文 | 追问nextquestion

思考，是灵感的火花，还是心灵的负担？回想高考前夕，我们都曾在数学试题前苦苦挣扎：面对数学试卷最后一道大题，抓耳挠腮，草稿打了一遍又一遍，手里的笔提起又落下，反反复复，那一刻，思考无疑成了沉重的负担，如同一座难以逾越的山。

然而，在日常生活中，许多问题却能迎刃而解，如四则运算般轻松。甚至是那些经过无数次练习，已经刻在心底的几何填空，我们大多一眼就能看出答案。此时，思考又显得如此轻松，仿佛无需思考，答案自然呈现在眼前。

数十年来，心理学研究者使用“双系统理论”（dual-process theory）来区分这两类思考。其中一种如闪电般出于直觉，迅速而毫不费力，被称为系统1；另一种则如攀登峻岭，需要经过深思熟虑，缓慢且充满挑战，被称为系统2。

你或许未曾听闻过这一理论的名字，但对2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）的著作《思考，快与慢》这本书，你一定不陌生。时至今日，双系统理论已被广泛地应用于包括判断与决策、道德与人类合作、社会认知等诸多研究领域之中。在学界之外，双系统理论也广受欢迎，许多政策的制定都与该理论有关。

然而，即使是如此影响深远的理论，质疑与挑战也从未停歇。近期，法国巴黎大学研究员Wim De Neys在Behavioral and Brain Sciences上发表长文探讨了双系统理论的局限性，他基于双系统理论提出的新模型也引发了许多研究者的热烈讨论。

▷De Neys, Wim. "Advancing theorizing about fast-and-slow thinking." Behavioral and Brain Sciences 46 (2023): e111.

诞生于冲突中的双系统

双系统理论最初由彼得·沃森（Peter Wason）和乔纳森·埃文斯（Jonathan Evans）提出，丹尼尔·卡尼曼对此做了区分，将之称为系统1和系统2。该理论将人的思考分为两种根本不同的排他的模式：系统1作为直觉系统，简单快捷，自动化，受情绪驱动，被习惯和经验支配，很难控制或修正；系统2作为深思熟虑系统，缓慢、理性、有意识，它耗费资源但不容易出错。排他性（exclusivity）则意味着，两个系统会产生不同的反应，系统2的反应超出了系统1的能力。许多领域的实证研究为双系统理论提供了支持。

因为系统1的存在，人们的很多选择往往会违背逻辑学和概率论。以一则简单的选择题为例。A罐子装有10颗玻璃珠，其中1颗是红色；B罐子装有100颗玻璃珠，其中9颗是红色。你可以从任意一个罐子中抽一颗玻璃珠，如果抽到红色玻璃珠便可获奖，你会选择哪个罐子？根据简单的概率知识（系统2），选择B中奖的概率（9/100）低于A（1/10）。然而，出于简单的启发式（系统1），B比A拥有更多的红色玻璃珠（9 > 1），人们往往偏好选择B。

双系统理论往往会设计如玻璃珠问题这样的冲突情景，其中，一些线索（如红色玻璃珠数量）会引发快速的直觉反应。出于最小化认知负荷的强烈倾向，个体往往不会进行缓慢的深入思考，而是根据直觉作出反应。只有当个体拥有足够的资源和动机时，才有可能战胜自发产生的直觉反应，进行更加深入的思考。例如，对于类似的选择题，日常练习时考生可能在一眼发现某选项正确后不会仔细思考其他选项，但在高考时为了稳定得分，考生依然会仔细思考每一个选项，尽管其中某一个选项可能显然是正确的。

除开逻辑推理研究，各个领域研究者在探究双系统理论时也会设计存在冲突的情景，使得冲突的双方分别对应于两个系统。例如，在道德推理领域，探究电车难题的研究者会将道义论（即不伤人）视为系统1反应，它是一种朴素的人类价值观念，自发而快速，意味着不能选择伤害1个人拯救5个人。功利主义（即拯救更多人）被视为系统2反应，它涉及成本–收益计算，需要个体进行更加深入的思考，如5个人不受伤能带来更多的收益。

