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你可以向自己证明，在你的大脑中，的确有同时运行的不同系统（存在潜在冲突）；它们都可能影响你的行为。要做到这一点，你只需要完成人类推理方面的一个任务就行了。这个任务最初由彼得·沃森（1966，1968）提出。在过去数十年里，沃森任务得到了极为广泛的研究，目前跟它有关的论文已经多达好几十篇。 [1] 在继续阅读之前，请你试着解答这个问题：
每个方框代表放在桌上的一张卡片。每张卡片的一面写着字母，另一面写着数字。有这样一个规则：要是一张卡片的一面是元音字母，那么它的另一面是偶数。正如你所看到的，有两张卡片是字母在上，而另外两种卡片是数字在上。你的任务是，决定要翻开哪些卡片以便确定这个规则是对的还是错的。请指出哪张卡片必须被翻开。
在进一步讨论这个问题之前，也是为了让解答更值得期待，请思考另一个出现在认知心理学文献中的著名问题，即所谓的琳达问题（Tversky and Kahneman 1983）：
琳达今年31岁，单身、率真、非常聪明。她的专业是哲学。作为一个学生，她格外关心歧视和社会公正问题，也曾参加过反核示威游行。请根据可能性对下面的陈述进行评价，1代表可能性最高，8代表可能性最低。
a.琳达是一名小学老师。_____
b.琳达在书店工作，上瑜伽课。_____
c.琳达积极参加女权运动。_____
d.琳达是一名精神病学的社工。_____
e.琳达是妇女选民联盟的一员。_____
f.琳达是一名银行出纳。_____
g.琳达是一名保险销售员。_____
h.琳达是一名银行出纳，积极参加女权运动。_____
现在我们依次解说每个问题。第一个问题被称为四卡片选择任务，曾被广为使用。有两个原因：第一，大多数人都回答错了；第二，研究者很难知道为什么。答案看起来很简单。假设规则是：如果一张卡片的一面是元音字母，那么它的另一边就是偶数。因此，答案看起来是翻开A和8：A是元音字母，翻开它是要看看这张卡片的背面是不是偶数；而8是偶数，翻开它是要看卡片的背面是否有元音字母。大概有50%的人会这么选。可是这个答案是错的！第二种最常见的回答，是只翻开写有A的卡片（看是否有偶数在背面），这样选的人有20%，可这个回答同样错了！另外20%的回答是翻开其他的卡片组合（比如，K和8），问题是这些组合也不对。
在过去30年里的数十个研究中，有90%的人给出了五花八门的错误答案，如上所述；我猜，你很可能跟他们一样。而且，在你的情况中，你甚至错过了本节标题给出的暗示，这是帮你抑制当前反应的！让我们看看大多数人是怎么错的。第一，他们在K卡片和A卡片上没什么问题。大多数人不会选择K，他们选择A。因为这个规则没说某张卡片的背面会有辅音字母，K跟这个规则没关系。A就不一样了。在A卡片的背面可能有偶数，也可能有奇数；尽管前者跟规则相一致，但后者则是关键的可能结果，它能证明这个规则是错的。简而言之，为了证明这个规则没错，A卡片必须被翻开。这是大多数人都能选对的地方。
然而，8和5是两张棘手的卡片。许多人把这两张卡片选错了。他们错误地认为，必须选择8卡片。这张卡片被错误翻开，因为人们认为，他们必须检查一下卡片的背面是否有辅音字母。不过，举例来说，要是8的背面是K，这也不能表明规则就是错的，因为尽管规则说了，元音字母卡片的另一面必须是偶数，但是它没说偶数卡片的另一面必须是元音字母。因此，发现背面有辅音字母不能说明这个规则是对的还是错的。相比之下，大多数人都不会选的5卡片，则绝对重要。5卡片背面可能有元音字母，如果是这样，规则就是错的。简而言之，为了指出这个规则不对，卡片5必须要翻开。
总结一下，类似于“如果P那么Q”条件推理形式的规则，只有在它出现由P和非Q构成的情况时才能证伪，因此，P和非Q卡片（在我们的例子中是A和5）是唯一需要的两张卡片，它们翻开就能判定规则是对的还是错的。如果P和非Q的组合存在，规则就错；如果不存在，规则就对。
