Book: 20180814 to 20190509,《思考,快与慢》(Thinking, Fast and Slow)

20180814, 介绍(Introduction)"


这本书在我看来,就是教我们如何观察真实世界。

一个基金经理,因为非常喜欢某款汽车而购买那家汽车公司的股票。这么做正确吗?如何判断是否应该购入一家公司的股票?股票被市场低估。

再烂的股票也可能被低估,再好的股票也可能被高估。这与公司的产品无关。

但是,要衡量股票是否被低估或者高估非常困难,于是,人会本能地"偷懒",从而用个人喜好取代理性分析。

这就是绝大部分市场短期波动的主要原因吧?

PS: 这本书需要大量思考。阅读速度很慢。

https://www.bookdepository.com/Thinking-Fast-and-Slow-Daniel-Kahneman/9780141033570

20180901, 第一节"故事里的角色(The characters of the story)"

《习惯的力量》(The Power of Habit )里面说,人的大脑中的不同区域有不同的"分工"。有的负责不需要"思考"的习惯性动作,例如呼吸和行走;有的则负责复杂的逻辑思考。

《思考,快与慢》出版于2011年10月,《思考,快与慢》出版于2012年2月。显然,Daniel Kahneman 写书的时候没有读过《习惯的力量》。但这两本书的逻辑完全吻合。

"两个角色"正好对应大脑的不同区域。两个角色都至关重要,都是自然进化的结果,缺一不可。

当错误的"角色"出现在错误的场合,人就会做出错误的判断。

要看清真实世界,一定要尽力避免这一类错误。

20180914, 第二节"留意与特意(Attention and Effort)"


两个角色都是心理活动,而科学讲究观察验证。瞳孔的变化正是极好的观测对象。

作者把两个角色称之为"系统一和系统二"。系统一负责不需要动脑筋就能解决的问题,而系统二则需要有意识的思考。

当系统二进入主导位置后,瞳孔就会放大。越复杂的逻辑思考,对瞳孔的刺激越大。这样,科学家们就有办法针对"系统一和系统二"进行大量实验。

为了提高效率,大脑会尽可能偷懒。也就是说,把尽可能多的任务交给系统一而不是系统二。

如果能充分了解系统一和系统二的特性,我们就距离真实世界又近了一步。

20180922, 第三节"懒惰的控制者(The lazy controller)"

系统一(快思考)和系统二(慢思考)之间的关系,决定了一个人的命运。

吸烟,酗酒,肥胖,赌博。。。这些只有在系统一起决定作用的时候才会发生。换句话说,系统二占主导位置时,人的自控能力更强,对世界的认知更加深入。

"凡事多问几个为什么",才能减轻偏见和迷信的影响。

巴菲特说,"众人恐惧我贪婪,众人贪婪我恐惧"。这体现的正是系统二的重要性。

20181106, 第四节"以关联为本能的机器(The associative machine)"

人是一个整体。

从思想到行为,不管是潜意识还是显意识,都相互影响。

这很好地解释了一个现象:为什么那么多年纪大的男人喜欢找年轻女性?这不仅仅是为了寻找重返青春的幻觉,而是,真的能让人从心理到生理上变得更加年轻!

当然,既然明白了其中的原理,就有更好的办法重返青春。

PS: 年纪大的女性如果有条件,是否也喜欢找年轻男人?我猜一样的。

20181125, 第五节"认知放松(Cognitive ease)"

以前听说,"陌生引发恐惧,恐惧引发仇恨。" 这想必是"非我族类其心必异"的根源。

这一章讲述了其中的原由,只不过倒过来:熟悉(包括易于辨识)引发好感。

应用比比皆是。简单清晰的简历更容易被选中。简单清晰的商务计划更容易获得投资。简单清晰的书更加热卖。

"众口铄金,积毁销骨"。重复次数多,就更加容易让人相信。

本章讲述的另外一个理论是关于创新:"愉快轻松"更容易带来创造力,同时也更容易让人犯错:"乐极生悲"。

这倒是很好地解释了中国,中东和俄罗斯的创造力缺乏。

从这个角度来看,社会保障体制非常重要。毕竟,人类文明是由创新推动的。

:-)

20181126, 第六节"常见,意外,和缘由(Norms, surprises, and causes)"

那个大三角形,小三角形和小圆形的动画让我想起了"人工智能"。每个看过这部一分多钟影片的人都明白,这部动画讲述的是小三角和小圆形团结起来对抗大三角形的"欺凌"。但人工智能要到什么时候才能理解这部动画?我猜要几十年甚至几百年。

意外未必意外,常见也未必常见。操纵人心是很容易的事情。当然,这只在宏观上有效,对个体效用不大。

无论是民主还是集权,"效用"都是幻觉。

民主的创造力可能与民主无关。而集权的效率也可能与集权本身没啥关系。

这本书应该算哲学书。它讲述了一个基本问题:"我是谁"。或者说,"我是怎样一台机器"。

它在介绍一幢大厦。每一节都是一块砖。

20181202, 第七节"总是匆忙给出结论的机器(A machine for jumping to conclusions)"


