weights = df [цель], df [веса]
        для score_label метрика в метриках:
            если isinstance (оценка, кортеж) и len (оценка) == 2:
                # Оцените модель, состоящую из произведения частоты и
                # модели серьезности.est_freq, est_sev = оценка
                y_pred = est_freq.predict (X) * est_sev.predict (X)
            еще:
                y_pred = Estimator.predict (X)

            если метрика отсутствует:
                если не hasattr (оценка, "оценка"):
                    Продолжать
                оценка = Estimator.score (X, y, sample_weight = _weights)
            еще:
                оценка = метрика (y, y_pred, sample_weight = _weights)

            res.append (
                {"subset": subset_label, "metric": score_label, "score": score}
            )

    res = (
        pd.DataFrame (разрешение)
        .set_index (["показатель", "подмножество"])
        .score.unstack (-1)
        .круглый (4)
        .loc [:, ['поезд', 'тест']]
    )
    вернуть res

Загрузка наборов данных, извлечение основных функций и определения целей

Мы создаем набор данных freMTPL2 путем присоединения к таблице freMTPL2freq, содержащий количество претензий ( ClaimNb ), с таблицей freMTPL2sev, содержащие сумму претензии ( ClaimAmount ) для тех же идентификаторов полиса ( IDpol ).

 df = load_mtpl2 (n_samples = 60000)

# Примечание: отфильтруйте претензии с нулевой суммой в качестве модели серьезности
# требует строго положительных целевых значений.
df.loc [(df ["ClaimAmount"] == 0) & (df ["ClaimNb"]> = 1), "ClaimNb"] = 0

# Исправьте необоснованные наблюдения (это может быть ошибка данных)
# и несколько исключительно крупных сумм претензий
df ["ClaimNb"] = df ["ClaimNb"]. clip (верхний = 4)
df ["Exposure"] = df ["Exposure"]. clip (upper = 1)
df ["ClaimAmount"] = df ["ClaimAmount"]. clip (верхний = 200000)

log_scale_transformer = make_pipeline (
    FunctionTransformer (func = np.бревно),
    StandardScaler ()
)

column_trans = ColumnTransformer (
    [
        ("binned_numeric", KBinsDiscretizer (n_bins = 10),
            ["VehAge", "DrivAge"]),
        ("onehot_categorical", OneHotEncoder (),
            [«ВехБренд», «ВехПауэр», «ВехГаз», «Регион», «Площадь»]),
        ("passthrough_numeric", "passthrough",
            ["BonusMalus"]),
        ("log_scaled_numeric", log_scale_transformer,
            ["Плотность"]),
    ],
    остаток = "падение",
)
X = column_trans.fit_transform (df)

# Страховые компании заинтересованы в моделировании Pure Premium, то есть
# ожидаемая общая сумма претензии на единицу риска для каждого держателя полиса
# в их портфолио:
df ["PurePremium"] = df ["ClaimAmount"] / df ["Exposure"]

# Это может быть косвенно аппроксимировано двухэтапным моделированием: продукт
# Частота, умноженная на среднюю сумму претензии на одну претензию:
df ["Частота"] = df ["ClaimNb"] / df ["Воздействие"]
df ["AvgClaimAmount"] = df ["ClaimAmount"] / np.fmax (df ["ClaimNb"], 1)

с pd.option_context ("display.max_columns", 15):
    print (df [df.ClaimAmount> 0] .head ())

Ушел:

 /home/circleci/project/sklearn/preprocessing/_discretization.py:220: UserWarning: Бункеры, ширина которых слишком мала (т. Е. <= 1e-8) в элементе 0, удаляются. Рассмотрите возможность уменьшения количества ящиков.
  warnings.warn ('Бункеры, ширина которых слишком мала (т. е. <='
       ClaimNb Зона воздействия VehPower VehAge DrivAge BonusMalus VehBrand \
IDpol
139 1.0 0,75 F 7,0 1,0 61,0 50,0 B12
190 1,0 0,14 B 12,0 5,0 50,0 60,0 B12
414 1,0 0,14 E 4,0 0,0 36,0 85,0 B12
424 2,0 0,62 F 10,0 0,0 51,0 100,0 B12
463 1,0 0,31 A 5,0 0,0 45,0 50,0 B12

        Плотность VehGas Region ClaimAmount PurePremium Frequency \
IDpol
139 Обычный 27000.0 R11 303.00 404.000000 1,333333
190 Дизель 56.0 R25 1981.84 14156.000000 7.142857
414 Обычный 4792,0 R11 1456,55 10403,928571 7,142857
424 Обычный 27000.0 R11 10834.00 17474.193548 3.225806
463 Обычный 12.0 R73 3986.67 12860.225806 3.225806

       AvgClaimAmount
IDpol
139 303,00
190 1981,84
414 1456,55
424 5417,00
463 3986,67

Частотная модель - распределение Пуассона

Количество пунктов формулы ( ClaimNb ) является положительным целым числом (включая 0).Таким образом, эта цель может быть смоделирована распределением Пуассона. Затем предполагается, что это количество дискретных событий, происходящих с постоянная ставка в заданном временном интервале ( Экспозиция , в годах). Здесь мы моделируем частоту y = ClaimNb / Exposure , которая все еще остается (масштабированное) распределение Пуассона и используйте Exposure как sample_weight .

 df_train, df_test, X_train, X_test = train_test_split (df, X, random_state = 0)

# Параметры модели оцениваются путем минимизации пуассоновского отклонения
# на обучающем наборе с помощью квазиньютоновского решателя: l-BFGS.Некоторые особенности
# коллинеарны, мы используем слабые штрафы, чтобы избежать числовых проблем.
glm_freq = PoissonRegressor (альфа = 1e-3, max_iter = 400)
glm_freq.fit (X_train, df_train ["Частота"],
             sample_weight = df_train ["Воздействие"])

scores = score_estimator (
    glm_freq,
    X_train,
    X_test,
    df_train,
    df_test,
    target = "Частота",
    weights = "Экспозиция",
)
print ("Оценка PoissonRegressor на целевой частоте")
печать (баллы)

Ушел:

 Оценка регрессора Пуассона на целевой частоте
подмножество поездов
метрика
D² объяснил 0.0591 0,0580
средний абс. ошибка 0,1706 0,1661
среднеквадратическая ошибка 0,3041 0,3043

Мы можем визуально сравнить наблюдаемые и прогнозируемые значения, агрегированные возраст водителя ( DrivAge ), возраст транспортного средства ( VehAge ) и страховка бонус / малус ( BonusMalus ).

