佛畏系統：洞察事物背後的規則，在不確定時代做出對的選擇
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第三章 日常做事系統
不要被小事擊垮
伏爾泰說：「讓你感到疲憊的不是遠方的高山，而是你鞋子裡的一粒沙。」
意思是說，有時候生活中擊垮我們的不是什麼特別大的事，而是一些微不足道的小事。
轟轟烈烈結合的愛情與婚姻，因柴米油鹽與雞毛蒜皮的小事而離婚。
能擊垮人的，是更可怕的-
慢性日常麻煩
生活與工作瑣事的特點是- 你無法掌控，也不能像打電動一般先退出休息一會
它們就這樣永不止息地影響每個人的情緒與工作表現。
e.g., 上下班交通阻塞、公車誤點、手機沒電、孩子闖禍、另一半碎念、工作夥伴粗心
對麻煩的感知
麻煩永遠存在，影響你健康的，不是麻煩本身，而是你對麻煩的反應
e.g., 面對塞車，有的人能夠氣定神閒聽歌；但有的人會血壓上升，情緒暴躁
更糟的是針對麻煩的心煩還有累積效應
心情好，遭遇小事沒關係；如果已經煩躁甚至焦頭爛額，每件突發與意外的小事都會是壓垮駱駝的稻草
草原上的斑馬之所以不會胃潰瘍，是因為只有在野獸追趕的時候才會拼命奔跑。
反而人類上班族很可憐，活在情緒壓力與出事的恐懼中
怎麼樣忽略麻煩
1.善於察覺自己的情緒，深呼吸，一數到一百
2.多想想開心的小事來中和煩惱的小事
3.自我的修練
=>不要把各種麻煩個人化與情緒化，意外是客觀中立的現實=控制不了，不是你的責任
世界沒有針對你，更沒有那麼多人會刻意與你為敵!
「認真做好每件小事」其實是錯的!=>因為你還是想控制所有事情，不能控制卻想控制，情緒就會上來，健康就會下去
怎樣不做「必須做的事」
時間管理的最高境界：永遠領先你的時間表、好整以暇
週五要交的作業，週四晚上趕工=必須做的事
而你也可以選擇在周一周二就先搞定
對於各種會議而言，也有「必須開」與「可以開」的區別=>前者受制於人，後者可以積極主動還有戰略涵義。
所謂決策就是自己沒有沒選項，如果時間與日程表都排滿「必須做的事」=沒有選擇空間，其實你只是隨波逐流與身不由己。
只有當你有空閒、空白的神奇日子，你才能想像其他可能與擁有決策空間。
古時候的人欠缺的是熱量
現代人欠缺的是空閒，有空閒才會有想像力與創造力
有錢有時間也才有餘裕可以容錯
「閒餘(slack)」的價值
匱乏經濟學
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https://pansci.asia/archives/84544
閒餘(slack)的好處
- (擁有足夠的時間與經費)不用做出取捨與選擇
- 不用害怕犯錯或出錯=>探索要代價，創造來自於無所事事的閒餘
- 諾貝爾獎的高額獎金，目的是希望讓科學家們不用擔心錢，心力可以放在思考大哉問
匱乏的壞處
- (貧窮沒錢與趕工沒時間)造成隧道效應的認知與心理狀態=>永遠只看眼前最急迫的事情，無暇顧全大局
- 馬太效應：越窮的人的只會更窮，借錢只是飲鴆止渴
- 沒錢沒時間=沒有選擇與沒有機會
自由與自律(如何從匱乏的惡性循環當中逃脫出來)
- 避免時間上變成窮人：事情不要拖到最後一刻。勇於拒絕與掌握自己的時間安排
- 避免陷入貧窮的惡性循環：人窮別借錢，窮人借錢的利息更高。
- 槓鈴策略：永遠要保有相當部份的閒暇時間與資金，以待機會
如果你從未錯過航班，說明你在機場待的時間太長了
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諾貝爾獎得主、經濟學家喬治•斯蒂格勒的名言：“如果你從未錯過航班，你在機場待的時間太長了。
任何好成績都要付出代價；完美，是個很貴的東西。
