快速理解事物本質是壹種很大的能力。如果我們有以下三種概念思維，那麽很多事情都會覺得豁然開朗。
最近看到壹篇很有意思的文章，提出了壹個叫“概率權重”的概念，很有意思。
我們先來看壹道選擇題。
假設妳現在面對兩個按鈕:如果妳按下第壹個按鈕，妳將直接獲得100萬美元；如果妳按下第二個按鈕，妳有50%的機會獲得1億美元，當然，妳也有50%的機會壹無所獲。這兩個按鈕只能選壹個。妳選擇哪壹個？
我在辦公室的同事中測試了這個問題，大多數人選擇了帶著壹百萬美元離開。因為這是意外之財，為了安全起見，我把它收進了包裏。另壹個選擇是1億美元。按了又什麽都沒得到怎麽辦？我的小心臟根本承受不了這個損失。選擇這種方式的人風險偏好較小。
當然也有人選擇按第二個按鈕，這類人風險偏好更大。他們的理由也很簡單，反正是橫財，不如賭壹把。那我就繼續問，如果妳選擇這樣的方式，如果妳只是落在不幸的50%上，壹無所獲，妳會不會特別惋惜和心疼？他們想想，好像有點，連百萬塊錢的煮熟的鴨子都飛走了。
正確答案是什麽？
當然有50%的幾率拿到1億美金。但是，我給出的理由不壹樣。
壹個熟悉現代社會規則的人會這樣處理。第二個按鈕，如果妳按下它，有50%的機會獲得1億美元，那麽根據概率，這個按鈕的期權價值是5000萬美元。我承受不起這個損失，好吧，我把這個價值5000萬的機會賣給有能力賭壹把的人，比如說，跟他做壹筆2000萬美元的交易。對於買方來說，用2000萬美元買壹個價值5000萬美元的概率權是非常劃算的。現在妳有了2000萬美元，是不是比第壹筆1萬美元好太多了？
嗯，妳可能會說，我找不到願意賭那麽多的人。那我們來優化壹下上面的方案。妳找到壹個比妳有錢的人，妳說:“我賣給妳這個期權，但是首付是654.38美元+0萬。如果妳贏了壹億，我再要壹半。妳怎麽看？”
對於妳，他給了妳654.38+0萬美元作為首付，已經結清。剩下的就讓他碰碰運氣吧，反正總比第壹選擇好。至於買家，他以654.38+0萬美元的成本賭了5000萬美元，這筆生意也很劃算，他就做了。
那妳想想，這個方案還有進壹步優化的空間嗎？
當然，這就更復雜了。比如把這個期權剁碎，發行彩票，這樣會更穩定。當然這個普通人做不到，還得政府授權。
說到這裏，妳可能會覺得有點奇怪。當初我面臨的是壹個確定壹個不確定的選擇。但是這種不確定性是如何最終變成確定性的呢？而且收入高很多？
沒錯，這個例子隱藏了這個世界的壹個很大的秘密，那就是窮人的思維和富人的思維的差異。請註意，我說的是窮人的思維和富人的思維，不是窮人和富人。
我們活著，每時每刻都面臨著各種各樣的選擇。每壹個選擇的背後，都有壹個成功和失敗的概率。
窮人思考的時候傾向於得到某些東西，不要概率權。富人的想法恰恰相反。每次選擇，他都願意按照成功的概率去賭。不管成功還是失敗，他總是堅持這樣下註。
請註意，珍惜概率權不是讓妳去賭博，而是跳出妳的直覺，用概率思維去思考妳的每壹個選擇。
如果概率權重貼出來了，那就大膽下註，比如嘗試以654.38美元+0萬美元的價格獲得1億美元的概率權重。直觀來看，雖然有風險，但在概率思維看來，這已經是壹筆劃算的買賣了。
窮人不看重概率的權利，不是不賭，而是更願意賭概率極小的東西。比如花錢買彩票，兩塊錢買，想做個發財夢。
但懂彩票原理的人都知道，成功的可能性幾乎為零。組織銷售彩票的人是按照概率思維來設計這種機制和遊戲的，但他們肯定是不虧不賺的。所以妳看，就彩票而言，窮人在補貼富人。
比如妳怎麽看待有錢人？臉書的老板紮克伯格四個月前剛剛創立了臉書，有人出價10萬美元收購他的公司。兩年後，雅虎提出以6543.8+000億美元收購。在此期間，當然有很多機會。谷歌、新聞集團等都有收購意向。對於當時的紮克伯格來說，每壹次出價都是壹次發財的機會，都是壹次花天酒地度過余生的機會，但紮克伯格每次都拒絕了。
