没有人的时候,人一般都在想些什么把事情想得复杂的人?

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编者按:人工智能诞生至今已有60多年,美国的一些最大型的科技公司(Amazon、微软、Google、Facebook等)才刚刚开始挖掘AI的潜能并设法弄清楚人工智能将如何改变我们的未来。本文是《Fast Company》汇编的系列文章“AI的新规則”的第四部分介绍的是Google在AI方面的努力和历程。原文作者是Katrina

人脑真是一个有趣的东西某些记忆可以伴随着我们一生:孩子的出生、车禍、选举日。但是我们只记得一些细节(医院分娩室的颜色,或投票站的味道)而其他一些则会慢慢褪色,比如孩子出生时的护士是什么样的或事故中我们穿什么衣服。对于Google CEO Sundar Pichai来说看着AI从实验室中走出来的那一天是他永生铭记的日子。

他告诉我:“那是2012年跟一支小團队在一间房,里面就我们几个人”有位工程师叫Jeff Dean,他是Google的传奇程序员曾帮助构建Google开发了搜索引擎。他一直在做一个新项目希望Pichai能來看看。他说:“只要Jeff想告诉你什么把事情想得复杂的人你都会对此感到兴奋。”

尽管当天的奇怪细节一直在自己脑海里挥之不去但Phchai巳经记不起Dean展示作品时自己是在哪一栋建筑。他记得自己是站着而不是坐着还有人取消HR的办事不力,因为他们把新招来的Geoffrey Hinton任命成了实习苼——他可是 “深度学习之父”从事工作40年的AI研究人员,还是后来的图灵奖得主

12年前曾公开表示,人工智能将变革Google:“理想的搜索引擎应该是智能的”Page在2000年5月曾告诉《在线》,“它必须了解你查什么并且必须理解所有文档,这显然是AI”不过尽管前景可观,但无论昰在Google还是其他地方机器学习这几十年来取得的成功寥寥。

不过现在,Google的服务器内部正在暗流涌动在一年多的时间里,Dean、Ng Andrew和他们的同倳一直在建造一个庞大的计算机网络那些计算机是以模拟人脑的方式连接到一起的。这个团队在1000台计算机里面设计了16000个处理器加起来總共可以建立10亿个连接。尽管与人脑的100万亿连接的能力仍然相去甚远但对于计算机系统而言,这是史无前例的规模

为了测试这种庞大嘚神经网络会如何处理数据,工程师进行了一个看似简单的实验他们连续三天给机器看Google在2006年收购的YouTube视频里面随机筛选出来的数百万张图爿。他们没有给出任何指令就想看看机器自己能干出什么样的把事情想得复杂的人。他们了解到拼命消化YouTube内容的计算机大脑与人类的夶脑并没有太大的不同。在计算机内存的一个偏僻角落Dean和他的同事发现,它已经自发地生成了一张模糊的过度像素化的图片,图片的內容是那72小时它一直都在看的东西:一只猫

这就是机器在教自己思考。

当他第一次看到这种智能从Google的服务器里面冒出来的那一天Pichai 记得洎己的思想发生了转变,他有一种预感他说:“ 这个玩意儿会做大的,说不定还能揭示宇宙的运作方式这会是我们人类从事的最重要嘚工作。”

AI从Google内部崛起就像是我们数十亿人共同踏上的一段旅程我们正奔向一个很少有人能完全理解但又没有回头路的数字化未来。一個很大程度上由Google主导的未来这个星球上很少有其他公司(更不用说政府了)有这种能力或雄心去推进计算机化的思维。有着10亿用户的Google运營的产品数量超过任何其他科技公司:Android、Chrome、Drive、Gmail、Google Play、Maps、Photo、搜索以及YouTube除了一个地方,否则只要有互联网连接几乎可以肯定你的大脑的某些蔀分的增强就得靠Google。

2015年Pichai 接任CEO后不久,就开始着手把Google重塑为“AI优先”的公司它已经有几个以研究为导向的AI部门,包括Google Brain和DeepMind (于2014年收购)等Pichai的关注点是把所有有关智能的智能转化为新的、更好的Google产品。2018年5月推出Gmail Smart Compose功能现在每周已经建议了20亿字符的邮件草稿。Google翻译可以用你不會说的语言重建你的声音Google的AI个人助理Duplex可以通过电话为你预约或者预订,它的声音听起来很像人许多接听者并不知道对方是个机器人,從而引发了道德问题和公众投诉该公司表示,自己一直都在告诉消费者这些电话来自Google

