↖  为什么熵增理论让好多人一下子顿悟了-3..

再比如学习这件事，当我写这篇文章时，大脑是一片浆糊，怎么办呢？ 画思维导图，思维导图的第一性原理就是降低信息的混乱度。 但是这个过程真的极其痛苦，我需要不断对信息进行分类归纳，有的地方要反复改。
痛苦着痛苦着，突然「熵增定律」闯进了我的脑海，让知识变得有序的过程不正是熵减的过程吗？
所以痛苦是必然的，舒服是留给死人的。
虽然很痛苦，但还是得主动去做这件事。

  2、开放系统  这里也用耗散结构来分析，但是前面企业里讲了，所以这里略讲一下。（因为字数又超了，23333） 

①开放性 你要一直保持与外界交流的状态，把过去的熵埋葬，然后拥抱新的明天。 什么是过去的熵？ 比如打翻的牛奶，腐旧的认知，回不去的人。 什么是拥抱新的明天？ 比如去新的环境（旅行），获取新的认知（读书），结交新的人（社交）。
 ②远离平衡态 我们极容易陷入平衡态，即使你尝试了一件新的事情，认识了一个新的人，你也会很快熟悉，并待在这种状态之下，认知里面叫“舒适圈”。 如果你发现你的生活很久没有波澜了，想必你已经掉进平衡态了。 比如我写作两年了，写作水平很大一段时间都没有进步 ，这就是平衡态，这是不好的。 你要不断超越自己，给自己新的目标，新的计划。
 ③非线性 非线性，其实就是复利效应。 也许你此刻做的很多努力，看起来杯水车薪，学习、生活都没有改变多少。 但是请不要灰心，继续坚持熵减，等到有一天，你只需要一丁点努力，就会开启你开挂的人生。

  3、智能化 
最后，还想谈一点，也是所有熵减方法里面最强大的一个东西。
它不仅适合任何组织的进化，也契合我们个人的进化。 这正是我们前面提到，生命的演化里面的第三点——智能化。 整个生命的减熵史，就是一个不断变得智能的历史。
 为什么生物非得需要智能化呢？难道外力做功和开放系统都不足够我们生存的吗？ 模型君不敢说100%需要智能化，但是从生命的演化来看，似乎都是在朝着这条路发展。 因为一旦你熵减了，那么你的环境就会加剧熵增，也就是说环境会变得越来越恶劣。 如果生物要生存，就需要更强的减熵能力。 这种更强的减熵能力从何而来呢？显然光靠光合作用和呼吸作用，以及开放系统是远远不够的。 

明白了这一点，你就明白了为什么一个RNA聚合体会进化成单细胞，进化成多细胞，进化成有限生殖，进化成猿人，进化成智人，进化成今天的我们。 这种智能化的过程是必然的。 只是我们非常有幸，也许在某个外太空，是类似海豚这样的生物具有智慧。
 这个过程，王东岳老爷子将其整合为一个哲学概念——递弱代偿。 当我们的生存环境很变得越来越艰难，为了生存我们就需要更强大的生存能力。

比如从农耕时代到工业时代，到现在的互联网时代，到未来的人工智能时代。 「这也是为什么我们今天的竞争力会越来越大的原因，也是为什么我们变得越来越焦躁的原因，因为环境熵增了。」 

好了，现在我们懂了，减熵的终极方向是智能化。
 那么如何智能化呢？ 答案是降低信息熵。
什么是信息熵？它被用来度量信息的不确定度，信息熵越大，不确定性就越大。 在你变得越来越智能的过程中，就获取了更多信息，消除了一些不确定性，所以熵减少。 

前面提到熵有两种，热力学熵和信息熵。其实这两种熵是可以用公式做等号的，因为获取信息需要能量。 

1bit 信息熵＝kln2（J/K）热力学熵 

当你信息有局限的时候，要做成一件事，你就需要更多的能量，产生更多的熵。
 比如做同一套试卷，学霸跟学渣做题所需的时间和能量肯定是不同的，学霸一个小时就做出来了，学渣可能做了三四个小时还做不完。
比如炼钢厂，小炼钢厂要花很多时间和能量，而且材料利用率低，而大企业因为掌握更多信息，不仅耗能更少，效率也更高。
这也是为什么历来伟大的企业家都博览群书的原因。想起查理芒格的一句话：
我这辈子遇到的聪明人，没有不每天阅读的，没有，一个都没有。沃伦读书之多，我读书之多，可能会让你感到吃惊。

智能充当的角色，就是从无序中发现有序，减少大量的瞎做功。
不论是企业还是个人，如果你想站在更高的维度俯视世界，光做功和开放是不够的，你还必须在信息上，上升一个维度，做到四两拨千斤的效果。 这个过程其实就是“思维有了模型”一直在做的事——眼界和认知。 如果你想在此生有所建树的话，那么努力提升自己的眼界和认知，让自己变得更智能吧。 
注意事项
一、熵增无好坏之分 

看起来，整篇文章都在避免怎么熵增，似乎熵增是一个十恶不赦的坏蛋。 但是须知道，对于宇宙而言，熵增只是一个法则，没有好坏之分。
好坏只是人为在道德上的定性，这个定性对于宇宙来说，毫无意义。

 二、无序只是概率事件 

看起来，事物从有序到无序是必然事件。其实不是，它是一个概率事件，只是无序的概率非常大，大到有序的概率几乎可以忽略不计。 而在数学里面，概率无限大就被称作必然事件。 比如让猴子在键盘上随意打字，打出这篇文章被称为有序，而其他被称为无序。
那么有序的概率就是可以忽略的，我们可以说事物的倾向是从有序到无序。

以上，就是我对熵增定律的所有认知。
如果你从这里面获得了顿悟，请不要吝啬，把它给身边的朋友看看。
一个人走不一定走得更快，但一群人走一定能走得更远。

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