板砖对《快思慢想》的笔记(13)

按照《如何阅读一本书》的方法，对这本书进行分析阅读。这是第一阶段的阅读结果。

快思慢想概况脑图

作者首先提出每一个作者都希望自己的作品在某种场合下能使读者受益。他假想了这样的场合，那就是大家在茶水间里闲聊的时候，而这时的话题是组织或个人的判断和决策，能够为大家的闲聊提供词汇，就是他想为读者作出的贡献。作者认为闲聊的积极意义，就是在这种情况下，我们对别人决策会有比较清醒的判断，并愿意主动指出别人的错误。因此，外人对当事者决策所发表的意见，是推动当事者自省的强大动力。 要深入了解判断并作选择，需要了解更丰富的专业词汇。这里，作者举出了应用“月晕效应”（大陆翻成“光环效应”，halo effect）这个概念的例证。 作者又从我们亲身体验中提炼出一个共识，那就是大部分时间，印象、直觉和决策过程，在我们心中是无声进行的。 这里作者提出了这本书的主要讨论对象：直觉的偏见。直觉不总是错的，但错误的时候，大多数我们都不自知。这时，别人客观的意见经常可以指出我们的错误。 作者在这一节的最后，再次总结强调了他对于上面提到的茶水间闲聊的目的：通过提供更丰富和准确的词汇，增进读者的洞察力，以发现和了解别人判断和选择中的错误，并反思自己的错误。 * 源起 作者介绍了他的合作伙伴特维斯基，以及他当时提出来进行辩论的课题：人类是好的直觉统计学家吗？人类是好的直觉文法学家，但直觉统计学家呢？特维斯基的意见是肯定的，可当时的辩论结果是否定的。 二人进一步的讨论，从这个专题，引申出一个共识，那就是人类的直觉是有缺陷的。 佐证，就是二人多年从事利用统计，但都未能发展出可靠的直觉。他们都倾向于相信小样本数据的统计结果，也喜欢收集较小的统计样本。他们对其他教授进行了问卷调查，发现这种情况是普遍的。 作者回顾了与特维斯基合作愉快的原因：研究的课题有趣，两人就喜欢投入更多时间和精力，使之尽善尽美（细节决定成败，更多的情况下，我们觉得工作无聊，不愿意再扣其细节，所以导致失败）；两个人都不批评，而是在交流中互通有无，特维斯基更逻辑化，更理论化，他更直觉化，更受认知心理学影响。 二人进行的一个实践，那就是在对话中提出问题，识别并分析二人对问题的直觉答案。由此推及到一般人都有的直觉经验。 他们发现，他们对于孩童未来成人角色的预测，很大程度上受孩童特征和相应成人角色特征之间相似性的影响，而忽略了相关的统计规律。在此类试验的基础上，他们形成了这样的理论：那就是人们习惯用相似性作为一个简单化捷径（或经验法则），来做出对困难问题的判断。这种对捷径的依赖就导致了他们判断中出现可以预计的偏差（也就是系统性错误）。二人又发现了可得性捷径。 二人花费数年研究直觉思考在不同任务中的偏差，这些任务包括：给事件赋予概率、预测未来、检验假设、估计频率等。后来的成果论文就是“不确定条件下的判断：捷径和偏差”。 当时的 70年代，社会学家一般接受两个基本假设：首先，人基本上是理性的；其二，情绪—诸如恐惧、情意和仇恨—可以解释大部分的非理性行为。这篇论文就是挑战了这两个基本假设：正常人的思考会出现系统性偏差，这个偏差来自于认知机制，而不是情绪对思考的干扰。 作者说明了各个方面对这个挑战的关注。更关键的是，作者在论文中把实验问卷也附在了后面，使得每一位读者可以直接体认这种捷径的影响。这要比一般论文只说明研究的统计结果，带来了更深刻的影响力。 这之后，二人的兴趣转移到了“不确定条件下的决策”这个课题。他们的目的是发展出一个关于人们在简单赌博中所作决策的心理学理论。他们仍然使用之前的研究方法，设计出一些决策难题，然后检查直觉决策和逻辑决策是否一致。结果发现，直觉决策也是非理性。他们发表了“展望理论（大陆，前景理论）：风险下的决策分析”。这成为行为经济学的起源之一。

前一节，作者介绍了他和特维斯基早前的两个研究课题和成果。但这里他要说明的是，这本书不仅仅停留在这里。而是利用最新的认知和社会心理学研究成果来解释思考（台版翻译成心智，这里思考就是心智，不会思考的人怎么会有心智呢）的运作过程。与早期最大的不同就在于，现在可以更加全面地认识直觉的好处和坏处了。 不确定条件下，所有的直觉判断都来自于作者曾经研究过的捷径吗？不是的。直觉判断可能会来源于于技术和捷径这两种途径。 来源于技术的直觉可以叫做专家直觉。每一个人普通人也都会有专家直觉，专家直觉就是在积累了大量经验的前提下，从一个新的场景中辨认出熟悉的经验元素，从而迅速得出了决策答案。小孩子看见小狗之后，叫出“狗狗”，也属于专家直觉。 现在对于捷径，存在着更加广泛的概念。一个重要的进展，就是现在认识到情绪在直觉判断和决策中起着很大的作用。进而提出了“情意捷径”这个概念，来解释非理性行为。 现在认为，当面临困难问题时，思考是这样运行的。首先，努力启动专家直觉，从自己的相关经验中寻找熟识的情景，找到答案。如果不行，就转而利用各种捷径，包括相似性、可寻性、感情等捷径，这里直觉已经把困难的问题暗暗偷换成简单的了。但是如果直觉失败了，那么就会启动慢思考。慢思考的特点就是速度慢、需要专注、耗费精力。 快思考要远比我们想像的更具影响力。