 fig, ax = plt.subplots (ncols = 2, nrows = 2, figsize = (16, 8))
fig.subplots_adjust (hspace = 0,3, wspace = 0,2)

plot_obs_pred (
    df = df_train,
    feature = "DrivAge",
    weight = "Воздействие",
    Наблюдается = "Частота",
    предсказал = glm_freq.предсказать (X_train),
    y_label = "Частота подачи заявок",
    title = "данные поезда",
    ax = ax [0, 0],
)

plot_obs_pred (
    df = df_test,
    feature = "DrivAge",
    weight = "Воздействие",
    Наблюдается = "Частота",
    предсказанный = glm_freq.predict (X_test),
    y_label = "Частота подачи заявок",
    title = "тестовые данные",
    ax = ax [0, 1],
    fill_legend = Истина
)

plot_obs_pred (
    df = df_test,
    feature = "VehAge",
    weight = "Воздействие",
    Наблюдается = "Частота",
    предсказанный = glm_freq.predict (X_test),
    y_label = "Частота подачи заявок",
    title = "тестовые данные",
    ax = ax [1, 0],
    fill_legend = Истина
)

plot_obs_pred (
    df = df_test,
    feature = "BonusMalus",
    weight = "Воздействие",
    Наблюдается = "Частота",
    предсказал = glm_freq.предсказать (X_test),
    y_label = "Частота подачи заявок",
    title = "тестовые данные",
    ax = ax [1, 1],
    fill_legend = Истина
)

По данным наблюдений частота аварий выше для водителей моложе 30 лет, и положительно коррелирует с BonusMalus переменная. Наша модель в основном правильно моделирует это поведение.

Модель серьезности - Гамма-распределение

Среднюю сумму или серьезность претензии ( AvgClaimAmount ) можно определить эмпирически. показано, что приблизительно соответствует гамма-распределению.Подбираем модель GLM для серьезность с теми же характеристиками, что и частотная модель.

Примечание:

Мы отфильтровываем ClaimAmount == 0 , так как у распределения Gamma есть поддержка на \ ((0, \ infty) \), а не на \ ([0, \ infty) \).
Мы используем ClaimNb как sample_weight для учета политик, содержащих более одной претензии.

 mask_train = df_train ["ClaimAmount"]> 0
mask_test = df_test ["ClaimAmount"]> 0

glm_sev = GammaRegressor (альфа = 10., max_iter = 10000)

glm_sev.fit (
    X_train [mask_train.values],
    df_train.loc [mask_train, "AvgClaimAmount"],
    sample_weight = df_train.loc [mask_train, "ClaimNb"],
)

scores = score_estimator (
    glm_sev,
    X_train [mask_train.values],
    X_test [mask_test.values],
    df_train [mask_train],
    df_test [маска_теста],
    target = "AvgClaimAmount",
    weights = "ClaimNb",
)
print ("Оценка GammaRegressor на целевом AvgClaimAmount")
печать (баллы)

Ушел:

 Оценка GammaRegressor на целевом AvgClaimAmount
подмножество поездов
метрика
Объяснение D² 4.300000e-03 -1.380000e-02
средний абс. ошибка 1.699197e + 03 2.027923e + 03
среднеквадратическая ошибка 4.548147e + 07 6.094863e + 07

Здесь оценки для тестовых данных требуют осторожности, поскольку они значительно хуже, чем для данных обучения, указывающих на переобучение, несмотря на сильная регуляризация.

Обратите внимание, что полученная модель представляет собой среднюю сумму претензии на претензию. В виде таким образом, это обусловлено наличием хотя бы одной претензии и не может быть использовано для спрогнозируйте среднюю сумму претензии по полису в целом.

 print ("Средняя средняя сумма претензии по политике:% .2f"
      % df_train ["AvgClaimAmount"]. mean ())
print ("Средняя средняя сумма претензии | NbClaim> 0:% .2f"
      % df_train ["AvgClaimAmount"] [df_train ["AvgClaimAmount"]> 0] .mean ())
print ("Прогнозируемая средняя сумма AvgClaim | NbClaim> 0:% .2f"
      % glm_sev.predict (X_train) .mean ())

Ушел:

 Средняя средняя сумма претензии по полису: 97,89
Средняя сумма среднего требования | NbClaim> 0: 1899.60
Прогнозируемая средняя сумма среднего требования | NbClaim> 0: 1884,40

Мы можем визуально сравнить наблюдаемые и прогнозируемые значения, агрегированные для возраст водителей ( DrivAge ).

 fig, ax = plt.subplots (ncols = 1, nrows = 2, figsize = (16, 6))

plot_obs_pred (
    df = df_train.loc [mask_train],
    feature = "DrivAge",
    weight = "Воздействие",
    Наблюдаемый = "AvgClaimAmount",
    предсказанный = glm_sev.predict (X_train [mask_train.values]),
    y_label = "Средняя серьезность претензии",
    title = "данные поезда",
    ax = ax [0],
)

plot_obs_pred (
    df = df_test.loc [mask_test],
    feature = "DrivAge",
    weight = "Воздействие",
    Наблюдаемый = "AvgClaimAmount",
    предсказанный = glm_sev.predict (X_test [mask_test.values]),
    y_label = "Средняя серьезность претензии",
    title = "тестовые данные",
    ax = ax [1],
    fill_legend = Истина
)
plt.tight_layout ()

В целом возраст водителей ( DrivAge ) слабо влияет на претензию. серьезность, как в наблюдаемых, так и в прогнозируемых данных.

Pure Premium Modeling через модель продукта по сравнению с одним TweedieRegressor

Как упоминалось во введении, общая сумма претензии на единицу экспозицию можно смоделировать как результат прогноза частотная модель путем прогнозирования модели серьезности.

В качестве альтернативы можно напрямую смоделировать общие потери с помощью уникального Составная обобщенная линейная модель пуассоновской гаммы (с логарифмической функцией связи). Эта модель является частным случаем Tweedie GLM с параметром «мощность». \ (р \ в (1, 2) \). Здесь мы априори фиксируем параметр power Модель Твиди к некоторому произвольному значению (1.9) в допустимом диапазоне. В идеале один выбрал бы это значение с помощью поиска по сетке, минимизируя отрицательные логарифмическая вероятность модели Твиди, но, к сожалению, текущая реализация не позволяет этого (пока).

Сравним производительность обоих подходов. Чтобы количественно оценить производительность обеих моделей, можно вычислить среднее отклонение поезда и тестовых данных с учетом соединения Распределение Пуассона-Гамма общей суммы претензии. Это эквивалентно распределение Твиди с параметром степени между 1 и 2.

sklearn.metrics.mean_tweedie_deviance зависит от мощности параметр. Поскольку нам неизвестно истинное значение параметра power , мы здесь вычислить средние отклонения для сетки возможных значений и сравнить модели бок о бок, т.е. сравниваем их при одинаковых значениях мощности . В идеале мы надеемся, что одна модель будет неизменно лучше другой, независимо от мощности .

 glm_pure_premium = TweedieRegressor (мощность = 1.9, альфа = .1, max_iter = 10000)
glm_pure_premium.fit (X_train, df_train ["PurePremium"],
                     sample_weight = df_train ["Воздействие"])

tweedie_powers = [1.5, 1.7, 1.8, 1.9, 1.99, 1.999, 1.9999]

scores_product_model = score_estimator (
    (glm_freq, glm_sev),
    X_train,
    X_test,
    df_train,
    df_test,
    target = "PurePremium",
    weights = "Экспозиция",
    tweedie_powers = tweedie_powers,
)

scores_glm_pure_premium = score_estimator (
    glm_pure_premium,
    X_train,
    X_test,
    df_train,
    df_test,
    target = "PurePremium",
    weights = "Экспозиция",
    tweedie_powers = tweedie_powers
)

