思考的第三个要素叫做比较。
两个事物之间呢之所以可以相互比较，是因为首先它们属于同一范畴，其次呢是因为它们拥有相同的属性。
比如说苹果和橘子，它们都属于同一范畴都属于水果。
那么我们就可以将其比较比较哪个更好吃呢？
这就是在比较同一种类的两个不同事物之间的相同属性。
그.
原本呢比较并不困难，可在生活当中呢经常感觉并非如此。
其主要原因之一在于说，人们在生活当中经常胡乱比较，压根儿就不在意判断依据是主观的还是客观的。
.
这个判断依据呢可以被分为主观的和客观的。
主观的判断依据倒也不是没有用，但它本身不可争辩。
你用它做出来的判断同样不可争辩。
比如说两件衣服穿在自己身上哪个更好看。
这种比较呢，判断依据是主观的。
无论是与自己纠结，还是与他人争辩，都并没有太多的意义。
그.
所以说判断依据最好是客观的，那么它就可以被量化，可以被精确比较。
比如说两个人谁更高这种比较判断依据是客观的，身高呢是可测量的，相差多少是可计算的。
当多个客观判断依据同时存在的时候呢，可以将判断依据按照重要性排列，分别给予不同的权重，权利的权重量的重权重。
给根据每个判断依据得出来的结论打分。
那逐一打分完毕之后呢，就可以计算出总分，进而呢相互比较得到结论。
比如说家里有孩子参加高考之后呢，获得了三所高校的录取通知书，到底应该去哪一个呢？
这里的核心其实就是比较。
只要比较结果出现，决策呢就呼之欲出。
那我们首先呢要确定了四个判断依据。
他们分别是学校排名、地理位置、专业设置和学费。
然后呢，我们就可以给每个判断依据按照重要性进行排列，分别给予不同的权重。
假设我们认为学校排名最重要占40%，这就是给他40%的权重。
地理位置呢此之我们给他30%的权重。
专业设置呢，第三给他20%的权重，学费呢最不重要，于是呢给他10%的权重。
你看这就是我们在分配权重，到最后所有的权重加起来应该等于100。
接下来呢我们就可以根据每个判断依据得出的结论进行打分。
假设我们认为A学校排名最高，得分是10分，B学校排名第二，得分是8分，C学校排名最低，得分是6分。
那么我们就可以把所有分数乘以相应的权重，然后加起来得到一个总分。
同样的道理啊，我们也可以给其他三个判断依据也分别打分，然后呢乘以权重得到结论。
그.
就好像这张表格里所展示的那样，最终呢A学校总分得分是8点2分，B学校得分总分是7点9分，C学校呢是7点4分，A学校把控最高。
比较结果出来之后呢，决策就呼之欲出了。
回过头来，我们继续说，在日常生活当中呢，人们啊经常胡乱比较。
其原因呢除了刚才说的是主观和客观并不区分之外呢，还有另外一个另外一个困境来自于说哈判断依据这个东西呢只能靠不断积累。
谁都没办法，从一开始就一下子获得或掌握所有判断依据。
那举例来说，如果我们要评价一部电影的好坏，我们可能要参照以下几个方面的信息。
Yeah.
首先呢是电影的类型、题材风格、导演、演员等基本信息。
其次呢是导演编剧演员的能力体现。
然后呢是电影的票房、评分、奖项等客观数据。
还有呢你看电影的剧情、人物主题、情感等主观感受，然后可能还要去看电影的社会影响、文化价值、创新意义等深层次的评价。
日常生活当中呢，人们是懒得做工的，你也看得到人们在给电影评分的时候，其实仅凭主观依据的。
99.
99%的情况下，他们的打分体现的不过是他们看完之后爽的程度而已。
一旦要求自己客观，我们就能会体会到比较虽然简单，却也工作量非凡。
这些信息都可以作为我们评价电影的判断依据，但是我们不可能一下子就掌握所有的信息，也不可能对所有的信息都有相同的了解和同样的认知。
这种困境啊不仅存在于评价电影这样的日常场景之中，也存在于更复杂、更重要的领域当中。
比如说科学研究、公共决策、商业竞争等等。
在这些领域当中，判断依据的获取和使用更加困难，也更加关键。
因为他们可能涉及到人类的知识进步、社会的公平正义、企业的生存发展等重大的问题。
这个困境呢没有一次性的解决方案，到最后只能靠长期积累和持续更新。
当然，没有一次性解决方案，反过来也会成为动力，否则，我们为什么要终生学习，终生成长呢？

