
前言:
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投資的本質是認知變現,而理性常常是激情的奴隸。人作為一種動物難以完全擺脫期望和情緒的影響,人類和人類的行為作為物質和物質的運動也無法脫離自然規律。為了正確的認知和判斷,我們需要從科學的角度理解人類行為。以下是原台北市長柯文哲的台大演講“Understanding Human Behaviors From the Perspective of Science“的摘要,他從邏輯運算、真假表值、機率、貝葉斯定理和量子力學等角度觀察人生的現象,希望能為身處熊市的大家帶來一絲有理有據的平靜。
1.偏見(Bias):人,其實都是用自己當坐標在看這個世界的
有一句話叫To see is to believe,人們看到後才肯相信。但是,其實我們常常只能看到我們自己相信的東西。更糟糕的,我們常常只能看到自己希望是真的東西。這就是偏見(bias)的來源。為了解決這個Bias,解決人類認識世界的問題,我們要以科學的方式來了解人類的行為,目的就是減少人為的失誤。
比如圖中,珠寶商能看到的就是價值9.6億元的珠寶,而不是那個女性的肉體
2.我們常常無法下決定,是因為知道的太少(思而不學則怠),但信息有限,所以要運用邏輯推理(學而不思則罔)
人是有選擇性障礙的動物,資訊量的不夠,就無法做出判斷。最簡單的方式就是去找更多資料!但資料常常有限,需要運用邏輯學通過各種現象進行邏輯推理,得出結論。比如醫生看病,通過現象,排除各種可能,推演病因。
3.邏輯推論的重要性
厲害之人不是遇到事情,全部都重頭到尾round一遍,而是對症下藥。邏輯運算可以快速過濾很多問題,提升正確性與效率,核心的兩種思維是演繹和歸納。
“舉個簡單的例子:一個事情(Q)事件發生,猜測可能是(A)、(B)、(C)三種症狀,但如果是(A)的話,會有(D)副作用,如果是( B)的話,會有(E)反應,但當今天都沒有看到(D),(E)兩個現象時,就能邏輯下判斷是(C)症狀了”
比如下圖的X光片,醫生需要根據第一幅圖就做出診斷。肺部出現白色有兩種可能性,肺炎和肺陷落(atelectasis),如果是肺炎→白血球增加或體溫上升(發燒),反之如果白血球沒增加也沒發燒,就不是肺炎,那就是atelectasis,可能是痰和黏液造成的堵塞。
另一個重要的公式是貝葉斯定理,關於隨機事件A和B的條件概率的定理,P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性。我們直接去猜測一個隨機事情的結果很難,但在了解了B(context和背景知識)後,就能大大增加預測的正確性,這個B可以是歷史,病史,簡歷,過往業績。
歷史的重要意義
4.機率:隨著重複的次數增多,其機率下降很快
假如一班50人,座位是橫排,每次都可以自由分組,一個男生跟一個女生兩個人三次每次都在同一組,他們兩個人之間沒有任何關係?這個機率很低! (1/25)^3。謹慎對待小概率事件。覺得自己是例外往往是愚蠢的。
一個事件重複發生,隨著重複次數,概率下降得很快
5.機率很低有兩種可能性:一是機率本身就很低,二是前提假設適用的機制(mechanism)就不對。
常態分佈(Normal Distribution):又稱做高斯分佈,大部分物理現象、統計機率都趨近於此現象。一倍標準差s中,就佔了68%的比例,3倍標準差就到了99.72%。
舉個例子:如果你約一個女生,第一次她說最近很忙,那OK。第二次又約,她又說最近恰巧案子要趕,沒辦法出來。第三次,當然會又一樣。那有趣了,是機率很低嗎?有這麼剛好都是她要忙?如下圖畫線區塊所示,是這樣的發生比率嗎?說白了,也就是根本不是適用於這個機制(紅色的常態分佈),其實機制是:她根本就不喜歡你,不給你機會呀。
女生喜歡你的假設(適用的Mechanism)就是錯的
機率很低有兩種可能性:一是機率就是很低,二是前提假設適用的機制(mechanism)就不對。但人類因為有期望有感情,常不承認後者,無法作理智判斷。我們總是說服自己內心說我是特例,我們等待的對方是真的真的剛好三次都真的要忙,所以無法赴約。
因為有期望這個東西,我們人常常還是會做出機率很低的選擇。
6.其實我們的社會不是同一個,而是幾個不同的社會的組合
社會隔離跟生物的隔離是很像的。財富隔開了大家,有錢人跟有錢人交往,窮人跟窮人交往,名門認識名門,市井小民交往市井小民。世界上有那麼多人,但我們自身交友圈卻是與自己相似的背景。如何跳出自己的“社會”,往上一階,就是要想的問題了!
貧富、南北、城鄉、藍綠正營是分割的,且有強相關性
7.兩個物質(particle)間,有最適當的距離
人與人之間有安全距離,如果超越這個距離,一定有關係(special bonding)。好朋友見面,打招呼就比中指或拍屁股。對一個不熟的人比中指,會發生什麼事情?
