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你可能见过这样一类人：
他们稳定细致，把流程背得滚瓜烂熟，那套方法也曾为他们带来过成效与成就感。但当环境改变，规则重构，新变量不断涌入时，他们下意识拿起的还是那套旧解法。相比于停下脚步重新审视框架的适用性，他们总是更用力地去打磨熟悉的流程；
家庭教育中也存在类似场景：父母凭借旧时代的学习方式实现了上升路径，便将其视为黄金标准，希望原封不动地复制给下一代，按图施工，却忽略了新环境的竞争结构与选择空间。
这些人往往是某类特定题型的优等生。正因经验曾带来过回报，他们更容易形成路径依赖，把曾经的正确答案背得烂熟。可当游戏规则变化，不再奏效的经验反而成了决策的干扰项。
这不仅是个体的困局：企业依赖旧商业模式难以转型，管理者沿用过时激励机制管理新世代，品牌用上一代的逻辑猜测新消费群体……
这正是一种认知上的过拟合：我们在熟悉问题上训练得太“好” ，但精进的不是对底层规律的理解，而是特定的做法或流程。结果就是：当题型变了、系统重构、变量更迭，原有的框架不再适用，大脑仍在不假思索地套用旧答案。
- 成功经验是如何演化为过拟合？
为什么越是过去做得出色的人，反而越容易在变化中失速？
机器学习中有个概念叫做：过拟合(Overfitting)，描述的是一种学得太好反而失效的现象：模型在训练集上表现完美，却在新数据上一败涂地。因为它不是学到了通用规律，而是记住了过去数据的细节与噪声。
如图中表示：
左图是欠拟合：模型太简单，浅尝辄止，于是只抓到了皮毛没抓到规律，错过了关键结构。
中间是恰到好处：模型既理解了数据的整体趋势，也不过度追逐每一个噪声点，就像我们理性中的认知态：能抽象出底层结构，同时保留对变化的弹性。
右图就是过拟合：模型看似学得非常努力，把每一个点都照顾到了，但它其实把数据中的噪声也当成规律来学习。就像在某一类问题上训练得太精细，以至于一旦题型稍有变化，就无法应对。因为学到的不是原理，而是背熟了答案。
这也是我们每个人在成长中极容易陷入的陷阱。靠某一套方法一路披荆斩棘，建立起优势与自信，于是自然地把那套解法当作普遍适用的真理。
为什么我们会不自觉地陷入这种模式？
1. 对成功的错误归因
当用某种方法获得过成功，我们下意识把功劳归给了方法本身，却忽略了一个关键事实：是方法与场景之间的匹配，才让它有效。即便当场景变了，我们也很少会立刻质疑方法是否过时，而倾向于怀疑自己是不是哪里没做好，是不是执行得还不够彻底。
2. 认知的自我强化机制
我们的大脑其实远没有我们想象的那么开放。
认知科学中有一个叫预测编码的理论，大致意思是：大脑并不是开放地理解现实，而是会基于经验预判出一个世界的样子，再用感官去验证猜测。只要现实没明显违背，我们就会默认预判是对的，也就是说，我们看到的往往不是现实本身，而是被个人认知和经验加工过的现实。时间久了，我们不仅会越来越相信自己的经验，还会下意识屏蔽可能动摇它的证据。
容易过拟合而陷入停滞的人，都有几个共同点：
1. 过度依赖即时反馈
他们缺乏长期意义的标尺，判断一件事值不值得做，更多看的是现在有没有反馈，当下能不能起效。只要今天的数据好看、领导点个头，就觉得方向对了，哪怕这件事早已是边际效益极低的重复动作。一旦短期内没有明显回报，就会开始怀疑焦虑，然后迅速放弃，很难撑过看不到即刻结果但值得长期投入的深水区。
2. 极度追求确定性
他们偏爱标准答案和清晰的流程，对模糊性和不确定性感到本能的不安。只有当任务清晰、路径熟悉，才能感到掌控感。一旦边界模糊就不敢迈步。这让他们在面对复杂新问题时，更倾向于从过去找参考答案，而不是搭建新模型。
3. 缺乏迁移能力
这类人往往擅长记住“怎么做”，却很难跳出具体案例，从中抽象出底层结构，再迁移到新情境中。
局部最优陷阱：每一步都极致优化，最后却走向死路
局部最优 vs. 全局最优
想象你站在一片山地中，目标是登上整片区域的最高峰。你选择了一个看似聪明的策略：每一步都往上走。刚开始一切顺利，视野渐渐开阔，你以为离目标越来越近。直到某一刻，四周全是下坡路——你站在了一座小山头上。而真正的高峰藏在山谷的另一侧。
回头看每一步都没错，但向前也再无路可走。这就是典型的优化策略爬山算法会掉入局部最优陷阱的原因。在复杂、非线性的系统中，它的局限性就体现出来了：不考虑全局路径结构，不允许暂时退步，也不具备探测远方高峰的能力。所以最终它很可能会卡在局部最优点上，无法跳出。
现实生活也是一样：我们每一步都希望能在眼前的提升看到快速反馈，但回报的转折，需要承受一段探索、混乱、下行的过程。
诺基亚：一步步赢得当下，最后输掉未来
诺基亚曾是功能机时代的王者，几乎垄断市场。2000年代中期，高管层已清楚意识到智能机将颠覆行业，但他们的选择却是继续优化 Symbian 系统，强化已有产品线，提升利润效率。
在当下看起来每一步都做得对：节省成本、扩大市场、维持供应链效率；但这是正是一种典型的局部最优困境：每次决策都以当下最优为标准，却一步步导致最终丧失了适应智能时代的弹性。对比同期的苹果，路线几乎是反向的：他们砍掉了当时最赚钱的 iPod mini，推翻 iPod 的操作逻辑，重构多点触控交互，甚至放弃构建封闭系统，转向开放的 App Store 生态。每一步看起来都在拆掉优势，却为未来十年埋下了新的增长曲线。
敢下坡，才可能换座山。
我们在决策中也经常无意识选择了通向局部最优的路径：每一次索职业方向，都是优先当前最容易转成功的岗位，于是始终在熟悉领域打转；每次学习新技能，都是挑上手最快、反馈最及时的。
