大家好，欢迎回到跟我一起来谈钱！今天咱们继续聊《思考，快与慢》的第六、七、八、九章。
第六章：常态、意外和因果
第六章的标题叫“Norms, Surprises, and Causes”，常态、意外和因果关系。有的中文版翻译成“意料之外，情理之中”，我觉得不太确切，因为这一章说的，其实恰恰相反，是“情理之外，意料之中”，当然那样就不是一个现成的中文短语了。为什么说是反过来的呢？
书里举了这么一个例子：作者和太太在澳大利亚的一个小岛上度假，竟然在岛上遇到了一位老朋友。大家都觉得很吃惊：世界这么小，人生这么巧！结果更巧的是，两周以后，他们夫妇去伦敦旅行，又在伦敦的一家剧院里碰到了这位老朋友。但这一次，他们打了个招呼，就继续看戏了，远没有第一次碰到他的时候那么惊讶。
作者说，原因是系统1已经帮你建立了一个“因果关系”。还记得吗？系统1比较快速、冲动，不过脑子。它建立的这个因果关系就是：只要出门旅行，就会碰到这位朋友。虽然系统2知道这很可笑，根本就是巧合，但由系统1控制的第一反应，就是没有那么惊讶了。
书里提到了一个“常态理论”（norm theory），用来解释为什么有些事情，我们的大脑会觉得是正常的，你不吃惊；有些事是不正常的，会让你吃惊。当一件不正常的事第二次发生的时候，大脑会调出第一次的记忆，把这两件事联系起来，于是你就觉得正常了。说白了，就是一种预期。
比如有一个现象，叫“摩西错觉”（Moses illusion）。问你：摩西把动物带上方舟的时候，每种动物各带了几只？很少有人发现这个问题有错，因为带动物上方舟的不是摩西，是诺亚。但因为一说“动物上方舟”，你就知道上下文是《圣经》这个文化背景，而摩西也是这个语境里的人物，所以很多熟读《圣经》的人，竟然也挑不出这个问题的错误。这就是摩西错觉。
所以说到这儿，作者聊到了常态、意外和因果关系：因为系统1帮你建立了一个因果关系，所以我们会对某件事觉得意外，或者不意外。那系统1是不是特别擅长归纳总结因果关系呢？
答案是肯定的。当我们对一件事了解得很有限的时候，就会去找因果。书里举了不下十个例子，其中一个，咱们在聊“媒体怎么解读股市”那一期里提到过：
萨达姆被抓的那天，美国债市先涨后跌。彭博社先打出一个标题：“美国国债上涨，萨达姆被捕可能无法遏制恐怖主义”；半个小时以后，债券价格下跌，标题被改成了：“美国国债下跌，萨达姆被捕提振风险资产的吸引力”。看起来，新闻标题好像能解释市场为什么波动，但实际上前后矛盾。原因就是，所有的标题都必须满足我们对“逻辑连贯”的需求：一件大事，会带来一些后果，而一个后果，也必然有一个重大的原因。但实际上，生活中很多事情，就只是随机和巧合罢了。
说到这儿，我不得不承认，我十几岁、二十几岁的时候，和很多人一样，相信所有的事情都有原因，也都有结果。比如磨难一定是有原因的：“故天将降大任于是人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为，所以动心忍性，曾益其所不能。”这是中学课文里我背得最熟的一段。用白话说，就是鸡汤小文章最喜欢用的标题：“一切都是最好的安排”，你现在经受挫折，是因为上天在历练你。那时候我也相信，一切皆有结果，生活中的一切，都在暗中标好了价格。
但随着年龄增长，我越来越觉得，人生还是比较随机的。虽然我自己没有经历过巨大的成功或者巨大的苦难，但也见了越来越多的人和事。
所以我这些年，越来越看不上那些信奉成功学、到处跟人传授自己所谓成功经验、甚至出书的人。如果传授经验是免费的，我不说什么；如果是收费的，我觉得割韭菜的嫌疑比较大。
