簡捷啟發式-讀書筆記
這本書講述了我們如何面對挑戰並終取得成功的歷程，它告訴人們大腦如何藉助於不確定的線索，以快速的、節儉的，但同時又準確的方式，做出關於未知世界的適應性推斷。在視野受限、時間緊迫、而又無現成經驗可供利用的情況下，一個人怎樣才能確保自己決策制定的合理性？在這本書里，我們將提出，人們可以運用一些快速節儉啟發式做到這一點，這種推斷機制是簡捷但卻精明的。這些簡捷的規則，為人們適應周圍環境提供了一個功能強大且完備的工具箱。
什麼是簡捷啟發式
以往我們會認為，做決策的時候，信息越多越好，最好是掌握全部信息之後，再去做決定。但大多數情況，我們都無法把信息收集全再做決定，時間有限，你只能依靠你了解的一部分信息，這就叫有限理性。
與之對應的是無限理性，就是信息都已經收集全了，再討論我們怎樣做出更好的選擇。但現實生活並不是這樣，我們應該把時間也當做一種寶貴資源，納入到決策的考量中，如果我們能夠找到一些決策方法，用足夠少的信息，做出足夠好的決策，這樣就能最大限度地節約時間資源。這樣的決策方法，就叫簡捷啟發式。
那麼在視野限制、時間緊迫，而又缺乏現成經驗可供利用的情況下，一個人怎樣才能確保自己制定決策的合理性呢？我們如何運用簡捷啟發式作出決策呢？作者說，我們需要打破2個錯誤認知。
信息越多，決策越好
很多人認為，決策時收集的信息越多，那麼決策就會越好，但是作者認為，這是一個錯誤的認知。首先我們需要打破這一認知，才能做出好的決策。ABC 研究組做了大量的實驗，提出了「再認啟發式」的策略。做法就是哪個選項眼熟，就選哪個。就靠這一條策略，就能獲得不錯的準確率。
比如，其中有一個實驗是這樣，ABC 研究組讓一撥兒英國大學生，和一撥兒土耳其大學生，分別對英國足總杯 32 支球隊的成績進行預測，這32 支球隊都是英國本土球隊，英國大學生當然是很熟悉，土耳其大學生就根本不了解，他們只能靠一條線索去猜，這些球隊通常是依照城市命名的，比如曼城斯特聯隊。土耳其大學生只能假設，哪個城市著名，哪個球隊就比較強，所以哪個足球隊的名字看着眼熟，就選哪個。最後的預測結果：熟悉本土球隊的英國大學生，預測的準確率是 66%，而哪個眼熟選哪個的土耳其大學生，預測的準確率，竟然有 63%。
熟悉本土球隊的英國大學生，和幾乎無知的土耳其大學生，最後預測的結果只差了 3 個百分點。怎麼會出現這樣的情況呢？首先，在給定領域中，擁有較多知識的群體比擁有較少知識的群體經常做出更加不準確的推斷。其次，當對兩個不同領域進行比較時，會產生這種效應，即與熟悉的領域相比，同樣一組人對他們不甚了解的領域做出了更多準確推斷。最後，在對不同時間做出的推斷進行比較時也存在這種效應，即隨着對某一個領域了解的增多，做出的推斷反而越來越不準確。也就是說，我們在做決策的時候，會出現一種少即多效應，知道更多的人，反而不如知道更少的人更能做出準確判斷。
比如，那些英國大學生，也許對於球隊的成員、歷史、比賽風格都了如指掌，可是擁有兩支球隊的這些信息，怎麼計算出哪支隊伍能獲勝呢？我們其實沒有這個計算能力。這個時候，多掌握的這些信息，其實根本發揮不了作用。
所以，我們以為信息越多越能幫助我們做決策，但其實，真正決定決策準確率的，不是我們收集信息的多少，而是我們對於信息的計算能力。
決策選擇最優化
那麼如果得到的信息少了，真的能做出最優的結果嗎？作者認為，站在個人視角上，其實沒有最優的結果，只有讓你滿意的結果。
比如，2000多年前，有三個學生問了哲學家蘇格拉底一個問題：我怎樣才能找到理想的人生伴侶呢？蘇格拉底帶着學生們來到一片麥田前，跟他們說：你們就一直往前走，途中只能摘一支麥穗，咱們看誰摘的麥穗最大。
第一個學生走進麥田。他很快就看見一支又大又漂亮的麥穗，很高興，於是就摘下了這支麥穗。可是，他越往前走越後悔，因為前邊有很多麥穗比他摘的那支要大很多。他很後悔下手早了，只好遺憾地走完全程。
第二個學生吸取了教訓。每當他要摘時，總是提醒自己，後面還有更好的。不知不覺，他就走到了終點，卻一支麥穗都沒摘。他也很後悔，總覺得後邊的更好，最後錯過了全世界。
第三個學生吸取了前兩個人的教訓。他把麥田分為三段，走過第一段麥田時，只觀察不下手，在心中把麥穗按照大中小分類；走過第二段時，他還是只觀察不下手，繼續觀察，驗證第一段的判斷是否正確，走到第三段，也就是最後三分之一時，他摘下了遇到的第一支，屬於大類的麥穗，這可能不是最大的一支，但他心滿意足地走完了全程。
