Book: Thinking, Fast and Slow – Daniel Kahneman (Part I & II)

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Thinking, Fast and Slow (豆瓣)

Thinking, Fast and Slow (Goodreads)

Part 1 Two Systems

1 The Characters of the Story

System 1:自动并且迅速运转, 需要很少甚至不需要什么努力,没有自愿控制的意识。

System 2:将注意力分配给需要它努力的心理活动,包括复杂的计算。System 2 的运作通常与代理、选择和集中的主观体验有关。

「We can be blind to the obvious, and we are also blind to our blindness.」

2 Attention and Effort

「Law of least effort」表明如果实现一个目标有多种途径,人们会倾向于选择要求最低的行动方案。把行动比作经济学,努力就是一种成本。学习技能被收益和成本的权衡所驱动。「Laziness is built deep into our nature.」

3 The Lazy Controller

「心流状态」将两种形式的努力分开:专注于任务,和对注意力的有意控制。在流动状态下,保持对这些吸收性活动的集中注意力不需要进行自我控制,从而释放出 System 2 的资源,使之能够用于手头的工作。

System 1 在 System 2 忙碌时对行为的影响更大。认知系统繁忙的时候,人也更容易做出自私的选择。比如使用性别歧视的语言,并在社交场合做出肤浅的判断。

Baumeister 的研究小组发现,意志或努力自我控制是十分累人的。如果你不得不强迫自己去做某件事,那么当下一个挑战出现时,你就不太愿意或不太能够发挥自我控制的能力。这种现象被命名为自我耗竭(ego depletion)。

神经系统比身体的其他部分消耗更多的葡萄糖,而繁重的心理活动也会消耗很多葡萄糖。

智力不仅是推理的能力,它也是在记忆中找到相关素材并在需要时分配注意力的能力。「Intelligence is not only the ability to reason; it is also the ability to find relevant material in memory and to deploy attention when needed.」

应该将理性(rationality)与智慧(intelligence)区分开。肤浅或「懒惰」的思维是反思性思维的缺陷,是理性的失败。

4 The Associative Machine

我们的身体复制了一部分我们对真实事件的反应,情绪和身体反应也是解释事件的一部分。认知是体现出来的;你用你的身体思考,而不仅仅是用你的大脑。「cognition is embodied; you think with your body, not only with your brain.」

只有少数被激活的想法会在意识中呈现。联想思维的大部分工作都是默默进行的,在我们的潜意识中。我们对自己的了解远比我们认为的要少。

实验表明,我们的行为会影响我们的思维。比如我们强迫自己微笑,那么我们就更容易笑,反之亦然。

「You can see why the common admonition to “act calm and kind regardless of how you feel” is very good advice: you are likely to be rewarded by actually feeling calm and kind.」

关于启动效应(priming effect)

「The evidence of priming studies suggests that reminding people of their mortality increases the appeal of authoritarian ideas, which may become reassuring in the context of the terror of death.」启动效应发生在 System 1 中,我们对此是意识不到的。

System 1 提供的印象往往变成我们的信念,是冲动的来源,而冲动往往变成选择和行动。它对发生在我们身上和周围的事情提供了一种暗示性的解释,把现在、最近的过去、以及不久的未来联系起来。它包含了世界的模型,可以立即对事情做出,或正常或令人惊讶的,评价。它是我们快速且往往准确的直觉判断的来源。而它所做的大部分工作都是在人们没有意识到它活动的情况下进行的。

5 Cognitive Ease

Ease:

当处于「cognitive ease」状态时,你的心情会变好,继而喜欢你所看到的,相信你所听到的,相信你的直觉,并觉得当前的情况是舒适熟悉的。你的思维也可能相对随意和肤浅。

在感知一个以前见过的事物时,我们会体验到更多的认知上的轻松感,正是这种轻松感让我们产生了熟悉的印象。熟悉的印象是由 System 1 产生的,System 2 依靠这种印象进行真假判断。比如,一句话中一个熟悉的短语会让我们觉得整句话都变得熟悉,继而认为这句话是真的。

「cognitive ease」与良好的感觉有关,这是 System 1 的一个特点。System 1 可以对一件事的印象做出反应。事实上,对于个体从未有意识地看到的刺激源,「mere exposure effect」会更强。(「Mere exposure effect」就是当你第一次听一首歌的时候你非常讨厌它,但你听了很多次之后,你会开始喜欢上它。)

Strain:

当你感到紧张时,你更有可能保持警惕和怀疑,在你所做的事情上投入更多的精力,感觉不那么舒服,犯的错误也更少,但你的直觉和创造力也比平时少。

认知压力会调动 System 2,它更有可能拒绝 System 1 所建议的直观答案。

轻松或紧张的感觉有多种原因,而且很难将它们分开。当有强烈的动机时,System 2 可能会有所察觉。但在大多数情况下,「懒惰的」 System 2 会采纳 System 1 的建议,然后付诸行动。