这么一解释，问题很容易，可为什么大多数人都没有回答正确？起初，研究者认为，元音字母和数字规则比较抽象，这增加了人们的理解难度，因此，使用更真实的问题或所谓的主题问题，将会明显提升人们的表现。研究者设计出了类似于下面的“目的地问题”：
下面的每张卡片，一面是目的地，另一面是一种交通方式。这里有一个规则：“如果巴尔的摩在卡片的一面，那么飞机就在卡片的另一面。”你的任务是决定翻开哪些卡片，才能判断这个规则是对的还是错的。请指出哪些卡片必须被翻开。
令人惊讶的是，这种类型的内容丝毫没有提高人们的表现。大多数参与者依然选择了P（巴尔的摩）和Q（飞机），或者只有卡片P，而正确的P和非Q答案（巴尔的摩和火车）被大多数人忽视了。
那么，这个问题为什么会这么难？许多理论家提出了解释这种困难的观点。一种观点认为，大多数人思考否定例证时总是很困难——否定例证是那种可能发生，但没有明确表征的例证。还有，我将在第4章中讨论，人们也不擅长思考可能会证伪他们假设的例证。这也是这个问题最初让彼得·沃森着迷不已的原因所在。研究者（特别是像哲学家卡尔·波普尔这样的人）认为，人类具有良好的科学思维。因此，设计一个实验，表明人们能指出一个理论不成立就很重要。事实上，人们（包括科学家）倾向于寻找证据证实理论而不是证伪它们（见Nickerson 1998，以及本书的第4章）。根据一种理论的说法，这就是导致人们翻开P卡片（为了证实Q）以及Q卡片（为了证实P）的原因。它也导致了人们错过了相关的非Q卡片（背面可能含有证伪P的信息）。
认知心理学家乔纳森·埃文斯（1984，1998，2002b）提出了一个更简单的理论，能解释为什么卡片P和Q是最流行的选择。他认为，这种做法反映了所谓的“匹配偏差”（mismatch bias），这一偏差很原始，能被表面相关的线索给激活。“如果”把关注点引向卡片P，而卡片Q则成了规则的焦点。根据埃文斯的理解，PQ反应基于启发式，即它由自发式系统引发。在他的观点中，PQ反应（以及在更轻微的程度上P反应）来自自动化加工，并不反映任何分析式推理。大多数人都把问题回答错了，这一事实说明，分析式系统没有成功覆盖自发式系统。
在这个任务中，研究者观察到的反应类型被视作覆盖失败。因为研究者假设，所有没通过的大学生其实都有计算出正确答案的逻辑能力，只要他们依次检查每张卡片的逻辑意义。不过，自发式系统引发的反应占据优势地位（它没有被覆盖）。如果埃文斯和其他研究者是对的，那么，在四卡片选择任务中，我们存在一种明确的自发式倾向（PQ），它反对分析式系统的反应倾向（P和非Q，依次检查每张卡片的逻辑意义，就能得出这个结果）。有人在得出错误答案之前想了一阵子，这个事实跟参与者的选择是自发式加工的假设并不矛盾。设计巧妙的研究（有些涉及在线反应时技术）表明，大多数进行中的思考其实都只是对自发式系统引发的反应倾向进行合理化而已（Evans 1996；Evans and Wason 1976；Roberts and Newton 2001）。
跟四卡片选择任务一样，前面给出的琳达概率问题也反映了冲突性的自发式系统输出未能被有效覆盖。大多数人在这个问题上犯了“结合偏差”谬误。因为选项h（琳达是一名银行出纳，积极参加女权运动）是选项c和选项f的组合，因此，选项h的可能性不能高于选项c（琳达积极参加女权运动）或选项f（琳达是一名银行出纳）。一名女权主义的银行出纳也是银行出纳，因此，选项h在可能性上不能高于选项f。然而，在特沃斯基和卡尼曼（1983）的研究中，有85%的参与者表现出组合偏差，他们认为，选项h比选项f可能性更高。这些研究者认为，在这个问题上，逻辑推理（分析式加工）被自发式加工中所谓的代表性启发式给击败了。 [2] 代表性根据相似度给出问题的答案：跟“银行出纳”相比，对琳达的描述跟“一名女权主义的银行出纳”存在更高的相似度。当然，要是判断概率有争论，逻辑要求，子集（女权主义的银行出纳）跟父集（银行出纳）的关系理应打败对代表性的评估。可以看到，在琳达问题上，存在两种对抗的倾向：一种是自发式的反应倾向，即基于相似度的代表性判断，另一种是分析式的反应倾向，即子集父集的逻辑关系。
