脑熵：如何直击真相，果断决策

熵！！！ 当所有的事物都在变得复杂时，我们的大脑也需要提高对复杂信息的处理能力。心理学家罗伯特·X.史密斯将这种能力称为脑熵。 熵衡量的是一个系统的复杂性。而脑熵并不是指大脑的混乱程度，而是指大脑可以访问的神经元的数量水平，用来衡量大脑对复杂信息的处理能力。这也是研究大脑机能的一项重要指标。脑熵越高，说明信息处理能力越强，大脑神经活动越不规则。 提高脑熵的本质是优化我们大脑的算法。 假设我们眼前有20个苹果，如果要知道苹果的数量，初学数学的小孩子可能会用加法，一个一个数。而我们可能会用乘法来运算，用4×5或者2×10的方式计算出来。如果是数出好几百个苹果，小孩子的方法更容易出错，而乘法则可以更快、更准确地算出答案。在这里，我们会认为小孩子的脑熵更低一些，他们解决问题的水平较为有限。 首先，我们需要优化信息收集的算法。 “数据不会说谎，但统计数据的方式会。”类似地，我们会因为注意力有限、知识面狭窄、视角不全面或主观感受有偏差等因素，对同样的信息产生不同的态度和理解。这很容易造成信息的耗损或扭曲，导致我们无法全面而准确地看待事物。 其次，我们还需要优化信息加工的算法。 为什么古人可以从满天繁星中看到星座和星宿呢？因为好的信息加工方式可以帮助我们从看似混乱的事物中找到规律。为什么人们又会有那么多迷信行为呢？因为糟糕的信息加工方式会导致我们形成错误的因果认识。 再次，我们更需要优化运行过程中存在的偏差。 最后，我们更需要优化自身存在的bug。 每个人或多或少都存在认知偏差，这些偏差就像大脑系统内在的漏洞，会影响我们公正地看待事物。 总之，当我们周围的事物变得越来越复杂时，我们也必须提高自己的脑熵，让自己拥有更强的信息处理能力。这样，我们才能更好地适应环境，降低被欺骗的风险，提高生活质量。 知识的功能：思维的质量决定生活的质量 过去的选择决定了现在的我们，而当下的选择会决定未来的我们。如果我们能够预知未来，就可以提前做出正确的选择，让自己更可能实现一个困难的目标。 那么，如果有一个方法能让你成为“先知”，你愿意尝试吗？ 1.知识的功能 其实，学习知识就是成为“先知”的途径之一。为什么这么说呢？因为知识能帮助我们对事物进行描述、解释、预测和控制。我们先了解和描述出事物的表象，再进一步探究和解释它的成因，预测接下来的发展，最后则给出方法，控制它的发展方向。 记得小时候，我们经常会抱怨电视里的天气预报不准，认为天气预报就是“瞎报”。而现在，天气预报不仅准确率非常高，而且能够预测很长一段时间的天气变化。这种进步是因为人类积累的气象学知识越来越丰富，以及观测设备的性能不断提升。 其他领域也呈现这样的趋势——人类对未来的预测越来越准确，且具有持续性。通过力学定律，可以准确判断卫星的运行轨迹；通过传染病传播模型，能够预测传染病的传播路径；通过香农的信息论模型，可以计算信息的传递效率…… 所以，成为“先知”的最佳途径是学习各种知识。知识越多，其价值就越大。因为我们可以借助知识实现对未来更精准的预测，也更容易对症下药，解决未知的问题。 2.认知偏差 在预测未来的道路上，我们依旧需要解决非常多的问题。其中一个就是我们的认知偏差。 大多数人对这个世界的认知存在巨大的偏差。这些偏差的产生有些是因为片面的思考，有些是因为固有的偏见，有些是因为思维的惯性，甚至有些是因为认知的扭曲。它们就像一面哈哈镜，让我们在认知事物时出现了失真。 而且，人们的认知偏差是系统性的。这里的系统性涉及两个层面。 第一，人们对世界的错误认知不是偶然和随机的，而是必然且有规律的。换句话说，这些偏差存在于我们的大脑系统之中，并以某种有规律的方式呈现，这是导致我们认知和思维犯错的内在因素。 我们认为这个图形是立体的，是因为我们通过线条、阴影、距离和对比等方式产生了一种感知错觉。除此之外，我们还会产生情感错觉和认知错觉。如果将这样的信息作为我们思维的参照，难免会产生认知偏差。 第二，这种偏差存在于生活的方方面面，存在于整个世界系统之中，没有一个领域可以幸免。这是人们产生认知偏差的外在因素。 换句话说，这是路径依赖导致的结果。大脑的内在认知机制导致我们获得的信息、经验、数据和知识或多或少存在偏差，而这种偏差会在传播者和媒体的报道扩散中不断增多和放大，导致生活中存在各种各样的认知偏差。我们常说的三人成虎、众口铄金、无中生有、空穴来风，这些都是认知偏差在传播中被放大和扭曲的结果。 在某种程度上，“每个人都生活在一个充满偏差的世界里”。