【聰明思考的延伸感想】關於人類思考的誤區
這是一本結合多種學說的心智工具書，包含經濟學，數學，社會學心理學等等，但看完後最大的收穫，其實是：
我們到底是怎麼思考的。
相信大家都聽過 DKE，能力不足的人普遍大幅高估自己的能力，而你不知道你不知道的東西，這些都是常見的認知盲點。
那進一步就要再思考，到底你是怎麼想的，為何會這樣想。
思考的形成，基本上有三種模式：
1 基模，背景知識
所有你的思考模式都是你自己的大腦推論而來的結果，這些依靠判斷的因素就是你從小到大累積的背景知識跟基模，所以不同的人會有不同的思考模式
2 環境情境
人們常常低估了情境的影響，而高估個體的差異，形成了基本歸因謬誤。
例如你自己遲到，你可能就會覺得剛好今天交通狀況比較不好，情有可原，但換別人遲到，你也許就會想他怎麼沒有提前出門。
而很多時候環境情境身不由己的影響，其實也很重要。
3 無意識
簡單的說可以是直覺。腦科學也有說很多時候的學習，其實都是在無意識非刻意下發生的，甚至有些書還會說直覺其實就是更本能的反應，聆聽身體的聲音，所以這也是一種的思考模式。
再來，資訊的接收跟解讀，就不得不提到數學的統計。
即使數學再不好的人也必須有這些基本觀念，因為世界就是這樣運轉的。
簡單的從看論文開始好了，任何的論文實驗，都牽涉到取樣，在一定的樣本母群體中，去分析實驗的結果，根據結果做出結論。
結論通常不會是一個肯定的結果，會是一個分布，分布有平均值，有標準差，代表可能會以平均值當結論，但你也要考慮可能的標準差(偏離平均值的程度)，意思是當你重複這個實驗，理想上達到平均值的機率比較大，但也有可能不
是平均值。
再來講到均值回歸，假設平均值為真，如果你不知道Curry的平均罰球命中率是 90%，今天第一天看 NBA看到Curry罰10中5好了，你會覺得他就是罰球跟O’Neal一樣的球員嗎？聰明的你應該會說不一定，所以可能要多看幾場。
現實生活中又何嘗不是如此，但我們總習慣用一兩次的單一行為去判斷一個人，面試也是，而研究追蹤發現當初面試的成績好壞跟後來的表現好壞沒有絕對關係，代表我們需要更多更完整的資訊幫忙判斷。
相關不等於因果。
我們需要一些理論來解釋這個世界上的事情，人才會比較安心，而且才有進步調整的空間，但也要注意統計上常出現的盲點。
一個很常被提到的梗就是：只要尼可拉斯凱吉主演的電影越多，美國意外溺死在泳池裡的人也會變多了起來。
看起來很完美的統計分析結果，理性上來講你一定覺得只是巧合。
可是今天如果換一個事件或場景，你還會有一樣的清醒思考能力嗎？
再來，被隱藏的另一面資訊。
講到類似貝氏定理的應用，像是之前打疫苗常見的新聞，某某疫苗才打多少人就有多少人出事，另一面也許要平衡報導的是有多少人因為打疫苗可能降低重症機率，這才是一個比較公允的分析，甚至有時候新聞在報導的時候，基本的取樣原則就錯了，那這樣結果還可信嗎？
做了會有甚麼幫助，不做會有甚麼損失，不做會有甚麼損失，做了會有甚麼幫助，忽略機會成本的概念，也是人常常出現的思考誤區。
最後，推理的形成跟建立，可以分幾種形式來討論。
一種是形式邏輯，基本上就是演繹法，定義假設，由上而下慢慢經過推理的過程去導出結論。
與演繹法相反的就是歸納推理，就是歸納法，由下而上，從目前已知的結果去推測原因，大部分的科學研究都依賴歸納法。
還有一種是辯證思考，這種思考模式並不著重在到底如何推論的，而是如何解決問題，透過類似辯論正反合，找出最佳最有用的解。但這個結論並不一定會與前面的演繹歸納相同。
所以寫了那麼多，其實大家可以開始用以上的原則套用在自己的思考跟學習上：
例如你覺得A動作不好，為什麼不好？你的基模是甚麼？
會不會不同情境下其實是好的？
這個結論是大家公認的結果嗎？樣本來自哪裡？
不好代表有不好的結果，你怎麼推理出來的？演繹法歸納法？
做這個有沒有什麼其他的可能好處？
最後，跳脫主題，並不一定要討論A動作好不好，而是到底原本的目的是什麼，有沒有更好的辦法。
而慢慢養成這些的思考能力跟模式，就像書中講的，你智商不會變高，但你應該會變得更聰明，因為你能夠更有機會了解自己的誤區，進而做出好的改變。
分享給大家，我們下篇見
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