Google AI的影响力远超出该公司的产品范畴。外部开发人員(无论是初创企业还是大型公司)现在都在使用Google的AI工具来完成从训练智能卫星到监视地表变化乃至于根除Twitter上的侮辱性语言的一切工作(好吧,还在尝试)现在有数百万台设备在使用Google AI,而这仅仅只是开始Google即将实现所谓的量子霸权。这种新型计算机破解复杂方程式的速喥可以比常规计算机快一百万倍甚至更多我们即将进入计算的火箭时代。

用得好的话人工智能有可能帮助社会它也许可以找到治疗致命疾病的方法(Google高管说,它的智能机器已经证明了比人类医生提前整整一年发现肺癌的能力)让饥饿者吃饱,甚至解决气候问题数名主要AI研究人员(其中就包括跟Google合作的研究人员)在6月份提交给康奈尔大学科学期刊的论文中,已经明确了几种机器学习可以解决气候变化嘚手段包括加速开发太阳能以及对能源使用进行彻底优化等。

用得不好的话AI也可能助纣为虐。今年6月The American Civil Liberties Union发布报告称美国已经安装了数百万个监视摄像机(比方说Google出售的那种监视摄像机)。同月有人发起诉讼指控Google在医院使用人工智能侵犯了患者的隐私。

人类历史上每一佽有力的进步都可以被善与恶利用印刷机促进托马斯·潘恩(Thomas Paine)的《常识》以及阿道夫·希特勒的法西斯宣言《我的奋斗》的传播。但是,对于AI来说,这种困境还有一个额外的维度:印刷机不会选择自己设定的类型而如果AI发挥其全部潜力时,它有能力做到这一点

现在昰提问的时机了。7月份刚拿到微软10亿美元投资专注发展通用人工智能的初创企业OpenAI联合创始人Greg Brockman说:“想想看发明火、开启工业革命或者开發原子能的时候你希望大家会怎么想的。”

左派和右派的政党都认为Google已经变得太大了需要拆分。被拆分后的Google能够让AI大众化吗或者,就潒该公司的领导人警告那样这样会导致把AI的霸权拱手让给中国吗?

在Google内部不同的派系在争夺AI的未来。成千上万的员工却在反抗他们的領导人试图阻止他们利用的技术来帮助美国政府进行间谍活动或发动战争。Google决定如何去开发和部署AI很有可能会决定着这项技术最终是帮助还是损害人类斯坦福大学以人为本人工智能研究中心董事会成员,LinkedIn联合创始人兼风险投资人Reid Hoffman解释说:“一旦构建了这些[AI]系统它们就鈳以在全球范围内进行部署。这意味着[它们的创造者]无论做对了还是搞砸了都会产生相应巨大规模的影响”

加州山景城,那是春天的一個绚丽多彩的傍晚在一颗棕榈树下,Jeff Dean说: “一开始神经网络是未经过训练的。”那是海岸线圆形剧场的外面一年一度的Google I/O大会开幕日聚会的举办地。

这场活动是Google向开发人员以及世界其他地方披露自己下一步去向何方的地方Dean身穿淡紫色灰色马球衫,牛仔裤运动鞋背着雙肩背背包的Dean是活动的头牌人物之一。一位韩国软件程序员说:“就像是看到Bono一样”他在当天早些时候的找了个机会急忙跟Dean来了张自拍照。另一个人则很严肃地告诉我:“Jeff就是上帝”,对我几乎不知道这事儿感到很诧异在Google,Dean经常被拿来跟Chuck Norris相提并论这位动作明星以好身手以及抗压同时对抗多人攻击著称。

当服务员拿着一盘纯素食木薯布丁杯停下来时Dean咧嘴一笑:“ 哦,那东西看起来不错!给我一份”靠在一棵树上的他谈到神经网络时,就像Laird Hamilton描述在塔西提岛冲浪一样他两眼发光,不断挥舞双手来打手势“好吧,这些就是网络的各層”他说着,一边抓住树用灰褐色的树干来解释计算机大脑的神经元是怎么互联的。他专心地望着那棵树仿佛看到里面隐藏着什么。

去年Pichai 任命Dean为Google AI的负责人,这意味着他要负责公司将要投资和开发的东西——他职责的一部分就是是将YouTube神经网络实验扩展到一个新的框架裏面好去训练他们的机器进行大规模的思考。该系统始于一个名为DistBelief 的内部项目许多团队(包括Android,Maps和YouTube)都开始用这个项目来让他们的产品变得更智能

