思维的牢笼

思维牢笼与知识诅咒

花了两个晚上的时间,终于看完了“逃出你的肖申克(五):看不见的牢笼(上)”,感触颇深。其中有挺多耳熟能详的实验很早就接触到了,当初也曾一直把它们当成聪明与否的标志,现在对看不见的假设和思维过程有了更深入的了解。

回想自己的生活和工作,也经常会碰到一些知识诅咒和思维牢笼的事情。挺有意思!
事例一:
某次公司要为儿童村孩子们组织一次趣味羽毛球活动,由于人数较多,所以我们把孩子们分为四组,每组十二三人。由于场地限制,每次只能有两组同时比赛。我们的第一个游戏是颠球比赛,每个孩子颠球跑固定的一段距离,直到组内所有孩子跑完,用时最短的组获胜。那么问题来了,需要进行几场比赛,才能决出最后的胜利者呢?由于每次两组一起比赛,4组都参与到比赛需要两场比赛。两场比赛都会各自决出一个获胜者,正好又有两组,再进行一场比赛,就可以决出最后的获胜组了。所以最终需要三场比赛。
看到问题了没?由于数字上的巧合,以及我们平时打比赛习惯了淘汰赛制,所以想当然的做了上面的思维过程。但实际上每组都会有自己的时间,我们最后只需要找时间最少的一组就好了。所以实际上只需要两场比赛就可以找到最后的获胜组。有意思的是,我们四个参与计划的人当中,两位得出需要三场,两位得出需要两场的结论。讨论之后,发现了问题所在。这算是一个知识诅咒的例子。

事例二:
我们现在正在维护的一个应用具有成熟的架构体系。所以每当新添加一个新的功能的时候,都可以做到有章可循。有一天,我们需要连接到设备做一个简单的检查,没有具体的业务逻辑。但是由于之前的连接设备操作都需要创建一些业务的逻辑类,最终由这些业务逻辑类来调用连接设备的操作。所以我们惯性的想到,我们仍然需要创建一堆空的业务类来实现这个功能,而忽视了其实我们可以直接调用连接设备的操作这个事实。最终这个问题在我们做Code Reivew的时候,被我们的Master指出来了。这个也是一个知识诅咒的例子。仔细想想,当我们经常说别人也是这样做的,或者原来就这样做的时候,实际上我们都不停的被知识在束缚。

事例三:
我经常会在为某个问题纠缠很久不得其所的时候,喊旁边的同事帮我分析问题在哪。但就在我向他描述我的问题和我的操作步骤时,忽然之间豁然开朗,就发现了问题的症结所在。而往往这个时候,我的同事还对我的描述不知所云。这个过程就是文中提到的出声思考,此时此刻,问题本身已经不再是思考的对象了,而思考问题的过程和方法已经变成了思考的对象。这就好比我们摇生一变,已经作为一个看客和同事一起旁观自己如何思考的过程了。这是表达自己思维的一个过程。当然如果这个过程当中仍然没有发现问题的症结,那就继续和同事讨论,参照他的思维,来发现问题的所在。

一下两段直接摘自原文,分析的很精辟:
我们的惯性思维,便是把N个东西紧密地绑定在一起,而没法拆分开来,每次都是直接跳到结论。如果把思维过程比作一棵树,在每个阶段基于特定的假设走上其中一条分支,有时候我们会觉得已经遍历了所有的情况,还没有解,所以就想放弃了,但是却没有意识到其实早在这棵思维之树的最根部节点我们就走上了一条其中不存在最终解的分支,实际上我们还有一半的解空间没有探索。而这一切发生的原因,便是因为隐含的一个假设把你限制在了某个框/分支内。如果对自己的思维过程足够细致,就有可能注意到原本很隐蔽的假设,从而从思维“树根”开始就走上另一条“少有人走的路”。

跳出箱子当然不是一件容易的事情,我们自己的心智模式对于我们而言就像空气一样,身处其中根本就浑然不觉。前面提到的“出声思考”和与人讨论固然是很好的办法,但并不能解决所有的问题,真正需要创造性的困难问题往往命中的是大多数人的思维盲点,所以讨论可能也还是无济于事。另一方面,虽然说创造性需要打破既有知识的限制,但毕竟巧妇难为无米之炊,足够的知识却又不可或缺。人们常常用牛顿因为苹果落地而发现万有引力,或者爱因斯坦的自由落体思想实验来说明灵感的重要性,然而没有牛顿和爱因斯坦的物理和数学知识作为铺垫,就算有人告诉你苹果落地是由于地球的作用,你也没法得出万有引力公式,就算有人把你放到一个自由落体的电梯中让你真实感受运动与静止的相对性,你也没法导出相对论。如何在掌握必要知识的同时又不会被其限制住思维,才是保持创造性的关键,如何走得了这个微妙的平衡木,在人类对于自身大脑的认知的历史上一直是最困难的问题之一,无数卓越的头脑前仆后继(包括像庞加莱本身也对他为什么能够在一瞬间灵感顿现也非常有兴趣并有一些很有价值的思考),直到今天,心理科学似乎才刚刚开始揭开创造性和灵感的面纱。

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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