划重点
1.随着专业领域不断细分，我们越来越多地用标准化的算法替代个体决策。
2.我们需要个性化地定义问题，因为同一个问题，会给不同的人带来不一样的麻烦，解决方案也不一样。
3.启发式（拆分问题、类比、逆向）是一种经验法则，它不一定是解决方案，但可以推动我们先做一点什么。
上周我们讲了归因，我们会如何解释一件事的发生。解释之后，还要采取行动。这周要讨论的就是决策和解决问题。这是理性思维中极其重要的一种功能，如何通过有意识的思考、推演、决策，对于复杂问题找到解决方案。小到打牌的时候，决定手里的“炸弹”是现在丢出去呢，还是再等一轮，大到政府开会，讨论经济政策的调整，企业家思考公司未来的战略，医生决定疑难病症的治疗方案，等等。
那么，如何才能做出更好的决策？除了不同领域的专业知识，还需要了解一些抽象的心理规律。这节课，我介绍三种跟决策相关的规律，希望对你有所启发。
策略一：算法
我想分享的第一个规律是：随着专业领域不断细分，我们越来越多地用标准化的算法替代个体决策。专业人士提供的一部分服务价值，就来自更先进的算法。说到算法，你对它可能不陌生。尤其在最近的这波 AI 浪潮中，这个词出现的频率非常高。什么叫做算法呢？简单来说，就是一套解决问题的流程， A 你给出特定问题，它按照一定的程序得出结果。比如，你在解数学题时，每道题都有标准的计算公式，只要列出正确的式子，一步一步执行，就会得出正确答案。它不需要个人的决策。
你可能会说，这是数学题，生活中的问题复杂多了，难道也有算法吗？是的，人类为大多数的问题找到了算法。比如，你有了头疼脑热，去看医生医生听你说完症状，就会有一个“标准”应对方案，该做什么检查，看哪些指标，给出什么诊断。每一个诊断都有治疗方案，该吃什么药，平时注意哪些事项，多久再来复查。都是有“算法”可依的。理想状况下，你去找这个医生和那个医生，得到的结论都差不多，这也是最让人安心的。毕竟我们谁都不希望生病的时候听到：医生之间的意见也不一致，他们还需要做决策。你想想，这话听起来多吓人。
当然，即便标准算法也不一定百分之百有效。它只是综合考虑效率、性价比、风险因素之后，相对的最优方案。随着人类的知识越来越丰富，专业分工越来越细致，各行各业都有这样的方案，目的就是减少个体决策的不确定性。
甚至在那些充满不确定的领域里，算法也能派上用场。比如炒股，如果是靠个人的判断买一支股票，判断对了就大赚一笔，错了就赔钱，这太依赖于个人决策的准确度了。而专业人士提供会提供这样的算法，同时买好几支股票，进行风险对冲，或者对投入资金的比例进行控制。这样一来，结果就不会那么依赖于个体的决策。
在今天，大多数的领域你都可以寻求专业人士的帮助，无论是法律、理财，健康，公司管理，还是个人的心理状况，都有相关的顾问运用标准化的算法，为你提供最佳方案。
请注意，我说的是大多数领域。人生当中仍然有一些重大决快策，是不能通过算法解决的。比如你该不该换工作？要不要结婚？在这段婚姻中感到不开心，是努力调整自己还是下决心离开？希望孩子接受怎样的教育？...这些问题没有唯一的算法更没有确定性的答案。你去问专业人士，他们也会说：靠你自己决定。
尽管在现代人的生命中，需要自己做出的重大决策没那么多，但每一个都会影响我们的人生，让人为难。
策略二：个性化地定义问题
那么在个体的决策上，有没有什么建议呢？我想跟你分享的第二点叫做：个性化地定义问题。
你可能会想，定义问题，不是每个人都具备的能力吗？其实不然。举个例子，很多人会说：我的问题就是没钱。你是不是也深有同感？但如果你要真的要把它当成一个问题来解决，就要想一想，你所说的“没钱”，是一个清晰、准确的定义吗？
首先，“没钱”本身是一种情绪化的说法，它真正表达的是：我没有足够多的钱，买到我想要的东西。要解决这个问题，就要进一步提问：你想买什么？你也许会说：“想在我工作的城市买一套房子，但是我没存够买房的钱。”这就比“没钱”清晰了一大步。在这个基础上，还可以继续问：暂时买不起房，对你为什么会是一个问题呢？请记住这个提问：“某某问题对你，为什么会是一个问题？”这就是在个性化地定义问题。因为同一个问题，会给不同的人带来不一样的麻烦，解决方案也不一样。比如，同样是没有房，有人可能是对租房的体验不满意，要解决的是居住体验问题。有人可能是每年搬家太累了，那他要解决的是如何固定住所的问题。还有人会说，我只有买了房，父母才会放心。这时候要解决的，就变成了怎么跟父母沟通的问题。
你看，到这，跟一开始说的“没钱”相比，是不是完全不一样了？随着我们对问题的定义越清晰，你也有了更多的解决途径，而不用真等到买得起房的那一天，再做决策。除了要定义问题为什么是问题，另一个需要定义的就是，这是谁的问题？
