人类思维第三种模式（人类一思考上帝就发笑）

1、

相传，古希腊哲学大师苏格拉底的三个弟子，曾虚心求教如何才能找到理想的伴侣。

苏格拉底并没有直接回答，而是带着弟子们来到了一片麦田，让他们每人在麦田中选摘一株最大的麦穗，但条件是：不能走回头路，而且只能摘一支。

第一个弟子才刚走几步，就迫不及待地摘了一支自认为最大的麦穗，可走到后面才发现，大麦穗多得是；

第二个弟子一直左顾右盼、东瞧西望，始终认为眼前的麦穗不够大，可快到终点才发现，最大的麦穗已经错过了，只好随便摘了一支；

第三个弟子则把麦田分为三份，用前三分之一的路程去识别最大麦穗的尺寸，用尺把麦穗的大小记录下，再用第二个三分之一的路程去比较判断，而在最后的三分之一路程中，只要发现比他前面记录更大的麦穗，就果断摘取。

经过这场麦穗寻找，弟子们意识到，忽视思考，行动就会盲目，进而导致更大的损失。

可直到今天，思考和行动都是一个难以把握的平衡。

在有限的时间和空间里，所有人都会面临一系列特定的问题，可与人类不同，计算机总是能够轻松的处理问题。

这其中有什么奥妙呢？

2、

老张想买套房，起初，每每看到比较中意的房子时，他总是忍不住想：一定还有地段更好、价格更低的。

就这样，三年过去了，房价节节高涨，现在买要付出比开始高一倍的价格，老张悔不该当初优柔寡断。

与老张不同，小孙是个急性子，刚参加工作不久，便找到父母求支援，迅速拿下一套二手房。

可是，还没高兴太久，小孙看到一套自己所购极度类似的房源，挂牌价却低了好几万元，小孙悔不该当初下手太快。

你看这事闹的，早买也后悔，晚买也后悔，到底该如何判断呢？

抛开感情，我们理智分析一下这件事：张三和小孙的想法其实都一样，那就是尽最大努力，买到自己心仪的房子。

换句话说，就是把“看过的好房被人挑走”与“还有好房没来得及看”这两种遗憾发生的概率降至最低。

那么，如何判断一套公寓是否最合适呢？

这其实就是数学界的“最优停止问题”，答案也很简单：在 37% 这个时间节点上，你有最大概率选到最好的结果。

“37% 法则”源于“秘书问题”，这是最优停止问题中最著名的一类难题。

秘书问题的情境其实我们经常遇到，假设一堆人申请一个秘书岗位，而你是面试官，你的目标是从这堆申请人中遴选出最佳人选。

在选择秘书时，遴选程序停止过早或者过晚都会导致不理想的结果。

停止过早，最优秀的申请人还没有得到亮相的机会；停止过晚，就说明你很可能在为一位根本不存在优秀申请人保留这份工作。

要取得最理想的结果，就需要在两者之间找到最合适的平衡点，既不能迟迟不决，也不可草草收手。

“秘书问题”经过测算，结论是：在 37% 这个时间节点上，有最大概率选到最好的结果。

秘书问题是一个近乎完美的数学难题：问题本身表述简单，解题难度非常高，答案简洁明了，而影响力又足以让人产生浓厚的兴趣。

但要注意，37% 原则并非适用于所有情况，它适用的问题都有一个共同点：时间节点明确。比如一个月内必须租到合适的房子，一个月内必须确定合适的工作等。

如果很难确定时间节点，那么 37% 原则也就没那么合适了。

3、

你肯定或多或少有过这样的烦恼：一个时间段内，手头同时有几项任务，从哪个下手比较好呢？

答案是：从耗时最短的任务做起。

比如你同时有两件事要做，一件很简单，一天就能干完，另一件很难，需要五天，你应该先做那件一天就能交差的工作。

按照我们通常的设想，不管先后顺序怎么安排，这两件事的总时长都是六天，好像没什么区别。

但是，从计算机的角度看，大不一样。

这得从人脑和计算机的存储原理说起。

人脑和计算机的存储方式，有个重要的共同点：都依赖于缓存。

