1，閉環：如何對抗完美主義（先完成，再完美，完成比完美更重要）

2.切換：掌控大腦的兩種模式（大腦中的快與慢的兩種思維模式）

3.內控：跑好大腦的四人接力賽（掌握好大腦的慢思維）

4.重啟：重新啟動的精神裝置（如何從精神層面重新啟動我們思維模式）

5.成長：成長駭客的三大步驟（成長飛輪的奧秘）

6.核心：找到可複製的最小核心（最小可執行複製單元－找到你真正喜歡做 願意重複幹的事）

7.複利：營造長期的局部壟斷（做一個長期主義者－營造長期的局部壟斷）

8.願景：設計人生導航系統（設計自己的人生導航系統）

9.湧現（在自我的身上發揮群體的智慧）

就如很多書一樣只說目標是什麼，而不知道怎麼做。 （要選正常的賽道，整合資源，堅持做到極致）這些目標人人知道，知道又如何才能整合如何才能堅持，我想這是寫不出來。如果人人都知道怎麼做，那麼成功者就太多了。

在這三層具體該怎麼做呢？

再回到我們的主題，三個旋鈕對應著一個“三層模型”，分別是資源層、配置層、專業層。你並不需要在每一層都表現得很厲害，關鍵在於你能否將這三層打造成一個完整的系統。

如果你是個有豐富資源的人，也別太迷信自己的關係。你要想的是，如何設計自己的動力系統，創造有價值的東西。

一個厲害的人兼具「老闆、教練、玩家」三層思維。巴菲特在投資方面特別厲害的一點是，他當過球員，當過教練，也當過老闆。

青少年時，他在理髮店經營彈珠機生意，涵蓋連鎖、新零售、博彩等多個熱門概念，放在今天都很時髦。當他用股權投資企業時，其實就是當教練，在過程中改善經營，爭奪管理權，與工會鬥爭，表現得相當冷血和強硬。

現實世界是多維的，問題是立體的。為了不單一、片面地看待事物，而是全方位地看待，你必須有三個旋鈕。

一個人取得成功到底靠的是什麼？努力，能力，運氣，關係？要回答這個問題，只選一個答案沒用，選「以上皆是」也沒用。這就像問你汽車的四個輪子哪個重要，說其中一個肯定不對，說四個也非正解。只有當這四個輪子透過一個系統一起工作的時候，車子才能開動起來。本章講的，就是如何建構一個這樣的動力學系統。

經過九段心法的學習，你已成為一名出色的玩家。現在，你將進入通關挑戰，在各個關卡克敵制勝。通關挑戰的各個關卡暗藏著陷阱和許多意想不到的難題，我會帶你一一面對這些難題，掌握解決和克服它們的人生演算法。

對待模稜兩可的事情，不是讓直覺和第六感胡作非為。而是要科學理性的分析計算。 “遇到問題別當“槓精”，“來，讓我們算一下。 「不要猶豫不要迷茫把抽象的問題，資料數理化機率化，會出現大機率致勝的方向！

萬物皆數，可以從兩個角度來理解：一是“萬物皆數字”，二是“萬物源自比特”。前者是說畢達哥拉斯的“萬物皆數”，他認為數學可以解釋世界上的一切事物，他對數字痴迷到幾近崇拜；同時，他認為一切真理都可以用比例、平方及直角三角形進行反映與證實，譬如主張平方數「100」意味「公正」。迷信之餘，他也開啟了古希臘在數學、邏輯、哲學上的科學探索。後者是物理學家約翰·惠勒所說的「萬物源自比特」：人的生命乃至意識，是寫在 DNA上的訊息，而訊息的基本單位就是比特。

量化思維是科學思維的基礎。中國古代為什麼沒有嚴格意義上的科學？以天文為例，北宋人沈括建設了一個巨大的觀測台，測量行星長達五年，採集了大量的數據，然而他並沒有用這些數據計算數學規律和行星的軌跡，而只是用其解釋星相，幫皇帝占卜。

儘管西漢時已有《周髀算經》和《九章算術》，南朝祖沖之對圓周率的估算領先世界1000多年，但是僅限於實用性的計算，而忽視公理化建設和理論推導。

數據已成為當下和未來的石油。看看全球前十大上市公司，大多是基於「數位」的公司。 ABC=人工智慧(Artificial Intelligence) 大數據(Big Data ) 雲端運算(Cloud Computing)，是目前最受關注的技術。

再說商業。什麼叫商業模式？就是能算過來別人算不過來的帳。商業的本質就是算賬，那些算不過來賬的生意早晚會垮掉，例如，共享單車。你算得過來別人算不過來，這就是你的核心優勢。隨便找一家厲害的公司，都可以用這個理論來分析。企業的定價權，也是算帳的一部分。

中國市場的巨大機會來自於彎道超車式的數位化變革。我們並沒有經歷一個像樣的軟體時代，過去這些年，經濟發展的速度很快，但發展模式也很粗放。而當下的ABC浪潮，其實順便把「軟體時代缺的課」和「缺乏數位思維」全給補上了，所以收益也是加倍的。

在工業時代，人類實現了機械的自動化；資訊時代，人類實現了資訊處理的自動化；而Al，則可能實現大腦和決策的自動化。

從畢達哥拉斯到人工智慧，統治這個世界的底層力量是數字。

我努力將對於一個人來說至關重要的演算法梳理了一遍。這其中沒什麼複雜的計算。想想看，從學校畢業之後，你用過幾次超過小學程度的數學計算？最重要的是計算思維和科學思維。我們應該遵循萊布尼茨的教導，遇到問題別當“槓精”，也別空對空互噴浪費時間，而應說：“來，讓我們算一下。”

當人們意識到這個世界充滿了不確定性，一部分人選擇任其模糊不清，一部分人選擇用思考去測量未知。

用思考測量值未知，就需要用到量化思維。所謂量化思維，簡單來說，就是用數字解決問題的思考方式。

量化的概念是減少不確定性，沒有必要完全消除不確定性。

量化思考的關鍵在於找到應該量化的指標，這其實也是解決問題的突破。掌握了量化思考的關鍵，某種程度上你就解鎖了解決問題的能力，能化解生活中看似無解的問題。

「在對面隨機性：一是向不確定性屈服…。二是擁抱不確定性在氣運面前我們要認清自己，不能沾沾自喜，承認這是好運氣。而在壞運氣面前，我們要分析自己的不足，找到改進的方向和前進的道路。

達文西說過一句很詭異的俏皮話：「無生命的骨頭的迅速運動掌握著使它運動的人的命運——擲骰子。」這句話的資訊量極大，也驗證了這位天才的智商。他精闢地點出了隨機性對人的命運無情的掌控。

人們害怕隨機性，但又追求隨機性。例如，愛情的小驚喜，挑戰的大刺激，等等。

2019年6月，韓國圍棋高手崔哲瀚宣布進軍德州撲克界。為什麼？圍棋的隨機性太弱了，只有極少數人能夠攀登高峰，而這個遊戲又只獎勵冠軍。有些棋手一輩子就是差那麼一點點，就什麼都不是。但是德州撲克呢？幾乎每年都有新的冠軍產生。所以我們要感謝隨機性。世事難料令人苦惱，但也因此給更多的人希望。

一個被丟起來的骰子，能夠被計算嗎？

假如拉普拉斯妖真的存在，即宇宙中的萬物都是可以計算的，那麼這帶給人類的最大苦惱是，我們循環逆推下去，會發現因為人也是由物質構成的，所以假如有一個無所不能的神像觀察骰子一樣觀察一個人，只要他的數據夠充分，那麼一個人的命運完全可以被計算出來。如此一來，人的自由意志還有容身之處嗎？

隨機性到底由什麼產生？

人生充滿了隨機性。想要真正洞察這一點，我們需要了解數學、演化論、哲學、商業、物理等知識。納西姆·塔勒佈在《隨機漫步的傻瓜》一書中說：「你的成功不見得是因為比其他人高明，而很可能是運氣的結果。」他還說「擁有私人飛機的企業家不如牙醫富有」。總之，假如你不了解隨機性，被命運嘲弄的機率會很大。

我們是否會因為隨機性而陷入虛無主義，從此相信人的命運是注定的？的確，因為隨機性，我們所認識的現實，並不是人或環境的直接反映，而是被不可預見或不斷變化的外在力量隨機化後的模糊影像。

這並非說，能力無關緊要——能力正是增加成功機率的因素之——一旦行動與結果之間的聯繫，可能並非如我們樂於相信的那麼直接。因此，理解過去不容易，預測將來同樣不容易。在這兩種情況下，如果能超越膚淺的解釋去觀察問題，我們將受益匪淺。

長期來看，好的決策一定會帶來投資效益。然而在短期內，當好的決策無法帶來投資利益的時候，我們必須忍耐。橡樹資本的霍華德馬克斯在《投資最重要的事》一書的中文版序言裡寫道：接受是我的重要主旨之一：接受週期與變化的必然性，接受事物的隨機性，從而接受未來的不可預知性與不可控性。接受能夠帶來平靜，在其他投資者失去冷靜的時候，這是一筆偉大的財富。這樣，我們才能和命運平起平坐。

