寻找本质

2024年更新！

莫烦已经依据 Rethink 的概念, 开发出来了基于 AI 的个人知识管理工具 rethink.run。 它将超越笔记的应用。帮你记录、扩展你的思考，协助你高效成长。

以下是 2020 年的原文：

工作以来，我一直很头疼一件事，就是每天要处理的信息量太大了，每天忙于细节事物，一年后回过头来，却不能说出我这年做了什么， 成长了什么。在做事的时候，是一种浮在空中，没有落地的感觉。我也渐渐发现，这种感觉不仅只有我一个人感受到了， 我身边很多同事也发觉一年到头瞎忙，也没忙出个什么来，没有沉淀出什么。

要成长¶

成长是一个终生话题，如果你剖析出来，成长究竟是指的什么呢？

你有没有发现，很多时候，我们的成长是从别人口中说出来的，特别是长辈那里。只有他们说哎呀，几年不见你，发现你处事越来越熟练，成长不少呀。 的确，做事越发熟练，也算是一种成长。但我比较关注的成长是在人生智慧上。可能说人生智慧这个词有点大，有点空， 那我来拆解一下，我认为的成长做一些定义吧。

1. 累积的人生经验越来越多
2. 越来越会利用积累的人生经验做决策

这是我定义的成长，毕竟在经济上不依赖他人的生活，就意味着，会用自己的独立思考解决生活中的问题，这不就是人生智慧吗。

那么另外两个问题来了：

1. 如何累积人生的经历？
2. 如何利用这些经历做智慧的决策？

我篇文章就是我对于这两个问题的分析和经验。我希望我能一直使用这些总结出来的方法，并通过长时间的验证，把方法变成习惯，一直保持成长。 始终贯穿这篇文章里的一个核心关键词就是本质。用本质串联起人生经历，在决策的时候，用本质来作为参考。

本质有什么用¶

当初我在学习 Seq2Seq 的时候，它是一种人工智能算法模型，常用在翻译或者对话上。 网上并没有多少可以用来参考的教学，我是花了九牛二虎之力，才理解了它是怎么将一句话翻译成另一句话的，中间的过程繁琐复杂。 可是当我接触了更多机器学习算法，我发现他们有一种共通之处，都是有一种信息压缩再解压的过程。

这种过程不光光出现在Seq2Seq的模型上，他的核心概念出现在非常多的机器学习算法上，我觉得我找到了他们的本质。 比如下面的图片生成技术，利用对原图片的压缩信息提取，再解压出来一张对原图进行分割的图片。

又比如我在莫烦Python NLP教学里中总结的Transformer模型。 虽然样子长得不太一样，但它同样是一种压缩解压型模型。而且压缩解压的概念一直贯穿在这整个教学系列当中，成为了里面的关键思想。 可以说如果你弄清楚了信息压缩解压的本质，你也学会了NLP。

甚至，在生活中，也随处可见压缩解压的影子。比如电话的语音信号传递，电视画面信号等等。他们都对信息进行了压缩，然后再通过解压的过程释放出来。 只是在释放的这个过程中，可以是释放出和原始信号一样的信号，也可以是一种原始信号的不同表达形似（比如在机器学习中的各种模型）。

既然压缩解压的特性应用场景这么广泛，我开始思考在学习上是不是也准寻这这样一种规律呢？ 我在对编码解码的理解这篇文章中有详细的讨论。 其中的结论是，当然可以，通过对事物的编码获取到本质，利用本质，你就能大大降低决策的难度，因为本质相同的事物，处理方法也是类似的。 此话怎讲？我们举个例子。

小时候我花了很长时间，摔了无数的跤，学会了骑两轮自行车。我在高中在农村过年的时候第一次骑摩托车，试了试手，感觉比自行车要重一些， 龙头要难拧一点，也就花了5分钟，开上了乡间小道，扬长而去。到了大学，驾校教练在我练车的时候睡着了，眯了一会眼起来之后， 对着后排的学员说他比你们开车更大胆，换挡也不犹豫，速度还不慢，很稳。我回我经常玩极品飞车。

在工作这些年中，我需要掌握和学习的信息越来越多，我不可能为每一个知识都独立安排一块记忆空间，单个记下来。 因为信息组织的松散，健忘成了我常有的状况。 我也极度需要一种方法来更有效率地理解新的知识和信息，固化成一个体系，而类比于本质就是我提炼的捷径方法。

所以我也感受到，只要我能够类比以前的经验，就会发觉他们的本质其实是一样的，迁移本质后，学习、成长起来就特别快。

如何发现本质¶

意识到本质的重要性，我开始寻找生活中各种事物的联系和他们的本质，这也是人的天性。回忆我们婴幼儿时，除了本能反应，也不会做其它的动作。 所有的行为习惯都是和以前的经历对比，找出差异来学习的。当孩子3-4个月会抬头后，他们打开了新的观察方式，并在4-6个月开始学习抬头爬行， 8-12个月的时候开始尝试用爬行的手脚站立，一岁后用站立的双脚走路，用可以被挥动的手臂保持平衡。这完全可以看做是一个通过类比之前学会的运动模式， 来学习新一阶段的运动行为。

