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原文作者： Adam Kucharski

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• 决策学
• 概率论
• 行为经济学
• 风险管理
• 博弈论
• 心理学
• 投资
• 数学
• 统计学
• 思维方式

　　———《数学大观念》作者亚瑟‧班杰明口碑推荐！———

　　长久以来，各领域的顶尖头脑都深受博奕吸引，他们不断挑战预测的极限，探究秩序与混沌的界限，以揭晓「机会」背后的学问。从赛局理论、混沌理论、统计学、心理学、物理学、经济学乃至人工智慧，都因「赌」而拓展了探索的疆界。

　　我们常用「运气」和「技巧」截然划分事情的成因，问题是两者的界线没有那么分明。了解赌的科学，你将学会洞察普遍存在的判断盲点，更睿智地权衡风险与报酬，从而做出优质决策，控制运气的影响。

　　●懂博奕，你会更洞察盲点
　　○轮盘赢钱策略的演进，反映出机率科学近一世纪来的发展……
　　○赌场改用多达六副牌扰乱算牌客，为何效果适得其反？
　　○研究放射性衰变与大脑神经元活动的「卜瓦松过程」与足球比赛何干？
　　○为何有些投注公司反其道而行，乐于吸引精明赌客来投注？
　　○投注业者改变赔率不是为了符合结果的真实机率，那是为啥？

　　●懂博奕，你会更了解投资
　　○为何股票市场「大变化后面往往还会出现大变化」，反之亦然？
　　○交易机器人崛起后，金融市场的哪些现象你尤其该审慎解读？
　　○教人拿捏投资资金比例的「凯利准则」，用于赛马时有何弱点？
　　○购买不同产业多家公司的股票，投资组合多样性为何仍然不够？
　　○投资领域的「基本分析法」，要注意什么盲点？
　　○购买担保债券凭证时，要避免什么错误假设？

　　●懂博奕，你会更善于决策
　　○机会赛局中常见的「马可夫链」，如何有助于寻找隐含资讯？
　　○扑克牌是许多生活实际状况的完美缩影，因为它试图处理缺漏的资讯。
　　○赛局未达到最佳结果时，参与者的决定不会趋向平衡，而会大幅震盪。
　　○参与者易失误或得在赛局中学习时，赛局理论不是找出最佳策略的好方法……

　　●懂博奕，你会更过好人生
　　○为什么选择最简单的解释，往往反而明智？
　　○为何最快的解决方法，有时像在走回头路？
　　○人性偏误会导致我们误判赛事的哪些方面？
　　○优秀的机器人程式不能只有蛮力，还要懂心理学才行。

　　〔各章内容简介可以参见目录的引文〕

好评推荐

　　●库拉斯基以风趣的写作，介绍必胜投注法的历史和最新进展，让我们了解数学和电脑如何成为强大的博奕、运动比赛、虚张声势和投资的辅助工具。——《数学大观念》作者亚瑟‧班杰明

