在亞馬孫河流域的雨林深處，在厄瓜多爾和秘魯之間險峻河流的兩岸，居住著Shiwiar部落。這個部落幾乎與世隔絕，他們的生活方式反映出了人類進化過程的很多方面。他們採集堅果和水果，在河中捕魚，獵食各種動物，從穿山甲到巨嘴鳥，常常用吹箭筒這種武器俘獲獵物。Shiwiar人對外族非常警惕，基本只跟近親打交道。他們的日常生活中點綴著一點兒家長裡短、一點兒巫術，還有永遠存在的疾病和死亡的威脅。被毒蛇咬傷或是毒蟲蜇傷的危險無處不在，還有瘧疾和其他傳染病的威脅。如果寄生蟲沒有要他們的命，他們的頭骨也可能被美洲虎咬出個洞。
研究Shiwiar部落的人類學家拉裡·杉山對人類的邏輯和認知非常感興趣。他喜歡讓人做邏輯測試，看看誰能答對。有一次，杉山剛給哈佛大學的學生做完一個測試，然後開始琢磨如果Shiwiar人遇到同樣的思維挑戰會怎麼做。
「很難想像還有哪兩個人群比Shiwiar部落和哈佛大學生之間的差異更大，」杉山解釋說。哈佛大學的學生都是經過精挑細選、擁有世界上最強大腦的精英，並且已經接受了超過12年的學校教育，因此吸收了大量知識。相反，Shiwiar部落的人目不識丁，也從未接受過正規的學校教育。當哈佛的孩子們用《小小愛因斯坦》的題目訓練大腦時，Shiwiar部落的孩子正拿著彎刀去叢林尋找食物。如此之大的教育差距，要比較Shiwiar人和哈佛大學學生在邏輯測試中的表現，似乎是很不公平的。
但是，生活在史前社會的居民與超級複雜的現代居民之間的智力差距到底有多大？杉山在進行完邏輯測試後有了驚人的發現——Shiwiar人解開了這些難題。他們的成績不僅跟非同凡響的哈佛天才旗鼓相當，實際上還要更好一些。為什麼目不識丁的叢林居民的邏輯能力能夠超過世界頂級學府的學生呢？
要找到答案，我們首先需要進一步瞭解人類大腦與生俱來的本性。我們將仔細查看人類的進化過程，探索關於現代人類的頭骨中若裝著石器時代大腦的理論會有怎樣非同尋常的意義。已有越來越多的證據顯示，我們都是現代穴居人，大腦的進化原本是為了應對遠古的那些問題，現在卻要用來解決複雜的現代社會的問題。
但是，通過更好地瞭解原始大腦如何工作，研究人員發現，很多被大肆渲染的決策缺陷，其問題可能並不在於受試者，而是出自測試題本身和測試的設計者。基於對進化史的洞見，杉山和同事發現，對於複雜問題稍作調整，就可以把那些看似愚鈍的受試者立即轉化為深度理性的專家。
大腦的邏輯缺陷
讀到這兒你應該已經瞭解到本書的核心論點：我們的判斷和決策中很多看似非理性的偏見，經過仔細研究後你就會發現它們是頗具智慧的。損失厭惡、過度自信、男人高估女人的性趣等原本看似不理性的偏差，透過進化鏡頭來看，都變得理性起來。一般來說，這些偏見都曾幫助我們的祖先做出了明智的選擇。
然而，並非所有偏差的背後都有深藏的智慧。有時偏差僅僅是偏差，而人類的很多偏差都導致了非常不幸的後果。在美國，每年有6萬人死於醫療決策失誤。醫療失誤在美國最常見的死因中排名第六位，比阿爾茨哈默症、乳腺癌、自殺和他殺的排名都要靠前。醫療失誤可不是幫助我們避免重大錯誤的小偏差，而且每個月都有幾千人為此失去生命。
研究發現，在面對數學和邏輯問題時，人們尤其容易出現偏差。以下是經典的「琳達問題」，由行為經濟學先驅丹尼爾·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基設計。
琳達是一位31歲的單身女性，她坦率、聰明，正在哲學專業學習。她深切關注歧視和社會公正等問題，並且主動參加反對核武器的遊行示威。
那麼，以下哪種情況可能性更大？
A. 琳達是一位銀行櫃員。
B. 琳達是一位銀行櫃員，並積極參加女權主義運動。