…

很多人宁愿死也不肯思考，并且呢他们中的大多数的确也就那样死掉了。
那这句话呢是英国哲学家波特兰罗素说的。
那日常生活当中呢，所谓的思考真的没有多复杂，而思考所需要考虑的最基础要素其实主要只有4个，他们分别是定义分类比较和因果。
那更准确的讲，思考的核心其实都是概念。
每个概念都需要定义的足够清楚。
而后那些概念之间可能需要进行分类，可能相互之间要。
比较可能相互之间构成因果关系。
那第一部分呢叫做基础。
那第一小节呢叫做定义。
定义的核心呢只不过是一个等号而已。
等号的左边呢是概念，等号的右面呢是描述，及什么概念究竟是什么意思？
教科书里的定义呢往往只有一个，并且呢这一个定义需要描述精确且完整。
比如物理课本里会讲清楚加速度的定义。
速度变化量与发生这一变化所用的时间的比值就是加速度的定义。
而这其中速度也有精确且完整的定义。
位移与发生这个位移的时间之比，那位移又是什么呢？
位移是由初始位置到末位置的有向线段构成的矢量。
那么矢量又是什么呢？
是一个有大小和方向的物理量。
进而呢每一个学科跟以上举例时提到的物理学一样，都是由一个又一个相互关联的概念构成的。
每个概念呢都有精确且完整的定义。
每次我们学习了一项新的技能，或者掌握了一门新的学科。
那本质上来看就是在我们的脑子里新增了很多概念。
比如如果你学过数据库管理，不用高深到工程管理那种，只需要操作过excel表格。
其实呢你就听说过就知道所谓的c分别代表。
创建create读取，read更新update删除deelete。
于是呢你的脑子里因此就增加了若干个概念。
我们每个人脑子里啊都相当于有一张概念表，其中的每一条记录就是一个又一个的概念。
而后呢，当我们进行所谓实践的过程的时候，其实呢就是在读取或者被称为调用某个或者某些概念。
进而呢学习的过程就是在新建更新删除某个或者某些概念。
在大约1650年开始，以及随后的100多年时间里。
人们的脑子里呢有个概念叫做燃素flogist。
这个呢是当时人们认为是最基础的可燃物质。
当时的人们认为，一切可燃的东西都是因为它们的构成当中包含所谓的燃素，这个木头当中呢就含有燃素，所以呢它可燃，而石头当中呢就不含有燃素，所以它不可燃。
后来呢这个概念呢被法国化学家拉瓦西给删除了，而这个概念的删除其实是一个分水岭，标志着近代化学的崛起。
在古老的东方，人们呢若是舌头起泡啦，嗓子哑啦，发烧发热了，据说都源自于同一个东西。
这个概念呢叫做火。
人们会说火太大了，上火了，所以要干嘛呀？
要降火，要去火。
现代医学发展到一定程度之后呢，人们就知道了这个概念呢应该被更新，更新为什么呀？
改成炎症。
刚才提到的那些症状，比如说嗓子哑啦，舌头起泡啦、发烧发热啦，其实呢都是炎症引发的症状。
而后呢，其实可以针对不同部位的炎症，用不同的药物去消炎。
于是呢我们应该在自己的脑子里把概念表操作一下，要么应该把火这个概念更新成炎证，要么就干脆删掉火这个概念之后，新建一个概念叫做炎证。
事实上呢，所有有行医执照的医生都早已经如此操作了。
那我们来看看定义的关键，其实呢主要只有两个部分。
首先呢等号左边的概念要必要，没必要的就要删掉。
其次呢，等号右边的描述要准确，所有的准确就是毫无歧义。
如果有歧义呢，就要反复更新，直至毫无歧义。
你看定义的关键没有多复杂。
当然了，在生活当中啊，很多概念可以有若干个定义，这是由于很多重要的事物，其实有很多的方面，也可能有很多不同的看待角度。
于是呢常常需要从另外一个方面或者另外一个角度重新定义那些概念。
比如啊时间这个东西在物理学上。
时间的定义是这样的，它是一种尺度，是标量，包含时刻和时段两个概念。
即有时间事件发生之先后，可以按照过去现在将来之序列得以确定。
刚才我们提到过矢量哈，矢量是有方向的，标量呢没有方向或者不关心方向。
这是时间在物理学上的定义。
那在生活当中呢，人们常说的时间就是金钱，或者李笑兰会常常提到的时间是一种生产资料。
这些都是从另外一个角度或者另外一个方面重新定义时间这个概念。
不过呢，无论是在学术上还是在生活当中，这个定义的要求其实都是一模一样的，只有两条。
第一，要必要，第二要准确。
而所谓的准确。
要求就是毫无歧义，但凡哪一条做不到，那就需要更新甚至删除。

