决策

简捷启发式》| 陈章鱼解读

《简捷启发式》| 陈章鱼解读

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关于作者

本书主要作者是德国著名认知心理学家格尔德·吉仁泽教授，主要研究方向是人类做决策的心智模型。吉仁泽教授还召集了心理学、数学、计算机科学、经济学和生物学的研究者，共同组建了「适应性行为与认知中心」，让这些跨专业的专家们，共同研究「决策」这个问题，这本书就是专家组历时 3 年的研究成果。

关于本书

《简捷启发式：有限理性让我们更聪明》是由德国顶尖计算机科学家、认知科学家、神经科学家、经济学家、数学家、统计学家等组成的跨学科研究团队，历时3年的科研成果：在视野限制、时间紧迫，而又缺乏现成经验可供利用的情况下，一个人怎样才能确保自己制定决策的合理性呢？

在这本书里提出，人们可以运用一些快速节俭启发式做到这一点，这种推断机制是简捷却精明的。这些简捷的规则，为人们适应周围环境提供了一个功能强大且完备的工具箱，在这里，传统的逻辑和概率规则都毫无施展之地。这些简捷启发式之所以奏效，是因为从生态学视角来看它们是合理的，即适合于它们所使用环境的信息结构。

核心内容

1.是不是拿到的信息越多，越能做出更好的决策？

2.为什么决策时不要追求最优选项，而是应该追求自己最满意的选项？

3.决策时如何兼顾时间和信息量？

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前言

你好，欢迎每天听本书，我是陈章鱼。今天为你解读的这本书叫《简捷启发式》，副标题是《有限理性让我们更聪明》。

我估计你听完这个书名，就会感觉有点懵。啥叫「简捷启发式」？啥叫「有限理性」？如果你翻开这本书，你会发现全书都是这么个风格，完全是一本论文合集，里边有大量的术语、公式和实验数据，读起来非常消耗脑细胞。当然你放心，我会用尽量轻松简单的方式，给你介绍这本书。

咱们先不纠结那些术语，说说这本书的主题。这本书的主题倒是非常明确：如何做好决策。关于决策的书有很多，「每天听本书」也解读过不少，那这本书特别在哪呢？这本书的特别之处，在于让我们看到做决策时，有一个隐藏的代价。

以往我们会认为，做决策的时候，信息越多越好，最好是掌握全部信息之后，再去做决定。就像是走路的人，遇到岔路口，不知道该往哪走，最好能有座山，登高一望，把所有的路都看明白了，再下来做决定。可是现实中，往往由不得你这么从容。

举个例子，你在上班的路上，打开得到 APP 的「每天听本书」，准备听一本书，假如我只给你一张表，上边就列着 2000 多本书名，这个时候，你怎么办？你当然可以把所有的书名都翻看一遍，不认识的书还可以查查豆瓣信息，精挑细选之后，再选一本书来听。但是这样，很有可能你听书花了 20 多分钟，找书花了一个多小时，这就有点得不偿失了。

再举个例子，在医院的急诊室，救护车送进来一名男子，胸口阵痛，看起来可能是心脏病发作。这个时候，医生需要快速判断出他是不是一位高危病人，要不要进行特殊的治疗和护理。可是，如果把所有检测手段都用一遍，再找病人家属详细地询问一遍病史，信息是收集全了，但是很有可能已经失去了最佳的治疗时间。

你看，以往我们都觉得，做出错误的决定，才要承担严重的代价。其实，收集信息本身就有代价，这个代价就是时间。整个决策的过程，就是一场和时间的赛跑。

所以，大多数现实情况，都由不得你把信息收集全再做决定，时间有限，你只能依靠你了解的一部分信息，这就叫「有限理性」。与之对应的是「无限理性」，也就是咱们常说的「上帝视角」。大多数讲决策的书，往往都是站在上帝视角，信息都已经收集全了，再讨论我们怎样做出更好的选择。可是只有理想的世界，人们才拥有无敌的推理能力、无限的知识和无穷无尽的资源来进行决策。现实生活并不是这样，这本书，就把时间也当做一种宝贵资源，纳入到决策的考量中，如果我们能够找到一些决策方法，用足够少的信息，做出足够好的决策，这样就能最大限度地节约时间资源。这样的决策方法，在这本书中就叫「简捷启发式」。

