अभी आपके सामने दो दुनियाएँ हैं।
एक आपकी आँखों तक प्रकाश की गति से पहुँच रही है। उदाहरण: फोटॉन, वायुदाब, कमरे का वास्तविक तापमान, दो कमरे दूर जो कुछ भी हो रहा है उसकी आवाज़।
दूसरी एक अनुमान है। यह सालों पहले आपके उस संस्करण द्वारा लिखा गया था जो अब मौजूद नहीं है, उन समस्याओं से बचने के लिए जो लगभग उसी समय खत्म हो गई थीं।
लेकिन, उन दो दुनियाओं में से केवल एक ही आप तक पहुँचती है।
आप पहले से जानते हैं कि कौन सी।
अनुमान तेज़, आत्मविश्वासी और ज़्यादातर सही होता है, जो वास्तव में इसे खतरनाक बनाता है। यह कई चीज़ों के बारे में सही होता है जैसे सीढ़ियाँ, कॉफी का कप और दिन में लगभग 40,000 अन्य चीज़ों के बारे में। इसने आपका इतना विश्वास अर्जित कर लिया है कि आपने 19 साल की उम्र के आसपास इसकी प्रामाणिकता और विश्वसनीयता की समीक्षा करना चुपचाप बंद कर दिया।
फिर हर थोड़ी देर में, दोनों दुनियाएँ असहमत हो जाती हैं।
आपका कोई जानने वाला वह काम करता है जिसे आप असंभव बता रहे थे। कोई जो आपसे ज़्यादा स्मार्ट नहीं है, जिसे आपसे ज़्यादा नहीं दिया गया, और जो निश्चित रूप से आपसे ज़्यादा मेहनत नहीं करता।
और लगभग 4 सेकंड के लिए, एक दरार आ जाती है।
आप इसे अपने अंदर महसूस करते हैं, इससे पहले कि आपके पास इसके लिए शब्द हों। शायद एक छोटी सी गिरावट या रुको की एक गर्म, बदसूरत चमक की तरह।
फिर अनुमान दरार को बंद कर देता है।
समय। संपर्क। उनके पास एक रनवे था। उन्हें एक शुरुआती बढ़त मिली थी। उन्हें एक खामी मिल गई है।
5वें सेकंड तक दुनिया फिर से चिकनी हो जाती है और आप अपने दिन में वापस आ जाते हैं, और दरार को इतनी सफाई से पाट दिया गया है कि आप यह कसम खाते हुए पॉलीग्राफ में फेल हो जाएँगे कि यह कभी थी ही नहीं।
लेकिन, वह चमक आपके जीवन के सबसे महत्वपूर्ण 4 सेकंड हैं, और आप उन्हें एक दशक से बंद कर रहे हैं।
बाकी सब कुछ इसी से जुड़ा है। जो लक्ष्य आप निर्धारित करते हैं और छोड़ देते हैं। वे आदतें जो तीसरे हफ्ते में खत्म हो जाती हैं। वे रणनीतियाँ जो बाकी सबके लिए काम करती हैं और रहस्यमय तरीके से आप पर अटक जाती हैं। संदेह की वह धीमी गूँज कि कोई खेल चल रहा है और आपको कभी इसके नियम नहीं दिए गए।
इनमें से कोई भी अनुशासन की समस्या नहीं है। नहीं। बिल्कुल नहीं।
मैं इसे वास्तविकता विचलन (reality drift) कहता हूँ।
मशीन लर्निंग के लोगों के पास एक विशिष्ट प्रकार की विफलता के लिए एक नाम है। आप 2019 के डेटा पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, इसे शिप करते हैं, और यह काम करता है। यह काम करता रहता है। फिर दुनिया धीरे-धीरे एक ऐसी दिशा में आगे बढ़ती है जिसके बारे में मॉडल को कभी नहीं बताया गया था।
लेकिन, मॉडल क्रैश नहीं होता।
और यही पूरी समस्या है। यह साफ, आत्मविश्वासपूर्ण भविष्यवाणियाँ करता रहता है जिनके साथ एक अच्छी संख्या जुड़ी होती है, और उनमें से हर एक चुपचाप गलत होती है, और यह महीनों तक किसी का ध्यान नहीं जाता क्योंकि आउटपुट अभी भी जवाब जैसे दिखते हैं। कुछ नहीं टूटता। चीजें बस पहुँचना बंद कर देती हैं।
वे इसे मॉडल ड्रिफ्ट कहते हैं। एकमात्र समाधान ताजा डेटा है जो इसका खंडन करता है।