оценки = pd.concat ([scores_product_model, scores_glm_pure_premium],
                   ось = 1, сортировка = True,
                   keys = ('Модель продукта', 'TweedieRegressor'))
print («Оценка модели продукта и регрессора Tweedie»
      «на целевой PurePremium»)
с pd.option_context ('display.expand_frame_repr', False):
    печать (баллы)

Ушел:

Оценка модели продукта и регрессора Tweedie для целевой PurePremium Модель продукта TweedieRegressor подмножество поездов тестовые поезда метрика D² объяснил NaN NaN 2.550000e-02 2.480000e-02 среднее значение Tweedie dev p = 1,5000 8,217340e + 01 8,646200e + 01 7,960780e + 01 8,618680e + 01 среднее значение Tweedie dev p = 1,7000 3,833470e + 01 3,922390e + 01 3,737380e + 01 3,917450e + 01 среднее значение Tweedie dev p = 1,8000 3,106740e + 01 3,149880e + 01 3,047890e + 01 3,148120e + 01 среднее значение Tweedie dev p = 1,9000 3,396140e + 01 3,421260e + 01 3,360060e + 01 3,420820e + 01 среднее значение Tweedie dev p = 1.9900 1.989235e + 02 1.996459e + 02 1.986911e + 02 1.996461e + 02 среднее значение Tweedie dev p = 1,9990 1,886428e + 03 1,892752e + 03 1.2 \) недоступен для данной модели продукта.

Мы можем дополнительно проверить эти модели путем сравнения наблюдаемых и прогнозируемая общая сумма претензии по подмножествам тестов и поездов. Мы видим, что, в среднем обе модели склонны недооценивать общую сумму претензий (но это поведение зависит от степени регуляризации).

 res = []
для subset_label, X, df в [
    ("поезд", X_train, df_train),
    ("тест", X_test, df_test),
]:
    экспозиция = df ["Exposure"]. values
    res.append (
        {
            "subset": subset_label,
            "наблюдаемый": df ["ClaimAmount"].values.sum (),
            "прогнозируемая, частота * модель серьезности": np.sum (
                экспозиция * glm_freq.predict (X) * glm_sev.predict (X)
            ),
            "предсказано, твид, мощность =%. 2f"
            % glm_pure_premium.power: np.sum (
                экспозиция * glm_pure_premium.predict (X)),
        }
    )

print (pd.DataFrame (res) .set_index ("подмножество"). T)

Ушел:

 тест поезда подмножества
соблюдается 4.577616e + 06 1.725665e + 06
прогнозируемая частота * модель серьезности 4.565402e + 06 1.495568e + 06
прогнозируемый, твид, мощность = 1,90 4,451547e + 06 1,431960e + 06

Наконец, мы можем сравнить две модели, используя график совокупных требований: для по каждой модели страхователи ранжируются от самых безопасных к самым рискованным, а доля наблюдаемых общих совокупных требований отложена по оси y. Этот график часто называют упорядоченной кривой Лоренца модели.

Коэффициент Джини (основанный на площади под кривой) можно использовать как метрика выбора модели для количественной оценки способности модели ранжироваться страхователи.Обратите внимание, что этот показатель не отражает возможности модели, чтобы делать точные прогнозы с точки зрения абсолютного значения общей суммы претензий, но только в виде относительных сумм в качестве показателя ранжирования.

Обе модели позволяют значительно ранжировать страхователей по степени риска. лучше, чем шанс, хотя они оба далеки от совершенства из-за естественная сложность задачи прогнозирования из-за нескольких особенностей.

Обратите внимание, что индекс Джини характеризует только рейтинговые показатели модель, но не ее калибровка: любое монотонное преобразование прогнозов оставляет неизменным индекс Джини модели.

Наконец, следует отметить, что модель составной гамма Пуассона, которая непосредственно подходит для чистого премиум-класса, проще в эксплуатации и поддерживать, поскольку он состоит из единственного оценщика scikit-learn вместо пара моделей, каждая со своим набором гиперпараметров.

 def lorenz_curve (y_true, y_pred, экспозиция):
    y_true, y_pred = np.asarray (y_true), np.asarray (y_pred)
    экспозиция = np.asarray (экспозиция)

    # упорядочить образцы, увеличив прогнозируемый риск:
    рейтинг = np.argsort (y_pred)
    ranked_exposure = экспозиция [рейтинг]
    ranked_pure_premium = y_true [рейтинг]
    cumulated_claim_amount = np.cumsum (ranked_pure_premium * rank_exposure)
    кумулятивная_ сумма_требования / = кумулированная_ сумма_требования [-1]
    cumulated_samples = np.linspace (0, 1, len (cumulated_claim_amount))
    вернуть cumulated_samples, cumulated_claim_amount


fig, ax = plt.subplots (figsize = (8, 8))

y_pred_product = glm_freq.predict (X_test) * glm_sev.predict (X_test)
y_pred_total = glm_pure_premium.predict (X_test)

для ярлыка y_pred in [("Модель частоты * серьезности", y_pred_product),
                      ("Составная гамма Пуассона", y_pred_total)]:
    заказанные_примеры, cum_claims = lorenz_curve (
        df_test ["PurePremium"], y_pred, df_test ["Exposure"])
    gini = 1-2 * auc (заказанные_выполнения, совокупные_претензии)
    label + = "(Индекс Джини: {:.3f}) ". Формат (джини)
    ax.plot (order_samples, cum_claims, linestyle = "-", label = label)

# Модель Oracle: y_pred == y_test
заказанные_примеры, cum_claims = lorenz_curve (
    df_test ["PurePremium"], df_test ["PurePremium"], df_test ["Exposure"])
gini = 1-2 * auc (заказанные_выполнения, совокупные_претензии)
label = "Oracle (индекс Джини: {: .3f})". format (gini)
ax.plot (order_samples, cum_claims, linestyle = "-.", color = "gray",
        label = label)

# Случайная базовая линия
ax.plot ([0, 1], [0, 1], linestyle = "-", color = "black",
        label = "Случайная базовая линия")
топор.задавать(
    title = "Кривые Лоренца",
    xlabel = ('Доля страхователей \ n'
            '(упорядочено по модели от самого безопасного к самому опасному)'),
    ylabel = 'Доля от общей суммы претензии'
)
ax.legend (loc = "верхний левый")
plt.plot ()

Ушел:

Общее время работы скрипта: (0 минут 28,892 секунды)

Галерея создана Sphinx-Gallery

Архив блогов CEI | Страница 5 из 7

Март 2017

Снижение количества аварий требует много времени и терпения, но что должен делать менеджер автопарка, когда он ожидает результатов в течение одного года? Как правило, флоту требуется не менее трех лет, чтобы каким-либо значительным образом снизить уровень аварийности.Долгое ожидание не из-за отсутствия попыток, но автопаркам нужно время, чтобы постепенно вводить обучение своих водителей. Если обучение перегружено, было бы глупо ожидать, что у водителей будет высокий уровень сохранения этих знаний.