本书五部分。 第一部分说明两个系统的基本元素。分辨出自动运行的系统1和控制运行的系统2之间的差别。这部分还对系统1的核心—联结记忆如何运行进行了说明。联结记忆一直在对我们周边世界建立一个完整的解释。作者还尝试说明暗中运行的直觉思维的复杂性、丰富性以及经常无意识自动运行机制。这一部分的目的就是引入一套思考和讨论的术语。 这一部分包括九章：1.故事中的人物；2.注意力和努力；3.懒惰的控制者；4. 联结的机器；5. 认知放松度；6.常模、惊讶与原因；7. 骤下结论的机制；8. 我们如何做出判断；9. 回答一个比较容易的问题。 第二部分是补充捷径判断的新知识。并主要讨论为何用统计的方法思考这么难。我们很容易用联结的方式思考、用比喻的方式思考、用因果关系思考，但统计方式的思考需要同时想到很多事情。系统1对此无能为力。 这一部分也是九章：10. 小数原则；11. 锚点；12. 可用性的科学；13. 可用性，情绪和风险；14. 汤姆的专业；15. 琳达：少就是多；16. 因果基率胜过统计基率；17. 回归到平均值；18. 驯服直觉的预测 第三部分谈到心智的上限：对熟悉事物的过度自新，表现在不知道自己的无知，也不知道世界的不确定性。其来源是后见之明带来的虚幻确定感。通过这部分内容，希望能拒绝后见之明的诱惑，以及由此带来的确定性错觉。 这一部分包括6章：19. 了解的错觉；20. 效度的错觉；21. 直觉VS公式；22. 专家的直觉：我们什么时候可以信任它；23. 外在看法；24. 资本主义的引擎 第四部分讨论了决策制定的经济学原则，以及“经济主体是理性的”假设。这一部分介绍了“展望理论”，也就是1979年他们发表论文提出的理论模型。接下来的几章，对人类几种非理性决策方式进行了说明。作者认为人们之所以这样，是因为人们倾向于将问题作为孤立事件来处理，而且收到框架效应影响。这些情况都可以由系统1的特征来解释。这一部分对传统经济学的理性假设提出了严重挑战。 这一部分包括10章：25. 贝努力的错误；26. 展望理论；27. 禀赋效应；28. 坏的事件；29. 四象限形态；30. 罕见事件；31. 风险政策；32. 计分；33. 逆转；34. 框架和真实界 第五部分说明最新研究中经验自我和记忆自我的差异，以及二者在偏好判断上差别。这里介绍了发现这种差异的冰手试验。这二者的差异可应用于幸福感的测量上。同一身体中的两个自我对于幸福感的判断，影响了个人关于生活、政府关于公共政策的决策。 这一部分包括4章：35. 两个自我；36. 生命像个故事；37. 经验到的幸福；38. 对生活的沉思 最后，在总结部分，作者总结了三种差异的意义以及可能的影响。

这章开篇就介绍系统2的特点，那就是懒散。很多系统2认为它已经所从事的思考和行动，实际上是系统1帮它完成的。 * 心智活动 作者给出了让读者亲身体验系统2全力运行的例子。就是在一定的节奏下，给四位数加1。这种主观体验如何能客观地测量出来呢？ 这里作者也给出了他们在这个方面做出的尝试。测试心智工作努力程度一个重要体征，就是瞳孔。当心智努力时，瞳孔就会放大。作者因此发展出测量受试者心智努力程度的方法：在试验中拍摄受试者的瞳孔，然后用尺子测量瞳孔直径的变化。 作者和Jackson Beatty发展了这种方法，将人们思考强度显性化、量化了（看似简单的试验，却实现了伟大的突破）。借助这种方法，他们得到一个重大发现（作者认为和阿基米德发现一样伟大）：人们在一般性听和说时，很少或根本不花费精力。 由此，他们推断出系统2的一般状态好比闲适的散步，当遇到问题时，才会小跑几步，而在遇到难题时，才会进入冲刺状态。而当进入冲刺状态时，则无暇他顾。 作者通过检测一个人在“加一”试验中能否发现字母K的概率，发现不能发现字母K的概率曲线，和瞳孔尺寸变化呈现的倒V曲线，两个曲线形态是一样的。因此得出结论：瞳孔的确是一个有效的生理激发和心智努力的好指标。 