…

思考的要素第一个是定义。
那现在呢我们再来看看第二个分类。
那有些概念呢是集合概念。
集这个概念是由多个确定的元素或者其他概念所构成的整体。
比如灵长类动物就是一个集合概念。
其中包含很多动物类别，比如说猴猿以及人类。
对集合概念所包含的各个概念。
那为了分析和决策，我们经常需要做的工作就是分类。
举个例子，某些经济学书籍里常常提到的生产四要素，就是对生产资料这个集合概念的分类。
生产四要素呢据说包括土地、人力、企业家才能和资本。
生产四要素这个分类最明显的问题在于说，他没有做到良好分类的第一个要求，叫做合理。
即各个子类别之间应该做到互不重合。
你看哈资本这个东西它能够买到其他三个要素当中的任何一个资本呢可以买到土地，它也可以买到人力，只要允许企业家才能，也不是不行，就是聘请CEO不就是购买企业家才能吗？
那么请问资本怎么可以与其他三个要素并列呢？
良好分类的第二个要求是什么呢？
叫完整。
刚才说第一个要求是什么呢？
子类别之间应该做到互补重合。
那现在第二个要求叫做完整，即所有的分类加起来应该等于全部。
例如，灵长类动物的合理分类应该是头圆人以及其他灵长类。
你们有其他这个分类呢就不完整。
同样的道理啊，这生产四要素若是因为资本这个类别与其他类别有所重合，所以只能将其删除的话，那么剩下的仅仅土地、人力和企业家财能。
这三个类别呢，又无法构成生产要素的完整分类，除非你加上个其他。
。
当然了，无论加不加其他这种分类同样也没有什么实际上的指导意义。
于是呢，无论从哪个角度望过去，生产四要素，这个分类都实在是太糟糕了。
当然了，最糟糕的分类是那种压根儿就不应该那么胡搞瞎搞的分类，即把原本就不应该属于某个集合概念的概念放进去。
当做其中的一个类别。
经典案例呢是前苏联的那位科学家叫李森克，生生捏造出一个获得性遗传学说，包装成米丘林生物学，然后硬塞到科学这个集合概念之中，作为一个独特的分类。
그.
或者反过来说，把明明属于某个集合概念的概念剔除了出去。
例如说啊逻辑训练原本应该属于基础教育，是吧？
可是呢一些人认为逻辑不应该属于基础教育。
不应该是基础教育的组成部分。
于是呢好几代人，包括你和我都在这样的教育下长大。
如果竟然不挣扎一下的话，整个生活都会因此变得乱七八糟。
话说回来，合理且完整是良好分类的最基本要求，就这么简单。
可是呢这么简单的东西啊却异常的重要。
我母亲呢退休前是延边医学院的图书馆馆长。
我很小的时候呢，他告诉我说，图书馆的核心呢叫做情报学，而情报学的核心呢只不过是分类。
又过了很多很多年，最近呢人工智能崛起了，人工智能需要大数据，在给人工智能喂养大数据之前，要对数据进行所谓的清洗工作。
清洗数据的术语是打标签。
也就是说，这人工智能培养的核心基础工作之一，竟然也还是一样的，只不过是分类而已。
生活中的思考啊，所谓的思考全面，归根结底，到最后只不过是分类是否足够合理，分类是否足够完整而已。
比如说分析一个问题，看到某个结果有很多原因的时候，那些原因又应该如何分类呢？
有没有什么类别没有考虑到呢？
再比如说需要做判断的时候，那些判断标准又应该如何分类呢？
有没有什么判断标准没有考虑到呢？
又比如说一个事物到底需要考虑哪些方面，有没有什么方面没考虑到这些本质都一样，全都是分类，既然是分类，就需要做到既合理又完整。

