本节内容来自于《得到·老喻的人生算法课》笔记摘录
A计划 – 自我发现,自我塑造
自我塑造的九段心法
造车四大法则
- 理解使命:你的核心使命就是打造好你自己这辆车。
- 理解环境:现实是一片烂泥地,法拉利未必比拖拉机跑得更好。
- 理解行动:你应该一边装配,一边驾驶,别搞火箭发射。
- 理解反馈:因为反馈是冠军的早餐。
九段心法
- 闭环:完成比完美更重要
- 闭环就是把一件事做完,也就是『凡事有交代,件件有着落,事事有回音』。靠谱闭环,对于企业家而言,就是要敢于决策,敢于拍板。对于个人而言,就是敢于行动,敢于试错。
- 如果你是为了给别人一个交代,你就太容易在意他人的评价;如果你是为了给自己一个交代,就容易陷入完美主义,害怕失败
- 闭环需要你拥有成长型思维,勇于行动,给自己的未来一个交代
- 切换:大脑可以在自动驾驶模式和主动控制模式之间自如切换
- 自动驾驶模式:快速且无意识的系统;主动控制模式:缓慢、深刻和深思熟虑的系统。
- 高手把一件事做好的秘密就是:最开始交给『主动控制系统』来管理、训练,达到一定熟练度之后,再由『自动驾驶系统』来接管。
- 一切脑力活动,最后拼的都是体力;一切体力活动,最后拼的都是脑力。
- 自如切换攻略:
- 不重要的事情交给『自动驾驶系统』
- 在使用『自动驾驶系统』后,积极用『主动控制系统』复盘
- 在大脑种用『主动控制系统』去模拟『自动驾驶系统』
- 内控:大脑四个基本单位:感知-认知-决策-行动
- 感知环节:要像个情报员,获取外部信息,你需要很敏感
- 认知环节:要像个分析师,考虑评估各种变量,你需要特别理性
- 决策环节:要像个指挥官,做出决定和取舍,你需要十分果断
- 行动环节:要像个战士,勇往直前执行任务,需要不畏艰险
- 重启:装配大脑,学会归零、复盘、重启
- 重启其实是向你提出了两点要求:往后看,过往不恋;往前看,不害怕未来的不确定性
- 设置重启装置的两个视角:
- 『外星人』视角:假设有个外星人,突然飞到地球,接管了你的生活。你应该忽略沉没成本,直面问题,提出理性方案。
- 『AlphaGo』视角:你不要沉迷于自己的思路和假设。每一步,都把当前的局面当做已知条件,做出当前情况的最优选择。
- 增长:测试可以加速得自我进化系统
- 在输的起的时候快速试错,积极探索,目的是找到可持续的、可规模化的增长公式,也就是你的个人算法
- 增长三阶段『假设 –> 验证 –> 执行』
- 增长假设:建立最小化闭环
- 增长验证:找到『北极星指标』
- 首先,要建立反馈回路,获取验证结果
- 其次,要找到单一指标的关键要素
- 增长执行:设计增长策略,分阶段增长
- 内核:发现你的核心算法
- 内核的特点:
- 要简单,这样才可以大规模复制
- 要有构建系统的潜力,这样才能防止被别人复制。自己不可被他人替代的核心竞争力
- 如何找到内核:
- 把握时间,抓住时代的机遇,在对的时间内做对的事
- 依靠禀赋,发挥你的天赋和资源
- 形成专业,不断完善、打磨,形成自己的专业护城河
- 内核的特点:
- 复利:让你的最小内核,实现价值最大化
- 赚钱的公司不等于值钱的公司。想要长久值钱,让复利的雪球长期滚下去,你需要在某个局部建立垄断优势
- 想要实现复利,你要能经得起时间的考验,持续学习,做到延迟满足
- 愿景:不确定世界的人生导航
- 愿景,本质上是一种从全局出发,着眼于长期价值的算法,帮助我们穿越未知的黑暗森林
- 说愿景的时候要远大而美好,定计划的时候要非常理性,做好失败的准备,执行的时候则要积极拥抱不确定性
- 贝佐斯三个愿景武器:
- 发现有什么是未来十年不会变化的
- 最小化后悔表
- 以终为始战略
- 涌现:形成自己的个人系统,收获涌现效应的果实
- 你的一个小行为就像是一只蚂蚁,你的整个人生就好像蚁群。一个行为看起来微不足道,但每个人的人生都千差万别。
- 成功的要素可能很简单。想要成就非凡的荣耀,并不需要每一个基本要素都要非凡。
- 重要的是系统。真正的系统中,你每一个微小的努力都可以叠加,让整个系统发挥更大的优势。
B计划 – 外部世界的不确定性
- 片面
- 选对一个正在上升的赛道,可能比天赋、能力、努力都更重要
- 打开人生的局面,需要设计三个『运气旋钮』
- 老板旋钮,负责找到最好的赛车场资源
- 教练旋钮,负责调兵遣将,分配赛道
- 车手旋钮,负责全力以赴,执行任务
- 狭隘
- 时间权,就是你能不能掌握时间给你带来的价值。如果你对未来预期不高,希望尽快兑现,就打折甩卖了时间权。
- 概率权,就是你能不能忍受不确定性的风险。如果你不能忍受不确定性,就主动放弃了概率权。
- 世界史随机产生的不完美的世界,但我们可以通过行动去将好的放大,坏的缩小。时间权和概率权就是我们放大缩小的工具。
- 模糊
- 量化思维的关键是,我们要意识到什么事情是应该量化的。
- 量化思维的重点,不是计算,也不追求精确的数据,而是把握重点,要选择出需要量化的指标。
- 量化的概念是『减少不确定性』,而且没有必要完全消除不确定性,范围比精准更重要。
- 量化思维是一种解决问题的智慧,让不确定的问题,逐步清晰起来。可以借助OKR这样的工具来实现。
- 侥幸
- 如何应用随机性?
