《思考，快与慢》读后感6000字

系统2在运行中会重塑系统1的预期，因此一件本该令人惊讶的事就变得正常了。

受试者事先知道背景音乐可能是影响他们回想具体事例的一个原因，因此他们对提取12件事的难度也就不再那么吃惊了，这种难度也就不大可能影响他们对自己果断行事程度的判断。

能力可以提升我们对自己直觉的信任。

我们的大脑解决小风险的能力有一个基本限度：我们要么完全忽视风险，要么过于重视风险，没有中间地带。

依据典型性作出预测是下意识的行为

典型性的启发也会造成误导，尤其会使人们忽略基础比率信息、找错预测方向。

皱眉通常可以增强系统2的警觉性，降低对直觉的过分相信和依赖。

一旦人们作出一个错误的直觉判断，系统1和系统2都脱不了干系。系统1引起了错误的直觉，系统2采纳了这个直觉，并将其运用在判断当中。然而，造成系统2犯下此类错误的原因有两个——忽视与懒惰。

第一，基础比率十分重要，即便是在手头的案例已有证据的情况下依然如此；第二，通过分析证据得到的直观印象通常都会被夸大。

·以相对合理的基础比率对结果的可能性作出判断。

·质疑你对证据的分析。

合取缪误需要有一个偏见做锚点才能成立的。

如果没有一个偏见在前做锚点你可能就不会存在这样的错误，所以说我们是一步错步步错。

因为更详细的结果只是更详细而已，不会更让人信服，或更有连贯性，或更讲得通。对貌似合理和连贯性的评估不会产生概率问题的答案。在与之相矛盾的直觉缺位时，逻辑就会起作用。

他在真正的市场上拍卖两套相同的高价值棒球卡片，每套各为10张，但其中一套附赠3张普通价值的卡片。就像餐具的例子一样，在综合评估中，数量多的组合会比少的更有价值，但在单一评估中则正好相反。

“对于贵重的产品他们还附赠一个便宜的小礼物，这样的话，整套产品就不那么吸引人了。少即是多就是这个意思。”

·统计学基础比率普遍受到轻视，当人们手头有与该事件相关的具体信息时，有时还会完全忽略这一比率。

·因果关系基础比率被视为个别事件的信息，人们很容易将这一比率与其他具体事件的信息结合起来考虑问题。

我们不能假设仅仅通过统计数据他们就能真正学到知识，需要再给他们一两个有代表性的个体案例来影响他们的系统1（作出判断）。

对良好表现的嘉奖比对错误的惩罚更有效。不管是对鸽子、老鼠、人类，还是其他什么动物的研究，都给这个说法提供了证据。

我们的思维常会对因果关系的解释带有很强的偏见，而且不善于处理统计数据。

如果不使预测回归到平均值上来，而是根据儿童时期的成就来预测其大学时期的分数，那么你多半会对孩提时代阅读能力强的人在大学时代取得的学术成绩颇感失望，而那些较晚开始阅读的孩子的大学成绩反而会给你带来惊喜。

人类大脑的常规局限使它没有足够的能力重构过去的知识结构或信念。一旦接受了一种新的世界观（或对世界某一方面的看法发生了变化），你就会立即丧失很大一部分回忆能力，无法回想起自己观点改变之前的那些想法了。

如果一个事件果真发生了，人们就会夸大自己此前作出的预测的可能性；如果可能的事件并未发生，受试者就会错误地回忆说自己当初一直都认为此事发生的可能性不大。

结果越糟糕，后见之明的偏见就越严重。

有两种类型的商业书籍很受欢迎，能够满足人们对虚幻确定性的需求。这两种类型包括：描写特别的个人和企业（常见的）成功与（偶尔）失败的历史；分析成功与比较成功企业之间的区别。他总结道，成功和失败的故事常会夸大领导风格和管理措施对公司业绩的影响，因此这些故事基本上都没什么用。