这本书的作者之一，是德国著名的认知心理学家格尔德·吉仁泽教授，这位吉仁泽教授，主要研究的就是人类做决策的心智模型，「每天听本书」还解读过他的作品《直觉》和《风险与好的决策》。这一次，他开始研究在有限理性的情况下，人类如何做出好的决策。而且，他组建了一个强大的团队，召集了心理学、数学、计算机科学、经济学和生物学的研究者，共同组建了「适应性行为与认知中心」，英文缩写正好是ABC，这个ABC研究组让这些跨专业的专家共同研究「决策」这个问题，这本书就是 ABC 研究组历时 3 年的研究成果。

那么怎么用足够少的信息，做出足够好的决策呢？首先，你要破除关于决策这件事的一些妄念。

第一部分

我们先来看第一个妄念：是不是拿到的信息越多，做出的决策就越好呢？

我们一般都会觉得，决策这件事很像是考试，信息就像是课本，学得越多，考试成绩就越好。可是真的是这样吗？

ABC 研究组在这本书中反其道而行之，给我们介绍了一种策略，这个策略有一个非常唬人的名字叫「再认启发式」，但是做起来其实非常简单，就是哪个选项眼熟，就选哪个。你听完可能会觉得，太随便了吧？这样就能选对？ABC 研究组做了大量的实验，发现就靠这一条策略，还就能获得不错的准确率。

其中有一个实验是这样，ABC 研究组让一拨儿英国大学生，和一拨儿土耳其大学生，分别对英国足总杯 32 支球队的成绩进行预测，这 32 支球队都是英国本土球队，英国大学生当然是很熟悉，土耳其大学生就根本不了解，他们只能靠一条线索去猜，这些球队通常是依照城市命名的，比如曼城斯特联队，也就是著名的曼联。土耳其大学生只能假设，哪个城市著名，哪个球队就比较强，所以哪个足球队的名字看着眼熟，就选哪个。 最后的预测结果如何呢？熟悉本土球队的英国大学生，预测的准确率是 66%，而哪个眼熟选哪个的土耳其大学生，预测的准确率，竟然有 63%。

熟悉本土球队的英国大学生，和几乎无知的土耳其大学生，最后预测的结果只差了 3 个百分点。

怎么会出现这样的情况呢？科学家研究发现，我们在做决策的时候，会出现一种「少即多效应」，知道更多的人，反而不如知道更少的人更能做出准确判断。 为什么会这样呢？其实正是因为，人不是计算机，无法拥有无穷的计算能力，了解的信息，未必真的能处理，就像那些英国大学生，也许对于球队的成员、历史、比赛风格都了如指掌，可是拥有两支球队的这些信息，怎么计算出哪支队伍能获胜呢？我们其实没有这个计算能力。这个时候，多掌握的这些信息，其实根本发挥不了作用。

你看，我们以为信息越多越能帮助我们做决策，但其实，真正决定决策准确率的，不是我们收集信息的多少，而是我们对于信息的计算能力。

你可能会说，你刚才说的那种情况，还是过于简单。一场足球赛无非就三种结果，要么这支队伍胜，要么那支队伍胜，要么平手，三选一当然比较好猜，世界杯上不是还有章鱼保罗预测比赛吗？那么，接下来的这个挑战，就要比足球赛的结果复杂多了，甚至可以说是这个世界上最复杂的现实问题之一，什么呢？美国股市。

面对变量繁多的美国股市， ABC 研究组还是使用同样的策略，他们不用特别的市场信息或者复杂的金融工具来制定投资方案，按照书里边的话来说，他们就想看看，单靠「无知」能不能在股市盈利。

