相见恨晚的14个底层逻辑（这可能是思考的最底层逻辑）

宇宙的历史并不只是由基本定律决定的。它取决于基本定律和除此之外的一长串巧合或者说几率。——默里·盖尔曼

思考是什么？我们该如何思考？思考的底层框架是什么？

我们都知道：一个人不可能赚到认知范围以内的钱。这句话大家可能都听过，但是是否理解了。都说知识创造财富，那么这条知识到底有没有为你创造财富，这个答案只有你自己可以回答。

那么为什么你的知识没有用，别人的知识有用呢？

归根结底是由于你没有一个思考这些知识的系统，思考系统就像人的胃一样，如果没有一个好的消化系统，任何珍馐到你这里都没有用！

今天，就是为大家建立一个逻辑通顺的思维系统，享受知识的盛宴吧。

这篇文章极为重要，一定一定要看到最后！

1

首先，我们必须确定，思考是什么？

我的理解是：思考就是根据已知推导未知，思考已知到未知的思考方法就是思考框架。

从这里，我们推导出了思考的基本内核

已知到未知是基本内核，这也是我们做以下思考的最小逻辑。

然后，我们依然是往后衍生概念，慢慢地把他们理清楚。

已知有两个方面，一个是搜集到的外来信息，一个是内在理论。

• 外在信息：这里面有两个点，一个是观点，一个是事实
• 内在理论：这是我们的学科理论和自身的知识

我们在推导的时候，首先便是要搜集外部的一些信息，这个很容易理解，例如你去解决一个数学问题，首先你要搜集一下相关的数学理论，发生的一些事情。其二是搜索一些观点。

搜索观点时，我们要看到一些格局更高的人的观点，因为他们格局更高，一定是有一些地方比你强大，你要做的，就是尽可能吸收他们的观点，重点思考他们观点背后的逻辑链条。

• 逻辑链条：如何一步一步推导出这个观点的逻辑关系

看懂逻辑链条是你在看到这些牛人观点的最重要的事情，关注结果没什么屁用，我们是要搞清楚他们是如何做出决策的，从而知道我们的思考，而不是抄一个答案过来，股市中哪些抄答案的人多了去了，为什么不挣钱，因为答案是存在滞后性的，真正非常有用的答案是不给你抄的。

如果你不想动脑子，那你不就是一颗等待收割的韭菜吗？

交出什么，都不能把脑子交出去，但是我们好多人早就把脑子交出去了，我们遇到一个问题不是自己分析，而是问问隔壁某某某，就算他不想骗你，问题是有些东西他也不懂啊。

在这里，再次重复一遍：交出什么，都不能把脑子交出去！

我们的内在理论是我们的知识体系，我们的知识结构，是一些基本原理，基本的大方向，处事的基本规律。

这些是我们理解事物的第一原理。

• 第一原理：哲学与逻辑名词，是一个最基本的命题或假设，不能被省略或删除，也不能被违反。第一原理相当于是在数学中的公理。最早由亚里斯多德提出。

2

这里我们来再看一看默里·盖尔曼的洞见

宇宙的历史并不只是由基本定律决定的。它取决于基本定律和除此之外的一长串巧合或者说几率。

宇宙各种事情的发生有两条东西绝对

• 基本定律
• 巧合和几率

我理解的世界是一个必然性和巧合性结合的世界，必然性是总体方向上的确定性，例如：人类的生存发展状态一定是越来越向上的，世界一定会越来越走向合作，世界工业效率一定会越来越高。然而巧合性是指具体发展的曲折性，我们会越来越合作，可是也是出现了一些逆全球化的情况产生。

历史的东西总是包含偶然因素、次要因素以及迂回曲折的细节，具体而生动。逻辑的东西则是“修正过”的历史的东西。通过对历史的加工，抛弃历史细节、抓住主流，抛弃偶然性，抓住必然性，抛弃偏差、抓住基本方向和基本线索，把握历史的内在规律。——马克思