在别人眼中，这个问题还是问题吗？
举个常见的例子。我做咨询的时候会遇到很多厌学青少年的父母，他们的问题是：孩子不上学。我问他们：对孩子自己来说，“不上学”是问题吗？当然不是，孩子本来就不想上学，只有父母单方面想解决这个问题。所以，我们不妨换个角度想：对孩子来说的问题是什么？也许孩子更在意的是，长期待在家打游戏，越来越无聊，担心跟社会脱节，怎么办？这个问题，父母就可以跟孩子一起解决：如何利用好在家的时间，做一些更有意义的事。这就容易多了。
策略三：启发式
你可能会想，并不是所有事都这么简单啊。也有一些问题定义得很清楚，但还是难以做出决策，也不存在现成可以用的算法，怎么办？别的不说就拿职业来说，“我希望找到一条最优的职业发展路线”，这种问题怎么解决？
这就需要用到第三个策略，叫做启发式。在心理学里，启发式是一种经验法则，它跟算法不一样。不一定是解决方案，但可以推动我们先做一点什么。它不像算法那么精准，却常常比算法更实用。
举个例子，我们小时候考试，四个选项不知道选什么的时候，会默念：“三短一长选一长，三长一短选一短”，然后就能做出选择。这个选择可能是错的，但至少避免了你在这道题浪费太多时间。在想不出答案的问题上，猜答案也是有意义的启发式。现实生活中，有很多决策都是连蒙带猜做出来的。这也是一种决策能力，俗话叫做“走一步看一步”。我们先采取一点行动，哪怕不能解决问题至少可以促成一点变化，问题就会出现新的转机。
在《津巴多普通心理学》里，介绍了三种常用的启发式，分别是：拆分问题、类比和逆向作业，我也推荐给你。
第一种启发式叫拆分问题，也就是把大问题拆解成很多个小问题，一次先解决一个小问题。这是我特别喜欢的一种启发式。说回“如何规划最优的职业发展路线”这个问题，这是个巨大的难题，因为它涉及到了好几十年的发展和变化。但我们把大问题拆成小问题，第一步，你总要先了解自己擅长和喜欢做什么吧。解决这个问题相对容易一些，比如你可以先用未来的几年，在不同行业，不同的岗位上做做看。几年之后，你一定能做出理想的职业规划吗？也不一定。但至少这个目标会比最初的时候更接近一步。
第二个启发式叫做类比。就是把一个陌生的问题转变成结构类似的，你更熟悉的问题。在这里，我先澄清一个概念。前面讲系统1 的时候，我提到一种自动反应叫做“启发”，也是把复杂问题类比为简单问题，快速形成判断。那是系统 1 在一瞬间的自动反应。这里讲到的类比启发式不是同一个东西，它是系统 2 的理性思考，你在有意识地把新的问题类比为你熟悉的、有解决方案的情境。比如，我把青春期的孩子比做“不靠谱的领导”，这就是一个类比启发式。每当你不知道怎么跟孩子沟通时，可以代入跟单位领导沟通的情境，就会给接下来的沟通带来一些灵感。
第三个启发式叫做逆向作业。意思 A 是，不是从起点往后解决问题，而从终点往前倒推，还原之前的步骤。我们走迷宫的时候经常用这种方法：眼前有好几个入口，不知道从哪一条路线开始的时候，就从终点入手，往回倒推，可以获得更大的确定性。我们要解决职业生涯这样的问题，也可以用这种启发式，先设想一个完美的职业生涯的结局是什么样，然后倒推为了达到这个结果，哪些条件是必需的。
除了这几个常用的启发式，你可能还有自己的经验，帮助你对那些复杂难解的问题采取行动。秘诀就是，你不需要一步到位地找到正确的解法，只要让自己距离解决更近一步就好了。
你可能发现了，前面讲的这些决策都有一个前提，那就是你有充分的时间进行理性思考。可在现实生活中，很多问题时间有限，不允许我们深思熟虑。这时候，我建议你在系统 2 理性的思考之外，引入系统 1 的直觉。
你也许还记得，系统 1 的功能之一，就是在阈下进行复杂运算，甚至能捕捉某种理性不足以掌握的规律。决策心理学家迪克斯特霍伊斯提出过一个建议：面对举棋不定的问题，你可以先理性分析，然后静待一段时间，把注意力转移到别的事情上，再用直觉做选择。他用实验证明，这种机制可以最大概率地做出让人满意的决策。你也可以试试看。
最后做个总结，这节课我们讨论了决策，大部分的决策，我们可以通过算法给出最佳方案。对于那些没有最佳方案的问题，要先对问题本身做出清晰的定义，再通过启发式采取行动，逐步接近目标。
除了我刚刚讲的几个启发式，你可能也有自己的经验。请你分享一下，你做决策的时候，会用到什么样的方法把问题变得更简单？期待你的武林秘籍，也可以把这一讲分享给你的朋友。
下节课我也会跟你讲一讲，面对那些看似不可能解决的问题，我们有哪些另辟蹊径的思路？