ABC 研究组分别在美国和德国各找了 180 位路人，给他们看一张名单，上边列出了将近 800 家美国上市公司，让他们看哪些公司眼熟。ABC 研究组选择了各种投资方案进行模拟，咱们重点关注其中两种方案，就当是他们成立了两只基金，一组是德国人看着眼熟的上市公司，比如奔驰、保时捷、西门子，咱们姑且称之为「德国眼熟基金」，一组是美国人看着眼熟的上市公司，比如可口可乐、花旗银行、希尔顿酒店，咱们姑且称之为「美国眼熟基金」。他们追踪了6个月的时间，看看这两支「眼熟基金」到底能不能赚钱。

这样的方法，已经不能说是简单了，完全是简陋。就靠看着眼熟这件事，怎么可能赚到钱呢？可是6个月后，ABC 研究组得到了让人惊讶的结果。这些看起来眼熟的公司，股票收益率比那些看起来陌生的公司要高出 30 多个百分点。「眼熟基金」跑赢了其他公司。 而且，6 个月内，两支「眼熟基金」的收益，要比美国道琼斯指数的增幅高出25个百分点，也就是说，「眼熟基金」跑赢了大盘。更让人惊讶的是，ABC 研究组还对比了德国和美国最著名的两支基金，发现「眼熟基金」这 6 个月的收益，比德国的基金高出 10 个百分点，比美国的基金收益率高出将近 30 个百分点。

也就是说，眼熟基金跑赢了别的公司，跑赢了美国股市大盘，甚至跑赢了美国和德国专业的金融人士。真正在股票市场获利的，不是专家的深思熟虑，而是普通路人的「眼熟」。更有意思的是，由美国人选出的德国公司股票，和德国人选出的美国公司股票，它们的收益尤其突出。换句话说，越是不了解情况的局外人，靠着这种「再认启发式」，越能获得更好的预测效果。

你看，「少即多效应」又一次出现。这背后的原因，其实 ABC 研究组还没有找到最终的答案，不过团队中的生物学家，提出了一种解释，那就是「眼熟」这件事，远比我们想象中要可靠得多。熟悉的感觉不是随随便便就能形成，而是多少年生物演化进程中，我们维持安全的重要保障。

举个例子，生物学家研究老鼠的饮食习惯，发现它们会表现出一种强烈的倾向，极其不愿意接受陌生的食物，只有自己尝过的、闻过的，哪怕是从别的老鼠口中闻到过气味，这样的食物它们才能接受。你看，这完全就是「再认启发式」的策略。所以，这种方式看起来随便，其实回到生物演化的现场，这是保障生命安全的重要策略。在此之外收集的更多信息，因为我们没有更好的机制处理，反而就是多余的。

第二部分

你可能还是会有点不安心，如果得到的信息少了，真的能做出最优的结果吗？

这就是这本书要给你破除的第二个妄念：站在个人视角上，其实没有最优的结果，只有让你满意的结果。

2000 多年前，有三个学生问了哲学家苏格拉底一个问题：我怎样才能找到理想的人生伴侣呢？

苏格拉底带着学生们来到一片麦田前，跟他们说：「你们就一直往前走，途中只能摘一支麦穗，咱们看谁摘的麦穗最大。」

第一个学生走进麦田。他很快就看见一支又大又漂亮的麦穗，很高兴，于是就摘下了这支麦穗。可是，他越往前走越后悔，因为前边有很多麦穗比他摘的那支要大很多。他很后悔下手早了，只好遗憾地走完全程。

第二个学生吸取了教训。每当他要摘时，总是提醒自己，后面还有更好的。不知不觉，他就走到了终点，却一支麦穗都没摘。他也很后悔，总觉得后边的更好，最后错过了全世界。

第三个学生吸取了前两个人的教训。他把麦田分为三段，走过第一段麦田时，只观察不下手，在心中把麦穗按照大中小分类；走过第二段时，他还是只观察不下手，继续观察，验证第一段的判断是否正确，走到第三段，也就是最后三分之一时，他摘下了遇到的第一支，属于大类的麦穗，这可能不是最大的一支，但他心满意足地走完了全程。

