关键词：认知升级 数据主义 刻意练习
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如今同一个办公室的同事提升了，这次又没轮到你？当年的同窗创立的公司已经上市了，为什么他就是要比你厉害？最可恨的是，你的情敌抛弃了你的女神（男神），因为他（她）又找了一个年轻的新欢。

在无数个残忍的夜里，你彻夜难眠，你反复追问，你深陷自责，为什么你就是不如别人？人与人的差距到底在哪里？

怪运气吗？运气确实重要，但运气这个东西难以捉摸，你只能敬畏，无法运用。怪出生吗？那为什么有人能逆袭你不能。怪自己不努力吗？你不是一大把年龄每天还在死记硬背30个单词吗？

在李开复的新书《AI.未来》里面，他从算法、算力和数据三个方面对比了中美人工智能领域的实力，得出中美势均力敌的结论，因为中国在数据方面优势明显。读完这本书后，我就一直在想，人与人之间的差距，本质正是“数据”。下面，我们就从算力、算法和数据三个方面来看看，人与人的差距到底在哪里。

算力

人的算力，说白了就是智力。《原则》的作者，著名的桥水基金老板，雷.达里奥曾说，“我阅人无数，没见过有人天赋异禀。”

确实如此，人和人之间智力的差别没那么大，就像两只麻雀之间不会有太大差异。很多杰出的人，智力并不出众。正常人的平均智力都在90——110之间，我佛爱因斯坦、刚刚去世的霍金大概都是160，别看他们比我们正常人高出50%，从科学角度讲，必须高出一个数量级（10倍）才有区别对待的意义，也就是你我和爱因斯坦、霍金没什么两样。

算法

人的算法，可以看成是思维模式。思维模式并无对错，只有是否适用。每个人出生时，在我们200TB的大脑中，只预置了不到2GB的算法（不足十万分之一），比如恐惧——怕黑、怕蛇……其它算法，源于我们在毫无头绪中面对这个陌生的世界，慢慢摸索，逐渐形成一些看法。

当然，这个看法起初是不稳定的。你怀着这种看法反复去跟世界碰撞，与现实格斗，当你正确得到奖励，就深化这种看法；当你犯错遭到教训，那就改进或否定。就这样不断地迭代升级，不断地格物致知，逐渐形成你的人生算法。

可见，算法的形成，关键在于你有没有反复与世界碰撞，有没有与现实格斗，就像打游戏，要升级就要打怪，刷经验值。刷经验值，就是积累数据。

数据

前面讲了数据是关键。在《AI.未来》里面也讲到，算法可能有高低之分，就像中国工程师写代码可能不如美国工程师，但这个差距可以用数据量来弥补。因为，海量数据袭来，会强迫和加速算法升级。

《文心雕龙》里说“操千曲而后晓声，观千剑而后识器”：你弹了一千首曲子以后，就能够真正听懂音乐了，好和坏瞬间就能分别出来；你看完一千把剑以后，一把新剑放在你的面前，你就能马上识别出它的好坏。

不管是分别音乐的好坏，还是识别剑的好坏，都在一瞬间发生。也许，你会觉得这个人很神奇：能够听出弹曲子的人的状况，甚至能够从琴声当中识别弹琴的这个人很隐秘的特点。就像《三国演义》里写的，诸葛亮和周瑜都是懂琴之人，他们听见彼此弹琴的声音，一下子就能听出琴声里的“火的味道”，于是，他们不约而同地想到了火攻——火烧赤壁。

但对外行来说，无论什么剑放在面前，根本就没法置评它的好坏，甚至完全有可能把坏的认为是好的——这里的差别就是一个数据问题。

再看俗话说的“画虎画皮难画骨，知人知面不知心”。画虎皮、画轮廓容易，但你想画出虎的神韵，其“后台”不知要积累多少的观察与信息。每个人的外表都是眼耳口鼻面，简洁可视，但你想观其面而知其心，却不知要拥有多少广泛阅人的经验。

所有差距，都在数据。

怎样用好数据

数据是关键，决定了人与人的差距。但是，为什么开一辈子出租车，也开不出一个F1赛车冠军呢。

让你有痛感的数据才是好数据

开出租车与赛车手的训练，其差别，表面看是目的不同，赛车手为提高能力，出租车司机为赚钱；实质是方式不同，赛车手必须调动全部认知去战胜每一个训练进度表中的挑战，出租车司机可以舒舒服服的一边听广播一边驾驶把钱挣到手。

两种方式对待数据的体验是不一样的，那些让你有痛感的数据才能更好地促进你的成长。正如前面讲到的，“与世界碰撞”、“与现实格斗”，轻轻松松挣到的认知，很可能不是真认知。

学而不思则罔

所谓“学而不思则罔”，就是说如果只是疯狂汲取数据，不懂去思考和辨析数据，进而形成算法，那你的大脑只是一团团湿漉漉的数据浆糊，你的内心只是囤积各种数据的垃圾场。

而思考数据，最佳方式是把数据讲成一个故事。讲故事，是对数据的破译。

二战时，有一次德军准备对苏军进行奇袭。为了达成战斗的突然性，德军派一支先遣部队悄悄潜伏到苏军阵地前一片灌木林中。苏军没有发现。离德军的奇袭时间越来越近，一位苏军侦察员进行例行性侦察时发现，阵地前灌木林中有些树枝的弯曲程度与风向相反，他立即判断有德军潜伏，便报告了指挥部。苏军立即对该地区实施炮击，挫败了德军的奇袭图谋。原来，德军不慎将一些武器挂在树枝上，导致树枝弯曲方向与风向相反。

这位侦察员，正是在长期实战——数据积累中生成了一种独特管用的思维模式——算法，在接收到一组新数据——“树枝弯曲与风向不一致”之后，进而把数据还原为故事。

前面讲过“知人知面不知心”，那为什么还有“见字如面”一说呢？难道看一个人写的字比见到一个人还管用？原来，“知人知面不知心”就是你看到这个人——一组数据，却无法把数据讲成一个故事；“见字如面”则是你见到这个人的字——一组数据，从他的笔迹轻重缓急、流畅程度得出其心境，也就是讲成了一个故事。

正所谓“书读百遍，其义自见”，希望你也能拥有这种基于数据的世界观。今后，当你看到别人比自己厉害的时候，你可能会少些抱怨，你知道自己只不过是数据积累不够，遭遇痛感数据不够，把数据讲成故事的能力不够。而这一切，症结在数据。

数据的问题，那就用数据去解决。