2016 年 6 月 24 日周五早上，英国脱欧公投结果一出，全国哗然。结果出来的那一刻，很多英国人在谷歌上搜索「欧盟是什么」。这就很尴尬了。有媒体在投票点门口蹲点采访刚投完票的民众，有人很骄傲地表达投了要脱欧，但他们给出来的原因和脱欧根本没有任何关系。不少人都不知道自己投的是什么，他们看身边的人似乎都明白，大家都在谈论，自己也能说上两句，就觉得自己懂了。这种现象在认知科学上叫作知识的错觉。
今天我要给你推荐的这本书，就与这个现象有关。这本书是由美国布朗大学认知学教授史蒂文·斯洛和科罗拉多大学利兹商学院市场营销学教授菲利普·费恩巴赫共同完成的，书名为《知识的错觉》，副标题是「为什么我们从未独立思考」。
这个副标题非常好，点出了知识的错觉的根结所在。知识的错觉之所以会发生，是因为我们其实从未独立思考，我们的所有知识都是共享的。我们的头骨或许能划定大脑的边界，但知识是无边界的。区别在于有些知识是离线的，在我们自己的脑袋里，而其他的知识没有被我们内化，可能在书本上、互联网上或是别人的大脑里。本书的作者在一开头讨论了思维是什么后指出：思维的本质是缜密地使用知识，无论知识是内在的还是外在的。但问题在于，我们无法精确地划分知识来自内在还是外在。
听到这里你可能会觉得很困惑，我们怎么可能无法划分知识到底是内在还是外在的呢？仔细想想，我们其实生活在蜂巢思维中。我们生活中的方方面面，都需要其他人的知识和技能。但是，因为我们的大脑容量和日常精力非常有限，所以严重依赖他人和环境来储存知识，真正记在自己脑袋里的知识，绝大部分都相当粗浅。即使是科学家，所知道的也仅仅只是一个小领域里的知识。
尽管人人都一知半解，但由于我们把别人脑袋里的知识当成了自己的，便自以为上知天文、下知地理。在大多数情况下，我们对这种肤浅都心照不宣，因为其他人也不指望我们知道得更多。由于混淆了内化的知识和可获取的外在知识，我们远远没有意识到自己的所知何其浅薄。在生活中，我们笃信自己了解得比事实上要多。这也并不完全是坏事。从进化的角度来看，人类相当擅长采他者之长为己所用。即使不花大力气去亲力亲为弄清楚每件事，我们的日子也能过得很好、很顺利。
第一次听到知识的错觉这个概念的时候，可能不少人会想到另一个名字很类似的现象：知识的诅咒。知识的诅咒也是一种认知偏差，起初经济学家提出这个概念，来形容专家与专家常用专业术语交谈，丧失与非专业人士沟通的能力。其实这个现象非常常见，并不仅限于学术界。当一个人知道一件事后，他就无法想象自己不知道这件事是怎样的感觉。这导致了信息不对等，你会发现把这件事情解释给别人听非常困难，似乎丧失了与不了解这件事情的人沟通的能力。
比如说，一本书被搬上大荧幕，原著党往往很难从已经看过的框架中跳脱出来。再比如说，你突然想不起一首歌的名字，只好通过哼歌打拍子的方式询问他人，你会觉得很奇怪，为什么有人听不出来呢？明明哼的和我脑中不断循环的曲调完全一致啊。这就好像是，你一旦获得这一份知识，就被它诅咒了一样。换句话说，在知识的诅咒中，我们倾向于认为吾之所想，即吾之所思。和知识的诅咒不同的是，在知识的错觉中，我们倾向于认为人之所思，即吾之所思。这两种情况的共性是，我们都分不清谁到底知道些什么。
要注意的是，我们不能把知识的诅咒和知识的错觉这两个问题简单地看待为部分人的问题。并不是只有表达能力差的人才会有知识的诅咒，也并不能简简单单用「某一些人的性格不好，自以为是」或是内在的知识量大不大这两种原因来解释知识的错觉。