这个故事说明了两个道理：第一，把时间这个维度放进决策中，我们往往很难做出最优的选项，因为时间是不能回头的。第二，虽然我们不能做出最优的选项，但是我们可以像第三个学生那样，使用一种策略，找到让自己最满意的选项。

这种策略，就叫做「满意性原则」。在 ABC 研究组看来，满意性原则是在有限理性之下，我们能找到的最佳策略。

咱们再看一个更极端的例子，你走在江边，突然发现江上有一艘船沉没了，不停有人落到江中，请问，如果你的体力只允许你下水救一个人，这件事儿你怎么选，才能让自己最安心？

你会发现，最后的答案永远是，救第一个落水的人。你用各种标准衡量，精挑细选出一个人，可是你永远会纠结一个问题：在选择的过程中，你浪费了时间，使得前面落水的人没法获得帮助。

在这种情况下，其实你并没有一个最优的选项，救第一个人是最能让你满意的选项，因为你第一时间躬身入局，而且拼尽全力，毫无保留。

你看，当我们把时间这个维度纳入考量，站在有限理性的角度，追求最优选项很难。追求最满意的选择，才是更好的态度。

第三部分

刚才和你说了那么多，其实只谈了一种具体的选择策略，「再认启发式」，说白了就是哪个眼熟选哪个。其实是想说明，即使这样简单的策略，也能获得惊人的准确率。

但是你不要以为，整个一本书就给出了这么一个策略，遇事不决，就靠眼熟做判断。ABC 研究组在「再认启发式」的基础上，给我们提供了更好的决策方案。

再认启发式之所以让我们觉得有点不靠谱，是因为做决策的时候，我们完全依靠自己，没有外部信息，而现实中我们做决策，想要提高准确率，当然可以借助外部信息，比如查阅资料，请教别人，或者和别人一起推演一下接下来的可能性。但是每一次决策，都是在和时间赛跑，收集的信息越多，付出的时间成本就越大，那么，怎么样兼顾时间和信息量呢？

这个问题听起来挺复杂，但是 ABC 研究组的专家研究之后告诉我们，其实，你只需要弄明白三件事：第一是指导搜索的规则，简单来说，就是什么时候需要收集信息；第二是终止搜索的规则，简单来说，就是什么时候信息已经收集够了；第三是做出决策的规则，也就是采用什么标准做决策。

这样说起来还是有点空，咱们举个例子，你突然很想吃一个蛋糕，但是你家周围东南西北都有一家蛋糕店，那你要去哪家买蛋糕呢？

如果几家店里，只有一家你熟悉，东边那家，你吃过感觉还不错，那你可以就选择这家，这就是我们提到的「再认启发式」，哪家眼熟选哪家。那如果四家你都熟悉，或者你都不熟悉，没法靠眼熟呢？那你就要借助外部信息了，这个时候，你就有不同的选择方式。

第一种情况，你说，我是个选择困难症，做选择这件事太累了，如果消耗太多脑细胞，吃蛋糕也补不回来。最好是干干脆脆，咱们找一条标准，就把这事儿定了，你可以打开大众点评，搜索东南西北四家蛋糕店，北边那家，评分最高，那就选这家了。你看，这种策略的核心是，搜索信息越少越好，做决策快，不费力。

第二种情况，你说，大众点评未必靠谱，我还是更相信自己的经验，有个朋友传给我一个高招，怎么选靠谱的饭馆，进去就问两句话，你们这饭馆开了有十年吗？有。那有分店吗？没有。这样的饭馆肯定靠谱。你用这个方法选饭馆经常成功，那也可以用这个方法去验证蛋糕店。东南西北问一圈，西边的蛋糕店开了十年，没有分店，那就选这家了。你看，这种策略有点像「再认启发式」，不同的是，咱们不是哪个选项眼熟就选哪个，而是挑选的标准是自己熟悉的。

