【七个让人顿悟的人生哲理之动机的寓言】孩子在为谁而玩

通过一个老人用金钱操控孩子们玩耍动机的故事,揭示了内部动机与外部动机的区别及其对我们行为的影响。内部动机驱动下,我们是自己的主人;而在外部动机驱动下,我们容易受外部因素左右。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

      一群孩子在一位老人家门前嬉闹,叫声连天。几天过去,老人难以忍受。
  于是,他出来给了每个孩子25美分,对他们说:“你们让这儿变得很热闹,我觉得自己年轻了不少,这点钱表示谢意。”
  孩子们很高兴,第二天仍然来了,一如既往地嬉闹。老人再出来,给了每个孩子15美分。他解释说,自己没有收入,只能少给一些。15美分也还可以吧,孩子仍然兴高采烈地走了。
  第三天,老人只给了每个孩子5美分。
  孩子们勃然大怒,“一天才5美分,知不知道我们多辛苦!”他们向老人发誓,他们再也不会为他玩了!
 
【心理点评】
    你在为谁而“玩”
  这个寓言是苹果树寓言的更深一层的答案:苹果树为什么会自断经脉,因为它不是为自己而“玩”。
  人的动机分两种:内部动机和外部动机。如果按照内部动机去行动,我们就是自己的主人。如果驱使我们的是外部动机,我们就会被外部因素所左右,成为它的奴隶。
  在这个寓言中,老人的算计很简单,他将孩子们的内部动机“为自己快乐而玩”变成了外部动机“为得到美分而玩”,而他操纵着美分这个外部因素,所以也操纵了孩子们的行为。寓言中的老人,像不像是你的老板、上司?而美分,像不像是你的工资、奖金等各种各样的外部奖励?
  如将外部评价当作参考坐标,我们的情绪就很容易出现波动。因为,外部因素我们控制不了,它很容易偏离我们的内部期望,让我们不满,让我们牢骚满腹。不满和牢骚等负性情绪让我们痛苦,为了减少痛苦,我们就只好降低内部期望,最常见的方法就是减少工作的努力程度。
   一个人之所以会形成外部评价体系,最主要的原因是父母喜欢控制他。父母太喜欢使用口头奖惩、物质奖惩等控制孩子,而不去理会孩子自己的动机。久而久之, 孩子就忘记了自己的原初动机,做什么都很在乎外部的评价。上学时,他忘记了学习的原初动机———好奇心和学习的快乐;工作后,他又忘记了工作的原初动机 ———成长的快乐,上司的评价和收入的起伏成了他工作的最大快乐和痛苦的源头。
  切记:外部评价系统经常是一种家族遗传,但你完全可以打破它,从现在开始培育自己的内部评价体系,让学习和工作变成“为自己而玩”。

### 关于DeepSeek-R1中的“顿悟”现象 “顿悟”现象(Aha Moment)是指在DeepSeek-R1的训练过程中观察到的一种特殊的学习行为。具体而言,在这一阶段,模型表现出一种自发的能力来重新评估其先前的行为决策,并对其进行优化调整[^1]。这种能力类似于类在解决问题时突然获得灵感的过程,即通过回顾已有的信息并形成新的见解。 #### 自发性的学习机制 该现象的核心在于模型能够自主识别之前策略中存在的不足之处,并基于当前的知识水平改进这些策略。这表明即使是在无监督或强化学习环境中,AI也具备一定的自我修正能力。此特性不仅增强了算法解决复杂任务的效果,还揭示了RL(Reinforcement Learning, 强化学习)方法可能蕴含更深层次的认知模拟潜力。 #### 技术背景支持 为了实现上述效果,DeepSeek团队采用了GRPO(Gradient Regularized Policy Optimization),这是一种梯度正则化的策略优化技术[^2]。它通过对策略更新过程加入额外约束条件,使得整个训练流程更加稳定和平滑,从而促进了诸如“顿悟”这样的高级认知特征的发展。 ```python def grpo_update(policy_network, critic_network, states, actions, rewards): """ A simplified example of how GRPO might be implemented. Args: policy_network (nn.Module): The actor network to update. critic_network (nn.Module): The critic network used for evaluation. states (Tensor): Batched state inputs from the environment. actions (Tensor): Corresponding batched action outputs taken by agent. rewards (Tensor): Rewards received after taking those specific actions. Returns: loss_policy (float): Loss value associated with updating the policy. """ predicted_values = critic_network(states).detach() advantages = compute_advantage(rewards, predicted_values) old_log_probs = policy_network.log_prob(actions) new_log_probs = policy_network.forward(states).log_prob(actions) ratio = torch.exp(new_log_probs - old_log_probs) surrogate_objective = torch.min( ratio * advantages, torch.clamp(ratio, 1.0 - EPSILON_CLIP, 1.0 + EPSILON_CLIP) * advantages ) entropy_bonus = ENTROPY_COEFFICIENT * (-new_log_probs.mean()) # Add gradient regularization term here as part of total objective function grad_reg_term = calculate_gradient_regularization(policy_network.parameters()) final_loss = -(surrogate_objective + entropy_bonus + LAMBDA_GRADIENT_REGULARIZATION * grad_reg_term) optimizer.zero_grad() final_loss.backward() optimizer.step() return float(final_loss.item()) ``` 以上代码片段展示了一个简化版的GRPO更新逻辑,其中包含了计算优势函数、构建代理目标以及应用熵奖励和梯度正则项等多个重要环节。 #### 对未来研究的意义 “顿悟”现象的研究对于深入探索工智能如何模仿甚至超越类思维模式具有重要意义。一方面,它可以启发我们设计更为高效的机器学习架构;另一方面,则有助于解答关于智能本质的一些哲学层面的问题——例如意识是否可以被完全还原为物理规律等问题。
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