- 감정은 이성이 이해하지 못하는 나름의 이성이 있다.(블레즈 파스칼)
- 새티스파이어는 맥시마이저에 비해 낙관적이고 자긍심이 강하며 삶에 대한 만족도가 높은 반면, 맥시마이저는 새티스파이어에 비해 우울증이나 완벽주의, 후회, 자책감에 빠질 가능성이 높은 것으로 보고됨.
- 의식의 불씨가 자리잡은 대뇌피질에는 두뇌의 다른 부분과 마찬가지로 무의식적 과정이 빽빽이 들어차 있음. 따라서 지능을 반드시 의식적이요, 사고적인 존재라고 정의하는 거슨 잘못임.
- 세계적으로 통용되는 비즈니스 신조는 선택할 수 있는 것은 바람직하고, 선택할 수 있는 것이 많을수록 좋다는 것임. 합리적 선택이론에 따르면 인간은 각 선택에 대한 비용과 편익을 저울질 하다가 가장 바람직해 보이는 것을 선택함. 선택할 품목이 많을수록 가장 좋은 품목이 포함될 가능성이 높고, 고객의 만족도 역시 높아질 가능성이 많음. 하지만 이는 인간의 뇌가 작용하는 방식과는 관계가 없음. 인간의 두뇌가 소화할 수 있는 정보의 양에는 한계가 있음. 한계가 짦은 기억은 마력의 수 7에 불과함.
- 적은 것이 많은 것이라는 원리는 다음 조건들에서 뚜렷이 나타남
(1) 유익할 정도의 무지 : 재인 어림법으로 설명한 것처럼 직관은 상당한 지식과 정보를 뛰어넘을 수 있음.
(2) 무의식적 운동기능 : 잘 훈련된 전문가의 직관은 지나치게 많이 생각하면 실행을 방해받을 수 있는 무의식적 기술에 그 뿌리를 둠
(3) 인식의 한계 : 두뇌에는 망각하는 것, 작게 시작하는 것 같은 메커니즘이 내장되어 너무나 많은 정보를 처리하려는 위험에서 우리를 보호함. 인식의 한계기능이 없다면 우리는 지금처럼 영리하게 기능할 수 없을 것임.
(4) 선택의 자유라는 역설 : 선택의 폭이 넓을 수록 갈등을 경험할 가능성도 높아지고, 옵션을 비교하는 것도 어려워짐. 더 많은 옵션과 새산품, 선택이 판매자와 소비자에게 피해를 주는 지점을 형성함.
(5) 단순함의 장점 : 불확실성의 세계에선 단순한 어림셈법이 복잡한 현상을 예측하게 해줄 뿐만 아니라 때로는 복잡한 규칙보다 뛰어난 결과를 산출
(6) 정보비용 : 대학병원 소아과의 경우와 마찬가지로 지나치게 많은 정보를 추출하면 환자에게 피해를 줄 수 있음. 직장이나 인관관계에서도 지나친 호기심은 신뢰를 깨뜨림
- 모든 서적들과 저명한 인사들이 우리가 하는 일에 대해 생각하는 습관을 들여야 한다고 거듭 주장하는 것은 매우 잘못된 일이다. 오히려 그 반대가 정답이다. 문명은 별다른 생각없이 우리가 할 수 있는 활동의 범위를 확대함으로써 발전하는 것이다. (앨프리드 노스 화이트헤드)
- 두뇌의 진화된 능력과 환경구조를 동시에 사용함으로써 어림셈법과 그에 따른 결과, 즉 직관을 성공적으로 이끌 수 있음
(1) 직관은 우리가 경험하는 것임. 직관은 의식가운데서 느닷없이 나타나는데, 그 까닭은 충분히 알려진 것이 없음. 하지마 우리는 직관에 의존하여 행동할 태세를 갖춤
(2) 직관은 어림셈법에 따라 생성됨. 예를 들어 독심술 발견은 다른 사람들이 무엇을 원하는지 알려주고 재인 어림법은 신뢰할 수 있는 결과물에 대한 느낌을 생성하며, 시선 발견법은 우리의 향방에 관한 직관을 생성함
(3) 진화된 능력은 어림셈법을 구성하는 일종의 골조물임. 이례로 시선 발견법은 목적물을 추적하기 위해 이 능력을 사용함. 인간은 로봇과 달리 정신없이 흔들리는 배경앞에서 오락가락하는 목적물을 쉽게 추적할 수 있음. 태어난지 석달된 아기조차 처창에 매달린 모빌에 눈을 마줌. 따라서 시선발견법은 인간에게 너무나 쉬운 것이지만 로봇에게는 너무 어려움
(4) 환경적 구조는 어림셈법이나 얼마나 훌륭하게 혹은 빈약하게 작동하는지 알려주는 열쇠임. 예를 들어 재인어림법은 이름에 대한 인식의 결과물의 질이나 도시의 크기와 일치하는 상황을 적극 이용함. 직관 그 자체만으로는 좋다 혹으 나쁘다, 이성적이다 혹은 비이성적이다라는 말이 적용되지 않음. 그것의 가치는 어림셈법이 사용되는 환경에 따라 결정됨.
- 우리는 일반적으로 미래를 예측하려면 되도록 많은 정보를 사용해야 하고, 그것을 정교한 컴퓨터에 입력해야 한다고 생각하는 경향이 있음. 복잡한 문제에는 복잡한 해결책이 필요하도고들 하지만 예측불가능한 환경에서는 그 반대가 정답임.
- 불확실성이 농후한 세상에서 복잡한 전략은 과거에 대해 지나치게 많은 것을 설명하느라 정확한 예측에 실패할 수 있음. 정보 중에서 필요한 것은 예측을 위해 사용될 수 있는 것뿐임. 가장 적절한 근거에 초점을 맞추고 그 나머지는 무시하는 단순한 규칙이 가장 쓸모 있는 정보를 산출할 수 있음.
