要挖掘人類大腦與生俱來的智慧，我們首先需要瞭解大腦是如何獲取信息的。由於人類大腦接收信息的方式是按照祖先接收信息的方式設計的，因此，如果問題是按照人類祖先熟悉的方式被提出的，我們就會更好地解決它——就像用自然頻率（100個裡有5個）而不是概率（0.05）表達問題一樣。
我們還可以預期，在解決次級自我面對的各種進化問題時，我們都會成為高超的問題解決專家。由於每位次級自我都擅長解決不同種類的問題，因此，如果能讓複雜的問題與不同的次級自我進行關聯，就會提高我們的推理能力。接下來，讓我們來看兩個釋放社交型次級自我智慧的案例。
發現騙子
認知心理學家設計了一些特別難的問題，以測試人們找到「條件邏輯」的能力，其中一個經典的問題叫作「沃森選擇任務」（Wason Task）。
圖5–2中有4張卡片。每張卡片都有一面是一個數字，另一面是一個字母。你應該翻動哪些卡片來證明以下規則為真：如果卡片的一面是偶數，則另一面一定是輔音字母？
圖5–2 沃森選擇任務
正確答案是：你只需要翻動兩張卡片：寫著「8」的卡片和寫著「A」的卡片。如果你翻開寫著「3」的卡片，發現另一面是個輔音字母，這並不會使規則無效（規則中沒有提到奇數）。同樣，如果你翻開寫著「B」的卡片發現背面是奇數，也不會打破規則。
如果你沒答對，不要沮喪，因為大多數人通常都不太擅長做這種題。只有10%的哈佛大學的學生能得出正確答案，而在Shiwiar部落中沒有一個人能回答正確。我們可以感到欣慰，多年正規教育的回報，把這道題的測試成績提高到10%。
沃森選擇任務對於大多數人來說都很難，就像學習寫作一樣難。除非你在大學上過推理課，否則要得出正確答案可不容易——這就像讓目不識丁的人寫一篇文章一樣。
但是，如果有辦法讓這個問題不那麼像跳芭蕾舞而是更像走路，結果會怎樣呢？加利福尼亞大學聖巴巴拉分校的進化心理學家萊達·科斯米迪就想出了這樣一個辦法。雖然解決抽像的邏輯問題是進化史上的新生事物，難度很大，但人類解決各種複雜的邏輯問題已有幾十萬年的歷史。研究表明，解決某個進化問題所需要的是跟沃森選擇任務相同的複雜邏輯。
這個進化問題是社交型次級自我的專長。社交型次級自我是社會群體生活中的管理大師，因為一個人生活在社會群體中會帶來很多好處。例如，10個人一起解決一個問題時，找到解決方案的可能性就會大大增加。但是，團隊合作也有不好的一面——有些人不幹活還爭功。如果群體中有些成員，吃著自己那份食物，卻不完成分內的狩獵和採集工作，那麼這對整個群體來說就不僅僅是挨餓的小問題，而是事關生死的大問題。所以，人類祖先需要及時發現社會中的寄生蟲。
萊達·科斯米迪認識到，人們發現騙子時用的邏輯推理，跟解決沃森選擇任務所需的邏輯推理完全一樣。讓我們再來看看那個卡片問題，只是這次我們換一種表述方法，能夠讓社交型次級自我用人類祖先的方式去處理這些信息。
圖5–3中有4張卡片。每張卡片都有一面是一個人的年齡，另一面是他所喝的飲料。你應該翻動哪些卡片來證明以下規則為真：如果一個人喝的是酒，那麼他必須超過18歲？
當看到的這個問題時，大多數人都能立即給出正確答案：翻開卡片「16」和「beer」，另兩張不用翻。翻「21」那張卡片是沒有意義的，因為我們知道這個人不是騙子；翻可樂那張卡片也沒有用，因為那個人並未得到欺騙可能帶來的好處。
圖5–3沃森選擇任務的「發現騙子」版本
解決騙子問題所需要的複雜邏輯，在數學意義上與解決之前的沃森選擇任務所需的複雜邏輯是一樣的。科斯米迪試驗了這個問題的十幾個版本，總是得到相同的結果：只要問題涉及找出騙子，大多數人就都成了傑出的邏輯學家。
人類學家拉裡·杉山也讓Shiwiar部落的人來回答這個問題。雖然Shiwiar人做沃森選擇任務時一次都答不對，但對於這個根據進化規律翻譯的版本，有83%的人都能夠答對——答對的概率比哈佛大學的學生還高了1%。因此，在這場學術奧林匹克競賽中，從沒上過學的Shiwiar人在回答自然版本的問題上戰勝了受過良好教育的哈佛學子團隊。
科斯米迪和杉山證明了一件非常重要的事——並不是人們沒有能力解決複雜的邏輯問題：相反，很多學術問題的表述方法都沒能讓次級自我的天分參與進來。這就好像讓一位汽車機械師想要把車抬起來時，不許他用千斤頂，只讓他用數學適量和能量交換來解決問題一樣。