　　●这本书阐述博奕、科学与数学间的交互作用，写得趣味横生……记叙轻松连贯，而且将背后的原理写得浅显易懂。——英国《展望》杂志

　　●赌客和数学迷都会喜欢本书探讨真实世界问题的切入角度。——《柯克斯书评》

　　●作者将博奕如何影响科学、科学又如何影响博奕的故事，写得相当成功。本书浅显易读，但同时具备深厚的学术底蕴。——牛津大学教授J・杜恩‧法马

　　●这本书用许许多多的故事，叙述这些鬼才如何运用数学、统计学和科学尝试超越机率。读过这本书后，我开始有那么点想赌两把了。——剑桥大学教授大卫‧史匹格赫尔特
 

胜算：赌的科学与决策智慧 一本关于概率、风险与人类决策的深度剖析 内容简介： 本书带领读者踏上一场跨越历史、科学与哲学的旅程，深入探讨人类在不确定性世界中如何进行决策、评估风险以及理解“运气”的本质。我们并非要教授如何成为赌徒，而是要揭示隐藏在每一次抉择背后的数学结构和认知陷阱。 第一部分：概率的基石——从掷骰子到宇宙的秩序 第一章：掷出命运的瞬间：概率学的诞生与演进 本章追溯了概率论的起源，从十六、十七世纪的赌博问题（如帕斯卡的“点数分配问题”）如何催生了一门严谨的数学分支。我们探讨了早期思想家，如费马和惠更斯，如何将不确定性转化为可量化的概念。重点在于区分主观概率与客观概率，并阐明“独立事件”和“条件概率”的基本原理。读者将了解到，看似随机的事件，实际上服从着深刻且可预测的规律。 第二章：大数定律与例外：从赌场到金融市场 我们将深入解析大数定律（Law of Large Numbers）的威力与局限性。在理论上，多次重复试验会趋向于预期的平均值，但这并不意味着下一次抛硬币的结果会“补偿”过去的结果（即著名的“赌徒谬误”的误区）。本章将应用这些数学工具来分析赌场优势（House Edge）的构建，解释庄家如何通过微小的概率优势在长期内确保盈利。同时，我们也会探讨金融市场中，大数定律在风险分散和投资组合构建中的作用。 第三章：贝叶斯思维：在信息流中更新信念 本章是全书的核心工具之一。贝叶斯定理提供了一种严谨的方法，用以根据新证据来修正我们对某一事件发生可能性的初始信念。我们将通过实际案例——从医疗诊断的准确性评估到侦探推理——来展示贝叶斯推理如何帮助我们在信息不完全的情况下做出更明智的判断。它强调了“先验知识”的重要性，并解释了为什么经验丰富的专家往往能比依赖单一数据点的人做出更准确的预测。 第二部分：人类心智的盲区：决策中的认知偏差 第四章：损失厌恶与框架效应：为什么我们害怕失败甚于渴望成功？ 基于丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基的开创性工作，本章详述了前景理论（Prospect Theory）。人类对损失的感受强度远高于对等量收益的感受强度。我们将分析“损失厌恶”如何导致人们在投资决策中过早卖出盈利股票，却长期持有亏损股票（处置效应）。同时，信息的“框架”（Framing）——是描述为“拯救200人的生命”还是“200人将死亡”——如何戏剧性地改变我们的选择，揭示了决策过程的非理性本质。 第五章：锚定效应与可得性启发：信息过载下的捷径 本章探讨了大脑在处理复杂信息时依赖的“启发式”（Heuristics）或心智捷径。锚定效应解释了第一个接触到的数字或信息点如何不合理地影响后续的估值和判断。可得性启发则说明了我们倾向于高估那些容易被我们回忆起来的事件的频率，例如媒体频繁报道的空难或犯罪事件，即使它们的实际发生率极低。了解这些捷径，是避免做出草率决定的第一步。 第六章：过度自信与规划谬误：低估我们面临的挑战 人类天生倾向于高估自己的能力、知识和对未来的控制力。本章深入研究了“过度自信偏差”，它在项目管理、创业和个人评估中常常导致灾难性的后果。我们将剖析“规划谬误”（Planning Fallacy）——我们几乎总是低估完成任务所需的时间和资源——并探讨如何通过引入“外部视角”和“事前验尸”（Premortem）技术来对抗这种根深蒂固的乐观主义。 第三部分：风险的艺术：在不确定性中航行 第七章：期望值与真实效用：金钱的边际价值 期望值（Expected Value, EV）是决策科学的数学核心，但本书强调，仅仅计算EV是不够的。我们必须引入“效用”（Utility）的概念，即某结果对个体实际带来的满足感或痛苦感。一万元对百万富翁的效用远低于对贫困者的效用。本章阐述了如何根据个人风险偏好（风险厌恶、风险中立或风险寻求）来调整决策模型，确保选择符合个人的“真实价值”而非仅仅是名义价值。 第八章：博弈论与策略互动：囚徒的困境与合作的可能 决策往往不是孤立的，而是与他人的选择相互依存。本章将介绍博弈论的基本框架，特别是纳什均衡（Nash Equilibrium）。我们将分析在零和博弈（Zero-Sum Game）与非零和博弈（Non-Zero-Sum Game）中，个体理性如何导致集体非理性（如囚徒困境）。此外，我们还将探讨重复博弈中的“以牙还牙”（Tit-for-Tat）策略，揭示在长期关系中，互惠与适度的宽容如何成为实现可持续合作的最佳策略。 第九章：延迟满足与时间贴现：活在当下与规划未来 决策往往涉及时间维度。本章探讨了“双曲贴现”（Hyperbolic Discounting）现象，即人们倾向于对即时奖励赋予极高的权重，而对未来奖励的重视程度随时间推移而急剧下降。这解释了为什么储蓄、健康投资和长期教育常常被推迟。本书提出，理解时间的非线性价值是我们克服短期诱惑、实现长期目标的关键。 结语：拥抱不确定性，智慧决策 本书的最终目的不是消除风险，而是教会读者如何在理解概率规律、识别心智陷阱并权衡效用之后，以更清晰、更少偏见的方式面对生活中的每一次“押注”。真正的智慧，在于接受世界本质上的不确定性，并建立一个动态的、能够根据新信息不断修正的决策框架。