这一章读到一半,我就立刻想起了下面这篇五年前的文章。

这篇文章给了我很深的印象,但直到今天重读,才注意到文章是受到《思考,快与慢》的启发。

这一章节内容很多。

1. (对于绝大多数人在绝大多数时候)只有相信,才能理解。

我以为自己正确,以为自己理解。。。直到被狠狠打脸。

2. (绝大多数人)人喜欢盲从,极容易受他人影响。

媒体舆论的影响力巨大。当他人纷纷赞同某一观点时,自己也更容易附和。

所以,天朝坚持要控制媒体舆论。这样就能间接控制绝大多数人的思想。

盲从时,没人会意识到自己"被操纵",相反,大家仍然会觉得自己在独立思考。

因此,独立思考和舆论自由是一体两面。就社会而言,不可能在舆论管制的情况下独立思考。

3. 集体有智慧。真理在少数人手中。

这两种说法都正确。

打个比方。在纸上画一个圈来代表一群人的意见,中心"正确",其它区域表示"偏见"。这群人中绝大多数都持有偏见,但"平均值"多半离中心不远。而真正持正确看法的,往往只有极少数。对于不同的事情,往往是不同的"极少数"人具备正确看法。

但是,一旦舆论被管制,这一群人的意见就会被固定的少数几个人把持,这个集体的"平均值"就多半会错得离谱。

这也说明了"舆论自由"的正确性,和"定于一尊"的危害。

笨蛋有自信。

4. 对于个人来说,如何尽可能避免偏见?

把自己对事物的评估分成多个部分。每个部分就像一个独立的"容器",尽可能不受其它部分影响。这样,最后把多方面综合起来,就更容易得到正确答案。

一定要调动自己的"系统2"进行理性思考,而不是匆忙根据印象给出结论。

"自信"往往意味着错误。

20181209, 第八节"评价是如何发生的(How judgement happen)"

这一节感觉没写完,只是一个概念的介绍。

人有很强的"比喻"能力。例如,用"身高"来比喻"机率":一个小孩两岁就能阅读,相当于多少身高?

一个人贪污了一百万,应该怎样惩罚?500年前可能是处死,当代国家可能是两年有期徒刑。在罪行和惩罚之间,只能利用"比喻"来感受"公正"。

20181209, 第九节"回答一个更简单的问题(Answering a easier question)"


独立地进行两组问卷调查。

第一组问两个问题:1. 中国实力强大吗?2. 你爱党吗?

第二组也是两个问题:1. 中国腐败问题严重吗?2. 你爱党吗?

根据这一节的内容,这两份问卷调查将得到差异颇大的结果。在回答第一个问题时,答卷人心中已经被唤起"自豪"或者"愤怒"情绪,而第二个问题将因为不同的情绪而得到完全相反的答案。(个人肯定有差异,但群体上大致如此)

如果把两个问题的顺序调换一下,变成:1. 你爱党吗?2. 中国实力强大吗?
调查结果就会准确很多。

不论是在中国还是西方国家,这种陷阱都同样有效。

两个总统候选人,如果一个显得更精明能干,大众往往无法区分这个人是否真的更加精明能干,而直接投票给他/她;同理,如果一个候选人长相让人感觉更加"贪婪",就不太可能胜选,而不管是不是真的贪婪。

这是第一篇的最后一章。下一篇要开始介绍"理智"如何毫无理智地维护"情感"的判断。

PS: 不久前看过一篇采访录像。

一个记者问ELON MUSK, "你怎么知道你看到的是真实世界而非虚幻世界?(你怎么知道自己是系统2在主导,而不是系统1?)

ELON MUSK 很诧异的说:"如果我看到的是虚幻,火箭就会爆炸。"

那个记者两眼迷茫,显然没有听懂。

我猜,"验证"是看清真实世界的关键。

20181215, 第十节"小数目法则(The law of small numbers)"


这一节非常有趣,说的是寻找规律过程中的常见错误。

我在四线城市长大,那里一共不到7万人。只有一所小学和一所中学。

初中时期每个年级大约 9 个班,每个班大约四十几个学生。

当时流传一种说法:奈何桥前按照性别排队,大家一队一队轮流喝孟婆汤,然后跳下奈何桥投胎。所以,出生的婴儿也是一批一批:一批男孩,一批女孩;这周男孩,下周女孩。

当然,读书读到了初中,对封建迷信有一定抵抗力。妻子所在的班级,把班上四十几个学生的出生年月列出并排序。。。。。。结果让人震惊!真的是一批一批,一批男孩一批女孩!