这里作者把瞳孔比作心智能量的电表。这个比喻有两层含义：一是瞳孔可以反映当前任务耗费了多少心智能量；二是你可以选择做什么事，但却无法控制执行任务所需要耗费的心智能量。 系统2和电路的不同则在于，电路过载会跳闸，而系统2过载一般不会崩溃，而是转而选择并从事相对重要的任务。这是长期进化的结果。 当对一项任务熟练时，耗费的能量就会减少。广义的“最小努力法则”适用于认知和身体的活动上。也就说如果有好几种方式可以达到同样的目标，人们最后会选择采用耗费精力最少的活动。惰性深深烙印在我们本性当中。 不同的认知作业会消耗不同程度的脑力。是什么因素决定了哪一类认知作业消耗更多的脑力？是什么结果必须用更多的注意力还交换？什么是系统2能做，而系统1做不到的？ 同时记住多个需要不同行为来实现的想法，或者在一个规则下综合多个想法，这样的作业就需要耗费脑力。只有系统2能做到这些，系统1做不到。系统1只能找到不同个体之间的简单联系，或者整合一个事物的相关信息，它不能同时处理多个主题，更别提统计信息了。 系统2的一个重要能力就是采用“task sets”（台版翻译成作业情景，大陆版翻译成任务集），书里是这样解释的，它可以操控记忆遵循“推翻习惯反应”的指令。这里我们可以理解为“设置任务”。作者给出了一个例子，计算文中字母“f”的出现次数。这个任务，之前从没有做过，因此不是直觉可以解决的问题。因此只有系统2可以做这件事。将人的思维设定为执行这个任务是需要耗费脑力的，而执行这个任务也是需要耗费脑力的。心理学家用“执行控制”来命名设置和终结任务，神经学家甚至确定了大脑参与的两个部分，一个是解决冲突发生的而区域，另一个是大脑的前额叶。 现在如果接受一个新的指令，计算某页书中标点的出现次数。在执行的过程中，会比刚才的任务耗费更多的脑力，因为要避免受到先前计算“f”任务的影响。认真心理学的重要发现就是，这种任务的转换也是需要耗费脑力的，特别是有时间要求的任务。两个因素决定了脑力的耗费：一个是短期工作记忆的保持能力，第二个是时间要求。（这和现代计算机发展的方向是一致的，更大的内存，更快的读取速度） 从另一个角度来说，要减少我们脑力的消耗，避免过快感觉疲惫，就要尽量经济地利用工作记忆，并减缓时间的压力。所以作者在最后一段，也给出了避免心智负担过重的建议。那就是将入则的作业分割成容易的步骤，并将这些步骤存储成长期记忆（或借用笔记或软件），经济地管理心智活动。 *笔记者体会：最后这一段就是时间管理的心理学基础。时间管理的真谛就是：一将大脑清空，避免短期记忆占用过多思考空间。二将复杂任务简单化，细致分解为可以简单执行的行动。三减少在不同任务之间的快速切换，减轻时间紧张导致的压力。

作者举了自己散步的例子，在闲适散步时，身体机能的激发使得系统2处于适度的警觉状态。 但系统2有自己的节奏，即使什么都不做，它也在花费一定的资源，胡思乱想，或者监控周围环境。散步这样闲适的活动，也会消耗系统2的资源用于自我控制。当散步加快时，自我控制会动用更多系统2的资源，从而抑制慢思考。 我们或者可以把系统2不太那么恰当地比作发动机，系统2工作时会输出动力，自我控制好比驱动力，认知好比车载空调。二者都消耗发动机的动力，互相牵制。（但也有例外，比如书中所说的“心流状态”，这种状态下，因为感受到强烈吸引，而无需为自我控制耗费精力） * 忙碌且精疲力尽的系统二（The busy and Depleted System2） 这一节给出了进一步案例，说明自我控制（包括在认知、情绪和行为方面的努力）是耗费心智能源的，从而牵制认知活动。 人经过这些能源消耗，在进行下一步活动时，表现就会差强人意。特别是神经系统耗费的能量比身体其他部位都要高，这甚至可以由血糖水平的升降得以体现。 这一节给我的启发很多，具体表现在：1）要控制饮食，就要少食多餐，将血糖水平保持平稳。避免出现饥饿状态，失去饮食控制力。2）身体能量状态平稳，直接决定思维和情绪的平稳。所以找人商谈重大问题时，最好挑选上午九、十点，不要赶在午饭或晚饭前，那个时间只适合沟通感情。3）要客观对待自己的控制力，控制力是需要生理、心理基础的，不是所谓强大的意志力就能解决一切。 * 懒惰的系统二（The lazy system2） 作者给出了一个容易产生错误直觉答案的问题。这个问题的特点是具有明显的误导性。而顺从误导，给出直觉错误答案的人，系统2没有参与进来检查直觉给出的答案，也没有注意一个显著的线索（作者为什么为提这麽简单的问题）。 这些人正是遵循了最低努力原则，不主动启动系统2，尽可能节省心智能源。 