作者简介

亚当・库查司基（Adam Kucharski）

　　为伦敦卫生与热带学院数学建模助理教授及科普作家，毕业于英国华威大学，于剑桥大学取得数学博士学位，曾经获得2012年惠康科普着作奖，现居伦敦。

译者简介

甘钖安

　　专职译者。曾担任Discovery频道与资讯杂志编译，现仍为《科学人》及《BBC知识》等杂志翻译。书籍译作包括《决断的演算：预测、分析与好决定的十一堂逻辑课》、《品尝的科学》（合译）、《爱因斯坦1905》、《现代主义烹调》、《猎光圣经》等，热爱吸收各类知识，正努力朝「全方位译人」的目标迈进。
 

0. 前言　Introduction   
数学家理查・爱普斯坦说：「赌徒可说是机率理论的干爹。」其实不只是机率，长久以来，各领域的顶尖头脑都深受博奕吸引，他们不断挑战预测的极限，探究秩序与混沌的界限，以揭晓「机会」背后的学问。从赛局理论、混沌理论、统计学、心理学、物理学、经济学乃至人工智慧，都因「赌」而拓展了探索的疆界。了解赌的科学，你能学会洞察普遍存在的判断盲点，更睿智地权衡风险与报酬，从而做出优质决策，控制运气的影响。
 
第1章　三种程度的无知　The Three Degrees of Ignorance   
轮盘的小球最终落在哪一格，是随机的吗？数学家亨利・庞卡赫认为，这类事件看似随机，是因为我们不知道成因；他建议我们依照对问题的无知程度来分类问题。庞卡赫还主张，简单的物理过程可以简化到表面看来像是随机——这个想法构成七十年后混沌理论的重要部分。卡尔・皮尔森仰赖统计学，借由找出数据的重覆型态，来预测球会落在哪。资讯理论先驱克劳德・夏农与后来成为「计量金融之父」的爱德华．索普则发明史上第一具穿戴式电脑，带到赌场蒐集资料、即时预测小球的落点。轮盘赢钱策略的演进，反映出机率科学近一世纪来的发展……
 
