这是一本什么书

印象中，心理学的书，容易被倒腾成一些鸡汤类型，更别提一些关于心理学的文章了。但是实际上，心理学相关的书也需要具有科学性，其中的诸多观点，都需要提出假定后，设计实验来进行验证。这些实验与理工科的实验有一些不一样，理工科的实验都是建立在一些事实基础上的，一般来讲具有不变性，即随着时间的推移，同样的实验，结果会一样。不过心理学的实验就有意思了，会受时间，环境，人的心理和认知的变化而变化。同时，这样的实验的周期可能都非常长，可能要持续好几年。也正是因为如此，这样的实验得到的结论才反映了人们在面对各种情况时侯的真实反应。《思考，快与慢》就是一本关于人们如何思考的书。思考是一件很奇妙的事情。人工智能领域的研究经常宣称在某某某方面，电脑的能力已经超过了人类。但公认的是，在某些方面，例如联想，感觉，情感等，电脑远远不如人类，其根本原因在本书中有一定程度的解答。此外，本书还对各种常见的一些心理学或受心理学影响的行为学现象给出了解释。

两个系统

思考是有快和慢之分的，对于一些所谓的“常识性”问题，人们往往可以在非常短的时间内得出结果，而对于一些相对复杂的问题，则需要较长时间的思考，甚至靠一步步的计算才能得到结果。前者的例子例如乘法表，后者例如随机给一个各位数不一样的 3 位数的乘法。对于那些快速的就能得到结论的思考，是“系统 1” 的功劳，对于那些需要一定时间和步骤来进行的思考，是“系统 2” 的工作。可以发现，系统 1 相当于是直觉或本能，或者是感性思维，系统 2 是可以经过后天简单学习就能扩展功能的理性思维。

这两个系统不仅有分工的不同，也有主次的不同。一般来讲，对于一个问题，系统 1 先上，看能不能最快速的解决，系统 1 失败后，则需要系统 2 来解决，系统 2 会采用一系列的方法来对问题进行探索。但是问题在于，这两个系统并不是这么严格的分工的，系统 1 无法关闭，还会对系统 2 产生干扰，而系统 2 又非常懒惰，只有在迫不得已的时侯才会全力以赴。同时，系统 1 可以瞬间万里，也可以多样事情并行，而系统 2 在工作时，是无法一心二用的。系统 2 的能力很容易扩充，例如 3 位数的乘法，只要简单进行学习，就会很容易的学会相关方法，从而解决问题。而系统 1 的能力就很难扩充了，需要经过长时间艰苦的训练才能将某个能力固化到系统 1 中。例如职业棋手对于如何下棋会有一个“直觉”，应对相关的局面，会在非常快的情况下直接走出比较好的应对，这是一般人是做不到的，在《异类》中提到过需要 10000 小时刻意练习才能成为某个领域的专家。

从人工智能的角度来看，系统 2 的能力是相对容易模仿和超越的，因为系统 2 的运行实际上是有一定脉络和方法，计算机由于计算速度快，所以很容易在某些特定的领域超越人类。但是系统 1，就是当前计算机无能为力的情况了。

反直觉的概率

很多时侯，我们感觉到概率比较反直觉，实际上是因为，概率只在大样本的情况下才有意义。另外，对于概率事件，实际上发生或不发生，对于当事人来说只有 1 和 0 的区别，而不是概率意义上的一个百分比。因为人们对数字的不敏感，会感觉数字总是比人或者其他能够眼见到的东西更加的抽象。

基于概率进行推理和决策的最好工具实际上是贝叶斯理论，而通过理论算出来的很多数值，人们却容易觉得反直觉。例如对于一个罕见病症，在所有人群中有 0.01% 的发病率，某医院检验出你得了这个病，并且医院的结果有 90% 的可靠性。那么多数人会直接认为得这个病的概率为 90% ，而实际上，由于基础概率的存在，真正得病的概率远远低于这个数值。在这样的例子中，人们总是忽视基础概率。

基于概率的另一个反直觉的结果来自于小数定律。先说大数定律，在很多概率论的书本中大家都遇到过，大数定律是说，数据足够多时，事件就会符合预期的规律。例如掷一个均匀骰子 1000000 次，统计各个点数出现的概率，会接近相等。大数定律成立前提是数据足够多。小数定律是对其的一个补充，小数定律是说，对于足够小的样本，各种稀奇古怪的结果都会出现。这些结果出现的原因就是随机性，通俗点说，就是运气。奇怪的是，人们往往对小数定律视而不见，执着于在这有限的例子中寻找规律和因果。一个极端例子是，如果你不知道某个学校的男女比例，想通过观察来获得初步结论，然后你看到了第一个学生，是个男生，又看到一个学生，也是男生，那你就断定说，这个学校全是男生。显然这个例子是很荒谬的，遇到的学生越多，这个结果会越精确，在样本少的时侯，数据并没有任何参考意义。这个定律在其他方面的表现可能没有这么明显，很难引起人们的警觉。例如创业成功的大佬，在各种场合大讲特讲自己的方法论，或者股民对某一小段时间的股价波动进行过度解释。其实要知道一个解释是否行得通，可以有一个简单测试，就是看这个事情是否在事先就能预测到，只有满足这样的测试的条件才是靠谱的。现实是，人们往往对因果关系的解释具有很强的接受程度，而不善于处理统计数据。这种现象可能与进化方式有关，在恶劣的情况下，只有善于总结经验教训，总结因果才能更好的生存下来，而不是经过大量样本来解释这个世界。

