今天要推荐的书是去年2月出版的书，安妮·杜克（Annie Duke）的《Thinking in Bets: Making Smarter Decisions When You Don’t Have All the Facts》（下注思维：如何在信息不全的状态中做更明智的决定）。

本书作者安妮·杜克之前一直是一名德州扑克的职业选手，也曾获得过2004年WSOP的冠军。在这本书里，杜克将会从一名德州扑克职业选手的视角，告诉你真实世界的决策方式。

这本书的中文版目前已经在亚马逊有售，有兴趣的读者可以复制下面链接去了解一下。

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这篇文章一共分为三个部分：第一部分讲真实世界的决策特点，以及为什么真实世界更像扑克而不是国际象棋。第二部分我们会讲如何寻找事情的真正原因。第三部分则是如何在真实世界中作出理性决策。

在德州扑克职业圈子里面，有一个词叫「结果论」（resulting）。所谓结果论，就是说你以事情的结果，来评判你最开始做的那个决策。

在《下注思维》的作者杜克最开始打职业比赛的时候，周围的很多前辈都告诉她，在任何时候都不能以结果论来评估自己的决策，这种思维方式对于职业选手来说非常危险。

那为什么好的决策可能会产生坏的结果？作者杜克告诉我们，真正拥有下注思维的人明白，我们做出决策产生的任何结果，其实都是由两种因素决定的：决策的质量，还有运气。

没错，运气在当中扮演着重要的角色。

心理学和脑神经科学告诉我们，我们的大脑天生就喜欢那些确定的东西。我们在人际交往中希望听到对方确切的回答，我们在感情中也希望得到对方给予的确定感。

尽管我们能够认识到生活中的确存在一些运气因素，但我们有时候很难接受这些运气因素起到的作用。特别是当我们自己倾尽了全力，结果仍然以失败告终时，我们是很难接受自己仅仅是因为「运气不好」的。

而在德州扑克的牌桌上，你是没有办法追求什么确定性的。很多时候你计算出了各种决策的概率，明白自己的最佳策略是什么，但是就是因为运气不好，最终输掉了比赛。

这种特性与棋类游戏有着显著的区别。比如在象棋中，你走的每一步棋，你的对手走的每一步棋，都是能够看得明明白白的。这当中牵涉到的运气因素很少——不会从哪儿地上突然冒出一个「车」，然后突然吃掉你的「炮」的。

那么真实的世界更像是扑克，还是更像棋呢？冯诺伊曼给出了答案。

冯诺伊曼是现代电子计算机与博弈论的重要创始人，有人曾经问过冯诺伊曼，说您提出的博弈论，是不是跟玩国际象棋一个道理呢？

冯诺伊曼回答说：「不对，国际象棋并不属于我提出的博弈论。国际象棋是一种能够明确所有条件的，可计算的一种形式。虽然你可能计算不出你下一步走哪里是最佳决策，但这个最佳决策一定是存在的。

但是真实世界的博弈论并不是这样的。真实世界的博弈，有虚张声势，有狡诈的欺瞒，有相互的勾心斗角。这些才属于我所说的博弈论。」

也就是说，国际象棋不包含任何未知信息，所有的棋子都明明白白地摆在棋盘上面。因此双方更多的是实力的较量，这其中包含的运气成分非常少。

对于现实生活中的我们来说，国际象棋并不是一个好的比喻。我们的真实生活中，隐藏了太多隐含的未知条件，这就让我们面临一个重大的挑战：去辨别什么是真正好的决定，什么是干扰其中的运气。

我们的真实生活更像是扑克。在扑克的世界里，我们研究的是在不确定的条件下，如何做出最好的决策。

如果这个世界像国际象棋一样的话，那么所有的结果都只受到决定好坏的影响。商学院的教授们或许会联合数学系的教授，一起计算出成就一个伟大公司的最佳模型，然后指引人们照着这个模型去开创自己的公司。

但遗憾的是，这是一个扑克世界。你可能做出了当下最聪明，最谨慎的决定，但你最终仍然可能输得一败涂地。你可能每天都在闯红灯，但仍然活得好好的；你也可能一直遵守交通规则，却有一天被突如其来的车祸落下了残疾。这些情况在一个国际象棋式的世界里，是永远不可能发生的。

