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丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基:登顶思维的高峰

(2019-07-27 15:04:56)
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杂谈

文/姚斌

丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基:登顶思维的高峰

如果智慧最终是体现在思维上的,那么如何发现思维那就是极其重要的事情,而心理学家丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基是最早进行思维过程研究的人。思维的发现就是一门关于决策与判断的科学。为此,迈克尔·刘易斯在《思维的发现》中进行了详细的记述,揭秘了框架效应、前景理论等重大学术成果的诞生始末,这将有助于更好地理解卡尼曼的大作《思考:快与慢》,使得其相得益彰。

证实性偏见

许多人很喜欢预测,将不确定的事情夸大成十拿九稳的模样。而实际上人们在所谓预测成功后的一言一行多数都是假装知道,但实则并不知道。如果一定要去预测,就必须建构一个统计模型。知识实则就是预测,所有能够提高预测能力的东西都是知识。一个人在做一件事的时候都在试图得出正确的答案,只不过大多数人没有意识到这一点罢了。直觉并不可靠,只有模型可以规避错觉。

球类教练在看球员打球时很容易形成瞬时印象,继而按照这个印象去寻找证据,这就叫做“证实性偏见”。人们总是不乐意看到那些他们不想看这样的东西,而迫切希望看到他们乐于看见的。证实性偏见深藏于思维中,但人们往往意识不到它的存在,人们无时无刻不受到它的摆布:如果你不喜欢某个人,你怎么看他都不顺眼;如果你喜欢某个人,那他做什么都是对的。每当别的球队想交换他们的球员时,球员的身价立刻上涨,尤其是别人用选秀权来交换他们的某个球员时,他们曾经多次拒绝过。

职业体育领域——也包括其他领域——在制定决策环节出现的这种变化,与人类的思维方式有着密切的联系,与人们在面临不确定状况时思维是如何运作的有密切的联系。对此,卡尼曼试着研究为何人们会以这种方式来看待世界。他不想知道上帝是否存在,更想知道为什么人们会相信上帝的存在。他不关心冲突中谁是谁非,只想了解愤怒的情绪是如何出现的。

思考他人怎么做

有人觉得,一头驴站在与它等距离的两堆稻草面前,因为不知道该选择哪堆稻草,最终被活活饿死。但是,驴不会犯这样错误,它只会随便走向另一堆草,然后吃下去。只有人才会把这种简单的问题复杂化。当一个国家把本该由人来做的决定交给一头驴去做的时候,会发生很多意想不到的事情。我们能在每天的新闻报道中看到这一切。

卡尼曼在处理面试的以色列军官时,不抱着“我觉得他是个什么样的人”的态度,而是考虑“他是怎么做的”。卡尼曼告诉他的学生,当别人说到某件事时,不要去想它是不是真的,而要想它在什么情况下会成为真的。这是他在知识面前表现出了一种本能,是他进行思考时自然而然迈出第一步。听取别人说的每一句话,尽量不要去推翻它,而是试着从中寻找意义。卡尼曼和其他心理学家之间的差别在于,他能够看到现象,然后用一种也能适用于其他情况的方法去解释这个现象。

卡尼曼在帮以色列空军培训战斗机飞行员时注意到,被表扬的飞行员下一次必定不如上次出色,而被批评的飞行员下一次却一定会做得更好。不管是因为飞得完美而被表扬的飞行员,还是因为飞得差劲而被批评的飞行员,他们都只是在向自己的平均值回归。就算教官什么都没说,他们的表现也会出现浮动,有时更好,有时更糟。但是,思维产生的错觉致使教官以为批评比赞美更有利于产生良好的成效。当人们意识不到趋均值回归的存在时,他们就无法洞察周遭世界的本质。我们终其一生都摆脱不了这样的命运:因为惩罚他人而获得奖励,又因奖励他人而遭到惩罚。

相似性特征

特沃斯基总能一下子抓住核心,这是一种令人震惊的能力。他总能在第一时间做出准确的诠释,给出深刻的见解。心理学家克莱德·库姆斯认为,人们所做的决策,实际上可以被看成是对两个事物间相似性的判断集合:一个是存活在心中的理想,另一个是在眼前供你选择的对象。特沃斯基和他一样,被如何测量那些观察不到东西之类的问题深深吸引。心理学主要理论对人们如何进行相似性判断有一个共识,那就是相似性判断是以物理距离为基础的。当你对比两个对象时,你会去探寻它们彼此之间有多“靠近”。

特沃斯基于1977年发表了“相似性特征”的研究论文,认为人们在比较两个对象评判它们之间的相似性时,实际上是在对它们的特征进行罗列。这些特征仅仅是物体的一些表面特征:共有特征越多,两者间的相似性就越大;共有特征越少,两者间的差异性就越大。随着共性特征的增加和差异性特征的减少,两个对象之间的相似度会提高。像爱与恨、喜与悲、严肃与愚蠢等事物,相互之间不是思维连续体中两个恒定的对立面,而是处在一种动态变化的关系中。它们彼此间有一些相同之处,也有一些不同之处。特沃斯基提供了一个全新的视角,使我们得以洞悉人们在做出不合逻辑的选择时都发生了些什么。相似性有两个面,一面属于因果关系,另一面属于派生关系。它既是分类的基础,同时又受分类形式的影响。香蕉和苹果是两种不同的东西,但由于我们将其都归在水果这个类别中,所以它们之间存在相似性。

