作者：老范
大卫·赫尔的《科学与选择:生物进化与科学哲学论文集》里面有一句话是:“人类大脑所遵循的准则是:能不用脑，就不用脑，该用脑时也不用脑。”斯坦诺维奇在《超越智商》中写到，我们每个人都是“认知吝啬鬼”，都不喜欢思考。
为什么人类的大脑是不喜欢思考呢？从进化的角度讲，人类的大脑虽然只有1.5公斤，但是消耗身体摄入能量的20％以上，心脏的血液也有20％供应大脑，所以我们的大脑是一个极为消耗能量的器官，如果思考高难度的问题，消耗的能量可能还会翻倍。如果我们的大脑把身体的能量全部耗尽了，那么我们遇到危险的时候就不能够快速逃命了，所以进化让我们的大脑进化出解决问题的捷径，靠经验和感觉做出决策，这样可以大大的节约大脑能量。
传统经济学认为人是完全理性的，诺贝尔经济学奖获得者西蒙认为，人的大脑是有限理性的。
心理学家丹尼尔·卡尼曼发展了西蒙的理论，从心理学的角度解释了经济学，获得了诺贝尔经济学奖。可见，人的大脑是有限理性的。
认知神经科学认为人的大脑在存储和处理信息的时候也是有限的。
第一、短时记忆容量有限。
短时记忆是指在一段时间内储存少量信息的记忆系统，通过感觉记忆进入人脑的信息，需要通过选择性注意才能进入短时记忆系统。短时记忆极为重要，主要负责信息的加工过程。短时记忆的维持时间很短，在没有复述的情况下，一般保持时间15－20秒。短时记忆的容量一般为4－9个，很多主流的科学家认为只有4±1个单位。所以短时记忆系统容量有限，不能容纳太多信息，必须进行选择性注意。
第二、大脑处理能力有限——过滤器模型
来自外界的信息是大量的，但人的神经中枢系统的加工能力极其有限，于是出现瓶颈，为了避免系统超载，需要过滤器加以调节，选择一些信息进入高级分析阶段，而其余信息可能暂存于某种记忆之中，然后迅速衰退。
人类为了适应环境的需要，我们的大脑进化出了认知（判断和推理）的两种基本方法——算法与启发法
第一种方法
理性算法：解决问题的公式、规则、步骤。对大脑能量消耗大，思考问题比较周全，符合逻辑推理。
第二种方法
启发法：是凭借经验的解题方法，是一种思考上的捷径，也称之为经验法则。人类是认知吝啬鬼。启发式推理会简化信息处理过程。因此，当人们面对大量信息和不确定性进行判断时，不是理性思考而是凭借直觉或者经验进行判断。Kahneman和Tversky(1974)指出人们通常具有三种启发式推理方式：
易得式启发、代表性启发、锚定调整启发。这三种启发法是大脑思考的捷径，给我们带来的方便，但同时也带来的认知偏差。在《模型思维》第一季中，有介绍过易得式启发和锚定效应。下面我们着重介绍一下代表性启发。
1、代表性启发的概念
代表性法则指人们在不确定性的情形下，会抓住问题的某个特征直接推断结果，会关注一个事物与另一个事物的相似性，以推断第一个事物与第二个事物的类似之处，人们假定将来的模式会与过去相似（历史会重演）并寻求熟悉的模式来做判断，并且不考虑这种模式产生的原因或重复的概率，在很多情况下，代表性法则是一种非常有效的方法，能帮助人们迅速地抓住问题的特征推断出结果，但有时也会造成严重的偏差，认知心理学将这种推理过程称之为代表性启发法。
例如：听说自己的好朋友上个月买科技股赚了很多钱，于是推断出自己也可以买科技股赚到钱。
2、代表性启发出现的背景
没有时间认真思考某个问题；
负载信息过多以至于无法充分地对其进行加工；
认为问题不十分重要，没必要过多思考；
缺乏作决策所需的可靠知识或信息。
3、代表性偏差的判断流程
例如：小明发现最近平静的股市开始上涨，发现有以下三个特征
1、国家政策上鼓励投资；
2、盘面上连续5天都呈现出上涨趋势；
3、根据股市生命周期判断现在也应该上涨了吧。把这三个特征和５年前那次牛市进行了比对，发现一模一样。于是做出判断，未来6个月一定是个大牛市。这就是代表性启发的决策流程，根据现在问题的特征和原来的经验进行比对，做出判断。
代表性启发是根据相似性进行判断的思维模型。但很多情况下会导致出现严重的偏误。一般会表现为忽视基准概率、高估概率、对偶然性的误解、非回归性的预测、有效性幻觉。