由于冲突情景的设置，研究者往往会将符合系统1的反应视为“偏差”，将符合系统2的反应视为“理性”。这样的研究取向也进一步强化了双系统的排他性假设，许多启发式与认知偏差研究与此密切相关。但需要注意的是，偏差并非系统1反应的原始特征，面对如“1 + 1 = ？”这样的简单问题，人们依靠系统1仍旧可以做出正确反应。

排他性假设：双系统

正如上文所提到的，系统2往往会在资源充足或动机强烈时发挥作用。既然系统2常被视为更“理性”的，且能产生系统1无法产生的反应，那么，人们何时才会使用系统2进行思考？已有研究多采用认知限制范式探究双系统切换问题。

假如使用系统2思考需要花费更多的时间与认知资源，那么，在施加时间压力或认知负荷的情况下，由于资源不充分，个体将更多地或主要依赖系统1的快速自发反应进行思考。这种假设得到了众多研究的支持，在限制条件下，人们倾向于较少使用系统2进行深入思考，这也为双系统的排他性假设提供了支持。

然而，近些年来的重复性研究以及元分析结果发现，认知限制的影响并不像先前认为的那么显著。例如，Lawson等人（2020）发现，在逻辑推理研究中，认知限制引起的选择差异平均仅为9.4%，而且即便在限制条件下，人们做出符合系统2反应的选择的比例也超过50%。这一结果表明，即使在不利于深度思考的条件下，人们仍然能够做出理性的、符合系统2反应的选择。这或许意味着，基于直觉的系统1也可以产生与深思熟虑相同的反应，这对排他性假设提出了质疑。

基于双反应范式的研究证据也对排他性假设提出了进一步的质疑。例如，Thompson等人（2011）要求被试分两次对同一问题做出回答：第一次需要被试尽可能快速地报告头脑中最先产生的答案，第二次则可以充分利用时间仔细思考，给出最终的答案。同时，为了尽可能保证第一次的反应源于系统1，被试在第一次作答时还会面临一定的时间压力或认知负荷。根据排他性假设，假如个体最终的反应是使用系统2深思熟虑做出的，那么，他们的首次反应将源于系统1的直觉。换言之，人们会在充分思考后修正自己最初的直觉反应。

然而，实际的研究结果未能支持排他性假设。以一则经典的逻辑推理问题为例，“球拍和球共花费1.1美元，球拍比球贵1美元，球花费了多少钱？”，那些最终给出正确答案（0.05美元）的参与者，往往在他们的第一次直觉回答中就已经是正确的。

还有一些质疑证据来源于冲突检测范式（conflict detection paradigm）。在这种研究设计中，参与者被分成两组：一组面临双系统可能给出不同反应的冲突任务，另一组则完成没有冲突的任务。大量研究发现，在执行冲突任务的实验组中，即便是那些依赖系统1直觉反应的参与者，也能察觉到任务中的冲突，他们完成任务的时间更长，信心更弱（如Šrol & De Neys, 2021）。这说明，即使在快速直觉反应的情况下，参与者仍然能够在某种程度上意识到决策的复杂性和可能的错误。

双系统真的具有排他性吗？系统1真的无法产生系统2能够产生的反应吗？综合三类范式的研究证据来看，我们似乎难以断定系统1低人一等。更有可能的实际情况是，被视为基于直觉的系统1，也有能力产生某些深思熟虑式的反应。

系统2的登场时机

既然系统1往往被视为会产生有偏差的反应，那么，个体是如何做出决定以切换至系统2？对于切换问题，已有许多相关的假说。

• 系统2具有冲突监控能力

双系统常被认为是一种串行加工架构，拥有“默认–干预”（default-interventionist）的特性。在默认状况下，我们大多数时候都是在无意识地依赖系统1，当遇到冲突或挑战时，我们才会启用系统2来进行更深层次的思考。经典观点认为，系统2能够监测到由系统1产生的冲突，从而在需要时介入。然而，这种解释似乎忽视了一个问题：如果系统2能够预先识别到冲突，那么它在冲突发生之前就已经启动了，那么系统2是如何在之后再次被“激活”的呢？

• 低能耗的深思熟虑

为了改善前一种观点，有研究者提出，系统2有多个部分。冲突监控不需要调用系统2全部的能力，只需要部分能耗较低的部分。然而，问题依然存在，既然系统2负责深思熟虑反应的能力未被激活，低能耗的系统2将只会检测到系统1的反应，那么，这个低能耗的监控部分检测到的系统1的反应究竟和谁存在冲突？

