——丹尼爾·丹尼特，《達爾文的危險》（1995） 智力作為文化話語中的一個概念，短時間內不可能消失。這個概念理應依然存在。不過，圍繞著智力展開的許多爭論倒是已經開始逐漸淡出人們的視野了。十多年前，理查德· 赫恩斯坦（Richard J.Herrnstein）和查爾斯·默裡（Charles Murray）寫了《鐘形曲線》 （The Bell Curve）一書，轟動一時。估計今後都不會再有第二本關於智力的書能夠引起如此關注了。那時的人們還沒有意識到，圍繞著智力展開的激烈爭論似乎已經畫上了句號。關於智力的所有主要疑惑，學者都已找到了滿意的答案[1]。比如，我們已經知道智力約有一半源自遺傳（由基因決定），另一半源自環境；我們知道智力對於人生成就起著重要作用（這就是為什麼有些人可以成為人生贏家）。但是，人的命運軌跡又不是完全由智力決定的。那些智力測驗沒有涉及卻對個體產生重要影響的心理能力是學者近期關注的焦點。其中一些能力的缺失是導致理性障礙產生的罪魁禍首。 有些智力概念的批評者認為，智力測驗如同一場遊戲，測不出什麼重要的東西。而另一些批評者則認為，智力概念還不至於一無是處，它的存在具有一定的價值和意義，但其實“每個人都是聰明的，只是聰明的方式不一樣罷了”。以上兩種說法都有失偏頗。另外，還有的批評者認為智商高低不能預測個體在現實世界中的行為。這種觀點也不完全正確[2]。不過，傳統智力概念支持者的觀點也並非無懈可擊。比如，有些智力測驗支持者認為，智力測驗能夠評估絕大多數重要的人類認知能力。稍後我將會引用大量實證研究來反駁這種觀點。 簡而言之，無論是智力測驗的嚴苛批評者還是傳統智力概念的堅定支持者，他們的論據都已被最新的研究證明是過時的了。 在對智力進行討論時，通常會在一開始就錯把智力概念置於認知功能的語境中，進而接受“智力是人類心智的核心特徵”的預設假設，使得後面的所有討論都偏離正確軌道。我試圖摒棄這個預設假設。我將先描繪出心智的大致模型，再把智力放入其中。過去20年，認知科學家在描繪心智運作的基本原理方面取得了引人注目的進步。十幾年前，認知科學家史蒂芬 ·平克（Steven Pinker）寫了一本極具影響力的書，名為《心智探奇》（How the Mind Works）。如果退後20年，誰要是敢給書取這樣的標題，定會被當作不自量力的笑柄，不過，現在已經沒有人會懷疑這個題目無法回答了。然而，認知科學家研究的各種心智模型往往不接地氣，對於大眾喜聞樂見的問題，比如人們的思考方式如何不同？為什麼會有這些不同呢？科學家很少給予關注。我將提出一個當代認知科學家都認可的心智模型，以期可以回答這些問題。與以往的理論模型不同的是，該模型更強調個體差異。這個模型的理論根基是已得到廣泛認同的雙重加工理論。 [1] 有關智力基本問題所達成的共識，尤其是流體智力方面，其理論發展趨勢可見於有關認知能力的相關文獻（Bouchard，2004；Carroll，1993；Deary，2001；Engle et al.，1999；Flynn，2007；Geary，2005；Lubinski，2004；Neisser et al.，1996；Plomin and Spinath，2004；Sternberg，2000a；Unsworth and Engle，2005）。 [2] 關於這個問題，施密特等人完成了關於這個問題的大多數綜合性研究（Schmidt and Hunter，1992，1998，2004；Deary et al.，2004；Geary，2005；Kuncel，Hezlett，and Ones，2004；Ones，Viswesvaran，and Dilchert，2005）。
型別一與型別二加工認知神經科學和認知心理學領域的研究證據都支援這樣一個結論：大腦的運作可分為兩種不同的認知過程，功能各不相同，各有優劣。之所以這麼說，是因為不同領域的學者（認知心理學、社會心理學、認知神經科學和決策理論）都相繼提出了大腦同時具有型別一與型別二兩種加工過程的理論[1]。 型別一加工的本質特徵是其自主性。型別一加工又稱為自動化加工，原因如下：①執行迅速；②只要觸發性刺激出現，就會強制性執行；③不會加重中樞處理能力（central processing capacity）的負荷（換句話說，就是不需要有意注意）；④不依賴高層次控制系統的資訊輸入；⑤可以平行運作，而不會相互干擾，也不影響型別二加工。型別一加工包括：情緒對行為的調控；由進化心理學家提出的，為解決特定適應性問題而存在的封閉性心理模組；內隱學習的加工過程；過度學習聯結而產生的自動化啟用[2]。由於型別一加工的計算負擔較小，因此成為人類資訊加工的預設方式。型別一加工有時又被稱為適應性無意識， 以強調這種加工方式在完成很多重要任務時所發揮的作用，比如面部識別、本體感受、消解語言歧義、深度知覺等，這些加工都不在意識範圍之內。型別一也常常稱作啟發式加工，意指其速度快、自動化、計算負荷低，以及無須對所有的可能性情況進行大量分析。 型別二加工的關鍵特質與型別一加工截然相反。型別二加工速度相對較慢，相對來說計算負荷也較高，它是意識的焦點。多種型別一加工任務可以同時執行，是平行式加工；而型別二加工只能在同一時間處理一個或幾個任務，是序列加工。通常來說，型別二加工是基於語言和規則的，心理學家稱之為控制加工。當我們說到“有意識的問題解決”時，指的就是這一類加工。 型別二加工的一個重要功能是壓制（override）型別一加工。由於型別一加工速度快但粗糙，所以，很多時候型別二的壓制是非常有必要的。在解決問題或做決策時，啟發式加工可以幫助我們找到答案的大致範圍。但是，當一些極為重要的情境（財務決策、公平裁判、
僱用抉擇、司法判決等）需要精細加工和分析時，啟發式加工就無能為力了。啟發式加工在良性環境下執行良好，可是一旦到了惡性環境，就會帶來糟糕的後果。 在某些特殊的情景下，如果未能成功壓制型別一加工，不同種類的型別一加工（情緒管理、達爾文模組、聯結與內隱學習等加工過程）都有可能導致非理性行為反應。在後面的章節中，我們會討論人是如何透過屬性替代（attribute substitution）而成為認知吝嗇鬼 （cognitive miser）的。所謂屬性替代是指使用容易衡量的特質來替代較難衡量的特質，時常以犧牲準確率為代價。比如說，認知吝嗇鬼會用回憶起來毫不費力的鮮活記憶或者最突出的屬性，替代那些需要費力獲取的事實。但是，當我們對事關重大的情境進行風險評估時 （比如與孩子有關的活動或環境），我們並不想用不假思索的鮮活印象替代對情境的仔細考量。在這種情況下，我們就希望型別二加工能夠壓制認知吝嗇鬼的屬性替換。 型別二加工必須擁有兩種彼此相關的能力，方可成功壓制型別一加工。第一，具備中斷型別一加工並且抑制其反應傾向的能力。因此，型別二加工理應包含執行功能的抑制機制， 抑制機制也是近期執行功能研究領域的焦點所在[3]。 第二，具備了抑制型別一加工的能力，萬里長征只走完了一半。僅僅抑制了型別一加工的反應，對於解決問題並沒有實質性幫助，此時還需要以更最佳化的反應替代原有反應。那麼，更為最佳化的反應從何而來呢？一種答案是，它們源自型別二加工所獨有的假設性推理和認知模擬[4]。當我們進行假設性推理時，我們建立一個臨時的模擬世界模型，並在這個模擬世界中測試各種行為及其後果（或是備擇原因）。 為了能夠進行假設性推理，一項關鍵能力是我們必備的，這種能力就是不將真實世界表徵與假想的情景相混淆。比如，如若個體正在思考的備選目標與當前目標狀態不同，他必須能夠同時表徵出當前目標和備擇目標，並且保證它們之間涇渭分明。與之類似，我們需要能夠區分出即將要採取的行動表徵和認知建模中嘗試過的備擇行動表徵。在行動實施階段，前者一定不能受到後者的影響。否則，我們將要採取的行動將會被曾經思考過的備擇行動方案干擾。
