本节，我们开始讲一个新的“认知科学”的应用案例：“培训成本的计算与识别欺骗”
在聊主题之前，我们聊一个外围的“定义”：向量。
向量是一个物理学、数学名词，在经典的定义中，向量指的是：“具有大小和方向的量”。通常用来表示“力”、“有向线段”。
我们这里扯上这么一个数学、物理学名词干嘛呢？说的是我经常跟小伙子们提的一个要求。这个要求演变自“吾日三省吾身”。具体内容是：
每年，国家都会给老百姓放三个小长假，春节、劳动节、国庆节。我们不用天天“思考人生”，就在这小长假里面，抽空“思考一下人生”。思考什么内容呢？
春节：去年春节我怎样？打算怎样？到了今年完成了怎样？打算下一步怎样？
劳动节：今年年初打算怎样？开头容易么？该不该调整计划？调快、调慢、调上、调下？
国庆节：今年年初打算的那些事情，都快收尾了，是不是该加紧一些了，今年怎么收尾，明年可以做哪些呢？
这个思考的内容，大概可以概括为：现状分析、目标设定、呈现差距，设定任务、排出计划、提出要求，技能、物资、人际关系；
我后来又要求将这一系列的内容，与工作、生活进行结合，设定多维关联的分析。对于如何透彻且详细去理解这个过程，我讲了一个小小的事情。譬如说：“从连云港到上海”。
在最直接的、最顶层的抽象上，这个“从连云港到上海”，其实就是一个“向量”。
看，上面的图片，不就是一个典型的“向量”么？
但是，如此抽象的一个“向量”，对于“解决问题”还是太模糊了，缺失了太多必要信息。如何理解这里的“解决问题和缺失的太多必要信息”，我们借用著名的信息学的领域的内容进行解读。
听过我讲课的人，应该记得我讲解的“信息”的三个理解层级的PPT
信息的三个理解层级
信息的终极抽象，由信息学奠基人香农所描述：“信息是用来消除随机不确定性的东西”。譬如，我们常说的：你给我带来了非常重要的信息。一般就是指，通过你给我带来的内容，我消除了大量的模糊和疑虑。
信息具体长什么样子呢？用控制论的创始人维纳的话来说：“信息是人们在适应外部世界，并使这种适应反作用于外部世界的过程中，同外部世界进行交互交换的内容和名称”。我将这句话进行了通俗的解答：“信息，就是用正确的描述和计量”。
最终，在经济学领域，将信息的具体标准定义为：“信息是提供决策的有效数据”。
譬如：“我有锤子”，这句话，就包含了大量的不确定，一方面，锤子大小、形状、材质、数量都不清晰，另一方面，“锤子”还有可能是个“手机品牌”。直到“我有一台全新的’锤子T3’手机+手机配置表”，就消除了绝大多数不确定性了。
回到上面的“从上海到连云港”的“向量”，信息量太小，几乎无法进行详细内容的判断，带有大量的不确定性。
这种不确定性，简单的一个表现就有：“主体缺失”，问题就是“什么东西从上海到连云港？”。因为这个“主体”的某些属性，就决定了方法不同。譬如：
1、自驾开车，从连云港到上海，我们可能得到这样的一个路线；
2、买票坐火车，从连云港到上海，我们可能得到这样一个路线；
3、寄一份快递，从连云港到上海，我们可能是打电话给快递公司；
4、发一份Email，从连云港到上海，我们可能是打开电脑；
5、找工作，从连云港到上海，我们可能是找上海的招聘信息；
我们就“自驾开车”切入，暂且抛开其他“主体”。在这个“主体”约束后，最原始的“向量”从一条直线，变成了一条曲线。
如果你放大这个曲线，会发现：这条曲线，是沿着G25、G15高速描绘的。而且，“自驾开车从连云港到上海”，并不是直线最容易，而是曲线最容易。这也是我们在培训的过程中经常提到的“顺势而为”，即，不是直接跨越式开展工作，而是使用正确的方式方法、沿着正确的方向行进。即便是在最初的那段时间里，行进的方向完全不是“指向”上海，但，最终的目标仍然是“上海”。