从此,大家对奈何桥和孟婆汤深信不疑。

根据这一节的内容,因为采样数据实在太小,统计结果没有任何意义。每个人都试图从数据中寻找规律,但因为个人往往只能接触到很有限的少量数据,得到的结论也往往错得离谱。封建迷信往往就此扎根。

另一个常见的错误是,很多成功人士都把自己的成功归因于个人努力。但实际上,主要靠运气。

还有就是投资。有人说股价(房价)已经连涨三年,所以应该买入;有人说股价(房价)已经连涨三年,所以不应该买入!实际上,这两种说法都完全错误。股价(房价)接下来会涨还是会跌,和过去的表现毫无关系。

再就是投票。怎样从总统候选人中进行选择?丘吉尔和希特勒当初如果在同一个国家竞选总统职位,谁更可能胜选?是怪毛病多多的丘吉尔,还是严格自律圣人一般的希特勒?!

从这一点又看出西方国家"权力制衡"的重要性。不管谁上台,都出不了大麻烦。

20181224, 第十一节"锚(Anchors)"


人的观点容易被"锚定"

除了书中给出的各种例子,我觉得"第一印象"也是典型例子。

不过那个讨价还价的例子与"优势谈判 Power of Negotiation"正相反。《优势谈判》认为,谁先给出建议价格,谁就处于不利地位;而《思考,快与慢》认为,建议价格往往会有"锚定"效应。

显然,在这个例子里,《优势谈判》是正确的,除非谈判双方都是菜鸟。

《思考,快与慢》居然也有错误,嘿嘿。

20181227, 第十二节"印象的科学(The science of availability)"


搭乘汽车有多安全?如果近几个月内曾亲眼目睹一辆汽车在高速公路上燃烧,或者目睹重大车祸,给出的评分就会低很多。尽管一两次的偶然事件并不会对整体有任何影响。

这就是印象的力量。

换句话说,打个比方,如果最近几年(甚至十几二十年)在投资上一帆风顺,对于自己的判断就很可能会过度自信,从而导致惨败。下面这篇文章就给出了多个典型例子。

但"理性"可以纠正"印象"。如果不断自我反省,就可以大大降低"印象"带来的偏颇。

这一节的末尾直指"笨蛋有自信",并以小布什为例。。。。。。哈哈

20181231, 第十三节"会哭的孩子有奶吃(Availability, emotion, and risk)"


每个人都需要应对无数的外部事件。恐怖主义,交通意外,天气变化,污染,浪费,治安,等等。

一个具体的事件值得社会(政府)花费多少资源来处理?对于民主社会来说,哪个引发了大量的公众关注,就会得到更多资源。换句话说,"会哭的孩子有奶吃"。

这当然不完美,但抚平公众的焦虑也是政府的职责之一。

从这个角度来看,如果有真正的人工智能,它会更完美地进行资源分配。尽管难以得到大众的认同。

要减少这种资源浪费,舆论和教育非常重要。如果意识到,恐怖主义造成的损失远远不及意外车祸,大家就不会谈"恐"色变,也就可以更合理的分配资源。相反,如果意识到"车祸"造成的损失有多大,大家就会对实验阶段的自动驾驶技术造成的损伤有更大包容,从而推动自动驾驶技术的发展,并从整体上减少交通意外。

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联想到股票市场。一些微不足道的事件,往往会引发一只股票价格巨大动荡。但从长远看,只有长期利润才能决定股票价格。

所以,如果能够对股票的长期价值进行准确估值,每次短期动荡都意味着巨大的机会。

沃伦巴菲特则更进一步。他忽略了短期动荡,而仅仅关注长期价值!主要理由之一是,不想缴纳资本所得税。也就是说,他认为炒短线的收益和风险,还抵不上资本所得税支出。

20190102,  第十四节"以貌取人(Tom W's specialty)"

我们都知道以貌取人是错误的,但,有多少人能够避免这种错误?

刚来澳洲时,有一次搭乘公交车。因为是非高峰期,车上乘客很少。在一个著名的穷人区的汽车站,突然涌上来十几个黑人。他们大声喧哗,兴高采烈地谈论着什么。我下车时被其中一人携带的包裹绊了一下,那个黑人立刻道歉,并把包裹尽量往座位里收拢。我这才意识到自己先前的"假定"完全错误。

另外一次,公交车上,坐在一个白人大妈旁边。她金发碧眼,面带微笑。我试着和她聊天,然后就听她抱怨了三十分钟。怨天怨地,对他人和社会完全不信任,自己却很懒。

股票上涨时多少人追涨?股票下跌时多少人杀跌?多少人相信技术分析?Alpha Zero 在围棋界成神的一刻,我就再也不相信任何股票技术分析。不管分析多么精辟,也绝无可能超越电脑的大数据分析。

这一节的末尾给出了解决方案:回归基本面,相信基本概率;定下基准之后,再进行微调。不管是定基准还是微调,都应该尽量依靠数字,而不是印象。

作者承认,这么做很难,而且完全违背本能。但这是唯一解决之道。

以第一个例子来说,"坏人"究竟占多大比例?很多人贪婪,傲慢,懦弱,短视。。。。。。但坏人真没几个。陌生人是"坏人"的概率其实非常非常小。

同样,"聪明友好外向 "的人也极少极少。不应该把陌生人"预设"为如此完美。

股票则应该更多关注产品和利润。

至于工作。。。。。。"对事不对人"应该是一个基本要求。

20190102,  第十五节"更少意味着更多(Linda: Less is more)"

