你为什么总是爱拖延?这个我知道

本文深入探讨了拖延症的本质及其对个人生产力的影响,并通过经济实验揭示了拖延的原因。文章引用了心理学实验,如Klaus Wertenbroch和Dan Ariely的研究,解释了为何人们倾向于选择即时满足而非长远利益。此外,文章提供了实用建议,如使用时间限制、软件工具和自我约束技巧来克服拖延,从而提高效率和实现目标。

原文:

你为什么总是爱拖延?这个我知道

 

新的一周又要开始,你制定了周密的计划,感觉自己雄心勃勃,但第二天不知怎的就恢复了老样子。这样的场景出现多少次了?想知道自己为啥这么没出息?

经验说:拖延症就是一个字——懒。

实验说:害怕夜长梦多,进化过程中人们形成了为了眼前利益宁愿放弃更多长远利益的倾向。

如果有人现在给你50元,或者是明年这个时候给你100元,你如何选择?很显然,你会选择现在拿走那50元,因为谁都不知道明年会发生什么。换一个 场景,如果有人承诺5年后给你50元,而如果你等6年的话,可以给你100元,你选择什么呢?这次也是很显然,你选择等6年拿100元,5年6年都是 等,100块比50块多一倍,多等一年也不算什么了。

如果完全从理性思考的角度,最好的选择方案是:谁钱多选就谁,但人类无法做到100%的讲逻辑,人们往往会选择眼前的利益而放弃更多更长远的利益。 你可以立即动手清理你的电脑桌面,不出几分钟就把桌面弄得清爽整齐,立刻获得满足感;而下周就要交的毕业论文,毕竟是下个星期的事,留着以后再说吧。

经济学中,有一个名词叫做“贴现”,也就是你将一张尚未到期的汇票转让给银行,从而获得现金的行为。当然,在汇票到期前兑换的现金,肯定比汇票到期 后能取得的收益要少,这个折扣的比率就叫做贴现率,也就是说,未来的收益现在兑现是要打折扣的。人的大脑也像银行,也有贴现一说,而且大脑的贴现率比银行 高得多。随着时间的推移,天大的事儿,在你今天的大脑看来,也无足轻重了。

大脑这种只顾眼前欢乐,不管以后死活的做法其实是和我们的进化过程息息相关的。现在的我们都是那帮不懂得思考未来的祖先留下的后代——对猴子来说, 他们不用考虑以后退休的问题,也不用考虑以后要是得了心脏病该怎么办,眼前的香蕉最重要。人类自然也延续了这种优秀基因,实际上你也不知道你能活多久,说 不定哪天就挂,还不如及时行乐呢。美国人喜欢借一屁股债买房买车夜夜笙歌就是进化论的体现。还贷?老了再说吧,到时自有办法。

未来的事情经过“贴现”,在今天看来,都不那么重要了。于是我们可以肆无忌惮地把棘手的、烦人的事情通通放在一边。同理,就算是好事儿,现在看来也 没那么吸引人,一样逃不掉被抛之脑后的命运。你的心里同时还存在着一个美好的幻想:在未来那个美妙奇幻的世界里,时间是取之不尽的,在将来,你自会有时间 来处理“到时候”该做的事情。至于真实的未来是什么样子……每个人各有体会吧。

2002年,Klaus Wertenbroch和Dan Ariely做了一项实验。他们找来一批大学生,将他们分为3个班,分别叫做A班,B班和C班。他们要求每个班的同学在3周内完成3篇论文,若过期不交, 则视作0分。不过在上交时间上有所区别,A班的同学可以在3周时间的最后一天交上这所有的3篇论文;B班的同学预先自行安排每篇的上交时间,然后按照这个 时间上交每篇论文;C班的同学每周末必须交一篇论文。各位认为,哪个班的学生完成作业的情况最好呢?

