今天跟大家探讨一下,人是如何学习和做决策的。
核心有 4 个要素:存量信息、处理算法、外部反馈、增量信息。
我举个例子:
你曾经闻过一朵花,很香,这是你的经验,是存量信息;有一天你看到了玫瑰,经验告诉你它可能很香,于是经过大脑处理,你决定摘下来,这个叫算法;于是你付诸行动,摘花,结果被刺到了手,这是外部反馈。
通过外部反馈,你知道了花可能会有刺,这是增量信息;被扎了很痛,于是你决定下次摘花的时候先看有没有刺,或者不摘,这叫算法优化。
人生经验的丰富、阅历的增加,其实都是这套系统运转的结果。
你的存量信息越多,算法就会越完善;而算法越完善,越能从一次反馈中汲取到更多高价值的增量信息,让你的存量信息变得更多。
所以,学习就是一个滚雪球的过程,越聪明的人,越会变得更加聪明。
那么,如何让自己进入这么一个循环呢?3 个建议。
第一个建议:多读书
你踩过的很多坑,早就已经有人踩过,归纳过,验证过,然后总结下来了,读一本书,就是让无数人替你趟路,相当于抄卷子。
第二个建议:多反思
有一种东西叫做元认知,就是认知「自己是如何认知的」,当你能够意识到自己在思考,以及为什么会做出这种思考的时候,你的算法就可以被更快地修正,从而让你获得优质增量信息的速度增加,让你的信息获取更有目的性。
第三个建议:多输出
想法就是算法。当你把自己的想法输出出来的时候,很容易获得外部的反馈,而且极具针对性,可以帮你快速修正算法中可能存在的问题。比如像我,我其实不太清楚自己目前对于学习的理解是否正确,但我的朋友圈有很多学习专家,欢迎大家来帮我补充或者修正。
看起来这 3 个建议还挺废话的,好像什么都没说,但我自己确实在践行,并且收获到了更高的成长速度。我也不知道这样表达是否对大家有切实的帮助,抛砖引玉,希望跟各位探讨吧。
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