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(二手書)思考的盲點:為何真相就在眼前,我們卻視而不見?
  • (二手書)思考的盲點:為何真相就在眼前,我們卻視而不見?
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大學初級客語
大學初級客語
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(二手書)思考的盲點:為何真相就在眼前,我們卻視而不見?

突破盲點,找回正確思維,問題自然迎刃而解! 廣受學界讚譽──Denis M. D...

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分級標示普級
二手書備註 : 無畫線註記
出版日期:2014-11-09
作者:戈登.魯格、約瑟夫.德艾格納斯
譯者:郭寶蓮
出版社:商周出版
ISBN/ISSN:9789862726587
裝訂:平裝
內容簡介:
突破盲點,找回正確思維,問題自然迎刃而解!

廣受學界讚譽──Denis M. Donovan(教育心理學家)、Jerald L. Feinstein(美國洲際大學教育中心主任)、Robert Matthews(伯明罕艾斯頓大學數學系教授)、Wesley Vernon(史丹福郡大學資訊中心副主任) 好評推薦

看得見的錯誤容易解決,看不見的盲點,才是各種問題的關鍵;
當所有人都期待專家給我們答案,卻不知道其實專家也會犯錯。
扭轉人為失誤,找到解決問題的契機!

邏輯謬誤、人為失誤充斥各領域,有些失誤無傷大雅,有些卻可能奪取人命,如果連專家都會犯錯,究竟我們該相信誰?

本書作者戈登.魯格博士以多年研究經驗為後盾,分析人類如何獲得、儲存與使用知識,藉此「打開」專家的腦袋,從中取得有用的知識,運用於生活與工作上;並釐清為何人類必然會犯某些錯誤,如果錯誤產生,又該如何解決。

書中充滿犀利而嶄新的觀點,魯格提出一套研究多年的理論──檢核法(Verifier Method),從核心基礎「形式邏輯」出發,帶領我們找到解決問題的策略,拼湊出謎團的樣貌,在滿布失誤的人生途徑中,找到一條最正確的道路。
作者簡介:
戈登.魯格博士(Dr. Gordon Rugg)
基爾大學(Keele University)電腦科學系的資深講師,同時也在英國米爾頓凱恩斯鎮(Milton Keynes)的開放大學(Open University)擔任電腦工程方面的訪問研究員。魯格的研究內容包羅萬象,從心理學的態度理論、人工智慧、資訊存取,到重大安全系統的軟體工程。目前定居於英國的什羅普郡(Shropshire)。

約瑟夫.德艾格納斯(Joseph D’Agnese)
科學類雜誌的撰稿人,作品散見Discover、Wired和Seed。其作品曾被選入由Oliver Sacks等人主編,著名的《美國年度作家科學寫作集(Best American Science Writing)》(HarperCollins)。此外,他還替《紐約時報》及《華爾街日報》撰稿。
譯者簡介:
郭寶蓮
台大社會學碩士,輔大翻譯研究所肄。專職譯者,譯作包括《死後四十種生活》、《川普的女兒》、《不用讀完一本書》等非小說,以及《瓶中美人》、《我是海明威的巴黎妻子》、《拋棄清單》、《家規》、《觸覺失憶》、《九命少女》、《血色童話》、《夜之屋》系列等小說。譯稿指教信箱:hot8miso@hotmail.com
章節試閱:
前言 Introduction

二○○二年,我開始研究《伏尼契手稿》,沒想到才幾個星期,就靠著一枝筆、墨水和複製的牛皮紙稿,得出驚人的發現—我找到如山的鐵證,證明手稿裡的字體既不是什麼罕見語言,也不是密碼,而是荒謬的騙局。這本看似煞有介事的古籍,裡頭的內容毫無意義,非常有可能只是一個騙子為了跟修道院騙錢而弄出來的垃圾。我找到的證據扎實有力,足以投稿至得先經同儕審查才能登出的學術期刊—而我這篇投稿是將近半世紀以來,相關研究中,第一篇交由學術社群審核的解密報告。

到現在,全世界的《伏尼契手稿》迷仍會慷慨激昂地爭辯,我這套簡單到令人難以置信的論點。大家都想不通,各領域的專家人才濟濟—包括數學、解密學、語言學與其他領域—怎麼可能會沒人看出我這個外行人所見到的重點呢?很簡單,專家會犯錯。