Это подводит нас к нашему самому большому вопросу: каков наилучший метод снижения количества аварий с долгосрочным воздействием, которое может начаться в краткосрочной перспективе? Мы начнем с краткосрочных решений болевых точек и перейдем к методам, которые помогут закрепить тренировку.
Поиск краткосрочных вех

Лучший способ увидеть результаты на конец года - это точно определить типы аварий, которые больше всего наносят ущерб флоту. Эти повторяющиеся аварии - болевые точки для флота, и если флот не решит эти болевые точки, они никогда не смогут полностью реализовать свои долгосрочные цели в области безопасности. В качестве яркого примера я подробно расскажу, как один торговый парк, состоящий в основном из седанов, смог предотвратить наезды сзади в течение года с помощью целевой кампании, и как они выглядят сейчас.

Этот флот попросил CEI проанализировать свои аварии, чтобы найти какие-либо широкие тенденции в общей истории аварий своего флота. Исследования показали, что 20% претензий к этому автопарку были вызваны авариями сзади. Справедливости ради следует отметить, что национальные данные указывают на то, что наезды сзади в Соединенных Штатах, как правило, составляют около трети всех ДТП. ВНИМАНИЕ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

В целях борьбы с большим количеством аварий, происходящих из-за наездов сзади, CEI построила специальный модуль для автопарка, чтобы решить эту проблему.Модуль назывался «Предотвращение столкновений сзади - что вы можете сделать» и был предоставлен всему автопарку с льготным периодом в один месяц для всех водителей для завершения модуля.

Некоторые из тем, затронутых в модуле, включали методы безопасного вождения, такие как остановка при 30% мощности торможения, уверенность в том, чтобы не отвлекаться от вождения, и всегда использовать поворотники. Хотя эти методы кажутся очевидными, многие водители забывают об этом во время ежедневных поездок на работу. Всякий раз, когда назначается тренировка по вождению, важно помнить, что навыки необходимо практиковать каждый раз, когда водитель садится за руль, прежде чем тренировка сможет полностью закрепиться.

Результаты за полный год

Через двенадцать месяцев после того, как каждый водитель завершил учебный модуль, наблюдалось заметное снижение количества аварий, связанных с задним ходом, с 20% до 16%. За это время общие требования автопарка фактически увеличились, но было ясно, что водители применили уроки, полученные в отношении предотвращения наезда сзади. Лучшим улучшением стало резкое сокращение предотвратимых происшествий сзади на 30%. Не предотвратимые наезды сзади также снизились на 14% за тот же период.Сокращения доказывают, что сосредоточение внимания на одной болевой точке в общем поведении флота может иметь положительный эффект.

Чтобы избежать регресса, сделав обучение «липким», можно предпринять несколько попыток

Устойчивое, долгосрочное снижение количества несчастных случаев возможно только в том случае, если обучение имеет определенный уровень «липкости». К сожалению, даже когда водители извлекают уроки из тренировок и применяют их каждый день за рулем, они все равно могут вернуться к старым привычкам в течение достаточно длительного периода времени.Эта идея регрессии подтверждается работой, проделанной нашим партнером по предписывающей аналитике, доктором Фэн Го из Технологического транспортного института Вирджинии.

Доктор Фэн Го посвятил свою карьеру изучению того, как люди водят машину, в надежде предупредить отдельных водителей, а в случае автопарка - их менеджеров, когда они подвергаются высокому риску столкновения в будущем. Созданная им модель использует пятилетние MVR и истории дорожно-транспортных происшествий в сочетании с национальной статистикой автомобильных дорог, чтобы увидеть общую картину привычек водителя.Его позиция заключается в том, что при проведении обучения водители могут какое-то время держать в уме сообщение, но в конечном итоге они успокаиваются. Это то самоуспокоение, которое приводит к ошибкам на водительском месте.

Итак, удалось ли снизить частоту столкновений сзади с товарным парком из нашего примера? Нет. С тех пор, как они перевалили за год, уровень аварийности автопарка увеличился до 22% от общего числа претензий. В ответ CEI работал с автопарком, чтобы вернуть водителей в нужное русло. В дополнение к повторному назначению обучения мы рекомендовали активизировать общение между руководством и водителями по вопросам безопасности дорожного движения и начинать встречи с инструктажа по безопасности.Водителей также поощряют делиться друг с другом своим дорожным опытом, будь то случай, когда они должным образом выполняли свои тренировки по безопасному вождению, или случаи, когда они видели, как другие водители опасно приближались к наезду сзади из-за недопонимания.

Прошло недостаточно времени, чтобы увидеть, повлияют ли результаты этого второго раунда обучения с усилением связи на корабль, но мы будем следить за их прогрессом. В целом, этот случай показывает, что целевое обучение по конкретным болевым точкам может быть полезным, но водители, скорее всего, регрессируют, если они больше никогда не увидят это сообщение.Регулярно прописываемый учебный модуль с интервалами в 9–12 месяцев является ключом к снижению аварийности и закреплению новых привычек. Ежемесячное привлечение водителей к различным урокам безопасности имеет первостепенное значение для того, чтобы помочь сотрудникам стать всесторонними водителями.

Кевин Рейли, Менеджер по редакционным коммуникациям, CEI Group, Inc.

Adjuster - обзор | Темы ScienceDirect

6.5 Распространена ли несогласованность?

Мы знаем, что оставили достаточно места для того, чтобы люди жаловались на то, что, хотя их может быть намного больше, чем обычно предполагается, несоответствия все еще сравнительно редки; и раз уж это так, то поступать так с нашей стороны - ошибка - неуместная попытка.Мы хотим рассмотреть это дальше.

Мы воображаем, что в любой момент времени мы обладаем наборами убеждений. Разговор о вере - устанавливает для неформального удобства. Мы не думаем об инвентаризациях убеждений в строго установленных теоретических терминах, четко и конструктивно индивидуализированных путем исчерпывающего поиска их членов, индивидуализированных, в свою очередь, их обладателями. Все, что нам требуется, - это, чтобы время от времени у нас была некоторая степень эффективного и надежного конгресса с некоторыми из того, что, au pluriel , мы затем верим или принимаем, и что, если это так, мы находимся в такие моменты t в положении чтобы разобраться с вопросом, какие корректировки внести в мой инвентарь убеждений, когда мы переживаем динамический переход жизни от t к t + 1.

