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heshenxian1
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5 years ago 开智部落的小伙伴们，开展主题阅读中，持续地进行经典重温与卡片记录：
当卡片与卡片相遇，好书与好书相见，好观点好证据在对碰争论中胜出，好模因好模式自然涌现。
alissli
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5 years ago heshenxian1
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5 years ago 20181118 信息分析二期大群在讨论「一个书店」项目的挖掘。阳老师示范用创新算法来演绎重构人与书，人与书店的交互关系。
如何快速找到自己商业模式不可回避的矛盾，然后想法创新解决。
阳老师先找到了主要矛盾 又举例分析高阶竞品利弊 再创新算法开脑洞找到新模式
要打破传统书店的信息流、注意力流。
只要你遵从传统书店的信息流、注意力流设计，那么，我之前指出的那三个核心矛盾，永远绕不过。这是咱们创新的关键点。
读书，安静与热闹的矛盾。
书店，房租与读书场所的矛盾。
商业项目，资源调配能力与项目唤醒人们同理心、情感认同的矛盾。
阳老师指出书店模式背后的三个核心矛盾，用一个问题「来这里的理由是什么？」，一次又一次的追问书店模式的核心价值，书店存在独一无二的意义。
通过一个关键隐喻来消解核心矛盾。
——人是有生命的书，书是有生命的人。
关键设计在于思维转换——把书店看成一个人。
然后结合创新算法中的物场分析，理解机器，STC算子，以及认知科学基础原理，推演出一套自洽完善的商业逻辑。
案例来自：开智学堂信息分析二期课程，「开智空间」的创新算法示范 · Issue #139 · AIHackers/IA002
heshenxian1
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5 years ago https://mp.weixin.qq.com/s/1C5tOT13rPwAxRNv0KrAtA
原创： 知识大融通项目组 开智学堂 今天
有这样一份信息分析结业项目报告，它没有针对某一具体学术、商业或者职业领域进行分析。但它却成为二期信息分析课程的最佳结业项目。这份不一样的项目报告主题是：一个独立创作者如何更好地创造？
并且，他们找到了那个属于独立创作者的秘密武器。
你是否也想知道这个“独立创作者的秘密武器”是什么？下面用文字为你完整展示本期最佳结业项目：「开智学堂学科全局认识开源协作指南 1.0」。
21 世纪独立创作者的秘密武器是什么？「开智学堂学科全局认识开源协作指南」就是我们给出的答案。
为什么这样说？首先给大家介绍结业大作业的创作背景。在二期信息分析课的学术分析一章，我们学到了学术分析在信息源头的独特地位；在职业分析这章，我们重新定义了职业和职业身份认同；职业从过去的的组织导向、职位导向，转变为能力导向、作品导向。
课程自始至终强调每个领域都有类似 GitHub 这样的社区，孵化和沉淀了每个领域的最佳实践和专家知识。结合以上学习，我们想去解答这样一个问题：一个独立创作者如何更好地创造？
诺奖得主赫伯特·西蒙说：
做学术研究最重要的不是做了多少实验看了多少论文，而是拥有自己的秘密武器。
信息分析课程一直围绕的主题是：如何成为自由职业者和独立创作者。那么，我们尝试用这份结业项目去回答，属于独立创作者的秘密武器是什么呢？
为了回答这个问题，我们阅读了「创新算法」这个阳志平老师称为神级杀器的神作。作者阿奇舒勒提到，创新有 5 个等级：
