《混乱》阅读day1

第一章《创造力》

爬山算法
        那我们来玩一个游戏。用报坐标的方法来找到地球上的最高点，有工作人员告诉我们那个是不是最高点。一个坐标一个坐标的试过去，那我相信你这辈子很难试到珠穆朗玛峰。因为地球那么大，只有那个点最高。

而最有效的能够帮助我们找到最高点的计算机算法，它的办法是什么呢？

是把你随机地抛在地球上的一个点，抛在那个点以后，你就近在最近的几公里之内寻找最高点，然后找到最高点之后，立刻站到这个最高点上去，再在最近的几公里之内寻找最高点。那当然，这个几公里有多大，取决于你的能力，假如你能力很强，方圆十公里；假如你能力很弱，方圆两公里。

总之就近去展开搜寻，假如你不幸被抛到了沙漠里边，啪，沙漠里边周围都差不多，十公里之内都没有特别高的点。怎么办呢？重启一次，就再抛一次，再抛到地球上另外一个地方。
这种随机性的引入，使得一个人往往能够在短时间之内找到这个最高的点。

爬山算法是把寻找地球最高点当做一个大目标。利用随机性，把你放在一个不知名的地方，设定一个你的能力范围，找到这个能力范围的最高点。然后把找到的最高点作为一个最低点，再设定一个你能力范围之内去寻找你当下范围的最高点。以此反复寻找变化，最终就会找到珠穆朗玛峰。

在这里，爬山算法的关键点是随机抛掷。

随机就是一种意外。意外情况会扰乱我们的日常工作或生活，但是如果我们能够积极发挥我们的创造力，便能转悲为喜。意外的出现虽然导致艺术家、科学家和工程师们从山峰跌入谷底，但是眼前的困境却能大大激发他们攀爬的欲望，带领他们走向新的人生巅峰。

这个算法让我想到了人生目标。我们对目标都有一种恐惧，设置高了怕达不到，设置太低容易懈怠。在这里，我们可以把我们当下所处的环境当做一个能力范围之内，努力做到这个范围之内的最高点。然后再突出这个范围，去寻找另外一个范围。在新的范围里，原来的最高点已经是最低点，我们需要再去寻找最高点。这个不停轮换的范围就是我们的意外情况。

我们个人想走出舒适圈，达到自己的目标。我们必须创造一些意外情况，要有触类旁通的效果。从而在意外中发挥出我们的潜能，从而达到意想不到的收获。

书中案例，基思在科隆大剧场的演奏。

演奏前，基思已经是相当有名的钢琴家，我们不妨将他此前的职业生涯看作阿尔卑斯山脉的山峰，摆在基思面前的那架不完美的贝森朵夫钢琴则是那个不确定的随机因素，其尖锐的高音和沉闷的低音让基思不得不离开他所在的山峰，掉入一个不知名的山谷。这自然惹恼了基思。他不得不以山谷为起点坐标，向四周发起搜索。结果，基思掉入的山谷刚好位于喜马拉雅山脉，他的精湛技艺让他成功攀爬到了一个海拔更高、景色更美的地方——珠穆朗玛峰。在那里，他上演了一生之中最令人惊叹的演奏。

我们都希望自己不断改变，并且每一个变化都能将我们推向更高处。有时候，即使没有意外发生，我们也可以主动尝试做一些小改变。别小看了这些改变，它们真的可能牵一发而动全身。

2014年，伦敦地铁系统举行了两天的大罢工，在此期间270个地铁站中的171个被迫停运。这一突如其来的意外，让平时坐惯了地铁上下班的人焦头烂额。伦敦的大部分居民都持有一种电子交通卡，乘客可以刷卡搭乘所有公共交通工具。因此，罢工的这两天，很多人放弃了平日的乘车习惯或路线，改坐巴士、城际列车或者还在正常运行的地铁线路。罢工结束以后，三位经济学家搜集分析了电子交通卡储存的信息，结果有了惊人的发现：罢工期间，大多数乘客改变了上班路线，这无可厚非；令人意想不到的是，当地铁恢复正常运行，采用新路线的乘客当中有5%沿用了新路线。个中原因不难揣测，这些人很可能发现新路线比原来的更省钱或更省时。一句话，原来还有更好的选择。地铁大罢工的意外出现唤醒了人们寻求改变的潜能，从而使一部分人得以迅速优化多年来的上班路线。

意外情况会扰乱我们的日常工作或生活，但是如果我们能够积极发挥我们的创造力，便能转悲为喜。