生活中的事情都具有不確定性，哪怕你已經做得很好，也不能確保不出錯。我們知道有個“80/20法則”，把一件事做到“差不多”的水準其實是比較容易的，而你如果想做到近乎完美，你要付出的代價將會不成比例地上升。
一般公司的管理制度都是有漏洞的，有的員工可能會鑽漏洞，讓公司蒙受損失。那請問，公司是不是應該設計一個天衣無縫的制度，確保公司完全不受損失呢？
答案是不應該。一個天衣無縫的制度必定是非常繁瑣的制度。公司不可能去抽查核對每一筆花費的真實情況，那要消耗大量的時間和人力，成本太高，員工也麻煩。一般公司的做法都是差不多就行，只要損失不大就可以接受。
沒有漏洞的系統不見得是最好的系統。最好的系統應該在減小的損失已經比不上付出的成本的時候停止優化。
我們在生活中經常看到過於追求完美的情況。以前，幾乎就是出於某種玄學的原因，飛機上禁止乘客使用手機和筆記型電腦之類的設備，說怕無線電信號干擾飛機通訊。
當然你可以說生命是無價的，為了安全幹什麼都值得，但是經濟學家會說那根本不可能。人只要出門交通就有出車禍的危險，但是我們照樣出門，安全不是無價的。那我們想想，在某些機場要脫鞋安檢、甚至乘坐地鐵都要安檢，投入的人力物力、浪費的旅客時間難道不是成本嗎？與其說這些措施是為了安全，還不如說是安全部門想刷個存在感。
特別是在一些不涉及生命安全的領域，允許一些錯誤和漏洞的存在，可以說是理性的。出一個事故就要召開全員大會，制定一系列詳細的規章制度，想要從此杜絕這種事情的發生，那常常是小題大做。敢於忽略小概率事件，才是科學的風險管理。
如果你這個系統沒有錯誤，你的成本太高了。接下來，你還可以主動一點。
試探
我發現好人和壞人的一個區別是，好人總是適應世界的規範，而壞人總是試探世界的底線。有些效能特別高的人之所以被說像壞人，就是因為他們採用了壞人的高效能做法。
那我們這些好人為什麼不能偶爾試探一下世界呢？比如你新加入一家公司，你的上級領導看上去是一個很嚴厲的人，一開始你在他的面前不敢多說一句話，老老實實做事。
但有時候他給你的命令是不對的，有時候你想用自己的方法做，可是你不知道老闆能不能容忍。那你就應該積極試探。
你可以每次稍微突破一點自己，看看對方有什麼反應。如果他不抗議，你就得寸進尺，一步一步加大力度。要試探到什麼程度呢？到他抗議為止。沒試探到抗議，你就沒有充分利用對方的寬容度。
為什麼一般人都沒能試探出這個規則？因為一般人的試探都不夠大膽。因為確認偏誤，人們總是小心翼翼地提出符合規則的例子。可你不犯規，又怎麼能知道規則在哪裡呢？
如果你從未被人說過“不”，你就沒有充分利用周圍的有利環境。
當然，動不動就試探別人底線的人恐怕真不是什麼好人。我是個好人，我幾乎從來不給別人提什麼額外的要求。但是我觀察到有些人特別喜歡提要求，他們吃個飯、坐個飛機、坐個火車，都得一會兒要這個、一會兒要那個，一點都不怕給別人添麻煩。我們不喜歡這樣的人，但是你不得不承認，他們充滿了被討厭的勇氣。
蝴蝶無效應，安全有小事
「蝴蝶效應」是人們經常談論的一個科學現象，說巴西的一隻蝴蝶扇動翅膀，有可能幾週之後導致美國德州的一場颶風。人們經常用蝴蝶效應形容微小的事情可能帶來很大的影響。
這一節我想說的是，人們談論蝴蝶效應的時候，基本上都說錯了。而這個認知錯誤更體現了一個重要的觀念錯誤。
先說說「蝴蝶效應」是怎麼來的。
一九六一年，美國數學家愛德華．羅倫茲用電腦模擬天氣變化的時候，發現一個有意思的現象。我們知道電腦模擬都有輸入的參數和輸出的結果。本來有個輸入參數的數值應該是○．五○六一二七，在一次模擬中，羅倫茲為了省事，就把它四捨五入，用○．五○六代替。其實我們平時工作中經常這麼做，誤差不到萬分之二，對吧？
可是羅倫茲發現，電腦輸出的結果，不是相差萬分之二，也不是相差百分之二，也不是相差百分之二十，而是變成了完全不同的天氣狀況。
