<p class="ql-block">我們對社交及工作場合的氛圍有著敏銳的直覺——如果人們在議論你，置身其中的第一刻你就有感應，且鮮有誤判的時候，這是一種幾乎人皆具備的自我保護能力。</p><p class="ql-block">而大師瞄一眼棋盤，便敏銳判斷出棋局走勢的直覺，則是一種專家型的能力。</p><p class="ql-block">從新手成長為專家，是我們接受教育尤其高等教育的目的，無論是偏向一端的“文理學院型教育”還是偏向另一端的“職業(yè)導向型教育”，只是我們更容易理解后者。無論如何，從我們步入大學開始，就是為進入社會后成為某一領域的專家而做準備。</p><p class="ql-block">問題是：專家型直覺是如何養(yǎng)成的；而我們?yōu)楹斡謺砸詾槭堑卣J定自己的錯覺是專家型直覺呢？</p> 前幾日和同學聊天，我又說起西蒙在天大的那場關于有限理性的決策論講座給予我的這么多年以來隨時間愈發(fā)增強的影響。<br>同為經濟學諾獎得主的卡尼曼稱西蒙為“偉大的學者”，并引用西蒙的話：“情境提供了線索，促使專家提取記憶中的信息，而這些信息提供了答案。直覺不過是一種識別，僅此而已。”卡尼曼贊同西蒙對神化專家直覺的做法不屑一顧，我想，這意味著我們都有培養(yǎng)專家型直覺的可能。<br>西蒙指出了專家型直覺的特征：專家可以在新情境下迅速識別熟悉的元素，在大腦中迅速閃現(xiàn)精準的直覺判斷，并做出與情境協(xié)調的行動。 若如此，這種絕不盲目的專家型直覺的養(yǎng)成，就是基于科學的認知，是克服了認知偏差的直覺。<br>而我們常犯的錯誤就是：以為自己的直覺是無偏差的。例如：我們在判斷一件事、一個人的時候，常常不知不覺地用是否喜歡這件事、是否喜歡這個人來替代了對這件事、這個人的實事求是的分析。<br>我們總是以為自己很客觀，甚至總是以為自己很公正；總是以為自己實事求是地分析了他人，更容易以為自己從未高估自己?？上?，這往往不是實情。<br>在講師資培訓課時，我常提請老師們注意：你的以為，其實未必。 質疑，是進步的開始。（這是豐田生產方式的活力產生的第一個前提條件，參加拙作《閑敲棋子落燈花——職業(yè)教育高質量建設的復雜系統(tǒng)觀（上）》。）<br>而最難的質疑，是質疑自己，但這恰恰是跨越式自我提升的開始。<br>卡尼曼給出的一個關于樣本統(tǒng)計結果的認識，很能說明這個問題。<br>卡尼曼說，我們都認可“大樣本比小樣本更精確”，但我們卻難以認識到“小樣本比大樣本更易產生極端結果”，盡管這兩句話表達的是同一個意思。 卡尼曼解釋這個道理的例子很形象：<br>想象有一個大罐子，里面裝滿紅白各半的彈珠。極具耐心的杰克與吉爾輪流從這個罐子里取彈珠（每次取后放回）。杰克每次取4顆，吉爾每次取7顆。每次取到同色彈珠（全白或全紅）時，他們就記錄下來。持續(xù)足夠長的時間后，杰克取到同色彈珠的次數會比吉爾多——兩者的比例為8∶1（期望概率分別為12.5％和1.56％）。<br>這一現(xiàn)象只是一個數學事實：相比每次取7顆彈珠，每次取4顆彈珠會更頻繁地產生極端結果（全紅或全白）。<br>但在現(xiàn)實生活中發(fā)生這種情況時，我們極可能做出錯誤的歸因。如對某種疾病的發(fā)病率調查，相對于大樣本，在小樣本中更易出現(xiàn)高（或低）的發(fā)病率，而你也能找出相應的理由。例如，在人口稀少的農村，對某種疾病的發(fā)病率調查會得到低于或高于人口密度大的城市的結果，并可歸因于農村無污染的環(huán)境（低）或農村較差的醫(yī)療條件（高）。所以，貌似科學的調查結果及其原因分析，其實在統(tǒng)計學上的立足點是錯誤的。 統(tǒng)計學的解釋是：極端結果更可能在小樣本而不是大樣本中出現(xiàn)。此時，盡管隨機事件會表現(xiàn)出“規(guī)律性”，但并不適合做出因果解釋。<br>而我們往往自以為是地給出解釋，并堅信不疑——尤其是當自己目睹甚至發(fā)現(xiàn)這種“規(guī)律性”的時候。<br>所以，“大樣本比小樣本更精確”是事實，“小樣本比大樣本更易產生極端結果”是認識，只有當這種認識成為你的直覺時，你才可以說真正理解了這一事實，你才不僅確實明白大樣本的結果更精確，而且還能意識到自己面對小樣本的貌似規(guī)律的極端結果時的認識局限性。<br>克服認識的局限性，你的直覺才是建立在理性認識上的直覺，才是可以信賴的正確行動直覺。<br>——才是專家型直覺。