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认知科学反复“告诫”我们，我们人类在日常生活的决策中，不会像数学家那样去演绎，而只会像小学生那样去联想。而且更加重要的是，我们这样做有一个非常强大的理由：这种倾向是进化造就的。我们人类祖先在10万年前就拥有了这样的能力：只要嗅一嗅空气，瞬间就能把空气中的湿气与远在几公里之外的水源之间建立起关联。这种能力对生存有非常重大的价值。这里存在着一种“快速完成模式”，即在一瞬间就从最微弱的线索中推测出水的存在的能力和程序，它有助于我们的生存。但演绎逻辑却不是这样的，除了一些最“有空”、对生存最不重要的情况之外，我们根本不会使用演绎推理。
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认知心理学家还告诉我们，演绎推理本身也主要是联想性的。例如，在解决球面三角学中的一个问题之前，我要先解决这样一个问题：“这个问题是球面三角学问题吗？”然后把这个问题与适当的框架建立起关联。在那个框架内，我再把结构和符号与该问题的感觉数据关联起来。我只有通过这样的联想，才能一步步地解决问题，即把各种关联拼合成一个模式。
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我这样说，并不意味着人类大脑所能做的一切都是联想，但是从认知的角度来看，联想确实是我们做的主要事情，而且我们在做这件事情时，速度非常快。我们的神经系统会对许许多多的关联进行快速搜索，然后确定某一个为“意义”。偶尔，这个过程也会变慢，因此我们可以观察它是如何“行动”的。例如，几年前曾经相当流行的三维光学幻视图片游戏：让你盯着看一些二维图片，在盯视半分钟之后，一个3D图片就会“蹦出来”。因此，我们的大脑要对大量的联想进行处理，将它们集结成模式，形成各种各样的隐喻。
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隐喻就是更加复杂的、带有含义的联想。利用隐喻，我们将“这个”与“这个”、“那个”与“那个”相类比，如果类比是成立的，那么我们就预期会“这样”、会“那样”。隐喻是模式联想的一种形式，我们通过隐喻处理大量信息。总而言之，我们有许多不同形式的联想：形象、记忆、隐喻以及理论。理论，事实上就是得到了阐明的隐喻。在完全起作用时，所有这些东西构成的集合，再加上将它们组合起来的规则（这也是联想）就是我们所称的“心智”。
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因此，通过隐喻、记忆、结构、模式和理论，我们的心智特别擅长建立事物之间的关联。换句话说，心智从来不是给定的，它不是一个空空如也的、被动地装载数据的“桶”。心智本身就是涌现出来的。这种观念在西方思维传统中是全新的，但是在东方思维传统中却早就有了很多先例。中国著名理学家程颐和程颢生活在距今大约900年前的宋代，他们都认为心智是“涌现的”。他们没有把心智看作一个容器，而是把心智视为一系列互依互倚、层层相叠的想法。是的，心智不容纳我们的想法。相反，正是这些想法、这些联想包含着心智或构成了心智。心智也决不是固定的，它由联想和控制这些联想的工具组成。正是在这个意义上，心智是涌现的。因此严格来说，我不应该再像以前那样说，意义存在于心智中。因为在认知哲学中，当我们探究得足够深入时，心智概念本身也将消失。意义存在于联想中，我们的神经网络会在呈现给它的数据与自己的联想之间建立关联。
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现代认知科学的最新结果告诉我们，我们的立场应该远离如下经济学的传统假设：推理是演绎性的，发生在心智这个容纳各种变量的容器中，而且这种容器中的各个变量的值是通过“信息”来更新的。如果推理在很大程度上是联想性的，那么就取决于推理者的以往经验。因此，对一个情境的框定，为它构建的意义，都取决于推理者的历史。当然，其结果也必定同样取决于历史。
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关于认知，我在这里还要再说一点。有时我们可以粗略地说，只有一个“正确”的意义，即只有一个单一的、正确的联想。但是更加常见的是，即在存在复杂性的情况下，存在多种解释。我们可以采取其中的某一个，也可以采取其中的某几个。通常，如果我们试图解决一个问题，或者试图做出一个决定，如在下棋或打牌的时候，我们会提出许多个假想性的关联，然后对它们进行比较。到最后，当有了足够证据的时候，我们会保留一个或几个。在上面举的“黑色尾巴”的例子中，如果我在几分钟前刚刚看到过一个搞恶作剧的小男孩，那么我就可能会把“猫”和“恶作剧”这两种可能性保留下来，然后等待进一步的证据的出现。
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认知过程建模
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关于认知，上面已经说了很多了。但是，作为经济学家，必须考虑的问题是，我们怎样才能利用这些东西呢？或者说，在面对复杂的或界定不明确的问题时，我们如何对思维过程建模？
