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　　很多次，我都跟我媳妇说起，在我大学毕业之前，我最多是一个不停奔跑不停摔倒的人，而我真正学会奔跑，应该是从我学习一门课开始的(如果有人对那门课感兴趣，可以找一本《管理会计》来读一下)，并因为她的出现而变得更善于奔跑(我那学心理学出身并搞了5年社会学的媳妇，让我更加懂得了思考的本质，以及如何洞察变化的本质)。

　　我尽量用简短的语言来引入正题，那就是：(1)用自己的行为去解释自己的规划;(2)思考他人/事情表象后面真实的东西。

　　关于第一点，如果把人(也可以是动物)的行为与目的看成两个维度(也可能是与其他方面有关的更多的维度)，对于具有高级思维的社会个体来说，无疑用行为来解释目的才是更优的选择。我曾经遇到过不少人，对于已经做过的事情不停地解释，这对我来说，其实已经偏离了找到答案的捷径。对于一个“有预谋、有规划”的个体来说，其行为一定是为目的服务的，即使是行为出现了偏差，也会及时调整，而非花太多的时间去解释行为偏差的原因。同时，在纠正行为偏差的过程中，是一种自发的学习过程，并且这种简单的学习，会极大地改善后续的行为与选择。

　　关于第二点，也许是这个社会最有意思的事情。“笑里藏针”，“口蜜腹剑”，这些不好的词儿，鲜活地表达了一个意思：事情并不是表面看起来那么简单。因此，洞察你对面的人所表现出来的行为、语言等背后真实的东西，是一件极其具有挑战性并且“回报率”不错的活儿。当然，如果大家都去应聘过，最简单不过的一个例子就是，在面试过程中(包括网申，笔试，一面，二面，群面，合伙人面试等各种环节)所经历的任何一个问题，并不是简单的问题本身。如果按照自己的行为方式解答，也许会成为佼佼者，而洞察了这些问题的本质，也就是HR(也可能是部门负责人或者Boss)想要考核你哪方面的知识，那么，无疑通过筛选的几率便会增大。

　　关于信号一词，我个人是如此定义的：信号是一种发出方与接收方的交互，而这种交互的完成是以双方理解彼此的真实意愿为基础的。因此，这里的信号也许是我们的日常对话，也许是加密语言，如摩斯电码等(前者是广适性的方式，后者也许是因为并不希望被第三方来洞察交互的信息)。我把任何一种交互的过程都定义为信号的发出与接收的过程，而通常在这两个过程中，更重要的是“解码”本身，因为对于具备思维能力的个体或群体来说，很多时候信息并不以最简单的方式传递。

　　举一个例子：一个蚂蚁的群体。对于处于整个群落里最为简单的一员来说，它的工作可能只是防御或者搬运食物这么简单。当把许多个体放到一起观察时，分工出现了，不同的“团队”做着不同的事情，并有效保证了整个群体的繁衍。而对于其中的一个个体来说，可能它只知道自己的工作是什么，以及如何与周围的个体进行协同。同时，不同的小群体的协同，构成了整个群体的协同。这应该是群体智能的雏形。

　　对于由许多个体参与的野蛮市场而言，出现机器智能也是自然而然的。就在我写下这些文字的时候，不知道有多少机器人在刷单。当然，机器人刷单的方式大部分是由先期的交易行为“驯化”而来，在人工智能领域应该被称之为机器学习(我确实不太清楚准确的概念)。固然，机器人交易行为是受自然人控制的，而在基于学习的机器人挂单的同时，除了学习过的交易行为，最近出现了“标签”行为，至于用什么名字来定义，估计我得翻一下专业书籍。不过在这里我可以这么解释，比如，厨房里安装的“狗鼻子”，当煤气泄漏时会发出声响并进而引发后续行为(在此，信号的触发显然是空气中甲烷的含量)。

　　对于我，尤其连一行完整的代码也写不了的人来说，也只能通过分析盘面的挂单行为来推测背后的东西，毕竟毫无目的的行为基本是随机且碰运气的，而“有预谋”的行为看来更像是一种“明智”的行为，因此，选择跟随并适时调整自己的仓位，虽然不一定恰好是最好的选择，但总归不会导致最坏的结局。

　　发现事物变化过程中的规律性变化与随机性变化是很有意思的一件事情，而且这种发现会导致对事物发展更深刻的认识，以此为基础推而广之，便会完成“看山是山，看水是水”到“看山不是山，看水不是水”再到“看山是山，看水是水”的认知思辨的循环。当然，要注意的是，事物的发展往往并不像我们想象的那么简单，而把一件复杂的事情简单化，是一种极其具有挑战性且迷人的过程。

　　最后，以上的文字其实可以总结为一种基于建构自己认知的学习力。对于已建构的认知，随着“学习”的进行，是不断完善的，而学习力在长远看来，是一种保持不变的能力，这是一个持续的过程，并且这种能力导致了更深邃的洞察的产生。对机器而言，学习力可以导致群体智能的出现，从而以其自身优点而产生更高效率的“行为”;对我们而言，学习力可以导致更深层次的智慧的产生，从而更好地把握变化，进而抓住所谓的机会。

　　Robin.

　　2014.7.22