搞錢的第一性原理铣缠，如何解決復(fù)雜問題
如果要將人生問題分類，那只有三類昆禽！
簡單問題蝗蛙、復(fù)雜問題、超級復(fù)雜問題醉鳖。
如果你能解決超級復(fù)雜問題捡硅，那么搞錢這件事，對于你來說簡直是易如反掌辐棒！
簡單的問題往往我們只需要一份操作說明就能解決病曾，復(fù)雜問題也可能只是需要一些努力和方法罷了。
但是類似如何掙一個“小目標(biāo)”漾根？如何養(yǎng)育一個優(yōu)秀的孩子？創(chuàng)建一只具有創(chuàng)造力的團(tuán)隊呢鲫竞？這樣的超級復(fù)雜問題呢辐怕，我們?nèi)绾谓鉀Q這類超級復(fù)雜的問題？
《如何解決復(fù)雜問題》倒是給我們提供了不一樣的思路：向大自然學(xué)習(xí)算法从绘。
作者是一名進(jìn)化生物學(xué)家寄疏，一生的工作都試圖理解生物進(jìn)化中的創(chuàng)造性力量。作者站在上帝的視角僵井，向我們展示了大自然造物的創(chuàng)造力陕截，大自然算法是如何解決眾多超級復(fù)雜問題的。
那么這驚人的創(chuàng)造力算法批什，作為個體的我們能否借鑒农曲？
[if !supportLists]一、[endif]善用基因重組、加入隨機(jī)元素乳规，實現(xiàn)基因突變形葬。
基因重組我們都知道，書中有一個詳盡的數(shù)據(jù)是這么說的暮的。
每個染色體對之中笙以，一支來自父親，和父親的基因組沒有區(qū)別冻辩；9另外一支來自母親猖腕，與父親的差異是約300萬個字母『奚粒總的來說谈息，孩子的基因組與父親的基因組的差異大約為150萬個字母，即0到300萬的中間值凛剥。同樣侠仇，孩子與母親的差異也是約150萬個字母，占基因組的0.05%犁珠。
上述的基因組交換過程逻炊，就相當(dāng)于將一個孩子基因跳變遠(yuǎn)傳送到更遠(yuǎn)的地方，還是是以“瞬間移動”的方式犁享。
雖然這么說有點(diǎn)太直白余素，但是非常符合社會發(fā)展的邏輯。
作為個體炊昆，我們不能像以前一樣桨吊，一門手藝吃遍天下了。
要跨學(xué)科學(xué)習(xí)凤巨、跨領(lǐng)域認(rèn)知视乐，要像基因重組一樣重組我們的大腦。
創(chuàng)新并非讓你創(chuàng)造一個從未存在過的東西敢茁，可能只是讓你將構(gòu)件重新組合佑淀，像遺傳算法一樣。組合基因的四個組件彰檬，我們就是一個個獨(dú)特的人伸刃。
其次，如果你能在你的人生中加入隨機(jī)因素逢倍，那簡直是造就了一個巨大的變量捧颅。
對一件事、一件物體保持好奇心较雕，引入一定的變量碉哑。
如果一個種群的個體之間的適合度差異為5%，比如一種細(xì)菌分裂的速度比其他細(xì)菌快5%，一棵蘋果樹能多結(jié)5%的果子谭梗，或者一只松鼠能有多5%的機(jī)會在嚴(yán)冬中存活下來忘晤，即遺傳漂變能使它們的等位基因數(shù)目的波動超過5%，那么這種震動就能夠壓倒自然選擇激捏。這樣的情形往往會出現(xiàn)在由20個或更少的個體組成的種群之中设塔。
進(jìn)化的本質(zhì)就是基因的突變，我們都想通過量變達(dá)到質(zhì)變远舅。
在生命中加入隨機(jī)元素闰蛔，有助于你實現(xiàn)基因突變。
那最底層的一個邏輯就是图柏，要做突變序六，不要每日復(fù)制粘貼。
基因是符合馬太效應(yīng)的蚤吹，強(qiáng)者愈強(qiáng)例诀，弱者愈弱。
我們不能再自己領(lǐng)域里不停地打轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)裁着，基因都告訴我們繁涂，近親的結(jié)合，最終只能導(dǎo)致種族的滅絕的二驰。
[if !supportLists]二扔罪、[endif]多重算法互補(bǔ)，實現(xiàn)能量集聚桶雀，打造個人系統(tǒng)矿酵。
