第十七天 算法与认知 （难）
与第五天内容 认知退化 相关且互补，之前讨论了为什么认知会退化，即思维惰性，格子装满。这单元讲的是如何在正确试错中升级认知
相比当局者，旁观者拥有一种认知优势：价值中立。当局者更倾向于“动机性推理”，维护自身的正确性和一贯性，陷入认知谬误。
最优停止理论（Optimal Stopping Theory）
数据与决策时间的冲突，数据越多越好，决策时间不是越晚越好。
决策的时效性和认知成熟度，数据量与时间点的问题，也有一个类似于黄金分割的数字——37%。
我们把“不以人的意志为转移的定数”叫“天算”，把“人的选择和算计”叫“人算”，所以我们经常说“人算不如天算”。
算法的一个很重要的特点是“底层中立”。
原则是中立的，结果又好像是有指向性的。
亚里士多德把“在两个极端之间选一个调和点”叫“中道”，也叫“审慎”或者“实践智慧”。这个度需要在实践中摸索，像艺术一样对待。
行为准则：去甚，去奢，去泰。
民主选举以及民主党共和党趋向于中道
算法让“众愚”能“成智”，亚当斯密提出的个体的趋利避害法则，最简单的算法会导致整体的智能和繁荣。
机关算尽太聪明，反误了卿卿性命
进化论：建立在大量错误之上的正确
无论是“认知周期”、“认知迭代”，其实都是“认知进化”。把错误的性状和认知淘汰，形成一个不断进化和精进的过程。
“正确的错误”，就是有明确、简单又有效的算法作为淘汰和过滤标准的错误。
1. 认知进化的过程就是犯错的过程；
2. 认知退化或者停滞就是不犯错误；
3. 那些根本“算不上错误”的，跟算法没有正面接触的认知，意味着你滞留在这个地方了。
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