<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>概念 on 冯威的博客</title><link>https://fwhyy.com/tags/%E6%A6%82%E5%BF%B5/</link><description>Recent content in 概念 on 冯威的博客</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 10 May 2026 12:35:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://fwhyy.com/tags/%E6%A6%82%E5%BF%B5/atom.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>万维钢思维100讲的7个概念</title><link>https://fwhyy.com/2026/05/7-concepts-explained-by-wanwei-steel-thinking-100/</link><pubDate>Sun, 10 May 2026 12:35:00 +0800</pubDate><guid>https://fwhyy.com/2026/05/7-concepts-explained-by-wanwei-steel-thinking-100/</guid><description>&lt;p&gt;看万维钢《现代思维工具 100 讲》的开篇，发现提到了几个概念。这些概念横跨了决策、心理、物理、统计多个领域，却能解释绝大多数复杂问题的本质。&lt;/p&gt;
&lt;!-- more --&gt;
&lt;p&gt;于是用 ChatGPT 给每个概念配了个图。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="1-古德哈特定律"&gt;1. 古德哈特定律&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;简单说就是：&lt;strong&gt;当一个指标本身变成了目标，它就不再是一个好指标了&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;比如公司原本用「打卡率」衡量员工产出，当公司把「全勤」直接当考核目标，大家为了打卡而打卡，反而不会关注实际工作成果，这个指标就失效了。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src="https://img.fwhyy.com/2026/20260509114748.webp" alt="" loading="lazy" decoding="async"&gt;
&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id="2-自我决定理论"&gt;2. 自我决定理论&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;这是一个动机心理学理论，核心是：人天生有三种内在心理需求，满足这些需求才能真正维持长期的动机和幸福感：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;自主感&lt;/strong&gt;：能自己掌控做事情的节奏和方式&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;胜任感&lt;/strong&gt;：能感受到自己在这件事上能力成长&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;关联感&lt;/strong&gt;：能和他人产生联结、获得归属感&lt;br&gt;
用这个理论说，比外在的金钱奖励更能驱动人做好一件事的，是满足这三个内在需求。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src="https://img.fwhyy.com/2026/20260509114800.webp" alt="" loading="lazy" decoding="async"&gt;
&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id="3-woop"&gt;3. WOOP&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;这是一套经过验证的「愿望实现四步法」，是四个单词的缩写：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;W（Wish）&lt;/strong&gt;：明确你想要实现的愿望&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;O（Outcome）&lt;/strong&gt;：想象愿望实现后最好的结果是什么&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;O（Obstacle）&lt;/strong&gt;：直面你实现愿望路上，会遇到的最核心障碍&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;P（Plan）&lt;/strong&gt;：提前制定计划：「如果障碍 X 出现，我就用行动 Y 应对它」&lt;br&gt;
比单纯「幻想成功」更有效，它把乐观想象和务实应对结合在了一起。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h2&gt;&lt;img src="https://img.fwhyy.com/2026/20260509114828.webp" alt="" loading="lazy" decoding="async"&gt;
&lt;/h2&gt;
&lt;h3 id="4-自由能"&gt;4. 自由能&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;这个词最早来自物理学，现在在人工智能、认知科学里用得越来越多，核心思路是：&lt;strong&gt;所有复杂系统（包括人脑、生命）都会主动做一件事——减少「意外」，也就是最小化「自由能」（自由能可以理解成「你想不到的不确定性」）&lt;/strong&gt;。&lt;br&gt;
换句话说：我们会不断调整自己的行为和认知，让世界尽量符合我们的预期，减少不确定性带来的「惊讶」。现在很多 AI 模型、脑科学理论都用这个思路解释智能的本质。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src="https://img.fwhyy.com/2026/20260509114836.webp" alt="" loading="lazy" decoding="async"&gt;
&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id="5-对称性破缺"&gt;5. 对称性破缺&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;原本物理里的概念，现在经常用来解释复杂系统的演化：当系统原本是对称均匀的状态，遇到微小的扰动，平衡就会被打破，分化出不一样的结构。&lt;br&gt;
举个通俗例子：一锅温度均匀的水加热，原本各处都一样，当温度到临界点，一点点随机波动就会让气泡冒出来，原本对称的状态被打破，产生了有序的对流结构。放到社会领域，比如互联网一开始大家都做门户网站，后来某个商家先做了电商，整个行业就分化出了不同赛道，就是对称性破缺。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src="https://img.fwhyy.com/2026/20260509114847.webp" alt="" loading="lazy" decoding="async"&gt;
&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id="6-多臂老虎机"&gt;6. 多臂老虎机&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;这是决策论里的经典问题，用来解决「探索 vs 利用」的平衡：&lt;br&gt;
你面前有好多台老虎机（多个选项），每台的中奖概率不一样，你不知道哪台概率更高——你是一直选你之前赢过的那台（利用已知经验），还是去试没玩过的老虎机（探索新可能），怎么选才能让总收益最大？&lt;br&gt;
现实里很多选择都是这个问题：找工作，你是一直做你熟悉的工作，还是去试新的领域？谈恋爱，你是继续和现在的人相处，还是去认识新的人？这个框架就是帮你做最优平衡的。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src="https://img.fwhyy.com/2026/20260509114857.webp" alt="" loading="lazy" decoding="async"&gt;
&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id="7-布里尔分数"&gt;7. 布里尔分数&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;这是用来衡量「概率预测准确性」的打分方法，简单说：它会算你给出的预测概率和真实结果之间的差距，分数越低，预测越准。&lt;br&gt;
比如你说明天下雨的概率是 80%，结果真下雨了，你的布里尔分数就低；如果说明天下雨概率 10%，结果下雨了，你的分数就高（预测不准）。现在做风险评估、气象预报、AI 预测都会用这个指标来评判预测模型好不好用。&lt;/p&gt;
&lt;h2&gt;&lt;img src="https://img.fwhyy.com/2026/20260509114905.webp" alt="" loading="lazy" decoding="async"&gt;
&lt;/h2&gt;</description></item></channel></rss>