有一句话非常流行,叫“知道很多道理,但依然过不好这一生”。这句话像一句灵魂拷问,直戳很多人的心窝。所以不免要问,这是为什么呢?
依我个人的经验来看,自己曾经以为“知道”的道理,只不过是认识那些字,距离真正“弄懂”道理的含义,还差个有十万八千里。
就比如,我曾有幸在慧聪工作过,在2005年至2009年间,听老板郭凡生的股权课程,不下十遍,我可以说,是“知道”其中道理的。但是直到自己2009年底创业,才知道自己所谓的“知道”,根本就是徒有其表,我一点都不理解其中的道理。
虽然我至今还记得,在郭总股改的课程里,他讲过这样一个故事:以前,人民公社打的粮食不够吃,为什么包产到户还有余粮呢?还是这块地,还是这头牛,还是这个老农民,商业模式没有变,为什么结果却发生了天翻地覆的变化?
因为制度变了,变成了“耕者有其田”的制度,变成了农民拥有了自己的土地,变成了农民在为自己工作,所以积极性、劳动力得到了很大的释放。
当时,我只是知道这个包产到户这个制度,放在农民身上好使,根本就不明白,这样的制度,如何在企业里灵活运用?也不清楚企业该在何时用,向哪些人使用?
这就相当于,我只知道:汽车一启动,踩下油门就会跑,根本不知道它是怎么跑起来的?更不懂机械工作的原理。
所以回到开头,“知道”很多道理,但依然过不好这一生,其背后的原因是,很多道理,光仅仅是知道是没有用的,你必须要弄懂它、理解它,并且知道道理背后的原理,要知其然,更要知其所以然。
那么,要怎样才能弄懂某些道理呢?
答案是:强化学习。没错,就是很多AI智能常用的训练方式。
那么,什么是强化学习呢?
以自动驾驶为例,汽车厂家在训练自家的自动驾驶技术时,通常车上会坐一个安全员,汽车在自动驾驶的过程中,如果安全员没有接手干预,就说明这个驾驶操作步骤是对的;如果安全员有接手干预,那说明这个驾驶操作步骤是不对的,系统就会把这些反馈记录下来,做出调整。当智能驾驶接收的反馈多了,调校次数多了,那它出错的次数也就会大幅减少,从而朝着正确的方向越来越近,这就是强化学习。
强化学习强调的是,不停地训练,不断地接受反馈,不断调整,直到所有的步骤,都调整到正确的方向。
AI智能如此,人也是如此,想要过好这一生,就要对很多道理,进行实践、反馈、调整。
当然,在系统训练前,要对系统,录入海量的数据。计算机科学有句话叫:垃圾进,垃圾出。意思是说,如果你输入的信息是不对的,那输出的信息也肯定是不对的,即使你这个计算模型设计得再好也没用。哪怕模型是强如ChatGPT、deepseek也不行,只有输入高质量的信息,才能得到高质量的答案。
计算机如此,人也是如此,我们想让自己的大脑,能够有更高的认知,那就要先向我们大脑,输入高质量的信息,再经过大脑的消化理解,那样才会得到高质量的答案。
反之,如果我们的大脑长期输入有害的信息、垃圾的信息,那我们的大脑,也将变得浅薄退化,输出的答案,也会是愚蠢无知的。
那么,怎样才能获取高质量的信息呢?
答案是,要从那些经过时间沉淀的,被很多人反复验证过的知识里获取。如《道德经》、《毛选》等历史名著,或者名人语录,如巴菲特、段永平、任正非、马云等,抑或是权威人士的课程。
总之,一个人只有经过长期的、高质量的信息输入,才会慢慢形成复利,从而提升一个人的认知水平。
做人如此,做汽配生意也是如此,一家公司只有经过长期的、正确的事情积累,也才会慢慢形成复利,产生飞轮效应,从而提高企业的竞争力。
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