本文，主要是对“认知”的认知，并将围绕着“认知”，通过对错误、系统与迭代的分析解读，从而展现出一种具有实用性、操作性、以及质变力量的思维模式，即：构建认知系统。
主题目录如下：
有关认知的认知
认知错误
认知系统
系统与迭代
认知心态
结语
有关认知的认知
一个人的认知——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），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、归因偏差、便利之词、利己诱导、虚构想象与颅内模拟。
叙述谬误——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。所以，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。
归因偏差——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。
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。
而我们只能选择，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）也限制了验证的广泛性。
所以，一切都在于我们的选择。
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。
不过，这里还存在另外一种视角，就如塔勒布在《反脆弱》中，所说：
“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确定感。
所以，推理与逻辑链，就构成了我们相信的基石。
而正是推理与逻辑链，让我们可以不必亲自实践，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。
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：这个观点或结论是“重复性的断言”，还是“自带逻辑的推理”。
事实上，从大脑“固有”的认知偏差角度来看，我们会严重低估“断言”及其“重复”，会给我的判断和决策，所带来的巨大影响，即：只要用极其自信的态度，进行重复（意思相近）的断言，就可以让人更加相信，哪怕毫无逻辑，也会让人感觉到一些“什么”——比如强势、强硬与压力。
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。
可如果在某些领域，由于缺少必要的信息积累，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？
瑞·达利欧在《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。
而瑞·达利欧认为“可信”的人（即高权重的人），有两个重要的特征：
第一，曾经反复，在相关领域成功地找到过答案（至少成功过三次，拥有过硬履历）。
第二，在被问责的情况下，能对自己的观点做出很好的解释。
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“认为这是对的”（没有逻辑路径）转变为“知道这为什么是对的”（有逻辑路径）。
显然，这样的思维模式，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”。
认知错误
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，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。
冗余的容错性——其原理在于，让错误发生在“冗余”之上，从而就避免了“非冗余”的错误，以及可以利用对“冗余”操作的统计结果，来对比判断“非冗余”操作结果的正确性。
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，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。
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唯一路径，而真正阻止你的——是你不敢犯错，以及不愿思考。
那么，真正重要的是，不断地修订错误，我们就会不断逼近正确，以及逼近那个“终极正确”（但可能永远无法抵达）。
不过这里，仍有一个问题——就是修订错误只是量变，但非只要积累量变，就一定会得到质变，其中的关键在于：量变能否持续积累，以及量变能否互相连接，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。
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性变化，即从0到1。
例如，语言表达中整体与局部的关系——句子整体的含义，要比局部每个单词的意思之和，更为丰富多变，而只有理解了每个单词的意思，才能读懂整句话的意思，甚至获得更为深刻的内涵。这里，一个句子的整体信息，就会大于局部每个单词的信息之和。
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，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」。而有趣的是，不同主题的总结，随着不断的修订与扩充，它们之间就会产生越来越多的关联和交织——例如，互相引用观点、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，是点点滴滴互相关联的，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。
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’。”
在此我们可以注意到：
认知系统——其实是大脑中的一个“系统”，由神经结构组成。
认知总结——则是大脑外的一个“系统”，由信息结构组成。
而这两个“系统”是一种互相映射的关系，它们共同体现了“抽象结构”所固有的性质（如逻辑关系）。
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——这就是对自身认知能力的丰富与抽象、完善与统一。
最终，认知系统，就会越来越善于——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。
系统与迭代
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）。
那么，系统与迭代之间的相互作用，主要体现在三个方面：
第一，认知系统用迭代正确认知，来对抗错误认知的暗中积累。
事实上，在生活中，充满了“需要耗能”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——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。
第二，认知系统能够把迭代认知的效用，转化为正确的概率。
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：
这些认知再丰富，也不能形成有效的“连接与协作”，从而针对一个具体的选择或决策，给出最优概率的推理与判断。
这些认知再迭代，也不能拥有成长性，即：不断提高选择或决策的最优概率。
这些认知再积累，也不能涌现规模效应与质变飞跃。
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。
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。
第三，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。
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。
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条数据（更或是噪音）。
认知心态
承认自己的无知与偏见，以及不知道，甚至无法知道。
认真阅读和思考别人的逻辑，而不是被情绪所控制。
学习相关的专业知识，而不是阅读网络的人云亦云。
认识到没有绝对的正确，只有相对的正确概率。
质疑别人的前提，是先理解别人的逻辑。
坦然接受质疑、指证和批评，并从中找到迭代认知的路径。
讨论问题本身，而不是冷嘲热讽或人身攻击。
勇敢的犯错，并勇敢的承认错误，以及快速修正错误。
用实践或实证，去证明自己的观点，或不要浪费时间去证明正确。
构建认知系统，并不断迭代这个系统。
结语
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，在大脑中形成了稳定的认知系统，就会更容易抵御环境信息的冲击，从而就能获得，最大限度的内心平静——而平静就是人生最强大的算力。
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。
最后，系统即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。
