पैटर्न रिकग्निशन: दूसरों से चूक जाने वाली चीज़ों को देखने का कौशल कैसे विकसित करें

मैंने कंटेंट बनाना बनाना शुरू करने के लगभग छह महीने बाद कुछ अजीब देखा।

मैं एक पोस्ट को देखकर सेकंडों में बता सकता था कि वह अच्छा प्रदर्शन करेगा या नहीं। पूरी तरह से नहीं, लेकिन संयोग से कहीं बेहतर। कोई लाइक आने से पहले, कोई जुड़ाव होने से पहले, मुझे एक एहसास होता था। और वह एहसास आमतौर पर सही होता था।

पहले तो मुझे लगा कि मैं कल्पना कर रहा हूँ। बस पुष्टि पूर्वाग्रह (confirmation bias)। उन पलों को याद रखना जब मैं सही था और भूल जाना जब मैं गलत था।

इसलिए मैंने इसे ट्रैक करना शुरू किया। पोस्ट करने से पहले अपनी भविष्यवाणी लिख लेता था, फिर बाद में जाँचता था। और हाँ, लगभग 70-80% बार मैं सही होता था।

अजीब बात यह थी कि मैं समझा नहीं सकता था कि मुझे कैसे पता चला। अगर आप मुझसे पूछते "यह वाला अच्छा क्यों करेगा?" तो मैं स्पष्ट जवाब देने में संघर्ष करता। हुक (hook) के बारे में कुछ। संरचना के बारे में कुछ। समय के बारे में कुछ। लेकिन ऐसा कुछ नहीं जिसे मैं सटीक रूप से कह स्पष्ट कर सकूं।

मैं पैटर्न पहचान रहा था। बिना जाने कि वे पैटर्न क्या हैं।

इसने मुझे उत्सुक बना दिया। क्योंकि मुझेरे ख्याल से यही चीज उन लोगों को अलग करती है जो वास्तव में किसी चीज में अच्छे हैं, और उन लोगों से जो बस कर रहे हैं। और यह समझना कि यह कैसे काम करता है, शायद आपको शायद उस तक तेजी से पहुंचने में मदद मिल सकती है।

विशेषज्ञ वास्तव में क्या देखते हैं

1970 के दशक का एक प्रसिद्ध अध्ययन है, जो मनोवैज्ञानिक एड्रियान डी ग्रूट (Adriaan> (Adriaan de Groot) ने किया। उन्होंने शतरंज के उस्तादों (chess masters) का अध्ययन किया और समझना चाहा कि वे शौक शौकिया खिलाड़ियों से इतने बेहतर क्यों हैं।

स्पष्ट जवाब यह होगा कि वे अधिक चालें आगे सोचते हैं। वे गहराई से गणना करते हैं। बड़ा दिमाग या कुछ और।

लेकिन उन्होंने यह नहीं पाया।

जब उन्होंने शतरंज के उस्तादों और शौकिया खिलाड़ियों को कुछ सेकंड के लिए एक गेम पोजीशन दिखाई और फिर उसे दोबारा बनाने के लिए कहा, तो उस्ताद काफी बेहतर थे। वे पूरे बोर्ड को लगभग पूरी तरह याद रख सकते थे। शौकिया शायद कुछ मोहरे याद रख पाए।

तो उस्तादों की याददाश्त बेहतर है? नहीं।

जब डी ग्रूट ने उन्हें बेतरतीब ढंग से रखे गए मोहरे दिखाए, ऐसी पोजीशन जो वास्तविक खेलों में नहीं हो सकतीं, तो उस्ताद शौकियों से बेहतर नहीं थे। दोनों समूहों को समान रूप से संघर्ष करना पड़ा।

उस्ताद अलग-अल मोहरों को याद नहीं कर रहे थे। वे पैटर्न पहचान रहे थे। ऐसी कॉन्फ़िगरेशन जो उन्होंने हजारों बार देखी थीं। परिचित संरचनाएं जिन्हें उनके दिमाग ने एक इकाई इकाइयों में बांडल कर लिया था।

नोबेल पुरस्कार विजेता हर्बर्ट साइमन (Herbert Simon) ने बाद में अनुमान लगाया कि शतरंज के उस्तादों के दीर्घीर्घकालिक स्मृति में लगभग 50,000 से 100,000 पैटर्न संग्रहीत होते हैं। जब वे बोर्ड को देखते हैं, ते हैं, तो वे 32 अलग-अलग मोहरे नहीं देख रहे होते। वे शायद 5 या 6 परिचित संरचनाएं देख रहे होते हैं।