基准率

人们是如何对不确定事件的发生概率作出判断的?解答这样的问题靠的是统计学中的贝叶斯定理。概率的变化取决于基准率。所谓的基准率就像袋子中的红白两色筹码各占多少百分比。基准利率越大,也就是红色筹码和白色筹码之间的比例越大,概率变化就越快。心理学家想知道,人究竟是不是天生的统计高手,当他们不依赖统计公式时,是不是还能够做出准确的猜测?

人们打台球时,不会去计算击出母球时应该采取什么角度,或是使用多大力量。那是物理学研究的东西。但在打球时,人们就好像精通物理,会从大致准确的角度,以大致适宜的力量去击球。他们的大脑会形成一个接近标准答案的选择。同样,人们在某些情景中判断概率时,其实并没有做任何精密计算,但准确率之高往往显得他们好像做过计算似的。

但是,卡尼曼认为人不是天生的统计高手,人的大脑也不会理所当然地提供“正确”的答案,也不知道基准率的重要性,他们无论是从大样本还是从小样本中,都有可能得出一个重大的结论。一个人在做预测时,除非他抱有100%的把握,否则就不能不考虑基准率。然而,人类并不是“保守的贝叶斯人”,也不是任何一种类型的统计学家,他们常常依据细枝末节直接作出判断,善于通过直觉做判断,并不精于此道,因而连明摆在那里的答案都看不到,在遇到更复杂的情景时更会举棋不定。不管人们在面临概率选择时做了何种决断,都与统计学无关。

小数偏差

在卡尼曼和特沃斯基合作的《小数定律之我见》中,他们对人们包括训练有素的统计学家常犯的一个思维偏误进行了系统的梳理。文章指出,人们会错误地以为局部能够代替整体,之所以如此,是因为人们错误地相信样本必能反映出总体的特征,在人们对待随机事件的态度中,这种思维偏误表现得尤为明显。数学领域往往只有正确和错误,这两种答案不存在模棱两可的中间项。有时候我们能预感到会犯错,但就算这样,错误还会步步逼近,直到最后我们完全被错误的念头主宰。人生就是充满了一连串由错误构成的事件。

以抛硬币为例,人们都知道,硬币落下时,正面朝上和反面朝上的概率是一样的。但是,他们依然认为,如果一个硬币连续多次都是正面朝上落下,那么下一次就可能会反面朝上。这就是人们常说的“赌徒谬误”。人们似乎以为,硬币能够自动地调节正反面,好让它们机会均等。“即使是最公正的硬币,鉴于其有限的记忆容量和道德水准,始终不可能像赌徒们期待的那样做到不偏不倚。”

那些受过训练的科学家也同样会有犯此类错误。例如,当这些心理学家只知道第一个孩子的智商得分是150,然后要去猜测一群孩子的平均智商时,他们给出的答案是100,也就是说,他们认为八年级孩子的平均智商是100。在他们看来,智商超高和智商超低的孩子都是群组中的特例,会两相抵消——就像硬币,这次正面朝上,下次就会反面朝上。只不过,贝叶斯定理的计算结果显示孩子的平均智商是101。

即便是精通统计学、了解概率论专家,都没有意识到小样本在代表大群组时所具有的差异性,即样本量越少,其准确反映整体特质的可能性就越低。人们总以为样本能够自我调节,直至可以准确反映其所代表的整体。在大群组中,由于大数定律的影响,其预测准确性是可以得到保障的。假如你抛硬币多达1000次,那么最终正面朝上和反面朝上的次数基本会相等,而当抛掷10次时,结果就不尽然了。出于说不清道不明的原因,人们就是看不到这一点。“人们对于随机取样所抱的态度似乎是符合小数定律的。也就是说,他们认为小样本和大样本一样,都能反映出它所代表的整体的特征。”

在社会科学实验中,科学家或管理学家往往会从大群体中选取一个小样本,然后来检验某个理论。《基业长青》就是一个典型的案例。作者以为选取了8000家企业就能总结出“基业长青”的原因,实际上样本还是不足。正如《基业长青》的作者一样,许多人在探寻真相的过程中,会过度地依赖偶然性。由于坚信小数定律,他们也总是为自己的结论找出合理的解释。

人们总是习惯从少量证据中得出重大结论,这种倾向如此之强,以至于明知此处有陷阱,还是会主动跳下去。人们对周遭世界长期以来的错误感知,使他们养成了靠直觉做判断的习惯。凡是存在不确定性的地方必然会涉及判断,而凡是涉及判断也必有可能出现人为的失误。密歇根大学的心理学教授戴夫·克兰茨认为,在不确定的情境中,我们应该依靠统计学做出,但实际上并没有这么做。

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