那么，为什么我们意识不到自己如此无知呢？本书作者之一是一名认知神经科学家，他曾做过一个研究。实验中，受试者被要求阅读显示在电脑屏幕上的文字。与此同时，受试者佩戴了眼动仪，这样电脑就能实时知道受试者到底在看哪里。屏幕上显示的大部分其实都是随机组成的字母，唯有受试者盯着看的地方的文字是有意义的。电脑能够实时知道受试者在看哪里，所以就可以让有意义的文字永远正好地出现在人眼盯着的位置。这样，有意义的文字总是恰好出现在视线所及之处，而周围全是杂乱无章的随机字母。只要这个文字窗口足够大，受试者就完全不会意识到，其实他们的视野之外都是一些杂乱的字母。他们会一直以为，整个屏幕都像他们所看到的内容一样，写满了有意义的词语。任何站在参与者身后观看屏幕的人所看到的绝大部分内容都是杂乱，没有意义的，但受试者完全被蒙在鼓里。因为他们时时刻刻看到的都是有意义的信息，所以他们就假定这一切都是有意义的。
就是这么一个简单的实验，也能展现出我们对世界的见识是多么可笑。在实验中，无论受试者盯着哪里看，眼中的文本都读得懂、讲得通，因此他们就判定没看到的部分也是这样的，对那小小视窗之外的混乱视而不见。事实上，我们对世界的见识犹如盲人摸象，而我们还不断自导自演地呈献给自己看。糟糕的是，我们大多数时候都没有意识到，我们所认知的世界并不是真实的世界。我们认知的世界只展示了自己所看到的那一个小小的窗口。更糟糕的是，我们正身处一个装满镜子的房间之中，虽然事实上有效的信息非常有限，但镜子让我们觉得自己了解的内容很多，这种狭隘让我们更加无知。
可是，我们为什么会出现这种错觉呢？是大脑进化得不够完美的地方吗？并非如此。
人类从「灵长类亲戚」中分离出来，自立门户已经将近二十万年，白驹过隙，在这二十万年里，我们最大的变化就在于脑容量，如今，我们的大脑重量是原始人类的整整三倍。如此迅猛的增长给我们带来了智力的爆炸式增长，但也给演化过程提出了两个难题：虽然比起人工智能来，大脑能量利用率极高，但和人的其他器官相比，大脑耗能极大。此消彼长，我们的体能势必要减弱一些作为妥协。更大的脑同时也意味着更大的头骨，随之而来的就是分娩过程中痛苦与危险性的增加。
即使如此，这也无法阻止人类在短时间内变得越来越聪明。不过，有更大的大脑并不意味着就一定能够变得更聪明。为什么自然的演化让人类选择了在变聪明这条路上一路狂奔呢？学术界对人类智力的爆炸式发展主要有两种解释。
一种叫生态假说，认为这种爆炸源于个体适应环境能力的增强。比如说，会使用各种利器，就能在狩猎中有更大的胜算，甚至制作陷阱，不再需要更强壮的身体。再比如说，加强空间记忆能力，这样可获取的食物资源会随之增加。这种假说侧重于个人能力。
与其相反的另一种假说叫社会脑假说。这种假说将智力的提高归结于人类社群组织规模和复杂性的增加。群居生活确实有优点，但也需要人们有能力进行复杂的沟通，理解并吸收他人意见，进而达成共识。当团体越来越大，发展出的群体行动也会越来越复杂，而个人也需要发展出新的认知能力来适应这些变化。这些发展出的个人新能力反过来又会促进团体的扩充，让群体和个人的行为进一步精进。其中，不断精进的能力之一就是语言。地球上有很多物种都有能力进行简单的交流，但都不可能和人类的交流能力相比。而让人类脱颖而出的，是通过语言就能恰如其分地交流任何复杂想法的能力。
要注意的是，除了理解别人的意图，人类具备一项特殊的能力：与他人共享对某事的注意力。当人与人互动的时候，他们不仅仅在共事，而且还知道彼此正在共事。这一点比共事本身带来的改变更大。一旦我们能够共享注意力，便可以做更不同凡响之事：共享彼此的观点。我们知道他们知道的，我们知道他们知道我们知道的。一旦知识以这种方式被共享，我们便可以共享「意向性」，一起追寻共同的目标。
但这有什么了不起的呢？作为人类我们已经对自己的一切习以为常。现在，我们把黑猩猩和人类儿童进行比较，会形成对共享意向性更深刻的认识。以手势为例，手势是人类交流的重要组成部分。我们用手势传递信息、表达共鸣或提出请求。9 个月大的人类婴儿会用手势将他人的注意力吸引到他们所关注的事情上去，也就是共享意向性。相比之下，黑猩猩的手势仅供操作之用，向同伴示范动作或对要求作出回应。总的来说，人类用手势来共情，而黑猩猩用手势来把事情做完。