रियलिटी ड्रिफ्ट वही विफलता है, सिवाय इसके कि मॉडल आपकी धारणा है और प्रशिक्षण डेटा आपका बचपन था।
जब आपका मॉडल कैलिब्रेटेड होता है, तो जीवन एक अच्छे तरीके से अजीब हो जाता है। ऐसे दरवाजे दिखाई देते हैं जिनकी आप कसम खा सकते हैं कि एक हफ्ते पहले नहीं थे। बातचीत बदल जाती है। आपको संदिग्ध संख्या में "किस्मत" मिलती है।
जब यह विचलित होता है, तो आप उस दुनिया से छोटी दुनिया के अंदर रहते हैं जिसमें आप शारीरिक रूप से खड़े हैं। और यह बिल्कुल वास्तविकता जैसा दिखता है, क्योंकि यह एकमात्र चीज है जो आपकी आँखें आपको देंगी।
आप लक्ष्य निर्धारित करते हैं और रास्ता कभी नहीं देखते।
आप किताब पढ़ते हैं और 3 दिनों तक उत्साहित महसूस करते हैं।
आपको वह चीज़ मिल जाती है और कुछ महसूस नहीं होता।
आप दरार को बंद करते हैं, हर बार, 30 साल तक।
अधिकांश स्व-सहायता आउटपुट पर काम करती है। बेहतर दिनचर्या, बेहतर सिस्टम, अधिक अनुशासन। यह एक ऐसे मॉडल को फाइन-ट्यून कर रहा है जिसे कभी भी एक बार भी रीट्रेन नहीं किया गया है।
हाल ही में मैं एक किताब पढ़ रहा था जिसमें हार्वर्ड का एक शोध था कि रीट्रेनिंग कैसे काम करती है। 1963 में, शोधकर्ताओं रिचर्ड हेल्ड और एलन हेन ने हार्वर्ड के एक तहखाने में एक छड़, एक हार्नेस और एक विकर टोकरी से एक हिंडोला बनाया।
1963: रिचर्ड हेल्ड और एलन हेन द्वारा हार्वर्ड शोध कि रीट्रेनिंग कैसे काम करती है।
फिर उन्होंने अंधेरे में बिल्ली के बच्चे पाले।
जीवन के पहले हफ्तों के लिए, इन बिल्ली के बच्चों ने एक गर्म काले कमरे और अपनी सांसों की आवाज़ के अलावा कुछ नहीं देखा। वे प्रकाश या आकृतियाँ, या कोई किनारा नहीं देख सकते थे।
फिर उन्हें दुनिया वापस मिल गई, दिन में 3 घंटे। लेकिन जोड़ियों में।
एक बिल्ली के बच्चे को हिंडोले की एक भुजा से बांधा गया और वह अपने चारों पैरों पर चला। दूसरा बिल्ली का बच्चा विपरीत भुजा पर टोकरी में सवार था, पैर जमीन से ऊपर, ले जाया गया।
जब भी चलने वाला बिल्ली का बच्चा एक कदम उठाता, छड़ घूमती, और यात्री समान चाप में झूलता। एक ही कमरा जिसमें एक ही धारीदार दीवारें और एक ही फोटॉन, एक ही समय में, एक ही कोण से दो रेटिना से टकराते थे।
एक बिल्ली का बच्चा चला। एक बिल्ली के बच्चे को चालक की सीट पर बिठाया गया।
कई हफ्तों के बाद, हेल्ड और हेन ने दोनों का परीक्षण किया।
चलने वाला बिल्ली का बच्चा एक बिल्ली था। जब उसके चेहरे पर कुछ आता तो वह पलक झपकाता। जब उसे एक मेज की ओर नीचे किया जाता तो वह अपने पंजे बाहर निकालता। वह एक कार्यशील मस्तिष्क वाले किसी भी जानवर की तरह एक दृश्य चट्टान के किनारे पर रुक जाता।
यात्री मेज से गिर गया।
जब वस्तुएँ उसकी आँखों पर आईं तो उसने पलक नहीं झपकाई। वह दीवारों से टकराया। उसकी रेटिना एकदम सही थी। उसके दृश्य प्रांतस्था को वह हर एक फोटॉन प्राप्त हुआ जो उसके भाई को मिला था, उसी क्रम में, उतने ही घंटों के लिए।
वह बस देख नहीं सकता था।
यह आपकी वास्तविकता को फिर से तार-तार करने का मुख्य विचार है। आपकी शायद वही आँखें और वही समस्या है। आपने वह सब कुछ ग्रहण कर लिया है जिसकी आपको आवश्यकता है। आपने किताबें पढ़ी हैं, पोस्ट सेव की हैं, और अपनी स्थिति को ऐसी सटीकता से समझा सकते हैं जो एक चिकित्सक को प्रभावित करेगी।
