上了一节新加坡数学的网课,老师是新加坡老师,全英授课,学数学的同时英语听说也提高。老师特别有耐心,人也很nice,和孩子互动都特别不错,呵呵也听的特别起劲,一点也不枯燥,全程跟着思考,不得不说新加坡数学真的很重视思维过程,而非单纯的求结果,其追求的CPA理念对于帮孩子直观理解数学逻辑还是挺有帮助的,正在考虑要不要给她报课,真的太懂老母亲的心了

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【资治通鉴:利益变化再多,人性的根子不变!】
《资治通鉴》第40卷,汉纪三十二

汉光武帝建武二年(丙戌,公年26年)

【原文】
鲍永、冯衍审知更始已亡,乃发丧,出储大伯等,封上印绶,悉罢兵,幅巾诣河内。帝见永,问曰:“卿众安在?”永离席叩头曰:“臣事更始,不能令全,诚惭以其众幸富贵,故悉罢之。”帝曰:“卿言大”,而意不悦。既而永以立功见用,衍遂废弃。

永谓衍曰:“昔高祖赏季布之罪。诛丁碧之功;今遭明主,亦何忧哉!”衍曰:“人有挑其邻人之妻者,其长者骂而少者报之。后其夫死,取其长者。或谓之曰:‘夫非骂尔者邪!’曰:‘在人欲其报我,在我欲其骂人也!’夫天命难知,人道易守,守道之臣,何患死亡!”

【译文】
鲍永对冯衍说:“过去汉高祖刘邦奖赏有罪的季布,诛杀有功的丁公。现在我们遇到了圣明的君主,还有什么忧虑呢?”冯衍说:“有一个人挑逗邻居的妻妾,年纪大的唾骂他,年纪轻的答应他。后来她们的丈夫死了,这个人娶年纪大的人为妻。有人对他说:‘她不是那个骂你的人吗?’这个人说:‘她是别人的妻子,我希望她答应我;她是我的妻子,我希望她唾骂别人!’人的命运很难预料,而做人的道理却易于遵守。遵守做人道理的臣子,还怕什么死亡?

【解析】
上面材料是鲍永与冯衍的对话,简单说下两个人的生平。

鲍永,父亲是汉哀帝时期大臣,被王莽杀害,鲍永未被株连,又得贵人庇护,在地方郡县中当小官。

后得更始帝刘玄征召,进入其朝廷担任大将军,镇守河东。

更始帝死后,刘秀招降鲍永,鲍永看不清楚状况,就扣留使者,派人到长安调查,确认消息后,把部队解散后才带着随从及将领投降刘秀。

再说冯衍,王莽时期拒绝出仕,投入到王莽大将廉丹手下,劝说他拥兵自重,后者不允,兵败而死。

就在鲍永为更始帝镇守河东时,冯衍到鲍永处,为其谋士,两个人的关系从此开始。

之后两人都投降了刘秀,上面这段材料就是两人投降之后的对话。

这番对话本身并没有什么东西,比如刘邦对于季布、丁公的处理,之前的材料也聊过。

而有意思的事这番对话背后反应看来三个很关键的思维。

1.时代的任务不同
刘邦诛杀丁公、奖赏季布,是因为天下打完,如果天下还没打完,前者是绝对不会死的。

与其说是刘邦前后发生变化,倒不如说彼时的天下在不同时期有不同的侧重点。

天下大乱的时候,侧重于如何快速结束战乱。

天下安定的时候,侧重于如何稳定局面。

由此造就了不同时代不同任务。

包括现在也是如此。

解放前、解放后,乃至于改开40多年,

就单拿改开40多年来说,一开始最主要的任务是获取资金和技术,再后来是优化自身制造力,到现在推统一大市场。

咱么类比到人,前25年就是长身体,后10年就是增肌,之后就是力量训练。

如果看不到时代变化之下的这种变化,被淘汰也是必然的结果。

君不见,这段时间那些个互联网大佬都退休交权了,这背后未尝不是对时代变化之下选择。

2.人阶段性的利益不同
上面的材料冯衍和鲍永说了个故事,一个男人娶老婆的故事。

这个故事生动展示了,聪明的男人,好色归好色,但关键的东西不含糊。

这就反应了时代之下人的利益也是呈现阶段性的。

就拿材料中的刘邦杀丁公、奖赏季布来说。

天下大乱时,刘邦是为了活,是为了尽可能打击对手,所以无所不用其极。

而天下太平时,刘邦就要稳固权力,吹捧忠诚,那么那些不忠的人就要杀,忠诚的人哪怕是忠诚于自己的对手,只要他投降了没威胁,那就奖励。

人这种阶段性的利益,变化极快,可能几年一变,也有可能职位一变就变,还有可能今天明天就改变。

社会是人的关系总和,而人与人之间最基本的关系就是价值交换。

看不到人阶段性利益的不同,那么在搞人际关系的时候就难免热脸贴冷屁股,社会咖位也难上去。

你以为你对对方不错,没想到对方要的是别的玩意。

3.最终选择必然利己
还是来说说冯衍和鲍永说的那个故事。

男人年轻时候看邻居家老婆,明显就是想偷情,自然是喜欢会配合自己的。

可是当男人真要娶这姑娘时他却犹豫了。

其中内核其实有两个。

其一,当时的相好老了,早年的颜色不在。

其二,以前他有老公的时候还偷人,将来我娶了他,那她还不也会偷人绿我?

