30天认知训练营-方法工具

第54篇
『得到』大师课,财新总编王烁的课程,30天30个认知训练,30次认知升级,30本英文好书。

课程大纲

  1. 穿透思考 5讲
  2. 方法工具 10讲
  3. 思想实验 4讲
  4. 时代悖论 4讲
  5. 另类视角 7讲

06. 怎样才能达到任何目标

  • 四步解题法-波利亚
    1、 彻底理解问题
    2、 形成解决思路
    3、 执行
    4、 总结
  • 五步成功路径-达里奥(Ray Dalio)
    1、设定目标
    2、发现通向目标的障碍
    3、诊断问题所在并制定计划
    4、列出解决问题的任务清单
    5、坚决执行任务

必须分步执行,反复迭代。设定目标时就设定目标,不去想能不能完成;诊断问题时就诊断问题,不去想如何解决。
隐含信念:相信自己能达成任何目标,哪怕定目标时对如何达成毫无头绪。

07. 怎样成为合格的写作者

  • 减法式写作+多写+多改——>合格写作者
    1、好文章得清楚、简洁、准确
    2、要多用动词和名词,要克制使用形容词与副词
    3、用大白话,不要用术语
    4、能删掉的都删掉
    5、写作是手艺活,大量训练最重要,要多写
    6、修改是写作的真正机密,得多改
  • 加法式写作与经典文体——>好作者
    将网状的思想,通过树状的句法,用线性的文字展开。
    1、以视觉为中心来组织叙述结构:简单呈现
    2、注重韵律:尽可能用短句
    3、用词:尽量用老词,少用新词
    4、句法:先易后难,把复杂的内容放在句子结尾
    5、文法:相似、邻近、因果

08. 怎样向哈佛大师学习谈判智慧

谈判不是谈『立场』,聚焦于立场的谈判是条死胡同。

  • 四条哈佛谈判术
    1、谈判不是立场之争,而是利益之争
    2、真的对事不对人
    3、寻找差别:不同利益、不同看法、不同时间观、风险态度不同
    4、不要比拼意志,要寻找客观标准:不对压力让步,只对道理让步

09. 怎样破解表情密码,看穿谎言

测谎仪只能测人体生理反应,不能识别反应的原因,判断是否说谎最终是测谎者和被测的博弈。
表情测谎的核心原理:撒谎时会试图掩盖,掩盖本身会留下痕迹。
微表情就是艾克曼测谎研究的关键,微表情为时极短,通常只有0.25秒,就像正常表情在时间上被高度压缩了。做到识别捕捉并发现微表情就能获得辨慌能力。

  • 生活中的辨慌指南:识别表情是真情还是假意
    1、表情是否对称
    2、表情持续时间是否超过5秒
    3、表情出现时间是否滞后于相应的语言
  • 生活中的辨慌指南:识别假笑
    1、笑容是否对称
    2、眼睛是否在笑
    3、假笑消失得比较突然

10. 怎样配置你的人际关系

All in 永远是错的,所以要多元化。
人际关系也是组合,也适用多元化逻辑,像配置资产一样多元化配置人际关系。
不应只与同道中人在一起,应该扩展人际关系组合,纳入那些与既有关系相关度较小的新关系。
人际关系的多元化不仅能减少风险,还因为网络的正反馈效应能创造超额回报。
高贝塔、低贝塔、负贝塔3种关系资产中,负贝塔关系资产就是家人:父母、夫妻、儿女。
时刻问自己:关系资产配置得对不对?高贝塔关系上是否配置过多?是否忽略了负贝塔关系?

11. 怎样从海量信息里寻找聚焦点

聚焦点(focal point):每个人预期别人预期他可能会怎么做的方法
看起来无解的问题,通过互相猜测对方的想法,最终找到具有特别意义的关键,就是聚焦点。
政策是中国市场的聚焦点,因为在中国,政府的政策是市场上最强势的存在,而不是市场本身。
美苏冷战40年没有爆发核大战的聚焦点:任何情况不使用核武器
不论与朋友还是与对手打交道,先找到聚焦点,事半功倍。

12. 怎样用逻辑和算法,撬动群体智慧

层层递进的四种向群体智慧借力的方法

  • 1.简单平均
    评价、预测、决策都是对群体智慧的聚合。
    找到正确的聚合方法,就找到了撬动群体智慧的杠杆,能够撬动一切。
  • 2.贝叶斯推理
    在简单平均基础上解决极高极低影响结果准确度的问题。
    贝叶斯推理是一种更新既有判断的方法:首先有一个既有判断;其次获得新信息后不断调整更新。
  • 3.动态加权
    简单平均和贝叶斯推理都是一人一票,但这样反映不出每一票中包含的独特信息,而这些信息是有价值的。
    Nate Silver的选举预测和 Ray Dalio的投资管理决策方法都是采用了动态加权方法进行聚合的聚合。
  • 4.极化
    在动态加权后的结果再做一次加工,极化(extremize),将预测结果往1000%或0的方向推。
    极化是为了捕捉预测者的自信:如果是乐观预测,极化会输出一个更乐观的预测;如果是悲观预测,极化会输出一个更悲观的预测。
    『善断计划』(Good Judgement Project)惊人的预测准确率战胜了所有现有预测系统,甚至战胜了专业情报分析师。