会说话后，你有没有发现，在你的生活中经常听到有人向你解释了一大段概念后，你没理解，然后他说唉，这就好比xxx和yyy的关系一样呀！，听过这句类比的话之后， 你反而恍然大悟，秒懂了其中的对应关系。这就是发现本质的过程。而且人类天生就是一个善于类比学习的生物。

发现学习本质是人类乃至生物的一大特性之后，我也非常激动， 我立马就搜索了网上包含本质这一词的书籍，想从中学习到怎么找到本质，怎么使用本质。《商业的本质》，《贫穷的本质》等等都纳入到了我的读书列表中。其中 《表象与本质》 是一本很厚，但十分的经典书，它剖析了人类是如何使用类比来学习的。 里面你能看到很多机器学习概念的影子，我在读的时候，就一直在类比词向量的概念，相信懂机器学习的同学，应该也会对它有些兴趣。 这本书里也指出，类比这个过程发生在你每分每秒思考中，当你在思考任何事情的时候，你都会尝试类比到更广泛的领域。如果有人和你说某件他个人的事情，我们也会常常联想到自己经历的类似的事情， 感同身受也是一种类比。所以类比应该是一种人类更为基础的能力。

阅读书籍是一种加工信息的方式，也就是我们前面提到的压缩的过程。我是在读博的时候渐渐纠正了对读书的理解偏差，从讨厌读书（上课考试/读故事小说）， 到痛恨没有读更多的书，是真正意义上的书到用时方恨少。 哈哈，你可以认为我在博士毕业后，才开始真正意义上的开始了寻找本质的道路，才开始对书籍进行压缩处理。 所以我现在读书的方法可能和大家不太一样，我会用 Rethink 的方法来体系化压缩书中的知识。 用迭代更新知识图谱的方式来更新我的知识网络。

发现本质并不仅靠读书，我们在生活经历中处处也是提炼本质的机会。 广泛学习 为我们提炼共通的本质提供了机会， 学习不同的乐器看上去并不会促进你变成某个乐器的大师，但是会使你对乐器的融会贯通，学习新乐器的时间大大降低。根本原因就是你掌握了各种乐器之间的本质。 生活中的各种试错，尝试请都不要应为风险而鲁莽放弃。因为这也是你发掘本质的物质基础。

让你在下面成长方案中选择，你会选什么？

1. 来一知识，更新一知识的认知
2. 来一知识，为它在知识网中找一个适当位置，更新这个知识，以及它所关联的其它知识

粗略看起来，第一种方法貌似能更快学习到新的知识，但是知识并不成体系，很容易忘（至少我容易忘记漏网的知识）。 第二种方式也就是磨刀不误砍柴工了（你看，我在这里又做了一个类比）。这第二种方法是我的选择，也是Rethink的理论基础。

上图就代表着这样一种模式，每个事物/知识都是不同的，我们需要找到他本质上的共通初，将他们串起来，绑在一起，也只有这样，它们才是体系中的一环， 减少了记忆的负担。

当我有意识地强化自己寻找 事物共通性 的时候，我的知识网络上每一个节点都将得到加强。这是作为人，通过理解其本质， 系统性的增强，抗风险（比如遗忘）能力也将随之增强。我们身处的是一个快速变化的时代，你没办法靠一种老技能一直存活，程序员可能在35岁就要被优化掉了。 赶紧学会挖掘本质，用类比学习吧。即使老技能被优化，至少你还有你的核心竞争力（用本质加固后的知识网），也能快速找到新知识，新技能的本质， 也只有靠这种能力，我们才有一直向上发展的基础。

应用本质¶

我从2020年开始，已经逐步在用上面的方式更新我的知识体系了，当然挑战不会等待你构建好了之后在找到你。我基本上是边构建变用它来作为我对事物的决策依据。 在我工作的公司，创新型项目是被鼓励的，但是当我开始做创新型项目的时候，甚至做一个非创新新项目，但要求使用我不熟悉技术时，有件事我非常的苦恼。 我怎么样对我不熟悉的事物做出选择和判断呢？比如我一个学算法的要去思考前端的需求时（这在人少的创业团队十分常见）， 我对前端的细节也完全不懂呀，我该怎么做出方案的决策？

桥水基金创始人瑞·达利欧在 《本质》 这本书里提到了他的做法， 他会请懂行、可信耐的人来处理这件事。 不过我们这种小罗罗，哪恰好就认识那种大牛，找行家有时候也非常不现实。那我该怎么做呢？答案我想你也猜到了。

找到你的知识图谱，知识网络，在里面寻找可以类比的知识节点。并利用这个节点连接到的其他节点进行一个全面的系统化分析，找到同本质场景中，意义应用的方案。 在不熟悉的问题上，用类比和本质来决策。这就是我的法则。

从现在开始，欢迎你也加入关注本质的队伍中来，成为不被时代优化掉的人。