风险决策

风险决策又是一个从数学上讲不一致的现象，这个现象表明，在面对确定的收益和不确定的损失时，人们往往选择确定性，即趋于保守；而面对确定性损失和不确定的收益时，人们往往选择不确定性，即趋于激进，愿意赌一把。这个问题产生的原因就是人们都有损失厌恶的天性。例如在某个闯关游戏中，当前可以获得 800 元，继续的话，有 90% 的概率获得 1000 元，有 10% 的概率什么都得不到，多数人会选择拿到 800 元走人。而如果换成，当前损失了=800= 元，如果继续，有 90% 的概率损失 1000 元，有 10% 的概率什么都不损失，这个时侯，多数人又会选择继续。本质是因为风险厌恶，人们对于风险和收益并不是同等对待。

从数学上讲，这两个例子中，第一个例子，继续下去，数学期望是获得 900 元，理性情况下应该选择继续才是，而第二个例子，继续下去，期望是损失 900 元，理性情况下应该是停止。但是数学计算和心理情况并不是一回事，例如另一个例子，当前有一场赌博，有 50% 的概率获得当前赌本的 3 倍，有 50% 的概率输掉当前赌本，每次都必须全部压上。那么这个游戏你选择赌还是不堵？从数学上看，每次赌的期望所得都是当前赌本的 1.5 倍，那么每次一定会选择赌下去。但是所有人都知道，这样做最终会输掉所有钱。这个例子可以看到，单次决策和整体决策会不一样，这就是风险决策中，窄窗口和宽窗口的概念。从另一个方面也提示我们，不要太过于频繁的在当前情况下做决策，而是需要在一个相当长的时间内做整体决策，一个典型的例子就是炒股，每天都买入卖出，反而不如长期统一决策收益高。

锚定效应

锚定效应是一个系统 1 对系统 2 进行干扰的情形。锚定效应讲的是，通常人们在对未知的特殊价值进行评估之前，总会事先进行一些考量，而考量的标准就是锚定效应中的“锚”。不幸的是，这里的“锚”并不总是理性或有逻辑的，一些很荒谬的事实也会变成锚。一旦锚定效应发生，则很难逃出这个效应的影响。例如书中提到，首先提出一个问题，印度圣雄甘地有没有活到 144 岁？结果显然是没有。如果此时接着问，印度圣雄甘地去世时多少岁？经历过提问的人给出的结果比没有经过提问的人要高出很多。在面对未知问题时，主要是系统 2 在进行处理，但是系统 1 会对系统 2 进行指导或提示，在没有其他输入的情况下，面对一个显然错误的结论，系统 2 虽然会进行修正，但是这个修正往往会不足，受到锚的影响巨大。

锚定效应在生活中时常有发生，当年就亲受其害。在以一次旅游途中，进入一个寺庙参观。主持告诉我们，这里有一个得道的高僧，偶然云游到这里，现在大家可以去拜访这个高僧，但是高僧脾气很怪，一般只会和有缘人对话，如果和高僧无缘，那么可能就直接请你出去。然后我们就进去了，进去之后，高僧非常和蔼的请我们坐下，然后进行了一番表演和念经，最后，送给我们一个蜡烛，让去前台点上。出门时侯因为拿着蜡烛，被收了重大一笔香烛钱！这里，之前的话语就形成了一个“锚”，而当发现事实超过这个锚之后，反而会放松，形成一个超预期的反应，从而放松了警惕。从另一个角度看，锚定效应在市场营销中被应用得淋漓尽致，例如小米最常使用的“超预期”策略，以及“饥饿营销”等，或者一些产品上市时首先对标友商，最后来个低价等。

其他

除此之外，书中还给出了很多的现象对应的解释。包括量化大于感觉，框架效应，回归平均值效应，禀赋效应，前景理论，峰终效应等等，都是从心理学角度，对于一些常见的现象的解释。看过之后实际上对人类有些担心，这么多情况下都会受到非理性的影响，那是什么能支撑人类成为万物之灵的呢？不过反过来考虑，这些情况都是进化选择了千万年后保留的，也许正是这些非理性和意外，才使得人类有这么复杂和多变，难以预测，从而短期内，很难被计算机赶上和超越。总之，即使不是专业做心理学的，从书中也能学到很多有用的观点和方法，以及引起一些对常见现象的思考，我觉得这样也就是看书的意义。