這就相當於說，你測量某地大氣壓數值，如果有萬分之二的誤差，你預測出來的天氣就從晴天變成下雨了。
這是一個令人絕望的發現。如果是這樣的話，請問誰能保證測量的參數都無比準確呢？所謂的天氣預測還有什麼意義呢？
不過，數學家們可不是第一次遇到這種情況。數學家們早就知道，對於「非線性系統」，結果有時會對初始值非常敏感──初始值差一點點，結果就會相差很大。這也是「混沌」這個概念的起源。比如著名的「三體問題」──三個鄰近的星球在引力作用下會如何運動，就是一個非線性系統。開始的位置差一點點，後面的結果就會很不一樣。反過來說，「線性系統」就簡單了，輸入差一點，輸出也差一點。
羅倫茲有感於非線性系統的這個性質實在太不好對付，就打了個誇張的比方，說這簡直就是巴西的蝴蝶扇動翅膀，帶來了德州的一場颶風！
請注意，羅倫茲說的只是一個誇張的比喻而已。蝴蝶不會導致颶風。
非線性系統並不是完全不可控的系統。今天我們的天氣預報相當準確，氣象局能夠預測雨、雪、颶風和颱風。氣象局的工作人員是透過衛星雲圖和地面氣象資料的觀測來預測天氣，他們並不需要關注地球上所有的蝴蝶──他們根本不考慮蝴蝶的事。
羅倫茲當初可能正好用了一個特別敏感的模型。事實上，並不是所有的非線性系統對所有的輸入參數都那麼敏感。天氣系統並不是特別變化多端的系統。人們經常把股市描寫成混沌系統，有些看起來無害的小波動，也可能帶來股市較大的波動，但是小波動不會導致股災之類的大事件。
人們經常用蝴蝶效應形容小事導致了大事，但這個觀念是錯的。如果你對「導致」這個動詞的理解跟我一樣，我就要說服你，小事不會導致大事。
先看看什麼叫「導致」。
從小到大的一堆多米諾骨牌排在一起，最大的有一個人那麼大，最小的比指甲還小，只能用鑷子拿。碰倒最小的一塊，骨牌就會起連鎖反應，最終最大的一塊也會被推倒。
這不就是蝴蝶效應嗎？這不就是小骨牌導致了大骨牌倒下嗎？
不是。
是這些骨牌的排列方式，導致了大骨牌倒下。這是一個相當危險的系統，就算最小的骨牌不倒，中間任何一塊骨牌倒下，都會導致後面所有的骨牌倒下。
如果要追究的話，你要問的不是誰推倒了最小的骨牌──最小的骨牌有權做它想做的事情──而是誰把骨牌排列成這個樣子的！這就好比說，你把一堆炸藥堆放在一起，只要一個火星就能引起爆炸。如果真的爆炸了，你不應該埋怨火星，你應該反思的是，為什麼炸藥這麼危險的東西你不好好管理。
火星總會來的。小骨牌總要倒下。蝴蝶總要扇動翅膀。你應該怪罪的是系統，而不是導火線。
那什麼樣的系統容易發生危險呢？一九七九年，美國賓州的三哩島核電廠，發生嚴重的反應爐爐芯熔毀事故。事故沒有造成直接或間接的人員傷亡，但光是清理費用就超過十億美元。當時美國政府請了一位叫查理斯．佩羅的社會學家分析事故原因。佩羅的研究，從此改變了人們對大事故的看法。
跟一般大眾的觀點相反，核電廠其實非常不容易出問題。車諾比核電廠是因為它的設計完全沒經驗，才出了那麼大的災難。三哩島核電廠採用的是老式設計，雖然安全性能跟今天的新型核電廠不能比，但也沒那麼容易出問題。佩羅發現，三哩島事故，是因為三個因素同時發生導致的。
第一，反應爐有供水系統，正常情況下應該供水，但是出現故障沒有供水。本來這個可能性在設計方案中就考慮到了，還有兩個備用系統可以自動供水，但不巧的是，備用系統在之前維護的時候關閉了，沒有按規定打開。
第二，因為沒有水，反應爐溫度上升，這時候洩壓閥會自動開啟，降低溫度。等到溫度降下來之後，按理說，洩壓閥應該自動關閉，可是因為故障，它沒有關上，導致反應爐的冷卻劑往外流。
第三，如果工作人員能正確判斷發生什麼事，就能立即採取有效措施。可是工作人員看到指示燈顯示洩壓閥已經關閉了。然而，這個指示燈的設計是顯示是否已經命令洩壓閥關閉，而不是顯示洩壓閥的狀態。工作人員被誤導了。