所以,选了那个早年骂他的女人。

这就是最终选择的必然利己。

之前的利,是为了来一发,之后的利是为了婚姻稳定和血脉纯正。

这其实就是人行为最底层的逻辑,利己。

所有行为必然利己,只不过利己不是你狭隘的认为的就是为了钱,基因传承、心理安全、心理爽感、权力、价值观等等都是利己的体现之一。

看不到人行为利己的必然,人际关系之间的矛盾就难以调和,也没办法将别人的利益为你所用,更难以在利益矛盾中找到均衡共赢。

【闲扯】
这几天在酝酿一个大招。

不知道有没有朋友关注了【卢克文】这个公众号,讲时政的。

年把前,他写了个文章说了一个概念,经济链,说是看透世间万物本质的。

我看了几遍,深表认同,但又觉得不过瘾,里面不少东西太虚,没有落到实处,更有不少东西没有讲细。

于是动了念头,自己把这个”经济链“的概念写完写透。

预备五一之后放出来。

这里做个提前铺垫。

而上面的内容其实某种程度是经济链的一小小部分。

#这就是中国风# #出道吧新星#

《复杂的引擎》这本书其实说的是自然界运行的基本规律。作为一个生物学家,作者没有从生命的角度出发来解释世界,而是从计算机的角度,向我们展示了撬动世界的核心机制。

在作者的笔下,无论是自然界中物理现象的形成,化学物质的生成,人类进步的脚步,文化形成的源头,背后都具有相同的逻辑——信息的流动,进化的产生。在这种逻辑下,复杂便变得简单,复杂背后的引擎就显而易见。

本书从计算的角度来解释系统的复杂性,从信息与进化关联的角度来理解系统的创新性。

在作者看来,进化过程从计算的角度来理解才最有意义,在这个角度上,生命的进化也可以用简单的信息处理策略的思想来解释。

这本书的几个核心理念为:

1、如果用一个词描述信息处理,那就是计算。

任何信息操作都可以被认为是计算,计算机科学就是研究信息操作的局限和潜力的科学领域。

所有复杂引擎的计算都有三个基本要素:(1)以可复制形式编码的信息体;(2)引入有限变化的复制机制、(3)决定哪些复制体被再次复制选择。

这三者其实就是进化算法的核心。初始种群的产生;新种群的迭代;选择机制。

这样的流程,按现在最时髦的说法,就是升级迭代。

无论是认知升级,还是思维迭代,无不是“计算”产生的魅力。

2、用科学观认识世界的方法发生了一次根本性改变,作者称之为范式转变。

即以牛顿的力学定律等运用公式来刻画物理世界规律性的世界观的一个后果是“决定论”受到严重挑战。

生命并不是这样,更不要说是人类社会。简单的关系并不能解释一切。因此随机性和概率论引入进化论,让我们逐渐认识到:如果生命的起源和演化可以一次又一次重演,每一次的细节都会不同。

此后,从物理学到社会科学,几乎所有领域都从信息和信息操作的角度被重新重视。所有进化系统的核心都利用概率计算,可以从随机发生的事件中提取目的性信息。一旦这种计算有可能生成指令,再用指令生成有用的事物,就有可能形成正反馈循环。

当从信息的角度来认识相关对象和活动时,会发现随机性才是新事物的终极来源。

3、就连类似于目的和创造性这样的人文理念也可以从计算的角度来解释和理解。

目的可以通过重复的选择自然涌现出来,创造性则是许多进化系统的自然产物。

4、本质上,所有创造性都来自源源不绝的“ 随机性”,更准确地说是随机选择。

所以很多时候,“犯错”才是创新的源泉,按部就班不可能找到创新的门槛。

确定性规则精确决定结果,但这是创造性的对立面。创造性意味着意料之外的结果,但在确定性过程中这样的结果只有当输入不可预测的时候才有可能。

不可预测性是随机性的精髓。

5、通过小的并非不可能的变化,并累计好的变化,就有可能达到本来很难达到的目标。

所有进化过程的共同特征包括以下5个要素:(1)个体;(2)可遗传的特征;(3)个体可以繁殖或复制;(4)变化机制:很多时候,变化机制就是复制过程中产生的错误;(5)基于特征的选择。繁殖的成功必须部分取决于各个体编码信息所描述的特征。

6、算法的本质就是规则。

自然界中的事物可以分为两类:I型事物:基于简单规则、不需要指令的复杂性;II型事物:需要附加的复杂规则、使用指令产生的复杂性。

算法的一个显著特征就是它们逻辑结构超越了对她们进行编码的物理系统。这意味着算法的结果独立于执行算法的机器。就类似于自然界的普世定理和规律一样。

物质可以通过编程从简单的成分自我组装成有用的结构,系统作为具有边界的某种事物,也可以通过计算迭代实现完全的自主。其计算背后的一个原理就是一个状态能表示为另一个状态,图灵机的出现就是这一原理最真实的实现。

7、从遗传角度来看,基因决定蛋白质,蛋白质又决定表型,所以一个可遗传特征会给后代带来优势或劣势,相应基因在种群中的比例就会增加或减少。

超突变和克隆选择组成了身体里的进化。最适应的B细胞生存,适应性则是由抗体与存在的外来抗原的结合紧密程度决定。对于几乎任何分子结构,身体都能够产生出紧密结合的抗体。

8、复杂事物不可能通过随机创造产生,因此进化应当视为在可能性空间中寻找新路径的非随机方法。在生物进化的过程中,反复的选择机制建立了非随机性。

9、从计算角度来讲,交流就是发出和接收信息,文化则是许多记忆交流的产物。

10、只要跟着越来越好的答案,就能很快找到相当不错的答案,这就是复杂引擎的秘诀。


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