——会受限于其个人信息的积累，而个人信息的积累，又会受限于诸多因素——比如：兴趣、热爱、精力、阅读、搜索、理解、学习、训练，等等。
事实上，我们非常容易忽略的一点是：绝大部分信息——包括很多科学与科普结论，都是我们从“什么地方”看到的——这属于阅读性知识，而与之相对较少的一部分信息，则是我们亲自测试验证过的——这属于实践性知识。
那么，通过阅读获得的知识，其中有些是“一手”信息（如直接看论文，写论文是“零手”），另外一些都不知道是“几手”信息（如网络传言），而信息越是传播，就越容易成为“故事”，即：充满了扭曲的叙述谬误、证实偏差、归因偏差、便利之词、利己诱导、虚构想象与颅内模拟。
——是指人们总是习惯于将客观存在的事实，加上自身认可的理由和逻辑加以阐述。原因在于，思想会传播，是因为作为媒介的自私人类对它们感兴趣，并且喜欢在复制过程中将它们扭曲。
——是指人们在事后，下意识地把不准确的因果关系，错配给了行为与结果。例如，人在成功时，会觉得是自己的原因；而在失败时，会觉得是运气的原因。相反，在别人成功时，会觉得是别人的运气好；而在别人失败时，会觉得是别人的能力差。
甚至，就算是论文结论——也可能存在实验作假、捏造数据、分析错误等等；就算是科学共识——也有可能存在局限性与不完备性，甚至在未来会被证伪。
风险哲学家、随机性大师、“黑天鹅之父”——纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb），在《反脆弱》中，犀利地指出：
“在研究机构的报告中，人们可以有选择地报告能证实其想法的事实，而不会透露与其想法相悖，或者无法证明其想法的事实。而统计研究，往往因受这些片面性的影响而失真。”
那么现实是，我们只能选择，相信或不信——我们所看到的（非实践性）结论，因为亲自验证耗时耗力，我们并没有足够的时间与精力，去验证和辨明所看到的一切。同时，社会分工与协作（以及基因进化产生的不同秉赋）也限制了亲自验证的广泛性。
而我们的选择，一定是那些能够与我们自身认知相容的信息，即：我们只会相信那些——我们准备要相信，或是天生要相信，甚至是已经相信（而不自知）的结论或观点——也就是说，历史数据的积累决定了（我们相信的）概率。
“如果直接给出一个医学或科学的结论，那么我希望这个结论是经过同行审查的；但如果是一个逻辑性的陈述，或是由数学推理支撑的观点，则就可以忽略这样的审查，因为这些陈述和观点，其过程可以自身证明。”
那么显然，根据已知，我们可以推理出未知，如果逻辑链清晰明确，就会让我们非常相信推理的结论——产生不证自明的虚幻的确定感，而任何结论，也都可以通过推理其数据或信息背后的逻辑链来加以评估判断。
而正是推理与逻辑链，让我们可以不必亲身实践，就可以对阅读性知识，进行有效性的判断，其唯一的要求就是——推理与逻辑链的源头，必须保证正确，否则在错误的前提下，进行正确的推理，就算得到了正确的逻辑链，结论也依旧是错误的，并且是自以为确定正确的错误，而这种结论甚至还可能是——毁灭性的论断，或是具有迷惑性的信仰。
所以，在进行任何推理之前，我都应该自问一句——“信息源头真实可信吗？”，而在面对任何观点或结论之时，我们都应该仔细审视一下：
事实上，由于大脑存在进化出的认知偏好（现在来看就是偏差），所以“断言”及其“重复”会给我们潜意识的判断和决策，带来巨大的影响，而我们却严重低估了这一点。
例如，一个人只要用极其自信的态度，进行重复断言与反复强调（如一段话、一段文字、或一段信息），就可以增加其观点的“真实性”，并让人潜移默化的更加相信或服从，哪怕毫无逻辑，也会让人感觉到一些“什么”——如强势、强硬与压力。
例如，宣传的重要手段，就是重复，因为人们记住信息很慢，又善于忽略信息，所以让人印象深刻并把信息植入潜意识的方法，就是重复、重复、再重复。
重复会让人印象深刻，并感到熟悉，而熟悉会带来流畅，流畅会产生节奏，节奏会激发愉悦，愉悦会获得满足，进而让人感到喜欢，接着我们就会把这种感情，投射到重复的内容上，最终产生认同感与信任感。
，哪怕是注意力没有观察到的，但是潜意识却收集到了这个信息，而重复出现的事物没有引起危险，那么就是安全的，并且还是有规律的，显然在进化过程中，
重复能让意识系统更加有秩序，从而降低精神熵，消除无序感，而有序感能够激发，确定感与安全感，这正是
所以，重复、重复、重复，就会“成真”——成为（人们觉得的）事实和真相，就会让人们产生好感、倾向以及偏爱，从而切实改变决策和行为，最后影响结果，甚至塑造结果——是的，不停重复，重复1000遍，哪怕别人不相信，自己也会相信的，其实欺骗自己只要重复即可。
因此，如果是“重复性的断言”，我们就应该默认降低其可信度（即保有怀疑主义），或者自己进行一些必要的查证与推理，再判断其可信度。
尤其需要警惕那些，以“我认为……我以为……我感觉……我觉得……”等开头的主观表述，另由于很多人都无法准确地认知自己（即不了解自己，被欲望操控），所以主观表述，特别是“我想要……我希望……我相信”等这种句式，其往往代表的——是本能驱动的欲望，而不是智能推理的真相。
可如果在某些领域，由于缺少必要的信息积累（即前置知识，或先验知识），无法进行有效的查证与推理，此时对于“断言”的可信度，又应该如何设定呢？
