我们的无知总是超出自己的想象。人类建立了复杂的社会，掌握了艰深的技术：我们学会了生火，创建了民主制度，在月球上留下足迹，让基因对号入座……然而，我们每个人又都是犯错大王，时常做出愚蠢的行为，大多数人甚至连马桶的基本工作原理都弄不清楚。我们何以知之甚少却成就颇高？

《知识的错觉》指出，人类个体对世界的了解少得可怜，没有谁拥有超级大脑，所幸人类在一个丰富的知识共同体中各擅所长，相互依存。我们的日常需求几乎都仰仗着别人的专业知识与技能，我们擅长从周围的人、事、物中获取经验与智慧。所以，让人类从众生当中脱颖而出称霸世界的，并非个人理性，而是无与伦比的集体思考。也正因为他人的存在，我们认为自己无所不知，这就是知识的错觉。这也解释了为何我们常常高估自身的理解力，为何政治偏见与迷思总是根深蒂固，为何个人精英主义式的教育和管理总是无疾而终。

对“无知”的了解，是我们认识自己、他人与社会的一种绝佳方式。这有助于我们更好地与人相处，更理性地对待技术，更客观地面对烦冗的信息，与人类的理性与非理性和谐共处。

人脑的容量

兰道尔计算了人们究竟掌握多少信息，即人脑的知识库到底有多大。假设人们在70年的寿命中这一习得知识的速度始终恒定，他所尝试过的每一种测量方法大都指向同一个答案：1GB。兰道尔并未宣称这一结果是准确无误的。但即使把这个数字乘上10倍，即使人们的记忆储量能增加到10GB，它仍小得微不足道。

组合激增

为了完全了解发夹，我们需要穷尽它的所有用途和潜在用途：它由哪些材料制成，这些原材料产自哪里，每一种原料在制造发夹中如何发挥作用，发夹在哪里出售，以及谁会买发夹。此外，为了充分领会上述每一个问题的答案，又需要提出更多的问题。要充分了解发夹的消费人群就需要展开关于发型的分析，相应地，之后便是对时尚及深层社会结构的分析。计算机科学家称这种不断增长的信息需求为组合激增（combinatorial explosion）。想要全部地理解，势必要了解更多，而且每一项待解之事的组合将很快使你不堪重负，于是，系统崩溃。

混沌理论

另一种证明世界复杂性高深莫测的数学工具是混沌理论（chaos theory）。在混沌系统中，差之毫厘，失之千里。众所周知的比喻是，中国的蝴蝶扇扇翅膀，美国便飓风肆虐。在混沌系统中，微小的差异会被放大，就像跌落悬崖的速度是平时下山速度的放大版。斯蒂芬·杰伊·古尔德（Stephen Jay Gould）这样诠释混沌理论如何将复杂性引入历史研究：“一开始没来由的小小异动引发的后果如瀑布般倾泻而出，回首一切，恍然间有种命中注定之感。起初哪怕只是轻轻一推，历史的车轮就会驶入不同的轨道，从这一点开始即分道扬镳。始于微不足道的改变，终于大相径庭的结局。”古尔德对过往事件的不可避免性的观察结论，正是对人类无知的深刻洞见。我们只是意识不到事情是如何发生的罢了。

颠倒因果教训逆初衷

一位店主走到他的商店门口，发现窗户上满是用喷漆颜料画的侮辱和贬损涂鸦。他把窗户擦干净了。但第二天，同样的事情再次发生。因此，他萌生了一个计划。第三天，店主一直等到这帮当地的小流氓们出现，在他们干完这些勾当之后，店主付给他们10美元作为这项“工作”的酬金。翌日，他再次酬谢他们但只付给他们5美元。接下来几天，他继续为店铺受损而付钱，但金额逐日缩减，因此，小流氓们很快就只能拿到不到1美元了。他们终于不再来了。何苦就为了这么一点点钱而喷漆侮辱这位店主呢。这个虚构的小故事揭示了一个实实在在的因果教训，关于是什么让人们采取行动，以及你如何能够引导他们的动机，让其认为他们正在做一些违背初衷的事情。

CRT（Cognitive Reflection Test，认知反射测验）

CRT区分了反思型的人和直觉型的人。更具反思特征的人倾向于仰赖他们深入思考和表达的力量；那些缺乏反思特征的人更多地依靠他们的直觉。

反思型的人会更加小心谨慎。例如，他们更善于发现一个句子是确有深意还是只不过是一堆字词的堆砌（如“隐藏的意义改变了无与伦比的抽象之美”）。他们也更愿意冒险且鲜有冲动任性的行为。一般来说，他们更善于把握时机或干脆等得更久以放长线钓大鱼。他们的喜好在其他方面不尽相同。相较于缺乏反思特征的人，反思型的人更偏好黑巧克力而非牛奶巧克力，他们也不太相信上帝。

