反熵增思维

文章探讨了熵增定律及其在自然界和社会系统中的应用,以日本的文化变迁和亚马逊的经营理念为例,阐述如何通过打破旧系统、引入新元素来抵抗熵增,保持系统活力。并提到个人成长也应遵循这一原则,如查理芒格如何通过自我反省和学习来避免思想僵化。

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聪明人的蠢事
遮蔽效应

熵是一个物理学概念,在物理学中,“熵”指的是一个系统混乱的程度,或者说是无序程度的度量。一个系统越无序,熵的值就越大;越有序,熵的值就越小。而热力学第二定律告诉我们:一个封闭系统内部,事物总是从有序趋向于无序的,所以熵的值一定是增加的。这就是所谓的熵增定律。

举个例子。在一片森林里,长了很多树。一年后,在森林中少了很多树,但是多了几间用树木盖成的房子。这个过程就是从无序趋向于有序。想象一下,如果没有人的介入,在森林这个封闭系统内部是不可能有房子的。

而热力学第二定律告诉我们的是:在一个系统内部,如果没有外界向这个系统输入能量的话,这个系统的最终结局是趋向无序,也就是死亡。在《三体》的两种宇宙观中的膨胀派正好对应这个过程。如果没有人向我们的宇宙输入能量,宇宙就会不断地膨胀,最后出现物理学上的热寂,代表死神。这时候所有恒星都熄灭了,没有阳光也就没有生命,唯有死神永生。所以我们要向归零者一样,反抗熵增,才能避免让系统走向死神。

我们来看一下日本是怎么反抗熵增的。同样的东方文化,为什么日本率先完成了工业化转型的道路呢?因为日本没有文化。

  • 隋唐时期,日本遣唐使来向唐朝学习,开始全盘汉化。
  • 明治维新开始脱亚入欧,其实日本所说的脱亚入欧不是地理上的脱亚入欧,而是文化上的脱亚入欧
  • 二战以后全面学习美国

可以发现,每一次,日本都能快速地打破原有的系统,重新注入新的文化体系,所谓的不破不立大概也是这个道理吧。

经营一个企业何尝不是呢?我最喜欢的一个企业家贝索斯在反抗熵增上做的就非常好。管理学大师彼得·德鲁克说:管理要做的事情只有一件,就是反抗熵增。在这个过程中,企业的生命力才能增加,而不是默默的走向死亡。而贝索斯则是真正践行了这句话,因为亚马逊就是一个流动开放的系统。亚马逊有两个非常

### 最大模型的核心概念 最大模型(Maximum Entropy Model, MEM)是一种基于概率统计的方法,其核心思想来源于信息论中的最大原理。该原则指出,在满足已知约束条件下,应选择使得不确定性最大的分布作为最优解[^1]。 #### 最大原理 最大原理强调在构建概率模型时,应在有限的信息下尽可能保持对未知部分的无知状态。具体而言,当给定一组约束条件时,最大化的目标是为了找到一个均匀分布的概率模型,从而减少主观偏见的影响[^5]。 #### 数学表达与优化方法 对于特定数据集及其对应的特征函数 \( f_i(x, y) \),最大模型的学习目标被形式化为带约束的最优化问题。这一过程通常涉及引入拉格朗日乘子来解决原始问题并将其转化为无约束的对偶问题。最终通过对数线性模型的形式表示联合概率分布 \( P(y | x) \)[^4]: \[ P(y|x) = \frac{1}{Z(x)} \exp\left(\sum_{i=1}^{n} w_i f_i(x, y)\right) \] 其中,\( Z(x) \) 是规范化因子,用于确保总概率等于 1;而权重参数 \( w_i \) 则由训练阶段通过迭代算法调整得出。 #### 应用场景分析 在实际应用领域中,尤其是自然语言处理方面,MEM 展现出强大灵活性因为它允许使用非常复杂的特征组合来进行预测任务[^3]。然而需要注意的是,传统意义上的最大模型并不具备时间序列建模能力,这意味着它无法有效捕捉上下文中随时间变化的状态转移特性。为此人们提出了结合隐马尔可夫链特性的改进版本—即最大马尔可夫模型(MEMM),后者能够更好地适应诸如语音识别或者分词标注之类的需求。 ```python import numpy as np def max_entropy_model(features, weights): """ A simple implementation of the maximum entropy model. Parameters: features (list): Feature functions evaluated at a given point. weights (np.ndarray): Learned parameters corresponding to each feature function. Returns: float: Probability estimate based on the MaxEnt formula. """ exp_sum = sum([w * f for w, f in zip(weights, features)]) normalization_factor = np.exp(exp_sum).sum() prob = np.exp(exp_sum) / normalization_factor return prob ```
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