在轉職成為數據工程師之前，我是一個標準的文科生。那時候的我，做決定往往依賴一種說不清道不明的「感覺」。後來，我整天與 SQL 和報表為伍，訓練自己凡事「看數據說話」。但我發現，人生中最重要的那些決定「該不該轉職？該不該現在進場買股？」往往沒有足夠的數據支撐。

這讓我陷入了一種「決策癱瘓」。直到我讀了新南威爾斯大學心理學教授喬爾·皮爾森（Joel Pearson）的著作《直覺鍛鍊》（The Intuition Toolkit）。

這本書最讓我驚豔的，不是它教你如何「通靈」，而是作者用神經科學（Neuroscience）的硬派邏輯，去拆解直覺（Intuition）這個軟性的概念。用工程師的話來說：直覺不是魔法，它是大腦在背景執行的「高效演算法」。

直覺：大腦的「後台批次處理」

皮爾森教授在書中定義，直覺是「對無意識訊息的生產性使用」。

我們的大腦每秒接收數以萬計的資訊，意識（Conscious Mind）只能處理其中的極小部分，剩下的海量數據都被存入潛意識。當我們面臨決策時，大腦會迅速檢索過去的數據庫，進行比對，並給出一個「感覺」作為輸出結果（Output）。

這就像我在寫程式時，雖然還沒跑測試，但看到某段 Code 就覺得「這裡會有 Bug」。這不是玄學，這是因為我過去看過無數類似的錯誤結構，大腦已經完成了模式識別（Pattern Recognition）。

但是，演算法是會出錯的（Hallucination）。為了確保我們不會把「焦慮」或「慾望」誤認為直覺，皮爾森提出了一套 SMILE 法則。這就像是決策前的「檢查表」（Checklist），我認為對每一位想要精準決策的現代人都至關重要。

決策的防火牆：SMILE 法則

1. S - Self-awareness（自我覺察）：情緒是最大的雜訊 你在極度興奮或恐懼時做出的決定，通常是錯的。書中有一個經典案例：作者曾帶對象去「室內攀岩」約會。在高處的恐懼與運動的刺激下，心跳加速、手心冒汗，大腦錯誤地將這些生理反應解讀為「我對這個人有強烈的感覺」。這就是心理學上的「吊橋效應」。 工程師超譯： 當系統負載（情緒）過高時，輸出的 Log（直覺）通常充滿雜訊。做重大決定前，先確認自己是否處於平靜狀態（Idle Mode）。

2. M - Mastery（精通）：沒有數據，就沒有直覺 直覺依賴於「經驗數據庫」。如果你從未打過網球，你在球場上的「直覺」只是瞎猜。同樣的，如果你不懂股票的基本面與技術面，你的「盤感」其實只是賭徒謬誤。 工程師超譯： 機器學習需要 Training Data，人類也是。在尚未「精通」一個領域前，請依賴 SOP 和數據，不要依賴直覺。

3. I - Impulses (衝動與成癮）：多巴胺的偽裝 想吃甜甜圈、想滑手機、想追高買進飆股，這些帶有「急迫感」和「渴望」的感覺，通常是多巴胺驅動的「衝動」，而非直覺。直覺通常是冷靜的、背景式的提示。 工程師超譯： 區分 Signal（直覺）與 Noise（衝動）。如果這個訊號讓你感到焦慮或興奮，它通常是 Noise。

4. L - Low Probability（低機率）：大腦是糟糕的統計學家 人類大腦演化是為了生存，不是為了算微積分。我們容易對「極端但低機率」的事件（如鯊魚攻擊、中樂透）產生過度反應。對於涉及複雜機率的決策，請關閉直覺，打開 Excel。 工程師超譯： 當變數涉及機率分佈時，相信程式跑出來的結果，不要相信你的腦袋。

5. E - Environment（環境）：模型的適用範圍 你在平地練就的跑步直覺，到了月球上會完全失效，因為重力參數變了。同樣的，你在傳統產業累積的職場直覺，到了新創圈可能反而會害了你。 工程師超譯： 當遷移到新環境（Domain Shift）時，舊的模型參數需要重新微調（Fine-tuning），不能直接套用。

結語：成為數據時代的「全腦決策者」

作為一個跨領域的「超級個體」，我們不需要在「理性數據」與「感性直覺」中二選一。

SMILE 法則告訴我們：在熟悉的領域（Mastery）、情緒穩定的狀態下（Self-awareness）、面對非機率性問題時，直覺是最高效的決策工具。 它能幫我們在資訊超載的時代，快速穿透迷霧。

勇敢的人先享受世界，但聰明的人會先檢查他的 SMILE 指標。

下次當你的心裡有個聲音說「這樣做是對的」，別急著否定它，也別盲目相信它。用這五個標準跑一遍測試，如果通過了，那就大膽執行吧。