在人工智能出现之前，你的大脑就已经在使用AI算法了
关于你的两个预测 我要大胆做两个预测： 你的职业成功很大程度上要归功于一个你在不知不觉中掌握的算法。 你担心你的孩子显然不会使用这个算法。 第一个预测是正确的。第二个嘛……可能并不是你想象中的问题。 这些算法被称为广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。虽然你可能对这些名字不熟悉，但我保证它们是老朋友了。你的大脑已经使用了数百万年。 象棋和巴别图书馆 想象你是一台下象棋的计算机。你的对手刚刚走了一步。你如何决定你的下一步棋？ 一种选择：计算你所有可能的走法。每一步都会产生一个新的棋盘局面。对于每个棋盘，你计算对手所有可能的回应。如此反复，直到找到一条通向胜利的路径。 结果就是一个巨大的可能性树。有点像博尔赫斯的巴别图书馆：无穷的走廊里有无穷的书籍，包含了字母的所有可能组合。 组合爆炸的完美隐喻 如果你不熟悉这个典故：豪尔赫·路易斯·博尔赫斯是20世纪的阿根廷作家，被认为是世界文学史上最有影响力的作家之一。1941年，他发表了短篇小说《巴别图书馆》，描述了一个无限的图书馆。 这个图书馆包含了所有可能的410页书籍。全部。有意义的和无意义的。你能想象的每一种字母、空格和标点符号的组合都存在于某个书架上。这包括癌症的治愈方法、每一个将要存在的人的传记，也包括数百万本纯粹是无法理解的噪音的书。 显而易见的问题是：如何在这片可能性的海洋中找到有用的东西？ 大多数书都是垃圾。而且没有目录。 象棋也有同样的问题。仅仅在双方各走4步之后，就有超过2880亿种可能的局面。可能性树呈指数级增长，直到变得无法控制。这就是你自己的巴别图书馆，其中大多数"书"（可能的棋局）都是荒谬的，但在某个地方存在着完美的一盘棋。 你如何遍历这棵几乎无穷的树？ 就像在信息饱和的世界中导航一样：使用BFS或DFS。 BFS：快速排除的艺术 广度优先搜索按层级遍历树。首先查看第一层的所有内容，然后是第二层的所有内容，接着是第三层。 这个想法不是立即找到完美的解决方案。而是尽快排除那些看起来不好的分支。 当你在谷歌搜索餐厅并按评价、价格和距离筛选时，你在不知不觉中就是在使用BFS。你不会深入分析每家餐厅。你在几秒钟内排除90%的选项，只保留三四个候选。 DFS：穿透一切的激光 深度优先搜索恰恰相反。你选择一条路径并跟随到底。只有当你走到死胡同时，才回头尝试其他路线。 你有没有曾经如此专注于一个问题以至于忘记了时间？那种心流状态就是纯粹的DFS：你所有的认知资源都集中在一件事上，直到深入到底。 这就是重大科学发现、技术发明、传世艺术作品的诞生方式。绝对的深度。完全的专注。 DFS带你走到了今天 如果你超过35岁并且在职业上相当成功，你很可能要感谢DFS。 我们这些20或30年前开始工作的人生活在一个信息稀缺的世界。必须充分利用每本书、每门课程、每位导师。获胜策略是在你的知识分支中尽可能深入。 这就是为什么我们如此重视专注、聚焦、持续注意力。我们的思维进化得像激光一样运作：所有能量集中在一个点上。 这也是为什么当前的分散文化让我们担心——并且看起来不自然。尤其是当我们在孩子身上看到这种情况时。 剧情反转：你的孩子没有问题 这里是情节转折。 敌人不再是信息稀缺，而是信息过载。我们生活在博尔赫斯的巴别图书馆中，有无穷的书架无法遍历。 为了在这种饱和状态中生存，许多年轻人本能地发展了BFS方法：快速丢弃不合适的内容，只为有前景的内容分配资源，在选项之间跳跃直到找到值得的那个。 正如大卫·爱泼斯坦在《范围》一书中所说，这种在深入之前"扩大视野"的能力是在一个需要持续适应的世界中的竞争优势。 这可能不是一种退化。可能是自然选择在做它的工作，塑造大脑以在无穷图书馆中获胜。 我们需要的平衡 诀窍不是在BFS和DFS之间选择。而是知道何时使用哪一个。 开始时使用BFS，当选项众多且需要筛选时。之后使用DFS，当你已经识别出值得完全关注的东西时。 我们这些来自绝对专注世界的人也许需要向新的"通才"学习。而他们，在某个时候，必须发展深入研究的能力。 未来不属于纯粹的专家，也不属于纯粹的通才。而是属于那些知道如何根据情境切换模式的人。 你上次有意识地改变算法是什么时候？也许现在是尝试的好时机。