这些认知偏差，有的是无知引起的，有的是视角问题导致的，有的是因被欺骗而产生的，还有的是因为自大和狂妄而滋生的。而认知偏差又会导致一系列问题。 而这些低质量的思考、选择、判断和尝试，会造成个人的生活处于低质量状态。 如果说体育活动的基础是柔韧性、速度和力量，那么思维活动的基础就是认知能力。 想要提高自己的认知能力，要先意识到自己存在认知偏差，进而学习与认知相关的知识。 我们往往无法意识到自己的认知偏差和思维错误，因为我们被潜意识的偏心和自我中心主义蒙蔽了双眼，无法看到自身存在的种种问题。相反，我们还是“推卸责任”的好手。无论什么错误，我们都能从他人和环境中找到“替罪羊”。 总之，我们需要不断减少认知偏差的影响，做出尽可能接近真相的思考。 3.可变性和特异性 物理学领域的规律不会因为人们相信什么而发生改变，但是心理学领域不一样，心理学的规律会随着我们选择相信的事物改变而改变。这也是二者之间最大的区别。 在物理学领域，勾股定理或其他数学定理不会因为谁不相信就发生改变，约束它们的只有成立的条件，而不是人们相信或者不相信。但是人的心理发生改变时，结果可能发生变化。比如，当每个人都相信某只股票价格会上涨而纷纷买入它，结果就是它的股价真的上涨了。 正是人心理的可变性和行为的特异性，导致很多关于人的预测无法做到真正准确。 换句话说，关于人的预测，我们只能找到规律，但无法找到定律。比如，一个村庄的人都很喜欢吃香蕉。但如果我们从中挑选一个人，让他从香蕉和苹果中选择自己喜欢的水果，我们可以预测他可能更倾向于选择香蕉。但是，他也可能想换一个口味试试，而最终选择了苹果。 4.复杂系统 比如在解决一些环境问题时，可能要用到生态学、工程学、政治学、人类学、社会学、地理学、经济学和植物学等领域的知识。 又比如你要创立一家企业，生产环节可能需要运用工程学知识，销售环节需要运用营销学知识，协调和决策环节需要懂得管理学知识，融资环节需要懂得金融学知识，风险控制又需要懂得法律知识。 了解复杂系统的特性，可以帮助我们判断一个问题究竟是复杂系统的问题，还是大脑“算力”不足导致的问题。比如，五子棋、象棋和围棋，这些对弈都有一套算法可以解决，只不过在实践中我们“算力”有限，无法准确预测变化。 另外，可以通过设置优先级来思考复杂系统的问题。当一个问题涉及多个领域时，可以先确定这个问题涉及的知识领域，同时选择其中两三个优先级较高的领域作为判断的主要标准，以此尝试解决问题。 5.对事实的运用 我们每个人每天都在看着事物不停地运动、不停地变化，但是只有牛顿找到了物体运动的正确规律；我们每天都会有成千上万次心理活动，但只有少数心理学家找到了心理活动的原理；我们接受了很多教育，但并不是每个人都会变得有智慧。 可见，想要成为一个充满洞见的人，不仅需要看到事实，还需要学会运用事实。 人们产生智慧要经过一个从数据到信息再到知识最后变成智慧的过程。 我们可以将满天繁星作为例子。每颗星星都是一个数据，而我们通过比较和分类等方式，将这些星星分成不同的星座、不同的群体，数据在这里变成了信息。接下来，我们发现北斗七星像一把勺子，并且末端指向北方。于是，信息变成了知识。如果我们迷路了，根据北斗七星识别方位就是一种智慧。 我们的价值不在于我们知道什么，而在于我们能够运用什么。” 我们可以把自己的思维比作计算机的运算。计算机想要准确识别、判断和理解信息，需要强大的算力、准确的算法和大量的数据。[2]为什么一些人会觉得读书无用？因为他们空有“数据”，但是“思维算力”不足，或者没有准确的“思维算法”。因此，他们无法将数据转变成知识和具有指导价值的智慧。 因此，我们必须用科学的思维，通过比较、抽象、归类、控制等方式，在混乱无序的数据中发现联系，在复杂多变的信息中发现因果关系，最后再通过日积月累的知识形成智慧。 6.预测，只是改变的开始 我们还可以利用这些思维改变一些事情，比如将运气转化成实力。下象棋的人输了，他们只会承认自己技不如人；但是玩扑克牌输了，很多人会觉得是自己运气差。其中的区别就在于下象棋非常依赖技能水平，而玩扑克的胜负，则会受到随机性的影响。 举个例子，在1930年之前，人们都认为打广告能否卖出产品，纯粹是一个运气问题，具有完全的随机性。而随着人们对心理学和行为学的深入研究，尤其是行为主义的发展，让越来越多人意识到：广告能否成功影响消费者，其实是有迹可循的。只要掌握了背后的心理学原理，人们就可以设计出更有效果的广告，将部分“不稳定的运气”转变成“稳定的实力”。 优化心智算法的四部曲，分别是准确描述、合理解释、有效预测和反馈控制。

