 既不是统计学家，也不是理性人。 引子生活中，每天充满了预测和判断。比如，出门要不要带伞，我们就有两种方法： 方法一：瞥一眼天空，看看是风和日丽还是乌云密布，再凭借经验做个推断。 方法二：打开手机，查询一下最新的气象预报，这背后是超级电脑的强大算力，以及遍布各地的气象实时数据。 这大概就是老派传统经验法与新派数据分析法最经典的对比案例。 相信现在，在气象台能够以小时为单位，进行更细粒度的天气预报之后，越来越多人的选择，是后者。 然而，当没有足够的科技与数据支撑的时候，我们人类又是怎样做预测、判断和决策的呢？ 这就是《思维的发现》想要告诉大家的。 作者迈克尔·刘易斯，将晦涩难懂的认知心理学的前沿理论，以妙趣横生的文笔呈现在读者面前。 从基本理念来说，这本书相当于更加学术化的《快思考，慢思考》的通俗演义。 小数定律你也许听说过大数定律，它是概率论中的基本定律之一。简单来说，在足够多的样本中，随机结果所出现的频率，向其概率收敛。也就是说，在大量重复的随机事件中，偶然中包含着某种必然。 那如果样本不够多呢？ 本书的两位主角，特沃斯基和卡尼曼，在研究【赌徒谬误】时，对此做出了总结：
有趣的事情发生了，随着连续正面朝上次数的增长，我们越来越强烈的认为下一次就会是反面！ 人们似乎以为，硬币能够自动地调节正反面，好让它们机会均等。 这种不自觉地把从大样本中得到的结论错误地移植到小样本中的倾向，被称为小数定律。 实际上，如果抛硬币中没有舞弊，无论之前的情况如何，下一次抛出反面的概率都是50%。当然，能否看出舞弊是否存在，是另一个话题啦。 专家的判断 在大群组中，由于大数定律的影响，其预测准确性是可以得到保障的。而小样本在代表大群组时具有差异性，即样本量越小，其准确反映整体特质的可能性就越低。 这个时候，专家就登场了。基于经验对小样本做出合理的判断，就成为其专业性的体现。 然而，专家的判断，就会更准确吗？ 两位主角，通过审视多个领域，发现即使是专家，也会陷入小数定律的思维误区，从而辜负了大众的信任。 书中最令人震惊的例子，来自俄勒冈研究所，加州大学洛杉矶分校与一群放射科医生的合作研究结果：
这说明，医生们不仅与他人的判断有出入，还与自己的判断相矛盾。 不可思议吧？！ 如果说小数定律，因为小样本特有的差异性，很好的说明了生活中很多自相矛盾的规律总结，一如它们在科学研究领域中的矛盾结论一样。 那为什么，即使是专家，也会犯下一些重大的、系统性的错误呢？ 或者说，为什么小数定律会普遍存在呢？ 经验法则两位主角通过数十年的不懈研究发现，在不确定状况下做预测或者做判断时，人们似乎并没有遵循统计理论来行事。 相反，他们依靠的是有限的几种启发式（经验法则），有时能因此做出合理的判断，有时又会因此出现严重的系统性偏差。 这些经验法则（认知谬误），历经漫长的进化历程，深入大脑的底层运作逻辑，因而根深蒂固，甚至日用而不觉。 代表性启发式 人们在做判断时，会不自觉地把所判断的对象和大脑中的某个既定模式做对比。
当人们在不同的生活场景中进行概率揣测时，其实是在对相似性——或者说是代表性——进行判断。 我们对于总体有一个基本概念，比如“象征暴风雨的云朵”“会癌变的胃部溃疡”“实施种族灭绝政策的独裁者”，或者“NBA的球员”。遇到具体事例时，你会把它们拿来与总体概念进行比较。 某个具体对象与你心目中的形象越接近，你就越有可能认可它的代表性。 尽管代表性，对于在不确定的状况下做判断，通常很有效。但如果这其中含有随机成分，误判就难以避免。 比如，如果邻居家的12岁男孩，和心目中科学家的形象相符，我们就很有可能坚信对方长大后会从事科研工作，而完全不考虑有多少孩子会真的成为科学家。 可得性启发式 两位主角在俄勒冈大学，将一批学生集中在教室里，让大家判断：
结果，无论是字母K，还是R、L、N和V，学生们的判断都出现了较大偏差。这些字母，出现在单词第三个字母上的频率通通都大于出现在首字母上的频率。 之所以出错，是因为记忆扭曲了认知。人们更容易回想起以K（或其他字母）打头的单词，而不太容易想起K（或其他字母）在第三个字母上的单词。 人们越是容易回想起某个场景，即可得性越高，就越有可能认为这个场景是存在的。 某个刚刚发生、格外生动、格外常见的事件，或者任何一件碰巧已经先行占据人的思维的东西，极有可能被人们轻而易举地回想起来，并最终在他们的判断中占据不合宜的比重。 比如，在公路上遇到一起惨不忍睹的车祸后，他们的驾驶速度明显会慢下来，因为他们对于遭遇车祸的可能性已经有了不一样的判断。 反之，如果某些困难不容易被人们联想到，或者说根本就没有出现在人们的脑海中，那么这项任务的风险性极有可能被大大地低估。 可得性启发式，很可能是人类对黑天鹅事件的发生频率会严重低估的原因。 锚定性启发式 两位主角通过一组中学生，演示了这种情况：
