吴伯凡 算法与数据之争
#如何避免制度化的认知拖延呢？文章的作者说：最有效收集信息的方法就是坚持把你已有的认知清晰地写出来。
写的时候，你会时刻面对各种矛盾，遭遇各种认知痛点，而这个痛点会指引你找到最适合的数据。你的认知处于不疼不痒状态下接触到的那些或许有用的数据其实是根本没用的。只有通过清晰表述，不断遭遇认知痛感，由一个个痛感有节制地去接触数据和信息，你的认知才能不断提升，你的数据获取量也才会有一个合理的丰富度。接触数据的过程，也是你内在的规则和算法逐渐清晰和优化的过程，这才是认知的本来目的。
#“荒”加上竖心旁，就是“慌”，慌乱，意思其实一样：慌乱的内心不是什么都不想，可能想法特别多，各种念头随起随灭，以至于上头长了什么，你反而说不出来。让你回顾过去一个月干的事情，你整个状态是荒芜的，多，杂，没法形成记忆和指向，就是一堆非结构性的混沌数据组成你自己都不知道的状况。
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#所谓“致良知”，就是建立一种优化的算法，不被外物所困，是这个意义上的心外无物。
同时，王阳明并不认为心的问题可以完全由心本身解决。建立和优化算法必须要接触大量数据，这个前提是获取数据，所以，王阳明也强调“事上练”，就是在一件具体的事情上练心，完成知行合一。知是算法，行是获取数据的一种方式。如果没有算法，获取数据的这个沿门托钵的过程，就是苟且。
#孔夫子说“三十而立，四十而不惑”。“惑”的本义是这样也行，那样也行。“惑”上面是一个“或者”的“或”，下面一个“心”，也就是行动上“或者这样”“或者那样”，而心（认知）的状态是“这样也行”“那样也行”。“迷惑”就是没办法或者不愿意作选择，是一种尽可能拖延，让自己处在不选择的犹豫状态。
曾国藩说“既往不恋，未来不迎，当下不杂”。“犹”是记忆犹新，指过去，“豫”跟“预见”的“预”本来是一个字，指未来。“犹豫”是过去的事情还在，又想到了接下来的事情，前怕狼后怕虎，患得又患失的状态。
“不犹豫”是指面对眼前的东西既不瞻前也不顾后，面对当下的场景忍受一种痛感，不会在心里始终迷恋着某种退路和舒适。也就是说，主动把自己放到一个被抛的状态，这也是“不杂”——算法清晰、明了、简单。
算法的三个特点是：底层中立、潜在无头脑、结果有保障。在日常生活中，如果一个人是这样状态的话，你会觉得他傻吗？
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#1OKR管理方法概括起来就是：建立一个机制，通过方法、评估体系、校正手段，始终让你现有的行为不远离目标和关键结果。
#2 OKR管理方法就像一个最清醒、最忠诚、最智能的监管者，当你忘记关键结果而去追逐那些非关键结果的时候，它会制度性地保证你“去掉那些不创造价值的环节”。
>3无论你是一个经理人，还是打工者，都可以给自己列一个测试性清单：
我的企业目标/我的人生目标/我的职业生涯目标是什么，与这个或这些目标相关的关键结果是什么？
一周/一月/一年，以及到今天，我整个的职业生涯/人生有哪些时候把任务当成了结果/目标？
我的人生轨迹/工作履历生成了大量的数据，在这些数据背后有没有算法，是什么算法，是否在不断优化？
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#1无论精英和大众，还是数据和算法，都可以落实到一个具体问题：合作当中的算法是怎样的。
#2人是一切社会关系的总和。
一个人的价值在本质上是合作的价值，或者是你承载的关系网络的价值。
精英就是善于合作的人，而善于合作的本质是在合作中建立并不断优化算法。
#3想知道合作的算法是什么，先得清楚合作是什么：
合作的本质是一个叫有共同利益的生命共同体，它是某种程度的生命体；
合作是两个或多个个体之间的行为，合作本身是一个超级个体。每一个合作的一方都是这个超级生命体的器官；
共同的利益生命体的各个器官之间是一种可持续的合作的关系，每个器官的生长和程序是有赖于其它器官的生长和程序的。
#4启动合作的算法是互利，如果你是弱势的一方，首先，不能侵害对方的利益；其次，你要提供价值增量，形成利益共同体。
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