媒婆就是催化劑,降低活化能(活化能又被稱為閾能,用於表示一個化學反應發生所需要的最小能量),降低兩個人間發生化學反應的難度。
某種程度上,革命之意義,也是克服活化能。
8.亞穩定狀態(MetaStable)存在的理由:既得利益者努力拉高門檻(threshold),不然就會移動走向平衡穩態
為何會有不合理的亞穩態存在世上?因為人得到了利益,便會努力拉高門檻,維護不易被動搖的地位。以能量觀點來說,當受刺激後就會自然走向平衡穩態,但當門檻拉高就難被動搖。比如我們常看見掌權者頒布一些不合理的規定,就是為穩固自己在位/壟斷的條件。如果戀人一直吵架還沒有分手,那八成就是還沒有第三者外力介入。
9.熵增定律:死亡的本質是因為我們不能破壞環境的時候只好破壞自己
「最低能量,最大亂度」是宇宙運行的原則,熵被用於計算系統的混亂程度。熱力學第二定律(second law of thermodynamics)的表述為:不可能把熱從低溫物體傳到高溫物體而不產生其他影響,或不可逆熱力過程中的熵的微增量總是大於零,又稱“熵增定律”。
在自然過程中,一個孤立系統的總混亂度(即“熵”)不會減小,即ΔS≥0, ΔS(total) = ΔS(system) + ΔS(surrounding)。要保證ΔS≥0,系統(system)加環境(surrounding)的熵保持不變或增加。
“我的存在”是有組織的,而沒有任何一個有組織的結構是穩定的,為了維持我的存在ΔS(system) 小於0,又要保證ΔS(total)大於0,因此人必須對週邊環境造成更大破壞。
我們存在的目的是為了破壞週邊的環境,讓ΔS(surrounding)增大,當不能再破壞環境時只好破壞自己,這是人死亡的本質。
10.失敗為常態,成功是例外,成功是失敗之母
在人類誕生的歷史中,地球上滅絕的生物種類比倖存下來的種類還要多,失敗才是常態,成功是例外。我們必須有個認知,大部分的嘗試基本上都會失敗,但不能因為這樣我們就害怕不去做。
一個企業能夠長存嗎?其實長存的企業只是掛的招牌一樣,但是內容早就不同了。 Apple事實上原本是賣電腦PC機的,但後來並無起色,如今靠著iphone手機吃遍天下市場。
11.成功為失敗之母,人類很難從過去的成功範式裡改變
1)使用相同的手法或產品,獲勝者必然是原本就在現有的市場中——最大的公司
2)劣勢者只剩下一條路,就是創新
我們時常聽從別人的說法,要求說應該如何如何,就可以跟誰誰誰相同。但其實如果依照一樣的步伐,最終也只能走在別人後頭。所謂大者恆大,必然無法超越已經有成的對手。唯有創新才有可能修改新的遊戲機制,革命再現。
在產業上,DOS不會被DOS plus打敗, DOS只會被Windows 徹底殲滅,Nokia 曾經勝極一時,後來被iPhone 徹底擊敗。在政壇上,特朗普戰勝了希拉里,柯文哲現像也是類似的例子。有時候,劣勢也是優點, 因為尚未成功的人,本來就沒有什麼好損失的,為何要擔心失敗呢?
12.天才的火花到處閃現,但也要環境許可,才能釀成大火
星星之火,要想燎原,需看當時環境的狀況跟你對社會的了解程度。很多事情都會發生,但是會不會流行,其實最後決定還是當時的整個社會環境。隨時吸收新資訊,才能讓自己保持絕佳的敏銳度,時機來臨時,你才會是搭上那陣風的船。
13.佛曰:不可說
所謂數學的系統, Compatible(兼容)容易證明, Complete(完備)很難證明, 所以很多問題我們大概知道什麼是compatible的,但是它是不是真的就是complete , 坦白講蠻困難的。佛曰不可說,很多問題沒有絕對的答案,只需考慮對你這世修行有何幫助?
不可知和不可說
14.死亡是什麼?怎樣才算是活著?
許多人其實30歲就已經死了,只是80歲才進棺材。
人生盡頭只有兩種結局——插管跟沒插管。榮華富貴,最終也都帶不走,都是相同的結局。因此回過頭來,人生最重要的是過程!如果能接納死亡,那麼對於很多的干擾情緒也不會那麼在意了。
15. 必然還是偶然?
1)如果牛頓力學是對的,從此整個歷史是固定的
2)如果量子力學是對的,兩個粒子碰撞以後,他在空中的分佈是概率分佈,從此整個歷史都是偶然。
16. 命運:心存善念盡力而為
後記:
醫生不可能改變人類死亡的事實,經濟政策也不能改變經濟週期的規律。人必然死亡,企業無法永存,生老病死是不可逆的常態。在創投界,一將功成萬骨枯,早期企業的終局永遠是九死一生,泡沫之後能活下來的必然是少數。經濟政策的製定者,如醫生一般,其職責不僅是通過用藥、手術等各路招式直接消滅“死亡”的事實,而是通過物理和心理的手段減少週期陣痛的“過程”中眾生的痛苦。 “診療效果”不是一時一地的結果,而是長遠和系統的,有著微妙的衡量標準。
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