這三件事只要有一件不發生，大事故就不會發生。英文有個詞叫「perfect storm」，完美風暴，意思是幾個因素恰好一起出現了，導致劇烈的後果。三哩島事故，就是一場完美風暴。
那請問，這個事故裡誰是「蝴蝶」呢？應該指責誰呢？人們的本能反應是指責當時負責操作的工作人員。可是，三件事是在十三秒內發生，工作人員根本來不及反應！
佩羅說，我們真正應該指責的是系統。
從三哩島事故出發，佩羅總結，現代幾乎所有大事故，包括飛機墜毀、化工廠爆炸等，都有兩個共同特徵。
第一個特徵是「複雜」。中文的「複雜」對應到英文有兩個詞，一個是complex，一個是complicated。後者的意思差不多是「很麻煩、不容易理解」，而前者的意思是系統的各個部分互相關聯，不是簡單的連接。我們說的這個複雜是complex。
複雜系統裡，往往有正回饋迴路和負回饋迴路。正回饋迴路會讓系統不穩定，負回饋迴路會讓系統回歸穩定。核電廠的系統實在太複雜了，其中有各種回饋迴路，有些關聯還是隱藏的，可能設計者都想不到。那麼，如果有一個正回饋迴路是你沒想到的，而在事故中開啟了，就會很麻煩。
第二個特徵是「緊耦合」。所謂緊耦合，就是這個系統缺少緩衝地帶，錯一點都不行，沒有餘閒。
出現這個情況，往往是因為系統過於追求效率，什麼都是一環套一環，結果錯一步就導致後面全錯。
比如大橋就是一個不複雜、耦合也不緊的系統。哪個橋墩有問題，不至於馬上波及別的橋墩，大橋應付著還能用上一段時間。道路交通也不複雜，但是耦合比較緊，一條路上任何一個地方出事故，整條路都得堵車。大學系統很複雜，但是耦合不緊，教授們就算搞搞政治鬥爭也翻不了天。可是像核電廠和化工廠這種東西，如果又複雜，耦合又緊，就容易出大事故。
當人們強調安全的時候，總愛說什麼「安全意識」，什麼「警鐘長鳴」。可是光有安全意識有用嗎？
安全意識關注的是蝴蝶。如果颶風真的是由蝴蝶引起，你就應該好好教育蝴蝶們，不要隨便扇動翅膀。如果事故真的是因為工作人員疏忽，你就應該給員工天天講。
其實「天天講」是個不好的教育方法，重複的資訊會被人腦自動忽略。如果一個煙霧報警器有事沒事動不動就叫，你會直接關掉它了事。
更重要的是，了解真正的大事故不是蝴蝶引起的。我們需要的不是安全意識，而是安全系統。
經常與蝴蝶效應共同出現的一句話是「××無小事」，這也是一個錯誤的觀念。
無小事＝無大事。
如果一個領導者只會籠統地說：「這很複雜啊！」「這很重要啊！」「千里之堤毀於蟻穴啊！」「核電廠無小事！」我認為這個領導者什麼也不懂。做事得分清輕重緩急。敢於忽略小事，你才能做好大事。
把系統搞好，有緩衝區、有餘閒、有穩定迴路，我們就可以有恃無恐。反過來說，如果系統不行，人就算整天戰戰兢兢，也難保不出事兒。
凡夫畏果，菩薩畏因。我們有現代化管理知識的人，還要再加一句：佛畏系統。
對於安全系統而言，什麼是大事？
- 系統的設計沒有多層保護(LoPA)與贅餘(redundancy/back up)
- 系統的操作與維護失能：相關設備失效、人員蓄意隔離
- 人員作業經年累月蓄意違反SOP與說謊、紀錄造假(安全紀律與文化)
- 主管與主事者看不懂製程安全的門道(domain knowledge)=>沒有異常與虛驚事故
- 警報異常管理失效與失能=>太多異常與警報灌爆，讓值班人員疲於奔命(沒有管理系統的觀念，而是被系統管理)
對於安全系統而言的小事
- 人員一時恍神、犯錯，設備元件故障/失效
- 省錢與成本考量，使用功能相同的元件(second source)
- 為作業便利或的臨時性偷工減料或5S類缺失
- 工安人員刷存在感，搞各種安全文革與標語，拿表象性的績效認可與零災害工時
- 高階主管不作為與不重視
馬可夫宿命論
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The Model Thinker
