认知和元认知的影响（有关认知的认知）

迭代版本：179

本文，是对认知的认知，主要将围绕着认知，通过对错误、系统与迭代的分析解读，从而展现出一种具有实用性、可操作性、以及质变力量的思维模式，即：构建认知系统。

主题目录如下：

• 有关认知的认知
• 认知错误
• 认知系统
• 系统与迭代
• 内在系统
• 认知心态
• 主观与客观
• 认知免疫
• 极限与公式
• 结语
• 后记1：轮子与世界
• 后记2：系统与人生
• 后记3：闪念与记录
• 后记4：错误与惩罚
• 后记5：认知与思想
• 后记6：认知系统与非理性

有关认知的认知

一个人的认知——会受限于其个人信息的积累，而个人信息的积累，又会受限于诸多因素——比如：兴趣、热爱、精力、阅读、搜索、理解、学习、训练等等。

事实上，我们非常容易忽略的一点是：绝大部分信息——包括很多科学与科普结论，都是我们从“什么地方”看到的——这属于阅读性知识，而与之相对较少的一部分信息，则是我们亲自测试验证过的——这属于实践性知识。

那么，通过阅读获得的知识，其中有些是“一手”信息（如直接看论文，写论文是“零手”），另外一些都不知道是“几手”信息（如网络传言），而信息越是传播，就越容易成为“故事”，即：充满了扭曲的叙述谬误、证实偏差、归因偏差、便利之词、利己诱导、虚构想象与颅内模拟。

叙述谬误——是指人们总是习惯于将客观存在的事实，加上自身认可的理由和逻辑加以阐述。原因在于，思想会传播，是因为作为媒介的自私人类对它们感兴趣，并且喜欢在复制过程中将它们扭曲。

归因偏差——是指人们在事后，下意识地把不准确的因果关系，错配给了行为与结果。例如，人在成功时，会觉得是自己的原因；而在失败时，会觉得是运气的原因。相反，在别人成功时，会觉得是别人的运气好；而在别人失败时，会觉得是别人的能力差。

甚至，就算是论文结论——也可能存在实验作假、捏造数据、分析错误等等；就算是科学共识——也有可能存在局限性与不完备性，甚至在未来会被证伪。

2009年发表在《PLOS ONE》上的一项研究发现，有大约1/5的科研人员，承认自己捏造过数据，有多达1/3的人，隐瞒或剔除对最终结论不利的数据，以便让数据更支持自己的结论。一个著名案例是，美国杜克大学学术腐败案（生物学家波茨·康德案）。

塔勒布在《反脆弱》中，犀利地指出：

“在研究机构的报告中，人们可以有选择地报告能证实其想法的事实，而不会透露与其想法相悖，或者无法证明其想法的事实。而统计研究，往往因受这些片面性的影响而失真。”

那么现实是，我们只能选择，相信或不信——我们所看到的（非实践性）结论，因为亲自验证耗时耗力，我们并没有足够的时间与精力，去验证和辨明所看到的一切。同时，社会分工与协作（以及基因进化产生的不同秉赋）也限制了亲自验证的广泛性。

所以，一切都在于我们的选择。

而我们的选择，一定是那些能够与我们自身认知相容的信息，即：我们只会相信那些——我们准备要相信，或是天生要相信，甚至是已经相信（而不自知）的结论或观点——也就是说，历史数据的积累决定了（我们相信的）概率。

证实偏差——又称“确认偏差”，是说一旦你的思维被某种世界观占据，你会习惯于只关注证明你正确的事例。矛盾的是，你拥有越多的信息，你就越认为自己正确。

不过，这里还存在另外一种视角，就如塔勒布在《反脆弱》中，所说：

“如果直接给出一个医学或科学的结论，那么我希望这个结论是经过同行审查的；但如果是一个逻辑性的陈述，或是由数学推理支撑的观点，则就可以忽略这样的审查，因为这些陈述和观点，其过程可以自身证明。”

那么显然，根据已知，我们可以推理出未知，如果逻辑链清晰明确，就会让我们非常相信推理的结论——产生不证自明的虚幻的确定感。而任何结论，也都可以通过推理其数据（或信息）背后的逻辑链来加以评估判断。

所以，推理与逻辑链，就构成了我们相信的基石。

至此可见，我们获取认知的途径，主要有三个来源：

• 第一，阅读信息（包括听说）。
• 第二，实践感知（包括试错）。
• 第三，推理逻辑（包括验证）。

而正是推理与逻辑链，让我们可以不必亲身实践，就可以对阅读性知识，进行有效性的判断，其唯一的要求就是——推理与逻辑链的源头，必须保证正确，否则在错误的前提下，进行正确的推理，就算得到了正确的逻辑链，结论也依旧是错误的，并且是自以为确定正确的错误，而这种结论甚至还可能是——毁灭性的论断，或是具有迷惑性的信仰。 ​​​

所以，在进行任何推理之前，我都应该自问一句——“信息源头真实可信吗？”，而在面对任何观点或结论之时，我们都应该仔细审视一下：

这个观点或结论是“重复性的断言”，还是“自带逻辑的推理”。

事实上，由于大脑存在进化出的认知偏好（现在来看就是偏差），所以“断言”及其“重复”会给我们潜意识的判断和决策，带来巨大的影响，而我们却严重低估了这一点。

例如，一个人只要用极其自信的态度，进行重复断言与反复强调（如一段话，一段文字，或一段信息），就可以增加其观点的“真实性”，并让人潜移默化的更加相信或服从，哪怕毫无逻辑，也会让人感觉到一些“什么”——如强势、强硬与压力。

