如果你是一个外星人，有一天来到地球。面对这个陌生的世界，哪一点最让你好奇？
你会不会像观察蚂蚁窝的孩子，看着劳劳碌碌的人类，既好奇个体的呆笨和迷惘，又感叹群体的秩序和智慧？
作为地球人，我对这个世界的好奇由两部分构成：
1、科学意义上的“为什么”；
2、个人意识和命运上的“为什么”。
这双重好奇，最终汇聚在一个点上：大脑。
如量子力学创始人普朗克所说：
“科学不能解决大自然的最终奥秘。那是因为，归根到底，我们自己就是我们不断试图解决的奥秘的一部分。”
“自然界允许我们计算的只是概率，不过科学并没就此垮台。”
概率不仅决定了“我们和周围世界的互动无法追究到微小的细节”，并且随着全球化、金融化、数字化的加速，宏观世界也变得依赖于概率。
无知，怀疑，不确定性，在我们的现实生活中，非减反增。
我们的记忆和意识都建立在概率性的现象之上。
进而，AI模仿了大脑的概率化工作原理，反过来威胁了人类的生存意义。
《人生算法》始自“好奇”，对“命运之神”和“科学之神”如何支配一个人的好奇。
这好奇的世俗表达是："我如此拼命，为何命该如此？"
在我构建本书基本框架时，“算法”就书名而言只是隐喻。但当我还原该概念时，则有许多对“硬科学”领域的探奇，尤其是那些极少有人能够讲得既透彻又有趣的概率算法。
费曼说过：“物理学就如同性爱一样，尽管它们可以带来一些实际的成果，但那并不是我们喜欢做它们的原因。”
《人生算法》将比绝大多数“方法论”带给你更多实践价值，以及实用主义的认知工具，但这构不成我的写作动机。我自认为因此保持了某种思考的纯粹。
懂得概率会被“命运之神”垂青吗？又或者，假如有一个锦囊里有妙计，能够征服“命运之神”，你愿意打开它，并因此失去人生的不确定性吗？
《人生算法》由6部分构成：
第一部分：人生算法=认知飞轮+概率分层；
第二部分：认知飞轮--如何应对内在世界的“不充分”；
第三部分：概率分层--如何应对外在世界的“不确定”；
第四部分：或然性世界观和算法--与概率平起平坐；
第五部分：时间的魔法--人生算法的“第一性”假设；
第六部分：认知地图--穿越三个神秘世界。
以下是《人生算法》的全书简介。
第一部分
人生算法的模型
why
我们每个人都面对着两个世界：内部世界和外部世界。
1、内部世界的首要难题是：不充分。
我们似乎总是没有准备好；
知识不够，智慧不够，经验不够，理性不够；
时机总是不对；
我们的内部世界永远不能具备最充分的要素。
2、外部世界的首要难题是：不确定。
未来模糊不清；
世界是个复杂系统，你的投入与得到并非简单的因果关系，所以你不知道该如何发力；
他人的想法和行为无法预计；
运气似乎比实力和努力都更加重要。
what
人生算法，试图建立起内部世界和外部世界的关系，来形成一个人的“个人战略”。
人生算法=认知飞轮+概率分层。
认知飞轮：解决的是一个人内部世界的问题，即：不充分。
也就是说在“不充分”的情况下，我该如何去有效地“努力”。
概率分层：解决的是一个人外部世界的问题，即：不确定。
也就是说在“不确定”的情况下，我该如何去获得更好的“运气”。
人生算法：就是要在“努力”和“运气”之间建立起联系。
我视写作为一个求解的过程，而非发散式的漫游。
受物理的启发，我构建了一个模型来表达。
建模的先驱，物理学家安德森说：
建模的艺术就是去除实在中与问题无关的部分。
他提到：建模者和使用者都面临一定的风险。
韦斯科夫讲过，什么叫模型？模型就是奥地利的火车时刻表。奥地利的火车经常晚点，乘客就问列车员：“你们干嘛还要时刻表？”列车员回答道：“有了时刻表才知道火车的晚点呀。”
受数学的启发，本书的内核就是两个“计算”。
“Talkischap,shutupandcalculat.”