13. 怎样训练贝叶斯脑

贝叶斯推算:根据新的信息、证据、数据来更新看法、判断、信念。「

  • 贝叶斯推理两大要求:
    1、要厘清已有判断
    2、诚实对待新证据
    两者缺一不可。前者是判断的出发点,后者是更新判断的依据。

  • 贝叶斯推理工具:
    1、明确问题
    2、列出几种可能的情形,给予一样的权重
    3、尊重新的信息,给每个信息赋予1到5不同的分数加到对应情形上
    4、持续一段时间就会得到结果

14. 怎样避免集体无行动

人多是纸老虎,人少才好组织,少数总是战胜多数。
『零贡献命题』:个人不做符合集体利益的事,要做的话,要么是人数够少,要么集体能威逼利诱。
按贡献大小,集体可以分为三类:
1、 特权集体:集体规模足够小,符合集体利益的行动总会发生。
2、中等集体:规模中等,单个成员的行动对集体利益的影响既不是决定性的也不是可忽略不计的,有随机性。
3、大集体:也称『潜在集体』,虽然有共同利益,但就是一团散沙,个人对集体利益没有任何看得出的影响,符合集体利益的集体行动不会发生,除非集体能威逼利诱。

每个人理性决策,却无法得出对所有人来说利益最大化的选择。
大集体要产生集体行动,得采用联邦结构,而联邦结构的每个成员都是小集体,小集体就能行动。
大集体分解成小集体的关键是平行的联邦制,不是上下的科层制。
大集体永远干不过小集体。大集体能做的是把自己变成小集体,小集体自治再组合起来才能发挥优势。

15. 怎样做到持续成功

成功极难,但下一个成功最难。因为成功指的就是环境选择了的那些成功者,问题是环境会变,而成功者几乎注定跟不上环境变化。
商业智慧的保鲜期太短。成功者适应环境,但环境会变,怎么变则无法预知。
成功悖论:如果用数据训练出来的模型向样本数据过度拟合,则对样本外数据越不适用,也就对未来没有预测能力。不尽力适应当下环境就无法成功,但极度适应就必然在环境变化中失败。
如果你想成为下一个成功者,最短的路是做现在的成功者认为毫无意义的事情。
对于个人来说,1、永远要对自己向当下环境过度优化保持警惕;2、警惕归警惕,做事归做事。必须在已选方向专心致志,全力以赴,最大限度适应所选环境;3、幸而成功后,人力资本转化的财务资本要多元化投资。

课程书单

  1. 《怎样解题:数学思维的新方法》(How to Solve It: A New Aspect of Mathematical Method)--波利亚·哲尔吉(George Pólya)
  2. 《风格的感觉》(The Sense of Style: The Thinking Person's Guide to Writing in the 21st Century)--平克(Steven Pinker)
  3. 《谈判力》(Getting to Yes: Negotiating an Agreement Without Giving In)--罗杰•费希尔(Roger Fisher)
  4. 《说谎:揭穿商业、政治与婚姻中的骗局》(Telling Lies)--保罗•埃克曼 (Paul Ekman)
  5. 《金融的智慧》(The Wisdom of Finance)-- 米希尔 A.德赛(Mihir A. Desai)
  6. 《冲突的战略》(The Strategy of Conflict)、《军备及其影响》(Arms and Influence)、《选择与后果》(Choice and Consequence)、《微观动机与宏观行为》(Micromotives and Macrobehavior)--托马斯谢林(Thomas Schelling)
  7. 《超预测》(Superforecastering: The Art and Science of Prediction)--菲利普·E·泰特洛克(Philip E. Tetlock)
  8. 《风险与好的决策》(Risk Savvy: How to Make Good Decisions)--格尔德·吉仁泽(Gerd Gigerenzer)
  9. 《集体行动的逻辑》(The Logic of Collective Action)--曼瑟尔·奥尔森(Mancur Olson)、《团队的团队》(Team of Teams: New Rules of Engagement for a Complex World)--斯坦利·麦克里斯特尔(Stanley Allen McChrystal)
  10. 《创新者的窘境》(The Innovator's Dilemma)--克莱顿•克里斯坦森 (Clayton M. Christensen)
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