人生想成功,这4种思维你有吗?

笔记侠 2019/06/15 00:29

知识图谱,人生想成功,这4种思维你有吗?


内容来源: 本文为中南博集出品、湖南文艺出版社出版书籍《跨界学习》读书笔记,笔记侠经出版社授权发布。

作者简介: 王烁,财新传媒总编辑,2012年世界经济论坛全球青年领袖,2007年和2008年博鳌亚洲论坛青年领袖,2016年耶鲁世界学者。2016年出版《我们为什么总是看错人》,2018年出版《在耶鲁精进》。

封面设计 & 责编 | 马畅

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读书笔记·精华笔记•思维方式

本文优质度:★★ 口感:炸鸡块

笔记君邀您,阅读前先思考

  • 多元化该如何实践?

  • 想要持续成功,你会具体会怎么做?

一、四步解题法:你能达到任何目标

大数学家G·波利亚曾提出过一种简单、靠谱、稳定地解决问题的方法,叫作“四步解题法”,与之相对应的还有一份完整的问题清单。

后来人们认为,该方法及问题清单面对的不仅仅是数学题,还包括种种人生难题,它适用于无数其他情境,能帮助每个人寻找各自问题的解决之道。

四步解题法即为:

1.彻底理解问题

问题既不能太难,也不能太简单。你不要迎难而上,主动去找太难的问题;也不要随遇而安,专找自己会做的问题。

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为了确保真正理解问题,你最好把问题用自己的话转换成各种形式,反复重新表达。而无论怎样重新表达,都别忘了要指出问题的主干。

例如,列出问题清单: 求解哪个未知数?已知什么条件?条件充不充分?但凡能画图的,一定要画;把条件分解成各个部分;把问题用自己的话重新讲、反复讲。

2.形成解决思路

这一步的关键是获得好思路。你过往解决问题的经验、已经掌握的知识,都是思路的来源。

如果你的思路始终不肯降临,那就试试改变这个问题的各个组件——已知、未知、条件——逐一替换,直到找到与之相似而你又解决过的问题。

你要问自己:以前有没有见过相似或相关的问题?以前用过的方法这次是否适用?不相似的地方是否需要引入辅助假设?条件有没有用足?能不能构造比现在更简单一点的问题,先解决简单的部分?如果微调已知数和条件,甚至改变求解的未知数,能否找到解题线索?

3.执行

获得思路需要知识、良好习惯、专注力,当然还有运气。然而,执行就相对简单,主要靠耐心。

你要反复提醒自己:每一步都检查过了吗?

检查有两种:一种是直觉,一种是证明。两种都有用,但它们确实是两回事。

直觉是问你自己:这一步是不是一眼看上去就是对的?证明是问你自己:能不能严格证明这一步是对的?

4.总结

绝不能解决完问题就了事,因为那就浪费了巩固知识和提升技巧的机会。

你再检查一遍论证过程,尝试用另外的方法解题,寻找更明快简捷的方法。

在回顾总结阶段的问题清单时,自问:结果检查了吗?论证过程检查了吗?能否用另外的方法推出结果?能否将方法用于解决其他问题?

主动制造反馈,抓住举一反三的机会,总结是最好的启发时刻。

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直面真相,坦然面对短板,缜密计划,扛住挫折,反复训练,重视反馈。

成功之道就是这么简单,只是做来不易。

二、多元化:人生关系组合配置法

著名作家、人类学家贾雷德·戴蒙德曾问过一个问题:秘鲁农民与哈佛校产基金经理有什么区别?

答:秘鲁农民理解投资风险,而且投资目标合理。

哈佛校产基金经理管理300多亿美元的校产基金,按对冲基金的规矩拿管理费和利润分成,集中投资于低流动性资产,过了20年好日子。

而到了2008年,他们在金融危机中亏掉三分之一的资产,从此完全失去方向。

自2009年起直至今天,他们都在大牛市中远远落后。最后,哈佛忍无可忍,开除了他们。

秘鲁农民就不一样。他们种地种得很碎,每家人平均有十来块地,分散在不同的方向,每天种地得走过来走过去,还得赶着牲畜,花时间、耗精力。

把地集中到一起会省很多事,而且也不难做到,置换就是了,但他们不这么干。是他们傻吗?