例如，宣传的重要手段，就是重复，因为人们记住信息很慢，又善于忽略信息，所以让人印象深刻并把信息植入潜意识的方法，就是重复、重复、再重复。

那么，“重复”的说服力，其来源的路径，可能就在于：

• 第一，重复会让人印象深刻，并感到熟悉，而熟悉会带来流畅，流畅会产生节奏，节奏会激发愉悦，愉悦会获得满足，进而让人感到喜欢，接着我们就会把这种感情，投射到重复的内容上，最终产生认同感与信任感。
• 第二，人脑会下意识地对重复出现的事物，进行“计算”，哪怕是注意力没有观察到的，但是潜意识却收集到了这个讯息。重复出现的事物没有引起危险，那么就是安全的，并且还是有规律的，而在进化过程中，“反馈系统”会对于安全与规律，有着非比寻常的喜爱。
• 第三，重复能让意识系统更有秩序，从而降低精神熵，消除无序感。

所以，重复、重复、重复，就会“成真”——成为（人们觉得的）事实和真相，就会让人们产生好感、倾向以及偏爱，从而切实改变决策和行为，最后影响结果，甚至塑造结果——是的，不停重复，重复1000遍，哪怕别人不相信，自己也会相信的，其实欺骗自己只要重复即可。

因此，如果是“重复性的断言”，我们就应该默认降低其可信度（即保有怀疑主义），或者自己进行一些必要的查证与推理，再判断其可信度。

尤其需要警惕那些，以——“我认为……我以为……我感觉……我觉得……”——开头的主观表述，由于很多人都无法准确地认知自己（即不了解自己，被欲望操控），所以主观表述，特别是——“我想……我希望……”——这种句式，其往往代表的是：本能驱动的欲望，而不是智能推理的真相。

可如果在某些领域，由于缺少必要的信息积累（即前置知识），无法进行有效的查证与推理，此时对于“断言”的可信度，又应该如何设定呢？

桥水基金的创始人——瑞·达利欧在《原则》中，给出了这样一个方法——可信度加权。意思就是说，不同的人给出的“断言”，其可信度有不同的“权重”，即：有些人的“断言”可信度更高，有些人的则相反。

而达利欧认为“可信”的人（即高权重的人），有两个重要的特征：

• 第一，多次成功地解决了相关问题的人（至少成功过三次，拥有过硬履历）。
• 第二，能够解释结论背后因果关系的人（要对因果关系的分析，很有逻辑和道理）。

那么在生活中，如果我们刻意训练自己，对任何信息都进行“权重”判断，而不是非黑即白的二元认知，就能够让我们的思维模式——从“认为这是对的”（没有逻辑路径）转变为“知道这为什么是对的”（有逻辑路径）。

显然，这样的思维模式，会让我们更加看清世界的“真相”，从而提高我们对未来的“预测”，以及带来对心理和神经系统的种种“好处”。

有趣的是，这个“可信度加权”的算法，如果应用在了网络搜索中，其实它就是Google PageRank算法的原理，即：针对网页的“可信度加权”。

那么，这个“可信度加权”，其实可以简单理解为——不同权重的投票权。换言之，人类之间的可信度由人类投票得出，网页的可信度由网页投票（即链接数）得出。

最后，在实际生活中，还有一个更加简单粗暴的判断方法，即：越是容易获取的“免费”信息（如网络新闻、头条、微博、群聊），就越容易错误，而越是难以获得的“付费”信息（如论文、书籍、咨询），就越容易正确。

认知错误

虽然信息是无限的，而我们的认知是有限的，但这不妨碍我们去思考和推理，并得出结论。

或许这些结论，不能（通过实践）被即刻验证，但却代表了一种信息组合，并且这些信息组合可以与其它信息再进行组合——这会提供不同的视角，产生信息的“碰撞”和创造，以及启发他人继续地思考和创造，接着这又会产生可以“碰撞”的信息组合，如此循环。

同时，每个人产生了大量没有被验证的个人见解——这是一种数据冗余，冗余是具有非常大的好处的，其隐藏着潜在的“可组合性”价值（如创造与创新），以及可以提高“系统”（包括自然系统与人工系统）的容错性，从而让“系统”可以对抗环境的不确定性。

冗余的容错性——其原理在于，让错误发生在“冗余”之上，从而就避免了“非冗余”的错误，以及可以利用对“冗余”操作的统计结果，来对比判断“非冗余”操作结果的正确性。

不过，个人信息积累的局限性，也必然会让思考产生诸多错误的结论——但这是没有关系的，因为错误与正确是随机过程的必然产物（属于自然规律的一部分），并且错误是正确的必经之路，而错误其实提供了走向正确的信息，即：排除了错误路径。

就如爱迪生所言：“我没有失败，我只是发现了一万种不成功的方法。”

可见，失败是反馈，反馈是信息，犯错的重要作用——那就是定位Bug所在“现实源码”的位置，然后找出原因，接着修正，然后让“愿景”继续运行下去。

所以，犯错并不会阻止你去获得你想要的正确结果，恰恰这正是你得到正确结果的重要路径，而真正阻止你的——是你不敢犯错，以及不愿思考。

达利欧在《原则》中，说道：“每个人都会犯错，主要的区别在于，成功人士能从错误中吸取教训，而普通人则不能。”

众所周知，人无完人，每个人都有缺点和不足，而缺点和不足通常就会以犯错的形式表现出来，那么犯错与改错，就形成了一条路径，让我们可以走向我们想要的那个目标或结果。

所以，只要敢于犯错，并不断修订错误，我们就可以学习进步、避免大错、逼近正确，以及逼近那个“终极正确”（但可能永远无法抵达）。

可见，犯错——是演变过程，改错——是迭代机会，犯错与改错——就是顺应自然的进化规律，即：迭代试错。那么，一个生物体，犯下的最严重（致命）的错误——就是放弃进化，即：不能直面自己的错误，并勇于改正。

