一、典型性启发
典型性指的是人们对一类事物的归纳总结，例如：
又高又瘦的职业运动员很有可能是打篮球的而不是踢足球的。
获得哲学博士学位的人比只读完高中的人更有可能订阅《纽约时报》。
年轻的男性会比年老的女性更不要命地踩油门。
用典型性来判断概率有一些重要的优点，它所带来的初始印象通常比乱猜一气更为精确。然而在某些情况下，典型性的启发也会造成误导，尤其会使人们忽略基础比率信息、找错预测方向。
如果你看见一个人在纽约地铁里阅读《纽约时报》，下面哪种情况与读报者更吻合？
她有博士学位。
她没有大学文凭。
典型性会告诉我们应该选她有博士学位，但这样做并不一定是明智的。因为纽约地铁里更多的是没有大学文凭的人，而不是有博士学位的人。这里就是系统1帮我们直观地用典型性启发快速做了决定，而忽视了各种人在地铁出现的基础比率。
另一个例子：推测一下，一个被描述为“羞涩的诗歌爱好者”的女士，她学的是中国文学还是工商管理？
我们直觉是选中国文学，但是从基础比率看学工商管理的人要远远超过中国文学，所以，她更可能是学工商管理的。
这就是作者提出的典型性启发的一个问题：过于喜爱预测不可能发生的（低基础比率的）事件。
二、合取谬误
明年北美某地将有一次洪灾，1000多人将被淹死。
明年加利福尼亚某时将有一次地震，此次地震将导致洪水，1000多人将被淹死。
作者随机抽取人们对以上两种预测进行比较，人们认为第二种更可能。然而事实上，加利福尼亚地震的概率非常小，第一种可能性远高于于第二种。人们对更详细、更丰富的描述倾向于做出的概率判断更高。
合取谬误：通过直接比较，人们总会认为两个事件的联合出现比只出现其中一件事的可能性要大，此时就出现了合取谬误。
这也与典型性启发的问题相吻合。典型性属于一连串可能同时发生且联系紧密的基本评估，最具典型性的结果与特性描述结合在一起就会生成最有条理的信息。而这些最具条理的信息却不一定就是可能性最大的，但他们“貌似正确”，稍有疏忽，我们就很容易混淆有条理、貌似正确和概率这三者的概念。
三、总结
这两章讲的问题很常见，典型性启发提醒我们，一些经验是很有用，但要仔细观察所处环境、适用范围，不要一味地经验主义；合取谬误提醒我们，我们经常陶醉在华美辞藻之下，忘记“基础比率”这个纲将导致判断错误。
《思考，快与慢》是一本神奇的书，从开始因为要分享硬着头皮看下去，到现在主动想要去看，想要知道作者这一章又抓出我们思考的什么毛病，很有意思，就像啄木鸟找到虫子一样。虽然中文翻译的问题，有些片段看得有些吃力，但越读越发觉得有趣，作者不亏是深邃的思想家，50年的研究把我们思考的毛病一个一个拎出来。读完之后还需要我们在日常生活中细细咀嚼，今天我做这个决定是否犯了丹尼尔说的什么问题？我们一起来做一下这个有意思的脑力体操吧。