और वे संरचनाएं अपने साथ जुड़ाव लेकर आती हैं। इस पैटर्न का आमतौर पर मतलब है किंगसाइड पर हमला करना। इस पैटर्न का आमतौर पर मतलब है कि केंद्र कमजोर है। पैटर्न बिना सचेत गणना के प्रतिक्रिया को ट्रिगर करता है।

असल में विशेषज्ञता यही है। बेहतर सोच नहीं। बेहतर देखना।

चंकिंग (Chunking) की बात

एक बार जब आप इसकी तलाश शुरू करते हैं, तो "चंकिंग" की यह अवधारणा हर जगह दिखाई देती है।

जब आपने पढ़ना सीखा, तो आपने अलग-अलग अक्षरों को पहचानने से शुरुआत की। फिर आपने अक्षरों को शब्दों में बदलना सीखा। फिर शब्दों को वाक्यांशों में। अब आप पूरे वाक्यों, शायों, शायद पैराग्राफ को, अर्थ की एक इकाई में बदल देते हैं।

एक शुरुआती पाठक अलग-अलग अक्षर देखता है। एक विशेषज्ञ पाठक विचारों को देखता है।

यही बात हर क्षेत्र में होती है।

एक शुरुआती प्रोग्रामर कोड की अलग-अलग पंक्तियाँ देखता है। एक विशेषज्ञ पैटर्न देखता है। वह एक सॉर्टिंग एल्गोरिदम है। वह एक रिकर्सिव फंक्शन है। वह एक ऑफ-बाय-वन एरर है जो होने वाला है।

एक नौसिया निवेशक अलग-अलग डेटा बिंदु देखता है। राजस्व ऊपर, लागत नीचे। एक विशेषज्ञ पैटर्न देखता है। वह एक कंपनी है जो मूल्य निर्धारण शक्ति प्राप्त कर रही है। वह एक व्यवसाय है जो वृद्धि के एक मोड़ पर पहुंचने वाला है। वह एक वैल्यू ट्रैप है जो सौदेबाजी के रूप में प्रच्छन्न है।

मेरे क्षेत्र में एक नौसिखिया अलग-अलग पोस्ट देखता है। एक विशेषज्ञ पैटर्न देखता है। वह हुक संरचना काम करती है क्योंकि यह एक ओपन लूपन लूप (open loop) बनाती है। वह थ्रेड फॉर्मेट काम करता है क्योंकि यह गति बनाता है। वह कॉल टू एक्शन विफल होता है क्योंकि यह बहुत जल्दी आता है।

चंक हर क्षेत्र में अलग-अलग होते हैं। लेकिन तंत्र एक ही है।

विलियम चेज़ (William Chase) और हर्बर्ट साइमन ने इसे इस तरह रखा: "शतरंज की महारत के अंतर्गत सबसे महत्वपूर्ण प्रक्रियाएं ये हैं: मोहरों के हजारों पैटर्न को पहचानना सीखना, और जब प्रत्येक पैटर्न का सामना करने के बारे में जानकारी संग्रहीत करना।"

"शतरंज" को किसी भी कौशल से बदलें। वाक्य अभी भी काम करता है।

यह वास्तव में कैसे विकसित होता है

तो आप 50,000 पैटर्न तक कैसे पहुँचते हैं? आप वह लाइब्रेरी कैसे बनाएं?

उबाऊ जवाब है समय। बहुत सारा।

एंडर्स एरिक्सन (Anders Ericsson) और अन्य लोगों के विशेषज्ञता पर शोध से पता चलता है कि विश्विश्व स्तरीय स्तर तक पहुंचने के लिए लगभग 10 साल का जानबूझकर अभ्यास (deliberate practice) करना पड़ता है। यहीं से 10,000 घंटे वाली बात आई, हुई, हालांकि जैसा कि हम पहले चर्चा कर चुके हैं, यह उससे कहीं अधिक सूक्ष्म है।

लेकिन यहाँ वह बात है जो मुझे अधिक दिलचस्प लगती है। सभी अनुभव समान रूप से पैटर्न नहीं बनाता।

10 साल के अनुभव और 1 साल के अनुभव को 10 बार दोहराने में अंतर है। कुछ लोग दशकों तक अभ्यास करते हैं और औसतौर औसत दर्जे के बने रहते हैं। अन्य तेजी से सुधरते हैं और विशेषज्ञ स्तर पर तेजी से पहुंचते हैं।

