从点咖啡、选择西装到评估工作机会和寻找商机，人工智能核心，我们几乎每天都会被各种各样的决定所困扰。如果你曾经浪费时间过多地分析亚马逊的评论，更不用说过度思考一个商业决策，你就会知道，研究备选方案和评估备选方案需要相当多的时间和精神成本。但即使是做决定的行为也会消耗我们的精神能量和自制力，更不用说买家以后可能会后悔的事了。我们有限的时间花在做事上比想着做事要好得多。如果经典的赞成-反对的名单没有削减它，尝试以下7种基于科学的方法，在下次你想扔硬币的时候做一个决定。早上做决定在开始了三周的无麸质、大豆、糖和其他任何东西的饮食后，你突然间挥霍在昂贵的鞋子上，或者放弃了工作中通常很容易完成的任务。任何一个限制性饮食的人都可能与决策疲劳有关。从饮食到工作决策，我们投入到任何选择上的能量都来自大脑的一个中心来源。我们做的每一个决定都会从其他需要注意力集中的任务中汲取认知资源。研究表明，决策行为本身会耗尽我们随后的自控力。在《个性与社会心理学杂志》上发表的一项研究中，一组学生被要求权衡戴尔电脑特定功能的优缺点，但没有决定是否购买。另一组的参与者被简单地告知决定是否购买电脑，并自己决定购买时要考虑哪些因素。然后，两组被要求解决一系列的脑筋急转弯，直到他们解决了所有问题或想停下来。与那些只考虑决策因素的学生相比，那些真正做出决定的学生放弃问题的速度要快得多，这表明即使在实验室条件下，做出决定的唯一行为对我们的生活没有影响，也会削弱我们的自制力。你自己的日常选择适合穿着，是否有捷径可以帮助避开交通，你的开支报告上的措辞可能显得无关紧要。但累积起来，它们会耗尽我们的认知资源，促使我们选择即时满足，而不是长期、更高价值的回报。所以，在一天结束之前，不要保留战略性的、改变方向的选择。相反，等到你睡着了，你恢复了你的精神能量。然后，你将用你所有的认知资源来处理你最重要的决定。使用决策矩阵美国质量协会的决策矩阵示例在商业和生活中，选择很少是黑白的，我们很少只考虑一个方面的情况。正因为如此，赞成/反对的名单不能捕捉到我们决策过程的复杂性。在这些情况下，使用一个决策矩阵，本质上是一个方框，其中一面列出了决策标准，另一面列出了您的选项，以便更容易地可视化决策的可能结果。将所有可能的结果并列列出，为其指定点值。这迫使你精确地区分最重要的事情和你绝对必须避免的最坏情况。例如，大数据分析培训机构，考虑一个新毕业生评估多个工作机会。根据标准，毕业生将列出他们希望从未来工作中得到的一切：智力激励、受欢迎的公司文化、晋升机会以及工作与生活的平衡。然后，他们通过给每个因素赋值来确定哪些因素最重要。比如说，如果他们愿意牺牲晚上和周末来换取一次快速晋升，那么他们对机会的评价会高于工作与生活的平衡。另一方面，他们会列出每一份工作，并考虑他们在多大程度上能从列出的工作中提供自己"必须具备的"素质，然后再给每一份工作赋值。如果硅谷创业公司比大公司（bigcorporation，Inc.）更清楚地进入高管层，那么这位毕业生可能会将初创公司的晋升机会评为9分，而大公司的升迁机会则为5分。最后，他们将每列中的数字乘以每行中的数字。如果他们把晋升的机会评为"9"，智能工厂解决方案，把硅谷创业公司的机会评为"9"，那么硅谷创业公司在该类别中的得分将是81分。从那以后，决定就变得很清楚了。得分最高的公司"获胜"很明显，我们不能成倍地把我们的方式分成改变人生的重大决定。但特别是如果你在多个好的选择中选择，或者你在努力澄清你的优先事项，这个练习可以帮助你确定什么是最重要的。谨慎征求反馈意见在一个安全但无聊的职位上呆了几年之后，你在考虑一个风险很大但最终回报更大的机会。