《跟波利亞學解題》思惟筆記

思惟的原理：

人類整個認知系統中絕大部分功能從本質上都是硬編碼的，能在後天習得的只是「程度」的不一樣，而不是「本質」的不一樣；實際上，越是高等的動物，大腦中用於處理特定問題的硬編碼神經元迴路就越是多和複雜。

如何解題（由已知探索未知），解題能力如何提高，靈感背後的規則：

時刻提醒本身問題是什麼，啓發式思惟，聯想、正向推導&試錯、反向規約、特例啓發、泛化&抽象、漸進（不直接得出正確答案，先得到一個錯誤答案，而後不斷接近正確答案）

全部算法都是解決問題思路的總結；足夠多的解決問題的思惟方法可讓咱們愈來愈不依賴於靈感。

好的思惟習慣：

構建捷徑&避免思惟定勢；經過紙筆記錄本身的思惟過程，避免迷路，避免工做記憶爆倉；

個人思考：

大數據處理技術解決信息爆炸&信息過載條件下高效信息獲取的問題。

人的工做記憶（內存）須要很大的認知精力，是很是有限的（7加減2個項目）；如今信息過載的年代，咱們上網常常由一個信息點發現無數個信息點（深刻搜索&廣度搜索）致使很是累，感受大腦已經滿了，其實就是咱們的認知精力達到極限了。並且由於咱們已經無力把已經展開的知識點歸攏起來，致使信息獲取的效果不好。那在信息爆炸的年代，如何高效的獲取信息？咱們有什麼辦法能保持一個合理的節奏接收信息，避免"內存"爆倉呢？

1. 始終明確本身的目的，按照目的對信息進行整理過濾；最原始的數據是包含最完善的信息的，他從不一樣的角度能夠發掘出不一樣的價值；但也由於原始數據包含的信息量很是大，並且格式雜亂，由於某一目的獲取對應的數據的時候會很是低效，在某些狀況下甚至直接不可用。而數據建設最重要的一環 - ETL處理就是解決這個問題的良藥，ETL會根據目標抽取有用的數據，按照目標對數據進行格式化；這樣後期須要檢索這份數據的時候會很是高效，並且這份數據也很是容易和其餘數據一塊兒搭建更復雜的模型；咱們天天獲取信息也是量大雜亂的，咱們必定要時刻明白本身的目的，同時留出足夠的時間&空間來對信息進行總結&格式化。
2. 將本身的思惟節點寫到紙上，騰出「內存」來（尾遞歸）；

 

選擇困境:購物、點菜；常常反覆選擇的結果仍是不滿意，如今購物比之前好多了，點菜仍是容易衝動，why？自身有缺陷致使衝動？演講：如何準備，找到最好的思路如何創建思惟快速公路（模式），同時避免思惟盲區；先有框架，再有路徑，再有細節，避免走彎路，明白本身再說什麼，爲何說；作事與作人：作事很簡單，都是技術問題；作人有不少變數，特別是有合做有競爭的時候，怎樣說服別人（銷售思惟、雙贏思惟、知己知彼），資源很重要觸類旁通，舉一反三？如何作到的？抽象，從問題抽象出本質情緒大腦過於活躍，常常干擾理性大腦，考慮的太多本身的因素大腦記憶提取的機制？親身經歷或寫下來才能達到深入記憶，才能更大的可能提取出來。大腦工做機制：存儲算法和提取算法，效率；情感（默認模式）和理性（深度檢索）：好的思惟習慣思惟定勢 vs 思惟陷阱沒有萬能的程序，因此也沒有萬能的大腦。大腦的內存裏一直緩存着不少「模式」，這讓咱們能夠迅速反應，也同時產生一些謬誤。一個精明、反應快的人只是緩存了不少在某些領域很是正確優秀的模式；一個聰明的人可以觸類旁通、舉一反三也是由於他有一個可以迅速從問題抽象出本質的學習模式；因此要想成爲一個聰明、精明的人須要的只是創建對應的模式就能夠了，這須要瞭解思惟的運做模式，創建學習模式，學習別人的模式。大腦是一臺告訴運轉的機器學習系統；人類整個認知系統中絕大部分功能從本質上都是硬編碼的，能在後天習得的只是「程度」的不一樣，而不是「本質」的不一樣。人類大腦中的千億神經元是由在漫長的進化過程當中被塑造出來的分工明確的、ad hoc的一組子系統構成的。