文 | 追問nextquestion
思考，是靈感的火花，還是心靈的負擔？回想高考前夕，我們都曾在數學試題前苦苦掙扎：面對數學試卷最后一道大題，抓耳撓腮，草稿打了一遍又一遍，手里的筆提起又落下，反反復復，那一刻，思考無疑成了沉重的負擔，如同一座難以逾越的山。
然而，在日常生活中，許多問題卻能迎刃而解，如四則運算般輕松。甚至是那些經過無數次練習，已經刻在心底的幾何填空，我們大多一眼就能看出答案。此時，思考又顯得如此輕松，仿佛無需思考，答案自然呈現在眼前。
數十年來，心理學研究者使用“雙系統理論”（dual-process theory）來區分這兩類思考。其中一種如閃電般出于直覺，迅速而毫不費力，被稱為系統1；另一種則如攀登峻嶺，需要經過深思熟慮，緩慢且充滿挑戰，被稱為系統2。
你或許未曾聽聞過這一理論的名字，但對2002年諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）的著作《思考，快與慢》這本書，你一定不陌生。時至今日，雙系統理論已被廣泛地應用于包括判斷與決策、道德與人類合作、社會認知等諸多研究領域之中。在學界之外，雙系統理論也廣受歡迎，許多政策的制定都與該理論有關。
然而，即使是如此影響深遠的理論，質疑與挑戰也從未停歇。近期，法國巴黎大學研究員Wim De Neys在Behavioral and Brain Sciences上發表長文探討了雙系統理論的局限性，他基于雙系統理論提出的新模型也引發了許多研究者的熱烈討論。
▷De Neys, Wim. "Advancing theorizing about fast-and-slow thinking." Behavioral and Brain Sciences 46 (2023): e111.
誕生于沖突中的雙系統
雙系統理論最初由彼得·沃森（Peter Wason）和喬納森·埃文斯（Jonathan Evans）提出，丹尼爾·卡尼曼對此做了區分，將之稱為系統1和系統2。該理論將人的思考分為兩種根本不同的排他的模式：系統1作為直覺系統，簡單快捷，自動化，受情緒驅動，被習慣和經驗支配，很難控制或修正；系統2作為深思熟慮系統，緩慢、理性、有意識，它耗費資源但不容易出錯。排他性（exclusivity）則意味著，兩個系統會產生不同的反應，系統2的反應超出了系統1的能力。許多領域的實證研究為雙系統理論提供了支持。
因為系統1的存在，人們的很多選擇往往會違背邏輯學和概率論。以一則簡單的選擇題為例。A罐子裝有10顆玻璃珠，其中1顆是紅色；B罐子裝有100顆玻璃珠，其中9顆是紅色。你可以從任意一個罐子中抽一顆玻璃珠，如果抽到紅色玻璃珠便可獲獎，你會選擇哪個罐子？根據簡單的概率知識（系統2），選擇B中獎的概率（9/100）低于A（1/10）。然而，出于簡單的啟發式（系統1），B比A擁有更多的紅色玻璃珠（9 > 1），人們往往偏好選擇B。
雙系統理論往往會設計如玻璃珠問題這樣的沖突情景，其中，一些線索（如紅色玻璃珠數量）會引發快速的直覺反應。出于最小化認知負荷的強烈傾向，個體往往不會進行緩慢的深入思考，而是根據直覺作出反應。只有當個體擁有足夠的資源和動機時，才有可能戰勝自發產生的直覺反應，進行更加深入的思考。例如，對于類似的選擇題，日常練習時考生可能在一眼發現某選項正確后不會仔細思考其他選項，但在高考時為了穩定得分，考生依然會仔細思考每一個選項，盡管其中某一個選項可能顯然是正確的。