1、忽视基准概率，对结果的先验概率不敏感
佩内罗珀是一个大学生，朋友们形容她稍微有些不切实际、情绪化和敏感化。她游遍了整个欧洲，能说一口流利的法语和意大利语。她目前还不确定毕业后的职业发展方向，但是却已经证明过自己高水平的才能，并且多次获得书法比赛的奖项。她在男朋友过生日时写了首十四行诗作为礼物。你认为佩内罗珀的主修专业是什么？
A、心理学
B、艺术史
大部分人按照我们的诱导，相当肯定地认为佩内罗珀是一个艺术史学生。她似乎恰好符合我们概念中艺术史学生的特点。实际上最近一项统计数据显示，在一所人数接近18000的公立大学中，大约2300名学生主修心理学而仅有15名主修艺术史；心理学专业在大学本科生中的基准概率约为0.13，即随机挑选一个学生其主修心理专业的概率为13％，而艺术史专业的基准概率是0.0008，两者比率为150比1。
很明显，人们完全依赖于自己对职业类别的刻板印象与对某人背景只言片语的描述来做出判断。这个例子说明我们依据人物或者事件描述的相似性，和我们大脑里面原有的心理模型进行比对，来做出判断。没有抓住重要的统计结果，并且忽略了一些基准概率。
2、高估概率
琳达，31岁，单身，说话率直，性格开朗，主修哲学专业。学生时代关注歧视和社会公平问题，参加过反核武器示威活动。请按照概率高低（从高到低）排列以下项目：
A、琳达是一位银行出纳员。
B、琳达是一位积极参加女权运动的银行出纳员。
86％的大学生认为，“琳达是一位积极参加女权运动的银行出纳员”的概率比“琳达是一位银行出纳员”高。
从以下的韦恩图可以看出，银行出纳员的概率远远高于女权主义的银行出纳员。
但为什么大多数人选择B呢？因为在人们心中有个图式，女权主义者更可能主修哲学，并且对社会公正问题感兴趣。在这样的图式下，对答案进行对比，发现和女权主义的银行出纳员比较匹配，所以选择B也就合情合理。
卡尼曼认为:“场景的细节越多，它发生的概率也就越低，但是它的代表性则越强。”
例如：股票经纪人给你推荐两只股票，A股票只是简单介绍，B股票进行了详尽的介绍，包括公司1年的投资回报率，财务报表和下一个财年的投资计划。你更容易买进B股票，因为它更加详尽，其实收益率并不是取决了材料是否详尽。
所以，对细节进行详尽的描述，会影响你的判断，会高估概率。
3、对偶然性的误解：赌徒谬误
请问一个女人连续生了三个女孩，请问第四个孩子是男孩的概率高还是女孩的概率高？我相信很多人会认为是男孩的概率高，其实每次都是一次独立事件，生男生女的概率都是50％，但是我们会受到前面三个女孩的影响，导致错误的预估。这个在心理学上叫做赌徒谬误，也称为蒙地卡罗谬误，是一种不合逻辑的推理方式，认为一系列随机事件的结果都在某种程度上隐含了自相关的关系，赌徒会认为事件Ａ的结果影响到了事件Ｂ。
例如，一晚上手气不好的赌徒总认为再过几把之后就会风水轮流转，幸运降临。赌徒谬误主要来源于这样一个故事
1913年8月18日，在蒙地卡罗的一间赌场里的轮盘游戏中，黑色不可思议的连续出现了十五次，人们开始近乎疯狂的冲着去押红色。当黑色连续出现了二十次以后，人们还进一步加大了他们的赌注，因为大家都认为在黑色连续出现了二十次以后再出现黑色的可能性已经不到百万分之一了。结果黑色是创纪录的连续出现了二十六次！这间赌场因此挣得盆缽满盈。
很多人都有这种感觉：似乎黑色已经连续出现太多次，不可能再出现了。结果导致自己预测错误。
赌徒谬误其实也是一种启发式的思维模式。我们认为不可能连续极端的连续26次黑色，其实每次出现红色和黑色概率都是50％，就像抛硬币，哪怕你前面10次是正面，下一次出现反面的概率依然是50％，不会因为前面抛出10次正面而影响反面出现的概率。
这是因为有时小样本不具有代表性，样本越小，与真实的数量相差越大，统计的结果越不能反映真实的情况。统计学认为样本的数量越接近真实的数量，也就是样本越大统计的结果也就越可信。如果只抛十次硬币，正反面出现的概率不一定各占50％，什么情况都有可能发生，只有抛足够多次，才能得出正反面的概率是50％的结果。这提醒我们有时不要匆忙的作出判断或下结论，很有可能你看到的只不过是一个小样本。