当我们用一种低质量的信息处理方式来看待事物时，这些糟糕的问题就会不停地出现在生活中，耗费我们过多的精力、金钱、时间和心力，让我们无力投身于更需要想象力的、与未来发展有关的事情中。自然而然地，我们也就只能过着低质量的生活。想要提高生活质量，我们必须提高自己处理复杂信息的能力，提高对事物的理解能力，减少被欺骗的情况。当所有的事物都在变得复杂时，我们的大脑也需要提高对复杂信息的处理能力。心理学家罗伯特·X.史密斯（Robert X.Smith）将这种能力称为脑熵（brain entropy）。熵衡量的是一个系统的复杂性。而脑熵并不是指大脑的混乱程度，而是指大脑可以访问的神经元的数量水平，用来衡量大脑对复杂信息的处理能力。这也是研究大脑机能的一项重要指标。脑熵越高，说明信息处理能力越强，大脑神经活动越不规则。提高脑熵的本质是优化我们大脑的算法。对于这些问题，人与人之间的算法也不尽相同，有些人的算法很低效，就像用数数的方法数出十万多个苹果一样，而有些人掌握了一套更好的算法，可以又快又准确地完成这些任务。正是大脑处理信息方式的差异造成了人与人之间的差距。信息在传播过程中也会产生耗损，以至于对于同样的信息，不同的人会获知不同的内容。在统计学中有一句名言：“数据不会说谎，但统计数据的方式会。”类似地，我们会因为注意力有限、知识面狭窄、视角不全面或主观感受有偏差等因素，对同样的信息产生不同的态度和理解。这很容易造成信息的耗损或扭曲，导致我们无法全面而准确地看待事物。如果我们收集信息的方式存在诸多漏洞，就更容易掉入认知的陷阱，也要为此花更多的时间和精力。因此，我们需要优化信息收集的算法。为什么人们又会有那么多迷信行为呢？因为糟糕的信息加工方式会导致我们形成错误的因果认识。我们必须优化自己的信息加工方式，这样才能在繁杂的信息中找到规律，在千丝万缕中看见因果关联，在艰难困苦中找到方法。首先，我们需要优化信息收集的算法。其次，我们还需要优化信息加工的算法。再次，我们更需要优化运行过程中存在的偏差。最后，我们更需要优化自身存在的bug。任何一个系统在运行过程中都会产生例外，就像基因的编码总会产生变异。任何一个系统在运行的同时，系统内和系统外都在发生改变，都在往更复杂的方向变化。而为了适应偶然的随机性或者必然的复杂化，我们必须学会调整自身，提高对环境和事物的兼容性。当系统出现错误时，我们要纠正它们，而不是忽视或者否认它们。每个人或多或少都存在认知偏差，这些偏差就像大脑系统内在的漏洞，会影响我们公正地看待事物。总之，当我们周围的事物变得越来越复杂时，我们也必须提高自己的脑熵，让自己拥有更强的信息处理能力。在某种程度上，“每个人都生活在一个充满偏差的世界里”。这些认知偏差，有的是无知引起的，有的是视角问题导致的，有的是因被欺骗而产生的，还有的是因为自大和狂妄而滋生的。而认知偏差又会导致一系列问题。想要提高自己的认知能力，要先意识到自己存在认知偏差，进而学习与认知相关的知识。物理学领域的规律不会因为人们相信什么而发生改变，但是心理学领域不一样，心理学的规律会随着我们选择相信的事物改变而改变。这也是二者之间最大的区别。比如，当每个人都相信某只股票价格会上涨而纷纷买入它，结果就是它的股价真的上涨了。生活中的很多问题会涉及复杂系统。这些问题无法只用特定领域的知识来解决，而是需要运用不同领域的知识。了解复杂系统的特性，可以帮助我们判断一个问题究竟是复杂系统的问题，还是大脑“算力”不足导致的问题。比如，五子棋、象棋和围棋，这些对弈都有一套算法可以解决，只不过在实践中我们“算力”有限，无法准确预测变化。