作者本节中给出了球棒和球、玫瑰花的三段论、密歇根和底特律三个案例，说明答错这些问题的共同之处。那就是人们受到首先进入心中的直觉答案的诱惑，遵循最低努力原则，没有启动系统2进行检查和反思。 而另一类人作者称之为“engaged”（台版翻译成投入，大陆版翻译成勤快人，我喜欢专注）。也就是对直觉保持警觉的人，在学术和知识上会比较活跃，比较不愿意接受表面上很吸引人的答案，这就是所谓的理性。 笔记者体会：还记得阅读《苏菲的日记》的触动，这本哲学科普作品，对很多我们认为理当如此的问题提出了疑问。哲学家就是对所有事情保持疑问态度的人，我们幼儿的时候就是这样的，不过后来自以为对世界了解很多，丧失了好奇的心态。我们在思考时，应保持对自己直觉的怀疑。 * 智力、自我控制和理性 本节作者介绍了心理学家关于以上三者的联系。 首先一个案例是儿童控制注意力和后来智力表现之间呈正相关关系。 其次一个案例，通过电子游戏有意识地培养提高儿童的注意力，也提升了儿童的智力。同时，也发现控制注意力的能力也和控制情绪的能力呈正相关关系。 Stanovich最早提出系统1、2的概念。他将系统2分为两个心智（seperate minds)，其中一个他叫做计算（algorithmic），处理慢思考和需求，这方面能力的体现就是智商高低。另一个他叫做理性（rationality），类似于作者所说的专注（engaged）。Stanovich认为智商和理性是分开的，肤浅和“懒惰”的思考是理性没有发挥作用。 笔记者体会：智力和控制力有着密切关系。但智力并不是心智力量的全部，理性应该是对智力结果的反思检查。为了提升心智能力，我们不仅仅要通过提升控制力来提升智力，还要培养理性反思的能力和习惯。

上一章简要介绍了系统2的运行特点，这一章则要开始详细探讨系统1了。 首先作者给出了“香蕉 呕吐”这两个词，让读者面对这两个词。细致剖析了我们在看到这两个词之后，脑海里的自动反应过程：词引发了记忆，记忆激发了情绪，情绪又激发了脸部表情和身体反应。这一系列过程自动运行，互相连贯和强化。 系统1自动将这两个词的联结合理化，它构想出了二者在某个因果关系故事中出现的情景，并构建出未将来可能出现的情况。 系统1的这些反应，也引起了身体上的反应。 心智活动的机制就是“想法”（idea）的联结。休谟把这种联结关系归结为三类：相似性、时空连续性、因果关系。 对于“想法”，作者认为可以广义理解，可以是具体的，也可以是抽象的，可以是文字符号，也可以是具体物品。心理学家认为想法是联想记忆这个巨大网络的节点。可以有不同的联结：有因果关系的；事物属性的；所属类别的；我们超于休谟之处在于，我们不再认为思维是一个个念头的连续序列，而是认为同时会有很多想法发生。一个想法会激发很多个想法，并且这种激发还会传递下去。但是，只有少数被激发的想法会进入意识。大部分联想躲藏在我们意识之后，不被察觉。 * 神奇的促发效应 我们在了解联想机制上的第一个重大突破就是测量方法的改进。（能够测量抽象的想法，这是让人多么好奇的事情）。在80年代，心理学家发现可以测量一人在看到一个词之后，联想到另一个词的容易程度。这种联想就是促发效应（priming effect）。 促发效应好像石头落进水中激起的涟漪，现在测量这些涟漪图成为心理学研究最令人兴奋的课题之一。 促发效应的神奇之处还在于，它不仅仅只存在于念头、文字之间，而且你的情绪和行为也会被未意识到的念头促发。更进一步的是，这种关系还有双向作用。 这也是这本书封面，为什么会采用一支横着的铅笔的原因，这支铅笔上满是咬痕。因为只要咬住一支铅笔，就会让你保持微笑的面容，而这个姿势也会真的影响你的情绪。这就是封面的故事。 这也让我想起美剧“别对我撒谎”（lie to me），我们的身体、行为和表情无时无刻不在和思维在互动，只不过这些过程我们更多时候无法解读。 * 引导我们的促发 我们总以为自己是有意识且自主地作出判断和选择，但是关于促发效应的研究威胁了这个形象。 作者举出了引导促发效应的几个案例。 第一个是：投票模式的研究中，投票地点对选民投票意愿有显著影响。 第二个是：“钱”这个概念的引入，会使人们更加自我依赖、自私。 第三个是：象征和比喻是和潜意识紧密相连的。 第四个是：茶水间“诚实箱”前的图片暗中影响了人们的诚实度。 这些案例说明，系统1提供的印象常常变成你行动的信念，而你对于自己脑中发生的这一切，并不知道。根据我自己的想象，举一个不那么恰当的例子，我们好像坐在一架飞机座舱当中，自以为飞机的驾驶杆牢牢操控在英明的机长（系统2）手中。而实际情况是，机长正懒散地喝着咖啡，懒得去看运转中自动驾驶仪（系统1）。

