人类通过认知、识别、判断输出标签，以“标签”来为世界分类，为自己定位。本文主要以此逻辑来阐述人们对于产品经理这个身份的认知和定位。25岁上，人类生物上的大脑趋向于成熟，开始迈入数十年漫长的衰老过程。但同一时期的我们大多数，还未彻底地开始使用大脑。 25岁上，我们刚开始尝试对自我的认知，却在最迷茫、判断最不准确的此时，给自己下了一辈子的定义，告诉自己“我是这样的人，并且永远是。 （连载文，应该是双周更…?）
一、智能与人脑
思前想后，我决定从人工智能开始讲起。 一直以来，对于人工智能（基于当前的技术原理）可能在大部分工作中替代人类的观点，我是保持着怀疑态度的。但这是一个方便的视角，帮助我解释清楚人脑现阶段的各种研究成果和我们通常所认为的运行方式的差异。 人类对实现机器智能一直充满向往，图灵测试提出的问题（无法判断自己交流的对象是人类还是机器），是自然语言处理的奋斗目标。 从20世纪50年代到70年代，科学家们对计算机处理自然语言的认识都是在为语言本身建立规则的基础之上的。通过让计算机运算语言的规则学习语言，从而完成与人类的对话。 因此，彼时大部分人的关注点都在语言以及语言的规律本身。但寻找规则的复杂性太大，衍生问题太多，以至于几十年间，人类在这个研究方向上都没有什么进展。 直到20世纪70年代，统计语言学的出现使得自反语言处理重获新生（《数学之美》吴军）。 新的理论是基于上下文关系的统计模型，以一个句子出现可能性的大小来代表它的合理性。 用一个简单例子来形容：在你是之后出现谁的概率（可能性）越大，就越合理。其中概率是通过与人类长时间的对话训练来获得数据并完成计算的。 人工智能在这个新的理论方向提出之后取得了飞速的发展，我们现在使用的大部分翻译、输入法等类型的工具都有人工智能的参与。 下面列举了两个试图替代人脑认知工作的智能使用场景：- 提取一段话的关键字：过程是输入给机器足够多的段落，并且告诉它这些段落的关键字是什么。经过一番训练，机器的任务是从新的段落中提炼出关键字。
- 识别动物：相似的过程是给机器足够多的猫和狗的照片，告诉机器哪些照片是猫，哪些照片是狗。经过训练，机器可以对一个新照片判断是猫还是狗的最大概率。
二、为世界分类
你是否定义过自己是一个什么类型的人，比如外向还是内向（在社交过程中中汲取能量，或者相反的损失能量）？ 心理学家荣格在他的著作《心理类型学》中首先提出了内外向的性格定义：每一个人都有属于内向、外向两种性格。 这个直白而实用的观点经常被我们习以为常地引用（荣格对中国的道教颇有研究，很难说内外向这种二元的分类方式是不是带着些东方哲学的意味）。 各种学科与流派中还有不少其他分类性格的方式，比如由内外向性格特质衍生出来的迈尔斯-布里格斯性格分类指标”，在职场流传甚广；还有五大性格特质，甚至于五行八卦、星座星盘等等。 我们面对这些分类方式总会产生或多或少的巴纳姆效应：人们会对于他们认为是为自己量身订做的一些人格描述给予高度准确的评价，而这些描述往往十分模糊及普遍，以致能够放诸四海皆准适用于很多人身上。人类可能既不喜欢社会给予我们的分类和标签，又酷爱把自己往格子里塞。 或许正是因为我们就是这样认知世界的。 从达尔文提出物竞天择的自然选择理论开始，人类对自然界的生命体有了一个更加明确的认识。开始理解生物如何演化成现在的模样，从而可以更加明确地定义生物的从属和分类，比如家猫属于猫科哺乳类动物。 但我们对生物分类的认识并不是从达尔文开始的，在自然选择提出的很久以前，人类也已经把猫和虎归为一类了（而不是和狗）。 为什么呢？ 或许是因为猫和虎、蛇与龙在外形上很相似。但锅和铲在外形上并不相似，我们认为它们在用途上是相同的，也可以归为一类。那为什么猫和狗都是宠物，当老虎出现时，我们还是把狗排除在外了呢？ 等等！ 我们为什么要给它们归类呢？ 真奇怪，这个归类的意识从何而来？我们分类的知识又是从哪里获得的？是先天存在的还是后天习得的呢？许多备受争议的心理学问题都在先天与后天之间争论徘徊。 如果我们把放在同一个地方的工具归为一类，这是否意味着我们在后天的教育中习得了事物与事物之间的联系，从而对事物进行归类？ 这些联系的紧密程度是怎么判断的？ 我们又如何认为相处于不同环境的猫和虎的相似性多于处于同一环境的猫和狗的相似性？ 这些联系与语言的形成有关吗？ 我们对事物进行分类的动机是出于后天的使用目的吗？ 先天论的支持者认为：分类、标签、异己不需要被教育，它是先天就存在的能力。 荣格在集体潜意识相关的研究中，发现人类有不分地域与文化的共同象征，比如不同的地域和人群流传着相似的传说和神祇。如果我们通过后天的教育学会的如何分类，那么我们归类结果必然存在地域之间的差异。 也就是说：如果全人类（在未受到普世性的信息传播前提下）都认为猫和虎属于一个类型，那么分类行为就有更大概率是人类先天的生物功能。 20世纪70年代早期，加利福尼亚大学伯克利分校的埃莉诺·罗施完成了一个在心理学历史上具有里程碑意义的分类实验。 她找到了一个与世隔绝的部落——丹尼人，他们的文明没有受到外部社会的影响，仍处于石器时代。在这个部族的语言中，对色彩的定义只有两个分类：深冷和亮暖。 第一轮实验是让被试完成对色彩的命名（通过一些替代词），分别学习原型色（比如正红色）与非原型色（比如橘黄色）。 之后的第二轮实验是给予被试多种颜色和新的颜色进行分类。 实验结果：
