啦，啦啦啦啦……

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向前展望时你不能把点点滴滴的经历联系在一起，只有在向后回顾时才能发现它们之间的联系。——乔布斯

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导读：

1、后发：优势与劣势是什么？

2、预测：人是可以影响趋势的。

3、危机：危机中蕴含着机遇

4、趋势：人工智能会超越人类吗？

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一、后发优势&后发劣势

1、后发优势

第一，进口替代和跟进战略降低了市场教育成本和试错成本。

第二，知识产权的“保护”诱发了一代人的“仿冒哲学”。

第三，最快的仿冒是最具效率的创新。

第四，人口规模和成本优势极大地提高了后发的成效。

2、后发劣势

第一，贸工技模式使中国产品的核心技术空心化。

第二，长期的路径依赖，导致我国企业丧失了技术投入的体制建设。

第三，性价比哲学和感性消费者，使得没有人为产品创新买单。

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二、日课：外推谬误

1、马尔萨斯陷阱的终结

1）人口学专家马尔萨斯人口论的核心思想，就是认为人口数量是“指数”增长的，而人类生产粮食的能力只是线性增长。也就是“地球最终养不了那么多人”的担忧。

2）事实已经证明他的杞人忧天，源自两个“没想到”：

A.没想到人口并没有一直保持指数增长，因为人类对待生育态度发生变化，如同中国二胎政策放开。

B.没想到“化肥”这种东西。因为技术进步，人类生产粮食的能力并不是缓慢的线性增长，而是突飞猛进！

2、正解“复利”

1）世界上根本就没有什么长期的指数增长，这也是为什么那些想靠“复利”赚钱的人都是一厢情愿 。

2）我们都听过那样的故事：如果1万元储存起来，年华收益率10%，20年后将变成“百万富翁”……

A.首先，解决这1万从何而来？

B.其次，去哪找连续20年10%收益率项目？

C.自己不吃不喝不消费？

D.经济建立在人这个复杂动物上产生的人类活动，是复杂的N次方。

3）“复利”思维是认知懒惰的表现。

3、趋势，会变化的。

那些曾经怂人听闻的新闻：因极权主义政权越来越多，就认为极权主义会在不久的将来席卷全球；有感于当时人们的穿衣趋势是越来越暴露，据此推测公开裸体将成为普遍的社会现象……

4、外推谬误

1）你观察到一个趋势，你做了一个简单的推想。你认为这个趋势一直持续下去，接下来会发生一个特别不好或者特别好的后果。

2）因为飞机的出现，导致飞向外太空的担忧；因为日本快速发展，导致超越美国的担忧；因为物质充沛下的肥胖人群，将来人们都变成胖纸？电子书的兴起对纸质书的冲击，人类对纸质书兴趣不在？

5、预测未来是非常困难的事情

1）一种情况是因为环境是有限的。

没有哪个公司能长期地指数增长，因为全球市场就只有这么大。如果你的市场占有率已经达到50%，你就不能指望再把产量提高一倍了。

2）一种情况是这个趋势会导致外界的变化，而外界的变化会反过来改变这个趋势。

比如人口增长问题：当人口越来越多的时候，住房会越来越拥挤，城市居民越来越密集，优质教育资源就越来越稀缺，那么年轻人就会认为养孩子太难，就不再愿意生那么多孩子，结果就会进入人口低增长。

3）还有一个情况是突发性的改变。

技术进步在本质上是不可预测的。我们也无法想象将来的人会在什么时候、发明有多么好用的新东西。而有些技术一旦出来，就会立即大幅度改变各种趋势。

6、人，可以影响趋势；

变，是正常的；不变，是奇迹。

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三、危机：危机中蕴含着机遇

1、中午忙完，途径淮北市新华书店，在里面转了一圈。

实体书点稍微有复活的迹象

2、工作性质的原因，经常出差，习惯了忙完之后就去当地新华书店转一圈、入手一本书，留作纪念。

华为的顾问

这本书应该是自己已经入手过一本，不过翻了几页就停下了。正好凑这次机会，再好好更新下自己的专业知识，毕竟，还打着“营销”的旗号混饭吃哈～

百度：包政简介

3、中间读到了独特T型车产能危机下开发出“流水线作业”的故事，让我感慨颇深：危机中蕴含着机遇。

被“危”困住忽略了“机”

“危机”由“危”和“机”构成，也就是我们常标榜却未真正践行的“危机中蕴含着机遇”。

4、为什么我们没有真正践行呢？

那是因为人们内心“恐惧”心理在作祟，以及“失去的痛苦比得到的喜悦感觉更强烈”导致的。

5、有了这个深刻的洞见，会对我们生活实践带来很有意义的启发与指导：冷静、冷静、还是冷静。

毕竟，恐惧是人类本性使然；在恐惧心理作用下，我们行为的偏离正常轨道，是很正常的；恰恰是这份“正常人的偏离”，给了很多杰出者脱颖而出的机会。

6、中国古道哲学里也一直充满着理性光辉的辩证主义思维。比如凡事皆有两面性等。

7、说起来，头头是道；做起来，惯性使然。希望自己也能不断的提升思维与认知，并以实际行为表现出来。

就像昨天读过的《能力陷阱》里面的那句话说的一样：“要想成为一名优秀的领导者，那就像一个领导者一样去行动”。

先行动起来！

没法再赞成这句话了；就像查理芒格说过的一句鸡汤文一样：“拥有一件东西最好的方式，是配得上它”。当然，如果再配上他的“多元思维模型”这个方法论武器，就可以把前面的“鸡汤文”三字去掉了。