正確答案是A，即琳達只是一位銀行櫃員的可能性更大。然而卡尼曼和特沃斯基發現，幾乎90%的人都錯誤地選擇了B。大部分人相信，琳達可能不僅是位銀行櫃員，而且還是位積極的女權主義者。其實這個選項不對，因為兩個事件同時發生的概率要低於任何一個事件單獨發生的概率，如圖5–1所示。即便像琳達這樣的人成為銀行櫃員的可能性很小，成為積極的女權主義者的概率更大，但我們已經知道她是個銀行櫃員了——A選項和B選項都說了她在銀行工作。兩個選項都已推定她是一位銀行櫃員，則琳達位於左邊圓圈（所有銀行櫃員）中的概率一定會大於她既是銀行櫃員又是女權主義者（即位於兩個圓圈狹小的交集部分）的概率。在數學意義上，既是銀行櫃員又是女權主義者的女性永遠少於只是銀行櫃員的女性。因此，如果你選擇了B，形勢就對你相當不利了。
行為經濟學家和心理學家發現，人們會被各種其實並不太難的問題難住（回答琳達問題並不需要你有任何三角學、微積分、線性代數方面的知識），然而千百項研究都暴露出人類大腦的局限性。對於這樣不盡如人意的表現，通常的解釋是，人們總的來說在數學、邏輯和推理方面都比較笨拙，彌補這個缺陷的方法就是在這些領域進行更多正規的培訓。如果勤學苦練，我們就能得出正確的結論。
圖5–1 琳達問題圖示
但這種解釋存在一個問題。實驗表明，即使是非常聰明的人，包括哈佛、耶魯、普林斯頓的大學畢業生，犯這種錯誤的概率也幾乎同樣高。雖然經過多年的正規教育，學習了數學、邏輯和推理方面的課程，大多數人還是難以做對像「琳達問題」這樣的基礎題目。每年由於醫療失誤造成的6萬例死亡案例，犯錯的大都是專家，他們接受過多年的培訓，但仍然會在做決策時遇到問題。
進一步觀察，你會發現這種讓人困擾的問題都有驚人的獨特之處。例如琳達問題，人們一旦瞭解了其中的邏輯（看到兩個圓圈的圖示），答案就一目瞭然——這個題目並沒有那麼難。然而這個題目如果以原來的形式擺在那裡，那麼你幾乎不可能看到這個簡單的答案。這種形式提供了一個重要線索：是什麼造成了這麼多的決策偏差？導致偏差的原因可能不是能力的缺乏，而在於提出問題的形式。
說與寫
人生中有些事情是很容易的，比如學說話。大多數孩子兩歲時就開始說話了。3歲時，一般的孩子都已經掌握了幾百個單詞，而且一個新詞常常只聽到一次就會用了。4歲時，從劍橋到柬埔寨的孩子都已經成了交流大師，他們能詳細地闡述自己想要哪個玩具、不愛吃哪種食物，以及更願意對哪個家長頤指氣使。語言能力的發育似乎不受父母教育的影響——有些父母從孩子一出生就跟他說個不停，而有些父母覺得跟不會說話的新生兒交談純屬浪費時間。這一切都關係不大，孩子們只要能聽到別人談話，就能學會說話。你只需打開電視，讓孩子聽著其中的談話或是讓他們在廚房裡爬來爬去聽父母和祖父母嘮家常，這樣他們早晚都會自發地開始說話。如此看來，要是人生中所有的事情都像學說話一樣容易就好了。
然而，人生中有些事情確實很難——例如，學習讀和寫就沒有學說話那麼容易。你給女兒再多的蠟筆和書，她也不會自發地寫出文章來表達思想。如果沒有家長或是老師提供多年的鼓勵和教導——把聲音寫成字母、用字母連成詞、用標點符號表達說話時的停頓和重音，那麼一個兒童寫出連貫句子的可能性基本為零。閱讀和寫作的難度之大，要求學校通過年復一年的正規教育來培養學生的這些技能。同時，我們也需要反覆練習、記憶，再練習、再記憶。
然而，即使經過這麼多練習，口才很好的孩子（甚至是詩人般的說唱歌手）如果被要求用寫作來表達思想，也會出現交流缺陷。世界上有很多人從未學過寫字，亞馬孫河流域雨林中的Shiwiar人就是如此。即使是受過教育的人，在寫作方面受過多年訓練，很多人也不會對這種交流方式運用自如。作為大學教授，我們總是抱怨有些大學生的寫作水平太差——而他們在學校裡學習寫作已經超過12年！
