李斯、董明珠和川普
今天偶然间读到了李斯的《谏逐客书》,没想到两千年前的文章在今天看来竟然很有现实意义。
今天偶然间读到了李斯的《谏逐客书》,没想到两千年前的文章在今天看来竟然很有现实意义。
在本篇中,我们探讨父母的智商对孩子智商的影响。 上一篇已经提到,父母和孩子智商的相关系数在0.4到0.5。既然父母和孩子智商的分布都是正态的,假定相关系数为0.45,我们容易得到父母智商(假定为父母智商的均值)X和小孩智商Y的联合分布和条件分布: $$Y \mid X = x \sim Normal\!\left( 100 + 0.45(x – 100),\, 13.4^2 \right). $$ 这一结果可以理解为,父母智商每比100多(少)1点,孩子可以平均意义下遗传(负)0.45点,标准差为13.5,也没比15小多少。从中我们可以清晰地看到智商的均值回归,也就是孩子的智商比父母的智商离均值100要近了一半。本文的读者朋友们大多是做题高手,假设智商为120,那么孩子智商95%的置信区间为83到137,生出一个平均智商的小孩还是大有可能的。 另一个广为流传的说法是孩子的智商随妈妈更多。根据我的理解,这种现象可能存在,但成因并不是先天的,而是后天的。换句话说,孩子和父母中哪一方花的时间更多,智商就更随谁一点。现代科学认为智商并不是哪一个或者哪几个基因决定的,而是由好多好多基因共同影响的,而且每一个影响都很小。科学研究的现实和逻辑是,研究基因和智商关系的样本已经足够大,怎么找也找不到单个对智商影响大的基因。如果有的话肯定已经找到了,现在找不到,所以没有。既然影响的基因众多,也没有谁占主导地位,那孩子的基因是从父母一半一半来的,所以智商也得是继承的一半一半。 据我所知,许多聪明的父母对娃智商的均值回归有所焦虑。我认为这种焦虑是多余的。 首先,智力并不是的全部,人可以拥有除智力外许多宝贵的品质,例如忠诚、善良、有同情心、有耐心、善于表达、有艺术天赋等等。在未来,人的智力很可能远逊于AI,智力在一个人的发展和成功里扮演多重要的角色并不清楚。 其次,智力绝对的高低并不重要,重要的是是否和从事工作的需求相匹配。在数学系,我见过太多的智商高于平均的人对艰深的数学充满热情,花了很多功夫却结果很不理想。从反面来说,好多工作并不需要过高的智商,比如牙医,需要的是手巧,心细,和无尽的重复,这种重复对于智商太高的人来说会是一种无聊的折磨。 最后,为人父母,重要的是尽人事而听天命。孩子天赋有高有低,帮他开发自己的潜能,做到他的最好就够了。正如拖拉机,有的牌只能得40分,有的牌能得120分。作为一名牌手,40分的牌得满40分比120分的牌得了100分更值得高兴。从人类社会总体的角度,只要生的娃数量够,潜能开发的好,总会出现下一个爱因斯坦推动人类的科学和文明前进,至于爱因斯坦出生在谁家,具体姓甚名谁并不重要。
不难想见,一个人的智商,既有先天基因的因素,也有后天环境的影响。在现代社会中,智商高的人在平均意义下各方面都过得更好一些。所以重视教育、望子成龙的中国父母,自然对娃的智商问题十分关注。从科学的角度讲,有两个不同的问题值得关注。第一是不同人的智商差异,有多少差异是因为基因,又有多少差异是因为后天影响。第二是如果父母的智商还不错,那么小孩大概能遗传多少?
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急诊室的经历
昨天我经历了人生的第一台全麻手术,解锁了许多人生的第一次,也得到了一些新的人生感悟。对于大多数同龄人来讲,手术是一种充满未知的恐惧,但也是未来必须要面对的事件。所以我把自己的经历分享给大家,希望对大家有所帮助。
在我国的媒体上,经常能看到关于美国社会零元购、街头斗殴、枪支暴力、和流浪汉、精神病、瘾君子游荡街头的视频。这些视频让行尸走肉、百鬼夜行等成语从成语变成了具体的画面。在治安方面,我国和美国可谓是一个天上,一个地下。媒体反复宣传这些,很可能是为了让观众庆幸生活在中国的好。但长居两国后,我发现天上并非没有缺点,地下似乎也有优势。是的,治安差也有好处。
不论是音乐、体育、读书考试甚至打游戏,想要有所成就,都需要天赋和努力的结合。相对于看得见的努力,天赋更加抽象、隐晦、难以衡量。我一直对天赋有很多好奇。天赋是真实存在的吗,还是只是强者的谦辞?如果天赋存在,那么相对于努力而言,哪一个对成功更重要,贡献各占几成?如果一个人在某一领域没有天赋,只凭兴趣和努力,能够走多远?
在电影《搏击俱乐部》中,有一句著名的台词:On a long enough time line, the survival rate for everyone drops to zero。 事实上,在统计数据的加持下,我们可以计算从任何年龄开始,活到特定年龄的survival rate。也可以在此基础上,进一步计算例如失独,英年早逝,中年丧偶,白发人送黑发人,子欲养而亲不待等等人生悲剧的概率。当我们对多种寿命概率有了清晰的认知,我们就可以适当地调整生活各个阶段的不同工作的优先级。
lifetable Life Probability Simulation¶ In [1]: import numpy as np mortality rate from here¶ In [22]: def get_mortality(age, gender): if gender in (“Male”, “male”, “m”, “M”): age_thresholds = [(4, 25.5), (14, 16.1), (24, 121.9), (34, 221.1), (44, 325.5), (54, 601.5), (64, 1323.3), (74, 2581), (84, 5937), (float(‘inf’), 16354)] elif gender in (“Female”, “female”, “f”, “F”): age_thresholds = …