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現代人的拖延癥一直存在，那如果解決拖延癥呢？本文作者從“注意力算法”中找到分心的事情來解決拖延癥，讓我們來看看作者的介紹吧～

現代人拖延產生的原因有很多，比如因為害怕失敗而拖延，因為完美主義傾向而拖延，不想走出“舒適區”而拖延等等， 今天我們要針對一個常見的原因“被分心的事情太多”而產生的拖延來看，如何從“注意力算法”的思路中找到些啟發。

一、“注意力算法”簡介

注意力算法是一種在深度學習中廣泛應用的技術，用于處理序列數據時，模型可以動態地將注意力集中在最相關的部分。這種算法通過計算每個輸入元素對當前輸出的重要程度，根據權重對輸入進行加權求和，以生成上下文信息，從而改善模型的性能和泛化能力。注意力機制賦予了模型在不同位置分配不同權重的能力，突出了重要的信息片段，忽略了不太相關的部分。

注意力算法大概的步驟：

1. 建立輸入與輸出之間的關聯： 首先，注意力算法需要建立輸入序列和輸出序列之間的關聯。例如，在機器翻譯任務中，輸入可能是源語言的句子，輸出是目標語言的句子。注意力算法通過學習輸入和輸出之間的關系來實現翻譯任務。
2. 計算注意力權重：通過計算注意力權重來確定輸入序列中每個元素對于當前輸出的重要程度。這個過程可以理解為給輸入序列中的每個元素分配一個權重，表示其對當前輸出的貢獻。
3. 加權求和： 根據計算得到的注意力權重，將輸入序列中的每個元素乘以對應的權重，并對乘積進行加權求和，得到一個加權向量，表示模型在當前輸出時應該關注的內容。
4. 更新輸出： 最后，利用加權求和得到的向量作為上下文信息，結合當前輸出的信息，更新輸出序列中的元素。這樣，模型在生成每個輸出時都能夠根據當前的上下文動態地調整注意力，從而提高模型在處理序列數據時的性能。

由上我們可以看出，注意力算法使得模型在處理復雜任務時，能夠靈活關注輸入序列的不同部分，提升了模型理解和處理信息的能力。例如，在機器翻譯中，它可以確保模型在翻譯目標語言時，重點關注源語言句子中的相關詞語。在圖像識別任務中，它可以幫助模型聚焦于圖像的重要區域，忽略冗余或不相關的像素信息等等。

二、注意力算法對“走出拖延”的啟發

在當今社會，信息爆炸和多任務處理成為了日常，我們常常發現自己被各種娛樂活動、社交媒體等分了心，從而產生了一種錯覺——沒有時間。這種感覺讓我們在面對真正重要的任務時，選擇了拖延，要等“以后再做”，我們覺得自己要先做些其他的事情，但這些事情可能并不是當下來看最重要的事情，因為沒有建立“做事和目標之間的關聯”，沒有給“事情賦予權重”，被各種分心的事情干擾著讓自己失去了焦點。分心而產生拖延對個人的影響主要表現在：

• 時間感知的扭曲：分心讓我們頻繁地在多個任務之間切換，這會影響我們對時間的感知和管理，使我們高估自己完成任務的速度，低估任務所需的時間；
• 精力耗散：精力被過多無關緊要的事情分散，當轉向重要任務時，已經沒有了足夠的精力，從而選擇拖延；
• 挫敗感和焦慮：隨著拖延的增加，未完成任務的壓力累積，會導致一定的挫敗感和焦慮，進一步加劇了拖延行為。

三、解決思路

1. 明確優先級

每天根據近期的目標關聯度和重要性，制定或調整當天的任務清單，明確當天的任務優先級，區分哪些是必須完成的任務，哪些是可以等待的任務，哪些是可以轉交給他人的任務，哪些是隨著時間的推移可能不需要解決的任務等等；

2. 提升時間管理技巧

采用時間管理工具或技巧，如番茄工作法，為每個任務設定專注的時間段，減少在任務之間無目的地切換，注重培養自己每天的“心流”時間段等提升工作或學習的效率；

3. 減少干擾

在處理重要任務時，盡量減少干擾，比如關閉不必要的社交媒體通知，找個沒有他人干擾的環境處理任務，創造一個有利于專注的工作環境，可以大大提升我們做事的效率。其實，道理說起來都懂，關鍵還是要真的行動起來，才能對自己的生活有幫助。

4. 學會說“不”

對于那些不重要或不緊急的請求，要學會說“不”（當然要注意方式、方法），通過拒絕不必要的任務，才能有效地保護自己的時間和精力，讓自己的精力能專注在自己真正重要的任務上。

當然，改善分心的技巧不止限于以上方法，注意力算法思想的核心在于“資源的優化配置”，無論是人類還是機器，可能同一時間冒出來的要做的事情的念頭有很多，但機器有算力的限制，人有精力的限制，而時間又是固定的，所以資源怎么被合理的分配到最該做的事情上，是大家都要不斷學習的。通過改善時間管理和減少分心的事項，我們可以更聚焦在重要的事情上，有效地減少拖延，找回那些被誤認為“沒有”的時間！