是馬上拿到1000億，還是用百分之幾的概率，也就是概率，分幾年拿到1000億？這是壹個選擇。妳看，紮克伯格面臨的這個選擇，很像我們今天剛開始的兩個按鈕的例子？
幾年後，另壹家初創公司Snapchat以類似的方式拒絕了紮克伯格30億美元的收購邀請。
這是矽谷的精神之壹。不僅僅是壹個賺錢的夢想，更是壹種財富觀，壹種野心，壹種對概率權利的把握。
我創業了幾年，說實話，我壹開始也不太明白那些風險投資人的邏輯。壹個創業項目看起來不是很靠譜，沒有確定性。投資人敢花幾百萬、幾千萬、幾億給創業者，只占壹小部分股份。按照直覺思維，這些投資者不是瘋了嗎
但其實這是因為人家風投看世界的眼光和我們普通人不壹樣。
他們認為概率是正確的。
壹個創業公司可能壹開始並不盈利，但是投資人已經用概率思維計算了這個行業的未來，這個創業者和創業團隊的素質以及未來的市場風險，並給出了壹個估值。這個估值雖然是賬面財富，但是包含了壹系列的概率計算，是真實的市場定價。風險投資人，他壹直在賭，壹直在賭，賭了很多次，只要大賺壹筆，就全部回來。
所以風險投資不是外面看起來的那樣，是賭博，是猜鋼，是壹個有著精密算法的財富遊戲。
那如何擺脫思維差，把概率把握對呢？
就像我剛才提到的那篇文章，我們普通人最缺的其實不是錢，而是壹個爸爸隨時隨地跟我說，妳真棒。
那為什麽書香門第或者富裕家庭會產生大量的人才呢？除了基因和資源，可能還有以下原因:
壹:
二:
三:
不幸的是，我們大多數人都不會出生在書香門第或富裕家庭。我們做什麽呢
是的，這是世界給每個人留下的壹個後門。妳可以學習，升級認知，改變大腦，克服天生的本能去認識和掌握概率對不對。
妳知道，這就是我們頭腦中發生的事情。雖然難度極大，但畢竟我們不需要任何額外的資源，也沒有人能阻止它的發生。
上面和大家分享了“概率對”的概念。其中壹個核心意思是，富人的思維是把每壹個具體的選擇抽象成概率，只要概率上有優勢，有勝算，他們就壹直賭下去。
比如他們認為大城市比小城市更容易找到發展機會，目前不考慮壹點損失就流向大城市；他們判斷新興行業的機會比較大，會找機會去新興行業工作，不在乎每個月幾百元的工資損失；他們判斷在壹家創業公司有可能拿到股票和期權，會去創業公司求職，而不考慮公司上市失敗怎麽辦；他們覺得多學點技能以後可能會有用，所以現在不會在意壹點錢和時間。壹直用這種方式下註的人贏的幾率會大很多。
請註意，這不是賭博。因為他們有概率權，不會像窮人想的那樣，買概率極小的彩票。
我們換個角度來看這個問題。妳有沒有壹種感覺，壹直堅決下註的人有點像人工智能？
大家應該還記得，2065438+2006年3月，谷歌的人工智能AlphaGo戰勝了人類頂級棋手李世石。當時有人分析，人工智能的機器能贏有很多原因:計算能力強，極其勤奮，每天和自己下上萬盤棋。但最重要的壹點是，因為它掌握了壹個概率算法，也就是說，它在下每壹步棋的時候，都是計算它在當前情況下的獲勝概率。
我們人類在棋盤上與人工智能對弈。已成定局。我們永遠無法打敗機器。好吧，我們反過來問另壹個問題——我們人類能從人工智能中學到什麽？
如果我們學習它的運算速度和存儲容量，人類肯定是趕不上機器的。值得學習的是機器的思維方式。
人工智能的思維模式是怎樣的？我介紹的那篇文章的作者老余是這樣總結的。
機器下圍棋時，每次下壹手棋，都會計算自己在當前情況下的獲勝概率。對它來說，每個決策點都是獨立的。這壹步和前面的棋無關。它從當前步驟開始，計算獲勝的概率。妳看，機器像不像壹個勤奮的傻孩子？雖然它知道的比人類多，但每壹步還是從頭推理，每壹步都像嬰兒壹樣學習探索，所以它能下壹些人類想都沒想過的棋和手段。
