疯狂的机器人叛乱
认识琳达：
琳达是一位31岁，单身，率性并且还很聪明的女性。她在学校里主修哲学。作为一名学生，她深入关注歧视和社会公正等问题，还参与过反核示威活动。
现在，让我们来根据可能性的大小来排列一下这些有关琳达的推测吧
- 琳达是一位小学老师。
- 琳达在书店工作，并参加了瑜伽课程。
- 琳达是一位女权运动的积极分子。
- 琳达是一位精神科社会工作者。
- 琳达是美国妇女选民联盟的成员之一。
- 琳达是一位银行出纳员。
- 琳达是一位保险销售员。
- 琳达是一位银行出纳员并活跃于女权运动。
当阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）与丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）将这个测试派发给 学生时，学生们将最后一个推测“女权主义银行出纳员”列为最大可能而并没有选择“银行出纳员”这一选项。
但那个答案并不一定正确。琳达可能是银行出纳员的机率不一定低于她可能是银行出纳员同时还是女权主义者的机率。
这是我对“人类是疯狂的”给出的第一项证据：当一个故事变得愈加复杂时，概率法则就会起到支配作用，这取决于真相的可能性越来越多，它作为真相的概率也会锐减。但对于人类，只要能用细节将其粉饰成一个引发人们兴趣的故事，这个故事通常会看似更加 具有真实可能性：“琳达不可能仅仅是 一个银行出纳员，看她的样子就知道！她主修哲学还参加过反核示威。她应该是一个女权主义银行出纳员才对。”人类还可能比这更加疯狂吗？经过了数十年的研究及成千上万的实验，让我们来数一数这些例子…
- 如果我们决定了要拯救2000只鸟儿，就不会支付更多钱去拯救20万只鸟儿。因为我们的支付意愿并不是由潜在影响的大小来决定。与一年级数学的解题方法相反，我们会想象出一只溺水的鸟儿，然后再基于那幅想象的场景对我们所造成的情感反应强度来付钱。（范围低灵敏度，情感启发式）
- 旋转一个舵轮，让它落在10到65之间的任一数字上，然后猜想一下非洲国家在联合国所占的比例。你的猜想将会受到一个无关紧要因素的重大影响）——舵轮会落在什么数字上——仅仅是因为你的大脑在不断揣测着这个数字。简而言之，“你所碰到的任何随机事件在接下来的几分钟里都可以俘虏你的判断与个性。” （锚定，起动）
- 听说最近有两次飞机失事，我们就不太可能会去坐飞机了，即使飞机失事的机率并没有增加，仅仅是它在我们记忆中的可能性增高了。一般来说，我们经常会基于轻易浮现在脑海中，与那件事情关联的实例来判断事情的可能性。（可得性启发式）
- 根据这些信息的不同表达方式，我们会从相同的信息中得出不同的结论。（框架效应）
- 我们会先得出一个结论，然后再寻找证据来支持它，而不是先由一个假设着手，寻找可能证实又或是驳斥它的证据。（底线，确认偏误，合理化）
- 我们是习惯的动物。我们主要重复去做以前做过的事情，而不是针对将实现我们目标的机率最大化而采取行动。（习惯，缓存的自我）
也许最可怕的偏见要数这个：
也就是世故效应：最有学识的人，因为他们拥有比别人更强的弹药去击落事实及与其自身地位不协调的观点，这种情况实际上更倾向于几个这类的偏见。
正因为如此，如果一不小心，有关偏见的研究就会伤害到你。正如迈克尔·舍默（Michael Shermer）所言，“聪明的人们坚信古怪的东西，因为他们擅长捍卫自己的信念，虽然使用的理由看起来不太靠谱。”
还有许多其他的例子与人类的疯狂相关。偶尔会觉得它们很有趣，但是当你想想这些偏见最终只是唤起我们泛滥无用的同情心而已，就不禁让人感到可悲。而当你思及这些偏见将影响我们的政治进程，以及我们已参与到存在风险当中，这甚至会令人感到可怕。
而如果你研究有关我们信念与动机的起因已有足够长的时间，还有另一项感知会让你受到打击。
“哦，我的天啊，”你会不禁喊道。“我心中那个理性的小矮人，并没有遭到所有这些逐步形成的直观推断与层积在其上的偏见的不断“破坏”。不对，这些将我比作是软件程序的数据，只不过是直观推断与偏见罢了。而我仅仅是 这个由逐步形成的认知模块与算法快捷键拼凑起来的系统。我并不是一个旨在树立正确的信念及追求明确目标的代理人；却是一个为免花费过多精力在昂贵的思维神经元上，而被打造而成，一个作为基因传播媒介的疯狂机器人。
值得庆幸的是，我们是已经意识到自己是机器人的机器人，而通过理性的自主，我们可以对自身的默认程序筹划一次机器人的 叛乱。
但是，我们首先需要进行一番军用级的理性训练才能这样做。
或者像专家们一样将之称作，“除偏。”研究人员不仅仅在发现与解释人类疯狂的强烈程度；同时他们还在不断测试各类方法，以帮助我们提高自我思考，明确自我目标，以及给予我们战胜自我命运的力量。
不同的偏见是经过不同的方法演变而成的，但其中一项最有效的除偏干预措施就是：反向思维。
不可避免地，认知策略往往成为适用于解决一系列狭义偏见的情境规则…这一事实使得简单却常用的“反向思维”策略更加令人印象深刻，因为它已经有效地减少了过度自信，后见之明偏差，以及 锚定效应…要使用此策略你只需要不断地问自己，“可能让我最初判断出错的这些原因是什么？”策略之所以有效，是因为它直接化解了以协会为基础所设流程的一些基本问题——一套过于狭窄的证据范例——通过扩展范例来使其更具代表性。同样地，鼓励决策者考虑备择假设，已被证明能通过寻求与评价最新资讯来减少其批准偏见情况的发生。
另一个有用的技巧是推翻认知：
要让其起到作用，还要考虑以下的问题：
一个球棒和一个球一共价值1.10美元。球棒的成本要比球高出1.00美元。那么一个球值多少钱呢？
大多数人的第一反应会想到：10美分。但初等代数却告诉我们这个答案不可能正确：如此算来，球棒的成本岂不要1.10美元了，总计是1.20美元。要把这一道题算对，你必须得留意自己是按照直觉回答出来的，要对自己说“不对！代数。”然后再用代数的方法来解题。
那些当真想找出什么才是我们这个世界的真理的人，将要花上数千个小时对思维的定律进行研究，研究人类变得疯狂的特定方式，还要练就便于讲授的理性技能，以避免他们愚弄自己。
然后，到了最后，我们也许就能够筹划一次机器人的叛乱，找出世界如何运作的原因，明确我们的目标，并开始赢得更多胜数。也许我们甚至还会有能力成功驾驭一个奇点。
