如何提高思考能力，如何學會思考

06-26

一年前一個偶然的機會我遇到了一本書——《影響力》，看完這本書之後對我們如何思維產生了極大的興趣，於是在一年的時間裡面密集地閱讀了以下一些方面的經典著作：社會心理學、認知科學、神經科學、進化心理學、行為經濟學、機器學習、人工智慧、自然語言處理、問題求解、辯論法（Argumentation Theory）、Critical Thinking、判斷與決策。以及大量的 Wikipedia 條目。

這一年來，對以上這些領域的閱讀和思考給我帶來了極大的價值，我相信他們也會給你帶來巨大的收益。

關於為什麼我認為我們都需要學習這方面的知識，我曾在博客中寫到：

另外還有一些我認為是 essential knowledge 的例子：分析問題解決問題的思維方法（這個東西很難讀一兩本書就掌握，需要很長時間的鍛煉和反思）、判斷與決策的方法（生活中需要進行判斷與決策的地方遠遠多於我們的想像），波普爾曾經說過：All Life is Problem-Solving。而判斷與決策又是其中最常見的一類Problem Solving。儘管生活中面臨重大決策的時候並不多，但另一方面我們時時刻刻都在進行最重大的決策：如：決定自己的日常時間到底投入到什麼地方去。如：你能想像有人寧可天天花時間剪報紙上的優惠券，卻對於房價的1%的優惠無動於衷嗎？（《別做正常的傻瓜》、《Predictably Irrational》）如：你知道為什麼當手頭股票的股價不可抑止地滑向深淵時我們卻一邊揪著頭髮一邊愣是不肯撤出嗎？（是的，我們適應遠古時代的心理機制根本不適應金融市場。）糟糕的判斷與決策令我們的生活變得糟糕，這還不是最關鍵的，最關鍵的是我們從來不會去質疑自己的判斷，而是總是能「找到」其他為自己辯護的理由（《錯不在我（Mistakes were made, but not by me）》）又，現在是一個信息泛濫的時代，於是另一個問題也出現：如何在海洋中有效篩選好的信息，以及避免被不好的信息左右我們的大腦（Critical Thinking）關於以上提到的幾點我在豆瓣上有一個專門的豆列（「學會思考」），希望有一天我能夠積累出足夠多的認識對這個主題展開一些詳細介紹。

人類的大腦和思維是目前已知最為複雜的系統，對這個系統的研究不僅自身是一件極其迷人的事情，對於像我們這樣的芸芸眾生來說即便不去做研究，學習一些這方面的科普知識，對於學會正確地思考有極大的益處。

你的大腦是你唯一的工具，要正確利用這個工具，唯一的途徑就是去了解它。與很多人的直覺相反，實際上我們的思維有著各種各樣的缺陷和陷阱（keyword: cognitive bias），我們解決日常問題的思維方式也並不總是最優的（keyword: bounded rationality），這裡摘抄一段我在豆列上的導言：

我們的思維有很多很多的弱點，我一向認為，正確的思維方式，是一切高效學習的基礎。比如參見如下2個例子，錯誤的思維方式得到的結論有大得多的可能性是謬誤。

人總喜歡沿襲以往習得的經驗，並通過類比來進行外推。我第一次在一個地鐵終點站坐地鐵的時候，看著從遠方開來的地鐵，我心生疑惑——「這車每節車廂都這麼長，待會怎麼調頭呢（我心說沒看到鐵軌終點有一個大大的供調頭的 U 形彎啊）？」，當車開始開的時候我終於意識到原來車是可以往兩頭方向開的。