光流效果

所看到的是光流效果，即当你处在运动状态下，光线经物体表面反射后进入你眼睛的模式。光流遵循明确的定律。例如，假使你沿着和在麦田中相同的路径跑过一个苹果园，你也会体验到光流效果。你所见到的当然不会完全一样（也不过是苹果树和小麦的差别而已），但原理是相同的：正如离你越远的麦子似乎移动得越慢，离你越远的树也比身边的那些移动得更慢。

共享意向性

共享意向性的能力支持的或许是人类最重要的才能：储存并将知识一代代传递下去的能力。这便是人类学家所谓的文化累积。知识的传递由我们的社会脑通过语言、合作以及劳动分工逐渐创造出文化。这是人类制胜宝典中最关键的绝招之一。人类能力的持续升级并非源于个体智能的提升。与数百万年来不思进取的蜂巢不同，我们共同追寻的志业变得愈加复杂，同时我们共享的智慧也越发强大。

社交技能与智力通常被认为是此消彼长的。随便挑一部20世纪80年代的电影，你都会看到一个典型的书呆子形象：一名杰出的数学家或物理学家，但极其不擅长跟异性交往。这些描述掩盖了个体智能与群体智慧间的深层联系。正如我们马上将看到的，我们当中最聪明的人，即从某种意义上说的最成功的人，很可能是那些最能理解别人的人。

这种效应已在托尼·朱利亚诺（Toni Giuliano）和丹尼尔·韦格纳（Daniel Wegner）的实验室中得到验证。他们要求一些约会超过三个月的情侣记住一组事物，比如特定的电脑品牌。他们要求这些情侣评判他们当中谁更熟悉每种事物（例如，倘若一方是计算机程序员而另一方是厨师，那么前者在电脑方面就更加专业）。研究者发现，情侣们会分配需要记忆的项目，相应领域里的行家会分配到更多的任务。在情侣中只有一人擅长任务涉及事物的情形下，内行记得更多，外行忘得更快。当任务在同伴的专业范畴之内时，人们会少花些力气去记忆那些事物。换句话说，大家都把任务推给更擅长的人。人们倾向于在自己的一亩三分地里为认知劳动的分工贡献出最好的一面。我们依赖其他专家们记住其他事情。

无知

无知绝非幸事，但它也不必然是痛苦的。对人类而言，无知是不可避免的，这是我们的本来状态。对任何人来说，这世界都有太多的复杂性待理解。无知可能会令人沮丧，但问题并不在于无知本身，而是我们身陷其中却浑然不觉。

无知不可避免，错觉亦有价值。

知识的错觉的益处

知识的错觉赋予人们自信去开拓新疆域。伟大的探险家必定坚信他们知道得比实际上更多，才能展开新的冒险征程。

每当学术界遇到同预设不相符的新理论时，通常会依次出现三种反应：先无视，再抵制，最后又宣布本就是如此。

优秀团队成功的原因

一支优秀的团队会创业成功，因为它能通过了解市场运作机制找出好想法，并付诸实践。一支出色的团队会利用成员所长对劳动进行分工。

伍利的研究团队还推测，相比于个人智力分数，c因素将会更好地预测出后续其他不同类型团队作业的表现。换句话说，他们验证“集体智力将大于各个部分之和”这一假设。他们验证假设的方法是，交给每支团队一个不相关的任务（如计算机跳棋），看看c因素是否能更好地预测出团队在和电脑交战中的表现。确实如此。c因素相当有效地预示了这组人下棋的表现，而个人智力分数则毫无用武之地。想知道一个团队的表现，你得从团队层面着眼。个人智力分数此时就显得捉襟见肘了。以此类推，假如你雇用一队人来翻修厨房，宁可找一群能彼此配合的半吊子工人，也不要请来一堆各自为政的能工巧匠，精于各自的手艺倒是不假，可最后连橱柜都对不齐。

解释的敌人

做“朋友”还是当“敌人”，哪个更好？这个问题并没有正确答案，两者都各有利弊。世界是复杂的，因此了解一切是不可能的。耗费大量的时间用于掌握无关紧要的细节，就像“解释的朋友”所做的那样，可能是在浪费时间。此外，即使某些人在其专业领域是“解释的朋友”，比如厨房用具、古董汽车或是音响设备，而当谈到他们不那么在意的东西时，他们又往往成为“解释的敌人”。

市场正是利用了“解释的敌人”对细节的厌恶。大多数广告都仰赖一些模棱两可、闪烁其词的理由。广告倾向于让受众聚焦于广告商希望观众联想到的某个人（例如一个相貌平平的建筑工人）或是观众眼中的某个角色模型（一个色眯眯的大汉），并含糊其辞地说明该产品将如何改善你的生活，同时也发出免责声明。一支抗抑郁药物电视广告只用了5秒钟介绍临床上的药效证据，却花了55秒来表现药物可能出现的副作用，广告的背景是一个邻家女孩型的姑娘迎着阳光，探索着生活中微小的快乐。另一支广告仅仅提到这种药物是“有帮助的”，以及花了45秒对潜在副作用进行说明，画面又是女性重获新生的样子，虽然这次是中年妇女。即便如此，已经比那种只有一群性感年轻人欢笑玩闹的啤酒广告提供的信息多多了。

