《成为黑马》——通过追求局部最优来达到全局最优

黑马这个词潜台词就等同于“意外或者随机”。这个词被广泛使用是在1831年,英国前首相杰明·狄斯雷斯出版了一部小说《年轻的公爵》之后。这部小说里讲了一场精彩的赛马比赛,比赛刚开始,两匹夺冠呼声最高的优质马一路领先,眼看着快到终点线,要一决胜负了。不料忽然有一匹黑马从后面追上来,一举夺得了冠军。


我们对这种颠覆传统的逆袭故事津津乐道,而且深受鼓舞。不过要真说从黑马身上学到了些什么,好像也说不出什么一二。但是当你统计了足够多样本的时候,能从中发现一些很有意思的规律,这些黑马身上往往都具有一些统一的特质。


《成为黑马》这本书的作者有两位,都来自于哈佛大学。托德·罗斯教授是教育研究生院“心灵、头脑和教育”项目主任,著有畅销书《平均的终结》。奥吉·奥加斯是一位神经科学家,也是“黑马计划”的负责人。


社会主流认可的标准化思维和黑马思维有什么区别?为什么黑马思维更有利于你取得成功?到底该怎么做才能成为黑马呢?  


01

黑马思维


社会主流认可的标准化思维和黑马思维有什么区别?


标准化思维一直在追随世界规定的议题,而黑马思维则始终是自定义议题。


什么叫追随世界规定的议题呢?指的是我们大多数人面对的那套约定俗成的行为范式。针对我们面临的问题,其他人用的标准答案模版。


不过,作者发现,拥有黑马思维的人一直追求做自己,他们看起来“离经叛道”,但却在人生中不断地自定义议题。


比如在快餐店打工的珍妮,20多岁高中没毕业,是个单身母亲。如果按照标准化思维,世界给她规定的议题应该是好好打这份工,解决好自己和孩子的温饱问题,而不要去冒风险做一些不切实际的事。但是她给自己定义的议题是去了解更多关于天文学的知识,日后成为一名天文学家。


一个没有接受专业教育的人想成为天文学家,这个事可不就是不切实际吗?天文学是一个严重依赖数学基础的专业,而珍妮呢,高中没毕业,还很讨厌数学。不过最后,珍妮通过向天文台的工作人员请教和实践,自学11年之后,成了自1781年威廉·赫歇尔发现天王星之后,第一个发现新行星的业余天文爱好者。而且,她还和别人合写了20多篇论文并发表在学术期刊上,其中包括学术界的顶级刊物——《科学》期刊。


卢梭说过一句话:大多数人都生活在平静的绝望中。而珍妮是在这种境地中冲出来的人,她们用五花八门的方式折腾,她们选择自己最能获得满足感的方向,完成自己定义的人生议题。


标准化思维和黑马思维两者,对风险的评估是不一样的。标准化思维对风险的评估是从客观事实出发的,具体指的是我们普通人在特定情况下获得成功的概率,是个统计学的概念。比如,如果每一千个程序员中只有一个能进入谷歌工作,那说明,根据标准化思维,能进谷歌工作的概率就非常小。


从客观事实出发当然没什么问题。不过在作者看来,让这些黑马人物真正与众不同的,就在于他们评估风险的方式是由“适合”来决定的。


他们善于评估自己内在的兴趣点与某个机会之间的匹配程度。因此,“适合”体现为自己和机会之间的多维互动。

一个特定机会能激活的兴趣点越多,他们通过选择而产生的热情就越大,结果显然易见,这种选择所引发的风险也就越低。只要彼此适合,就是低风险的机会;相反,只要彼此不适合,就是高风险的机会。


他们不问这一行好不好找工作,这个工作挣多少钱,这个职位的地位高不高,他们问的是:“这个工作分析下来,我有多喜欢?”他们更在意自己是否真的享受做这件事本身。


时代变了,黑马思维更符合我们自身的发展和幸福。


标准化思维是20世纪标准化生产方式的产物。但是现在不一样了,我们生活在一个追求数据化服务的时代,这是一个由千人千面的算法技术组成的世界。这些技术手段的本质特征都是在提供个性化服务。在这个时代中,对成功的定义不再只有取得财富,获得阶级跃升这么一种。


黑马思维的人不是因为卓越而满足,而是在满足中达到卓越。 


02

成为黑马的关键点


第一:黑马人物擅长发现并激活自己的微观动机


要想成为黑马就意味着,首先你得学会发现自己的微观动机,尊重内心最真实的想法。毕竟如果你长期处在一个压抑或者乏味的环境中,是不可能激发出自己真正的潜能的。


微观动机是由一系列强烈而持久的感觉组成的,它们隐藏在你无意识的自我深处,包括某些细微的偏好,直白的欲望以及私密的想法。换句话说,它们有点像一堆埋在地底下待开发的宝藏,往往需要你创造适当的环境才能被开发出来。


每个人的微观动机都是独特且具体的。如果我们在日常生活中,对自己产生的明显情感变化保持警觉,多拆分成几层,就能慢慢掌握识别出微观动机的方法。作者给这个过程取了个名字,叫“判断游戏”。做这个游戏的目的是为了激发自己对外部的情感反应,越主观越好。


物理学家理查德·费曼曾经说过,不要愚弄自己,其实自己才是最容易遭受愚弄的人。


第二:就是黑马人物没有长远目标,他们通过追求局部最优来达到全局最优


我们先来做个思想实验。你可以想象一下,人生是一片山区,自己的任务就是爬到最高的那座山的顶端。我们遇到的挑战是,没有这个山区的地图,所以也就完全不知道这片山区中哪座山最高,它的位置在哪。因为我们是从接近海平面的地方开始攀登,所以只能看到自己附近那些崎岖的斜坡,那么该怎么做才能找到一条有望成功的攀登路线?


黑马人物就非常适合迎接这种挑战,从表面上看,他们为了获得专业技能而走过的弯弯曲曲的人生道路,往往是出于运气,而不是源于理性。但是,数学家们有一个术语可以用来形容他们为了达到卓越,而采用的一个虽然不明显但具有目的导向的过程,叫“梯度上升”。


简单来说,梯度上升的工作原理就是,首先你站在起点,别急着出发,先确定哪个斜坡最陡。你朝最陡斜坡的那个方向爬了一会儿,然后停下来,再从更新的这个位置再看,判断这个时候是否有更好的攀登方向,特别是能否找到一个更陡的斜坡。通过一次又一次地重复这个过程,你会爬得越来越高,直到你最终到达顶峰。虽然这个过程可能找不到最快的途径到达顶端,但它最终会一步步把你带到巅峰地带。


这个思想实验有一个非常重要的特点,它帮助我们理解为什么黑马人物的局部最优,会比强调“了解目标、努力工作、坚持到底”的标准化思维,更有可能引导你走向成功。


每个人的人生山峰有自己独一无二的地形,因为每个人都有自己独特的微观动机。你可以看到的山峰和山谷与你身边的人是不一样的,那么也就意味着没有一条走向卓越的通用道路。

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