3.寻找原因的难点

德州扑克的规则用最简单的话来说，就是大家手里两张牌，配上牌桌上公有的5张牌一起比大小。一场德州扑克比赛一般会持续几个小时，平均每个小时会进行30把对局。

因此每一场比赛中，选手可能都需要作出上百个决定，而作出这些决定的时间，换算下来也只有几十秒而已。

而你要知道，德州扑克一场比赛的输赢，可能关乎上百万美金。而你作出这个价值上百万美金的决定的时间，用作者的话说，还没有你点菜的时间长。

德州扑克比赛的时候，很多时候大家互相之间并不需要揭露自己的底牌，对方就直接选择放弃跟注，而将筹码拱手让人。这就让你很难从结果中评估你自己的决策，很有可能对手比你的牌更好，如果他继续跟注的话，最后的赢家其实会是他。

这就像很多创业公司，可能这些创业公司最后成功了，但他们并不知道自己成功的原因到底是什么。所以在这种情况下，他们会更倾向于将成功的原因归纳在主观的因素之上，例如创始人的人格魅力，某个时刻团队做出的决策等等。

这些因素不能说不重要，但是很可能决定成败的因素反而是哪些难以被人注意到的，或者我们不愿意承认的点上。例如直接竞争对手因为融资晚了一周而资金链断裂，让你的公司最终在市场中胜出；或者政策制定者之间经过反复的博弈，通过了有利于你的法案，才让你得以继续生存下去。

任何一个变量的改变，对你来说可能都是致命的，更关键的是，你可能压根没有把这些变量放在眼里。

4.AI怎样寻找原因

在当下，我们每个人都能感受到人工智能的强大。尤其是近年来愈加热门的深度学习，更是让我们领略到这个领域的无穷潜力。

有了前面内容的铺垫之后，我们在这里就可以从另一个角度去解析深度学习为什么如此强大：它懂得寻找影响决策结果的真正原因。

我们举个例子，假如我们要训练一个深度学习模型，让它来识别猫和狗。我们的做法是先将一张猫或者狗的图片，转换成数字的形式，让每一个数字代表的就是一个像素点的信息。

如果这张图片的尺寸是100像素乘以100像素，也就是1万像素的图片，那么我们就会用1万个数字（假设是黑白图片）来表示这张图。

用数字来表示图片像素

紧接着，我们会用一个扫描器，去扫描这一万个数字。具体来说，就是给每个数字设置一个权重，这个权重的值的范围在0到1之间，某个像素的权重是1代表着这个像素点对最后的结果有重大影响，0则代表没有什么影响。

最后，我们通过一定的数学运算，用这些扫描器扫描出来的结果，生成一个最终的结果。

这里我们假设我们输入的图片是一只狗，但深度学习模型在第一次训练的时候把它识别成了一只猫。

因为这个模型给了我们一个错误的结果，我们就需要对它进行惩罚。而深度学习模型的强大之处在于，它能够真正地做到赏罚分明——凡是那些说这个图是猫的权重，都给我使劲打；凡是那些说这个图是狗的权重，都重重有赏。

由于每个权重都收到了奖励或者是惩罚，因此这些权重在下一轮训练的时候，就会根据上一轮的结果调整自己对每个像素点的评估。就这样一轮一轮训练下去，每个权重都逐渐找到了自己的评判标准，整个深度学习的模型预测准确率也就随之提高了。

简单来说人工智能的学习方式：精确地总结结果产生的原因，并根据原因随时自我调整。

而在我们生活中，我们总结问题原因的方式大多都是用一种笼统的话语来表述的。例如什么「我没升职是因为领导故意针对我。」

这件事情的原因如果用AI来表述的话，它会说：「你没有升职有18%的原因是有个同事在背后说了你坏话，有27%的原因是因为领导没有注意到你上个月完成了一项出色的工作，有13%的原因是因为你年纪和资历还不够，还有42%的原因是因为你的能力还不算足够出色。」

