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决策的最优停止理论

2019-11-01 09:56:31  阅读:635  来源: 互联网

标签:一个 认知 37% 决策 停止 数据量 最优 我们


决策的最优停止理论

“认知”的局限性和边界

以前的课程里我们讲到过:认知是一种我们生存的手段。一个物种要生存繁衍需要各种各样的认知,包括感知和人类的理性活动,都是一个工具和手段。那么,我们应该如何用好和优化这个工具呢?

首先,我们要清楚这个工具本身的局限。

比如说,人活着有两样东西必不可少:水和火。如果人类没有发现和使用火,那么“人类”这个物种就不可能出现。即使到了今天,水和火仍然是我们生活当中最重要的两项资料。所以我们发工资,也就是发水和火——薪水,烧的柴和吃的水。说到水火,我们也能马上想到一个词“水火无情”——这两样东西虽然必不可少,但又是最可怕的,它们可能把人淹死或者烧死。

讲水和火我是想说:我们想要妥善使用和优化一个工具,就必须知道它的限度在什么地方;这个限度之外可能就是危害了。

如此说来,认知作为一种生存手段是需要反省的,是需要知道它的限度在哪儿的。所谓“智慧”,很大程度上就是关于限度和边界的认知。认知之上需要一个“边界的认知”——这也是我们这个模块一直在讲“认知治理”的原因。

最优停止理论(Optimal Stopping Theory)

“当我们明白我们该走哪条路的时候,我们常常是已经丧失了走这条路的机会。”

英国商业哲学家查尔斯·汉迪(Charles Handy)的这句话我以前只是觉得特别有道理,但它到底深刻在什么地方,我一直没有弄清楚。现在看来,这句话通俗点儿说就是“当你有了多么痛的领悟之后,这个领悟对你就没有价值了”。当你获得某种认知的时候,这个时间轴是往后的,而到最后才去“决策”,黄花菜都凉了。

我们经常看到亲子之间的冲突就是这种情况,比如在“选什么样的男朋友”这件事上,母女之间常常会有冲突:

母亲给出的是“认知”:经过很多迭代以后,她终于有了一个“多么痛的领悟”,获得了这个认知。

对于正在找男朋友的女儿来说,认知的时间点是错位的——母亲基于她的认知给出一个决策,而女儿的认知跟她是冲突的。

等女儿活到跟妈妈一样大岁数的时候,可能会觉得“妈妈说的是对的”,但她意识到这点的时候,已经没有选择权了。

这个现象的背后有一个很深奥的原理:最优停止理论。

我们做一个决策的时候,常常被两个东西所撕扯:我们要获得更多的信息、知识、最优化的认知,而这些往往要建立在数据的基础之上,你不能够“二话不说,上来就做一个决策”;数据是越多越好,可决策不是越晚越好——决策是有时间点的。

这样就会导致一个巨大的冲突。

比如租房子,你要尽可能多地看一些房子才知道什么样的房子性价比最高,才可能形成一个选择房子的标准。但是,让我们纠结的是,在你不断扩大数据量的时候,最好的房子可能已经被别人挑走了,你没有机会了。

同样的道理也适合于找对象:无论是男生找女朋友,还是女生找男朋友,都会遇到一个问题,尤其是优质的女生更面临这个问题,就是“数据量和决策时刻之间的天然矛盾”。你越优质,机会就越多,获取的数据量就越大,你就产生了一个冲动——“再看看吧,可能有更好的”。

但是,你收集数据的过程,也是丧失决策机会的过程——看到某某男生不错,但还有点儿问题,再看看吧,再比较一下……接下来,你找了5个男朋友之后突然觉得之前那个男生不错,回头再来找他,他给了你一张请柬。

股市上也是如此:你好像有很多选择机会,比如持有的一只股票一直在往上涨,但你不知道什么时候是上涨的终点。股票涨的时候,你要面临“什么时候抛”的决策:过早地抛,你可能丧失发财的机会;不抛,继续持有,好像是获得了更多的机会,但实际上可能陷入到某种灾难当中:今天你觉得它还会往上涨,明天早上就发现它在悬崖式下跌,这时候,你也只能在那儿站岗了。

“什么时候停止”是一个非常深刻的问题,中国哲学里的一个核心的概念叫“止”,停止。智慧的起点就是“止”,你不知道止,就不会有智慧;而智慧的终点也是止,你不但要“止”,而且知道什么时候、在多大程度上“止”——这就要考验你的智慧了。

我们经常会听到一句好像有用,但其实一点儿用都没有的话:我们要保持好XX和XX的平衡。比如,我们要保持好生活和工作的平衡,我们要保持多样性和专一性的平衡……等等,这些话听起来都对,但是是“正确的废话”——平衡的点到底在哪儿,我们是没有答案的。

我们经常说“那就看缘分了”,“那就看运气了”,“那就看感觉了”。所谓“运气”就是你选择的这个点正好是“最优停止点”,如果你没碰到就只会倒霉。

算法:37%法则

我一直以为“如何找到正确的停止点,保证决策的时效性与认知的成熟度”只能是凭感觉的,就像艺术家不知道他为什么这么写,为什么这么谱曲,或者为什么这么画,但是他们经过练习以后,他们就能恰到好处——最近一两年,我这个想法逐渐改变了。

古希腊时期的毕达哥拉斯(Pythagoras)一直在力图寻找这种特别感性的东西,他认为“所谓的恰到好处,背后是有一个定数的,是由某种数学般精确规律决定的”。比如黄金分割,表面上你觉得恰到好处,实际上它的这种精确性是可以用数学来表达的。

决策的时效性和认知成熟度,数据量与时间点的问题,也有一个类似于黄金分割的数字——37%。

比如你选秘书、选女朋友、选各种各样“好像机会很多,但同时有一个时间点的幽灵在困扰你”的事情,这里有一个定数,37%。

比如你是一个大老板,要挑秘书,无论应聘的有多少个,你要错过了37%的最优停止点,那么最后很可能会处于一种尴尬的境地:你必须要做出一个选择,而这个选择本身就是你不满意的——你还在想之前错失的一个或两个更好的选择对象。

37%是不以人的意志为转移的——你好像有各种各样的选择,有自由意志,但它是不变的,你选还是不选,它都在那儿——这就是“算法”。

我们这节课通过讨论数据量、认知成熟度和时间点、决策点之间的关系,开启了一个话题——算法。我们把“不以人的意志为转移的定数”叫“天算”,把“人的选择和算计”叫“人算”,所以我们经常说“人算不如天算”。

关于算法到底是什么,有什么特点,有什么用,我们会在下面的课程里一起讨论。

标签:一个,认知,37%,决策,停止,数据量,最优,我们
来源: https://www.cnblogs.com/endian11/p/11775315.html

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