假地图强过没地图

先讲一个故事,你可能听过。在一战时期,有800名德军被困在了阿尔卑斯山。厚厚的积雪,掩盖了所有的路,找不到一丝人类活动的痕迹。

士兵缺乏御寒的衣物,也没有足够的粮食,如果不尽快找到出去的路,他们很可能就被困死在山里。他们用尽各种方法想与外界取得联系,但都没有什么用,收不到任何回应。

大家士气低落,意见无法统一,有的人主张向东走,有的人主张向西走。这个时候,有人发现了一座小木屋,大家兴奋地冲了进去。屋里没人,但是找到了一张地图。

地图就意味着希望,尽管地图上的拉丁文字没有人看得懂,但军人有识图行军的本领,他们能领会密密麻麻的地形线。在这幅地图的指引下,大家齐心协力,走出了阿尔卑斯山。

出了雪山后,一位会拉丁文的朋友看了这幅地图。「这不是欧洲地图,这是非洲地图。」朋友吃惊的说,地图上的详细标注,指向了非洲某个地方的山脉。

这个故事告诉我们:在一个集体中,只要统一目标、形成凝聚力,达成共识,就能破解困局。

心理学普遍认为我们是:

一个脑,两条心。

我们知行不一,意图和行动相左,说一套做一套,都是因为这两条心无法达成共识。

每个人脑中存在一个情感面的大象,一个理智面的骑象人。情感面的大象是快系统,属于天性本能,能感知痛苦,快乐;理智面的骑象人是慢系统,又叫反思系统,能够深思熟虑, 规划未来。骑象人骑在大象背上,拿着缰绳,像一个领导者。实际上,骑象人经常不能控制大象。

大象已经有亿万年的历史,而骑象人在200万年前才出现,他就像一个婴儿,发言权很弱。毕竟,跟6吨重的大象比起来,骑象人很渺小,如果大象跟骑象人对于前进的方向意见相左,骑象人就会落败。

因此,如果理智的骑象人要求采取行动,可大象看不到希望,感受不到快乐,就不会前进。那么,一份地图,即使事后发现它是假的,也能激励和哄骗大象采取行动。

万物之中,希望之美,地图就是希望,即使它是假的。

双系统理论的广为人知,主要是心理学家卡尼曼的贡献。最近,87岁的他又跟人合作出了一本关于人类认知和决策的书——《噪声:人类判断力的一个缺陷(Noise: A Flaw in Human Judgement)》。(中文书名万维刚翻译)

双系统揭示了我们认知中的各种偏差,比如「聚焦错觉」,指的是我们将注意力放在关注的这个点上,所以会高估这个点,而忽略其他部分。这就像我们在黑夜里打一个手电筒,我们只能看到被手电筒照亮的这部分,忽视其他没有光亮的地方。

「聚焦错觉」是一种偏差,是系统性错误,是我们人类的普遍认知偏好。

那么,噪声是什么呢?看这张图:

这是四个射击队的打靶图:

  • A 队五发全中靶心,整体的误差都很小。

  • B 队五发全都打偏,但偏的方式一样,都在靶子的左下方,偏差比较大,但是噪声很低。

  • C 队靶子很分散,但整体上是以靶心为中心均匀分布,偏差很小,但是噪声很大。

  • D 队又偏又分散,偏差和噪声都很大。

可以这样理解,偏差都往一个方向偏,是系统性错误,是一致的行为,说明这把枪有问题。而噪声很分散,忽左忽右,是打枪的人手不稳。

显然,偏差和噪声对错误(误差)都有贡献,用公式就是

错误(Error)= 偏差(bias)+ 噪声(noise)

卡尼曼的一个洞见是,对错误来说

偏差和噪声的贡献一样大。

换句话说,哪怕你不知道偏差有多大,你也应该减少噪声,你只要能减少噪声,你就能减少错误。

用这个结论来解释开头的地图故事。假地图偏差很大,但却减少了士兵的噪声,让大家朝一个方向前进,因此也就减少了错误,走出了雪山困境。

最近在星球里组织了一个「100PAI俱乐部」,保持每周运动数值在100PAI以上。什么是PAI呢?

PAI活力指数是个人生理活动指标,基于心率数据,结合每日活动强度以及个人生理数据多维度动态综合评估,通过算法转换为直观的PAI值,它不依赖于单项数据,让你系统全面的了解身体状况。

有同学问这个指标准确吗?根据前面的公式

错误= 偏差+ 噪声

偏差我不知道,但噪声可以测试。方法也很简单,就是用相同的速度跑相同的时间,看PAI值变化,如果差值很大,那么噪声就很大。实际数据是,噪声很小,因为我在跑步机上以稳定的速度跑,获得相应PAI值的时间基本相同。

这说明手环测量心率是可参照的。这对于非专业运动来说已经足够,我们不跟别人比,我们只是用它衡量自身的活动强度。如果你自己不想动,扫码加入知识星球,大家一起动。

总之,在我们进步的路上,需要制作一张指引的导航图。这张地图可能无法为我们的旅程标识出准确方向,因为当我们开始行动时,路况就会发生变化,我们选择的路径、速度、交通方式甚至连目的地都会变。但是,一张基于过往类似经验的导航图,能减少我们的分心,减少噪声,也就能帮助我们规划旅程和定位。

最后总结是:

  • 假地图强过没地图

  • 减少噪声能减少错误

  • 减少噪声就靠流程,靠练习

你有自己的旅程地图吗?

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