1.使用一个已有的物体，不考虑其他物体； 2.在几个物体之间选择一个； 3.对选出的物体做部分改变； 4.开发一个新物体，或者完全改变选择的物体； 5.开发一套全新的复杂系统。
阿奇舒勒通过对 14 类发明 250 万份专利的梳理，发现绝大多数的发明创造都是在 1-3 级进行，创新程度很低。同时，试错成本极高：
因此，阿奇舒勒提出了创新算法，以减少试错次数，提升创新的效率。创新算法有两个核心概念：理想机器和技术矛盾；前者给出方向，后者解决障碍。「创新算法」即：正确描述矛盾和设想理想机器，进而通过一套有效的创新算法去解决矛盾。
什么是理想机器？
创新算法主要通过工程上的例子对创新过程进行描述，理想机器指用于解决技术矛盾的理想机械设备。
先不考虑你所知道的现有技术条件是否能支持这种设备的发明，你需要先想像在最理想的状态下它应当是怎么样的。一旦你从现有条件去考虑而不是从理想机器来倒推技术矛盾，创新的过程往往会受挫，试错成本急剧提高。
作为独立创造者，想要持续不断创造，你往往等不起十年二十年成为领域的专家，再去洞察领域问题。你需要主动去发现矛盾。来看看顶级创造者西蒙，是如何做到持续创新的。
西蒙在世时，「创新算法」一书还被前苏联作为秘密武器层层封锁。但西蒙的做法却与创新算法的基本框架神奇地吻合。
通过对经济学领域的全局学习，西蒙发现了以往的经济学「绝对理性人」理论无法解释实践中经济人行为的矛盾。通过计算机科学，他模拟了人的决策过程，从而发现组织内的人制定决策过程的理论，因此获得诺贝尔经济学奖。之后，他不断地把每个学科最重要的约 200 个知识点交错地用于不同的学科，在多达 9 个学科都取得了极高的成就。
西蒙是天才，也是可以复制的天才。总结这位伟大创造者，我们可以看到以下的创新模式：
知识的贫乏限制了你对理想机器的想像，学科的割裂关上了你解决大问题的大门。我们开始意识到，信息分析课程中学术分析一章所学到的高阶模型和实践技巧，就是独立创造者最重要的秘密武器。
被这章作业虐过的同学都知道，要对一个学科做出最小全局认识，要干多少又苦又累的体力活。
作为未来的独立创作者，如果能剥削机器，我们怎么能不剥削机器呢？如果能设计一个通用的解决方案，我们怎能不动手去做呢？如果能开源协作，我们怎么能不聚集独立创造者一起开干呢？
当然，这里的所谓开源，类似开智信息分析工具箱，是指在所有开智信息分析课的学员中开源。因此，「开智学堂学科全局认识开源协作指南 1.0」诞生了！
现在，我给大家详细介绍「开智学堂学科全局认识开源协作指南 1.0」：
它是学科全局认识的通用解决方案
我们把学科全局认识所需要用到的实践工具全部梳理了一遍，把收集学科最小全局信息所需要全部最小路径全部标准化；把可以由网络爬虫来完成的部分写好了标准化代码，你不需要懂 Python，你只需要会更换学科名字即可。
我们规约，学科全局资料按标准路径收集后需要按标准放在 Zotero 共享文库指定位置，把相关概要说明放在 GitHub 仓库。
它是多学科全局信息搜索提速器
我们呼吁，信息分析课的学员都来参与这个项目，共享收集的各学科全局信息，加快多学科全局信息搜索的速度。因此，越多人参与项目，项目的价值越大。
它是专家经验和通识利器的最佳结合
我们希望每位信息分析课的学员认领自己所在专业领域，更快更准确击中所在领域的专家工具、元数据网站和最佳实践者社区。我们的指南要求参与者在 Zotero 共享文库按协作规约标注重要头部论文，专家经验将在这个步骤发挥重要的作用。
它是独立创造者的秘密武器
所有的资料和信息都储存在 Zotero 中。这个资料库将汇集了多学科最重要的 Top 20% 的知识点，成为你个人本地的最优质信息来源之一。借助 Zotero 这个创造启发器，助你在独立创作者的道路上走得更远。
