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最优的人生算法!

作者 :正文注明 2024-08-26 07:50:35 围观 : 评论

来源:圆方你怎么看啊
微信ID:yflooklook

“人生算法”这个词,可能许多小伙伴乍一听有些陌生。
实际上,这并不复杂。从生物学或者遗传学的角度来看,我们每一个独立的个人,都是一种不同的算法。
而每一个“不同的算法”,在社会这个有这70多亿参与者的比赛中博弈,最终角逐出最优的那些。
这么说可能有些抽象,具体而言,所谓的人生算法,就是解决人生中各种问题的系统方法,是不断迭代的机制,是提高自己达成目标的概率的套路。只要你找到并践行那些正确算法,你就会走得更远,走的更高。
而我们人生要做的事情很简单,找到并优化我们的算法,把这个算法不断地重复成烙印在习惯中的套路。然后不停的重复这个过程。
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那什么样的算法,才算是“正确的算法”呢?
很早就找到算法,并践行下去,现在做的最成功的,可能就是巴菲特了。
巴菲特以他独特的投资策略而出名,但是其核心的算法是什么?其实也非常简单,从一个小故事就能明白:
麦克·弗林是巴菲特的私人飞行员。有一次,他和巴菲特在探讨他的职业生涯,巴菲特让他写下最重要的25个目标。
然后,巴菲特让他从中圈出,他认为最重要的5个。
巴菲特问:“你现在知道该怎么做了么?”
弗林说:“知道了。我现在会马上开始着手于实现这5个目标。至于另外20个,并没有那么紧急。所以可以放在闲暇的时间去做,然后慢慢把它们实现。”
巴菲特听完后说到:“不,弗林,你搞错了。”
那些你并没有圈出来的目标,不是你应该在闲暇时间慢慢完成的事,而是你应该尽全力避免去做的事——你应该像躲避瘟疫一样躲避它们,不花任何的时间和注意力在它们上面。”
巴菲特的算法,印证了帕累托法则(二八定律)所揭示的生产力真相:少量的投入和付出,常常产生大量的结果和回报。
这条法则告诉我们:应该把有限的时间和精力,投入到最关键的事情上,而不是平均分配所有的能量。巴菲特的投资也是这样,真正让他成为世界首富的,其实就是那可能不超过十次的交易。
还有一个比较崇尚“算法”的,是我很喜欢的的投资人,达利欧。在他的书《原则》中,有这么一段:
“我认为一切事情的发生都是由于反复出现、不断演进的因果关系。在大爆炸发生时,宇宙所有的法则和力量都被创造、被推进,随着时间的推移相互发生作用,就像一系列复杂的、环环相扣的机器:星系的构造、地理和生态系统的构造、我们的经济和市场,以及每个人……所有这些机器一起进化,创造了我们每天遇到的现实。”
在达利欧眼中,自我、桥水、经济乃至整个世界就如同一部部复杂程度不同的机器,要想了解并掌控它们,就要不断地摸索与总结机器运转的规律。
“我认为进化是宇宙中最重要的动力,也是唯一的永恒的。每一个人的职责都是通过为进化做一份贡献而来的。”
他的这本《原则》也可以理解为是他的“算法合集”。
我们可能不太能够成为“巴菲特”,又或者是“达利欧”,那有没有什么简单易行的“算法”可以指导我们日常生活呢?
其实也是有的。1984年,作者阿克塞尔罗德写了一本《合作的进化》。在书中,他想弄清楚一个问题:
在与他人的持续交往中,人什么时候应该合作,什么时候只需为自己着想?一个人会继续帮助他的一位从来不思回报的朋友吗?一个公司会给另外一个濒于破产的公司及时的支持吗?一个国家应如何面对另一个国家的敌意行为,应遵循怎样的行为模式才能赢得其他国家的合作?
为此,他设计了一个名叫“重复囚徒困境”(iterated Prisoner's Dilemma)的游戏。
在这个游戏中,每个参赛者为自己的程序设定好“算法”。然后让所有的程序去参与竞赛。
竞赛是循环进行的,即每一个参赛程序都与随机其他程序相遇。
相遇后,如果双方合作奖励每人3分,双方背叛每人只给1分。如果一个人背叛而另一人合作,背叛者得5分,合作者得零分。每轮游戏进行200回合。
策略程序竞争的结果颇为出人意料。很多人认为结果会符合谚语“人善被人欺”的描述,也就是“友好的”合作策略程序得到的结果将比不上那些不诚实、不合作的策略程序。
然而,恰恰相反,其中最简单的且采取合作策略的一个程序最终在比赛中获得了胜利。前15名中,14名是好人策略,1名是非好人策略。
而最好的“算法”则是一个名叫“以牙还牙”(Tit for Tat,TfT)策略。简单说就是,好人+报复的策略。简单说,就是在与其他某个程序第一次互动时都会合作,在之后的互动中,TfT都会按照对方程序在上一次互动中的策略来行事。对方上一次背叛,他就背叛,对方上一次合作,他就合作。
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“一报还一报”的稳定成功的原因是它综合了善良性、报复性、宽容性和清晰性。它的善良性防止它陷入不必要的麻烦,它的报复性使对方试着背叛一次后就不敢再背叛,它的宽容性有助于重新恢复合作,它的清晰性使它容易被对方理解,从而引出长期的合作。
所以,如果要选择一个我们自己的“最优人身算法”,很简单:

对每个人,
都要给第二次机会,
但不要给第三次。




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