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人生算法(下半部)

這篇文章在老喻的公眾號,名字是《灰度認知,黑白決策》,但后來不知什么原因刪掉了。感謝宋化雨同學及時發(fā)給我這個保留的版本。自己總結和提煉一下,算是和上一篇認知閉環(huán)的姐妹篇。最主要的目的還是把自己認為重要的提煉出來,方便自己以后復習。

A.好奇感知,灰度認知,黑白決策,瘋狂行動——全流程不要臉

你可能是個認知高手,但未必是個決策高手;你善于拍板,卻未必是個行動高手;你雷厲風行,卻可能呆頭呆腦。

所以,如圖所示,我們可能陷入以下五種困境:

一、我們需要通過四個節(jié)點,形成一個閉環(huán),才能完成一次認知決策,我們需要建立某種連貫性,這一點并不容易;

二、好不容易做到第一點了,我們還得在不同的節(jié)點快速切換。

在“感知節(jié)點”,我們需要敏感、好奇;在“認知節(jié)點”,我們需要計算各種可能性的概率,得出期望值;在“決策節(jié)點”,我們要毫不猶豫選最大期望值那個按鈕;在“行動節(jié)點”,我們要像沖進瓷器店的大象。

正因為難度巨大,我們需要在所有環(huán)節(jié)中擁有最重要的武器,那就是:“不要臉

1、“感知”不要臉。像一個孩子似的感知這個世界,喜歡就要,痛了就哭,開心了就笑,小孩的臉,六月的天;

2、“認知”不要臉。在我們構建決策樹,以及為一個分支賦予權重的時候,一定不要在意別人怎么看。除非是可信度極高的專業(yè)人士。甚至對于專業(yè)人士,你最好都找上三個PK交流一下。

3、“決策”不要臉。這就是《原則》里70%有價值的東西。的確,投資如戰(zhàn)場,慈不帶兵,軍令如山倒。

4、“行動”不要臉。你理智上決定了的事情,情感上必須要接受,行動上必須要忠誠。現(xiàn)實中我們總是在背叛自己。

5、“循環(huán)”不要臉。當你完成上面這個閉環(huán)之后,要像鑒賞文物、解剖木乃伊一樣與己無關、興致盎然?!栋⒏收齻鳌氛f:你得丟開以往的事,才能不斷繼續(xù)前進。

B.控制性思維和自動思維

自動思維,其最簡形式是單純聯(lián)結( pure association)。例如,環(huán)境中的某些事物“把某個想法帶進頭腦”,這是一種單純聯(lián)結;又如,某個想法激起了另一個想法或記憶,這也是單純聯(lián)結。人類絕大部分的思維都是聯(lián)想性的。

控制性思維,是指人們有意識地假設一些事物或經(jīng)歷,并基于這些假設的術語來看待我們的經(jīng)歷。因此,控制性思維是一種“如果……那么……”的思維。當能夠提前把可能遇到的狀況以及相應的應對方式想好,就能避免很多的自動化反應,從而減少不必要的失誤。

這兩個思維和思考快與慢的系統(tǒng)一與系統(tǒng)二很類似,也借鑒了清單革命的做法,提前把清單列出來,把假設和應對方式列出來,可以讓結果更大概率地發(fā)生。

C.認知只能是灰度的,但決策一定要黑白分明,而量化有助于做出最佳決策

概率化思維,會把那些大腦中無用的舒適區(qū)關掉,給出簡潔明晰的指令。認知的目的正是在于行動.

要做到在混沌的不確定性的世界中,最大程度地掌握自己的命運,有以下關鍵點:

1、承認“我不知道”

真正聰明的人所必需的聰敏,即蘇格拉底說的“我知道我的無知”。

承認不知道,很多時候帶來更大收益。

如馬克.吐溫所說:“不是因為你不知道什么事情會給你帶來麻煩,反而是那些你認定確信不移的一些事情會導致你的困境。”

我們要破除先入為主,消除一些對完美故事的追求,打破模式假設,拒絕因果或者關聯(lián)性的簡單描述。你甚至要去除“類比”等完美推理的誘惑。

世界由隨機事件構成,即使你對其運行原理、過往數(shù)據(jù)了若指掌,也只能用于解釋,而非預測。

2、一切皆概率

幾乎每一個你有意識做出的決定都與概率相關。

如法國數(shù)學家拉普拉斯所言:“人生中最重要的問題,在絕大多數(shù)情況下,真的就只是概率問題。”

懂得這一點的人,屈指可數(shù)。

3、質疑一切

獨立思考、質疑一切是創(chuàng)造之魂。

1、 質疑過去。如基金的風險警告:過往業(yè)績不代表未來表現(xiàn)。艾森豪威爾說過,事物更接近于它們現(xiàn)在的狀況,而不管以前曾經(jīng)是什么狀況;

2、 質疑自己。大多時候,你永遠在自己的邊界之內,你的見解、觀點,都無法擺脫情緒和主觀的偏見;