再比如说，在做实验的时候，作为受试者的成年人类在和人类儿童合作做任务时中途放弃，这时有些人类儿童会主动鼓励受试者继续合作下去。但当受试者对黑猩猩做出同样的表现时，黑猩猩从未试图鼓励受试者。在合作这个问题上，人类与黑猩猩有根本性的区别。人类常常似乎只是为了合作而合作。比如，我们在玩「绝地求生」这个游戏的过程中，合作可能是以「吃鸡」为共同目标。取得胜利后，我们会把游戏重置，然后再玩一次。而在这个实验中，人类婴儿也是为了获得参与感而想要参加游戏，但黑猩猩则无法领会参与的意义所在。这种参与感就是共享意向性的一种展示。它非常独特，连我们的近亲黑猩猩都没有，而这也很有可能是人类为何能变得如此聪明的关键点。
所以人类天生喜欢分享想法，分享知识。生活在知识共同体里是人类的常态。在这样的情况下，内在和外在的知识边界模糊，对于我们的生活和与他人交流来说是一件很自然的好事。我们并不需要在知识上分得那么清楚，「我到底知道多少」这个问题被很自然地放在了一边。这不仅让我们为大脑减负，也使我们与他人的交流更自然流畅。
智力的爆发式发展所带来的另一个巨大变化，就是技术。按照本书作者的说法，人类是为技术变革而生的。我们的躯体和大脑生来就有将新工具融入日常活动的本领，仿佛它们就是我们肢体的延伸一样。比如说，我们在扫地时很快就能适应扫帚的长度，几乎能够毫不迟疑地够到沙发后面的角落，就像扫帚是直接长在胳膊上的加长臂一样。相似地，我们很快就能学会用鼠标或者触控板移动屏幕上的光标。在这些例子中，大脑都把我们使用的工具看作身体的一部分。所以，脑容量的增大导致人类的体能降低，这个问题根本不是问题。我们的生物身体确实没有变得更强更快，但是我们能够运用技术达到更高的目标。
问题在于，短时间内，人的变化并不大，但技术却越发先进。有两个主要的原因使得技术变得难以预测。第一个原因是复杂性，现在的技术太复杂了，没有几个人真的搞得懂我们手里的工具是怎么工作的，即使是它的设计者，以至于我们常常不确定它们处于什么状态；第二个原因在于，外部事件也会毫无预期地对机器造成影响。很多人对机器的印象还停留在不改变指令的情况下，机器会一直重复同样的操作这样的阶段，毕竟它只是一台机器。但事实上，机器已经变得难以预测，有些时候，连设计它、最了解它的人也不能够完全预测和理解它的行为。这些原因交织在一起，让人机交互变得越来越像是在与活生生的东西打交道。
技术变革中，演化速度最惊人的是互联网。互联网正以我们无法控制、甚至无法预见的方式不断变化着。这一变化所造成的一大后果是，我们已经下意识地把互联网这类技术视为知识共同体的一员。
之前提过，人天生有个习惯，当别人脑中的知识能够为己所用，我们会高估自己的理解能力。所以当互联网上的知识触手可及，甚至我们下意识倾向于将互联网当成人而非技术时，知识的错觉也会出现。人类在使用互联网进行搜索时都存在相同的边界模糊。使用互联网搜索的时候，我们在认知方面的自尊心，也就是我们对自己记忆和处理信息的能力的感觉也会变高。而且，如果我们事先在互联网上搜索了自己本不了解的事情，随后若是被问到是在哪里找到这些信息的，常常会含糊其辞，表示自己记不清楚了，还会说自己一直都知道这些信息。无论是对自己说还是对别人说，我们下意识地将功劳归于自己而不是互联网。这一点已经被两个完全独立的科学家团队发现并证实了。
模糊自己与互联网知识的边界，这听起来确实是我们在占互联网的便宜，但其实也是可以理解的。由于思维的延伸远超头骨之外，且包含了所有可用于追寻目标的工具，没有人会去准确地衡量你个人贡献了多少、别人贡献了多少、所运用的技术又贡献了多少。这样的斤斤计较对思维本身来说意义不大。但它所带来的知识错觉会在无形中摧毁我们做决定的能力。