但是到了2014年夏天,随着DistBelief 在Google内部的发展壮大Dean开始发现它存在的缺陷。它的设计并未考虑到GPU崛起或者语音以高度复杂数据集嘚面目出现这样的技术转变另外,DistBelief 一开始并不是设计成开源的这限制了它的发展。因此他做出了一个大胆的决定:要开发一个向所囿人开放的新版本。2015年11月Pichai推出TensorFlow ,这是DistBelief的继任者也是他作为CEO的第一个重磅发布之一。

将TensorFlow想Google外部的开发者开放的重要性再怎么强调也不为過全球最大的计算机芯片设计商ARM的机器学习总监Ian Bratt 说:“大家迫不及待想要掌握它。”如今Twitter正在用它来开发机器人来监视对话,对tweet进行排名并引诱大家在新闻流中消磨更多的时间。空中客车公司正在用它来训练卫星让卫星能够检查地表的几乎任何部分,精度可达到几渶尺的范围新德里的学生已经把移动设备变成了空气质量监测仪。去年春天Google发布了TensorFlow 2.0的早期版本,使得经验不足的开发人员可以更轻松哋使用它的AI其最终目标是让开发AI应用程序变得跟开发网站一样容易。

TensorFlow 现在已被下载了约4100万次数以百万计的设备(汽车,无人机卫星,笔记本电脑电话)都在用它来学习、思考、推理和创造。该公司的内部文件有一张图表那张表跟踪了Google内部TensorFlow 的使用情况(引申而言,咜跟踪的是机器学习项目):自2015年以来增长了5000%

不过,技术内部人士指出如果说TensorFlow 是给开发人员的一份礼物的话,那么它也可能是一个特洛伊木马一位前Google工程师说:“我担心他们想要成为AI的看门人。”他不愿透露姓名因为他目前的工作有赖于Google的平台。目前TensorFlow 只有一个主要竞争对手,那就是Facebook的PyTorch 后者在学者当中很受欢迎。这使得Google可以牢牢控制着AI的基础层并且可以将其可用性跟Google的其他约束捆绑在一起。這位人士继续说道:“看看Google在Android上做了什么” 去年,欧盟监管机构对该公司处以50亿美元的罚款原因是该公司要求电子制造商在运行其移動操作系统的设备上预装Google应用。Google很有吸引力但正由于其在欧洲和印度的反竞争行为而面临进一步调查。

通过帮助AI扩散Google创造出了对自己鈳以拿来卖的新工具和产品的需求。Tensor Processing Units(TPU)就是例子这玩意儿是用于加速试验TensorFlow 的应用程序的集成电路。如果开发人员的TensorFlow 应用需要更大的计算能力(一般都需要)他们可以付费给Google买时间和空间,在Google数据中心用这些芯片来跑自己的应用

TensorFlow的成功说服了Google领导层当中的怀疑者。2017年Sergey Brin在世界经济论坛的一次采访中回忆道:“每个人都知道AI不行,大家都试过了他们试过了神经网络,但没有一个起作用”即便Dean和他的團队开始取得进展,Brin依然不屑一顾他说:“Jeff Dean时不时会来找我,说‘看,计算机画了一张猫的照片’我说,‘好吧Jeff,那真是太好了’” 但是他不得不承认,人工智能是“我一生当中计算最重要的进展”

海岸线圆形剧场4号舞台可容纳526人,所有位置都坐满了人这是I / O夶会的第二天,Google创新负责人Jen Gennai 主持了一场会议主题是“编写公平、道德的人工智能和机器学习的剧本”。她告诉在场的观众:“我们给自巳划了四条红线也就是我们不会去追求的技术。我们不会制造或部署武器我们还不会部署我们认为违反国际人权的技术。”(该公司還承诺避免使用会造成“全面伤害”并“收集或利用信息进行监视违背国际公认准则的技术。”)她和另外两位Google高管继续解释说该公司现在如何将其AI原则贯彻到自己开发的所有东西里面,并且Google还制定了一项全面计划来处理从消除其算法中的偏见到预测AI的意外后果的一切把事情想得复杂的人。

那场讲话之后来自不同公司的一小群开发人员对此并不满意。一家使用TensorFlow且经常跟Google合作的大型国际公司的员工观察道:“我觉得我们得到的承诺还不够他们告诉我们说,‘别担心我们知道了’。我们都知道他们并不‘知道’”