認知科學家將這種表徵狀態混淆的現象稱為表徵濫用（representa-tional abuse）。發展心理學家在試圖探索兒童假裝行為和假裝遊戲的起源（比如，小孩說“這根香蕉是電話”） 時，表徵濫用是他們研究的主要問題之一。兒童必須能夠清晰分離香蕉與電話在心智中的表徵，才能在遊戲中把香蕉當作電話來玩。在一篇廣為人知的文章中，發展心理學家艾倫·萊斯利（Alan Leslie）討論了兒童假裝的邏輯，提出了“去耦操作”（decoupling operation）一詞，如圖3-1所示[5]。圖中，初級表徵直接對映世界，和/或直接與某個反應相連。為了使假裝模式化，萊斯利提出了次級表徵。次級表徵是初級表徵的複製品，但與真實世界相分離， 從而能夠被操控，即模擬機制。 圖3-1 認知去耦（改編自Leslie，1997） 誠如萊斯利所述，正在進行的模擬並不妨礙初級表徵對外部世界的追蹤：“與此同時， 原版的初級表徵繼續保有專屬的參照物、事實和事物之間的關係，而初級表徵的複製則上升至第二位（1987，p.417）。”然而，從認知能力的角度來分析，處理次級表徵，即保持它們的去耦狀態，對認知能力的要求很高。為何去耦過程是高能耗的呢？進化理論給出了很好的解釋。在我們逐漸進化為強烈依賴認知模擬的動物的過程中，有一點非常重要，那就是我們不能長時間地“脫離”世界。因此，處理對世界的初級表徵必然有著獨一無二的特殊地位。去耦的困難之處會表現在某些行為方面，比如苦苦思索時我們常常會閉起眼睛（或者抬頭看著天空，或者轉移視線）。此類行為旨在試圖阻止初級表徵發生改變，從而干擾正在進行模擬的次級表徵。
在萊斯利的設想中，我們擁有一個負責實現假扮和心理模擬，與此同時不動搖初級表徵的機制。有些研究者將這個開展模擬，又不會破壞初級表徵與世界兩者之間關係的心理空間稱為“可能世界箱”（possible world box）。此處，我們關注的重點是次級表徵與世界的分離 （去耦），並在型別二加工進行模擬時保持這種去耦化。這種加工需要消耗大量計算資源， 從而限制個體完成其他型別二加工。去耦操作可能是導致型別二加工具有序列性特點的主要推動者。 [1] 過去20餘年，喬納森·埃文斯（Jonathan Evans）一直致力於研究雙加工理論，他的工作對我的研究方向影響深遠 （Evans，1984，1989，2003，2004，2006a，2006b，2008a，2008b；Evans and Over，1996，2004；Evans and Wason，1976）。雙加工理論的觀點在啟發式和偏差研究專案的早期文章中已有所體現（Kahneman，2000，2003a；Kahneman and Frederick，2002，2005；Kahneman and Tversky，1982a，1996；Tversky and Kahneman，1974，1983）。雙加工理論在多個心理學分支學科中得到了發展（Brainerd and Reyna，2001；Epstein，1994；Feldman Barrett，Tugade，and Engle，2004； Haidt，2001；Johnson-laird，1983；Metcalfe and Mischel，1999； Sloman，1996，2002；Smith and Decoster，2000；Stanovich，1999；Stanovich and West，2000）。我在另一處研究中列出了23種雙加工理論模型（Stanovich，2003）。不同的雙加工理論所用的術語和理論細節稍有出入，但核心理論存在共性。另外，有越來越多的來自神經生理學的證據支援雙加工理論（Bechara，2005；deMartino，kumaran，seymour and dolan，2006；Goel and dolan，2003； Greene，nystrom，engell，darley，and cohen，2004；lieberman，2003； Mcclure，laibson，loewenstein and cohen，2004；Prado and noveck，2007； Westen，Blagov，kilts，and hamann，2006）。 [2] 很多研究對不同的型別一加工進行了探索（例如Atran，1998；Buss，2005； Evans，2003，2006a；Fodor，1983；Lieberman，2000，2003；Ohman and
Mineka，2001；Pinker，1997；Smith，Patalino，and Jonides，1998； Willingham，1998，1999）。型別一加工融合了自動化、準模組和啟發式加工的屬性，認知科學領域對這些構念進行了多角度的討論（Bargh and Chartrand，1999；Barrett and Kurzban，2006；Carruthers，2006；Coltheart，1999； Evans，1984，2006b，2008a，2008b；Samuels，2005，2008；Shiffrin and Schneider，1977；Sperber，1994）。關於適應性無意識參見威爾遜的研究 （Wilson，2002）。 [3] 例如以下這些研究：Dempster and Corkill（1999）；Hasher，Lustig，and Zacks（2007）；Miyake et al.（2000）；Zelazo（2004）。 [4] 假設性推理和認知模擬是認知科學領域的熱點話題（Barrett，Henzi，and Dunbar，2003；Buckner and Carroll，2007；Byrne，2005；Currie and Ravenscroft，2002；Decety and Grezes，2006；Dougherty，Gettys，and Thomas，1997；Evans，2007；Evans and over，2004；Kahneman and Tversky，1982b；Nichols and Stich，2003；Oatley，1999；Roese，1997； Sterelny，2001；Suddendorf and Corballis，2007；Suddendorf and Whiten，2001）。 [5] 為了更好地理解萊斯利模型（Leslie，1987），此處引入了佩爾納提出的初級/刺激表徵概念（Perner，1991）。繼萊斯利之後，很多研究者從不同的視角對認知去耦展開了討論， 比如發展心理學、進化心理學、人工智慧和心智哲學（Atance and O’neill，2001； Carruthers，2000，2002；Clark and Karmiloff-smith，1993；Corballis，2003；Cosmides and Tooby，2000；Dennett，1984；Dienes and Perner，1999；Evans and Over，1999；Jackendoff，1996；Lillard，2001；Perner，1991，1998；Sperber，2000； Sterelny，2001；Suddendorf，1999；Suddendorf and Whiten，2001； Tomasello，1999）。更多相關資訊參見格林伯格等人關於去耦困難的研究 （Glenberg，1997）和尼古拉斯等人關於“可能世界盒子”（possible world box）的研究 （Nichols&Stich，2003）。
臨時的“雙重加工”心智模型及個體差異基於前述討論，我提出瞭如圖3-2所示的初級雙重加工心智模型。透過終止型別一加工觸發的早期表徵，個體行為通常可以得到最佳化。型別二加工（慢、序列式、消耗較多計算資源）需要對型別一加工進行壓制，並保持認知去耦過程，透過在世界模擬模型中對備擇反應進行模擬模擬，以確保想象過程的順利執行。該圖體現了我們之前討論的壓制功能以及模擬的型別二加工。圖中左一箭頭表示型別二加工接收來自型別一加工計算後的資訊。這些被稱為“前注意”的加工過程確定了絕大多數型別二的加工內容。 圖3-2 初級雙重加工模型在這個模型中，智力該置於何處呢？回答這個問題之前，我需要強調一個非常重要的問題。加工過程是認知的關鍵組成部分，但卻不是導致個體差異的源頭（因為人類在加工資訊過程方面沒有太多的差異）。很多型別一加工過程就是這樣，不存在太多的個體差異。型別一加工過程幫助我們執行很多有用的資訊加工操作以及適應性行為（深度知覺、面孔識別、 頻率估計、語言理解、讀懂他人的意圖、威脅檢測、情感反應、顏色知覺等），但是，人們在這些方面並不存在明顯的個體差異。這就解釋了認知科學領域圍繞著“智力”概念的一些困惑。 在認知科學領域的學術雜誌和教科書中，作者可能會對神奇的人臉識別機制大加讚賞，
認為它是“人類卓越智力的體現”。與之相類似，通俗科普讀物在講到人類的語義分析能力時，會將其稱為“人類智力進化的偉大產物”。進化心理學教科書有可能會介紹包括人類在內的很多動物都具有的偉大的親屬再認機制。面孔識別、語義加工、注視方向檢測、親屬再認等，這些加工程序都涉及人類的大腦機制，有時也會被當作人類智慧的組成部分。但是，大家所熟知的智力測驗卻沒有對上述任何一個加工程式進行測驗。為什麼會這樣呢？這難道不矛盾嗎？ 事實上，智力測驗僅僅測量了那些能夠體現個體差異的認知功能，如果我們考慮到這一點，上面的矛盾就迎刃而解了。智力測驗並非對認知功能的所有方面都進行了評估。很多型別一加工過程對人類的種族延續十分重要，但是，它們的效能並不存在太大的個體差異，比如，面孔識別、語義處理、注視方向檢測和親屬再認就是很好的例子[1]。由於人們在這些加工過程上的表現相似，因此，智力測驗就沒有對它們進行評估。智力測驗就好像是刊登在報紙上的個人廣告，關注的是個體與眾不同的地方，而不是他和其他人的相似之處。就好比在進行自我介紹時，人們會說“我喜歡聽邁爾斯·戴維斯的音樂”，而不會說“我渴的時候喜歡喝水”。 基於上述原因，智力測驗並不關注自動化的型別一加工，而是重點對型別二加工進行評估。智力測驗測量的是本章的焦點之一——認知去耦。如同所有的型別二加工一樣，認知去耦需要消耗大量認知資源。去耦操作使得人們可以進行假設性思維。在心理模擬過程中，必須不間斷地進行大量的去耦操作，維持模擬的同時保持去耦表徵，這些操作體現了大腦的計算能力，也是智力測驗評估和測試的能力。在同時關注執行功能和工作記憶的研究中，這一點體現得尤為明顯。工作記憶和執行功能與智力測驗之間的相關度都非常高[2]。所有的這些任務都需要保持去耦操作，這也許是工作記憶/執行功能任務上的個體差異和智力上的個體差異存在高度重合的原因。神經生理學視角的研究進一步印證了該結論。 與其說“維持認知去耦化是智力的重要方面”，不如換一種說法“維持認知去耦化是流體智力的重要方面”[3]。此處我引用了上一章中提到的卡特爾-霍恩-卡羅爾智力理論。流體智力
（Gf）反映了個體在多個領域中表現出的推理能力，特別是在新異情境中。晶體智力（Gc） 反映了文化學習過程中獲得的陳述性知識。因此，型別二加工與流體智力關係密切。稍後我會將晶體智力也納入該模型中，在此之前，我們先來討論一個更為關鍵的難點。 [1] 這些領域中個體間的差異微乎其微（Anderson，2005；Baron-cohen，1995； Reber，1992，1993；Reber，Walkenfeld，and Hernstadt，1991；Saffran，Aslin，and Newport，1996；Vinter and Detable，2003；Vinter and Perruchet，2000； Zacks，Hasher，and Sanft，1982）。這不僅限於達爾文進化模組，也同樣適用於經過度學習而自動化的加工過程。艾克曼的研究表明，隨著學習程度提高，智商與任務完成之間的相關度不斷降低（Ackeman，1988）。 [2] 在少數個別的領域中，去耦化的認知能耗較低，比如行為預測（被稱之為“心理理論”），因為這些心理模組都經過了進化過程的塑造。基於流體智力與執行功能之間 （Baddeley，1992；Baddeley，Chincotta，and Adlam，2001；Duncan，et al.