第2章　靠蛮力赚钱的事业　A Brute Force Business
怎么做才能让某样东西分布得既随机又均衡？创立现代统计学的隆纳德‧费雪研究怎么在广大农地上洒农药时，面临这个问题。今日的彩券业者设法限制中奖彩券的数量，以及避免中奖彩券过度集中时，也面临类似挑战。包牌买彩券要赢钱，前提是什么？投注彩券时，你的竞争对手除了庄家，还有谁？麻省理工学院的投注团队，比竞争对手多了解了什么，而抱得大奖归？这一章介绍赌徒们怎么破解美国历来的各种彩券，以及彩券要仰赖多大的「蛮力」……
 
第3章　从洛沙拉摩斯国家实验室，到蒙地卡罗赌场　From Los Alamos to Monte Carlo
爱德华．索普靠着算牌狂赢「廿一点」，赌场改成用六副牌扰乱算牌客，为何效果适得其反？赌场最后索性见到专业算牌客便挡在门外，但赌香港赛马可不用露脸。在这里你会认识冷门偏误、回归分析，了解用分析过的赛事数据来检验预测，其实不是好方法。奥坎剃刀原理则教你，为何选择最简单的解释反而明智（想建立某真实过程的模型，就该排除不必要特征）。研究氢弹的数学家，对于预测赌马结果有何启发？投资领域的「基本分析法」要注意什么盲点？机会赛局中常见的「马可夫链」，如何有助于寻找隐含资讯？为何一味求进展往往找不出最佳解决方法，最快的解方有时会像在走回头路？教人拿捏投资资金比例的「凯利准则」，用于赛马时又有什么弱点？
 
第4章　博士评论员　Pundits with PhDs  
用来预测洪水、地震、森林大火和保险损失的「极值理论」，如何跨进运动赛事？研究放射性衰变与大脑神经元活动的「卜瓦松过程」，在预测足球比赛时能起什么作用？人性偏误会导致我们误判赛事的哪些方面？为何有些投注公司反其道而行，乐于吸引精明赌客来投注？投注业者改变赔率不是为了符合结果的真实机率，那是为了啥？购买不同产业多家公司的股票，投资组合多样性为何仍不够？购买担保债券凭证，你要避免什么错误假设？买卖股票时若持股时间不长，常被比做赌博而非投资，然而已有研究指出，运动投注可达成与投资股市相仿的风险与报酬平衡。网际网路如何改变博奕活动的面貌？博奕合法化又有哪些有别于道德面的思考角度？
    
第5章　机器人兴起　Rise of the Robots  
人需要时间处理资讯、会犹豫，而且很难同时做很多事情——这正是机器人的机会。现在有许多机器人程式四处寻找失误赔率，借以套利；另一些机器人功能相反，会尽可能掩盖这些资料。另外就如《快闪大对决》一书所述，有的大券商为了比竞争对手提早几毫秒得知新事件，甚至大费周章炸山铺路，好铺设自己的电缆以拦截资讯。只是机器人虽然「能人所不能」，麻烦的是它的行动未必总符合人类主人的利益。骑士资产管理公司由于更新高速交易软体时出错，程式自顾自不断买进与卖出股票，鉅额损失导致该公司当年底就被收购。2013年骇客假造新闻，称欧巴马因爆炸而受伤，金融市场反应速度似乎并非出自人类交易员之手，这是好是坏？机器人崛起后，传统金融理论已经远远不足，我们应该把投注或金融市场视为生态系，而非固定不变的经济法则，那么我们对生态系的理解，哪些正确、哪些有误呢？
 
第6章　虚张声势闯天下　Life consists of Bluffing   
赛局理论用在资讯全部已知的赛局上效果最好，那么若是运用在复杂到难以理解的情境时，会出现什么状况？西洋棋与许多种扑克牌玩法非常复杂，不论是人类或电脑都还找不出最佳策略。金融市场也有类似问题——许多重要资讯虽已随手可得，但有更多交互作用的影响因子难以掌握。赛局没有达到最佳结果时，参与者的决定不会趋向平衡，反而会大幅震盪，混乱难解的决策变得更加常见，就如同碎形理论之父本华・曼德博所发现违反一般直觉的现象：股票市场「大变化后面往往还会出现大变化，小变化之后往往会接连出现小变化」。在玩家容易失误或必须在赛局中学习时，赛局理论也不是找出最佳策略的好方法……
 