我努力克服两点：1、过度拟合；2、过度思考。
例如许多预测算法，都是先寻找单一的最重要的因素，而非直接跳跃到许多因素模型。
企业家弗里德和汉森，在需要头脑风暴的时候，会用更粗的笔。若用太细的笔，你会掉进不必担心的细节里。
如此，你便会专注从全局思考，洞察出关键要素的结构和运行逻辑。
所以你会发现，我没多大兴趣给出7点或者10点“原则”，“认知飞轮”亦是一个人自我求解的过程。这是第一个“计算”。
我并非一个“计算原教旨主义者”。我只是想弄个明白。
算法是用于消除复杂性的。算法只考虑“客观性”的纯粹程度。算法是乐观的。聪明的算法会越来越聪明，越来越接近真相。
我显然不是一个擅长不过度思考的人。然而身为解题爱好者的内心驱动，促使我完成了“概率分层”的架构。“概率、决策、算法、思维、理性”等思考和计算，被简化为一个问题：
一个人如何抓到好牌，并打好手中的牌？
但是，为什么一个“简单”的模型，两个“简单”的计算，还是要写这么长？
因为我坚信：只有化繁为简的“简单”方有价值。
我喜欢奥利弗·温德尔·霍姆斯的这句话：
我不追求复杂性表面的简单，但是我愿意将我的生命献给复杂性深层的简单。
第二部分
认知飞轮
费曼曾经写道：
假如由于某种大灾难，所有的科学知识都丢失了，只有一句话传给下一代，那么怎样才能用最少的词汇来表达最多的信息呢？我相信这句话是原子假设：
所有的物体都是由原子构成的——这些原子是一些小小的粒子，它们一直不停地运动着。当彼此略微离开时互相吸引，当彼此过于挤紧时又相互排斥。
我用同样的方式来思考，假如我只能教给自己的孩子一种思维，或者能力，那是什么？
我的答案是：认知飞轮。
姑且视之为我对“底层算法”的一种简单化探索。
这个答案亦是向费曼的致敬：认知飞轮，就是人类思维的“原子”。
先让我们找到基本单元。就像找到（构成复杂智能系统的）一只蚂蚁，或者（构成大脑的）一个神经元。
（模型：认知飞轮的基本单元）
由人行为的原理可知，人的行为的过程主要由人对环境信息的获取、感知、处理和输出组成，即感知、认知和决策以及行动的过程。
我们思考一个问题，做一件事情，开展一个项目，都需完成如上这个认知闭环。
我们的每天、每年、此生，都是由无数个或完整、或残缺的该基本单元链接构成。
该闭环由4个节点构成：
感知-认知-决策-行动。
该“认知闭环”飞转起来，便成为“认知飞轮”。
Part1：四个节点
节点一：感知
知觉或感知（英语：Prcption）是外界刺激作用于感官时，脑对外界的整体的看法和理解，它为我们对外界的感觉信息进行组织和解释。在认知科学中，也可看作一组程序，包括获取感官信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同，知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。
我将对资源的感应，也放在感知环节。在网络时代，对资源的运用比占有更具价值，“帕累托最优”原理在资源分配上，也有更新的解释。
节点二：认知
认知或认识（英语：cognition）在心理学中是指通过形成概念、知觉、判断或想象等心理活动来获取知识的过程，即个体思维进行信息处理（informationprocssing）的心理功能。认知过程可以是自然的或人造的、有意识或无意识；因此，麻醉学、神经科学、心理学、哲学、系统学以及计算机科学在分析认知时，其分析的聚焦点以及脉络是不同的。
这里的认知，是指对不同方案与选择的量化评估过程。数学意义上是对已知条件的运用，金融意义上是对资产的配置。
节点三：决策
在心理学中，决策（英语：Dcision-making），是一种认知过程，经过这个过程之后，个人可以在各种选择方案中，根据个人信念或是综合各项因素的推理，决定出行动，或是决定出个人要向外表达的意见。每个决策过程都会以产生最终决定、选取最终选择为目标。而这些选择的形式可以是一种行动或选取的意见。
决策者做决定之前，往往面临不同的方案和选择、以及有关其决定后果的某种程度上的不确定性；决策者需要对各种选择的利弊、风险做出权衡，以期达到最优的决策结果。
认知高手，未必是决策高手。
克劳塞维茨说：“知道是一回事，做是另外一回事。”
节点四：行动（行为）
毕加索说：重要的是做什么，而不是打算做什么。
行为是指有机体（包括人类与其他动物）的动作、行动方式，以及对所处环境与其他生物体或物体的一种反应。词性为中性。在生物适应环境上，行为有很重要的意义，有助于避免受到负面的环境因素所影响。
对动物而言，行为可以是有意识或无意识的，可以是自愿也可以是非自愿的。而且是受到内分泌系统与神经系统的控制。一般认为行为的复杂度和生物体神经系统的复杂度有关。若生物体的神经系统越复杂，越有可能学习新反应，调整其行为。
