小事不决靠“算计”，大事不决靠“感觉”

论语有云：“三思而后行”。大多数人都会觉得，深思熟虑做出的决定，肯定比靠直觉“拍脑袋”做出的决定要强。

然而，事实并非如此！

我们先来举个最简单的例子，比如你正在骑自行车，前面突然窜出一条小狗，你来得及“三思而后行”吗？在这样的场合下，你恐怕只能凭直觉做出最快的反应。

进一步而言，你可能会发现骑车这件事没办法靠逻辑，只能靠感觉。当你骑车向右转弯时，龙头应该右转多少角度？车身应该右倾多少度？车速应该降低多少码？人体的重心又应该右移多少厘米？如果你骑车时“三思而后行”，你可能会突然发现自己不会骑车了。

事实上，即便是最优秀的自行车骑手，也很难写出一本“如何骑车”的说明书。如今的机器人可以取代人类做各种工作，但唯独学不会骑自行车。这件看似简单的事，其实无比复杂，复杂到了我们依靠逻辑都没办法做出完整思考的程度！而这时候我们唯一依赖的只能是直觉，一种“不假思索”的思考模式，一种意识不到自己意识到了的意识状态。

2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，发生了一件轰动全球的大事。一个名为阿尔法狗的人工智能棋手与排名世界第一的人类世界围棋冠军柯洁对战，结果以3比的总比分轻松获胜。尽管这个结局令人不安，但其实没有什么大不了的。因为阿尔法狗学习了几乎所有的人类围棋专家的棋谱，甚至刚开始训练时，还找了一个真正的人类高手当教练，再加上它的硬件基础是一台超级计算机，所以阿尔法狗比人类棋手的“算计”更准更快，这有什么好奇怪的呢？

然而，几个月后发生的事情才是真正令人恐惧的，旧版的阿尔法狗被新版阿尔法狗以：100的悬殊比分击败了。新版本与旧版本最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。新版本的阿尔法狗甚至还独立发现了游戏规则，走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新的见解。

用一句形象的话来说，靠“逻辑”下棋的人工智能完败于靠“直觉”下棋的人工智能。能模仿人类进行逻辑思考的人工智能并不可怕，因为我们知道它是怎么“想”的；而能模仿人类进行直觉思维的人工智能就太可怕了，因为我们完全不知道它是怎么“想”的。

诺贝尔经济学奖得主丹尼尔•卡尼曼在其畅销书《思考，快与慢》中提出，我们的大脑有快与慢两种作决定的方式。常用的无意识的“快系统”依赖情感、记忆和经验迅速作出判断，它见闻广博，使我们能够迅速对眼前的情况作出反应；而有意识的“慢系统”则通过调动注意力，基于逻辑和理性来分析和解决问题。

而卡尼曼的一位挚友乔纳·莱勒基于他的理论又写了一本名为《如何做出正确的决定》的畅销书，被出版商誉为行动版的《思考，快与慢》。我们大多数人都会认为，小事可以拍脑袋，大事一定要三思而后行。但乔纳·莱勒的观点却恰恰相反，通俗而言就是，小事不决靠“算计”，大事不决靠“感觉”。

当面临异常复杂的决定时，通过有意识的“慢系统”进行选择可能是个错误的做法，因为这样做，最终会让我们的大脑淹没在太多的数据之中。这时，可以运用“慢系统”收集决定所需的各种信息，但是不要试图用“慢系统”分析这些信息。相反，要给“慢系统”放假，让“快系统”消化这些信息。

日常生活中有很多决定，那些实际上无关紧要的选择，如果我们有意识地使用“慢系统”稍微多加思考一下，结果会更好；而一旦你在某一领域积累了足够的经验（就像新版的阿尔法狗那样）——你已经花了很长时间训练自己的直觉系统，你就不该花太多的时间有意识地思考各种选择，越艰难的决定越需要依赖“感觉”。

因为，你知道的比你意识到的要多得多！

有关人类大脑一直存在一个悖论：它并不是很了解自己，我们的大脑无法弄清楚自己究竟是什么样的，甚至对自己的许多活动一无所知。这也是人们会有情感和直觉的原因，情感和直觉是了解潜意识的一扇窗户，是所有那些已经加工了但是没有意识到的信息的感官反映。你的“感觉”告诉你的，几乎肯定就是最好的选择。

话又说回来，所谓的“三思而后行”其实并不是孔子提倡的东西，而是他的弟子季文子做事情的一个坏习惯。孔子对此的评价是：“再，斯可矣。”翻译成大白话就是，凡事想两遍，这样也就足够了。只不过，一遍是用“慢系统”想，另一遍则是用“快系统”想。