，2000； Fuster，1990；Gernsbacher and Faust，1991；Goldman-Rakic，1992； Gray，Chabris，and Braver，2003；Hasher，Zacks，and May，1999；Kane，2002； Kane and Engle，2002；Salthouse，Atkinson，and Berish，2002）以及智力與工作記憶之間的高度相關性（Colom，Rebollo，Palacios，Juan-espinosa，and Kyllonen，2004； Conway，Cowan，Bunting，Therriault，and Minkoff，2002；Conway，Kane，and Engle，2003；Engle，2002；Engle，Tuholski，Laughlin，and Conway，1999； Geary，2005；Kane，Bleckley，Conway，and Engle，2001；Kane and Engle，2003； Kane，Hambrick，and Conway，2005； Kane，Hambrick，Tuholski，Wilhelm，Payne，and Engle，2004； Lepine，Barrouillet，and Camos，2005；Sub，Oberauer，Wittmann，Wilhelm，and schulze，2002），我提出瞭如下推測：保持相關表徵去耦的同時維持心理模擬的原始能力有可能是大腦計算能力的核心方面，而大腦計算能力可透過流體智力測量工具進行評估 （Stanovich，2001a，2004）。 [3] 我認為認知去耦的個體差異是由晶體智力測量工具評估的核心操作這一觀點與瑟斯頓幾十年前的看法不謀而合（Thurstone，1927）。他認為智力與抑制自主心智反應之間存在相關：“智力是抽象化的能力，也是一種抑制過程。”
思維傾向與認知能力討論至此，讓我們退後一步，思考一下我們是如何解釋現實世界中的人類行為的呢？讓我們走近一位漫步在懸崖邊的女士。三種場景，三個故事，可惜每個故事都是以悲劇收場。 希望大家思考如何對每個故事中的死亡原因進行解釋。 場景A：一位女士沿著海邊懸崖散步，忽然一股勁風吹過，將她吹落懸崖，女士重重地撞到海邊的巨石上而死。 場景B：一位女士沿著海邊懸崖散步，她試圖爬上一塊巨石，然而她所爬的並不是石頭，而是一道深淵的邊緣，她不小心跌落，撞到巨石而死。 場景C：一位女士試圖自殺，飛身躍下海邊懸崖，撞到海邊巨石而死。 試問，導致上述三則故事中女主角死亡的直接原因是什麼呢？三個故事的答案相同。在場景A中發揮作用致使這位女士死亡的物理法則（萬有引力），同樣適用於場景B和場景C。 可是，我們會隱隱覺得僅僅用萬有引力似乎無法給場景B和場景C一個完整的解釋。沒錯， 如果想究其死亡的本質原因，需要從不同層面對三個場景進行解釋。 對於場景A來說，僅僅用物理法則（風力、重力和衝擊力）即可對死亡原因做出清晰的解釋。從物理學層面對死因進行科學解釋無疑是非常重要的，但與本章討論的主題關係不大，不是我們的興趣所在。相比來說，場景B和場景C之間的差異對本章後續的討論更加重要。 在分析場景B時，心理學家傾向於這樣進行分析：當她對眼前的刺激進行加工時（看起來像巨石的深淵邊緣），資訊處理系統發生紊亂，給反應決策機制傳送了錯誤的資訊，導致她做出了災難性的動作反應。以上過程被認知科學家稱為演算法層面的分析[1]。如果從機器智慧的視角來看，這類似於操縱電腦的抽象機器語言（FORTRAN，COBOL等）。在這個方面，認知心理學家做了大量工作，認為我們可以假定大腦中存在特定的資訊處理機制（輸入編碼機制、知覺登記機制、短時和長時記憶儲存系統等）。例如，一個簡單的字母發音任務也許會涉及字母編碼、短時記憶儲存、與長時記憶中的已有資訊進行比較等過程，如果經過比較後發現能夠與已有記憶配對，則做出決策，執行動作反應。對於場景B中的女士死亡原因，從演算法層面進行解釋最為恰當。由於她的知覺登記和分類機制功能發生紊亂，給決策反應機制提供了錯誤的資訊，導致她不慎跌落懸崖。 然而，對於場景C來說，就絲毫不涉及演算法層面的資訊加工謬誤了。這位女士精確地知覺到了懸崖邊緣，動作指令中心下達了操縱她身體的準確指令，讓得她縱身一躍，跳落懸崖。單從演算法層面來說，她的計算加工過程執行堪稱完美。演算法分析執行正常，無法為場景 C中的女士死因提供解釋。導致她死亡的真正原因是她的目標以及她對所處世界的信念與目標的互動作用。 1996年，哲學家丹尼爾·丹尼特（Daniel Dennett）撰寫了一本關於人類心智與其他動物心智異同的書。他將這本書命名為《心靈種種》，認為人類大腦中存在多種心智控制系統。基於這本書的理念，場景B中的女主角存在演算法心智問題，而場景C中的女士則有反省心智方面的問題。為了更好地理解場景C這一類案例，需要對個體的目標、慾望和信念進行分析。如果僅從演算法層面進行分析，很難完美地解釋場景C這類問題。因為演算法層面提供了大腦如何加工特定任務（在本例中是如何跳下懸崖）的解釋，而沒有解釋為什麼要執行這個任務。如果想更深入地瞭解系統計算（系統試圖加工什麼？原因何在？）的目標，那麼，就要把關注點轉向反省心智層面了。簡而言之，反省心智關注於系統目標、與目標相關的信念以及基於當前系統目標和信念的最最佳化的行動。只有在反省心智分析層面，理性才會參與其中。更為重要的是，演算法心智的效率可以被量化評估，但理性的效率卻無法被評估。 關於資訊處理效率與理性相對立的擔憂也體現在智力測驗的現狀中。這些測試是資訊處理效率的測評工具，而非理性。心理測量學領域的一種經典概念區分為這一觀點提供了清晰的解釋。長期以來，心理測量學家區分了典型表現情境與最最佳化（有時被稱為“最大化”）表現情境[2]。典型表現情境中幾乎沒有限制和約束，沒有要求績效最大化的指令，對任務的解釋在一定程度上由被試自行決定，任務目標具有開放性。這類情境關注的是在較少約束條件時，一個人通常會做出怎樣的行為。典型表現測量評估的是反省心智，評估的是目標優先順序和知識管理。與之相對比，最最佳化表現情境是指任務解釋是由外部因素確定的。個體在完成任務時，得到了要讓表現最最佳化的指示，並且被告知了達到最最佳化目標的具體做法。因此， 最最佳化表現測量是對目標達成的效率進行評估，這種方法能夠獲取演算法心智的加工效率。所有的智力測驗或認知能力測驗都是最最佳化表現評估，而對批判性思維和理性思維的測量則通常是在典型表現情境下的評估。 演算法心智與反省心智的區別還體現為個體在認知能力和思維傾向方面的差異，已有充分證據表明這兩者之間存在本質性區別。如前所述，認知能力測量實則是對演算法心智效率的評估。思維傾向的稱謂在心理學中尚存爭議，不同的學者看法不一，比較常用的是“思維傾向”和“認知風格”兩種說法。許多思維傾向方面的研究將關注點置於信念、信念結構，以及信念形成與改變的態度。另外，個體的目標和目標層級結構也屬於思維傾向的研究範疇。心理學工作者已對積極開放的思維、認知需求（樂於思考的認知傾向）、對行為後果的深思熟慮、迷信思想和教條主義等思維傾向[3]展開了深入的研究。 有關這些思維傾向的文獻數量繁多，在此我無意贅述。需要提請大家注意的是，經由思維傾向評估所得出的認知傾向，反映了人們在以下幾方面的認知屬性：為了做出決策而收集資訊的認知傾向、為了得出結論而尋求多元觀點的傾向、面對問題時思維廣度的認知傾向、 根據證據矯正已有觀點的傾向、採取行動前考慮後果的思維傾向、做決策前權衡情境的傾向、尋求細微差別以避免絕對論的傾向。簡而言之，思維傾向的個體差異可以透過對反省心智操作的測量而得出，具體包括：目標管理、認識價值觀、自我管理認識論等。以上這些心理特質是支撐理性思維和行動的基石。 智力測驗所評估的認知能力不包括上述任何一種。