1. 我们知道什么

这里我们主要讨论两个问题：

1.我们知道的是否和感觉的一样多？

2.真实世界的复杂性。

作者为了说明第一个问题，拿我们很熟悉的抽水马桶做例子。这是个伟大的发明，那么你知道它的原理吗？可能大多数人的答案是否定的。

不知道你是否也有这种想法，“我只需要知道怎么用就好了，原理对我又没用”。那么换个与我们息息相关的"五险一金"制度，能说说具体是什么吗？

很多时候我们的实际认知与自认为认知存在差距，认知学家弗兰克.卡尔专门设计了一个试验来证实这点。

首先要求受试者对某事物给出解释，并说明这种解释如何影响他们对自身理解力的评价。

具体试验方法：

1.自评对拉链的了解？理解程度对应级别1---7。

2.解释拉链是如何起作用的？描述步骤，越详细越好。

3.重新自评对拉链的了解？理解程度对应级别 1----7。

试验统计结果表明再次评估的值明显偏低，当选用其他对象也一样。

类似的还有心理学家做的补全自行车示意图试验。

向实验者展示的残缺图 受试者补充的图选

对结果有没有很惊讶呢? 试验对象可是当时心理学专业本科生。对于平日里司空见惯的物品，甚至每次使用都觉得其原理显而易见的东西，我们的理解竟如此粗浅。

了解完我们的认识偏差之后，我们再跟着认知科学先驱兰道尔，一起来看看我们记忆的知识量有多少。

约翰.冯.诺依曼和艾伦.图灵奠定了计算机技术的基础。计算机配有一个由中央处理器运行的操作系统，按照一系列规则读取和写入一个数字存储器。

早期人们认为，人脑与计算机类似。计算机的运行程序被视为认知执行模式的一种暗喻。思维被当作一种在人们脑中运行的程序。艾伦.图灵的经典论文"计算机器与智能"将这一观点发挥极致。

在此背景下，兰道尔想知道人类知识量有多大？他用计算机内存相同的衡量标准来衡量人类的记忆容量，尝试了多种方法测定人脑知识库容量，结果大多指向一个答案:1GB。这是一个平均年龄70的人一生记忆知识的总量。

很惊奇吗？如果你做过小抄就知道，一个科目整学期的重点就几十KB。下面图中的文字就只有2.51KB，而1GB=1048576KB，约为三十五万份类似文件。

这些内容容量为2.51KB

如果把人体比喻成计算机，看看我们有多少个信息接口，就知道我们的大脑不是记忆体，而是一个高效的处理器，为解决问题而存在。

一味强调记忆的重要性，不过是大脑的游戏。除了闭卷考试，解决现实中的问题，需要的是搜集知识的能力，整个外界都是我们记忆的媒介。

另一方面让我们看看现实的复杂性。论证世界的复杂性有两种方式：

一种:组合激增。想要全部了解，势必了解更多，而且每一项待解之事的组合将很快使你不堪重负，于是，系统崩溃。

另一种:混沌理论。一开始没来由的小小异动引发的后果如瀑布般倾泻而出，回首一切，恍然间有种命中注定之感。简单点就是"蝴蝶效应"。

忽视世界的复杂性，有助于我们解决当下的问题。比起花一年时间研究自行车的运行原理，我们更倾向于学会使用，然后借助它省下走路时间。这帮助我们在前人的路上更进一步，但也造成了我们认知错觉，让我们盲目自信，忘了还有自己不知道自己不知道的那部分复杂世界。以至于盲目预测，还坚定不移。这也可以解释为什么会有那么多极端主义者。

到这儿我们讨论完了开篇的两个问题，那么认识的浅薄面对复杂的世界该如何抉择呢？我们接下来先看看思考的目的-----我们为什么思考？