這個故事說明了兩個道理：第一，把時間這個維度放進決策中，我們往往很難做出最優的選項，因為時間是不能回頭的。第二，雖然我們不能做出最優的選項，但是我們可以像第三個學生那樣，使用一種策略，找到讓自己最滿意的選項。 這種策略，就叫做滿意性原則。在 ABC 研究組看來，滿意性原則是在有限理性之下，我們能找到的最佳策略。
比如，你走在江邊，突然發現江上有一艘船沉沒了，不停有人落到江中，請問，如果你的體力只允許你下水救一個人，這件事兒你怎麼選，才能讓自己最安心？ 你會發現，最後的答案永遠是，救第一個落水的人。你用各種標準衡量，精挑細選出一個人，可是你永遠會糾結一個問題：在選擇的過程中，你浪費了時間，使得前面落水的人沒法獲得幫助。在這種情況下，其實你並沒有一個最優的選項，救第一個人是最能讓你滿意的選項，因為你第一時間躬身入局，而且拼盡全力，毫無保留。
所以，當我們把時間這個維度納入考量，站在有限理性的角度，追求最優選項很難。追求最滿意的選擇，才是更好的態度。
如何兼顧時間與信息量
除了我們前面說的再認啟發式，就是哪個眼熟選哪個。書中還提到其他策略，ABC 研究組在再認啟發式的基礎上，給我們提供了更好的決策方案。很多人會覺得，再認啟發式不一定準。作者說，再認啟發式之所以讓我們覺得有點不靠譜，是因為做決策的時候，我們完全依靠自己，沒有外部信息，而現實中我們做決策，想要提高準確率，當然可以藉助外部信息，比如查閱資料，請教別人，或者和別人一起推演一下接下來的可能性。
但是每一次決策，都是在和時間賽跑，收集的信息越多，付出的時間成本就越大，所以，我們需要考慮的是如何兼顧時間和信息量呢？有三個規則可以幫助我們實現這一點。
指導搜索規則
指導搜索的規則，簡單來說，就是什麼時候需要收集信息。
比如，你突然想吃螺獅粉，但是你家附近有很多家店都有，這個時候你應該去哪裡找到這家店？如果其中有一家店你很熟悉，你比較喜歡，那麼你肯定會第一時間就選擇這家店，這就是再認啟發式，哪家熟悉選哪家。那如果這幾家店你都不熟悉，你應該怎麼選呢？這個時候我們就需要從外部信息作出不同的選擇了。
這就需要第二條標準了，叫做終止搜索規則。我們接下來繼續說。
終止搜索的規則
終止搜索的規則，簡單來說，就是什麼時候信息已經收集夠了。我們知道在做選擇的時候，有時候是很困難的。比如我們每天中午要吃啥就會浪費我很多時間，那麼對於這種情況，應該怎麼做呢？
為了省事，我們是不是需要通過外部信息，幫助我們做決策呢？比如大眾點評，看看能不能幫助我們做出選擇。我們可以打開大眾點評搜索，看看哪家店的評分最高，那麼我們就選哪家，這樣做的好處就是省事，方便。也就是搜索信息越少越好，做決策快，不費力。那麼你可能會說，大眾點評不一定就對，這個時候怎麼辦呢？那麼就需要第三個規則了。
做出決策的規則
做出決策的規則，也就是採用什麼標準做決策。
比如，我們可以找朋友問問。看看對方有沒有吃過，評價如何？還有沒有什麼方法能夠選擇出好吃的店。比如朋友告訴你說，這幾家店有一個判斷標準，就是如果是連鎖店，那麼一定好吃。那麼這個時候，你就可以去問問，這幾家哪家有連鎖店，如果有，那麼就選這家。也就是說，我們這個時候的挑選的標準是自己熟悉的。
當然，如果你對螺獅粉的店，要求很高，那麼就需要考慮到很多方面，比如湯是不是高湯？味道是不是足夠？量是不是夠你吃？環境怎麼樣等等，這個時候我們可以把這些需求先排個序。
比如，高湯排第一，足夠臭排第二，環境排第三等等。按照這個順序，一條一條標準來驗證，發現這幾家店用的都是高湯，第一條標準都能滿足，那就看第二條標準，如果其中只有一家符合這條標準那麼就選這家。
所以，三種選擇策略，第一種傾向於用最少的信息，第二種傾向於成功過的策略，第三種傾向於標準更全面，從第一種到第三種，就是用更多時間，換取更高的準確率。
這三種策略的準確率到底怎麼樣呢？ABC 研究組做過一項終極測試，目前統計學中，最常用的一種算法，叫做多元回歸算法。多元回歸算法是統計學界公認準確率很高的算法。而 ABC 研究組列出了 20 個各學科的不同問題，包括預測交通事故的概率，估計某個地區的房價，預測一個地區的降水量，估計某個大學裡教授們的平均工資等等。得到的結果是，在這 20 個問題中，就算用的是準確率最低的第一種方法，準確率也和多元回歸算法相差無幾。可是用到的信息，只有多元回歸算法的一半，效率大大提升。
