【讀書(shū)】混亂講座課程簡(jiǎn)介：
經(jīng)濟(jì)學(xué)家哈福德出品的《混亂》一書(shū)，從創(chuàng)造力、團(tuán)隊(duì)合作、辦公環(huán)境、生活等多個(gè)角度來(lái)展示混亂的不可避免，及混亂如何能幫助我們更高效。原本讓人抓狂甚至于憎惡的混亂，現(xiàn)在從更為開(kāi)闊的人生全局角度來(lái)看——調(diào)皮而可愛(ài)，竟然是我們的好朋友。 混亂怎么成為朋友的，書(shū)中做了全面詳實(shí)的案例解讀，但聽(tīng)了6遍之后，我還是沒(méi)記住，令我最為印象深刻，甚至于揮之不去的，是其中的一個(gè)概念——【爬山算法】。
爬山算法的定義是，從當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，和周?chē)泥従庸?jié)點(diǎn)的值進(jìn)行比較。 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是最大的，那么返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，作為最大值(既山峰最高點(diǎn))；反之就用最高的鄰居節(jié)點(diǎn)來(lái)，替換當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)向山峰的高處攀爬的目的。 這種算法的優(yōu)點(diǎn)是，避免遍歷糾結(jié)，通過(guò)啟發(fā)選擇部分節(jié)點(diǎn)，展開(kāi)行動(dòng)，從而達(dá)到提高效率的目的。 缺點(diǎn)也很明顯，因?yàn)椴皇侨嫠阉?，所以結(jié)果可能不是最佳；某個(gè)節(jié)點(diǎn)比周?chē)魏我粋€(gè)鄰居都高，但是它卻不是整個(gè)問(wèn)題的最高點(diǎn)。
【爬山算法對(duì)人生的指導(dǎo)意義】 爬山算法并不是人工智能算法領(lǐng)域的最優(yōu)解，但我卻認(rèn)為可以作為人們生命活動(dòng)的最優(yōu)指導(dǎo)算法，有2點(diǎn)： 1、局部比較。 全局比較聽(tīng)起來(lái)是很科學(xué)全面，但人的精力總是有限的，因?yàn)槭侨?，到底多全叫最全呢？眼界開(kāi)闊的程度本身就受到現(xiàn)有自身能力的限制——能觸及到的局部的大小，也受到現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)的值所限制，所以局部”這個(gè)概念，看似局限，實(shí)則是實(shí)實(shí)在在。 再說(shuō)了，即便我今天就看得到全局全世界了，找到全世界的最高點(diǎn)了，然后呢？開(kāi)闊眼界利于開(kāi)闊心胸，但不是用來(lái)問(wèn)鼎天下的——導(dǎo)致抑郁， 所以在自己力所能及的局部范圍內(nèi)，搜尋那個(gè)最高點(diǎn)吧！ 2、就地展開(kāi)行動(dòng)。 局部最高點(diǎn)找到后，因?yàn)槭蔷植俊?，有可能最高也只是個(gè)盆地，讓人傷心、難過(guò)、絕望，但爬山算法告訴我們此刻也不能就地打滾、崩潰大哭，而是要就地展開(kāi)行動(dòng)，在現(xiàn)有的資源條件下，先努力做到最好； 盆地怎么了？不也有了偉大的音樂(lè)之都維也納嗎。
【爬山算法的bug和解法】 動(dòng)起來(lái)總是好的，聽(tīng)起來(lái)沒(méi)毛病，但任何算法都有其局限性，爬山算法的bug在于：就地展開(kāi)行動(dòng)，一頓操作猛如虎之后，還是不滿(mǎn)意，怎么辦？ ——隨機(jī)重啟爬山算法，也就是重啟一個(gè)賽道。就像我們多年前都玩過(guò)的掃雷游戲，一個(gè)局部掃出來(lái)，發(fā)現(xiàn)局勢(shì)并不明朗，那就在頁(yè)面上隨機(jī)地再開(kāi)啟下一個(gè)局部。 有時(shí)候我們會(huì)主動(dòng)地選擇重啟，大多數(shù)時(shí)候，是命運(yùn)幫我們重啟——一些意外、突發(fā)的事件，也就是令我們感到混亂的那些事件；所以嘛，混亂是朋友，省了我們自己費(fèi)勁去重啟。 那到底什么時(shí)候需要重啟？我也不知道，只有每個(gè)人自己知道吧，總之一定是行動(dòng)過(guò)后，仍然找不到繼續(xù)的理由。 感謝命運(yùn)給我的所有隨機(jī)一拋，但我更喜歡自己親手按下這個(gè)重啟鍵。
【讀書(shū)】混亂_百度云網(wǎng)盤(pán)資源教程