缓存，指的是一个高速的存储读取空间。把电脑硬盘看成是一座巨大的图书馆，它的存储能力很强，但你每次想去图书馆找书时，都要从海量的书籍里查找，很不方便。

怎么办呢？你可以把常常要用的书借回家，放到你的书桌上。

你的书桌，就相当于电脑缓存，虽然存储能力有限，但读取速度很快。

在电脑里，缓存是分级的，根据使用频率不同，分为很多级。像大多数笔记本、平板电脑和智能手机，已经达到了6级缓存。

回想一下，有时你的手机运行速度变慢，清理一下缓存就好了，这是因为你最近调用过的程序，都在缓存区待命，你得把这块区域清理一下，才能开启新的程序。

同样，人脑也有类似的缓存机制，只不过，不像电脑那样，分成明确的一二三级，而是根据信息最近的调用频率不同，在大脑里形成排列。

近期调用越频繁的信息，就储存在越接近记忆表层的位置，越容易提取。很多时候，我们觉得一件事过了太久，要费很大劲才能想起来，就是因为这个信息使用频率太低，沉到了记忆底部。

事实上，我们能够迅速提取的记忆，只占记忆总量的一部分。换句话说，硬盘的空间很充沛，但缓存资源很珍贵。

我们当前能够运行多么复杂的想法，取决于大脑的缓存区还有多少剩余空间，这就跟电脑调用程序一样。

所以，及时清理缓存非常重要。

现在回到最初的问题，为什么要从耗时最短的任务做起？目的就是为了及时清理大脑的缓存。

A 和 B 两个任务，A 任务耗时 5 天，B 任务耗时 1 天。

假如先做 A 再做 B，那么你在执行 A 的这 5 天里，心里多少还要惦记着 B，它在不知不觉占用着你大脑的后台缓存。

也就是说，B 实际占用大脑的时间不是 1 天，而是 6 天。

这样来看，A 和 B 加在一起，就相当于占用了你大脑 11 天。

倘若反过来，第一天完成 B，后 5 天完成 A，就相当于 B 占用了大脑 1 天，A 占用了大脑 6 天，加起来只有 7 天。

所以说，总量固定的任务，前后顺序不同，对资源的占用时长也不同。这是计算机的思考逻辑，也称之为最优缓存策略，它可以永远让自己处在最佳待机状态。

但是，这种优先级排序有一个前提，就是每件任务的重要程度是一样的。

考虑到真实情况下，任务有轻重之分，我们在应用最优缓存策略时，还需要加入一个参考因素，叫做任务密度。

任务密度，就是一项任务的单位时间价值，可以理解为性价比。

比如一件任务需要 10 个小时完成，可以创造 10 万的经济价值，那么这项任务的密度就是 10 万除以 10 小时，等于每小时 1 万元。

当同时面对很多耗时不同、重要程度不等的任务时，我们应该从性价比最高的任务做起。

这样一来，不仅可以及时清理大脑缓存，释放更多的可用空间，还能确保当前正在做的事情，一定是最值钱的。

4、

从石器时代开始，计算就是人类生活的一部分。例如在制作精密石器时，如何精确地敲打骨头末端，决定了最后能够制成利刃。

卡尔·萨根指出：“与其说科学是大量知识的汇总，不如说它是一种思考方式。”

即使生活中的某些情况非常复杂，我们无法进行严格的数值分析，找不到任何现成的答案，我们也可以考虑这些问题的简单化表现形式，从而得出某些直觉和概念，帮助我们理解其中的关键环节并取得进展。

将计算机和生活相提并论，虽然听起来是一件很奇怪的事情，但关键点只有一个：学习解决问题的步骤，让生活少点焦虑。

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文 | 木子Yanni

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