聪明人为何只想避免愚蠢，看到错误检查清单，感觉自己就像个傻瓜

查理芒格曾这样说：“有些人收集邮票，而我却收集疯狂和荒谬，然后选择避开它们。这是因为我已经看到太多有才华的人都犯蠢的例子。成为一个天才很难，我不是想成为天才，我只是想避免愚蠢，包括天才的愚蠢。”

查理芒格先生一次又一次地强调逆向思考，我们甚至都不需要变得聪明，只需避免犯前人的错误，就足以超过绝大多数人。

那么，我们究竟有多么容易犯错呢？我们是否总是在过高地估计自己的判断？前人的常见错误又有哪些呢？

在《这不科学！》这本书中，作者为了解答包括通灵学、占卜术、星座学等60多个神秘现象是否“科学”这个问题，系统地梳理了我们的认知过程、常犯错误，以及科学的研究方法等内容。最后，作者提出了独创的“查纠公式”，用来供读者作为评价任何超常断言的思维模版。

原本以为《这不科学！》是一本教我们“科学地思考伪科学”的书，但在读的过程中，发现它的作用远不止如此。书中作者强调：我们的生活质量取决于我们的决策质量，而我们的决策质量取决于我们的思考质量。当你开始严格地看待并提升自己的思考能力时，生活质量也会有所提升。

下面，我们谈一谈书中的部分内容。

常见谬误论证

通常来讲，逻辑严密的论证方式只有演绎和归纳两种。

对于演绎，我们比较熟知的是三段论推理。即：所有人都会死，苏格拉底是人，因此得出结论，苏格拉底也会死。

演绎推理的优势是，只要保证前提条件为真，那么得出的结论必然为真。类似三段论推理的演绎模式还有很多，比如假言三段论、析取三段论等等，这里就不再赘述。

而对于归纳推理，相比于演绎推理，只能够得出可能正确的结论。归纳推理的论证方式通常有三种，它们分别是枚举归纳、类比归纳和假设归纳。

枚举归纳的常见形式指的是通过观察某一群组的某些成员百分比，推出这一群组所有成员具备相同的百分比。比如你从一家餐厅点餐的食物中发现大部分食物很难吃，归纳出这家餐厅的所有食物中大部分也很难吃。

类比归纳指的是两种事物具备很多相似之处，因此当其中一种事物发现具备某一特征时，我们大概率猜测另一事物也具备相同特征。比如火星和地球很相似，它们都有空气和水，当我们知道地球上有生命时，归纳出火星上可能也有生命。

假设归纳指的是排除可能性不高的解释，逐步推断出导致这种现象的最佳解释。侦探家福尔摩斯用的就是这种推理方式。

除了归纳和演绎这两种推理方式，还存在运用情感和压力劝服、误用归纳、误用统计学等谬误论证，如果使用不当，我们将犯下严重的错误。下面，我们用错误检查清单的方式罗列出来。

• 诉诸权威

我们的祖先生活在等级分明的权力结构中，除了少数人能成为领袖，我们绝大多数人生下来就要跟随领袖，听随领袖的意见。长久以往，这种特质已经植入基因，成为我们的自觉反应。

然而，某人是某一领域的专家，并不代表他就是另一领域的专家。他也可能犯错、被误解、在不擅长的领域夸夸其谈。更有甚者，在利益面前，说一些不属于自己严谨判断的话。

• 诉诸大众

诉诸大众的常见形式：因为每个人都相信它，所以它肯定是真的；因为每个人都这样做，所以这样做是对的，我也应该按照这样做。

很多时候，模仿周围人（大众）的做法或想法，可以极大降低我们的思考难度。但是，诉诸大众也会导致我们犯错。历史上大多数人的观点是错误的例子数不胜数，比如绝大多数人就都认为地球是平的。

• 诉诸传统

有些人认为传统的一定就是好的，但这种论证方式总能找出很多反例。比如，传统的占星术、星座学等等，科学家更愿意理性地相信，这种理论其实并不“科学”。

• 诉诸害怕

普利策奖获得者威尔·杜兰特说：“大多数人的麻烦是他们不用理智思考，而是用希望、恐惧或愿望思考。”比如普通小孩面对黑夜可能会想：“我害怕天黑，因为晚上会有看不到的东西出来抓自己，而企业家马斯克回忆起自己的经历说道：“小时候，我非常害怕天黑。但是后来我了解到天黑只是可见光波长范围之内没有光子。接着我想，如果因为没有光子而感到恐惧会显得自己很愚蠢，之后我再也不害怕天黑了。”

• 轻率概括

轻率概括指的是对“枚举归纳”的错误运用，避免犯“轻率概括”错误的前提是：样本要足够多；并且样本成员的选择需要在同等概率下进行。

• 错误类比

错误类比指的是对“类比归纳”的错误运用。伊隆·马斯克曾不止一次的提起过，我们生活中运用最多的就是类比推理，然而类比推理虽然能提供一个捷径，让我们不用太费脑筋。但是类比推理也会让我们随波逐流，不敢做出大的改变，更无法得到真相。

相比于类比推理，马斯克强调最好的推理方式，甚至可以说是唯一能够得到真相的推理方式是第一性原理。通过将事物划分到最小的单元，然后从那里开始运用演绎的方式向后推理。

• 统计谬误——误导人的平均数

本杰明·迪斯雷利说：“世界上有三种谎言，谎言、该死的谎言、统计学。”

在诸如卫生、投资、教育、营销等众多领域，统计学常常被用来隐藏部分真相，达到“操纵”的目的。为人们所知的算术平均数、中位数和众数，很多时候平均数代表的含义极具欺骗性。

比如5%的富人在国家的减税政策下，平均节约额为100万美元。而95%的中等收入人群税金节约额仅为400美元。总统总会用整体平均税金节约额1万美元的事实代替更能反映真相的中位数300美元进行吹嘘一番。

• 统计谬误——漏失值

所谓漏失值，是指用增长、降低百分比代替真正的增长、降低数量，很多时候也会给人们造成误解。

比如对于25岁至45岁的成年人患胰腺炎的风险仅为十万分之一，而喝咖啡群体得出患胰腺炎疾病的风险为十万分之二——仍然很低。为了鼓励人们不要喝咖啡，要多喝水，往往会用“喝咖啡使得患胰腺炎疾病的风险增长100%”这一统计事实进行大肆宣传。

• 统计谬误——模糊对比

一些商家喜欢用一些含混不清的文字搭配百分比进行宣传。比如，这款蛋白质饮品可以使你的表现提高百分之30%。这里的“表现”就属于含混不清，“表现”具体是指速度、耐力、力量，还是其它什么选项？我们不得而知。

结语

《这不科学！》一书的干货实在太多，书中还谈到了知识的四大来源——感知、内省、记忆、理智，以及我们的感知、记忆、构想如何犯错，比如期望作用、含混中寻求清晰、否认证据、主观验证、证实偏见、可得性偏差、代表性启发等等。

由于篇幅限制，我们用两句书中的观点作为结尾。

1、知识不需要确定性。它不需要排除“任何”可能的怀疑才有足够的证据提出主张，而是只要排除任何“合理”的怀疑，就有足够的证据提出主张。

2、我们永远不能终极性地确证一个科学假说，同时我们也永远不能终极性地驳倒一个科学假说。对于在星座学、通灵学、占卜术有不同看法的人们，希望你是基于一个好的理由。