预测错误不可避免，因为这个世界就是不可预知的

我们不应该相信高度主观的自信就是准确性的指示器（低度自信可能更有益处）。

你也不应该对专家们作出的长期预测抱有很高期望，尽管他们关于不远的将来可能会有有价值的见解。

为什么专家预测不如简单运算准确？米尔猜测其中一个原因是这些专家试图变得聪明，总想跳出思维的框框，在预测时会考虑将不同特征进行复杂的结合。复杂化对稀奇古怪的事情是有影响的，但十有八九会降低其正确性，将这些特征简单地整合在一起反而会更好。

均衡考虑各项预测因素的公式更有优势，因为它们不受样本突变的影响。

这种基于现有数据或者常识的简单等权公式通常可以预测出意义重大的结果。

婚姻的稳定性可以通过一个公式来预测：

的频率减去争吵的频率

在信封背面构思的一个运算公式通常可以和理想化的公式媲美，与专家的言论相比肯定更胜一筹了。这种逻辑适用于很多领域，从证券投资组合经理对股票的选择，到医生和病人对治疗方式的选择。

对大多数人来说，错误的原因最重要。由于运算法导致婴儿死亡的案例比人为因素造成的悲剧更让人感到悲痛。这种情感强烈程度已经上升到道德取向的层面了。

简单的运算法优于临床的直觉判断。我总结出，当前的面试之所以失败，部分原因是它允许面试者按照个人的喜好作决定，这个决定会因面试者的心理活动而发生一些变动。相反，我们应该用限时的项目来获得受试者在正常环境下更具体的信息。我们应该摒弃这种用面试者的整体评估来给新兵打分的方法。这种评估不值得相信，而运算法从分散的评价中得出的结果则更有价值。

我要求面试官依照固定的顺序去测试这6个特点，在测试下一个特点之前要对前一个特点按5分制打分。

设想你要为你的公司招聘一名销售人员。如果真的想选择最合适的人选，那么你应该这样做：首先，选择一些这个岗位要求的先决条件（比如技能熟练程度、个性稳重程度、可靠性等）。不要列太多，6个左右即可。这些条件最好相对独立，同时要保证你通过一个问题就能够对这几个条件进行评估。下一步就是为每个条件都列出一些问题，并想好如何对其进行评估，分数为1～5分。你应该清楚什么情况“最弱”，什么情况“最强”。

情感学习可能很快，但学习我们所说的“专业技能”通常需要很长时间。

·一个可预测的、有足够规律可循的环境。

·一次通过长期训练学习这些规律的机会。

当满足以上两个条件时，就可以培养出直觉来了。

在毫无章法的环境下，运算法远远优于人工判断有两个原因：运算法比人工判断更可能观察到不怎么有效的线索，还可能通过利用这样的线索将正确性保持在适度水平上。

请记住这条规则：在环境缺乏牢靠的规律时，不要相信直觉。

专业人员是否有机会培养直觉性专业技能主要取决于反馈的质量和速度，以及是否有足够的时间进行练习。

我和阿莫斯创造了“规划谬误”这个新词来描述下列计划和预测：

·不切实际地接近理想状况（的计划和预测）。

·可通过参考类似案例的数据得到提高（的计划和预测）。

·我们将注意力集中在目标上，锚定我们的计划，却忽视了相关的基础比率，导致规划谬误。

·我们只关注自己想做的和能做的，却忽视了他人的计划和技能。

·在解读过去和预测未来时，我们强调了技能的因果角色，却忽视了运气的影响。因此，我们产生了“控制错觉”。

·我们只重视自己已知的，却忽视自己未知的，因此我们对自己的信念过度自信。

“事前验尸”：当一个机构即将做出一个重要决策但还没有正式下达决议时，召集对这个决策有所了解的人开一次简短的会议。在会议之前有一个简短的演说：“设想我们在一年后的今天已经实施了现有计划，但结果惨败。请用5～10分钟简短写下这次惨败的缘由。”

