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湖里有一小片睡莲，睡莲的面积每天成倍增加。假设睡莲覆盖整个湖面需要48天的时间，覆盖一半的湖面需要多长时间？
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你首先想到的答案是“24”吗？几乎所有人都这么想，而且大多数人都说这是正确答案。真的是这样吗？如果睡莲的面积每天双倍增加，那么当湖面在第24天被盖住了一半，第25天的时候它应该就被盖满了。但题目中已说明，湖面只有在第48天的时候才被完全覆盖住。所以24不会是正确答案。正确的答案必定是被完全覆盖的前一天，即第47天。
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我们再看一下第三个问题。
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如果5台机器需要5分钟来制作5个小零件，用100台机器制造100个小部件需要用多长时间？
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给个提示：答案不是100哦。[3]
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CRT中三个问题的共同之处在于，错误的答案总是率先涌入大脑。想要得到正确的答案，凭直觉做出的回答必须被抑制，而且你必须进行一些计算。然而大多数人都懒得去做。与抑制错误的草率答案，稍稍深思一下找出正解相比，人们宁愿凭直觉回答，不假思索地说出第一个出现在脑中的想法。只有不足20%的美国人对CRT的三个问题给出了正确答案。数学家和工程师比诗人和画家的表现要好，但也没好到哪儿去。麻省理工学院接受弗雷德里克测试的学生中有大约48%全部答对；在普林斯顿大学这个数字只有26%。
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CRT区分了反思型的人和直觉型的人。更具反思特征的人倾向于仰赖他们深入思考和表达的力量；那些缺乏反思特征的人更多地依靠他们的直觉。这两类人有诸多不同。当面对的问题涉及运用推理时，反思型的人会更加小心谨慎。他们较少犯错且相较于缺乏反思的人不那么容易上当受骗。10例如，他们更善于发现一个句子是确有深意还是只不过是一堆字词的堆砌（如“隐藏的意义改变了无与伦比的抽象之美”）。11他们也更愿意冒险且鲜有冲动任性的行为。一般来说，他们更善于把握时机或干脆等得更久以放长线钓大鱼。12他们的喜好在其他方面不尽相同。相较于缺乏反思特征的人，反思型的人更偏好黑巧克力而非牛奶巧克力13，他们也不太相信上帝。14
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与我们所讨论的内容相关性更高的是，反思型的人，也就是在CRT中得分更高的人，相较于直觉型的人较少地表现出解释性深度错觉。15在一项研究中，我们要求受试者前后两次评估他们对几种冷门装置的了解程度（如能自动给植物浇水两周的给水球），一次在论述他们的理解前，一次在论述后。在CRT中得分优异的受试者未表现出深度错觉。与此形成鲜明对比的是，在CRT中得了零分或只答对其中一个问题的受试者表现出了极大的深度错觉。换句话说，反思型受试者在论述前后对他们了解程度的判断是一致的，然而，缺乏反思特征的受试者在被要求给出论述之后就对他们之前的判断没那么有信心了。
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直觉给予我们一个简化的、粗略的，而且通常足够好的分析，这让我们产生错觉，自以为所知甚广。但是当我们慎思时，我们才意识到事物实际上何其复杂，我们真的只是略知皮毛。
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那些在CRT中取得好成绩的人为什么没有表现出解释性深度错觉呢？在另一项研究里，我们找到了一种可能的答案。我们制作了一大堆产品广告说明书，每一件产品的说明书都有详有略。我们向消费者展示这些广告，并征询他们对每件产品的喜好程度。反思型的受试者，即CRT的高分人群，更喜欢说明书对细节介绍得更详尽的产品。这与直觉型的人正好相反，也就是说，与我们大多数人相反。那些在CRT中得分较低的人倾向于选择只提供少量说明的产品，太多的细节会让他们干脆转身离开。与大多数人不同的是，高度反思型的人渴望了解细节。他们喜欢阐释、说明事物，因此不难假设，他们甚至在被要求给出论述之前就开始滔滔不绝地发表意见了。任何这样做的人都不会蒙受解释性深度错觉之苦。
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直觉是属于个人的，它存在于我们自己的脑袋里。慎思涉及对个人层面所知之事的反思，还有对我们隐约察觉到的或仅有浅显了解的事实，以及其他人所知之事的反思。例如，如果我正在考虑投票给哪个候选人，我可能会向某个我敬重有加的人征询意见。从这个角度来说，能否慎思取决于知识的共同体。故此，解释性深度错觉产生的原因之一，是我们的直觉系统高估了它能够缜密思考的程度。当我问你马桶如何运作时，你的直觉系统回答说，“这不难，我对马桶再熟悉不过了。它们是我的日常生活的一部分”。但是当你被要求阐述马桶的工作原理的时候，你的慎思系统将会不知所措，因为你的直觉不过看到了皮毛而已。真正的知识在别处。这本书接下来的两章将会揭示它的藏身之所。