除開邏輯推理研究，各個領域研究者在探究雙系統理論時也會設計存在沖突的情景，使得沖突的雙方分別對應于兩個系統。例如，在道德推理領域，探究電車難題的研究者會將道義論（即不傷人）視為系統1反應，它是一種樸素的人類價值觀念，自發而快速，意味著不能選擇傷害1個人拯救5個人。功利主義（即拯救更多人）被視為系統2反應，它涉及成本–收益計算，需要個體進行更加深入的思考，如5個人不受傷能帶來更多的收益。
由于沖突情景的設置，研究者往往會將符合系統1的反應視為“偏差”，將符合系統2的反應視為“理性”。這樣的研究取向也進一步強化了雙系統的排他性假設，許多啟發式與認知偏差研究與此密切相關。但需要注意的是，偏差并非系統1反應的原始特征，面對如“1 + 1 = ？”這樣的簡單問題，人們依靠系統1仍舊可以做出正確反應。
排他性假設：雙系統
正如上文所提到的，系統2往往會在資源充足或動機強烈時發揮作用。既然系統2常被視為更“理性”的，且能產生系統1無法產生的反應，那么，人們何時才會使用系統2進行思考？已有研究多采用認知限制范式探究雙系統切換問題。
假如使用系統2思考需要花費更多的時間與認知資源，那么，在施加時間壓力或認知負荷的情況下，由于資源不充分，個體將更多地或主要依賴系統1的快速自發反應進行思考。這種假設得到了眾多研究的支持，在限制條件下，人們傾向于較少使用系統2進行深入思考，這也為雙系統的排他性假設提供了支持。
然而，近些年來的重復性研究以及元分析結果發現，認知限制的影響并不像先前認為的那么顯著。例如，Lawson等人（2020）發現，在邏輯推理研究中，認知限制引起的選擇差異平均僅為9.4%，而且即便在限制條件下，人們做出符合系統2反應的選擇的比例也超過50%。這一結果表明，即使在不利于深度思考的條件下，人們仍然能夠做出理性的、符合系統2反應的選擇。這或許意味著，基于直覺的系統1也可以產生與深思熟慮相同的反應，這對排他性假設提出了質疑。
基于雙反應范式的研究證據也對排他性假設提出了進一步的質疑。例如，Thompson等人（2011）要求被試分兩次對同一問題做出回答：第一次需要被試盡可能快速地報告頭腦中最先產生的答案，第二次則可以充分利用時間仔細思考，給出最終的答案。同時，為了盡可能保證第一次的反應源于系統1，被試在第一次作答時還會面臨一定的時間壓力或認知負荷。根據排他性假設，假如個體最終的反應是使用系統2深思熟慮做出的，那么，他們的首次反應將源于系統1的直覺。換言之，人們會在充分思考后修正自己最初的直覺反應。
然而，實際的研究結果未能支持排他性假設。以一則經典的邏輯推理問題為例，“球拍和球共花費1.1美元，球拍比球貴1美元，球花費了多少錢？”，那些最終給出正確答案（0.05美元）的參與者，往往在他們的第一次直覺回答中就已經是正確的。
還有一些質疑證據來源于沖突檢測范式（conflict detection paradigm）。在這種研究設計中，參與者被分成兩組：一組面臨雙系統可能給出不同反應的沖突任務，另一組則完成沒有沖突的任務。大量研究發現，在執行沖突任務的實驗組中，即便是那些依賴系統1直覺反應的參與者，也能察覺到任務中的沖突，他們完成任務的時間更長，信心更弱（如Šrol & De Neys, 2021）。這說明，即使在快速直覺反應的情況下，參與者仍然能夠在某種程度上意識到決策的復雜性和可能的錯誤。
雙系統真的具有排他性嗎？系統1真的無法產生系統2能夠產生的反應嗎？綜合三類范式的研究證據來看，我們似乎難以斷定系統1低人一等。更有可能的實際情況是，被視為基于直覺的系統1，也有能力產生某些深思熟慮式的反應。
系統2的登場時機
既然系統1往往被視為會產生有偏差的反應，那么，個體是如何做出決定以切換至系統2？對于切換問題，已有許多相關的假說。
- 系統2具有沖突監控能力