这些开发人员完铨有权对此表示怀疑。Google经常言行不一但人工智能的风险更大。2018 年3月Gizmodo 率先报道了该公司与五角大楼签订的AI无人机攻击技术合同,即所谓嘚Project MavenGoogle员工抗议了三个月后,Pichai 宣布不再续签合同此后不久,另一个项目Dragonfly又浮出水面员工又抗议了四个月。去年12月时Pichai 告诉国会Google并无此计劃。

在那场动荡中一位Google工程师直接跟Dean面对面:“我们需要知道:红线是什么?”工程师告诉我回应了Google的废话。“这是我一直在争取的:什么是你永远不会做的把事情想得复杂的人我从来都没有得到澄清。”那位员工后来以辞职来表示抗议

当被问到关于人工智能的阴暗面时,友善的Dean马上变得严肃起来在谈到他们在Maven上的工作时他说:“我们公司的人对我们应该跟美国国防部一起做什么把事情想得复杂嘚人方面非常的直言不讳。” Dean调出了Google不会去做的AI应用列表他眼睛盯着我说:“其中之一是自动武器的研究。对我来说这是我不想做或鍺不想扯上关系的事。”

在Project Maven刚开始引起争议的时候The Intercept和《纽约时报》均公布了披露Google内部担忧的电子邮件,那些邮件担心外部会如何解读Google对AI嘚野心彼时任Google云计算首席AI科学家(以及Google AI原则的作者之一)的李飞飞告诉一名同事说:“如果媒体开始拿起Google正在秘密开发AI武器来说事儿的話,我不知道会发生什么要不惜一切代价提起或者暗示AI。武器化AI哪怕不是最重要可能也是最敏感的主题之一对于想方设法想要迫害Google的媒体来说,这是块红肉”她还建议Google植入一些积极的,关于Google民主化AI的公关故事并称之为人文主义AI。她写道:“我会非常谨慎地保护这些非常正面的形象” (李飞飞拒绝接受本文的采访。后来她离开了Google到斯坦福大学以人为本AI研究所做领导去了。)

这些AI抗议活动造成了旷ㄖ持久的公关危机今年3月,该公司宣布成立了一个先进技术外部咨询委员会(Advanced Technology External Advisory Council)也就是俗称的AI道德委员会,但由于数千名Google员工抗议委員会的组成一周后该委员会就解散了。委员会成员包括一家无人机公司的CEO以及右翼的Heritage Foundation的总裁他们均公开发表过跨性别恐惧症的声明,並且拒绝承认气候变化

Pichai 本人曾经介入过几次。去年11月他曾写信给员工,承认Google的失误他说:“我们认识到过去并没有把每一件把事情想得复杂的人都做对,对此我们深表歉意很显然,我们需要做出一些改变”但是,在如何部署技术把事情想得复杂的人上Google一直饱受争議8月,一个名为Googlers for Human Rights 的员工组织发布了一封获800多签名的公开请愿书要求该公司不要向海关和边境保护局,移民和海关执法局或难民安置办公室提供任何技术(一位Google发言人回应说公司对员工的行动表示支持。)

当我问Pichai 关于Google的AI原则会如何影响他自己的工作时他把这个东西跟公司的另一个优先事项联系在一起:那就是消除对Google如何处理所拥有的用户数据的担忧。他说:“现在我推动团队做的都是AI和隐私方面的工莋这有点违反直觉,但是我认为AI其实为我们提供了增强隐私的机会”去年春天,他曾讨论过Google内部利用机器学习来保护智能手机上的数據以防止外人访问的努力

他说,现在大家对人工智能危险性的担忧已经有点夸大了他解释说:“对于大家来说,知道哪些东西不用担惢也很重要因为现在确实还很早,而且我们的确有时间” Pichai 希望Google可以通过展示其优点来平息对AI危险性的任何顾虑。根据一项名为“AI for Social Good(社會公益AI)”的倡议Google正在部署机器学习来解决其所谓的“全球最大的社会、人道主义与环境问题。”有一些团队利用AI来预测洪水追踪鲸魚,诊断癌症和检测非法采矿和伐木在I / O大会上,应Google邀请乌干达的一位年轻的创业者介绍了利用TensorFlow 来跟踪粘虫(这是造成非洲大陆饥荒的原因)在整个非洲的行踪。Google的AI Impact Challenge于2018年启动目前已向慈善机构和初创公司提供老2500万美元的赠款,这些慈善机构和初创公司会利用这些资金把AI應用到诸如拯救雨林和灭火等事业上

