2021年，我放弃了 rss 订阅。其实不仅仅是 rss 订阅，我也取消关注了 90% 的微信公众号。
我放弃了漫无目的的获取知识，我复盘自己的信息获取方式，看看有哪些需要改进的地方；我阅读诺贝尔奖司马贺（赫伯特 · 西蒙）的自传、著作，试图模仿智者的思考和行为习惯。
为什么放弃 rss 呢？rss 或许只是形式上主动获取信息。但不管怎样，还只是一种输入罢了，高阶的输入而已。信息如食物，如果身体不能消化吸收食物，那么即便是山珍海味或者是营养补剂，也无异于自己的成长，只会让自己变胖。而如果没有消化信息的酶（对信息的整合能力）。看 rss 和被动浏览网页信息没有什么差别——只是看个热闹 。
拥有消化信息的酶是第一步，你还要有问题做引导，用输出带入输入，才能更好的获取信息。我们每个人身体里都有消化肉类的细胞、酶，但是如果没有力量训练的刺激，我们对于肉类中的蛋白质吸收能力有效。有了力量训练的刺激，才能带动身体对于肉类蛋白质中的需求。吃进去的肉，才能变成肌肉💪，而不是肥膘🍟。
尽管在 2019 年就知道了输出大于输入，但是直到 2021 年吃了足够多的亏，我才深刻的理解了输出大于输入的内涵，并且在生活中践行输出带动输入，并演变出一些自己对于输出的思考。不禁感叹：年轻人要走的弯路一步也不能少呀！
2020 年，我使用 Toggl 进行了时间管理，记录了自己在论文上花费的时间，总结到：
去年自己花费在论文上的时间为 304 小时，但是没有一篇论文和期刊。反思，就是要不断的输出作品，然后去会议、期刊上检验自己的作品，获得反馈。
当看到自己的朋友期刊都发了，自己还在忙着开题，没有一篇会议，我对自己陷入了深深的怀疑。我甚至不敢在朋友圈转发自己写的公众号文章或者博客，为什么我写随笔之类的可以「笔耕不辍」、「文思泉涌」，可到了真正的工作上却没有什么收获呢？刺痛我反思的输出的还有另一件事：2020年，我想要写一篇文章，我花费时间找寻资料，却总觉得没有什么可写的。还没等自己写完这篇文章，别人就把文章发出来了。我仔细的比对他文章背后的参考文献和我手中的参考文献，并没有什么差异。可是别人发表了期刊，我只是掌握了资料。
相信大家对下面的这幅图都不陌生，从信息到知识再到智慧。这张图告诉了我们信息所处的不同层级，可这张图没有告诉我们的是金字塔的层级并不会主动流动，需要在问题筛选，思维的加工下才能逐步精练。
现实生活给我上了一课，告诉我输出比输入重要。另外，我也从认知科学、人工智能哪里感受到输出的威力。
记忆是我们思维的基础。如果把人脑比作手机，人的记忆也有两部分，一部分是负责储存大量信息的储存——在人脑成为长时记忆。负责临时储存和及时处理信息的运行内存——工作记忆。其中，工作记忆和一个人的反应能力、智商联系更加密切些。人体获取的声音、信息，都要先经历工作记忆才能储存进大脑。
人脑的工作记忆，在数万年前就面临着信息洪流：我们要从数百颗高低不同的树木、灌木中定位到你的猎物。大脑是如何面临信息洪流呢？很简单，调整注意力，只关注自己需要的目标。就像聚光灯一样，只照射局部。可以说注意力是工作记忆的闸门。而什么决定了闸门的形状和筛选机制呢？答案是目标，我们要有个目标才能更好的注意到信息。下面的这个小实验，能让我们更加理解目标的重要性。
盯着下面这张图片两秒钟，然后闭上眼。现在思考下数字2出现在那个位置，右上角还是？
我想你大概能猜出来。那我再问你个问题，数字4的颜色是什么？大概率就猜不出来了。你注意到数字2却并不能注意到他全部属性。但是如果我提前要求你注意数字2的颜色，你大概率就能知道数字2的颜色，这就是预期或者是目标的作用。
目标才能让我们更详细的审查我们接触的信息，而目标存在你的输出中。输出有多种形式，有文章，也有决策。比如你最近需要买房，便可以批量关注买房的公众号。你的注意力在买房的信息上，更能注意到有用的信息。不然，没有买房的实力，听听看买房的信息，看了也是白看。
工作记忆是认知的基石，注意力是工作记忆的闸门，目标则决定了闸门的形状。
目标存在于输出中。因为要输出，我们会遇到各种问题，解决这些问题便产生种种目标。有了目标，我们才能提高自己的摄入需求，有的放矢选择我们真正需要的信息。
司马贺是谁？司马贺就是赫伯特·西蒙，而司马贺是精通二十门外语的他给自己起的中文名。尽管我开头说他是诺贝尔经济学奖得主，但说他是经济学家未免有失偏颇。因为他还获得计算机图灵奖，同时是认知心理学创始人，横跨看似毫不相干的学科，而且取得每个学科的最高成就。
那么西蒙是如何横跨不同的学科取得非凡的成就呢？尽管获得不同领域的奖项，但其终生都在思考一个问题——理解真实的决策过程。这是西蒙长期学术生涯中一个反复出现的主题。西蒙将他的工作建立在经验上的有效假设之上，依据他的心理学研究所显示的人们实际解决问题的思维方式来描述经济决策问题、组织管理问题。西蒙跨学科的方式取得了一个又一个难以望其项背的成就。
西蒙不是把政治经济学、心理学的知识点全部掌握，他“丝毫不懂也不在意心理科学的两万个知识点，要知道，他是政治学博士毕业。他在意的是，从这两万个知识点中，他发现的模式。基于他的独特视角，他找出了不一样的模式，而构成这个不一样的模式的知识点，其实仅需200个足矣。但如果仅仅是发现心理学的新模式，意义不大。西蒙更巧妙的是，同样找到了计算机科学的200个知识点构成的一个新模式。心理科学的两万个知识点，对计算机科学有启发的不过200个知识点左右；而计算机科学对心理科学有启发的知识点，同样也不过200个左右。
他的一生就是践行输出大于输入的一生。西蒙不仅践行输出大于输入，还研究如何创造知识。
西蒙认为 : 虽然知识表达的方法很多, 但是最有 效和灵活的方法却是产生式系统 , 或者产生式规则系统 。它的每一条规则具有测试（Test） → 行动（ACTION） 的形式 , 左部为条件测试 , 一 旦符合相应条件 , 就采取相应的右部的某一操作 , 否则采取其他操作 , 或试验其他规则。而且产生式系统很便于扩充，因为每条规则是独立的，可以随时补充新的规则和修正规则。 (李应潭, 1983, p. 1)。通俗的话来讲产生式规则系统就是输出。
可我们在学习的时候很容易滑落到填鸭式的学习方法中，只是单纯的搜集资料和输入。这个坑，在计算机专家赋予机器智能的过程中也体现过。
研究人员对学习系统有浓厚的兴趣，但随后很快就发现，让机器记住一大推数据不是学习的核心。学习的关键是知识的组织。在产生式系统的基础上，采用自适应的方式，使系统不断修正规则，实现学习的目的。而这种学习系统就是所谓的 adaptive production systems——自适应学习系统。
机器都已经进化到不再单纯的输入了，难道我们却还在输入中裹足不前吗？没有目的，没有创造，没有输出，高级的人类只是贴着创造标签的高级知识搬运工、信息搜集器。
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