3、 質疑“質疑本身”。我們質疑一切,但絕非為了質疑而質疑。亨利·龐加萊說過:懷疑所有事和相信所有事是兩個同樣方便的解答,兩者都免除了反思的必要。

4、 質疑,其實是一個重新思考的過程。我們未必要重復發(fā)明輪子,但是很多時候,需要對一些問題從頭思考一遍。這就是為什么馬斯克造火箭,一方面請來最好的技術專家,一方面他也要從頭讀一遍《火箭原理》。

4、不相信事情的確定性

大腦討厭“不確定性”。神經(jīng)學家大衛(wèi)·洛克認為,當人的確定性面對威脅時,大腦會引發(fā)類似承受了物理攻擊一樣的神經(jīng)疼痛??傊?,我們的大腦隨時都在尋求確定的答案。

加扎尼的研究結論是:在大腦左半球存在一個“解譯器”的神經(jīng)網(wǎng)絡。大腦左半球具有持續(xù)不斷地解譯能力,這意味著它“總是在尋找規(guī)則和原因,即使它們不存在”。

如果你無法擺脫對確定性的依賴,當你還沒開始思考的時候,就已經(jīng)把自己騙過去了。

不相信事情的確定性,另外一種呈現(xiàn)形式是:你要相信運氣這回事。

這看起來和前面似乎有些矛盾,其實不然。前面是指,用“命運”來指揮自己的未來。

后者是說:假如你看起來做對了什么事情,別將其總結為自己的英明神武,大多是時候你只是因為運氣好。

即使事情已經(jīng)發(fā)生了,你也要低估“結論”和“總結”之類的確定性。

正所謂:事前不諸葛,事后不得瑟。

5、在或然性下思考問題

在或然性下思考問題,主動選擇正確的思維模式。即:灰度思考。

灰度,是指非“非黑即白”。我們人生的大多時候,需要在迷霧中做出決策。

即使是一個很好的網(wǎng)球手也會犯許多錯誤:目標是應關注如何盡可能地打好這一個球,而不是或者擔心弄糟或者擔心分數(shù)的多少。

阻礙我們在或然性下思考問題的是:

1、 不懂得概率,不知道選擇對自己勝率最大的選項;

2、 假如沒有一個非黑即白的按鈕,就不知道如何下手;

3、 賭徒般的僥幸心理;

4、 過于注重單場的結果,而非正確行為的持續(xù)性。

面對現(xiàn)實世界的不確定性因素,我們需要以概率的形式來描述選項。

很多時候,條件含混,數(shù)據(jù)單薄,迷霧重重,信息迷離,我們也必須按下快門,做出決策。

假如我們依照概率游戲規(guī)則,做出了好的決策,同樣可能會帶來壞的結果;而某些不遵循概率計算的行為,反倒中了獎。

但你同樣要堅持做對的事情。否則,骰子不斷扔下去,錯誤的行為終究會受到概率的懲罰。

將一個看起來未必復雜的公式,“內化為自己的思維方式”,你需要做到:

1、誠實,別騙別人,更別騙自己

2、關注持續(xù)性行為帶來的長期收益,而不是短期的得失

3、打好每一桿,別在意上一桿的成績有多好或多差

4、小心某個細微變量的致命傷害(黑天鵝事件)

6、量化一切

通過量化減少不確定性。

看起來完全沒有蹤跡可循的無形之物,是可以量化的。

一切皆可量化,量化是為了決策,量化是為了最后的黑白分明。

1、以定性說明的抽象事物

2、量化的目的并不是為了獲取精確數(shù)值,它直接為決策服務——掌握了解不確定性,控制降低風險,為決策提供依據(jù)。

3、真正的量化過程不需要無限精確。

4、如果一項量化的工作與決策無關,那么它就是沒有價值的。

步驟分解方法如下:

第一步:需要首先明確待量化的內容,找出核心問題;

第二步:把一個籠統(tǒng)的問題層層分解、剝離,并對其做出清晰的定義;