大數悖論
假設你聽說發生了一場空難，飛機上的200人全部遇難。任何人聽到這則新聞都會感覺到一些悲傷。現在假設是一架更大的飛機，空難造成了600人遇難，你又會有什麼感覺？
大部分人還是會感到悲傷，但是不會多悲傷兩倍。實際上，在這兩種情況下人們體驗到的是同樣水平的情感。當更多人遇難時，人們體驗到的情感甚至會更少。
這種現象被稱為「大數悖論」（large numbers paradox），在生活中隨處可見。舉例來說，當得知美國政府於2000~2010年在伊拉克和阿富汗的軍事行動上花費了10億美元時，很多美國人都非常憤怒。但如果告訴這些人這個數字是1萬億美元時，他們的憤怒並不會增加多少，儘管後一個數字是前一個數字的1 000倍，而且更接近實際的開支。在數學意義上，這相當於街角商店的三明治標價4美元還是4 000美元的差別。然而，當政府開支擴大1 000倍的時，人們並不會更加憤怒。
要理解這個悖論，我們需要穿越叢林回到Shiwiar人的世界。Shiwiar人生活在一個由50到100人組成的小村落裡，幾乎所有人都相互認識，很多人還是親戚或密友。「50到100」這個範疇很重要——從非洲到南美洲，再到大洋洲，現代的狩獵者群居的規模都是50到100人。如果你率先發現了一個從未接觸過外人的部落，我可以打賭那個部落只有50到100人。考古學的證據顯示，如果你回到10萬年前去看望你的祖先，很可能會發現他生活在一個50到100人的遊牧部落中。今天，很多人都生活在擁有百萬人口的大城市裡，但是，通常我們的社交網絡（與我們打交道的人）仍然在50到100人左右。
如果你去找Shiwiar部落的首領，告訴他可能有600人遇難了，他也許會撓著頭說：「啊？什麼意思？」在狩獵採集型的社會中，人們表達數字和數量的詞很少，如果我們開始說200、600、100萬、10億這類數量詞時，Shiwiar人的眼神就會迷茫起來（就像我們想分辨10億和1萬億時一樣）。
在推理決策時涉及大數值計算，這在進化史上還是個新奇的概念——就像寫作而不是說話一樣。想想Shiwiar人對大數值的回應，你可能會覺得很有意思。但不要忘了，從進化的角度講，你的大腦跟Shiwiar人的大腦基本上是一樣的，而且Shiwiar人的大腦跟大約5萬年前走出非洲的人類祖先的大腦也很相似。很多人都上了多年的數學課，我們給1 000加三個「0」就得到了1 000 000。然而空難和軍事開支的例子說明，當數字變大時，我們的大腦就不大靈光了。一光年是多少？1012納米又是多少？對於人類的大腦來說，極大的數字就是一個模糊的概念，跟進化全無關係。如果想理解非理性偏差，這一點就很重要。
讓社交型次級自我出馬，消除誤差
丹尼爾·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基因其在決策領域的突破性研究獲得了諾貝爾獎。在他們對行為經濟學的眾多貢獻中，有一項著名的研究揭示了人類推理的不可靠。其中一個問題是這樣的：
假設美國正在為一種罕見的亞洲疾病的爆發做準備，這種疾病預計會奪走600人的生命。現有兩種對抗該疾病的方案。
方案A：如果採用方案A，則有200人會獲救。
方案B：如果採用方案B，則有1/3的概率救治600人，有2/3的概率無人獲救。
那麼，你傾向於使用哪種方案？
要注意的第一件事是，在兩個選項中，對於預期存活人數都有完全相同的「期望值」，即600人中的200人。兩個選項的區別是：方案A給出了一個確切的獲救人數，而方案B充滿了不確定性。卡尼曼和特沃斯基發現，大多數人（72%）都選擇了確定性更強的方案A。
但他們之所以獲得諾貝爾獎，並不是因為發現了人們習慣選擇更確定的方案，重要的是下一步——他們給另一組受試者同樣的亞洲疾病問題和選項，但是選項的表述方法略有不同。
方案A：如果採用方案A，則有400人會死亡；
方案B：如果採用方案B，則有1/3的概率無人死亡，但有2/3的概率將導致600人全部死亡。
那麼，你傾向於使用哪種方案？
