书刚出来的时候读过一遍。近期的不少资料反复提及这本书，趁假期读第二遍。第一次读的时候只是感觉是本好书，日常生活需要注意两个系统的结合。但此次结合工作感受，有目的性的读下来感受颇深，原来是本很多方面可以用来辅助工作反思工作的书，特别是改造思维习惯，避免决策错误，特别有益。这也是一本难得的关于科学决策的好教材。依惯例，摘要如下。
一
当我们醒着时，系统1和系统2都处于活跃状态，系统1是自主运行，而系统2处于不费力的放松状态，只有部分运行能力参与。系统1不断为系统2 提供印象、直觉、意向和感觉等信息。如果系统2接受了这些信息，将会降印象、直觉等转变为信念，将冲动转化为自主行为。
信念就是这样简单粗暴的形成的，这其实是非常有价值的发现。同时也警醒自己对于自身信念的检视，信念究竟来自于哪里？很可能是来自于错误的直觉。所以对于特别重要的信念，无论是对于工作、生活，还是态度，比如对当下的悲观、乐观，需要认真检视其来源，主动请求系统2细细审查再考虑是否确立这样的信念。
对于有难度的问题，我们总是很难快速找到令人满意的答案。此时系统1就会找一个相关问题来回答，总是比原来的问题更容易作答。这种回答一个问题而绕开另一个问题的做法叫做替代。
目标问题，就是你想要作出的评估；启发式问题，就是绕开目标问题去回答的更简单的问题。
替代其实是简化和偷懒，既是有效应对难题的方法之一，包括换位思考。但也要小心被用来解决容易的问题这样被滥用甚至误导，也就是偷梁换柱。
二
关于贝叶斯定理，有两点我们要铭记在心，要知道我们总是喜欢把事情搞得一团糟。第一，基础比率十分重要，即便是在手头的案例已有证据的情况下依然如此，第二，通过分析证据得到的直观印象通常都会被夸大。眼见为实与联想的一致性结合容易使我们相信自己编纂的故事。比如，这家新公司看起来一切都很好，不会倒闭，但是这个行业的成功基础比例非常之低。我们又怎么能知道这家企业就是这个特例呢？
理解贝叶斯定理的关键点在于：一要以相对合理的基础比率对结果的可能性作出判断，二、质疑你对证据的分析。
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，我们应该以基础比例作为判断依据。
关注基础比率这个概念十分重要，道理并不复杂。成功的基础比率高的领域才有机会，行业大背景往往决定了企业路径，个人的努力在其中作用相对有限。其次要认真看待分析证据对这件事出现概率的高估。证据和基础比率如果有冲突，很可能基础比例是对的。
人们总会认为两个时间的联合出现比只出现其中一件事的可能性要大，这就出现了合取谬误。不出所料，人们对更详细、更丰富的描述作出的概率判断更高，这一点有违逻辑。预言家总会给客户设下陷阱：对情节加以详述会使其更可信，却更不可能成为现实。
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。
这是工作中非常常见的错误，投资逻辑也是如此，堆砌的越多其实越不可靠，越不可能实现。直觉上是加分项，但本质上是陷阱。这也反向说明了简洁的重要，简单的逻辑最好证明。
只要两个数值之间的相关度不高，就会出现回归平均值的情况。
修正你的直觉型预测偏见是系统2的任务，要找到相关参照物、对基准预测作出估测或对证据质量进行评估，往往需要付出很大努力。只有在风险很高而你又特别渴望避免犯错时，这种努力才合乎情理。无偏见预测的特征是，只有在信息非常有效时才允许人们对罕见或极端的时间作出预测。如果你期待自己作出恰当有效的预测，那么你的预测结果就永远不会太离谱或偏离平均值太多。
同理，一个风险资本家永远不会认为新创立的公司在起步阶段是成功的概率会“很高”。然而总有一些时候，一种错误比另一种错误更糟糕，风险投资家的目标是正确判断极端情况，甚至以高估其他许多风险为代价也在所不惜。
如果成功的回报足够大，一个理性的人就会考虑向一家以有可能倒闭的企业投资一大笔钱，而不会自欺欺人地抬高其成功概率。如果选择接受极端的预测来蒙蔽自己，你就会清楚意识到自己对自己的纵容。
预测基准逻辑应该是均值回归，所以寻找到了均值，预测偏差就不会太大；所以预测这件事的工作核心其实不是预测本身，而是寻找均值本身。
但是对于VC，工作目标并不是预测正确，而是找到极端情形，可以适度冒险，但一定是极端情形——要能大成就。
三
叙事谬误。能够吸引人们眼球的那些说法往往很容素易懂，具体而不抽象。他们认为天资、愚蠢和意图的作用都要超过运气的作用，他们关注的是少数几件已经发生的重大事件，而不是无数件没有发生的事。任何新近发生的有影响的事都可能成为一个存在因果关系的故事的核心情节。塔勒布指出，我们人类常会为过去的憾事编造牵强的解释，并信以为真，以此来蒙蔽自己。
