“非典型”总统特朗普与 与 算法奇点设置--尚齐猎人才商城433算法揭秘（之五）
一、不能被众多唱衰百度的声音所蒙蔽，比如，李彦宏从非典型总统特朗普看到了商机
”我觉得也正是因为美国出现了一个非典型的总统，给了中国一些机会，让我们能够承担更多的全球责任。......因为美国的移民政策的变化、政治环境的变化，让整个社会现在变得非常分裂。很多人在美国待的是不舒服的，在这种情况下对于我们吸引人才到中国来是有优势的"。这是李彦宏在2月8日举办的中国企业家论坛上的观点。
尽管百度这几年在移动互联网时代给普通用户的感觉主要体现为百度外卖，李彦宏提早发出了移动互联网时代结束的断语。但不可否认，百度的江湖地位，仍然难以替代。《快公司》日前发布全球创新能力排行榜，百度位列最具创新AI公司榜第三，仅将于Google和IBM。在全球前二十家是具创新力公司里，中国有六家，百度与国际化程度最高的中国公司华为，榜上有名。而且，陆奇、李叫兽这样的英才加入，的确可见百度抢占下一个制高点的绝心和行动。
所以，不能被众多唱衰百度的声音所蒙蔽。
对非典型总统特朗普的认识，如果停留在其出身背景、职业经历、年龄、说话有些冲等，那就有些Low。因为，在那个国度，这些都不是问题，不是总统的约束条件。也正是因这些问题因素不是重要因素，才让这个国家的选举具有戏剧性、更让一些人神往。李彦宏从非典型总统特朗普的举动，看到了中国的机会，这是大佬过人之处，此不多议。非典型性，是指同类事件统计概率的小概率特征，尤其是突变性特征。特朗普的非典型性，是指其政策的连续性，受到突变式变化，比如全球化与反全球化，贸易自由与贸易壁垒、人才自由流动与种种歧视......
二、你想走一条 特朗普 的 “非典型职业发展路径“？
在人才流动职业发展路径领域，尚齐猎用了简单的二分法，分为“典型职业发展路径”与“非典型职业发展路径”。典型职业发展路径，干一行，爱一行，钻一行。以Java工程师为例，学习计算机相关专业，连续多年从事JAVA相关工作，从基础的JAVA码农、到资深JAVA工资师、架构师、到CTO。以房产开发商建筑设计为例，从设计院的初级建筑师，到主任建筑师，到开发商的建筑设计经理总监副总。
非典型职业发展路径，最简单的口语化解释就是“转行”。厉害一点的是转“职能”、再狠一点的的是职能与行业同时转换。在跨界盛行的年代，似乎变得时髦，而有“非典型路径典型化”的苗头了。非典型发展路径，在前两年大众创业盛行时，似乎有了太多案例，而失去了“非典型”性特征。太多的转行创业、跨界打劫者！当然，太多的跨界创业者，很快又成了下一轮风投追捧的“连续创业者”---中国的连续创业者的内涵，与美国的连续创业者内涵似乎有些不同，前者是屡战屡败、屡败屡战，后者是前一家创业公司阶段性成功后，归零再来。历史不是镜子，历史是精子，牺牲亿万，成就一个（高晓松语）。市场经济的浪费，不见得比计划经济的浪费更低，只是，前者，或许是稍微有效率点，且有自由意志。至少，落红不是无情物，化作春泥更护花。每一次产业泡沫之后，会出现一批伟大的公司，这些公司得益于春泥们的人才培养贡献、失败教训、基础设施、用户教育、政策突破......而且，多尝试、有投资、拉动GDP。这样的创业泡沫，至少不比金融地产泡沫更坏。
从上述案例可以看出，典型与非典型，具有相对性，关键是样本选择。创业群体，在泡沫时代，在职业经理人的“非典型性”却在这个群体盛行。在富二代群体，同样如此。不信，像王思聪一样，让你爹爹给你5亿先玩个普思投资试试。
在优秀中高层职业经理人群体，非典型路径人才非常少。这样少的案例，往往具有人咬狗的新奇性，比如让大象跳舞的IBM郭士纳。这位糖果商，成功地将IBM进行了转型。但可以相信糖果商郭士纳空降IT巨擘IBM有IBM战略转型时期对特殊能力背景需求的急迫性； 但更也清醒地认识到，是IBM本身的行业地位使得这种跨行业流动的小概率特征吸引职场人士的眼球；
所以， 作为猎头，不会严格排斥跨行业人才寻访；
但是， 尚齐猎更清醒地认识到，候选人在相同行业的坚实脚步、相似岗位成功的职业履历，是绝大部分高管配置的普适法则--典型性。
职场打拼的你，追求典型职业发展路径，还是非典型职业发展路径？
三、大数据预测陷阱，尚齐猎如何规避？
大数据时代，多数依赖大数据的公司，都预测是希拉里奶奶获胜，结果，却是一位老大爷获胜。这让人高呼大数据陷阱。关于陷阱，听听尚齐猎AI专家团成员、曾是全国大学生数学模型竞赛一等奖获得者、有近20年数模经验、其研究成果曾被米国军方用于武器设计的砖家如何说：
张博士：“总统的例子不能说明是陷阱，大数据预测没有错，至少从他的建模理论来说没有有错。结果预测不对，只是有偶然因素，不在理论范围内。任何一个问题，总有奇点出现，如果对奇点进行求解分析，有占舍本逐末。对于奇点的设计，可以仿照电路设计中的冗余设计，在433基本理论基础上，增加对偶然因素，不可预测因素的权重，在给出基本结果的同时，也给出考虑奇点的结果作为参考”。
四、一切景语皆情语，如何考虑奇点？
奇点，如果按照吴伯凡老师的语景论，可以从语景的角度分析。对应人才评价领域，可以用 近因效应、首因效应、晕轮效应等予以解释。
两个 例子：
1、LOGO对比的结果......
我曾将尚齐猎人才商城另一个备用商标”上齐猎“ 和”尚齐猎“用于对比，征求普通用户和品牌传播领域专业人士的建议。
看看我们专业人士，首先关注点是什么？
这是一个非常小的，品牌顾问读书群，两位专业人士，首先关注的那个小篆字体的”上“字，”扭动的LOGO“。另一位哥们更直接，”上扭的太销魂了‘--情人节过后啊，理解。
而其他群的反馈，觉得第三个更好。
这里有何差异？专业人士，能够将自己一下变成 小白用户，是一种难得的能力。
而其他群，都是我的朋友，都了解尚齐猎的理念，觉得这个心理活动的“尚”，比肢体活动的“上”更雅致点，符合动心不动手“色戒”（论孝，看心不看迹，看迹家贫无孝子；论色，看迹不看心，看心天下无圣人）。
识人，何时看心理活动，何时看行为？
2、朝霞与路灯齐晖，小三与原配同宅--好天气，是激发，还是抑制？
难得北京有朝霞，居然路灯没有关，我随便拍张照发朋友圈：
我的财色朋友圈啊......
此两图，均在情人节之后发生。与此重要节日有关吗？算是近因效应？ 如何屏除“情人影响”？一定要屏除吗？
太公的“试之以色，以观其贞；告之以难，以观其勇曰醉之以酒，以观其态”就没有用了？
近因效应与关键事件如何利用，如何消除？
下次我们探讨：归因理论Attribution theory的在尚齐猎433算法 奇点设计中应用。