如果你点开导航的“行程说明”，你会发现，原先的那个单一线段的“向量”，变成了这样的多个相关“向量”的数据链。
哦呀！这样一看，原来数学、信息论、控制论与我们的生活如此紧密相连，原来这些“高深”的学科、“高深”的科学家，就是研究这些“简单”的东西呀！（“简单”这两个字加了引号，因为，最后我们会发现，越“简单”的东西其实越“复杂”）
从上面的图，我们就看到，在明确起点、终点、主体以后，在对应的方法下，将原本包含大量“不确定性”的“向量：从连云港到上海”，变成了各种更多步骤、距离和要求的“向量链”。为了简化起见，我们就不再画到“出（哪个）门、打车、买票、排队、登车”等等细节步骤了。大家只要理解，
通过向量的细分，步骤越来越精细，上一层中的“不确定性”就可以被减少。
这种拆分的方法，最终能够得到一个最小的“行为单元”。在认知学和行为学中，称为“算子”或者类似的概念，他不是一个固定的行为，是一个人逻辑运算的基本单元，行动有效的基本单元，同时，由于人与人的技能、能力、知识背景不同，对于完成一个事情来说，人与人的“算子”也有区别。
今后，在“行为有效性”、“行为关联度”、“行为建议”等等应用场景中，我们还会提到这个“向量”的思路。以及在上一个案例中，运用“人工神经网络”进行“业务流优化”等等应用，都会涉及到如何用计算机模拟“算子”的“向量属性”，即：“行为的指向与权值”。
当然了，这里讲的是一个“单一命题”下的，也就是说，我们需要假定“主体唯一”，要不然的话，你们会遇到生活中很常见的现象“尽扯点没用的！”
那些没有主持人、没有“议事规则”的会议上，我们经常见到一些人，发言不受控制，乱跑题。就拿上面的这个案例。本来的讨论“命题”是：“某某主体从连云港到上海”，当你说，“开车去上海”，“我们需要先加满油……”
“等等，打住，你不说我还忘了，关于加油这个事情，你可以在市区加，也可以走高速加，最好办一张加油卡，中石化、中石油、中海油都办。对了，还有BP，BP的油好，干净，省油，就是贵，不过算下来，省点油，再贵一点，每公里的钱也差不多。哎，中国人呀，就是苦呀，用最贵的油价买最差的油。我们的石油工业呀……，铁人精神都被房地产打败了呀。你说呀，人家挪威、沙特，就靠石油就能富起来，中国怎么不行呢？大庆就靠石油也没富几年呀。想当年，我找关系分配去大庆，托了多少层关系，硬是没进去呀，现在想想，不去还是对的了。什么好工作都不抵早年多买两套房。你说，这房子真的是刚需么？小李，你房子买了没？没买早买，要不然一年又白干了，到时候还怨工资低，其实，只要你们年轻人好好干，将来都会有好的收入的，现在的九零后呀。那个，小王呀，你们九零后也不错，好歹老的还能给你们留点，你看看我们……”
这种典型个案，大伙肯定说：这一看就是大忽悠呀，尽整没用的。古人还有比我更会忽悠的。譬如说，著名的寓言故事《小马过河》，就是：小马、松鼠、小牛等不同角色，在不同“主体”下“各扯各”的故事。的确，这是给你一个典型的个例，生活中很少见到。不过，你要是细细想想，很多“隐形”的“大忽悠”，几乎无处不在。比如“本来讨论是坐车还是开车去上海，结果开成了一个费用研讨、安全研讨的时间更长的会。会前不预先公布主题，会中无主持控制发言，会后无小结抄报执行”，和上面的典型大忽悠，就是五十步笑百步而已。
未完待续……
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