- 第一轮实验，学习原型色命名的被试组记忆速度显著高于非原型色。
- 第二轮实验，学习原型色的被试在归类多种颜色时正确率远远高于非原型色组，甚至非原型色组有少数人在过程中沮丧到试图退出实验。（《改变心理学的40项研究》罗杰·R·霍克）
- 人类通过心理原型对世界进行认知学习的速度更快。分类是从心理原型向外迁移的，以更接近心理原型的归为一类，但边界是模糊的（比如猫是原型外貌，虎比狗更接近原型的样子，于是分类为猫） 。
- 而这些特定的心理原型的概念看来是先天的，是人类生物组织的一部分。
三、标签与人
为了让他人快速的了解自己，我会介绍自己是一位“产品经理”或者“业余作者”。 这个职业标签还能暗示个体在产品领域有着专业的形象，从而获得更多的社会认可，和后续的合作机会。 市场当然是鼓励专业的，专业意味着投入在一件事情上的时间更长、精力更多、信息量更大、能够提供更好的服务。 但如果有人反过来想用产品经理来概括我这个个体，那一定是不太准确的（当然还有程序员和设计师，也因其更加明显的职业特征而饱受调侃）。 向别人介绍自己的标签是便捷的，如前文所说，甚至是顺应人类天性的。 20世纪70年代，面向新传播时代的诸多营销学理论中，由艾·里斯 (Al Ries)、杰克·特劳特 (Jack Trout)共同撰写的书籍《定位：争夺用户心智的战争》，对数十年来直到现在的互联网产品工作持续产生着巨大影响。 在我这个读者的眼中，《定位》与同时代罗施的分类实验仿佛是天各一方的相互印证。定位的核心理念是在用户心中占有一个心智原型（此处内容简化了书中概念，建议阅读原书）。 定位提出的是营销活动在信息爆炸时代的困境。产品爆炸、信息爆炸、传播爆炸等等的背景下，用户的心智容量依然是有限的。在同一个类型中，人们记不住7个以上的品牌名称（原书未提出严谨的实验，引用了以为心理学家的对于数字7的概念），甚至只能记住前两个。 而定位提出的方法论包含两个内核：- 找到精准的用户群体（不赘述），
- 在用户心中建立一个新的概念模型，让自己的产品成为这个概念模型的第一品牌。
- “我是一个内向的人，我不应该做需要社交的工作。”
- “我是的想象力不太够。”
- “我是一个没什么逻辑的人，我不会技术。”
- “产品经理必须很会沟通吗？”
- “产品经理可以不懂设计吗？”
- “产品经理要学技术吗？”
当人们询问要不要学这学那的问题时大概在等待一个否定的答案，所以我的回答都是‘要’。”真正的问题是我们为什么这样定义自己？ 对于自己不擅长沟通、逻辑、想象力的所有定义从何而来？这些结论经过了什么样的判断过程？我们判断自己不擅长某个事情，是源于对自己性格标签的推论吗？是在指责自己的人格缺陷吗？是我们这个生命体的先天基础吗？我们认为自己此刻并且将永久的保持这些所谓的优点和缺陷吗？ 否则我们为什么一口咬定自己不擅长（或者擅长）呢？ 听上去那么坚定。 或许是不想花费心力做那些不够高效或者不够喜欢的事情；更或许，是不太质疑社会语言体系的标签对于自己与事物本身的定义是否准确。
比如，心理学家罗森塔尔的期望实验，证明了老师对学生的信心与学生有更好的成绩正相关。而定势与智力的相关性实验中发现，当学生被告知性别或种族之间的智力有差异时，测试结果就会表现出差异，反之则不会。再比如，女人喜欢粉色，男人不喜欢粉色。而粉色在一战之后才在欧美成为女性象征，在此之前数千年文明古国的女性并没有表现出对粉色的突出的共同爱好。 我们比自己想象的，更加密集地接受社会标签从外部对自己的定义和巨大的环境影响，并且也这样影响着他人。 人类使用语言和文字完成交流和信息的传递，但语言不能代表人格的本质，标签更不能。 当然，即便排除社会标签的影响，我们也不能无视人格之间显著的差异性。 但问题是：人格特质的差异，必然的关系我们的职业成果、社会价值和生命体量吗？ 你是否认同性格决定命运？或者认同性格决定职业？ （人格与性格在英语中使用是同一个词“Personality”。心理学的人格概念，指个体的相对稳定的性格状态，具有对自我认识的整体性。性格和人格的定义相同，差别是性格是人格涉及社会评价的一部分，是人格的社会属性的体现。因此，在此系列文中，我将两个概念合并讨论。）
四、“我是一位产品经理”吗？
除了对人类共性的研究之外，讨论人格差异的主要有三种流派：- 认为先天和后天对个体的性格塑造起共同的作用；
- 性格特质通过父母遗传给子女；
- 性格特质的类型，比如内外向的差异就是其中一个分类维度。
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