雖然,我不是解密專家,但在人為失誤(human error),尤其是專家失誤等領域,我可是內行人。在我這一行,我們專門研究專業技能的取得過程,所以很清楚專家犯錯時,多半是摔在哪些地方。如果你知道怎麼找出那些盲點,一眼就可以看出專家在哪些地方犯了錯。九十年來,研究《伏尼契手稿》的專家,就是用盲點在研究這部手稿,他們只聚焦在他們認為重要的地方,忽略了從頭到尾一直在眼前的其他可能性。

《伏尼契手稿》這個謎,儘管解得很漂亮,卻不是我的最終目的。我和同事想追求的,是一個更大的目標。具體地說,我想測試一個我研究多年的理論,而《伏尼契手稿》只是第一個被拿來測試的對象。我和同事把這一整套概念、理論和策略稱為「檢核法」(Verifier Method)。我們認為,這套嶄新的檢核法能給科學界帶來極具震撼的貢獻,因為它可以用來檢核任何領域的專家。如果以刑警辦案來比喻,這套方法可解開最棘手的懸案,因為它特別能處理這種狀況:相關資訊不缺,但始終無法破解的問題。

本書的前三分之二在談如何打開專家的腦袋,取得裡面的知識。像我這樣的科學家試圖解開專家的腦袋,是因為我們想設計出可以幫助專家的軟體。在這部分,你會看到一些很有意思的人物,如賭場高手、密碼破解者、西洋棋大師、劍術大師、釀酒師。此外,還有莎士比亞時代某個容易受騙的君王,以及獨來獨往的騙徒;甚至,我們會看到伊莉莎白一世竟聽信某個與巫師無異的占星家之言。這些人,每一個都是另類領域中的高手,就連詐騙分子也是!我們要藉由他們去了解專家。從這部分的討論,我們得出的具體結論是:專業知識有其限制,就算你懂某些東西,不代表你可以將它們形諸文字,去教導別人,或是告訴他人你對某個問題的看法。

如果科學家夠聰明,他就會懂得使用各種方法—口頭技巧、視覺技巧或工具—去汲取相關專家的知識。人類是非常視覺化的動物,所以我們可以看到,科學家會使用人類最古老的小技巧去汲取並轉移知識:透過畫圖,善用人類一眼就能掂量事物輕重的天賦。

本書第二部分會談到知識的視覺化和表述法,在這部分,我會說明我是如何使用視覺工具,來揭開《伏尼契手稿》的真相(起碼我自認為這是真相)。

解開任何神祕事物的線索,絕對跟我們對問題的看法,以及在腦中形成的圖像有關。專家之所以無法解決問題,經常是因為盲點:真相就在眼前,但他們視而不見。他們腦中的圖像,不符合他們的眼睛(或者他們認為自己眼睛)所見到的真實狀況。我們要怎麼幫助他們打破這種盲點呢?你可以利用檢測法之類的系統,去檢測或者檢視他們的作法,然後教導他們如何更有效地解決問題。

利用檢測法來處理問題,成效卓著。我們發現讓人類去做人類擅長的事,最能真正解決問題。人類所擅長的,就是一眼掃描大量的資料,然後利用他們對某問題的累積知識來找出解決之道。為了讓視覺化更發揮作用,我們需要工具來輔助,因此我們決定研發軟體來支援人類視覺化的過程。我們所開發的「搜尋視覺化軟體(Search Visualizer)」,可以讓你即使因語言隔閡而看不懂眼前的資料,也能迅速瀏覽網路的搜尋結果。

本書後三分之一會詳細解釋上述這些概念的意思—視覺化工具、腦中的圖象,以及盲點核心的衝突—不過,在此我要先迅速跟各位分享胃潰瘍的故事,藉此讓大家對這些概念有宏觀的了解,這個故事充分說明了專家的盲點有可能致人於死地。胃潰瘍會讓人生不如死,幾世紀以來,甚至到了二十世紀,醫生對於胃潰瘍幾乎束手無策,只能開些制酸劑,並建議病人注意飲食,減輕生活壓力。後來,有兩位澳洲醫生挑戰了這個正統的胃潰瘍觀點。他們認為,胃潰瘍並不是壓力對人體造成的反應,而是胃裡的一種細菌在作怪。這種觀點不受好評,理由可想而知,因為人類的胃是極酸環境,幾乎沒有一種細菌可以存活得了。

