寻找本质 | 莫烦Rethink

寻找本质

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2021-03-17

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。

seq2seq

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。

encoding decoding model

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。

transformer

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)。

encoding decoding signal

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。

kg

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。

find principle

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。


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