为了使自己消息灵通，你会从你的另一半、你的父母、你的导师那里寻找其他的观点。但是这些声音不但没有澄清你的决定，反而使事情更加复杂。他们喋喋不休地谈论着所有的风险，渐渐地，你开始质疑自己。你拒绝了异国情调的机会，"如果"会在你的脑海里萦绕。众包可以防止我们被自己的观点所限制，但是当所有的声音都是一样的时候，我们会感到有压力去遵从他们的意见。我们随大流，有时以牺牲自己的幸福为代价。剑桥大学的研究人员发现，这种同行压力也被称为羊群效应，会影响我们的投资决策。研究中的参与者被赋予购买股票的选择权。在得到有关其过去业绩的信息后，他们要么被告知一组4人购买了它，要么拒绝了。那些听过"买"故事的人几乎80%的时间购买了股票，而那些"拒绝"的人只购买了25%的股票。这表明，即使我们掌握了信息，社会规范也会对我们的选择产生重大影响。然而，由于对惩罚和奖励的敏感性使人们更有可能不服从群体的决定，因此，社会规范的影响因其个性和处境的不同而大不相同。同理心强、喜欢冒险和冲动的人也更容易受到羊群效应的影响，但社会信息实际上使外向自信的人不太可能随大流。所以，当你在社交媒体上征求意见时，要评估一下你的个性。如果你特别习惯于避免惩罚、获得外部奖励或取悦他人，请注意外部的意见可能会影响你的决定并相应地进行下去。但不管你的个人特质如何，在得到反馈之前，咨询各种各样的局外人，认真研究你所有的选择，这样你就能坚定地支持你的主张。谨防认知偏差因为我们不是机器人，我们的决定往往至少部分基于情感，而不是任由正反左右我们的一举一动。但是，我们常常在不知不觉中使用非理性的思维方式（也被称为启发式）来证明我们的决定是正确的，这会妨碍我们充分调查我们的选择。正如丹尼尔·卡尼曼在《思考的快与慢》一书中所说，这些思维捷径不仅缩短了我们的客观思维，而且给了我们错误的选择信心。卡尼曼说："即使我们错了，我们也常常有信心，客观的观察者比我们更容易发现我们的错误。"。通过了解这些认知偏差，并注意到当它们干扰到你自己的决策过程时，你会减少做出一个你以后后悔的选择的几率。支持创新的偏见"一项创新应该被全社会采纳的信念"——维基百科没有任何东西能像赛拉诺斯（Theranos）的兴衰那样说明技术的诱惑力，这家血液检测公司被揭露是一个骗局。在其所谓的救命技术被研究人员揭穿后，大数据的概念，问题就转向了它的投资者。聪明的投资者怎么能无视所有的危险信号，把4000万美元投入一家虚假的公司？简单地说，没有人（即使是沃伦•巴菲特）也不想错过下一个十亿美元的创意。我们想让自己感觉自己是在帮助社会进步，想赚钱。当成功与技术进步如此紧密地联系在一起时，对这样一个创新项目的猜测会让人感觉有些倒退。但是，如果"进步"的诱惑力阻止我们对项目的有用性和局限性进行批判性分析，我们就会成为支持创新偏见的牺牲品。即使不花你4000万美元，糟糕的投资也会浪费你的金钱、资源和自豪感。仅仅是支持创新的偏见不应该阻止你投资于你所相信的产品或想法。但是，对这些性感的项目要像对待其他任何购买决定一样持怀疑态度。聚类错觉"在一系列随机的数字或事件中看到一个模式的认知偏差。"—理性主义wiki3个同事本月加薪，所以你决定问问你的经理你的价值……然后你就出局了。集群错觉是指我们倾向于在随机发生的事件中看到模式，然后根据这种模式做出决定。当我们看到团队中的其他人都得到加薪时，我们会认为老板们很慷慨，而不是考虑对这一系列事件的其他解释（比如，三名员工，彼此独立，在上一个项目中都取得了成功，而你却没有）。聚类的问题是，我们很少能够拥有足够的关于一系列事件的信息来证明这不仅仅是一系列的机会。当我们迫切需要一个"来自宇宙的信号"时

，什么叫物联网