人喜歡從關聯當中尋找因果，有一次我我老婆去銀行取款，到了 ATM 室的自動門口，我開玩笑地拿著手頭的飯卡去刷了一下，然後——門居然開了。我頓時來了勁，立即得出一個結論：這個刷卡裝置不安全，至少不是能夠專門識別銀聯的卡的。我甚至飛快地泛化出了一個更具一般性的理論來解釋這個現象：即可能所有帶有磁性的卡都可以用來開門。老婆看我得意洋洋，就潑過來一盤冷水：不一定是你的卡刷開的啊，你不刷卡試試看。我不信，說怎麼可能呢，心想我刷卡，門就開了，還有比這更明顯的因果關係嘛。但出乎我意料的是，我走出門，這次沒刷卡，門也開了——原來是感應門——原先這個 ATM 室的確是刷卡門，但後來改成了感應門，刷卡的那個裝置只不過沒拆掉殘留在那裡而已。

總的來說

人類的思維充滿著各種各樣的捷徑，每一條捷徑都是一把雙刃劍。一方面，它降低了大腦的認知複雜性（籠統的看一個問題要比細緻的分析簡單得多），有助於迅速做出絕大部分時候都正確的判斷；但另一方面，它也常常導致人們把大部分情況下成立的法則當成了放之四海而皆準的。可以說，有多少捷徑，就有多少條謬誤。

人類的情緒也在很大程度上影響著人的思考。比如，如果你憎惡一個人，你往往就會反對他的所有立場。反之亦成立。

人類大腦經過長時間的進化，先天就具備一些特定的「思維定勢」，以使得人類能夠在面對進化過程中經常出現的適應性問題時能夠不假思索的做出迅速的反應。然而，在現代社會，這類思維定勢已經不適應了。

人類不可避免的受著各種各樣的偏見的影響，這些偏見有些是有一定適應價值的「思維定勢」（如事後聰明式偏見），而有些則是大腦的認知機制的「缺陷」。

以上，構成了人類思維中的種種謬誤。而學會思考，就是學會認識到這些謬誤。

Critical-Thinking 在西方擁有悠久的歷史，早到古希臘時代，亞里士多德就已經對人類語言中的各種各樣的謬誤有了一定的認識（譬如，「我們無法討論不存在的東西，所以所有的事物都是真實的」），並對辯論之中存在的各種各樣的謬誤進行了歸類。然而令人遺憾的是，在中國的文化裡面，理性思維似乎是一直被抑制的，中國文人傳統都是非理性思考者；所謂非理性思考，主要包括聯想、比方等形式，這些思維方式作為人類天生具有的思維方式的一種，一方面當然有它的好處（比如在科研方面，聯想往往能夠啟發新思路；類比也有助於用新穎的方式來解決既有問題），然而另一方面，這樣的思維方式同樣也充滿了各種各樣致命的謬誤。在大眾知識領域，自中國古代文人思維習慣流傳下來的影響深刻地左右著人們的語言習慣，隨處可見的不靠譜的類比和文字遊戲就是證明（例如，嚴格來說，類比的一般形式是，A具有X、 Y、Z三個屬性，B具有X、Y屬性（類似於A），所以B具有Z屬性。這個類比要成立，必須要滿足一個前提，即X、Y屬性對於Z屬性的有無必須是有關的。然而這個前提被根本忽視了，詳見 False Analogy）。

這個豆列中的書，有一些是介紹人類思維工作的機制的，認識這些機制是正確思考的大前提；有許多是關於人類推理（Reasoning）過程中的形形色色的謬誤的，因為唯有認識到這些謬誤，才能避免它們。唯有避免了思維的謬誤，才能進行正確的思考。

註：

一個最完整的認知偏見（cognitive bias）列表見： http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_cognitive_biases

一個完整的 Fallacies 列表見： http://en.wikipedia.org/wiki/Fallacies

Wikipedia 上關於 Critical Thinking 的條目見： http://en.wikipedia.org/wiki/Critical_thinking

另：

人類在思考問題的過程中，自身的思維習慣、性格、知識積累無不都在悄悄地影響著思維的過程，所以，一些心理學的知識也非常有助於幫助正確的思考。更多心理學方面的推薦，參考：http://www.douban.com/doulist/46003/