值得一提的是，任何人都无法代替你消化知识，生成知识体系。因此，如果你认为参加了这个项目，收集了几个 G 的资料就能成为独立创作者，你可能误解了这个项目。我们只是借助开源协作和专家判断，加快搜索多学科全局信息的速度和质量。未来，我们仍需一起加油！
项目背后的故事
回顾完这份二期信息分析课程的优秀项目，我们访谈了项目队长，也是本期课程的教练——掬元。下面将为你揭开他们组队完成这份结业项目背后的“秘密”。
项目成员
可以为我们简单介绍下你们的 BP 吗？
上过信息分析课的同学，一定会对学科全局认识框架很熟悉。通过梳理一个学科最重要的学者、头部期刊、发展脉络、最小知识等，你可以快速击中一个学科 20% 最重要的知识点。但这个过程你用手工去完成，哪怕只是搜集一个学科的资料，也会很辛苦很繁琐。因此很多同学没能坚持完成对一个学科的全局认识。
我们这个项目，目的就是集中信息分析课学的东西，通过开源协作，收集多个学科的全局信息。因此，我们把学科全局认识所需要用到的实践工具全部梳理了一遍，把收集学科最小全局信息所需的最小路径全部标准化；也就是说，这是一份开源协作指南。
你们是如何构思这个 BP 的？可以详细分享一下吗？
项目从一开始的定位是想要做一个在学习任意学科的时候，高效快速获取最小全局认识的开源协作工具。这个项目工作量肯定是非常巨大的，所以从一开始我们定位它是一个协作规约性质的项目。也就是我们先讨论得到一个内部共识，再基于这个共识做一个 Demo 出来，同时完善相关工具、相关协作规约。从而为后面加入的参与者尽量铺平道路。
为了获得进一步的灵感，我们集体学习了创新算法，尝试运用创新算法去解答我们面临的问题。创新算法要求我们找到两个关键点：正确描述矛盾，设想理想工具。我们认为项目最核心需要解决的矛盾是**信息爆炸与个人能力有限之间的矛盾，而理想工具则是希望能够高效率的获取各学科全局认识集合**。
讨论到这里，解决问题的要点也就自然涌现了：
找到这个共识之后，我们就进入了集体 BP 制作阶段，这个时候想跑一个完整的 Demo 已经来不及了，于是我们决定把主要的工作量集中在协作指南的编写上，我们将协作指南分为了三大板块：工作环境及工具、数据库指南、项目协作流程。在三大板块的基础上根据团队成员的技能背景进一步分配工作，最终就形成了大家现在看到的 BP 的样子。
你们为何选择西蒙来展示这个 BP 故事？
这个问题也是我们结业路演时考虑的重点，我们应该如何展示自己的项目？如何用一个通俗易懂的故事去传递我们正在做的事情呢？
其实，开智学堂和开智的各类课程，一直都在围绕培育黑客和独立创造者展开。因为职业的更迭实在太快了，很可能再过十年八年，现在的很多职业会消失了很多。很明显，职业从过去的的组织导向、职位导向，转变为能力导向、作品导向。
学术信息是一切信息的源头，从这个角度讲，我们的项目不正是黑客和独立创造者提高创造效率的秘密武器吗？谁最能代表高效的创造者，我们反复提炼，选择了西蒙。他不断地把每个学科的最重要的大概 200 个知识点交错地用于不同的学科，在多达 9 个学科都取得了极高的成就。
进一步梳理他的创新模式，结合「创新算法」这个创新大杀器提到的框架，我们可以看到西蒙的创新模式：
我们的工具，不正是要去抵达「知识大融通」吗？
于是我们毫无犹豫地把西蒙请来代言。这就是大家在路演看到的我们项目的展现方式。
创造这个作品遇到哪些困难，是如何解决的？
困难确实遇到了非常多（沧桑脸），为了做好这个 BP 作品，我们全体团队成员都付出了很多，非常感动最后坚持了下来没有放弃。其实中间有几次因为大家都比较忙，连续几天没什么进展，团队中也曾经产生过前途渺茫的氛围，不过还是屡次“用爱发电”，一次捡起一点点，不知不觉坚持走到了最后。
