【一点洞见】什么是“脑熵”？
1. 心理学家罗伯特·X.史密斯（RobertX.Smith）指出：大脑可以访问的神经元的数量水平 ， 用来衡量大脑对复杂信息的处理能力 ， 称之为脑熵 。
2. 脑熵的本质是优化大脑的算法 。 举个例子 ， 假设桌子上有30个苹果 ， 如果要知道苹果的数量 ， 初学数学的小孩子可能会用加法 ， 一个一个数 ， 而我们可能会用乘法来运算 ， 用3×10或者5×6的方式计算出来 。 如果是数出好几百个苹果 ， 小孩子的方法更容易出错 ， 而乘法则可以更快、更准确地算出答案 。 在这里 ， 我们会认为小孩子的脑熵更低一些 ， 他们解决问题的水平较为有限 。
3. 如何才能优化大脑的算法 ， 提高脑熵呢？首先 ， 需要优化信息收集的算法；其次 ， 需要优化信息加工的算法；再次 ， 需要优化运行过程中存在的偏差；最后 ， 需要优化自身存在的Bug 。
【【一点洞见】什么是“脑熵”？】4. 总之 ， 当我们周围的事物变得越来越复杂时 ， 我们也必须提高自己的脑熵 ， 让自己拥有更强的信息处理能力 。
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