终于要重新回到这片土地，和父母一起参加毕业典礼。在英国的感觉总是很奇妙，朋友们变得很少了，却总是那一些人一起聊天，一起喝酒，一起唱歌。时光似乎可以过滤过很多东西，我一直试着让自己的生活变得单纯一点，让自己变得快乐一点，那些烦恼的，琐碎的，脆弱的，就让他过去吧。我会记得，但我知道，不值得我浪费我的生命于此。
重新和父母踏上这片土地的时候才真正的，好像有一点抓不住时间过去的脚步。他是那么清晰，那么冷酷，这样的往前，这样的过去了。伦敦的风很冷，一如从前那几百年的时光从未在这个城市停留过那样。从20世纪开始演出的歌剧魅影仍然在古老的剧院里上演，络绎不绝。声嘶力竭的魅影所渴望的爱情，哪里又是这么轻易能够得到的呢？也许在这样的执念的追求之中，已经成为了他存在的意义了吧。听了很久很久的视频版本的歌剧终于看到了现实版，仍然是头皮发麻的感觉。
毕业典礼那天，和cornelia、刘佳一起度过的下午，我果然还是跟他们在一起的时候最自然，最快乐了。我朋友不多，但我的朋友都是真心实意的。踩着6厘米的高跟鞋站在演讲台上的时候才真的有了一种，原来到了终点的感觉。把帽子抛向天空，身边的人大部分都再也见不到了。'我就这样短暂的参与了他们的生活，然后迅速带离。'黄毛也是，很神奇的朋友，这么多年，从初中开始。
然后开始了伦敦的旅程。会在伦敦呆很多天，这个城市充满神奇。经常在参加活动的时候听到一个词-open-minded，diversity这也是伦敦迷人的地方吧。好像你不必隐藏着自己，好想你不必完全迎合别人，你可以做自己，或者说，在环境允许的情况下做自己，发挥自己的潜能。学了三年的管理学，环境对一个人能有多大的改变我是清楚的。特别是，当我们对未来都是迷茫的时候。我喜欢在海德公园里漫步时的心情，也会害怕一个人的夜走在东伦敦的路上。吃了好多天的中餐，必点的是麻婆豆腐（小黄毛最爱），很多店都做的挺正宗的。他们也是，在异乡打拼的人们呀。路过人间。
然后就是跟着旅行团去了爱尔兰。在爱尔兰的记忆里，最深刻的就是羊群了。无忧无虑。自由自在。想摸。柔软的，深刻的，自由的。都柏林挺好的，有欧洲城市的感觉。
最后几天在伦敦，住在意外订了的残疾人房间，笑了很久。也许会成为以后的话题。
一直在追长安，在追陈情令，在追九州。喜欢笑起来甜甜的男孩子。喜欢认真的人。
本周读书《thinking, fast and slow》
本文原发于 南方都市报·阅读周刊 2012-08-26
有的书有智慧，有的书有趣，而有的书重要。《思考，快与慢》这本书，算是一身兼具三者。有智慧，是说这本书包含着诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼教授几十年来就行为经济学、决策与判断等问题的研究；有趣，是说这本书作为一本科学书籍，针对的问题恰好是我们每天都在进行的“拿主意”、“估计”等认知活动；重要，因为卡尼曼教授已经78岁，虽然直到最近一两年还有学术论文发表，但许久没有出版面向大众的书籍了，我们能看到的他的上一本中文著作还是1982年出版的论文集《不确定状态下的判断》(中文版出版于2008年)。这一次《思考，快与慢》一经推出，就登上了美国各种严肃书评刊物，并被迅速引进中国，让普通读者有机会一窥一流学者最精彩的学术思想。
脑子里的“快”“慢”系统
“思考，快与慢”，正如书名所提到的，卡尼曼一上来就在书中把我们的认知系统划分为两个部分：“系统1”反应快速、依赖直觉，几乎不需要我们的努力就能完成任务；而“系统2”则懒惰，工作起来就需要我们集中注意力，但它也理性、精确。我们每天都在两个系统间切换。例如：一眼辨别两条线段的长短只要系统1工作即可，而估算几条线段的平均长度，则非要系统2出马不行。记住，系统1虽然不精确，但是却时刻待命，总能完成任务(尽管质量不敢恭维)。系统2却常常偷懒，精力有限，除非付出主观努力，否则很难做出点什么。在一个著名的实验中，科学家让我们观察一个打篮球的视频。其中，穿不同队服的人们不停地传球；我们需要数出一种颜色队服的人共传球几次。结果，视频中出现了一个穿大猩猩服装的演员，大部分人都会对他视而不见。计算传球占用了我们的系统2，发现大猩猩这样的任务就无法完成了。
这种差异，使我们的直觉充满错误。卡尼曼和其他科学家的实验表明：复杂而华丽的句子，让我们觉得信息量丰富、容易信服，尽管可能它们什么都没说；咬住一支铅笔保持微笑的表情，看待问题立刻乐观起来，因为大脑无法分辨自己是真的高兴，还是仅仅被一根小木棍抵住了嘴角———正是认知系统的这种不可靠，以及通常我们获得信息的不完备，让我们更可能依赖一些简单的办法完成日常生活中的认知任务。
我们的“简单”办法
我们赖以生存的“简单”办法，在处理日益复杂的问题时经常暴露出毛病。例如，我们从高中高年级时开始接触的概率，常常超越我们的常识，在实际生活中，我们似乎不喜欢它。