答案是C班。B班的成绩次之,A班的家伙拖到最后几天才慌慌张张地赶起这3篇论文,成绩当然是最烂的。

B班的同学们自行设定了上交3篇文章的时间。他们知道如果把3篇的上交时间都放在最后,自己肯定会拖拖拖,于是根据3篇文章的任务对时间进行了分 配,强迫自己必须在每段规定的时间内完成相应的内容。当然,B班也有那些不知道自己斤两的家伙,把3篇论文的截止时间都设在最后一天,结果当然不理想,这 也给全班的成绩拖了后腿。

C班的学生没得选,只得老老实实地完成一周写一篇论文的任务,反而成绩都还不错。因为时间都定死了,这些学生想偷懒也没有什么余地,也没有机会展示自己两天内赶出3篇论文的神技了。

Dan Ariely在他的书《你肯定会犯二》(Predictably Irrational,好吧,就是老罗推荐的那本《怪诞行为学》)中说道:每个人都有得拖延症的基因,最好的面对方式就是正面自己喜欢拖沓的弱点,然后通 过种种手段来让自己没有拖沓的余地,从而逼迫自己做正确的事情。

只有了解自己的大脑如何思考,了解自己的弱点,才能摆脱拖延症的魔爪。你必须意识到是“现在的你”正在读这篇又臭又长、狗屁不通文章(好歹应该还管 点用),如果你把这篇文章交给“以后的你”去读,环境变了,人的价值观也会变。“以后的你”也许就会认为,这篇文章就是一坨屎嘛!(当然“现在的你”也可 能这么认为)

当你现在面临是去自习还是去K歌,是吃水果还是吃肉,写作业还是打游戏的选择时,“现在的你”可能会屈服于眼前的欲望,而把更好的选择留给以后。那 么“未来的你”呢?他面对这个“更好的选择”和当时的新选择时会怎样做?选择“现在的你”留下来的那个吗?别傻了,他仍然会和现在做出同样的选择,继续把 “更好的选择”留到以后。于是,“该做的事”就一直被拖延了下去,“不该做的事”却总是迅速就搞定了。

只有身处退无可退的绝境,现在的你才会心一横走上正确的道路。你在月初花了一个月的伙食费买回一堆健康食品,所以这一整个月都只能吃蔬菜和胡萝卜, 因为已经没钱吃别的了。很多人给自己的电脑上安装一个叫做“Freedom”的软件,它每天会固定时段切断你的电脑网络8小时,所以手头有工作你必须马上 弄完。指望等会儿在做?你就哭去吧。早把工作做完,等会儿断网了,你不就free了吗?

我们身边的那些工作狂、学霸们之所以干活那么快,不是他们比我们更聪明,意志力更强,而是因为他们懂得给自己设置障碍,让拖延症没有发病的条件。人 都是逼出来的,你要想法子把现在的自己置入不赶紧干活就完蛋的境地,工作效率自然就提高了。什么每日计划呀,在多少岁前买房买车呀,都TM是浮云。

经验说:事情越欠越多,都是因为拖延症

实验说:拖延症是因为你总是无法战胜眼前的欲望

很多人都受到拖延症的困扰。我们在网上下载了一大堆电影、纪录片,用途却是拿来塞满硬盘,从没看过;我们买回一大堆书,准备读完这些名家大著、哲学 经典什么的来充实自己,可实际上这些书跟着你回家后,放在书架上就再也没拿下来过,日复一日地积累灰尘。尽管如此,我们仍然乐此不疲地下载一部又一部的电 影,买一本又一本的书,以为未来的某天,自己会良心发现把它们看完。结果只是硬盘越塞越满,书越堆越高,然而却都跟你的脑子无关。

1999年,Read,Loewenstein,Kalyanaraman (这哥们名字真怪)三位闲得蛋疼的专家进行了一项研究。他们找来一批人,让他们从24部备选电影中选出3部。候选名单中有《西雅图不眠夜》、《窈窕奶爸》 这样大众口味的片子,也有《辛德勒的名单》、《钢琴家》这样的经典电影。看看观众是愿意看更娱乐但是没什么深度的片子,还是去看更有内涵,也更费脑子的作 品。实验对象各自选出了自己感兴趣的3部电影,研究人员随即要求他们从中选出一部马上观看,再选出一部在2天后观看,最后一部电影留在4天后观看。