桥水基金的创始人——瑞·达利欧（Ray Dalio），在《原则》中，给出了这样一个方法——“可信度加权”。意思就是说，不同的人给出的“断言”，其可信度有不同的“权重”，即：有些人的“断言”可信度更高，有些人的则相反。
“可信者的特征是，能不断成功地实现一些成就，而且能就如何做到这一点提供很好的解释。”
那么在生活中，如果我们刻意训练自己，对任何信息都进行“权重”判断，而不是非黑即白的二元认知，就能够让我们的思维模式——从“我认为这是对的”（没有逻辑路径）转变为“我知道这为什么是对的”（有逻辑路径）。
“我犯下代价惨痛的错误，使我改变了看问题的角度，从「我知道我是对的」转变成了「我怎么知道我是对的」。”
显然，这样的思维模式（即权重与质疑），会让我们更加看清世界的“真相”，从而提高我们对未来的“预测”，以及带来对心理和神经系统的种种“好处”。
有趣的是，这个“可信度加权”的算法，如果应用在了网络搜索中，其实它就是“Google PageRank”算法的原理，即：针对网页的“可信度加权”。
那么，这个“可信度加权”，其实可以简单理解为——不同权重的投票权。换言之，人类之间的可信度由人类投票得出，网页的可信度由网页投票（即链接数）得出。
更深层次的视角是，在人脑智能与人工智能的神经网络中，也是通过权重与投票这个基本操作，来支撑智能的判断与决策的，甚至在万物底层的量子力学中，依然是基于权重与投票的基本模式，来决定粒子的概率演化的。
“我们相信，在独立思考者之间出现的经过深思熟虑的、不掺杂情绪因素的分歧，可以转化为更明智、更有效、能够起到「1 + 1＞2」的效果的可信度加权决策。”
而对于如何避免被洗脑、怎样分辨现实与虚构，人类历史学家——尤瓦尔·赫拉利（Yuval Harari），在《今日简史》中，提供了两个重要的黄金法则，即：
“第一条黄金法则：如果你想得到可靠的信息，必然要付出昂贵的代价。如果你总是免费得到信息，有可能你才是整个商业世界的产品。第二条黄金法则：如果觉得某些问题似乎对你特别重要，就该真正努力阅读相关的科学文献。”
越是容易获取的“免费”信息（如网络新闻、头条、微博、群聊）——就越容易错误，而越是难以获得的“付费”信息（如论文、书籍、咨询）——就越容易正确，显然我们可以把这种错误与正确——进行可信度加权与交叉验证。
虽然信息是无限的，而我们的认知是有限的，但这不妨碍我们去思考和推理，并得出结论。
或许这些结论，不能（通过实践）被即刻验证，但却代表了一种信息组合，并且这些信息组合可以与其它信息再进行组合——这会提供不同的视角，产生信息的碰撞和创造，以及启发他人继续地思考和创造，接着这又会产生可以碰撞的信息组合，如此循环。
同时，每个人产生了大量没有被验证的个人见解——这是一种数据冗余怎么建立美国区的苹果id，冗余是具有非常大的好处的，其隐藏着潜在的“可组合性”价值（如创造与创新），以及可以提高“系统”（包括自然系统与人工系统）的容错性，从而让“系统”可以对抗环境的不确定性。
不过，个人信息积累的局限性，也必然会让思考产生诸多错误的结论——但这是没有关系的，因为错误与正确是随机过程的必然产物（属于自然规律的一部分），并且错误是正确的必经之路，而错误其实提供了走向正确的信息，即：排除了错误路径。
可见，失败是反馈，反馈是信息，犯错的重要作用——那就是定位Bug所在“现实源码”的位置，然后找出原因，接着修正，然后让“愿景”继续运行下去。
所以，犯错并不会阻止你去获得你想要的正确结果，恰恰这正是你得到正确结果的重要路径，而真正阻止你的——是你不敢犯错，以及不愿思考。
达利欧在《原则》中，说道：“每个人都会犯错，主要的区别在于，成功人士能从错误中吸取教训，而普通人则不能。”
众所周知，人无完人，每个人都有缺点和不足，而缺点和不足通常就会以犯错的形式表现出来，那么犯错与改错，就形成了一条路径，让我们可以走向我们想要的那个目标或结果。
亚马逊的创始人——杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos），讲得好：“你必须愿意接受反复的失败。如果你没有接受失败的意愿，你就要注意，自己不要再去创造了。”
所以，只要敢于犯错，并不断修订错误，我们就可以学习进步、避免大错、逼近正确，以及逼近那个“终极正确”——但可能永远无法抵达。
可见，犯错——是演变过程，改错——是迭代机会，犯错与改错——就是顺应自然的进化规律，即：迭代试错。那么，一个生物体，犯下的最严重（致命）的错误——就是放弃进化，即：不能直面自己的错误，并勇于改正。
因此，我们应该刻意训练，打破本能魔障，让迭代试错在颅内触发的——不是对失败与未知的恐惧，而是对进步与机会的渴望。
就如达利欧，在《原则》中，所说：“对我而言，如果你回顾一年前的自己，而没有为自己所做的傻事感到震惊，就说明你还没有吸取足够多的教训。”
是的，从某种角度来说，成功与失败的过程，其实都是无差别的——迭代试错。所以，哪怕犯错逆天导致了失败，但只要能够坚持迭代试错，这就是一种“成功”，并且这个等价的过程，最终会让你得到另一种等价却表现不同的——“成功”。
但需要指出的是，在运用“正确工具”的情况下，并不需要通过迭代试错来获得正确结果，比如应用数学公式、物理定律、先验总结等等，但知道何时何地使用什么“正确工具”以及如何使用，仍然需要迭代试错。