既沒有高層次的個人目標及目標管理，也沒有基於相斥證據而有意改變信念的傾向。然而，人們卻通常認為“智力”的定義包含上述特質，下一章會對這個問題進行詳細介紹。有些學者認為，智力的概念內涵應包含理性行為和理性信念。但是，不管持這種觀點的學者如何呼籲，一個不可忽視的事實是：現行的各種智力測驗所評估的都只是演算法層面的認知能力。當前得到廣泛應用的智力測驗絲毫沒有涉及對理性思維和行為的評估。 經由智力測試評估的演算法心智決定了場景B中這位女士的命運，但是，卻無法為場景C 中的死因提出充分解釋。如果想深入全面地瞭解場景C中的女士死因，我們不僅要知道她的記憶加工過程和模式識別速度，還需要更多額外的資訊。我們還需要知道她的人生目標是什麼？她眼中的世界是什麼樣子？我們最為迫切想知道的問題是，她跳崖自殺的意義何在？我們對她在跳崖時的認知效能是否最大化並不感興趣（演算法層面的問題），我們真正關心的是：她的自殺是否經過了理性思考？ [1] 關於認知科學層面的分析，詳見安德森等人的研究（Anderson，1990，1991； Bermudez，2002；Demett，1978，1987；Levelt，1995；Marr，1982； Newell，1982，1990；Oaksford and Chater，1995；Pollock，1995；Pylyshyn，1984； Sloman，1993；Sloman&Chrisley，2003；Sterely，1990）。稱呼該分析層面的專業術語並不統一，關於我為何選擇了演算法這種說法，以及圍繞著該問題的討論與爭論，參見我的其他論著（Staovich，1999，2004）。 [2] 關於傳統與最優/最大的區別，參見艾克曼等人的研究（Ackerman，1994，1996； Ackerman&Heggestad，1997；Ackerman and Kanfer，2004；Cronbach，1949； Matthews，Zeidner，and Roberts，2002）。 [3] 很多學者都曾研究過思維傾向（比如，Ackerman and Heggestad，1997； Baron，1985，2000；Cacioppo et al.，1996；Dole and Sinatra，1998；Kruglanski and Webster，1996；Norris and Ennis，1989；Perkins，1995；Schommer，1990； Stanovich，1999；Sternberg，1997c，2003b；Sternberg and Grigorenko，1997； Strathman et al.，1994）。
三重加工心智模型我們已將型別二加工分成了兩類：反省心智和演算法心智。如果再加上型別一加工的別名“自主心智”，就構成了我們接下來要討論的三重加工模型。三重加工模型與雙重加工模型有所不同，雙重加工模型不重視個體差異，因此會錯過型別二加工過程中的關鍵個體差別。 圖3-3中的水平分界線，代表了舊的雙重加工模型與新模型的分野，表明了三重加工模型視角下的個體差異分類。如圖所示，個體流體智力的差異源主要是心智加工效率的個體差異， 而思維傾向的差別反映的是反省心智的個體差異。反省心智和演算法心智的個體差異都是連續性的，不過，自主心智的個體差異很少是連續性的。如果自主心智出現問題，這就意味著某些認知模組遭到嚴重損壞，所帶來的結果是自閉症、失認症和失讀症等非連續性認知紊亂現象[1]。 圖3-3強調了一個很重要的事實，即理性的結構比智力的結構更具包容性。理性要求個體必須具有正確的信念，並基於信念採取合理行動以達成目標，兩者都是反省心智的屬性。 除此之外，個體也必須具備一定程度的演算法心智機能，使他能夠對環境資訊進行適當的加工並付諸行動，確保個體能夠做到明思善行。因此，理性思維和行動的個體差異既可以源自智力（演算法心智），也可以源自於個體在思維傾向（反省心智）方面的不同。換句話來說，理性的概念內涵包含兩個方面的內容（反省心智的思維傾向以及演算法心智的效率），而智力的概念內涵（至少是最廣為人知的操作化定義）則僅侷限於演算法心智效率方面。
圖3-3 三重加工心智模型中的個體差異圖3-3中的概念模型有兩大優點。第一個優點是，它基於智力測驗的評估範圍定義智力。換句話說，當前所有的智力測驗都是從不同的角度對演算法心智效率進行評估（包括我在此處重點強調的維持認知去耦的能力），但是，沒有一種智力測驗對知識理性或是工具理性進行測量，也沒有哪一項測驗對與理性相關的思維傾向進行評估。一方面聲稱智力的概念內涵包含理性，另一方面，智力測試卻並沒有測量理性，這著實是一件很弔詭的事情！該概念框架的第二個優點是解釋了被民間心理學廣泛關注的一種現象——聰明人也會做傻事（理性障礙）。 根據圖3-3我們可以清晰地看出智力與理性是如何分崩離析進而導致理性障礙的。只要思維傾向與智力的關係不是一一對應的完美相關，那麼，從統計角度來說，理性與智力就有可能存在不一致的情況。大量的實證研究證據表明，思維傾向與智力之間的相關度並不十分高。有些大樣本研究在對數千名被試進行分析後表明，智力與有些思維傾向（例如，積極開放的思維、認知需求）之間只有中等偏下水平的相關（低於0.3），有的思維傾向（例如責任心、好奇心、勤勉）與智力甚至接近於零相關[2]。 在心理學家彌爾頓·羅克奇（Milton Rokeach）關於教條主義的經典研究中，他所提出的理論構想與智力測試分數之間幾乎是零相關，他為此而深感困惑。“我們看似是在研究‘智力’，但此‘智力’非彼‘智力’，我們的研究內容並不侷限於智力測驗所測量的‘智力’範圍。顯然，智力測驗並沒有評估我們研究中討論的認知功能。這一點看似有些矛盾，因為我們研究的認知過程與智力測驗聲稱自己關注的認知過程其實是相同的。”羅克奇注意到，智力所圈定的概念範圍與智力測驗的實際測量內容之間存在巨大分歧。依據三重加工理論觀點來看， 羅克奇所研究的教條主義實際上是一種反省心智的思維傾向，而非智力的組成部分。教條主義/開放心態實則是與理性有密切聯絡的反省心智的一個方面。 需要提請大家重視的是，反省心智的思維傾向構成了支撐個體理性思維的心理機制體系。然而，思維傾向並不等同於理性思維本身。理性涉及最大化的目標實現，而目標實現的過程有賴於明智決策和信念與證據的最佳化契合。反省心智的思維傾向是通往這些目的的手段方式。當然，一些得到廣泛研究的思維傾向，比如反省和靈活性等，對於理性思維和行為是必不可少的。但是，“優秀”並不一定意味著追求“最大化”。舉個例子來說，個體沒有必要在反省維度上不斷追求卓越，反省維度最大化的人會迷失在無窮盡的思考猶豫過程中，可能永遠都無法做出決策。與之相類似，個體也沒有必要追求思維靈活性的最大化，這樣的人有可能會成為病理性不穩定人格。反省和靈活性都是“好”的認知風格（由於多數人欠缺這兩者， 因此會形成“越多越好”的錯覺），但是，這並不意味著要追求這兩種思維傾向的最大化。 [1] 三種心智認知功能受損後的表現截然不同，這是支援三重智力結構的原因之一。