身為情感動物，人類可以體驗隨機性帶來的情緒波動和神秘主義，但是我們必須懂得，不必為隨機性賦予太多黑盒子式的解釋。

此外，為了探索未知世界，我們有時寧可有些笨拙的決定論，不懼探索因果，雖然還原主義有時候顯得很蠢，但好過假大空的裝神弄鬼、搗糨糊。這才是與隨機性共舞的正確姿勢。

只要我們來到世界上，就無法躲開隨機性。很多事情的結果的確是由運氣，而不是你的實力和努力決定的。隨機性像無形的手，支配著世界。

隨機性是我們理解世界的重要邏輯，我們能做的就是擁抱它，接受它，學習與它共舞。

在隨機性面前，如果您能通過數據和知識，比別人看得更深，你就能夠繞過各種不確定因素，並獲得收益。

用機率思考提高你的勝算，避開直覺和個人認為，用簡單的機率來提升自己的成功。

據推測，翻車魚從一枚受精卵發育成成魚的機率只有百萬分之一。那該怎麼辦呢？秘密武器是「用數量來實現機率的遍歷性」。一條中等體型的翻車魚一次能產下三億個卵，是脊椎動物中產卵數量最多的。這種長相奇怪的魚，用這種方式頑強地繁衍了下來。從生命到宇宙萬物，如果真有造物主，他主宰的工具就是機率。

機率，在我看來是對一個人最有價值的數學知識，然而我們並沒有認真學過這門課。為什麼呢？第一，懂機率計算，未必具有機率思維；第二，理解機率思維，又未必能採取機率行動。人們不願意計算，尤其不願意計算機率。更多時候，人們喜歡採用啟發式思考，用深藏在記憶中的、被我們編織起來的故事取代更精確的機率判斷。

在現實中，絕大多數人，要麼黑白分明，非此即彼，要麼就是陰陽混沌，搗糨糊，現實是有灰度的，機率就是用來精確描述和運用這種灰度的。蔡崇信說：「任何機會，基本上當有30%的把握的時候去做，才能大贏，因為機率太小很可能虧本；有50%的把握的時候，即便贏了，基本也是小贏；有80%的把握的時候，基本上就是紅海了；如果等到100%有把握了……世界上可能根本沒有這種生意。

即使極度厭惡不確定性的巴菲特，其價值投資也會出錯，只是長期而言賺錢的機率更高。認識了機率，在行動上就不會過度追求完美。我們往往需要在資訊不完整的前提下做決策。

投資和人生，都是對不確定性的處理。我們要為犯錯做好準備，也要適當冒險，這是一種或然性思考。人們總是容易高估自己與眾不同，也會常常幻想「這次真的不一樣」。然而很多事情真的很難擺脫機率。例如，你要出版一本書，先別想自己能不能做成這件事，以及計劃多長時間做完，先去問一下做出版的朋友，這件事以前的成功率是多少(卡尼曼講過類似的故事)。

人生贏家都是機率贏家。他們要不是走了超級狗屎運，就是洞悉了巧合背後的基本定律。大部分人屈服於命運，少部分人與命運抗爭(作為他們命運的一部分)，極少數人試圖發現命運的把戲。總之，機率思維，已成為人們在當今社會上行走必備的基本能力。

諾獎得主莫瑞‧蓋爾曼說：「宇宙的歷史不只是由基本定律決定的，它取決於基本定律和除此之外的一長串巧合或是說機率。基本理論並不包含那些機率，它們是額外的東西，因此它並不是萬物理論。高能量，或者說由小尺度到更小尺度再到更小尺度的現象來逐步向基本定律靠近就像剝洋蔥。深入粒子的結構，沿著這條路，我們就可以逐漸接近基本定律。

荷蘭哲學家巴魯赫‧斯賓諾莎說：「幸福不是美德帶來的報酬，而是美德本身。」我們遵循機率，未必一定會有好的結果。因為命運會用惡作劇捉弄機率，但這並不影響我們由此獲得的從容和幸福。此外，為了讓自己不被偶然戲弄，我們要努力從賭徒模式升級為賭場模式，讓大數定律為自己服務。

我們需要按照機率行事。要改變世界，首先要改變自身的機率結構。人生的絕大多數時候，量變不會產生質變，你會被大數定律牢牢地鎖死在機率劣勢(或優勢)中。就像愛因斯坦對「愚蠢」的定義：重複做一件傻事兒，卻指望得到不同的結果。行事方式(你的機率結構)，比聰明與否和經驗更重要。

段永平在談到「怎麼保證選對人」這個問題時說：「沒有絕對的辦法來保證，但如果選人時先看合適性(價值觀匹配)會比只看合格性(做事情的能力)要好得多，選中合適的人的機率也要大得多。

機率從何而來？想要回答這個問題，我們要追溯至數學、物理和哲學。這三者，探索的都是世界的本源問題。很遺憾，我們的教育沒有通識這一塊。所以，想要真正理解機率，對於成年人而言極為艱難。

這個世界從物質的角度來看，也受機率支配。量子世界的本質是機率性的。牛頓力學的嚴格因果關係在量子世界中並不存在。費曼說，這雖然有點讓人沮喪，但物理學並沒有因此垮台。

宿命指的是那些注定會發生的事。該如何面對宿命這道人生難題呢？

我們要學會機率思維，正向思考樂觀行動，制定出一套對應機制。

機率思維是用來衡量機會的，學會了機率思考就能提升把握機會的準確性。以機率計算為基礎的分析框架要遠勝過於人的直覺。

在日常生活中，我們既不需要精準的數字，也不需要懂得很複雜的機率計算公式，只要掌握機率思維就夠用了。

如果你掌握了機率思維，就能提升應對不確定性問題的判斷力，調整自己的認知系統，形成強大的人生演算法。

從系統層面上把自己變成一粒中獎機率更高的骰子。

「從短期來看，我們的生命充滿了偶然：從長期來看，它卻會呈現某種必然。不必太在意人生一兩次的錯誤，堅持正常的做法，堅持做下去。過去的就讓它過去，未來依舊有無限可能。

假如你從數學層面懂得了某個“雞湯理論”，那麼這個“雞湯理論”就不僅僅是“雞湯”了。我會在本章用大數定律解釋為什麼一個人即使可以穿越時空，也不會讓自己過得更幸福。

大數定律說起來似乎很簡單，其實能理解的人並不多。例如，本章特別提及了「稀釋」的概念，相信會揭開許多人心中的某個謎團。當然，思考過這個謎團的人估計也不多。

消極的後悔=習得無助。這種後悔，就像賭場故意為賭徒製造的幻覺，看似距離大獎一步之遙，其實差得很遠。後悔會從生理層面破壞一個人的大腦，就像毒癮一樣。

嚴謹起見，我們把「積極的後悔」稱為複盤。複盤的關鍵是分清運氣和錯誤。此外，尤其不要犯“小樣本偏差”，即以一兩次的結果下結論。

「稀釋」真的特別有用。遇事兒別懊惱，想辦法用增量解決舊問題。有很多事，當時覺得太大了，回頭看看，早就不是事兒了。圍棋裡有一種策略，叫“脫先”，意思是某個局部不好走，先放下，走別處。然而，很多人一輩子都被困在某個局部。

既然說不後悔，為什麼貝佐斯要說「最小化後悔」呢？他指的並非讓現在後悔最小化，而是讓將來後悔最小化。人是一種基於想像的動物，為了將來不後悔，現在小小的後悔也好像變成了一種策略，一個自己才知道的秘密。

後悔會強調依戀。不管未來是變好還是變壞，是漲還是跌，後悔都會摧毀你。例如你後悔沒買房，2000元/m的時候，你沒買；5000元/m?，你更下不去手，結果現在50000元/m了；比如你沒賣股票，每股20元時，你沒賣；跌到每股10元，怎麼賣？結果現在跌到每股5元了。然而，市場價格是沒有記憶的，不會管你的成本。你應該根據當下做決策。愛後悔的人，見人就說“我差點兒就……”，結果更加強化了自己的成本意識，把自己的坑越挖越深，自己也就無法逃脫了。與這類後悔相關的概念有沉沒成本、刻舟求劍、錨定效應等。

後悔很討厭，也很難擺脫。是人都會後悔，這其實也是人類的一種天賦。簡單來說，面對消極的後悔，我們該怎麼辦？

人生就像騎腳踏車，別追求穩定，而要追求平衡。要平衡，就要向前走。

法國思想家蒙田說：「如果容許我再過一次人生，我願意重複我的生活。因為，我從來就不後悔過去，不懼怕將來。而且，你怎麼知道現在不是你已經重新來過的一次人生呢？

統計學與機率論緊密聯繫，並常以後者為理論基礎。簡單來講，兩者的不同點在於，機率論從總體推導出樣本的機率，統計學則正好相反──從小樣本中得出大的​​總體資訊。

大數定律描述了隨機事件多次重複發生，它的結果所呈現的長期穩定性。

大數定律的重要性在於，它 讓我們意識到，當一些隨機事件重複發生的時候，從整體來看，它 還是會呈現長期的穩定性，也就是偶然之中包含必然。 也就是說，當樣本量夠大的時候，大數定律就開始發揮作用。

當我們以一生為限，複盤命運的時候，我們的命運就無法取決於一兩個選擇，因為它取決於我們自己的系統。這樣看來，「性格決定命運」這句話，應該修正為「性格決定行為方式，行為方式決定命運」。你的行為方式就是那個決定你命運的系統。

改變系統並不會用你去改變人生中所做的每件事、每個選擇，只需要你把人生系統的指針撥到正確的方向。別小看這一點偏差，因為它會引領我們走向完全不一樣的人生軌道。

結合大數定律，從短期來看，我們的生命充滿了偶然；從長期來看，它卻會呈現某種必然。最好的人生大獎不是中樂透，而是調整你的人生系統，把小機率的偶然優勢變成大機率出現的結果。