同时，我们还会发现如下的事实：

• 你不尝试，你怎么知道正确的边界在哪？
• 你不撞墙，你怎么知道墙到底存不存在？
• 你不受挫，你怎么知道自己努力的方向？
• 你不探索，你怎么知道世界的真实模样？
• 你不进化，你就只有被进化的宇宙抛弃。

因此，我们应该刻意训练，打破本能魔障，让迭代试错在颅内触发的——不是对失败与未知的恐惧，而是对进步与机会的渴望。

就如达利欧，在《原则》中，所说：“对我而言，如果你回顾一年前的自己，而没有为自己所做的傻事感到震惊，就说明你还没有吸取足够多的教训。”

是的，从某种角度来说，成功与失败的过程，其实都是无差别的——迭代试错。所以，哪怕犯错逆天导致了失败，但只要能够坚持迭代试错，这就是一种“成功”，并且这个等价的过程，最终会让你得到另一种等价却表现不同的——“成功”。

但需要指出的是，在运用“正确工具”的情况下，并不需要通过迭代试错来获得正确结果，比如应用数学公式、物理定律、先验总结等等，但知道何时何地使用什么“正确工具”以及如何使用，仍然需要迭代试错。

由此可以看出，盲目地迭代试错，即盲目试错，会有以下两个特点：

• 第一，没有逻辑思维的试错，会导致做无用功（理论上行不通）或绕大弯路（实践逻辑远比推理逻辑耗时耗力，实践一般用来验证逻辑，而不是用来测试推理过程），这是一种盲目。
• 第二，没有在积累之上，更进一步的试错，这里的积累，不仅包括别人的积累（比如已有的研究成果），也包括自己的积累（比如过去的经验总结），这是另一种盲目。

不过除了盲目，这里仍有一个问题——就是迭代试错只是量变，但并非只要积累量变，就一定会得到质变，甚至有时——无限量变也不等于质变，这其中的关键在于：量变能否持续积累，以及量变能否互相连接，形成稳定的整体结构。

因此，对于认知错误，不仅需要不断修订，还需要构建一个系统，以让所有的正确认知能够形成一个整体结构，而这个系统就是——认知系统。

认知系统

系统是一个整体，必然是由局部所组成的，而在实践中我们会发现，从局部到整体的过程中，会出现「1 1 > 2」的涌现效应。

涌现——是指系统，从低层次到高层次的发展过程中，一些特性不存在于低层系统中，却突然出现在了高层系统中。简而言之，就是系统特性呈现出了，整体大于（甚至不同于）局部之和的现象。这其中必然存在着，从量变到质变的非线性变化，即从0到1。

• 例如，句子整体的含义，要比局部每个字词的意思之和，更为丰富多变，而只有理解了每个字词的意思，才能读懂整句话的意思，甚至获得更为深刻的内涵。
• 例如，神经元构成了神经网络——但整体神经网络产生的意识，是局部神经元所没有的。
• 例如，像素构成了图片——但整体图片的意义，是远远大于局部像素的意义的。

局部之和也会小于整体，但这里没有涌现，例如：团队里都是“顶级专家”，结果互相不服，合作效率低下；爱下蛋的母鸡好斗，在一起不下蛋只打架；一个和尚有水喝，三个和尚没水喝。

因此，如果我们把局部认知，整合起来形成一个认知系统，显然我们就会受益于系统的涌现效应，获得从0到1的质变飞跃。

那么构建认知系统，就起始于平时，把认知学习的点点滴滴（包括闪念）都记录下，并进行梳理（如分门别类），然后按照主题总结成文。

当然开始，我们并没有所谓的认知系统，只有一些没有关联的局部认知，并且其中也会有“意识不到”的错误，但只要坚持不断地迭代更新，即：修订总结错误，扩展总结内容，不断增加总结——这个系统就会逐渐成形并完善。

事实上，这里存在一个“输入倒逼输出”的过程，即：完成“输出总结”，会塑造“输入路径”，从而加速认知系统的构建。

并且一篇认知总结，写完了，其实并没有结束，随着自身认知信息的不断积累，总结内容自然而然就可以进行诸多的“增删改查”。而有趣的是，不同主题的总结，随着不断地修订与扩充，它们之间就会产生越来越多的关联和交织——例如，互相引用观点、片段、及结论，甚至越来越多。

并且一篇认知总结，在不同的时间和地点，在有了不同的认知和经历之后，再次重复阅读，就一定会有不同的体验和收获——这就是温故而知新。因为此时，自身（大脑中）的新数据，会与总结中的旧信息，重新进行组合、关联和碰撞，从而产生了新知与前所未有的不同理解。

这是一个从点到线、连线成网的过程，显然这背后的信息，是点点滴滴互相关联的，甚至是——跨越了一个广域距离在未知时空域里的一个统一的整体。

那么，只要认知在变化，总结里所传递的信息就可以持续变化，或许一篇总结修订到最后，就变成了两篇、三篇、甚至更多篇，而最后所有的总结连接起来，就又会变回成一篇总结。

这就如同，「先把书读厚，再把书读薄」——前者是物质上书变厚，书中信息变多，后者是心理上书变薄，书中信息变少，因为书中信息已经存入认知系统，映射为一个抽象脉络，细节可以从认知系统中随时提取。