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我先給你講兩個故事，你看看其中有沒有什麼規律。
第一個故事叫“捐款”。我們知道美國很多地區的公立學校系統有衰敗的趨勢，生源、政府投入和師資力量都不太行，學生的考試成績很差。有些熱衷於公益事業的富豪看到這個情況，就想採取行動。
2010年，Facebook的創始人紮克伯格，給新澤西州紐華克市的公立學校系統捐款一億美元。這是一筆鉅款，再加上別人匹配的捐款，相當於給這個地方每個學生六千美元。這筆錢可以用來改善教學條件、給教師提高待遇，還可以給學生發獎學金！那這筆錢能起到怎樣的作用呢？
結果是過段時間再考察學生的成績，沒有任何提高。紮克伯格的錢，白花了。
第二個故事叫“情緒”。你有一個朋友因為失戀而情緒失控，說自己抑鬱了。這已經不是第一次，但是你非常關心他，就專程飛到他身邊，陪他度過了幾天愉快的時光。你明顯地感覺到這幾天他確實很開心，他還表態說以後要保持陽光的心態，積極生活。你放心地回去了。
可是過了沒多久，你朋友說因為感情受傷太深，實在不能安心上班，辭職了。
兩件事的共同點是，想要一次性地採取一個行動去改變某件事，結果徒勞無功。不管你付出了多少努力，事情總會回到老樣子，就好像冥冥之中有個無法擺脫的宿命一樣。
數學模型能告訴你其中的原理。
1.宿命
這個模型叫“瑪律可夫（Markov）過程”，以俄國數學家安德列•瑪律可夫命名。
比如有一位老師，發現課堂上總有學生無法集中注意力，會晃神。所謂瑪律可夫過程，就是假設學生在“認真”和“放空”這兩個狀態之間的切換概率，是*固定*的 ——
我們設定，今天認真聽講的學生，明天依舊認真的概率是90%，還有10%的可能性會放空。而今天放空的學生，明天繼續放空的可能性是70%，剩下30%的可能性會變得認真。
咱們看看這個模型怎麼演化。假設總共有100 個學生，第一天認真和放空的各占一半。
根據概率設定，第二天，50個認真的學生中會有5人變成放空；而放空的學生中，會有15人變成認真 —— 所以第二天是有 50-5+15 = 60個人認真，剩下40個人放空。
繼續演算，第三天應該有66個認真的，34個放空的……以此類推，最後有一天，你會發現有75個認真，25個放空的。
而到了這一步，模型就進入了一個穩定的狀態，數位就不變了。因為下一天會有7.5個學生從認真變成放空，同時恰好有7.5個學生從放空變成認真！
2.定理
咱們先嚴格地說說什麼叫瑪律可夫過程。瑪律可夫過程要求滿足四個條件：
- 系統中有有限多個狀態。比如“認真”和“放空”，就是兩個狀態。
- 狀態之間切換的概率是固定的。比如從認真到放空的概率永遠都是 10%，保持不變。
- 系統要具有遍歷性，也就是從任何一個狀態出發，都能找到一條路線，切換到任何一個其他的狀態。
- 其中沒有迴圈的情況，不能說幾個狀態形成閉環，把其他狀態排斥在外。
而數學定理說，只要是瑪律可夫過程，不管你的初始值如何，也不管你在這個過程中有什麼一次性的干預，它終究會演化到一個統計的*平衡態*：其中每個狀態所占的比例是不變的。
就好像終究會有 75% 的學生認真，25% 的學生放空。
瑪律可夫過程，都有一個宿命般的結局。
那你說生活中有哪些事兒是瑪律可夫過程呢？很多。四個條件中只有第二個條件是關鍵，也就是狀態之間切換的概率是固定的。很多事情就是這樣的。
不發達地區的很多人會因為疾病而不得不去借債，還不上債務就變成了貧困戶。現在政府要扶貧，說我乾脆一次性地給窮人發一筆錢，讓他們把債都還了，以後好好過日子，這行不行呢？瑪律可夫模型說不行。你並沒有改變他下一次得病或者欠債的概率。你改變的現狀僅僅是一個初始條件，只要概率不變，他的宿命終究不變。
