在上周重温了斯坦诺维奇的《超越智商》，在导言之中，阳老师提纲挈领写了认知科学的一些发展脉络。在其中，卡尼曼的这本《思考，快与慢》也同样是一本重要的著作。他的书名《思考，快与慢》，就是受埃文斯和斯坦诺维奇双进程理论的启发。
那么，这本书具体又讲了什么内容呢？
大概通看了整本书，我原本是想要写相关的几张卡片的，就像处理《超越智商》这本书一样，后来发现卡片结合清单的处理方式可能更适合。
系统1的特点
- 生成印象、感觉和倾向；当系统2支持这些行为时，它们就会成为信仰、态度和意图。
- 自主且快速运行，只需付出较少努力，甚至不用付出努力，没有自主控制的感觉。
- 当发现（搜寻）特殊形式时，能接受系统2编控来调动注意力。
- 在接受了一定的训练后，能够做出熟练的回应，产生直觉。
- 为联想记忆激发出来的各种想法创造连贯形式。
- 将认知放松感和真理错觉、愉快的感觉以及放松的警惕感联系起来。
- 区分常态中令人惊奇之事。。推断原因和意图。。忽略歧义，按捺住心中的疑问。
- 夸大情感的一致性（光环效应）。
- 将注意力集中在当前的证据上，忽略不存在的证据（眼见即为事实）。
- 作一些基本估测。。通过常态和原型来表现集合，但不要将两者看成一个整体。
- 通过测量确定不同程度对应的匹配物（比如音量的大小）。
- 真正去计算，而不是空想（思维的发散性）。
- 有时用简单点的问题替代难题（启发法）。
- 对变化的感知比对形态的感知更敏锐（前景理论）。*
- 对可能性作出过高估计。*
- 对数量越来越不敏感（心理物理学）。*
- 对损失的反应比获得更强烈（损失厌恶）。*
- 严密设计决策问题，分别进行讨论。
参考资料：
- 《思考，快与慢》chapter9
人名卡
● 阅读中出现过的人名，以及他的个人简介如何
关注大师的言行，跟随大师的举动。
● 卡片示范
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人名：丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman，1934年3月5日－）。
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印象：心理学家，记得他获得了诺贝尔经济学奖，还与阿莫斯·特沃斯基（Amos·Tversky）共事很久。
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例子：在希伯来大学时，卡内曼开始与阿摩司·特沃斯基合作研究。1977年至1978年间，他们同样都是史丹佛大学行为科学先进研究中心（Center for Advanced Study in the Behavioral Sciences）的研究员之一。在史丹佛大学时，经济学家理查德·塞勒当时也在此研究，启发了卡内曼与特沃斯基进入行为经济学领域。1978年，卡内曼离开耶路撒冷希伯来大学，到加拿大不列颠哥伦比亚大学教书。1979年，与阿摩司·特沃斯基共同发表了展望理论。
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注意点
人名尽量写上英文，便于其他部落成员查找。
人物所在的时代很重要，能够帮你厘清很多线索，因此务必查找人物的生日。 印象写你对该人印象最深刻的一点，比如他最突出的成就。
下面是第二章梳理出来的部分清单1.0 版本（2018年5月26日）
统计数据样本大小
| 好例子 | 坏例子 | |
|---|---|---|
| 大数法则与小数定律 | 对随机事件作出因果解释必然是错的 没错，自从这个新执行总裁接手后，电影制片厂已经制作了3部优秀电影。不过，现在说他老练还为时过早。 |
概率问题
| 好例子 | 坏例子 | |
|---|---|---|
| 不要忽略基础比率； 而是使用贝叶斯定律来约束直觉 | 这家新成立的企业看起来好像不会倒闭，但是这个行业的成功基础比率非常之低。 我们又怎么能知道这家企业就是个特例（一定能成功）呢？ 他们一直在重复犯同样的错误：用并不充分的证据来预测罕见的事件。当证据不充分时，我们应该以基础比率作为判断依据。 | 下面就是一个例子：如果你看见一个人在纽约地铁里阅读《纽约时报》，下面哪种情况与读报者更吻合？ 1、她有博士学位。 2、她没有大学文凭。 典型性会告诉你应该选有博士学位那位，但这样做并不一定是明智的。你应该充分考虑第二个选项，因为纽约地铁里更多的是没有大学文凭的人，而不是有博士学位的人。 |
| 合取谬误 | 很多情况下，直接的比较使得人们更谨慎也更有逻辑性。不过，也不常是这样。有时即使正确的答案就在眼前，直觉也会打败逻辑。 | 对于贵重的产品他们还附赠一个便宜的小礼物，这样的话，整套产品就不那么吸引人了。少即是多就是这个意思。 他们构建了一个非常复杂的情节，还坚持说这个情节出现的可能性很大。这不是真的，这只是个貌似合理的故事而已。 |
对问题框架设定
| 好例子 | 坏例子 | |
|---|---|---|
| 锚定效应 | 我们想要收购的公司给我们看了他们的商业计划，其中包括他们希望得到的收益。 我们不应该让那个数字影响到我们的思路。将其放置一边。 | 有那么几天货架上写着“每人限购12罐”，而在其他几天里则写着“不限量”。 购物者在限购时平均会购买7罐，是不限购时购买量的2倍。 |
| 可得性启发法 | 他低估了室内污染的风险，因为媒体对此报道极少。这是可得性的影响。 他应该看些统计数据。 | 因为上个月发生了两架飞机相撞事件，她现在更愿意坐火车。 这真是愚蠢，风险其实并没有真正降低，这就是可得性偏见。 |
| 情绪启发式 | 看真正实际的统计数据，比如：得病致死是意外死亡的18倍，但两者却被认为概率相等。 | 前段时间报道空姐被杀的报告，其实真正的几率有多大呢？ 却并没有看到相关的数据，但是周围的人都似乎陷入了这种设定之中，放佛每个人都一定会遇到这种事情。 |
readme
做读书清单比起做都市卡片稍微糊涂些，比如上周的《超越智商》就能够很容易找到，也不知道是不是自己抽样阅读不对还是这本书的翻译不太好，总之这个清单整理得逻辑不清不楚的。仍然需要update。