另一个极度依靠“解释的敌人”的行业是护肤品行业。化妆品公司给那些装在小瓶子里的许诺能“修复你的DNA”或“让你年轻20岁”的乳膏标上不可思议的高价来赚取利润，而鲜有临床证据支持这些噱头。他们是怎么成功的呢？通过给出表面上看起来有凭有据、像模像样的伪科学行话。整个护肤品行业的涌现都离不开伪科学。“肌肤科学门诊”提供诸如高级影像设备及“肤色分析软件”之类的极具吸引力却毫无临床证据的技术。这全部都是护肤品公司的营销手段。

助推法

助推法给人的重大启示在于，改变环境比改变人本身更容易也更有效。而且，一旦弄清是哪些奇怪的认知驱使着我们行为，便可以设计环境来让这些怪癖为我所用，而不是深受其害。 我们可以将这项启示应用到我们如何作为知识共同体的一部分进行决策。我们得向那些“解释的敌人”致谢，因为我们通常没兴趣，甚至也没有能力掌握所有决策的细节。尽管一知半解，我们还是可以试着打造一个帮助自己做出更好决策的环境。

g因素

由因素分析揭示的这一基本维度被称为“g因素”，你猜得没错，就是“一般智力”的意思。心理学家对此爱不释手，因为它能满足他们对计量测验的向往。你只需对人们施以一系列测试，然后用因素分析给出智力分数即可。因此，g因素是一种统计上的建构。它不仅仅是你在一个智力测验当中的表现，但也差不太多。它呈现了你的一系列测验表现相对于他人而言所处的水平。其优势在于，只要它们有鉴别力且涵盖的思维类型足够广泛（空间的、语言的、数学的、类比的、简单的、复杂的），任何一组测验随你挑。心理学家偏爱g因素，因为它基于人的表现，能有效地预测多种重要的个人素养和潜力。g因素得分较高者在学业和工作中都有较好的表现。部分研究显示，g因素是职业成就最佳的预测因子。一篇整合了127项研究，共计超过两万个样本数据的报告指出g因素与数项工作成就都正相关。

智力

智力理论倾向于把智力分解成几个部分。不幸的是，智力的拆分方法几乎没有一致的定论。流体智力与晶体智力是一种普遍且相对传统的区分方法。流体智力对应的是我们用“聪明”形容某人的情形。此人对任何问题都能快速得出结论，也擅长探索新事物。晶体智力则指的是一个人的记忆体能存储和处理多少信息。这包括此人的词汇量以及他所知道的常识多少。

智力也可以依据它所包含之技能进行分类。一种理论把智力拆分为三项独立的技能：语言能力。另一个理论则更进一步，认为智力有8个不同的维度：语言、数理逻辑、空间、音乐、认知与适应自然、肢体运动、人际关系和内省。一名研究者从实用的角度出发，认为智力反映了人们制定并达成其目标的能力。这个理论中设定的基本技能涵盖了创新能力、分析能力、实践能力，以及通过注入积极的价值观，有助于实现公共利益的能力。

知识的诅咒

知识的错觉与经济学家所说的知识的诅咒。正好相反。当我们熟知某样东西时，很难想象竟有人不知道。当我们打出一首曲子的拍子时，有时会讶异于竟然有人听不出来。这似乎是显而易见的，毕竟，我们能够听到曲调在脑中回荡。如果我们知道某个常识性问题的答案［谁是《音乐之声》（The Sound of Music ）的主演？］，我们便倾向于假设其他人也知道这个答案。知识的诅咒时常以马后炮的形式出现。

共性一般智力

当心理学家试图开发最好的测验时，他们的发现是相当惊人的。事实上，只要你在足够广泛的维度上测量心理能力的表现，选用哪种测验其实没什么差别。你将会得到相同的结果，至少非常相似，无论你用什么类型的任务来评测受试者的表现。这是因为所有的认知测验都是正相关的，该事实于1904年由查尔斯·斯皮尔曼（Charles Spearman）提出，这一工作是开创性的。无论你是要求人们解出高难度 ）的能力，抑或测试他们当看到灯亮时能以多快的速度按下按钮（反应时间），只要任务涉及注意力和思考力，其表现都会呈现一个微小但正向的相关。也就是说，在某一任务上表现出色的人干其他事情基本也不会失手，而对表现平平者来说，往往就事事不顺了。所有测验之间都具有相关性这一事实说明它们必定有什么共同点，即一种能把佼佼者和平凡人区分开来的机制。斯皮尔曼称其为“共性一般智力”。