雙系統常被認為是一種串行加工架構，擁有“默認–干預”（default-interventionist）的特性。在默認狀況下，我們大多數時候都是在無意識地依賴系統1，當遇到沖突或挑戰時，我們才會啟用系統2來進行更深層次的思考。經典觀點認為，系統2能夠監測到由系統1產生的沖突，從而在需要時介入。然而，這種解釋似乎忽視了一個問題：如果系統2能夠預先識別到沖突，那么它在沖突發生之前就已經啟動了，那么系統2是如何在之后再次被“激活”的呢？
- 低能耗的深思熟慮
為了改善前一種觀點，有研究者提出，系統2有多個部分。沖突監控不需要調用系統2全部的能力，只需要部分能耗較低的部分。然而，問題依然存在，既然系統2負責深思熟慮反應的能力未被激活，低能耗的系統2將只會檢測到系統1的反應，那么，這個低能耗的監控部分檢測到的系統1的反應究竟和誰存在沖突？
- 系統3
既然系統2不能同時具備監控和產生反應的能力，那將沖突監控賦予給系統3如何？然而，即使存在能夠監測沖突的系統3，這依然意味著系統2已然產生了反應。換言之，不存在只有系統1產生了反應的情況。
- 并行加工
并行加工觀點假設系統1和系統2可以在同一時間被激活并運作，從而消除了需要尋找明確切換機制的必要。然而，緩慢、更消耗認知資源的系統2總是被激活，且系統1總是需要等待系統2完成反應才能檢測是否存在沖突。在認知經濟性上，這種機制似乎并不高效，因為它需要持續消耗大量的認知資源。
上述經典的切換機制或多或少存在漏洞與局限。De Neys在回顧了大量雙系統理論研究后，提出了一種新的雙系統理論，不再依賴排他性假設，能較好地規避切換機制的問題。
直覺反應&不確定性監控
正如前文所述，系統1似乎也具備產生“正確”反應的能力，在此基礎上，De Neys重新構建了雙系統理論，如下圖所示。
▷圖：此模型包含4個核心成分：系統1（intuitive activation）、不確定性監控、系統2（deliberation）和反饋循環。在1中，I1和I2分別表示不同的直覺，散點圖反映了不同直覺的激活強度隨時間的變化情況。在2中，藍色曲線表示不確定性隨事件的變化情況，d是不確定性閾限。當不確定性超過閾限d時，個體才會使用系統2。系統2的反應（如調整已有直覺或產生新反應）會最終通過反饋循環返回系統1。圖源：De Neys（2023）
思考的第一步是系統1會產生各種不同的直覺，不同的線索會激活不同的直覺反應。不同反應被激活的程度不同，且激活程度會隨著時間發生變化，激活程度的峰值反映了直覺與引發該直覺的線索之間的關聯強度。在具體的推理任務中，這些線索可能是任務的任何特征，如紅色玻璃珠的數量、紅色玻璃珠的比例。
第二步是不確定性監控，系統1會持續地根據不同直覺的激活程度差異計算不確定程度。De Neys提供了一種簡單的計算思路：U = 1 – | I1 – I2 |。U表示不確定性，I1和I2分別表示兩種直覺的激活強度，三者的取值范圍都是0到1。不難看出，兩種直覺的激活強度差異越小，不確定性越高。De Neys進一步假設，一旦不確定性超過某一閾值d，個體將會使用系統2進行更加深入的思考，即激活第三步。
系統2在思考過程中可能會發揮多種作用，如反應抑制、產生新反應、合理化等。當個體感到較高的不確定性時，系統2便會介入并對已經激活的多種直覺進行深入的思考，或是調節已經產生的直覺反應的激活強度，或是產生不同于已有直覺的新反應。這一機制有助于解釋為什么使用系統2不一定會產生“正確”、“理性”的反應，這也符合過往研究現象。
De Neys模型的最后一步是反饋循環。根據系統2對于系統1中不同直覺激活強度的調整，或將系統2新產生的反應進行表征，不確定性也會隨之發生變化。當不確定性低于閾值d時，系統2將被關閉，個體只使用系統1完成思考。