書中提到了幾種自然進(jìn)化的算法，貪婪算法矗积、模擬退火算法全肮、遺傳算法。
在我看完之后漠魏，我覺得目前市面上的大數(shù)據(jù)算法沒有一個能趕上大自然的造化的倔矾。
什么是貪婪算法，說白點(diǎn)柱锹，就是一種無限接近于最優(yōu)解的算法。
模擬退火算法呢?就是如果結(jié)果變差丰包，就退而求其次禁熏。
遺傳算法就更簡單了，不斷地保存最優(yōu)構(gòu)件邑彪。
遺傳算法就像抖音的流量瞧毙，他是單向的，好作品如果不斷地有反饋、不斷的有點(diǎn)贊宙彪，抖音就會給流量矩动，一旦反饋停止，流量也就戛然而止了释漆，無論你主觀多希望火悲没，都只是徒勞。
最偉大的是男图，大自然能將這些牛逼的算法結(jié)合使用示姿，當(dāng)一種算法不好使的時候，自然而然的進(jìn)化出新的算法逊笆。
我們只是學(xué)到了一些皮毛栈戳，但是如果你真的理解到了一點(diǎn)點(diǎn)，并把他運(yùn)用在你的工作生活中难裆。
進(jìn)化自己子檀，打造自己的創(chuàng)造力。
你就要將自己視為一個系統(tǒng)乃戈，去做力量訓(xùn)練褂痰，鍛煉我們的肌肉，去寫作鍛煉我們的大腦偏化，去與優(yōu)秀的交流脐恩，提升我們的認(rèn)知。
木秀于林風(fēng)未必會催之侦讨，有可能是更能吸收陽光驶冒！
沒有完美的存在，之所以雪花會是六角形韵卤，是因為按照這樣排列骗污，它最省能量，不要一味的追求完美沈条，拋棄那些讓你消耗能量的事需忿，讓自己處于一個最低消耗的狀態(tài)，就對了蜡歹。
將能量集聚在算法需要的地方屋厘，算力也是一種能量啊。
當(dāng)一個售貨員想要走更短的路線月而，拜訪更多的客戶時汗洒，我們就要像大自然學(xué)習(xí)。
最具創(chuàng)造性的方案父款，就應(yīng)該是像造雪花一樣溢谤。
當(dāng)你將這些大自然的算法運(yùn)用自身瞻凤，我可以說任何的困難都無法阻擋你，任何階段跨越都只是時間的問題世杀。
作為一種生物阀参，都想登上生物的“珠穆朗瑪峰”，作為一個人瞻坝，我們都期望做人上人蛛壳，畢竟讓我們知足常樂的思想只是讓我不那么焦慮罷了。
[if !supportLists]三湿镀、[endif]學(xué)會放空自己炕吸，拒絕一味蠻干，掌控漫游思維勉痴。
你可能最不可思議的地方就是這個部分赫模，你可能不能理解，為什么做白日夢能夠更能幫助你的工作表現(xiàn)更優(yōu)蒸矛，為什么沒事去散步能讓你思維更敏捷瀑罗！
如果你不是流水線上打螺絲釘?shù)墓と耍呐率歉傻男枰稽c(diǎn)點(diǎn)創(chuàng)造力的工作雏掠，思想漫游會幫助你斩祭。
一味的蠻干，只會讓你陷入死胡同乡话。
教育上也是摧玫。
不要壓迫你的孩子，內(nèi)在的動力更是需要放空自己绑青。
阿基米德能在洗澡的時候領(lǐng)悟浮力诬像，牛頓在被蘋果砸的時候都是一種放空的狀態(tài)。
這本書給我們畫了一個畫闸婴，就是所有的物種都在攀登一座珠穆朗瑪峰坏挠，就像所有的蝌蚪奔向卵細(xì)胞，但是只有一個登頂邪乍，其余的都將淘汰降狠，至少沒有登頂?shù)幕畹煤谩?/p>
自然選擇的缺點(diǎn)就是，他無法幫助一個物種擺脫自己的進(jìn)化死角庇楞，他只會無情的淘汰你榜配。
現(xiàn)在所有的人工智能算法，都比不上自然的算法吕晌，大自然的算法總是那么的復(fù)雜而有效芥牌。
有些書會告訴你“術(shù)”，那些術(shù)會很容易讀聂使，但是用起來卻總有點(diǎn)點(diǎn)不適合自己壁拉。
有些書告訴我們“道”，但是讀起來就是很困難柏靶，但是當(dāng)我們遇到困難的時候弃理，他就像一道光，叮的一聲敲響了我們的大腦屎蜓，隨之浮出的就是解決問題的方法痘昌。
隱喻是思維重組最緊湊的方式，我們不喜歡聽別人講大道理炬转，但是我們喜歡從隱喻中吸收教訓(xùn)或成功的經(jīng)驗辆苔，愿你能從這本書領(lǐng)悟到對自己成長有幫助的東西。