第7章　机器对手　The Model Opponent  
继电脑「深蓝」于1997年打败西洋棋王卡斯帕洛夫之后，2004年IBM又设计了「华生」参加机智问答节目，照样电惨人类对手。不过深蓝只需用电脑的方式下棋——运用大量运算能力审视接下来的可能棋步，评估可用策略。卡斯帕洛夫指出这种「蛮力」具备的智慧不多：「它不是拥有人类的创意和直觉，能以人类的方式思考和下棋的电脑。」同样的「华生」不需假扮人类也能取胜。电脑科学家达斯・毕灵斯说：「西洋棋不够看，那我们来试试扑克牌好了。」电脑打扑克牌时，其实是在解决一个我们十分熟悉的问题：如何处理缺漏的资讯。生活中有许多状况都是不完全资讯赛局，扑克牌是这类状况的完美缩影。电脑打扑克牌时不仅搜寻胜利策略困难得多，为了取胜还必须观察对手，评估大量选择——电脑需要有颗大脑才行……
 
第8章 超越算牌　Beyond Card Counting  
经营扑克牌馆的迪克里斯提纳被判经营非法赌场后，请来经济学家蓝道尔・希柏担任专家证人，要务是说服法官扑克是技巧赛局，因此不是非法赌博。希柏认为最重要的问题是：技巧对牌局的影响，需要多久才能超越机率？我们很容易把赛局分成「运气」（赌博）和「技巧」（投资）两类，问题是两者的界线没有我们想的那么分明。我们以为是随机的过程，通常很不随机；如果选择正确，我们容易归因于技巧，选择失败的话则偏向说运气不好。关于成功投注的报导普遍从数学角度切入，「决定」被简化成基本机率，但以扑克为例，赌客还要解读对手的行为。冯纽曼发展出赛局理论来解决这问题时，发现採用虚张声势等诈骗策略其实是最佳方案——赌客一直都作对了，只是不知道原因。有时人性因素是影响事态的主要因素，优秀的机器人程式单单知道机率仍不够，还要结合数学与心理学。

〈第1章　三种程度的无知〉节录
 
伦敦丽池饭店的地下楼有一处以奢华着称的高注赌场，称为丽池俱乐部。豪华的赌桌由身着黑制服的荷官主持，墙上挂着文艺复兴时期的绘画，分散四处的灯具照亮金碧辉煌的装潢。但对偶尔玩玩的赌客而言有点可惜的是，丽池俱乐部也以严格过泸赌客自豪。要踏进这座赌场，必须是会员或是饭店住客，当然还要有满满的荷包。
 
2004年3月一天晚上，两位身着高级西装的男性陪同一位金发美女走进丽池俱乐部，打算来玩轮盘。他们跟其他高注赌客有点不同，多次拒绝了赌场经常提供给高额赌客的免费补贴。他们的专注果然有回报，一个晚上下来，他们总共赢到十万英镑。这笔钱当然不少，但以丽池的标准而言不算少见。第二天晚上，他们又来到赌场，又选了一具轮盘。这次他们赢到的钱多得多，最后他们把筹码换成现金，总共带走一百二十万英镑。
 
赌场员工开始起疑。他们离开后，保全人员检视闭路电视录影，看过之后立刻报警，很快就在丽池附近的旅馆逮到了他们。这名女性来自匈牙利，两位同伙来自西伯利亚，全都依诈欺罪遭到起诉。根据媒体初步报导，他们用雷射扫描器分析轮盘桌，把测量数据送进藏在身上的小电脑，算出小球最后可能落在哪里。这次事件里有高科技又有俊男美女，当然是很吸睛的故事，但各方报导都忽略了一个重要细节。没有人能完整解释他们究竟是怎么纪录轮盘小球的运动，并计算出准确的预测。轮盘应该是随机的，不是吗？
 