और आप अभी भी मेज से गिर रहे हैं।
हेल्ड और हेन ने आगे जो किया, जब उन्होंने आखिरकार यात्री बिल्ली के बच्चे को टोकरी से बाहर निकाला, यही पूरा कारण है कि मैं यह पत्र लिख रहा हूँ।
इसमें लगभग 48 घंटे लगे।
आपका दिमाग एक सट्टेबाज की तरह काम करता है
उन्होंने इसे चलने दिया।
बस इतना ही। उन्होंने अंधे बिल्ली के बच्चे को एक रोशन कमरे के फर्श पर रखा और उसे अपनी शक्ति से चलने दिया। लगभग 2 दिनों की सामान्य, स्व-निर्देशित गति के भीतर, उसकी दृष्टि वापस आ गई। गहराई, पलक झपकना, पंजा रखना। पूरा सिस्टम बूट हो गया।
दृश्य जानकारी कभी भी लापता घटक नहीं थी। दोनों बिल्ली के बच्चों को एक ही फिल्म मिली। केवल एक को इसे कारण करने की अनुमति दी गई थी।
मैं चाहता हूँ कि आप अपने सिर के बारे में समझें कि आपका दिमाग एक सट्टेबाज की तरह काम करता है।
यह दुनिया का एक मॉडल चलाता है, इस बारे में लगातार दांव लगाता है कि आपकी इंद्रियों पर क्या हिट होने वाला है, और फिर स्कोर चेक करने के लिए आपकी वास्तविक इंद्रियों का ही उपयोग करता है। कार्ल फ्रिस्टन ने इसके चारों ओर मस्तिष्क का एक पूरा सिद्धांत बनाया। अनिल सेठ इसे एक नियंत्रित मतिभ्रम कहते हैं जो आप अभी अनुभव कर रहे हैं जो दुनिया के साथ इतनी बार मेल खाता है कि आपको जीवित रख सके।
आपको लगता है कि आप इस स्क्रीन को देख रहे हैं। लेकिन, आप अपने मस्तिष्क के एक स्क्रीन के बारे में सबसे अच्छे अनुमान को देख रहे हैं, जो प्रकाश की एक पतली धारा द्वारा वास्तविक समय में सही किया जा रहा है।
और एक अनुमान को सुधारने के लिए परिणामों की आवश्यकता होती है।
यात्री बिल्ली के बच्चे को शून्य परिणामों के साथ प्रकाश मिला। इसने जो कुछ भी देखा, उसने भविष्यवाणी नहीं की कि उसने क्या किया, क्योंकि वह कुछ नहीं कर रहा था। इसलिए उसके मस्तिष्क ने कभी वह मॉडल नहीं बनाया जो प्रकाश को एक दुनिया में बदल देता है।
आप टोकरी में रहे हैं।
पढ़ना टोकरी है।
देखना टोकरी है।
योजना बनाना एक बहुत ही आरामदायक, बहुत महंगी टोकरी है जिसमें उत्कृष्ट असबाब है।
मैंने लगभग 4 साल अपनी समस्या का वर्णन करने में बिताए, जितना मैं जानता था उससे बेहतर। हर साल मेरा विवरण तेज होता गया और मेरा जीवन एक जैसा रहा। मुझे लगा कि मैं करीब आ रहा हूँ। मैं दीवारों के बारे में अधिक स्पष्ट होता जा रहा था।
तब से मैं इस निष्कर्ष पर पहुँचा हूँ कि वास्तविकता केवल आपके दांव पर प्रतिक्रिया करती है। उसे आपकी समझ की परवाह नहीं है।
अवधारणात्मक ऋण (Perceptual debt) की अवधारणा
सॉफ्टवेयर लोगों के पास एक शब्द है जो तब होता है जब आप तेजी से निर्माण करते हैं और कभी सफाई नहीं करते। इसे तकनीकी ऋण (technical debt) कहा जाता है। कोड काम करता है। यह शिप हो जाता है। लेकिन यह एक ऐसे उत्पाद के लिए लिखा गया था जो अब मौजूद नहीं है। और आपके द्वारा जोड़ी जाने वाली हर नई सुविधा को 2019 में रात के 3 बजे एक 22 वर्षीय द्वारा लिए गए निर्णयों के आसपास मार्ग प्रशस्त करना होता है।
कोई भी ऋण पर ध्यान नहीं देता। वे बस नोटिस करते हैं कि अब हर चीज़ में 6 हफ्ते लगते हैं।