例如， 演算法心智層面的認知功能遭到破壞會引起顯而易見的智力能力受損，導致智力殘疾（曾被稱為精神發育遲滯、智力低下）。這一類損傷是連續性的。自主心智層面的認知功能遭到破壞，通常表現為認知模組損傷，會導致非連續性的認知紊亂，比如自閉症、失認症和失讀症。他們所關注的通常被稱為亞人功能（subpersonal functions），即微處理操作非個人的信念和目標。與此相反，反省心智主要關注個人的整體目標。反省心智遭到破壞常見於很多涉及理性損傷的精神障礙（尤其是妄想、幻覺）患者。 [2] 這些相關資料來自多篇文章（Ackerman and Heggestad，1997；Austin and Deary，2002；Baron，1982；Bates and Shieles，2003；Cacioppo et al.，1996； Eysenck，1994；Goff and Ackerman，1992；Kanazawa，2004； Kokis，Macpherson，Toplak，West，and Stanovich，2002；Noftle and Robins，2007； Reiss and Reiss，2004；Zeidner and Matthews，2000）。另外，相對於與流體智力的相關，與晶體智力的相關更為常見（Ackerman and Heggestad，1997；Matthews et al.，2002）。
思維傾向：理性思維和行為的預測源實證研究證據更進一步支援了我提出的三重加工心智模型。如果想從統計學角度精確預測某個人的理性思維和行為，此時，不僅要考慮到他的智商狀況，還要將反省心智情況也納入考量。例如，根據證據校準信念的能力是知識理性的重要表現方面。此類校準的原則是： 由模稜兩可的證據應該得出假設性信念。然而，人們經常會違反這個限制條件，尤其是在我方立場偏差發揮作用的情況下，這一限制條件更容易被違背。研究發現，遵循該規則的傾向與智力之間的相關較小，遠不及與信任知識傾向和認知需要傾向之間的相關度。 我們實驗室開發了一項論證評估任務，該任務可以剝離開個體已有的知識信念，對當前的論證質量進行獨立評估[1]。使用這個任務進行研究發現，智力水平與避免信念偏差的能力之間確實存在相關。然而，即使在使用統計方法對智力水平進行控制之後，多種思維傾向都可預測個體的論證質量，這些思維傾向包括教條主義和極端化思維、分類思維、靈活性思維、信念認同、反證思維、偽科學思維和積極開放的思維。 理性思維其他方面的情況也與之相似。例如，人們會過度受到形象鮮活但不具代表性的個人證言的影響，而面對更為精準的統計學數字證據時卻不為所動，這是非理性判斷的一種特殊表現形式[2]。我們對此類情境進行了大量研究，發現具有積極、開放思維傾向的人，會傾向於依賴統計證據，而非證言證據。值得注意的是，在控制了智力水平的影響之後，這種相關性依然存在。對多種理性思維傾向進行研究後，都發現了類似的規律[3]。 控制智力水平後，除了思維傾向可以預測理性思維之外，反省心智的其他特徵還可以預測理性思維的後果[4]。安吉拉·達克沃斯（Angela Duckworth）和馬丁·塞利格曼（Martin Seligman）的研究發現，在排除掉智力因素帶來的差異之後，自律（反省心智中反應管理和抑制的指標）可以預測八年級學生的平均學業績點。追蹤研究資料表明，學生在學期間平均學業績點變化的最佳預測源是自律，而非智力。人格變數中的責任心涉及反省心智的高階管理屬性，它可以獨立於智力預測學業表現和工作績效。政治心理學家菲利浦·泰特洛克
（Philip Tetlock）對政治局勢預測專家進行了研究，這些研究物件都具有博士學位（因此可推測他們的智商水平較高），菲利浦發現他們的非理性過度自信與認識管理思維傾向之間存在著密切關聯。萬狄·布魯尼（Wandi Bruine）等人根據2000年全美人口普查資料從不同地區隨機抽取了360名被試，讓他們完成本書中提到的一系列理性思維任務。根據任務的完成情況，可以得出綜合反映被試理性思維能力的分值。研究發現，該分值與糟糕決策後果（例如被拘留、吊銷駕駛資格、信用卡欠賬、遭到驅逐）之間存在負向相關。更為重要的是，研究者控制了個體的認知能力差異之後發現，理性思維依然可以預測糟糕決策後果。 基於我已介紹的幾種研究任務來看（後面的章節會介紹更多的任務正規化），個體在理性思維任務上的表現與智力之間存在中等程度相關。這就給思維傾向解釋個體理性差異留下了很大的發揮空間。此外，由於很多研究都給被試提供了有助於任務完成的指導語，因此，上述研究也許高估了智力與理性思維之間的相關度。比如，有些指導語會提示被試放下既有觀念，以無偏見的方式進行推理。如果被試沒有讀到此類指導語，他們會根據自身情況進行有偏見或無偏見推理（正如在現實生活中一樣）。在有指導語的情況下，無偏見推理與智力之間的相關接近為0（在有指導語的情況下，相關度為0.3~0.4）[5]。 舉例來說，發展心理學家保羅·克萊辛斯基（Paul Klaczynski）開展的一系列研究表明， 如果不告訴被試在評估證據時需要“去情景化”，即拋開既有觀點。在這種情況下，智力與無偏差推理傾向之間的相關度極低[6]。我的研究團隊得出的結論與此相一致。在一項研究中， 我和瑪吉·託普萊克讓被試就一個頗具爭議的話題收集論據（是否應該允許人販賣自己的活體器官？）。與此同時，我們測量了被試對此事件的態度立場。結果發現，被試的論據收集情況嚴重受到我方立場偏差的影響（人們傾向於為自己所支援的觀點提供更多的論據）。不過，我方立場偏差的程度與認知能力之間毫無關聯。 簡而言之，諸多研究表明，如果不明確要求被試在非正式推理情境中放下既有信念和觀點，那麼，智力水平與無偏見推理傾向之間幾乎沒有關係。現實生活中，我們身處沒有“指導語”的世界中，沒有人時刻提醒我們要進行無偏差思維。真實情境與研究情境之間的不同，意味著實驗室研究也許高估了智力對理性的貢獻率。在研究中，被試在完成實驗任務之前，研究者往往會明確地告訴他任務的要求，以及該如何進行推理。在被事先告知該如何進行思考時，智力水平較高的個體會有更好的表現。圖3-2的理論框架很難對這種現象進行解釋。於是，我們提出了新的理論拓展模型，以期對該現象進行解釋。 壓制是演算法心智的能力（見圖3-4箭頭A）。可是，前面介紹的雙重加工理論卻忽略了發起壓制功能的高階認知功能。這種高階認知功能是與理性有著密切關係的反省心智的屬性。 從機器智慧的角度來看，圖3-4中的箭頭B表示反省心智要求演算法心智採取行動，以壓制型別一反應的指令。箭頭B所指代的心理功能與壓制功能（箭頭A）有所不同。我已提供了證據表明，反映個體在這兩種認知功能上差異化的指標是截然不同的。保持抑制型別一反應（箭頭A）的衡量指標是流體智力，發起壓制操作（箭頭B）的衡量指標是思維傾向，比如反省和認知需求。 圖3-4 完整版三重框架模型圖3-4展示了被雙重加工理論所忽視的一個重要認知方面。