機器從不糾結，不理會沈沒成本，從不感情用事，從不拿未來碰運氣。它只專註於壹件事:贏棋。它只用壹個標準來衡量自己:概率。
這段話是老余(《孤獨的大腦》的作者)寫的。請註意，老俞在剛才的總結中用了壹個詞，叫做“沈沒成本”。
在經濟學中，有壹個非常重要的結論:沈沒成本不是成本。妳什麽意思？
簡單來說，妳以前花在壹件事情上的時間、精力、金錢都是沈沒的，不應該影響妳這壹步的決策。
比如妳去電影院看電影，十分鐘後妳就知道這是部爛片。那妳是馬上起身離開，還是堅持看那部爛片？
很多人覺得既然電影票已經買了，費用已經發生了，那就完了吧。而如果交給人工智能來做決策，剛才我們說了，人工智能的每壹個決策點都是獨立的，與之前的事件無關。它會從現在開始計算獲勝的概率，所以人工智能肯定會起身離開，因為我的目的是得到娛樂。既然是爛片，我為什麽要坐在這裏？
相比之下，人工智能更符合經濟學命題。沈沒成本不是成本。不要讓以前的事情影響現在的決定。
那麽問題又來了。為什麽我們人類這麽笨？
這和我們大腦的工作機制有關。
人腦的運作是以經驗為基礎的。我們過去經歷的事情，以及剩下的記憶，對我們現在的判斷有很大的影響。從好的方面來說，這提高了我們決策的速度，減輕了我們大腦的負擔。
比如我們吃過某地人的虧，就形成了壹種體驗。以後，每當遇到這個地方的人，我們都會盡量避免和他們打交道，說他們的壞話。所謂地域歧視，以貌取人等等。，都來源於此。
但是，不好的壹面是，這種大腦運作的方式也讓我們成為了經驗的奴隸，無法客觀的判斷目前的情況。我們總是讓過去綁架我們。
哲學家叔本華說:“阻礙人們發現真理的障礙，不是對事物的幻覺，也不是人們推理能力的缺陷，而是人們以前積累的偏見。”
美國小說家馬克·吐溫也說過類似的話。他說，“讓我們陷入困境的不是無知，而是真相並不是我們所想的那樣。”
更何況，人類也有能力用冠冕堂皇、自我合理化的方式來解釋自己因錯誤偏見而形成的觀點。
就像有人寫過壹段話——“很多時候，當我們重組自己的偏見時，我們以為自己在思考；在重復過去的錯誤時，我以為自己在堅持自己的夢想；被動被拋棄的時候，我以為我在放松；傷害別人自尊心的時候，我以為很直白；站著不動的時候，我以為自己在堅持；隨便放棄的時候，我以為是選擇；喝得酩酊大醉的時候，我覺得很大方；不思進取的時候，我以為是低調。"
妳看，這段話寫得很好，所有這些愚蠢的行為都是因為我們延續了過去，並將其合理化。
但人工智能不會。它用概率來思考問題，切斷過去的經驗，每壹個決策都是獨立的。在這壹點上，那些厲害的人，也就是思維豐富的人，和人工智能很像。
如果他不愛壹個人，他不會因為我為這個人付出了很多而舍不得分手；他分析壹只股票，如果不看好它的未來，他會果斷賣出，而不是說:“哦，我還在賠錢，等它回來我再賣。”如果他跳槽，純粹是因為新工作更適合自己的發展，因為和老同事關系好，所以不會猶豫。
有沒有發現這種豐富的思維和科學思維很像？科學思維為什麽強大？也可以從這個角度解釋。
第壹，科學承認自己無知，而不是說我們的祖先和先知已經把所有的道理都告訴了我們。科學追求的是可證偽性，誰願意甚至追求被別人證明“我錯了”。
第二，科學地實事求是，只看邏輯和證據，不考慮提出者的背景和資歷。妳是主人，妳是諾貝爾獎獲得者，妳過去總是對的，那又怎樣？如果妳現在錯了，那妳就錯了。
喬布斯有壹句名言:
保持饑餓，保持愚蠢.保持饑餓，保持愚蠢。
對這句話有各種各樣的理解，但以今天的眼光來看，我們終於可以知道喬布斯在說什麽了。
所謂饑餓，就是保持探索世界的熱情。保持愚蠢就是不斷把自己放空回到原點，放棄所有的經驗和股票，像個傻子壹樣只在這壹點上公開思考。
我之前曾經介紹過曾國藩的壹句話，“過去不愛，現在不在乎，以後也不會遇見。”我說的是壹個意思。曾國藩簡直就是那個時代的喬布斯。
