算法人生（8）：从“注意力算法”看“战胜拖延”（被分心太多版）

现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，因为完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“被分心的事情太多”而产生的拖延来看，如何从“注意力算法”的思路中找到些启发。

“注意力算法”简介

注意力算法是一种在深度学习中广泛应用的技术，用于处理序列数据时，模型可以动态地将注意力集中在最相关的部分。这种算法通过计算每个输入元素对当前输出的重要程度，根据权重对输入进行加权求和，以生成上下文信息，从而改善模型的性能和泛化能力。注意力机制赋予了模型在不同位置分配不同权重的能力，突出了重要的信息片段，忽略了不太相关的部分。

注意力算法大概的步骤：

• 建立输入与输出之间的关联： 首先，注意力算法需要建立输入序列和输出序列之间的关联。例如，在机器翻译任务中，输入可能是源语言的句子，输出是目标语言的句子。注意力算法通过学习输入和输出之间的关系来实现翻译任务。
• 计算注意力权重：通过计算注意力权重来确定输入序列中每个元素对于当前输出的重要程度。这个过程可以理解为给输入序列中的每个元素分配一个权重，表示其对当前输出的贡献。
• 加权求和： 根据计算得到的注意力权重，将输入序列中的每个元素乘以对应的权重，并对乘积进行加权求和，得到一个加权向量，表示模型在当前输出时应该关注的内容。
• 更新输出： 最后，利用加权求和得到的向量作为上下文信息，结合当前输出的信息，更新输出序列中的元素。这样，模型在生成每个输出时都能够根据当前的上下文动态地调整注意力，从而提高模型在处理序列数据时的性能。

由上我们可以看出，注意力算法使得模型在处理复杂任务时，能够灵活关注输入序列的不同部分，提升了模型理解和处理信息的能力。例如，在机器翻译中，它可以确保模型在翻译目标语言时，重点关注源语言句子中的相关词语。在图像识别任务中，它可以帮助模型聚焦于图像的重要区域，忽略冗余或不相关的像素信息等等。

注意力算法对“走出拖延”的启发：

在当今社会，信息爆炸和多任务处理成为了日常，我们常常发现自己被各种娱乐活动、社交媒体等分了心，从而产生了一种错觉——没有时间。这种感觉让我们在面对真正重要的任务时，选择了拖延，要等“以后再做”，我们觉得自己要先做些其他的事情，但这些事情可能并不是当下来看最重要的事情，因为没有建立“做事和目标之间的关联”，没有给“事情赋予权重”，被各种分心的事情干扰着让自己失去了焦点。分心而产生拖延对个人的影响主要表现在：

● 时间感知的扭曲：分心让我们频繁地在多个任务之间切换，这会影响我们对时间的感知和管理，使我们高估自己完成任务的速度，低估任务所需的时间； ● 精力耗散：精力被过多无关紧要的事情分散，当转向重要任务时，已经没有了足够的精力，从而选择拖延； ● 挫败感和焦虑：随着拖延的增加，未完成任务的压力累积，会导致一定的挫败感和焦虑，进一步加剧了拖延行为。

解决思路

● 明确优先级：每天根据近期的目标关联度和重要性，制定或调整当天的任务清单，明确当天的任务优先级，区分哪些是必须完成的任务，哪些是可以等待的任务，哪些是可以转交给他人的任务，哪些是随着时间的推移可能不需要解决的任务等等； ● 提升时间管理技巧：采用时间管理工具或技巧，如番茄工作法，为每个任务设定专注的时间段，减少在任务之间无目的地切换，注重培养自己每天的“心流”时间段等提升工作或学习的效率； ● 减少干扰：在处理重要任务时，尽量减少干扰，比如关闭不必要的社交媒体通知，找个没有他人干扰的环境处理任务，创造一个有利于专注的工作环境，可以大大提升我们做事的效率。其实，道理说起来都懂，关键还是要真的行动起来，才能对自己的生活有帮助。 ● 学会说“不”：对于那些不重要或不紧急的请求，要学会说“不”（当然要注意方式、方法），通过拒绝不必要的任务，才能有效地保护自己的时间和精力，让自己的精力能专注在自己真正重要的任务上。

当然，改善分心的技巧不止限于以上方法，注意力算法思想的核心在于“资源的优化配置”，无论是人类还是机器，可能同一时间冒出来的要做的事情的念头有很多，但机器有算力的限制，人有精力的限制，而时间又是固定的，所以资源怎么被合理的分配到最该做的事情上，是大家都要不断学习的。通过改善时间管理和减少分心的事项，我们可以更聚焦在重要的事情上，有效地减少拖延，找回那些被误认为“没有”的时间！