再比如說美國的窮人經常失業，而在很大程度上失業是自己的原因。他可能因為不按時上班被老闆開除了，也可能因為跟老闆有點小矛盾一怒之下辭職了。那如果你改變不了他對工作的態度，哪怕你一次性地給所有窮人都安排工作，你也改變不了窮人的命運。
瑪律可夫模型，是“江山易改本性難移”、“授人以魚不如授人以漁”這些話的數學原理啊。
世界上所有國家可以分成三類：自由國家、半自由國家、不自由國家。這三種國家狀態是可以互相轉換的，一個不自由的國家哪天想通了，就可能變成半自由或者自由的國家；一個自由國家萬一選一個獨裁者上臺，也可能變成不自由國家
總體來看，自由國家是越來越多，不自由國家是越來越少。一個不懂數學的人看到這張圖可能會說，哈！自由是大勢所趨，將來所有國家都會變成自由國家！殊不知這就犯了簡單外推謬誤。
事實上，既然三種國家狀態切換的概率是幾乎固定的，這就是一個典型的瑪律可夫過程，那麼最終結果必定是一個三種國家按照一個固定比例分配的穩定狀態。數學計算表明到2080年，世界上將會有62.5%的國家是自由的，25%的國家是半自由的，12.5%的國家是不自由的……
只要切換概率不變，世界上始終都會有不自由的國家。
3.用途
瑪律可夫模型有很多應用。比如 Google 做搜尋引擎，希望按照人們訪問的熱度給網頁排序，但是Google並沒有每個用戶實際點擊哪個網頁的資料，它怎麼辦呢？它使用一個叫做 PageRank 的演算法，其中就用到瑪律可夫模型。
Google 能知道的是各個網頁之間互相連結的情況。我們把網頁想像成狀態，那這些連結就相當於描寫了瑪律可夫過程中狀態之間切換的概率。那麼根據前面說的定理，網頁被點擊的比例終究是一個平衡態。Google 就可以計算出來，在統計平衡態之下，每個網頁獲得點擊率的比例是多少，按照這個比例排序。
連有些意想不到的事兒，都是瑪律可夫過程。
我們知道有一本著名的政治文獻叫《聯邦党人文集》，是由三位美國政治家，亞歷山大•漢密爾頓、約翰•傑伊和詹姆斯•麥迪森在1787到1788年間共同寫作的。文集中有85 篇文章，可是因為三人使用了同一個筆名，人們並不知道到底哪篇文章是誰寫的。
後世的歷史學家經過多方考證確定了其中大部分文章的作者，但是還有那麼幾篇，歷史學家表示無能為力。於是統計學家就出手了。
統計學家說，一個作者寫文章的用詞習慣，其實是個瑪律可夫過程。
比如英文中有個短語是“for example”，而人們也會經常說“for the……”，對某一個作者來說，for 後面接 the 的概率，是接 example 的4倍。這就是一個用詞習慣問題。比如我經常說“但是請注意”，而有的作者可能更喜歡在“但是”後面接一個逗號。
我們可以把每個常用詞都想像成瑪律可夫過程中的一個狀態。因為每個作者的用片語合習慣非常固定化，統計學家就可以給每個人都做一張瑪律可夫狀態切換概率表。那麼把一篇文章中相應詞彙的瑪律可夫概率表跟這個作者概率表進行對比，就可以知道這篇文章是不是他寫的。
使用這個方法，統計學家判斷，懸而未決的那幾篇文章，最符合詹姆斯•麥迪森的寫作風格。
瑪律可夫模型這麼有用，說明“本性難移”是個常見現象。
但是請注意，生活中有些事情是“路徑依賴”的，意味著後面發生的概率會根據之前發生的事情做出改變。比如原本有兩種高清電視標準勢均力敵，而你如果能一次性地說服幾個重要廠商採納其中一個標準，那其他的廠商為了相容性，就會跟著選擇這個標準。
而瑪律可夫模型說的則是那些概率不隨以前的歷史發生改變的情況。那你說到底什麼情況下用路徑依賴，什麼情況下用瑪律可夫呢？你得靈活判斷。
一個酗酒的人，你看著他一周時間不讓喝酒，並不足以改變他酗酒的概率；但是如果你有辦法讓他連續一年不喝酒，也許他就真戒酒了。逢年過節找一幫志願者去養老院給老人送溫暖，不足以影響老人長期的精神狀態；可是如果養老院弄個生活方式改革，也許就會有實際效果。