真实情况是，信息积累的越多，就越难以将信息切分到不同的总结里，因为信息之间的关联在更高的抽象视角和层次之下，绑定的是如此的紧密与统整，以至于从任何位置断开，都会显得突兀、生硬与不连贯，从而丧失了一种致密紧致的美感，以及其完整性所可能带来的惊叹与路径。

然而，更为重要的是，局部认知形成认知系统的过程，即是在大脑中形成一个“整体结构”的过程——这会让记忆更加牢固和容易提取，并产生各种信息自由组合的创新、创造以及触类旁通，甚至“自我构建”出无法想象的认知结果。

实际上，这个大脑中的“整体结构”，即是埃隆·马斯克所说的——知识语义树。关于为何他能够记住，阅读过的大量书籍中的大量信息的，他曾（在Reddit Ask Me Anything问答活动上）解释说道：

“一点建议：非常重要的是，你需要将知识看作成一颗「语义树」——首先，应确保你能够理解其中最基本的原理，即：「语义树」的主干和大分支，然后再去深入理解「语义树」的树叶及其细节，否则这些树叶和细节，将会无处「栖身」。”

换言之，如果我们没有认知系统（即语义树）——那么，我们接收过的信息、看过的书、学习过的知识、体验过的数据，都会被轻而易举地遗忘，就像从来没有拥有一样。

在此，我们可以注意到：

• 认知系统——其实是大脑中的一个“系统”，由神经结构组成。
• 认知总结——则是大脑外的一个“系统”，由信息结构组成。
• 现实世界——则代表了宇宙中的一个“系统”，由物质结构组成。

这三个“系统”形成一种，相互作用与相互映射的关系，即：认知掌控信息，信息改变现实，现实修正认知，并且它们三者，共同底层的连接，就是“抽象结构”所固有的关系，即逻辑关系。

相互与互相——作副词当状语两者相同，如相互帮助或互相帮助，但“相互”还可作形容词当定语，如相互作用与相互关系，而“互相”则一般不这么使用。

那么，随着迭代产生“系统升级”，认知系统就会抵达一个又一个质变点，从而变得愈加的全面和稳定，且能够更加精准的映射现实——这就是对自身认知的丰富与抽象、完善与统一。

事实上，任何能力的升级，要么是先有认知的升级，要么就伴随着认知的升级，即：没有认知，就没有能力。

而拥有全面、稳定、精准的认知系统，就能够帮助我们——深度洞察并捕捉事物的本质规律与底层逻辑，然后在颅内模拟预测出事物的演化方向与终极形态，接着以逻辑完备且条理清晰的形式进行表述总结，最后做出明确有效的行动决策。

也就是说，迭代认知系统，会让我们越来越善于——看到更多世界的真相（而不是故事），预测更加准确的未来（包括短期与长期），从而更好的应对世界的（复杂）随机性与（本质）不确定性。

系统与迭代

系统与迭代，是相辅相成的关系，即：迭代认知能够完善认知系统，认知系统能够增强迭代认知——这犹如河床（系统）引导河流（迭代），河流（迭代）又会改变河床（系统）。

那么，系统与迭代之间的相互作用，主要体现在四个方面：

第一，认知系统用迭代正确认知，来对抗错误认知的暗中积累。

事实上，在生活中，充满了“高耗能”才能够有效判断出对错的信息，但由于大脑对“节能”的偏好，所以这让每个人都“存储”了很多错误的信息（如观点观念或结论），而大部分信息的对错，对于我们的生活并没有什么影响，因此也就不会触发我们的修正行为。

偏好——是进化驱使的有利选择倾向。偏差——是由于某些因素的变化，导致原本的有利偏好，错配成了不利偏好。也可以称为偏误。

但当这些微小的、无关紧要的错误信息，随着时间不断积累，最终就会带来无法忽略不计的重大影响。因为，就像正确可以积累出质变一样，错误同样也会积累出质变，只不过是“负面质变”。

然而，又是大脑的“节能”偏好，让我们难以察觉微小错误的暗中积累，并只能看到结果的涌现，于是我们就会把这种突然出现，并难以解释的“负面质变”，称之为——负面黑天鹅，或是黑暗命运。

那么，认知系统中“流淌”着的正确逻辑，由于逻辑的自洽性与相容性，就会天然的排斥错误认知与错误推理。

并且，认知系统的迭代演化，能够让（系统中的）正确认知远远多于错误认知，于是在正确认知之间所形成的“逻辑网”，就会更加容易验证、筛选和剔除——系统中（之前存入）的已有错误，而就是对“错误前提正确推理”的——有效判断和纠错。

第二，认知系统能够把迭代认知的结果，互相连接，形成积累效应。

事实上，人们时时刻刻都在迭代认知，因为每次对大脑的信息输入，都是对大脑原有认知的调整，即：强化某些认知、削弱某些认知、以及增加某些认知。

但这些认知，如果不能形成一个系统，它们就是孤立的、片面的、分散的、零碎的、没有关联的，于是就很容易被遗忘与扭曲，也就是缺少稳定性的，因此：

• 这些认知再丰富，也不能形成有效的连接与协作。
• 这些认知再迭代，也不能拥有成长性与叠加性。
• 这些认知再积累，也不能涌现规模效应（赢家通吃）与质变飞跃（飞轮效应）。

而有了认知系统，点点滴滴的认知，就可以被纳入系统，从而变得相对稳定，并且在系统的“统筹作用”下，认知还可以相互连接与自由组合——要知道，一个认知是可以与其它认知相互提供信息与支持的——于是，这些碎片化的认知就连接成了一个整体，从而迭代认知，就是在增强系统整体的效用。

