人類認知數(shù)學模型的應用模型 II

? ? ? 本節(jié),我們開始講一個新的“認知科學”的應用案例:“培訓成本的計算與識別欺騙”

在聊主題之前,我們聊一個外圍的“定義”:向量。

? ? ? 向量是一個物理學、數(shù)學名詞,在經(jīng)典的定義中,向量指的是:“具有大小和方向的量”。通常用來表示“力”、“有向線段”。

? ? ? 我們這里扯上這么一個數(shù)學、物理學名詞干嘛呢?說的是我經(jīng)常跟小伙子們提的一個要求。這個要求演變自“吾日三省吾身”。具體內(nèi)容是:

? ? ? 每年,國家都會給老百姓放三個小長假,春節(jié)、勞動節(jié)、國慶節(jié)。我們不用天天“思考人生”,就在這小長假里面,抽空“思考一下人生”。思考什么內(nèi)容呢?

春節(jié):去年春節(jié)我怎樣?打算怎樣?到了今年完成了怎樣?打算下一步怎樣?

勞動節(jié):今年年初打算怎樣?開頭容易么?該不該調(diào)整計劃?調(diào)快、調(diào)慢、調(diào)上、調(diào)下?

國慶節(jié):今年年初打算的那些事情,都快收尾了,是不是該加緊一些了,今年怎么收尾,明年可以做哪些呢?

? ? ? 這個思考的內(nèi)容,大概可以概括為:現(xiàn)狀分析、目標設(shè)定、呈現(xiàn)差距,設(shè)定任務、排出計劃、提出要求,技能、物資、人際關(guān)系;

? ? ? 我后來又要求將這一系列的內(nèi)容,與工作、生活進行結(jié)合,設(shè)定多維關(guān)聯(lián)的分析。對于如何透徹且詳細去理解這個過程,我講了一個小小的事情。譬如說:“從連云港到上?!?。

? ? ? 在最直接的、最頂層的抽象上,這個“從連云港到上?!?,其實就是一個“向量”。

? ? ? ?看,上面的圖片,不就是一個典型的“向量”么?

? ? ? 但是,如此抽象的一個“向量”,對于“解決問題”還是太模糊了,缺失了太多必要信息。如何理解這里的“解決問題和缺失的太多必要信息”,我們借用著名的信息學的領(lǐng)域的內(nèi)容進行解讀。

? ? ? 聽過我講課的人,應該記得我講解的“信息”的三個理解層級的PPT

信息的三個理解層級

? ? ? 信息的終極抽象,由信息學奠基人香農(nóng)所描述:“信息是用來消除隨機不確定性的東西”。譬如,我們常說的:你給我?guī)砹朔浅V匾男畔?。一般就是指,通過你給我?guī)淼膬?nèi)容,我消除了大量的模糊和疑慮。

? ? ? 信息具體長什么樣子呢?用控制論的創(chuàng)始人維納的話來說:“信息是人們在適應外部世界,并使這種適應反作用于外部世界的過程中,同外部世界進行交互交換的內(nèi)容和名稱”。我將這句話進行了通俗的解答:“信息,就是用正確的描述和計量”。

? ? ? 最終,在經(jīng)濟學領(lǐng)域,將信息的具體標準定義為:“信息是提供決策的有效數(shù)據(jù)”。

? ? ? 譬如:“我有錘子”,這句話,就包含了大量的不確定,一方面,錘子大小、形狀、材質(zhì)、數(shù)量都不清晰,另一方面,“錘子”還有可能是個“手機品牌”。直到“我有一臺全新的’錘子T3’手機+手機配置表”,就消除了絕大多數(shù)不確定性了。

? ? ? 回到上面的“從上海到連云港”的“向量”,信息量太小,幾乎無法進行詳細內(nèi)容的判斷,帶有大量的不確定性。

? ? ? 這種不確定性,簡單的一個表現(xiàn)就有:“主體缺失”,問題就是“什么東西從上海到連云港?”。因為這個“主體”的某些屬性,就決定了方法不同。譬如:

1、自駕開車,從連云港到上海,我們可能得到這樣的一個路線;

2、買票坐火車,從連云港到上海,我們可能得到這樣一個路線;

3、寄一份快遞,從連云港到上海,我們可能是打電話給快遞公司;

4、發(fā)一份Email,從連云港到上海,我們可能是打開電腦;

5、找工作,從連云港到上海,我們可能是找上海的招聘信息;