在这场旷日持久的AI大辩论中,该公司还撤回了两项有争议的计划去年12月,Google搁置了面部识别软件洏它的竞争对手Amazon尽管也有员工抗议,却依然推出了自己的版本一位内部人士估计,此举可能会使Google损失数十亿美元的收入该公司还出于噵德方面的考虑而退出了一个项目的竞标,那是一个为五角大楼提供云计算项目价值100亿美元。而Amazon和微软的还在跑

当被问及Google如何确定一個项目对社会有利还是不利时,Pichai 介绍了一个叫做“唇读项目(lip-reading)”的东西一群工程师想到了一个点子,就是用摄像头的AI来解读唇语其目的是让不能说话的人也能进行交流。但是一些人对意外后果表示关注。坏人会不会利用街头的摄像机来监视别人工程师用街头摄像頭、闭路电视以及其他的公共摄像头来进行测试,然后确定只有特写镜头时才能让系统正常工作Google发表了一篇论文来详细介绍这项工作,並且确信目前该系统可以安全使用

那是加州圣塔芭芭拉一个阳光明媚的下午,但Google实验室内的温度计读数仍为10 密耳尔文这大概比绝对零喥高1开尔文的1/100。“这里是宇宙中最冷的地方”在实验室工作的研究科学家Erik Lucero告诉我。他指着一个闪亮的金属容器说:“那里面比太空还要冷”那个容器样子看起来像个油桶,由铜制成并镀有真金。由铌钛制成的粗线从顶部冒出来就像章鱼一样,它们发送测量信号给处悝器或者接收后者的控制信号

这个容器里面藏着地球上最脆弱但又功能最强大的机器之一:量子计算机。如果一切都按计划进行的话咜将会极大地提升人工智能的能力,并且是以一种有可能会重塑我们对宇宙的思考的方式进行

自1980年代以来,人类就怀抱着量子计算的梦想制造原子弹的曼哈顿计划的元老理查德·费曼开始思考解锁计算能力的理论化手段,办法是利用创造出核科学的量子机制。我们今天的计算机跑的都是相当于0或1的信息位。他们必须一步步地计算结果、概率和方程式在得出答案之前要穷尽每一个选项。相比之下量子計算机产生的是量子比特,在量子比特里面0和1是可以共存的。这使得量子比特处理某些类型的信息可以更快能快多少?一个被广泛引鼡的例子是一个300量子位的计算机可以执行的并发计算数可以跟宇宙的原子数量一样多。

卢塞罗引导我透过显微镜往下看在底下我看到┅些模糊的黑色的X,他说:“这些实际上就是量子比特。”一共有22个这个量不算大。在实验室的另一个地方那里Google已经创造出72个量子仳特。不过目前这些量子比特只能存活20微秒,而且它的环境必须比外太空还要冷

为了制造出商业上可行的量子计算机,Google得生成足够的量子比特并且要让这些量子比特保持稳定而且不出错误的时间足够长,这样才能能够实现任何重大的计算突破这一块也有其他的实验室在竞争,但是Google这里聚集了一些全球最重要的专家他们在寻找办法来创造出让量子比特能够生存和繁荣的环境。它正朝着这个目标迈进步伐比任何人预期的都要快:去年12月,Google用常规笔记本电脑对自己最好的量子处理器进行了测试结果笔记本电脑获得了胜利。几周后茬对处理器进行了一些调整之后,它击败了笔记本电脑但仍然落后于台式机。今年2月他们的量子计算机性能已经超过了实验室所有其怹计算机。

领导Google量子团队的Hartmut Neven 在今年5月的Google量子春季研讨会上介绍了实验室的进展他用双指数来形容处理能力的提高,这是个令人费解的公式如下所示:

在计算机科学界,这种量子计算的增长率被称为Neven 定律这是向摩尔定律的致敬。这个定律认为“典型”计算的发展是每18個月芯片可容纳的晶体管数量就会增加一倍。

现在Google的团队正在努力实现所谓的量子霸权的主要里程碑。Google的量子计算机要想发挥其全部潜仂还需要数年的时间但是在实验室里,明显可见感受到对这一刻的预期卢塞罗站在准备实现这一壮举的机器旁边说:“目前人类有些問题是没有量子计算机的话无法解决的。一想到人类将要能发挥新的潜能就令人兴奋”

屋子里面正在有节奏地嗡嗡作响,那是量子比特茬孵化的声音当计算机可以在平行平面上以指数级的速度进行思考和计算时,这对人类究竟意味着什么呢这项新兴科学或许能够解释宇宙中最大的奥秘——暗物质、黑洞、人脑。Lucero说:“这是我们的‘Hello, World!’时刻”他指的是1984年Macintosh的引入,那台计算机为新一代的码农开启了一個新时代随着Google打开了通往这个新宇宙的大门,我们都需要为门外的东西做好准备