具體來說，雙重加工理論放大了壓制功能的重要性，而忽視了對備擇反應進行計算以使壓制過程變得有意義的模擬過程。圖3-4清晰地說明了模擬功能以及反省心智發起模擬的指令過程。去耦操作（箭頭C所示）由演算法心智執行，反省心智給演算法心智下達發起模擬的指令（箭頭D所示）。與壓制功能（箭頭A）和發起壓制功能（箭頭B）相類似，去耦操作和發起去耦操作的個體差異指標也是不同的。具體來講，前者與理性思維傾向有關，而後者與流體智力關係密切。最後，演算法心智透過被稱為前注意加工的認知過程，接收來自自主心智的計算指令（箭頭E所示）。 [1] 關於思維傾向和模糊證據校準，參見Kardash等人的研究（Kardash and Scholes，1996；Schommer，1990）。我們的論據評估任務被應用於多個研究中 （Stanovich and West，1997，1998c；S，West，and Stanovich，1999）。 [2] 這類研究正規化有多種問題情境，其中一種讓被試從兩種購車建議方案中做選擇：一是大樣本的車主調查；二是來自一位朋友的熱心建議。此類正規化的其他問題情境詳見Fong等人的研究（Fong，Krantz，and Nisbett，1986）。使用這種正規化對個體差異進行的研究，詳見 Kokis等人的文章（Kokis et al.，2002；Stanovich and West，1998c）。 [3] 參見Sá等人的研究（Sáand Stanovich，2001；Stanovich，1999；Stanovich and West，2000；Toplak and Stanovich，2002）。另有其他實驗室對該問題也進行了研究 （Bruine de Bruin，Parker and Fischhoff，2007；Parker and Fischhoff，2005）。 [4] 關於自律的研究詳見：Duckworth and Seligman，2005。很多研究探索了責任感與重要的後果變數之間的關係（Goff and Ackerman，1992；Higgins et al.，2007；Ozer and Benet-Martinez，2006）。Tetlock的系列研究在他的書中有詳述（Expert Political Judgment，2005）。關於糟糕決策後果，參見Bruine等人的研究（Bruine de Bruin et al.，2007）。 [5] 研究中的相反趨勢（已有研究低估了相關的程度）源於多數研究中的被試智商範圍受限。 [6] 參見Klaczynski等人的研究（klaczynski，1997；Klaczynski and Gordon，1996； Klaczynski，Gordon，and Fauth，1997；Klaczynski and Lavallee，2005；Klaczynski and Robinson，2000）。本人實驗室的研究結果發表於多篇文章中（Macpherson and
Stanovich，2007；S，Kelley，Ho，and Stanovich，2005；Toplak and Stanovich，2003）。關於非正式推理，參見Kuhn等人的工作（Kuhn，1991； Kuhn，2005；Perkins，1985；Perkins et al.，1991）。
別忘了心智程式！ “心智程式”的概念由哈佛大學的認知科學家大衛·帕金斯（David Perkins）提出，指個體可以從記憶中提取出的規則、知識、程式和策略，以輔助決策判斷和問題解決過程[1]。根據“人腦-電腦”的類比，帕金斯使用這個概念以突出人腦“軟體”的重要性。如圖3-5所示，三重加工模型的每一層心智在執行操作時都必須以獲取知識為前提。反省心智不僅可以從常識結構中獲取資訊，更為重要的是，它還可以獲取個體的觀點、信念和目標結構。演算法心智可獲取認知操作的微策略以及產生行為和想法的系統規則。最後，自主心智不僅可以獲取經由進化過程編譯的封閉知識庫中的資訊，還可以獲取經由過度學習或練習而進入到自主心智中的資訊。 圖3-5 三重加工理論框架的知識結構注：ENB＝封閉知識車庫（Encapsulated Knowledge Base），TCLI＝高度編譯的習得資訊（Tightly Conpiled Learned Information）。
值得注意的是，圖3-5中列舉的知識庫和三重心智是一一對應的。演算法心智和反省心智加工過程也接收來自於自主心智的計算指令（見圖3-4的箭頭E）。自主心智中供提取的心智程式，尤其是反省心智可以提取的心智程式在某種程度上是過去學習經驗的產物。此處與前面提到的卡特爾-霍恩-卡羅爾智力理論關係密切。反省心智獲取資訊的知識庫所代表的是晶體智力（知識智力）。流體智力（加工過程智力）在圖中也有所體現，即演算法心智的綜合計算能力，維持認知去耦能力就是綜合計算能力的一個重要例證。 晶體-流體智力理論是綜合性最強、科學效度最高的智力理論之一。晶體和流體智力怎麼會漏掉理性思維呢？弄清楚這個問題十分重要。毋庸置疑，流體智力與理性之間有著千絲萬縷的聯絡，因為它是演算法心智維持去耦化計算能力的關鍵性衡量指標。由於壓制和模仿是理性思維的重要操作，因此，在有些情境中，優秀的流體智力一定可以促進個體採取理性行動。然而，發起壓制（見圖3-4中的箭頭B）和發起模擬活動（見圖3-4中的箭頭D）傾向都屬於智力測驗未涉及的反省心智。因此，評估流體智力的測驗會漏掉這些理性成分。 晶體智力的情況與流體智力有所不同。僅從理論的角度分析，許多理性思維的心智程式都可歸類於晶體智力。然而，智力測驗有沒有對這種晶體知識進行測量評估呢？很遺憾，沒有。理性思維的心智程式具有一定的專業性（這些心智程式多集中於概略推理、因果推理、 科學推理領域，我將在後面的章節詳述）。然而，智力測試在評估個體的晶體知識時，為了保證測試的公平性，消弭不同知識背景受試者在接受測試時的優劣勢，會故意消除題目的專業性。為了達到這一目的，智力測驗的設計者將出題範圍擴大到詞彙、語言理解和常識領域。廣泛取樣確保了測驗的公正、無偏化，與此同時，這也意味著對理性來說至關重要的專門化知識庫未能得到評估。簡而言之，晶體智力的傳統評估手段不能用於測量理性的個體差異，流體智力的測量工具僅能透過間接方式對理性進行一定程度的測量。 透過上述關於心智程式的討論，我們已證實理性需要有三種不同的心理特徵。首先，需要具備演算法心智層面的認知能力，以維持壓制和模擬活動。其次，反省心智必須需具備以下兩個特點：①發起對自主心智產生的劣質反應的壓制；②發起產生最佳化反應的模擬模擬。最後，在模擬活動過程中，可以獲取理性反應計算所需的心智程式。上述對理性思維和行為起決定性作用的3個特徵，智力測驗只評估了第一條。作為理性思維的測量工具，智力測驗遠不合格。 [1] 關於心智程式的討論參見Perkins的文章（Perkins，1995）。
