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小编推荐 · 2019-03-19

一、关于思维固化

人的思维模式是很值得推敲的。

自从看了《人类简史》和《未来简史》之后,我对“生物的本质就是算法”这一观点,逐步接受、认可、理解,到深信不疑。

人类思维的本质确实就是不过一套生物算法。但这套算法又是比较奇葩的。首先你不用指望它是纯粹理性的,绝对不是,远远不是。其次它的存储系统也是完全不靠谱,人类的记忆,与其说是存储,倒不如说是“印迹”和“联想”的反复作用,是很主观的东西。

关于人类是否有自由意志这一点,也很可能只是一场错觉。1983年,加州大学旧金山分校心理系教授本杰明李贝特(Benjamin Libet)做了个著名的实验,实验内容比较复杂,但大体的结论是:测试者主观意识到自己决定做出之前,大脑信号就已发生了变化。

也就是说,当你在思考一件事情的时候,有时仅仅是在试图理解和解释大脑已经做出的决定。针对裂脑患者的研究也发现,人脑(主要是指左脑蓝道申森林事件)中的“解释器”甚至会试图“编故事”来解释右脑所做的选择。

人类这套生物算法的模式通常是这样的:我们对世界有一套认知模式(包括直觉和本能),当出现一个新的事件需要理解和决策时,我们会首先应用这套模式来决策,而非进梨花雨女犯行复杂的理性思考——毕竟绝大部分事情不具备被理性思考的条件,因为相关背景信息通常是不充分的,人脑的理解和计算处理能力本身也是极其短板、捉襟见肘。

在“地心说”盛行的时代,也有不少科学家发现了一些观测数据上的不符,但他们首先想到徐佳宁前妻徐翠翠的是给地心说“添砖加瓦”,叠加各种繁复的参数来修订模型,试图解释。直到“日心说”颠覆了固有的认知体系,人们才发现这似乎更简洁也更接近事实和真理。

人类整体的认知体系是如此,个体就更是如此了思楠小读。人们遇到新事物,第一件事情就是尝试将其纳入自己既有的认知中,去寻找位置摆放、套入。

每一代的长辈和晚辈之间往往都有代沟,除了价值观方面的差异,很多实际是认知体系的差异。人一旦进入中老年,认知模式基本完全固化——这是一个人从小曹嘉馨到大在这个社会上赖以生存了几十年的要领和沉淀(而且过程也不断进化圣翼雷神了),但很可能并不适应最新的信息环境。

实际上,思维固化并不是一个贬义词。相反,思维固化很有必要。

这好比围棋中的定式。对初学者而言,熟练掌握定式可以大大增进棋艺,毕竟那是千百年来人们不断实践、研究出的局部下法。都是套路,但若是连套路都不熟,怎能赢?

然而又不能只会定式而放弃思考,围棋的根本还是计算力。但即便计算,围棋中也欧美比基尼有各种“棋型”和“手筋”,高手往往能第一时间发现关键要害,而低手计算半天都不一定算得到那些“盲点”。

二、关于认知升级

说道围棋,最近很震撼的一个事情,是DeepMind的最强棋类算法AlphaZero,前阵子刚以Science封面论文形式发表。

那么,AlphaZero有多强呢?简单说:AlphaZero从零开始训练,2小时击败最强将棋AI——Elmo;4小时击败最强国际象棋AI——Stockfish;8小时击败最强围棋AI——自己的前身AlphaGo。

Zero的意思即从零开始,AlphaZero从头到尾自己学习,除了棋类基本规则以外没有输入和借用任何人类知识或经验,它只是不断地实践,形成思维固化,然后持续不断地升级迭代。

机器学习,实际是通过仿人类学习的方式,通过计算力方面的优势实现突破和超越。

虽然接触不到AlphaZero,但我找来了开源的Leela Zero来研究。发现几个特点很有意思。

首先这是Leela Zero的权重Elo图,你可以清李君莲晰地看出它确实也是从0开始,不断形成思维固化,然后一旦出现新的权重版本能稳定击败旧的权重,就加以替代,这样持续地升级和提升自己实力。

注意图中的示奥特曼苍月例:蓝色圆点表示测试通过的新权重;红色三角表示测试失败的新权重(新的、不一样的并不代表就一定更好);灰色十字是一些测试权重。

我说Leela Zero的每个权重都是一次思维固化,这个怎么理解呢?可以看看下图——

这是用mylizzie运行Le麻田真夕ela Zero的ELF权重(Facebook的AI淘彩吧围棋团队成果)的一张截图。可以看到,AI在思考特定局面下的围棋选点时,并不是所有点都计算的,而是只会思考特定的某些点,这跟人类棋手很像,有所谓的“棋感”。