不过除了盲目，这里仍有一个问题——就是迭代试错只是量变，但并非只要积累量变，就一定会得到质变，甚至有时——无限量变也不等于质变，这其中的关键在于：量变能否持续积累，以及量变能否相互连接，形成稳定的“整体结构”。
因此，对于认知错误，不仅需要不断修订，还需要构建一个系统，以让所有的正确认知能够形成一个“整体结构”，而这个系统就是——认知系统。
系统是一个整体，必然是由局部所组成的，而在实践中我们会发现，从局部到整体的过程中，会出现1 + 1 2的涌现效应。
涌现——是指系统，从低层次到高层次的发展过程中，一些特性不存在于低层系统中，却突然出现在了高层系统中。简而言之，就是系统特性呈现出了，整体大于（甚至不同于）局部之和的现象。这其中必然存在着，从量变到质变的非线。
因此，如果我们把局部认知，整合起来形成一个认知系统，显然我们就会受益于系统的涌现效应，获得从0到1的质变飞跃。
那么构建认知系统，就起始于平时，把认知学习的点点滴滴（包括闪念）都记录下，并进行梳理（如分门别类），然后按照主题总结成文。
当然开始，我们并没有所谓的认知系统，只有一些没有关联的局部认知，并且其中也会有“意识不到”的错误，但只要坚持不断地迭代更新，即：修订总结错误，扩展总结内容，不断增加总结——这个系统就会逐渐成形并完善。
事实上，这里存在一个“输入倒逼输出”的过程，即：完成“输出总结”，会塑造“输入路径”，从而加速认知系统的构建。
并且一篇认知总结，写完了，其实并没有结束，随着自身认知信息的不断积累，总结内容自然而然就可以进行诸多的“增删改查”。而有趣的是，不同主题的总结，随着不断地修订与扩充，它们之间就会产生越来越多的关联和交织——例如：相互引用观点、片段、及结论，甚至越来越多。
并且一篇认知总结，在不同的时间和地点，在有了不同的认知和经历之后，再次重复阅读，就一定会有不同的体验和收获——这就是温故而知新。因为此时，自身（大脑中）的新数据，会与总结中的旧信息，重新进行组合、关联和碰撞，从而产生了新知与前所未有的不同理解。
这是一个从点到线、连线成网的过程，显然这背后的信息，是点点滴滴相互关联的，甚至是——跨越了一个广域距离在未知时空域里的一个统一的整体。
那么，只要认知在变化，总结里所传递的信息就可以持续变化，或许一篇总结修订到最后，就变成了两篇、三篇、甚至更多篇，而最后所有的总结连接起来，就又会变回成一篇总结。
这就如同，“先把书读厚，再把书读薄”——前者是物质上书变厚，书中信息变多，后者是心理上书变薄，书中信息变少，因为书中信息已经存入认知系统，映射为一个抽象脉络，细节可以从认知系统中随时提取。
真实情况是，信息积累的越多，就越难以将信息切分到不同的总结里，因为信息之间的关联在更高的抽象视角和层次之下，绑定的是如此的紧密与统整，以至于从任何位置断开，都会显得突兀、生硬与不连贯，从而丧失了一种致密紧致的美感，以及其完整性所可能带来的惊叹与路径。
然而，更为重要的是，局部认知形成认知系统的过程，即是在大脑中形成一个“整体结构”的过程——这会让记忆更加牢固和容易提取，并产生各种信息自由组合的创新、创造以及触类旁通，甚至“自我构建”出无法想象的认知结果。
实际上，这个大脑中的“整体结构”，即是埃隆·马斯克所说的——知识语义树。关于为何他能够记住，阅读过的大量书籍中的大量信息的，他曾（在Reddit Ask Me Anything问答活动上）解释说道：
“一点建议：非常重要的是，你需要将知识看作成一颗「语义树」——首先，应确保你能够理解其中最基本的原理，即：「语义树」的主干和大分支，然后再去深入理解「语义树」的树叶及其细节，否则这些树叶和细节，将会无处「栖身」。”
换言之，如果我们没有认知系统（即语义树）——那么，我们接收过的信息、看过的书、学习过的知识、体验过的数据，都会被轻而易举地遗忘，就像从来没有拥有一样。
这三个“系统”形成一种，相互作用与相互映射的关系，即：认知掌控信息，信息改变现实，现实修正认知，并且它们三者，共同底层的连接，就是“抽象结构”所固有的关系，即逻辑关系。
那么，随着迭代产生“系统升级”，认知系统就会抵达一个又一个质变点，从而变得愈加的全面和稳定，且能够更加精准的映射现实——这就是对自身认知的丰富与抽象、完善与统一。
事实上，任何能力的升级，要么是先有认知的升级，要么就伴随着认知的升级，即：没有认知，就没有能力。
而拥有全面、稳定、精准的认知系统，就能够帮助我们——深度洞察并捕捉事物的本质规律与底层逻辑，然后在颅内模拟预测出事物的演化方向与终极形态，接着以逻辑完备且条理清晰的形式进行表述总结，最后做出明确有效的行动决策。
也就是说，迭代认知系统，会让我们越来越善于——看到更多世界的真相（而不是故事），预测更加准确的未来（包括短期与长期），从而更好的应对世界的（复杂）随机性与（本质）不确定性美国苹果id验证失败原因。
系统与迭代，是相辅相成的关系，即：迭代认知能够完善认知系统，认知系统能够增强迭代认知——这犹如河床（系统）引导河流（迭代），河流（迭代）又会改变河床（系统）。
事实上，在生活中，充满了“高耗能”才能够有效判断出对错的信息，但由于大脑对“节能”的偏好，所以这让每个人都“存储”了很多错误的信息（如观点观念或结论），而大部分信息的对错，对于我们的生活并没有什么影响，因此也就不会触发我们的修正行为。
但当这些微小的、无关紧要的错误信息，随着时间不断积累，最终就会带来无法忽略不计的重大影响。因为，就像正确可以积累出质变一样，错误同样也会积累出质变，只不过是“负面质变”。
