對于這個世界規(guī)律的迷茫和焦慮，其實都是來源于無法量化。?
比如以前帶孩子查指血闯参，他也會有點害怕。我就跟他說扎手指肯定會疼术羔，但是疼度也就比蚊子咬稍疼一點赢赊。
我覺得孩子有這么一點提示，就可以把疼痛感進行量化了级历，蚊子咬的疼痛感是已經感知過的释移，扎手指的感覺也就可以在想象中得出一個強度值。所以他一直對扎手指不太恐懼寥殖，扎針的時候從來沒有因為害怕而哭鬧過玩讳。?看到很多孩子扎針表現出極大的恐懼和掙扎，需要父母極大程度的安慰和壓制嚼贡，我覺得他們可能就缺乏了這么一點量化的認知吧熏纯。
所以只有量化，才能知道做事的成果如何粤策，是否達到樟澜。目前是在進步中，還是在無關緊要的地方踟躕不前叮盘。?
但量化其實是反人性的秩贰。一方面人的大腦沒有量化和計算的習慣，另一方面柔吼，量化的算法難以準確把握毒费。
例如有人說，經濟學的問題就是：一旦假設變化愈魏，那么結論就完全變了觅玻；而大牛教授說想际，假設變了，結論不變才會有問題溪厘。這就是量化的算法問題胡本。假設是量化的相關原因，而結論是量化計算的結果桩匪。?
量化的第一步是假設打瘪。哪怕假設得模型無比簡陋粗糙，甚至謬誤疏失傻昙，都沒關系。因為假設得到的模型最大的成就就是他是一個從邏輯推論而得來的實體彩扔，而有實體就有落腳點妆档，有邏輯性就有改進的路徑。?
只是空談虫碉，而不肯做實體假設的贾惦，是完全沒有落地的可能。?
第二步是需要用大量事實激發(fā)和驗證敦捧。經過大量驗證的理論而依然穩(wěn)固须板，才能稱之為好的理論框架。我想芒格也是用大量事實驗證過他的普世知識的兢卵。?
同時反過來說习瑰，無法驗證，無法證實證偽的理論也只能稱之為玄學秽荤，對于解決問題完全無價值甜奄。
量化是一切學習之本。例如尋找關鍵節(jié)點窃款，這關鍵的確立课兄，也就是量化的結果。當然這量化也很難晨继，只能是大量學習之后才能梳理和涌現出來的烟阐。?
