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不確定性時代,用概率思維提高你的勝算|劉潤|算法|期望值|史蒂夫·喬布斯

擁有29 年的數(shù)學思維系統(tǒng)化訓練的劉潤,在他的最新作品《勝算》中,提出了一個公式:

5%(努力)+ 95% (概率)

= 100%(是這個時代成功者所秉持的底層思維)

對于大多數(shù)人來說,得知自己成功的概率只有5%后,會選擇“看命”“靠運氣”。而頂尖高手會選擇不斷地精進自己的人生算法,把自己的勝算從5%提高到95%,讓自己有更大的概率擁抱成功。

讓幸運變成你的能力,天不幫你,概率會幫你。

我們整理了劉潤《勝算》中提高人生勝算的八大法則,希望對你有所啟發(fā)。

首先我們來理解幾個關鍵的概念,運氣、人生算法和概率思維,只有深刻理解了這幾個概念,才能理解為什么“概率”是可以被提升的。

劉潤在序言里給出了這樣一個情景:

你的面前有兩個按鈕,按下紅色按鈕,你可以直接拿走100萬美元;按下藍色按鈕,有一半你會你可以拿到1億美元,但還有一半機會你什么都拿不到。你選哪一個?

面對這個問題,不同的人會有不同的思考方式。而這也正是劉潤所說的“人生算法”:把同樣公平的機會,放在很多人面前,不同的人生算法,會導致全然不同的選擇。



有人會選擇立刻拿走100萬美元,落袋為安,“確定效應”是他的人生算法;

有人計算兩種情況發(fā)生的概率,得知藍色按鈕的“期望值”更大(期望值是5000萬美元),藍色按鈕是相對正確的選擇,“決策樹”是他的人生算法;

還有人選擇把這個項目以低于“期望值”的價格,比如2000萬美元,賣給一個投資人,自己獲得了確定的金錢,這是基于“概率思維”的另一種人生算法。

而概率思維,正是很多成功人士最基礎的人生算法。



概率,也就是我們又愛又恨的運氣。有時候好運氣光顧,業(yè)績成果便一路高歌,有時候壞運氣發(fā)生,創(chuàng)業(yè)便會受挫甚至失敗。

比如,當公司業(yè)績下滑,是選擇加大對老產品的營銷,還是選擇推出新產品?這個選擇的過程,你會有50%的概率選錯;如果選擇了開發(fā)新產品,那么選A還是選B,又是50%的概率會選錯。

這樣一次又一次的決策過后,即便你盡了一切努力,做對了所有事情,依然有95%的部分會被運氣左右,也就是概率的。

這句話或許聽來令人泄氣,但這就是現(xiàn)實與規(guī)律,只有透徹地、深刻地理解這個規(guī)律,才會做出正確的選擇,形成概率思維。

當一個人能夠心平氣和地承認,創(chuàng)業(yè)、職場、人生的成功概率可能只有5%后,那么也就到了下一個思考的階段,我們應該用什么方式來提高這個概率。



提高人生勝算的七個法則

|法則1:成為頂尖高手

“ 頂尖高手和高手的差別,在于 99% ~ 99.9999%。”

很多人認為,我把該做的工作還不錯地完成了,領導也很滿意,就是一種優(yōu)秀。

實際上,普通人、高手和頂尖高手之間的差距,不付出巨大的努力,是難以逾越的。

高手和普通人的差別在哪里?

不在0-60%這一段。這一段的關鍵詞是“我會了”。

也不在60%-90% 這一段,這一段的關鍵詞是“還不錯”。

高手和普通人的差別,在90%-99%這一段,這一段的關鍵詞是“極致”。

而頂尖高手和高手的差別,在于99%-99.9999%,這一段的關鍵詞是判斷力、分寸感和顆粒度。



舉個例子,當年,喬布斯在設計麥金塔電腦時,連深藏在電腦內部的電路板,都排列得精致有序,即便用戶根本不會拆開電腦。

以普通人的思維來看,把電腦的配置提升好、外觀設計漂亮,就足以稱之為優(yōu)秀,而喬布斯這樣的頂尖高手,才會費盡心力在細節(jié)上追求極致的顆粒度,自然這樣的人會有更大的成功勝算。

所以,嘗試把“我做到了,我已經(jīng)做得足夠好了,我盡力了”,改成“還能更好,還能夠優(yōu)化,還能更努力”,從內心激發(fā)成為頂尖高手的渴望。

當你敢于離開舒適圈,敢于不惜代價去奮力爭取的時候,你才邁出了提高勝算第一步。

|法則2:提高知識增量

“ 世界上有兩種知識,一種是把未知變成已知,另一種是把已知變成認知?!?/p>

知識增量決定成長質量,沒有增量,就只能原地打轉,眼睜睜看著自己被別人超越。

知識從哪里來,劉潤認為,最重要的一點,看書。

但大多數(shù)人看書存在兩個誤區(qū)。第一個誤區(qū),把看書過分神圣化,要有陽光、落地窗、咖啡,要有儀式感才能開始看書學習。實際上任何時間、地點都可以打卡一本書。



每個人一天都擁有24小時,睡眠8小時,工作8小時,而剩下的8小時,才是真正造成人與人之間差距的時間。

這第三個8小時,我們需要通勤、吃飯、購物等等,有人把碎片的15分鐘用來刷短視頻、聊閑天,而有人則在候機的時候閱讀,在收拾家務的時候聽播客,在跑步的時候聽書,把這8小時變成了提高自己知識增量的時間。

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