这一节是上一节的续篇。同样是关于"错误印象"。

内容很简单:把好酒拿去拍卖。单独一瓶好酒,比一瓶好酒搭配一瓶劣酒,往往能卖出更高价格。

本节的精华是解决方案。

1. 设法获取多方面信息。正反双方的信息都很重要。
2. 让多人进行讨论。能够看清真相的人,往往能给出有力的见解,迅速说法团队中的其他人。
3. 深入思考。

反观政治辩论。别有用心的政客往往不愿意让大众获得全面信息,不愿意让大家公开讨论,更不愿意提供充足的时间让大众进行深入思考。

"软文"也同样如此。

20190105,  第十六节"具体事件不受统计数据影响(Causes trump statistics)"
这一节让我觉得郁闷。因为第一个例子就没看懂,尽管反复看了好几遍。

一辆出租车在晚上撞人后逃离。当地有两家出租车公司。一家的车是绿色的,一家是蓝色的。已知条件如下:

1. 85%的出租车是绿色的,15%蓝色。
2. 一个目击证人说那辆车是蓝色。法庭对这名证人在类似情况下的可靠性进行了测试 ,发现80%的情况下这个证人对颜色的分辨正确,20%错误。

问题:那辆出租车 是蓝色而非绿色的可能性有多大?

我认为,80%。书中认为,41%(根据 Bayes's rule)

为啥?!

其它内容倒是不难理解。结论不但让人震惊,而且醍醐灌顶:个人在考虑统计数据时,往往把个例排除。例如,一般认为"自己"不属于普通大众,因此受统计数据的影响不大。

这和我上一篇帖子中的例子遥相呼应( https://chaojidigua.blogspot.com/2019/01/20190102thinking-fast-and-slowtom-ws.html )。我心里清楚遇到"坏人"的可能性微乎其微,但还是忍不住感到紧张。

"知道"是一回事,"怎么做"是另外一回事。

这就是王阳明提出"知行合一"的原因吧。

20190113,  第十七节"一切都走向中庸(Regression to the mean)"

这一节让人毛骨悚然。

"Regression effects can be found wherever we look, but we do not recognize them for what they are. They hide in plain sight."

"回归效应无处不在,但我们却视而不见。它们隐藏在我们的视野中。"

我并不真正理解这句话,直到读到下面这两条逻辑论断。

1. 高智商女性一般会嫁给智商低一点的男性。
2. 夫妻的智商一般完全匹配。

关于第一点,显然,不管同意还是不同意,我们都能找出种种理由。而第二点则没啥可以讨论,显然错误。

但,从逻辑上说,这两条完全一致。

高智商女性如果总是嫁给高智商男性,那就说明第二条成立:智商匹配。除此以外,高智商女性就只能嫁给智商更低的男性。(没必要钻牛角尖,考虑"高智商女性嫁个智商更高的男性")

方鸿渐(钱钟书,《围城》)说过一句广为流传的话:"大学毕业的女人嫁博士,而博士只好嫁老外"。这不是事实。如果进行统计调查,女博士更可能嫁给学历较低的男性。

在生长期营养类似的情况下,如果父母个子很高,子女的个子会更高吗?不会。尽管子女会相对较高,但往往没有父母那么突出。反过来也一样,如果父母是矮个子,子女往往更高。

再考虑房价和股价增长。如果房价(或者股价)已经大幅度增长几年,接下来更有可能增长缓慢(甚至降低一点)。

所谓"风水轮流转"大概就是这个意思。

现在考虑一下经济增长。

在过去几十年,中国和澳洲的经济发展非常迅速,而欧美日发展停滞。在接下来几十年里,谁更可能快速增长?!

20190217,  第十八节"驯服直觉的预测(Taming intuitive predictions)"

这一节是上一节(第十七节"一切都走向中庸(Regression to the mean))的延续。

内容极佳。我开始反思自己的种种预测。

一组新人学习打高尔夫球。对于第一天玩得最好的10%,他们第二天会玩得怎样?

基于证据(第一天表现良好),我们很容易偏向于认为他们第二天也会玩得相当好。但这种预测忘记了"中庸"。新手打高尔夫球的成绩不仅仅取决于天赋,运气和状态要重要得多。也就是说,这10%很可能第二天玩得相当糟糕。

小孩在小学成绩很好,长大后成就会如何?

某人阅读成绩很好,数学会如何?

