多伦多大学人类发展与应用心理学教授基思·斯塔诺维奇，认为智力性的测验（比如ACT和SAT）测量的是重要的品质，但在测试理性思维方面表现不佳。“它最多是一种中性的预测方式，”他说，“有些理性思维技巧是完全和智力不搭界的。”智力测验通常用于测试那些已经发展了很长时间的思维技能，但是要记住，最常犯的思维错误和智商没有太大关系，而是和理性相关——或者更准确地说，是因为缺乏理性。
高智商人群可能做出很糟糕的决策，这个想法乍看上去和直觉相悖。我们假设任何一个高智商的人也会理性行动。但是斯塔诺维奇不这样看。在他的书《智力测验遗漏了什么：理性思考的心理学》中，他提出了“理性障碍”这个术语，指的是尽管有高智商但无法理性地思考和行动。
认知心理学的研究结果指出了理性障碍的两种主要原因。第一个是处理问题，第二个是内容问题。
斯塔诺维奇相信我们在第一个方面做得不够好。在解决问题时，他说，人们有几种不同的认知机制可供选择。在这些机制的一端是强大的计算能力，但是比较慢而且需要极大的专注。在相反的另一端，计算能力虽低，但不需要太多专注，可以尽可能快地采取行动。“人类是认知缺乏者，”斯塔诺维奇写道，“由于我们天生倾向于忽略处理机制，这样不需要太多计算，当然也就难言准确。”一言以蔽之，人类是懒惰的思考者。在解决问题的时候，人们会找出简单方法，其结果就是答案经常欠缺逻辑性。
理性障碍的第二个原因是缺乏足够多的内容。研究决策过程的心理学家将内容残缺称为“心件空隙”。这个说法最先是由戴维·珀金斯提出，他是哈佛大学的认知科学家。心件指的是人们解决问题时脑中出现的规则、策略、程序和知识。“就像厨具包括了在厨房中干活所用到的器具，软件包括了计算机所用的工具，心件包括了头脑需要的工具，”珀金斯解释道，“心件是任何一个人都可以学会的，它可以拓展一个人认真和创造性思考的能力。”
在他看来，心件空隙一般是由于教育面太窄。他认为，学校在教授每个学科的知识方面做得不错，但是在将各学科知识联系起来提高人们对于世界的整体理解方面，就做得很差了。“不足之处，”他说，“是超出课程计划——‘更高级’的课程表，包括有关一般思维的好的模式和跨学科的内容。”
如何解决这个问题？首先，珀金斯展望将来会出现讨论思维艺术的特殊课程，但他也意识到了，在现有的繁重的课程表上再增加课程是比较困难的。因此，他认为每门学科所需的是一种深思熟虑的直接灌输——他称为心件加强型注入。“我是所谓的灌输的倡导者，”他写道，“用一种深入延伸的方式将新概念和主题内容整合起来。”
所以，现在我们来到了事物的核心附近。珀金斯对于新学习方法的期望与本书的原则完美地结合了——人们学习投资的艺术和科学，就是应该与不同学科的“规则、策略、流程和知识”相结合。从这个意义上说，这本书就是心件加强型注入的一个直观示例。
《华尔街日报》和《纽约时报》极少给出同样的结论。但是它们都认同丹尼尔·卡尼曼的新书《思考，快与慢》是2011年出版的最好的5本书之一。在写作这本书的时候（2012年9月），那本书已经连续2周荣登《时代》最佳畅销书榜单，被认为是一本厚达500页的决策研究方面的杰作。我把这件事看作一个积极信号。毕竟行为金融学已经成为主流理论的一个组成部分了。
卡尼曼在这本书里主要告诉我们直觉具有偏误。“但是，”他说道，“错误的焦点对人类智力的负面影响，不会比医疗文本对于疾病的关注对健康的影响来得更大，我们大多数人在大部分时间都是健康的，而且我们的大多数判断和行动，在的。在我们的日常生活中，通常允许自己接受印象和感觉的指引，而我们对于自己的直觉想法和偏好的自信通常经得起考验。但是并不总是如此。我们甚至在错了的时候也很自信，客观的观察者比我们自己更可能发现我们的错误。”这本书的目的，卡尼曼说，“是了解并改进判断和选择中的错误，这些错误是对于他人的，也应该逐步扩大到对自身的判断。”
在那本书中，我最喜欢的章节是在前面。第3章，卡尼曼提醒我们，“懒惰的控制者”的认知努力是思维工作。对于任何工作，我们很多人在任务变得困难时，都倾向于偷懒，简单地逃避掉。一些心理学研究成果显示，人们在同时面对认知任务和诱惑的挑战时，更倾向于选择后者。如果你被迫不断去做有挑战性的事情，那么当下一个挑战来临时，就会倾向于放松对自我的控制。卡尼曼告诉我们，要求系统2思考参与的活动，需要自我控制，而持续的自我松懈是不受欢迎的。
卡尼曼对于高智商人士，看上去较易满足于初步答案而不求甚解的情况表示惊讶。他不愿意使用“懒惰”这个词描述缺乏系统2思考，但实际上这就是懒惰。卡尼曼注意到我们经常将那些放弃思考的人说成是“他懒得验证他所说的话是否有意义”或者“不幸的是，她试图说出浮现在脑海中的第一件事”。而我们应该想的是，他说，是“他是否总是懒于启用系统2思考，或者他是否这次特别疲倦?”对于第2个例子，“她可能在延缓幸福感方面有些问题——虚弱的系统2”。
根据卡尼曼的说法，“那些试图避免智力懒惰问题的人可以被称为‘勤勉。’他们更为警醒，也更为积极主动，较不愿意满足于接受表面上特别有吸引力的答案，对待自己的直觉感受更为严格。”如何理解勤勉呢？非常简单，这意味着你的系统2思维是强大的、有活力的，不太容易疲倦。系统2和系统1的区别如此大，以至于基思·斯塔诺维奇将这两者称作“不同的头脑”。
但是一个“独立分离的头脑”只有在可以分辨的时候才是独立的。如果你的系统2思考没有通过学习不同学科所获得的主要思维模式加以充分武装的话，那么它的功能就比较弱，或者如卡尼曼所说，是懒惰的。
对于长期接受现代投资组合理论和有效市场假说的你来说，是否会马上和自动地用这种基于物理学的模型解释市场行为，或者你会放慢思考，同时考虑市场的生物性功能是否有可能改变那种结果？即便是市场看上去极其有效率，你还会考虑群体的智慧只是暂时的——只能维持到下一次出现多样化导致市场崩溃吗?