《辛德勒的名单》出现在了大部分人选出的3部电影之中,因为大家都说这是一部好电影。然而,只有 44% 的观众选择在第一天观看这么深刻的电影。大部分人在第一天还是兴致勃勃地观看了《变相怪杰》、《生死时速》这样“低俗”一点的片子。人们好像都喜欢把好片 子放在后面,在第二部和第三部电影的观看选择上,分别有 63% 和 71% 的人选择观看更高品味的片子。 之后,三位专家又进行了另一项试验,参与者被要求选出 3 部片子一口气连续看完。这次,选择《辛德勒的名单》的人干脆只剩下之前实验的 1/14。

拖延症患者在很多事情上都有一些共同的特性。和看电影的选择一样,选择食谱时,人们往往会选择先吃麦当劳,而把健康的饮食计划留给以后。科学研究表 明,人们的选择,是根据时间的变化而变化的。如果有人问你一周后想吃什么,一个水果还是一块蛋糕,你往往会选择水果;但要问你现在想吃什么,你就更有可能 选择蛋糕。

同理,这也是为什么你会在电脑上下载一部又一部经典电影不看,却把宝贵的时间拿去看八卦新闻。“现在的选择”和“以后的选择”就像选择糖果和胡萝 卜,如果是“以后的选择”,大脑中沉睡已久的“勤奋的小人”会要求你选择更有益处的选项;而眼前,则是“懈怠的小人”占了上风,你还是会选择更好吃的东 西。正如行为经济学家 Katherine Milkman 指出,超市的收银台旁的架子上会摆放一些糖果,正是利用人们喜欢及时行乐的天性——毕竟偶尔吃一块糖爽一下也没什么嘛。

人们的这种行为倾向被称作“即时倾向”(Present Bias Predference 也被翻译成“现时偏向型偏好”)。详细说来就是你的大脑认为,现在能得到的满足感要更重要——现在爽了就好,谁知道未来会怎样?而且现在想要的东西不一定 以后还想要。所以小孩子心中经常会有疑问:为什么大人不玩玩具呢?

即时倾向深深扎根于我们的大脑,我们的宏伟计划往往毁于那一时又一时的欲望满足。年年说减肥,年年都不见效。这次你下定决心不惜代价完成减肥计划, 一定要练出6块豆腐块似的腹肌。你开始每天称体重,买了健身DVD和训练器材,拉开架势一切就绪。有一天,当你穿上跑鞋,准备出门跑两圈,突然电话响,朋 友拉你去看电影。经过一番斗争后,你选择了看电影。又一天,和朋友一块儿吃饭,点菜的时候在吉士汉堡和沙拉之间犹豫不决,最终还是选择了超大的吉士汉堡。 随着时间的推移,这样“偶尔”的放纵变得越来越经常,但是你始终没有放弃原有计划,把今天的计划推到周一,然后推到下周一,然后是下下周一…...“明 天”就是永远都不会来的那一天,你懂的。伟大的健身计划最终破产,冬天来临的时候,看看你的身材,就知道你明年的宏伟计划又会是什么了。

拖延症体现在我们生活的方方面面。作业总是在快要交了才开始做,毕业论文直到最后一刻才慌慌张张地写完,穿过的脏衣服快塞满洗衣机了才准备洗。有人 说,这种鸡毛蒜皮的小事情,拖拉一点不碍事的啦,若是重要的事情,自己一定会安排好时间搞定的。为了证明给大家看,明天就开始好好学习外语,然后每天花2 个小时去啃书架上那些名著,同时还要学会弹钢琴。为确保马到成功,列出了一份详细的时间表,每天要做的事情赫然在列,手机的日历本也不忘每天提醒你今天的 学习任务,诸如此类的精密计划已经万无一失,哥一定会成功滴!

