思维模型12 - Randomness | 不确定性

Randomness 的意思是随机性,此概念经常用于统计学中,但这里作为思维模型,除了统计中的随机性的含义,更是包括了不确定性的概念在里面。碍于本人粗浅的认知水平,认为不确定性放在这里更为合适,所以下文主要以不确定性作为主要陈述。如有其他不同的看法,可以随时交流指出。

思维模型12 - Randomness | 不确定性

不确定性到底是什么?

确定性

为了讲明白不确定性,我们先了解一下更容易理解的确定性。确定性定义为“好无误差的完美知识“或”没有疑惑的精神状态“,说得简单点就是我们上学学的很多课本上的知识,很多都被我们默认为是具有确定性的。例如,明天早晨太阳升起,比如一张桌子长140厘米,一个人的身高180厘米等等。虽然很多科学的研究也都致力于找到一个确定性的知识,但现实往往是残酷的,总以为事情已经确定的时候,总会出点新状况。

确定性有着明确的边界,那就是它只存在于人类的逻辑思维当中。例如,数学中的研究对象都是一些现实中不存在的,除了我们所熟知的数字不用说,还有几何中的点线面等概念都是这样,它们只存在于我们大脑中,是一些非常理想化的模型。而作为揭示现实的物理学则更能说明确定性的边界,物理学中虽然使用实验作为证明工具,但实际上实验只能近似的证明某些理论的真实性,而且这些理论仍然要加上一些理想条件的假设。其实物理某种程度就像数学一样,都是人类通过逻辑思维推导出来的结果。

思维模型12 - Randomness | 不确定性

确定性的世界如何形成的?

既然世界随处可见的不确定性,为什么我们的大脑总会认为确定性才是世界的主流呢?其实有3个原因,第一是危机感第二人类本能第三忽略了语言与现实的差距

原因一,确定性的误区首先来自大脑对于不确定性的危机感。人类早期的时候,时时刻刻都面临着生存的风险,那时候的人们可能上一秒还活着,下一秒可能就被野兽叼走了。而这就是典型的不确定性所带来的危机感,确定性与不确定性明显的不同就是可控,可预知。也就确定性才能在不确定的世界给我们带来生活的希望。经过长时间的发展,人类花了很多努力将不确定性转化为确定性。

原因二,我们有一种要给每一个现象找到一个简单原因的本能。这点就比较容易理解,就像看到某些成功的企业,我们就在找他们能够成功的原因,可能在于合理的管理,具有前瞻的高管;只要努力学习,明天就能提高成绩;只要花心思追女孩,就能打动她的心;只要刻苦工作,就能升职加薪等等。这种动作很多时候并不是无意义的,它能让我们找到对当下行动的理由,认为我们这样做,就能达到我们的目的,这都是确定性来带的结果。

原因三,语言是什么?语言实际上就像是世界的模型,我们通过语言来描绘世界,但语言并不是世界。这就类似于积木,我们可以用积木模拟现实中的大楼,虽然两者具有相似点,但我们可以轻易的分辨出积木大楼并不是现实中的大楼,两者还有差别的,而且差别不是一点半点。语言也是一样的,但我们在使用的过程中,却忽略了语言与现实的差别同样也是巨大的

思维模型12 - Randomness | 不确定性

不确定性

说完了确定性,反过来了解不确定性就比较容易了。世界就是一个无数的巧合,有些确定性本质其实是大概率的不确定性,就像上文提到确定性的例子,按照不确定的说法则是明天早晨太阳大概率还能升起来。可能多种可能导致太阳没有升起来,只是概率很小,确定性的我们把这个小概率都给忽略了。

不确定性代表着无法控制不可预测。对我们来说就像一把双刃剑,一面是让我们缺乏安全感,另外一面却又让我们着迷。缺乏安全感之相信大家读了上文是能够理解的,但是为什么说着迷呢?赌博最吸引人的地方就在于不确定性,另外习惯模型如果使用不确定性的奖励,效果会更好,很多已经参与创业的人没办法接受回到一家公司当员工,也是因为他着迷于创业的不确定性,让他没办法忍受确定的付出和确定的收入,

