下面是一道相对简单的数学题：一根球棒和一个球的总价是 1.10 美元。球棒比球贵 1 美元。球的价格是多少？(我会在下面给出答案）。
丹尼尔-卡尼曼（Daniel Kahneman）在《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow）一书中讨论了这个问题：其观点是，大脑中有两个平行的思维系统，一个是快速直觉系统，它能快速提供答案，但这些答案不一定完全正确；另一个是慢速分析系统，它能系统地分析问题并检查结果。
这一基本方案在研究文献中已相当成熟，但还有许多子问题。例如，
- 对于任何特定问题，直觉的确切性质是什么？
- 快速系统和慢速系统之间的相互作用是什么？
- 如果多种直觉对同一问题给出不同的答案，从而产生冲突怎么办？
- 把这些不同的思维方式描绘成不同的系统真的准确吗？
- 也许我们应该把它们视为子系统，因为它们最终都是同一个单一思维的一部分。它们的功能就像计算机程序中的子程序吗？
- 我们如何通过提示来影响这些子程序的运行或交互？
最近发表的一篇文章介绍了针对这些子问题的多项研究。如果您对这个问题感兴趣，我建议您全文阅读原文。这篇文章相当通俗易懂。以下是我的概述。
我上面提出的数学问题的答案是：球的成本是 0.05 美元，球棒的成本是 1.05 美元。这同时满足了两个条件，即总价为 1.10 美元，球棒比球贵 1 美元。
然而，绝大多数人都不会给出这样的答案。这个问题的直观答案是球的价格为 0.10 美元。
在没有进一步提示的情况下，76% 的受访者给出了直观的错误答案，而只有 13% 的受访者给出了分析的正确答案。
这一结果确实取决于人群，"精英 "学科（并非价值判断，只是用来指那些受过高等教育或可能熟悉该学科的人群）的情况要好得多，但大部分还是错误的。
不过，让我们来了解更多细节：
一些研究还跟踪了每个受试者回答问题所需的时间。直观的错误答案通常比正确答案更快给出。
这让研究人员提出了一个假设：一般情况下，人们会在头脑中产生直觉答案，但有些受试者会检查答案，发现是错误的，然后将答案修改为正确答案。因此，那些答对题目的人和答错题目的人之间的区别也许就在于，有些人不会检查自己的直觉答案，而有些人则会。
不过，现在我们可以进入一系列修改后的研究问题，看看它是如何影响人们的行为的。
一个子问题涉及直觉过程。
一种假设是，直觉涉及替换--当遇到一个难题时，我们会用一个更简单的问题来替换，我们认为这样会得到相同的答案，或者至少是相似的答案。
在这种情况下，直觉答案 0.10 美元是从总价（1.10 美元）中减去差价（1 美元）得出的。
或者，错误的答案是不经思考或粗心大意的结果？也许有些人根本就不会在脑子里做数学运算，以至于无法解决问题。研究人员通过让受试者事后回忆问题来探讨这个问题。在得到直观错误答案的受试者中，有 23% 的人记得这是一道较简单的减法题，这表明他们用较简单的问题代替了较难的问题。但大多数人还是正确地记住了问题。
在另一项测试中，他们要求受试者给出球棒的价格，而不是球的价格。减法策略的结果是球棒的价格为 0.10 美元。这两种回答大致相同。
因此，也许有三类受试者：
- 那些简单地减去数字而不深入思考的人，
- 那些寻求用更简单的问题来替代的人，
- 以及那些分析性地检查他们的答案的人。
但还有更多的情况。
研究人员改变的另一个变量是球棒和球之间的价格差异。如果说球棒比球贵 0.9 美元，那么减法策略的结果是球的价格为 020 美元。这就更清楚地表明，在这个答案中，球棒的价格并不比球高 1 美元。随着差值的增大，给出直观错误答案的人越来越少。
这表明，只有当错误答案与正确答案足够接近时，人们才会接受错误答案。
我最近写过一篇关于其他研究的文章，这些研究表明，如果答案足够接近，人们就会认为答案是 "正确的"。我们倾向于将近似正确视为足够正确。这很可能是适应性的--微小的差异很可能不值得花费精神去担心。
因此，如果直觉答案看起来足够接近真相，我们就会选择它。事实上，这可能是我们唯一的心理检查--是的，这听起来足够接近事实。
是否可以在分析策略中提示主题？
可以，但不完全可以。
研究人员尝试了各种提示--考虑答案可能是 0.05 美元，也可能不是 0.10 美元，或者两者都是。在一次迭代中，他们甚至提示--答案是 0.05 美元。所有这些提示都增加了给出正确答案的人数比例，但增幅不大。只有给出正确答案的人影响很大，但即便如此也不是 100%。有些人要么不相信提供的答案，要么直觉太强而无法改变。
这与这些实验中的另一个衡量标准不谋而合--人们对自己错误的直觉答案有多自信？大多数人要么非常自信，要么极度自信，很难把人们从他们如此自信的答案中赶走。
综上所述，我认为我们仍然可以得出这样的结论：我们的认知过程是由多个子系统组成的，其中一些子系统是潜意识的、直觉的，而另一些子系统则是更有意识的、分析性的。最终的分析系统可能就是我们所说的元认知--思考自己是如何思考的。
这些分析性子系统也被称为反思性系统，通过观察思考过程来确保其有效性。然而，使用分析策略需要脑力劳动和能力。因此，还有另一个原则在起作用--生物学是懒惰的。我的意思是，生物学更倾向于效率，这可以节约资源。
在心理上，这意味着如果我们只需很少的努力就能得到 90% 左右的正确答案，我们的适应性懒惰往往会认为这个答案已经足够好了。
为了确保最后 10%的正确率而耗费脑力和耽误行动是不值得的。
这种系统可能很适应生存环境，从统计学上讲，它能提供最大的生存机会。但它并不能很好地适应复杂的科技文明，因为在这种情况下，正确与否往往相当重要。尤其是当利用你的直觉可以赚取数十亿美元时，情况更是如此。
这就是元认知的用武之地--我们需要有意识地用一种更具分析性的策略来取代我们进化出来的以直觉为主的策略，并且要知道什么时候值得为此付出额外的精神努力。