आपकी धारणा की भी यही समस्या है। इसे अवधारणात्मक ऋण (perceptual debt) कहें। उन भविष्यवाणियों को चलाने की संचयी लागत जो आपने उस जीवन के लिए बनाई थी जो अब आप नहीं जी रहे हैं।
आपके सिर में हर मॉडल किसी के द्वारा लिखा गया था। एक बच्चा जिसे एक विशिष्ट घर में जीवित रहने की आवश्यकता थी। एक किशोर जिसे एक विशिष्ट गलियारे में एक बार अपमानित किया गया था। एक 19 वर्षीय जिसने मार्गदर्शन परामर्शदाता पर विश्वास किया।
वे मॉडल काम करते थे। इसलिए वे अभी भी चल रहे हैं। उन्होंने आपको खिलाया और अपमानित नहीं किया और नियोजित रखा, और मस्तिष्क के पास उस कोड को रिफैक्टर करने का कोई प्रोत्साहन नहीं है जो क्रैश नहीं हुआ है।
इसलिए नियम बने रहते हैं।
"मेरे जैसे लोग ऐसी चीजें नहीं करते।"
"अगर मैं पूछूंगा, तो वे मना कर देंगे।"
"पैसा घंटों से आता है।"
"देखा जाना खतरनाक है।"
यदि आप गहराई से सोचेंगे, तो आप देखेंगे कि ये विश्वास नहीं हैं। विश्वास वे चीजें हैं जिनसे आप बहस कर सकते हैं।
ये नीचे बैठते हैं। ये मशीन पर सेटिंग्स हैं जो तय करती हैं कि पहले स्थान पर आप तक क्या पहुँचता है, जिसका अर्थ है कि वे कभी बहस के लिए नहीं आते हैं। वे तस्वीर में पहले से इंस्टॉल आते हैं।
मैं एक उदाहरण साझा करता हूँ जो इसे समझाता है:
2013 में, शोधकर्ताओं ने एक गोरिल्ला की छवि को फेफड़ों के सीटी स्कैन में गिरा दिया, जो रेडियोलॉजिस्ट जिन नोड्यूल्स की तलाश कर रहे थे, उनके आकार से 48 गुना बड़ा था।
लेकिन, 83% विशेषज्ञ रेडियोलॉजिस्ट इसे चूक गए। आई ट्रैकिंग से पता चला कि उन्होंने सीधे इसकी ओर देखा।
प्रसिद्ध "अदृश्य गोरिल्ला फिर से हमला करता है" अध्ययन
उनकी आँखें वहाँ गईं। उनके मस्तिष्क ने इसे "नोड्यूल नहीं" के तहत दर्ज किया और इसे अनुभव बनने से पहले ही हटा दिया।
हम पूरे दिन ऐसा कर रहे हैं, अवसरों के साथ, लोगों के साथ, उस सटीक दरवाजे के साथ जिसके बारे में हम कहते रहते हैं कि मौजूद नहीं है। हमारे मॉडल में "मेरे जैसे किसी व्यक्ति के लिए मायने रखने वाली चीजों" की एक श्रेणी है, और इसके बाहर की हर चीज़ को सीमा पर चुपचाप गिरा दिया जाता है, इससे पहले कि हमें पता चले कि कोई निर्णय था।
इस ऋण पर ब्याज हमारा पूरा जीवन है।
मेरा अनुभव वह है जिस पर मैं ध्यान देने के लिए सहमत हूँ। — विलियम जेम्स
अपने मस्तिष्क के मॉडल को कैसे फिर से लिखें
तो आप बदलने का फैसला करते हैं। आप एक किताब पढ़ते हैं जो आपके सिर को पुनर्व्यवस्थित करती है। आप 3 दिनों तक उत्साहित महसूस करते हैं।
फिर कुछ नहीं।
यही वह चीज़ है जो लोगों को टूटा हुआ महसूस कराती है, और इसके बारे में सटीक होना उचित है, क्योंकि विफलता यांत्रिक है।
एक अनुमान लगाने वाली मशीन तभी अपडेट होती है जब कोई अनुमान विफल होता है। यही पूरा सीखने का नियम है। आपका मस्तिष्क तुलना करता है कि उसने क्या उम्मीद की थी और क्या आया, और उनके बीच का अंतर, आश्चर्य, एकमात्र ऐसी चीज़ है जिसके पास मॉडल को फिर से लिखने का अधिकार है।
कोई अंतर नहीं, कोई अपडेट नहीं। तकनीकी शब्द पूर्वानुमान त्रुटि (prediction error) है। हमने अब तक जो भी सीखने की प्रणाली बनाई है, वह उसी सिद्धांत पर चलती है, यही कारण है कि शून्य हानि वाला एक तंत्रिका नेटवर्क बिल्कुल कुछ नहीं सीखता है।
