1、每天睜開眼的選擇：

A夢想還遠著呢，也不差這一小時懶床。

B馬上起床，鍛煉；

2、每天早餐的選擇：

A隨便在外面吃點什麼

B坐在餐桌前安靜吃完水果+疏菜+麵包+牛奶+雞蛋

3、每天上班時間的選擇：

A馬馬虎虎做完工作就開始在網上閑逛，輕鬆愜意當個吃瓜群眾

B認認真真完成安排的工作，做好一周一月計劃，努力精進業務水平

4、每天下班回家後的選擇

A吃完晚飯看電視、看電影、打麻將、打遊戲

B閱讀專業或跨專業非虛構類圖書

每天，我們都要面臨無數各種各樣困難的、輕鬆的、痛苦的、高興的選擇，

大多數人出於本能或習慣，多半會選擇相對更容易更輕鬆的那個選擇……

多數人選擇A，是符合人性，但正因為每天大多數人選A，從概率來分析，事實上那條道上因人數眾多，競爭的基數反而大，後面的困難更大；

而選B的，由於人數少競爭不大，反而更能脫穎而出。

每天選擇相對困難一點的，以後就會越來越容易，

每天選擇相對容易一點的，以後就會越來越困難；

這是無數人，無數次人生經驗總結。

如果有得選擇，我們盡量選擇相對困難的那件事去做。

比如：前幾年雖然買房有些困難，但那困難，墊墊腳還是能夠買得起的，當時困難一點，現在就容易一點了，如果當時選擇容易，現在跳起來都很困難購房了（不是建議現在購房，這一波上漲之後，幾年內房產稅大規模出台對未購房者可能才是好時機）。

那麼問題來了，在面臨選擇時，人為什麼多半會去選擇相對容易一點的，只有真正明白其中的概念和邏輯關係，我們才能從心底里認同、行動上執行、習慣上養成正確的選擇。

1、要知道，選擇做正確的事，比正確的做事那要強上不止一個量級。

趨利避害、拈輕怕重是生物的天性，人也不例外。逃避一件看起來困難的選擇，只是身體上認為它是「有害」的，但這「有害」只是當下的一種本能、身體短暫的直覺。

比如冬天早上醒來起床，本能和直覺告訴身體，這是「有害的」，

可是正常理智一點的人都知道，這只是身體不舒適而已，並不是「有害的」。

任何困難的事，身體都會本能認為是「有害的」，其實呢，只是身體不舒適，理智和自律、明白這個邏輯的人，就算是在最冷的冬天，都會用成熟的心智控制身體快速穿衣起床，必竟，事情還很多，夢想還很遠，只爭早夕……

2、解決之道：突破舒適區。

抓住了人為什麼要拈輕怕重的心理根源，我們就可以從源頭上解決問題：必須從思想和行動兩個方面都突破舒適區，面難選擇時，我們才能做到迎難而上，做出長期正確的選擇。

要突破舒適區，就必須進入深度學習。

深度學習常與人類大腦工作方式背道而馳，超出了人們的學習舒適區，

表現在外，就是我們要選擇的那個讓自己不舒適的「困難」。

深度學習，難在需要你發現深層次的因果聯繫。

馬奇（James G. March）將人類從經驗中獲取智慧的模式分為兩種：

舒適區學習：在不求理解因果結構的情況下，直接複製與成功相連的行為；

困難區學習：努力理解因果結構並用它指導以後的行動。

先看舒適區學習的案例：

一位大叔看到路邊大媽燒餅賣得不錯，於是跟風賣燒餅。大媽賣燒餅多放一個雞蛋，導致大家都愛買，他跟著也多放一個雞蛋。可惜大叔沒看到大媽還有個漂亮女兒站在攤位前??這類行為，被馬奇稱為低智（舒適）學習。

再看困難區學習的案例：

芒格（Charlie Munger）通過綜合對歷史人物、投資公司的失敗案例分析，以及各類心理學與數學知識，總結出人類誤判心理大全與投資清單，試圖理解因果結構，分析人是怎麼失敗的，用它指導今後的投資行為，這被馬奇稱為高智（困難）學習。

高智學習，困難在於，需要你將知識內化為本能，這需要長期大量的學習。

事實上有為什麼可選擇呢，在深度學習者看來，是沒有選擇的，只有正確和不正確、應該或不應該區別，比如常說的「魚和熊掌不可兼得」在深度學習者來說，即然可以吃得起熊掌，難道魚還吃不起嗎？只有長期還在舒適區呆著的人才有選擇困難症，或閉著眼選擇容易的那一個選項。

3、那麼，問題又來了，大多數人就是願意呆在舒適區。

我覺得如何舒適就如何選擇，人生不就是圖個快樂和舒服嗎，沒什麼不好的，我為什麼要遭罪偏偏選擇困難的去做？

在一個城市化高速發展的社會，比如中國，通過自己努力彎道超車，或者政策紅利一夜暴富都是可能而且容易的；

但是，社會一旦進入到發達又穩定的階段，階層的分化和固化將變得日趨明顯。

目前，中國城市化正在進入下半場的最後一節，其實給我們普通低層階級的時間並不多了，

4、有一句話叫「社會即將分層，你將會在第幾層？」

郝景芳的《北京摺疊》榮獲2016年的雨果獎。

雨果獎是世界科幻小說的最高獎項，堪稱科幻界的「諾貝爾文學獎」，可《北京摺疊》與其說是科幻，不如說是披著科幻外衣的未來社會分層隱喻：

頂層操控規則，中層高節奏工作，而底層的窮人，將連被剝削的價值都不再會有。

當底層人民每天都在舒適區「愉悅」的生活著時，阿爾法狗已經戰勝了李世石，

一場「人工智慧」的革命正悄無聲息地到來。

正好，這幾天正在看《未來簡史》，得出的結論是：

未來，一些人會變得沒用。

在目前工業化國家，人力是非常寶貴的資源。

大工廠時代每個工人都特別有用，戰場上也是人越多越好。

重視每一個人，不僅僅是高大上的概念，也因為這個時候的經濟和軍事需要每一個人。作為一個人的價值現在看起來還很大。

如果以後不需要了呢？

現代戰爭越來越依賴高科技，網路戰甚至就是幾分鐘的事。

過去機器取代一些人的工作，人總是能發明新的工作，赫拉利說這可不是自然定律。

而現在的趨勢就是機器智能越來越比人更適合工作。比如股市的高頻交易、普通律師、醫療診斷等等職業，都會慢慢被機器取代，而且準確率和效率更高。

工業革命帶來了無產階級，

現在人工智慧革命也會帶來一個新階層：一個對經濟和軍事來說都沒用的階層。

細思極恐，如果一個人對老闆沒用，就是失業，對國家和這個世界都沒有用，那算什麼呢？

可能真正的人工智慧時代還有幾十公里遠之外，

但城市化完結可能真得只有幾公里就到了，

社會越發達，階層越固化，

而階層，真的不是一代能積累的。

更耐人尋味的是：龜兔賽跑，如果兔子拚命向前跑，會怎麼樣？

答案是馬太效應。

最後的問題：中國社會即將分層，階層正在固化，

面臨每天無數的選擇，真的能安心呆在舒適區嗎？

（以上為捕快冷二原創，歡迎轉載）

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