然而，又是大脑的“节能”偏好，让我们难以察觉微小错误的暗中积累，并只能看到结果的涌现，于是我们就会把这种突然出现，并难以解释的“负面质变”，称之为——负面黑天鹅，或是黑暗命运。
那么，认知系统中“流淌”着的正确逻辑，由于逻辑的自洽性与相容性，就会天然的排斥错误认知与错误推理。
并且，认知系统的迭代演化，能够让（系统中的）正确认知远远多于错误认知，于是在正确认知之间所形成的“逻辑网”，就会更加容易验证、筛选和剔除——系统中（之前存入）的已有错误，而就是对“错误前提正确推理”的——有效判断和纠错。
事实上，人们时时刻刻都在迭代认知，因为每次对大脑的信息输入，都是对大脑原有认知的调整，即：强化某些认知、削弱某些认知、以及增加某些认知。
但这些认知，如果不能形成一个系统，它们就是孤立的、片面的、分散的、零碎的、没有关联的，于是就很容易被遗忘与扭曲，也就是缺少稳定性的，因此：
而有了认知系统，点点滴滴的认知，就可以被纳入系统，从而变得相对稳定，并且在系统的“统筹作用”下，认知还可以相互连接与自由组合——要知道，一个认知是可以与其它认知相互提供信息与支持的——于是，这些碎片化的认知就连接成了一个整体，从而迭代认知，就是在增强系统整体的效用。
例如，数学就是一个系统，人们对数学规律的迭代，就是对数学系统的积累与增强。
事实上，任何知识体系，都是一个系统，也只有形成一个系统，知识才能在人类文明中，跨越时代的积累与增强，否则（人与知识）“各自为战”，不仅发展效率低下，还非常容易“失传”。
可见，更为重要的是，有了系统，我们就可以站在系统的“肩膀”之上，持续积累与叠加增强，而不必“每次”都从0开始。
那么这个系统，不仅可以是知识系统，还可以是——生态系统、文化系统、经济系统、社会系统、产品系统、操作系统、工作系统，甚至是文明系统与宇宙系统，等等。
事实上，在面对如此复杂的现实世界，一个微小认知，它可以应对的场景必然是局部狭窄的，其效用也是有限不确定的。但微小认知构成的认知系统，它就可以应对更多更复杂更全局的场景，并且其效用也是可以不断提高的。
也就是说，认知系统可以针对一个具体的选择或决策，给出最优概率的推理与判断，并随着迭代认知，而不断提高这个选择或决策的最优概率，即：拥有可成长的正确概率。
例如，在竞技体育比赛中，从来不是靠一个人的一次投篮、射门或击球，来获得比赛的最终胜利的，而是依靠个人的技能系统与团体的协作系统，才能产生战胜对手的整体表现。
例如，平庸团队靠高手，精英团队靠管理，最强团队靠（可叠加积累的）系统——系统可以将拥有各种特长的人才高效地聚合在一起，但同时任何人（专家、天才、领袖），都能够被系统无缝地任意替换，且不会影响系统的改进升级及运行——而有系统的团队，需要你绝对服从，无系统的团队，则需要你超神单干。
显然，在很多领域与场景中（如经济与人生，事业与婚姻），我们需要的都是——系统提供的可以增长的稳定概率，而不是运气带来的随机概率。
换言之，高水平的标志，不是偶尔的表现出色，而是一贯的呈现优秀——这需要的是系统，而不是运气。
而如果说，现实世界就是一个复杂系统，那么认知系统的应对方案，就是一个用系统去对抗系统的方案，即：用复杂性去应对复杂性。
第四，认知系统能够重塑我们的心态与感受，从而让我们能够平静高效地——积累信息与迭代认知。
因为，如果没有认知系统，那么面对外界汪洋般的各种信息“激流”，就会容易一惊一乍，容易惶恐不安，容易患得患失——这是碎片化的认知，容易被“信息流”冲击改变的应激反应。
事实上，在认知系统中，任何事情的成败都只会是一个的数学期望，这种客观的概率视角，能够让我们合理地——应对短期波动与规划长期回报，而随着认知系统的升级，数学期望与行动策略也会不断更新，最终事情的成败，将会平稳地——如期所愿与如期而至。
所以，综上可见，想要安身立命并不断质变精进，我们就需要建立起一个属于自己的——认知系统，并在这个系统之上，不断迭代认知，进而形成系统与迭代的——循环增强（同回路增强、或闭环增强）。
否则，有些人在构建系统，而有些人——则就沦为了别人系统中的一个配角、一种道具、一条数据、更或是一段噪声。
换言之，你是拥有自己的认知系统，还仅是喂养别人系统的数据——这是两种不同的人生和命运。
那么，需要指出的是，构建系统形成质变与优势，具有滞后效应——因为系统的内部，犹如齿轮相互咬合，使得每一步变化，都会相互影响与相互推动，但这就像飞轮加速（即飞轮效应），是一个由慢到快，再到越来越快的过程，也是一个由难到易，每一步都比上一步更加容易的过程——而这种反馈延迟，会在“蓄力期”给我们的心理带来巨大的负面障碍。
因此，人们只能看到你的质变，但你要看到自己的系统，并用量变去迭代你的系统——其它一切相比都是次要的。
最后，从某种角度说，达利欧通过《原则》告诉我们的，就是用“原则”去构建系统——原则即系统，执行原则就是运行系统——然后再用系统去掌控人生或公司，最终就可以获得“自由”。
有些人——能够从很小的时候，就开始构建一个属于自己的精神世界，并随着成长与积累，把所经历和学习的一切，都揉和丰富成一个完整的“内在系统”——可以解读所见所闻的一切。
接着，这个内在系统不断的发展和完善，越过临界值，就会开始飞速完备——显现出质变效应（积累效应）。