• 系统3

既然系统2不能同时具备监控和产生反应的能力，那将冲突监控赋予给系统3如何？然而，即使存在能够监测冲突的系统3，这依然意味着系统2已然产生了反应。换言之，不存在只有系统1产生了反应的情况。

• 并行加工

并行加工观点假设系统1和系统2可以在同一时间被激活并运作，从而消除了需要寻找明确切换机制的必要。然而，缓慢、更消耗认知资源的系统2总是被激活，且系统1总是需要等待系统2完成反应才能检测是否存在冲突。在认知经济性上，这种机制似乎并不高效，因为它需要持续消耗大量的认知资源。

上述经典的切换机制或多或少存在漏洞与局限。De Neys在回顾了大量双系统理论研究后，提出了一种新的双系统理论，不再依赖排他性假设，能较好地规避切换机制的问题。

直觉反应&不确定性监控

正如前文所述，系统1似乎也具备产生“正确”反应的能力，在此基础上，De Neys重新构建了双系统理论，如下图所示。

▷图：此模型包含4个核心成分：系统1（intuitive activation）、不确定性监控、系统2（deliberation）和反馈循环。在1中，I1和I2分别表示不同的直觉，散点图反映了不同直觉的激活强度随时间的变化情况。在2中，蓝色曲线表示不确定性随事件的变化情况，d是不确定性阈限。当不确定性超过阈限d时，个体才会使用系统2。系统2的反应（如调整已有直觉或产生新反应）会最终通过反馈循环返回系统1。图源：De Neys（2023）

思考的第一步是系统1会产生各种不同的直觉，不同的线索会激活不同的直觉反应。不同反应被激活的程度不同，且激活程度会随着时间发生变化，激活程度的峰值反映了直觉与引发该直觉的线索之间的关联强度。在具体的推理任务中，这些线索可能是任务的任何特征，如红色玻璃珠的数量、红色玻璃珠的比例。

第二步是不确定性监控，系统1会持续地根据不同直觉的激活程度差异计算不确定程度。De Neys提供了一种简单的计算思路：U = 1 – | I1 – I2 |。U表示不确定性，I1和I2分别表示两种直觉的激活强度，三者的取值范围都是0到1。不难看出，两种直觉的激活强度差异越小，不确定性越高。De Neys进一步假设，一旦不确定性超过某一阈值d，个体将会使用系统2进行更加深入的思考，即激活第三步。

系统2在思考过程中可能会发挥多种作用，如反应抑制、产生新反应、合理化等。当个体感到较高的不确定性时，系统2便会介入并对已经激活的多种直觉进行深入的思考，或是调节已经产生的直觉反应的激活强度，或是产生不同于已有直觉的新反应。这一机制有助于解释为什么使用系统2不一定会产生“正确”、“理性”的反应，这也符合过往研究现象。

De Neys模型的最后一步是反馈循环。根据系统2对于系统1中不同直觉激活强度的调整，或将系统2新产生的反应进行表征，不确定性也会随之发生变化。当不确定性低于阈值d时，系统2将被关闭，个体只使用系统1完成思考。

整体上，De Neys对于系统1和系统2在思考中的作用给出了更加清晰的定义。系统1负责产生及表征各种直觉反应，同时根据各直觉的激活程度计算不确定性。不确定性的高低决定了个体是否使用系统2，一旦不确定性较高，那么系统2将会对系统1产生的直觉反应进行进一步加工（如调整、产生新反应）。

以一个生活中的例子说明De Neys的模型。午饭时食堂提供了冰淇淋和小蛋糕两种甜点，小明喜欢冰淇淋不喜欢小蛋糕，他能快速地做出选择（仅依靠系统1）。小刚两种甜食都喜欢，不确定选哪个更好（不确定性监控），他需要花费更长时间思考（系统2介入）。在深思熟虑时，他可能会回忆自己上次在食堂吃了什么，也有可能会想到上次有同事给他推荐了什么，这些思考会调整不同选择在他心里的强度（反馈循环）。最后，他回忆起了上次在食堂吃冰淇淋后拉肚子的经历（极大降低了不确定性），选择了小蛋糕。