अंतर फीडबैक लूप (feedback loops) में लगता है।

गैरी क्लेन (Gary Klein), जो निर्णय लेने का अध्ययन करते हैं, ने पाया कि कुछ क्षेत्रों में विशेषज्ञ अविश्वसनीय अंतर्ज्ञान विकसित करते हैं जबकि अन्य क्षेत्रों में विशेषज्ञ नहीं करते।

उदाहरण के लिए, मौसम पूर्वानुमानकों को तेजी से फीडबैक मिलता है। वे भविष्यवाणी करते हैं, फिर पता लगाते हैं कि वे सही थे या नहीं, अक्सर घंटों के भीतर। उनका पैटर्न पहचान बेहद अच्छी हो जाती है।

दूसरी ओर, नैदानिक मनोवैज्ञानिकों (clinical psychologists) को अक्सर स्पष्ट फीडबैक नहीं मिलता। कोई मरीज थेरेपी छोड़ सकता है और मनोवैज्ञानिक को कभी पता नहीं चलता कि वह वास्तव में बेहतर हुआ या नहीं। वर्षों के अनुभव के बावजूद उनकी पैटर्न पहचान कमजोर बनी रहती है।

डैनियल काह्नमैन (Daniel Kahneman> (Daniel Kahneman), जिन्होंने इसका गहन अध्ययाई से अध्ययनुययन किया, ने इसे इस तरह इसे इस तरह रखा: "पेशेविशेषज्ञों के पास सहज विशेषज्ञता विकसित करने का अवसर है या नहीं, यह मूल रूप से फीडबैक की गुणवत्ता और गति के साथ-साथ अभ्यास करने के पर्याप्त अवसर पर निर्भर करता है।"

कड़े फीडबैक लूप। उच्च मात्रा। स्पष्ट परिणाम। तेजी से पैटर्न पहचान बनाने का यहै।

मैं क्या कर रहा हूँ

जब मैंने 2023 में कॉलेज छोड़ा, तो मुझे यह सब शोध नहीं पता था। लेकिन पीछे मुड़कर देखता हूँ, तो मैंने गलती से कुछ सही काम किए।

मैंने बहुत पोस्ट किया, दिन में दो या तीन बार बार। कभी कभी-कभी दिन में 5 बार भी। मात्रा दोहराव पैदा करती है। दोहराव पैटर्न एक्सपोजर बनाता है।

मैंने ध्यान दिया कि क्या काम करता है और क्या नहीं। वास्तव में संख्याओं को देखना, यह जानने की कोशिश करना कि कुछ ने प्रदर्शन क्यों किया या नहीं किया। यही फीडबैक लूप है।

मैंने दूसरों के काम का जुनूनी ढंग से अध्ययन किया। बिल्कुल कॉपी करने के लिए नहीं, बल्कि पैटर्न को आत्मसात करने के लिए। वायरल हुई पोस्ट को पढ़ना और पूछना कि क्यों। फ्लॉप हुई पोस्ट को पढ़ना और पूछना कि क्यों। मानसिक लाइब्रेरी बनाना।

और मैंने यह अपेक्षाकृत कम समय में किया, इसलिए पैटर्न ताजा थे। पैटर्न विकास के लिए सघन अभ्यास फैले हुए अभ्यास से बेहतर होता है।

मैं 23 साल हूँ, इसलिए जाहिर है कि मैं दशकों से यह नहीं कर रहा हूँ। लेकिन मुझे लगता है कि तीव्रता आंशिक रूप से वर्षों की जगह ले सकती है। कम से कम कुछ क्षेत्रों में। अगर आपको कड़े फीडबैक के साथ सैकड़ों दोहराव मिल रहे हैं, तो आप पैटर्न अधिग्रहण को संक्षेपित कर सकते हैं।

मैं यह डींग मारने के लिए नहीं कह रहा हूँ। मैं। मैं यह इसलिए कह रहा हूं क्योंकि मुझे लगता है कि तंत्र को समझने से मदद मिलती है। आप बस "बेहतर नहीं हो रहे हैं।" आप एक पैटर्न लाइब्रेरी बना रहे हैं। वह पुनर्निर्माण (reframe) आपके अभ्यास करने के तरीके को बदल देता है।