然后，依靠内在系统，就能够洞察和整合更多的未知信息，同时系统本身也会不断地快速自我进化——这就像一个可编程的内心世界。
因此，这套可编程的内在系统，不仅可以支撑一个人的价值观、人生观、世界观及宇宙观，甚至还运行了一个独立演化的——“精神虚拟世界”。
如今，人们可以接触到信息，已经多到溢出，每个人都迫切需要的——是如何更好地理解、判断、过滤、处理、及吸收这些海量的信息，使其可以更加高效的为己所用，产生正收益。
那么，拥有一个可以自我编程的内在系统，就是拥有了一个可以完美模拟现实世界的工具，而这就是人生最强大、宇宙最智能的——“计算系统”。
其实，每个人都可以说自己有“观点”，但大部分观点都是“听说”，事实上只有你进行过思考、验证过数据、求证过事实，并用自己的“系统”推理判断出的“观点”，才是真正属于你自己的“观点”，也才有可能（对自己和对别人）有价值。
“不要听到什么信什么。观点很廉价，几乎所有人都愿意和你分享观点。许多人会把观点表述为事实。你要区分观点和事实。……要知道每个人都有自己的观点，但通常不是什么好点子。提出观点是容易的，每个人的脑子里都有成千上万的主意，很多人还很愿意说出来与人分享，甚至激烈地捍卫自己的观点。但遗憾的是，包括你自己的很多想法在内，很多观点都是一无是处，甚至是有害的。”
这里，我们需要分清楚——事实（客观）、观点（解释）、立场（相信）之间的不同，即：
——是针对事件的客观描述，不同人从不同角度对同一事件的描述，客观上应该是完全一样的。
——是针对事实的主观思考，不同人从不同角度对同一事实的思考，主观上可以有不同的解释。
——是针对观点的主观选择，不同人从不同角度对某一观点的选择，主观上可以无证据地相信，而那些无条件选择的强立场，或说没有条件可以改变的立场，就是所谓的信念与信仰。
那么，价值观——就是对价值排序的观点，其内含了主观上对价值的评估方式与计算方法。因此，持有不同的价值观，对同一事物的价值排序是不同的，甚至可以是截然相反的。
而一切都有价值，所以价值观就决定了一切的排序，而排序就决定了选择的优先级，于是在多个立场或观点产生矛盾冲突时，价值观就提供了选择标准与判断准则。
同理，人生观、世界观、宇宙观、或是“什么观”，都是一种“排序”的观点，如人生如何排序、世界如何排序、宇宙如何排序——其意义就在于，排序提供了决策依据。
事实上，每一个人（的大脑）都是一个“解释器”，它在“排序观”的规则之下，对事实产生观点并强化立场——显然，演化要求的是求存（即求生存），而不是求真（即求真相），这就是“解释器”对事实的“现实扭曲力场”——或说是“事实扭曲立场”，即把事实扭曲为立场。
因此，古罗马帝国皇帝——马可·奥勒留（Marcus Aurelius），在《沉思录》中，曾认识到：
“我们听到的一切都是一个观点，不是事实；我们看见的一切都是一个视角，不是真相。”
所以，争论有两种：一种是价值判断——没有标准答案、也没有结果；一种是事实判断——有标准答案、也有结果。
最后，作为一个独立思考者（如爱因斯坦），会有这样的思维特点：大胆突破成见（如没有绝对时空）、清晰定义问题（如为何没有以太）、善于假设前提（如光速追赶光线）、能够整合事实（如重新诠释光速）。
主观认知——就是从自身视角出发，来观察、判断、和理解一个事物，这样的认知必然会受到一个人自身经验、感受、思想、和利益等因素的影响，从而缺乏准确性、真实性、和唯一性。
客观认知——就是从逻辑视角触发，来观察、判断、和理解一个事物，这样的认知就不会受到一个人自身经验、感受、思想、和利益等因素的影响，从而具有准确性、真实性、和唯一性。
显然，我们希望认知是准确、真实、和唯一的，而逻辑视角——可以通过同一律、矛盾律、排中律、和因果律，来保证认知的准确、真实、和唯一，因此客观认知就是比主观认知更好的认知。
它必然是通过一个人（的大脑）来产生的，那么再追问一句：一个人如何才能，完全不受自身经验、感受、思想、和利益的影响，来产生绝对的客观认知呢？
答案是——很难很难，因为首先大脑接收到的信息，就无法保证绝对的客观，其次大脑的认知模式，就很依赖于自身的经验和感受。
甚至很多时候，我们不仅无法绝对的客观，连判断客观的标准，都是主观制定的——例如，为了自身利益，主观就会制定不客观的“客观标准”，以获得所谓“客观”的统一服从。
那么，虽然客观认知，是没有办法绝对客观的，但物理现实却是“绝对客观”存在的。因此，我们可以把客观认知，定义为——不以人类意志所转移的认知，如：数学公式、物理定律、与自然现象都是如此。
首先，就是我们主观上，有很大一部分的“客观认知”，都是只在逼近物理现实上的客观，而无法做到完全等同。
因为，我们认知物理现实，是一个循序渐进（不断刷新认知）的过程，所以现在的认知要比过去客观，而未来肯定会比现在客观，那么现在的“很多客观”，其实就没那么客观了。
其次，对于很多物理现实，我们可以从不同种角度，去主观认知其客观性，这就会得到不统一的客观认知，即：同一事物存在不同逻辑自洽的解释。
最后，物理现实的本质，是以概率所呈现的随机不确定性，那么如果把客观认知与物理现实，直接划上了等号，我们就会得到以下的客观结果，即：
所有的客观描述，都会是完全正确，却又完全无用的——也就是“正确的废话”。