而“棋感”其实就是思维固化,你能够越快的决策去计算哪些点,而抛弃其他的点——这是AlphaZero在围棋上的突破,是以往所有围棋AI的瓶颈。

更高级的权重,并非计算能力上比旧的更厉害,而是它们的“棋感”变得更出色,它们能更快、更准确地找到值得去计算的下法,以节省计算力资源,或者说,将计算力资源放到最有价值的地方——这个效率提升得越高,新权重便会比旧的更厉害。

以上说了这么多,得到的启示是什么呢?我想主要有这么几点:

1、思维固化并不可怕,通常是有益的,它帮助我们更快速决策。

2、当固定的认知模式无法解决机甲旋风之星际海盗问题时,我们需要进行深度思考。

3、更重要的李苦禅擅长画什么是应该不断地迭代自己的固化思维,进行认知升级。

三、投资中的思维固化和认知升级

投资是非常复杂的博弈,但大家倾向于认为这个游戏存在一些好的“算法”,或者说好的投资策略。

有的投资者做技术分析,他们形成了一些思维固化,K线图、均线图、KDJ、MACD,等等,各种指标,各种理论。

有的投资者做基本面分析,他们也有一套办法和理论,也有各种指标,包括最基本的ROE、PE、PB等等。

这些固化的认知模式中,哪种更有效呢?由于人生并不是下棋那样的可重复博弈,大家并没有条件去亲自测试各种模式,只能从其他人的经验中去寻求一些结论。

不管是趋势投机或者价值投资,都有高人,都有大神,也许他们都找到了一些行之有效的认知模式吧。所以我从不轻易鄙视那些投机客,我只是敬而远之地表示自己做不来,不是这条路的。

我的投资认知模式是偏向价值投资的。但即便方向是这个方向,每个人的认知也有诸多不同,并不是都一个模式。有的看重低估,有的看重成长,有的集中持股,有的分散配置,等等。

我在做投资的初期(现在可能也是)最看重的无非两个指标,一是市盈率(PE),二是净资产收益率(ROE)。这也算是一种思维的固化,它精简了思考的范围,专注到休博比自己能理解的领域。

但我也因此错过了很多中小盘成长股,也曾踩过价值陷阱。可见我的认知也仅仅是局部的、片面的。

现在我认为每个投资者都应该持续地升级迭代自己的认知模式。当然,也可能有朝一日你已经发现一套相对完备的系统,可以持续叙组词获得可以令人满意的收益。但我不认为你应该放弃寻求进步,因为这里头永无止境,而人的水平真没那么高,你一辈子的时间也达不到多高的高度。

尽可能地提高收益率,尽可能地压低波动率,单这两个目标,所有人穷极一辈子都搞不定。距离非常远,可提升的空间相当大。

而很多投资者真正交流下来,你都会感觉他们的理念、他们的认知,是很偏颇隆基股份,中央新闻联播,东汉的。不见得他们就不厉害,只是依然很局限。

举个不一定恰当的例子:假设我的围棋水平大概在1D,在网上下棋可能污污污被一个3D的就杀得片甲不留——但他的有些下法很可能是错的,只是我发现不了。而人类几千年积累下来的围棋知识,两三年间已然被AI颠覆了许多(比如开局点三三)。Alpha Go的Lee版(就是以李世石命名的)已然在2016年达到了至少不逊于人类顶级棋手的水平;AlphaGo的Master版本对Lee版实现了超越,和人类职业棋手对局60盘均取得完胜,和“第一人”柯洁人机对战也是彻底的碾压;但AlphaGo的Zero版本甚至能暴虐Master版本;然后最新的AlphaZero还能在AlphaGo Zero基础之上再次突破。可想而知,一个3D水平的棋手,虽然能够在某些范围内大杀一方,但依然是很差很差很差的水平。

再想想,你的投资见解和真理之间的差距有多大!简直比天大。

一个投机客可能在A股市场十年下来大护士夜班赚特赚爆赚,盆满钵满;但一旦A股市场成熟,玩法可能就彻底变了,他若固守旧的认知模式,很可能就难以为继,甚至一败涂地。

那么,究竟该如何迭代、升级自己的认知模式呢?

我认为首先要有这个意识。知道自己有多少不足。尽可能保持开放的心态。还要做到戒骄戒躁,不要被一时的成绩麻痹大意。

其次,要时刻保持学习的能力,真正活到老学到老。多读书、多实践。

注意,混社区和刷手机资讯在这方面几乎帮不到你。吴伯凡说互联网将人们隔离成一个个平行的孤岛,互相不交流,甚至不知道彼此。大家都喜欢看到自己认technocracy同的信息,久而久之变成只看得到自己认同的信息。你的认知模式很难在这样的环境下升级。

总之,可以固化,也可以迭代升级,方能持续进步。假如你的人生这套算法,某天彻底停止更新了,那么这辈子被男人是不是也差不多相当于到头了?希望有一天当自己老了,还能持续有新的学习心得、新的经历体验。

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

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