關鍵的一點是，在邏輯意義和數學意義上，第二個問題和第一個問題是完全一樣的。兩個選項對於預期存活的人數也都有同樣的期望值——600人中的200人。唯一的區別是，選項是以損失而非收益的方式進行表述的。然而，在面對這兩個選項時，有78%的人選擇了方案B。這種偏好的改變似乎揭示了決策中的一個重大偏差。
在亞洲疾病問題中出現的偏好逆轉，常常被用於證明人類的非理性，這對古典經濟學的理性人模型的核心假設造成了致命的打擊。並不是人們不擅長數學，他們只是在處理數學意義上的相同決策時表現出了前後不一致的非理性偏差。
然而，讓我們從進化的角度再做一些偵察工作。我們知道，人類的祖先生活在100人以下的群體中，而且我們的大腦並不是為了理解大數值而設計的。請記住，人類的祖先是不會遇到這樣的大數值問題的。
決策科學家王曉田認為這個經典的亞洲疾病問題可能是進化史上的新發明，因而未能激活我們與生俱來的邏輯能力。在他看來，這個問題就像是讓不識字的人寫作，或者讓本書的兩位作者表演一段芭蕾舞《天鵝湖》（請相信，你們不會想看到我們二人穿緊身衣的樣子）。
由於狩獵採集部落很少超過100人，王曉田的推論是，如果題目裡的數字是我們祖先所熟悉的範疇，人們的回答可能會大不相同。如果題目裡不是600人，而是60人，在社交型次級自我熟悉的範疇內，那麼結果又會如何？
王曉田做了這樣一個實驗，他使用了跟卡尼曼和特沃斯基同樣的問題，唯一的區別是將裡面的人數改成了部落的規模。一組受試者面臨的決策，是選擇能挽救20人的方案，還是有1/3的概率將60人全部救出的方案（有2/3的概率是無人獲救）。另一組則要決定是選擇40人死亡的方案，還是選擇有1/3的概率無人死亡的方案（有2/3的概率是60人全部死亡）。
王曉田獲得了驚人的發現。當題目中的人數是60（而不是600）時，那麼怎樣表述題目都不會影響人們的選擇。這個發現證明了人類並非是非理性的，而是完全有能力避免誤差的。其中的秘訣就在於，要用符合人類祖先認知規律的方式來提問。
如何幫助自殺的烏龜和不理性的人類
海龜在乾燥的淺灘上下蛋，這些蛋之後會在某個凌晨孵化，變成小海龜爬回大海。那是非常壯觀的景象。就像《海底總動員》（Finding Nemo）中的龜龜所說的「噢，真是棒極了。這些小傢伙現在只是蛋蛋，我們把它們留在海灘上孵化，然後它們自己就會回到蔚藍的大海。」
然而，近年來一代又一代的海龜都出現了可怕的決策失誤。當它們面臨兩種選擇時——一種是爬向大海；另一種是爬向相反方向，那裡滿是大卡車奔馳的柏油馬路，成千上萬隻海龜卻做出了這種致命的非理性選擇。
一個佛羅里達人最近受到啟發，找到了拯救海龜自我毀滅行動的方法：關掉分散海龜注意力的燈光。
新孵化的小海龜似乎會本能地爬向有光亮的地方。幾百萬年以來，這都是個非常理性而且有效的策略，因為在黑暗的海灘上，光亮來自海面反射的月亮和星星的光芒。朝著這些光亮爬，小海龜就能回到大海。但是，當人類開始在海灘的另一邊安家，修建了燈光閃爍的酒店後，問題就來了。現在，佛羅里達州勞德代爾堡的海龜孵化以後如果朝著最亮的地方爬，就會徑直爬到公路上去。
這些自我毀滅的海龜是天生非理性的嗎？在現代世界中看似如此，但海龜的決策所依賴的簡單線索，對於它們的祖先來說是完全理性的。只是在今天，它們進化而來的決策機制受到了現代燈光的干擾。
現代人類跟自殺的海龜頗有相似之處。我們也有深度理性的決策機制，我們的系統有時也會被現代世界的種種因素所干擾。
研究決策的行為經濟學家和心理學家收集了大量謬誤，證實了人類就像那些自殺的烏龜。所以，當我們被現代的燈光致盲後，就可能會在很多相對簡單的任務中敗下陣來。很多失誤和非理性的表現並不是因為我們的能力，而在於測試這種能力的方式。只要稍作調整，用人類祖先熟知的方式提供信息——關掉致盲的燈光，那麼這些看似愚蠢的笨蛋就能立即變成深度理性的專家。
由此可見，改變難題的表述方式能夠調動我們與生俱來的遺傳智慧，它可以顯著減少偏差、改善我們的決策。但研究發現，同樣的決策可能對某個人來說是深度理性的，而對另一個人來說就是不理性的。接下來我們要進一步觀察這兩種人之間的生物學區別。我們先來回答一個簡單的問題：為什麼暴發戶往往最終會落得破產的下場？