当你分析自己的投资组合时，是否能够抵御几乎自己都无法控制的想卖出亏损头寸的想法，哪怕你完全了解你的这种感受是一种不理性——损失带来的痛苦是同样数量的收益所带来快乐的2倍？你是否可以阻止自己每天不停地检视自己的价位，哪怕你知道这样频繁地查阅价格会影响你的判断？或者你会屈服于自己的第一感觉先卖出之后才问问题？
当考虑企业、市场和经济的时候，你是否会停留在你对事件的第一印象上？在知道事件可能还有其他说法，而且最引人注目的说法总是取决于媒体报道的程度时，你会去做更深入的挖掘，去发现其他也许更准确的说法吗？是的，做这些事情是需要动脑筋的。是的，要想得出一个结论是需要花费更多时间的。是的，这样做远比依从于自己的第一感觉困难。
最后，为了完成你的工作而需要阅读时，你会为了提高自己的理解而去读一本新书吗？正如查理·芒格已经多次重复过，只有通过阅读，你才能够不断学习。
所有这些，以及更多的东西，帮助你缩窄心件空隙，并且加强你的系统2思考能力。这是为了让你保持勤勉，充分地发展你的独立思维。
我写这本书，是希望能够激发你开始用一种不同的方式思考投资，而并非只是考虑那些千变万化的数字。用不同的方式思考投资，意味着创造性地思考。这需要一种新的创造性的方法去吸收信息和建立思维模型。回想一下第1章我们讲过的建立新的格栅思维模型，我们必须首先学会从不同学科角度进行思考，从不同学科收集（或教育自己）基本的观点，然后，我们还必须能够使用隐喻象征把学过的知识联系起来，再用于投资中。隐喻象征是一种帮助我们从已知和了解的领域进入不太了解领域的工具。为了建立好的思维模型，我们需要对各种学科有广泛的了解，还要具备能够通过隐喻和象征进行思考的能力。
建立模型的艺术依赖于我们在打造模块方面的技能。想想传统的儿童玩具——林肯积木。为了搭一个房子模型，孩子们用不同的积木，按照自己对于房子的想象搭建。这套玩具包括很多不同的积木块，有些长，有些短，有些用来搭建屋顶，另一些用来做门和窗户。为了建造一个好看的木屋，建造者用这种方式把积木组合起来，创造一个好的模型。
建立一个有效的投资模型，和搭建一个木屋模型很相像。我们已经在这本书里提供了一些不同的建筑模块，好的模型建构就是把这些模块以一种娴熟的、艺术的方式结合起来。巧妙妥帖的结合，这些建筑模块将带给你一个有关市场如何运作的合理的模型，而且我希望还可以让你得到一些深刻的见解，帮助你成为更好的投资者。当然，我们能很快发现的是，是否你只有很少的几个构件模块，这样很难搭建起一个精巧的木屋模型。对于投资，道理也是如此。如果你只有很少几个模块，又如何能够做出一个有用的模型呢？
建造有效模型的第一个原则是在开始前准备好足够多的模块。为了建造我们的全能型市场模型——如果你愿意的话，一个超级模型，我们将用本书中讲述的各种不同的思维模型作为模块，以及从各学科中抽取最关键的思想。在已经积累了足够多的模块之后，我们可以开始将它们组装成一个工作模型了。
在建造一个木屋模型和建立一个市场行为模型之间，存在着一个重要的不同，就是我们的投资模型必须是动态的。它应该能够随着环境变化而改变。正如我们已经发现的，50年前的建筑模块已经和现在没有太多关联了，这是因为市场就像一个生物系统，已经进化了。
当环境改变时，一个模型也在改变形状，这种变化可能很难通过目视看到。为体会那种情况是如何发生的，我们想象一个飞行模拟器。模拟器的最大优点是可以允许飞行员在不同情境下训练和完善其技能，而不用承担实际损坏飞行器的风险。飞行员可以学习在夜间、在恶劣天气或者飞机出现了机械故障时如何飞行。他们每次进行模拟飞行时，必须建立可以让他们安全飞行和着陆的不同模型。每个这样的模型，可能包括了类似的模块，但是装配的顺序不同。飞行员在学习不同情境下要强调哪个模块。
飞行员也在学习如何分辨模式，从中抽取信息并做出决定。当出现了一套特定的条件时，飞行员必须能够识别相应的模式，而且从中得出一个有用的想法。飞行员的思考过程就像是这样：我以前从未见过同样的情况，但是我见过类似的事情，而且我知道在那种情况下怎样做是管用的，所以我将从那里开始尝试，然后不断改进。
建立一个有效的投资模型，和操作飞行模拟器非常相似。由于我们知道环境将会不断变化，我们必须可以在模块之间转换，建立不同的模型。形象地说，我们正在寻找能够最好地描述当前环境的正确的模块组合方式。最终当你发现了每个情境的正确的搭建模块，你就已经积累了经验，反过来让你能够识别模式，并做出正确决定。
