在這個世界上，除了上帝和騙子，沒有人敢說自己能夠預知未來會發生什麼事情，意外正因往往意料之外，才被稱為「意外」。面對人生的種種不確定性，我們該如何做出決策？
有時為了可能發生的意外提前做好準備，會被視作未雨綢繆的智者，然而當另一些人為了同樣尚未發生的事件擔憂，卻又被視為杞人憂天的愚者。看似性質類似的兩個情境，為何招來截然不同的評價，其中的魔鬼正藏在「機率」這個細節裡。
雖然我們沒有預知未來的水晶球，但若我們能學會觀察生命中的種種蛛絲馬跡，以從「機率」出發的思維，學會忽視那些發生率極低的雜訊，將大部份心力用來預測並預防那些可能發生的意外。
儘管我們永遠不可能擺脫機率、風險和不確定性，但透過本書分享的種種案例和思維方式，將更有可能化風險為轉機，讓那些不可預知的事件變成協助我們出奇不意的絕佳勝機！
機率思考的基本原則
在開始討論書中提及的各種運用機率來預測未來的妙方之前，必須先釐清一件事情，那就是何謂「機率」。以最普遍且容易理解的擲銅板為例，我們知道一枚公正的銅板，在大多數情況下出現正反兩面的機率相等，但這是否代表硬幣擲到最後，正反兩面出現的次數會相等？
數學家凱利奇在納粹集中營中進行的實驗，為我們釐清了平均率真正的意思。由於在集中營中他無法進行太過複雜的研究，為了避免虛度光陰，他將大把的時間投入這個簡單、枯燥的實驗「擲銅板」。
當拋擲次數為500時，正反面僅相差10次，看似還在誤差範圍內，正反面次數應會漸趨相同。但當次數達到5000時，事情開始有了不尋常的變化，正面次數較反面多了整整66次，當拋躑硬幣的次數達到10000次時，正面次數更是比反面多了整整134次。這難道代表我們所熟悉的平均率不值得信任嗎？還是說這是一枚不公正的硬幣呢？
在我們開始懷疑世界之前，作者提醒我們思考，最後會趨於平均的，究竟是正反面的相對次數，還是兩者出現的「相對頻率」？
事實上，當我們以表格的方式將結果陳列，會發現雖然正反面次數差距不斷增加，兩者出現的頻率卻也逐漸接近50%。這個簡單的實驗提醒我們，當我們知道某件事涉及機率時，應該要去關注的，是事件發生的相對頻率，而非各項結果出現的次數。
群眾智慧的妙用
何謂群眾智慧？科學家在一場猜測牛隻重量的競賽中發現，一群人針對同一件事情做出各自的預測，將這些預測結果簡單平均後得到的結果，和最終答案只有不到1%的誤差。在後續一連串的實驗中，運用類似的方法預估總統大選的得票率、專案執行的進度、電影的可能票房等等，發現得出的預測和最終結果往往相距不遠。
科學家開始嘗試以不同的組合、人數、主題進行有關群眾智慧的實驗，發現與一群專家做出的預測相比，一群參差不齊的群眾所做出的預測，總是更接近事件的結果。這是因為專業人士總是會遵循著相同的思考邏輯，累積之下，小偏誤就可能導致巨大的落差。
實驗後發現，在群體中已經有專家存在時，真正能有效提升預測準確度的新成員，反而會是那些有著獨特思維的獨行俠，因為他們能夠提供不同觀點，可以避開某些專家會踏入的陷阱。與召集一群專家相比，找來更多獨行俠，或許才是透過群眾智慧做出更準確預測的妙方。
但無論群眾智慧如何運作，其產生的最根本前提，就是「群眾」不能只有一個人。但在現實中，我們總是容易尊崇某些大師、專家的個人意見，大師之言並非都不可信，只是新研究已經找到方法，讓我們這些自認不是大師的凡夫俗子，也能做出更好的判斷。
我們不需要真的找來一群人，才能受益於群眾智慧，只要在思考過程中納入類似群眾智慧的多樣性，也可以達到類似的效果。在做出任何決定前，先把最初的想法記下來，然後開始想像另一個人說你的想法不對，並思考哪裡可能出錯，哪裡假設不正確，調整這些假設可能產生什麼影響？然後再重新預測一次。研究者發現，一般來說，前後兩次預測的平均值，會比任一個別猜測的結果都還更接近正確答案。