正确地给每个结果总结原因，我们才能够快速地学习提高，并在下次做出更好的决策。

5.我们要怎么寻找原因

对于普通人而言，想要做到AI那种精确的量化判断，实在是不太现实。那有没有什么办法，能够让我们人脑也能够学会正确总结原因呢？

作者杜克给了我们几条建议。

第一点，是学会从他人身上总结经验。相信你一定有这样的经验，当你的朋友遇到感情或者事业上的问题，向你咨询一些建议的时候，你往往能够一针见血地指出问题的关键所在，并能够为对方分析各种利弊得失。

而一到你自己遇到类似的问题时，你却反而钻进了牛角尖里，找不到问题真正的问题所在。

这个现象其实就给我们提供了一种思路：想要更加客观地总结问题的原因，你可以多从他人的身上发掘经验教训。由于你是以旁观者的角度去看待他人，因此你的内心就不会过多抗拒，你也不会因为自尊心的缘故而不敢将责任摊在自己身上——问题发生在别人身上，你却可以从一旁将原因看得明明白白。

你见到的他人的事例越多，你自然会发现各种事例之间的矛盾之处。在这个时候，你就需要找到这些看似矛盾的事物之间内在的联系，明白不同的决策在不同的环境之下的适用条件。这也正如菲茨·杰拉德所说：

「检验一流智力的标准，就是看你能不能在头脑中同时存在两个相反的想法，还能维持正常的行事能力。」

第二点，是建立一个相互监督的团体。你可以找几个和你志同道合的人一起，大家组成一个追求真理小组。在这个小组里面，任何人都要客观地评估其他人的决策，并且不依据个人好恶作评判。

这点其实和第一点的核心思想类似，就是利用旁观者的心态，理性地对问题进行分析。因为即便你从旁人身上总结出了很多问题的原因，但真正当你遇到问题的时候，你仍然需要一些旁人的指点。

当我们自己遇到什么问题的时候，我们往往会产生一种自利性偏差（Self-serving bias），简单来说，就是把自己获得的成功归因于自身的特点（聪明，勤奋，理性等等），而把自己的失败归因于种种外在因素（难度太大，时机不佳，环境太差）等等。

恋爱挫折，事业不顺，家庭不和，可能对于你来说都有种种的特殊原因，但在这个追求真理小组里面，其他成员能够更清楚地看到这些原因背后的一般性原因。而这些原因可能正是你没办法，或者说是不愿意承认的。

6.决策的障碍

在总结了原因之后，我们就需要进行决策。不要以为找到了原因之后，做出决策就是一件顺理成章的事情。很多时候你就是「懂得了很多道理，但仍然过不好这一生」。因为人类毕竟不是计算机，我们的喜怒哀乐时时刻刻都在影响着我们的决策过程，

在德州扑克里面，有一个词叫做「Tilt」，这个词翻译过来应该叫「上头」。所谓tilt，就是你因为心情极度沮丧而采取一系列的冲动行为。

当你处于tilt状态的时候，你已经没有办法进行任何理智思考与决策了，你会不计手牌地跟注，在不该all-in的时候all-in。如果你不能意识到自己处于这种状态，还在继续下注，那么你很可能在最后遭受巨大的不必要损失。因此对于每个德州扑克职业选手来说，认识tilt的状态，并学会调整自己，已经是一堂必修课了。

在德州扑克的比赛中，选手需要在短时间内作出至关重要的决策，能留给他们的思考和调整的时间非常少。但在我们的真实生活中，我们其实是有很多时间来思考自己的决策的。但即便是这样，也依然有很多人在作决策的时候只凭自己的直觉，作出冲动性的决策。

这种直觉性的决策在大多数时候的确是有用而且高效的。由于我们在作决策的时候需要调用自身很高的认知资源，因此我们日常生活中的大部分决定都是靠直觉来处理的，这样可以最大限度地节省认知资源，减少大脑负担。

但也正因为直觉思维用起来很轻松，不需要思考太多东西，我们平时对于这种思维方式就产生了很强的依赖。等到真的需要用理性进行思考时，我们就很难想起来调用自己的理性思维了。

7.开启你的理性模式

那么我们应该如何调用自己的理性思维呢？作者杜克同样给了两条建议。

第一条，叫「我们为什么下注？」

很多时候我们之所以不调用自己的理性思考，就是因为我们潜意识里面没有把自己遇到的事情当回事儿。而想要让自己的潜意识对当前的事情产生重视，我们需要做的事情也很简单：给这件事情加点筹码。一旦你需要付出什么代价了，那么你就得好好考虑一番了。