[1] 选择任务方面的文献极为丰富（综述见Evans，Newstead，and Byrne 1993；Manktelow 1999）。研究者记录了许多不同的反应倾向（Cummins 1996；Dawson，Gilovich，and Regan 2002；Gebauer and Laming 1997；Hardman 1998；Johnson-Laird 1999，2001；Liberman and Klar 1996；Manktelow and Evans 1979；Newstead and Evans 1995；Sperber，Cara and Girotto 1995；Stanovich and West 1998a）。关于匹配偏差，见Evans 1984，1989，1995，1998，2002b。不过请留意，关于启发式、基于自发式系统的加工如何导致PQ选择还有很多其他模型（e.g.，Oaksford and Chater 1994，1996；Sperber，Cara，and Girotto 1995）。
[2] 关于表征作为一种属性替代形式的当前解释，见Kahneman and Frederick 2002。其他的自发性启发式被认为在这个问题中引发了结合谬误，许多跟自动应用于这个问题的会话假设有关。这将在第4章中进行阐述。
多达90%的参与者在回答四卡片选择任务时答错了，85%的参与者在回答琳达组合问题时答错了。对大多数人来说，分析式系统对他们判断的控制并不那么稳固。分析式系统的这种失败表明，很多人不能很好地实现他们个人目标的最大化；这一点，我们将在随后两章中看得更清楚。否定后者（四卡片选择任务中，大多数参与者都不擅长使用的逻辑形式）跟概率的结合原则，正是建立清晰思维的重要基础。在第4章中，我们将会看到，这些推理错误不仅仅是实验室现象，也会发生在真实世界中，还会带来真切的消极结果。这些，以及其他许多认知心理学家研究的问题，都是实验室覆盖自发式反应问题的回声；这些问题在本章开头的几个案例中都有反应。
我们将在后面几章（特别是第7章和第8章）看到，本书呈现的认知模型给个人身份带来了有趣的问题。如果我们大脑的不同部分不和，计算出相互冲突的输出，那么，哪一个才是我们认同和谈论的“我们”呢？哪一部分，才是“作为一个人，我们到底是谁”的最佳代表呢？在某些情况下，答案貌似很清楚。当一个人回避和排斥破相者，但又觉得这样做不好，他到底在认同哪一种认知输出呢：是回避，还是对回避的羞耻？这两种反应都来自同一个大脑。当一个丈夫没有安慰因遭受强奸而痛苦的配偶，但很快他又后悔没有这样做时，哪一种认知输出是丈夫应该认同的：没有安慰她，还是后悔没有安慰她？
在这两种情况下，我们希望人们认同羞耻和后悔，希望他们认为另一种反应远非他们的本性。我们以这种方式感受，原因在于，起初的反应是由自发式系统自动运作产生的（不适当）输出，未经思考或反思。而羞耻和后悔是对整个环境文本分析和反思的结果。我们觉得，在许多这样的情况下，人们应该认同他们的反思式心智，而不是达尔文式心智。
支持我们的分析式心智，反对自发式心智，这就是我们给出的解决之道。但问题并不这么简单。思考一下本章注释25提及的哈克贝利·费恩的案例，它早已成了哲学分析的对象（比如Bennett 1974；MacIntyre 1990）。哈克基于最基本的友情和同情心，帮助他的奴隶朋友吉姆逃跑。然而，当哈克贝利明确思考时，他开始怀疑自己的做法：把奴隶放走，让白人帮他们，自己是不是做错了。这种情况下，我们的判断逆转了：我们想要哈克认同他的自发式模块引发的情绪，拒绝他被明确灌输的道德观念。这里的问题在于，哈克贝利通过分析式系统接受的明确的道德判断，并不是通过反思获得的（这是本书第7章的核心问题）。