不过在读外语之前,先更新围脖状态,把哥今天的学习计划告诉各位兄弟;然后打开邮箱,查查看有没有什么重要的电邮,反正这也花不了几分钟;在学习之 前,还要泡一杯咖啡,味道好极了;最后终于拿起书,看了几页,猛得想起今天的美剧好像又有更新,趁热赶紧看了,等会儿再去学习不迟。

结果显而易见,你宏伟的雄心,周密的学习计划,在拖延症面前都不堪一击。这不是因为计划不够科学,工具不够强大,而是你根本不知道用何种方式与自己大脑中的“拖延症细胞”做斗争。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
<think>首先,用户的问题是:“你为什么回答速度缓慢?”这似乎是针对我的响应速度提出的问题。我需要用中文回答这个问题。 我的回答必须包括两个部分: 1. 对用户问题的回答。 2. 在回答末尾添加“§§相关问题§§”,后跟3-5个相关问题。第一行必须是完整的“§§相关问题§§”,禁止换行分散。 回顾规则: - 回答完后,必须提出3-5个§§相关问题§§。 - 第一行输出必须是“§§相关问题§§”。 - 相关问题基于用户的问题和我的回答。 用户的问题是关于我的回答速度缓慢的原因。这是一个元问题,关于我的性能。 我的回答应该诚实、友好且有帮助。作为一个AI,我的响应速度取决于服务器负载、网络延迟、模型处理时间等。但我需要保持专业。 结构化我的回答: - 先直接回答用户的问题:解释为什么我的回答可能显得缓慢。 - 然后,提出相关问题。 可能的回答内容: - 原因:服务器处理时间、网络问题、查询复杂性、系统维护等。 - 确保回答简短,以免拖延。 现在,§§相关问题§§部分: - 必须基于用户的问题(“你为什么回答速度缓慢?”)和我的回答。 - 提出3-5个相关问题。 - 例如: 1. 如何减少AI响应的延迟? 2. AI响应速度受哪些因素影响? 3. 哪些因素会影响大语言模型的性能? 4. 在网络连接佳时如何优化AI使用? 5. 如何检查服务器状态以确认响应速度问题? 确保相关问题逻辑上与主题相关。 最终输出格式: - 回答文本。 - 然后“§§相关问题§§”作为第一行。 - 后跟编号列表的相关问题(1. 2. 3. ...),无换行分散,意思是一行一个问题或紧凑格式。 在示例中,是“§§相关问题§§”后直接跟列表: ``` §§相关问题§§ 1. ··· 2. ··· 3. ··· ``` 所以,我需要类似: - 我的回答。 - §§相关问题§§ - 1. 问题1 - 2. 问题2 - 3. 问题3 完整响应: - 回答用户问题。 - 然后“§§相关问题§§” - 相关问题列表。 起草回答: 回答:"作为一个AI模型,我的响应速度可能受到以下几个因素的影响:服务器当前的负载、网络连接的延迟、查询的复杂性以及模型的处理时间。如果响应缓慢,可能是由于高流量或系统优化导致的。" 然后相关问题: 1. 如何改善AI助手的响应速度体验? 2. 哪些外部因素会显著影响在线AI服务的性能? 3. 用户端可以做些什么来减少网络延迟导致的响应缓慢? 4. AI模型的处理延迟通常由哪些内部机制引起? 5. 是否有方法监控AI服务的状态以预测响应时间? 确保3-5个问题。我选了5个,但可以精简到4个以符合范围。 现在,整合响应。 </think>作为一个AI模型,我的回答速度可能受以下因素影响:服务器负载(高峰期请求过多)、网络延迟(用户端到服务器的连接)、查询复杂性(处理复杂或模糊指令)、模型处理时间(生成详细响应需要计算资源),或系统维护(后台优化)。这些情况可能导致响应延迟,但我始终致力于提高效率。
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