“行动”这个节点，既是执行者，又是感知者。他兼顾着侦察兵和战斗者的角色，既要奋不顾身地执行任务，又要带回一线的数据。
Part2：一个内核
当闭环能够完成，并且形成正反馈循环，便形成了某个“内核”。
成功的创业公司，都是因为其找到了一个可以复制的秘密。
个人也是如此。
一个人一辈子其实只能做一种事情。例如巴菲特终生就是做资金分配的事儿。
钢铁侠马斯克看起来做了很多事，其实也是一种事：科技和商业的结合。
发现内核，然后不断复制，就是巴菲特所谓的滚雪球。所谓：人生就像滚雪球。最重要之事是发现足够湿的雪和长长的坡。
“坡”是核心算法，“湿雪”是大量可重复的动作，滚雪球，即有效的、可重复、可持续、自我强化的学习。即，重复是具有滚雪球效应的。
好的商业模式，就是找到可以用笨办法重复的聪明事，或者是用聪明办法重复的笨事。
Part3：一个外环
作为被广泛认同和应用的成功学方法论，以“欲望、财富、智慧、时间”为元素，从山坡上自上而下滚动的雪球，是当下中国人至为追求的“既能自动发生、又可以无限大”的完美人生境界。
然而，真的有所谓滚雪球吗？墨菲定律总是会致力于拖一切愿望的后腿，宇宙间存在一种力量，处心积虑地打翻你的牛奶。哪里会有坐着滑梯就把钱赚了的好事呢？
本·霍洛维茨说：“在担任CEO的8年多时间里，只有3天是顺境，剩下的8年几乎全是举步维艰。”
他是硅谷顶级投资人，与网景之父马克·安德森联手合作18年。年创立风险投资公司A16Z，被外媒誉为“硅谷最牛的50个天使投资人”之一，先后在初期投资了Facbook、Twittr、Groupon、Skyp，是诸多硅谷新贵的创业导师。
看似一直在滚雪球的硅谷超一流的大师，何以抒发西西弗斯般的感慨？
回到滚雪球的巴菲特，他一生如苦行僧般专注于投资，几乎没有任何个人爱好。他又何尝不是一个西西弗斯？
西西弗斯神话，象征永不停息而又毫无意义的劳作，如不断往山上推却又滚落下来的巨石。加缪用来比喻生命本身，借此他引入了荒诞主义哲学，认为生命没有意义，除了我们构建出的价值外没有价值。
试图取得世俗成功的人们，要克服：
1、将不断滚下的石头推上山之疲惫；
2、心底之虚无和厌倦。
世间并无那种找到一个坡然后就让雪球顺着滚下去的简单好事。
滚雪球和推石头，也许是一件事情。
当你的能力，不是由两种或以上对立的能力组合而成，就不是一种真正的能力。
在这个模型里，雪球和石头，通过齿轮咬合在一起：
有时候石头靠雪球自上而下势能的转换，本身得以强化。
有时候雪球的斜坡突然变成了需要攀登的山峰，这时，西西弗斯的经验，以及对待苦难的心灵力量凸显出来，帮助雪球逆势而上，直到发现下一个巨大的斜坡。
西西弗斯的永无停息的劳作，构成了“认知飞轮”的外环。
西西弗斯的力量，对企业而言，是：
价值观；
愿景；
使命。
这力量帮企业走出迷雾，在看不到方向时指引他们，在陷入泥潭的时候激励他们，在充满恐惧时拥抱他们。
对人而言，是：
强烈的动机；
一个人的目标和愿望；
一个人的心流。
这个模型的价值比看起来有趣、有意义得多。
我们由此可以解释很多让你困扰的问题。
例如，你会发现，要取得世俗的成功，关键在于让一个内核滚动起来。内核的大小并不重要。
这种成功常是突如其来、跌跌撞撞、不符常理的。
实现这一点，很多时候与智商无关，和勤奋也无关，那和什么有关呢？我在后面尝试着给出了一个内心诚恳、形式游戏的“九段体系”。
以此模型来分析AI：
1、阿尔法狗的每一次自我对弈的数据，都能生成新的感知；
2、核心是其算法，该算法通过滚雪球式的强化学习，令AI越来越强大；
3、红字部分的人类弱点，阿尔法狗完全没有；
4、黄线部分的西西弗斯，阿尔法狗天生就是；
5、它正是斯金纳眼中“客观无情强化作用”的完美造物。
如我所言，牛人牛企，大多是一个人肉阿尔法狗。有些人的天赋，例如超级理性，其实是人格缺陷。我们也没有必要苛求自己变成超人。
如这两年红火的巴西3G资本，其公司强调“找到差距”和“弥补差距”，这就是企业的强化学习。他们追求“永不知足”，Goxtramil，这就是AI的不断重复。
“认知飞轮”的九段
进而，围绕“认知飞轮”的基本模型，我搭建了一个“九段”（也是递进的九步）框架：
第一步：凡事有交代，待在能力半径内；
第二步：理解并掌握认知闭环的四个节点，完成好每个击球的基本动作；
第三步：令上面的认知闭环的四个节点之间不要掉链子；
第四步：不管前一个球打得是好是坏，你总是能够什么都没发生似的启动新的一次闭环动作；
第五步：让雪球滚起来；
第六步：发现自己最小的那个内核；
第七步：通过复制，令自己最小的那个内核最大化；
第八步：仿若星空，赋予自己目标、方向和意义；
第九步：找到通向你自己的道路。
该框架是我用研究课题的方式，分析了诸多书本上的、身边的牛逼人士，基于大量样本，剥去“牛人们”的表皮，探寻内在的结构和动力机制，尤其治疗白癜风抹什么药北京治疗白癜风哪个医院较好