? ? ? 我們就“自駕開車”切入,暫且拋開其他“主體”。在這個“主體”約束后,最原始的“向量”從一條直線,變成了一條曲線。

? ? ? 如果你放大這個曲線,會發(fā)現(xiàn):這條曲線,是沿著G25、G15高速描繪的。而且,“自駕開車從連云港到上海”,并不是直線最容易,而是曲線最容易。這也是我們在培訓的過程中經(jīng)常提到的“順勢而為”,即,不是直接跨越式開展工作,而是使用正確的方式方法、沿著正確的方向行進。即便是在最初的那段時間里,行進的方向完全不是“指向”上海,但,最終的目標仍然是“上海”。

如果你點開導航的“行程說明”,你會發(fā)現(xiàn),原先的那個單一線段的“向量”,變成了這樣的多個相關(guān)“向量”的數(shù)據(jù)鏈。

? ? ? 哦呀!這樣一看,原來數(shù)學、信息論、控制論與我們的生活如此緊密相連,原來這些“高深”的學科、“高深”的科學家,就是研究這些“簡單”的東西呀!(“簡單”這兩個字加了引號,因為,最后我們會發(fā)現(xiàn),越“簡單”的東西其實越“復雜”)

? ? ? 從上面的圖,我們就看到,在明確起點、終點、主體以后,在對應的方法下,將原本包含大量“不確定性”的“向量:從連云港到上?!?,變成了各種更多步驟、距離和要求的“向量鏈”。為了簡化起見,我們就不再畫到“出(哪個)門、打車、買票、排隊、登車”等等細節(jié)步驟了。大家只要理解,

通過向量的細分,步驟越來越精細,上一層中的“不確定性”就可以被減少。

? ? ? 這種拆分的方法,最終能夠得到一個最小的“行為單元”。在認知學和行為學中,稱為“算子”或者類似的概念,他不是一個固定的行為,是一個人邏輯運算的基本單元,行動有效的基本單元,同時,由于人與人的技能、能力、知識背景不同,對于完成一個事情來說,人與人的“算子”也有區(qū)別。

? ? ? 今后,在“行為有效性”、“行為關(guān)聯(lián)度”、“行為建議”等等應用場景中,我們還會提到這個“向量”的思路。以及在上一個案例中,運用“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”進行“業(yè)務流優(yōu)化”等等應用,都會涉及到如何用計算機模擬“算子”的“向量屬性”,即:“行為的指向與權(quán)值”。

? ? ? 當然了,這里講的是一個“單一命題”下的,也就是說,我們需要假定“主體唯一”,要不然的話,你們會遇到生活中很常見的現(xiàn)象“盡扯點沒用的!”

? ? ? 那些沒有主持人、沒有“議事規(guī)則”的會議上,我們經(jīng)常見到一些人,發(fā)言不受控制,亂跑題。就拿上面的這個案例。本來的討論“命題”是:“某某主體從連云港到上海”,當你說,“開車去上?!?,“我們需要先加滿油……”

? ? ? “等等,打住,你不說我還忘了,關(guān)于加油這個事情,你可以在市區(qū)加,也可以走高速加,最好辦一張加油卡,中石化、中石油、中海油都辦。對了,還有BP,BP的油好,干凈,省油,就是貴,不過算下來,省點油,再貴一點,每公里的錢也差不多。哎,中國人呀,就是苦呀,用最貴的油價買最差的油。我們的石油工業(yè)呀……,鐵人精神都被房地產(chǎn)打敗了呀。你說呀,人家挪威、沙特,就靠石油就能富起來,中國怎么不行呢?大慶就靠石油也沒富幾年呀。想當年,我找關(guān)系分配去大慶,托了多少層關(guān)系,硬是沒進去呀,現(xiàn)在想想,不去還是對的了。什么好工作都不抵早年多買兩套房。你說,這房子真的是剛需么?小李,你房子買了沒?沒買早買,要不然一年又白干了,到時候還怨工資低,其實,只要你們年輕人好好干,將來都會有好的收入的,現(xiàn)在的九零后呀。那個,小王呀,你們九零后也不錯,好歹老的還能給你們留點,你看看我們……”

? ? ? 這種典型個案,大伙肯定說:這一看就是大忽悠呀,盡整沒用的。古人還有比我更會忽悠的。譬如說,著名的寓言故事《小馬過河》,就是:小馬、松鼠、小牛等不同角色,在不同“主體”下“各扯各”的故事。的確,這是給你一個典型的個例,生活中很少見到。不過,你要是細細想想,很多“隱形”的“大忽悠”,幾乎無處不在。比如“本來討論是坐車還是開車去上海,結(jié)果開成了一個費用研討、安全研討的時間更長的會。會前不預先公布主題,會中無主持控制發(fā)言,會后無小結(jié)抄報執(zhí)行”,和上面的典型大忽悠,就是五十步笑百步而已。

未完待續(xù)……

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