文章末尾將貼出的是我這一年來學習的知識結構總攬（用 XMind 畫的思維導圖）。註：這只是一個整體的知識結構，或者說「尋路圖」，其中固然包含一些例子（用「e.g.」標出），但最重要的是從各個分支引申出去的延伸閱讀，後者包含上百個很有價值的 wikipedia 條目，不下 50 本經典的著作（大部分我已經讀過，小部分經過我的仔細考察，正在閱讀中或者肯定是有價值的）。

如何獲得這些延伸出去的閱讀，有兩個辦法：

1. 在總攬圖中抽出關鍵字到 Wikipedia&Google 上查找，如：informal fallacy，cognitive biases, bounded rationality, critical thinking, argumentation theory, behavioral economics, problem solving 等等（以上這些關鍵字你都會在思維導圖中看到）。註：閱讀 Wikipedia 時要嚴重注意每個條目後面的 Reference ，一般來說這些參考資料本身也都非常經典，其價值不亞於 Wikipedia 條目本身。

2. 查看我整理的四個豆列：

【只讀經典】心理學改變生活

【只讀經典】學會思考

【只讀經典】判斷與決策

機器學習與人工智慧學習資源導引

以上四個豆列中整理的絕大多數都是我閱讀過的，你也可以參考我的整個「思維」標籤下的書。如何獲得這些書（尤其是其中包含大量的無中文翻譯版的英文書）請參考李笑來老師的筆記。

這個領域的新知識是如此的紛至沓來，以至於我只有時間不斷地閱讀和思考，以及不時在我的 Google Notebook 里做一些筆記，而完全沒有時間一本書一本書，一個子領域一個子領域地寫具體的 Introduction （目前具體的薦書只是在 TopLanguage 上零散的推薦了幾本，還沒有專題介紹）。既便如此，仍然還是在博客上寫了很多相關的東西，它們就是這一年來的學習的收穫的證明:-)，因此如果你想快速判斷上面列出的一些書籍是否對你有價值，有多大的價值，不妨參考一下我寫的這些文章，這些文章很大程度上是在這一年的學習過程當中的感悟或總結。註：第 3 部分（關於學習、記憶與思考）的文章基本上是領域無關的：

關於 Problem Solving 的

《跟波利亞學解題》

《知其所以然地學習（以演算法學習為例）》

關於機器學習的（機器學習和人工智慧領域對於理解我們的思維方式也提供了極好的參考）

《數學之美番外篇：平凡而又神奇的貝葉斯方法》

《機器學習與人工智慧學習資源導引》

關於學習、記憶與思考的

《一直以來伴隨我的一些學習習慣》（一，二，三，四）

《方法論、方法論——程序員的阿喀琉斯之踵》

《學習與記憶》

《閱讀與思考》

《魚是最後一個看到水的》

《我不想與我不能》

《學習密度與專註力》

好在我並不打算零星的一本一本推薦:D 所以我就花了點時間將整個的知識體系整理了一番，畫了下面這張結構圖，請按圖索驥，如下（有三個版本，1. 至 xMind Share 的超鏈接，2. 內嵌在該頁面中的幻燈片，如果無法載入請參考 1 。3. 圖片版（註：圖很大，請下載瀏覽或列印））

我在前面寫學習習慣的時候曾經提到：

8. 學習一項知識，必須問自己三個重要問題：1. 它的本質是什麼。2. 它的第一原則是什麼。3. 它的知識結構是怎樣的。

有朋友問我具體的例子，好吧，那麼這張思維導圖便是第三點——知識結構——的一個很好的例子:)

1. 至 XMind Share 的超鏈接：http://share.xmind.net/pongba/how-to-think-straight-4/

2. 圖片版（此為縮略版，完整版請至相冊下載：google picasa 的，或 csdn 相冊的）（最後提醒一下，別忘了這幅圖只是大量書籍和 Wikipedia 條目的「藏寶圖」，如何延伸閱讀請參考前文所述的方法）。（來源）