启示

不确定性是真实存在的

从不确定概念本身,我们知道了不确定性是真实存在的,而且大多数情况都是不确定性的。这就说明在百分之百的确定与一无所知之间,存在一块灰色地带。要谨记这块灰色地带,当我们缺乏这种不确定性思维的时候,很容易总结出错误的经验,并使我们走进更严重的误区。但另外一面也说明了,虽然我们不能百分之百确定,但这也并不代表我们一无所知,对于离确定性较远的问题,我们需要获取相关的知识,向百分之百确定去靠近,而不是直接去博那个小概率事件

有些事情不能预测

思考问题的时候,永远不能忽略偶然性的因素,就像上面说的灰色地带,虽然我们可以不断的将灰色地带转化为确定性,但随机波动的可能性会一直存在。另外面对这种不确定性的时候,我们怎么办?学习一些概率和统计,这是一门在不确定性的世界寻找确定性的知识,这会给你带来全新的视角。

在不确定中寻找确定

虽然不确定才是世界的主旋律,但我们仍然可以在不确定的世界中寻找确定。比如从大数定律得知,一个独立时间的随机事件在大量重复后,它发生的概率就会趋于一个稳定的算是平均值。还有贝叶斯统计,是一种能够在数据量不大的情况下计算概率的方法。另外还有一个能让我们理解随机性的重要工具是极限定理,即在大量样本条件下,不论总体分布如何,样本的均值总是近似的服从正态分布。换句话说,可能一件事情单独看起来可能是小概率事件,但如果把它放进一个整体,它的不确定性可能就变成了确定性

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对于理性的理解

很多理性主义者的行动方式实际上是感性的。只要努力学习,成绩就能提高。这是一个看似非常理性的判断,表达的非常简单直接,但实际上他们可能希望通过积极的行为能够达到目的。这其中他们放大了人本身的力量,还有一点就是对于线性逻辑的笃定。但实际上可能根本没有什么线性逻辑,因为他没想到除了努力学习还有学习方法可能更重要,还有可能是因为题目难度不同导致成绩不理想等等,不确定的因素简直茫茫多得数不过来。

有些理性主义者可能会找一些证据来证明这个线性逻辑是对的,有的成绩好的人就是非常努力。但有没有想过这是幸存者偏差,还有很多努力程度不亚于那些成绩优秀的学生成绩仍然不好,导致直接被忽视了。

思维模型12 - Randomness | 不确定性

正视不确定性

学习不确定这个思维模型并不是为了在这里泼冷水,学习它是为了能够以正确的角度的看待不确定性。单纯的看概率是没有意义的,我们必须在看概率的同时考虑它所带来的收益和风险。这两者也存在不确定性,其表现为这两者的关系是非线性的。有些事情收益大,但风险少,也有些事情收益小,而风险大。我们可以从大数定理获得启发,不断下注那些收益大而风险小的事,规避那些收益小而风险大的事情,这样可以在长期的持续的下注中获得长远的收益,所以人生不是一锤子买卖,不要想着一下子就成了。

只有一天的努力学习,可能成绩并不会提高,但是如果长时间的努力,成绩必然会有所提高。反过来想,有的时候没有结果,可能并不是不努力,有什么东西没做好,可能只是你的运气不好,多做几次可能就会有结果了。

这就像一个德州扑克的高手,他们很多情况会在不同的局输一点点钱,但是总会在某一局赢下大量的赌注。反观一些新手,可能会在很多局赢一点点钱,然后在某一局输掉一大笔钱一个道理。

总结

我们一直认为最常见的是确定性,但实际上这只是一种思维误区,生活中更常见的是不确定性。确定性能带来安全感,能够给生活带来希望,我们经常把不确定性忽略也是因为这点,人类为了寻求安全感,从古代到现代花了很多时间将不确定性转化为确定性;第二,我们总是喜欢给一个事情找一个确定性原因的本能;第三,语言实际上是世界的一种模型,但我们在使用的过程中很容易将两者的差距给忽略掉。

不确定性就像一个双刃剑,除了让我们缺乏安全感,也能让我们为此着迷。我们要意识到生活的方方面面都存在着不确定性,不能因为概率小而认为它不存在。我们要承认有些事情是无法预测的,但同时也意味着虽然不到100%的确定但我们仍然对它有一定的认识。通过学习概率和统计,我们可以在不确定的世界寻找确定。

很多理性主义的人的做法实际反而出自感性,事情就不符合线性逻辑逻辑,如果过度信服线性逻辑容易让我们忽略更多有用的信息,从而导致走进更大的误区。单独看概率是没意义的,要结合收益和风险一起看,利用统计和概率等思维模型正确的看待不确定性。

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