《人生赌局,决策为王》读书笔记

人生就像一场场牌局

我们每个人都是参与者

在“变”和“不确定”成为常态的当下

我们在信息不充分的条件下

如何做出正确的重大决策

需要一定的智慧

愿每个人都在人生长期博弈中

出好每一张牌

成为胜者

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作者简介:

安妮·杜克,美国知名风险决策专家,认知心理学博士,世界扑克系列赛(WSOP)冠军。

曾获得哥伦比亚大学心理学和英语双学士、宾夕法尼亚大学认知心理学博士学位,博士期间获得美国国家科学基金会的研究基金。

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这本书,作为年度重要书籍推荐给大家。书中所传达的思维模式值得每个人学习和运用,并且越早理解对人生帮助越大。

在多元思维模型架构中,对赌思维模型属于博弈论思维模型的分支,是决策系统的重要组成部分。

讲到是博弈,就不得不提到“博弈论之父”约翰·冯·诺依曼。上个世纪40年代,冯·诺依曼在著名的《博弈论与经济行为》一书中,将博弈论思想运用到经济学领域,从而奠定了这一学科的基础和理论体系。其实博弈论思想自古就有,中国古代的《孙子兵法》,不仅是一部军事著作,也算得最早的博弈思想之一。

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由于时间的存在,我们的一生其实每时每刻都是在博弈、在对赌、在选择。

为什么这么说?

四维模型由三维世界加上时间轴组成,也就是说在一个时间点位上只会存在一个三维世界,固定且不可变。随着时间轴不断推移,三维世界如同一个个点固化在三维象限内。我们每做一个决策,就固化了一个三维世界,也就是放弃了其他所有的选择。便有回忆,便有后悔。一旦做出决策,木既成舟,时间旅行终究属于科幻。

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我们都知道决策的概念,但很少人真正理解。

2016年,美国大选期间,评估机构根据民意调查,预测特朗普胜算大约是30-40%,而希拉里的胜算高达60-70%。但最终特朗普赢得了美国大选,后来就有很多人抗议,甚至抨击评估机构的预测是错误的。同样的例子,两个选项,选A的成功率是65%,而选B的成功率只有35%,你通常会选择了A,但最后发现结果B才是正确的。

我们经常遇到这样的情况,经过合理分析和深思熟虑之后的选择,往往得到了错误的结果。这里就涉及了两个关键因素:“技术”和“运气”。简单来说,决策水平越高,技术越高,达到预期结果的贝叶斯概率越高,但永远不可能达到100%,哪怕“运气”只占1%,终究仍有失败的可能。我们所能做的只有提高决策水平,将所能控制的概率尽量提高。

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大家都知道量子理论,量子理论的最大特点是不确定性原理。你对粒子的位置测量得越精确,对它们的速度就只能测量的越不精确,反之亦然。你不能同时既准确地知道位置,又准确地知道速度。由不稳定的量子构成了相对稳定的原子,再构成更稳定的分子,由分子构成了物质世界。

引用量子物理来对比物质世界和精神世界。随着科技发展,人类控制物质的能力越来越强,看似能够预测未来,把握主动。但人类的思想就如同量子一般,无可预测,无法定型,也就不可能预知未来,不可能控制所有因子。

理查德·费曼说:“科学陈述无关乎真实或虚假,而是关于已知不同程度的确定性 …… 每一个科学概念都位于天平的某个刻度位置,却不是非此即彼的绝对虚假或绝对真实。”

但要接受不确定性是非常困难的,我们从小接受的教育理念告诉我们,说“我不知道”是一件很丢人的事情,在学校里“不知道”会被认为是失败的学习结果。要承认我们对某件事的无知和不确定常常被冠以恶名,而实际上,知道并承认自己的无知是一种大智慧。我们所要避免的其实是“元无知”,即是不知道自己的无知。

用物理学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦的名言来支持这一观点:“完全自知的无知是每一次科学进步的序幕。”

约翰·斯图亚特·穆勒曾明确指出,获得知识和接近真理的唯一途径是审视各种意见。学习我们不知道的东西,我们将会更好地进行决策校准。即使审视的结果证实了我们最初的立场,我们对问题的各个方面都保持开放态度也有助于我们更好地理解这一立场。这需要对那些出自我们不喜欢的来源的信息保持开放的态度。采用的多元化的思维可以通过填补我们已知信息的空白来减少不完整信息造成的不确定性,从而使我们能够更好地适应人生的棋局。

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如何理解对赌?

“赌”的定义为“通过考虑可能发生的事情而做出的选择”,“冒着失去(某物)的风险去尝试做或实现某事”和“基于相信某事会发生或真实发生的事而做出决定”。

我们每一次的决策便是对赌的过程,结合经验及现状去判断某个选择。

理想的情况下,当我们从经验中不断学习时,我们的信念会随着时间的推移而改善。我们获得的信息越多,我们就越能做出关于未来的明智的决策。从经验中学习可以让我们更好地评估任何既定决策结果的可能性,从而使我们对未来的预测更加准确。

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出了事怪别人,心理学家对此有个专门的名词,叫做自利性偏差。有自利性偏差的人认为如果我这些事没做好,那肯定是因为不可控因素或者意外的缘故,如果我做的这件事成功了,那肯定是因为我自己付出的努力有了回报,我自己的水平很高。