例如，数学就是一个系统，人们对数学规律的迭代，就是对数学系统的积累与增强。

事实上，任何知识体系，都是一个系统，也只有形成一个系统，知识才能在人类文明中，跨越时代的积累与增强，否则（人与知识）“各自为战”，不仅发展效率低下，还非常容易“失传”。

可见，更为重要的是，有了系统，我们就可以站在系统的“肩膀”之上，持续积累与叠加增强，而不必“每次”都从0开始。

那么这个系统，不仅可以是知识系统，还可以是——生态系统、文化系统、经济系统、社会系统、产品系统、操作系统、工作系统，甚至是文明系统与宇宙系统，等等。

但对于个人来说，这个系统就是认知系统。

第三，认知系统能够把迭代认知的效用，转化为可以不断提高的正确概率。

事实上，在面对如此复杂的现实世界，一个微小认知，它可以应对的场景必然是局部狭窄的，其效用也是有限不确定的。但微小认知构成的认知系统，它就可以应对更多更复杂更全局的场景，并且其效用也是可以不断提高的。

也就是说，认知系统可以针对一个具体的选择或决策，给出最优概率的推理与判断，并随着迭代认知，而不断提高这个选择或决策的最优概率，即：拥有可成长的正确概率。

例如，在竞技体育比赛中，从来不是靠一个人的一次投篮、射门或击球，来获得比赛的最终胜利的，而是依靠个人的技能系统与团体的协作系统，才能产生战胜对手的整体表现。

显然，在很多领域与场景中（如经济与人生，事业与婚姻），我们需要的都是——系统提供的可以增长的稳定概率，而不是运气带来的随机概率。

而如果说，现实世界就是一个复杂系统，那么认知系统的应对方案，就是一个用系统去对抗系统的方案，即：用复杂性去应对复杂性。

第四，认知系统能够重塑我们的心态与感受，从而让我们能够平静高效地——积累信息与迭代认知。

因为，如果没有认知系统，那么面对外界汪洋般的各种信息“激流”，就会容易一惊一乍，容易惶恐不安，容易患得患失——这是碎片化的认知，容易被“信息流”冲击改变的应激反应。

相反，如果有了认知系统（尤其是丰富完善的认知系统），那么我们：

• 就不会轻易感到意外（系统预测性），
• 就不会轻易感到恐慌（系统控制性），
• 就不会轻易随波逐流（系统稳定性），
• 就不会轻易困惑迷茫（系统连接性），
• 并会充满好奇与渴望（系统成长性），
• 并会感到自信与从容（系统健壮性），
• 等等。

事实上，在认知系统中，任何事情的成败都只会是一个的数学期望，这种客观的概率视角，能够让我们合理地——应对短期波动与规划长期回报，而随着认知系统的升级，数学期望与行动策略也会不断更新，最终事情的成败，将会平稳地如期所愿与如期而至。

所以，综上可见，想要安身立命并不断质变精进，我们就需要建立起一个属于自己的——认知系统，并在这个系统之上，不断迭代认知，进而形成系统与迭代的——循环增强（同回路增强、或闭环增强）。

否则，有些人在构建系统，而有些人——则就沦为了别人系统中的一个配角、一种道具、一条数据、更或是一段噪声。

噪声和噪音，意义相同，可以混用。但在通信领域主要使用噪声，通俗口语使用噪音。而从某种角度来看，噪音来自于人类（或主观想象的，如余音绕梁），噪声来自于物体（或客观存在的，如声声入耳）。

换言之，你是拥有自己的认知系统，还仅是喂养别人系统的数据——这是两种不同的人生和命运。

最后，需要指出的是，构建系统形成质变与优势，具有滞后效应——这就像飞轮加速，是一个由慢到快，再到越来越快的过程，也是一个由难到易，每一步都比上一步更加容易的过程。

因此，人们只能看到你的质变，但你要看到自己的系统，并用量变去迭代你的系统——其它一切相比都是次要的。

内在系统

有些人——能够从很小的时候，就开始构建一个属于自己的精神世界，并随着成长与积累，把所经历和学习的一切，都揉和丰富成一个完整的内在系统——可以解读所见所闻的一切。

接着，这个内在系统不断的发展和完善，越过临界值，就会开始飞速完备——显现出质变效应（积累效应）。

然后，依靠内在系统，就能够洞察和整合更多的未知信息，同时系统本身也会不断地快速自我进化——这就像一个可编程的内心世界。

因此，这套可编程的内在系统，不仅可以支撑一个人的价值观、人生观、世界观及宇宙观，甚至还运行了一个独立演化的——精神虚拟世界。

如今，人们可以接触到信息，已经多到溢出，每个人都迫切需要的——是如何更好地理解、判断、过滤、处理、及吸收这些海量的信息，使其可以更加高效的为己所用，产生正收益。

那么，拥有一个可以自我编程的内在系统，就是拥有了一个可以完美模拟现实世界的工具，而这就是人生最强大、宇宙最智能的——计算系统。

认知心态

不完全概述如下：

1. 承认自己的无知与偏见，以及不知道，甚至无法知道。
2. 认真阅读和思考别人的逻辑，而不是被情绪所控制。
3. 学习相关的专业知识，而不是阅读网络的人云亦云。
4. 认识到没有绝对的正确，只有相对的正确概率。
5. 质疑别人的前提，是先理解别人的逻辑。
6. 坦然接受质疑、指证和批评，并从中找到迭代认知的路径。
7. 讨论问题本身，而不是冷嘲热讽或人身攻击。
8. 勇敢的犯错，并勇敢的承认错误，以及快速修正错误。
9. 用实践或实证，去证明自己的观点，或不要浪费时间去证明确定的正确。
10. 构建认知系统，并不断迭代这个系统。

