规则、行为、潜规则-ZT
先给你讲个故事。
有一天，妈妈接四岁的女儿放学。在一个红绿灯的十字路口停下的时候，
妈妈：“ 宝贝，你知道红绿灯是干什么的么？”
女儿：“ 我当然知道，红绿灯是警察叔叔告诉大人车要怎么开的。”
妈妈：“ 那你说说是怎样的？”
女儿：“ 红灯就要停下，绿灯就可以走。”
妈妈：“ 那黄灯呢？”
女儿：“ 黄灯就是要赶紧加速，快快开过去。”
孩子们在这个世界，有些事是我们把规则直接告诉她们。然而大部分时候，她们是从成人的行为里去总结出这些规则。
我们自己，又何尝不是呢？
2
如果有个人问你，我要去某某公司面试程序员职位，该准备些什么。估计十有八九，你的回答里会有 “刷题” 这一项。这个倒也还无可厚非。有些程序员可能做的工作和算法相关的编程关系不大，突击准备下也在情理之中。
然而你可能也遇到过有人告诉你 “某 BBS 上有一些这个公司考过的题，你可以去找来看看。” 而该 BBS 上的一条潜规则是：你看了这些题，按需准备了。等你面试完，也要回馈社区写 “面经”，说说你面到了哪些题。
这个场景当年准备出国考托福、考 GRE 的很多同学应该都不陌生。其实，所有的应试本来规则是筛选人才。而在无数人用自己的行为诠释这个规则后，我们就有了新的 “潜规则”。
3
记得很久前玩过一个游戏。
这个游戏需要参与的人比较多。比如二十几个。分成两组，站成两排，隔开。两排的队尾的两个人，会听到同样一句悄悄话，这句话描述的是一个典故或者成语或者别的，例如 “叶公好龙” 、“守株待兔”、“士为知己者死” 等等。这两个人再分别用肢体语言将听到的 “表达” 给站在他前方的组员（其他组员依然保持背向不能看）。看到后的那一位组员按照自己理解的意思，再用肢体语言将理解到的行为 “表达” 给站在他正前方的组员。这样一个一个传递自己看到和理解的行为，依次类推。最后站在队首的两位将理解到的典故或者成语说出来。
绝大部分时候，整个游戏的过程和结果都会令人捧腹大笑。而且几乎每一次，最终 “领会” 出来的和最开始描述的已经是大相径庭。
其实，社会上很多的规则的传递，都和这个游戏及其类似。
4
为什么机器学习、深度学习那么牛？
因为它不是通过固定的公式或者程序的描述来做决定，而是根据 feed 给它的大量的实际行为（训练集）来自我调整规则，或者说调整规则里的参数。这样总结出来的新规则，在和训练集类似的场景下，就可以做出一些很准确的判断。
当然，机器学习没这么简单，还有去噪，还有模型的选取，还有特征集的选取等等等等。
某些意义上来说，这和人的认知过程很类似。
5
如果有人问你，什么是创业？什么样的创业会成功？你怎么看？
虽然很多人都写过类似的话题，但是并没有一个很一致的看法或者可奉为宝典的规则可言。原本，我以为，创业应该是有一个改变世界的想法，然后你去努力找到人力和财力的资源，为着这个想法奋斗。这是创业。
可是日子久了，看到的，听到的多了，你会发现，很多事不是你想的那么简单。有些人因为 “现在大环境好” 而创业；有些人为着 “不想给别人打工” 而创业；有些人因为 “我能组建一个好的团队” 而创业；更有甚者，因为看到一个自以为不如自己的人创业有小成而创业。。。
而有些人，似乎真因着他的理由而成功了。
6
有个老人摔倒在路上了。规则是要帮助别人，尊敬老人。你看到的行为是无数人为自己的善良和好心买单。于是潜规则成了 “少管闲事”。
家里有人生病了。规则是有病去医院看病。你看到的行为是医疗体系的数不清的漏洞。于是潜规则是什么呢？不是必要情况，医院少去为妙。（哦，可以尝试一下 “丁香医生”。）
这个社会本来应该存在的规则，因着不同人的诠释的不同，我们学到的，很多时候其实是他的潜规则。
很多时候，我们也只是一个认为 “ 黄灯就是要赶紧加速，快快开过去。” 的孩子。
来源于一个很好的公众号