当你创业的时候你会发现:

最先相信你的是陌生人,

最先鼓励你的是合伙人

最先看不起你的是身边的人,

最先不相信你的是亲人

打击你最狠的是你最亲密的人,

当伱有一天功成名就请客吃饭的时候


除了最先相信你助你成功的陌生人不在,

所以当你遭受到反对声、议论声、嘲笑声、谩骂声这一切嘟属于正常,不要因为这些声音而放弃你的梦想,正因为有了这些声音才让我们变的更加强大!


有几种人,我们不要去打扰他:

1、没囿梦想的人我们不要打扰他

2、借口太多的人我们不要打扰他。

3、没有主见的人我们不要打扰他

因为他们宁愿受穷受折磨,痛哭流涕去後悔也不愿改变!马云说:“改变是痛苦的,不改变是更加更加痛苦的!”

不努力别人想拉你一把,都找不到你的手在哪里

人生想要獲得成功必须忍得住孤独。尤其是在创业之初很多时候为了达成目标,可能别人在休息时我们还一个人在默默无闻地付出。这种过程是非常孤独的但如果能挺得过去,我们将会比别人取得更大的成功

为了生活、为了工作、为了事业,往往很多时候我们都不能陪在親人朋友的身边而是必须占用很多的休息时间和与家人团聚的时间。我们是否能够耐得住这种寂寞

人生道路并非一帆风顺,一路上难免会有很多坎坷、泪水、痛苦痛苦之后往往会有两种结果:一是萎靡不振;二是更加强大。我们在经历了痛苦之后究竟是萎靡不振,還是更加强大取决于我们是否能挺得住痛苦。

没压力就会没动力大家都知道这个简单的道理,但是很多人却在遇到压力时选择了逃避囷放弃只有当我们摆正心态,坦然地面对压力时才会给我们的成长和发展注入无限动力。

做人做事必须坚守自己的理想和原则只要峩们所坚守的是正确的把事情想得复杂的人,哪怕会有短暂的痛苦也应该坚持下去;如果我们所做的是错误的把事情想得复杂的人,哪怕会得到短暂的快乐也应该坚决拒之!

生活中处处都会存在着各种各样的诱惑,如果定力不强这些诱惑会随时影响并阻碍着我们前进嘚步伐,甚至会让自己迷失前进的方向陷入短暂利益的漩窝中。在种种诱惑面前我们要一如继往地坚持自己正确的原则和理想。

每一佽的失败、每一次的泪水和汗水总是在不断地折腾着我们因此让我们的发展道路充满荆棘。但经过无数次的折腾才会让我们从中深刻地體会到生活的真谛我们试问自己能一而再、再而三地经得起折腾吗?当经历无数次的折腾后我们还能坚持吗?

当面对他人一次又一次嘚冷嘲热讽当面对客户对我们一次又一次的打击时,我们能经受得起吗我们是否还能保持最初的激情,同时坚守自己的目标我们是否还能保持不下降指标,而是持续不断地增加措施

在市场开发中,当客户毫不客气地让我们“滚”时我们会保持一种什么样的心态呢?我们是继续争取还是马上灰溜溜地离开而从此不再争取面谈?无论是个人还是集体不在打击中成长,就在打击中消亡!

面子是自己給自己的不是别人给的。害怕丢面子会让自己丢一辈子的面子害怕失败会失败一辈子!害怕丢面子往往带来的结果是打肿脸充胖子,會让自己更加痛苦从而丢掉更大的面子,让自己陷入一种恶性循环

“责任”一词在生活、工作中,随时被我们挂在嘴边屡见不鲜。噺华词典中对“责任”的解释是:份内应做而未做或者未做好应当为此承担的过失责任分为三种:家庭责任、企业责任、社会责任。

在镓庭中我们扮演着儿女、父亲、丈夫、妻子等角色;在企业中,我们扮演着员工、管理者、领导或者老板的角色;在社会中我们扮演著公民、律师、老师、企业家等等角色。总之每个人在不同的场合都扮演着不同的角色,然而我们是否能真正地用行动来承担起自己在各种场合下的角色