然而,數年後,這兩位澳洲醫生真的把胃裡的這種細菌找出來了,而且證明有很大比例的胃潰瘍是因此造成,所以,這一類的胃潰瘍,只要施以標準的抗生素治療就能痊癒。

會引起我注意的,正是這類問題。遇到這類問題時,你沒辦法指著某人,說錯誤就是從他的決定開始;要找出這類問題的錯誤源頭,並不容易。這類問題之所以一直沒有答案,並非沒有足夠的技術或資料去解答—真實狀況絕對比沒有足夠的資訊或技術更加複雜—有時,是因為沒能正確地去審視問題,有時則是因為答案雖然沒錯,但就是不完全正確。

有時候,謎團的每一塊拼圖已經在我們手上,但就是沒人搞懂該怎麼把這些拼圖拼起來,還原它本來的面貌。這樣的謎團,正是我的興趣所在。顯見的錯誤一看就知道,橋梁斷裂、飛機墜毀、企業倒閉,這些都是一連串誤判所引起的。對於這類可見的錯誤,有很多科學方法可以解決,但有些錯誤是隱晦難見的。而本書,本質上就是要探討看不見的錯誤—尤其是有良知的專業人員,因個人盲點而無意間犯下的隱形錯誤。


Lesson 3 同一個領域中,高手並沒有比表現普通者更聰明。

德葛魯特和同事出乎意料地發現,西洋棋大師竟然沒比一般的棋手更聰明,而且對於棋盤上的棋子位置,也沒記得更清楚。原來,這些大師的專業技能,來自於他們對棋賽的記憶力。

西洋棋大師之所以能脫穎而出,是因為他們能從各個管道記住大量的開局棋、策略、戰術、布局、前例等,這些管道包括他們親自參與的棋賽、在旁觀看的棋局,或者研究過的著名棋賽。雖然,他們不擅長牢記眼前棋盤上的棋子位置,卻非常擅於記住非隨機的布局安排,比如國王和其他輔助棋子的配置法。他們在這方面的記憶很驚人,能記住好幾萬種布局和配置。後來,有心理學家研究其他領域的高手,也得出類似結論:所謂的專家,只不過是能記住上萬則資訊的人,而這樣的資訊量,通常要花七到十年才能記得住。


Lesson 5 人類認為困難的事,不見得真的很難。

實務領域的研究者和相關產業,也不乏這種針對專家思維所進行的研究。而這類研究,不可避免地會走到下一步:藉由針對專家所做出的研究成果,來設計出更能幫助人類的電腦,讓它更有效地與人類合作,或者執行某些對人類來說,過於繁瑣乏味或複雜的任務。這一章,我會說明像我這樣的科學家們,利用這些研究成果,做了些什麼事情。從其中幾個例子,可以看出專家研究的貢獻非常大。換句話說,看到這種貢獻,我們不免懷疑,關於專家的思考方式,我們再多的研究也不為過。

一九七○年代,心理學家丹尼爾.康納曼(Daniel Kahneman)、保羅.斯洛維克(Paul Slovic)和艾默斯.特維斯基(Amos Tversky)進行過一系列類似的專業技能研究。他們發現,有時候,簡單的數學線性方程式比專家更能解決某些問題。據此可以推論,在某些狀況下,幾行電腦程式會比資深的銀行經理更能準確可靠地預測,某個客戶會不會放著貸款不還,而且這種預測法的成本更低。這個研究結果導致,許多中階銀行經理的職務功能被電腦軟體取代,失去飯碗。今天如果你想申請貸款,申請是否核准幾乎都是由電腦軟體來決定。信用卡也有類似的情況,電腦軟體會偵測你的信用卡消費模式是否異常,如果有,就會由人工來查證你的卡片或號碼是否遭盜取。

此外,這項研究成果也應用在其他領域,比如醫學。曾有研究者想研發一種能像醫生般診斷疾病的軟體,但他們也納悶,這種軟體除了模仿醫生的診斷邏輯,是否也可以提升致命疾病的正確診斷率。從初期的應用成果來看,這樣的軟體大有可為。一九七○年代初期,史丹福大學(Stanford University)的科學家研發出一套名為MYCIN的軟體,這套軟體可以比專業的醫療人員更精準、更可靠地診斷出某些感染性疾病。研發這類軟體時,必須找個醫生來,請他回答一連串關於某種疾病的簡單問題,讓系統可以藉此進行診斷。這類電腦軟體所向披靡,到了一九八○年代,幾乎在各個領域都勝過專家,乍看之下,軟體輔助的醫療時代儼然成形,然而,當後續問題一一浮現,我們就不得不面對現實。

一九八六年秋天,我搬到諾丁罕(Nottingham),在那裡的大學進行「知識取得瓶頸(knowledge acquisition bottleneck)」的研究。「知識取得瓶頸」這個問題對專家系統造成許多麻煩,而且在我日後的研究過程中,它反覆出現多次。

