读书 混乱

经济学家哈福德出品的《混乱》一书，从创造力、团队合作、办公环境、生活等多个角度来展示混乱的不可避免，及混乱如何能帮助我们更高效。原本让人抓狂甚至于憎恶的混乱，现在从更为开阔的人生全局角度来看——调皮而可爱，竟然是我们的好朋友。混乱怎么成为朋友的，书中做了全面详实的案例解读，但听了6遍之后，我还是没记住，令我最为印象深刻，甚至于挥之不去的，是其中的一个概念——【爬山算法】。爬山算法的定义是，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。这种算法的优点是，避免遍历纠结，通过启发选择部分节点，展开行动，从而达到提高效率的目的。缺点也很明显，因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳；某个节点比周围任何一个邻居都高，但是它却不是整个问题的最高点。【爬山算法对人生的指导意义】爬山算法并不是人工智能算法领域的最优解，但我却认为可以作为人们生命活动的最优指导算法，有2点：1、局部比较。全局比较听起来是很科学全面，但人的精力总是有限的，因为是人，到底多全叫最全呢？眼界开阔的程度本身就受到现有自身能力的限制——能触及到的局部的大小，也受到现有节点的值所限制，所以局部”这个概念，看似局限，实则是实实在在。再说了，即便我今天就看得到全局全世界了，找到全世界的最高点了，然后呢？开阔眼界利于开阔心胸，但不是用来问鼎天下的——导致抑郁，所以在自己力所能及的局部范围内，搜寻那个最高点吧！2、就地展开行动。局部最高点找到后，因为是局部”，有可能最高也只是个盆地，让人伤心、难过、绝望，但爬山算法告诉我们此刻也不能就地打滚、崩溃大哭，而是要就地展开行动，在现有的资源条件下，先努力做到最好；盆地怎么了？不也有了伟大的音乐之都维也纳吗。【爬山算法的bug和解法】动起来总是好的，听起来没毛病，但任何算法都有其局限性，爬山算法的bug在于：就地展开行动，一顿操作猛如虎之后，还是不满意，怎么办？——随机重启爬山算法，也就是重启一个赛道。就像我们多年前都玩过的扫雷游戏，一个局部扫出来，发现局势并不明朗，那就在页面上随机地再开启下一个局部。有时候我们会主动地选择重启，大多数时候，是命运帮我们重启——一些意外、突发的事件，也就是令我们感到混乱的那些事件；所以嘛，混乱是朋友，省了我们自己费劲去重启。那到底什么时候需要重启？我也不知道，只有每个人自己知道吧，总之一定是行动过后，仍然找不到继续的理由。感谢命运给我的所有随机一抛，但我更喜欢自己亲手按下这个重启键。