人类认知数学模型的应用模型 II

      本节,我们开始讲一个新的“认知科学”的应用案例:“培训成本的计算与识别欺骗”

在聊主题之前,我们聊一个外围的“定义”:向量。

      向量是一个物理学、数学名词,在经典的定义中,向量指的是:“具有大小和方向的量”。通常用来表示“力”、“有向线段”。

      我们这里扯上这么一个数学、物理学名词干嘛呢?说的是我经常跟小伙子们提的一个要求。这个要求演变自“吾日三省吾身”。具体内容是:

      每年,国家都会给老百姓放三个小长假,春节、劳动节、国庆节。我们不用天天“思考人生”,就在这小长假里面,抽空“思考一下人生”。思考什么内容呢?

春节:去年春节我怎样?打算怎样?到了今年完成了怎样?打算下一步怎样?

劳动节:今年年初打算怎样?开头容易么?该不该调整计划?调快、调慢、调上、调下?

国庆节:今年年初打算的那些事情,都快收尾了,是不是该加紧一些了,今年怎么收尾,明年可以做哪些呢?

      这个思考的内容,大概可以概括为:现状分析、目标设定、呈现差距,设定任务、排出计划、提出要求,技能、物资、人际关系;

      我后来又要求将这一系列的内容,与工作、生活进行结合,设定多维关联的分析。对于如何透彻且详细去理解这个过程,我讲了一个小小的事情。譬如说:“从连云港到上海”。

      在最直接的、最顶层的抽象上,这个“从连云港到上海”,其实就是一个“向量”。

       看,上面的图片,不就是一个典型的“向量”么?

      但是,如此抽象的一个“向量”,对于“解决问题”还是太模糊了,缺失了太多必要信息。如何理解这里的“解决问题和缺失的太多必要信息”,我们借用著名的信息学的领域的内容进行解读。

      听过我讲课的人,应该记得我讲解的“信息”的三个理解层级的PPT

信息的三个理解层级

      信息的终极抽象,由信息学奠基人香农所描述:“信息是用来消除随机不确定性的东西”。譬如,我们常说的:你给我带来了非常重要的信息。一般就是指,通过你给我带来的内容,我消除了大量的模糊和疑虑。

      信息具体长什么样子呢?用控制论的创始人维纳的话来说:“信息是人们在适应外部世界,并使这种适应反作用于外部世界的过程中,同外部世界进行交互交换的内容和名称”。我将这句话进行了通俗的解答:“信息,就是用正确的描述和计量”。

      最终,在经济学领域,将信息的具体标准定义为:“信息是提供决策的有效数据”。

      譬如:“我有锤子”,这句话,就包含了大量的不确定,一方面,锤子大小、形状、材质、数量都不清晰,另一方面,“锤子”还有可能是个“手机品牌”。直到“我有一台全新的’锤子T3’手机+手机配置表”,就消除了绝大多数不确定性了。

      回到上面的“从上海到连云港”的“向量”,信息量太小,几乎无法进行详细内容的判断,带有大量的不确定性。

      这种不确定性,简单的一个表现就有:“主体缺失”,问题就是“什么东西从上海到连云港?”。因为这个“主体”的某些属性,就决定了方法不同。譬如:

1、自驾开车,从连云港到上海,我们可能得到这样的一个路线;

2、买票坐火车,从连云港到上海,我们可能得到这样一个路线;

3、寄一份快递,从连云港到上海,我们可能是打电话给快递公司;

4、发一份Email,从连云港到上海,我们可能是打开电脑;

5、找工作,从连云港到上海,我们可能是找上海的招聘信息;

      我们就“自驾开车”切入,暂且抛开其他“主体”。在这个“主体”约束后,最原始的“向量”从一条直线,变成了一条曲线。

      如果你放大这个曲线,会发现:这条曲线,是沿着G25、G15高速描绘的。而且,“自驾开车从连云港到上海”,并不是直线最容易,而是曲线最容易。这也是我们在培训的过程中经常提到的“顺势而为”,即,不是直接跨越式开展工作,而是使用正确的方式方法、沿着正确的方向行进。即便是在最初的那段时间里,行进的方向完全不是“指向”上海,但,最终的目标仍然是“上海”。

