Cognitive bias codex 中文版 认知偏见宝典
将Cognitive bias codex翻译成中文版。 SVG版在此,打开SVG版,每个偏见都可点击,会跳转到英文的wiki词条: SVG版: https://tedcai.cc/wp-content/uploads/2024/02/Cognitive_bias_codex_zh.svg65e05feb86a3a.svg 图片版:
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也说说我对“AI时代学什么”的思考 简单答案: 对思考的思考 人性 以下是一些简单的思考,欢迎大家讨论: 即使再强的模型,你也必须问出一个好的问题 AI “遇强则强,遇弱则弱” AI在当前的语言交互模式下,AI是一个“遇强则强,遇弱则弱”的工具。 你提出一个好问题,他会给你一个高质量的答案。 你提出一个普通问题,他也只会给你一个普通答案。 如何提出好问题 而提出一个好的问题,取决于两点: 注意力 你的思维习惯和模型 所以关键是你的注意力在哪里?你又有着什么思维习惯或思维模型? 具体例子,同样是学习react,可以问不同问题。 模式1: react该怎么学 举个react的案例 模式2: rea……
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底层逻辑:世界不可预测。(接上一个文章世界或许不可预测的思考) 课代表立正的这期节目值得探讨: -世界不可预测 思考:这个涉及到是基本的世界观,最近一年反反复复被教育到。认识到以后,基本改变了以前的计划的心态做事情。因为长周期的预测都极大可能是错误的,就像我们不可能预测到疫情,然后你的计划都会被打乱。 -如果世界不可预测那应该去做什么事情 思考:世界不可预测,准确的说是长周期的事件会比较复杂和有随机性。小的事情,例如接住抛过来的篮球,是一个预测概率很大的事情。所以区分什么是不可预测,将可预测的简单事情做好,然后把精力放在一些不可预测,但值得探索且价值更高的事情上。 -什么样的事情是高价值的事情……
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《The Art of Thinking Clearly》,最近看到的介绍认知偏差非常好的书,99章每章一个偏差配上详细的案例。 在AI的辅助下,总结了书中提到的99个认知偏差,配上简单的小案例,方便快速浏览查阅: Survivorship Bias 幸存者偏差 含义: 只关注成功者而忽视失败者,从而高估成功概率。 案例: 一个叫Rick的年轻人看到到处都是成功的摇滚明星,于是决定组建一支乐队。然而他没意识到,媒体只关注那些成功的明星,却没报道musikland中数以万计默默无闻的失败乐队。就像墓地里埋着的失败者一样,失败乐队也无人问津。Rick因此高估了成功概率,成为幸存者偏差的受害者。 如……
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最近半年的阅读,可能要颠覆我的一个世界观: 世界是可以预测和控制的。 虚假的掌控感 曾经认为世界总有运行规律,只要我去掌握了它本质的内部规律,我就可以对它进行影响,然后实现对世界或者未来的某种掌控。 这样认知的好处是让我更加的去思考问题的本质,去追求对最深层次的规律的理解,确实在很多事上会看得比别人更深,也会有相对更好的把控感。 预测很难 但过去一年的阅读逐渐在颠覆这种功能认知。对认知偏见的系统性阅读,发现这种认为世界是可预测,似乎是人类本质上的一种虚假的感觉。而对世界的可控性也是一种认知偏见。 事实上,对于复杂系统,人类很难去预知其变化,实在是变化莫测,简单的三体问题就把人类打趴下。而所谓的……
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提升认知最好的方式就是: 找一些自己认为不应该存在的东西,然后让现实啪啪打自己的脸,每一次打脸就是一次认知成长。 分享几次自己被打脸事情: 1,拉卡拉就不应该存在 我的认知:看到拉卡拉推销手机刷卡硬件,一想到二维码支付,就觉得这完全是个不应该存在的东西。 现实打脸:拉卡拉不但活的很好,而且在收单市场做的很好,同样收单做的很好的的还有国外的strip 2,电影院市场会下滑 我的认知:随着短视频的普及,人们娱乐的方式多样,去电影院看一次电影,时间和金钱成本都很高,所以电影院市场会下滑。 现实打脸:2024春节档,票房近几年最好,至于为什么?我还没想明白。 3,我们这规模大公司不会把单子给我们 我的……
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近期在进行认知偏差的主题阅读和学习。收集到一些资源。 认知偏差书单 《思考快与慢》 《认知心理学及其启示》 《思维的心理学》(The Psychology of Thinking: Reasoning, Decision-Making and Problem-Solving) – John Paul Minda 《认知心理学》(Cognitive Psychology) – Robert J. Sternberg 《认知心理学:理论与实践》(Cognitive Psychology: Theory, Process, and Methodology) – Dawn M. McBride, J…….
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最近,李一舟的被拿来和OPENAI的Sam做对比,被羞辱一番。他的课程被认为是割韭菜。 这里里面有一个认知偏差,大多数专业人员,无法理解小白用户在没有知道AI是什么时候的迷茫,这就是“知识诅咒”(Curse of Knowledge): 一旦我们知道某件事情,就很难想象没有这样的知识是什么感觉。 这种偏差阻碍着个人沟通、教授他人、营销的有效进行。 从培训角度讲,越专业的人越无法理解初入行业人员的状态,把很多专业知识当做谁都懂的常识。 其实培训,如何将专业知识讲的小白都懂,很难。很多时候你会了,永远不知道不会的人当时是怎么想的,导致很多无效的沟通。 我曾经上过声乐课,老师很多简单的……
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