В некоторых таких терминах можно сделать вывод. Можно сказать, что умозаключение - это подвид адаптации наших убеждений под воздействием новой информации. Следуя Харману, мы могли бы сравнить вывод с функцией f из наборов убеждений Γ с наборами убеждений ∆, где ∆ возникает из Γ путем добавления или удаления одного или нескольких убеждений или обоих [Harman, 1986, глава 1] . Нет никаких сомнений в том, что f стремится сохранить свои значения (свои выходные данные) как можно более доксастически стабильными, за исключением чрезмерных затрат, и что довольно часто это будет включать попытки сохранить или восстановить согласованность.Регулировки восприятия тоже разделяют эту особенность. Мы видим человека, выгуливающего собаку. Они находятся на углу 16-й улицы и 10-й авеню А. Теперь они находятся в центре перекрестка. Теперь они находятся на северо-восточном углу 10-й авеню «А» и 16-й улицы, теперь на 10-й авеню «А», направляясь на запад, теперь проезжая 14-ю улицу, теперь к западу от 14-й улицы, теперь вне поля зрения. Даже в такой банальной ситуации мы видим, что новые представления о восприятии вытесняют прежние под страхом непоследовательности. Это не вывод, придуманный вульгарно, но он во многом на него похож.Ибо теперь мы должны спросить: если мы предполагаем, что наше устройство корректировки убеждений f настолько одержимо стремлением к сохранению и восстановлению согласованности, почему бы не предположить, что оно довольно хорошо выполняет то, что ставит перед собой задачу? Короче говоря, почему бы не предположить, что несоответствие - сравнительная редкость?

Давайте посмотрим на f повнимательнее. Это наш корректор убеждений. Основная функция заключается в согласовании перехода от Γ к ∆. Это не означает, что f будет пытаться сделать Γ ∪ ∆ согласованным, поскольку в динамически общем случае это не может быть так.Это означает, что f попытается сделать саму ∆ настолько последовательным, насколько это возможно. Скрытая и большая трудность для f заключается в том, что он не сможет редактировать Γ таким образом, чтобы обеспечить подходящие условия для ∆. Аппарат f работает динамически. На каждом шагу бомбардируемая новой информацией, редактирование - постоянная необходимость. Мы знаем, что на определенных уровнях описания f можно претендовать на довольно хорошую репутацию, поскольку большую часть времени мы доксастически стабильны на этих уровнях описания.Устройство f можно рассматривать как часть более широкой концепции существ, обрабатывающих информацию. Lycan называет это концепцией Homuncular Functionalist (HF). Хотя это серьезно задумано, его можно абстрактно охарактеризовать: Человек

- это своего рода корпоративная единица - ... интегрированная система взаимосвязанных «отделов», которые корпоративно занимаются интерпретацией стимулов, которые воздействуют на корпоративный организм и выработка соответствующих поведенческих реакций.[Lycan, 1988, стр. 5]

Каждая подсистема разбивается на свои собственные подсистемы компонентов… и так далее [Lycan, 1988, p. 5]. При дальнейшей деконструкции «их характеристики станут более узнаваемыми биологическими, хотя по-прежнему описательными - и, наконец, нейроанатомическими». [Lycan, 1988, p. 5] Устройство f можно рассматривать как главу отдела подсистемы ящиков убеждений человеческого организма. Мы будем думать об этом так до дальнейшего уведомления и тем самым продемонстрируем склонность к модульному подходу к центральному познанию.(Но мы также не должны игнорировать вероятную судьбу предположений о модульности в условиях непрерывной взаимной причинности, обсуждавшейся выше в разделе 2.6.1.)

Как f может выполнять столь важную задачу? Две истории требуют рассказа, хотя мы подчеркиваем, что это «всего лишь истории». По словам Собера, они представляют собой своего рода эпистемологическую сказку [Sober, 1988, с. 27]. Зачем же мы им вообще говорим? Им говорят, что они основаны на сильном предположении. Предполагается, что человеческая рациональность во многом зависит от последовательного обновления убеждений.Мы хотим рассказать эти истории, чтобы поставить под сомнение предположение, которое ими движет. В первой истории f - провидец грядущих неприятностей; в другом - f - это клюшка в порядке.

С первого взгляда, f замечает приближение несоответствия и делает все возможное, чтобы предотвратить его, редактируя старую информацию перед принятием новой или редактируя новую информацию до поступления, или и то, и другое. В другом рассказе f редактирует только после того, как на месте происшествия появилось несоответствие.Это очень разные истории. Если f - провидец грядущих неприятностей, разумно ожидать, что f будет давать довольно большую согласованность довольно часто. Если f - это правильная клюшка, мы можем ожидать, что будет довольно много несоответствий, то есть некоторая несогласованность почти всегда (хотя и не всегда одни и те же несоответствия; далеко не так). В обеих историях мы представляем, что f работает в реальном времени. Большую часть времени это исчезающе тонкие нарезки в реальном времени.Сложность задачи, которую должен выполнить f , является важным соображением, тем более, что тем более тонко разрезано по времени. Кажется вполне разумным предположить, что f будет работать эффективно. Если f является Провидцем Грядущих Неприятностей, он должен проверить кандидатов на допуск в ∆ со всем в Γ, с которым он может быть несовместим, и соответственно составить A. Совершенно ясно, что f не может сделать этого, исследуя все комбинации убеждений в Γ. Как мы видели, такая задача невыполнима за полиномиальное время.Итак, тогда, если наша нынешняя история должна продолжаться, нынешняя история должна быть сохранена, должна проверять управляемые подмножества Γ на согласованность с входящей информацией. Вопрос в том, как f знает, какие подмножества проверять? В тех случаях, когда нынешняя история требует продолжения, мы должны постулировать, что переход от Γ к ∆ опосредован Γ ∪ Σ, что очень часто несовместимо, где Σ содержит новую информацию, ищущую для доступа. Для таких случаев ∆ затем представляет собой набор убеждений, восстановленный до (мгновенной) согласованности из (мгновенной) несогласованности, представленной Γ ∪ Σ.

Есть ли принципиальная причина полагать, что f будет лучше работать в качестве распознавателя и средства исправления существующей информации, чем в качестве предсказателя несогласованности, которая может возникнуть? Возможно, есть. Несколько минут назад мы спросили, как f , если он был Провидцем надвигающихся проблем, знать, какие подмножества Γ проверять на несоответствие входящей новой информации. Мы могли бы задать аналогичный вопрос, где f - это правильная клюшка. Как f знает, какие убеждения следует исследовать как кандидатов на стирание в качестве причины восстановленной последовательности? Если несогласованность отрицания подразумевает абсолютную непоследовательность, то каждое убеждение в ∆ необходимо будет исследовать на предмет возможного стирания.Такое предположение помещает f в тот же тип полиномиального времени неразрешимости, в который мы уже видели конкурирующую историю, которая поместила его. Таким образом, можно предположить, что для наборов убеждений β несогласованность отрицания не приводит к абсолютной непоследовательности. Если бы это было верно, возможно, несогласованность была бы локализованным явлением, определяемым его семантической структурой. То есть, возможно, несогласованность отрицания будет локализованной и структурно и / или семантически распознаваемой чертой несовместимых наборов убеждений.Обычно несогласованность в β содержится в небольших ее подмножествах; поэтому обычно требуется рассмотреть небольшое количество кандидатов для удаления. Из этого можно сделать вывод, что понятно, что f - это клюшка правильных вещей, и что в общем случае непонятно, что это провидец грядущих неприятностей. Можно даже сказать, что, будучи мастером дела, f управляет тактическими / стратегическими различиями таким образом, что это делает их честь.Он обычно проигрывает небольшие битвы против непоследовательности, чтобы война против непоследовательности велась с разумным успехом и доступными затратами. Таким образом, основная динамика корректировки убеждений - это кратковременная, но совершенно рутинная несогласованность наших состояний убеждений. Корректировка убеждений - это в первую очередь устранение несоответствий и, по сравнению с другими, вопрос их избегания.