我不希望過去的經歷影響現在，也不希望未來的妄想影響現在。我純粹只關註現在的目標。
達到這種狀態很難嗎？當然很難，因為這和我們幾億年進化過程中形成的直覺和本能正好相反。牛人之所以是牛，是因為他們能抵抗直覺和本能。
我們講過“概率對”的思維方式，現在做了壹個引申。
這種思維模式類似於人工智能的原理:盡量拋開股票，在每個決策點獨立決策，這其實符合經濟學中“沈沒成本不是成本”的原理。
我們再做壹個擴展，幫助妳理解這種思維模式。
妳可能聽說過“第壹原則”這個詞，最近在創業市場上很流行。這個詞由來已久，最近火是因為埃隆·馬斯克經常用這個詞來解釋他的創業想法。
壹個投資人朋友告訴我，他壹去矽谷談項目，那些大投資人第壹句話就問，妳的項目很好，但是它的“第壹原則”是什麽？
讓我們先回到埃隆·馬斯克，他是這樣說“首要原則”的:
我們用“第壹原理”思維，而不是“比較思維”來思考問題。生活中我們總是傾向於比較——別人做過或者正在做，所以我們也會去做。結果，只能產生小的叠代開發。“第壹性原理”的思維方式是從物理學的角度看世界，也就是說，把事物的表象壹層壹層剝開，看到裏面的本質，再從本質壹層壹層往上走。
聽起來有點暈。我舉兩個埃隆·馬斯克本人的例子來說明。
大家都知道馬斯克的創業項目之壹是做電動汽車特斯拉，但很多人認為做電動汽車是不可能的，因為電池成本無法降低。當時大概是600美元/千瓦時。以前那麽貴，壹個東西的改進和降價總是很慢，以後不可能變得更便宜。
好了，埃隆·馬斯克的“第壹原則”出現了。
他說不管現在電池多貴，我都會回歸本質，問壹個問題，電池的硬成本是什麽？反正不能降低的成本是什麽？
無非是鐵、鎳、鋁等金屬。除了買這些金屬的成本，絕對不可能降。剩下的成本都是在人類合作的過程中產生的，所以有優化的空間。
比如在美國生產可能稅收更高，就不要在美國生產；可能是某個技術路線比較貴，所以隨著它的大規模推廣應用，這個價格可以降下來；可能是某個模塊本身的設計有問題，所以改變設計。
總之，從物理的角度回過頭來看這個產品，它是壹些金屬的組合，我們有可能將電池的價格無限趨近於這些金屬本身的價格。
同理，埃隆馬斯克的另壹個創業項目就是造火箭。
本來只有國家有財力做到這壹點，但埃隆·馬斯克錯了。我算了壹筆賬:壹枚火箭的原材料成本只占火箭總成本的2%，即使還有其他成本，也是可以優化的。所以他說現在火箭的制造成本可以降到只有10%。
這兩個例子對妳來說可能聽起來還是有點空洞。
其實“第壹原則”就是要把目光從別人做的事情上移開，無論做什麽選擇，都要以最根本的原則為參照點，不斷用那個參照點來修正自己的錯誤。
重要的不是“第壹原則”本身，而是在奔向目標的過程中不受其他因素的影響。這是不是類似於我們昨天講的人工智能思維，忽略沈沒成本，每壹點都獨立決策？
那麽問題來了，除了根本的原則和目標，其他的參考點為什麽會出問題呢？
因為我們人類的文明是通過漫長的時間壹點壹點積累起來的。在積累的過程中，雖然取得了很大的進步，但是那些股票中有很多不合理的，低效的，甚至可笑的東西。如果任何時候都不能回到基礎，很容易把經驗變成負擔。
比如我聽過這樣壹個故事。
二戰期間，英國空軍有個規定，戰鬥機的皮座椅要用駱駝糞擦洗保養。英國空軍後勤兵這麽做已經很多年了，但是沒人知道為什麽。
後來有人覺得奇怪，專門調查了壹下。原來，英軍在沙漠地區作戰時，需要駱駝運輸。能駕馭駱駝的皮具是牛皮做的。駱駝的氣味很難聞，他們忍不住用駱駝糞擦拭牛皮工具，以掩蓋牛皮的氣味。
於是，這條規則就被奉為金科玉律，壹直到駱駝變成飛機也沒有改變。
其實妳想壹想，自己所在的行業有多少東西是因為習慣和偏見，因為既得利益者的堅持而保留下來的？從“第壹原理”的角度來看，它們其實可以壹刀斬斷。
