难度要一点点增加。先习惯了，再增加。

无论是学习、运动、工作，还是别的事情。把难度调节的权限控制在自己手里。

过去这可能很难做到，特别是在学习和工作领域。但是现在，在 AI 的帮助下，这也不算是什么困难的事情了。

重整旗鼓，继续前进。

每年都会用几天时间，重新整理一下生活中的种种系统，测评状态，设置一些改进方案，尝试执行。

这其实是个更长周期的 PDCA 循环。非常有用的工具。

为什么传统方法不再有效

在过去一百多年中，许多生产力研究者提出了不少框架，来尝试帮助我们提升个人生产力。

为什么只有一百多年历史？是因为今天我们谈到的自我管理，以及诸多分支如时间管理、任务管理直到情绪管理和预期管理，都是工业时代才带来的新问题。

系统论的角度

顾名思义，系统论是研究系统的。系统是由相互关联、相互依赖的多个部分组成的凝聚性群体，它的内部可能还有子系统，而外部被称为“环境”。当一个系统表现出协同效应或涌现行为时，它就能“超过其部分之和”。创新，往往就是协同效应或涌现行为的表现。

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信息论视角

信息论是对信息量化、存储和传递的数学研究，而信息是面向不确定性的解决方案。1948 年，克劳德·香农（Claude E. Shannon，一个著名的 AI 以他命名）在一篇名为《通信的数学理论》的论文中提出，信息可以被视为一组可能的消息，而通信的目标是通过嘈杂信道发送这些消息，并使接收者在尽管存在信道噪声的情况下，能够重构消息，并且尽量降低错误概率。