要知道，小成功是可以复制的，但没什么人感兴趣，比如我跟你说，生活节俭二十年，你的资产能达到四百万，没什么人感兴趣。但大成功，多半是不能复制的。大成功的人，一般都经历过几个关键的节点，他们在这些节点上冒了巨大的风险，一边是平步青云，另一边是无法翻身的无底深渊，然后他们平步青云了。而那些跌进无底深渊的人，你永远不会知道。
就连马斯克，他的成功可以说是当之无愧的吧，不管是他的个人能力，还是他对一件事执着的程度。可是你们知道他的智商有多高、精力有多好吗？更重要的是，他的风险偏好有多高吗？有兴趣的话，咱们可以一起读读马斯克的传记。我读他的传记之前，是抱着向他看齐的心态，但读完以后才知道，我永远成不了他这样的人。
还有人觉得，别人资产积累得不如他多，是因为别人不够努力，或者方法不对。很有可能，人家只是没有你运气好而已。
所以生活中，不是任何事都有原因，也不是任何事都有结果。但咱们也不能不努力，因为不努力一下，你怎么知道自己运气好不好呢？我现在就是抱着这种心态：成功了，继续往前走（move on）；没成功，也继续往前走，不要太纠结于自己的失败。现在的努力，也不一定能换来将来的回报，所以在努力的同时，还得认真过好当下的每一天。
回到因果关系上。除了刚才说的债市涨跌、人生中的成功失败，还有一个例子，很典型地说明了，当我们对事情了解有限的时候，就喜欢找因果。
有一个实验，让很多人读这么一句话：
“在纽约拥挤的大街上逛了一天，欣赏完美景之后，简（Jane）发现自己的钱包丢了。”
读完以后，研究人员对这些人做了一个突击的回忆测试，让他们回忆这句话的细节。结果发现，人们认为“小偷”这个词，比“美景”这个词，和这句话的联系更紧密。虽然句子里明明出现了“美景”，却根本没有“小偷”。但系统1的联想需要连贯性，需要找因果，所以大家会觉得，因为有“纽约”“拥挤”这样的词，钱包丢了，肯定是被小偷偷了，而且记得很牢。但只要稍微用系统2分析一下，就知道钱包丢了可能有很多原因，比如吃饭的时候落在饭馆了，或者从口袋里掉出去了等等。
这是第六章的内容：常态、意外和因果关系。
第七章：字母B和数字13
第七章，叫“一台妄下结论的机器”（A Machine for Jumping to Conclusions）。
大家看这张图，上面写的是什么？一看就知道，是A、B、C。再看这张，写的是什么？12、13、14。但把两张图放在一起，你会发现，中间那个字符是一模一样的。所以这个形状其实是有歧义的，可是你过早地就对它下了结论。
再看这句话：Ann approached the bank. 是什么意思？
如果你是一个生活在城市里的现代人，多半会觉得，这句话是说安走进了银行；但如果你是一个喜欢玩漂流的人，你可能会觉得，这句话是说安漂到了河岸边，因为bank作名词的时候有两个意思：银行，和河岸。
这两个例子有一个共同点：当一件事有歧义的时候，你脑子里很可能只有一种解释，而且你从来没有意识到它有歧义。比如A、B、C和12、13、14那个例子，你的第一反应并不是：哦，它可能是B，也可能是13。
原因是，这种第一反应是系统1做的；而有意识地记住多种解释、怀疑其中一种、然后做出选择，这是需要付出努力和注意力的，是系统2的职责范围。可系统2不但懒，而且很忙，就让系统1去做主，系统1就会根据过往的经验去“赌”一个答案。比如你一直是个城市青年，你就会觉得“Ann approached the bank”说的是银行。如果脑子里没有闪现最近发生的事，系统1就会调取更久远的记忆，比如你最早、记忆最深刻的经历，是学字母的时候学的A、B、C，而不是A、13、C。
正是因为这种现象，我们平时做判断的时候，很多时候是主观的、错误的。咱们来看书里提到的几个例子。
一个是作者给学生的论文打分的经历。一开始，他用的是传统的方法：一次拿一个学生的一篇论文，边读边打分，然后读这个学生的另一篇论文，这个学生的都打完分了，再读下一个学生的。
