第十四天 直觉与数据主义
认知中的模式识别与机器学习：
“模式识别”是演绎，“机器学习”是归纳。
模式识别——锤子——单一思维——自上而下——镜式认知
机器学习——认知迭代——多元思维——工具箱——自下而上——灯式认知
反熵增思维：万物生长靠太阳。动植物的有序,又是以太阳核反应的衰竭(熵增),或其他的熵增为代价的。
每次整理好个人物品，若干天后又变成杂乱符合熵增原理，学习停滞，智慧也会渐渐衰退，所以温馨提示大家每隔一段时间对个人物品以及个人思想等生命智慧类物质修葺整理，回归有序和活力。
用进废退：“熵增”不可被避免的时候，“如何以更大的努力减少熵增”就是“终身学习”。
年龄增长引发的认知退化、固化、老化——“熵增”
认知差距的本质：
“操千曲而后晓声，观千剑而后识器” 刷卡式认知，刻意练习，直觉，后台的计算，数据主义（数据积累）
生态位带来相关数据，数据改造系统
大数据☞瞬间认知
人与人之间认知能力差异的本质是数据的竞争。我们无法和AI竞争算力，只能优化算法，而算法的提升依靠大量准确并相关的数据。
如果只累积穷人视角的数据，就会形成穷人思维。学习外语就是增加获取数据的通道和效率。
没有大量的数据，你没办法从数据中生成、提炼一种模式，而仅仅是不断输入数据，没有一种模式生成和学习机制的话，数据就是一堆混沌而毫无意义的材料。
力图把事实还原成故事：要有意识地让自己成为一个强大的、高性能的数据处理设备，而不是让自己的感官和内心成为一个堆砌各种数据的垃圾场。