哈克贝利·费恩的案例说明，外显思维加工依然有可能援引未经反思就吸收的规则。在这种情况下，我们可不想让自发式反应被这样的规则战而胜之。我将在第7章和第8章分析更多的类似案例。那时，我们将会看到，假如分析式系统使用未经反思就获得的智力工具，就会招致危险的外显思维过程。不过，这里，我要强调的是本章中阐述的一种未经反思的认知类型，即自发式认知（这种认知具有更古老的进化根源，它拥有自动的、弹道式的、不假思索、不受监督的特征）。当自发式跟分析式加工冲突时，我们不应该自动地认同前者（“跟着你的感觉走”）。按照哲学家丹尼尔·丹尼特的说法，那就是在认同你大脑的掘地蜂部分。
人类自然而然地看重 反省 心智而不是达尔文式 反射 心智。为了说明这一点，丹尼特在他1984年写的与自由意志有关的一本书中，要求我们思考自己对掘地蜂（Sphex ichneumoneus）行为描述的反应。雌掘地蜂为了产卵和孵化后代，会做很多事情。首先，她会挖一个洞穴。接着，她飞出去寻找蟋蟀。当她找到一个合适的对象，就会刺入蟋蟀的身体，把它麻痹，但又不杀死它。她把蟋蟀带回洞穴，放在洞穴口。她随后进入洞穴，确保一切安全，万事俱备。如果是这样，雌掘地蜂就会回到门口，把被麻痹的蟋蟀拖到洞穴里。然后，她就把卵产在洞穴里，密封起来，完事就飞走了。当卵孵化时，掘地蜂幼虫就吃瘫痪了的蟋蟀，那时蟋蟀恐怕还没腐烂，因为它仅仅是被麻痹了，但依然活着。
掘地蜂的所有表现，看起来相当复杂，令人印象深刻：这是一场动物智能的真实表演。表面上的确如此。也就是说我们将了解到，实验室研究表明，掘地蜂行为的几乎任何一个步骤都是精心设计的、面对自身环境中具体刺激而做出的刻板而僵化的程序性反应。举例来说，思考一下掘地蜂把被麻痹的蟋蟀放在洞穴口的行为：她检查洞穴，然后把蟋蟀拖进里面。科学家发现，这一套行为不是反思的结果，而是相当刻板的。当掘地蜂在洞穴里检查时，他们把洞穴口的蟋蟀移动了几英寸远。当雌蜂出来后，她现在就不会把蟋蟀拖进去了。相反，她会把蟋蟀再拖到洞穴口，又一次检查洞穴。要是门口的蟋蟀又被移动了一英寸左右的距离，雌掘地蜂 还是 不会把它拖进洞穴里，而是第三次把蟋蟀移到洞穴口，再一次回到洞穴进行检查。事实上，在某个研究者不断搞破坏的实验中，雌掘地蜂居然把洞穴检查了 40次 ，也不会直接把蟋蟀拖进去。达尔文式动作的固定类型主宰着一定的行为顺序。当这种行为被具体的一套刺激引发后就会展开，而任何偏离这套顺序的偏差都不会被容忍。
在类似掘地蜂的情况中，当我们第一次观察到这种生物体如此巧妙复杂的行为时，恐怕会惊讶万分：它们乍看之下如此聪明。接着，实验就告诉我们，刚才描述的行为其实很机械。丹尼特把这称之为“当观察或了解昆虫或其他低等动物时，一种毛骨悚然的感觉：活动热闹非凡，可家里 一个人都没有！ ”（1984，13）。丹尼特引用了认知科学家道格拉斯·霍夫斯塔特（1982）的观点，提议我们把这种令人不安的特征称为“掘地蜂性”。他说，看到简单生物体表面行为的复杂性背后不过是简单、刻板的例行公事，这会让我们担忧：“有什么能让你确信，你自己不是掘地蜂，哪怕有一点点不是？”（11）。
出现在表2-1中的认知双过程理论，以及本章讨论的所有目的，就是以不同方式告诉读者这样的事实：我们都 有 一点像掘地蜂。事实上，这些理论中有很多都强调，自发式系统的无处不在，以及分析式加工的罕见和困难，实质上都认为我们默认的加工模式跟掘地蜂一样。假如我们不想跟掘地蜂一个样，就必须坚持完成那个艰难的任务：调用认知能力，运行包括心智套件的序列模拟机，以便能监控自发式系统，确保它实现的是载体水平的目标。
自发式模块提供的输出，要是跟有理有据的分析式系统的输出有矛盾，它们就可以被视作“你体内的掘地蜂”。某些自发式过程是我们当前环境的产物，因为习得的规则经过多次练习就能自动执行。即使了解这一点，也不能减少我们对于掘地蜂性的恐惧。通过广告，通过我们青春期的同伴群体，或通过我们父母重复的教条（这些教条来自他们有限的经历，因而并没有使得他们跟掘地蜂有什么不同），像掘地蜂一样的反应倾向都可能被安装在我们的自发式系统中。可事实上，它们跟其他的自发式加工过程一样，都没有经过反省，都不是深思熟虑的结果。只有那些经过反思被安装在自发式系统中的规则，才应该受尊重、被认同，即使这些规则有时候也会被过度概括（因为那时它们会自动运行），即使它们在某种情况下也需要被克服。