因为一点推断、假设、预测的言辞都不能有——这是绝对不客观的，就像“最什么”必须跟上“之一”，否则就会让人感觉（你）太主观了一样——那么对于玩笑、幽默、夸张等表达形式，更是客观的“天敌”。
所以，我们会常常看到，有些人的观点非常客观，也就是没有任何主观性（即不倾向、没选择），但这种观点等于什么也没有说，听完之后感觉公正有理（有时甚至就是公理），可对现实情景，却没有任何实质性的影响。
例如，很多公众人物（如政治家、名人、专家等），他们对一件事情的公开表态，基本都是模棱两可的观点，听起来没有确定的结论，也没什么意思，更没什么信息量。
对此，更深层次的原因在于，绝对客观——就会呈现物理现实的概率，描述这个概率不会得到任何确定的结果（因为没有做出选择），而主观就是做出选择——这相当于从现实概率中，随机出了一个确定的结果。
实际中，很多事情，客观上这样有这样的好，那样有那样的好，但选项却是互斥的，所以主观上我们并不能，同时既这样也那样，必须有所取舍，做出选择，得到利弊混合的一个结果——这代表着选择所最能体现的价值观，及其价值。
由此可见，我们的主观认知，以及不客观的客观认知，就是我们对物理现实的概率，所做出的“选择”——这是一种认知与现实的相互作用。
换言之，客观是现实，主观是选择——选择就有利弊，有利弊就要冒险，冒险就要承担风险。
而认知的过程，就如同我们利用掷骰子，去推动赌局的进行，而主观才是玩家，客观只是观众，但要想成为赢家，首先得成为玩家——当然，越接近物理现实的客观，就越能够控制骰子的概率——这就是“旁观者清”的效用。
因此，对现实影响最大的认知模式——就是在客观的基础上，做出主观选择，从而推动自身与物理现实一起，不断地进化，并一同抵达宇宙演化的未来。
综上可见，对于人类认知，根本就没有绝对的客观，而所谓的“客观”——就是能够根据环境信息，连续不断地进行认知调整。
事实上，大部分人看问题都是非常主观的，在赞赏与厌恶、羡慕与妒忌之间有一个非常奇妙的非线性变化的区间。
客观性，在某些逻辑领域能够显现出来，但也是透过主观来表达的，甚至说，客观只是主观的一个子集。
那么，一个人的观点，仅仅代表着他当前时刻的感受，其中只有很少的一些是关于客观事实的，并且这部分客观，也是经由个人理解后的客观。
网络上，那种“无缘无故”的反感与讨厌，是人性在虚拟社交中无可避免地“条件反射”——或说是基因算法受制于丛林部落时代的“硬编码”。
然而，讨厌与喜欢，其本质是一样的，都是一种感觉和情绪，都在传递信息，传递虚幻的信息。有什么能让所有人都喜欢——是钱还是命？都不是，有人就抑郁想死，有人就淡泊名利。
所以，要训练自己对观点免疫，很多观点都是噪声，逻辑才是不变的信息，但逻辑掺杂在观点之中，不能剥离出来，就会随波逐流，获得内心的力量更是无从谈起。
需要指出的是，与加法相比，乘法是倍数缩放，并且有一项为0，那么整体结果就是0，因此乘法的每一项，对整体都有决定性的影响，这意味着局部与整体有着更紧密的关系。
从宏观上说，是因为环境信息与大脑结构的不同；从微观上说，是因为学习算法与训练强度的效率不同。
事实上，大脑结构可以被环境信息所塑造，学习算法与训练强度又取决于大脑结构——这决定了认知效率，而环境信息的局限性，还将会限制一个人的认知上限，即格局与见识——所以，环境信息对于认知最为重要。
显然，对人类来说，环境信息的不同——可以是生活环境、学习环境、社会环境，甚至是一本书看与不看的信息区别。
这可能是因为，我们是三维生物、生活在三维空间，三维环境信息限制了我们的认知范围——从幂次法则是宇宙的底层规律来看，二阶幂次常数就是“地图”或“赛道”，其圈定了一定范围内的宇宙规律——从数学角度来看，平方即是面积，其囊括了一定范围内的物质效用，如：引力在于一定范围内的引力子数量，或空间曲率。
事实上，三维空间的距离与表面积（二阶）成正比，二维空间的距离与周长（一阶）成正比，一维空间的距离与常数（零阶）成正比——可以想象，四维空间的距离与体积（三阶）成正比，以此类推——而距离越远，范围越大，物质密度就越低，即物质效用就越小。
也就是说，共赢 = 逻辑 + 系统 + 推理 + 智慧——是的，提高认知的目的是为了追求共赢（包括双赢、多赢、全赢）。
世界充满了故事，虚幻与错误是不可避免的，而构建一个自身视角下的认知系统，就是在书写一个属于自己的故事，而这个故事——就是应对这个“故事世界”的最好回应。
而另一个层面，再强大的芯片，都需要一个操作系统，才能发挥其算力——相反，没有系统，再高端的硬件也是白搭。
类似的，在大脑中形成了一个强大的认知系统，想必就可以最大限度地发挥各种脑力——如：洞察力、理解力、判断力、联想力、逻辑力、推理力、清醒力、清晰力、思辨力，等等。
然而，不仅如此，如果认知系统足够稳定，就会让我们更容易抵御环境信息的冲击，从而就能够获得，最大限度的内心平静——而平静就是人生最强大的算力。
所以，认知系统——超频了我们的脑力，又给予了我们强大的算力，进而重新计算了我们的人生，及其所有轨迹。
那么，如果没有认知系统，残酷地说，就会永远被囚困于低级的“认知牢笼”之中——无法看清世界与生活的真相，也无法应对真实的世界与生活。
但需要注意的是，由于认知错误永远无法从认知系统中完全剔除“干净”，所以认知系统始终是存在某种不确定性的，即：代表“认知模型”或“系统模型”的某种不完善或不完美，因此这种不确定性就可以被称为——认知不确定性，或系统不确定性。