Если бы история о f как о клюшке вещей была правдой, были бы основания предполагать, что несоответствие все более распространено и повторяется в нашей доксастической жизни, чем мы говорили ранее.Если бы это было верно, никакая теория когнитивной добродетели не могла бы это игнорировать; и любая теория, которая превращала бы это в катастрофу или меньшие виды больших неприятностей, была бы обнаружена как глубоко неадекватная.

По правде говоря, это не совсем впечатляющие истории. Они отражают дурные привычки своих воображаемых счетчиков. Одна из этих вредных привычек - пристрастие к квазиэмпирическим выдумкам. Что касается истории о f как провидце надвигающихся проблем, мы спросили: «Как f знает, какие подмножества следует проверять?», Предполагая, что эта история не могла дать ответа.Это должно было быть плохой новостью для f . Но так ли это? Пусть m будет функцией, которая извлекает воспоминания. Обе функции m и f должны каким-то образом знать, где искать конкретную информацию. В случае с m разговоры о распространении активации и сетях узлов выглядят многообещающими. Нет причин, по которым подобный подход нельзя было бы применить для функции «Провидец проблем».

Тем не менее, мы сказали, что f будет лучше справляться с подобными вещами в своей роли клюшки для правильных вещей.Для отрицания несогласованность будет локализована и структурно и / или семантически распознаваема как черты несовместимых наборов убеждений. Это значительно повышает эффективность устранения несогласованности в f .

Но что означало «структурно узнаваемая черта»? Это что-то в нейрофизической структуре или в структуре семантической сети? Первое является эмпирическим предположением, для которого существует впечатляющая нехватка доказательств. Например, до сих пор никто не смог прочитать мозг таким образом, чтобы можно было определить структуру, иллюстрирующую противоречие.Что касается последнего, то он во многом напоминает спящую добродетель Мольера. Это едва ли больше того, что позволяет f распознавать несоответствия. Этот вопрос также имеет отношение к тому, что в той степени, в которой P-устройство учитывает несогласованность, связанную с добавлением новой информации к старому набору убеждений, существуют различные виды обработки информации, в которых внимание уделяется не на точка получения новой информации, но позже в процессе на различных участках памяти (Schiffrin [1977]).Поскольку устраненная несогласованность включает в себя уже имеющуюся несогласованность, вопрос о том, как познающий лучше всего справляется, привлекает гипотезу о правильном ключе.

А почему считать, что несоответствие локализовано? (ср. [Ленат, Фейгенбаум, 1991, ссылка 21]). Нейрофизически мы не знаем ничего, что могло бы предполагать это. На уровне семантических сетей нет ничего, что требовало бы, чтобы P и ¬ P были тесно связаны, тесно связаны или каким-либо другим образом подходили друг другу.Если под «семантически распознаваемым признаком» мы подразумеваем флаг или маркер, где он? Или это основано на простом факте, что убеждение ₁ - это « P », а убеждение ₂ - это «не P »? Если мы имеем в виду первое, как будет создан маркер? С помощью функции f ₂, которая определяет, но не исправляет несоответствия? В этом случае f ₂, похоже, имеет задание, которое не может быть выполнено за полиномиальное время, так как оно должно искать несоответствия повсюду.Если имеется в виду последнее, что делает присутствие P вместе с ⌜ ^¬ P ⌝ в наборе убеждений более узнаваемой чертой, более узнаваемой, чем P вместе с любым Q ?

Наш критик, кажется, пухлым для f как Провидец Грядущих проблем. Одно это было бы интересно, так как лишило бы нас оснований утверждать, что наши убеждения непоследовательны все время и периодически. Это может быть так (но см. Чуть ниже). Но в большинстве случаев это по-прежнему оставляет нам довольно много несоответствий.⁸

6.5.1 Пример: механизация познания

Для агента часто рационально использовать гипотезу на основе ее вклада в некоторый когнитивный результат, которого он желает достичь. Это похищение, в широком смысле, важная часть нашей когнитивной практики. Похищение - это рискованное предприятие, о чем обязательно должен быть осведомлен даже умеренно задумчивый похититель. Таким образом, он будет опровергать свои гипотезы даже несмотря на возможность их ложности.В общем, ложность гипотезы не разрушает импликации, за которую похититель ухватился как за основание вывода о ее истинности или ее вероятности. Во многих описаниях импликации ложность гипотезы усиливает импликацию для объекта желаемого исхода похитителя. Возможность ошибочного похищения предполагает возможность того, что подтекст, который похититель пытается использовать, будет иметь форму контрфактического условия:

Если бы было H , то также было бы E .

Противоречия возникают и по-другому. Осознанно он это или нет, но перед похитителем стоит задача выбора гипотезы. Существенным для этого процесса является сокращение наборов возможностей до наборов реальных возможностей; оттуда к множеству соответствующих возможностей; отсюда к множеству правдоподобных альтернатив; и, наконец, если возможно, к их единичным наборам. На каждом этапе существует стратегия исключения, которую следует учитывать: подразумевает ли рассматриваемый кандидат H ложный F , не говоря уже о том, что он действительно дает нам E ? Если это так, то, при условии, что импликация верна, агент будет рассуждать условно в такой форме:

Даже если H ложно, остается таковым, что если H истинно, то E будет истинным.

Таким образом, мы можем принять, что похитители из реальной жизни обычно используют контрфактические условные обозначения. Психологически реальное описание познания и общения должно учитывать этот факт.

Компьютерное моделирование того, что делают когнитивные агенты, - это попытки создать механические модели, имитирующие абдуктивное поведение. Модель хорошо описывает себя в той мере, в какой мимикрия приближается к тому, что на самом деле происходит в реальной жизни. В частности, поэтому такая модель работает в той мере, в какой ей удается механизировать контрфактические рассуждения.Он может это сделать? Людей, склонных давать отрицательный ответ на этот вопрос, также привлекает следующий вопрос: что входит в явно контрфактическое мышление, когда оно осуществляется реальными человеческими агентами? Похоже, что человеческий агент способен производить несколько важных совпадений . Во-первых, он может понять, что P верен, и все же принять предположение, что P не соответствует действительности, не впадая в противоречие. Более того, кажется, что агент-человек способен удерживать в уме распознавание P и предположение, что не-P в одно и то же время.То есть он может осознавать оба состояния одновременно. В-третьих, агент-человек способен вывести из предположения о не- P , что не- Q , не противореча при этом (признанному) факту, что Q вполне может быть правдой.