整體上，De Neys對于系統1和系統2在思考中的作用給出了更加清晰的定義。系統1負責產生及表征各種直覺反應，同時根據各直覺的激活程度計算不確定性。不確定性的高低決定了個體是否使用系統2，一旦不確定性較高，那么系統2將會對系統1產生的直覺反應進行進一步加工（如調整、產生新反應）。
以一個生活中的例子說明De Neys的模型。午飯時食堂提供了冰淇淋和小蛋糕兩種甜點，小明喜歡冰淇淋不喜歡小蛋糕，他能快速地做出選擇（僅依靠系統1）。小剛兩種甜食都喜歡，不確定選哪個更好（不確定性監控），他需要花費更長時間思考（系統2介入）。在深思熟慮時，他可能會回憶自己上次在食堂吃了什么，也有可能會想到上次有同事給他推薦了什么，這些思考會調整不同選擇在他心里的強度（反饋循環）。最后，他回憶起了上次在食堂吃冰淇淋后拉肚子的經歷（極大降低了不確定性），選擇了小蛋糕。
結語
De Neys對于雙系統理論的質疑及其提出的新模型，引發了許多研究者的關注與評論。整體上看，該模型仍處于初步構想階段，還有許多尚未完善之處。
例如，Ackerman和Morsanyi認為De Neys未能充分考慮到元認知領域的研究成果，尤其是在如何決定何時停止思考這一過程中，信心所起到的作用。Baron進一步指出，個體差異也可能影響停止思考的決策，信任直覺的個體可能在系統1產生反應后就會停止；而思維開放的個體可能只有在所有可能性都被充分考慮后才會停止；對于那些不喜歡不確定性的人來說，他們可能會更努力地尋找支持他們直覺的證據，以減少后續思考所帶來的不確定性。
這引出了一個更根本的問題：我們真的需要雙系統理論嗎？或者更精確地說，人類是否真的擁有雙系統？對De Neys的許多評論都不約而同地質疑了這個基本假設。
例如，Frankish認為在De Neys的想法上我們還可以更進一步：系統2實際上是由系統1產生的。在他看來，系統2并不是獨立于系統1之外的，而是系統1對特定刺激的有意識、連續加工的結果，可以視為一種“虛擬”的系統。當面對復雜任務時，我們實際上是將其分解成多個簡單的子任務，由系統1處理。例如，對于復雜的兩位數乘法“11 × 84 = ？”，我們會把它切分成“11 × 4 = 44”、“11 × 80 = 880”和“44 + 880 = 924”三部分。對于一個成年人來說，每一部分比起直接運算都要容易得多，能快速得出答案。
實際上，許多困難的、被認為需要深入思考的問題，也都可以隨著不斷的學習而變得自發，這也體現了系統2與系統1之間的交融。例如，在熟練學習了乘法口訣表之后，孩子們不再需要像小時候那樣，用加法來解決乘法問題，而是可以脫口而出“八八六十四”、“九九八十一”。
回望本心，研究者提出雙系統理論是為了什么？正如Tinghög等人所評論的，雙系統理論是為了產生可供檢驗的預測嗎？答案可能是否定的，研究者可能更多地是將雙系統理論視為一種理論基準。無論實證數據能否全面支持雙系統理論，它都能作為一個很好的起點，輔助研究者探索更加細化的研究問題，發展更多完善的理論。
不管怎么說，雙系統理論可能的確是一種價值非凡的啟發式，畢竟，人類也似乎總在以二分的方式理解世界，好與壞、黑與白、快與慢、自己與他人……說到這里，你覺得雙系統理論是否有助于你了解人類思考？或許這又是一個需要你使用系統2的難題了。
參考文獻：
- 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
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