第七關非理性提出了「戰勝非理性7個策略（1承認我不知道；2從長期出發；3知錯就改；4多學習；5求真、理性科學精神；6學習多元化的思維；7將正確思考習慣化」）不要被表面的選擇所迷惑，理性數量化機率化。非理性易衝動化和被表面影響，造成不可收拾的損失。

理性本身就是一個特別不理性的概念。因為這個概念太複雜、太模糊，而且飄忽不定，例如，我們很難找到理性和非理性之間的邊界，理性和非理性經常混合在一起攜手作戰，人類社會在很大程度上依賴群體的非理性。

理性更像街頭智慧，所以在10分鐘內講清楚非理性幾乎不可能。滿街都是這類書，五花八門，很多時候整本書也說不清楚，講不完整。非理性清單估計有100條，有時人們看這些會看暈。這些概念每條都很精彩，都值得被「知識集郵者」收藏，但它們在現實中卻毫無用處。很多讀了不少書，看起來很有智慧，經歷也不少的人，骨子裡其實是非理性的。我總結出四種“動物精神”，不是想簡化非理性，而是想給一個收納箱。這個收納箱本身很生動有趣。

我們呼喚非理性的理性者。我們要對抗的是對人類不利或對自己不利的非理性。即使我們要對抗的非理性，也可能因為主角、動機、情境的不同而有所差異。人類社會的進步取決於非理性的理性者。理性的人讓自己適應世界，而非理性的人執著地試圖讓世界適應自己，所以進步依賴非理性的人。

那麼到底什麼是理性呢？記住凱姆底斯的話：「理性的第一規範是自然法則。」理性和非理性，也可以作為定語或狀語，和太太辯道理，和父親爭辯觀點，和蠢人辯真理，都屬於非理性的理性。又例如，一個人故意借酒撒潑，有可能就是理性的非理性。看起來似乎是非理性的，其實他心中有數。

理性是一種科學精神和求真的狀態。蘇格拉底和柏拉圖的基本思想都是從理性引導、有節制的生活出發的。索羅斯說：「理性行為雖然只是理想狀況，意料之外的結果隨時出現，無法有完美的認識，但是追求知識越完美不僅對結果有益，也符合人的求知慾望。」理性很難定義，所以我們就反過來，研究非理性似乎比較可靠，這有點像波普爾的「證偽」。所以，在很多時候，理性必須靠非理性試錯，才能實現。

人類對理性的追求，也充滿了非理性。儘管有越來越多的數學家和物理學家參與經濟學研究，但是經濟學的主流仍然認為代理人能以理性的方式考慮無窮無盡的未來，優化所謂的效用函數，並認為其他人也會這麼做。 2003年，諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·盧卡斯宣稱大蕭條的主要問題已經解決。結果，沒多久，2008年便發生經濟危機。時任歐洲中央銀行主席宣布：“我們已有的模型不僅無法預測危機，也無法解釋發生的事情。”

儘管本書叫《人生演算法》，但我並非所謂的「理性死硬派」。我知道我們不知道的東西太多了。 AI和大數據等科技革命，令人產生了迷之自信。金觀濤說：「這是一種科學烏托邦，反映的是一種『理性的自負』。」20世紀，社會、人文、社會研究最重要的成就，就是發現「默會知識」和市場的關係。人類可共享的知識都是可以用符號表達的知識，但它不可能包含每個人都擁有的「默會知識」。哈耶克稱這種對可表達知識的迷信為「理性的自負」。今天，隨著大數據和人工智慧的應用，這種理性的自負再次出現在人工智慧領域。

理性就是不要絕對確定。羅素認為，不要絕對確定乃是理性中最關鍵的一點。亨利‧柏格森在1897年的《創造進化論》一書中就宣稱，所有最能長存且最富成效的哲學體係都是那些源自直覺的體系。卡爾·波普說：“我的觀點可以這樣表達，每一個科學發現都包含‘非理性因素’或柏格森的‘創造性直覺’。”

群體中不存在理性的人。心理學家古斯塔夫‧勒龐的觀點是：「在群體之中，絕對不存在理性的人。」他認為，群體能夠消滅個人的獨立意識和獨立思考的能力。事實上，早在他們喪失獨立意識之前，他們的思想與感情就已經被群體同化。索羅斯的核心思想有兩個命題：一是在參與者有思考能力的前提下，參與者對世界的看法永遠是局部的和扭曲的，這就是「謬誤性」；二是這些扭曲的觀點可以影響參與者所處的環境，因為錯誤的看法會導致錯誤的行為。在經濟學領域，不確定性恰恰是人類事務最關鍵的特質。

想發財，最重要的就是理性。我們也許應該給理性加上行業定語，一個理性的醫生可能在投資上是一個非理性者，而一個股票高手也可能是一個迷戀養生神話的人。對於投資的理性，蒙格給了兩個很好的建議：「理性並不是一件你做了就能賺更多的錢的事情，它是一個有約束力的原則。理性確實是一個好理念。 ，而是你需要盡可能履行的一項道德義務。撒韋公司的任何豐功偉績都始於愚蠢和失敗。

所謂終身成長，本質上是理性的成長。總之，理性需要你走上街頭，在「理性搏擊俱樂部」的激烈打鬥中，才能真正一步步實現成長，並且你永遠有被擊倒的一天。

理性在哲學中，指人類能夠運用理智的能力。相對於感性的概念，它通常是說人在審慎思考後，以推理的方式推導出合理的結論。

由 於進化史的客觀因素，人類的思考方式先天不足，有局限性，非理性是無法被清除的。

一個比較理性的模型是，一個人用自己的理性建造城牆，然後在城牆內有限地，做點非理性的事情。反之，在說服他人時，你要學習，本傑明·富蘭克林的智慧:“要訴諸利益，而不是訴諸理性。”

有限理性思考直覺判斷，在生活中直覺有時候有點馬後炮的滋味。但不可不高呼神奇作用，過度的理性思維就會讓直覺的飛躍墜落到山崖當中。而適當的直覺能助我們躍升山河歲月。

先說兩個核心觀點：刻意訓練直覺是沒有意義的，因為直覺是一種不刻意的結果；創造時靠直覺，決策時靠演算法。

本章講的其實是決策。在非常有限的時間內，我分析了直覺、演算法、簡捷啟發式、阿爾法圍棋四種決策方法。你在暢銷書裡看到最多的對直覺的鼓吹，我認為對個體而言意義不大。卡尼曼的演算法和吉仁澤的簡捷啟發式，都是基於決策樹的不同風格的應用。阿爾法圍棋法處於跨學科的邊緣，主角是AI，應用場景也極少，但的確預示著未來。

直覺很重要，但直覺其實是一種奢侈品，對一般人來說尤其如此。科學家和工程師香農的學生羅伯特·加拉格回憶道：「他(香農)有一種神奇的洞察力，彷彿能看穿事物本身。他會說'Something like this should be true'，而且往往事後證明他是對的。談方程式。這就好像是先看到答案，再來解釋為什麼它是正確的。

香農除了的確很聰明之外，他的基本功也很紮實，醉心於工作，希望像工程師那樣能夠真正做出東西來，這些才是他的直覺的本質。所以，我們可以將其天才版的直覺理解為直接抓住問題的核心，並把細節放在後面考慮。

棋風被譽為「宇宙流」的圍棋手武宮正樹下棋時非常天馬行空，但他的基本功非常紮實，否則他的直覺再好也無法成為超一流棋手。沒有人可以練開基本功，即使在藝術領域，畢卡索在畫別人看不懂的畫之前，其基本功也很厲害。對於那些只可意會不可言傳的東西，我們可以讚美，但不宜崇拜，更不能將其神化。

這就是我提到的第一個觀點──刻意訓練直覺是沒有意義的，因為直覺是一種「不刻意」的結果。

再說第二個觀點──創造時靠直覺，決策時靠演算法。發明家尼古拉·特斯拉說：「我們小時候做事純粹靠直覺，也就是那種生動而又散漫的想像力之火花。隨著年齡的增長，理性呈現出來，我們做事越來越系統化和工於設計。 但那些早期的衝動，雖其效用沒有立竿見影，但卻在我們的人生中佔據重要位置，並且可能在很大程度上塑造我們的命運。

特斯拉說出了發明的秘密：一是直覺和衝動，二是系統化的思考，兩者結合起來，才能將天才的設想變成現實的發明。

在現實世界裡，創造的工作畢竟是少數，更多時候我們面對的是「實現」和「決策」的問題，將不確定性機率化，形成演算法。絕大多數時候，專家是靠不住的，直覺是靠不住的，你我都是靠不住的。正如卡尼曼所發現的，應用數據統計方法得出的結果，經常比專家的預測結果準確得多。

吉仁澤的理論整合了決策樹和直覺。的確，在現實中做決策，很難容你列一個決策樹來算機率，人們都傾向於採用個人風格的「簡捷啟發式」決策，例如，賈伯斯什麼都要最好的。我知道有一位媽媽，教出一個考上哈佛的孩子，她的原則就是，無論哪科，都找最好的老師教自己的孩子。基於「常識」的直覺是值得鼓勵的。這類直覺，確切地說，在某種意義上甚至算得上某種「反直覺」。例如，紅杉資本創辦人唐‧瓦倫丁說過，要相信自己的直覺，這能讓你避免陷入傳統思維或試圖取悅他人。這是直覺，還是常識呢？的確，從常識上來說，你想獲得超越市場的收益，從數學的角度來說，一定有別於那個市場，然而許多人寧願因循規蹈矩而失敗。