所謂「知識取得」,是指擷取人類的知識應用到專家系統上,比如機器人的程式就是建立在真實世界的扎實知識上。然而,我們沒想到的是,這些扎實知識的取得,竟比我們預期的困難得多。

以前,軟體研發遵循的是所謂的瀑布式開發流程(waterfall model),也就是研發人員跟客戶談過後,以書面方式詳細記錄下系統需要的規格,雙方簽訂合約後,軟體研發者就據此約定,埋首開發程式。在開發的過程中,客戶不涉入。客戶簽訂合約後,就等於確認該軟體的研發,無法回頭撤銷,這過程就像漂向瀑布的原木,沒有回頭路。

程式開發者藉由詢問該領域的專家,來取得開發程式需要的相關資訊,這種方式多數開發者認為還算管用。如果在訪談(interview)的過程中,客戶忘了提到某些重要的要求,那就是客戶的問題,到時若要修改軟體,研發人員可以收取額外費用。不過,有時交件後,軟體會持續出問題,或者每個版本都有新問題,或是該軟體就是無法符合客戶的需要,這些狀況,就明顯地暴露了瀑布式開發流程的侷限性。

一開始,專家系統是建立在兩種作法上。第一種,傳統軟體研發人員進入該領域,透過訪談來獲得研發所需的資訊,因為訪談是他們唯一知道的方法。第二種是由該領域的專家自己來進行研發;這些人已經是相關領域的專家,並且懂得怎麼建立專家系統,所以他們寫軟體時,可以直接應用自己原本的知識,不需要詢問任何人。不管採取哪種作法,在專業能被嚴謹定義的領域中,初期時的專家系統經常比人類專家有更好的表現。然而,當專家系統的研發者試圖將系統升級,以應付更大的問題時,就會發現上述兩種作法明顯都不管用。問題出在很簡單的現實面。的確,有人願意且有能力學習新技能,來建立專家系統,可是在多數領域中,這樣的人數仍不足以構成一種可行作法。想大規模推廣專家系統,就必須將專家系統的開發,委任給專業的專家系統研發人員,他們會從人類專家和任何來源獲得所需的資訊,然後進行研發。

透過「訪談」來獲取資訊會有一個問題,那就是訪談時經常遺漏很多東西。訪談看似簡單,也適用於某些個案,多數人會認為,在所有蒐集資訊的方法當中,讓人第一時間想到的就是訪談法,而且這種方法也很合理。不過,事實上,「訪談」這個字有多種意義,每一種意義都有其侷限,最典型的區別就是結構式訪談和非結構式訪談。進行結構式訪談時,訪談者會準備一系列問題,此外還有流程圖,針對受訪者的某種回答進行後續追問。

這套方法似乎很符合科學精神,但訪談的成效端賴題目是否正確,措辭是否得當,後續問題是否提供適當的選項而定。從本質上來看,當你為了開發新的專家系統而去蒐集資訊時,你不可能知道什麼樣的題目才正確,怎樣的措辭才得當,或者該如何提供適當的選項。如果你對該領域的知識,多到足以設計出這樣一份結構式訪談綱要,或許你就可以直接設計該套專家系統了。換言之,這是很典型的左右兩難。

利用卡片分類,了解女性的穿著方式

我的同僚舒.傑瑞爾德(Sue Gerrard)唸碩士時,論文研究的主題之一,就是女性的上班穿著。具體來說,她想知道「女性穿著某類服裝時,自認為是在傳遞什麼樣的訊息?還有,旁人從她那套服裝,接收到的又是什麼樣的訊息?」其實,在她之前,這個主題已經有很多人研究過,那些研究者通常發現,衣著打扮所傳遞出來的變項,最常見的就是性別和權力。舒想知道,如果使用跟之前迥異的方法來探討這個主題,會不會有新的發現。

之前,針對女性職場穿著所做的研究,多半採用訪談或問卷(questionnaire)。舒想知道,如果採用我在諾丁罕大學做研究時用過的卡片分類法,會有什麼新發現。她準備了一疊卡片,每一張都是不同的女性穿著,然後要求受訪者將這些卡片依照自己的方式進行分類。受訪者可以依照自己的分類標準去進行,想分類幾次就幾次,每一次所分成的組別可多也可少。結果,舒的這份研究成了經典論文。