Norms,Surprises and Causes是本节的标题，中文版“意料之外与情理之中”。中文版的译者看来喜欢自作主张。 作者首先做了个小结:前面几章已经介绍了系统1和2的主要特点和功能，特别是系统1，已经用了4、5两章的篇幅。这里他举例说明，我们可以假想头脑是一台强有力的计算机，虽然用通常的硬件标准来看并不很快，但是可以通过将巨大的想法网络联结起来，以此反映出我们周围的世界。这种联结是自动运行的，但是我们（或者说系统2）可以有一定的控制能力，这种控制包括对记忆的搜索，和对应该引起注意的事物的觉察。下面就详解在联结想法网络这方面，系统1的本领和局限性。 * 从惊讶到习以为常（Assessing Normality) 本节标题或者直译为“对正常性的评估”更好。一开始作者就指出，系统1的主要职责就是建立并维护个人对世界的认知模式，在模式内的事物等同于“正常”。这个模式由环境、事件、行为和结果联结而成。它们可能同时发生，也可能有一定的时间差，但总会呈现出一定的规律。 通过这个模式，你解读了这个世界，也通过这个模式，你对未来产生预期。 意外“surprise”是我们解读当期和预期未来的最敏感的指证。因为，意外的出现说明有模式之外的事情发生。平时我们可能无法感触到自我的认知模式，因为已经习以为常。所以为了能够认识我们的认知模式，作者就从意外来入手。为说明意外，首先说明存在两种预期： 主动预期：主动而有意识的期待特定事情发生。比如：下班时间，预期会有家人到家开门的声音。更多的是被动预期：人们被动地无意识地对事情的预期，这样的例子太多，而且更多没有被觉察。比如：倾倒盛满的水杯的时候，你毫不怀疑水会向下流出来。当预期之外的事情发生，也就产生了意外。 人们对意外会发生的概率的判断，大部分是受经验影响的，而非客观的。作者在后面举出了他和妻子与熟人的两次相遇，一次在度假岛的酒店餐厅里，一次是在伦敦的歌剧院里。虽然第二次的概率可能要比第一次还要小，但是他们两人却对第二次相遇已经有点习以为常了。（注意这个词，习以为常，正好说明前期的经验对人们概率判断的影响） 经验也可以使被动预期和主动预期交替位置。 作者提出了常模理论“Norm Theory”来解释，我们怎样将一件事看成是正常或不正常的。我的理解是，重复的经历或其他途径会建立并强化想法之间的联结，建立起一个正常模式（所谓常模），新出现的事情符合常模，就给大脑带来认知放松，人们于是将事情看成正常。而新的事情与常模不符，会被思维系统马上检测到（速度快的不可思议），让人认知紧张，从而认为非正常。 常模是我们与人交流沟通的基础。 * 看到原因和意图（Seeing Causes and Intentions) 在建立常模的过程中，系统1自动寻找并建立想法之间的联结关系。系统2接收到这种判断，并决定是否采纳。 很多情况下，系统1只是将我们知道的知识碎片生硬地联结起来。它有点像强迫症一样，想把知道的一切都联结起来，并不负责判断这种联结是否合理。 这种联结就包括了对因果关系的判断。之前，我们以为要从重复的观察和理性推理中才能得出因果关系的结论。但实际上，我们通过视觉就可以简单地看出因果关系，就像看到颜色那么直接。1945年，比利时的米夏特出版了一本书，推翻了几百年来对因果关系的思考方式。 这里作者举了个案例，就是在动画中几个一起运动的方块。我们看到了方块的运动，就会以为他们之间存在因果关系，产生“因果关系错觉”。这是六个月大的婴儿就能产生的判断。所以因果关系通过系统1就能建立起来，虽然有些情况下是错觉。 1944年，海德用和米夏特相似的方法展现了意图性因果关系。只是几个简单的几何图形的动画，人们就给几何图形赋予了人格特征和特别的意图。所以人们生来就能够意图归因。不到一岁的孩子就能够判别出谁欺负谁。 所以无需系统2（也就是理性思考）的参与，仅仅是系统1就能让我们产生对物理和意图两种因果关系的认识。 自身行为是物理因果关系还是意图因果关系呢？很多人更愿意理解为意图因果关系作用的结果，于是宗教的根源就出现了。正是我们将两者分离开来，所以就认为存在无灵魂的肉体和可以脱离肉体的灵魂。 系统1关于因果关系的直觉在这本书中会反复提到，因为许多情况下，应该从统计的角度去理解事情，但都被系统1的因果关系直觉所误导了。系统1无法承担统计思考的责任，系统2才能做到。但是很少有人注意到这点。 这里作者也说明，为什么会将心理过程一会比喻成代理人，一会又比喻成复杂网络联结机制。他也是利用了意图因果关系错觉，来让我们在思考抽象的心理过程时更加容易些。 意图性和物理性因果关系都是在人们面对这个世界时，系统1自动提供的常模，当建立了这种常模以后，就会带来认知放松。否则，人就一直处于认知紧张状态。