其实，每个人都可以说自己有“观点”，但大部分观点都是“听说”，事实上只有你进行过思考、验证过数据、求证过事实，并用自己的“系统”推理判断出的“观点”，才是真正属于你自己的“观点”，也才有可能（对自己和对别人）有价值。

对此，达利欧在《原则》中，就直言不讳地说道：

“要知道每个人都有自己的观点，但通常不是什么好点子。提出观点是容易的，每个人的脑子里都有成千上万的主意，很多人还很愿意说出来与人分享，甚至激烈地捍卫自己的观点。但遗憾的是，包括你自己的很多想法在内，很多观点都是一无是处，甚至是有害的。”

最后，我们需要分清楚——事实、观点、立场与价值观的不同：

• 事实——是客观真实发生的事件。
• 观点——是针对事实主观思考的结果，显然不同视角或不同深度，看同样的事实，会有不同的思考及结果。
• 立场——是选择某一观点站队的结果，即你相信或支持谁或什么，可以无条件或无证据的相信或支持。
• 价值观——是对价值排序，而一切都有价值，所以价值观决定了一切的排序，而排序决定了选择优先级，所以价值观在多个立场或观点发生矛盾或冲突时，会发挥作用。

主观与客观

主观认知——就是从自身视角出发，来观察、判断、和理解一个事物，这样的认知必然会受到一个人自身经验、感受、思想、和利益等因素的影响，从而缺乏准确性、真实性、和唯一性。

客观认知——就是从逻辑视角触发，来观察、判断、和理解一个事物，这样的认知就不会受到一个人自身经验、感受、思想、和利益等因素的影响，从而具有准确性、真实性、和唯一性。

显然，我们希望认知是准确、真实、和唯一的，而逻辑视角——可以通过同一律、矛盾律、排中律、和因果律，来保证认知的准确、真实、和唯一，因此客观认知就是比主观认知更好的认知。

然而，如果多问一句——客观认知是怎么产生的呢？

它必然是通过一个人（的大脑）来产生的，那么再追问一句：一个人如何才能，完全不受自身经验、感受、思想、和利益的影响，来产生绝对的客观认知呢？

答案是——很难很难，因为首先大脑接收到的信息，就无法保证绝对的客观，其次大脑的认知模式，就很依赖于自身的经验和感受。

甚至很多时候，我们不仅无法绝对的客观，连判断客观的标准，都是主观制定的——例如，为了自身利益，主观就会制定不客观的“客观标准”，以获得所谓“客观”的统一服从。

那么，虽然客观认知，是没有办法绝对客观的，但物理现实却是“绝对客观”存在的。因此，我们可以把客观认知，定义为——不以人类意志所转移的认知，如：数学公式、物理定律、与自然现象都是如此。

但这种客观认知，会有以下三个问题：

首先，就是我们主观上，有很大一部分的“客观认知”，都是只在逼近物理现实上的客观，而无法做到完全等同。

因为，我们认知物理现实，是一个循序渐进（不断刷新认知）的过程，所以现在的认知要比过去客观，而未来肯定会比现在客观，那么现在的“很多客观”，其实就没那么客观了。

其次，对于很多物理现实，我们可以从不同种角度，去主观认知其客观性，这就会得到不统一的客观认知，即：同一事物存在不同逻辑自洽的解释。

• 例如，对于“波粒二象性”这个物理现实，量子力学就存在各种不同的解释，每一种解释都有其自身的逻辑合理性。
• 例如，在物理上，通过“对偶性”，同一个物理过程，可以用许多迥然不同的方式来描写。

最后，物理现实的本质，是以概率所呈现的随机不确定性，那么如果把客观认知与物理现实，直接划上了等号，我们就会得到以下的客观结果，即：

所有的客观描述，都会是完全正确，却又完全无用的——也就是“正确的废话”。

因为一点推断、假设、预测的言辞都不能有——这是绝对不客观的，就像“最什么”必须跟上“之一”，否则就会让人感觉（你）太主观了一样。那么对于玩笑、幽默、夸张等表达形式，更是客观的“天敌”。

所以，我们会常常看到，有些人的观点非常客观，也就是没有任何主观性（即不倾向、没选择），但这种观点等于什么也没有说，听完之后感觉公正有理（有时甚至就是公理），可对现实情景，却没有任何实质性的影响。

例如，很多公众人物（如政治家、名人、专家等），他们对一件事情的公开表态，基本都是模棱两可的观点，听起来没有确定的结论，也没什么意思，更没什么信息量。

对此，更深层次的原因在于，绝对客观——就会呈现物理现实的概率，描述这个概率不会得到任何确定的结果（因为没有做出选择），而主观就是做出选择——这相当于从现实概率中，随机出了一个确定的结果。

实际中，很多事情，客观上这样有这样的好，那样有那样的好，但选项却是互斥的，所以主观上我们并不能，同时既这样也那样，必须有所取舍，做出选择，得到利弊混合的一个结果——这代表着选择所最能体现的价值观，及其价值。

由此可见，我们的主观认知，以及不客观的客观认知，就是我们对物理现实的概率，所做出的“选择”——这是一种认知与现实的相互作用。

换言之，客观是现实，主观是选择，选择就有利弊，有利弊就要冒险，冒险就要承担风险。

而认知的过程，就如同我们利用掷骰子，去推动赌局的进行，而主观才是玩家，客观只是观众，但要想成为赢家，首先得成为玩家——当然，越接近物理现实的客观，就越能够控制骰子的概率——这就是“旁观者清”的效用。