我们在决定的时候付出的代价越大，我们就更可能认真对待自己的决定。当然这不是说你凡事儿都要拿钱出来赌才能认真思考，很多时候你可以学会去想象，想象这件事情成功或者失败的后果。一旦你对这件事情的结果有了一个大致的了解，你就能根据实际情况合理地调用自己的认知资源了。

第二条，叫「10-10-10」法则。

这个「10-10-10」法则最开始是由是由萨奇·韦尔奇提出来的。这个法则的思路也很简单，就是当你在做重大决定之前，想象10分钟之后自己是什么想法；然后想象10个月之后自己是什么想法；最后想象自己10年之后又会是什么想法。

通过思考在不同的时间跨度上，你对这件事情的不同看法，你就跳出了当前的这个思考框架，开始用理智去对当前的事情作评估。

我们举个例子。假设你今年的高考失败了，你心里一直很纠结，不知道自己该不该去复读，那么这个时候你就可以用这个「10-10-10」法则了。

我们先看10分钟之后你会怎么想。10分钟之后，你可能和现在的想法差不多，你依然沉浸在高考失利的痛苦之中，但同时也很难下定决心去再花一年复读。

10个月之后你会怎么想呢？10个月之后，新一年的高考已经快来了，你回首这过去的十个月，自己每天的学习生活非常充实，时间仿佛弹指一挥间就度过了。你突然发现，日子也没有想象中那么难熬。

10年之后呢？你在复读之后去了一所更好的大学，你接触到了一个更好的平台，找到了一个更好的工作。你发现自己花的那一年的时间给自己带来了异常丰厚的回报，你的人生轨迹发生了质的改变。跟现在的生活相比，那个时候的付出已经算不得什么了。

就这样，通过「10-10-10」法则，你跳出了当前痛苦与纠结的状态，把目光放在了长远的将来，你的理性思维也被调动了起来，明白了什么才是更好的决定。

当然这里只是举的一个例子，可能你复读一年并没有考上一个更好的大学，可能将来的大学生活让你大失所望，等等这些风险是你在真实生活中都需要考虑到的。毕竟生活不是鸡汤，它需要的是你审慎而理智的思考与规划。

不过总而言之，这个法则的核心思想就是，你要学会跳出当前的心理状态，从更长的时间跨度去思考当下，考虑不同的决定对自己将来的影响，从而作出更好的决定。

8.反人性本能的下注

当你找到了自己输或赢的原因，克服了内心的非理性因素之后，现在该怎么办？答案很简单：找到获胜概率最大的决策，并至始至终地贯彻执行这个决策。

找到成功概率最高的决策并不难，真正的难点在于，你需要至始至终地贯彻执行它。这就意味着，你需要忍受当前的诱惑，你需要承受短期的波动带来的损失，很少有人能够屏蔽掉这些影响决策的干扰因素。

我们喜欢唾手可得的财富幻影，我们追求一夜暴富的发财机会，我们为短期的波动感到惴惴不安。这些人性的欲望让我们即使能够知道那条正确的道路在哪儿，也很难坚持埋头前行。

在更多的情况下，那些身上筹码越少的人，越愿意去压上自己的全部身家，结果到头来输掉了自己仅有的筹码，再无翻身之日。

在概率论里面，有一个著名的公式叫做「凯利公式」。具体公式在这里我们不展开说，只说它最重要的两个核心思想：1.只玩期望获益为正的游戏。2.除非获胜几率100%，否则在任何时候都不要压上全部赌注。

9.一场漫长的赌局

我们在开头说过，真实世界的生活更像是一场赌局。但与一场赌局比赛的不同之处在于，生活不只是一场几个小时的比赛，它有着更长的时间跨度，也有更多的决策等着你去选择。

在这场漫长的赌局里面，你可能会在某一个时间段里输得一败涂地。但只要你懂得不要随便压上自己的全部筹码，懂得自己当下最大概率获胜的决策是什么，你仍然有机会获得更好的生活。

祝大家好运！