当前位置: 首页 > news >正文

系统思考:思考的快与慢

在做重大决策之前,什么原因一定要补充碳水化合物?人类的大脑其实有两套运作模式:系统1:自动驾驶模式,依赖直觉,反应快但易出错;系统2:手动驾驶模式,理性严谨,但耗能大,反应较慢。

当面临重大决策时,系统2往往会“偷懒”,让我们过度依赖系统1的直觉,结果容易出错。比如,一项医院研究发现,急诊科医生在连续工作12小时后,依赖直觉的诊断比例会从15%激增到65%,误诊率上升200%,可避免的死亡率增加400%。为什么我们的大脑不愿开启系统2呢?因为它非常耗费能量,每高强度思考一小时,血糖就会下降0.83克。所以,做重大决策前,给自己补充些碳水,给大脑提供足够的“燃料”。

再来,开启事前验尸模式:通过因果环路图来识别潜在的失败原因。可以从决策的最终目标开始,反向推理出可能导致目标失败的因果关系,并通过环路图呈现。在环路图中,标出各因素间的相互作用,理解每个环节可能引发的正反馈或负反馈循环,这有助于提前发现潜在风险并采取对策。

比如,桥水基金采用这一思维模式后,预测市场黑天鹅事件的准确率,从22%提升至68%。这种因果分析的方法帮助他们在复杂决策中找到了更多的“潜在漏洞”。正如丹尼尔·卡尼曼在《思考,快与慢》中所说,我们以为自己活在现实世界,实则常常困在系统1的故事里。

通过因果环路图,我们能更系统地看待决策背后的因果关系,避免更多“人生事故”。在这里插入图片描述

http://www.dtcms.com/a/113051.html

相关文章:

  • 二叉树的前序中序后序遍历
  • DeFi漏洞利用与安全防护
  • Oracle数据库数据编程SQL<8 文本编辑器Notepad++和UltraEdit(UE)对比>
  • Python 变量
  • JVM虚拟机篇(二):深入剖析Java与元空间(MetaSpace)
  • 31信号和槽_信号和槽存在的意义(1)
  • bge-m3+deepseek-v2-16b+离线语音能力实现离线文档向量化问答语音版
  • AI绘画中的LoRa是什么?
  • Maven 远程仓库推送方法
  • Redis内存碎片详解!
  • samba共享配置
  • CodeCraft-22 and Codeforces Round 795 (Div. 2) D
  • 【网络安全论文】筑牢局域网安全防线:策略、技术与实战分析
  • Nginx介绍及使用
  • 美团滑块 分析
  • 【问题记录】C语言一个程序bug定位记录?(定义指针数组忘记[])
  • Pgvector的安装
  • 为什么AI需要向量数据库?
  • Redis数据结构之Hash
  • 如何通过共同训练 LLAMA3(大语言模型)与 GAT(图注意力网络)来实现检索增强生成(RAG),用于基于知识图谱信息回答问题
  • 【算法实践】算法面试常见问题——数组的波浪排序
  • 【VUE】RuoYi-Vue3项目结构的分析
  • 在QWidget中如何添加QAction
  • Unity:标签(tags)
  • 操作系统 4.5-文件使用磁盘的实现
  • 【奇点时刻】GPT4o新图像生成模型底层原理深度洞察报告(篇2)
  • 数据结构(JAVA)栈
  • Nacos 服务发现的核心模型有哪些?Service, Instance, Cluster 之间的关系是什么?
  • 基于Transformer框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的流式推理并封装成接口
  • 获取inode的完整路径包含挂载的路径