这个项目的愿景是比较宏大的，所以从一开始我们的目标并没有特别明确，只是有模糊想要解决快速高效获取最小全局认识的问题，所以前期探索耽误了一些时间，最后我们拿出 MVP 大法，首先讨论项目的最小可行产品（Minimum Viable Product）究竟是什么，终于走上了正轨。
这个项目的时间跨度大约是 2-3 周，期间我们用 Zoom 召开了多次线上会议。这中间遇到的一个坑就是：语音讨论效率低。于是我们建立了更完善的会议流程：会议前先确定主要议题和主要发言人，会议一定要录音，会后及时语音转文字稿，会议最后得出的行动点也要及时闭环。
这中间比较有趣的一点是，Zoom 对免费用户的聊天时长限制为 40 分钟，这个限制反倒帮了我们忙（偷笑）。因为我们将一个 40 分钟定义为“一个 Zoom 时间”，每次会议都争取在一个 Zoom 内完成，一个问题如果经历了两个 Zoom 时间的讨论都没有得到结果，就先搁置。
整个 BP 项目的时间周期也非常的紧张，因为我们立项偏晚，工作量又非常巨大，所以最后我们遵循“完成大于完美”的开智文化，舍弃了 Demo 内容，优先完善协作规约，万幸最终还是成形了一个能够给大家汇报的作品。
在最后路演那几天，其实非常非常担心路演效果，最后使用了“笨办法”，在 Zoom 群里排练了几次，不断迭代演讲稿，最后得到了一个可以把重点、时间都控制地比较理想的版本。
制作 BP 故事过程中，你们感觉最奇妙的事情是什么？
其实我们以前做协作项目不多，加上项目工作量非常巨大，我们一开始没有信心能完成。幸好团队成员非常给力，基本上是优势互补。完成的 BP 作业的过程中，我们切实地感受到了协作的力量，感受到社会化编程的奇妙。因此，我们对项目的未来充满了信心。如果你也想感受异步协作的奇妙，我们想把以下工具推荐给你：
这些工具的具体使用，课程都有详细的介绍。
能给未来参加信息分析课程的小伙伴们一些建议吗？
完成大于完美，输出大于输入
信息分析课的知识密度很大，很多同学可能感觉到时间不够。课程是用卡包封装的，我们建议先快速刷一遍卡包信息后，马上开始做作业。可以先出初稿，后期再仔细阅读卡包修改和迭代。甚至在课程结束之后还可以继续迭代。因此，我们建议你在文档末尾用 Changelog 记录每次的迭代。这个小 Tips 真的很管用哦。
善用同侪压力，化解学习压力
建议本地小伙伴结对学习，周末一起参与答疑和讨论。同时，对标优秀同学，不断减少差距。
将所学用于解决生活和工作中的问题
可以早早挖掘生活和工作中的难题，早早确定 BP 选题方向，不断在学习过程中思考哪些策略可以来解决这个难题，这样 BP 会完成得更顺畅，整个学习的收获也会更大。
最后想问一下，搭好这份协作指南之后，你们关于构建学科全局认识的下一步计划是什么呢？
项目路演时，阳志平老师给了项目很多建议，目前正在按阳老师的建议完善。最近，川和流云两位博士加入了项目组。接下来，项目组将选择一个学科作为测试，完善指南后向学员公开。届时欢迎大家参加项目。■
本文由川、流云、掬元、H 菌、止语、江豆豆、至金共同完成。
跨越学科思维 建立认知模型 入门信息分析 打破信息迷局
Hi~ 开智的小伙伴
开智正典阅读 第一季主题为「创造」。在9月、10月、11月的第 1 周，我们的阅读书目 创新算法(https://book.douban.com/subject/3354596/)
可搭配如下两本书选读：
请小伙伴儿在 在 01wd6（180909）23：42 前，将卡片笔记回复到本 Issue 下，读书卡片格式和示范详见 卡片笔记撰写指南。
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如果时间紧张，建议完成最小行动，优先选择撰写反常识卡、术语卡、人名卡，完成比完美更加重要！
不用贪多，每周选一章精读即可。