為什麼說話容易寫作難呢？答案可以在人類進化史中找到。我們的祖先已經用語言交流了幾十萬年，在語言能力方面具有相當的優勢，因此人類通過自然選擇都擅長說話。說話就像走路——我們不需要報名參加走路學習班，就直接會走了，但寫作大不相同。在進化史上，書面文字如同一個新生兒。跟人類存在的200萬年相比，我們掌握寫字技巧的時間還很短，而且過去幾千年中大部分撰寫的工作都是由一小部分人完成的。即使在現代世界，大多數人依然是不識字的——他們能說但是不能讀寫。如果說話像走路，那麼寫字就像跳芭蕾。如果你給孩子買一雙芭蕾舞鞋，她不太可能無師自通地旋轉三周——她若能笨拙地跳起來，落地時不會摔倒撞到頭，就已經很棒了。如果她想跳出《天鵝湖》的舞步，那你最好給她報個芭蕾舞班學上幾年。
當然，人生中的很多事都像說話一樣容易做到。比如，我們不需要努力學習就能夠用眼睛看、用鼻子呼吸、動手吃飯或撒開腿奔跑。但現代世界中還有很多事情像寫字一樣困難，其進化史也較短，包括閱讀、寫作、拉小提琴、做醫療手術以及研究火箭科學所需要的絕大部分技能。而說到決策偏差，則很多都源於我們花了十幾年、用了幾千小時努力學習的東西：數學。
醫生為何不懂數學？
假設你是一位女性，你的婦科醫生建議你做鉬靶檢查以篩除乳腺癌，然後你最擔心的事變成了現實：結果顯示是陽性。但是你又聽說這類檢查並不總是準確，因此你問醫生：「這意味著我得了乳腺癌嗎？可能性有多大？」
你得乳腺癌的概率是1%還是90%，這其中當然有很大差別。很多人認為醫生知道確切的答案，但其實並非如此。在最近的一項研究中，有160位資深醫生拿到了以下的統計信息，判斷一位結果檢查呈陽性的女性是否患有乳腺癌。
· 女性患乳腺癌的概率是1%。
· 如果一位女性患有乳腺癌，那麼她的鉬靶檢查結果為陽性的概率是90%。
· 如果一位女性沒得乳腺癌，她的鉬靶檢查結果為陽性的概率是9%。
那麼，如果一位女性的鉬靶檢查結果呈陽性，那麼她患乳腺癌的可能性到底有多大？
正確答案是大約10%。根據以上概率，如果一位女性的鉬靶檢查結果呈陽性，那麼她真的患有乳腺癌的概率為10%。如果進行數學計算，你會看到100位女性中有9位沒得乳腺癌的女性會被錯誤地判定為陽性，而100位只中有不到一位是真陽性。因此在10位檢查結果為陽性的女性中，只有一位（也就是10%）真的患有乳腺癌。
然而，在這160位資深醫生中，只有21%的人答對了。這已經讓人堪憂，但是真實情況還要更糟。首先，這些醫生都是婦科醫生，他們都瞭解鉬靶檢查，也應該能想起關於假陽性的知識，但事實並非如此。此外，幾乎一半的醫生說被檢查者患有乳腺癌的可能性是90%！而1/5的醫生說可能性只有1%！好戲還在最後。這道題是個選擇題，只有4個選項（90%、81%、10%和1%）。這意味著不懂醫學知識的猴子答對這道題的可能性更大，因為就算瞎猜測會讓猴子有25%猜對的可能性，而選擇正確答案的醫生卻只有21%。
關於判斷和決策的文獻中充斥著這種令人震驚的研究。我們很容易以此作為重要證據來證明人類的愚蠢和低能。人們確實會犯錯——越是專家越容易犯大錯。但是在大肆貶低人類的智能缺陷之前，讓我們後退一步，再思考一下這個情況。這些犯錯的人是醫生，他們從5歲到30歲都在接受正規教育。這還不算，你必須要足夠聰明才能考進醫學院，更別提還要通過所有考試了。很難理解這個群體能被劃入「笨蛋」的範疇。
從進化心理學家的角度來看，大腦是不會越進化越笨的。問題可能不在受試者，而在於測試題的設計者——提出乳腺癌問題的方式並不在我們的大腦擅長的「頻段」上，這時調整一下「天線」的位置是非常重要的。
在自然頻段上進行溝通
