质量问题其实是数量问题:

(1)所有的我们以为的质量问题,大多本质是数量问题,因为数量不够,差几个数量级而已。

(2)数量就是最重要的质量。大部分质量问题,在微观上看,就是某个地方数量不够。

(3)贫贱夫妻百事哀,主要是因为钱不够,而不是其它鸡毛蒜皮的小事。

(4)很多商家搞市场开发,东西卖不动,实际上不是质量性能的问题,而是没有找到大规模匹配的市场。(备注:需求第一)

(5)人们目前还无法理解大脑意识的机制,于是很多隔靴搔痒的玄学甚嚣尘上。

(6)但实际上问题本质在于对于大脑和人体的模拟计算的能力,和实际情况的复杂度,还差几个数量级。大脑神经元数目接近一千亿,每个神经元对外连接数目超过一千,神经元之间连接突触 synapse 约一百万亿。 神经元之间连接的机制,通过所谓的神经递质 (neurotransmitter),这个递质又有至少几十种,用简单的数字逻辑抽象化还不够。大脑和耳朵,眼睛,鼻子,皮肤的信息输入等等有不同的接口,这个接口的很多参数因每个人的身体特征变化而异。而且人脑对能量的需求只要十瓦,比超级计算机所需要的能耗 (兆瓦)要低五个数量级。

(7)最大的误区是,明明是数量不够的问题,因为错误地以为瓶颈在于质量,幻想在不增加数量的前提下,用某种奇技淫巧,偷工减料达到目的。这时候玄学,迷信和各种无病呻吟就出现了。数量不够,底子不够厚时,很多事情是做不到的。There is no f**king way. 即使有时看似有捷径,欠的帐迟早是要还的。

(8)另一方面,所有的问题和疑惑,在数量上去了之后,迟早可以解决的。假设目前最复杂的超级计算机可以模拟一千亿个神经元的连接,假设计算能力每五年增加一个数量级 (实际情况可能更快,通过各种方法加大计算的并行度,也许四年),那么到一百万亿需要到 2033 年; 假设模拟不同的 neurotransmitter 需要再增加两个数量级的算力,那就到 2043 年 ; 假设模拟不同器官从外界环境的输入,需要再增加两个数量级的算力,那么最晚到 2053 年,数字计算机应当有能力全面的模拟人脑自我意识的计算。

(9)这个应当是最保守的估计,有可能在这下面 35 年内,出现别的方面的进展,可以提前实现目标,并且达到超越这个目标后,可以做更多有趣而现在无法想象的事情。

2.慢慢意识到把自己知识体系化的一个秘诀:不管你是看书还是听油管上的录像时,多往外走几步,很有好处。如果一本书好,多买一本原作者的其它的书,然后多买一本和原作者相关的被推荐的别的作者的书,如此不断主动往外探索。看录像演讲也是如此。不断会有惊喜。不断会发现各类有益的信息。发现世界比你想象的精彩得多的多。时间长了再回头看,对当年的狭隘和缺乏持续向外主动探索的行动,不胜唏嘘。

3.看到 coinbase 的 Brian Armstrong 感叹,如何确定是否接受某个采访或者论坛演讲的邀请。 他提到, 最重要的标准是:是否有一个高质量的录像把整个访谈录下来,并且放到公共网络上可以让所有人观看。否则信息传播的影响是一次性的,效果甚微。这个因素占一半。

另外几个标准是:是否要花时间准备访谈,是自己一个人讲/还是和其他几个人讲,是在本地讲还是需要旅行,访谈者是否友好,媒体机构是否有影响力,等等。

同理,最有效的社交是写文章,可以被不断多次反复传播。其影响力是一对一的传播的上千倍,甚至上万倍,十万倍。

另外我的体会是,凡是超过三个人以上的聊天扯淡,基本是效率奇低,话题会被频繁打断,无法深入交流。逢年过节一群人娱乐一下可以,否则就是浪费生命。

60.2018.2.23 看了冯小刚家宴里苗苗跳舞的整个录像,非常健康正常,所谓油腻,纯属无良 sb 媒体炒作。所以许多事情一定要亲自看第一手资料,二手信息常常断章取义而严重歪曲真相,相信二手信息就 sb 了。

再反思一下,多年来被大量二手信息,三手信息耳濡目染深入骨髓,不能准确的理解这个世界的各种事实真相,损失了很多赚大钱的机会,细思极恐 。

4. 信息:


1/ 人们通常只能关注自己角度可以看得到,听得见的信息。

2/ 把自己看得见的信息,和其后发生的事件,建立起因果关系,是很自然的本能反应。但事件的真正起因可能非常复杂,或者来自于某种在其视角和维度内无法观察理解的信息.