數學不好的馬雲，很多時候看起來是靠直覺管理公司的。維珍的理查布蘭森連毛利與淨利都搞不懂。但恰恰因此，兩人都特別擅長看到更大的遠景，只要僱用其他人來處理需要計算的工作就好了。

模糊的精確好過精確的模糊。這種直覺，本質上是一種大局觀。

然而，在現實中，我們更多的是誇大了直覺的力量。媒體稱，美國對沖基金的創辦人正相繼隱退。先前取得優異成績的老牌菁英投資者清盤基金的案例越來越多。隨著採用人工智慧技術的基金崛起，他們難以透過依賴「直覺」和「見識」的投資風格持續獲利。美國基金業正邁向「老牌精英」缺席的時代。

橋水基金創辦人瑞·達利歐強調的原則是以可信度加權的方式做決定，以系統化的方式來決策。而橋水基金的策略是以演算法的形式把決策標準表達出來，把這些演算法植入計算機，進而以此提高集體決策的品質。這樣的決策系統(尤其是在實踐可信度加權的情況下)是極其強大的。

貝葉斯網絡帶來了「直覺革命」。科學家把所有假設與已有知識、觀測資料一起代入貝葉斯公式，就能得到明確的機率值。一個看起來很簡單的公式已成為一個全新的科學高效的工具。

在1980年代，貝葉斯之父朱迪亞·珀爾證明，使用貝葉斯網路應該可以揭示複雜現象背後的原因。其操作原理是這樣的：「如果我們不清楚一個現象的原因，首先根據我們認為最有可能的原因建立一個模型，然後把每個可能的原因作為網絡中的節點連接起來，根據已有的知識、我們的預判或專家的意見給每個連接分配一個機率值。每個連結重複這種計算，直到形成一個網絡，任意兩個原因之間的連接都得到精確的機率值為為止，就大功告成了。發生的原因的貝葉斯網路也能夠建構各種複雜現象的模型。 。

演算法會為AI帶來直覺嗎？事實上，AI恰恰是靠著模仿人類的直覺，在圍棋上打敗了人類。圍棋是完美博弈的巔峰，其難度在於，很多時候要憑直覺。 AI下圍棋，對專家而言，對比已經被攻克的象棋，難題有兩個：搜尋空間龐大，沒有合適的評價函數。

阿爾法圍棋的秘密是，用深度神經網路模仿人類的直覺行為。結果是，它不僅徹底戰勝了人類，而且從技術的角度來說，它已經完全有了下圍棋的感覺。更要命的是，人類以前自詡的靈性和感覺，絕大多數被證明是錯的。好在，從目前來看，AI模仿人類的其他感覺，目前似乎還很遙遠。可是，誰知道呢？當年絕大多數人也認為AI戰勝世界圍棋冠軍是一件遙不可及的事。

然而，即使貝葉斯之父朱迪亞·珀爾，現在也覺得，這種機器直覺將阻礙我們走得更遠，他希望機器像人類一樣思考為什麼。為什麼呢？因為深度學習仍然是一個黑盒子，簡單地說“一切都是統計”，並非真正理解了因果關係。使用人工神經網路透過建構和加強聯繫，深度學習從數學上越來越近似人類神經元和突觸的學習方式。訓練資料(例如，影像或音訊)被輸入神經網絡，神經網路會逐漸調整，直到以正確的方式做出回應為止。只要能夠看到許多訓練圖像並具有足夠的運算能力，就可以訓練深度學習程序，從而準確地識別照片中的物件。但是深度學習演算法並不善於概括，也不擅長將它們從一個上下文中學到的東西應用到另一個上下文。它們能夠捕捉相關的現象，例如，公雞啼叫和太陽升起，但是無法考慮彼此之間的因果關係。

我稱直覺為驚險的一躍，但你必須已經(或有能力)登上兩座山頭，才可能在兩座山頭之間飛躍。很多東西似乎都靠直覺才能解釋，但是這些直覺就像是準備好相關條件之後的驚險一躍。愛因斯坦愛拉小提琴，費曼喜歡畫畫和打鼓。在某種意義上，文理跨越，似乎更有利於培養直覺。這就是通識教育的意義和價值。我們也應該像柏格森說的：「要像行動者那樣思考，要像思考者那樣行動。

人在做很多決定的時候，並沒有過腦子，用的是我們常說的直覺思考。直覺思考的獨到之處在於，它能使人匆匆一瞥裡抓出許多訊息，而這是每個人都擁有的能力。他解釋了為什麼我們會對某人一見鍾情，事實上，這一瞬間的感覺可能比你花很長時間做的決定還要準確。

當然，直覺思考也常有失手的時候。人常常會被「過度自信、注意力有限、認知偏誤」等因素影響，不可避免地會產生判斷錯誤。

鑑於直接思考有明顯的優點和缺點，我們在做決策時並不能完全仰賴直覺思考。也因為如此，我們需要把直覺思考和理性思考結合起來，形成強大的演算法。至於具體的結合方法，有以下三種方式:

每一個決策無法黑白決策時，就要進行灰階認知。分析計算機率和期望值，然後進行黑白決策。而黑白決策的前提是灰階認知。

認識是發散的、開放式的，所以是灰階的；決策是收斂的、閉合式的，所以是黑白的。這兩者就像是剪刀的兩把刀刃，剪向某個時空點，就會影響甚至決定我們的未來。

為什麼很多聰明人幹不成大事？雖然他們有很強的認知能力，但缺乏黑白分明的拍板能力。塞羅爾說：「世界上最大的麻煩是，愚者十分肯定，智者滿腹狐疑。」認知的灰度和決策的黑白，是一種看起來有些對立的結合。如何將兩者結合？第一，想明白；第二，有方法。

奇普希思說：「我們決策的『歷史記錄』不是太好。」信任直覺或進行嚴密分析都不能確保我們做出好決策，但一個好的流程卻可以。有研究表明，決策流程更為重要，比分析重要6倍。

灰度這個概念，有兩重意思：一是別非黑即白；二是灰度是有數值的，絕非灰不溜丟的意思。機率的價值在於，我們可以把觀點轉換成更精確的數字。有些人會懷疑：“本來就是不確定的事情，你非要計算機率是多少，那不是瞎蒙嗎？”哪怕是瞎蒙的一個數字，也好過一大堆“我覺得”和“有可能” 。而且，結合體系與流程，例如，採用貝葉斯演算法，一堆瞎蒙的機率，最終會產生驚人的預測效果。本質上，機率幫助我們在複雜的不確定世界裡，發現未知事件之間的因果關係，也就是不斷追問本質的「為什麼」。

認知就是你對收集到的資訊進行處理，像分析官一樣思考，評估各種選項。

灰度認知說的是在評估選項的階段，先不要急於做非黑即白的判斷，保持一定的灰度，這個灰度最好有一個數值。

灰階認知需要人們全面評估各種選項的可能性，不能固守自己的觀點、反對別人的認知，沒有像分析師一樣認真思考每個方案的可能性、成本和效益。

我們要把事情每一種可能性，都盡可能羅列出來，並對他們進行分析，這樣就能理性地評估每個選項的優劣。

一旦這樣開始思考問題，我們看待問題的方式就會改變，因為他們把我們從一場非黑即白的對錯之爭中拉回到對事實本身的判定上。

換句話說，在認知階段，無需非黑即白，不要把討論方案變成堅守立場的攻防戰。不要把時間和資源浪費在非黑即白的爭吵上，而是對每個選項進行灰階數值的確認。

我們需要冷靜地思考，這個觀點成立的可能性到底多大。如果這個關乎可能性的數值介於0和100%之間，那它就是一種有灰階的認知。

灰階認知底層是機率思維，不管你的某個信念多麼堅定，都要在前面加上一個機率數值。

灰階認知就是開放地考慮，各個維度的選項，並賦予它們對應的權重。黑白決策就是根據計算結果給出清晰果斷的選擇。

決策就是在各種選項面前，你像指揮官一樣，做出最終選擇。

可信度加權不是無差別的民主，也不是獨裁，而是把每個人的可信度納入考量。具體方法是，他們先用自己發明的集點器工具收集大家對一個問題的不同看法，可能會有幾十種，然後其他人就可以對別人的想法打分數。

決策樹算是把灰階認知和黑白決策結合在一起的工具。其核心邏輯是，把一件複雜的事情拆成一個相對簡單的事情。例如，某件事情的決定性因素可以拆成三個簡單且獨立的事件，我們給每個「簡單事件」估算機率和期望值，從而為決策提供量化依據。事實上，即使估算不夠精確，這個過程已經算是真正用腦子發現事物本質層面的因果聯繫，從而對不確定的事件做出判斷和決策。

查理‧蒙格說：「假如有20種互相影響的因素，那麼你必須學會處理這種錯綜複雜的關係，因為世界就是這樣的。但如果你能像達爾文一樣，保持好奇心並堅持循序漸進地去做，那麼你就不會覺得這是一個艱鉅的任務，你將會驚訝地發現自己完全能夠勝任。