很多"证据 "和预测的关联性没有我们想象中那么大。

如果已知信息有限,更好的预测办法是:

1. 确定中值(或者平均值)。

2. 确定本能预测结果。

3. 根据证据与预测内容的关联性,从中值进行调整。
如果关联性100%,那么,本能预测结果就是最终结果。

这种方法,对我来说非常新颖。但作者也指出:完全理性的预测只能得到中庸的结果,未必是我们想要采取的策略。

例如,投资策略。

A rational person will invest a large sum in an enterprise that is most likely to fail if the rewards of success are large enough, without deluding herself about the chances of success.

完全理性的人应该把一大笔钱投资在一个更可能失败的企业身上,只要可能的回报足够高。但事先一定要准确计算其这家企业成功的概率。

英雄所见略同。

20190223,  第十九节"理解的幻象(The illusion of understanding)"

勿以成败论英雄。

一家公司,如果从CEO候选人当中随机选取一位,假定其成功概率是50%,那么,如果选取一位优秀的CEO,成功概率会增加到多少?

书中给出的答案是60%

根据一家市场公司的调研,CEO的能力与公司成功与否的关联系数是30%

这让我想起了二十几年前读过的一本书:《从优秀到卓越》(《Good to Great: Why Some Companies Make the Leap... and Others Don't》)。里面以几家"百年长青"的公司为例,进行了仔细研究。

哪些公司?惠普,通用电气,等等。

现在看来,这简直就是一个笑话。

著名的《基业长青》(Build to Last)也犯了同样的错误。

到底发生了什么事?

按照书中的观点,"一切都将归于平庸" 。"运气比能力更重要"。

比尔克林顿统治期间,美国蒸蒸日上;小布什统治期间,美国进入衰退。很可能这只是因为前者走运,而后者倒霉。

这种情况不仅仅针对企业,针对个人同样如此。

爱迪生似乎说过,"失败是成功之母"。现在,我对此有了进一步理解。

两个人能力相近,一个成功了一次,另一个成功了一千次。主要原因是什么?

如果成功概率是10%,那么,前一个可能尝试了十次,而后一个可能尝试了一万次。

仅此而已。

为什么投资股票和期货短线,最终往往赔光?因为能力没那么重要。如果连续成功多年,"赌注"就会越来越大。当最终遇到必然到来的"不走运",就会赔光。

甚至连巴菲特这种奇葩,理论上,其投资业绩也必将走向衰落。(当然,因为他的投资策略把税费降到了最低,比其它投资者的收益会大很多)

所以,归根到底,"命运只会垂青有准备的人"。

或者说,命运只会垂青不断努力尝试的人。

20190226,  第二十一节"直觉与公式计算(Intuitions vs Formulas)"

股市行情,政治风云的影响因素太多,无法预测。但很多事情是可以预测的。

例如,从六个候选人中选出最适合某职位的人,或者,判断一个婴儿是否需要进重点监护病房。

很多事情表面上看极其复杂,实际上需要考虑的重大因素并不多,而且易于分析。本节给出的例子是葡萄酒的价格预测。

葡萄酒的品质,除了本地的地理环境,主要变量就是天气状况。而天气状况主要需要考虑两点:温度和湿度。知道了过去一年的温度和湿度数据后,不需要等到葡萄酒酿造结束,就可以相当准确地预测这批葡萄酒的品质。

 让人惊讶的大众的本能反应:简单的计算公式怎么可能胜过那些有几十年经验的专家?怎么可能给出更加准确的预测?

根据对过去几十年股市投资结果的分析,大众已经慢慢接受了这样一个事实:作为长线,被动式投资(投资股指)胜过主动投资;作为短线交易,电脑投资胜过股票交易员。

如果电脑的计算结果能够更准确地预测股市,那么,为什么不能更准确地分析 CT 扫描结果?!

对于日常工作和生活,我从这一节学到的是:分解事物的本质。究竟什么重要什么不重要?个人感受和直觉是靠不住的,需要抓大放小,需要客观评判。

20190301,  第二十二节"何时可以信任专家的直觉(Expert Intuition: when can we trust it?)"

"自信"本身没有任何意义,除非它是基于可重复,可验证的物理法则。

换句话说,对政治和股市的预测就无所谓"专家的直觉",因为既不重复也不可验证。

而对于下棋,医疗,编程,机械制造,等等,专家的直觉才有参考价值。至于这一类参考价值能否超过"公式计算",那是完全两码事。

从本质上来说,这个结论对于人类来说很悲哀:凡是专家能够形成直觉的东西,电脑的大数据分析都能做得更好。

谷歌的 AlphaZero 就是一个完美的例子。

幸好,任何事情都不是孤立存在。例如,一个软件项目的意义与可行性,往往基于当前政治,行业和金融环境。也就是说,人类需要把事情按照重要性进行模块划分,然后把具体事物的分析交给电脑完成。

人类进行价值判断,电脑负责实施。这就是很可能出现的未来 AI 世界。

但这也意味着失业 。在遥远的未来,大多数人都难逃失业。

20190317, 第二十四节"资本主义的引擎(The engine of capitalism)"