琳达的故事是作者最为精彩、也是争议最多的实验。作者给参与实验的人一些描述：“琳达，31岁，单身，一位直率又聪明的女士，主修哲学。在学生时代，她就对歧视问题和社会公正问题较为关心，还参加了反核示威游行。”之后，作者继续给出一系列描述：“琳达是小学老师。琳达在书店工作，她还在学瑜伽。琳达积极参与女权运动。琳达是妇女选民联盟成员。琳达是银行出纳。琳达是保险推销员。琳达是银行出纳，还积极参加女权运动。”好，到这里请先停一停。读者不妨在心里对这些描述做一个排序，哪些可能性更大。记住你的答案继续看。
和很多读者一样，大量参与实验的人都将“琳达是银行出纳，还积极参加女权运动”这个描述的可能性排到了“琳达是银行出纳”之前。但是等等，按照概率论，两件事同时发生的概率要小于任何一件啊(实际上是两件事独立发生概率的乘积)。但是，因为之前对于琳达大学时生活的描述，很多人都对女权运动这件事非常看重。
对概率问题的非理性思维还常常引发公共事件，最典型的莫过于安全问题。焦虑情绪让我们高估风险，只要想一想我们身边那些听起来极不可信的食品安全谣言就不难发现，尽管有些谣言到了荒唐的地步，但是因为关系到健康，我们通常喜欢采取宁可信其有的态度。
进一步，我们习惯上要通过因果联系理解事物，结果经常把仅仅是相关的事物理解成了前因后果。更有点意思，也有点悲哀的是，小样本经常带来巨大的统计风险，但是我们还是喜欢夸大自己的经验，让身边的世界显得简单而有序，忽略掉那些展现世界复杂多变的证据。而根据卡尼曼等人的研究，实在有太多的事情仅仅是因为运气，我们却更喜欢将他们归因为一个我们能接受的理由。有点讽刺的是，书中举了一个例子，研究那些年薪极高的股票交易员，如果看他们多年的业绩，就会发现，与其说他们有什么天赋或者秘诀，不如说他们只是某些年头运气好。长远看来，大家的投资能力并没有什么大的差异。卡尼曼甚至建议，对于复杂的社会问题，专家的预测也不一定好到哪里去。清楚了解人类理智的限度，这可能是智者最大的智慧吧。
探索人类非理性的规律
“人类的非理性”，这个题目怎么看都来自心理学领域。其实，卡尼曼最初的研究也并不是从“非理性”开始。书中，卡尼曼介绍了自己早年做的人类瞳孔在思考时大小变化的研究；更早些时候，他在以色列军队服役，尽管只是一位22岁的心理学本科毕业生，就在那个初生的国家协助建立了军官甄选测试。
然而，这些研究几乎很自然地将他逐步引入到人类认知复杂性的领域，他的关注点逐步涉及经济学最为核心的一些概念。而且，大约正因为卡尼曼和他的合作者们主要是心理学和数学背景，他们不受经济学教科书的刻板影响，从另一个角度，开创了经济学的一大研究方向。
经济学的著名假设之一就是理性人，把人的决策行为看作遵循理性，遵循效用最大化。然而，非理性的决策实在太多了。我们不仅将金钱虚掷到一望就能知道稳赔不赚的赌局中，还经常因为担心损失放弃天赐良机般的投资机会。举一个读者都感受过的例子，一套餐具有五个盘子，完好无损，另一套有六个，有一个是坏的。通常，后者的定价反而低于前者。因为坏的那个实在让我们不舒服。而投资和赌博这件事，如果仅仅用数学模型计算博弈，恐怕和真人的操作结果大相径庭。
卡尼曼等人发现，损失造成的痛苦，远远大于收益带来的快感。损失100块，和少赚100块，在经济学上有时没有差别，对我们却是完全不同的两个体验。一旦涉及风险，尤其是风险被强调时，我们理性的商人心灵就会偃旗息鼓，换上那个规避风险的，尽管其实是非理性的头脑。是的，我们很少去实际算算数学期望。
效用的概念来自现代经济学之前，伯努利提出它，无数经济学家，不管是研究微观经济、决策与判断、博弈、福利经济学……都要面对这个让人有点头疼的概念。卡尼曼等人的研究把效用问题更好地与心理感受结合了起来。他们发现，不仅仅对于穷人和富人，一块钱的效用不一样，对于同样一个人，在不同的判断方式中，效用也不同。
一个有趣而又真实的例子是，股票持有者喜欢抛售赚钱的股票，而持股亏损的部分。尽管抛售可能带来相同的现金，而且抛售亏损部分还能免税以及降低未来风险，大家还是喜欢那个“我投资成功”的快感，尽管实际上这种快感是我们花钱(纳税)买来的。
我们都熟悉“金钱买不来幸福”这句话，但它恐怕是错的。金钱当然能买来不少的幸福，关键点在于，花多少钱买多少幸福，怎么花钱买，研究这些问题不考虑人的心理状态，仅仅靠数字本身，是不够的。因为人的非理性，建立在理性人地基上的经济学大厦就存在一些根本的漏洞。卡尼曼等人的工作用一系列研究，不仅证明了这种漏洞的存在，而且提示了一套方法，让我们得以探索人类非理性的规律。记住，非理性并不是疯狂，并不是毫无规律、随机，而是根植于我们认知系统的一套决策方法。
我们已经在各种书籍中看过太多来自卡尼曼的二手货，这一次，《思考，快与慢》是一个机会，让我们读读他自己是怎么说的。扔掉那些傻呵呵的励志书和充满错误的心灵鸡精(哪里有什么鸡汤)吧，读《思考，快与慢》，你将不得不“慢”，因为打破常识的部分不少，你不得不慢下来，动用你懒惰的系统2。但是，这也是一个机会，让我们对人性能有深入的一瞥。在快的时代，这种机会似乎不多。
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