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信息论视角

信息论是对信息量化、存储和传递的数学研究，而信息是面向不确定性的解决方案。1948 年，克劳德·香农（Claude E. Shannon，一个著名的 AI 以他命名）在一篇名为《通信的数学理论》的论文中提出，信息可以被视为一组可能的消息，而通信的目标是通过嘈杂信道发送这些消息，并使接收者在尽管存在信道噪声的情况下，能够重构消息，并且尽量降低错误概率。

信息论是信息时代的基石之一，是我们能够被各种各样的信息系统包围的原因。我们自己也可以被视为信息系统——稍微抽象一下，我们也可以拆分成输入层、处理层和输出层。

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我们接收各种形式的信息输入，包括文本、图像、语音，以及会议、谈话等互动中的信息。输入的信息具有不同的信噪比——有些信息高度相关且有价值，有些则是噪音和干扰。我们需要建立有效的信息过滤机制，降低无关信息带来的认知负荷。

大脑对输入信息编码、存储、检索和重组，是核心的信息处理单元。这涉及注意力分配、工作记忆、长期记忆等认知资源的调度。以及，知识工作还往往需要在多任务间切换，这会产生切换成本。另外，创造性工作要求重组和整合不同信息源，来产生创新性的成果。

不同类型的知识工作者输出不同的产品或服务，从决策、方案、创意到论文、专利等等不一而足。输出的质量取决于输入信息的质量、处理能力的状态，以及输出通道（如写作、演讲、做 PPT）的熟练程度。而且，输出往往会延迟和累积，而不是实时响应。系统需要通过反馈来优化其运行，我们还需要评价输出。其中包括评估输出结果评估、改进处理方法，以及调整输入源。

大体上，知识工作是通过结构化思考和处理，将混乱的信息转化为有序的知识和洞见。这其实是降低信息的不确定性，也就是降低信息熵；而这个过程需要投入能量、注意力和时间，才能对抗熵增——听起来我们才是麦克斯韦妖。

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所以我们要提升个人生产力，需要考虑以下方面：

  1. 优化信息输入：时间有限精力有限，需要考虑输入信息的质量，提高信息输入“性价比”；
  • 建立信息过滤机制，提升信噪比
  • 选择高质量信息源，降低信道损耗
  • 设置信息接收节奏，避免认知带宽过载
  1. 提升处理效率：在完成同样工作的前提下，花时间越少，效率越高；
  • 培养良好工作习惯，提升处理深度
  • 建立有效工作流程，提升处理效率
  • 聪明地利用工具，提升处理效率
  1. 完善存储系统：知识的积累和整理是提升知识工作者生产力的关键；
  • 构建个人知识库，避免大脑的天然缺陷
  • 建立定期复习机制，巩固记忆
  • 优化检索方式，提升信息获取效率
  1. 改进输出质量：要提升输出能力，需要有方向有目标有反馈的刻意练习；
  • 提升表达能力，刻意练习
  • 优化沟通方式，提升输出效率
  • 重视反馈机制，发展元认知能力

这些是我们在建立自己的生产力框架时需要考虑的内容。

控制论角度

控制论是对循环过程的跨学科研究，最著名的定义是诺伯特·维纳所给出的：“动物和机器中的控制与通信。”

从控制论的角度，我们可以将知识工作者视为一个复杂的自适应控制系统，而我们自己同时是系统的操作者和被操作对象。

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容易理解，这个系统是目标导向的。知识工作者需要不断比较当前状态与目标状态之间的差异，并通过反馈控制来调节自身行为。这种控制过程体现在多个层面：

在战略层面，知识工作者需要设定目标设定和规划路径。这涉及到对环境的感知、对自身能力的评估，以及对未来的预测。典型的控制回路包括职业发展规划、能力培养计划等长期调节机制。

在战术层面，知识工作者要处理具体的工作任务。这需要实时监控执行情况，调整资源分配，处理各种干扰。

在操作层面，知识工作者要调节基础的认知过程。这包括注意力分配、工作记忆管理、任务切换等即时控制过程，需要维持关键参数（如专注度、能量水平）在合适范围内。

特别重要的是，这是一个具有学习能力的控制系统，大概像是个机器学习模型。通过经验积累，知识工作者应该能够：

  • 优化控制参数，提高响应效率
  • 建立更准确的内部模型，改善预测能力
  • 发展新的控制策略，应对复杂情况
  • 提升系统的健壮性，增强抗干扰能力

这其实是对“某个领域的专家”的另一种定义形式。

同时，知识工作者也是个嵌套的多层级控制系统。高层的目标会分解为低层的具体任务，不同层级的反馈回路相互影响。我们还需要协调这些控制回路，避免冲突，实现整体最优。

而且，还需要考虑人类的特定约束条件：

  • 信息处理能力有限
  • 能量供应受限
  • 响应存在延迟
  • 控制精度不完美

这些约束决定了系统必须采取相应控制策略，如：

  • 以分层控制来降低复杂度
  • 以预馈控制来提前应对变化
  • 以容错控制来应对不确定性
  • 以自适应控制来调整控制参数

要提升面向不确定时代的知识工作者系统性能，需要从以下方面努力：

  1. 提高感知能力：敏感地感知自身和环境的变化，是系统自适应的基础；
  • 培养自我觉察
  • 完善监测手段
  • 建立评估标准
  1. 加快响应速度：建立系统而非树立目标，建立流程而非依赖灵感；
  • 优化决策流程
  • 建立标准程序
  • 提升执行效率
  1. 增强适应性：以反脆弱的思路构建生活体系，永远保持多个选择；
  • 保持系统灵活性
  • 建立学习机制
  • 积累应对经验

下一篇，我们将谈谈从系统论的视角出发，如何看待知识工作者的生产力系统，以及结合之前的讨论，我们应该如何构建适合自己的生产力框架。

本文由 Claude 和 Github Copilot 协助完成。未标明出处的配图由 FLUX-dev 生成。

本周的成果

  • 完成了几项比较重要的工作
  • 为下一个项目做准备
  • 改进了一点工作流程

本周的改变

  • 身体恢复了
  • 有几天状态不大好
  • 有一些新的想法

做得还不错

  • 按部就班地完成了工作
  • 比较健康
  • 情绪比较稳定

做得不太好

  • 工作量不足
  • 戒烟不顺利
  • 拖延比较严重

下周的目标

  • 完成工作
  • 开始新项目
  • 保持身体健康