- 理解随机性,在以外面前处变不惊
- 计算随机性的概率,从随机性中套利
- 在帕斯卡赌注面前,不妨大胆尝试
- 如何应用随机性?
- 宿命
- 概率思维不要求进行复杂的计算,而是去量化不确定的问题,给你解决问题的思路
- 想要改变自己的人生概率,你能做的就是改变你的思考和行为模式
- 追悔
- 性格决定行为方式,行为方式决定命运。你的行为方式就是那个决定你命运的系统。
- 我们应该如何对待人生中犯的错误?面对那一两个错误,你不要纠结,你应该用更多的正确的事,把这件事稀释掉。
- 好的人生不是中一两个大奖,而是坚持做正确的事,这自然会加大你人生幸福的概率。
- 非理性
- 人类的思维有局限性,非理性是无法被清除掉的,你需要能够意识到这一点,提醒自己是没办法做到完全理性的。
- 非理性是大脑的近视,不能完全根除,但你可以借助工具尽量矫正它。
- 矫正非理性的7个策略:
- 要用于承认『我不知道』
- 从长期出发,出发点和愿景很重要,你需要长线思考,关注长远目标
- 知错就改,不要追逐损失,不要自圆其说。学会止损,让过去成为过去
- 多学习,独立思考,深入观察事物的本质
- 掌握求真、理性的科学精神
- 学习多元化的思维模型,实现多个纬度去证伪
- 将正确的思维方式内化为一种行为习惯
- 冲动
- 如何提升决策质量?
- 卡尼曼用的方法是,建立几个评价维度,给直觉装上围栏
- 吉仁泽的思路是,把复杂的维度简化,考虑最必要的因素
- alphaGo 的思路是,先用直觉框定最靠谱的几个方案,再通过计算算出胜率最高的一手
- 如何提升决策质量?
- 犹豫
- 灰度认知就是分析各种选项的权重,给它们的可能性估值。黑白决策时决策环节,要清晰果断的给出结论
- 认知环节不要为了立场非黑即白地搞辩论,而是要去分析每种可能性的灰度
- 你可以用可信度加权的工具,避免个人决策的偏差,提高正确率
- 武断
- 双我思维: 在思考的时候把自己拆成两个人,让他们俩对话。这个简单的方法们可以有意识的训练你的批判性思维
- 贝叶斯推断:在有更多证据及信息时,更新特定假设的概率
- 如何做出好决策?
- 决策阶段,用双我思维避免武断
- 复盘阶段,要分清运气和决策水平
- 下一次,用贝叶斯的理念更新自己的决策系统
- 情面
- 混球思维的七大武器:
- 从不维护自己的正确
- 从不在乎别人的评价
- 从不受制于他人的情感波动
- 从不忌讳残忍的坦诚
- 从不同情自己的遭遇
- 从不停止疯狂的探索
- 永远追寻伟大的意义
- 混球思维的七大武器:
- 霉运
- 钓鱼的第一条规则是,在有鱼的地方钓鱼。钓鱼的第二条规则是,记住第一条规则。
- 要做基础比率高的事情,等待最佳时机,等待成功概率高的重要机会,一旦出现就重拳出击
- 孤独
- 找人阶段要扩大样本
- 单身人士的心态应该是看好卧室门,虚掩大门,热情敞开花园的门
- 遵循 37% 最优停止理论,先建立标准,遇到符合的就赶紧定下来
- 口厌感低的关系,相处的更长久
- 设计长期关系中的麦克斯韦妖,学会判断和调节,达成默契
- 爆仓
- All In 的应该是一个人的激情,专业,专注,而非赌上自己的全部资产。
- 只要保本,你就有机会再赢回来。但是如果你爆掉了,再杀回来是相当的困难。
- 冒险三大法则:
- 冒险不算什么
- 在冒险的时候,不要拿全部家当下注
- 做好及时撤退的准备
- 迷信
- 科学思维在今天的特殊价值
- 利用大数据,机器学习这些工具,让探索新知识的速度大大加快
- 把科学思维运用到管理中,能最快把知识转换成现实世界的价值
- 科学思维在今天的特殊价值
- 无知
- 我们要发展自己解决可计算问题的能力,找到自己可重复的算法
- 我们还要发展自己解决不可计算问题的能力,发展自己的心法
- 衰朽
- 时间是线性的,沿着一个方向流动,被分为“过去、现在、未来”
- 时间是匀速的,每个人的时间速度都一样
- 时间是自动驾驶的,即使你什么都不做,时间也会自动向前走,把你带向未来
- “过去”是已知条件,我们需要面向“未来”,抓住“现在”
- 贪婪
- 扩大认知半径,明确能力半径,减小行动半径
- 如果能力没有边界,那就不是真正的能力。能力圈大或者小不重要,关键在于你知道自己的能力圈有多大,然后待在里面
- 与其假装努力,盲目追逐所有机会,不如把时间和资源花在那些不变的实物上
决策水平的五个级别
- 依靠直觉
- 主动思考,在几个方案里做选择
- 用决策树,形成了概率化、结构化的认知
- 形成可重复的算法
- 通过贝叶斯持续更新你的决策算法