书是按照线性语言写的，要把作者的文字转化成自己认知需要先把书的结构脉络梳理出来，然后在把其中的概念、关键词与自己已知的概念认知连接起来，形成网状长期记忆，以供自己需要时高效的调用。
阅读笔记
序言对读者而言，就像产品的使用手册，可以让你在整体结构上了解本书。在序言中作者主要讲了：
1、建议的阅读方式：
想象在茶水间聊他人的判读&决策中的系统化错误（偏见），进而避免自己也犯错或减少错误的影响。
2.1、研究过程
1969年开始，和特沃斯基一起研究统计直觉的缺陷 → 5年间，研究各种任务下直觉思考的偏见 → 1974年发表论文《在不确定情况下的判断：捷径和偏见》 → 转向新的研究方向『在不确定的情况下做决策』 → 1983年，发表论文《前景理论：风险下的决策分析》 → 2002年获得诺贝尔经济学奖
2.2、研究方法
研究对话，并从中设计实验和问题，对事件的概率赋值，预测它的未来，评估假设，估计它的频率。
3、本书的架构：
--五个部分：
1.两个系统（先讲本质道理，是判断和决策的关键原因和关键逻辑，是前置写出来的。）
2.捷径判断（探讨为什么很难具备统计型思维）
3.过度自信（探讨心智的上限）
4.选择（探讨经济学中的决策的本质）
5.两个自我（探讨经验自我和记忆自我的差异）
--三个区别
经验自我VS记忆自我、古典经济学VS行为经济学、系统1VS系统2的区别
本次学习收获
1、人的认知机制设计，导致了人会犯各种直觉错误。而研究诊断这些直觉错误的机制原理可以促进理性思考出各种解决方案。由此可以指导我所在的工程设计领域——ConnectedCar系统。
2、是人就会犯错，人文关怀就是要宽容对待human error。现在搞得无人驾驶、各种自动化装置不就是想要避免犯错么，由此作为切口，可以增加一个无人驾驶的学习维度。
3、寻找关键词的方法： 快速阅读，但不要落下任何一个字。 出现卡住的地方，就是知识堵塞之处，自己不够理解的地方。 继续使用留白和标记。
4、正确的直觉，就是能够依照当下情境反应最恰当的行为，是学习和经验的积累。
5、双重心智理论 VS 三重心智加工模型
卡尼曼的双系统理论或双进程模型，是讲大脑处理信息的2种方式，这两种方式都会调用全脑运作。但书中主要偏向讲述进程1的系统错误造成的判断决策失误。
进程一包括：
--情绪对行为的调控：为解决适应环境问题而存在的心理模块，比如面部识别、语法获得模块
--内隐学习的加工过程：因为过度学习而产生的自动化激活，比如对下国际象棋的可以练习、品酒师的刻意练习形成的自动反应
使用双进程理论比较人与人之间的不同，斯坦诺维奇发现，人类的进程1很相似，不同的在于进程二，在细化研究进程二的时候，又可以进程二分为算法心智和反省心智，算法心智指的是通常说的智力（IQ），信息处理效率的不同，算法心智与工作记忆密切相关，反省心智指每个人的信念、目标、思维倾向性等。再加上进程一的“自主心智”，现在就一共有三个心智，反省心智、算法心智和自主心智，这就是三重心智模型。
6、学习过程的简单模型：
真正的“学会”，不仅是要把信息写入“长时工作记忆”，更重要的时候，是在使用的时候还能过把相关内容调用出来。如果无法调取，你会产生一种感觉，叫：明明好像知道，但是就是说不出来。
写入和调取这两个过程，要经过过度练习才能熟练使用，如果不能高效使用写入和调取能力，我们就总会感觉没有掌握这件事情。
--如何高效练习写入？
组块化、图像化、格栅化等等；eg，把情境问题的解决思路模型化为组块记忆，如目标管理的PORT模型，记录了目标管理的套路——遇到事情，先把目的说清楚，然后为自己设定一个目标，并分析出可能的成果，最后把任务列出来去执行。
--如何高效练习调取？
要多做联想式调用、多场景调用等。eg，在遇到事情的时候，主动使用PORT模型进行分析，不断验证这个组块的有效性，然后让自己体验它的价值。还可以进行联想式调用，比如说这次要投标一个项目，就可以思考上一次进行月回顾时，自己是如何做PORT的，多个场景一起联想，这个组块在调用时就更容易。
7、提升判断力/决策力/思考力,一方面要建立清单反思自己的进程1中的偏见，一方面要锻炼自己的反省心智。
下一步行动
1、在幕布上整理概念库、误判心理checklist
2、在每日反思时，调用概念库中的模型分析是否有效。