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[1]deliberative，深思熟虑的。
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[2]正确答案是5美分。
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[3]正确答案是5分钟（每台机器用5分钟制作一个零件）。
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知识的错觉：为什么我们从未独立思考 第五章 身体记忆卡和世界存储器
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认知科学乃研究人类智慧之科学，探寻人们不可思议的感知力、思考力与行动力的神秘之源。人工智能是关于机器智能的研究，即如何制造一台有智慧行为的机器。人工智能与现代计算机的发展并驾齐驱，也难怪这两个领域的历史进程都如出一辙。
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20世纪40—80年代为人工智能的萌芽期，此阶段的发展集中在个人计算机方面，其目标是用硅打造一个无与伦比的大脑，像阿瑟·C.克拉克（Arthur C. Clarke）在代表作及同名影片《2001：太空漫游》（2001: A Space Odyssey）里描述的超级计算机哈尔一样。哈尔下得一手好棋，在发疯（系统崩溃）之前也一直都是飞船船员的左膀右臂。像虚构出哈尔的发明家一样，早期的人工智能研究者力图把大量的知识和复杂的推理能力一股脑儿塞进电脑里。智能计算机被赋予超大的存储空间且被各类知识填满，它的高速处理器还能调用这些知识用以解答任何问题（只要它不涉及人的情感范畴，如爱或害怕）。人工智能开发人员正竭力打造一个超级机器人，它拥有一切资源以供解决所有难题，并替人类完成所有想要推给机器代劳之事。
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像某些人工智能研发人员叹惋的那样，这个超智能机器人的问世还为时尚早。2003年，麻省理工学院人工智能实验室的奠基人之一、人工智能领域的先行者马文·明斯基（Marvin Minsky）在接受采访时说，“计算机是没有感受能力的。我们能让计算机做的不过是从航空公司订票之类的事情。没有一台电脑能环顾四周告诉你这个房间是什么样子”。1明斯基旨在说明人工智能行业的旧有模式（20世纪80年代之前对人工智能的唯一想象）对智能机器运行方式的预期，同对一台设计精巧的收银机的预期并无不同。收银机采集信息（比如按键对应你要买的商品），片刻间进行一些计算（将你购买的商品价格累加），然后给出一个结果（你要支付的总金额）。这种传统的、按部就班的计算是耗时且低效的。这需要计算机遵循一长串简单的规则从一组符号转换为另一组符号（就像收银机将一堆价格转换成一个总金额）。计算机执行规则的速度或许很快，但每次只能遵循一种规则进行转换。而且，哪怕一则简单的算法，计算机都需要执行一系列成百上千次的操作。
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我们在此类符号处理型人工智能方面确实小有成就，例如，有些程序是象棋高手，有些则能向医生提出诊断建议，但仍非早期研发者憧憬的超级智能计算机。人工智能哲学的先驱约翰·豪格兰（John Haugeland）发声叫停，他讽刺这个项目为出色的老式人工智能。2
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出色的老式人工智能假设软件与硬件有天壤之别。算法（计算遵循的方法）是软件，而且它们可以独立于硬件发挥作用。从原则上讲，它们能在任何一台配置条件相符的计算机上运行。从这个角度说，硬件（作为实体的电脑）根本无关紧要。诸如计算速度之类的指标可能取决于硬件，但它终将也只是做着和其他电脑一样的运算。
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这种理解机器智能的思路秉承了17世纪法国哲学家勒内·笛卡儿（René Descartes）所主张的人类智慧二元论之遗风。笛卡儿认为人类的心智并非物理存在之实体，它完全不同于物质性的肉体。笛卡儿的名言“我思故我在”，表示我乃能思者，反映出他的自我认同，即以智识证存在，源于思考能力，而非肉体之躯。他从中得出的结论是，思维属于精神范畴，与肉体所属的物质范畴有着天壤之别。但两者间必有交互作用。毕竟，思维也只能通过躯体感知这个世界。我们思考所基于的信息是由目、耳、鼻和其他感官一同捕获的。而且，感官与思维之间的互动也是双向的：思维做出决定，告知感官做何行动。笛卡儿甚至精准描述了它们的互动轨迹。他认为，灵魂与肉体的交融发生于大脑的松果体之内。出色的老式人工智能也将思维和行动分作两个独立的范畴：非物质的软件和物质性的硬件（虽然没有类似松果体的装置）。
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以人类智慧为模型的出色的老式人工智能有几处重大败笔。为理解其中的一处，让我们先看看欧内斯特·劳伦斯·塞耶（Ernest Lawrence Thayer）的名篇《凯西在击球》（Casey at the Bat）。它的开头是这样的：
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那天九点，马德维球赛真不妙：
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