अब देखें कि पढ़ना क्या करता है।
आप एक विचार पढ़ते हैं। आप उससे सहमत होते हैं। सहमति का मतलब है कि आपके मॉडल ने इसकी सही भविष्यवाणी की। मशीन एक पूर्ण स्कोर दर्ज करती है, सही होने का सुखद रासायनिक झटका महसूस करती है, और कुछ भी अपडेट नहीं करती है।
आप 200 किताबें पढ़ सकते हैं और एक असहज फोन कॉल की तुलना में कम पूर्वानुमान त्रुटि उत्पन्न कर सकते हैं।
मुझे पता है क्योंकि मैंने ऐसा किया है। यह टाइप करने में थोड़ा शर्मनाक है।
यही कारण है कि अंतर्दृष्टि प्रगति की तरह लगती है और एक शामक की तरह व्यवहार करती है। अंतर्दृष्टि सहमति के रूप में आती है, और सहमति वह सटीक संकेत है जो आपके मस्तिष्क को बताता है कि मॉडल ठीक है। जिम को हाइपरट्रॉफी की आपकी समझ की परवाह नहीं है। आपकी मांसपेशियों को वास्तव में फाइबर को विफल करने की आवश्यकता है। एक ही अंग, एक ही नियम, एक मंजिल ऊपर।
आपका मस्तिष्क तब बदलेगा जब वह गलत पकड़ा जाएगा, सार्वजनिक रूप से, जब दांव पर कुछ हो।
"आश्चर्य।" यही वह चीज़ है जिसकी आपको आवश्यकता है। बाकी सब कुछ एक अच्छा एहसास है।
अपनी वास्तविकता को फिर से तार-तार करने के लिए आपको क्या चाहिए
यदि आपकी वास्तविकता एक अनुमान है, तो इसे फिर से तार-तार करने का मतलब है उन चीजों पर अपना हाथ रखना जो अनुमान को आकार देती हैं। उनमें से 4 हैं, और आप गुरुवार तक सभी 4 तक पहुँच सकते हैं।
#1: प्रश्न (the query)
आपका मस्तिष्क हमेशा एक प्रश्न का उत्तर दे रहा है, भले ही आपने इसे लिखा हो या नहीं। यदि आप कभी एक सेट नहीं करते हैं, तो यह पैतृक प्रश्न पर डिफ़ॉल्ट हो जाता है: क्या मैं समूह के लिए स्वीकार्य हूँ? वह प्रश्न आपकी धारणा को एक पृष्ठभूमि प्रक्रिया की तरह चलाता है, यह तय करता है कि क्या महत्वपूर्ण है, सामाजिक खतरे और स्थिति और सुरक्षा के लिए दुनिया को फ़िल्टर करता है।
एक लक्ष्य एक प्रश्न है। जब आप एक लाल कार खरीद रहे होते हैं, तो लाल कारें दिखाई देती हैं। दुनिया वही है, लेकिन आपका प्रश्न बदल गया।
अपना प्रश्न एक वाक्य के रूप में लिखें। यह इतना विशिष्ट होना चाहिए कि वास्तविकता इसका उत्तर हाँ या ना में दे सके।
#2: शरीर (the body)
हेल्ड और हेन (परिचय में उल्लिखित शोधकर्ता) पहले ही यह तर्क मुझसे बेहतर कर चुके हैं। धारणा स्व-प्रेरित गति द्वारा निर्मित होती है। यात्री बिल्ली के बच्चे के पास डेटा था और कोई लेखकत्व नहीं था, इसलिए डेटा शोर बना रहा।
हर हफ्ते, अपने शरीर को कहीं ऐसी जगह रखें जहाँ आपके मॉडल ने नहीं चुना।
उदाहरण: एक अलग इमारत, अलग कमरा, अलग शहर, अलग कुर्सी पर जाएँ।
गति ही वह तरीका है जिससे आप वे त्रुटियाँ उत्पन्न करते हैं जो आपको देखने देती हैं।
#3: वातावरण (the environment)
आपका मॉडल जो कुछ भी आप खिलाते हैं, उस पर प्रशिक्षित होता है। यदि आपके इनपुट 4 खाते हैं जो पहले से ही आपसे सहमत हैं, तो आप लॉस फंक्शन बंद होने पर ग्रेडिएंट डिसेंट कर रहे हैं।
2 इनपुट काटें जो आपकी पुष्टि करते हैं। 2 जोड़ें जो आपको थोड़ा बेवकूफ महसूस कराते हैं।
