分享最近一周读的书里面的一些观点。

创新

jamesclear(Atomic Habits的作者)，在《How Innovative Ideas Arise-jamesclear 》中提到了一个关于创新如何产生的方法：Innovative thinkers don’t create, they connect. 这个观点很有意思

The most creative innovations are often new combinations of old ideas. Innovative thinkers don’t create, they connect. Furthermore, the most effective way to make progress is usually by making 1 percent improvements to what already works rather than breaking down the whole system and starting over.

吴军老师在《见识》这本书中，也提到了类似的观点：

那些被认为是硅谷用来改变了世界的科技产品或者发明，其实绝大部分最初都不是源于硅谷地区的。
今天，不少人也把颠覆现有行业放在嘴边，但是真正实现了颠覆的人很少，反而山寨的人却很多，这又是为什么呢？因为叛逆者们颠覆现有秩序不是一件容易的事情，要想改变世界，需要有常人所没有的执着。桂谷的叛逆者们为了达到目的，首先会想尽办法去寻找那些可能颠覆现有产业的技术（注意：是寻找而不是发明)，这样，那些在其他地区被发明却又被束之高阁的技术，就被硅谷的颠覆者带到硅谷继续发扬光大。在前一节中我讲到过，新技术常常不可靠，时灵时不灵，要将这样的技术转变成产品，需要有足够的耐心和智慧，克服一个又一个困难，走完从1到N的漫长路程。
初创小公司要想和大公司竞争’就不能完全按照大公司制定的市场规则来运作，因为那样的胜算很低，所以它们常常需要打擦边球，颠覆现有的市场。当然，这并不是一件容易的事情，既需要有新的技术和产品，也需要站在巨人的肩膀上实现一个质的飞跃。我常常把这种创新叫作“N+1”，即在原来的基础上更进一步。

行为陷阱

《决策与判断》中提到了五个行为陷阱，分别是延期陷阱，无知陷阱，投入陷阱，恶化陷阱，集体陷阱。其中减弱或者避免投入陷阱的方法，可以是：

在做出一个承诺之前“把结束的成本明确化”

创新者的窘境

《创新者的窘境》中，有一个观点很有意思。

当我们理解了决定世界运作方式的物理和心理法则，然后学会了尊重或遵循这些法则时，我们就能够最有效地激发我们的潜能。这个观点当然不是本书的首创。有这样一个小笑话，斯坦福大学的罗伯特·伯格尔曼教授（本书大量引用了他的著作）有一次在授课时不小心把钢笔掉在了地上。他蹲下去捡笔时嘴里还喃喃自语：“我讨厌重力。”然后，他走回黑板准备重新回到原来的思路上来，这时他又接着说：“但你们知道吗？重力可不管你喜不喜欢！它永远会产生向下的吸引力，而且我也可能因此而跌倒。”

作者在这里指的意思是，既然成熟公司会忽视破坏性技术，这就像重力，如果非要在成熟公司内部推广破坏性技术，阻力很大，因此不如成立一个单独的公司发展破坏性技术，然后原公司持股，原公司和新公司得尽量独立。但是，这样也会有一些问题，比如新公司想要摆脱原公司的控制怎么办，这也是需要考虑到的，不过这应该是发展破坏性技术最好的方式了。

Think Again

《Think Again》中提到了“a bit of knowledge can be dangerous”

It’s when we progress from novice to amateur that we become overconfident. A bit of knowledge can be a dangerous thing. In too many domains of our lives, we never gain enough expertise to question our opinions or discover what we don’t know. We have just enough information to feel self-assured about making pronouncements and passing judgment, failing to realize that we’ve climbed to the top of Mount Stupid without making it over to the other side.

描述性决策模型

《决策与判断》中提到了人们实际决策会采用的描述性决策模型。比如，注重损失，过余注重小概率事件忽视基数值。

损失额价值函数比收益的价值函数更为陡峭，所以损失比收益显得更加突出一些。
由于价值函数呈“S”形，人们在面对收益时常常是规避风险的，而在面临损失时则常常偏好风险
决策权重常常会强调小概率事件而忽视一般或者高概率事件