Когда теоретик ИИ намеревается моделировать когнитивное поведение такого рода, он берется смоделировать эти три совпадения, вызывая операции конечной машины Тьюринга. Машины Тьюринга алгоритмически манипулируют синтаксисом; их операции строго рекурсивны.Критик заявления ИИ о механизации контрфактических рассуждений будет утверждать, что ни одна программа обработки информации не может охватить все три совпадения. Ему может удастся имитировать первое, в котором агент соглашается с P и принимает его отрицание, сохраняя эти биты информации таким образом, чтобы ни одна подпрограмма программы не задействовала их обе одновременно. Но цена этого состоит в том, что второе совпадение обесценивается. Человек-агент способен сознательно получать доступ к обоим битам информации одновременно, а это именно то, что машина настройки не может делать в данном случае.

Можно разработать программу, которая позволит моделировать первое и второе совпадение. Программа способна синтаксически различать факт, что P , и контрфактическое предположение, что не P , помечая контрфактические условные выражения с помощью выделенного маркера, например. Тогда программа могла бы иметь подпрограммы, которые имеют одновременный доступ к « P » и «не -P », без какой-либо опасности несогласованности.Здесь тоже есть своя цена. Это неспособность программы соблюдать третье совпадение, при котором можно правильно вывести «не Q » из « P », «не - P » и «если нет». - P , тогда не - Q '.

Конечно, программа могла бы переписать «Если не - P , то не - Q » как «Если» не - P ⊗, то «не - Q ». Исходя из контрфактического предположения «not- P », вывод «oot- Q » теперь выполняется без каких-либо сомнений в несогласованности со стороны делающего вывод.

Тем не менее, проблема есть. Это то, что (⊗-контексты являются интенсиональными. Существуют интерпретации P и Q , для которых вычитание «⊗ Q ⊗» из «не- P », «контрфактически, если P , то Q 'и' ⊗ P ⊗ 'не соответствуют действительности. Таким образом, можно предположить, что Цицерон был финикийским рыбаком, и что если Цицерон был финикийским рыбаком, то Талли был финикийским рыбаком, без следования этому предположению I . , что Талли был финикийским рыбаком.Обозначение « Q » означает, что предполагается Q . Предположение - это непрозрачный контекст [Quine, I960], следовательно, контекст, который не санкционирует взаимозамещение сопутствующих терминов или логически эквивалентных предложений. (См. Здесь [Jacquette, 1986].) Таким образом, подпрограммы ⊗-вывода недействительны. Их реализуемость любой программой обработки информации, которая, как и должна быть машина Тьюринга с конечным числом состояний, является строго экстенсиональной, обрекает симуляцию контрфактических рассуждений на несогласованность.

Мы должны поспешить сказать, что существуют высоко ценимые попытки механизировать рассуждение, включающее контрфактические или основанные на убеждениях предположения. Наглядный тому пример - системы поддержания правды (TMS). ([Rescher, 1964; Doyle, 1979]; см. Также [de Kleer, 1986; Gabbay et al , 2003] и [Gabbay et al ., 2002b].) Основная цель TMS - восстановить (или получить) согласованность путем удаления. Это не программы, предназначенные для имитации сохранения информации, содержащей противоречащие убеждениям предположения, и их представление для всеохватывающей осведомленности.Убеждение, что P не противоречит параллельному предположению, что не-P. Здесь нет повода для процедур восстановления согласованности TMS. Таким образом, ⊗-контексты напоминают контексты прямого цитирования. Таковы контексты, которые не допускают формально здравой экстенсиональной логики (Куайн [1960; 1975]). Никакие строго экстенсиональные, рекурсивные или алгоритмические операции над синтаксисом не могут уловить логику контрфактических рассуждений. После этого прощаемся со способностью конечной машины Тьюринга моделировать этот аспект абдуктивного мышления.

Названная в честь немецкого слова, означающего предположение, ANNAHMEN представляет собой компьютерную программу, адаптированную из Shagrin, Rapaport and Dipert [Shagrin et al ., 1985]. Она предназначена для размещения гипотетических и контрфактических рассуждений без необходимости нести расходы на то и другое. непоследовательность или невозможность доступа субъекта к противоречащим убеждениям предположениям и убеждениям, которым они противоречат. В качестве входных данных ANNAHMEN использует факты и контрфактические предположения и условные обозначения. Последние два синтаксически помечены таким образом, чтобы избежать синтаксической несогласованности.

Затем этот ввод копируется и передается во вторую ячейку памяти, где он подлежит вычету. Предыдущие синтаксические маркеры переименовываются или обрабатываются другим способом, что дает синтаксически несогласованный набор предложений. Следующим шагом является применение процедур TMS для восстановления согласованного подмножества в соответствии с эпистемической эвристикой предпочтений, которой была наделена программа. В рассматриваемом нами случае TMS - это логика гипотетических рассуждений Решера, или, как мы говорим, «редукция Решера».Из этого непротиворечивого подмножества контрфактический вывод выводится с помощью логики Льюиса для контрфактов и повторно применяются синтаксические маркеры. Затем все это отправляется обратно на исходный сайт памяти. Здесь он смешивается с исходными убеждениями и предположениями, противоречащими убеждениям. ANNAHMEN теперь может выполнять компетентные диагностические задачи и хорошо выполнять тест Тьюринга [Turing, 1950]. Как отмечает Жакетт [2001],

функции RESCHER REDUCTION и LEWIS LOGIC вызывают процедуры сокращения в стиле Решера несовместимого входного набора до логически согласованного подмножества в соответствии с любым желаемым определяемым расширением набором рекурсивной или частично рекурсивной эвристики, и для любой желаемой логически действительной дедуктивной процедуры для отделения контрфактических условных выражений, такой как формальная система Дэвида Льюиса в Противодействие .

Проблема, создаваемая механизацией контрфактических рассуждений, состоит в том, что, по-видимому, не существует набора интенсиональных процедур для моделирования таких рассуждений, которые избегают синтаксической несогласованности и допускают то, что Жакетт называет «единством сознания» того, во что одновременно верит и противоречиво предполагалось. ANNAHMEN призван показать, что эта проблема просто очевидна. Решение, обеспечиваемое этим подходом, заключается в том, что несогласованность, возникающая в ячейке памяти номер два, существует не более наносекунд и происходит как бы подсознательно.Таким образом, контрфактические рассуждения действительно связаны с непоследовательностью. Но это несоответствие, которое быстро устраняется; и этого не происходит в том месте памяти, где делаются контрфактические выводы. Непоследовательность с логической точки зрения вызывает затруднения только тогда, когда используется дедукция. Именно это и исключает программа ANNAHMEN. Можно также сказать, что программа феноменологически реальна. Когда люди делают контрфактические выводы, они осознают совпадение своих убеждений и противоречащих им предположений, но не осознают наличия какой-либо несогласованности.(Справедливо, поскольку контрфактический вывод выполняется «на месте», в котором нет несоответствия.)