两组的答案本该是接近的，但结果却并非如此。第一组答案的中位数是2250，第二组答案的中位数是512（正确答案是40320）。 第一组学生之所以给出了一个数值较高的答案，是因为他们以8作为起始点，而第二组学生选择的起始点却是1。 又比如，两位主角曾要求被试：
那些让转轮指针停在较大数字上的人，往往判断联合国里有较多的非洲国家；而让转轮指针停在较小数字上的人，则判断联合国里的非洲国家较少。 在这些例子中，人们会根据一个与有待解决的问题毫不相关的信息去确定思维之锚。简直让人难以置信。 模拟性启发式 与前三个启发式不同，第四个启发式是多年以后由丹尼尔单独发现的，用于描述无法实现的可能性对于人类思维的影响力。 在生活中，人们经常会在思维空间里模拟未来：
此类假想出的场景往往成了人们做判断和做决定时的部分依据。然而，并不是所有场景都能如此轻易地被假想出来；有些场景是被阻隔在思维之外的，就像人们在面对悲剧时产生的惋惜之情一样，都是受一定规则限制的。 然而，真实世界和想象中的世界之间究竟横亘着什么？人们在进行反事实思维时，是如何构想出那些与真实情况相反的可能性的呢？ 丹尼尔构想了如下的情景：
二人的处境并无两样。他们都预料到会误机，也都没能及时赶上飞机。然而，有96%的受访者认为蒂斯先生的心情会更糟糕。 看来大家都认同一点：现实情况并非是导致沮丧情绪的唯一根源。眼前的现实和另一个现实之间的接近程度同样会影响人的情绪。 此外，备选状况的可能性，以及对备选状况的渴望程度，都会影响备选状况下对应情感的强度，进而影响判断。 当感到沮丧时，人们需要对环境中的某种特质进行消解；而感到后悔时，人们则需要对自己的所作所为进行消解。要体验嫉妒时，只需换位思考即可。 就这样，我们通过想象删减这个世界所蕴含的无限可能性，并从中提取意义。 在这个过程中，备选状况或者可能出现的场景决定着我们对现实的预期，决定着我们如何看待现实、如何回顾现实、如何对现实做出解释，同时，也决定着我们会因之陷入何种情感状态。 而最有趣之处在于，在消解某些预料之外的事件时，思维极易将概率因素隔绝在外。实际上，消解整个事件中的不寻常之处要容易得多。 扭曲与偏好人们在从原本并无意义的规律中发掘意义时，表现出了令人难以置信的才能。有趣的是，这些心理学中的各种效应，常常都有形象的成语与之相对。 削足适履 在医学界，人们普遍认为关节痛与天气变化有关。 这一观念沿袭数千年，最早可追溯到公元前400年希波克拉底所写的著作，其中提到了风雨对疾病的影响。时至20世纪80年代末期，医生仍然会建议患有关节炎的病人迁往气候温和的地方居住。 为什么人们会将疼痛和天气联系在一起呢？ 阿莫斯和雷德梅尔把这种现象归因于选择性匹配，……对关节痛患者而言，当疼痛加剧时，选择性匹配会导致他们从天气变化中寻求答案，而当疼痛不明显时，他们却极少关注天气。若是在某一天疼痛剧烈，又恰逢天气恶劣，那病人很可能终其一生都认为关节痛与天气有关。 先入为主 在缺乏具体依据和掌握无用信息这两种情况下，人们的反应会有所不同。缺乏具体依据时，人们会依赖先验概率（基准率）；而当他们掌握无用信息时，先验概率就会被抛在一边。 在各种启发式规则的不自觉运用中，都呈体现出先入为主的特征。光圈效应，所体现的整体优点产生的光环影响了对具体特征的评价，就是个很好的例子。 那些能够增强人们预测信心的因素，同样也能导致预测准确性的降低。一旦接纳了某种假设或者某种解释，我们几乎无一例外地会将其放大，从而很难再用另一种视角去看待这个问题。 比如，当某种诊断径直闯入医生的脑海，并且能让他对现象做出看似合理的解释时，很可能其他的病因会被忽视。这个时候，别急着下结论，一定要检视一下自己的思维。 敝帚自珍 人们会因为花钱买了票，而不愿放弃一场压根儿就不想看的球赛。人们的这种心态与行为偏好，也称为禀赋效应。 禀赋效应是一种心理学理论，但它对经济领域影响极大。仅仅因为占有某样东西，人们就会给这些碰巧属于他们的东西赋予不合常理的额外价值，以至于即便能用它获得经济收益，人们还是极不情愿放弃。比如：
