用复杂应对复杂,升级你的操作系统

接上一篇,继续。

那,我们该如何利用复杂认知信念,让我们更好地面对这个复杂的时代呢?

方法论一:贝叶斯定律

贝叶斯定律是个数学上的定律,是概率论的重要公式,和现在的人工智能算法有关。贝叶斯是一位18世纪的苏格兰神父,他提出了一个计算条件概率的公式,长下面这个模样:

说到这里正常人已经不正常了。让我们换成人话看看。

在认知科学领域,贝叶斯定律经常被大家解读为贝叶斯推算或者贝叶斯方法,说白了,就是我们的观点要随着事实发生改变。

人类学习的模式不是单纯依靠数据的累积,而是通过对周围环境的判断。人会对周围事物有个基本的判断,不管对这个东西有多少认知。就像之前的一个玩笑,说,中国人看到一个活物,总是会禁不住地想,这个东西能吃吗?怎么吃?

不论我们对一个事物了解不了解,我们都会有一个基本的判断,很多时候这个判断是我们在潜意识中做出的,甚至自己都不知道。然后,每次有新信息进入的时候,自己就用这个新的信息验证自己之前的判断。如果判断可以解释新信息,那么好,判断的可信度提升,得到加强。如果不能解释,判断的可信度降低,减弱权重。就像小孩,无意中对你做了一个鬼脸,然后看你乐开了花,然后他就时不时地做给你看,直到你的反应没有那么强烈了。贝叶斯方法是人类儿童学习的主要方法

贝叶斯方法不仅仅适用于儿童的学习,也可以作为成年人学习和思维的模式。贝叶斯方法的本质和“实践出真知”、“大胆假设小心求证”、“通过反馈改进”等都是一个意思。自动控制原理也是这样的。用输入值和设定值进行比较,然后不断地调整

贝叶斯方法是个面对真实世界的好办法。先了解一个基本的行动方法,比如可以找到做某件事情的最佳实践,然后行动起来,在行动中根据具体情况进行调整,建立自己的方法论,不断地循环,这就是一个PDCA的过程。核心点在于C,就是找到一个反馈的方法,自己干的到底对不对,好不好,哪里还有提高的地方。比如,作为培训师,每次培训完成之后,学员的反馈非常的重要,这是调整的依据。

PDCA (图片来自网络)

贝叶斯方法是一种更新既有判断的方法,有两个要点:

1、你有一个既有判断;

2、获得新信息,不断调整更新,先干再更新。

这么说有点抽象,其实我们每个人在生活中都在用,举个例子就知道了。

比如,我第一次跟你见面,我不了解你,对你一无所知,但是我对人类有点了解。我先入为主的看法就是坏人和好人三七开,七分好三分坏。那我跟你打交道,我就假设你也是三七开,我们在一起聊了一个小时的天,我给你多打一分,就变成二八开了;我们共事了一年,我觉得你特别棒,就变成一九开了。

这里的关键在于,新信息与之前判断之间的解释关系。很多人,就算是新的信息来了,也会强行使用之前的判断对其进行合理化,于是并没有学到新知,反而加强了之前的判断。这就是复杂认知信念和简单认知信念的区别了。

这对我们的启发是:

首先,我们需要不断地打磨自己的脑海中的概念,让其变得清晰、准确和必要。

然后,最关键的一点是要对自己诚实。这样当新的证据来临的时候,我们才能深入地研究,找到本质,而不是焦虑、挫败、漠然,或者将其合理化。

图片来自网络

方法论二:r策略

演化算法,或者可以叫做迭代思维,被现在的创业者奉为圭臬。小步快跑,快速迭代

在精益创业理念中,要求创业者先赶快推出一个产品,被称之为MVP(Minimum Viable Product ),中文的意思是最小化可行性产品。这种方式的逻辑是,通过快速推出产品,即使产品一开始有这样那样的缺点也不要紧,关键是要接受市场的反馈,再去考虑是不是需要投入更多的资源去完善产品。

MVP是一种主动试错的方法论,用著名经济评论吴伯凡先生的话,就是“不揣浅陋,以MVP去与世界对话,不怕犯错,而且要早犯错、快犯错、常犯错,快速获取反馈,持续不断地挣来对于自己的优势和劣势正确和愚妄的认知。”

MVP(图片来自网络)