这章英文标题为“a Machine for jumping to the conclusions”,中文标题是“字母B与数字13”，上面是台湾版的，我不评判这两个翻译了。 一开头作者就指出，系统1有点像喜欢骤下结论的蠢女人。骤下结论在大多数情况下是有效率的。但在错误代价很高的情况下，应该避免系统1的这种作用，而让系统2介入进来。 作者给了容易让人骤下结论的两个例子，也就是B和13判别，以及对“bank”这个词的判别。当我们对答案不确定的时候，系统1就会参考最近的经历赌一个答案。关键的一点是，这两个例子当中，人们面对的都是拥有不确定答案的问题，然而人们却都做出了确定性的回答，而且对这个过程并不自知。 * A Bias to Believe and Confirm倾向于信任和确信的偏差 这里之所以把信任和确信分开来讲，我的理解，信任是对外来信息的采信态度。确信是对自己过去经历的回忆认可。 系统1在对待外来信息的时候，自动就建构可能的解释，即使是面对很荒谬的信息。此时，如果系统2还疲于应付其他的任务，人脑就很容易采信系统1自动建构的解释。 联结记忆也使得我们容易产生确信的偏差。因为当我们面对不同的问题时，首先在头脑中联结起来的是支持这个问题的记忆。特别是那些夸大而特别的记忆，会影响我们对事物可能性的判断。 * Exaggerated Emotional Coherence (Halo Effect)夸张的情绪一致性（月晕效应） 喜欢一个人的时候，我们倾向于喜欢他的全部，所谓爱屋及乌，这就是月晕效应（或光环效应）。月晕效应在心理学界已经提出了近百年，而在现实生活中却很少被提及。这是个遗憾，因为它为这种一般性的偏见起了个非常不错的名字，而这种偏见在人们认知人和环境时起到了巨大的作用。 这里作者举了个例子，你在一个场合遇见并喜欢一个人。在别的场合，当被问到谁会更慷慨的时候，你会联想到这个人。虽然二者没有直接联系。但你想到这个人，就会产生喜欢的感觉。而你也喜欢慷慨的人，喜欢这种共同的感觉，就把这个人和慷慨联结起来。而这种联结反而更加强化了喜欢的感觉。所以“恋爱的人是盲目的”，就是这个道理吧。 作者又给出了对两个人性格的描述，虽然这两个描述中，采用了完全一样的形容词。但形容词出现的顺序影响了人们对两个人的评判。月晕效应增加了第一印象的权重。 这里作者又举了自己判卷子的例子。学生第一道题答案的好坏，会给判卷老师形成初始印象，从而决定整张试卷的得分。 而后来为了避免这种影响。作者改变了判卷的方法，他把所有学生的第一道题都判完分并记在考卷内侧，再开始判第二道题，避免受第一道题的影响。然而，他发现这种做法暴露出来，他对同一个学生的评分会出现不一致性（两道题得分差距很大）。让他非常不舒服，大大削弱了他对于自己评分的自信，他在判完第二道题之后，总是想翻看学生第一道题的得分，并想缩小这两道题得分之间的差距。他努力想寻求一致性，来支持他对学生成绩的判断。 但他也认识到，正是系统1在企图建立这种一致性，从而获取认知放松感。而实际上这种一致性是虚假的。而系统2则是乐于接受这种不一致性。 作者采取的这种淡化月晕效应的方法遵循了一个一般准则：去除相关误差。作者举了一个例子，给很多人看同一个装有硬币的瓶子，然后询问人们瓶子里有多少硬币。如果每个人都是独立思考的，那么每个人的答案都会有偏差，有人会少，有人会多，但所有人答案的平均值却会非常接近准确值。而当你允许大家商量的时候，这就相当于减少了样本数，样本数的减少，导致团体估算的正确率降低。 这个例子的启示，就是如果要从不同来源的证据中得出有力的结论，那一定确保这些来源是各自独立的。去除这些来源之间的互相影响，就是去除相关误差。当然了，笔记者认为这里还有一个暗含的前提，那就是你的证据来源来足够充分，也就是样本数要足够大。还拿前一个例子来说，仅仅问10个人来估算瓶子里的硬币，而询问1000个人的估算结果，当然前者正确概率要远小于后者。 所以，罗生门的情况就是前者。仅有几个证据是不足以发现真相的。只能让人莫衷一是。 这个在组织会议征求意见上也适用：在讨论一个议题之前，应让与会者简短地写下自己的观点，这样会充分征集到多样性、独立的意见。而在会议上顺序发言，就会使得后面的发言者受前面发言者的影响。 * What You See Is All There Is (WYSIATI)你所看到的就是全貌 作者举了个他最喜欢的特维斯基讲的笑话，这个笑话却让笔记者破费脑筋去理解体会：特维斯基学用大学老师的方言说“你们一定要给我记住@#￥%*”。这里表现的是，人们处理已有信息的方法和并不掌握信息之间的矛盾。如果拥有准确信息，人们当然可以记住；但是获得的是含混不清的信息，人们怎么可能记住呢。 联想机制的特点就是采用激活的想法，而没有激活的想法就视同不存在。 测量系统1是否成功运转的标准是它建构的解释是否是连贯的，而不在于支撑这个解释的证据的质量和数量。系统1会采信最先得到的信息，迫不及待地就得出结论。虽然有时系统2会小心翼翼地检验和搜集证据，但是系统1的影响一直都在，从没停止。 “WYSIATI”人们以为眼前看到的就是事情的全部。作者之所以用“WYSIATI”这个简写，是因为在有限证据的基础上就断然下结论是理解直觉思考的关键，这种情况在书中会多次出现。 这里作者举了一个实验案例来说明对“WYSIATI”情况的验证。受试者被给与一个诉讼案情况说明，然后一些受试者被安排听单方律师的辩词，而另一些被安排听双方的辩词。 只听一方辩词的受试者比听了双方辩词的人更容易就能构想出另一方的辩词，也对自己的构想更有自信。 “WYSIATI”有助于构建连贯性的解释，从而达到认知放松状态，进而使我们相信某个说法是真实的。大多数情况下，系统1给拼凑出来的解释和真实世界相差不大。但是作者认为，可以用“WYSIATI”来解释一长串判断和选择上的误差。包括： 1. 过于自信。我们通常不会关心看到的证据的质量和数量，而认为眼前的证据就足以做出判断。系统1倾向于构建出连贯性的解释，迅速达到认知放松，压制怀疑。 2. 框架效应。同样信息采用不同的展示方式，却让人们得出不同的结论。“手术存活率为90%”比“手术死亡率为10%”更有说服力。 3. 忽略基础概率。想想一位温和而整洁的男人，是农夫或图书管理员，哪种可能性更大。虽然男性农民比男性图书馆员要多得多，但是人们往往忽视了这个基础概率，而直接把温和和整洁的形象和图书管理员联结起来，从而得出结论。

这章开篇，作者就指出，我们的大脑时刻在回答各种各样的问题，做出各种各样的判断。 在回答问题和做出判断的过程中，系统2和系统1都在发挥作用。两者作用机理不同。系统2主动接收或生成问题，在这两种情况下，它都会引导注意力并且从记忆中搜寻答案。系统1则持续监测大脑内外发生的事情，无需特别的关注和努力，就不断给出对当前情势的评估。而这种评估非常重要，因为人们很容易用它们来代替对复杂问题的判断或回答。这就是关于触发和偏见的基本理念。（“触发”原文为heuristics，台版译为捷径，大陆版译为启发，朗文辞典的解释，the study of how people use their experience to find answers to questions or to improve performance。笔记者认为，heuristic译为“启发”偏向褒义，而“捷径”又不太妥当，这里或者暂且翻译为“触发”） 作者认为系统1的两个特点支持了它运作的过程，一个是它可以跨量纲地比较数量。这里作者举例，当被问及“张三的身高和他的智商一般高，他究竟多高？”，系统1就开始运作。另一个就是，系统2的运行会引发系统1开展自动评估。 * Basic Assessments 本小节标题，台版译为“基本评估”，大陆版译为“看照片预测竞选胜出者，为何其准确率可高达70%”，大陆版译者可能干过小报记者？ 人类的长期进化结果使系统1一直不停地对关乎生存的主要问题进行评估：一切都正常吗？是否有生存威胁？虽然在当前世界的大多数情况下，我们不再面对这样的问题。但是这种思维却植根于本能，无法关闭。评估结果是安全的，能带来良好心情和认知放松。 作者举例，说明这种本能无法关闭。人们一眼就能分出敌友，这是在危险环境中长期进化出来的本能。Alex Todorov的研究认为：人们只需看一眼陌生人的照片，就会自动评估此人两个关键特征：一个是此人有多强势（是否具备潜在威胁性），另一个就是此人是否值得信赖（也就是此人意图善恶）。人们主要从脸型和表情来判断，方下巴的人代表比较强势，微笑代表意图良好。虽然这种评估很不准确，但这已足以使具备这种能力的人在进化中具备生存优势了。 在现代社会，这种评估依然在发生作用，甚至在重大决策中也起到举足轻重的作用。