她的第一個主要研究結果,跟一個老掉牙的主題有關—性別,然而她卻從中看出新面貌。她的受訪者當中,有一半的男性主動將卡片分成已婚和未婚兩類,女性受訪者卻沒有人這麼做。在訪問之前,舒已經把照片編輯過,讓受訪者只能看到照片上的女性穿著,所以受訪者並不會被照片人物的長相所影響,不過,其中有一張,影中人的左手橫越過身體,手指上的婚戒清晰可見。如果你以為,被男性受訪者歸類為已婚的照片只有這一張,那你就錯了。有好幾張照片,即使看不出影中人的長相或手指,也被男性受訪者欣然地歸類在「已婚」類別,至於這張明顯有婚戒的照片,就更不用提了。由此可知,男受訪者是以影中人的穿著來推論其婚姻狀態。很可惜,舒的研究只做到卡片分類,如果她有時間,應該使用其他研究方法來探查這種分類的背後因素。不過,或許我們可以這麼猜測:穿著
較暴露的,就會被男性受訪者歸類於單身;穿著較保守的,則被歸類為已婚。舒的這項研究結果,對於服裝設計師可說啟發甚多。

除此之外,這項研究還有另一個更深層細微的發現。每一次測試時,舒都會告訴受訪者,可以隨心所欲進行分組,想分成幾組都行,結果女性受訪者通常會將卡片分成兩組以上,比如三、四組或更多,而男性受訪者則傾向只分成兩組。

這項研究結果具有深遠意義。看到男性傾向將卡片分成兩組,不免讓人懷疑,當他們將卡片進行分類,並不是根據影中人的穿著細節,而是出於習慣,以簡化的非黑即白二分法來看待世界。如果真是這樣,那就令人憂心,畢竟政府高層和大企業的重要決策者幾乎都是男性,然而,這個世界的多數問題並沒有黑白/對錯這種截然二分的答案。所以,舒的這項研究,很可能無意間揭開跟決策者有關的可怕面貌:一些攸關生死的決策,竟然是根據二分簡化的思考所制定出來的。這個洞見讓舒的論文在卡片分類法的研究當中,奠定了重要地位。

舒的這份研究所具有的意義,比她自己所了解的更加複雜。事實上,受訪者對卡片的分類方式,跟我們一直在談的主題有關:專業技能。在一些狀況下進行分類時,專家通常會比新手區分出更多類別,然而在某些狀況下,專家的分類類別卻比新手少,因為他們把焦點放在少數的關鍵點上,而新手則會被數量較多的表面差異所吸引。

舒的研究不過是一篇碩士論文,就能有這樣的成果,實在難得。這篇論文之所以能成功,一方面是因為她問的問題夠深刻,另一方面,是因為她使用的工具讓這個問題變得容易回答。問問題很簡單,但要問出好問題可不容易;問了好問題,並讓問題容易回答,更是難上加難。

乏味無趣的吸引力

有一次,我教的一群優秀學生所寫出來的作業非常差,遠不如我的預期。他們明明已經很了解我傳授的技術概念,但寫出來的作業並沒傳達出這一點,因此大家的分數都很低。為了找出原因,我們搬出我們的老朋友﹁階梯法﹂,這個蒐集資訊的方法是有系統地去拆解概念,直到挖掘出最底層的核心問題。

於是,我開始問學生:「你們怎麼看出某篇東西寫得很好?」

每個學生交回的答案多半會提到好文章常有的各種特色,包括整體看起來有模有樣。

接著我問:「你怎麼看出它有模有樣?」

這次,回來的答案同樣頗一致:有模有樣的文章包含一些特色,比如沒有錯字、格式整齊、頁面清爽、讀起來有趣。

接著進入第三層。「你怎麼看出那東西讀起來有趣?」

大家的答案反覆出現這類文字:流暢易讀。

「你怎麼感覺它流暢易讀?」答案:文章裡沒有塞滿一堆參考資訊和專業術語。

現在,恐怖的真相終於大白了—我們終於搞懂為什麼每次學生接受評量時,會把該得的分數丟掉。如果把同樣的問題拿去問資深的學者專家,比如「怎樣是有模有樣」,他們的答案也會差不多,但之後的回答就會跟我的學生完全不同。學者專家會非常在意文本是否傳遞出作者充分熟練地掌握該主題……而判定的方式就是文章裡有沒有大量的參考資訊和專業術語。

跟學生的看法截然相反。

也就是說,其實我的學生在寫評量作業時,並沒忘記他們在課堂上學到的,但他們會刻意把學到的重點過濾掉,因為他們誤以為流暢的陳述會讓他們得高分。結果聰明反被聰明誤,將真正能讓他們拿高分的東西給剔除。