当自发式系统传给分析式系统的信息被不适当地（像前面讨论的掘地蜂一样）引发时，你体内的掘地蜂式加工就可能让你误入歧途。即使大多数情况下，自发性启发式通常都对你有用，这种情形也会发生。认知心理学家阿莫斯·特沃斯基跟丹尼尔·卡尼曼一起，率先进行了自发性启发式的研究。他们发现，这些启发式大多数时候都是不错的小帮手，但在某些情况下，它们会让我们变得跟掘地蜂一样蠢（Kahneman and Tversky 1973，1984；Tversky and Kahneman 1974，1983）。其中一种自发性启发式就是所谓的锚定和调整启发式（Brewer and Chapman 2002；Tversky and Kahneman 1974）。当我们要对一个不知大小的数值估算时，这个启发式就会发挥影响。使用锚定和调整启发式时，我们首先根据自发式系统，锚定一个我们了解的最相关的类似数值。接着，我们就根据已知的具体事实的含义，通过受控的分析式调整把锚定点提高或降低。
这里有一个锚定和调整如何运作的例子。思考一下，温斯顿先生听到布莱尔先生向他抱怨，说自己的孩子花了大把时间听音乐。布莱尔先生诉苦，说他儿子买了大概100张光碟。他又问温斯顿先生，他儿子有多少张。不知如何估算，温斯顿先生就以100这个数字为锚定点，在此基础上调整。他儿子戴耳机的时间不像布莱尔的儿子那么长，因此，温斯顿先生给出了75的估计值。此外，他儿子参加了更多的户外活动，于是他又把估计值从75调低为60。不过，温斯顿先生突然想起来，由于各种原因，他儿子的零花钱比布莱尔的儿子多，因此他接着把估计值从60调高到70。
看起来，这不是一个糟糕的过程，它使用了所有可用的信息。自发式系统让分析式系统聚焦于最相关的数值附近，接着，根据已知的具体实施，更多的分析式加工进行调整。可是，当能拿到的锚定数值跟手边的计算不相关时，问题就来了。我们如果仍然使用它，就成了掘地蜂。在一个经典实验中，特沃斯基和卡尼曼（1974）展示了这一情况是如何发生的。他们要求参与者观察纺车。当指针停在一个数字上（该数字被动了手脚，总是指向65）时，参与者会被问及，联合国中非洲国家所占的比例是高于还是低于该数字。回答完这个问题后，参与者接着就要给出他们自己的最佳估计值，即非洲国家占联合国所有国家的比例有多少。而在另一组参与者中，他们看到的指针总是指向数字20。同样，他们也要回答非洲国家在联合国的比例高于还是低于该数字，也要给出自己的估计值。结果，第一组的估计值远远高于第二组；前者是45%，而后者是25%。
显然，某些事发生了。两组使用的都是锚定和调整启发式：高的锚定值被调低，低的锚定值被调高。不过，他们的调整“拖泥带水”，调整得不够，因为他们没有考虑这个事实：最初的锚定值完全由研究者 随机 决定。对于自发式系统给出的某个锚定值，不管它是有关还是无关，锚定与调整启发式都表现出了掘地蜂倾向。在特沃斯基和卡尼曼的这个实验中，我们显然应该忽略锚定值。可是，我们过于习惯使用锚定值，因为它们携带着某种重要信息。而在它们需要被拧干水分、打折处理的情况下，我们没有那么做。
你想有10%的概率获得1美元，还是有8%的概率获得1美元？几乎所有人都会选择前者。然而，了解了西摩·爱泼斯坦跟同事（Denes-Raj and Epstein 1994；Kirkpatrick and Epstein 1992；Pacini and Epstein 1999）的研究，要是你像该研究中的多数人一样，你其实会因为头脑中的掘地蜂而选择后者。在爱泼斯坦的好几个实验中，参与者面前有两碗果冻豆。第一碗中有9个白色果冻豆和1个红色果冻豆，第二碗中是92个白色果冻豆和8个红色果冻豆。这是一个随机抽奖：参与者从两碗果冻豆中随便取一个，要是拿到了红色果冻豆，就能赢得1美元。尽管多数人都意识到，在统计学上，大碗中赢得1美元的概率低，但他们认为，大碗中能获胜的果冻豆也多，有8颗红色的。许多人都抵制不住诱惑，选择了含有更多红色豆的大碗，尽管有人也承认这一碗抽中的概率低。很多人能意识到不利的概率，但还是忍不住要从大碗中抽奖。这一点，在某些参与者的评论中得到了说明：“我选择含有更多红色果冻豆的碗，因为看起来我获胜的方式更多，虽然我也知道，这一碗里白色的果冻豆更多，而且概率对我不利”（Denes-Raj and Epstein 1994，823）。简而言之，更简单的自发式系统倾向，即对绝对数量更多的获胜物做反应，击败了更复杂的计算概率的分析式过程。