那么显然，迭代认知系统——并不是一个静态的目标或目的，而是一个动态逼近更优结果的趋势，就如同数学的极限与宇宙的演化——这是一个用系统去模拟系统的计算。
是的，所谓的“系统”，就是一个连续变化不断迭代的“模拟”，它是最大强的计算工具，而有了系统，我们就拥有了计算模拟宇宙万物的能力。
最后，关于系统的一切，都会不可抗拒地自然演化，我们是系统与工具的主宰，或有时也会被系统与工具反噬——这不是我们能够计算的命运。
在这个如此不确定的世界，程序——却拥有了一种相对的确定性，因为只要通过“运行程序”，就可以即刻验证程序的“正确性”，并且这个“正确性”的判定，是相对简单轻松与直观清晰的。
所以，程序——虽然是不完美的持续迭代系统，但系统的每一个状态，都可以拥有简单判定的确定性。
也就是说，程序系统，缺少了某种概率，因而对于充满概率的现实世界，它（目前）是无法与大脑中的认知系统相媲美的，但这两种系统，却都可以通过不断输入信息，来不断演化。
事实上，编程是一个超快即时反馈的过程，任何想法，一写完运行，反馈很快就出来了——语法对不对、逻辑对不对、结果对不对、构想对不对——在试错反馈中，实现一个功能、一个想法、一个模型——这简直就是快速迭代演化的典范。
因为，这就像在构建一个属于自己的系统——系统即是工具，“轮子”即是系统，迭代“轮子”即是迭代系统，而拥有系统（即拥有“轮子”）——就能够计算世界。
通过迭代认知系统，我们就可以对世界系统，拥有一个越来越清晰准确的看法和理解，从而就可以构建出一个我们想要的人生系统，这是三个系统的之间的相互作用与模拟映射。
换言之，我们对这个世界的认知越正确（即越接近底层客观规律），我们就越知道如何引导并操控我们的人生走向何方，即：知道我们真正想要什么、什么值得追求、以及怎样过好这一生。
再换言之，有了系统，就有了冗余缓冲、迭代演化与回路平衡，进而我们就可以有恃无恐地去追求我们想要的——“无限人生”。
否则，都没有一个系统（认知），又何谈用去理解一个系统（世界），以及构建一个系统（人生）。
试想，如果没有系统——人生还能迭代啥？不能迭代——如何演化？不能演化——如何应对？不能应对——如何快乐？
而换个角度来看，知识是无限的，我们只能用有限的认知去应对无限的可能，即：我们只能一边体验人生与了解世界，一边控制人生与面对世界。
那么其关键就在于，我们是否能构建出一个系统，并系统性地收敛到一个“终点”——它是无限可能中的目的与意义，甚至是无限循环的“前目的地”。
最后，别忘了是系统，就是可以优化的，也是可以破解的，人生（及其子系统大脑）亦是如此。
不经意地想，大脑就是很容易产生各种闪念的机器，这台“闪念机器”可能从远古的时期，就是闪念不断地在工作，只是在没有文字书写系统之前，很多的闪念都被很多的智人给丢弃了。
如今，我们前所未有容易地可以“抓住闪念”，我们应该“记录闪念”，“闪念们”会在信息系统中自我演化——与我们的智能“内共生”，与我们的认知“相互作用”，并演化出全新的“闪念物种”。
生活中最伟大的行动就是思考，只有掌控住自己的想法，才有可能掌控周围的一切——而闪念不仅是一个想法，更是思考的引擎——那么记录闪念就是打造一台“思考机器”。
所谓，思考带来决策，决策产生行为，行为养成习惯，习惯塑造系统，系统决定轨迹，轨迹划出命运——而这一切都起始于“思考机器”的运行。
不可否认，思考有时会让人感到劳累和心烦，尤其是在遇到艰难困阻的时候，但如果强行理解和吸收信息，最终思维就会变得复杂和强大——而支撑你在困难障碍中不断思考的力量和指引，就是你曾经在心流状态下的“闪念记录”。
没有认知系统，并不断迭代认知，就会有更多的认知错误，而认知错误就会让人坚持错误的观点，同时认知错误的背后，往往就是逻辑错误。
那么，坚持错误的观点，最终就一定会利益受损，只是大小的问题，只是时间问题——因为大自然会惩罚所有的逻辑错误，只是时间问题，只是大小问题。
但尽管如此，错误或认知错误并没有什么可怕的，包括生活中也没有什么可怕的事物，只有需要理解认知的事物。
随着衰老与大脑的演化运作（即为了节能删除不常用的连接），我们最终会忘记认知系统的很多细节，包括很多曾经熟悉与熟练的技艺，只剩下系统中较大的“节点”，它们就是模型与概念，而这些就可以称之为——思想。
思想，是一种视角、一个滤镜、一扇窗口，其实就是我们的眼睛，它把“数学量子比特”的虚拟世界——即数学世界 + 量子世界 + 比特世界——编码成我们所能看到的“真实世界”，以及我们能理解的“故事世界”。
从这种角度看，认知的目的就是，通过构建系统，来形成思想，然后理解“世界”——换言之，思想就是我们唯一能够看到的“世界”。
因此，思想就是一个世界，一个属于你的独一无二的世界，平时你可以看到这个世界，但通过认知的桥梁，你可以进入这个世界，并在里面“自由”创造一番。
从心理学角度来看，通常人们在面对自己熟悉领域的事情时，是比较或非常理性的，那么相反，在面对陌生领域的事情时，则是非常不理性的。
稍稍回忆一下，在旅游购买不了解的特产时，或是在面对介绍没买过的产品时，这种“陌生的非理性”就会占领和主导我们的思维——事后或许我们会想，为什么当时不用手机搜索一下相关信息呢？
因此，如果我们的大脑中，能拥有一个全面强大的认知系统——里面是各种认知模型与理性快捷键——那么相信在面对“陌生非理性”时，我们就可以更多地展现出“陌生理性”。
