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英文原文：Software Development: Fast and Slow
本文作者 Michael Dubakov 從事軟件開(kāi)發(fā)方面的工作，他在讀了 Daniel Kahneman 的《思考，快與慢》后，思考了軟件開(kāi)發(fā)中的快與慢，并且把書(shū)中的一些思想應(yīng)用到實(shí)際的軟件開(kāi)發(fā)中。下面是筆者對(duì)原文的翻譯：
最近，我在閱讀 Daniel Kahneman 的《思考，快與慢》，這本書(shū)非常令人著迷。里面擁有大量的真知灼見(jiàn)，給讀者帶來(lái)一場(chǎng)思維之旅。目前，我在一家軟件公司工作，書(shū)中所學(xué)到的部分自然而然地可以應(yīng)用到我們的工作中。下面，我將分享自己從這本書(shū)的所感、所知。
系統(tǒng) 1 和系統(tǒng) 2
這本書(shū)包括兩個(gè)部分，系統(tǒng) 1 和系統(tǒng) 2 。在書(shū)中，卡尼曼會(huì)帶領(lǐng)我們體驗(yàn)一次思維的終極之旅。他認(rèn)為，我們的大腦有快與慢兩種作決定的方式。常用的無(wú)意識(shí)的“系統(tǒng) 1”依賴(lài)情感、記憶和經(jīng)驗(yàn)迅速作出判斷，它見(jiàn)聞廣博，使我們能夠迅速對(duì)眼前的情況作出反應(yīng)。但系統(tǒng) 1 也很容易上當(dāng)，它固守“眼見(jiàn)即為事實(shí)”的原則，任由損失厭惡和樂(lè)觀偏見(jiàn)之類(lèi)的錯(cuò)覺(jué)引導(dǎo)我們作出錯(cuò)誤的選擇。有意識(shí)的“系統(tǒng)2”通過(guò)調(diào)動(dòng)注意力來(lái)分析和解決問(wèn)題，并作出決定，它比較慢，不容易出錯(cuò)，但它很懶惰，經(jīng)常走捷徑，直接采納系統(tǒng)1的直覺(jué)型判斷結(jié)果。
如果你是一名軟件工程師，你會(huì)快速抓住系統(tǒng) 1 和系統(tǒng) 2 的特質(zhì)。系統(tǒng) 1 相當(dāng)于緩存，而系統(tǒng) 2 則相當(dāng)于業(yè)務(wù)層。緩存是廉價(jià)和快速的，而業(yè)務(wù)操作則比較慢和昂貴。
下面我將會(huì)用書(shū)中的一些概念來(lái)理解軟件開(kāi)發(fā)中遇到的一些實(shí)例。
眼見(jiàn)為實(shí)（WYSIATI）
通常，人們不會(huì)懷疑他們所看到的事情（從廣義上來(lái)講）。而如果你有一些信息，你很有可能會(huì)產(chǎn)生質(zhì)疑，并且去查證。人們往往會(huì)基于現(xiàn)有的事實(shí)和有限的證據(jù)來(lái)做出決定。這樣很有可能會(huì)導(dǎo)致一個(gè)偏差：
在軟件開(kāi)發(fā)中，估算并不是件容易的事，我們有可能一直在犯錯(cuò)，估算就是一個(gè)分布（Estimation is a distribution）。
過(guò)分自信
軟件估算是過(guò)度揮舞自信的產(chǎn)物。
如果你問(wèn)“我們需要整合 Twitter，需要顯示特定標(biāo)簽下的所有推文，完成這些需要多久？”開(kāi)發(fā)人員不會(huì)問(wèn)其他額外的問(wèn)題，通常都會(huì)直截了當(dāng)?shù)慕o出答案，2 天。這明顯是系統(tǒng) 1 里的心理反應(yīng)。而答案也非絕對(duì)正確，盡管缺乏信息，但這并不影響估算。開(kāi)發(fā)人員應(yīng)該聰明點(diǎn)和自信點(diǎn)，但他們也應(yīng)該擺脫 WYSIATI，并且認(rèn)真仔細(xì)地思考一些未知數(shù)。
框架效應(yīng)
描述問(wèn)題的措辭很重要，同一個(gè)問(wèn)題，用不同的語(yǔ)言描述，很有可能會(huì)產(chǎn)生不同的解決方案和反應(yīng)，看下面這兩個(gè)問(wèn)題：
你認(rèn)為，我們需要一個(gè)非常有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員來(lái)解決這么簡(jiǎn)單的問(wèn)題嗎？
你認(rèn)為，我們需要一個(gè)非常有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員來(lái)解決這么復(fù)雜的問(wèn)題嗎？
問(wèn)題好像被設(shè)置了框架一樣。第一個(gè)問(wèn)題，你很難去回答 Yes，相反，第二個(gè)卻很容易回答 Yes。
忽視基礎(chǔ)概率
