生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息，系统1常常会给出一个直觉判断。贝叶斯定理解决的问题是：在信息不全的情况下，人们是怎样根据证据改变自己的想法的。贝叶斯定理详细说明了最强烈的信念（基础比率）应该与证据分析相结合，这样才能更接近假设而不是偏离到其他方向上。
既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。也就是，在主观判断的基础上，你可以先估计一个值（先验概率），然后根据观察的新信息不断修正(可能性函数)。其实阿尔法狗也是这么战胜人类的，简单来说，阿尔法狗会在下每一步棋的时候，都可以计算自己赢棋的最大概率，就是说在每走一步之后，他都可以完全客观冷静的更新自己的概率值，完全不受其他环境影响。
读书笔记第0320天,2021/10/30.《思考，快与慢》-丹尼尔·卡尼曼.
