万万没想到:用理工科思维理解世界。万维钢(同人于野)。2014。
反常识
- 文人喜欢常识，直觉，耸人听闻。理工科讲数字，tradeoff，往往反常识。
- 心理：蒙洛迪诺的《潜意识:控制你行为的秘密》里提到拼写捷克斯洛伐克的故事。大部分人都爱看印证了自己已有观念的东西，不爱看甚至忽略有冲突的内容。福克斯新闻 fox news 拥护共和党政府，抛弃新闻中立性，提供强烈主观意见的新闻来获取了大量用户支持。confirmation bias，确认偏误，已经被神经科学证实。看到自己愿意相信的内容，大脑推理模块关闭而感情模块开启。
- 允许不同意见。发论文的peer review就是个允许不同意见，并且最终可能被改变的过程。
- 损失厌恶是常见偏见。同样的结果，说法如果从得到多少，改成少获得或损失多少，人们的决策会有很大不同。进化心理学认为恐惧来自于自我保护本能，而冒险来自于求偶本能。天生就有自我保护本能，而求偶本能后来才得到，可能因此恐惧优先级更高，才有负面偏见。
- 概率论对生活的指导。
- 随机性。世界无法被完全模型化，甚至有可能世界底层运行机制就包含了量子化的随机，不是所有事情我们都能找到因果关联。
- 误差。科学家对一个数字进行预估时，会给出一个值并附上可能的统计误差和系统误差区间。
- 赌徒谬误。连续独立事件的概率不变。
- 在没有规律的地方强行找规律。
- 小数定律。在没有足够多样本的地方，总能找到一些很诡异的“规律”。
- 阴谋论？维基解密一定程度上表明，有一些不可告人的事情，但整体与政府所宣扬的内容没有很大差异。
- 健康不是无价的，我们每时每刻都在用绝对的健康和安全在交换其他的东西。
- 核电安全问题的一些探讨。
成功学解药
- 名人的成功个例往往没有借鉴意义。一项对大学生的研究表明，任何性格特征品质都不影响学习成绩，除了自控力。
- 多种研究表明，自控，或者说选择决断需要消耗精力。在精力下降时，决策会变差。
- 提高意志力的方法？读史或者热血内容并没有科学依据，鸡汤学心理暗示也没有证据，而一些实验有证明的方式是常在各种小事情上立志，并且不断正面反馈验证。有实验发现，亚裔小孩能比白人有更强的自控能力。
- 想要以弱胜强，只能打破游戏规则。
- 怎样习得一项专业能力？Gladwell的Outliers提到一万小时。实际上，在认知科学领域，是有共识的:只在学习区练习(不简单重复)，分小块拆分练习，随时得到反馈，注意力高度集中。训练方法如此重要，以至于我们发现优秀是可以传承的。真正传承的是训练方法。
- 练习是对人身体的改造。学习得到知识后的脑连接方式都在发生变化。以前有研究说听古典音乐可以提高智商测验的结果，但实际上没有任何人可以复现这个效果。研究表明那些所谓训练大脑的软件无效，相关公司甚至因此赔偿。打游戏有的说有效，有的说无效。目前被重复验证有效的只有不断重复基本联系。
- 调节情绪的反馈无益于提升，只有不断给出专业的反馈，并且实时给出大脑能更好的接受。
- 一起练习或者比较好玩，但真正有效的练习往往是独自的高集中度练习。
- 高水平运动员都有一个共通点，就是求生心非常强。不是为了交朋友，不是为了体育精神，难看不要紧，但是要赢。
- 物质刺激学习的方式确实有效。作用机制比较tricky，相对比较短期，明确的动作激励比结果激励效果好。猜测作用的是增加了较真的意志力，同时学习方法也需要指定。要我练和我要练没有实质效果差别。
- 记笔记。作者花了很大篇幅讲为什么要记笔记，怎么读书。书可以送人，笔记才是读书的产出。记笔记的时间可能比读书的时间更长。书一般读两边，第一遍读，第二遍配合记录笔记。非小说类的书才是作者推崇的要读的书，可以感受人类知识的进步。巴菲特号称自己醒着一半的时间在读书。芒格说他遇到的聪明人，没有不是每天读书的。
- 作者总结德鲁克给GM总结的成功秘诀是分权，部门经理有很强的决策权。
- 创新伴随着风险，往往只有落后者破釜沉舟才能真正做到，或者好运者自己撞上。
- 创业者成功的基本都是胆大的。虽然胆大往往带来更大的风险，但他们往往成功更大或者失败更大。谋定而后动的人往往过的都不错，但很少是创业者。就好像拍卖的胜者诅咒一样，我觉得可以称之为创业的胜者诅咒。
- 类似的还有美国大选。在前总统可能连任的情况下，基本只有男性参选竞争。逻辑是，连任的成功率很高，这时参与竞争的性价比很低，而女性的风险厌恶更强，往往会选择退出竞争，即使成功概率比参竞的其他男性要高。当然，有可能也会撑死胆大的。
- 聊聊人脉。弱关系才是人脉中能起最大作用的部分。强关系往往无法获取到新鲜的内容，社会经济地位更强的人群有更多的弱关系维持动作。统计上，用熟人(如同事，校友，同乡)做创业伙伴的会导致创业成功率降低18-25%不等。
霍金的答案
本章讲物理学，大一统，超自然等话题。
- 物理理论要能解释过去，同时预见未来。
- 流行病学研究(epidemiology)的分析手段不是主动做实验，而是靠分析案例的分布，寻找对照组，推测结论。不算特别靠谱的方法，但针对很多类型的研究，因为伦理道德等约束，只能做到这样的程度。
- 这类研究很容易出现对照组与实验组并不真正全部控制了变量的情况，得出的结论很经常是错误的。
- 其他书中很多内容在理工科都是太简单的常识了，没全部列举出来。
- 主流科学看起来经常排斥异见，好像埋没了很多人才，这种想法往往只是街边逸闻的见解。就跟我们排斥民科一样，与主流有很大冲突的内容极大概率是错的，从，效率出发不可能每个颠覆性的内容都被一开始就谨慎对待。只有这些颠覆性内容有了足够多的理论和实验验证，才会被纳入主流科学体系。实际上，如果论据充分，纳入体系的速度是非常快的。相应案例可以有大陆漂移说，准晶体等。
- 本书快结束的地方提到了big bang theory中sheldon的原型，Murray Gell-Mann。移动的百科全书，一定程度提现了人类博学程度的上限。他推崇研究基础粒子的物理学，认为是一切科学的桂冠。
- 医学研究，泛泛而论是讲吃什么有什么效果的研究。大体来说，90%都是错的，即使是发表在顶级期刊上的论文。绝大部分都不可复现，即使不以恶意揣摩，论述的实验规模往往都很小不足以得出有效结论。
- 混沌现象。现实世界是极端复杂的，目前的计算能力不足以支持对真实世界完全建模，而扰动的效果往往大于预期。尤其是在社会科学领域。在这种无法绝对科学的地方，采用多模型混合这种不讲道理和科学的方法，往往效果还不错。