本节的标题似乎不太合适。

"过度自信"对于资本主义很重要,但完全无法承担"引擎"这个角色。

在社会的发展过程中,"过度自信"让人乐观,增强了大家对短时期挫折的忍耐力, 同时让人更加积极地努力工作,以获取脑海中"理所当然"地成功。

 "完全客观"并不利于资本主义地快速扩张,尽管可以更容易避免经济危机/衰退。

 "过度自信"是无法避免的,即便是对于集体决策。个人往往倾向于"过度自信",在集体中则更容易受他人影响。隋朝远征高丽的惨败,就体现出决策层的盲目自信和愚蠢。文革也一样。

 "过度自信"的根源一般并不是"傲慢",而是"无知"。人很难意识到自己的无知。

"反思"可以减缓"过度自信"。这对个人和集体都有效,但效果并不好。

孔子的"吾日三省乎己"就有这个意思,集体反思也类似。但结果很明显,真正能够反思的人和集体都寥寥。

西方通过对抗实现反思。允许不同,甚至截然相反的意见进行公开讨论,让大家尽可能观察到事情的方方面面。这样就可以尽量避免灾难性的决策错误。

而中国不允许对抗。过去的几十年,因为西方发达国家过去数百年的发展经历,已经指明了发展过程中的种种陷阱。中国只需要按图索骥就没问题。但现在中国的经济体量已经非常巨大,没法再按图索骥,只能靠自己摸索。在这种情况下,"过度自信"就是一个巨大的威胁!

20190317, 第二十五节"Bernoulli 的错误(Bernoulli's errors)"

这一节比较简单:同样的事情对不同人具有不同冲击力。这种冲击力无法量化分析。

表面上看,加薪1000元,对于高低收入人群的影响力不同;加薪10%,对高低收入人群的影响力也不同。但这些不同,全都可以量化分析。

实际上,人千变万化。即便是对于同一个人 ,一分钟前和一分钟后就能发生巨大变化。所以,量化分析基本不可能。

我们能够认定的是,人,天生厌恶不确定性。为了确定性,甚至愿意牺牲一定的收益。

20190319, 心得体会

这本书无疑能够帮助读者进一步看清真实世界,但绝对无法帮助读者感受到相应的快乐。

我已经读了一大半。内心迷惑不安。

真实世界如此复杂而难以预测,如此变化多端。

没有什么是确定无疑的。

我可以努力锻炼学习工作,但这只能增加一点"成功概率"

中国古人怎么说来着?"一命二运三风水四积德五读书"

"命"和"运"是一码事,不过"命"包括了出身家庭环境。比尔盖茨的子女命好,压倒绝大多数人的任何努力。

"风水"实际上是一种环境:君子不立危墙。远离"危墙",自然更加安全。覆巢之下焉有完卵。

单纯的"积德"毫无用处。如果有用,也是因为"运"

剩下的只有"读书",也就是个人努力。

古人看得很清楚,个人努力有用,但用处有限。但现在"信用"与"科技"如此发达,应该能放大"个人努力"的效果。当然,这种"放大"是两面刃,同样能放大"厄运"。

佛说, "放下执念"。战术上要重视,战略上一定要藐视。这是获取快乐的必要心态。

20190320, 第二十六节"预期理论(Prospect Theory)"

数学内容越来越多了。

预期理论涉及"锚定值"和边际效应递减。

比尔盖茨对能否多挣一千块并不关心。死猪也不怕开水烫。

从逻辑角度看,这两种感受都不理智。

用《四小时厨师(4-Hour Chef)》 的话来说,"位置不重要,重要的是行动"。

然而,绝大多数人在绝大多数情况下,都难以摆脱基因的束缚。

就个人来说,如果能解决"行动"问题,99%的问题就已经被解决。剩下的是"反思与规划"。

20190323, 第二十七节"不愿失去(The Endowment Effect)"

如果一场赌博,有一半概率得到110块,一半概率失去100块,有多少人愿意试试?

专业赌博人士基本上都会冲上去,但普通人基本上都会拒绝。

得到的东西就不愿失去。"失去"的痛苦远远大于"获取"的快乐。

然而,天下没有不散的宴席,没有谁能够永垂不朽。

有一次在汽车站等车时和陌生人聊天。一个年轻的白人女性说她最讨厌"变化"。我心里给她打上了"弱者"的标签,但现在明白这只是人的本能。

如果生活还不错,你愿意移民吗?移民有一定概率过得更好,也有一定概率变得更糟。不管如何变化,都能得到更多人生体验 。失去的则是"一切",包括人脉,语言,等等。

"变化"不是坏事,"失去"很多时候有意义,值得尝试。

PS: 这一节的末尾讨论了"穷人思维",或者说,"守财奴思维"。对于守财奴来说,任何支出都是"失去",都让人痛苦。所以,他们会尽可能减少支出,甚至避免自我教育方面的开支。这显然危害很大。磨刀不误砍柴工,一把好刀能够让人事半功倍,值得投资。