事前验尸观点有两个主要优点：决策快要制定好时，许多团队成员会受到集体思考的影响，而事前验尸则扼制住了这种影响。另外，它还激发了那些见多识广的个人的想象力，并将他们的想法引导到最需要它们的方向。

损失厌恶：人们对亏损的反应比对盈余的反应大得多

·在得失都可能出现的赌局中，损失厌恶会产生极力规避风险的选择。

·在肯定会有损失和有可能会损失更多的选择中，降低敏感度会引发冒险之举。

在前景理论的描述中，对人类产生直接情绪影响的是得与失的情绪，而不是财富和普遍效用的长期前景。

凸出的部分表明边际效用递减，即你的休假天数越多，就越不会在意自己是否还想多休息一天，而且每多一天，这一天的意义就比前一天更小。同样，你的收入越高，就越不关心自己是否会额外再得到一美元，而且为换取一天的额外休假，你愿意放弃的钱数也会有所增加。

如果像票已售罄的各种重大活动中的大多数观众一样，你就不会卖。你的最低卖价也要在3000美元之上，而你的最高买价只是500美元。这就是禀赋效应的一个例子

“她不在意自己能得到两个职位中的哪一个，但公告发布一天之后，她就不再想换了。这就是禀赋效应！”

大脑记录还表明以特别低的价格购买商品是件令人愉快的事。

贸易新手不愿割舍自己手中的球员卡，但这种不情愿会随着贸易经验的增多而最终消失。

只有在真正拥有该商品一段时间的前提下，他们才会表现出禀赋效应。

生气的面孔在众多快乐的面孔中会“凸显出来”，但快乐的面孔在众多生气的面孔中却不会很突出。人类的大脑和其他动物的大脑都包含一种机制，这种机制总会优先考虑不好的消息。

人们对损失900美元的反应比损失1000美元的90%的反应程度更强烈，这也说明了为什么人们会避免必然的损失。

这些父母愿意多花平均2.38美元的钱来降低2/3的风险。他们愿意花8.09美元去完全排除风险，这个价钱是2.38美元的3倍多。

我们的大脑有个有用的机能，它会不由自主地去关注奇怪、不同或是不寻常的事。

在效用理论中，概率与决策权重是相同的。

在前景理论中，各种概率对决策权重的影响较小。我早前提到的一项实验发现，概率为90%的事件的决策权重是71.2；概率为10%的事件的决策权重是18.6。

画面感越强，决策权重越大

顺畅性、生动性以及想象的轻松程度等因素会影响决策权重

降低不愉快时间

看到“每10000个人中有1286人因某种疾病而死亡“的人比看到”某种疾病导致24.14%的人口死亡“的人更有可能认为此疾病的危害性很大。

“他们想让人们意识到风险是存在的。这也就是他们会使用‘每1000人中有1人死亡这个说法的原因，这种做法利用了分母忽视效应。”

通过描述性文字作选择会产生可能性效应——低概率结果的可能性被过高权衡。

由于记忆存在证实偏差，罕见事件的概率会（经常但不总是）被高估。

过多关注（耶路撒冷的大巴）、生动的画面（玫瑰花）、具体的表述（1000中的1个），以及明确的提醒（以描述为基础作出选择）都是引起过高权衡的原因。

“这是我们都熟悉的灾难循环，即先是言过其实，之后作出过高权衡，最后忽视此事件。”

“我们不应该将注意力集中在单一情境中，否则我们会高估它的可能性。想想其他的选择吧，然后将所有选择的概率相加，得到100%。”

“售货员给我看了最贵的儿童汽车座椅，还说它是最安全的，我就不敢买比较便宜的了。这似乎是禁忌权衡在作祟。”

“当你将框架放大时，你就会做出更明智的决策，事实往往如此。”

“当你单独看某件事时，你很容易受系统1的情感反应的支配。”

