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与强度等级匹配的描述

诸如你的幸福感、总统受欢迎的程度、金融骗子的合理惩罚和政治家的未来前景等问题有一个共同的重要特点：这些问题都涉及隐含的强度或数量概念，因而我们也就可以使用“更”这个词对其进行描述：更幸福、更受欢迎、更严厉或（对政治家来说）更有力度。例如，一个候选人的政治前景可能是“她在首轮竞选就会出局”这样的背运，也可能是“她有朝一日会成为美国总统”，身居高位。

平均长度与总长度是完全不同的数量概念（2）

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接下来我们会了解到系统1的又一新能力。强度的等级在不同领域中都有“匹配”描述。如果罪行是颜色，杀人就应该是深红，颜色比偷窃更深。如果犯罪用音乐来表达，大屠杀就应该用强音，而停车不付钱则应该用弱音。当然，你对惩罚的强度也有类似的感觉。在传统的实验中，有些人用声音的大小来表达犯罪的严重性；其他人用声音大小来表达法律惩罚的严重性。如果你听到了两个声音，一个是表达犯罪的，一个是表达惩罚的，如果一个声音比另一个声音更响的话，你会有不公平之感。

请思考这个例子（后文中还会提到这个例子）：

朱莉4岁时就能阅读。

现在请将朱莉这个孩子的阅读能力与下面的强度等级进行匹配：

若某人的身高和朱莉的早慧程度一样，那他有多高？

你觉得6英尺怎么样？显然太少了。那7英尺呢？也许又太多了。你希望找到一个高度能匹配4岁孩子极强的能力。虽然很强，但并不超群。15个月大就能阅读才是超群的能力，这就跟一个人身高7。8英尺一样。

你的工作收入多高才能与朱莉的阅读能力相匹配呢？

什么罪行的严重程度可以与朱莉的早慧程度相匹配呢？

常春藤大学的毕业学分积点多高才能与朱莉的阅读水平相匹配呢？

上述问题并不是很难回答，对吧？此外，可以肯定的是与你同处一个文化领域的人作出的匹配与你的回答会很相近。我们发现，人们根据朱莉的阅读年龄这一信息预估她的学分积点时，他们通过一种范畴向另一范畴的转换来回答这个问题，并且选出了相应的学分积点值。我们也明白为什么这种利用匹配进行预测的模式从统计学角度来看是错误的，尽管对于系统1来说这很正常，但对于统计学家以外的大多数人来说，系统2也可以接受这种做法。

平均长度与总长度是完全不同的数量概念（3）

思维的发散性让我们作出直觉性判断

系统1任何时候都可以同时进行多种估算，其中有些估算是持续不间断的常规评估。只要眼睛是睁开的，你的大脑就会对视觉范围内呈现出的立体事物进行评估，这种评估是对这些物体的形状、空间位置和特性等因素的全方位评价。这一评估活动的运行或对违背期望的事物进行持续监督的行为都是无意识的。与这些常规评估不同，其他评估行为只有在需要时才会进行：你不会持续评估自己有多高兴或多富裕，即使热衷政治，你也不会一直不间断地评估总统的执政前景。偶尔的判断是主观自愿的，这种判断才是有意识的。

你不会不由自主地数出每个读到的词的音节数，但如果你选择这样做，就能数对。不过，想要使刻意计算的结果很精确并非易事：我们计算的结果往往比自己想要的或需要的要多。这种过量计算的过程就体现了“思维的发散性”。如同想用散弹猎枪瞄准一个点是不可能的一样（它射出的子弹是分散的），想要让系统1完全执行系统2的命令且不做多余的工作也很难，这一点与散弹枪很相似。我很久以前从书上看到的两个实验就表明了这一点。

其中一个实验让受试者听几对词，若他们听出这些词是押韵的，要马上按下一个键。下面两组词都是押韵的：

VOTE–NOTE

VOTE–GOAT

在你看来，区别很明显，因为你看到了这两组词，而受试者只能听到单词。“VOTE”和“GOAT”押韵，但它们的拼写不同，虽然受试者听到了这两个词，但他们也会受到拼写的影响。如果两个词的拼写不同，受试者听出它们是押韵的速度就会慢些。尽管要求是比较声音，但受试者同时也对两者的拼写进行了比较，而且与声音无关的不匹配因素妨碍他们迅速作出判断。刻意回答一个问题却引起了另一个问题，这一行为不仅没必要，而且