“我们的价值不在于我们知道什么，而在于我们能够运用什么。”为什么一些人会觉得读书无用？因为他们空有“数据”，但是“思维算力”不足，或者没有准确的“思维算法”。因此，他们无法将数据转变成知识和具有指导价值的智慧。在这本书中，我能提供的也并不是什么成为“先知”的诀窍，而是一个看待事物的新视角。当我们克服了一系列认知偏差，能透过事物的表象思考，我们看到的世界将是全新的面貌。本书以知识的4个功能作为框架，结合脑熵的理念，提出了优化心智算法的四部曲，分别是准确描述、合理解释、有效预测和反馈控制。最关键的步骤就是准确描述现象。如果我们对事物表象的描述都是错误的，那么后面的步骤都只能是在错误的道路上越走越远。很多事物的表象可不会直接呈现在我们面前。它们会在各种干扰因素的影响下，发生一些改变，以至于我们无法看清楚它们的真实面目。想要真正看清事物，我们必须学会准确描述事物。根据心理学家伯格（Berger）的研究，人从外界获取的信息，有84%是通过眼睛获得，13%是通过耳朵获得。当我们进入一个新的领域，要做的第一件事是掌握该领域的工具，让这些工具成为事物表象的信号放大器，帮助我们更准确地识别和判断。在这个例子中，就是因为语言和认知的匮乏，导致我只能用非常粗略的视角描述眼前的冲浪现象。而我的这个朋友在冲浪上有更丰富的内在语言，因此看到了更多的细节，甚至通过这些细节，做出了“他是初学者”的推断。在其他领域也是如此。如果缺乏特定领域的专业知识，即使同样的场面出现在我们的面前，我们也依旧无法用精确的语言描述这些现象，更不可能通过表象看到更深刻的本质。这点也得到了心理学研究的验证。绝大多数领域都是如此。面对同样的场景，专业人士可以看到更丰富的现象，而对于一个“小白”，只能看到最浅显的部分，而且还经常会遗漏很多关键的信息。这也导致了人们经常无法客观且全面地描述自己所看到的场景和信息。这就是语言和概念对我们认知事物的影响。如果我们对一个事物没有足够丰富的概念，就只能停留在一个较为粗糙的认知层面，也更难透过这些表象看到更深刻的本质。正如维特根斯坦所言：“语言是一个人认知世界的反映，一个人看到的世界越是贫瘠，那么他的语言就越是匮乏；而看到的世界越是丰富，那么他的语言就越是多样和充满变化。”概念实际上是一种信息的压缩。凡是有区别的事物，都可以用一个新的概念对应。专业人士能够区分外行看不出区别的事物，他们也需要更多的概念来对应不同的事物。在需要描述一个表象或需要分解某些信息时，可以根据5W2H分析法对自己进行提问：是什么（What）、为什么（Why）、何人做（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何（How），以及多少（How much）。事物的属性可以分为四类：质料属性、形式属性、目的属性和变化属性。前面讲到的四要素分析法是横向分析方法，而5WHY分析法则是纵向分析方法。科学研究的过程就是一个将我们习以为常的概念，从定性到定量的分析过程。多角度求证的思维是一种非常有用的方法，可以避免很多虚假的信息。在美国有一句谚语：“如果一个东西，看着像鸭子，走起来像鸭子，叫起来像鸭子，那么它就是鸭子。”这其实就是一种多维度求证的思维，通过结合外貌、行为、声音等信息，判断它是一只鸭子。反之，单个角度的求证很具有欺骗性。如果它只是看起来像鸭子，那么它可能是一个鸭子玩偶；如果它只是走起来像鸭子，那么它也许是一个模仿鸭子走路的小丑；如果它只是叫起来像鸭子，那么也可能是录音带的声音。