这些巨大的不同就是种框架效应，是由这个关键问题的模式引发的。高捐献率的国家要填决定不捐献的表格，不想捐献的人一定要填上某一项，如果他们不这么做了，则被认为是自愿的捐献者。低捐献率的国家要填决定捐献的表格，你必须填上某一项，才能成为捐献者。

通过改变参照点来重新架构问题吧，假想我们没有拥有过某个东西，我们会认为它值多少钱呢？

·峰终定律（peak-end rule）：整体的回顾性评级可通过将最糟糕时期和最后时刻的疼痛程度的平均加权而评估出来。

·过程忽视（duration neglect）：过程的持续对所有疼痛的评估没有任何影响。

“少即是多”的效应清楚地表明，平均（典型）可替代总体。若给原本一直都非常幸福的生命增加5年“还算幸福”的日子，会导致人们对这个生命总体幸福度的评估大幅降低。

当我们用直觉来评估这些事件时，真正起作用的是现有体验的不断恶化或改善，以及这个人的最终感受。

“为了能有一晚的相处时间，等多久都愿意的现象就是过程忽视的例子。”

“你似乎将整个假期都用在了构建记忆上。也许你应该放下相机，享受这一刻，即使这一刻并不令你感到难忘。

能够详细回忆过去情境的人也能重新感受到过去事情发生时的感受，甚至可以体验到他们先前对这些情绪的生理反应。

“增加幸福感的最简单方法是分配好你的时间。你能抽出更多时间做自己喜欢做的事情吗？”

“如果你的收入超过了满意水平，你能够拥有更多使人愉快的经历，但你将会丧失一些享受小乐趣的能力。”

想要适应一个新的环境，无论这个环境是好还是坏，在很大程度上取决于慢慢地不去想这个环境。从这个意义上来看，生活的长期状况（包括半身瘫痪和婚姻）只在部分时间会对人们的状态产生影响，即当人们关注于这些状况的时候。

“今天早上，他的车在上班途中坏掉了，因此，他的心情非常糟糕。今天并不适合问他关于工作满意度的问题。”

她平时看起来都很开心，但当我们问她是否快乐时，她说自己并不快乐。这个问题肯定使她想到了自己最近离婚这件事。

中奖会创造一种新的财富状态，此状态能持续一段时间，但决策效用会随着对中奖这则消息的反应强度的改变而改变。人们忽略了对注意力的减退以及对新状态的适应，只注意到了短暂的时间片段。在对慢性疾病的预测以及聚焦错觉的过程中，都有同样的对过渡到新状态的关注、时间忽略和适应性。人们在聚焦错觉中犯的错误包括关注选定的时刻，忽略其他片段发生的事。大脑善于处理故事，但却似乎不能很好地处理时间。

在像茶花女的歌剧和对简的生活判断的故事中，过程忽视和峰终定律都经不起推敲。以某个生命的最后时刻来评估整个生命，或在判断哪种生命更为理想时，完全忽略

将物品分配给愿意付钱最多的人是市场效率的体现

默认选项自然而然地被认为是普通选项。而偏离普通选项是一种委任的行为，需要考虑更多，承担更多的责任，比什么都不做更有可能让人后悔。如果某个人不确定该怎么做时，就会有强大的助推力来引导这个人做出决策。

我们对自己的看法就是对系统2的看法。系统2会进行判断和选择，但它会认可系统1形成的观点和感觉，或将这些观点和感觉合理化。你可能没有意识到你对某个项目持乐观态度，只是因为此项目的领导使你想到了自己亲爱的姐姐。或是，你或许会厌恶和你的牙医长得像的人

我们犯错是因为我们（系统2）无法再了解到更多的信息。

系统1的一个优点就是储存在我们联想记忆中丰富而详细的世界：在这个世界里，人们能在不到一秒的时间内，从普通事件中区分出令人惊奇的事件；立即对自己所期望的事生成想法，并对令人惊奇之事和正在发生的事自动搜寻有因果关系的解释。