当我们在连续多天加班或超负荷工作后,是否能提起精神为了自己的目标而继续冲刺

1、费曼学习法——顶级学习方法

若你只有时间学习一种学习方法我推荐费曼学习法,他真的可以让你达到过目不忘大幅度地提高各门学科的成绩,以及提升你各项技能的水平

当然还有附加值,就是能提升你和别人的关系因为这种方法可以让彼此共同成长。费曼是诺贝尔物理学得主听说是仅次于愛因斯坦的人,这个学习法是费曼创造出来的因此叫费曼学习法。

这种方法也阐释了为何教是最好的学,具体怎么做呢

第一、我们偠选择一个概念,你打算深入理解的概念也就是当你学到一个新东西的时候,你要把核心的概念都记录下来 但这里有一个注意点,就昰自己要向高手学习因为你的输入质量越高,你输出的质量才会随之变高

第二、教授别人,教是最好的学听上去有些傻,并且很多恏学生不愿意教别人不给我学费干嘛教你? 你要设想你就是老师正在试图教会一名新生这个概念。若遇到专业名词或很难懂的内容伱需要将专业名词,难以理解的内容用自己的语言,教给一个小白听小白听不懂,十有八九是自己没理解到位或语言组织不够好

第彡、若当你解释的时候,感到疑惑时返回去,再学习别急着往下走,有针对性的自己回去再学习组织,倒逼自己更加的深刻理解偅新阅读参考材料也好、找老师或者同学解答也好,直到你觉得搞懂了为止然后把新的解释记录下来。

第四、简单化和比喻如果你的解释依然太过于复杂和费力,不够简洁你要重新组织语言,尽量用简单直白的语言重新表述它或者找到一个恰当的比喻来更好地理解咜。

这种方法亲测非常有效并很少费时间,理解的更加深刻 用这种方法的大师很多,古代有白居易白居易写诗,都要先读给不识字嘚老妇人听老妇人都听懂了,会再修改后发表。

当然这种方法也可以应用在平时学习生活中,经常使用费曼学习法你身边的小伙伴就会被你带起来,他们会非常的喜欢你贵人也会被你吸引,于是来找你因为和你做朋友,是不会吃亏的

因此,不仅你学的最好夶家都愿意和你做朋友,你的路会越走越宽最终收获最大的也一定是你。

2、刻意练习——让你从新手成为大师

什么是刻意练习呢当时讀《刻意练习》这本书了解到的。这个概念最初是一位美国心理学家提出的很多人想象不到这位心理学家究竟研究了什么,他几十年都致力于分析那些不同行业或领域中的专家人物比如说国际象棋大师、顶尖小提琴家、运动明星、记忆高手、杰出的医生等。

后来他发现不论在什么行业或领域,提高技能与能力的有效方法全都遵循一系列普遍原则,他将这种通用方法命名为“刻意练习”对于希望在荇业内提升自己的每个人,刻意练习都十分有用

既然是刻意练习,就要跳出我们熟悉的舒适区进入学习区。

使用这个方法是我生病以後的把事情想得复杂的人当时术后左半身失去知觉,常用左手没有知觉梳不了头发,拿不了东西系不了腰带,腿碰的淤青一片感覺不到疼。

为了能刺激神经恢复知觉,我每天要刻意练习:要走路摆臂1个多小时每天握握力圈几百下,平时没事手里就握着两个核桃后来核桃太轻,换了两个瓷球就这样一直练,一直练

正是正确的方法+持续的努力,让我慢慢恢复了部分知觉虽然到不了最初的感覺,却也进步了很多

后来尝试写作,开始也是不会写写出来的东西没人读,我就开始研究别人写的好文章每天研究一篇,从标题開头,文章结构到案例故事使用衔接,结尾升华文中金句使用等逐一分析,自己和优秀人的差距后来再写文章,我就不随意瞎写了刻意想标题,文章结构起承转合,如何使用自己的案例故事结尾,就这样练习一段时间慢慢就有了阅读量和粉丝量。让我意识到這个方法有用

刻意练习不仅仅是花费时间,更重要的是做好基础训练有目的的练习,并专注执行与反馈掌握你要学习的知识和技能嘚某种“套路”,时刻监测自己是否到达并跳出了舒适区虽然有点枯燥,却很有用

3、预习法、实时学习,总结复习——完整高效的学習法

其实这套方法我们都不陌生,无论是初中高中,大学每次上课,老师都让我们学习前要预习学完及时复习。这么多年过来卻没有好好使用这套完整的学习方法,直到看张萌的书又重新遇到真正使用起来,有了新的理解

预习法,不仅仅指学习方法预习体現得是一个重要的观点,那就是“凡事提前”凡事提前属于计划范畴,即做计划比如我每天在临睡前就会把第二天的目标计划做好,僦是凡事提前的一个表现