4、非回归性的预测
卡尼曼和特沃斯基发现，飞行员在训练过程中，当飞行员完成一次漂亮的降落时，飞行员在得到表扬后，下次表现就不会那么优秀。当批评最差劲的飞行员时，他下一次的飞行水平就会提升，不再是最差劲。教练做出总结，表扬使人骄傲，批评使人进步。所以以后不能对飞行员的完美表现进行表扬。
其实这就是均值回归的现象。每一位飞行员都要发挥超常的时候，只不过发挥超常的飞行员在得到表扬后，下次回归了平均水平而已，跟表扬没有任何关系。什么时候发挥超常是偶然事件。
如果忽视这种回归现象可能使决策产生重大失误，买彩票、赌博、抛硬币完全是偶然性事件，股票的涨跌有一定的规律性，也有一定的偶然性。很多人在股票投资的过程中往往会追涨杀跌，认为某些股票会一直涨上去，结果往往是一买就跌，一抛就涨。其实这是正常的均值回归。股市不可能永远上涨，也不可能永远下跌。健康的股市会在大涨或大跌之后会进行正常的调整。当然怎么调整，调到什么程度，没有人能够预测，因为股市受到很多因素的影响，很难判断短期调整是偶然事件？还是真的均值回归？在投机性交易中，追涨杀跌很可能会出现重大亏损。
5、有效性错觉
因预测结果与输入信息之间较好的符合所产生的无根据的自信，称为有效性错觉。
人们对他们预侧的信心主要依赖于代表性的程度。对影响预测准确性的因素考虑很少或甚至不考虑，是导致有效性错觉的主要原因。
例如:小明发明了股票选择模型，用了5次之后感觉很管用，于是产生了对这个股票模型的过度依赖。忽视了偶然事件和其他多重因素的影响。这就是一种有效性错觉。
有关代表性直觉的研究结果表明，有一些方法可以规避代表性偏差的影响。
1、不要被很细节的情境所迷惑。正是情境中的细节使得整个情境看起来更加具有代表性，一般而言，情境越是具体，其发生的可能性越低。即便这样的情境看起来能够非常好地代表最可能发生的结果。
2、一定不要忽视基础概率。生活中有些事情极少发生，例如彩票中奖。不要因为别人中奖了，自己也能中奖，因为中奖的概率比被雷劈死的概率都小。
还有一些事情常常发生，例如股票亏钱。中国股市有句话“7亏2平1赚”，亏钱是大概率事件，如果你自己的资金、智力和可信的消息渠道，都不如别人，进入股市一定要谨慎。不要受到生动鲜活的故事影响，请记住，别人告诉你的都是他赚钱的经历，自己亏钱的经历不会告诉你。
所以在做决策的时候，一定不能忽视基础概率。例如，据统计数据每十亿公里死亡人数为飞机0.05人，公共汽车0.4人，小汽车3.1人。所以飞机看上去不安全，但实际上是比较安全的交通工具。
3、记住偶然性并不具备自我修正的功能。一系列的坏运气，就是一系列的坏运气。它并不意味着相应的好运气必然会来临，买彩票即使1000次不中，并不代表着下次中奖的概率会提升。任何随机偶然性事件，不管发生多少次，对预测将来都不会产生影响。
４、不要错误地理解均值回归。平均数回归是非常正常的，无论结果是否受到一些随机因素的影响。不要认为自己永远会有好运气，也不要认为自己运气一直会差。更不要认为，连续的坏运气后面就会有连续的好运气。
将这些建议牢牢记在心中，就有可能避免许多由于依赖代表性直觉而产生的偏差。
代表性偏差是启发式决策中非常重要的认知偏差，潜移默化的对我们的决策产生影响，虽然很多时候，它能够帮助我们快速做出决策，节约大脑能量。但是在遇到人生中非常重要的大型决策时，我们就要深思熟虑，时刻提醒自己有没有考虑基准概率？有没有受到情景细节的影响？有没有高估概率？有没有受到小数法则的影响？有没有正确认识偶然性事件？有没有误解均值回归？有没有产生有效性错觉？如果我们能够理性思考问题，就可以最大化的规避代表性偏差给我们带来负面的影响。
参考资料：
《决策与判断》
作者：（美）斯科特·普劳斯
人民邮电出版社
《不确定世界的理性选择》
作者：雷德·海斯蒂／罗宾·道斯
人民邮电出版社
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