如果简单概括本书： 浓缩为一个字——无； 浓缩为二个字——三无； 浓缩为三个字——n个无； 浓缩为四个字——n个三无。

对于理性思考的入门书 建议快速浏览 概念性较多 链接性很广 如果要深入 可以看批判性思维 简单逻辑学 等更加深入理解

通俗易通的一本算是思维模型的书，尤其是5W2h，特别简单，还有凯利模型～错误在哪？ 等等。。。值得推荐

这本书的精华在第5章和第6章讲到常见的思维误区，认知误区。比较好懂，读起来也比较轻松相对偏科技读物。

脑熵，指的是大脑处理信息的水平。本书从如何正确处理信息的角度，用计算机处理信息的原理做出解释，便于读者了解人类大脑处理信息的特点。全书提供了很多基础概念，阅读时多做引申思考更受益。

在读书之前可能我们会三连问🙋 ❗️为什么要读书？ ❗️读书有什么用呢？ ❗️这本书有什么特别之处吗？ 这本书中在前言，用11页就精炼的做了解答。 我们都喜欢穿越，借助上帝视角，知悉未来的每一个走向，大展宏图、走向成功 这本书就提供了类似的机会，它不能带你穿越过去，但它提供了预测未来的方法，让你快人一步🆙 更多的内容，我就不剧透了，总之这会是一本你忘不了的书。

很有意思，值得一读。 脑熵，化繁为简的能力，处理复杂信息，并且作出有效决定的能力。

单看这一本是很好。但，作者还是重复了自己。