रिकॉग्निशन-प्राइम्ड डिसीजन मॉडल (Recognition-Primed Decision Model)

गैरी क्लेन ने यह समझाने के लिए इस मॉडल को विकसित किया कि विशेषज्ञ वास्तविक दुनिया में कैसे निर्णय लेते हैं।

उन्होंने अग्निशामकों, नर्सों, सैन्य कमांडरों का अध्ययन किया। ऐसे लोग जिन्हें सावधानीपूर्वक विश्लेषण के लिए समय दिए बिना, तेजी से उच्च-दांव वाले निर्णय लेने होते हैं।

उन्होंने पाया कि ये विशेषज्ञ शायद ही कभी विकल्पों की तुलना करते थे। वे पक्ष-विपक्ष नहीं तौलते थे। इसके बजाय, वे स्थिति को पहले देखी गई किसी चीज़ के समान पहचान लेते थे, और वे तुरंत जान जाते थे कि करना है।

क्लेन ने इसे "रिकॉग्निशन-प्राइम्ड डिसीजन मॉडल" कहा।

उन्होंने इसे इस तरह रखा: "अनुभवी निर्णय निर्माता एक विशिष्ट मामले को देख सकते थे और तुरंत जान जाते थेि करना है करना है। वे विकल्पों की तुलना नहीं कर रहे थे; वे स्थिति को पहचान रहे थे, उसे पहले देखे गए पैटर्न से मिला रहे थे, और एक मानक प्रतिक्रिया लागू कर रहे थे।"

उनके दिमाग में आने वाला पहला विकल्प आमतौर पर सही होता था। इसलिए नहीं कि वे प्रतिभान थे। बल्कि इसलिए कि उनकी पैटर्न पहचान इतनी विकसित थी कि उनका दिमाग तुरंत प्रासंगिक पूर्व अनुभव को सामने ला देता था।

एक अग्निशामक जलती हुई इमारत में जाता है और कुछ गलत लगता है। वह इसे समझा नहीं सकता, लेकिन वह सभी को बाहर निकलने का आदेश देता है। सेकंड बाद, फर्श ढह जाता है। उसके दिमाग ने एक पैटर्न पहचान लिया था कि जब बेसमेंट शामिल होता है तो आग कैसे व्यवहार करती है, भले ही वह सचेत रूप से इसे स्पष्ट नहीं कर सकता था।

यही पैटर्न पहचान है जो सचेत जागरूकता के नीचे काम करती है। और यह केवल फीडबैक के साथ बड़े पैमाने पर एक्सपोजर से आती है।

वॉरेन बफेट (Warren Buffett) का उदाहरण

बफेट निवेश निर्णय अविश्वसनीय रूप से तेजी से लेने के लिए प्रसिद्ध हैं। वह एक वार्षिक रिपोर्ट पढ़ेंगे और कुछ घंटों में तय करेंगे कि वह रुचि रखते हैं या नहीं। कभी-कभी मिनटों में।

लोग सोचते हैं कि यह प्रतिभा है। कोई अलौकिक विश्लेषण।

लेकिन उन्होंने बात की है कि वास्तव में क्या हो रही है। उन्होंने कुछ इस तरह कहा: "मैं 50 साल से वार्षिक रिपोर्ट पढ़ रहा हूं। आप पैटर्न देखने लगते हैं।"

उन्होंने हजारों व्यवसाय देखे हैं। उन्होंने देखा है कि कौन से सफल होते हैं और कौन से विफल। उन्होंने दशकों में चेतावनी के संकेत और आशाजनक संकेत देखे हैं। यह सब पैटर्न पहचान बन गया।

जब वह एक नई कंपनी को देखते हैं, तो वह शून्य से शुरू नहीं कर रहे होते। वह जो देख रहा है उसे हजारों पूर्व उदाहरणों से मिला रहा है। पैटर्न तुरंतर सक्रष्ट हो जाते हैं।

चार्ली मुंगर (Charlie Munger) भी इस बारे में बात करते हैं। वह इसे "सांसारिक ज्ञान" (worldly wisdom) कहते हैं। पर्याप्त क्षेत्रों से पर्याप्त पैटर्न होना ताकि आप जल्दी से पहचान सकें क्या हो रहा है।

मुंगर ने कहा: "पहला नियम यह है कि अगर आप सिर्फ अलग-थलग तथ्यों को याद करते हैं और उन्हें वाप वापस पटकने की कोशिश करते हैं, तो आप वास्तव में कुछ भी नहीं जान सकते। अगर तथ्य सिद्धांत के जाल पर एक साथ नहीं टिकते, तो वे आपके पास उपयोगी रूप में नहीं हैं।"