还有第三种情况，你说，我对蛋糕店的标准比较高，原料啊、创意啊、环境啊，我都很在意。那你可以把自己对蛋糕店的需求排个序，真材实料排第一，创意排第二，环境排第三，然后按照这个顺序，一条一条标准来验证，东南西北转一圈，发现四家店用的原料都是良心食材，第一条标准都能满足，那就看第二条标准，南边那家店创意最好，那就不用犹豫，直接选南边那家店。

你看，三种选择策略，第一种倾向于用最少的信息，第二种倾向于成功过的策略，第三种倾向于标准更全面，从第一种到第三种，就是用更多时间，换取更高的准确率。

这三种策略的准确率到底怎么样呢？ABC 研究组做过一项终极测试，目前统计学中，最常用的一种算法，叫做多元回归算法。这种算法的原理很复杂，我就不在这里为你介绍了。你只需要记住，多元回归算法是统计学界公认准确率很高的算法。而 ABC 研究组列出了 20 个各学科的不同问题，包括预测交通事故的概率，估计某个地区的房价，预测一个地区的降水量，估计某个大学里教授们的平均工资等等。就用刚才提到的三种策略，和多元回归算法来进行比较。

得到的结果是，在这 20 个问题中，就算用的是准确率最低的第一种方法，准确率也和多元回归算法相差无几。可是用到的信息，只有多元回归算法的一半，效率大大提升。

总结

到这里，这本《简捷启发式》其中精华的部分，我就为你解读完了。我有一个感受，这本书虽然写得有些复杂，可是了解这本书的核心思想之后，我其实感觉更轻松了。

这本书先是帮我卸载了两个妄念，第一个妄念，并不是信息越多，做出的决策就越好。我们哪怕用「再认启发式」，哪个眼熟选哪个，这么简单的策略，其实在决策时也能获得意想不到的准确率。这说明，收集信息不是越多越好，信息要和我们的处理能力相匹配。

第二个妄念，不要追求最优的选项。当我们把时间这个维度纳入考量，站在有限理性的角度，追求最优选项其实很难，就像苏格拉底的学生去摘麦穗，一门心思追求最优，要么后悔摘得太早，要么后悔摘得太晚。追求最满意的选择，才是更好的态度。

接下来，这本书给我们介绍了三种选择策略，而这三种高准确率的策略，其实也要比统计学的通行算法要简单很多。

你看，在决策这件事上，这本书似乎是在劝我们，不用想得那么复杂，想得简单一些，反而能把问题想对。

而我们为什么更愿意向着相反的方向去呢？因为我们有一种幻觉，如果我们能拥有无限理性，我们可以变得更好。

那让我们做一个思想实验，如果人真的拥有无限理性会怎么样？如果我们真的拥有无限的信息，会不会变得更有智慧？

我们都有抱怨自己记性不好的时候，有一类特殊的人，他们过目不忘，会记住每一件事情，可是这并不是天赋，反而是一种困扰，叫做「超忆症」，几乎所有患上超忆症的人都没有成为天才，反而一生都痛苦不堪，因为他们会沉迷于过去的美好，或者沉浸于曾经的痛苦。

所以会遗忘不是人类的缺点，反而是对自己的救赎。哪怕是我们亲身经历过的过去，无限信息也让我们无法处理，更不用说无限可能的未来。所以，信息不完备的有限理性，也许是我们的权宜之计，更有可能是我们面对未来的唯一选择。

个体的有限理性，站在人类的角度是最大的理性。

撰稿、转述：陈章鱼

脑图：摩西脑图工作室

划重点

1.收集信息本身就有代价，这个代价就是时间。整个决策的过程，就是一场和时间的赛跑。 2.真正决定决策准确率的，不是我们收集信息的多少，而是我们对于信息的计算能力。 3.当我们把时间这个维度纳入考量，站在有限理性的角度，追求最优选项很难，追求最满意的选择，才是更好的态度。 4.信息不完备的有限理性，也许是我们的权宜之计，更有可能是我们面对未来的唯一选择。

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