启发式思考批判性思维

牛津词典对启发式思考的定义是，教授有能力的学生，通过实验和错误去发现。我们把启发式思考看作是合理利用信息，作出正确决策的一种方式。在复杂和混沌的情况下，直觉通常打败理性分析，当科学更先进的时候，人们逐渐发现直觉不是一种天赋，而是一种技能。

奥卡姆剃刀原理（Ockham's Razor）是由14的世纪哲学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam，约1285年至1349年）提出的一个原理。即：当你有两个处于竞争地位的理论能得出同样的结论，那么简单的那个更好。

这一表述也有一种更为常见的强形式：如果你有两个原理，它们都能解释观测到的事实，那么你应该使用简单的那个，直到发现更多的证据。对于现象最简单的解释往往比较复杂的解释更正确。如果你有两个类似的解决方案，选择最简单的。需要最少假设的解释最有可能是正确的。或者以这种自我肯定的形式出现：让事情保持简单！

快速而简单的启发式思考，只需要很少的时间＆知识，在真实的环境中，做出恰当的决策。单因素决策是快速和简单的核心要素，在我们做出决策的时候，相信我们的第一直觉，这通常是正确的决策。在当外部环境快速变化的时候，我们的决策往往需要大量的相互管理的决策要素，但是启发式思考不会做长期的信息收集＆处理，而是抓住环境的特质，快速决策。反应迅速的人往往可以得到优势。

从一次次的错误中，你会发现真相。成功者用开放的思维观察世界，他们不断的观察，并且进行实验，他们勇于自我置疑和自我否定，他们批判性的思考。他们不断的问聪明的问题，并且发现分析和解决问题的技巧。提出聪明的问题往往问题就已经解决了一半：

深入挖掘什么是真正的问题，不要问毫无头脑的表明问题。
清楚的表达为什么要问这样的问题，他们需要完全的诚实。
更清楚的分析各种信息，如果以前的认知不对，还有机会改进。
要了解我们自己的问题。
要面对显示。
了解自己对世界的主观态度，吸收新的客观信息。
我们或许错过的原先可能忽略的，重要的细节问题。

最关键的问题，应该是置疑已有的认知和假设：什么是真实的，什么是可能的。接着搞懂统计思维的问题，然后才是判断前后逻辑是否一致的问题。逻辑的判断固然重要，但是只得探讨，可行性高的假设更重要。

概率论是现代社会的基础。如果脱离它，物理和社会科学的研究就无法更好的理解。而统计思维正好是我们对数据分布和趋势的统计学思考。我们无法准确预测，但是我们需要历史的经验和数据积累。混沌理论说明了世界不是线性的，偶然的事件会发生。因此苦苦的找寻完美的预测是一种无用的练习。不管你收集的基本信息多么详尽，未来总是未知的。

所有的产品开发和服务都是由一系列相互关联的过程组成。所有的过程都是动态和可变的，理解了这些变化是基于事实管理和系统改进的基础。而统计学思维的核心就是理解过去，控制现在和预测未来。

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