我们所掌握的关于良好感觉、认知轻松(cognitive ease)和连贯性直觉的证据具有相关性,但不一定具有因果性。

如何让别人信服:

  • 使用高质量的纸张,以最大限度地提高字符和其背景之间的对比。
  • 用鲜艳的蓝色或红色印刷。
  • 简单、易懂的语言。「couching familiar ideas in pretentious language is taken as a sign of poor intelligence and low credibility」
  • 把想法写成诗句,更可能被当做真理;押韵比不押韵更被认为有洞察力。
  • 如果引用来源,选择容易发音、朗朗上口的名字。

System 2 是懒惰的,厌恶心理上的努力。如果可能的话,你的信息的接收者希望远离任何让他们想起努力的东西,包括名字复杂的来源。

6 Norms, Surprises, and Causes

System 1 的主要功能是维护和更新你个人世界的模型,它代表了其中正常、规范的东西。

「“How many animals of each kind did Moses take into the ark?” The number of people who detect what is wrong with this question is so small that it has been dubbed the “Moses illusion.” Moses took no animals into the ark; Noah did.」

「System 1, which understands language, has access to norms of categories, which specify the range of plausible values as well as the most typical cases.」

寻找因果关系是理解一个故事的一部分,是 System 1 自动操作的。System 2(有意识的自我)被提供了这种因果关系,并接受了它。实验表明,我们从出生就具有「因果意识」,它是 System 1 的产物。

因果直觉(causal intuitions)是重要的概念,因为人们很容易将因果思维不适当地应用于需要统计推理的情况。统计思维(statistical thinking)从类别和集合的属性中(来自 System 1)得出关于个别案例的结论。然而,System 1 不具备这种推理模式的能力;System 2 可以学习统计思维,但很少有人接受必要的训练。

7 A Machine for Jumping to Conclusions

不确定性和怀疑是 System 2 的领域。

System 1 容易被骗,而 System 2 负责怀疑和不相信,但「lazy」System 2 有时会很忙。因此当 System 2 忙的时候我们要警惕自己收到的信息和做出的决定。

光环效应(halo effet)是一种认知偏见,我们对一个人的整体印象会影响我们对其性格的感受和思考。

当轮流发言的时候,早发言的人获得了更高的标准权重,导致后面的人不占优势。因此,貌似不仅出名要趁早,发言也要趁早。

What You See Is All There Is

这些偏见源于这样一个事实,即系统1的任务是将现有的信息纳入一个连贯的故事,而不是寻求更多的信息来挑战这个故事或填补空白。Kahneman 将这种偏见称为「你见到的就是全部」—— WYSIATI,它导致了很多不同的偏见。

8 How Judgments Happen

基本评估(basic assessments)是对当前情况的简单、近似、直观的解读。它在直觉判断中发挥着重要作用,因为它们很容易被替换成更难的问题——这就是启发式(heuristic)和偏见(biased)方法的基本思想。

System 1 的另外两个特点也支持用一种判断来替代另一种判断:

  1. 跨维度转换价值的能力,比如:「如果山姆和他的智慧一样高,他会有多高?」
  2. Mental shotgun——过量的计算。我们的计算量经常远远超过我们想要或需要的。

System 2 的一个意图是回答一个特定的问题或评估情况的一个特定属性,自动触发其他计算,包括基本评估。

System 1 擅长估计平均数,但非常不擅长估计总和。

9 Answering an Easier Question

Heuristic Question vs. Target Question

「Mental shotgun」使我们很容易对困难的问题产生快速的答案,而不会多让懒惰的 System 2 工作。启发式(heuristics)可以被认为是用一个更容易回答的问题来代替被问的问题的方式。这是 System 1 的一种「偷懒」的方式,因为这样更容易。

结论至上并不意味着思想的完全封闭,我们的观点完全不受信息和理智推理的影响。当了解到我们不喜欢的活动的风险比想象中要小时,我们的信念,甚至情感态度都可能发生变化。然而,关于风险降低的信息也会改变你对收益的看法(向好的方面发展)。

比如,一个小孩子不喜欢吃青椒,因为他觉得青椒虽然有营养,但是太难吃了。当他吃了一口之后发现,咦?并没那么难吃,他对青椒的态度就可能会发生转变。而他也可能会觉得青椒其实也并没有那么有营养。

System 1 的特点:

  • 产生印象、感觉和倾向;当被 System 2 认可时,这些就变成了信念、态度和意图
  • 自动而迅速地运作,很少或没有努力,也没有自愿控制的感觉
  • 当检测到一个特定的模式时,可以由 System 2 编程来调动注意力(搜索)
  • 在经过充分的训练后,执行熟练的反应并产生熟练的直觉
  • 在联想记忆中创造一个连贯的激活想法的模式
  • 将认知的轻松感与真理的幻觉、愉快的感觉和降低的警惕性联系起来
  • 将令人惊讶的事物与正常事物区分开来
  • 推断和发明原因和意图
  • 忽视模棱两可,抑制怀疑
  • 偏向于相信和确认
  • 夸大情感的一致性(光环效应)
  • 专注于现有的证据,忽视没有的证据(WYSIATI)
  • 产生一套有限的基本评估
  • 用规范和原型来代表一组,不整合
  • 在不同尺度上匹配强度(例如,大小与响度)
  • 计算的内容超过预期(mental shotgun)
  • 有时用一个较容易的问题代替一个困难的问题(启发式)
  • 对变化比对状态更敏感(前景理论)
  • 过分看重低概率
  • 对数量的敏感度不断降低(心理物理学)
  • 对损失的反应比对收益的反应更强烈(损失厌恶)
  • 狭义的决策问题,彼此孤立

Part 2 Heuristics and Biases

10 The Law of Small Numbers

「We are far too willing to reject the belief that much of what we see in life is random.」

「The exaggerated faith in small samples is only one example of a more general illusion—we pay more attention to the content of messages than to information about their reliability, and as a result end up with a view of the world around us that is simpler and more coherent than the data justify. Jumping to conclusions is a safer sport in the world of our imagination than it is in reality.」

「Statistics produce many observations that appear to beg for causal explanations but do not lend themselves to such explanations. Many facts of the world are due to chance, including accidents of sampling. Causal explanations of chance events are inevitably wrong.」

11 Anchors

沉锚效应(anchoring effect),指的是人们在对某人某事做出判断时,易受第一印象或第一信息支配,就像沉入海底的锚一样把人们的思想固定在某处。第一印象和先入为主是其在社会生活中的表现形式。

「 anchors that are obviously random can be just as effective as potentially informative anchors. 」

「anchors do not have their effects because people believe they are informative.」

关于谈判

卡尼曼表示,如果你认为对方提出了一个离谱的建议,你不应该回敬一个同样离谱的还价,造成一个在进一步谈判中很难弥补的差距。相反,你应该大吵大闹,愤然离去或假装这样,并明确表示,你不会带着这个数字继续谈判。

一般来说,故意「反过来想」的策略可能是对锚定效应的一个很好的防御,因为它否定了产生这些效应的有偏见的思想招募。

我们总是意识、注意到「锚」,但却不知道它是如何引导和制约我们的思维的,因为我们无法想象如果锚不存在的话我们会如何思考。然而,任何任何显然的事物都产生了锚定效应,如果风险很大,我们就需要警醒,并调动 System 2 来对抗它。

12 The Science of Availability

「Maintaining one’s vigilance against biases is a chore—but the chance to avoid a costly mistake is sometimes worth the effort.」

合作团队中的许多成员认为他们所做的比自己的应该做的要多,同时也觉得其他人对他们的个人贡献不够感激。高估自己,低估他人。

可得性偏差(Availability Bias / Heuristic)也被称为易得性偏差或易得性偏见,指人们往往根据认知上的易得性来判断事件的可能性。如投资者在决策过程中过于看重自己知道的或容易得到的信息,而忽视对其他信息的关注,从而造成判断的偏差。

让自己受 System 1 指导的人比处于高度警觉状态的人更容易受到可得性偏差的影响。在这些情境下人们更喜欢「跟着直觉走」:

  • 同时进行另一项费力的任务时;
  • 心情好的时候;
  • 不抑郁的时候;
  • 是知识渊博的新手,而不是真正的专家;
  • 在对直觉的信心量表上得分较高的时候;
  • 是(或被认为是)强大的人;

13 Availability, Emotion, and Risk

「The world in our heads is not a precise replica of reality; our expectations about the frequency of events are distorted by the prevalence and emotional intensity of the messages to which we are exposed.」

在现实世界中,我们经常面临利益和成本之间痛苦的权衡。影响启发式通过创造一个比现实更整洁的世界来简化我们的生活。

The affect heuristic simplifies our lives by creating a world that is much tidier than reality. Good technologies have few costs in the imaginary world we inhabit, bad technologies have no benefits, and all decisions are easy. In the real world, of course, we often face painful tradeoffs between benefits and costs.

