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人的适应性会战胜算法

衡阳地产小策 80

前言:

眼前你们对“算法适应性分析”都比较关切,咱们都想要分析一些“算法适应性分析”的相关内容。那么小编也在网上搜集了一些关于“算法适应性分析””的相关知识,希望小伙伴们能喜欢,我们一起来学习一下吧!

现在市面上非常火的抖音,是以算法闻名的字节跳动公司旗下的产品。

现在大家都感觉算法很强大,但我感觉人类最后终将胜利。

或者说我认为算法不是商业世界最强的能力,原因有三个。

一,因为算法是人做的,是人做的就会犯错

二、人不是机器人,无法被算法取代,其次到目前为止还没有可以真正在运算能力上战胜大脑的机器。

三、人类的适应性导致算法无法真实计算一个人内心真实的喜好。

人脑有860亿个神经元,能够以每秒200MB的速度进行并行运算。什么意思,大体就是把谷歌平台上百万台服务器一起加上,其并行运算的速度也不及人脑。

以人脑的复杂度来看,机器很难取代人脑,如果机器难以取代人脑,那么算法也无法真正取代人的选择。

而作为一个人类发明的算法,他在一段时期内是有效的,但当人们习惯了之后就会适应,适应了也就不觉得新鲜了,一旦不觉得新鲜,那人就需要更加有新鲜感的东西去取代。

换句话说就是算法无法模仿人类的善变。

加上人类天生的适应性,算法要不断迎合人类那无限提升的各种需求,可惜计算机的算力有上限,所以算法无法无上限的满足人类的需求​。

用算法追求人类,就好比一个屌丝男用跪舔的方式追求女神,初期可能会得逞,但肯定不会长久。

今日头条和抖音我感觉就是用算法这个屌丝在追求人类这个女神。

可是人类这个女神是个适应性渣女,你对她越好,她要求的越多,到最后总有一天你会无法满足她,于是增长就停滞了。

而真正麻烦的是,当了解抖音的算法逻辑之后,很多人就会尝试驯服抖音。

比如我本身喜欢看美女,但是别人老是看到我的喜欢里面很多美女,这个怎么可以,于是我就看一些培训学习内的知识,然后抖音又给我推那些学习内的知识。但我是实际上还是喜欢看美女啊。算法说我去你个骗子,你怎么能这样​?

这还不是最糟糕的,最糟糕的是我一看就这样啊,然后直接没有新鲜感了。

人没了新鲜感,你对他也就没有从前的吸引力。

如果把抖音比喻成一个女神,她喜欢一个屌丝上了一个屌丝男,屌丝男轻易就被征服了,并且在刚开始是欣喜若狂,可是时间久了,屌丝男也会发现和女神在一起也没啥特别,日子久了干那个啥事多了,也没了之前的激动,就好比面对自己的右手​。这就是适应了​。人类就是这样,渣男​。

说到这很多人可能会说我是个渣男,但不好意思,我告诉你的是人的天性和男人的天性。人的天性是适应性,也就是无论给你多好,久了就适应了也不觉得多好,同样的无论你条件多差,久了也就适应了也不觉得有多差。

我是个屌丝,追过女神,也和女神生活过很多年,这方面我有发言权的相信我。同样男性因为不是繁育的主体,几百万年的演化过程中男性绝大部分时间采用的方式是多播种。这是进化导致的,不是男人自己想这样。

说到这我劝一下各位女同胞,真的不要因为自己很漂亮就太过挑剔,因为一你的美丽无法长久,二,即使你是美丽的,作为人类的一员男性也有适应性。

没有和一个人同甘共苦过,他发财了找你,你年老色衰后,换你一点心理负担都没有。

他功成名就后取的你,你年老色衰后换了你也没啥负罪感。

唯有一同成长的友谊可以长存于世,所以和你的老公做朋友,不要和他做恋人。

以上是我个人的扯皮,说点重要的。

人们本来的天性是希望积极向上的,而绝大部分普通人是喜欢看美女,八卦的,同时他们内心也是希望能够积极向上的。

可是他们的大脑无法控制自己的双手,于是大把大把的时间就都浪费在抖音上,刚开始肯定没什么,可是当这个人几年过去一事无成,他想找个地方发泄自己的不满,转移自己因为能力不足导致失败的原因,他会找谁?

那个柿子最软,挑那个,那个在他那消耗他最多的时间就找谁。抖音的未来也许不但不会因为算法变得强大无比,还可能因为算法背上社会舆论的压力。

最后你推荐了人类喜欢的东西,最后人类还会恨你为什么​?

因为人就是这么矛盾的个体,会同时具备善和恶,对和错两种关联,且两种对立的关联还是并存的。他会一边爱你,然后在把所有的错都推给你​。

算法不是无敌的,真正服务社会,为社会创造价值才是根本,数字时代谁掌握信息谁就赢,信息流中,人是上游,但人为什么选你?

因为你给他看他喜欢的东西吗​?人大多数时候自己喜欢什么他自己都不知道好不好​。

短视频,是加大了信息量的传播,但人不一定需要时刻拥有那么大的信息量。

之前在听梁宁老师的课时,老师说字节跳动和腾讯必有一战。

这个我是相信的,没有挑战狮王勇气的狮子没法繁育后代。但我感觉腾讯的胜率可能更大。

因为两方都有算法,而腾讯拥有信息流的头部----人。从前和现在所有的生意,交互都是在人和人之间互动,已经占领了人这个制高点的腾讯很难挑战。

#情感写作小能手#

标签: #算法适应性分析