5.4 高效的綜合考慮各個層次

現(xiàn)實分為不同層次糊肤，每一層次都能給你不同的價值的視角琴昆，綜合分析和決策時，你需要把這些層次都考慮到馆揉，并指導如何在不同層次之間的轉換业舍。

我們談話傾向于在不同層次之間轉換。

1）用“基線以上”和“基線以下”來確定談話位于哪一層次

2）謹記升酣，決策需要在合理的層次做出舷暮，但是也應在各層次之間保持一致。

做好這一點需要做到：

-謹記任何問題都存在很多層次噩茄；

-針對一個問題下面，明白你分析的是哪個層次；

-有意識的在不同層次之間轉換巢墅，而不是把問題視為一堆沒有內在區(qū)別诸狭，可以隨意考察的事情。

大致存在兩種決策方式：

一種是以證據(jù)和邏輯為基礎（來自較高層次的大腦）君纫、另一種以潛意識和情緒為基礎（來自比較底層次的動物的大腦。）

5.5 綜合分析現(xiàn)實芹彬、理解如何行動的最好工具是邏輯蓄髓、理性和常識

注意不要依賴其他任何東西，心理學家進行的大量測試表明舒帮，多數(shù)人在多數(shù)時間里收到較低層次大腦的控制会喝，這導致劣質決策，但他們還不知玩郊。除非你意識到你的潛意識肢执，否則潛意識將主導你的人生，而你將其稱為命運译红。

成功的組織都有組織文化预茄，確保基于證據(jù)的決策是常規(guī)而非例外侦厚。

5.6 根據(jù)預期價值計算做決策

1）不管你押隊的概率已經(jīng)有多大耻陕，提高你的押對概率始終有價值；

2）知道什么時候不要去押注刨沦，和知道什么注值得押同樣重要诗宣；

3）最好的選擇是好處多于壞處的選擇，不是毫無壞處的選擇想诅。

5.7 比較更多信息帶來的價值和不做決定造成的成本召庞，決定優(yōu)先順序

有的決定最好在獲得更多信息后作出岛心，有的決定最好立即做出。善于合理排序的人理解以下幾點：

1）先把你的“必做之事”做完篮灼，再做你的“想做之事”忘古。區(qū)分你的必做之事和想做之事，不要錯誤的把任何“想做之事”派到最前面穿稳。

2）你可能沒有時間處理不重要的事存皂，那最好將它留著，以免自己沒有時間處理重要的事逢艘。

3）不要把概率當做可能性旦袋。萬事皆有可能，重要的是概率它改，你必須考慮每個因素的發(fā)生概率疤孕，然后進行排序。

成為最好決策者的捷徑

5.8 簡化

撇掉無關細節(jié)央拖，讓重要因素及其相互關系呈現(xiàn)出來祭阀。俗話說“每個傻子都能把事情復雜化，只有天才才能把事情簡單化鲜戒∽兀”

5.9 使用原則

使用原則既能簡化也能改善你的決策。通過這么做遏餐，你必須做出的決策的數(shù)量將大大減少（Ray估計約減少為十萬分之一）伦腐，你的決策質量也將大大提升。把這些做好需要：

1）讓自己的思維慢下來失都，以注意到你 正在引用的決策標準柏蘑；

2）把這個標準作為一項原則寫下來；

3）當結果出現(xiàn)時粹庞，評估結果咳焚、思考標準，并在下一個“類似情景”出現(xiàn)之前改進標準。

你可以用自己的原則，也可以用別人的尔苦，只需要把能發(fā)現(xiàn)的最好的原則用好，如果你養(yǎng)成了這樣的思維習慣督惰，你將成為一個卓越的有原則的思考者。

5.10 對你的決策進行可信度的加權

和高可信度旅掂、愿意表達深思熟慮的分歧的人交流赏胚，一直都能深化你對問題的理解，改進自己的決策質量商虐。

為了做好這一點觉阅，需要避免以下常見的失誤：

1）不合邏輯的高估自己的可信度崖疤；

2）不區(qū)分可信度不同的人；

在與其他人產(chǎn)生分歧時典勇，應該首先看看你們能不能就決策原則達成一致劫哼。

這種由原則的、可信度加權的決策方式特別好割笙，效果比一般的決策方式要好很多权烧。

5.11 把你的原則換成算法，讓計算機和你一起決策

如果能做到這一點伤溉，你將把自己的決策能力提高到一個全新的水平般码。這么做肯定能讓你對問題有飛躍式的深入理解，還能將情緒因素從決策中去除乱顾，就像文字一樣板祝，算法也能描述你的計劃，只是用計算機的語言而已走净。

未來券时，人工智能將對人類所有方面的決策產(chǎn)生深刻影響，尤其是在人類已經(jīng)進入的這個新時代伏伯，關于人的信息極為透明橘洞，這兩者結合會產(chǎn)生極大的影響。30多年來橋水一直把極度透明和算法決策結合起來说搅，并發(fā)現(xiàn)這樣做成效非凡震檩。

用算法標書投資決策標準，然后用歷史數(shù)據(jù)來檢驗蜓堕，或者用算法表述工作原則，然后用其來幫助管理決策博其。與人腦決策相比套才，和能讓我們更快得做出更周全、更少情緒化的決策慕淡。

Ray相信這種做法會變得越來越普遍背伴，計算機編碼會變得和寫字一樣重要，計算機在幫助決策方面的作用峰髓，遲早會變得像它們在收集信息方面的作用一樣大傻寂。當計算機幫助我們決策的時候，它們將了解我們的情況携兵，包括我們的價值觀疾掰、長處和短處，他們講能自動地找到在特定領域比我們更強的人的幫助徐紧，從而給我們提供合適的建議静檬。

5.12 在深刻理解人工智能之前不要過度信賴它

當人工智能使用者在沒有深刻理解它的情況下就接受解氣學習創(chuàng)造的算法所假定的因果關系，甚至根據(jù)這些認識來行動時拂檩，是很不周全的侮腹，要經(jīng)過長時間的磨合和驗證。