PS 2: "囤积症"显然也与此有关。不管什么,"留着备用"。然而,人生没有什么真的可以留下来。

我现在把超市当作自己的仓库,需要什么随时可以去取,付一点手续费即可。这样,有超市帮忙收拾打理,就不用头痛物品整理。

20190324, 第二十八节"坏事情(Bad Events)"

这一节从"不愿失去",慢慢延申到"正义"

自从读了《智人-人类简史》,我就不再相信"正义"。但"正义"的来源很有意思,某种程度上和基因中的"不愿失去"相关。

个人一旦取得一定成就,往往就不愿冒大风险更进一步。没有新的成就不算什么,但失去已经获得的财富(权力,地位)就让人难以忍受。

相对而言,马斯克就没这个问题:他的目标是让一百万人移民火星。在此之前,所有成就都只是离目标更靠近一步,而不是实现了目标。

我的目标又应该是什么?

"不愿失去"不仅体现在个体身上,同样体现在国与国的领土争执上。中东各国与以色列,南海问题,印巴冲突。。。。。。尽皆如此。

如果这个世界由AI掌控,这个世界必然会出现许多"合理不合情"的事情。算好事吗?人类会接受吗?

20190330, 第二十九节"风险与回报的四象限模式(The Fourfold Pattern)"

如果我和另外一个人做交易:我给他80元,他/她给我100元。

相信没人愿意接受这样的交易。

但,为什么那么多人愿意买彩票?这本质上相同:投入的钱只有80%会被以奖金的形式返还。

你愿意接受 900 元报酬,还是 90% 可能的 1000 元报酬?绝大部分人都会选择前者。

这些就是因为本节提出的 "可能性效果("Possibility Effect)和 "确定性效果"( Certainty Effect)

四象限模式也完美解释了"投资止损"的困难性,以及"见好就收"的倾向性。日积月累,一次又一次些微差异(错误)就会导致巨大的失败。

我从来不主动购买彩票。但读完这一节,我意识到自己犯了一个错误:对小概率事件的无视。

人们一般无视小概率事件,而一旦开始正视,又往往过高估计了可能性。

所以,正确的做法是,当连续几次无人获奖时,就开始购买彩票。这并不会增加中奖概率,但从数学上看,是合算的。

:-)

20190331, 第三十节"极小概率事件(Rare Event)"

这一节讲的是"操纵人心"

1. 每年产生50个千万富翁!
2. 中奖概率是0.0001%

同样的概率用不同的方式描述,给人的感觉就完全不同。

人天生就不擅长权衡"极小概率事件"。不是低估无视,就是高估。

当涉及概率,有话语权的一方就可以利用人的这个弱点,对人心进行操纵。

怎么避免被操纵?作者也没有找到好办法,而且直言他自己也无法免疫。

所谓 0.0001% 到底意味着什么?谁也说不清。

我觉得一个好办法是和其它同类的小概率事件进行比较。

每年被闪电劈中的概率是0.0001%,在澳洲,每年因为车祸而死的概率是0.005%

另外一个办法就是阅读《思考,快与慢》。更好更深入的理解可以帮助减少减轻"幻觉"

https://www.cbs17.com/news/odds-of-winning-powerball-jackpot-less-than-being-hit-by-lightning-twice/1082701256

https://bitre.gov.au/statistics/safety/

20190403, 第三十一节"风险承担的底线(Risk Policy)"

这一节终于显露出积极的一面(而不只是纯粹的逻辑分析)。

人人都厌恶损失。没有几个人愿意冒着损失一百块的风险去获取一百零一块,哪怕输赢概率都是 50%。

然而,人生需要面对无数选择。很多时候的赢面都不大。如果因为担心损失而放弃,实际上就放弃了可能得到的成就。而如果勇于往前冲,整体看,"赢"是必然的。

例如,今天应该锻炼吗?锻炼很痛苦,而且今后未必能够坚持。如果今后不能坚持,那今天的锻炼就毫无意义,就等于白白忍受痛苦。为了避免白白忍受痛苦,是否就应该拒绝今天锻炼?

不管是激进(过于乐观)还是保守(过于悲观),设好底线就没问题。

PS: 我的投资风险的承担底线是:不卖自住房,不额外借钱。就算输光,生活水准也凑合着能够维系。

20190406, 第三十二节"得分记录(Keeping Score)"

人生活在幻觉之中。

 书中给出了一个典型例子:手中两只股票,一只赚了5000块,一只赔了5000块。如果需要现金必须卖出其中一只,是应该卖掉赚钱的股票锁定利润,还是卖掉赔钱的股票认输离场?