आपका मस्तिष्क एक पर स्थिर होने के लिए खुद से लड़ेगा। यह आपकी सोच का विस्तार करता है।
#4: भाषा (the language)
आप वह नहीं समझ सकते जिसका आप नाम नहीं ले सकते।
यह मुझे इस तथ्य की याद दिलाता है कि रूसी में हल्के नीले और गहरे नीले रंग के लिए 2 अलग-अलग शब्द हैं। और रूसी भाषी उन रंगों को अंग्रेजी भाषियों की तुलना में मापने योग्य रूप से तेजी से पहचानते हैं, क्योंकि रंग आने से पहले ही श्रेणी उनमें उकेरी गई थी।
शराब चखने वाले अधिक चखते हैं। रेडियोलॉजिस्ट अधिक देखते हैं। शतरंज के खिलाड़ी एक बोर्ड को देखते हैं और 6 टुकड़े देखते हैं जहाँ आप 32 टुकड़े देखते हैं।
नामकरण संकल्प है। जिस डोमेन में आप काम करना चाहते हैं, उससे 10 वास्तविक शब्द सीखें, और वह डोमेन धुंधला होना बंद हो जाता है।
अपनी वास्तविकता को फिर से तार-तार करने का व्यावहारिक प्रोटोकॉल
अब वास्तविक तंत्र।
आपको बस एक खंडनकारी कार्य (disconfirming act) चाहिए।
एक खंडनकारी कार्य सबसे छोटी चीज़ है जो आप कर सकते हैं जिसके परिणाम की आपका वर्तमान मॉडल व्याख्या नहीं कर सकता।
मैं बड़ी डरावनी छलांग के लिए नहीं कह रहा हूँ। एक कठोर डिज़ाइन वाला परीक्षण, जहाँ कोई भी परिणाम आपको कुछ ऐसा देता है जिसे आपका सिर दूर नहीं रख सकता।
उदाहरण: आप मानते हैं कि आपका ओवन 400°F पर पूरी तरह से चलता है क्योंकि आपने डिजिटल डायल को ठीक उसी तापमान पर सेट किया है। तो, खंडनकारी कार्य हो सकता है कि आप 10 मिनट के लिए अंदर एक $5 का एनालॉग ओवन थर्मामीटर रखें। अकथनीय परिणाम यह होगा कि भौतिक थर्मामीटर 350°F पढ़ता है। आपका "सही डिजिटल उपकरण" मॉडल यह नहीं समझा सकता कि एक कैलिब्रेटेड सेंसर 50 डिग्री से दूर कैसे है, जो आपको यह महसूस करने के लिए मजबूर करता है कि आपके बेकिंग समय खराब व्यंजनों की आपकी धारणा के विपरीत दोषपूर्ण हार्डवेयर के कारण गलत थे।
नियम:
- सस्ता। 30 मिनट से कम। ऐसा कुछ नहीं जिसके लिए आपको अपना किराया उड़ाना पड़े।
- सार्वजनिक। दुनिया को जवाब देना होगा। एक और इंसान, एक वास्तविक दर्शक, एक जीवित कलाकृति। आपका शयनकक्ष पूर्वानुमान त्रुटि उत्पन्न नहीं कर सकता, क्योंकि आपका शयनकक्ष आपसे सहमत है।
- पहले लिखित भविष्यवाणी। यह वह है जो सारा काम करती है।
वह तीसरा नियम पूरा प्रोटोकॉल है, तो मैं इसके बारे में स्पष्ट हूँ।
यदि आप कार्य करने से पहले भविष्यवाणी नहीं लिखते हैं, तो आपका मस्तिष्क बाद में इसे पूर्वव्यापी रूप से संपादित करेगा और रिपोर्ट करेगा कि वह शुरू से जानता था। यह पूर्वाग्रह है, और यह एक ऋण-सुरक्षा तंत्र है। यह विशेष रूप से अपडेट को रोकने के लिए मौजूद है।
आपको रिकॉर्ड पर जाना होगा। लिखित रूप में। एक संख्या के साथ।
"मैं भविष्यवाणी करता हूँ कि वह ना कहेगी। 85% आश्वस्त।"
"मैं भविष्यवाणी करता हूँ कि इस पोस्ट को 20 से कम लाइक मिलेंगे। 90% आश्वस्त।"
"मैं भविष्यवाणी करता हूँ कि वह कीमत पर हँसेगा। 75% आश्वस्त।"
फिर आपको पता चलता है।
जब आप गलत होते हैं, तो त्रुटि निर्विवाद होती है, क्योंकि यह आपकी अपनी लिखावट में उसके बगल में एक प्रतिशत के साथ बैठी होती है। यही वह क्षण है जब मॉडल को हिलना पड़ता है। उसके पास छिपने के लिए कोई जगह नहीं है।