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根据如上所述的观察结果，我给出的建议如下。在面对复杂的问题时，作为决策者，经济行为主体必须先找到框定面临的情境的方法。他们会尝试在临时的内部模型、模式或假说与面对的情境之间建立关联来框定问题，并利用这些临时的内部模型、模式或假说。如果他们希望找到行动的指导，他们可能会选择上述模式或模型中的某一个，并进行简单的推理。这种推理仅仅发生在“井”字棋这类游戏的复杂性水平上。当得到了更多的证据后，他们可能会强化或削弱对自己当前的模型或假说的信念。他们也可能在他们的模型或假说不再起作用时舍弃它们，或者在需要时用新的模型或假说替代它们。换句话说，当行为主体面对复杂的问题或无法明确界定的问题时，他们会利用环境提供的线索来形成假想性的模式、框架和关联。这些假想性的模式填补了行为主体理解中的空白。
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有了这样一个程序，我们人类就可以处理复杂性问题了。这就是说，我们先构建一些较简单的模型，它们不但是可行的，而且是我们可以处理的。有了这样一个程序之后，我们就能够处理界定不明确的问题了：在我们面临定义不充分的情况下，我们可以利用工作模型去填补空白。这种行为是归纳性的。它可能会显得有些凌乱，或者看上去有点像“特殊理论”，但是它决不是“理性”或科学的对立面。恰恰相反，它就是科学体系本身运行和进步的方式。
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因而在实际的研究中，当面临一个随着时间的推移逐步展开的经济问题时，我们可以建立一个行为主体的集合，他们一般是异质的，并假设他们会联想，这就是说，假设他们能够以心理模型、假说或主观信念的形式建立关联。至于这些信念本身，既可能采取简单的数学表达式的形式，即可以用来描述或预测一些变量或动作，也可能是统计假说，还可能是某种“条件-预测”规则，即如果观察到情况为Q，那么预测结果或行为就为D。这些信念通常是主观的，即不同的行为主体有不同的信念。行为主体在同一时间既可以只考虑一个信念，也可以同时考虑好几个信念，并记住每个信念的“表现”。这样，当需要做出选择时，行为主体根据当前自己最可信的，或者也可能是最有利可图的那一个信念采取行为。他把他的其他信念暂时“藏在自己心底”。说到这里，有的经济学家可能会提出反对意见：行为主体这样做，不就是理性地将自己的若干个假说结合起来吗？得出这样一个结论确实是一个很大的收获。但是，认知心理学告诉我们，我们并不是这样行事的。我们会同时考虑许多假说，但是只会根据目前最合理的那个假说采取行动。而且，一旦采取了动作，那么整体图景就会更新，同时行为主体也要更新对他们的每个假说的置信度。
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当然，我在上面提出的这个认知“图式”，本身也是简化和抽象的。但是，它确实刻画了一个重要思想的本质要素：行为主体要将意义“强加”给问题及其情境，或者说行为主体要建立多个框架或信念结构、假说与问题及其情境之间的关联，并让它们相互竞争以此来理解问题。这也是一个存在学习的系统：行为主体通过“学习”获悉他们的假说是否有效。他们的“学习”行为也体现在抛弃表现不佳的假说，并生成新的“想法”而将它们替换掉。请注意，这里存在着一个天生的滞后：行为主体根据他们目前最可信的假说或信念模型来行动，并且在它不再有效时抛弃它，转而采用更好的另一个。某个假说或者关联、信念模型之所以被采用，不是在于它是“正确的”，因为行为主体没有办法知道这一点，而是在于它在过去是有效的。而且，在“值得”将它舍弃之前，必须先积累起它失败的记录。
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但是，这里仍然有一个关键问题悬而未决。上面说的那些假说或心理模型来自哪里？它们是怎样生成的？这涉及心理学中的一个深层次问题，与对象表征和模式识别有关。我不能在这里详细讨论这些。但是就建模而言，还是有一些简单的和实用的选项。有时，我们可以让我们的行为主体拥有“焦点模型”（focal model）。焦点模型是指明显的、简单的和容易处理的模式或假说。这就是说，我们可以先生成一个“焦点模型库”，并分配给不同的行为主体。而在另外一些时候，我们可以给定一个适当的模型空间，然后让某种类型的智能搜索设备，如遗传算法去生成合适的模型。在这里需要提请读者注意的是，无论选择什么方法，我在上面描述的框架都是独立于所使用的具体假说或信念的，就像经济学中消费者理论框架独立于特定的产品选择一样。
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这个研究方案真的可以在经济学中付诸实施吗？答案无疑是肯定的。现在已经出现了越来越多的成功例子，如萨金特的研究、“爱尔法鲁”问题、圣塔菲人工股票市场研究。这种类型的研究通常都会发现，必须通过计算来生成“解”、信念及基于这些信念的行动的模式，因为异质信念会使复杂性急剧增加。这些研究通常还会发现一个更加丰富的世界，一个“心理世界”。在这个世界中，关于被研究的问题的各种信念形成了一个生态。有时，这个生态会收敛于某个标准的信念均衡，但是在更多的时候则不会收敛，因为永远都会发现新的假说、新的想法。
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理论很重要，经验也很重要
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接下来，我将从经济学的建模转向一个完全不同的领域——经济学的教育。这个领域也可以从认知科学的洞见中受益匪浅。