因此，对现实影响最大的认知模式——就是在客观的基础上，做出主观选择，从而推动自身与物理现实一起，不断地进化，并一同抵达宇宙演化的未来。

这也就是，利用客观环境信息，构建并迭代主观认知系统的认知模式。

综上可见，对于人类认知，根本就没有绝对的客观，而所谓的“客观”——就是能够根据环境信息，连续不断地进行认知调整。

认知免疫

事实上，大部分人看问题都是非常主观的，在赞赏与厌恶、羡慕与妒忌之间有一个非常奇妙的非线性变化的区间。

客观性，在某些逻辑领域能够显现出来，但也是透过主观来表达的，甚至说，客观只是主观的一个子集。

那么，一个人的观点，仅仅代表着他当前时刻的感受，其中只有很少的一些是关于客观事实的，并且这部分客观，也是经由个人理解后的客观。

网络上，那种“无缘无故”的反感与讨厌，是人性在虚拟社交中无可避免地“条件反射”——或说是基因算法受制于丛林部落时代的“硬编码”。

然而，讨厌与喜欢，其本质是一样的，都是一种感觉和情绪，都在传递信息，传递虚幻的信息。有什么能让所有人都喜欢——是钱还是命？都不是，有人就抑郁想死，有人就淡泊名利。

所以，要训练自己对观点免疫，很多观点都是噪声，逻辑才是不变的信息，但逻辑掺杂在观点之中，不能剥离出来，就会随波逐流，获得内心的力量更是无从谈起。

极限与公式

极限：认知速度不能超过信息获取的速度，即：认知不能超光速。

公式：

• 认知过程 = 信息获取 信息抽象 = 信息提取 信息总结。
• 通用认知 = 环境信息 * 存储结构 * 学习算法 * 训练平方。
• 人类认知 = 强化学习 * 训练平方。

需要指出的是，与加法相比，乘法是倍数缩放，并且有一项为0，那么整体结果就是0，因此乘法的每一项，对整体都有决定性的影响，这意味着局部与整体有着更紧密的关系。

解释一下公式：

• 环境信息——提供信息源，即输入信息，虽然宇宙环境是同一个，但局部信息各不相同。
• 存储结构——存放、管理、组织信息的物理结构，如：内存结构、大脑结构。
• 强化学习——是一种算法，它既是大脑利用多巴胺（神经递质）进行“奖励预测”的算法，也是一种机器学习的算法。
• 训练平方——是学习动作执行次数的平方。

那为什么相同的学习和训练，但人的认知却可以不同呢？

从宏观上说，是因为环境信息与大脑结构的不同；从微观上说，是因为学习算法与训练强度的效率不同。

事实上，大脑结构可以被环境信息所塑造，学习算法与训练强度又取决于大脑结构——这决定了认知效率，而环境信息的局限性，还将会限制一个人认知的上限，即格局与见识。所以，环境信息对于认知最为重要。

而对人类来说，环境信息的不同——可以是生活环境、学习环境、社会环境，甚至是一本书看与不看的信息区别。

那为什么人工智能，目前仍没有人类的认知能力和水平呢？

这就是，机器存储结构和大脑神经网络结构的不同。

那为什么训练需要“平方”？

因为“平方”是宇宙规律的一个基本操作，例如：

• 质能方程中，能量与质量关系的系数，就是光速的平方。
• 虚数的平方是实数，这意味着抽象的虚数世界与现实的实数世界，之间是平方关系。
• 波函数绝对值的平方，是一个常数，其代表了粒子出现在某个区域的概率。
• 万有引力与距离的平方，呈反比关系，以及很多类似的平方反比定律。
• ……

那么为什么宇宙规律，基本都是“二阶平方”的？

这可能是因为，我们是三维生物、生活在三维空间，三维环境信息限制了我们的认知范围，而从幂次法则是宇宙的底层规律来看，二阶幂次常数——就是“地图”或“赛道”，其圈定了一定范围内的宇宙规律。

另外，关于认知系统，还有以下相关公式：

• 理性 = 逻辑 系统。
• 力量 = 理性 推理。
• 共赢 = 力量 智慧。

也就是说，共赢 = 逻辑 系统 推理 智慧——是的，提高认知的目的是为了追求共赢。

结语

世界充满了故事，虚幻与错误是不可避免的，而构建一个自身视角下的认知系统，就是在书写一个属于自己的故事，而这个故事——就是应对这个“故事世界”的最好回应。

而另一个层面，再强大的芯片，都需要一个操作系统，才能发挥其算力——相反，没有系统，再高端的硬件也是白搭。

类似的，在大脑中形成了一个强大的认知系统，想必就可以最大限度地发挥各种脑力——如：洞察力、理解力、判断力、联想力、逻辑力、推理力、清醒力、清晰力、思辨力，等等。

然而，不仅如此，如果认知系统足够稳定，就会让我们更容易抵御环境信息的冲击，从而就能够获得，最大限度的内心平静——而平静就是人生最强大的算力。

所以，认知系统——超频了我们的脑力，又给予了我们强大的算力，进而重新计算了我们的人生，及其所有轨迹。

那么，如果没有认知系统，残酷地说，就会永远被囚困于低级的认知牢笼之中——无法看清世界与生活的真相，也无法应对真实的世界与生活。

但需要注意的是，由于认知错误永远无法从认知系统中完全剔除“干净”，所以认知系统始终是存在某种不确定性的，即：代表“认知模型”或“系统模型”的某种不完善或不完美，因此这种不确定性就可以被称为——认知不确定性，或系统不确定性。

