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工业革命,机械思维的结果

机械思维带来了工业大发明时代.

第一个自觉应用牛顿力学原理做出重大发明的是瓦特.蒸汽机其实在瓦特之前就有了.
瓦特改进了蒸汽机.

瓦特和之前的工匠不同,他通过科学原理改进蒸汽机,而不是靠积累的经验.
瓦特系统学习过大学物理和高等数学.

机械思维的重要特征--所有问题都有一个通用的解决方法.

现有产业+蒸汽机 = 新产业

瓦特不仅获得了技术上的胜利,重要的是他掌握了新的方法论--机械思维.
瓦特后,机械思维开始在欧洲普及.
人们把更多的事情交给机器来完成,从而提高了生产效率(今天也是一样,让机器变得更加智能也是可以把一些事情交给机器来做,从而提高效率).

机械系未导致了工业革命.工业革命带来了财富和更长久的人类寿命,所以,思维方式对人类文明的进步是十分重要的.

牛顿之后的三个世纪,人们习惯用机械思维去描述一切.渗透到了方方面面.

机械与瑞士手表,音乐甚至计算都有关系.
德国科学家用机械实现了人类第一台可编程的计算机Z1.

机械思维的影响力是作为一种准则指导人们的行为.
核心思想

  • 确定性
  • 因果关系

今天,大数据思维和互联网思维就像19世纪时的机械思维一样,非常时髦.

爱因斯坦的思维方式和牛顿是一样的.
人类找到真正的因果关系是一件很难的事情.运气成分也很大.所以机械思维也有一定的局限性.

机械思维的主要局限性来源

  • 否认不确定性
  • 否认不可知性

机械思维善于把握确定性的问题,而难以解决具有不确定性的问题.

青霉素和其他抗生素的发明,组训了"分析找到原因,根据原因得到结果"的思维方式.

到了信息时代,机械思维的局限性也就变得日益明显.

  • 并非所有的规律都可以用简单的原理描述
  • 想过去一样找出因果关系变得非常困难.因为简单的都被发现了
  • 世界本来就存在着很大的不确定性

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世界的不确定性

不确定性在世界里无处不在
很多专家的预测都是错的,在金融领域及其常见.
不确定性是这个世界的重要特征,所以机械论的方法难以做出准确的预测.

我们对世界越来越了解,我们就会发现影响世界的变量非常多,无法通过简单的办法或公式来处理.

骰子我们可以通过计算各种因素来确定是几点,但是过于复杂,稍有偏差,就会错误.所以直接定为每个点数出现的都是1/6

预测股市和掷筛子原理很相似.准确性大概在一半左右.
有太多不确定性是无法考虑的.

客观世界本来就充满不确定性.
我们不可能得出电子在摸一时刻的位置和运动速度.

我们虽然不能确定电子的位置和速度,但我们可以知道在一定时间里在各处出现的概率.
不确定性的东西很难用确定公式来表示,但通常可以用概率模型描述.

香农博士建立起了一套完整的理论,将世界的不确定性和信息链接了起来,就是信息论.
信息论时通信的理论,也是人们看世界和处理问题的新思路

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熵--一种新的世界观

信息论最初是通信的理论.
信息虽然和数据有着直接的关系.
数据有些时候和信息有点关系,但不能划等号.
有时也有大量不断重复的数据,其实信息量很少.

香农提出了"信息熵"的概念,解决了对信息度量的问题.量化的给出了信息的作用,把信息和世界的不确定性联系到了一起.

香农在信息论中借用了热力学中的概念,用熵来描述信息的不确定性.
信息量与不确定性有关,如果要搞清楚一个很不确定的事情,那我们就需要大量的信息.
如果我们对事情比较了解,那么就不需要太多信息就可以拿下.

信息量的度量等于不确定性的多少,这样就把熵和信息量联系起来了.
要消除系统内的不确定性,就需要引入信息.

通信就是传输某种信息.
香农还把通信的原理讲的一清二楚.

信息论的作用远不止科学与工程,是一种全新的方法论.
机械思维建立在确定性的事情上
信息论完全建立在不确定性的基础上

在一无所知的情况下,在网页投放广告,1k次展示也只能赚0.5USD广告费.
搜索广告有用户输入的关键词,所以准确率会大幅度提升.
实际中,google每1k次展示可以带来约50USD的广告费.
这就说明了信息的重要作用.
挖掘用户的使用习惯,降低广告匹配的难度,就可以展示相关广告

在信息时代,谁掌握了信息,谁就能够获取财富.

用不确定性的眼光看世界,再用信息消除不确定性.还可以把很多智能型问题转换为信息处理的问题.
就像下象棋,每一步都有几种可能,就是不确定性.
就像人脸识别,从有限的可能性(世界人数有限)中挑出一种,这就是识别问题变为消除不确定性.
把智能问题转换为消除不确定性问题,再去找到消除相应不确定性的信息.

信息论中的一个重要概念--互信息
可以解释为什么信息相关性可以帮助我们解决很多问题.
有时,我们获取的信息和要研究的问题不是一回事.这就需要他们之间有关联.
才能帮助我们消除不确定性.
互信息是对相关性的量化度量.

3016.com,香农还给出了香农第一定律和第二定律.

  • 第一定律
    香农信源编码定律:假定有一个信息源,里面有N种信息.我们需要对这N种信息进行编码.这些编码不能重复.
    编码平均长度一定大于该信源的信息熵,但一定存在一种编码方式,是的编码的平均长度无限接近他的信息熵.

生产力的提高就是靠便宜的机器取代人工,像Google,Facebook等,都是尽可能的用机器代替人工.

  • 第二定律
    信息的传播速率不可能超过信道的容量
    只有信道的容量增加了.传输率才能提升.
    是通信的基本定律,也是自然界固有的规律,也可以解释很多商业行为.
    我们常说做生意靠人脉,人与人交往的带宽就是人脉.人脉决定了发出和获得的信息的多少.
    现代通信的本质就是用低廉的成本让人们获得人脉(电话,微信,QQ).

关于信息论,有一个最大熵原理.对未知的事物寻找一个概率模型的时候,这个模型需要满足我们所有已经看到的数据.对未知情况不要做任何主观假设.
在金融领域,用最大熵原理就很有效.被广泛应用于机器学习.
不做主观假设的前提是取得了足够多的数据.否则无法对细节进行描述和预测.

今天,信息论也普遍被用于管理.

好书推荐网11月21日书讯:近日,迈克尔·莫布森《实力、运气与成功》中文版由中国友谊出版公司出版。[美]迈克尔莫布森(Michael J. Mauboussin),哥伦比亚商学院教授,圣塔菲研究所核心成员,研究领域横跨心理学、竞争策略、金融、管理、复杂系统理论等,是当代复杂科学领域的领军人物,曾获得美国“商学院年度杰出教授”、“卓越教学奖”等奖项。

大数据的本质

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