瑪律可夫模型解釋了歷史的怪圈，它給我們的教訓是歷史很難改變。臨時性的措施往往沒長久的作用，本性的力量很強大。有些公司換個開明的領導人，可能幹幾年都挺好，之後又會走到老路上去。想要改變歷史，你得改變機制
找「亮點」解決問題
學會改變
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本書探討的三大重點，無論在任何情境下，都能引導你做出需要的改變：
•掌控理智面（指揮騎象人）。
我們看似抗拒改變，其實是對前進的方向缺乏明確的認識。因此必須提供清晰的方向。
•觸動情感面（激勵大象）。
我們看似懶散，其實是因為筋疲力竭。理性面無法長時間發揮作用，因此，從情感面切入才是關鍵，如此一來才能讓改變步上正軌，並表現出合作的態度。
•打造環境面（形塑路徑）。
看似是人的問題，其實往往是情境問題。我們稱情境（包括周圍環境）為「路徑」。當你塑造好路徑時，無論發生了什麼事，都能提升改變的機率。
找出造成問題的原因，不見得能夠解決問題。理解問題≠解決問題，解決問題不一定需要理解問題!
不要在意問題發生原因或你個人過去的心理創傷，關注你做得很好的地方，找你的亮點與可能性，而非缺點或限制。
找亮點是個反直覺但合理的方法，原因在於
- 人腦關注問題與缺失，而非亮點與優點
- 不論是市場還是生態競爭，生存的都是依靠其亮點與優點
- 好的管理者要讓手下發揮強項，而不是老挑人毛病；人需要的是讚美與正向回饋，鼓勵他好上加好，而非出錯時批判他做精神分析
- 找亮點=發揮創意量身訂做與因材施教，而非東施效顰淮橘為枳
關於工作的九大謊言
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決策是一門技能
超越智商
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摘錄
斯坦諾維奇提出過一個「三重加工理論」，該理論認為人有三重訊息加工（亦即思考）過程，分別是自動化心智（系統一）、算法心智（系統二）和反省心智（系統三），這裡說說我對這三種心智理解。
自動化心智代表了經驗：自動化心智的強大一般體現在你熟悉的領域，所謂的「熟能生巧」、「出神入化」靠的都是自動化心智。
算法心智代表了智商：算法心智越強大，智商（或G factor）就越高，解決實際或假設性問題的能力也就越高，創意與情商也會越高。據我所知，智商是可以被後天提高的，學習新領域的知識、閱讀、練習一個新樂器，都會對智商產生良好的影響。
反省心智則代表了理性：反省心智的強大往往是後天習得的，來自「理性知識」的習得（如，概率思維、科學思維、批判性思維），擁有越多的理性知識，心智被污化的可能性就越低，也越難「被洗腦」，做出的決策也會越優。另外，我認為還可以加上「理性頻率」的指標，亦即個體在日常生活中做出理性決策的頻率，頻率越高，代表此人越能理性。
這三種心智構成了一個相對完整的智力藍圖，當我們說一個人智力很高，善於思考的時候，我們指的不只是他的智商很高，還包括他所具備的專業知識和經驗，以及他可以很好的進行理性思考。這才是智力。
如何用心智圖做決策
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1.先讓思維發散，然後刪去不可行的，再從剩餘的當中選擇價值最高的選項
2.需要打聽資訊與看看別人做類似事情的結果如何+測試與驗證當中的情境與假設
3.依據實際情勢發展，擇善固執或果斷放棄(不要考慮沉默成本、個人威望與面子)
高勝算決策=>讓時間成為朋友，不要被單次輸贏的情緒所左右
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