NBA火箭队的总经理莫雷就曾利用人们的禀赋效应，用选秀权交易来一个全明星球员詹姆斯·哈登。 马后炮 很多时候，我们无法预料接下来会发生什么；但是，当事情真的发生时，我们又表现得好像一切都在预料之中，又会头头是道地去解释它。 这种一切尽在掌握，彷佛发生在后视镜中一般的心态，也被称为后视效应。 比如，临床医生总是对病情的发展，表现出一种早有预料的过分自信。而对于不可预知的政治事件，以色列人总表现出一种先知先觉的样子。 在历史研究领域，由于结局已知，后视效应常常体现的格外明显。 在一次讲座中，阿莫斯向在座的历史学家指出了他们的职业风险：极易接受他们所看到的任何事实（而忽略他们没有或者无法看到的事实），并将这些事实打造成一个个听起来颇具说服力的故事。 然而，现实中的世界充满了不确定性，我们也并不像自己以为的那样智力出众。 假如我们在只知道结局却并不掌握其他信息的情况下，能对原本无法预测的事情做出解释，那说明这个结局是早就注定的，而我们本该能提前预料到。 对此，阿莫斯总结道：
风险决策两位主角在完成判断与预测领域的研究之后，很自然的走向决策领域。 决策领域探究的是人们在形成某种判断之后做了些什么——也就是说，在知道了概率，或者说自以为知道了概率或判断出概率之后，做了些什么。 最终的结果出乎意料：
在从确定和不确定二者间做选择时，人们规避风险的需求超过了获取收益的需求。 人对待损失比对待收益更加敏感，这种特性并不仅限于金钱问题。 对大部分人而言，他们宁可放弃因得到梦寐以求的东西而产生的幸福感，也不愿体验因失去同样的东西而产生的痛苦感。 对痛苦的高度敏感有助于生存。在漫长的进化过程中，能够无限度地感受到快乐却对痛苦麻木不仁的物种也许并不能长存。 明确界定人们会在哪个点上，以哪种方式对兼具损失和收益的不同赌局做出回应，两位主角发现：
也就是说，在概率面前，人们是用情感而非理性解决问题。 不管是何种情感，都会在概率变小时越发强烈起来。
正因为如此，人们才既会去买彩票，又会去买保险。而要摆脱这种忧虑，你就不应该多想。 通常，经济学家研究的风险决策主要是基于收益的决策，例如存款和投资。在收益面前，人们的确会规避风险。他们选择确定收益，不愿冒险去赌。 而政治问题和战争问题与危机重重的人际问题一样，当事人往往都得从两个不利选项中做抉择。 有趣之处在于，参照点——帮助你区分收益和损失——并不是固定不变的。
也就是说，参照点实则是一种思维状态。传统智慧中，【破财消灾】与【福祸相依】实际上就是参照点的转移。 通过改变对事实的描述方式，使收益看起来像损失，你就能轻而易举地扭转人们对待风险的态度，将他们从风险规避者变成风险追逐者（框架效应）。 在面对风险决策时，人们并没有将它放在背景中考虑，而是将其孤立出来加以评估（孤立效应）。这使得通过参照点转移进而影响人们的行为，变得轻而易举。 最后，我们来看一个经典的例子：
如果方案更换为如下的另外两种：
所以说，从根本上来讲，人们选择的不是事情，而是对这件事的描述。 我们该怎么办看到这里，我想读者可能已经留下了深刻的印象：
从经验法则（聪明绝顶）到经验主义（愚蠢至极），往往只有一线之隔。 在书中，两位主角感叹道：
面对这样的困难，我们到底该怎么办？ 对此，两位主角所给出的建议就是：
决策者的任务将不再是保证绝对正确，而是要去弄清楚每一种决定有可能带来的后果，然后妥善应对。 正如丹尼尔在以色列做讲座时所言，真正需要的是“从文化上转变对不确定性的态度，并且大胆尝试”。 这大概也是为什么塔勒布在写出了《黑天鹅》之后，转向了《反脆弱》的原因吧。既然无法预测，那就有效应对。 后记与卡尼曼和特沃斯基合著的《快思考，慢思考》不同，《思维的发现》提供了大量的关于这两位心理学巨匠日常生活与学术交往的详实记录。 那种惺惺相惜与爱恨别离，简直把人间所能够有的全部情感，都诠释了一遍。 最终，生来就是个斗士的特沃斯基，英年早逝。而性格复杂，极度缺乏安全感的卡尼曼，在2002年10月9日，接到了来自斯德哥尔摩的诺贝尔经济学奖的获奖电话。 这为行为经济学界的传奇二人组，画上了圆满的句号。  丹尼尔·卡尼曼
 阿莫斯·特沃斯基
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