读书 混乱
经济学家哈福德出品的《混乱》一书,从创造力、团队合作、办公环境、生活等多个角度来展示混乱的不可避免,及混乱如何能帮助我们更高效。原本让人抓狂甚至于憎恶的混乱,现在从更为开阔的人生全局角度来看——调皮而可爱,竟然是我们的好朋友。混乱怎么成为朋友的,书中做了全面详实的案例解读,但听了6遍之后,我还是没记住,令我最为印象深刻,甚至于挥之不去的,是其中的一个概念——【爬山算法】。爬山算法的定义是,从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值(既山峰最高点);反之就用最高的邻居节点来,替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的。这种算法的优点是,避免遍历纠结,通过启发选择部分节点,展开行动,从而达到提高效率的目的。缺点也很明显,因为不是全面搜索,所以结果可能不是最佳;某个节点比周围任何一个邻居都高,但是它却不是整个问题的最高点。【爬山算法对人生的指导意义】爬山算法并不是人工智能算法领域的最优解,但我却认为可以作为人们生命活动的最优指导算法,有2点:1、局部比较。全局比较听起来是很科学全面,但人的精力总是有限的,因为是人,到底多全叫最全呢?眼界开阔的程度本身就受到现有自身能力的限制——能触及到的局部的大小,也受到现有节点的值所限制,所以局部”这个概念,看似局限,实则是实实在在。再说了,即便我今天就看得到全局全世界了,找到全世界的最高点了,然后呢?开阔眼界利于开阔心胸,但不是用来问鼎天下的——导致抑郁,所以在自己力所能及的局部范围内,搜寻那个最高点吧!2、就地展开行动。局部最高点找到后,因为是局部”,有可能最高也只是个盆地,让人伤心、难过、绝望,但爬山算法告诉我们此刻也不能就地打滚、崩溃大哭,而是要就地展开行动,在现有的资源条件下,先努力做到最好;盆地怎么了?不也有了伟大的音乐之都维也纳吗。【爬山算法的bug和解法】动起来总是好的,听起来没毛病,但任何算法都有其局限性,爬山算法的bug在于:就地展开行动,一顿操作猛如虎之后,还是不满意,怎么办?——随机重启爬山算法,也就是重启一个赛道。就像我们多年前都玩过的扫雷游戏,一个局部扫出来,发现局势并不明朗,那就在页面上随机地再开启下一个局部。有时候我们会主动地选择重启,大多数时候,是命运帮我们重启——一些意外、突发的事件,也就是令我们感到混乱的那些事件;所以嘛,混乱是朋友,省了我们自己费劲去重启。那到底什么时候需要重启?我也不知道,只有每个人自己知道吧,总之一定是行动过后,仍然找不到继续的理由。感谢命运给我的所有随机一抛,但我更喜欢自己亲手按下这个重启键。
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