然而，很多時候，認知的價值被過度放大了。就像那些出現官僚主義的大公司，看似一堆高學歷的牛人在沒完沒了地開會，其實他們是在追求「精確的模糊」。吉姆·布雷耶說：“人們通常厭惡不確定性。我們的社會花費了數百億美元用來減少不確定性，為了減少最後10%的不確定性，我們通常要付出荒謬的代價。”

保持灰度，其實就是保持無知。馬克吐溫說：「讓我們陷入困境的不是無知，而是看似正確的謬誤論斷。」灰階認知是一種在不確定情境下的生存之道。用羅素的話來說，就是「使人們不至於因猶豫不決而不知所措」。史都華法爾斯坦的觀點是，承認不確定性是我們接近客觀事實這一目標的首要步驟。正確的態度應是：「這件事，我不知道。來，讓我們一起算看。」我的一個觀察是，假如你對一個事情沒有足夠的認知深度，就很難做出很好的決策。

當你必須做決定的時候，隨便做一個決定也好過不做決定，尤其是在戰場上。當然，我們在說「不」的時候，也是在做決定。人們不敢做決定的原因是，不願意承擔不確定性的風險。但我們一定要意識到，任何一個決定，一定是有利有弊，有得有失，你必須一刀切下去。膽小鬼、道德逃避者、思維潔癖患者，都無法做到「黑白決策」。

決策就是對未來下注。你無須每次都對，你要做的是建立一個整體期望值為正的下注體系，而且這個體係可以不斷進化和完善。從商業模式的角度來說，你最好開一家賭場。

黑白 決策是說我們在形成最終決策時，必須有一個黑白分明的選擇，不能模稜兩可。 為了讓事情做出更好的決策，我們可以採取「可信度加權」的方式。

「黑白決策」的另外一句潛台詞是別後悔。複盤很重要，感嘆自己「差一點兒就對了」則會摧毀你的決策系統。尼采說，懊悔是「在重複第一次的愚蠢行為」。複盤的關鍵是分清結果和運氣。例如，你做某件事情獲勝的機率是60%。假如你輸了，也不奇怪，因為你落入了要輸的那40%的機率區間。這屬於運氣。複盤需要回到“灰階認知”，需要對決策流程進行評估，包括對機率數值進行更新。

以我的觀察來看，決策是一種需要運動的能力。從教育的角度來看，父母對孩子養育過於精細，其實是剝奪了孩子鍛鍊決策能力的機會。對於認知，有些人說人算不如天算，那還要不要算？當然要，否則你就會屈服於命運。厲害的決策者，看起來都是舉重若輕的。然而，我們千萬不要因此產生錯覺，以為決策是一件簡單的事。正如弗里德里克·邁特蘭德所說：「簡單是長期努力工作的結果，而不是起點。」真正的屠龍術，莫不如此。

避免過於武斷，要「雙我思維」。事物並非非好即壞，就如灰階認知。武斷本章所講的和猶豫篇有點相似。

一直以來，我們都在犯一個巨大的錯誤我們試圖消滅另外一個自己。例如，你在事業上節節高升，越來越需要公開講話，但你經常怯場。你千方百計地去上各種演講課，希望像賈伯斯一樣從容有魅力。然而，練習了很久，你還是無法克服一上台就打哆嗦的習慣。直到有一天，一位演講高手對你說：“你的目標不是'演講的時候不要打哆嗦'，而是'打哆嗦的時候還能演講'。沒錯，你根本沒必要消滅那個怯場的自己。

「我」到底是什麼？這是宇宙中最大的謎團之一。打開人類的大腦，我們根本無法找到「我」的容身之處。大腦甚至沒有一個CPU。

有科學家認為，人類的大腦就像一個鬧哄哄的會議廳，一堆人亂七八糟地發言，有時候是有道理的一方得勝，有時候是嗓門大的一方得勝。不管哪一方得勝，大腦都有一個神奇的功能──自圓其說。它非常擅長把一團混亂的東西杜撰成一個完整的情節，塑造出一個你自己確信無疑的「自我意識」。

在理解了大腦的限制之後，你就理解了我為什麼要提「雙我思維」。你無法消滅那個感性、衝動、懶惰的第一個我，你要做的，是讓第二個我和第一個我組成聯席CEO機制。

這個世界上並沒有超人。人和人之間在硬體設備上的差距遠小於我們所使用的手機之間的硬體差距。厲害的人並非沒有蠢念頭，只是他們有更強大的「雙我機制」。平庸者喜歡說：「你看，這件事我本來都想到了，可是……」對平庸者而言，「雙我」只適合當事後諸葛亮。

「雙我思維」其實是設定了一種自我的對話機制，讓自我強行進入主動思考的程式。你不能消滅那個讓你惱火的自己。試著和其一起，組成一個“黑白雙煞二人組”，沒準兒能成為一個超級樂團。

富蘭克林和蒙格的方法是「空間的雙我」。積極複盤是「時間的雙我」。橡樹資本的霍華德·馬克斯用的是「認知深度的雙我」。貝葉斯更新用的則是「空間 時間 認知深度」的雙我。

在決策階段，我們要夠果斷，說到非黑即白。但在實際操作的時候，果斷和盲目自信的武斷之間並沒有那麼涇渭分明。如何果斷而不是武斷，「三個雙我」是我們必須要修練的。

堅決行動不要拖泥帶水，這樣前進的道路就會暢通，速度才能跟上時代的變化。要有「渾球兒思維」以下7個特點

人們都嫌自己不夠渾球兒，覺得自己過於仁慈。在這裡，我對「渾球兒」的定義是：不受七情六欲影響，做正確的事。這個定義多少是複雜的。什麼是七情六欲？什麼是正確？理性和倫理的關係與界線是怎麼樣的？渾球兒如何面對「電車難題」？我只能說這裡的渾球兒，不包括(且不限於)厚黑學、馬基雅維利、社會叢林達爾文主義、不擇手段成功學…

你有沒有發現一個事實？一個真實的人遠比一個善良的人更能幫助你。羅素說：「那些忘記善惡，只顧追求事實的人，與那些因慾望扭曲事實，只看到自己想看的東西的人相比，更容易達成善舉。」說回你自己。渾球兒似乎比較理性。羅素也說：「人的情緒起落是與他對事實的感知成反比的，你對事實了解得越少，就越容易動感情。」羅素絕非鼓吹冷血。我們知道，他和維根斯坦等人創立了邏輯分析哲學。 20世紀初，羅素轉向邏輯實證主義，提出邏輯原子論，要求從相當於邏輯上原始命題的原始事實出發，以此事實作為基本元素，由此構造整個世界。羅素認為這種原始事實是主觀的感覺經驗，而這些元素之間彼此毫無關聯。羅素認為，人所感覺到的是事實或事實的集合體，它既不能被認為是物理的，也不能被認為是心理的，而是中立的。他把這種說法叫做「中立一元論」。

我最討厭「會做人」的說法，也許是因為自己天生情商低。身為社會性動物，我們受益於社交，也受制於社交，尤其是那些流於表面的社交。拉里·佩奇說過，他有兩個職業選擇，當教授或是 CEO。這樣他就不用考慮世俗的智慧，可以專心致志做渾球兒了。我稱之為「結構性渾球兒」。從這一點來說，我在職業上差不多也算選擇了一條結構性渾球兒的道路。渾球兒的基本原則之一是放棄討好他人。嚴歌苓說：「我發現一個人在放棄給別人留下好印象的負擔之後，原來心裡會如此踏實。一個人不必再討人喜歡，就可以像我此刻這樣，停止受累。」所謂討好型人格，其實是用小恩小惠來逃避真正的責任。

渾球兒的基本原則之二是放棄討好自己。蒙格認為：「總的來說，憤世嫉俗和自憐都是災難性的思想狀態。過度自憐可以讓人近乎偏執，偏執是最難逆轉的東西之一，你們不要陷入自憐的情緒中。 ，因為自憐是一種標準的反應。一個人可以透過訓練來擺脫它。既不討好別人，也不討好自己，那該討好誰呢？

《原則》一書給了答案：每當面對是實現自己的目標還是取悅他人(或不讓人失望)時，他們都會選擇實現自己的目標。當然，必須是偉大的目標，而達利歐的理論應該被限制在商界。

在本書的體系裡，渾球兒思維扮演著非常重要的角色。回顧認知閉環：在感知環節，你需要敏感；在認知環節，你需要理性；在決策環節，你需要果斷；在行動環節，你需要野蠻。

難題來了，敏感和野蠻衝突，理性和果斷也有點糾結。所以，你我身為平常人，常常是貌似想明白了，卻不能下手；看似下手了，又猶猶豫豫。對於馬斯克這樣的渾球兒呢？這根本不是問題。他和巴菲特、貝佐斯一樣，某種意義上他們的性格都是分裂的：在感知的時候，渾球兒們一觸即發；在認知的時候，渾球兒們100%理性；在決策的時候，渾球兒們絕不糾結；在行動的時候，渾球兒們十分渾球兒。在各個頻道切換時，渾球兒們絕不像我們那樣拖泥帶水，他們會在自己分裂的性格上自由跳躍。

如何成為一個偉大的渾球兒？答案是理智 情感。

冥想似乎是渾球兒的一個秘密武器。自1969年以來，達利歐幾乎每天都會進行冥想，他說這對自己產生了巨大影響。 「它能讓你獲得一種平靜、一種中心意識，以及一種安寧，這樣你就能以一種更好的方式處理事務，思慮周全，而且不受情感牽絆。」冥想的「作用非常強大”，達利歐說，“它讓我獲得了一種平衡，對我幫助很大”。