जाल पैटर्न संरचना है। अलग-थलग तथ्य मदद नहीं करते। पैटर्न जो तथ्यों को जोड़ते हैं, वे मदद करते हैं।

झूठे पैटर्न और जाल

यहाँ मुझे सावधान रहना होगा क्योंकि यह चीज गलत हो सकती है।

वही दिमाग जो वास्तविक पैटर्न को पहचानता है, झूठे पैटर्न भी बना सकर सकता है। ऐसे संबंध देखना जो हैं ही नहीं। शोर में अर्थ ढूंढना।

इस तरह साजिश के सिद्धांत काम करते हैं। जुए की लत कैसे काम करती है। अंधविश्वास कैसे काम करते हैं। पैटर्न पहचान बेकाबू हो गई।

नस्सिम तालेब (Nassim Taleb) इस बारे बारे में बहुत बात करते हैं। वह इसे "कथात्मक भ्रांति" (narrative fallacy) कहते हैं। यादृच्छिक डेटा से पैटर्न और कहानियां बनाने की हमारी प्रवृत्ति।

काह्नमैन इसे और स्पष्ट रूप से कहते हैं: "हमारा सुखदायक विश्वास कि दुनिया समझ में आती है, एक ठोस नींव पर टिका है: अपनी अज्ञानता को नजरअंदाज करने की हमारी लगभग असीमित क्षमता।"

तो आप वास्तविक पैटर्न और झूठे पैटर्न के बीच अंतर कैसे बताएंगे?

कुछ चीजें मदद करती हैं।

पहला, फीडबैक। अगर आपके पैटर्न लगातार वास्तविकता की भविष्यवाणी करते हैं, तो वे शायद वास्तविक हैं। अगर नहीं, तो वे नहीं हैं। आपको वास्तव में उनका परीक्षण करने की जरूरत है, न कि सिर्विश्चित महसूस करने की नहीं।

दूसरा, नमूना आकार। एक या दो बार देखा गया पैटर्न शायद शोर है। सैकड़ों बार देखा गया पैटर्न के संकेत होने की अधिक संभावना है।

तीसरा, कई क्षेत्र। अगर एक ही पैटर्न अलग-अलग संदर्भों में दिखाई देता है, तो इसके वास्तविक होने की अधिक संभावना है। अगर यह केवल एक संकीर्ण क्षेत्र में दिखाई देता है, तो संदिग्ध रहें।

चौथा, तंत्र। क्या आप समझा सकते हैं कि पैटर्न क्यों मौजूद है? क्या इसका कोई तार्किक कारण है? अंतर्निहित तंत्र के बिना पैटर्न के संयोग होने की अधिका है।

मैं अपने पैटर्न को ढीला रखने की कोशिश करता हूं। वे परिकल्पनाएं हैं, निश्चितताएं नहीं। जब एक काम करना बंद कर देता है, तो मैं अपडेट करता हूं।

पैटर्न तेजी से बनाना

अगर पैटर्न पहचान ही खेल है, तो आप इसे कैसे तेज करते हैं?

शोध यह सुझाव देता है, मेरे अपने अनुभव के साथ।

विविधता के साथ मात्रा। आपको बहुत अधिक एक्सपोजर की जरूरत है। लेकिन सिर्फ एक ही चीज की पुनरावृत्ति नहीं। विविधता आपको यह देखने में मददद करती है कि क्या आवश्यक है बनाम क्या आकस्मिक है। अगर आप केवल एक प्रकार का उदाहरण देखते हैं, तो आप अति-सामान्यीकरण करेंगे। अगर आप कई प्रकार देखते हैं, तो आपको अंतर्निहित पैटर्न मिलेगा।

सक्रिय विश्लेषण। निष्क्रिय एक्सपोजर उतनी तेजी से पैटर्न नहीं बनाता जितना सक्रिय जुड़ाव। बस उपभोग न करें। पूछें क्यों। यहाँ क्या काम कर रहा है? क्या नहीं? यह मुझे किसकी याद दिलाता है?

तत्काल फीडबैक। फीडबैक क्रिया के जितना करीब होगा, पैटर्न कनेक्शन उतना ही मजबूत होगा। विलंबित फीडबैक कुछ न होने से बेहतर है abad and&