***
 
研究轮盘随机性的方法有两种，亨利‧庞卡赫（Henri Poincaré）对这两种方法都有兴趣。他的兴趣很多，这是其中之一：二十世纪初，庞卡赫的研究对许多数学主题贡献良多。他是史上最后一个真正的通才，后来没有一位数学家有能力像他一样在各个领域间自在悠游，提出许多重要关联。

评分☆☆☆☆☆

這本《勝算：賭的科學與決策智慧》，聽起來就像是一本能替我的日常決策“開外掛”的秘笈！平常我就是個普通上班族，生活瑣碎，但也常常需要做一些關於金錢、時間，甚至人際關係上的判斷。有時候，真的會覺得自己像是在玩一場大型的真人RPG遊戲，充滿了各種未知數。所以，當我看到“賭的科學”這幾個字，就覺得很有親切感。畢竟，生活中很多時候，我們就是在“賭”一個結果，像是投資一個案子，或是冒險嘗試一個新的專案。我特別希望能從書裡學到，如何更理性地評估這些“賭局”的勝算。例如，書中會不會有關於“貝氏定理”的介紹，或者是一些統計學上的概念，讓我們能更準確地計算出各種情況發生的機率？我希望它能引導我從過去憑感覺判斷，轉變成能夠用數據和邏輯來支持我的決策。更不用說“決策智慧”的部分了！我常常會陷入“選擇困難症”，明明知道有些選擇比較好，但就是很難跨出那一步，或是因為害怕失敗而錯失良機。如果這本書能提供一些實用的框架，像是如何建立決策樹，或是如何練習“停損”，讓我在面對困境時，能夠更果斷、更有效率地做出選擇，那真的太棒了。總之，我期待這本書能帶給我一套全新的思考模式，讓我在人生的牌桌上，能夠更游刃有餘，做出更漂亮的“一手牌”。

