Thinking, Fast and Slow

Už si ani nepamatuji, jak jsem se dostal ke knize Thinking, Fast and Slow. Každopádně jsem za přečtení rád a knihu doporučuji. Proč? Přečtěte si mé poznámky… (Psáno převážně pro vlastní potřebu, pro lepší pochopení sáhněte po knize. :-))


Máme dva typy myšlení: rychlé a pomalé (System 1 a System 2). Přičemž to pomalé je velmi drahé na energii. Jelikož mozek dostává „jen“ 20 procent veškeré energie, často tedy pomalé, neboli důkladné, myšlení vynecháváme. Není to lenost, prostě nedokážeme například běžet a násobit dvouciferná čísla zároveň. Pomalé přemýšlení potřebuje koncentraci.

Další zajímavý příklad z knihy, který se mi stává: plně se soustředím na úkol, přičemž mi někdo zadá další úkol. Možná zabrblám odpověď, ale jak se koncentruji na jiný úkol, jakoby okolí neslyším. Tohle většinou lidi nechápou a dopadá to naštvaně či se slovy, že „slyším jen to, co se mi líbí.“

Abychom mohli rychle reagovat, náš mozek funguje jako programátor – těžký úkol změní či rozpadne na lehčí, aby se nemusel aktivovat System 2. Občas to není dobrý způsob. V knize je příklad, kde míček a pálka stojí $1.10. Pálka stojí o dolar více, než míček. Kolik stojí míček? Jako první odpověď bude (velmi často) chybná, obsloužena systémem 1. Naše lenost se může taky vykašlat na věci, které se těžce zpracovávají. Například můžeme odmítnout smlouvu na základě špatně čitelného fontu.

Velmi mě překvapilo, jak si můžeme snadno nalhávat. Kdy System 1 něco vytvoří a System 2 tomu uvěří. Má to pozitivní stránku: stačí se pro sebe usmát a skutečně se cítíme lépe! Mozek jde obelhat ještě jinak a dokonce mohu ovlivnit odpovědi ostatních. Například je těžké odpovědět na otázku „jak se cítíš poslední dny?“, ale je jednoduché odpovědět na „kolikrát jsi byl na rande tento týden?“. A teď se zeptejme v opačném pořadí…

Máme touhu z malých čísel dělat závěry. Je to vidět všude kolem nás. Spousta lidí věří různým statistkám, ale při pohledu na velikost vzorku (a prohnáním této informace systémem 2) jasně vidíme, že z toho nelze dělat žádné závěry. Naopak zapomínáme na důležité statistiky při různých událostech – pokud za poslední měsíc spadnou dvě letadla, spousta lidí se bude bát letět, i když se stále jedná o zdaleka nejbezpečnější dopravní prostředek.

Máme také touhu statistiky narušovat. Například děláme stále ty samé chyby předvídáním řídkých události za předpokladu chatrných důkazů. Start-up může vypadat velice dobře, ale jak si můžeme být jisti, když úspěch je velice vzácný? Pokud nemáme dobré podklady, měli bychom zůstat u obecných statistik.

Představte si drahý produkt. Teď si představte, že za stejnou cenu dostanete stejný produkt s levným dárkem. V jaké situaci je nabídka více atraktivní? Další příklad: Linda je velice inteligentní a asertivní žena. Jaká je šance, že je hlavní obchodnice? A jaká je šance, že je feministická hlavní obchodnice? Většina lidí si myslí, že druhá možnost má větší šanci. Méně je více.

Statistika nezabírá, pokud se nespustí System 2. Například těžko někoho poučíte statistikou; více dosáhnete popsáním jedné konkrétní situace, která je k daným lidem blízká.

Výsledek testu jasně neurčí vzdělanost člověka. Test může dopadnout dobře náhodou; zrovna vyšlo štěstí. Nedávno jsem akorát vyplňoval test gramatiky angličtiny, kde jsem získal 100 % bodů. Několik otázek jsem však otipoval a kdybych dostal test znovu s jinými otázkami, byl bych na tom mnohem hůř. Stejně tak úspěch firmy nezaručí, že použité postupy budou fungovat i jinde. Mohlo jít také pouze o aktuální štěstí.

Do jaké míry lze důvěřovat expertovi? Budu raději věřit hasičovi, než psychiatrovi, protože lze najít podobnost v požárech a poučit se z chyb. Psychiatr nemusí mít jistotu správnosti postupu ani za několik let.

Pokud se díváme na naši práci pouze v rámci firmy, projektu či úkolu, neuvidíme věci, které by mohl vidět někdo nalézající se mimo tyto hranice. Programátorům se běžně stává, že potřebují nakopnout hloupou otázkou. Od toho tu je párové programování. Pro udržení vnějšího pohledu je dobré si nemyslet, že vím víc, než ve skutečnosti vím.

Milionář nebude s bonusem 20 tisíc spokojen tolik, jako člověk vydělávající mnohem méně. Stejně tak nadšení bude menší, pokud stejný bonus dostanu znovu, ale podruhé budu mít větší plat. I když se pokaždé jedná o stejnou částku. Zajímavá je také situace, kdy u dvou stejných kanceláří je jedno, kterou dostanete, ale po přiřazení ji už nikdo nechce měnit.

Člověk přirozeně vybírá volby, které nejsou matematicky optimální. Příkladem budiž kupování lístků do loterie či připlácení za jistotu (raději si připlatíme než spoléhat na last-minute nabídky). Obchodník nás může navíc ovlivňovat tzv. počítáním skóre. Jakmile u nejdražšího automobilu řekne, že má nejbezpečnější sedačky, těžko se budete rozhodovat pro jiné. Skóre je zlo i například u hotovostních vs. bezhotovostních plateb – peníze jsou peníze.

Riskování je studie sama o sobě. Aby lidé riskovali, musí získat víc. Sázka vyhrát jeden tisíc vs. prohrát jeden tisíc není zajímavá, jako výhra sto tisíc vs. prohra jeden tisíc (je vidět podobnost s loterií?). Prohra je sice stále stejná, přesto v druhém případě lidi budou častěji riskovat. Mimochodem při možnosti opakovat sázku se logicky sázka vyplatí, ale člověk vidí spíše každou sázku samostatně a odmítne (možno lépe vidět v tomto videu).

Ti, kteří stojí na straně pravděpodobné prohry, budou bojovat silněji, než ti, kteří stojí na straně pravděpodobné výhry.

Lépe se cítíme při zdůraznění kolik získáme, než kolik ztratíme. Šance 90 % na přežití je lepší, než 10 % pro chybu při operaci. Podobně raději uslyšíme, kolik nám po dovolené zbylo, než kolik jsme utratili.

Při neúspěšném zakončení bereme celek jako neúspěšný. Rozvod ale neznamená, že předchozí roky manželství byly špatné. Člověk obecně často mění nálady – pokud se rozbilo po cestě do práce auto, nebude zrovna ideální čas na zeptání se o spokojenosti v zaměstnání.

Nejjednodušší cesta ke štěstí je kontrolovat čas. Můžete najít více času pro věci, které děláte rádi?