论心力,注意力 A自控力(意志力)=主要受前额叶皮层控制,即类似电机控制器的,它是一种发出信号的能力,包括日常各种决策信号,包括计划、关...

发布时间:2025-01-17 04:08

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A自控力(意志力)=主要受前额叶皮层控制,即类似电机控制器的,它是一种发出信号的能力,包括日常各种决策信号,包括计划、关注、发起并抑制行为和控制冲动等等的能力,或者可以称之为决策算力;

B认知=f(B1,B2)x B3,B1=信息获取 B2=逻辑、方法论等思维 B3=知识的积累 

C体力(精力)=肉身的能力,即具体劳动的体力、精力。即可以用雇工,马仔,机器等替代的东西

A,B可以理解成2个不同功能的处理器,C就是一个肉身,人基本上是一种单线程动物,多线程处理事务会产生切换任务、没有格式化干净、通道冲突等额外成本,因此单线程工作效率最高,当然已经熟练到可以几乎自动化处理的行动除外;

A*C=自控力*精力=执行力

实际上“注意”本身是一种特殊的信息获取,即过滤掉“噪声”的同时,放大并仔细获取自己需要的信息;B1体现的这个滤波、放大的强度,A体现的这个过程的持续时间,因此:

注意力=B1*A=信息获取*自控力

D心力=一个时间区间处理MAX(一系列可以对抗熵增的项目)需要消耗的“标准大脑”算力的总和/该时间区间=F(A,B1,B2),即心力是由A,B1,B2为变量的函数决定的。

考虑到人生的维度,我们应该如何努力呢?

首先看一下人生成就的函数,人生近百年,首先最大的是时代背景S,非英雄人物很难去改变其大趋势,暂且撇开不谈,如果是考虑世俗意义上的成功,人生努力的方向应该是符合大趋势、符合真理、符合科学的。人生简单可以理解成一个向量,F方向首先要对,人生成就J=f(f,D,C)

如何努力就很清楚了,就是选择好的F方向,提高A自控力B认知C精力

F方向:

这个方向是由时代背景,你成长的环境,你个人认知,愿景等决定的,F=f(S,B,Y),愿景上可以考虑结合GTD系统的纵向管理流程中的关注层面/责任范围、目标、愿景、宗旨/原则-上面4层的视野去树立。 有了方向如森林中半夜徒步的月亮,可以指引人生,否则容易迷茫,当然这个方向是需要不断反馈修正;

A自控力:很大程度上,很多可能是天生的取决于你前额叶皮层(PFC)的算力,但是根据现阶段一些科学研究和人的实践,发现有几个事情可能是我们可以做的:

因为多线程工作会产生成本损失,耗散意志力,所以需要一心一意做事情,即尽量的单线程从事项目管理,所谓项目需要借用GTD的概念,项目由多个步骤,主动的,耗费心力力,对抗熵增的行动构成,称之为项目,单线程办事儿是效率最高的;养成各种良好的习惯,很多事情让它自动化运行,这样一定程度上你可以不分心、不耗心力的去多线程办事;-详细的可以参考“思考,快与慢”提出的理论;减少自控力的使用,就是任何项目要去评估一下最后的目的和结果,是否值得你去做,比如是否一定要自己操心去刷墙装修,是否一定要控制自己的某一些愿望;减少压力,这一条可能和上面的相辅相成,事情多了自然压力大,但也和自己的一些心态有关;日常刻意的枯燥训练;冥想,很多人实践和研究,冥想可以提高前额叶皮层的能力运动,脑子也基于身体嘛,详细的不具体展开;

B认知,我们从B1=信息获取 B2=逻辑、方法论等思维 B3=知识的积累分别探讨;

B1,信息获取

如上所述,可能很大权重是天生脑子的问题;A,B2,B3的复利会对信息获取有帮助,譬如有一些简单结论:碎片化的信息获取尽量减少,有价值的信息要及时记录等等;

B2=逻辑、方法论等思维

孤独大脑的《人生算法》、David Allen的《GTD》、程序开发的敏捷管理,精益创业、戴明的PDCA这一些依我看,底层逻辑都是一样的,可以作为B2的基本底层方法论,具体不表;

概率论,特别是贝叶斯的思想,决策事物的时候要有概率论思想去理性的思考,而不是拍脑袋;

贝叶斯法则

通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。

作为一个规范的原理,贝叶斯法则对于所有概率的解释是有效的;然而,频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中概率如何被赋值有着不同的看法:频率主义者根据随机事件发生的频率,或者总体样本里面的个数来赋值概率;贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值概率。一个结果就是,贝叶斯主义者有更多的机会使用贝叶斯法则。

贝叶斯法则是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的。

在贝叶斯法则中,每个名词都有约定俗成的名称:

Pr(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。

Pr(A|B)是已知B发生后A的条件概率,也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。

Pr(B|A)是已知A发生后B的条件概率,也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。

Pr(B)是B的先验概率或边缘概率,也作标准化常量(normalized constant)。

按这些术语,Bayes法则可表述为:

后验概率 = (似然度 * 先验概率)/标准化常量 也就是说,后验概率与先验概率和似然度的乘积成正比。

另外,比例Pr(B|A)/Pr(B)也有时被称作标准似然度(standardised likelihood),Bayes法则可表述为:

后验概率 = 标准似然度 * 先验概率。

B3=知识的积累

知识的积累是最简单的也是比如容易努力改变的:

自身用好的方法论和逻辑去勤奋的学习;寻找好的学习环境,包括家庭、学习、公司、社会;

C精力

精力,体力的提高也是相对可以改变的:

运动,锻炼身体和脑子;能委派给别人干的,就委派给别人干,权衡对比自己的单位时间价值;

参考文献:

[孤独大脑] - 2018-01-26 人生算法

搞定 123 全三册 

搞定(Ⅰ无压工作的艺术)+提升工作与生活效率的52项原则+平衡工作与生活的艺术美{戴维艾伦著[投资聚义厅] 

 2018-04-21 投资最重要的事:听过许多道理,依然过不好这一生?

稀缺:我们是如何陷入贫穷与忙碌的(经典版) 塞德希尔·穆来纳森

思考,快与慢 (美)丹尼尔卡尼曼....等等

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