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Szhans
2年前
解读Naval和他的人生智慧:如何思考 (2)

以此文献给那些想要帮助别人的人,想要清晰思考的人,想要变得勇敢的人。

前情提要

(0):箴言是一种「缺损的三段论」,缺乏背景和知识体系,无法沉淀出深度价值
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(1):Clear Thinking 真的很难,从Naval的身份、TimeLine和他身后的大师,来理解会更生动许多

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今天梳理和解读重点是, Naval 关于「收集心智模型」的一些观点和背后的理念。

收集心智模型的目的是什么?为了决策,决策正确关键是什么,正确的预测

Naval 原话是:

「在决策过程中,大脑是一台记忆预测机器。但它是一种糟糕的记忆预测方式是“X发生在过去,因此X将发生在未来。” 所以你需要的是原则(思考方法)。你需要心理模型。」

心理模型又是什么? 我一个小定义,为了便于想象:

大脑,获取到输入的数据,经过一个信息处理过程(想象一个容器), 然后输出一个判断。

我们可以将这个思维容器,称之为心理模型。就像一个电路图,一个芯片,一个算法函数,甚至几个指令组合。

1. Naval 首推的模型是,演化论。

很抱歉,几乎没有人能用几百上千个词的论述, 让你明白演化论。但我试着提供一个实用的切入点,增加你的好奇心和内驱力:

如果你想深入理解今天的AI 为什么突飞猛进, 为什么AI 将全面改变世界。一个核心事实是, AI 专家们在充分吸收演化论思想后,创造与以往所有软件设计思想都不一样的「遗传算法」和「神经网络」。

(此处开了个题,以后会坚持使用非数学语言持续更新)
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对于人脑🧠的生物意义来说,可以先记住一点:人的心智系统(感官、推理、情感和亲密关系)都是一种生物智能,它服务于我们祖先的生存繁衍,服务于几百万年前的狩猎采集的生活方式;

而理性思考的脑区域全是后来的副产品,没有那么「不得了」的意义。 自然选择送给我们一个「理性永远是激情的奴仆」的结果。因此,我们很难理性思考。

随便提一下,演化论的一个核心思想之一: 没什么绝对正确和完美,去演化、去迭代、 去适应新环境, 那个留下来的就是「合理的」。

可以解读为,不用去追求数学意义上的「不变」心理模型,世界指数变化,人与人连接不断变化,造成的复杂性指数变化, 我们最好拥抱不确定性, 去假设、去验证,然后推翻自己。

对于个体来说, 就是永远保持迭代(文末附送一张视觉图)。

如果你想知道更多演化论的观点或书籍,请留言或提问,知无不言。

2. 黑天鹅

这两天全世界都在震惊的特别时刻(同时也随处可见的妖魔鬼怪),我们可能会愤怒、难过,也可能无动于衷。但历史的真相,有一部分就在《黑天鹅》里。

这个心理模型,可以让我们拥有更多「安全感」(请批判性思考这一点)。

Naval 非常赞赏塔勒布有关黑天鹅的开创观念,历史充满偶然性和随机性事件。 黑天鹅这个心智模型,要解释,小概率事件为何必然出现。

就激发好奇心来说, 我引用塔勒布针对历史的复杂性有着深邃的视角,他提出了”三重迷雾”的看法,

「对待历史问题,人类的思想会犯三个毛病,我称之为三重迷雾。它们是:
1) 假想的理解,也就是在一个超出人们想象之外的复杂(或随机)的世界,人们都以为自己知道其中正在发生着什么。
2)反省的偏差,也就是我们只能在事后评价事物,就像只能从后视镜里看东西(历史在历史书中比在经验现实中显得更加清晰和有条理)。
3 )对事实性信息价值的高估以及权威和饱学之士本身的缺陷,尤其是在他们进行分门别类的时候,也就是进行“柏拉图化”的时候。」

希望你在阅读和思考黑天鹅模型时,不仅是感慨「命运弄人」这类对随机性的敬畏,还争取发现:
不确定性是来自复杂性(对抗熵增), 它不应该是虚无主义和末日论的代言人。

对于Naval和塔勒布来说, 理解黑天鹅是为了更好的预测,而不是成为瑞克和莫提。 推荐和《理性乐观派》一起阅读。

3. 复杂性理论

Naval的原话是,
「早在90年代中期,我就对复杂性理论非常着迷。我越深入,就越了解我们知识的极限和预测能力的极限。复杂性对我有很大的帮助。它帮助我形成了一个面对无知而运作的体系。我相信我们从根本上来说是无知的,在预测未来方面非常非常糟糕。」

Naval 是一个复杂理论狂热爱好者,原因很简单:
作为一个好奇心爆棚的人,谁能接受让世界的复杂性凌驾理解之上呢?

复杂科学作为近些年兴起的、跨学科研究,异常强大,它借助计算科学、生物学最新的发现和新思维,迭代(并打破)了科学还原论一统天下的局面。

还原论是近现代科学哲学(物理学思维)的根基, 以不断把大问题拆解称小问题的思维特征, 费曼先生有一段采访曾经有个深刻的故事:
「如果在某次大灾难中,所有的科学知识都被摧毁,而只有一句话传给下一代的生物,那么什么话能以最少的字数包含最多的信息?我相信是原子假说, 即所有的东西都是由原子构成的。」

原子论是古希腊现代科学的开端,但早已不是科学今天的全貌,在复杂理论的帮助下, 你会发现复杂系统具有高度的一致性和可解释性:
昆虫群落、大脑、免疫系统、经济、万维网, 这些复杂的不行的系统,竟然充满了共性和可预测性?可以被统一来认识和度量?

这是近百年来说科学思想持续演化带来的心智模型变革, 异常精彩。

(推荐 梅拉妮·米歇尔 的入门大作《复杂》)

综上,Naval的一个观点作为本次解读小结,
「进化论、热力学、信息论和复杂性在生活的许多方面都具有解释力和预测力。」

后记( 脑科学的碎碎念)

我上面说过,大脑🧠不是为了学习理性知识和模型而诞生的。

所以,今天的年轻人很幸福, 很早就能知道大量关于 「认知偏差」、「方法论」的知识,互联网从业的同学们比我们当年这些野路子出来的家伙幸福N倍。

到处是靠谱的知识分享者,到处是整理好的结构化信息。

然而, 认知和思考是一个非常基于「脚手架」的攀登过程, 每步一个基石,一次一个台阶, 特别难。 如果你收集和掌握的心智模型越多,也就越容易成为Clear Thinker;

Clear Thinker 并不一定绝顶聪明的人,李永乐老师的说法是,那些「精致利己主义」往往不愿花心思去研究底层模型, 他们只想解决眼前的棘手问题,获取最大短效回报。例如, 他们不愿意接受别人的启发,而是要一个答案。(本文就是,心智模型没有简单答案)

我对Naval这些解读,特别想送给那些非精致利己主义者,甚至认为自己不喜欢数学的人,不喜欢思考的人,但是想要帮助别人的人。

真正的清晰地思考者,他们拥有独特的内在动力,例如对人类的共同关怀、对爱的渴望以及知识的求索。(罗素的三种激情)
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