人生如棋局，精于预测者必握胜机
美 巴克斯顿：《随笔》
时常在想，当我们在谈论人、思考、思维、工作、认知、成长等等关键词时，是在谈论什么，是想谈论什么，这些关键词的本质又是什么。
是什么支撑起了一个人、人的思考和思维、人的认知与成长，有没有一个“第一性原理”。
有人说，成长的本质是先知道理论和方法库，然后去做到。也有人说，人或思考的本质是连接能力作为输入、认知能力用于计算、表达能力作为输出。止介师傅说，人其实可以想象成一个软件系统，通过输入产生输出。无论是因为当前社会每个人面临的问题急剧增多，还是知识面和复杂程度增大，都会导致我们每一次面对同样的问题时处理逻辑有差异，一些之前犯过的错误重复犯。如何能让我们像程序一样每次面对相同问题能够保持执行和结果一致。我会把每个场景的关键点写成检查项，其中包括原则（父类）、True（方法、关键点）、False（常见坑），当每次遇到这个场景时会快速过一遍这个“程序”，当成测试用例对其优化补充，打造自己的超级系统，借此实现知行合一。
我说，人与人生如模型，思考与思维如模型，认知与成长，工作与生活亦如此。为什么这么说？
得益于近几年学习与实践机器学习技术的经历储备，加上机缘巧合读了很多大佬文章，从文字现象猜其内在逻辑，这就发生了化学反应。
之前研究过前地表最强自然语言处理模型bert，bert模型一经出现，迅速横扫各大NLP任务，占领江湖统治地位。总结模型关键技术至少有三点：1、预训练；2、transformer、MLM、NSP等技术；3、强大数据和算力。模型使用方式是预训练+微调，用当前领域最全的数据，通过更彻底捕捉上下文语义的技术，几十块TPU提前训练几天，得出一个可包罗万象的模型，预测时微微调整模型就行。经过实践检验，这种方式效果出众，也就成为了业界的一招鲜。
这给了我很大的启发，就在想人能不能是一个模型，能不能也用强大数据、算力、技术，预训练模型内置到人脑中，用的时候直接调用模型接口。模型的输入是人的眼睛的看，人的耳朵的听，模型的输出是人的嘴巴的说的语言，人的手的写的文字。
这之后读《深度思维：透过复杂直抵本质的跨越式成长方法论》一书也验证了上面的想法。总结书中人生、成长、思维的关键技术有几点：让自己思维更加深刻的思维逻辑链、知道别人在想什么的换位思维、看得见的可视化思维、比个体力量更强大的生态思维、在更高层面上解决问题的系统思维等。
书中关于思维与成长的各种方法论正是预训练的模型，思维逻辑链中的5why前向思考和5so后向思考正是变种的transformer双向注意力机制，书中论述的执行力能带来强大的数据和算力。
从训练bert模型中启发我们训练人生，像优化bert模型一样优化我们自己。bert模型有强大的输入数据支撑，我们就可以多挖掘我们的上游活水源，bert模型有强大的算力，我们就要保持功率、保持专注，bert模型有强大的预训练模型，我们就可以学习、内置各种方法论，bert模型预测有微调，我们就可以实践、内化方法论。
具体怎么做呢？我给自己制定了两个训练任务。
训练任务一：2021实践第一性原理
第一性原理是由亚里士多德提出的理论，是一个系统的根基性命题，正如绝对时间是牛顿经典力学的第一性原理，绝对光速是爱因斯坦狭义相对论的第一性原理，我的第一性原理自然是模型理论，基于第一性原理开启2.0倍速生长。
「2.0倍速生长」：保持功率、增加输入、保持聚焦、优化模型、疯狂输出、主动定义更大的问题，承接更大的挑战。
注意力&意志力 低难度
保持专注：单位时间内的吸收力
保持持久：可持续性时间
吸收力 中难度
刷完集团所有安全的文章和PPT，产出安全技术体系和方法论大图
刷完集团所有P7以上的文章和PPT，产出技术体系和方法论大图
前端
蚂蚁前端委员会/人才发展
泉* / 泉*笔记 ⭐️
星*/Notebook ⭐️ 30
齐*/🤔思考杂货铺
林*/林*的日课