…

大家好，我是李小来。
😊思考的真相，这套短小精赞的课程呢几乎是我的所有课程和作品的基础。
反复学习这个短小精赞的课程，对理解李笑来的任何课程或者任何作品都有极大的帮助。
那再进一步呢，这其实是每个人所谓受教育的基础，也是每个人所谓自学的基础。
令人倍感遗憾的是，我们的学校里竟然不会用这么简短的方式教会我们如何思考。
于是呢很多人花了很多钱上了很多年的学，毕业后竟然依然不会思考，甚至连最基础的思考都不会。
你说思考这个东西吧，说他困难吧，它其实真的很简单。
理论上来讲，小学毕业前后就应该并且能够掌握足够的思考能力。
可你要说他容易吧，好像还真的很困难，因为到最后，绝大多数人竟然真的不会思考。
而这门课其实是讲给所有人听的，并且呢通过反复理论上，只要有小学文化，就可以听懂，可以理解，并且可以应用。
而实际上，我作为作者，作为讲者，从一开始就把设计目标定位为所有人都可以听得懂且学得会的课程。
并且呢还要做到对所有普通人都真正有用。
并且呢这事儿其实很解脱。
你想啊这么简短的课程，你若是认真学习了，努力实践了，哪怕你压根儿就没有什么文凭，也大概率属于正常人类。
很多人呢即便有很高的学历，也不一定真的正常呢。

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这两天呢我在研究一件事儿，就是研究什么呢？
研究这个录课的方法哈。
那有一个路径是这样的，就是我写好文字，然后呢把这些文字呢，用微软那个ad上的那个text to speechch engine去把它变成语音啊，然后呢把这些录音文件呢切分好。

当然了，这些录音文件呢也需要做一定的编辑。
比如说他目前有很多的缺陷，比如第一个缺陷说是这样的，就是他选你选择了一个啊中文的自然语音，然后呢让这个中文的自然语音读中文是没有问题的，让他读英文呢就稍微有点暴听。

然后呢嗯你要让一个英语语音英文语音包去朗读中英文混杂的句子的话呢，他就只能读出其中的英文部分啊，所以呢还要进行拼接，那就稍微麻烦一点，对吧？
当然了应该是工作量上很大的，非常的麻烦。
就是你要不停的编辑，不停的剪辑，不停的另存，。

虽然这样制作语音肯定是目前不够完美，然后呢也非常的麻烦，但它可能是一个路径。
然后呢，我把语音制作完毕之后呢，我就可以根据课程内容，就是刚才的文字，再去设计1个PPT。
当然了我在mac上用的是keynote，对吧？
然后呢，再把这些语音分段插入到那个PPT啊，每个动效的前后合适的位置，然后呢，就可以直接导出啊，变成视频了。

当然了哈中英文混合的文本嗯找到一个呃可以非常适合我的应用场景的文本转换成语音的程序啊，从目前来看，虽然基础上全都是成熟的。
但是这个解决方案想要出现，或者是说呃我等他出现，我估计得好几年。

就是这种现象特别普遍，就是这个世界的技术和这个世界的工具已经非常的发达了。
但是我的某一个特殊的需求，尽管现有的技术明显可以实现，但是没有人帮忙实现，没人帮我去写这样的软件的可能性啊，是非常常见的对吧？

我以前就举过那个例子，就是当年我在学习英文的时候，我就特别想要一个反向查询功能。
就是我想知道中文的居然二字在英文当中是如何表达的那这个时候呢，只要字典给我提供反向查询功能。
让我看看哪些英文例句里的中文译文当中包含有居然二字。
然后呢，我再倒过来去看那个句子是怎么表达的那我不就学会了吗？
？

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