人的一生其實就是變得越來越渾球兒的一生，這一點不可逆轉。關鍵在於，你在被動成為一個渾球兒的時候，不要被體制化，成為混口飯吃而不問是非、不講尊嚴的渾球兒。渾球兒可能是頑童的延續。渾球兒眼中，別人也是渾球兒，如此一來，降低了期望值，少了很多煩心事。然而真正的渾球兒並不會「厚黑」下去。例如，蓋茲和賈伯斯在年輕的時候都是渾球兒，成年後卻能不遺餘力地回報社會。這絕非先拿起屠刀，再放下屠刀立地成佛。他們讓現實沒那麼殘忍，讓世界變得更有趣。

無原則地討好別人並無意義。

將討好策略更新，為討好極近和極遠的人。極近的人就是你身邊的人，那些你願意為他們兩肋插刀的親友。極遠的人是與你所追尋意義相關的人。

「渾球」清楚地定義了自己要討好誰，而且非常堅定。生命有限，這麼做也許是對的。

控制運氣的運氣，在機率最大化執行運氣。

人生難料。日子過得稀裡糊塗的我，不知怎麼就在網路上幫人解答人生難題了。有一天，竟然有人請我回答「婆媳矛盾」這類國家級難題。一位朋友問：「我的媽媽和太太在教育孩子時發生了衝突，該怎麼處理？」這類問題倒是有非常明晰的答案，即別讓老人家帶孩子。那位朋友希望我從技術角度提供一些方法。其實，面對這個難題，他應該採用教練思維，調整場上隊員的組合，而非糾結於球員該如何踢球或怎樣傳球。

我們常說，選擇比努力重要。這裡的“選擇”就是“配置層”，相當於教練，負責排兵布陣。這裡的“努力”指的是“執行層”，相當於球員，負責全力以赴執行任務。

成功和金錢是一個很好的世俗標尺，但我只是以此吸引你注意底層計算。道理通常是虛無的，而基於計算的思考方式卻很實在。你可以拆掉道理，甚至拆掉道理和公式的類比關係。比起表面的道理，我希望你認真思考本章開頭那題。只有這樣，你才有可能以「第一原理」來思考。

再講講本章開篇那題背後的故事。我的業餘愛好之一是做題，在小圈子裡以快速解出怪題著稱。那題是加拿大的一個朋友問的，我幾乎秒答。更讓我高興的是，我正好需要這樣的一個題目來描述「三層機率模型」。

說兩個矛盾的故事。一本傳記裡說，集中營裡最容易死去的是樂觀的人。為什麼呢？他會樂觀地覺得自己在聖誕節就可以走出集中營，結果沒走出去。之後屢受打擊，就是走不出去，於是他崩潰了。我還看到一個真實的故事，也是關於集中營的，一個猶太人活下來的秘密就是天天幻想假如自己出去以後，要到處演講分享自己的故事。這兩者矛盾嗎？並不矛盾。我們在配置層要悲觀，例如，要清醒地意識到，從集中營出去的基礎機率是很低的。我們在執行層必須樂觀，否則很難在艱難的環境中生存。

我們必須尊重基礎​​比率。有人常說：「我命由我不由天。」這句話符合球員精神。如果你是教練，就要尊重常識。你不能說，只要自己拼命努力，就能扭轉婆媳之間的敵對關係。

很多人認為賈伯斯是科技天才，其實他不是。不管是在蘋果公司，還是在皮克斯公司，賈伯斯都只做了三件事：第一，組團隊；第二，盯產品；第三，搶資源。

我在三層模型裡說過，結果=資源層×配置層×執行層。這三者之間還會相互作用。不管是公司的CEO，或是生活中的個人，要盡量分別從這三個層面思考問題的解決方案。

本章提到的基礎比率，發生在配置層。工作或投資的結果是配置層和執行層的綜合作用。說起來，這雖然是一個很簡單的計算，但卻是雙層的。我們可以想像一下，機會從天上落下，經過兩層篩網，掉進我們的碗裡。基礎機率就是隱藏的、容易被忽略的篩網。

運氣很難被改變，但是運氣的運氣可以改變。改變運氣的運氣，就是找到基礎比率較高的地方。只有當機會落在基礎比率較高的區域時，它才可能是個好機會。

解決婚姻5步走，1多相親，不然為何相親依然盛行。成功的機率雖然低但是擴大樣本了成功的可能性就高了。 2適當合理敞開心扉，適當地通心通肺。 3「如何停止尋找，確認目標」？或許只可意會不可言傳。 4「口厭感」長期相處而不會感到厭煩，而不是一時的驚喜。 5互補共同經營。最後關頭要主動分析出擊，而不是唉嘆氣自認倒楣。

愛真的存在嗎？根據理查道金斯在《自私的基因》一書裡的理論，一切都是「基因為達到生存的目的而不擇手段」的結果，人性世界的各種美好醜惡，其實毫無意義，生存完全是一種偶然的結果。

那麼，愛是「迷因」之一種嗎？道金斯又創造了「文化基因」這個概念，他用這個虛擬的複製因子解釋文化，以及文化的複製與傳播。

不妨說，愛是基因與迷因的交織地帶。因此，愛意味著理性與感性的交織，動物屬性與社會屬性的交織。在對抗虛無和荒誕這方面，愛無可取代。

幸福的愛是無法被設計的。因為愛是一種權利，所以，愛既不應該淪為名利的籌碼，也不應該被過度神化。你會發現，那些把愛說得十分神聖的人，反而更待價而沽。婚姻的貨幣化，其實是可悲的。

麥克斯韋妖，不只是用來說「愛需要經營」。愛的麥斯威妖，在「十字鎖」的靜態結構上，繼續發展出動態模型，試問何處還有比這更精妙的情緒模型？

當然，會飛的鳥不懂得飛行公式，所以好白菜都被豬拱了，好男人都被傻白甜騙走了。愛的隨機性和多元化，雖然看起來不可理喻，其實是有利於人類的，也可以說是有利於基因的。

儘管如此，如果懂點兒姻緣演算法，那麼與「豬」和「傻白甜」競爭時，就能提升獲勝的機率。愛情演算法的應用，在很多方面和財富演算法一致：我們要做的不是追求最好的，而是避免最差的。

富蘭克林說：「婚前睜大眼，婚後閉隻眼。」對男人來說，這句話不能全信，也不能全不信。對於女人，這是個謎，我也不太懂。總之，對於桃花運，別太任性，那樣很幼稚；也別太心機，那樣很可憐。

姻緣是奇妙的東西，體現了世界的隨機性，即使最理性的人，也可能要靠運氣尋找另一半。

如何尋找另一半呢？

給年輕人的建議，時代不同，經濟成長不像以往那麼爆炸，所有的一切都是一步一步的向前走，不要allin。一步一腳印來，別人allin是在大概率的條件，亦有退路的情況。現今的青年在現今的大環境下allin成功太低，需要精耕細作腳踏實地。

我們可能忽略了一個事實，我們這一代正在經歷人類歷史上十分罕見、已長達40年的經濟高速成長。我們會漠視驚人的超級運氣，而放大成功者的無所不能。在過去這些年，的確是膽子大的人通吃，慾望和冒險沒有上限，屢屢得手。進而，成王敗寇的文化聚焦於偏差的倖存者，全民都以商界英雄為偶像。偶像倒下了，就找一個新的偶像。 40年的好運，讓我們這一代幾乎沒遇到像樣的經濟危機，也沒有經歷一個完整的經濟週期。概括而言，我們的父輩從來不懂什麼叫賺錢，我們這一代完全不懂什麼叫虧錢。於是，我們的基因裡壓根兒就沒有風險這個詞，對財富也只是一知半解，不像猶太人那樣經歷了很多世代的洗禮和傳承。

開篇的拋硬幣遊戲，看起來荒唐，但你想想近兩年來那些越來越多的爆倉案例，它們幾乎和拋硬幣如出一轍。這是我喜歡用可計算的機率遊戲隱喻人生難題的原因，既生動，又精確。

控制風險，不僅懂得凱利公式，還要摒棄全民暴富心理。比智商稅更狠的是發財稅，職業「韭菜們」交的就是「發財夢稅」。

出人頭地仍會是未來我們的主要價值取向，但我們必須意識到，發財越來越難了。客觀面對這一點，有利於我們用更現實的方式累積財富。

遠離爛人，別想著撿便宜，不要追求一夜致富。你沒有義務要當馬雲。

「防暴思維」應該排在所有財富思維的第一位，每個厲害的投資人都有自己的賺錢法則，不過那些法則都是排在第二位、第三位的。因為只有不爆倉，才有繼續玩下去的本錢。

投資最大的秘密就是活下來，不是勝者為王，而是「剩者為王」。

我們可以信仰什麼，精神亦可依賴什麼，但在真實世界和世俗生活中還是要堅持科學思維和科學發展觀以及馬克思主義。

我們要尊重常識，相信科學，掌握科學思維，遠離神秘主義和裝神弄鬼。

人生算法講的是可計算機率的運氣，其實是生活化的科學。

別信秘方、秘訣，假如它們真的有效，早就不「秘」了。

我們可以有信仰，可以有個人的神秘主義體驗，但是在物理世界，我要堅定地站在牛頓和愛因斯坦的公式那一邊。

在美國，占星師的數量是天文學家的20倍。

科學進步的副產品是允許人們可以用科學來反科學，但我們千萬別掉進坑裡。

我一直強調個人認知的提升是切割鑽石，而非知識集郵。所謂切割鑽石，就是證偽。

人生演算法」的主線之一，就是科學思維：上半場的個人精實創業策略是科學試驗的方法；下半場的機率思維是量子時代的科學思維。

這個時代的商界贏家，越來越多是「科學企業家」。

科學和迷信的分界點是，科學願意承認，「我錯了」。

科學有兩個特性:

有的知識是人類對世界的認知，它永遠是存在局限的，是暫時的。大多數時候，我們要和未知的不確定性共存。在這種情況下，科學思維其實就是我們認識世界的一種底層方式。

大膽試錯是從科學思維的可證偽性出發，不斷驗證錯誤的情況。快速迭代則是意識到科學思維中“階段性正確”，只有快速迭代自身，才能跟上世界變化的步伐。

世上依舊有很多未解之謎，也有許許多多的發展方向，對於無知。我們既要堅持科學又要懂得人文。就如文理不分家，非應試功利的教育才有利於社會科技和人文精神進步。

我堅信自己在有生之年會遇到一次科技的指數級飛躍。那時，人們將前所未有地自問：“我是誰？要去哪裡？”

有科學，沒人文，就是「有知識，沒文化」；有人文，沒科學，就是「有文化，沒常識」。

進而，社會、家庭、個人的幸福感都依賴人文的滋養。

我們尤其缺乏那些有專業深度的通才。以人文素養為核心的通識教育，是「T」字形人才的一橫。未來有競爭力的人才，必須具備基於專業的跨界能力。

人文素養是我們教育的短板。我們的文科教育並非人文素養教育。人文素養教育是通識教育的核心。實用主義的教育，放棄通識，其實就是放棄未來。我們需要有一些「吃飽了撐的」的精神，做一些「吃飽了撐的」的事情。

而在「泛靈論」者看來，萬事萬物皆有意志。詩人因此而有了靈感，這種靈感反過來也啟發了科學家。

「哪有什麼愛情，壓根兒就是生殖衝動。」這是把人類那些不可計算的行為歸類為基於生物學的計算。不過，說出這句話的不是某個生物學家，而是文科生錢鐘書。這是有趣的地方，不管科學如何進步，大腦始終是人文的最終解釋者。

但在「計算極端主義分子」的眼中，所謂信念、思考、動機全可以計算。他們認為有一天Al能輕易模仿巴哈和莫札特。不過我相信那一天，人類會發明另一種藝術來證明自己的靈性，除非有一天AI破解了「自我意識」之謎。

愛因斯坦喜歡莫札特。愛因斯坦思考問題時並不依賴文字，也就是說他先運用想像力，然後用文字表達出來。他的想像力是否依賴旋律？我認為是的。

「培養會拉小提琴的愛因斯坦」可以作為某一類教育的隱形目標，假如我們打算像日本那樣制訂一個諾獎計畫。

科學以及教育體系裡的理科，解決的是可計算的問題，我們姑且概括地稱之為「演算法」。

人文以及教育體系裡的文科，解決的是不可計算的問題，我們也姑且地概括稱之為「心法」。

現實世界中，真正厲害的人，都是兼顧演算法和心法的「混合演算法」高手。

我們必須突破界限，兼顧演算法和心法。具體而言，不僅要發展解決「可計算問題」的能力，找到自己可重複的「演算法」。還要發展自己解決，「不可計算問題」的能力，發展自己的「心法」。當你成為混合演算法的高手時，就擁有了理解，而這個是未知世界的雙重智慧。

時間是公平，每分每秒都是絕對的公平。不同的是這時間的使用率和使用方式。 “對於時間我們要“專注”，把80%時間用在20%重要的事情上”。終點是公平就如時間，每個都會衰朽，每個都要經歷，然而過程要由我們自己去體驗。專注小事專注小事亦可有大為。

萬物靜默如謎，時間就是謎底。

生命即燃燒，意識是火種，時間是燃料。

時間靜靜流淌，命運不可逆轉。這二者對自由意志而言，似乎都是不由的。時間不可逆，可能是宇宙最奇妙的秩序之一。時間之不可逆流上，凸顯了其他所有可能的逆流而上的價值和意義。

人們喜歡說深謀遠慮，但在我看來，這本質上還是「洞察力 演算法」支援。例如，Al下圍棋很厲害，考慮得很遠，靠的還是計算。沒有算的深度，就沒有認知的高度，更沒有時間的廣度。

反過來，我們也可以藉用這種力量。例如，貝佐斯在要求團隊提交專案方案時，要先準備好如果成功的新聞稿。這就相當於先把“果”設想出來，倒逼團隊思考“因”，從而穿越不確定的時空。

時間的先後，有時會造成因果錯覺。但前面的未必一定是因，後面的未必一定是果。強行建立某些因果關係的幻覺，會誤導我們。

世俗世界的成功者，其秘密幾乎也就是兩個：機率套利，時間套利。改寫一句名言，人們總是高買5年後的價值，往往賤賣10年後的價值。

正如亞歷山大在《空間、時間和神靈》中所說：“在哲學中，一切重大問題的解決都依賴對時空是​​什麼，特別是這兩者是如何相互聯繫的問題的解答。”

假如只能用一分鐘解釋人生演算法，我會用30秒解釋機率權，用30秒解釋時間權。空間機率分佈，會隨著時間疊加起來，極少有人能夠理解這一點。

時間箭頭將過去與將來區分開來，使時間有了方向。在霍金看來，至少有三種不同的時間箭頭：一是熱力學時間箭頭，即在這個時間方向上「無序度」或「角增加」；二是心理學時間箭頭，這就是我們感覺時間流逝的方向，在這個方向上我們可以記憶過去而不是未來；三是宇宙學時間箭頭，在這個方向上宇宙在膨脹，而不是收縮。

在人生演算法裡，非常關鍵的變數──時間。

你要有一樁和時間一起自動行駛的生意。在某種程度上，比決策更重要的是守候，守候時間的自動駕駛帶來的複利。

人生演算法的魔力，幾乎都是透過時間來實現的。所謂時間演算法，就是專注於現在，將過去串起來，或者放下，透過重新配置合理性計算，用於不可知的未來，然後依靠時間的自動駕駛機制，分秒推進，周而復始。

人的行為過程主要由人對環境資訊的獲取、知覺、處理、輸出所組成，即感知、認知、決策、行動的過程。

好奇感知、灰階認知、黑白決策、瘋子行動

總想維護自己正確性的人大多是脆弱的，能夠從錯誤中變得越來越強大的人是反脆弱的。

人生演算法的秘密就是發現「自我優勢」這個內核，然後放大它，強化它，形成規模。

認知的提升更像切割鑽石，艱難且痛苦，殘忍的現實往往是最好的進化導師，它幫你消除那些虛妄、似是而非並且不屬於你的東西，透過切割讓你看清自己到底是誰。

人生演算法就像科學發現和精實創業，都是透過快速且聰明地犯錯，檢驗你的演算法。

螞蟻之間的傳輸控制協定是這個智慧系統的演算法，不同時刻的你之間的關係和連續性是你的演算法。

人和人之間的差異沒有那麼大，如同螞蟻之間不會有太大差異。假如把你的一生沿著時間軸，切成無數個切片，就像快照那樣，是否可以說，其實你的命運是由無數個時間切片上的你組成的？

每時每刻，每個決策的你，每個行動的你，就是一隻螞蟻，無數個不同時刻的無數個你，疊加在一起建構了智慧社會。不同時刻的你之間的關係和連續性是你的演算法。

人生演算法需要在控制和回饋的過程中形成閉環，實現思考、行動和意誌之間的整合，最終使其成為一個人內在的一部分。

管它是什麼車，先讓它跑起來。更何況，在爛泥地裡，法拉利未必跑得過曳引機。

要形成閉環，獲得回饋，就必須親自開車上路。

人生演算法需要在控制和回饋的過程中形成閉環、實現思考、行動和意誌之間的整合，最終使其成為一個人內在的一部分。

資源層---機會---〉配置層----決策----〉執行層

一個人一輩子的好運是由三層機率建構的，取決於三個旋鈕。命運的最終結果決定於三層機率的整體完成度，而不是某一層的好壞。

世俗意義上成功的企業或個人打通了資源層、配置層、執行層。

人生演算法讓我們進入世俗世界之上的抽象空間，對人生、自己形成全局觀。

生命不是靠擁有而證實的過程，而是因失去而證偽的過程。斯多葛學派認為，對成功者而言，拋棄無用的東西是必須具備的能力

生命不是靠擁有而證實的過程，而是因失去而證偽的過程。斯多葛學派認為，對成功者而言，拋棄無用的東西是必須具備的能力。

用塔勒布的話來說，就是：你不知道的事比你知道的事有意義。

人生演算法主張，那些我們自以為懂得的人世規律，在無盡的未知宇宙，只是一個非常小的過家家遊戲，充滿虛妄的規則和天真的假設。

未來無法預測，這個世界並不存在人生的屠龍術。我們只能根據機率下流感，並隨時根據新的數據進行貝葉斯更新。

兩句話都是正確的，但對於從未聽過網路的人來說，這兩句話給他的印像是完全不同的。

作者創造了機率權這個概念，是指機率是一個人的權利，人們對這項權利的理解 和運用，決定了其在現實世界中的財富。在貧富差距的關鍵決策點上，窮人打折甩賣自己的機率權，而富人則利用人生演算法低價購買機率權。