如果你点开导航的“行程说明”,你会发现,原先的那个单一线段的“向量”,变成了这样的多个相关“向量”的数据链。

      哦呀!这样一看,原来数学、信息论、控制论与我们的生活如此紧密相连,原来这些“高深”的学科、“高深”的科学家,就是研究这些“简单”的东西呀!(“简单”这两个字加了引号,因为,最后我们会发现,越“简单”的东西其实越“复杂”)

      从上面的图,我们就看到,在明确起点、终点、主体以后,在对应的方法下,将原本包含大量“不确定性”的“向量:从连云港到上海”,变成了各种更多步骤、距离和要求的“向量链”。为了简化起见,我们就不再画到“出(哪个)门、打车、买票、排队、登车”等等细节步骤了。大家只要理解,

通过向量的细分,步骤越来越精细,上一层中的“不确定性”就可以被减少。

      这种拆分的方法,最终能够得到一个最小的“行为单元”。在认知学和行为学中,称为“算子”或者类似的概念,他不是一个固定的行为,是一个人逻辑运算的基本单元,行动有效的基本单元,同时,由于人与人的技能、能力、知识背景不同,对于完成一个事情来说,人与人的“算子”也有区别。

      今后,在“行为有效性”、“行为关联度”、“行为建议”等等应用场景中,我们还会提到这个“向量”的思路。以及在上一个案例中,运用“人工神经网络”进行“业务流优化”等等应用,都会涉及到如何用计算机模拟“算子”的“向量属性”,即:“行为的指向与权值”。

      当然了,这里讲的是一个“单一命题”下的,也就是说,我们需要假定“主体唯一”,要不然的话,你们会遇到生活中很常见的现象“尽扯点没用的!”

      那些没有主持人、没有“议事规则”的会议上,我们经常见到一些人,发言不受控制,乱跑题。就拿上面的这个案例。本来的讨论“命题”是:“某某主体从连云港到上海”,当你说,“开车去上海”,“我们需要先加满油……”

      “等等,打住,你不说我还忘了,关于加油这个事情,你可以在市区加,也可以走高速加,最好办一张加油卡,中石化、中石油、中海油都办。对了,还有BP,BP的油好,干净,省油,就是贵,不过算下来,省点油,再贵一点,每公里的钱也差不多。哎,中国人呀,就是苦呀,用最贵的油价买最差的油。我们的石油工业呀……,铁人精神都被房地产打败了呀。你说呀,人家挪威、沙特,就靠石油就能富起来,中国怎么不行呢?大庆就靠石油也没富几年呀。想当年,我找关系分配去大庆,托了多少层关系,硬是没进去呀,现在想想,不去还是对的了。什么好工作都不抵早年多买两套房。你说,这房子真的是刚需么?小李,你房子买了没?没买早买,要不然一年又白干了,到时候还怨工资低,其实,只要你们年轻人好好干,将来都会有好的收入的,现在的九零后呀。那个,小王呀,你们九零后也不错,好歹老的还能给你们留点,你看看我们……”

      这种典型个案,大伙肯定说:这一看就是大忽悠呀,尽整没用的。古人还有比我更会忽悠的。譬如说,著名的寓言故事《小马过河》,就是:小马、松鼠、小牛等不同角色,在不同“主体”下“各扯各”的故事。的确,这是给你一个典型的个例,生活中很少见到。不过,你要是细细想想,很多“隐形”的“大忽悠”,几乎无处不在。比如“本来讨论是坐车还是开车去上海,结果开成了一个费用研讨、安全研讨的时间更长的会。会前不预先公布主题,会中无主持控制发言,会后无小结抄报执行”,和上面的典型大忽悠,就是五十步笑百步而已。

未完待续……

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