那么显然，迭代认知系统——并不是一个静态的目标或目的，而是一个动态逼近更优结果的趋势，就如同数学的极限与宇宙的演化——这是一个用系统去模拟系统的计算。

是的，所谓的“系统”，就是一个连续变化不断迭代的“模拟”，它是最大强的计算工具，而有了系统，我们就拥有了计算模拟宇宙万物的能力。

最后，关于系统的一切，都会不可抗拒地自然演化，我们是系统与工具的主宰，或有时也会被系统与工具反噬——这不是我们能够计算的命运。

后记1：轮子与世界

在这个如此不确定的世界，程序——却拥有了一种相对的确定性，因为只要通过“运行程序”，就可以即刻验证程序的“正确性”，并且这个“正确性”的判定，是相对简单轻松与直观清晰的。

所以，程序——虽然是不完美的持续迭代系统，但系统的每一个状态，都可以拥有简单判定的确定性。

也就是说，程序系统，缺少了某种概率，因而对于充满概率的现实世界，它（目前）是无法与大脑中的认知系统相媲美的，但这两种系统，却都可以通过不断输入信息，来不断演化。

事实上，编程是一个超快即时反馈的过程，任何想法，一写完运行，反馈很快就出来了——语法对不对、逻辑对不对、结果对不对、构想对不对——在试错反馈中，实现一个功能、一个想法、一个模型——这简直就是快速迭代演化的典范。

那么，为什么要重新发明“轮子”？

因为，这就像在构建一个属于自己的系统——系统即是工具，“轮子”即是系统，迭代“轮子”即是迭代系统，而拥有系统（即拥有“轮子”）——就能够计算世界。

后记2：系统与人生

通过迭代认知系统，我们就可以对世界系统，拥有一个越来越清晰准确的看法和理解，从而就可以构建出一个我们想要的人生系统，这是三个系统的之间的相互作用与模拟映射。

换言之，我们对这个世界的认知越正确（即越接近底层客观规律），我们就越知道如何引导并操控我们的人生走向何方，即：知道我们真正想要什么、什么值得追求、以及怎样过好这一生。

再换言之，有了系统，就有了冗余缓冲、迭代演化与回路平衡，进而我们就可以有恃无恐地去追求我们想要的“无限人生”。

否则，都没有一个系统（认知），又何谈用去理解一个系统（世界），以及构建一个系统（人生）。

试想，如果没有系统，人生还能迭代啥？不能迭代，如何演化？不能演化，如何应对？不能应对，如何快乐？

后记3：闪念与记录

不经意地想，大脑就是很容易产生各种闪念的机器，这台“闪念机器”可能从远古的时期，就是闪念不断地在工作，只是在没有文字书写系统之前，很多的闪念都被很多的智人给丢弃了。

如今，我们前所未有容易地可以“抓住闪念”，我们应该“记录闪念”，“闪念们”会在信息系统中自我演化——与我们的智能“内共生”，与我们的认知“相互作用”，并演化出全新的“闪念物种”。

生活中最伟大的行动就是思考，只有掌控住自己的想法，才有可能掌控周围的一切——而闪念不仅是一个想法，更是思考的引擎——那么记录闪念就是打造一台想法的机器。

后记4：错误与惩罚

没有认知系统，并不断迭代认知，就会有更多的认知错误，而认知错误就会让人坚持错误的观点，同时认知错误的背后，往往就是逻辑错误。

那么，坚持错误的观点，最终就一定会利益受损，只是大小的问题，只是时间问题——因为大自然会惩罚所有的逻辑错误，只是时间问题，只是大小问题。

但尽管如此，错误或认知错误并没有什么可怕的，包括生活中也没有什么可怕的事物，只有需要理解认知的事物。

所以，构建系统，迭代认知，战胜错误，超越惩罚，怕无可怕。

后记5：认知与思想

随着衰老与大脑的演化运作（即为了节能删除不常用的连接），我们最终会忘记认知系统的很多细节，包括很多曾经熟悉与熟练的技艺，只剩下系统中较大的“节点”，它们就是模型与概念，而这些就可以称之为——思想。

思想，是一种视角、一个滤镜、一扇窗口，其实就是我们的眼睛，它把“数学量子比特”的虚拟世界（即：数学世界 量子世界 比特世界），编码成我们所能看到的“真实世界”，以及我们能理解的“故事世界”。

从这种角度看，认知的目的就是，通过构建系统，来形成思想，然后理解“世界”——换言之，思想就是我们唯一能够看到的“世界”。

因此，思想就是一个世界，一个属于你的独一无二的世界，平时你可以看到这个世界，但通过认知的桥梁，你可以进入这个世界，并在里面“自由”创造一番。

最终，有一天，我们会失去一切，真实的一切，只剩下这个“思想世界”。

后记6：认知系统与非理性

从心理学角度来看，通常人们在面对自己熟悉领域的事情时，是比较或非常理性的，那么相反，在面对陌生领域的事情时，则是非常不理性的。

稍稍回忆一下，在旅游购买不了解的特产时，或是在面对介绍没买过的产品时，这种“陌生的非理性”就会占领和主导我们的思维——事后或许我们会想，为什么当时不用手机搜索一下相关信息呢？

那么这种“非理性”，可能来自于两个方面：

• 第一，演化要求我们，在面对同类传递的未知信息时，主观倾向先相信再验证，就像我们祖先在同伴发出危险警报后，第一时间不是判断真假，而是相信并快速作出反馈。
• 第二，如果我们的大脑中，没有相关的认知模型，就无法快速评估判断，此时理性就是费事、麻烦、耗能、反直觉、并不利于社交的行为，而非理性行为则可以轻松、愉快、流畅，堪比下意识的“自动驾驶”。

因此，如果我们的大脑中，能拥有一个全面强大的认知系统——里面是各种认知模型与理性快捷键——那么相信在面对“陌生非理性”时，我们就可以更多地展现出“陌生理性”。

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