这里我们举两个例子。第一个例子来自于医疗领域。很多病人或家属会在就医前在网上了解情况，这是很自然的行为。但问题在于，无论是国内还是欧美地区，医务人员都表达了一个问题：事实上，这些提前在网上做过调查的病人并没有明显地比其他的病人懂得更多。但是，他们往往对自己的医学知识相当自信，这让他们有时候不屑于专业的医学诊断，或是在得到诊断后不信任专业人士，而去寻求其他替代性治疗方案。
另一个例子与金融有关。本书作者做过一套实验，先向参与实验的人问了几个简单的金融问题，比如股票是什么，并允许他们去网上搜寻答案。然后，再让他们玩一种和刚才被问的金融问题毫不相关的投资游戏，之前的那些问题以及他们在网上获得的信息都不会对接下来的这个游戏有任何帮助。除了做投资游戏，他们也有机会对自己的表现下注。结果作者发现，在参加投资游戏前有去网上搜寻答案的人比没有搜过的人更有自信，更倾向于给自己的表现下注。然而，这些人在游戏中并没有表现得更好，他们仅仅是更自信一些。
这两个例子都显示了一个常见的问题，我们花几分钟、甚至是好几个小时在网上研读医疗资料，也不能代替十几年甚至几十年训练出来，足以做出可靠医学诊断的专业知识；在金融网站上学习几分钟也无法让普通的外行人掌握投资的奥妙。但是，在互联网上，当整个世界的知识就在指尖时，我们仿佛真的会认为自己博学多闻。
若是一个人已经意识到知识的错觉，应该如何破解无知呢？我们的第一反应自然是用教育破解无知。既然无知，那就教会他所需要知道的东西，教他做出明智的决定。但其实教育并没有这么有效。人们做决策所需要的信息要即需即给。拿金融理财举例，在高中阶段开设一门教授储蓄管理的基础课其实没什么意义。人们不善于细节记忆。在人们有需求时提供教育，意味着信息是新鲜出炉的，而且人们还有机会趁热打铁在实践中练习他们学到的东西，使所学更有可能被记住。
另一种可能破解无知的方法是通过打破理解上的错觉来激发人们的好奇心，使人们能更开放地接纳当下话题的新资讯，从而自然而然地破解知识的错觉。但事与愿违，当人们发现自己错了时，反而更不愿意寻求新信息。用逻辑解释问题对打破错觉而言确实有效，但人们不喜欢幻灭的感觉。幻灭会让人有疏离之感。人们喜欢的是体验成功而非无能。
说到这里，穿插一个作者对领导团队的评论。从团队的领导者的角度来看，好的领导者需要能帮助团队成员意识到自己的无知，又不让他们看起来很蠢。如何恰到好处地让大家了解到无知并愿意消除无知，肯定需要领导者因地制宜。这很不容易，一种办法是证明大家都很无知，但并非针对你。无知与你知道的多少有关，而蠢不蠢则是一个与他人比较的相对观念。如果每个人都是无知的，那也就没人是傻瓜了。这当然并不是鼓励领导们在周会上说：「不是针对你，而是在座的都是垃圾」。
除了破解无知，更棘手的问题在于，无知常常伴随着错误的观念。如何修正错误观念，这比破解无知更难。一个典型的例子是食品辐照。食品辐照是让食物暴露于高能辐射之下，以消灭病原体。几十年来的实验都表明，食品辐照是安全的，且能有效降低食源性疾病并延长食品的保质期。但这项早就发明的，并且百无一害的技术，从未得到普及。
那么，如何修正错误观念呢？想要有效影响公众的理解和态度，首先就要找到形成错觉的原因。公众坚决抵制食品辐照，其部分原因是辐射和放射的概念被混淆了。辐射是能量的放射，可见光和微波都属于辐射线。放射性是不稳定原子的衰变，会放射出对生物造成损害的高能辐射。当被问及为什么反对食品辐照时，许多人回答说，他们担心辐射会滞留在食物当中并造成污染。这样的恐惧完全没有科学依据。找到了原因，我们就可以换一种比喻来解释，将食品辐照与阳光照进窗户作对比，人们的观感就会有所改善，这大概是因为大家都认为阳光显然不会滞留在窗户上。
另一种很巧妙的办法就是，直接为这种技术改名换姓。当使用「低温巴式灭菌法」这个称呼时，人们对这项技术的接受度大幅提高。毕竟如果人们在一开始就对这种技术的机制没有什么头绪的话，对真相也就没那么抗拒了。