平*/随记/高效工作 *
至*/认识自己 认识世界/
完*/九片棱角的回忆
安全
hackin安全会议集合及资料
网商银行安全/**/**2021晋升文档
人工智能
《阿里集团&蚂蚁集团人工智能技术应用前沿进展》大图
AI自动化工程/AIStudio-产品文档
技术
ATA：聪*
方*(写轮)/波动平衡理论/早起 2/8 定律
岑*/岑*笔记/ * 70
至少读完10本书并写书评
美团四大名著
《高效能人士的七个习惯》
《金字塔原理》
《学会提问》
《用图表说话》
思维类
《第一性原理》
《向上生长》
《深度思维：透过复杂直抵本质的跨越式成长方法论》@止介(zhijie) 推荐
社会科学
《阿瑟*克拉克经典科幻套装》
《邓小平时代》
《舍不得看完的中国史》
自然科学
《从零构建只是图谱：技术、方法与案例》@碳基体 推荐
投资理财
《价值：我对投资的思考》
沟通与协作
《信任的速度》@张欧(yuanchao.zhang) 推荐
《向上管理：如何正确汇报工作？》
工作经历
所见所闻即所得
多找不同领域、不同方向大佬聊天学习
思考力计划 中难度
认知升级
成长思维
领域专精 高难度
具备P6+级别的安全智能化能力，形成个人领域。
综合力计划 中难度
具备P6级别的威胁对抗、应用安全、基础架构能力。
影响力计划 高难度
能够帮助团队在安全智能化研究上，做到在业界有所影响力。
个人完成10篇高质量文章，2-3次外部技术会议分享。
训练任务二：2022开辟第二曲线
第二曲线理论最初是由一个美国人提出的，讲的是企业成长发展的规律。相较于第一曲线是企业在所熟悉的基本盘中做事，第二曲线是在企业第一曲线到达巅峰之前，找到带领企业二次腾飞的“第二曲线”。否则，企业找不到持续增长点，将陷入内卷。
组织发展是这样，个体成长也符合第二曲线理论。安全背景出身的我，机器学习当时是我的第二曲线。几年过去了，第二曲线慢慢变成了第一曲线，这个时候又要重新寻找第二曲线，去支撑个人未来几年的可持续性发展。
有很多书中都着重讲了第二曲线创新的重要性，却很少讲how。因为认为第二曲线很难通过归纳法总结出来，都是演绎法想象，大胆提出假设，并用实践去验证。演绎法相较于归纳法很难形成可复制的方法论。而我现在是想象弱点是增长点，顺着这个思路去寻找我的第二曲线。
工作以来，暴露出的大小问题还蛮多的，总结一下目前最大的问题点是沟通中的语言表达能力薄弱，属于读、听、想、写、说中说的范畴。无论是演讲、技术分享、工作汇报、1V1沟通场景，语言都不精炼，说不清楚问题（也可能是自说自话，没说出绝大多数人都能直接听懂的话）。
不止是我，很多技术人这类软技能都稍显不足。毕竟硬技术磕惯了，没看见或不重视软技能也能带来的红利。
得从认知层面就意识到这类软技能的重要性。现在这是弱点，但同样也是增长点，再加上思维与思考、读书与写作、沟通与协作，这几类软技能共同构成了我的第二曲线。
优化第二曲线的做法，最重要的几点是增加输入，内置预训练模型，寻求反馈。翻译过来就是多找机会多练习，同时观察学习他人的经验与方法，储存到自己的模型库中，在练习的时候不断实践，寻求反馈更新调整模型，内化为自己的模型。
道理是这样，但是坦白说，由于技术人的固有思维、性格、习惯使然，刚开始实践起来是一个巨大的挑战，很难迈出成功的第一步。但同时这也是一个巨大的诱惑，因为可以大幅度优化自己这个模型，从而脱颖而出。
起初我仅把机器学习当作一种技术去解决安全问题，现在我还用它来训练自己、优化人生。无论人工智能技术潮涨潮落，但其背后蕴含的道理却是始终如一，人生需要这种确定性的第一性原理。
把工作与生活当模型来训练，产品来打磨，而不是当作CPU纯计算，把公司面临的业务难题、复杂环境、技术难点当做我们成长的养料，保持自己独立系统性思考。不断优化模型，过好这一生。
最后，正值母校建校90周年，祝福母校生日快乐！
来的都来了，交个朋友～