每一个选择节点上，只关心哪个回报最快最确定，却回避发问：这一步能不能让我的下一个选择更宽、更自由。越是怕走弯路，就越容易卡在一座看起来还不错的小山头上。
为什么“局部最优”难以跳出
路径依赖带来的结构性锁定
很多人以为，做选择的是自己。但到了某一阶段你会发现：你并不是完全自主选择路径，而是反过来被路径塑形。当一个系统朝某方向积累得足够多，就会产生自我强化效应：越往前走，越难调头；越表现优秀，越难逃脱原位。看似自主，实则早已被生态、反馈、身份绑定。
比如，一个操作系统一旦用户量够大、生态成型，开发者就只能为它开发，而不再考虑更优系统；一个城市一旦选错了交通模式，想基建转型也需要巨大的代价；企业中越搭越复杂的数据架构，最后已不是为了效率存在，而是为了不彻底崩坏只好一直运转下去。
结构锁定可怕的地方在于，会让你越来越无法忍受「短期无反馈」。你若曾经在某条路径上收获回报，建立起成就感，当站在潜在更优但短期看不到成功的路上时，你会本能地觉得划不来。哪怕是学习新技能、写作、职业探索，也会本能地反问：“做这个能带来什么？” 如果答案不是立刻可见的回报，你就很难产生行动的动力。
同样，系统也会反过来强化你的身份。
你越在一个点往前走，系统对你的定义越强：“报表专家”，“XX高手”，…… 这些标签一旦形成，你就会开始为他人的期望服务，而不是为真实的自我探索服务。
此外，我们对「潜在失去」的感知也远远大于对「可能获得」的渴望。你可能已经在某个阶段意识到当前路径的局限，但脑海中会不断预演：如果失败，会不会连现有的都保不住？
在正反馈的依赖、标签强化、风险厌恶的作用下，你已经很难自主选择跳出，而是整个系统强迫你持续选择当下最优。于是，你会一直选择继续做自己最擅长的事，即便在这条路上的投入已经正在逐步失去它们的边际价值。
那么，我们该如何跳出路径锁死的局面？
跳出锁死的办法：泛化能力
在机器学习中，与过拟合相对的是泛化能力。指的是一个优秀的模型，不仅能在训练集上表现良好，面对未知也依然稳定有效。
关键在于不是死记套路，而是学到规律。人也是一样。要跳出路径锁死、避免陷入局部最优，不能靠背熟答案，而是锻炼泛化的能力，使得从旧经验中抽象出的底层方法，迁移到全新的环境里依然奏效。
三种策略，从局部跳向全局：
1. 引入新变量打破惯性
在模拟退火算法中，为了跳出局部最优，系统会主动引入扰动，跳出原有轨迹。生活中，我们同样需要主动打开新的可能性。
比如：
– 每月试做一件完全不在舒适区的事，比如和跨领域的人对话、新技能探索、尝试副业；
– 打破一些固定惯性，比如换一条上班路线、参加一场陌生聚会、在不同平台表达自己。
2. 从终点反推，重新评估路径
定期更新并审视当前的北极星目标，比如是财富、创造力、效率或是自由。 从终点反推，回看当前所在的位置。只有不断对着整体地图审视自己的路径，才能识别是否正卡在一个看起来还不错的小高地。
3. 培养抽象-迁移能力
跳出局部最优的关键是提升经验的可迁移性。比如：
– 做科研时训练的逻辑思辨和论证能力，在商业环境中也能用于谈判和决策；
– 学一门外语时，其中的记忆方式和语义理解系统也能用于学其他语言；
– 在健身过程中养成的“目标-分解-反馈”机制，也能迁移到备考、学习新技能等。
我们常被那些「看起来还不错」的路径困住，在老路上过拟合。因为它们已太容易带来熟悉的满足感，以至于我们慢慢失去了对更优的追问。跳出局部最优是学会不断刷新自己对更好的定义，也能够允许自己阶段性掉线，在无反馈的道路中探索穿行。
有时，转弯并非离开，而是为了更好地抵达。
end
参考资料：
[1] Predictive coding in the brain: Functional implicationsFriston, K.Nature Reviews Neuroscience (2005)
https://www.nature.com/articles/nrn1530
[2] Path dependence, lock-in, and history. David, P. A.
Journal of Economic Perspectives (1985)
https://www.jstor.org/stable/https://bytehouse.cn/blog/tiktok-reinforcement-learning-recommendations/
[3] When good performance backfires: Success-induced rigidity in strategic decision making. Audia, G., Locke, E. & Smith, K.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S00573
[4] The Optimization Paradox: Why better solutions often require worse decisionsMedium – Towards Data Sciencehttps://medium.com/towards-data-science/the-optimization-paradox-6c158f40de10
来源：DataCafe
编辑：紫竹小筑
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