生活透過（對你以為的「真相」）說「不」的方式，幫助你一步步逼近真相。

生活透過（對你以為的「真相」）說「不」的方式，幫助你一步步逼近真相。那個相信上帝的貝葉斯牧師創造的公式彷彿在告訴我們：“你的自由意志恰恰存在於你在這個不確定的世界的每一次探索和掙扎，存在於你就不放棄的概率權。”

大多數人一生中需要解決的難題，其實就有兩類:

一是有邊界的問題，二是沒有邊界的問題。

有邊界的問題，類似實驗環境，題目很難，解答過程也很複雜，但它總是有一個標準答案。我們傳統的應試教育其實一直在鍛煉，解答這類的題目的能力。

沒有邊界的問題，它屬於包含許多隱藏資訊的“不完美資訊”，是不對稱的資訊賽局。走入真實世界都是在解決那些沒有邊界的問題。

面對人生的不確定性，作者給四個叮囑:

1.其實，人生就是一場沒有邊界的遊戲，你不要試圖躲在確定性的幻想中，也不要指望自己夠聰明，夠努力，就一定有回報。

當一步步理解了更高維度的演算法 你才會逐漸發現不確定性背後的秘密。這些計算一點都不複雜只要運用加減乘除就夠了。

但你必須養成機率性思考的習慣，以及證偽的科學精神，還要用足夠的樂觀擁抱，充滿不確定的未來。

靜下心來用我們學過的演算法，在灰階的認知階段逐步理清狀況，你就能黑白分明地做出越來越正確的決策。這樣你才可能在努力和運氣之間建立聯繫，越努力，越幸運。

2.你要認識到那些待解決的現實世界的問題，可分為可計算和不可計算兩部分。對於可計算的部分你要尋找最小化風險、最大化收益的下注方式。對於不可計算的部分，在精確的計算也無法消除不確定性，面對這部分問題，模糊的精確比精確的模糊更重要。

很多時候，想的太多，反而會壞事。數學運算的危險在於，它會讓你誤以為自己能做很多，但實際上你做不到。甚至有些人假裝計算來假裝思考而逃避真正的思考。

因此，對可計算部分功夫盡量做足，成為計算高手。對不可計算的部分我們要透過大量實踐，訓練自己的直覺切勿在此環節過度思考。

3.我們要學習如何區分哪些可計算、哪些不可計算。這就要求我們分清兩個概念──風險和運氣。這兩個字常被應用在不同的場合這裡我用它們來衡量，不確定性。

所謂風險就是已知的不確定，這個部分你可以用機率來計算。

所謂運氣，就是未知的不確定，你不知道什麼事，你不知道的（例如黑天鵝事件），在這部分問題面前我們要意識到，自己是無法透過計算來做出最佳選擇的。

因此，對於不確定性，推薦你採取一種高手的態度:當你贏了的時候你可以跟別人說「我運氣真好」；但當你輸了的時候，別怪運氣差或者差一點，而是應從技術角度反思。現實世界的人生，短期靠的是運氣，長期還要靠實力。

4.做個博弈高手，做一個控制情緒的大師。在賽局賽場上，你要克服恐懼心理，冷靜是理性決策的精華。

客觀面對錯誤，比任何技巧都重要，別推卸責任，也別自我欺騙，正確對待失敗。

還有一點，你要控制別人的情緒。最重要的不是手上有什麼牌，而是讓對手以為手上有什麼牌。

獲得財富的秘密就是，關鍵時刻下大注，能夠讓你在本錢比別人少的時候賺得更多。

財富可以帶來幸福，但他們不是單純的因果關係，幸福有一套屬於自己的邏輯，我發現他們的法門就是較多的小高潮。

對幸福感來說更重要的是，快樂體驗出現的頻率，而不是快樂經驗的強度。

我們想當然地以為，最能影響我們的是，生活裡的一兩件大事，但幸福似乎是上百件小事的總和。每天經歷十幾個小開心的人，很可能比每天只遇到一件大喜事的人更幸福。

財富取決於很少的大高潮幸福取決於許多的小高潮，無論是大高潮，還是小高潮，都是生活給我們的獎勵、回饋，是我們對生命意義的確認。

財富並不是最終目的，而只是個人實現價值使命後，隨之而來的附加產品。

隨時準備著，是在不知何時是重大事故的情況下，依然盡量做正確的事。即使那一刻永不來臨，你也會一直體驗，接連不斷湧來的幸福小高潮。

當你不在乎財富的大高潮何時來臨，當你忘掉輸贏，在面對不確定性時，能夠理性決策，勇敢行動，並對各種可能出現的結果泰然處之時，你就是真正的人生贏家。

閉環、切換、內控、重啟、成長、核心、複利、願景、湧現

片面、狹隘、模糊、僥倖、宿命、追悔、非理性、衝動、猶豫、武斷、情面、黴運、孤獨、爆倉、迷信、無知、衰朽、貪婪

A 計畫裡：我們一直在追尋可以大規模複製的"大機率事件"

B 計畫裡：我們則要全力避開那些致命的"極小機率事件"

發現認知的原子：認知飛輪

切割你的大腦鑽石：用犯錯檢驗演算法

穿起你的人生切片：形成個人複雜系統

駕馭你的人生汽車：在回饋中控制演算法

整合實力、運氣與資源：建立三層機率框架

穿越不確定的現實：用反知識應對未知

以不敗實現幸福以終：從機率權到貝葉斯

好奇感知、灰階認知、黑白決策、瘋子行動

魔力與天才並非成功創業所必需的，運用可學習和可複製的科學的創業程序才是最重要的

找到內核，成功的困難不在於做好一件大事，而是找到一堆可重複的小事

內核有兩個特性：

人生就像滾雪球，重要的是找到很濕的雪和很長的坡

想要獲得更長遠的利益，就要放棄這種即時滿足感，透過更準確地理解世界，做出更好的初步決策，更靈活地應對未來的不確定性

學習是持續成長與發展的關鍵動力

核心理念：努力

未來藍圖：努力要做成什麼樣的事

做企業，需要樂觀地設想，悲觀地計劃，愉快地執行

願景需要遠大而美好；訂訂計畫的時候則要非常理性，做好失敗的準備；執行的時候則要積極擁抱不確定性

發現哪些事物在未來十年不會改變

最小化後悔表

"以終為始"戰略

資產：那些伴隨著時間流逝，讓你的護城河更深，為你帶來新價值

成本：只是當前的消耗，或是時間越久對自己越不利

資源層：取得資源，為自己製造運勢，維持開放性

配置層：分配資源，理性，遠見，計算，確定將要去的地方

專業層：做一個專業化的執行者，發揮個人的獨特優勢，只要穩定在某個水準就可以

窮人思維：傾向於拿到確定的東西，放棄概率權

富人思維：每次選擇的時候都願意根據成功的機率和自己的本金下注，計算期望值，珍惜自己的概率權珍視概率權不是去賭，而是跳出自己的直覺本能用概率思維思考自己的每一個選擇

富人思維 = 機率權 時間權

賭客從偶然性中尋求刺激和幻想

賭場從機率優勢的必然性賺到大錢

賭客們在貢獻數據，而賭場正在運用演算法

理解隨機性，擁抱生活中的不確定，在意外面前處變不驚

對於可計算的隨機性事件，你可能從隨機性套利

對於帕斯卡賭注之類的事，不妨大膽地嘗試一下

如果你有正確的態度，有趣的事自然會找到你

要勇於承認"我不知道",大腦經常只能處理一小部分信息，別騙自己

從長期出發，出發點和願景很重要，長線思考，專注於長遠目標

知錯就改，不要追逐損失，不要自圓其說，學會停損，讓過去成為過去

多學習，知識 實踐，獨立思考，深入觀察事物的本質

掌握求真、理性的科學精神

學習多元化的思考模型，實現從多個維度去證偽

將正確的思考方式內化為一種行為習慣

用"雙我思維"去決策，讓兩個你在腦海裡打架，避免武斷決策

在複盤的時候要保持理性，不能簡單從結果出發去評斷決策的好壞

用貝葉斯定理的思路不斷迭代你的決策系統

從不維護自己的正確

從不在乎別人的評價

從不制於他人的情感波動

從不忌諱殘忍的坦誠

從不同情自己的遭遇

從不停止瘋狂的探索

永遠追尋偉大的意義

人性一個最特別的弱點就是在意別人如何看待自己

對於一心向目標前進的人，全世界都會為他讓路

別出局：活著比什麼都強；要賺錢，你首先得活得長

別旁觀：不要浪費危機；參與其中，但不是簡單抄底

冒險不算什麼

在冒險的時候，不要拿全部家當下注

做好及時撤退的準備

風險：已知的不確定，這部分你可以用機率來計算

運氣：未知的不確定，你不知道什麼是你不知道

第一個層次：依靠直覺。你只能依據一個點來做條件反射式的判斷

第二個層次：主動思考後的選擇。你可以在好幾個方案裡做選擇

第三個層次：透過決策樹，一個人形成了機率化、結構化的認知

第四個層級：形成可重複的演算法

第五個層級：能夠透過貝葉斯定理持續更新決策演算法

關鍵時刻下大注，能夠讓你在本錢比別人少的時候賺得更多

對幸福感來說，更重要的是快樂體驗出現的頻率，而不是快樂經驗的強度

一個人生命中最大的幸運，莫過於在他的人生中途，即在他年富力強的時候發現了自己的使命