我的運勢一向背，不說每回和同事湊錢合包大樂透通常只能猜對1個數字這檔鳥事，舉凡結帳、等公車、高速公路上換車道，或是忍了好久終於痛下決心的換股操作，結局都是一個「慘」字：選擇的結帳櫃臺總是停滯不前，想搭的公車永遠是遲遲不來，塞車時一換車道，或股票套牢時換股，原來的車道、股票立刻通順、上漲，而換來的車道、股票繼續塞套。總結這四十幾年來的悲慘命運，懷疑若非生下來時命輕體薄承受不了好運，還是冥冥中自有不可與凡人道的天數？
有一陣子載小孩上下學，我們最喜歡討論「為什麼一到路口就會碰上紅燈」這類的問題，藉機談生活中的機率，以及直覺上以為是機率，但卻不是機率的問題。就以路口的紅燈來說，牽涉到的不僅僅是交通號誌的連動，也包括了心理上的所謂「確認偏頗」，或是「可獲得性的偏誤Available bias」。純粹趣味性的，我和小孩一起統計路口碰上的紅綠燈次數，不過碰到綠燈只加1，但紅燈加10，用來描述紅燈與綠燈在心理重要性上的加權值。一個簡單的測試，以6個英文字母構成的英文單字中，第5個字母為n的單字多，還是字尾為ing的單字多？我問過好些人，大多數的人會不假思索的選擇ing，可是這問題根本不需要去翻字典也知道答案，因為第5個字母為n的單字，包含了所有以ing為字尾的單字，顯然大多數人的頭腦毫無理由的，將較為「生動」的記憶當成較為「重要」的記憶，因此特別容易想起。
這種直覺上的錯誤我們一天到晚在犯。2002年諾貝爾經濟學獎得主Daniel Kahneman和AmosTversky兩人，在他們編著的Judgment under Uncertainty:Heuristics and Biases（1982）書中，做了個心理學上的經典實驗。在這實驗中，他們假設有位名叫Linda的31歲單身女性，大學時候主修哲學，關心歧視、社會正義等議題，也曾參加過反核示威。Tversky和Kahneman請總共88位實驗者針對下列敘述，依發生的可能性給予1（最可能）～8（最不可能）的分數，結果如下：
敘述 平均分數
Linda活躍於婦女運動 2.1
Linda是精神病院的社工 3.1
Linda在書店工作並定期上瑜伽課 3.3
Linda是銀行出納員並活躍於婦女運動 4.1
Linda是小學老師 5.2
Linda是某婦權聯盟的一員 5.4
Linda是銀行出納員 6.2
Linda是保險業務員 6.4
很顯然，實驗者認為Linda是一個不算激進的男女平權擁護者，但不太可能安於單純的銀行出納員或保險業務員。這實驗的目的是，如果將上列敘述的其中三項抓出：
敘述 平均分數
Linda活躍於婦女運動 2.1
Linda是銀行出納員並活躍於婦女運動 4.1
Linda是銀行出納員 6.2
可以發現實驗結果違反了一個基本數學命題：兩個集合的交集（銀行出納員並活躍於婦女運動）不可能大於任一集合。這樣的結果並不出Tversky和Kahneman兩人預料之外，但他們猜想或許因為給了太多的選項而造成混淆，所以他們再做一次實驗，不過這一次只給上面三個選項。結果大出他們預料，因為仍有87%的實驗者認為Linda是銀行出納員並活躍於婦女運動的可能性，高過於單純的銀行出納員！
這些有關記憶、直覺、心理、機率之間的錯綜影響，只不過是寫在《醉漢走路TheDrunkard's Walk: How Randomness Rules our Lives》一書中的最初章，卻已經指出我過去經常犯的錯誤。此後講「巴斯卡賭注」（參考帕斯卡賭注），講「貝氏定理」（參考如何以貝氏定理計算上帝存在的機率）、以及大數法則和小數定理、統計、誤差，甚至講起葡萄酒評鑑，都很容易讀，卻不容易消化，至於要在日常生活中避免犯錯，可能需要極強的邏輯能力。多舉一個例子，美國早期的某一個益智節目中，最後的獲勝者可以在三扇門裡選擇一扇，而這三扇門的其中之一後方是一輛名貴跑車，而另兩扇只不過是一本書。為了讓遊戲更緊張刺激，主持人在參賽者選定後，會打開另兩扇門的其中一扇，顯示出後方的書，然後問參賽者要不要換，此時，從數學的角度看，該不該換？這題目誤導了許許多多的數學家，因為直覺而言，兩扇門中選一扇，換或不換得到跑車的機率都是1/2，但當時金氏世界紀錄智商最高的保持人Marilyn von Savant（IQ=228）卻給了一個乍看不合理、卻合乎邏輯的答案：換而得到跑車的機率為不換的2倍！答案簡單，卻足以證明完整的邏輯思考下「樣本空間」的威力，因為益智節目最後的統計結果和這答案相差無幾。
附註：「醉漢走路」雖然和喝醉酒無關，但可以想像在一個大雪天裡，一個醉漢顛顛倒倒的往前走，雪地上留下前後並無任何邏輯關連性的腳印。可一旦時間夠久、腳印夠多，將會猛然發覺從透視的角度看，這些零亂無序的腳印將往同一點的遠方收斂。
最簡單的「醉漢走路」可以拿投擲硬幣來作例子，每一次投正反面出現的機率都完全獨立，而前一次出現的面向不會影響到下一次，但投擲的次數多了之後，便可以看出正反面出現的次數大概會趨近於1：1。
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