之後我們立刻以演講和工作坊的形式提出這些問題:為什麼我們認為術語和參考資訊很重要?為什麼寫評量作業時,它們會比陳述的流暢和趣味更重要?在其他狀況下,比如替大眾性的雜誌寫類似主題的文章,或者撰寫類似主題的書時,流暢和趣味就比術語和參考資訊更重要,理由可想而知,但是在寫評量作業時,重點是要傳達出你確實具備該份作業所要評量的知識。

但深入研究後,你會發現這套模式不盡然放諸四海皆準。在某些學科領域,每一層的詞彙術語都有精準嚴謹的定義,而且每一層的所有專家都使用相同的詞彙術語。一層一層檢視到最後,所有的詞彙術語都有清楚定義,讓你可以鉅細靡遺地測量或觀察它們。

但在某些領域,檢視沒多久,你就會發現答案開始﹁模糊不明﹂。想知道你所面對的是術語嚴謹的學科,或者術語模糊不明的領域,毋須透過階梯法從該領域的專家取得資訊,只要翻閱相關的著作文獻,查看專業辭典或教科書裡的專業術語,然後檢視這些術語的解釋,以及對這些解釋的進一步解釋,一層一層檢視下去,最後抵達核心。在化學、地質學或神經生理學這類嚴謹的學科,從期刊到教科書,所有的詞彙術語都有非常明確嚴謹的定義,可以量化,必要時可以在實驗室裡加以驗證。如果你看到的詞彙術語不是這樣,那麼它們所屬的學科就是模糊不明的領域。
目錄:
前言 Introduction
解開任何神祕事物的線索,絕對跟我們對問題的看法,以及在腦中形成的圖像有關。專家之所以無法解決問題,經常是因為盲點……

第一章 專家的心智 The Expert Mind
專家很厲害,能做出常人所做不到的事,令人驚嘆佩服,然而,這不代表他們不會犯錯。如果我們能了解專家的思考過程,就可以幫助他們不犯錯。

第二章 內部知識 The Knowledge Within
我們的心智會以某些方式來隱藏我們的專業技能──即使這樣一來,會讓我們喪命,也照樣隱藏不誤……

第三章 不完美的專家 The Imperfect Expert
人類有偏見,每個人都是從自己的觀點來看事情,以至於出現嚴重的溝通問題,讓所有的溝通都像一場惡夢。

第四章 從文字到圖像 From Words to Images
六種適合解決難題的非語言工具,不僅提供企業絕佳的幫助,讓企業了解地球上被研究最多次但也最難捉摸的一群人:消費者。

第五章 心智裡的伏兵 Ambush in Your Mind
表述的方式愈好,定義就會愈好。定義愈好,問題和答案就會愈好。答案愈好,就愈有機會解決你的問題,獲得你想要的名聲或財富等東西。

第六章 《伏尼契手稿》 The Voynich Manuscript
當今連最先進、最複雜的密碼,也可以在數個月,最多數年內被破解出來,但從發現迄今九十年,伏尼契手稿依舊是無解之謎……

第七章 拆解檢核法 Dissecting Verifier
檢核法是從各個領域所擷取的工具,早已受到認可,並且它把這些工具整理到概念抽屜中,每個抽屜裡都有一組準則,說明了哪種工具適用於哪種情況。

第八章 欲望的數學式 The Mathematics of Desire
很多時候,我們之所以較能接受某種解釋,或者偏好某些問題和解決方式,正是內建的偏好所驅使。

第九章 模糊不明 Fuzzing into Mush
檢核法的部分作用就是讓你能以井然有序的角度,來看看某事物是否有需要加以考慮的宏觀面貌。

第十章 抽絲剝繭 Joining the Strands
要是專家不知道自己犯錯呢?要是他們沒察覺自己困在他們所製造出來的邏輯迷宮,那該怎麼辦?萬一這些情況發生,那就是人人皆輸。

謝詞 AcKnowledgments
附錄 Notes

*關於專家,你應該知道……
LESSON 1專家可以做出其他人所做不到的事。
LESSON 2專家的技能經常不能符合現實狀況。
LESSON 3同一個領域中,高手並沒有比表現普通者更聰明。
LESSON 4專家擁有其專業領域中的大量資訊。
LESSON 5人類認為困難的事,不見得真的很難。
LESSON 6專家經常不知道自己知道些什麼。
LESSON 7專家犯的錯誤比新手更多。
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