第三步:使用適合的量化方法獲得對決策有價值的信息。

7、量化是為了決策和行動

你必須有一個黑白分明的結論,否則你就無法執(zhí)行。你就是辦公室的boss,你就是十字路口的將領,無論對錯,哪怕走錯了是死路一條,你也要指出一條路。

投資家LILU說:“僅靠跑動是無法進球的。在碰到絕佳機會時,進行決定性射門很重要?!?/p>

大多數(shù)人在大多時候,對于認知判斷,其實是西瓜皮式的,自暴自棄的,未曾量化、沒有評估選項,更無決策樹的概念。

要么是遲遲不肯邁出一步。

當你得出選項后,就不要猶豫,按照計算前行。

當一個人不愿意、或不能夠做某事時,他就會含混其詞。思考與行動緊密關聯(lián),行動也是在大腦驅動下進行的。

概率化思維,會把那些大腦中無用的舒適區(qū)關掉,給出簡潔明晰的指令。

而認知的目的,恰恰在于采取行動。

8、坦然接受結果的不確定性

科學都是樂觀的,概率也不例外。

假如你的正確計算遇到了糟糕的結果,那就再來一次。

修正計算,檢驗結果,在你還有最后一口氣之前,你仍有仍骰子的權利。

運氣就是你的行事方式。隨著時間的推移,你不斷扔骰子,根據(jù)大數(shù)定律,你的運氣最終會穩(wěn)定下來。

接受不確定性,是指對各種可能進行考慮。不確定性的另一面,即“可能性”。

計算未來概率的人,更多思考未來,推演每種可能行動選項的結果,猶如圍棋里的“假如-就”推理、概率思維、邏輯分析等等。

取得巨大的好結果時,歸功于好運氣,而非智力。

這樣做的好處是,你又可以回到本文第一步之起點:我不知道。

史密斯論述到:有些人認為,成功是自然而然且自己理所應得的,對于這種觀念的危害性,提出“英才教育”的社會學家邁克爾?楊曾這樣評論道:“如果精英們相信(而且越來越多的精英們傾向于持有這種觀點),成功來源于自己的品質….。他們就會變得自命不凡、沾沾自喜?!?/p>

取得好結果后歸功于運氣,不只是謙遜,這可能更接近事實,也能帶自己去到循環(huán)的原點,進入下一個循環(huán)。同時避免自我意識的過度膨脹,阻礙真正的進步,這需要把內驅動力從外部記分卡變成內部記分卡,并讓自己養(yǎng)成延遲滿足的習慣

延遲滿足:忍受不確定性,不在意暫時的“塌陷”結果。也能不太在意短期的得失,著眼于長期的成果,避免自我膨脹或挫敗感。

內部計分卡。用事物的本質、而非他人的目光,用未來的結果、而非暫時的榮辱,來影響你的決策和行為。

9、該擁抱的風險

巴菲特說:我愿意承擔風險,但只在成功概率很大的時候才會去冒險。

10、避免掛掉的風險與反脆弱

我們要學會躲避某些概率極小、但會殺死我們的事情;我們要刻意制造一些盡管概率極小、但幾乎沒有成本、而一旦命中就能中大獎的事情(當然不是買彩票)。

塔勒布在《反脆弱》中提到了一種“杠鈴策略”:由兩個極端條件組成,中間空無一物,而不是單獨的中庸模式。一頭保穩(wěn)妥,一頭冒險。

D.策略網(wǎng)絡和價值網(wǎng)絡,先思維寬度,后計算深度,找到關鍵價值點,不斷深入下去

AlphaGo使用兩種不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡:

第一種是策略網(wǎng)絡,目標是選擇在哪里落子。

第二種則是價值網(wǎng)絡,價值網(wǎng)絡的作用是衡量走這一步對最終輸贏的影響

善于學習的人和機構,是把自己的認知決策系統(tǒng),變成了一個阿爾法狗,不僅學會“像高手那樣思考”,有更廣闊的思維寬度,還能反復訓練,強化計算的深度,更重要的是還能無休止地反饋、強化、重復。

概括而言,在認知環(huán)節(jié),個人或者機構可以發(fā)力的地方是:

1、拉大畫面,有些時候,你會發(fā)現(xiàn),卡住自己的,可能只是一個很小的分枝。這就是所謂的用一個更大的“解決”,令原來那個問題無需解決了?,F(xiàn)實中的“降維打擊”也是類似的意思;

2、計算力。阿爾法狗證明了,想象力有時候就是更深的計算力;

3、反饋系統(tǒng)。確切說是“深度學習”的能力。能根據(jù)現(xiàn)實情況及時調整自己,以提升贏的概率。

E.好的運氣,比努力和天賦更重要

結論1:你無法改變運氣,但你可以改變運氣的運氣;(條件概率)

結論2:把自己帶到優(yōu)勢的境地,是一切努力的第一步。

段永平認為,所謂的“道”就是Do right things,也就是做正確的事;“術”則是Do things right,也就是把事情做正確。不斷選擇做正確的事,降低失敗的概率。良好的生活習慣和思維習慣,讓自己可以置身于最優(yōu)條件概率中。

這個世界屬于既懂概率,又懂創(chuàng)造條件概率的人。

F.對抗不確定性和疲憊與恐懼,需要西西弗斯的勞作,愿景和心流非常重要

人生算法,有兩種反饋機制,一個是閉環(huán)與閉環(huán)之間傳遞反饋,另外一種是愿景和夢想,不要為短暫的阻隔,或者沒有及時得到響應而茫然,幫助我們穿越不確定的漫漫黑夜。如亞馬遜的貝佐斯所言,追尋那些不改變的東西。

在這個模式圖中:

內環(huán)的滾雪球,就是要找到你有概率優(yōu)勢的模式,然后不斷地下注;

外環(huán)的“西西弗斯的勞作”,就是你在小概率劣勢下,用時間和激情扭轉局面。時間仍然是稀缺的,激情的持續(xù)也相當艱難。所以一個宏大得幾乎無法實現(xiàn)的愿景和意義感,是支持穿越這一切的重要力量,也能吸引許多人結伴同行。。。

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