मैं आपको 4 देता हूँ जो लगभग सभी पर काम करते हैं:
- अगले व्यक्ति से जो पूछे, अपनी सामान्य दर से 3 गुना उद्धरण दें। पहले भविष्यवाणी लिखें।
- वह विचार पोस्ट करें जो आपको लगता है कि पोस्ट करने के लिए बहुत स्पष्ट है। पहले लाइक काउंट लिखें।
- उस चीज़ के लिए पूछें जिसके बारे में आप निश्चित हैं कि ना मिलेगा। वे सटीक शब्द लिखें जिनकी आप वापस उम्मीद करते हैं।
- वह ईमेल भेजें जिसे आपने 4 बार ड्राफ्ट किया और 4 बार हटाया। लिखें कि आपको क्या लगता है कि जवाब क्या कहेगा।
इनमें से हर एक में 20 मिनट लगते हैं। इनमें से हर एक मेज पर एक दांव लगाता है।
यहाँ से शुरू करें
आपको बस दो हफ्ते चाहिए। यह एक हफ्ता या 3 दिन हो सकता है, लेकिन 2 हफ्ते आपको अपने विश्वास पर बहस करने और एक नया बनाने के लिए ठोस डेटा देते हैं।
एक कलम, एक नोटबुक और लिखित रूप में गलत पकड़े जाने की इच्छा लें।
→ दिन 0, लगभग 2 घंटे: समीक्षा (the review).
10 वाक्य लिखें जो "वास्तविकता है," "लोग हैं," या "मैं हमेशा" से शुरू होते हैं। मत सोचो। गति यहाँ मायने रखती है, क्योंकि तेज़ उत्तर वे हैं जो बिना अनुमति के चलते हैं।
प्रत्येक 10 के लिए, 3 चीजों का उत्तर दें:
- यह कब स्थापित किया गया था, और किसके द्वारा?
- मैंने आखिरी बार इसका वास्तविक दुनिया के खिलाफ परीक्षण कब किया?
- अब तक इसकी मुझे क्या कीमत चुकानी पड़ी है, वर्षों में?
अब उन 2 को चिह्नित करें जिन्होंने लिखते समय आपकी छाती को जकड़ लिया।
चौंकना संकेत है। भावनात्मक आवेश वह तरीका है जिससे आपका मस्तिष्क एक भविष्यवाणी को उच्च-आत्मविश्वास के रूप में चिह्नित करता है, जिसका अर्थ है कि जिन पर सवाल उठाने से दुख होता है, वे सबसे अधिक अधिकार के साथ आपकी धारणा चला रहे हैं। वे 2 आपके लक्ष्य हैं।
फिर अपना प्रश्न लिखें। एक वाक्य, वर्तमान काल, इतना विशिष्ट कि वास्तविकता इसका उत्तर हाँ या ना में दे सके। इसे वहाँ रखें जहाँ आप इसे सुबह 7 बजे देखेंगे।
→ दिन 1 से 14: प्रति दिन एक खंडनकारी कार्य (one disconfirming act per day).
नोटबुक में दो कॉलम बनाएं। बाएँ: मैं क्या भविष्यवाणी करता हूँ, आत्मविश्वास प्रतिशत के साथ। दाएँ: क्या हुआ।
बाएँ कॉलम को पहले भरें। हमेशा पहले। प्रोटोकॉल उसी क्षण मर जाता है जब आप इस बारे में लापरवाह हो जाते हैं।
अपने कार्यों को 2 चौंकाने वाले विश्वासों पर लक्षित करें। यदि विश्वास है "लोग सोचेंगे कि मैं एक धोखेबाज हूँ," तो हर कार्य क्षमता का एक सार्वजनिक दावा होना चाहिए। यदि यह है "कोई भी इसके लिए भुगतान नहीं करता," तो हर कार्य पैसे के लिए एक अनुरोध होना चाहिए।
दैनिक, रात 9 बजे, 5 मिनट: त्रुटि लॉग (the error log).
एक प्रश्न। मैंने आज क्या देखा जो मेरी नियम पुस्तिका के अनुसार मौजूद नहीं होना चाहिए?
आश्चर्य लिखें। केवल आश्चर्य। जीत यहाँ मायने नहीं रखती, और न ही सबक। आप उन क्षणों को लॉग कर रहे हैं जब दुनिया ने मॉडल का खंडन किया, क्योंकि वे एकमात्र प्रविष्टियाँ हैं जिनमें आपको बदलने की शक्ति है।
कुछ रातों में आपके पास कुछ नहीं होगा। वह भी जानकारी है। बिना आश्चर्य वाला दिन वह दिन है जो आपने टोकरी में बिताया।
→ दिन 7: माप जांच (the measurement check).