Availability cascade: a name for the mechanism through which biases flow into policy

「all heuristics are equal, but availability is more equal than the others.」

当专家和政策制定者试图对风险进行量化时,他们可能会开启「availability cascade」。偏见在公众的想象中被放大,使得温和的声音或相反的信息更难被听到。「Psychology should inform the design of risk policies that combine the experts’ knowledge with the public’s emotions and intuitions.」

14 Tom W’s Specialty

基数率(Base rate): the (base) class probabilities unconditioned on featural evidence。在概率和统计学中,基数率一般指的是不以特异性证据为条件的(基)类概率,经常也被称为先验概率。例如,如果有 1% 的公众是「医学专家」,而 99% 的公众不是「医学专家」,那么医学专家的基数率就是 1%。

我们根据典型性(representativeness)去判断人。但是这种预测方式并不是统计学上的最优解。在某些方面,直觉上的猜测比偶然的猜测更准确。比如,更高更瘦的运动员比起踢足球更可能打篮球。但这种方式在另一些情境中并不准确,具体的缺陷有:

  • 过分愿意预测不太可能发生的事件;比如认为地铁上看报的人更倾向于是博世而不是低学历的人。
  • 对证据质量的不敏感,容易以偏概全。当证据不足的时候,尽量靠近并依靠「base rate」

如何调控直觉

「贝叶斯定理」:在已知一些条件下,某事件的发生概率。

做法:

  1. Base rate 或者先验概率很重要,即便有足够的证据:他判断和推论需要建立在合理的 base rate 之上;
  2. 对证据的诊断性直观印象往往被夸大了:质疑我们对证据的判断。

15 Linda: Less Is More

代表性启发式并不仅仅是扭曲概率估计:它有时会导致人们做出完全不合逻辑的猜测。在20世纪80年代著名的「琳达」实验中,卡尼曼和特维斯基告诉受试者,一个名叫琳达的年轻女子「31岁,单身,直言不讳,非常聪明。她的专业是哲学。作为一名学生,她对歧视和社会正义问题深表关注,还参加了反核示威活动」。读完这个简短的描述性段落后,受试者被要求确定哪种可能性更大。「琳达是一名银行出纳员」,或「琳达是一名银行出纳员,并积极参加女权运动」。绝大多数受访者选择了后者,但这是不符合逻辑的,这就是连带错误。

连带谬误(conjunction fallacy):当人们在直接比较中判断两个事件的连带关系,比其中一个事件的可能性更大时,就会犯这种错误。

16 Causes Trump Statistics

Statistical base rates are facts about a population to which a case belongs, but they are not relevant to the individual case.

Causal base rates change your view of how the individual case came to be.

  • Statistical base rates are generally underweighted, and sometimes neglected altogether, when specific information about the case at hand is available.
  • Causal base rates are treated as information about the individual case and are easily combined with other case-specific information.

个例:一种更有效的教学工具

当人们知道其他人也听到了同样的帮助请求时,他们会感到责任的解除,更不想要承担责任。改变一个人对人性的看法是一项艰巨的工作,而改变一个人对自己的看法则难上加难。与惊人的统计数据相比,学生往往通过个例学到更多的知识。与听到惊人事实相比,我们更有可能通过在自己的行为中发现惊喜而学到东西。

「Changing one’s mind about human nature is hard work, and changing one’s mind for the worse about oneself is even harder.」

「Subjects’ unwillingness to deduce the particular from the general was matched only by their willingness to infer the general from the particular.」–Nisbett and Borgida

17 Regression to the Mean

如果一个运动员在第一天的比赛中表现出色,那么他在第二天的表现就会大打折扣。在统计学上有一种强烈的趋势,即任何极端事件之后都会有一个不太极端的事件,这种现象被称为向平均值回归(regression to the mean)。

相关性和回归不是两个概念——它们是对同一概念的不同看法。当两个事物之间的相关性不充分的时候,就会出现平均值回归的现象。

success = talent + luck
great success = a little more talent + a lot of luck

18 Taming Intuitive Predictions

无偏见预测的四个步骤:(以预测 GPA 为例)

  1. Baseline: Start with an estimate of average GPA.
  2. Intuitive prediction: Determine the GPA that matches your impression of the evidence.
  3. Move from the baseline toward the intuition: Estimate the correlation between your evidence and GPA.
  4. Prediction: If the correlation is .30, move 30% of the distance from the average to the matching GPA.

这种方法建立在你的直觉上,但它会对它进行调节,使它向平均值回归。当你有充分的理由相信直觉预测的准确性时(证据和预测之间有很强的关联性)调整就会很小。

System 1 产生过度自信的判断是很自然的,因为自信是由一致性决定的,即你所掌握的证据能讲述的最好的故事的一致性。请注意:你的直觉会提供过于极端的预测,而你会倾向于过于信任这种预测。

回归也与 System 2 有关,System 2 需要需要特殊的训练。将预测与证据相匹配不仅是我们凭直觉做的事情,而且似乎也是一件合理的事情。