你以为拥有了系统，并不断迭代演化这个系统，就可以立于不败之地，并决战于千里之外了？
并不是，无论你的系统如何强大，你都只是“外层系统”中的一个“变量”，你的演化要符合“外层系统”的规律、路径与预期——直到最外层的宇宙系统——这就是系统嵌套的“演化现实”。
就像一个“命运轮盘赌”系统，你可以试图用自己的系统对抗它，但无论你如何强化自己的系统，都不可能100%战胜它，而一旦输了，你和你的系统就会全面崩溃，甚至荡然无存。
例如，一个疾病（感冒发烧、偏头痛、阿兹海默症等）就可以让认知系统的运作失效，更不要说各种罕见的天灾人祸了。
换个角度来看，“命运轮盘赌”就是每一个人都无法避役的“外层系统”，在这个系统之下，有些人感觉超棒，有些人感觉良好，有些人则无法承受、难以招架，这是概率塑造的差异性，而不是认知系统的优越性。
所以，我们对系统的认知，不能只看到并保有确定性，还必须注入概率的不确定性，因为概率就是系统本身（及万物一切）的特性，那么“概率系统”就是我们与这个世界（乃至宇宙）——唯一的联系与交互。
也就是说，认知是视情况而定的概率——我们的信念，应该随着证据不断变化，这才是信念的意义所在——否则，信念只是各种颅内模拟的故事。
在科技与人文、科学与艺术的交叉点，连接并整合大量跨领域的信息，这才能展现出认知系统最强的大力量，即：工夫在诗外——也就是说，目标之外的积累，强化了认知系统，反而促成了目标实现。
就如硬币的两面，成就你的终究会限制你，这就是宇宙最底层物理规律的体现，即：对称性破缺。
也就是说，对称性破缺就会不对称，不对称就会存在不同方面的强弱，并且越不对称，就越会加大不同方面强弱的差距，结果越强的一面产生成就，越弱的一面就会产生限制，并且成就越大限制也就越大，这是不可避免的不对称性。
答案其实是有的，那就是——在冗余性之上的多样性，其结果就是一个可进化的“反脆弱系统”，如大自然的生态系统就是显然一例。
当然，构建强大对称的系统，是有代价的，其代价就是高耗能，以维持冗余性的消耗，并支撑多样性的探索，这样才能保有系统的反脆弱对称性，否则就会出现系统性的偏差与错误，最终令系统衰落消亡。
事实上，任何一个强大的系统，在其上层系统来看，它都是不对称的，也就是有限制的，但它可以通过可选择性来调整，其内部由冗余性与多样性构建的对称性，从而应对外部环境的不对称性限制——由此来看，系统内部的对称性，可以抵消其外部的不对称性。
那么对应到人，超越成就与限制的路径就是，成为拥有认知系统的通才——显然通才，具有认知的冗余性与多样性，而构建这样的“通才认知系统”，必然是高耗能且极具难度的。
但，就如硬币的两面，有一利必有一弊，物理系统的对称性破缺，不可消除，只可交换，这就是能量守恒的代价。
任何一个系统，都不是事物集合的简单堆叠，而是需要具有三个关键要素，即结构、连接与相互作用，其中：
据此来看，忒修斯之船（The Ship of Theseus）的身份悖论，就可以迎刃而解，即：船的材料全变了，但其结构、连接与相互作用（功能与交互）都没变，所以这个船的“系统身份”并没有变。
事实上，任何一个系统的“身份”（即系统的特点、特性与特质），都可以用结构、连接与相互作用，这三个要素来认证标识——其背后的意义，就是可替代性，再背后的意义，就是效用价值。
那么，在真实世界里，存在大量的复杂系统，通常它们都是难以被预测的，但用一个复杂系统就可以预测另一个复杂系统，这是用复杂性对抗复杂性、用不确定性对抗不确定性的方式与策略——其妙门就在于，利用对系统三要素的模拟重建，就可以对系统进行有效的模拟预测。
一个人很厉害，无论是谁，其背后一定离不开系统的支持，这个系统可以是内部系统——如认知系统，也可以是外部系统——如某个平台，更可能是内外系统的混合，即：在某个平台之上训练积累（或说定制培养）的认知系统。
那么显然，如果哪天“外部平台系统”出了问题——如裁员、落伍、没落、退市、倒闭等等，就会让其关联绑定的“内部认知系统”也一同失去效力，于是失去系统支持的“很厉害”，最终就会变成“玩不转”。
所以，一个很厉害的人，其厉害的光环与本质，大部分、大概率、大多数是来自其背后的平台系统——如学校、公司、单位、组织、朋友、校友、人脉等等——并且与平台系统绑定得越紧密，就越能够获得平台系统的资源、支持与赋能，但同时（很多人意识不到的是）离开了平台系统，也会变得越脆弱不堪（或说一文不值）。
因此，当我们遇到一个很厉害的对手，不妨就可以去思考一下，这个对手的背后，有什么样的系统在支持他？——这个系统有没有什么漏洞可以破解，有没有可能削弱这个系统，或是分离这个系统与对手的关系——显然，化解了这个系统，这个对手也就不攻自破了。
最后，有没有不依赖某个平台系统，也依然能很厉害的人——有，那就是通才，即：拥有“通才认知系统”的人，也是“精细化分工系统”之外的人。
最优解，其实并不是我们选择的结果，而是我们躬身入局在利益攸关中创造的结果。
为什么有些人，选择错误、或是一错再错、甚至大错特错，最后也都能得偿所愿——这是因为，他们围绕着自身的成长，构建了一个可迭代、可优化、可调整、可精进的系统，而这个系统可以承受错上加错，并披荆斩棘不断拨乱反正，虽然过程曲折，但终将抵达目标。
那么，杀不死你的，都会让你更强大，选错做错、想错犯错，都无法阻止系统的演化成长——“反脆弱系统”其实就是你的最优解。