历史不会简单重复,但总是押着相同的韵脚

讲到这里，我想最终表达的意思是：对于未来的事情永远没有完全的定论，你所能做的就是预测概率，然后做出大概率的行动获得利益。

可以毫不留情的说，在现实世界，对于大多数人而言从来没有运用过概率思维考虑过这个世界，这是我们教育的缺失，也是我们自己认知的狭隘。

“如果你没有把这个基本的但有些不那么自然的基础数学概率方法变成你生活的一部分，那么在漫长的人生，你们将会像一个踢屁股比赛中的独腿人。这等于将巨大的优势拱手送给了他人。”——查理·芒格

大家看到这里依然不会明白概率行动对于我们的日常生活得如何起作用的。

启用概率论的理解，你才真正理解了我上面讲的世界的本源：世界是必然性与偶然性的结合体。

首先我们来讲一下预测未来这件事，是多么的难度高。

预测未来有一个要点：极度精确和全面的信息

如果我们能知道自然界的定律和宇宙在初始时刻的精确位置，我们就能精确预测宇宙在此后的情况。

但是这里有一个问题，即便我们明白了自然界的定律，我们获得精确的位置是无法完成的，我们可以做到不断精确，但是从来没有人讲，我这个就会分毫不差，因为即便你调成分毫不差，环境的各种因素立马又会影响这个东西。

如果我们能同样近似地预测以后的状态，这也够了，我们也就能说现象是可以预测的，而且受到定律的约束。但并不总是这样，初始条件的细微差别有可能会导致最终现象的极大不同。前者的微小误差会导致后者的巨大误差。预测变得不可能。——《复杂》

截取自《复杂》的图片，这个图片下面显示了初始条件的细微差别

0.2和0.2000000000001导致图像的严重区别

所以未来是难以预测的，世界最厉害的投资大师巴菲特也讲过类似的话（他们就是掌握了概率思维的大师）

巴菲特强调的另一个教训是市场的情绪波动可能是随机的，因此也往往不可预测。预测短期将发生什么事无疑太难了，因此在做投资决定时，他不考虑自己对股市、利率、汇率、商品价格和国内生产毛额（GDP）等总体变数的看法。在信中他不时批评基于短期预测买卖股票的人。

而芒格也见过类似的话：世界是一个复杂的系统，我们无法掌握所有的东西。

所以，我们在对待未知的未来，我们要做的就是做出大概率的行动，而不是追求确定性。防止我们成为踢屁股大赛的独腿人（芒格的比喻）

3

利用概率获益就是要寻找非对称的东西，强大的人，总是寻找着错误定价的机会。

• 非对称收益：回到投资上， 非对称收益指的就是大概率情况下的可预测收益，与小概率事件下的大幅亏损，前者的期望更高 。

什么是错误定价的东西，就像图示的这样，你的损失是有底的，但是收益却巨大。利用数学的期望值计算是正期望值。

• 数学期望：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

比如，我们寻找的投资机会是这样的

1.假如50%失败，我们亏掉100万

2.加入50%成功，我们赚1000万

那么E(X) = 0.5×（-100） 0.5×1000 = 450

那么这样的非对称风险的机会就是我们要抓住的机会。

柏拉图主义是这么一种观点：数学研究的对象尽管是抽象的，但却是客观存在的，它们是不依赖于时间、空间和人的思维而永恒存在的，数学家们提出的概念不是创造，而是对这种客观存在的描述。

数学是上帝的语言

4

从这里，我们讲了已知的外来信息和内在理论以及未知的概率计算。

那么我们还要看，我们如何从已知推到到未知的概率行为。

首先，我们要对我们的外来信息和内在理论进行整合和链接，也就是形成高维的智慧、规律、结论来指导未知。

涂子沛老师在《大数据》一书中举了一个形象的例子，“185”“奥巴马”等仅仅是孤零零的数据，只有当将这些数据置于特定背景时，比如“奥巴马身高185cm”，相互独立的数据才转化为有效的信息；基于更多的数据就会发现特定的规律，比如“大多数成年美国人的平均身高为185cm”，这样就积累了特定的行业知识。