Решение ANNAHMEN предполагает кратковременное присутствие несоответствия, которое устраняется подсознательно. Поэтому интересно, что программа реализует операцию Putter-of-Things-Right. Это устройство, предназначенное для обработки информации человеком. Что делает предложение ANNAHMEN особенно интересным в этом контексте, так это то, что, по сути, оно призвано показать, что правильная путаница поддается механизации.

Так или иначе, но мы согласны с Жакетт в случае подхода ANNAHMEN к контрфактическим аргументам . Жакетт показывает, что в то время как ANNAHMEN справляется с некоторыми типами контрфактических рассуждений, она не работает с другими типами. Более того, хотя некоторые уточнения протоколов ANNAHMEN - в манере леммы Линденбаума для доказательств непротиворечивости и полноты в стиле Хенкина или в манере леммы для согласованных конечных расширений логически согласованных множеств - решают некоторые из этих трудностей, они не могут предотвратить другие [Тарский, 1956; Хенкин.1950]. Мы согласны с тем, что «не существует удовлетворительной экстенсиональной замены преднамеренного принятия разумом различных пропозициональных установок по отношению к убеждениям и простым предположениям или гипотезам». Мы не будем здесь воспроизводить детали этой критики; их можно найти в [Jacquette, 2001].

Познание иногда включает в себя сознание, которое в Блоке [1995] называется P -сознанием или феноменальным сознанием. « P - сознательные свойства», - говорит Блок, - «включают эмпирические свойства ощущений, чувств и восприятий, но я бы также включил мысли, желания и эмоции.'(230). Вычислительные артефакты также вполне правильно можно назвать сознательными. Но это не П-сознание, которое они имеют в сознании, а то, что Блок называет A -сознанием или доступом -сознанием. Сознание - это вид сознания, который можно приписать, например, средствам доказательства теорем, которые имеют средства для создания конструкций естественного языка. Они находятся в состоянии, которое можно описать следующим образом:

Состояние является сознательным для доступа ( A -сознательным), если, в силу наличия состояния, представление о его состоянии (1) информационно неразборчиво, я.е., готовые к использованию в качестве предпосылки в рассуждении, (2) готовые к контролю над действием и (3) уравновешенные для рационального контроля над речью. [Блок, 1995, стр. 231]

Давно известно, что вычисления обратимы, не всегда тривиальными способами [Bennett, 1973]. В самом примитивном смысле вычислительный процесс обратим, когда есть программируемая команда, по которой процесс «работает в обратном направлении». Вычислительные устройства, обладающие сознанием, в принципе обратимы. Но, казалось бы, P - сознательные процессы в принципе необратимы.Во всяком случае, это наша точка зрения; он хорошо развит в Bringsjord and Zensen [1997].

В таком важном смысле познание не поддается вычислению. Он невычислим, когда он по своей сути является P -сознательным, и своей невычислимостью обязан тому факту, что вычислительные процессы обратимы, а P -сознательный процесс - нет. Принимая во внимание неисчислимость (феноменально сознательного) познания, мы обнаруживаем, что поддерживаем открытие Жакетт. По его словам, познание можно вычислить только за счет единства сознания вычислительного агента.Сознание разъединенное не может быть P -сознанием; таким образом, открытие Жакетт, по сути, состоит в том, что сознательное познание P не поддается вычислению.

Отвергая тезис о вычислимости познания, мы не заинтересованы в отказе от когнитивной науки как подлинной науки о ментальных и других процессах, составляющих познание. Мы скорее расстаемся с утверждением, что описание чего-либо является подлинно научным только в том случае, если оно осуществимо. Квантовые состояния долгое время находились под глубоким предикативным контролем хорошей научной теории, но пока никто не реализовал ее.

каришг (Каришма Гарвал) · GitHub

каришг (Каришма Гарвал) · GitHub Заблокировать или пожаловаться

0 взносы в прошлом году

АвгСентОктноНоябДекЯнфевМарАпрМайИюньИюлСолнцеПн ВтСрЧтПтСб

Разница между регрессом и суброгацией

Чем отличается регресс от суброгации?

Различия

Срок

Размер

Что делать, если на регресс или суброгацию не хватает денег?

Суброгация и регресс в автостраховании

Различия регресса и суброгации в мире автострахования

Что такое суброгация в страховании

Что такое регресс

Понятие “право на суброгацию” и “право на реализацию суброгации”

Понятие исковой давности

Виды страхования при суброгации

Суброгация и регресс в обязательном страховании

Разные точки зрения

Разница между регрессом и суброгацией

Соотношение понятий: регресс и суброграция

Различия

Вам нужна консультация опытного юриста?

Оставьте свой телефон, мы свяжемся с Вами

21. Суброгация и регресс в страховании. Страхование. Шпаргалки

Читайте также

1.9. Отражение условий о страховании работников в соответствии с нормами трудового законодательства

Статья 937. Последствия нарушения правил об обязательном страховании

Статья 965. Переход к страховщику прав страхователя на возмещение ущерба (суброгация)

Статья 970. Применение общих правил о страховании к специальным видам страхования

Статья 9.1. Регистрация страхователей при обязательном медицинском страховании (введена Федеральным законом от 23.12.2003 № 185-ФЗ)

Налоговый вычет при лечении или добровольном медицинском страховании

Права продавца при страховании товара

Приложение 22 Свидетельство о регистрации страхователя в территориальном фонде обязательного медицинского страхования при обязательном медицинском страховании

5. Основные понятия в страховании

117. Сроки исковой давности в страховании

Разница между суброгацией ? и регрессом

Правила суброгации

КАСКО и ОСАГО – где применяется суброгация

Применение регрессного права

Отличительные черты регресса и суброгации

Разница между регрессом и суброгацией

В чем разница между суброгацией и регрессом в автостраховании?

Регресс и суброгация — найди различия

Глава 4. Отличия суброгации от регресса и цессии

Суброгация и регресс чем отличаются

Разница между регрессом и суброгацией

Отличие регресса от суброгации в страховании таблица

Суброгация и регресс разница 2019

Являются ли регрессия и суброгация одним и тем же? Базовый обзор Верховного суда по делу о банкротстве… — Арбитражная группа

СУБРОГАЦИЯ В ДОГОВОРЕ СТРАХОВАНИЯ

Часто задаваемые вопросы о суброгации и претензиях

Регрессия Твиди по страховым случаям — документация scikit-learn 0.24.2

Загрузка наборов данных, извлечение основных функций и определения целей

Частотная модель - распределение Пуассона

Модель серьезности - Гамма-распределение

Pure Premium Modeling через модель продукта по сравнению с одним TweedieRegressor

Архив блогов CEI | Страница 5 из 7

Adjuster - обзор | Темы ScienceDirect

6.5 Распространена ли несогласованность?

6.5.1 Пример: механизация познания

каришг (Каришма Гарвал) · GitHub

Популярные репозитории

0 взносы в прошлом году

Вклад деятельности

Июль 2021 г.No related posts.

Ответить Отменить ответ

Июль 2021 г.
No related posts.