2020年疫情期间,很多行业受到重创,比如服装业。很多大牌都传出来销量急剧下降的消息,甚至有些大牌直接宣布了破产,比如有两百多年历史,被誉为总统御衣的brook brother在2020年7月8日,正式申请破产保护。而有一家公司,在2019年销售额为300亿人民币,却在疫情期间,2020年上半年销售额就达到了400亿人民币。这家公司的名字叫做SheIn,是一家中国企业,它的市场不在中国,但却在很多国家知名度非常的高。

ShenIn广告(图片来自网络)

SheIn之所以可以取得这样的成就,一个秘诀就是MVP。它的策略是同时推出多款产品,甚至可以达到几百款。这是SheIn与市场对话的主要方式。它玩的是一种大自然的游戏,是一种自然选择的模式。

每一种出现的生物体,不论是其外在的形态,还是生存的方式,本身就是一种尝试,适应环境的就获得了生存的优势,就可以进行繁衍,最终的形态,就是自然选择的结果。SheIn把这种方式做到了极致,它每天向市场上推出300种新品,多的时候甚至达到了600种,这样,它每年可以向市场上推出15万款式的服装。SheIn每天推向市场的几百种MVP就是这样的一个过程,市场就是大自然,销量就是选择,借助着柔性生产和快速响应的供应链,SheIn不去设计爆款,而是让市场选择爆款

生物学家在研究生物演化的时候发现,生物应对自然,采用了2种不同的策略。

r策略 k策略(图片来自网络)

r策略(r Selection)

如果面对的自然环境气候变化得很快,物种的密度还没有达到环境的高负载程度时,生物可能会选择一种称为r策略的方式,就是大量生产。也就是将资源投入到生产而不是养育上,谁能活下来看运气。靠数量取胜。就像我们说的,只管杀不管埋;只管生,不管养。

k策略(k Selection)

如果出现相反的状况,环境气候稳定,物种密度很高,逐渐逼近了自然的负荷承受能力,这时,这个地方的生物可能会选择少生但是好好养的策略。将主要的资源放到后代的养育上,这就是所谓的K策略。

靠成活率取胜,成活率背后是精细的养护。好好生,好好养。

MVP就是模仿自然演化过程中的r策略,不去人为给出一个自认为完美的产品,而是通过大量的产品,通过市场进行选择。这是在空间上的r策略。还有一种就是我们前面说的小步快跑,快速迭代,这是在时间上的r策略。这种方式说的是,如果你是个创业者,你需要用最快的速度推出你的原型产品,找到你的种子用户,然后从种子用户那里得到最真实的反馈,再根据其反馈进行产品的升级,然后,再来这么一轮。这一轮一轮的下来,你就厉害了。

SheIn的这种方式,是对市场的一种复杂认知信念,它在推出一款产品的时候,从来不捍卫这款产品,所以它可以在这个复杂的世界中游刃有余,勇往直前。

方法论三:把自己当成MVP

2017年8月29日,麻省理工学院物理学教授迈克斯·泰格马克(Max Tegmark)出了一本书,名叫《生命3.0》( Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence )。泰格马克也许我们不是很熟悉,但是他的朋友圈很厉害。谷歌的拉里·佩奇,特斯拉的伊隆·马斯克,人工智能领域的大牛吴恩达,霍金,戴森,这些如雷贯耳的名字都是他的座上宾。本书一经推出,就受到了伊隆·马斯克的推荐。

Life 3.0 (图片来自网络)

在书中,泰格马克将生命分为了三个等级。

生命1.0,说的是这种生命的硬件和软件都需要通过演化来更新迭代,都是自然选择的结果,比如,地球上除了人之外的所有生物。

生命2.0,硬件依然需要通过自然选择来演化,但是一部分软件可以自己设计,比如,人。这是我们人的一大特点,我们可以学习,可以在自己的这一生中不断地更新自己的软件。人类可以通过遗传交给下一代的信息大约是1.6GB,而一位成年人大脑中可以存储的信息量可以达到100TB,所以,我们的遗传只会传递最基本的本能,而读书写字这些高级技能,和那些克服了本能的思维,都是通过后天慢慢习得的。不需要一代代地通过生命试错,我们可以主动的适应环境。

生命3.0,是硬件软件都能自己设计的。

而把自己当成MVP的意思,就是我们要充分发挥作为2.0版的生命的优势,面对现实,积极探索,从失败中学习,快速地改进,不断的升级迭代,从而更好的适应新的环境。在中国的比特币圈,有位大名鼎鼎的人物叫做李笑来。他曾经写过一本书,名字叫做《七年就是一辈子》,说的就是这个意思。

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