这是上一篇里提到的整理了维基百科上思维偏误的那位Buster Bensen又把那个清单再度浓缩的一篇文章。可以随时携带，甚至做成手机锁屏随时复习
原文链接 https://medium.com/thinking-is-hard/4-conundrums-of-intelligence-2ab78d90740f

四个月之前，我尝试着整合维基百科上关于认知偏误的疯狂列表。在拿头撞墙四个星期之后拿出了这份小抄式的总结。后来John Manoogian III还设计成了一个非常漂亮的样式高清大图，可以付费购买。

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那篇文章读完大概需要12分钟，所以我根本没期望有多少人会去读，但是四个月之后居然有75万阅读，而且被推荐了5000次。在那之后，我就着手围绕着这些话题写一本书，而且计划写一份更短的，真正像小抄一样的总结作为开始。*

当然就是本文了

导致所有偏误的四个难题

我们所在的这个宇宙有四个特性，限制了我们的智慧，还有其他人，群体的，组织的，机器的，外星人的，或者想象中神的智慧。我们所知道的两百多个偏误，其实都是绕开这些难题的尝试。

🙈难题一 信息过载

第一个问题是世界上的信息太多了，对任何一个个体来说都无法全部处理。我们有五种感官（如果用更细的分法，可能有十几个感觉），而且处在广阔时空中某个时空位面的某些坐标点。所以我们已经，而且将继续错过很多信息（比如房子外面的，街对面的，世界另一端的，银河另一端的，过去的信息）。即使我们今天已经在讨论比人脑强大得多的超级人工智能，他们也会突破不了这种限制。他们可以在地球上布设不计其数的相机和其它传感器网络，可以发射火箭继续探索整个星系和宇宙。但是受限于材料、燃料、光速、时间旅行的手段，想覆盖整个宇宙的信息，基本上永远不可能。

🔮难题二 没有足够的意义

第二个难题是把原始信息转换成有意义的信息这一过程需要把大脑已经获得的有限的信息（译注：此处指难题一中“我们无法获得全部信息”，所以能获得的信息都是有限的）和大脑里已有的思维模型、信仰、符号以及互相之间的关系联系起来。这个联系过程是不精确和主观的，最终会产生一个混合了新旧信息的故事。你的新故事总是用旧故事作为材料建立起来的，所以总是会带有过去故事的特性和质感，而新信息可能本来没有这些特性和质感。一个简单的例子是最早的汽车被称为没有马的马车，因为最接近它的东西就是马车。如果一个超级人工智能，装载了互联网上所有的符号和故事以及全体人类的意志，他还是没办法脱离旧的符号体系来解释新的信息（更别提大部分的这些符号和故事会很不可靠，而且毫无用处，我一点都不嫉妒那个超级AI的这份工作）。

⌛️难题三 时间和资源不够。

第三个问题是当时/当天/当世没有足够的时间考虑和分析全部可能性来做出最佳的选择和行动。要是考虑所有的可能性，光是思考“中午吃什么”这个终极问题，就得思考到地老天荒。超级人工智能也面临同样的问题，直到最近都有围棋作为明证。围棋太复杂，第一回合走完就有129,960种可能性，之后每走一个回合，这个数字都呈指数级增长。所以计算机一直无法击败人类冠军。后来有人制作了一台像人一样思考的电脑，运用观摩几百万盘棋局建立起的直觉，选出了最佳下法，所以（虽然最终AlphaGo击败了柯洁，但）它仍然服从于第三个难题。*

💾难题四 存储空间不够。

第四个难题是我们的大脑或者宇宙里所有其他物质，都没有足够空间存储所有的原始信息，符号和故事，以及过往的决策。我们必须有策略地选择保留哪些记忆。我们可以通过一般化和模式识别来节省空间，但这本身也会造成新的问题，一个能记住一切所见所闻所想的超级人工智能在读取自己记忆时会遇到这全部四个问题。（译注：刘慈欣有一篇《诗云》，可以帮助理解这个问题。）

✨一个真正的小抄。

我面临的挑战是把200多条已知的认知评估浓缩成一张手机壁纸大小的图片，这里是四个难题和与之相关的20个类别。

中文版

原版

这里有高清图片可以下载，还有适合做手机锁屏的版本。原文的链接里还有一些设计师做出了更漂亮的版本

🏊继续深入。

四个谜题下面每一条分类都对应着一大堆过去50年里被发现和研究的偏误。不过只要你记住这四大谜题和20个分类，基本上就足够了，想知道更多可以看原来这个长版。

差不多就是这些了，我最近特别感兴趣的是有没有办法把思考过程可视化，这样就能更容易的分享和讨论。

（译注：作者的书还没有出版，想关注最新进展，可以订阅邮件或者关注他的Medium账号 https://medium.com/@buster 。）