Человек как самообучающийся AI (часть 2)

В прошлом посте разобрал два механизма: обратную связь и акцептор результата действия. Теперь практика.

Обратная связь чинится данными. Без них корректировать нечего.

• Записывайте решения с причинами. "Купил Сбер, потому что дивгэп закроется за 2 месяца". Через месяц откроете и увидите: причина сработала или нет.
• Фиксируйте связку действие + результат. "Сделал X, получил Y". Без этой связки мозг не обучается, просто переживает.
• Пересматривайте раз в неделю. Без самобичевания, чисто для калибровки. Паттерны видны только на дистанции.

Акцептор чинится образом. Размытый "хочу лучше" не работает.

• Опишите результат конкретно. 200к в месяц к декабрю. Мозгу ведь нужна точка сверки; "хочу больше зарабатывать" слишком размыто, сравнивать не с чем.
• Смените окружение. Если все вокруг зарабатывают 80к, ваша внутренняя норма привязана к 80к. Новые люди перекалибруют модель быстрее любой мотивации.
• Попробуйте один раз выше своей нормы. Разовый опыт "а, так можно" сдвигает планку надолго.

И замечайте момент, когда делаете одно и то же третий раз без результата. Это сигнал. Стараться сильнее тем же способом бесполезно; пора менять подход.

Как думаете, что из этого самое сложное на практике?

@mintering