《人生算法》之后记1——如何应对人生的两类问题

——读书笔记:老喻《人生算法》之后记1——如何应对人生的两类问题

通过人生算法A计划的九段修炼,以及B计划的18个人生难题,你已经为成为人生赢家做好了认知准备。在后记里还想再啰嗦几点。这一节说说如何应对人生的两类问题。

一、人生的两类问题是什么?

真实世界中,大多数人,一生中需要解决的难题,其实就是两类:一类是有边界的问题,还有一类是没有边界的问题。

第一类有边界的问题,是在读书阶段大量出现的。它讨论的环境很简单,类似于实验环境,是象牙塔里的问题。题目很难,解答过程也很复杂,但是总有标准答案。传统的应试教育,其实一直都在锻炼你解答这类题目。

第二类是没有边界的问题。当你踏出校门走上真实世界,社会上几乎都是这类问题等着你。看起来没什么,但情况很复杂,需要你理清头绪,权衡利弊,在不确定的状态下作选择,也没有标准答案。可惜,这一类问题在我们的教育体系里是缺失的,没有人教我们如何解答。

二、人生是一场没有边界的游戏

现实中的象棋高手们,很像我们身边的这么一类人:他很聪明,也很努力,读书成绩特别好,道理懂很多,看起来什么都不比别人差,但就是混得不太好。这类人很会解答有边界的问题,但完全不懂没边界的问题该怎么办。

叮嘱大家的就是人生是一场没有边界的游戏,充满了不确定性。你不要试图躲在“确定性”的幻想中,也不要指望你够聪明,够努力,就一定会有回报。

只有理解了更高维度的算法,才会逐渐发现不确定性背后的秘密。必须养成概率性的思维习惯,以及证伪的科学精神。还要有足够的乐观,去拥抱充满不确定的未来。在有灰度的认知阶段逐步理清,你就能黑白分明地作出越来越正确的决策。只有这样,你才可能建立起努力和运气之间的联系,做到越努力,越幸运。

三、如何向扑克高手一样用决策模型应对不确定性

1、向扑克高手学的第一课:你要认识到,解决现实世界的问题,分可计算和不可计算两部分。

德州扑克可计算的那部分是它技术的那一面,你要寻找最小化风险,最大化收益的下注方式。但另外一方面,再精确的计算也无法消除不确定性,这部分只能被归为艺术。

面对这部分问题,模糊的精确,比精确的模糊更重要。很多时候想得过多会很坏事,也就是所谓的Over Thinking。

所以,对可计算的这部分,功夫尽量做足,成为计算高手;面对不可计算的那部分,我们要通过大量实践,训练自己的直觉。

2、向扑克高手学的第二课:怎么区分哪些可计算,哪些不可计算?

什么是风险?就是已知的不确定,这个部分你可以用概率来算。

什么是运气?就是未知的不确定,你不知道什么是你不知道的。比如,黑天鹅事件。

在这部分问题面前,是无法通过计算来作出最佳选择的。所以对不确定性,推荐你一种高手的态度:

当你赢了的时候,你可以跟别人说“我运气真好”;当你输了的时候,别怪“运气差”或者“差一点儿”,而是从技术角度去反思。

那扑克赢家主要靠实力还是运气呢?和现实世界的人生一样,短期靠运气,长期靠实力。

3、向扑克高手学的第三课:做一个博弈高手,做一个控制情绪的大师。

首先,在博弈的赛场上,你要克服恐惧心理。刻意冷静,是理性决策的精华。

其次,要打“无记忆”的牌,不考虑上一局的得失,全心应对未来。

再次,你要能控制他人的情绪。

要想成为控制情绪的大师,必须善用你的情绪带宽,因为情绪、注意力、认知这些带宽都是有限的。

我们主要要向德扑高手这个榜样学习的是,如何应对不可计算的部分。

四、提升决策能力的五个级别

要不断提升可计算部分的决策能力。人的决策能力是一个不断提升的过程,可以用五个级别来划分。

第一个级别,是依靠直觉,你只能依据一个点来作条件反射式的判断。这个级别理性还没有启蒙。

第二个级别,是主动思考后的选择,你可以在好几个方案里作选择。这个级别,你的决策锦囊里有好几个点,你已经能成熟地解决一些问题。

第三个级别,通过决策树,形成了概率化、结构化的认知。到了这个级别,你就能解决复杂的问题,你可能已经走上部门的管理岗位,为一些决定负责。

第四个级别,是形成了可重复的算法。到了这个级别,在大多数人眼里,你已经是人生赢家了。你已经可以独立作决策,带领一支队伍,做出一番事业来。

第五个级别,是能够通过贝叶斯持续更新你的决策算法。能攀登到这一步,你肯定能持续保持领先,不断跟随世界的变化,自我进化,成为了真正的人生赢家。

我们在学校里学的,都是有边界的确定性问题;而我们在现实中遇到的,大多是没有边界的不确定性问题。要想应对现实世界的挑战,我们要学会在不确定的世界里决策和行动,用概率思维解决难题,更新自我。所有的认知概念,其实不过是你大脑的脚手架。看完这些请拆除脚手架,用你的思考去行动,在你的行动中去思考。

你要相信,这个世界的未知和不确定性,是对人类自由意志的赞美。每一刻你都有权利作出自己的判断,决定自己的人生,去和不确定性共舞。

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