过去的就已经过去了,当前赚或者赔并不重要。重要的是,未来哪一只股票赚钱的可能性更大。

换句话说,历史记录并不重要,重要的是未来展望。

如果能够破除对"历史记录"的迷思,就自然而然得到一个结论:位置不重要,重要的是(下一步)行动。这与《4小时成为厨师》里描述的准则完全一致。

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前几天听播客(podcast),里面说"当下"其实并不存在,存在的只有过去和未来。我的理解是,人的感知有时延。一盏灯点亮,最少需要80毫秒才能被大脑感知。也就是说,从技术上看,"当下"都是"过去"

所以,我们应该时刻考虑未来,考虑下一步。过往记录并不重要。

20190410, 第三十三节"反转(Reversals)"

这一节说,人就是计算机!

大脑分成两部分,一部分类似于内存,一部分类似于硬盘。

直觉和本能(系统一)都在内存里,理性和知识(系统二)存放在硬盘中。

人比较懒惰。内存速度快,往往就依靠内存。只有在迫不得已的情况下,才会从硬盘读取数据。

然而,硬盘的数据并不会直接进入分析阶段,而是先调入内存,然后分析。

这样,不同的"设定(载入)",会导致内存给出不同的答案。

这就是所谓"反转"

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说到底,这也是因为人天生对于"概率"和"程度"缺乏判断能力。

20190415, 第三十四节"框架与现实(Frames and Reality)"

冥想的关键是"集中注意力"(Pay attention)。

为什么?这一节给予了完美的解释。

当我们集中注意力时,我们具备理性,否则就会成为被(习惯,环境,等等)操纵的玩偶。

"丢失电影票"是一个典型例子。票丢了,应该补票看电影吗?如果电影票是别人送的呢?

不要偷懒,要习惯于"系统二",习惯于理性分析。

20190422, 第三十五节"两个自我(Two selves)"

如果可以活到八十岁。

你愿意选择前七十年艰苦,最后十年幸福;还是前七十年幸福,最后十年艰苦?

俗话说,结局好才是真正好。

人的理性选择往往并不是基于体验,而是回忆。回忆往往不可靠。

这样,要如何创造美好的未来?

活在当下究竟意味着什么?我猜,这意味着"真实记忆"。

20190425, 第三十六节"人生就像一个故事(Life as a story)"

最后的评分/印象只取决于最高最低点和结局。过程的长短以及平均分并不重要。

这就是人生。

人生也像大数据分析: 结局很重要,但数据本身一般来说不重要,除非特别突出。

当然,这是在临死前回顾才会这么说,否则,寿命还是很重要的。

:-)

现在,应该做些什么事情才会无怨无悔?特别突出的事情。

20190426, 第三十七节"人生体验(Experienced well-being)"

This chapter explain a long time mystery for me: why money cannot buy happiness.

Because, once become rich, many small pleasures cannot bring much happiness to you anymore.

For example. I like chocolate. Will I feel happy if I eat some chocolate?

No, no way. It's still enjoyable, but I will not feel happy because of that.

How about watching movie? Same.

So, how can we be more happy? Stay with the people we love, the people we like.

20190429, 第三十八节"对人生的思索(Thinking about life)"

这一节最大的收获是,终于弄明白为什么金钱买不到快乐。

金钱能够买到的快乐很快就会被"习惯",然后就会对之毫无感觉。

例如,豪宅;例如,性爱;例如,私人飞机。

我确实早已意识到了这一点。 在海滩,望着无边美景,总会不自觉想到,如果住在附近的公寓,每天面对这样的景色,会感觉如何?好像也没什么。看久了就那么回事。

但金钱可以买到"人生满意度"。这也很重要。

书上说,家庭收入超过8.9万美元,金钱的增加就不会带来更多快乐。那么,下一步应该怎么做?

起点,终点,最高点。人只能记住这三个点,而无法记住其它时间内的感受。

实际上,"感受"本身也不准确。只有集中注意力思考某事物,才对该事物有"感受"

换句话说,如果一样事物,需要集中精力才能感受到愉悦,那么就有很大价值。例如,锻炼身体。每次锻炼完毕,都会有一种"轻松感"。这是真实的愉悦感受,不会被轻易忽略。

再例如,和家人朋友聚会。

20190505, 第三十九节"结论(Conclusions)"

人并非完全理性。不论系统1(本能反应和直觉),系统2(理性思考),还是记忆总结,都如此。

这种非理性,无法通过学习和训练进行克服。所以,"适当的程序"比理性本身更加重要。

唯有适当的程序可以减缓这种缺陷。

所以,制度决定论是正确的。

PS: 毫无疑问,我需要把这本书再读一遍。不知道是否可能在十年内重温。

20190509, 回顾总结


这本书是关于我们自身。

人都是大数据分析的产物。而大数据分析在遇到"异常事件"(Long tail, corner case)就会犯愚蠢的错误。

同时,人的大脑不是电脑,对"概率"无法正确权衡。另外,人的记忆力极其有限。

ARK 的 Cathie Woods 显然对此有深刻体会,从而在制度上进行改革,确保客观分析。
https://www.youtube.com/watch?v=AWFjfYa28A0

银弹并不存在。马斯克的 First Principle 是正确的。

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