评分☆☆☆☆☆

這本書《勝算：賭的科學與決策智慧》，光看書名就覺得它可能蘊藏著不少關於“機率”與“策略”的奧秘。我一直覺得，很多時候我們做的決定，都像是在賭博，尤其是在面對不確定的未來時。但我們往往只是憑著直覺、經驗，或是道聽塗說的“撇步”來做判斷。如果這本書能將“賭”這件事，從單純的運氣成分中抽離出來，用科學的角度去解析它，那就太厲害了。例如，會不會探討一些博弈遊戲中的數學原理，像是“期望值”的概念？或者，像是撲克牌裡，如何計算出自己拿到好牌的機率，以及對手可能拿到好牌的機率？這些知識聽起來就很實用，不僅能讓我們在遊戲中更有優勢，或許也能應用在生活中一些需要評估風險的場合。另外，“決策智慧”這幾個字，更是讓我產生了強烈的共鳴。我們每天都在做各種大大小小的決定，從買什麼股票，到要不要換工作，甚至是晚餐要吃什麼，看似小事，但累積起來，都會對我們的人生產生影響。不知道這本書會不會提供一些分析決策的框架，或是教我們如何辨識並克服認知偏差，做出更理性的選擇。我很期待能從書中學到一些，在複雜情況下，也能保持冷靜，做出最佳判斷的方法。畢竟，在這個瞬息萬變的時代，擁有良好的決策能力，就像是擁有了一張在人生牌局中的王牌。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對《勝算：賭的科學與決策智慧》這本書的期待，主要來自於它將“賭”這件事，從過去我認為的“運氣成分”提升到“科學”的層次。過去總覺得，賭博就是靠手氣，贏了是運氣好，輸了也沒什麼好說的。但如果真有所謂的“賭的科學”，那代表著背後其實是有系統、有邏輯可循的。我很好奇，書裡面會不會去剖析一些大家耳熟能詳的賭博遊戲，像是輪盤、二十一點，甚至是一些更複雜的機率模型。例如，在輪盤遊戲中，要如何判斷下注紅黑、奇偶，或是特定數字的機率差異？而二十一點，除了基本的算牌技巧，還有沒有更深層次的數學原理在影響勝負？如果能透過這些具體的例子，來理解機率的運作，那對於我們理解“隨機事件”將會有全新的認識。更重要的是，書名中的“決策智慧”這部分，讓我聯想到生活中無處不在的抉擇。我們常常面臨資訊不對稱、時間壓力，甚至是情緒影響的決策困境。如果這本書能提供一套分析決策的思考工具，教我們如何在有限的資訊下，做出最優化的選擇，那將會是非常寶貴的。這不僅僅是關於賭博，更是關於如何在人生的牌局中，做出更明智的判斷，將“運氣”轉化為“能力”。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《勝算：賭的科學與決策智慧》的書名，就讓我想起以前在夜市玩輪盤，或是跟朋友打麻將時，總覺得自己好像有點“賭性堅強”，但仔細想想，很多時候其實是靠運氣，或是憑感覺在猜。這本書光是標題就充滿了吸引力，尤其是“賭的科學”這幾個字，感覺能讓我對那些看似隨機的機率遊戲有更深入的了解。不知道裡面會不會解析一些經典的賭局，像是撲克牌的機率計算，或是骰子出現特定點數的機率是多少。畢竟，我們玩遊戲的時候，最常聽到的就是“機率”這個詞，但除了大概知道數字，其實並沒有真正搞懂。如果這本書能把這些抽象的機率概念，用更生活化、更容易理解的方式解釋清楚，那絕對是一大福音。想像一下，以後玩遊戲時，不再是盲目下注，而是能稍微“算”一下，增加一點勝算，那種感覺一定很不一樣！而且“決策智慧”這部分，更是讓我眼睛一亮。畢竟，人生中大小事都需要做決策，有時候明知風險很高，卻還是要硬著頭皮做。不知道書裡面會不會分享一些，即使在充滿不確定性的情況下，也能做出比較明智決策的方法，像是如何評估風險、如何權衡利弊，甚至是面對失敗時該如何調整心態。這聽起來就像是教我如何成為一個更精明、更理性的“人生賭徒”，這絕對是我非常需要的！

评分☆☆☆☆☆

《勝算：賭的科學與決策智慧》這個書名，實在是太吸引人了！我一直覺得，我們的人生就像是一場充滿變數的賭局，從求學、工作到人際關係，每一個選擇都可能影響著未來的走向。但很多時候，我們似乎都是在憑著一股衝動，或是聽信一些“經驗談”在做決定，對於背後真正的機率和風險，其實並沒有太深入的了解。所以，我對這本書中的“賭的科學”部分，充滿了好奇。我希望它能夠將那些抽象的機率概念，像是“獨立事件”、“條件機率”，或是“大數法則”，用更貼近我們生活的方式來解釋。例如，能不能舉一些日常生活中，例如買樂透、抽獎，甚至是參與公司抽籤的例子，來分析其中的機率分佈？如果能透過這些，讓我們對“機率”有更直觀的認識，或許就能減少一些不切實際的期待，也能更理性地評估投入與產出。更讓我期待的是“決策智慧”的部分。在這個資訊爆炸、變化快速的時代，我們經常面臨各種選擇，有時候甚至是在資訊不完全的情況下。不知道書裡會不會分享一些，如何有效收集和分析資訊、如何辨識並克服潛在的偏見，以及如何在壓力下做出合理判斷的方法。我希望能從書中學到一套系統性的決策流程，讓我在面對人生的種種“賭局”時，能夠更有自信，做出更明智的選擇，最終提升我的人生“勝算”。