第8章：我们是如何作出判断的？
系统2接受或提出问题，不管提问还是回答，都能引导注意力并搜索记忆以寻找答案；而系统1只是进行一个全面的评估。
对于系统1，它是属于与生俱来的一种直觉判断力，是启发法和偏见研究的基础。什么时候我们会不由自主地调用系统1呢？在碰到一些威胁的时候，我们总是会不由自主地对当前的威胁进行一个评估，这就是属于系统1的工作范畴。
第9章：目标问题与启发性问题形影不离
启发问题就是那些帮助我们距离目标问题越来越近的间接问题，它让我们绕开了目标问题的复杂性，转而去寻找一个相对简单的问题的答案。这一点在波利亚的《How to solve it》中得到了很充足的体现。PS：这本书里所说的启发问题和波利亚的书中所说的那一类启发问题有所不同，一个是日常生活中大脑跳变思维中闪现的问题（如对面来的那个人现在年龄大概是多少），一个是结果基本确定的数学问题（如求证明一个三角形的面积公式）。
那么，怎么样将与目标问题相近的启发问题找出来呢？书中应该很大一部分是在讲这个。
事实上，按照丹尼尔卡尼曼书中所说的，很多的启发问题不是我们绞尽脑汁去想出来的，而是不由自主地思维发散的结果。仍然是上面这个例子，对面那个人年龄多少，
我们可能会转而要求系统1通过视觉判断出他脸上的苍老程度，然后在大脑中可能还会搜索匹配一个最佳年龄以适合当前这个人的年轻程度。
思维发散+强度匹配+目标问题=启发问题
- 立体启发：将平面内容到立体图形，生成判断的失误。（看下面这个图片，第一眼看过去总是会认为右边的线条比左边的要长。）图片在这里
- 情感启发：爱屋及乌这个成语已经很明确地说明了这一点。
第10章：大数法则与小数定律
从统计的角度来看，样本数量越多，其结果越可靠，而且如果样本之间是相互独立的，则可以为我们提供关于样本空间极其有帮助的信息；与之相反，少量的不足样本则无法为我们提供任何可靠的信息，甚至于它产生极端结果的概率十分之大，从而足以使我们对一些事情产生认识上的偏见。
- 夸大对小样本的信任只是众多错觉中的一种——比起信息的可信度，我们会更加注重信息本身的内容，其结果就是我们会将周围的世界变得比数据所能证明的更加简单和统一。在想象的世界中过早下结论比在现实中更有把握。
- 统计学家的很多观察研究都可以归结到因果关系的解释上，但他们却不承认是这样的。许多事实其实只是巧合，包括事件的采样。对偶发事件作出因果关系的解释必然是错误的。
第11章：锚定效应在生活中随处可见
这个词是所有这本书中常见名词中我听到最多的，促销广告用词对购买数量决策的影响就是属于锚定效应。
第12章：科学地利用可得性启发法
可得性启发发就是利用一个问题替换另一个问题（对比强度匹配），比如当问到意外事件发生概率的时候，我们总会不由自主地想到车祸等事件。但是由于两个问题之间本身会有
差异，从而就会造成可得性偏见。
利用可得性偏见，经常会产生一些看似悖论的结果。
注：自我评估是由事件呈现在脑海中轻松程度来衡量的。
例*：由于飞机失事事件的大肆报道，导致我们产生可得性偏见，不敢坐飞机。
第13章：焦虑情绪与风险政策的设计
效用层叠：由于对危险事件的报道增多，夸大人们对判断其发生的概率（非典时期人心惶惶，但实际上真正患非典的人比出车祸的人要少得多）
第14章：猜一下，汤姆的专业是什么
典型启发法：基础比例信息导致判断失误。系统1不自主地引发错误的直觉，懒惰的系统2没有仔细考虑而直接采纳了直觉，导致判断失误。
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