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趁年轻去做更难的事
知识的最佳抽象结构是树形结构,人类对知识之树的常见搜索方式有两种：深度优先搜索和广度优先搜索.其中,广度优先搜索要求你尝试批量处理,深度优先搜索则需要你深入挖掘.深度学习常与人类大脑工作方式背道而驰,超出人们的学习舒适区,表现在外就是：难、难、难.
深度学习,难在需要你发现深层次的因果联系.马奇将人类从经验中获取智慧的模式分为两种.
低智学习：在不求理解因果结构的情况下,直接复制与成功相连的行为.
高智学习：努力理解因果结构,并用它指导以后的行动.
一位大叔看到路边大妈烧饼卖得不错,于是跟风卖烧饼.大妈卖烧饼多放一个鸡蛋,导致大家都爱买,他也跟着多放一个鸡蛋.可惜大叔没看到,大妈还有个漂亮女儿站在摊位前.这类行为,被称为低智学习.
再看高智学习的案例：芒格通过综合对历史人物、投资公司的失败案例分析,以及各类心理学与数学知识,总结出人类误判心理大全与投资清单,试图理解因果结构,分析人是怎么失败的,用它指导今后的投资行为.
深度学习,难在需要你将知识内化为本能.为什么你是新手而不是专家？作为新手,你与专家最大的区别在于,他们掌握了大量内隐知识.
很多人小时候都学过骑自行车,一旦熟练掌握这项技能,你就可以在骑车时一心两用,这就意味着骑自行车的技能已经变成你的一种内隐技能,不需要再调用你的大脑为它进行额外的付出.专家的效率比一般人高很多,就是因为他掌握了该领域大量的内隐知识,很多技能已经自动化了.
跟内隐知识相对应的是外显知识.拿编程举例,如果你是第一次接触编程,你会了解到一种语言包含哪些知识点,该如何背诵、拆解、调用这些知识点.这就是外显知识.
专家不仅仅掌握了上述知识点,还拥有一整套行为规范.比如,专家级工程师明白怎么更好地与人沟通,怎样更好地表达自己的需求,怎么去输出产品,这些都是内隐知识,是通过不断学习而习得的自动化反应与条件化反应,这些自动化的模式更容易进入大脑的“自主心智”部分,不再挤占“算法心智”当中狭小的“工作记忆”.
一般来说,三四十岁会是一个人事业的高峰期,在职业生涯的这个阶段,人的技能会臻于成熟,如果他已走在通往专家的路上,其“自主心智”部分此时会拥有大量自动化模式,而“算法心智”部分的认知负荷也会大幅下降.职场新手眼中的重度脑力劳动,对这类人来说,则属于轻度脑力劳动.
深度学习能让你掌握内隐知识,培养更多自动化模式,从而让大脑认知负荷更小.这样的路上,你常常是孤独且不自信的.你不清楚自己是做对了还是做错了.看畅销书,容易；坚持看学术专著,难.刷朋友圈,容易；坚持输出,难.选择人人都走的路,容易；与众不同,难.
但是,众人选择的路,开始轻松,后面难.为什么在年轻时要绕开那些表面名利双收的差事,专选较难的事情做？因为前者需要加上那么多名和利,才能与选择你喜欢的事情打成平手.当世界变得越来越复杂,就越来越不太可能有跟你一样的人.寻求同理很难,寻求认同更难.你需要将自己从别人的期望中抽离出来；你需要返回自身,体悟道心,让好奇心、乐趣本身
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