化繁為簡的決策理論
在日常生活中我們經常得做出艱難的選擇，小至個人的職涯發展，大至國家的能源政策，在不確定面對的問題是否為真，以及嚴重性有多大之前，要做出改變似乎總需要一些勇氣。但在本書的第十七章中，提到了數學家帕斯卡的一套思考邏輯，能夠幫助我們在紛亂的思緒中理出一點脈絡。
我們只需將「面對的問題是否為真」以及「要或不要採取行動」，這兩個變數列出來，試著評估行動會付出的成本，並且思考無視問題會付出的代價，以及採取預防措施後能減少的損失，最後我們會得到一個有四種可能結果的表格，有時候我們會輕易的發現，無論問題是否真實，都會自動浮現一個最佳策略。
例如在書中以全球暖化為例，提出無論全球暖化是真議題還是假議題，採取節能政策都是最佳解，因為就算這是一個假議題，施行節能的政策後，對國家的能源安全和開支也都有正面的效益。反之，如果全球暖化是一項真實存在的問題，國家的不作為有可能造成更大的影響。
當然有時我們也會碰到一些問題，即使列出可能結果後，還是沒辦法輕易的找出最佳作法，這種時候會考驗個人對該議題的了解程度，並需要依自己的判斷為結果的滿意度評分，並乘上事件可能發生的機率，用期望值的方式做出決策。
如果覺得這樣的計算過程太過複雜也沒有關係，面對經常涉及重大後果，且或然率不明的種種問題，光是把各種後果羅列成表，有時就能幫助我們找出最佳策略。當面對複雜問題難以理出頭緒時，化繁為簡的決策理論永遠值得一試。
(具體操作方式，可以參考決策矩陣。)
學會機率思考，讓不確定性為你所用
僅僅是談起機率一詞，許多人或許就被喚醒了國高中數學課時的創傷經驗，然而在《機率思考》一書中，其實沒有太多複雜艱深的數學公式或運算，而是以富趣味性的案例，結合生活經驗延伸以機率為本的邏輯思考方式。
和數學相比，書中或許更重視決策時在對應領域的判斷經驗，這種快速產生模糊判斷的能力，和單純的計算相比，更有助於面對生活中的大小情境。以作者所提的決策理論為例，並不需要計算出非常準確的機率，才能判斷國家是否需要採取措施去面對全球暖化的議題，就像書中出現的大部分例子，這些理論只是協助我們判斷的工具而已。
書中也以另一個角度提醒我們，統計學中具有高度相關的數據，很多時候並不能作為判斷事件具有因果關係的唯一標準。就像在美國，每當尼可拉斯凱吉的電影上映時，經常就會發生泳池溺斃的事件，但難道我們能說尼可拉斯凱吉的電影導致泳池變得危險嗎？然而在醫療健康和人文社科相關的研究中，就經常出現這種只觀察到片面現象就做出結論的聳動研究。
另一個在疫情期間讓許多人有感的例子，是關於疫苗產生副作用或嚴重不良反應的事件。無論是哪種類型的疫苗，當有一起不良事件在媒體上被報導時，經常導致社會大眾對疫苗安全性的疑慮，進而影響該疫苗的施打率。然而作者提醒我們，在因擔心副作用而拒絕施打之前，或許該先考慮感染對應疾病的風險以及該副作用發生的機率，若出事的機率遠低於染疫的影響，或許施打疫苗才是理性的選擇。
「機率思考」並非某種具有神力的水晶球，無法幫助我們預知未來，做出百分百正確的決定，但卻是極為有力的工具，能夠讓我們在複雜的世界中做出勝率相對高的決定。而這些小小的差異，在時間的累積下就有可能產生龐大的複利，在關鍵時刻發揮決定性的效果。
由於文章篇幅有限，作者所提的34項策略我只能取部份進行分享，其中仍然有許多值得親自讀過，並付諸行動的思考練習。或許這不是一本讀完後能夠一夜致富、快速成功的書籍，但若能活用書中提及的方法，相信能夠在邁向卓越的道路上，給你我一些額外的助益！