3/ UCLA 心理学家 Shelley Taylor 把这个现象称作 “what-is-focal-presumed-causal”。

4/ 华尔街基金经理的各种量化模型,老百姓的各种迷信,本质都是同一类现象。

5/ 不能摆脱这种直觉本能的迷信,人和普通动物其实没有太大区别。

6/ 这种动物本能导致的错误判断是如此顽固,即使你告诉对方,他们也很难克服,甚至要暴跳如雷和你争辩。

7/ 多角度多维度全面观察,不断 arbitrage 大众的迷信本能,和事实真相的差别,是智者义不容辞的责任。


5. Taleb 另外一个有趣的观察是:

由于全球信息的爆炸,但信息分发的主流渠道和人们的注意力有限,所以新闻头条上每天会涌现更多奇葩古怪的故事。

大数据的发展,会导致更多虚假的 (spurious) 的统计上的相关性被发现,但大多随后终将被证伪。

金融市场的投机参与者更多,导致所谓 (短期的) 明星交易员更加层出不穷。

一言以蔽之,信息爆炸导致信噪比 (signal-to-noise ratio) 更低,虚假的噪音数量会一直远远超出真正有价值的信息。

换个角度看,我们很多时候被这个世界的各种噪声带来的虚假信息所牵引,造成社会资源的巨大浪费。如果高效的区分噪声和有价值信息是个挑战,技术活。

6.麦克卢汉:

可以参考Mcluhan写的一本书 the gutenberg galaxy ,不知道您看完后会有什么感想,我是浑身颤抖。

看到了,这是 1962 年写的书,很有前瞻性。我发现我还买了他的另外一本书,the medium is the massage (直译为 “媒体就是按摩”)

麦克卢汉的观点,不几乎整个传播学界都是这么认为的。还有关于讨论意识流和电报之间的联系以及为什么欧美出现了中俄几乎没有的原因。

7.转自李天飞先生:长期做文献的经验告诉我:除非再无其他来源,否则单一源头的信息,天生就应该受到质疑。更何况是内容有极大问题的消息。

借用俄文专业人士拾金不昧昧拾金先生的一句话:希望大家早日学会不用名人名言代替自己的大脑思考!

8.死不悔改:

有心理学家解释“死不改悔”的现象,大意是,我们对事物形成某个观点时,大脑会慢慢建立一个图示的模型 schemata,这个模型在建立的过程中,描绘模型的相关参数会慢慢减少,固化。一旦固化后,我们就会自然的忽视那些和我们的模型不契合的其它信息。

而如果新的事实和我们固化的模型不符合,我们会觉得受到威胁,大脑感觉很不爽。所以大部分人的做法是,把这些新的事实当成是例外,甚至完全忽视它。

这样大脑可以继续保持舒适稳定的自洽状态。

我们做的决策判断必须是清晰,不能留下自我辩解空间,而且都要记录下来,否则我们的记忆会自动删除做过的错误判断。这样才可能改变。

Johnson & Johnson 的公共健康专家 Sara gorman 在 “死不改悔:为什么我们忽略那些会挽救我们的真相 ” 一书中指出:

科学家常会幼稚的认为,指明错误的信息,提供新的正确的事实和数据,就可以让他人改变观点。实际情况远非如此。

阻碍大多数人改变观点的壁垒极高,这包含情绪的因素,确认偏见,对复杂性的本能的厌恶,直觉上对风险几率的错判 (高估不可控事件的风险,低估自己觉得可控事件的风险,等等). 这也是为什么一些错误观点迎合听众情绪和风险偏好的直觉,反而很有市场。

比一个蠢货更愚蠢的事,可能就是试图用事实和理性说服一个蠢货改变其观点了。

劝服的最有效手段是行为诱导,其次是情绪操纵,再次是以身作则,效果最差的是讲道理。

By fengfan

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