鉴于存在自利性偏差的认知,我们往往会以结果导向去评判决策的正确性。这种“马后炮”式人性桎梏便是阻碍决策系统升级的最重要原因。

自利性偏差是一种深度嵌入、顽固的思维模式。了解这种模式出现的原因,是制定实用策略以改善我们从经验中学习的能力的第一步。这些策略鼓励我们采用更加理智的态度来区分结果,培养开放的态度来考虑造成某一结果的可能原因,而不是仅仅采纳那些让我们自我感觉良好的原因。以积极的方式更新自我形象的动机是自利性偏差的基础,这为我们寻找克服这种偏见的解决方案指引了道路。

我们可以将自利性偏差和动机性推理的无益思维习惯转化为具有生产力的思维习惯。如果我们能够努力实践,就能在准确性和求真性的驱动下进行学习,并且能够以更加开放和客观的方式来对待更多的决策结果。随着思维习惯的改变,我们的决策力会更好地与我们实现长期目标的执行力保持一致。

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杜克指出:我们的大脑中存在各种各样的利益冲突,通过对周围世界的解读来确认我们的信念,避免承认自己的无知或错误,将好结果归功于我们的英明决策,将我们的决策导致的坏结果归咎为不可控制的因素,与同龄人进行比较来寻求优越感,生活在一个我们对所有结果都能自圆其说的世界中。我们并非天生客观无私,处理信息的方式很难独立于与我们看待世界的方式而存在。远离极端的思维,我们就会处于更好的位置。非幸福即苦难,没有任何余地的二选一,是一种对自己非常苛刻的生活方式。

人的本性是倾向于选择快而少的报酬,倾向于使用立即可用的资源,而不是将它们保存以备素未谋面的未来自我之用。这就是为什么大多数人喜欢玩游戏,喜欢获取眼前并非必要东西的原因。现在立刻得到1万还是2年后得到2万,多数人会选择前者。比起不确定的未来,即时反馈所得到的愉悦感更直接。

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如何去提高我们的决策水平呢?

提升决策质量是为了增加我们获得良好结果的概率,而不是一定会获得良好结果的保证。即使这种努力暂时只产生微小的结果差异。更多的理性思考和更少的情绪决策会不断提升良好结果出现的概率。长远来看,它也会对我们的生活产生重大影响。随着良好结果的累积,良好的决策过程会成为习惯并在将来进行自我校准和改进。

杜克提出改善决策系统的方法:思想时间旅行。用过去和未来的自己去评判现在的决策。

首先,情景规划提醒着我们未来在本质上是不确定的。通过在决策过程中对这一点进行明确,我们对世界的看法会变得更加客观。其次,这会为应对可能由我们的初步决策而产生的不同结果做出更好的准备。我们可以预测积极或消极的情况并制定应对战略,而不是仅仅被动地做出反应。能够应对不断变化的未来是一件好事,对变化的未来感到措手不及绝非好事。情景规划使我们更加敏捷灵活,因为我们已经为应对各种未来可能出现的情况进行了充分考虑并做好了相应准备。如果我们通过侦察发现自己容易受到非理性的影响,我们可以尝试采用尤利西斯合约来约束我们的行动力。第三,对结果的范围进行预测也会使我们在某些未来情况发生时不会感到毫无意义的遗憾(或过度的兴奋)。最后,通过对未来的可能性和结果发生的概率进行预测,我们就不太可能成为以结果为导向或事后偏见的牺牲品(这些偏见使我们对没有发生的未来加以掩饰,并将发生的结果视为不可避免),因为我们已经对可能发生的所有情况进行了分析。

就预见性思维而言,站在终点向后看比从起点向前看更加有效。

当我们将过去、现在和将来版本的自己聚集一处时,我们就能够做出更好的、令自己满意的决策。这不仅有助于我们调整自己的乐观程度,还可以使我们对目标进行相应的调整,并且积极地实施计划以减少坏结果,以及增加好结果的发生概率。这样我们就不太可能会因为坏结果的出现而感到措手不及,并且可以更好地准备应急计划。

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理解对赌思维使人的心态更为开放,它促使人们对不同的假想进行探索,不再仅仅遵从自利性偏差的常规做法,也会考虑相反的结论。我们更有可能会对某种观点的对立面进行更加频繁和认真的探讨,这会使我们更加接近事情的真相。对赌思维还触发了换位思考,利用我们在区分自己结果和他人结果时的差异来向客观事实靠拢。

对赌思维通过鼓励我们明确自己知道什么和不知道什么,以及我们对自己的信念和预测的信心水平来将怀疑主义具体化。这会让我们更加接近客观事实。

如果开始认识到我们永远无法保证一个确切的未来,我们将会做得更好,也会变得更加快乐。这会将我们的任务从试图每一次都做出正确的决策(这是一项不可能的工作)转变为通过校准信念来引导我们在不确定的情况下逐步地、更加准确地和客观地认识世界。

归纳

面对信息不对称的决策,要有几种思维:

1:概率思维:认识到世界是不可知的,只能尽量选择赢牌概率最大的方案;

2:正确的决策不一定导致好的结果:正确的决策可能导致输牌,绝不能因此认为决策就是错误的;

3.摆脱赢了就归因自己,输了就归因运气或其他的思维。

赌就要严肃对待,在过程里不断总结学习和提高,通过复盘刻意练习,从经验中得到有效反馈,很多时候是心理问题,而不是技术问题。

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