現代世界充斥著用數字表述的統計信息。你可能已經上了多年的數學課，在認知上可以理解「0.07的概率」和「7%的可能性」是一回事，但很多人在理解「概率是0.07」這樣的說法時還是會瞇起眼、皺起眉。概率及對可能性的估計是表述統計信息的常用方式，從進化角度看也是新近的發明——數學概率是17世紀中期由歐洲人發明的。概率真是太狡猾了，有時連我們自己都會被它騙了。
馬克斯·普朗克研究所（Max Plank Institute）的決策科學家格爾德·吉仁澤對數學概率或似然（likelihood）的概念就不以為然。他早就意識到，理解概率和似然的難度，從進化的角度來看就相當於寫字相對於說話的難度。因此，用概率形式表現統計數字可能會導致很多問題。正如受過良好教育的作家在拼寫「dumbbell」、「embarrass」和「misspell」這些詞時也會有困難一樣，聰明的醫生在你的鉬靶檢查結果呈陽性時也難以算出你患乳腺癌的可能性。
吉仁澤認為，如果不用條件概率或似然估計表述信息，而是用「自然頻率」，這樣我們就能夠更好地計算統計信息。「自然頻率是人類祖先對信息的編碼方式」，吉仁澤這樣解釋。如果說概率像寫字，那麼自然頻率就像說話一樣。
讓我們借一葉扁舟逆流而上，去尋訪Shiwiar部落的村莊。假設村長想要通過打獵獲取食物，他正在考慮去附近的峽谷打獵是否值得。對於Shiwiar部落的人來說（就像對於我們大部分祖先一樣），他們在做任何計算時唯一的數據庫就是自己的觀察以及來自少量親友的信息。當村長考慮去峽谷打獵是否明智時，他可以參考人們之前20次去那兒打獵的結果如何。村長看的是自然頻率——過去20次去峽谷打獵，卻只有5次是成功的。但他不會考慮概率的問題，我們的祖先也不會，他們在自然環境中從未觀察過概率這一現象。因此，我們的大腦處理概率（「成功的概率為0.25」）的方式與處理自然頻率（「20次中有5次成功」）的方式完全不同。多年正規的數學訓練告訴我們，這兩種統計表述的意思是一樣的。雖說我們也受了幾十年的書寫訓練，卻還是需要使用拼寫檢查程序。
吉仁澤發現，當這些難題換了一種問法，用自然頻率而不是概率的方式來提問，那麼無論新手還是專家，他們的成績都能顯著提升。以我們之前提到的乳腺癌的概率問題為例，這道題難倒了我們的醫學專家團。接下來，我們把完全一樣的信息翻譯成自然頻率的說法：
· 每1 000位女性中，有10位女生患有乳腺癌。
· 在這10位女性中，有9位女生的檢查結果呈陽性。
· 即使在未患有乳腺癌的990位女性中，也有89位女性的檢查結果呈陽性。
如果一位女性檢查結果呈陽性，那麼她患乳腺癌的機會有多大？
當吉仁澤問醫生們這個問題時，答案的差別是相當明顯的。之前用概率的方式表述這個問題時，只有21%的醫生回答正確；而用自然頻率的方式來表述時，高達87%的醫生回答正確。顯而易見，之前的問題難，現在的問題簡單——儘管如此，對於數學家來說，兩個問題問的是同一件事。
還記得之前的琳達問題嗎？同樣，它用複雜的概率來問人們一個簡單的問題。以下是用自然頻率的方式表述的琳達問題。
研究人員調查了100位具有以下特徵的女性。她們平均年齡為31歲，單身、坦率、非常聰明，並且都在學習哲學專業。作為學生，她們深切關注歧視和社會公正等問題，也積極參加反對核武器的遊行示威。
那麼，以下哪個數字更大？
A. 這100位中可能是銀行櫃員的女性數量。
B. 這100位中可能是銀行櫃員，並積極參加女權主義運動的女性數量。
如前文所述，當琳達問題用概率的方式提出時，只有大約10%的人回答正確，而這次用自然頻率的形式提出時，幾乎100%的人都回答正確了。從數學意義上說，兩個版本問的完全是同一個問題。但是第一個版本令人迷惑，導致出現偏差，而第二個問題就清晰明確。