结果他发现，他对同一个学生的每篇论文的评分都差不多，也就是说，第一篇的评分，影响了后面的评分。比如一个学生第一篇论文得了高分，之后再碰到模糊或者有歧义的表述，作者都会不由自主地对这个学生手下留情。因为系统1认为：一个学生能把第一篇论文写好，第二篇就不会犯低级错误。这样一来，看论文的顺序就很重要了：开头的写得好，总分就高；第一篇差，总分就低。
后来他改了方法：先看所有学生的第一篇论文，把分数写在背面；然后再看所有学生的第二篇论文。可这样他又发现，自己的打分很不一致：比如有的学生第二篇论文得了个低分，翻过来一看，他第一篇论文却得了个高分。
作者说，虽然这种不一致让他对自己的评分很没有信心，但这是好事，至少他发现了，之前那种“一致性”是假的：系统1调取了之前的记忆，让第一篇论文的表现影响了第二篇，系统2也欣然接受，懒得警觉；而第二种方法，消除了这种错误的关联。
消除错误的关联，是纠正系统1这种错误的正确方法。
有这样一个实验：在一个玻璃罐里装满硬币，然后让一大群人来估算里面有多少枚硬币。大家能想象实验的结果吗？当人数足够多的时候，大家估算的平均值，是很接近正确答案的。但前提是，这些人互相不知道别人猜了多少，也就是消除了错误的关联，说白了，就是别受别人的影响。这样，有人往多了猜，有人往少了猜，人数足够多的时候，平均值才会接近正确答案。如果互相知道别人猜了多少，你的答案就不独立了，最后的平均值就会差得很远。
这也是为什么，如果一个案子有好几个目击证人，在录口供之前，这些人不能互相讨论案情，不光是为了防止心怀不轨的人串供，也是为了避免带有偏见的证人互相影响。
回到投资上来，这再一次让我想到，咱们的投资决策里，有多少是受别人影响做出的。说实话，看到这里，我的第一反应是：我不能再做YouTube频道了，万一我错误地影响了别人怎么办？我朋友说我太把自己当回事儿了，人家流量比你大二十多倍的人，都照说不误。我说你不懂，我们这种特别有责任感的人，活得是很累的。
回到书里。刚才说了，系统1喜欢追求连贯性：因为喜欢连贯性，所以凡事都喜欢找因果，还记得萨达姆被捕、债市先涨后跌的新闻标题，和纽约大街上丢钱包的例子吧；同样因为喜欢连贯性，做判断的时候喜欢调取之前的记忆，比如是A、B、C还是A、13、C，还有作者给论文打分的经历。
这种对连贯性的需求，还导致了“眼见即为全部”（What You See Is All There Is）的思维，经常让我们做出错误的判断。为什么呢？因为信息越多、越完整，就越难把它们整合到一起，形成一个有因果关系、连贯的故事；相反，信息越少，反而越容易让系统1仓促地编出一个故事，下结论。
什么意思？举个例子。我问你：“麦克会是一个出色的领导吗？他既聪明，又坚强。”你脑子里马上会冒出一个答案：当然会。这就是你的系统1，在信息不全的情况下，给出了一个“最佳答案”。因为聪明是好事，坚强也是好事，但我们没有问自己：在判断一个人有没有领导才能之前，我还应该了解些什么？系统2比较懒，没有被启动。万一麦克不但聪明坚强，还冷酷而腐败呢？
还有一个实验：让人们去看一些法律案例，阅读背景材料，听原告和被告双方律师的陈述，其中有一组只听到了一方的说法。结果发现，只掌握了一方证据的人，在给案子下结论的时候，比掌握了双方证据的人更自信。
这说明了什么问题？知道得越少，反而越容易把已知的所有信息都塞进一个连贯的思维模式里，做出一个很自信的结论。所以眼见不一定为实，你看到的有限信息，会让你很自信地以为那就是事实，其实不是。
这就是第七章的大致内容。
第八章：我们究竟是怎么做判断的？
第八章，叫“判断是如何产生的”（How Judgments Happen）。这一章提出了一个概念：对事物强度的描述。
