• 不换思想就换人 | 读《智识分子》有感


    导读

    百度词条对思维的解释: 人用头脑进行逻辑推导的属性、能力和过程。


    对于思维你完全可以看做是人类理解和改造自然的一个过程,是人类大脑能动地反映客观现实的过程,是人类开动脑筋认识世界的过程中进行比较、分析、综合的能力,是人类大脑的一种机能。

    因此里面包括了科学,哲学两个方面的内容。而科学本身又细分出科技,哲学又细分出心理学。
    有关思维类的书籍我之前推荐过几本书: 几本值得反复阅读的好书。今谈一谈万维钢老师的《智识分子》。


    思维本身是由大量学习实践、丰富自身知识库,不同角度认知事物,问题分析和解决,复盘汇总结构成的一个完整的整体。这个过程本身就是完整方法论的过程,加上自己理工科背景和技术出身,

    因此阅读万维钢老师的书,从书中能够更多的感受到技术类人员应该具备的一些思维转换和知识面扩展。

    一、智识的术与道


    1、智慧+见识=智识


    简单的知识学习、个人实践无法造就深度思维能力;为学日益,你需要经过层层迭代,不断自我怀疑,自我肯定才能够凤凰涅槃。思维的重点在于自我认知能力的提升,将知识真正转变为智慧。
     有了智慧就要拓宽自己的见识,见识是理解和观察这个世界,对事情有做出预测和决策的能力。这取决于你的道与术:术就是你的知识储备,道则是你的思维模式。
    万维钢老师为何提出要做智识分子?

    其一,个体变成复杂工程的一颗螺丝钉的时候,如何从刺猬转向狐狸,进一步体现价值;
    其二,人工智能发展情况下,我们个体的价值体现在哪些地方?哪些是人工智能难以取代的?
    其三,阶级分层越来越明显后,我们如何能够实现跨阶级和阶层的思维模式?

    这本书基本是围绕以上三点用理工思维给出一些思考及建议,从世界观到思维模式,到教育学习和成长,再到工具方法的阐述,教导学会思考模式和决策方法,继而真正成为一个智者。 二、理工科思维+知识+数据
    节选几个我认为比较精彩的段落帮助理解 理工科思维+知识+数据

    《大数据思维》:

    别用常识来理解复杂的世界,常识特别善于在事后解释事件,这种解释往往谈不上真正的理解。那么理工科理性思维+知识广度+数据往往才是理解世界最好的方式。
    但是真正复杂的世界可以理解往往却不可预测,其次复杂的世界你可能发现结果,但是无法找到原因。

    《智识分子》最简单的经济学的5个智慧:

    1.国家不是家庭(家庭讲感情,国家讲利益和效率)
    2.没有免费的午餐(投入产出,成本收益,边际效应,效用比)
    3.人会对激励做出反应(人的行为或动机往往是利益驱动的)
    4.市场是一种激励信号的传递方式(供求关系,价格信号,信用体系)
    5.结果可能出乎意料(复杂不同繁杂,复杂是指系统内部各组件的关系复杂,协同复杂)


    《第五项修炼》心智模式:在学习掌握如何平衡探寻与宣扬时,以下指南会对你有所帮助:

    1、宣扬自己的观点时:
    要让你自己的推理明确暴露出来。例如,说出你是如何形成你的观点的,你所依据的实际数据是什么。鼓励对方提出不同的观点。即问:你有相反的事实或数据,或者不同的结论吗?主动探寻对方与自己不同的观点。即你的观点有哪些?你是如何得出这种观点的?你考虑的数据是否和我考虑的有所不同?
    2、探寻对方观点时:
    如果你对对方的观点做出一些假设,就要清楚地加以说明,并承认那些是假设。把你的假设所依据的事实或数据亮出来。如果你并不真正地对对方的回答感兴趣(即如果你只是想表现出礼貌,或者像揭露对方),就不要问问题。
    3、当你陷入僵局时:
    询问是什么事实数据或逻辑改变了他们的看法。询问是否有共同设计实验(或其他探寻方法)的可能,以便得到新信息。
    4、当你或对方表达观点或实验不同的替代想法感到犹豫时:
    鼓励对方(或你自己)想出是什么导致这种困难和犹豫。(即在这个情况中,或者你我身上,有什么东西使开放的交流变难了?如果双方都像克服障碍,就要一起设计出方法来实现。


    理工科思维+知识+数据解决问题的过程,也是从感性走向理性的一个重要思维转变。

    二、数据时代


    数据时代很多职业都有被机器算法取代的可能,那么要想不被取代就要明白机器算法不擅长什么?

    大数据没有出现前,利用机器语言采用固定的编程模式,机器就可以完美应对简单指令和控制; 大数据出现后,机器算法能够根据海量数据分析结果给出最佳决策。

    AlphGo下出一步棋的时候它并不会考虑势,气,布局这些问题,它只知道海量历史数据告诉它这是最佳走法而已。


    反推之, 机器最不擅长的就是没有固定的模式或者历史数据可参照的新问题的解决。即使对于AlphGo,如果没有大量的历史棋局进行深度学习训练,它也很难在和柯洁的对战中取胜。


    所以传统的人被机器取代就很容易理解了。 一个是你的工作已经被完全的标准化和模式化;二 是你的工作虽然机器并不理解,但是完全被大数据化了,你现在无法被取代主要是你的工作很多经验积累数据还没真正形成海量大数据。
    那么我们就知道了如何让自己的工作不轻易被机器:确保自己的工作不是简单重复的,如果工作内容是重复的,那就应该先有程序员思维把它自动化掉。

    结语

    知识帮助我们学习和理解事物,智慧帮助我们发现和解决问题。


    只有当你承认自己在未来是有可能被替代的,摆正谦卑的态度,你才可能跟自己的弱点做斗争,才有可能去完善自己的智识,才能在复杂的未来中懂得如何不断地调整自己,获取或适应一种动态平衡。
    智识分子的知识+智慧是我们这个时代最重要的素质。

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