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《多样性红利》读后感
前言
最好的交易系统是谁做出来的?不是经济学家,而是数学家、物理学家、科学家。无论是交易还是赌博,他们的表现都好过那些所谓的职业赌徒。
为什么这些并没有受过交易训练的人能够在交易中表现更好呢?因为他们拥有一些赌徒没有的知识和工具,有一些赌徒没有的视角。
做好一件事、做对一个决策,需要的往往并不仅仅是看起来和事情相关的背景知识,还有更多维度的视角和工具。
一、综合视角
好奇心比较大的人,比较喜欢尝试新事物,所以个人的经历相较于普通的同龄人丰富一些。相对应的,思考问题的时候,也常常会使用到综合视角。
所谓综合视角,就是从各个领域的身份和经验去看待一件事,看看彼此之间有没有矛盾。所以如果比较笃定某一个重要的思考结论,那往往是符合很多领域的通用道理的。
说到「通用道理」,不得不提底层逻辑。在很早之前,很多人都在说底层逻辑,那么什么是底层逻辑?如何验证底层逻辑?
如果你想知道你得出的某个逻辑是不是底层逻辑,那么你就得将其代入到各个领域,看看是不是都符合?符合越多的领域,这个结论成为底层逻辑的可能性就越大;相反,如果只是符合你刚刚思考的那个领域,那么你的结论一定不够底层,你得继续往下探寻,一定能找到更接近真理的道理。
所以一个人要有更高智慧的前提是什么?他不能仅仅是某一个领域的专才,他必须涉猎更广。因为如果不涉猎更广,就有可能同时得出很多符合当前领域的道理,于是你就不知道究竟哪个才是正确的底层规则。而如果一个人连「验证结论」的素材都不够,是不可能通晓世界运行的规律的。
这就是多样性视角带来的红利。
二、什么人更「聪明」
我们日常对于聪明的定义,往往指的是智商测试里的结果,智商测试得分高就聪明,得分低就不聪明。更粗暴一些就直接看学习成绩,学习成绩好就聪明,学习成绩不好就不聪明。
不能说完全不对,只能说这样对聪明的定义,都是切片化的——只看到了一个人的某一面,是完全无法对这个「聪明人」接下去能不能把复杂事情处理好、有没有远见、今后的成就如何等做出预测的。
智商测试的分数最多只能代表一个人的神经智力,跟这个人的认知能力、见识、经历、远见几乎都不相关。而我国的学习成绩基本上反映出来的也是努力程度和对学习方法的反思总结,如果说一件复杂事情需要用到10种能力,这些最多只能体现其中一种。
真正的聪明,可以用智慧一词来代替,为了跟书里的一致,我们也可以用「智能」这个词,是差不多的意思。
一个被认为拥有高智能的人,往往具备两个特点:
这些工具是他拥有的所有东西,比如他的社会关系,他大脑里的思维模型,他过往的经历等等,因此智能取决于两个方面,一个是这个人拥有的工具有哪些,另一个是这个人对工具的组合使用能力如何。类比成厨师的话就是拥有哪些食材,以及厨艺。
从概率上来说,两个人之间一个人拥有的工具完全覆盖另一个人是不太可能的,最多就是一个人的工具数量远多于另一个人,比如某位全球知名的通才和一位泥水匠,前者也是无法完全覆盖后者的工具和视角的。
这时候很多人就会认为工具多的那个人的智能更高,但其实不然,工具也有重不重要之分,有大众工具和小众工具之分,多不代表就强。在某些重要任务里,很可能拥有工具更少但拥有的独特工具刚好起到了重要作用,从而完成得比工具更多的更好,而成就往往又是以重要任务上的表现为参照的,也就是工具少的完全有可能在成就上比工具多的更高。
我们常常对某些在标准测试中分数不那么高的,最终却取得了不错成就的情况感到惊奇,其实完全不必要,因为这种概率还是不小的——影响重要任务解决的,往往是一两个不被大众掌握的工具,否则这个问题就会被大众轻易解决,就不会被人看作是「重要任务」了。
而掌握小众工具的,往往和大众学习的内容关系并不那么大。
因此在人生的初期,给自己加入更多奇奇怪怪的经历并不坏,如果在这个过程中全力以赴,归纳总结能力又强,对我们人生的后期很可能会非常有用。
三、多样性优势
多样性和能力哪个更重要?都重要,缺了任意一个都不容易达到顶级成就。
有这样一个人工智能实验,共分成两组,一组由单个表现最优秀的人工智能组成,而另一组由随机的一些表现较为优秀的人工智能组成。
它们分别要去完成一项「在含有三个维度或者说三个变量的模型里寻找最优解」的任务。
做法是这样的,当一个人工智能找到了它认为的最优解之后,让第二个人工智能在它的基础上继续改进,接着循环往复,用过的人工智能也可以再用,比如第二个改进完以后,第一个突然又可以发现更优秀的解了,就可以再继续使用。就这样进行下去,直到某一个解,所有其他的人工智能都无法进行更优的改进,我们就说找到了这一组认为的最优解。
照理说第一组都是由「最顶级的学霸」组成,第二组的很大一部分由「不那么顶级的学霸」组成,那是不是第一组找到的方案会更好一些?