生活中很多事情都是有程度之分的：你的幸福感是什么程度，总统受欢迎的程度，等等。所以中文里有“更”“最”，英文里有比较级和最高级。如果罪行可以用颜色深浅来表达，杀人的颜色肯定比偷窃更深。
有一个经典的实验：让一些人用声音的大小来表示犯罪的严重程度，另一些人用声音的大小来表示量刑的轻重。如果你听到两个声音，一个代表罪行，一个代表惩罚，人们会期望这两个声音一样大，否则就会觉得不公平。
其实这就是用一件事的程度，去类比另一件毫不相干的事的程度。虽然毫不相干，但很容易做到，这是系统1就能处理的事。
比如一个美女兼才女，如果我跟你说，她的美貌堪比章子怡、范冰冰，而她弹钢琴的水平，和她的美貌一样出众，问你：她的钢琴水平能不能比得过郎朗？你多半会说能。虽然这两件事没有任何关系。
书里举了很多例子：比如有个孩子4岁就能阅读，如果她的身高和她的聪明程度一样突出，你觉得她有多高？如果一个人身高1米9，他的收入和身高一样突出，你猜他挣多少钱？如果一个人年入千万美元，犯下了滔天大罪，罪行的严重程度和他的收入一样“高”，你猜大概是什么罪？等等等等。
这些问题要精确回答，其实是很难的，因为是跨领域的，根本没法科学地比较。但事实是，只要是和你文化背景差不多的人，都能很快地猜出来，而且答案都很接近，基本能达成共识。
第九章：回答一个更简单的问题
这也是系统1的一个功能：把一个问题，替换成另一个稍微简单一点的问题，以便进行估算和判断。
书里提到这么一个实验：让人听两组词，如果听出这两个词押韵，就马上按一个按钮。一组是vote和note，另一组是vote和goat。这两组词都押韵，区别是：vote和note不但押韵，拼写也只差一个字母；而vote和goat只是押韵，拼写并不一样。
结果发现，人们听出第一组押韵的反应时间更短，听出第二组押韵的反应要慢一点。
这说明什么问题呢？尽管只是让你听，但实际上，大脑的反应速度也受到了拼写的影响，因为系统1会不受控制地做很多多余的工作。书里说，这就像用霰弹枪打鸟一样，你想只瞄准一个点是不可能的，总有多余的子弹会浪费掉。这就是“思维的发散性”，是系统1的一个重要特点。
这个特点看起来浪费资源，但可以让系统2摆脱很多繁重的工作。还记得吗？系统2是很懒的，能不上线就不上线。系统1用这种发散的联想，包括刚才提到的“替换”的方法，可以解答很多难题。
比如，有人问你：你最近对生活满意吗？这个问题难不难？难。因为如果让系统2来回答，你要分析“最近”是指多久，“生活”包括哪些方面，怎样算“满意”，等等。但系统1会自动把它替换成：“我现在心情怎么样？”所以别人问你最近对生活满不满意，你刚好现在心情好，就说还不错；刚好心情不好，就说不怎么样。
所以系统1的这种替换的方法，解决了生活中大部分的难题，但也经常出错。
比如有个实验，要求大学生回答两个问题：
第一个问题：你最近觉得幸福吗？
第二个问题：你上个月约会了几次？
这个实验是想看这两个答案之间的关联，看看约会次数多的学生，是不是会觉得自己更幸福。答案是：没有什么关联。
可是，如果把问题的顺序反过来，先问你上个月约会了几次，再问你最近觉得幸福吗，结果就完全不一样了，两个答案之间出现了很强的关联。
大家理性地想一想，这两个问题，换个顺序，答案难道不应该还是一样的吗？但结果就是不一样。为什么呢？
因为“幸福感”这个问题不简单。先回答这个问题的时候，大家脑子里没有现成的答案，可能要想半天，后面再问约会的问题，大家如实回答就好了，这个过程中没有发生替换。但如果先问约会了几次，这个问题不难；紧接着再问幸福感这个难题，学生们脑子里已经有了一个现成的答案可以拿来替换，系统1就直接把难题换成了送分题，直接交卷了，系统2也不拦着。
所以，问别人难题的时候，如果你想听到一个特定的答案，可以试着先问他一个相关的简单问题。
好，今天就聊到这儿，咱们下期见！