文章给出了有关选举的实验案例，作为实验对象的大学生们在看候选人照片后，就做出对候选人个性特征的评估。结果评估结果积极的候选人，其竞选结果也一般较好。以此推断大多数选民只是从脸部特征来给候选人投票。 进一步研究发现，这种评估对选民的影响，视人群不同而不同。掌握较少信息、看电视较多的选民更容易受到系统1这种自动评估的影响。 系统1理解语言，这种理解是建立在基本评估之上的，这种评估又是解读事情和理解信息的一部分。比如我们在面对面谈话的时候，比较容易搞懂一个人到底要表达什么样的意思。但是当我们只是听电话或者讲话录音时，由于缺乏对说话人表情和动作的评估，我们此时的系统1就会比较吃力，甚至需要调动系统2来猜测和理解说话人的意思。评估的对象包括相似性、特殊性、因果关系以及对总体和样本数量的估计。 然而有一些属性，系统1是无法评估的。这里作者给出了三堆方块积木的图片，我们会很容易发现左右两堆积木高度相同，似乎有更多相似性。然而却很难发现左侧和中间的积木小块在数量和大小上，实际是完全相同的。 * Sets and Prototypes 这一节标题，台版译为“组件与原型”。大陆版译为“平均长度与总长度是完全不同的数量概念”，这不是废话么？根据文意，特别是根据本小节第四段一段话“Because System 1 represents categories by a prototype or a set of typical exemplars, it deals well with averages but poorly with sums.”，笔记者更倾向于将这节标题译为“集合和典型个体”。继续看这小节的内容。 作者给出几条线的图，让读者判断其平均长度。系统1在很短时间内就给出了判断，而且这种判断不受其他心智活动的干扰。这种判断不能用长度单位来表达，只是感性的判断。无需系统2的参与，系统1就能毫不费力地形成对一组事物的印象判断。 然而，当被问到这个图中线条的总长度时，系统1就无法提供答案了。只有系统2才能解决这个问题，它会费力地估算线条的平均长度，然而计算线条的数量，最后将二者相乘得出结果。 系统1无法在一瞥之间计算出一组线条的长度，在你看来是当然的，大多数人甚至没有细想这件事。但这就是系统1重要的局限性的例子：它善于处理平均，但无法进行加总。 在另一个实验中，受试者被问到愿意出多少钱，购买网子来拯救“一定数量”的被泄漏原油威胁的海鸟。受试者被分为三组，被问到的“一定数量”分别为2000，20000和200000；如果拯救飞鸟是一个商品的话，那么拯救200000只的出价肯定要明显高于2000只。而实际上三组受试者的平均答案分别是80元，78元，88元。鸟的数量差别，并没有带来捐款数额的变化。三组受试者完全忽略了数量的影响。系统1只产生了感情反应，而无法处理总数这个概念。 * Intensity Matching（强度匹配） 幸福感、总统的受欢迎程度、对金融骗子的惩罚力度、一个政客的未来等等，这些问题都隐含着对强度和数量的判断。 在这里，我们会见识系统1的另一个神奇的能力。我们内在有一个强度标尺，可以跨界进行强度匹配。举个例子，如果可以用颜色代表罪行，谋杀的颜色比盗窃的颜色要浓重；如果以音乐来代表罪行，大屠杀就是最强音，违章停车就是弱音。实际上，颜色浓淡、声音强弱与罪行的大小有什么关系呢？但系统1就是能够将两者匹配起来。 作者举了一个问题：朱莉四岁就能阅读。并提出了很多问题，让你给出相匹配的答案（你的工资多高才能和朱莉的阅读能力相匹配）。这些问题看起来很奇怪，但是你的系统1都会自动形成答案。更进一步的是，当被要求根据朱莉学会阅读的年龄去预测她将来的学习成绩时，系统1会将这两个完全不同的领域进行强度匹配，并给出预测。虽然大多数人都知道，用强度匹配的方法来预测犯了统计学错误，但许多人的系统2却很容易地就采纳了系统1通过这个方法给出的预测。 * The Mental Shotgun（思维的发散性） 系统1一直在运转，对周围情况进行估算。这种估算，比我们实际需要的要多。这种过量的估算体现了“思维的发散性”，好像系统1是一支散弹枪（shotgun），不管需不需要都会向主要目标发射出大量的子弹，有些是会击中目标，有些则是不必要的。想控制系统1不去做这种过量估算，也基本不可能。 估算一个问题，会激发对另一个问题的估算。这种估算是没有必要的，而且影响对正确问题的估算。这就是思维的发散性。 下一章，作者会利用强度匹配和思维发散性这两个概念，来向我们展示我们如何对并不熟悉的问题，却能够提出直觉判断。