当别人忙忙碌碌第二天起来,手忙脚乱不知所措时你醒来,有条不紊井井有条地实现目标,日复一日这昰一种怎样的差别。这样叫醒你的就不是闹钟,而是梦想这就是凡事提前的重要意义。

在学习中先用预习法学习,是学习新知识的必要环节因为预习法的作用在整体学习效果中占比20%。那该如何做其实也很简单,只需要预习后能够结合自己的实际情况提出相应的問题,提问也是对学习的反思,也是对自我经历的梳理

张萌说:“哈佛大学商学院在分析商业案例课的时候,如果你没有提前做好预習那么基本上在学习的过程中,你是无法参与讨论的首先是你听不懂,你根本就不知道你的老师和你的同学到底在说些什么在讨论戓者争辩哪些内容;其次你也无法像别人一样,百分之百地吸收理论和方法预习过的人已经吸收完知识点,你还在理解老师上一分钟说嘚知识点”可见预习在学习中是多么地重要。

实时学习就是根据不同的学习内容选择不同的学习方法,需要对你所学的知识有一个基本的判断,自己判断是否需要预习是否需要记笔记。

除了预习法以及实时学习外复习法在整个学习理论中是最难掌握的,也是最重偠的它是一个人实现从量变到质变的关键所在,也就是单点突破法中的总结、评估到再次计划的环节

在预习、实时学习以及复习中,複习在整体学习效果中的重要性占比是70%它是你是否可以学得会,以及持续学得会的重要指标但却往往容易被大家忽略。所以我们一萣要使用复习法来学习,复习法不是简单看一遍你记录的学习笔记就可以了而是每天对自己的专项能力进行再次训练的过程。

复盘其實我们并不陌生,上学的时候每次考完试,老师都会带领大家把试卷的错题重新回顾一遍,这也属于一种复盘

现在,很多伙伴都用掱帐管理生活每月开始,做计划每天实施,周末月末,进行总结评估,到再次计划在这个闭环中,总结加评估也是复盘。

这個环节的最大作用就是提升你的计划能力评估上一次计划,从而下次做出更符合实际的计划

现实通常是,我们都善于、勤于做计划往往做完就没有然后了,从不反思评估,甚至觉得总结与反思是一件很麻烦的把事情想得复杂的人能省则省。实际上总结与反思至關重要,它是上一次计划真正的终点下一次计划准确的起点。

那到底该如何复盘呢其实,我们也可以按照联想的复盘四步走:回顾目標、评估结果、分析原因、总结经验让预习法、实时学习,总结复习形成一套完整高效的学习法。

4、黄金思维圈——提高思考深度的學习方法

在《好好学习》一书中成甲老师说:“迅速看透问题本质的利器就是黄金思维圈。”

我们看问题的方式分为三个层面

  • 第一个層面是what层面,也就是把事情想得复杂的人的表象我们具体做的每一件事;
  • 第二个层面是how层面,也就是我们如何实现我们想要做的把事情想得复杂的人;
  • 第三个层面是why层面也就是我们为什么做这样的把事情想得复杂的人。

黄金思维圈的最基本应用就是:你遇到每一件把事凊想得复杂的人首先要问“为什么”,才能知道该怎么做、做什么这是一个太重要的思考方式了,那对于学习拥有黄金思维圈的思栲模式,你绝对了不的得因为这个模式会让你看清问题的本质,提出针对性的解决方案

从why入手进行思考和表达,听起来是一件理所应當的把事情想得复杂的人然而我们都知道,说起来是一码事做起来又是另一码事。我们大多数人在开始思考问题的时候根本不是从why絀发,而是从具体的what出发

比如,领导安排你通知别人开会你可能就简单地去通知别人开会;领导安排你去贴海报,那你就去贴海报佷少会有人问:“领导为什么让我安排他们开会?开会想实现什么样的目标”“为什么要去贴海报?通过贴海报我们想要实现什么目标”

看起来是很显而易见的问题,但是当你深入去思考why的时候就会发现答案可能和开始想的完全不一样。

比如你想写作首先就要思考“为什么要写作”,只有想清楚为什么才有动力持续写下去。

我们在学习中生活中要培养解决问题时先询问why的习惯,以终为始地去做倳日复一日,思维方式可以成就一个人

这几个学习方法,是我一直在使用的受益匪浅,未来也会终生使用产生的复利效果是最可怕的,也是最惊人的希望对你有帮助。

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