7 भविष्यवाणियों के माध्यम से वापस जाएं। गिनें कि आपने कितनी सही पाईं।
लगभग हर कोई एक ही चीज़ पाता है: आप आश्वस्त और गलत थे, एक सुसंगत दिशा में। आपने अस्वीकृति को अधिक आंका। आपने आपदा को अधिक आंका। आपके मॉडल में एक पूर्वाग्रह है, और अब उसके साथ एक संख्या जुड़ी हुई है, और वह संख्या पहली ईमानदार चीज़ है जो आपके मस्तिष्क ने वर्षों में अपने बारे में सुनी है।
→ दिन 14: पुनर्लेखन (the rewrite).
दिन 0 के 2 विश्वासों को लें और उन्हें 14 दिनों के साक्ष्य का उपयोग करके फिर से लिखें जो आपने स्वयं एकत्र किए। यह पुष्टि नहीं हो सकती। आप जो खोज रहे हैं वह डेटा के साथ एक फैसला है। वह फैसला किसी भी पुष्टि की तुलना में आपकी वास्तविकता को तेजी से फिर से तार-तार करता है।
उदाहरण:
"मैंने 12 अस्वीकृतियों की भविष्यवाणी की। मुझे 4 मिलीं। मेरा मॉडल दूसरे लोगों पर 3 गुना निराशावादी चलता है।"
उस वाक्य में दांत हैं, क्योंकि आपने इसे अपने स्वयं के डेटा से अर्जित किया है।
समापन विचार
खेल मनुष्यों द्वारा अब तक बनाई गई सबसे अधिक जुनून पैदा करने वाली वस्तुएँ हैं, और कारण उबाऊ है: एक खेल आपको सटीक रूप से बताता है कि जीतने का क्या मतलब है और क्या आप अभी करीब आए हैं।
आपका जीवन ज्यादातर ऐसा करने से इनकार करता है। तो आपका मस्तिष्क एकमात्र स्कोरबोर्ड पर वापस आ जाता है जो वह पा सकता है, जो दूसरे लोगों के चेहरे हैं, और आप एक ऐसी संख्या को अनुकूलित करने में 40 साल बिताते हैं जिसे आपने कभी नहीं चुना।
मन के खेल में 4 टुकड़े हैं, और अब आपके पास वे सभी हैं।
- प्रश्न वह है जो आप वास्तविकता से पूछ रहे हैं। यह तय करता है कि आप बिल्कुल क्या देख पाएंगे।
- दांव खंडनकारी कार्य है, जो प्रतिदिन, सार्वजनिक रूप से, लिखित रूप में लगाया जाता है।
- स्कोर त्रुटि लॉग है, क्योंकि आश्चर्य ही एकमात्र प्रतिक्रिया है जो कभी मॉडल को स्थानांतरित करती है।
- ऋण वह है जिसके खिलाफ आप खेल रहे हैं। पुराना कोड, आपकी धारणा चला रहा है, वर्षों में ब्याज वसूल रहा है।
इसे 14 दिनों तक खेलें और कुछ विशिष्ट होता है। दुनिया तेज हो जाती है। ऐसे विकल्प दिखाई देने लगते हैं जिनकी आप कसम खा सकते हैं कि वे वहाँ नहीं थे, और वे किस्मत की तरह महसूस होंगे, और वे समय की तरह महसूस होंगे, और वे ब्रह्मांड की तरह महसूस होंगे जो आखिरकार आपको नोटिस कर रहा है।
यह उनमें से कुछ भी नहीं है। वे दरवाजे हमेशा से वहाँ थे, सीमा पर "मेरे लिए नहीं" के तहत दर्ज किए जा रहे थे, आप तक पहुँचने से पहले हटा दिए गए, फेफड़ों के स्कैन पर एक गोरिल्ला की तरह।
यात्री बिल्ली के बच्चे को एक कमरा देखने के लिए अपने पैरों पर 48 घंटे चाहिए थे जिसे वह हफ्तों से घूर रहा था।
टोकरी से बाहर निकलो।
पढ़ने के लिए धन्यवाद।
– दर्शक
यदि आप अपने दिमाग को फिर से तार-तार करना चाहते हैं, तो आपको वह बदलना होगा जो इसे तार-तार करता है।
मैंने मानसिक लूप तोड़ने और विश्वास को फिर से बनाने के लिए एक चरण-दर-चरण प्रणाली लिखी है। इसे "Escape The Mental Matrix" कहा जाता है। आप इसे यहाँ प्राप्त कर सकते हैं।