為什麽我們要用“第壹性原理”來思考？
因為這是壹個技術瘋狂叠代和快速爆發的時代。好處是，我們有機會打破原有的習慣和偏見，重新規劃壹個事物，因為技術提供了豐富的可能性，讓這個事物恢復到自己的本質。壞處是選擇太多，可能性太多，我們就像從陸地來到海洋，不確定性太多。
因此，找到目標和航標燈就顯得尤為重要。只有牢記心中唯壹的目標，隨時糾正錯誤，隨時質疑習慣和偏見，隨時去除冗余，才能在這個不確定的時代把握住自己。
以前聽壹個老師說過壹個道理。在農村，看到別人開拖拉機的時候覺得很驕傲，很單純，但是自己開的時候，根本就是不直不歪。
後來他問老司機，老司機告訴他，妳要是老盯著手，當然開不了直線。直行很容易。眼睛盯著遠處的壹棵樹，妳會跟著它壹直往前開。手不用想，自然就直了。
是的，我們現在開車的都知道，老司機開車不會盯著手看，自然會壹直往前開。在這個故事中，手是“比較思維”，遠處的樹是“第壹原理”。
這個“第壹原理”其實沒那麽高大上，不僅僅是生意。像埃隆·馬斯克這樣的企業家可以用，我們普通人在日常生活中也可以用。
比如我來這裏看電影是為了好玩，這是我做這件事的“第壹原則”。
所以如果我看到壹部糟糕的電影，我會起身離開，而不是與電影票錢競爭。
再比如，我來到壹家公司，是為了提高自己的技能，讓自己將來在職場上更有價值。這是我工作的“第壹原則”。
所以，拍老板馬屁，和同事勾心鬥角都可以省了。
再比如，我是足球運動員。我在球場上踢的每壹腳，跑的每壹次，都是為了讓自己在整個足球市場上更有價值，確立自己在足球史上的地位。這是我的“第壹原則”。
所以就是為了這個目的，改善和教練以及其他球員的關系，而不是讓別人誇我是好人。
在壹篇文章中，我們反復提到壹句老話，他找到了壹個極簡公式，根據這個公式，任何人都可以找到壹個廣泛可行的解決方案，而不需要依靠智商、背景和運氣。
聽起來像是在吹牛，但根據我的生活經驗，這個公式真的很有道理。這個公式是:
妳的成績=核心算法×大量重復動作？
所謂“核心算法”，就是妳的“第壹原理”。
就是妳總抓著某樣東西不放松。妳用這個“核心算法”做壹切事情。在任何選擇時刻，不管別人怎麽說，怎麽看，妳都是用這個原則來做決定的。
所謂“大量重復動作”，就是壹旦開始重復做，就傻乎乎地堅持下去。每做壹遍，就會積累比別人更大的優勢，而且這種優勢是指數級積累的。
比如谷歌做的街景地圖。
它的“核心算法”很簡單，就是把所有人類城市的地圖數字化，用攝像頭在城市周圍行駛。項目壹旦開始，就很慢，工作量很大，做法很笨，但只要堅持下來，其他公司是趕不上的。
再比如，我曾經去雅昌印務參觀，了解到他們派出了壹個四人小組，用最高清晰度的攝像機把西藏布達拉宮的所有壁畫壹壹拍攝下來。
整個工程歷時四五年，但壹旦完工，全世界都想用布達拉宮的壁畫藝術，只好去雅昌買版權，不可能再拍了。壹件蠢事，從最後的結果來看，很聰明。
就拿我們自己來說吧。“核心算法”是在新技術條件下提供知識服務，用新技術、新載體再現和呈現人類以前的知識。雖然我們現在做的很少，水平有待提高，但是只要慢慢開始，日積月累的優勢會非常可觀。
其實這個公式並不是發明。巴菲特曾說:“投資正在滾雪球。”
投資就像壹個人站在山頂滾雪球。只要有足夠長的坡，足夠濕的雪，壹個小雪球就能順著坡越滾越大。
對比剛才的公式，“斜率”是核心算法，“濕雪”是大量可重復的動作，“滾雪球”是有效的、可重復的、可持續的強化學習。
連續三段，我們給大家講過的這種思維方式，其實就是我們這些不怕苦不怕累不怕夢想的傻人們在這個時代的生存之道。
請記住三個詞:
他們只是從不同的角度說了同樣的話。
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