结语

De Neys对于双系统理论的质疑及其提出的新模型，引发了许多研究者的关注与评论。整体上看，该模型仍处于初步构想阶段，还有许多尚未完善之处。

例如，Ackerman和Morsanyi认为De Neys未能充分考虑到元认知领域的研究成果，尤其是在如何决定何时停止思考这一过程中，信心所起到的作用。Baron进一步指出，个体差异也可能影响停止思考的决策，信任直觉的个体可能在系统1产生反应后就会停止；而思维开放的个体可能只有在所有可能性都被充分考虑后才会停止；对于那些不喜欢不确定性的人来说，他们可能会更努力地寻找支持他们直觉的证据，以减少后续思考所带来的不确定性。

这引出了一个更根本的问题：我们真的需要双系统理论吗？或者更精确地说，人类是否真的拥有双系统？对De Neys的许多评论都不约而同地质疑了这个基本假设。

例如，Frankish认为在De Neys的想法上我们还可以更进一步：系统2实际上是由系统1产生的。在他看来，系统2并不是独立于系统1之外的，而是系统1对特定刺激的有意识、连续加工的结果，可以视为一种“虚拟”的系统。当面对复杂任务时，我们实际上是将其分解成多个简单的子任务，由系统1处理。例如，对于复杂的两位数乘法“11 × 84 = ？”，我们会把它切分成“11 × 4 = 44”、“11 × 80 = 880”和“44 + 880 = 924”三部分。对于一个成年人来说，每一部分比起直接运算都要容易得多，能快速得出答案。

实际上，许多困难的、被认为需要深入思考的问题，也都可以随着不断的学习而变得自发，这也体现了系统2与系统1之间的交融。例如，在熟练学习了乘法口诀表之后，孩子们不再需要像小时候那样，用加法来解决乘法问题，而是可以脱口而出“八八六十四”、“九九八十一”。

回望本心，研究者提出双系统理论是为了什么？正如Tinghög等人所评论的，双系统理论是为了产生可供检验的预测吗？答案可能是否定的，研究者可能更多地是将双系统理论视为一种理论基准。无论实证数据能否全面支持双系统理论，它都能作为一个很好的起点，辅助研究者探索更加细化的研究问题，发展更多完善的理论。

不管怎么说，双系统理论可能的确是一种价值非凡的启发式，毕竟，人类也似乎总在以二分的方式理解世界，好与坏、黑与白、快与慢、自己与他人……说到这里，你觉得双系统理论是否有助于你了解人类思考？或许这又是一个需要你使用系统2的难题了。

参考文献：

• Ackerman, R., & Morsanyi, K. (2023). We know what stops you from thinking forever: A metacognitive perspective. Behavioral and Brain Sciences, 46, e112. doi:10.1017/S0140525X22003065
• Baron, J. (2023). Individual differences and multi-step thinking. Behavioral and Brain Sciences, 46, e114. doi:10.1017/S0140525X2200320X
• De Neys, W. (2023). Advancing theorizing about fast-and-slow thinking. Behavioral and Brain Sciences, 46. https://doi.org/10.1017/S0140525X2200142X
• Frankish, K. (2023). Toward dual-process theory 3.0. Behavioral and Brain Sciences, 46, e122. doi:10.1017/S0140525X22003144
• Lawson, M. A., Larrick, R. P., & Soll, J. B. (2020). Comparing fast thinking and slow thinking: The relative benefits of interventions, individual differences, and inferential rules. Judgment and Decision Making, 15(5), 660–684. https://doi.org/10.1017/S1930297500007865
• Šrol, J., & De Neys, W. (2021). Predicting individual differences in conflict detection and bias susceptibility during reasoning. Thinking & Reasoning, 27(1), 38–68. https://doi.org/10.1080/13546783.2019.1708793
• Thompson, V. A., Prowse Turner, J. A., & Pennycook, G. (2011). Intuition, reason, and metacognition. Cognitive Psychology, 63(3), 107–140. https://doi.org/10.1016/j.cogpsych.2011.06.001
• Tinghög, G., Koppel, L., & Västfjäll, D. (2023). Dual-process theory is Barbapapa. Behavioral and Brain Sciences, 46, e144. doi:10.1017/S0140525X22003211