因此，可能有大量的自发性启发式已安装在你的头脑中，让你有机会表现出跟掘地蜂一样的行为。而且，从第1章令人震惊的事实中，我们知道，在复制子跟载体目标不兼容时，你的基因想让你像掘地蜂一样，为基因的目标服务。它们想让你盲目执行你的自发式系统发布的指令。而机器人叛乱，部分就来自我们有能力认识到，我们的行为有可能让自己变成掘地蜂，并因此采取措施，防止它发生。
现在，我们获得了好几个深刻见解，它们对于机器人叛乱是必要的，而且都准备就绪。在第1章中，我们见识了达尔文主义宇宙酸的做派，推到极致，它就有可能产生某些最严厉批评所担忧的最可怕的影响。不过，我们也只能在勇敢面对这些影响的前提下，才能把自己从它的阴影笼罩下给解放出来。没有人甘心 仅仅 做一个容器，“里面挤满了复制子……它们把我们当成了殖民地”（Dawkins 1976）。可是，倘若我们允许自发式系统决定自己的行为，而不允许分析式系统覆盖它的话，我们就会变成那样，变成一个容器。如果我们不把自己自发式系统的输出置于分析式系统的管制之下，接受该系统的批判，那么，我们就可能像一只掘地蜂那样活着。达尔文主义对我们灵魂的威胁，呈现在我们的大脑中：自发式系统能把我们变成掘地蜂一样的自动机器，变成不实现我们自身目标的机器人——这些由基因建立的机器人为自私的复制子的利益效劳。不过，就在同一个大脑内，同样存在着意识到这种圈套的潜力，以及能够克服它的认知机制。
我们对自我意识的概念重构，在本章中已开始，在随后的章节中会继续。它将揭示传统概念中具有反讽意味的一面，比如自我、灵魂，以及个人身份。举个例子，我听到有人认可和捍卫他们所谓的“直觉”，就觉得这是一个彻底的讽刺。他们以为，这些彰显了自身的独特性，即他们的“直觉”是他们是谁的本质回答。可是，如果人们把“直觉”理解成自发式系统的内置模块，它们被构造出来是为了给复制子的利益服务，以对复制子有利的方式做反应，那么，人们就不会那么看重它们。达尔文式洞见表明，人们寻求认同他们头脑中的掘地蜂式部分，这具有反讽意味：因为这一部分被设计出来，运作极为刻板，就像反射一样。 [1]
不加批判地取悦我们所谓的直觉，会让我们成为彻头彻尾的奴隶，为盲目的复制子效忠。而这些微型机器仅仅把我们看作载体，而载体的目的就是促进它们的复制。尽管自发式系统构成了我们希望、欲望和恐惧的基础，在第7章和第8章中，我将指出，作为真实的人类独特性前提的个人自主性，则完全依赖于对我们直觉的批判性 评估 ，以及对两种类型复制子目标的有意识塑造；这两种复制子都安装在我们的大脑中（是的，两种类型的复制子，见第7章）。这一章介绍的区别是再概念化的基础。而对我们直觉的 反思 和批判的分析，会成为我们是谁（我们的个性）的核心，因为不像某些自发式反应那样，这些批判性反思服务于作为载体的 我们 的利益。
机器人叛乱，如果成功，就会使得人们获得人格主体性（通过追求他们的自身利益来实现），而不是牺牲自我，以实现自私的复制子的古老利益。掘地蜂式机器服务于亚个人的复制子，为了防止成为这种机器，我们必须培养一定的心智才能，这种才能帮人们实现认知变革的重要项目。这些心智才能是文化产物，是心智套件——它们运行在序列模拟机上，执行分析式加工，其中的一个重要部分由理性思维的技能构成。在下一章中，我们将会看到，如果你不想成为你的基因（或其他任何自私的复制子）的俘虏，为什么你最好理性一点。
[1] 注意，认同个人的直觉创造出在图2-2中的区域D，这些目标服务于基因利益，而不是有意识反思追求的载体利益。