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在这里，我想先提请读者注意，我们要理解某事物，或者说使某事物有意义，有两个途径，即我们可以构建两种不同类型的关联。这两种关联不是完全不同的，不过确实分别位于一个频谱的两端。我把其中一端称为“理论”，另一端称为“经验”。
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理论就是包含了蕴涵关系的隐喻。如果在1705年，埃德蒙·哈雷（Edmond Halley）接受了牛顿的引力理论，并应用这个理论分别对在1531年、1607年和1682年的一颗彗星的轨道进行分析，那么就可以得到这样一个蕴涵关系：这颗彗星将于1759年“返回”。在应用牛顿理论时，哈雷实质上是在彗星和牛顿所研究的天体之间建立起了一种关联，而且这种关联的蕴涵关系允许哈雷做出这类预测。我在这里要指出的是，理论是一种“薄”的关联。因为只有在满足一组有限和精确的条件的情况下，理论才会很好地拟合现象，而且蕴涵关系本身也是有限和精确的。假如正确地拟合了，或者说假如理论给出了一个好的关联，而且自身是内在一致的，那么其蕴涵关系就是可靠的。理论描述的是有限的拟合、有限的蕴涵关系，正是在这个意义上，我们说理论是“薄”的，但是其关联则是强有力的。
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经验则与理论不同。假设我是一名经理，被派往韩国开发业务，但是我从来没有去过那里。当我到达韩国后，我想知道我应该如何行事。我不知道与当地人见面时我应该向他们鞠多少次躬，甚至不知道我是不是应该向他们鞠躬。我也不知道进餐时是不是应该把鞋脱掉。我也不清楚，如果我想结束交易，我是不是得等到晚餐结束之后？但是我有许多在日本和中国做生意的经验，所以我可以利用这些经验。在这种情况下，当我到达韩国后，我的脑海中会浮现出许多画面。这也是一种关联，但这种关联有点像梦境，它更加丰富多彩。它还涵盖了更广泛的案例。当给定了某些东西，要预测将会有什么东西随之出现时，经验是非常有启迪价值的。但是，经验与理论相比，要不精确、不准确和不可靠得多。但是无论如何，体现为记忆和情况的图景的经验，是一种“厚”的关联，也是强有力的。它的力量体现在它的覆盖范围和启发性上。我们通常会从人们的对话和故事、小说和戏剧中去寻求这种经验。这就是说，我们会试图吸收别人的经验，使“他们的情况”进入我们的记忆图景，以便供我们日后所用。通过这种方式，我们构建出或想象出一个“梦想”般的世界。在这个世界中，逻辑是不重要的，精确度也是无关紧要的，但启发性和覆盖面却自有其威力。
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但是，正如我在前面已经指出过的，这两种类型的关联并不是完全水火不容的。关联是一个频谱，一端是“窄”的“准确性”，另一端是“宽”的“启发性”。
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那么，这与经济学研究生教育又有什么关系呢？有很大的关系。教育在很大程度上就是要让受教育者懂得如何联想或建立关联，而且关联的频谱范围也是从一端的狭窄的、精确的理论，到另一端的宽泛的、启发性的和不精确的图景。作为人类，我们同时需要这两种类型的关联。
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在经济学中，接受研究生教育的人，必须在一两年内掌握至少20或30个经济学理论模型，即“薄”的关联。这些理论模型包括委托代理模型、世代交迭模型、囚徒困境模型等。这种教育隐含的理念是，待经济学研究生毕业后，这些理论隐喻会在他们的工作中化为有用的关联。我们希望，如假设某个经济学研究生毕业后在世界银行就业，那么只要他观察到某种情况就能够说出一番“道理”来。比如说，“非洲农业中出现的这个问题部分是一个委托代理问题，某些因素则可以用世代交迭模型来处理，同时还包含了博弈论的成分。所以，我可以建立一个把这三个理论模型结合起来的混合模型，以提出关于这个问题的更深刻的洞见。”这当然很好。好就好在经济学已经认识到，它已经使理论具备了一种循环结构。我们希望，同时也可以合理地预期，一个受过良好教育的经济学研究生会以这些理论为组件，建立起一系列关联。
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但是模型并不是我们所应该教的一切。很长一个时期以来，许多研究生院一直倾向于强化理论教学，而不惜牺牲经济史和案例教学。至于学生自己，当然还可以选择，如他们可以去自学经济中的各种经验或细节，但是他们很清楚这种努力对他们毕业后的职业生涯并没有什么助益。1990年，科兰德和克拉默（Klamer）问学生这样一个问题：“对经济的全面了解”对作为一名成功的经济学家的重要性如何？只有3%的人认为非常重要，认为不重要的人却高达68%。在这些学生眼中，更加重要的是“要聪明，即要善于解决问题”和“数学能力突出”。带着这种偏爱理论、鄙视经验的倾向，我们取消了来自历史-经验的更广泛的隐喻，即“厚”的关联。来自历史-经验的更广泛的隐喻，可以让学生将他们的模型置于一个适当的视野中，或者说理论提供了语法，它们则提供了词汇。他们所能提供的丰富的思想和广泛的关联，是理论不可能相比的。
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