此处发生作用的就是最强大的“眼见为实”原则。你会不由自主地处理手头有限的信息，好像这些信息就是全部事实了。根据这些可得信息，你构建出最可能的故事，如果这个故事还不错，你就会相信它。然而矛盾的是，在自己所知甚少或是谜题答案只是初露端倪时，我们却容易构建出一个连贯的故事。我们满心相信这个世界是有意义的，这份信心建立在一个稳妥的基础之上：我们最大限度的忽略自己的无知。
既说出了好故事的构成，也要警惕被好故事骗到。同时不用太关注近期的事情，不用强加因果关系。后面这段就是大部分VC的工作状态啊…所以投资的真正的敌人是无知，一定要有广泛的知识和兴趣、深入问问题、深入理解事物的能力才能在这行长久工作。这段内容值得反复品味，太重要了！！！
人类大脑的常规局限是它没有能力重构过去的知识结构或信念。一旦接受了新观念，你就会立即丧失很大一部分回忆能力，无法会想起自己观点改变之前的那些想法了。
如果结果很糟糕，事前原本感觉很谨慎的行动在事后也会被看成是不负责任的过失，这是典型的结果偏见。
所以投资的逻辑和想法一定要写下来，无论对错，以便事后检视。有检视，才会成长。
四
狐狸相反，他们是更复杂的思想者。他们不相信仅凭一件大事就可以推动历史的进程。他们认识到很多不同因素和作用力的相互作用导致了这一结果，这些因素包括纯运气因素，而这一结果往往会导致更大、更不可预知的结果。短期内的走向是可以预测的，且人们的行为和成就能从以往的行为和成就中得到较为准确的预测。
由于我们对我们思想中的东西没有一个清晰的认识，我们永远不会知道在周围环境有微小变化时，我们会作出不一样的判断。公式却不会有这样的问题，输入不变，输出也不会改变。惊人的结论是：要提升预测的准确度，最终的结果应由公式给出，在低效的情况下尤其如此。比如面试。
如果真想选最合适的人，应该这么做：首先选择岗位要求的先决条件，6个左右即可，最好相互独立，同时要保证通过提问题就能对这几个条件进行评估；下一步，就是为每个条件列出一些问题，想好如何评估，分数1-5分，明确什么最强，什么情况最弱。最后，评估每个候选人的时候，要将这6项的评分累加起来，一定要雇佣那个得分最高的人。
公式的应用提升准确度是个非常好的想法。Ray Dalio其实也在讲类似的事情，此前有过类似尝试的想法，但总觉得能搞出来的共识非常粗糙、难看，准确度差，但现在看来，至少是要好过依赖不可靠的系统1的，还是要让系统2来更多的参与工作。
一个可预测的、有足够规律可循的环境，一次通过长期训练学习这些规律的机会，这两个条件同时满足时，就可以培养出直觉来了。医生、护士、运动员、消防员都类似。若这些条件能得到满足，你就可以相信某个人的直觉。
如果人们仅仅依靠描述的好坏来预测，那么他们的预测就会对证据的可靠性和预测的预期精确度不敏感。
这个领域其实才适合1万小时定律，金融这个大行业中难得的是股权投资有点类似。精确度是个很重要的概念，好多预测出问题，会在数量级上，至少避免这样的错误吧。
事前验尸。当一个机构即将作出一个重要决策但还没正式下达决议时，建议召集对这个决策有所了解的人开一次简短的回忆。在会议之前有一个简单的演说：“设想我们在一年后的今天已经实施了现有计划，但结果惨败。请用5-10分钟简短写下这次惨败的缘由。”
机构要比个人更容易犯规避错误，机构有能力按规则行事，机构可以有效制定和使用Checklist检查表，还可以深入开展比如参考类别的预测以及事前验尸练习。
非常棒的建议。立即行动！
可能性与决策权重的关系模型：
当结果都是正面的时候，人们更愿意选择确定的事，哪怕少收入一点，成为风险规避者；当结果都是负面的时候，他们更愿意拒绝确定的事，愿意赌一把，选择冒险。
人们在面临的决策比较糟糕时会孤注一掷，尽管希望渺茫，但宁愿选择使事情更糟的较大可能性以换取避免损失的希望。这种做法通常会使可控制的失误变成灾难。
非常有意思的现象和观察，小心孤注一掷。
人们高估了罕见事件的概率。人们在做决策时给了罕见事件过高的权重。
峰终定律，整体的回顾评价可通过将最糟糕时起和最后时刻的疼痛程序的平均加权而评估出来。过程忽视，过程的持续对所有疼痛的评估没有任何影响。很多时候我们都通过自己想要储存的故事或记忆来评估旅行。寻找难忘和喜爱事物，难忘通常用来描述旅行中的亮点、旅行的目的，喜爱则是对此刻永恒难忘的宣言。有自我意识的记忆体验会得到重视、被赋予意义，这是其他体验无法实现的。
此次旅行完美体验了峰终定律——不好的一面。但也有好的一面，在设计互动、团建等活动时，可以把这件事情做的更好，给活动的最高潮和最后收尾阶段赋予六到八成的权重和投入。