在意识到知识的错觉的同时，我们也能被激发，去思考人类与技术的关系。错觉的产生，当然不是技术的错。尽管再复杂、再博学、再像生物，说到底互联网也只是一项技术、一种工具，和其他技术一样，永远无法和我们人类形成共识。但换一个角度看，作为知识共同体的一份子，互联网应用最有效的一种形式是把人类自己变成工具，让尽可能多的人达成一个共识，共同追寻同一个目标。
大众点评汇聚了用餐食客对餐厅的评价，携程汇集了游客对酒店的评价，维基百科则鼓励数以千名匿名专家免费为知识的疆土绘制地图。那么，这类应用该如何精进呢？关键并非传统意义上的，加深对推理计算的理解或是加大计算能力，而是，只有当最多具备专业知识的人有足够动机参与到这个共同体中，众包才会运行到最好。
如何激励专业人士贡献他们的才智呢？被认可的感觉常常比金钱激励更为有效。其实早在 1857 年，《牛津英语字典》的编撰者就明白并利用了这一点，他们呼吁志愿者们阅览不计其数的英文文本，为其提供词条和注释。大多数专家都喜欢借机展现自己的专长，尤其是当他们的贡献受到肯定的时候。有趣的是，似乎越是不谈金钱，越是能够吸引更专业的人主动贡献知识。
这本书里有一段话写得很好，它是这样表述的：「人人都在这世界上拥有一片属于自己的小窗口，能获取一小部分知识。众包能做到让人同时浏览几十、几百、甚至是几千个窗口。但众包唯有在提供专业知识的前提下才能有效运作，丧失了专业性，它就是无用甚至有害的。所以要使众包机制有效，仅仅有一个庞大的共同体是不够的，共同体还要有必要的专业知识。」
总而言之，在当下，技术的巨大进步并不在于制造更大、更强的机器；相反，是通过机器帮助知识共同体内的信息交流变得更顺畅。网络技术无法取代人类，却可以把人类连成网络。
了解知识的错觉，对我们个人来说又有什么启示呢？用一句话总结，那就是只有意识到无知，我们才能变得更聪明。
意识到知识的错觉之后，我们应该更新对「聪明」的定义，并且重新审视我们的学习方式。在这本书里作者总结说，人类并不是为精通所有学科领域而生的，人类生来就能参与建设一个知识共同体。从这个角度来看，认为教育的目的只是扩展你个人知识和提高个人技能，这样的观点对学习是一种狭隘的理解。不管你学的是什么领域，你得到的知识都应该随着教育而更新和进步；在接受教育之后，你所产出的知识应该比你当初学到的更加准确，而且你所能做的应该远不止于此。
我们常常听到老师抱怨学生没有真正理解学到的东西，一知半解。有趣的是，对这种一知半解感到震惊的往往是学生本人，明明我已经读得很认真了呀，学习、学习、再学习，我感觉已经理解得很深入了呀，为什么还是无法答对一些基本问题呢？为什么考试还是考不好呢？
其实这个现象在教育上有个专业名词，叫做理解的错觉。之前我们提到过，知识的错觉来自于我们对内在和外在的知识的混淆。而理解的错觉则来自于我们对熟悉和识别这两个概念的混淆。你用眼睛扫过一段话时，即使你扫过的时速度很快，也没用什么力气，当你再读这段话时，也会感到非常熟悉。甚至一年多后，这种熟悉感依然存在，但这种熟悉感只是理解的错觉而已。
真正的教育包括让你明白有些特定知识是你不知道的，懂得留意你的未知，而不是盯着已知的部分。要想做到这一点，你必须放下傲慢身段，接受你对自己的未知一无所知这一点。找出你的未知，不过就是个关于你的知识边界在哪里，以及探求边界之外有什么的问题。
以学习西班牙历史为例，学习的过程不是单单熟读西班牙发生了什么历史事件，而应该把西班牙境内发生的事件当作知识的边界，探求同时代的其他国家如何影响了西班牙的历史。这不仅仅是因为西班牙本身所处的背景也是这段历史的一部分，更是因为真正的理解要求你了解你所未知的。
最后，请记住一句话：核对你的理解力。这是我觉得这本书最重要的启示。这让你能够在需要时获取帮助、填补空白。它让你脚踏实地，避免受自作聪明的傲慢之心驱使，做出可能抱憾终身的重要决策。