有些事件可能會(huì)比其他的更容易些。然而，人們并不具備好的直覺(jué)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。
比方說(shuō)，你的產(chǎn)品被 1000 家公司采用，你接收到一封客戶的郵件，該客戶認(rèn)為他們的想法很棒，而且必須馬上實(shí)施。存在這樣的爭(zhēng)論是很好的，而且非常有意義。你感受到了客戶的痛苦，并且集中全力快速啟動(dòng)新功能的開(kāi)發(fā)。好吧，你可能錯(cuò)過(guò)了什么，那就是，你有想過(guò)其他 999 位客戶是否需要嗎？或許他們就不需要這樣的解決方案呢。你忘記了產(chǎn)品要基于更大的客戶群，而對(duì)于單個(gè)請(qǐng)求是否要進(jìn)行重新審查。
在平時(shí)開(kāi)發(fā)中，這種錯(cuò)誤很常見(jiàn)，并且我會(huì)反復(fù)提醒自己。現(xiàn)在，我會(huì)非常認(rèn)真仔細(xì)地考慮每一個(gè)請(qǐng)求。而不是沖動(dòng)。
回答一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題
當(dāng)我們對(duì)一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題難以回答時(shí)，我們通常都會(huì)用簡(jiǎn)單的思維來(lái)替代復(fù)雜，其實(shí)書(shū)中系統(tǒng) 1 就可以處理，大家來(lái)看下面這個(gè)例子。
你常常會(huì)聽(tīng)到這樣的問(wèn)題：“該項(xiàng)目在 3 個(gè)月內(nèi)會(huì)有哪些進(jìn)展？”對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，你可以這樣理解：“這個(gè)項(xiàng)目會(huì)有哪些進(jìn)展？”。
通過(guò)做這樣的替換，你無(wú)需用系統(tǒng) 2 的思維來(lái)回答，直接使用系統(tǒng) 1 的就可以了。有趣地事，我們并未意識(shí)到替代，并且會(huì)很好地回答這個(gè)問(wèn)題。
情緒啟發(fā)式
人們的情緒往往會(huì)對(duì)決定產(chǎn)生很大的影響。例如，如果你喜歡 Node.js，那么你會(huì)很樂(lè)意采用它來(lái)開(kāi)發(fā)新的 Web 應(yīng)用程序，而如果你不喜歡 Node.js，你會(huì)列出許多反對(duì)的理由，并且支持使用另一門(mén)語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)。
這種情緒化的啟發(fā)式是很難克服的。雖然有時(shí)候是不合理的，甚至是不理智的。有時(shí)，這種基于直觀喜好的選擇并不是最好的。
我只是列舉了一些表面例子，但很顯然，在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們很容易基于這種情緒或某種偏見(jiàn)來(lái)做一些決定。
直覺(jué) vs. 模型
事實(shí)上，在我們決定一些東西的時(shí)候，可以應(yīng)用模型。
Kano 模型是一個(gè)非常好的例子，它可以幫助我們對(duì)新功能做出更加明智的決定。
模型似乎一直好于直覺(jué)。模型會(huì)迫使你去思考領(lǐng)域，問(wèn)題的方方面面，以及從各個(gè)不同的角度看它——使用系統(tǒng) 2 思維。
這里有一些簡(jiǎn)單的問(wèn)題：“下面，我們?cè)搹哪膫€(gè)功能做起？”，你可能會(huì)根據(jù)直覺(jué)回答說(shuō)：“高級(jí)搜索”。但實(shí)際上，這個(gè)功能可能并不重要，而是有數(shù)十個(gè)更重要的功能。你可以構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的模型，并且進(jìn)行評(píng)估。例如，在制作模型的時(shí)候，可以采用以下選項(xiàng)作為參數(shù)：
- Kano 模型（基礎(chǔ)、delighter、性能）
- 投票：客戶的需求有多大。
- 頻率：客戶使用的頻率有多大。
- 傳播：有多少人會(huì)使用這個(gè)功能。
- 成就：（S, M, L, XL, …）
- 復(fù)雜性：它會(huì)增加使用的復(fù)雜性嗎？
通過(guò)制作這樣的模型，你會(huì)很容易做出決定。
模型除了可以應(yīng)用在軟件領(lǐng)域，它還可以應(yīng)用在許多地方。實(shí)踐告訴我們，直覺(jué)很少能帶來(lái)正確的決定和很好地解決問(wèn)題，除非你是史蒂夫·喬布斯。
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