他们不傻。种地是靠天吃饭,“天地不仁,以万物为刍狗”,老天说变脸就变脸,所以种地是高风险事业。

秘鲁农民无师自通,懂得只有多元化才能活下来。把地分开种,跟不把所有鸡蛋放在同一个篮子里是同样的道理:

只种1块地的话,一遇天灾、虫灾、盗贼,全家都得挨饿;而分成10块来种,不可能同时受灾,就不大会挨饿。

——提炼一下,秘鲁农民是这样管理风险的:

首先,他们追求的不是更高的平均预期收益,而是不要挨饿;其次,在不挨饿的前提下,才去追求高一点的平均预期收益;第三,但是为了保险,多元化的程度比理论最优值还要高一点。

多元化的逻辑极浅近,又极深刻。包括你的人际关系,也是个组合,也适用多元化逻辑:

1.风险更小

我们都喜欢跟同道中人在一起,这本身没错,错的是我们只与同道中人在一起。

我们应该扩展人际关系组合,纳入那些与“既有关系相关度”较小的新关系。

有人最早在中关村做计算机软件,然后搞投资,后来又替作家打版权官司;打赢后正好代理其IP,趁势进军影视娱乐界……不仅生活多姿多彩,而且风险更小。

2.创造超额回报

麻省理工学院著名的多媒体实验室负责人亚历克斯·彭特兰( Alex Pentland )曾说:人际关系多元的人,最有创新力。

他们能在每一个观念流中自由地探索,又能在不同的观念流之间自如转换;还能将各处采集来的观念,在沟通转换中,再度碰撞、筛选、汇集,最终变成决策。

这些最有创新能力的人不必最聪明、最能干,但他们在人际关系网络及其承载的观念流中,最如鱼得水。

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三、怎样做到持续成功?

成功极难,但下一个成功更难。

成功指的就是,环境选择了那些成功者。问题是环境会变,而成功者几乎注定跟不上环境的变化,他们向以前的环境过度优化。

哈佛商学院教授克莱顿·M·克里斯坦森曾说:

优秀者( 几乎 )注定失败的原因就是他们优秀;他们听取客户的需求,优化管理流程,追逐最新的持续型技术,排斥扰乱型技术,每一步都是在当前环境下的理性的最优选择,直到环境剧变,灾难降临。

这就是成功的悖论。那我们该怎么办?

1.在自己选定的方向专心致志、全力以赴

最大限度地适应你所选定的那个环境,因为唯有这样,你才有成功的可能。

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别人都不搏二兔,就你三心二意,你想成功,那就是做梦。

2.永远要对自己向当下的环境过度优化保持警惕

20年前的顶级商业智慧,来自英特尔传奇总裁安德鲁·S·格鲁夫。

他曾说:想要在那个时代出头,必须做到这三点——第一,不要追求差异化;第二,抢跑、抢跑、抢跑,先发优势至关重要;第三,血拼成本。

他曾用这三原则分析离开苹果的乔布斯,但却很快被“打脸”。

重新回归苹果后的乔布斯,开始大刀阔斧地改革,并开始一个一个地证伪格鲁夫的原则。

格鲁夫说“不要差异化”,乔布斯不理睬,提出口号:Think different( 不同凡响 );格鲁夫说,“先发吃肉,后发吃灰”,乔布斯不理睬,偏要进入熟透到烂的市场,却进一个颠覆一个。

由此,苹果实现了从30亿美元到今天超过万亿美元市值的华丽逆转。

虽然不尽力适应当下环境就无法成功,但是极度适应当下环境就必然在环境中失败。

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3.优化财务资源配置,用财务资本做多元化投资

上一次成功带来的资源,有人才、企业文化、财务资源。这些资源中,财务资源要用足,其他资源则要尽可能切割。

新归新、旧归旧,文化是刚性的,人可调整的空间是有限的,唯有金钱最可塑。

人力资本是刚性的,调整起来事倍功半,没有人做得到像自己期望的那样灵活。

你的人力资本,最好继续用来全身心拥抱你选定的方向;你的财务资本,也就是钱,是真正灵活的。它没有历史包袱,用它来迎接环境变迁的挑战,事半功倍。

四、逻辑和算法,撬动群体智慧

1.一人一票,简单平均

把一头牛牵到集市上,让赶集的农夫目测其体重;把一罐糖果放到桌上,让小朋友估计有多少颗。

系统地看,将所有估计做简单平均,胜过每个人去做单独估计。求和再除以人数的结果,会比每个人的估计都准。

原因在于,每个人各自掌握一些信息,各有判断,但哪怕只是用平均这样简单粗暴的方法聚合起来,也比单个人掌握的信息要完整,形成的判断也更准确。

这就是群体智慧的原意。

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豆瓣聚合和IMDb( 互联网电影资料库 )同样运用了群体智慧:

创始人阿北曾这样解释过豆瓣的原则:一人一票,简单平均。

简单归简单,但这办法很靠谱。如果投票者数量足够多,投票相对独立,那么简单平均值的准确度就会系统性地超越个体判断。

但豆瓣的“简单平均法”简捷但远不完美。假设一部电影,有2个人打分5星,而另一部电影10万人打分,但平均4.9星;到底哪部电影更好?用简单平均法识别不了。

电影评价类网站的开创者和霸主IMDb是这样解决这个问题的,它用了贝叶斯推理。

贝叶斯推理总是从预先的假设开始。既然事先不知道一部电影的得分会是多少,那就给它一个基准分,对应一个基准的投票数。

然后,你看完电影,开始打分,新信息进来了,贝叶斯推理会用这些新信息修正得分,随每一个用户打分而变化。

电影都是平等的,但是因为算法不同,小众电影与大众电影在IMDb上的评分比在豆瓣上更平等一些。

2.可信度加权,解放信息

一人一票是平等的,但看电影这件事有许多好理由支持搞不平等:水军跟观众不应该平等,掏钱买票看的跟白看的不应该平等,高水平观众跟普通观众不应该平等。

一人一票反映不出每一票中包含的独特信息,但这些信息也是有价值的,怎么把信息解放出来呢?得再往前一步。

对冲基金管理人达利欧提出了一种叫作“believability-weighted idea meritocracy”的决策方法,直译为“可信度加权的想法唯贤是举体制”。说白了,就是话份。

首先,人人都有话份,在决策流程中都能发言,在发言资格的意义上,大家也是平等的,但是彼此的话份有差等。

有人水平高、决策效果的历史表现好,他的话份就大,反之话份就小。决策如果有意见分歧,则按“不同意见×话份”来解决分歧。

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每次决策都有记录,根据决策效果的反馈,随时更新每个人的话份。

这想法谈不上有多新,都是贝叶斯推理的简单运用,而独特之处在于实实在在地用于管理决策,为此搭建技术、重组管理,做实、做到底。革命性就在这里。

3.极化算法,捕捉自信

凭借运用话份的逻辑聚合群体智慧,达利欧做到了行业的顶峰。

那么能不能再往前一步,做得更好?菲利普·泰洛克( Philip Tetlock )认为可以。

泰洛克是美国著名政治学者,领导预测项目——善断计划( Good Judgement Project )。计划的资助者是直属美国国家情报总监的情报研究局,旨在为整个情报界提供革命性的创新能力。

几年间,2万多人在善断计划网站上就美国情报界抛出的500个问题做出持续预测和实时检验。

泰洛克把每个预测者的每次预测都打分,汇总成个人总分,在漫长的赛马中识别好马,最终有2%的人脱颖而出,攀到最优秀一级,成为“超级预测者”。

善断计划则根据每个人的得分调整其在整体预测中的权重分配,生成预测。

到这一步,泰洛克的方法与达利欧和西尔弗的相似,但下一步则是泰洛克的创举。其实也很简单:

对加权平均后形成的预测结果再做一道加工——极化( extremize ),将预测结果往100%或者0%的方向推。

例如,预测特朗普能否连任美国总统,如果预测者加权平均后的预测概率是70%,那就把它上调,比如调到85%;相反,如果预测概率是30%,那就把它下调到15%。

极化的理由是这样的:假设群体中的每个人都获得了群体的全部信息,那么他们做预测时一定会更为自信。

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从群体简单平均到加权平均的过程,事实上已经聚合了所有人的信息,但没有完全反映出与之对应的自信,极化就是要捕捉这个自信:

如果是乐观预测,极化会输出一个更乐观的预测;如界是悲观预测,极化会输出一个更悲观的预测。

善断计划的预测准确率高得惊人。参与者不过是一群普通人,智商还可以,但不特殊,教育背景参差不齐,也没有内幕信息。

他们只借助相当简单的算法,就用预测击败了全部现有的预测系统,甚至战胜了专业情报分析师——分析师们不仅专业,还是出题人,而且还有机密信息。

正确地聚合群体智慧,就获得了这个时代最接近千里眼的工具。

不难触类旁通:只要是测试永不停歇、参与者足够多、检验和反馈足够明确的领域,无论是经济、政治、金融还是其他,都可以用“加权平均+动态调整权重+极化算法” 撬动群体智慧,其应用空间极大。

笔记侠
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