结果并非如此,第一组找得非常快,大家很快就指向了同一个方案,这个方案非常不错,排名非常靠前。
而第二组找得非常慢,因为总有「人」提出不一样的方向和想法,于是你改进我,我再改进你,回头你又再次改进我——改进的道路来来回回非常曲折和崎岖,可最终却找到了一个更好的方案。
为什么会这样?
因为「学霸脑子里的算法都是相似的」。他们有一些极大概率正确的思维定势,而他们的算法在绝大多数时候也的确优于其他算法,这是他们共同成为学霸的理由。
但正是由于他们的算法相似,因此他们就可以近似地被认为是一个人,实验结果也证明了这一点,他们在寻找解的时候,很快就达成了一致。
可如果你想找到一个真正最优的,对于后一组来讲,尽管单个人工智能都无法找到最优的,甚至找不到次优的,可由于他们的角度比较发散,尽管每一个「人」可能都有在学霸看来非常低级的算法问题,但由于他们的缺点各不相同,可以彼此替对方弥补,于是在缺点被弥补的前提下,他们多出了很多小众方向上的长处——这些是趋同的学霸组合中少见的。
换言之,他们每个人都能找到自己在某个局部的最优解,尽管这些局部最优都不是全局最优甚至次优,总体得分都不高,但由于其他人会加以改进,于是最终找到了总体得分更高的解。
多样性组合就这样战胜了学霸组合。
当然,「三个臭皮匠顶个诸葛亮」的前提是这三个臭皮匠不能真的是臭皮匠,他们必须是三个次一级的谋士,才有可能利用多样性进行超越。在上述实验中,他们必须也是表现较好的头部领域选出来的,而不是一帮乌合之众就能有多样性优势的。
四、更差解的极端化
乌合之众若是人数众多,不仅无法拥有多样性优势,无法拿到最优方案,反而还常常拿到较差的方案,完全不如单个精英或一群精英的决策。
因为当人数增大到一定程度,且水平参差不齐相差太远,方向也同样相差太远时,要通过单个改进达到最优,在时间上就是不可能的了,只能让他们通过自由交流趋于一致。
而自由交流 不控制决策参与者水平的结果,往往是灾难性的,因为水平较差的人总是占多数。此时他们会慢慢由于群体集聚效应形成一股「意见势力」,这股势力会裹挟一些水平一般的人不敢发言,从而只能沉默地加入其中,继而造成数量较少的水平较高者的提议完全无法对策略造成影响。
我们在股市走势、房价走势中常常看到一种现象,就是当一个上涨周期快到头时,上涨速度往往是最快的。此时一定有最多的完全不懂的人进入,这些人的意见高度一致,因为他们很少有独立思考能力,大都是在情绪的催动下相互影响,然后将行情推向不理智的极端,最终崩盘。
随意交流参考,往往就无法起到「多样性」的作用,而人们的从众心理又会导致最终方案向着人数最多、声音最大、最多人认同的方向走,于是就共同得到了更差的结果。
从这个角度讲,那些看起来无关紧要的地方,比如在网络上随意发表的观点或者是某种社会价值观,就对那些正确者更不公平,因为他们常常被忽视甚至受到更大群体的攻击。
但需要真金白银投票的市场则更为公平,因为在那里,越是小众的观点,在正确了以后能得到的收益就越大(平分的人越少),而追求依附大众的安全感,则很有可能会以现实利益的受损为代价。
五、跨领域通识
很多东西看似不相关,其实内在有关联;很多东西看似有相关,其实没有内在联系。它们的区分并不以「领域」为界,而是工具和底层知识的通用程度。
我们说了,每个人手上的工具都不一样,能用来解决不同的问题,但显然工具和工具之间还是有整体价值的差别的。
有些工具的可迁移性更广,有些工具的可组合性更强,它们的整体价值就更高一些,而例如高等数学之类的知识的应用性就弱很多,或者是记得什么名人的出生日期这种文学常识也一样。这不是在否定校园教育,而是这些东西本身就是「信息孤岛」或接近信息孤岛,难以迁移,也难以组合。
当然,校园知识里有些应试分数不一定能体现的东西,反而是更重要的工具,比如对文学作品的深度理解,对物理现象,例如简谐运动在现实世界的应用迁移,这些才会对你未来的生活造成更深刻的影响。短时间来看,重要性远比不上你在这一科的考试分数,但长期来看,其实影响要大得多。
在人们投资创业的过程中,就会用到很多在各行各业获得的工具,当要做出一个决策时,就会用各领域获得的通识工具去论证,看看是不是都符合。
举个例子,在试图购买一种投资标的的时候,需要的并不仅仅是看k线的交易技巧,也不仅仅是对这个投资标的信息的了解,最好还拥有数学、物理学、社会学、行为心理学甚至是哲学的相关知识。因为前面两者尽管看起来和标的本身最为相关,但如果后面的学科知识和决策有冲突,同样要重新考量决策的依据里是否有错漏之处。
经过多样性的验证,是好决策的概率往往要大得多。
后记
多样性和能力同等重要,要达到高成就,两者缺一不可。能力决定了下限,而多样性则决定了上限。
就像下象棋,一堆臭棋篓子无论怎么联合支招,也必定下不赢特级大师,但如果多个省冠军一起下同一盘棋,一起迭代策略,就很有可能比全国冠军更强。
对于一个组织来说,不错水准的多样性个体往往是成功的关键,而对于个人来说,拥有不错水准的多样性背景知识、能力、经历和视角的,往往比高学历人士或者某方面的专业人士有更大概率获得大成就。
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