一、反饋機(jī)制

我們在成長的過程，會接觸到兩種反饋機(jī)制。

我們會先接觸到是學(xué)校的作業(yè)和考試機(jī)制。我們通過做作業(yè)、考試來獲得即時又準(zhǔn)確的反饋。做錯哪道題，說明那堂課沒有學(xué)懂，只要把錯題的相關(guān)內(nèi)容再學(xué)習(xí)一邊，就可以很快把薄弱的那部分知識補(bǔ)上。

而且學(xué)校的反饋機(jī)制是對不同問題給出的反饋是彼此獨(dú)立的，不會相互干擾。語文沒學(xué)好，不干擾我們對生物的學(xué)習(xí)。這種非常具體的反饋可以讓我們直接找到原因：語文沒有考好，不用在生物課上找原因。大部分人都在學(xué)校中都習(xí)慣了這樣的反饋機(jī)制。

畢業(yè)后我們會進(jìn)入社會就會接觸到與學(xué)校截然不同的反饋機(jī)制：真實(shí)世界的反饋機(jī)制。它未必及時，可能不完全準(zhǔn)確，更復(fù)雜的是，并不是孤立的。比如想要做一個新產(chǎn)品，可能要等幾年才能知道做的好不好，以及能不能做出來。等得到反饋時，這幾年的時間可能已經(jīng)白費(fèi)了。當(dāng)然這個過程可能得到部分反饋，也可能是局部片面的。因此，除非是非常簡單而又具有重復(fù)性的工作，否則很難從具體的反饋中直接找到根本的原因。

在真實(shí)世界里，很多時候我們得到的反饋都是總體性的、模糊的。比如做了一個方案，大部分地方都做的很好，但只要一個地方做錯了，就可能前功盡棄。不會因?yàn)椤敖^大部分都做的很好”就得到一個90分的反饋，而是只能得到一個“完全失敗”的結(jié)果。比如說換工作，我們需要很長的時間才能獲得足夠準(zhǔn)確的反饋，甚至一開始得到的部分的反饋和最終的結(jié)果是矛盾的。

我們不能再依賴著學(xué)校的那套反饋機(jī)制，它在現(xiàn)實(shí)的社會里是完全靠不住的。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)“欺騙”著你。

二、現(xiàn)實(shí)的現(xiàn)實(shí)

人類天生都喜歡得到即時反饋，因?yàn)橐馕吨淹瓿?，即時回報(bào)，是確定的。不確定性就意味在它發(fā)生之前，沒有人知道它會發(fā)生什么。不同于風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)一個可測度但不穩(wěn)定的“量”，而在現(xiàn)實(shí)情況下，很多時候這個“量”是無法測度的。所以都會厭惡不確定性。

而現(xiàn)實(shí)都是由無數(shù)個小概率堆積而成。那些我們習(xí)以為常的事物，以及所謂大概率事件，才是意外。所以我們的人生更像是打德州撲克，而不是下棋。

下棋我們可以看見對手的應(yīng)對路數(shù)，也就是我們面對的是一種確定性，那就做計(jì)算。比如說下圍棋，人工智能能夠在你落子后計(jì)算出自己下在哪里勝率最大，所以經(jīng)常在很多看起來重要的地方，說不下就不下，跑到別處走棋了。

而現(xiàn)實(shí)更像是打德州撲克，我們只能看到自己的兩張底牌，對手的底牌是什么，這是不確定的。每發(fā)一張公共牌的時候，下一張公共牌能不能幫助到你組合到最大的牌型，這也是不確定性的。對手下注時的表現(xiàn)，有多大可能性是拿到大牌又或只是在唬牌，這也是不確定性的?，F(xiàn)實(shí)里我們要經(jīng)常面對不確定的做出決定，才是決策。

時間的先后次序，總是讓我們以為先發(fā)生的作為因，后發(fā)生的作為果，以為事件的發(fā)生就像將一個雪球滾下山坡。但是事件的發(fā)生其實(shí)是我們每次決策下做的一個乘積進(jìn)行并聯(lián)還有串聯(lián)起來的。整體大于部分之和。

多個乘號串起來的，本身非常脆弱?？赡艹艘?，就會讓整體都?xì)w零了。所以首先要活下來。為什么大多數(shù)人是隨波逐流的普通人？因?yàn)檫@樣做活下來的成本最低，掛掉的風(fēng)險(xiǎn)相對某個局部環(huán)境也小一些。

那么如何才能既不出局，又不旁觀？構(gòu)建人生自我進(jìn)化的操作系統(tǒng)。