其实还是我之前讲的高维智慧的形成。

任何高维度的智慧涌现都只有这两种

1.大量简单事物

2.大量简单事物的相互链接

数据的链接和叠加形成信息，信息链接和叠加形成规律和知识。

这个世界有许多底层原理，一个底层原理推导出无数东西，这是量变质变规律的本质！

DIKW模型

从信息到智慧，依靠的就是信息的不断链接，而智慧是我们解决位置的良药！

智慧，就是规律，就是规则，就是基本原理的体现。而世界就是由规律和巧合决定的，巧合这里我们必须来衡量概率。

但是衡量概率的确是难度非常高，衡量概率的话既有定性的判断，还有定量的理解，这是一个数学和其他学科的综合。

数学不可能解决所有问题，这里我们只能做到模糊的正确。

巴菲特的投资机会绝不是只用数学可以完成的，如果那样的话，数学家可能都在福布斯排行榜上吧，哈哈。

5

概率行动，这里是我们全文最后的一环，只有完成概率行动后才有反馈，只有反馈才能让我们进化自己的知识体系，打磨自己的操作系统。

这里必须强调闭环的巨大意义，只有拥有闭环，你才能快速进步，不断地让自己的知识迭代循环起来。

这里我想讲一个这个闭环的始祖：pdca模型

PDCA循环是美国质量管理专家休哈特博士提出的，后由戴明采纳普及，又称戴明环。

百度百科对PDCA循环的解释是：

• P——Plan（计划）包括方针和目标的确定，以及活动规划的制定。
• D——Do（执行）根据已知的信息，设计具体的方法、方案和计划布局；再根据设计和布局，进行具体运作，实现计划中的内容。
• C——Check（检查）总结执行计划的结果，分清哪些对了，哪些错了，明确效果，找出问题。
• A——Action（处理）对总结检查的结果进行处理，对成功的经验加以肯定，并予以标准化；对于失败的教训也要总结，引起重视。对于没有解决的问题，应提交给下一个PDCA循环中去解决。

每一件事情，通常我们会先做计划（P），计划完了以后去实施（D），实施的过程中进行检查（C），检查执行结果是否达到了预期，分析影响的因素、出现问题的原因，并提出解决的措施，然后再把检查的结果进行改进、实施、改善（A）。

以上四步，不是运行一次就结束。一个循环完了，解决一些问题，未解决的问题进入下一个循环。这样把没有改善的问题又放到下一个循环里面去，就形成一个一个的PDCA循环。

我们经常讲一个道理：慢慢来，一点一点做。

其实这就是循环模型的逻辑，循环模型不是要求你一步做到完美，因为不可能。她告诉你的思想是你可以通过慢慢迭代来做到完美。

富兰克林在做自己的美德准则的时候也运用了这个理论，还有富兰克林学习拉丁文的时候也是利用了这个原理。

富兰克林为自己做了13个美德。

我的意图是把这些美德养成习惯，所以我认为最好不要全面开花，分散了注意力，而应当一次专注于一项，等把这一项掌握透了，然后再试下一项，这样循序渐进，直到我把十三项统统做到。——《富兰克林自传》

就像一个人给花园锄草，他就没有打算 一下子把所有的莠草铲尽锄绝，因为他没有这个能耐，但他可以一次锄一畦，锄完第一畦，再锄第二畦。——《富兰克林自传》

做闭环，总共有两个核心

• 必须是从思考到行动的全局
• 必须有从行动到思考的反馈

与此同时，你要承受不完美给你带来的痛苦，去接受不完美，然后不断要求完美。

没有谁生来就是天才，你可以慢慢变富。

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