走近總統先生的大腦在瞭解過心智的三重加工模型後，我們現在再回到本書開頭提到的喬治·布什總統的思維加工過程。在政治領域中，人們通常不願意同意既有現實。不過，在布什總統執政8年後，我們已經收集了相當數量的一致性證據和評論。用科學領域的術語來說，叫證據收斂。 事實上，布什總統別樹一幟的認知方式是他的招牌特點，這一點哪怕是他的支持者也不會反對。他的支持者在很多書中詳細描述了這些特點。在第一章中，我提到了兩位支援布什政策的保守派評論員大衛·弗魯姆和喬治·威爾（George Will），他們都曾對布什的認知特徵進行過描述。弗魯姆曾經是總統的演講稿撰寫人，他對布什智力的評價（“有些油腔滑調， 不是非常教條主義；由於缺乏對事物的好奇心，所以看起來學識淺薄”）與共和黨參議員約翰·麥凱恩（John McCain）的評價如出一轍。2000年，麥凱恩曾經與布什競爭共和黨提名總統候選人，在黨內競選中輸給了布什，後來成為布什在伊拉克戰爭問題上的有力同盟。曾經有人問麥凱恩：“總統有沒有諮詢過你的建議？”麥凱恩回答：“沒有，沒有，他從未諮詢過我。事實上，他並沒有什麼求知慾”（Woodward，2006）。《新聞週刊》記者伊萬·托馬斯 （Evan Thomas）和理查德·沃爾夫（Richard Wolffe）對布什總統處理伊拉克戰爭的新聞報道，則從另一個側面展現了布什的認知模式。據美軍駐巴格達的高階將領回憶，總統先生在參加電視會議時，“對於大段的細節討論毫無興趣，導致了會場上的寒蟬效應”。記者寫道：“據大家所說，他毫無求知慾和好奇心。少數有機會接近他的人表示，他在做決策時所依據的是信念，而非證據。”絕大多數新聞評論員都非常認同這些描述[1]。 很多批評布什總統思維方式的媒體評論員都認為他並不是智商低下。羅納德·麥卡勒姆 （Ronald McCallum）是布什總統在耶魯大學求學時的好朋友，他說布什“非常聰明，但是不喜歡學習，除非學習內容極具實用價值”（Kessler，2004）。英國首相托尼·布萊爾（Tony Blair）認為，布什具有克林頓總統所缺乏的一項寶貴品質——可靠。他曾在多種場合告訴自己的同仁：“布什非常聰明”。（Barnes，2006）
布萊爾所說的“非常聰明”與布什年少時學業優異的原因相同，皆因其優秀的流體智力[2]。不過，高流體智力並不能使他免受非理性思維傾向的影響。總統先生僅僅具備理性思維三特徵之一：演算法層面的認知能力。他缺少了另外兩項核心因素——支援理性行為的心智程式以及支援理性思維的反省心智的思維傾向。總統先生的案例表明，那些未被智力測試評估的智力品質是多麼重要啊！ 絕大多數喬治·布什總統的招牌思維特徵，都可以使用學者設計並發表的量表和實驗任務進行評估。理性評估技術發展迅速。也許有一天，我們可以在總統就職之前對他的思維屬性特徵進行評估，以準確預測他就職後的思維方式。如果使用現有的量表和實驗任務對布什總統的理性思維進行試估，結果可能是這樣的：過度自信、低典型性智力投入、低經驗開放性、高信念固著、高確認偏見、高度相信直覺、高衝動性、高片面思維、低認知需求、不進行反事實思維、把信念當作私有物（高信念認同）、高認知閉合需求、低思維靈活性。 布什總統在思維傾向量表和任務上的得分情況，預示著較低的理性水平[3]。高流體智力不能確保人們不受問題智力特質的影響。布什總統優異的學業成績以及相熟朋友的評價可以證明他是一個聰明人，但不是一個理性的人。 [1] 很多媒體（很多來自保守派評論員）都報道了布什的心智傾向特徵（Barnes，2006； Draper，2007；Frum，2003；Kessler，2004；Suskind，2006；Thomas and Wolffe，2005；Will，2005；Woodward，2006）。這些報道的觀點態度驚人得一致。例如，關於伊拉克是否擁有大規模殺傷性武器的爭論處於高峰時，國際頂級的武器核查專家大衛·凱（David Kay）就該問題給布什總統做了彙報。記者鮑勃·伍德沃寫道：“凱被布什的無動於衷震驚了。”羅恩·薩斯坎德在他所著的關於後“9·11”時期美國安全的書中，報道了白宮高階官員的擔憂：“他閱讀檔案嗎？他曾經審慎地考慮過問題嗎？……他放任自己的直覺、 ‘勇氣’和攻擊性肆意妄為。”他的判斷依賴於直覺和勇氣，而非知識、情報和思考，熟知布什的人都知曉這一點，甚至是他最忠實的支持者也無法否認這一點。例如，在鮑勃·伍德沃 2002年8月2日對布什總統的訪問中，總統先生提到自己有數十次憑直覺做出決策。布什總統還有一次親口對伍德沃說：“我不會按照教科書出牌，我只按直覺行事。”布什總統因缺乏自我批評精神而著稱。在2004年4月13日的總統新聞釋出會上，有人問他這樣一個問題：“上次競選中，有人問你有生之年所犯過的最大錯誤是什麼？你當時開玩笑說是換掉塞米·索薩。當時，你對‘9·11’事件之前所犯過的錯誤進行了回顧。那麼，‘9·11’事件之後再次問你這個問題，你認為自己所犯過最大的錯誤是什麼？你又從中學到了什麼呢？”布什的回答將他的弱點暴露無遺，即缺乏反事實思維、過度自信、缺乏自我檢視。他是這樣回答的：“真希望你事先把問題寫個小紙條給我，那樣我可以提前準備一下該如何作答。約翰， 相信總有一天歷史學家回看這段歷史時會說天哪，如果他這樣或那樣做結果會更好。你知道，我……在新聞釋出會這種場合，我應該給出一個讓你滿意的答案。我剛剛在非常努力地思考，但什麼也沒有想起來。”另外，政治評論家還一致認為布什總統討厭懷疑，鼓勵確定性。理查德·梅耶將軍是伊拉克戰爭剛打響時的聯合指揮官主席，“在這間狹小、無窗的戰況室內，如若出現一點懷疑的苗頭，會立即被總統先生撲滅。”（Woodward，2006） [2] 本案例中有關晶體智力的情況很複雜。通常來講，晶體智力與流體智力之間關係密切 （Schweizer&Koch，2002）。可是，晶體智力同時也與經驗開放性思維傾向存在相關 （Ackerman and Heggestad，1997；Bates and Shieles，2003）。綜合上述政治評論家對布什的看法，他的經驗開放性水平應該特別低。經驗開放性思維傾向讓人去閱讀和收集資訊，進而提高晶體智力。布什的經驗開放性低，如果根據上述相關規律來分析，他應該不喜歡閱讀，更算不上是熱愛收集資訊情報的人。和與他有相同流體智力、年齡、社會階層和教育水平的群體相比，他的晶體智力得分應該偏低。然而，事實恰好相反。根據他在大學中的表現以及後來所取得的社會地位來看，他的晶體智力水平應該高於平均水平。 （Jacoby，2008；Whittington，1991）。 [3] 有趣的是，布什父親喬治H.W.布什的傳記作者指出，老布什與他那極端認知不靈活的兒子完全不同。老布什會綜合外交政策顧問的不同觀點，在做出決策前會認真傾聽反對意見 （Naftali，2007）。最為人所知的是，在1991年沙漠風暴軍事行動之後，他沒有出兵巴格達，沒有佔領伊拉克。當經濟形勢發生劇烈改變時，他違反了自己不增稅的競選宣言（有可能導致他輸掉下一屆選舉）。蘇聯解體期間，他巧妙又剋制的行為被歷史學家認為有效增進了國際關係（Naftali，2007）。