智者

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四、听书：《暗知识》

（一）关于本书

1、亮个相吧小宝贝！

有不少大咖加持嘛

2、本书目录

目录-1 目录-2 目录-3

3、思维导图

摘自“得到”

        本书主要内容

（二）什么是暗知识

1、明知识就是通过语言可以在人与人之间表达与沟通的知识，但是它受到人类语言表达能力局限性的限制。

2、单有信息还不能算知识。信息是事物的外在特征，任何一个物体所包含的信息量都可能特别大。

3、尽管人类的大脑接受了极为丰富的信息，但我们的语言表达能力很有限，很多时候只能用简化了的概念和逻辑表达，这也就意味着，最后所得到的明知识也将是非常非常有限的。

4、机器学习的符号学派

1）产生思路：有没有一个办法，能够让机器像人类那样学习明知识，又不会受制于人类有限的语言能力。

2）解决办法：就是让机器像人类那样学习明知识，特别是能够按照一定的符号演算和操作，就像做几何定理的证明那样，从逻辑关系中寻找出新知识。

3）没落根源：在明知识之外还存在着大量不能被语言描述的信息，它们也是人类知识与智能的一部分而不能由符号计算来把握。

5、那些不能被语言描述，但建立了一定关系的信息，就是人类的默知识。

6、强调类比方法的类推学派

1）这一派的思路非常简单：第一，如果两个东西的某些属性相同，那么它们就是类似的；第二，如果有已知的某些属性相同，那么它们的未知属性也会相同。

2）类推往往是人类默知识的特点；机器学习的类推也依赖于对不同事物的相似与否的判断。

3）机器在这方面就很有优势，它可以很容易地抓住相似度的量化特征，从而作出比人脑还准确的判断。

7、暗知识是人类根本无法理解的知识。

当滴个当

8、小结

人类知识包含可以描述和传播的明知识与不可描述的个人化的默知识。暗知识指的是那些区别于明知识和默知识的，既不可感受也无法描述的知识。机器发掘出来的暗知识，尽管无法被人类理解，却可以在机器间传播。人类知识和机器知识共同描画了未来世界的知识图景。

（三）机器为什么能发现人类不理解的暗知识？

1、人类的大脑是靠神经网络来工作的，神经元之间的联结可以在学习过程中被不断强化，形成一个稳定的联结模式。

2、机器学习模仿人工神经网络，就像画师给犯人画像时提取关键特征一样，训练利器识别能力。

3、卷积神经网络

1）所谓卷积，就是那些抓住主要特征的小模板，把图片上下左右横扫一遍，以求发现重合。

2）目前图像识别里最火的方法，因为它非常有效，比人脑对图像的识别更快更精确。

4、模仿人脑的利器学习比人脑厉害的原因

1）与机器的感官相比，人类的感官实在太差。

A.人类进化出的感官主要服务于觅食和求偶的任务，眼睛看不见红外线，耳朵听不到超声波，至于触觉、嗅觉、味觉的分辨率更是粗糙。

B.机器的图像识别依赖的是各种物理、化学和生物类的传感器，这就比人的感官精密得多。不仅可以获取人感受不到的信息，而且对信息的分辨率也远超人类。

2）传导机制和效率不同

A.人脑的神经元是靠化学分子传导的，每秒钟大约只能传导200次信号，而且还非常不可靠，平均每次传输的成功率只有30%。

B.卷积神经网络是靠晶体管和电信号传导的，不仅比人脑快几百万倍，而且可靠性几乎是100%。

3）连接系统性差异

A.大脑内部每一个神经元之间究竟是怎样连接的，连接的强度如何，至今仍是一个黑箱，我们几乎完全不了解。

B.卷积神经网络中的每一个神经元之间的连接，我们却有着非常精确的控制，各种相关参数都可以存储和提取。这就保证了机器发掘出的暗知识可以在机器之间传播和复制。

5、机器学习的局限性

1）机器学习最大局限性就是，它只能提取相关性而不会理解因果关系。 靠“死记硬背”，像个刻苦但不聪明的学生，不理解公式，靠做海量的习题企图把世界上所有问题类型都过一遍。

2）无法解释结果为什么是这样。这其实是暗知识的特征，它超出了人类的理解能力，当然就无法解释。

6、小结

机器之所以能发现人类都不能理解的暗知识，是因为它模仿了人脑获取知识的神经网络，同时又以更精确的感官、更快更可靠的神经信号传导、更容易储存和复制的优势超越了人脑，使得机器能够抓住某些信息的关系模式。而对于人脑来说，这些模式是既无法描述也不可感受到的。但是我们也要看到，现阶段的机器学习还有两大局限性，这使得它还不能在所有情况下都可以替代人脑。

（四）人工智能未来发展趋势

1、互联网VS人工智能

1）互联网从1994年起步，最开始是和传统产业没什么关系的边缘行业，直到今天互联网对传统制造业、农业、交通运输等行业的影响，也还局限在媒体和营销方面。

2）人工智能则从一开始就在传统产业的中心爆炸，目的就是要颠覆传统行业。

2、人工智能对未来职业的影响

1）那些重复性高、可预测和可编程的工作最容易首先被人工智能取代，比如收银员、快递员、公交车和出租车司机等。

2）很难标准化、程序化，特别是还需要依赖对人类情感理解的工作，就很难被替代，典型的代表是考古学家、心理咨询师、外科手术医生，甚至保姆等。

3）出现一系列新兴职业。

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谁在偷拍本宝宝