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?AIGC時代下，代碼問題已經可以問GPT類的產品了，以前要去花很多時間搜索的內容都可以直接問他們了（雖然他們現在有時候還沒有那么智能，也還不能創造新內容），但對于一些基本的問題，他們已經可以幫助我們解決了。對應到其他領域，一些不太要求“創新性”、“定制化”的領域的崗位也會被越來越多的Gpt類產品覆蓋了。所有行業可能都會因此而發生變化，在如此“變化”的智能時代，怎樣才能找到自己該走的那條路呢？有一個算法思路可能會給我們些啟發：粒子群算法。

粒子群算法是一種基于群體智能的啟發式優化算法，它的靈感來自于鳥群或魚群等生物群體的群體行為,比如搜索食物或遷徙時的行為。它通過模擬個體粒子在解空間中的迭代運動來尋找“最優解”，每個粒子代表了問題的一個潛在解，并具有兩個關鍵屬性：位置（表示潛在解）和速度（決定如何從當前位置移動到下一個位置），粒子群算法通過迭代來更新每個粒子的位置和速度，使其逐漸趨近于全局最優解。讓我們簡單來看下它的基本步驟：

步驟：

1. 初始化：隨機生成一群個體粒子，為每個粒子分配初始位置（解空間中的隨機點）和速度（通常也是隨機初始化）；
2. 評估：計算每個粒子的適應度（目標函數值），用來衡量解的質量；
3. 更新速度和位置：根據速度和位置更新公式，更新每個粒子的速度和位置；
4. 更新個體最優解：對于每個粒子，根據當前位置的適應度值更新其個體最優解（如當前粒子的位置優于其個人歷史上的最優解，則更新其個體最優解）；
5. 更新群體（全局）最優解：從所有粒子的個體最優解中選擇適應度最好的作為群體最優解，并更新粒子的速度和位置；
6. 終止條件：重復上述步驟，直到滿足停止條件（比如，達到預設的最大迭代次數、找到足夠好的解或者收斂到一定程度等）。

從以上的步驟中，我們可以看出“粒子群算法”中粒子的移動受到兩個最優值的影響：個體最優解（每個粒子經歷過的最優位置）和全局最優解（整個粒子群中所有粒子經歷過的最優位置）。

如果借鑒“粒子群算法”的思路，我們可以這樣來整理自職業規劃思路：

• 感興趣的方向都可以嘗試：粒子群算法中每個粒子代表了一個潛在解的候選點；那對應到我們的職業規劃，每個候選方向也可以類比為一個粒子；
• 定期更新每個候選方向的認知和進度：粒子群算法是根據每個粒子根據自身的歷史經驗和群體的經驗，來調整自己的速度和位置；那對應到職業規劃中，我們也可以根據這個方向里卓越型人物對這個方向的認知，以及自己在實踐這個方向時的經驗，來更新自己對“每個候選方向”的權重，比如投入的“精力”和“物質成本”；
• 定期將所有候選方向的更新放在一起整體比較優劣勢：將每個粒子的最優解與群體最優解進行比較，并更新群體最優解；那對應到職業規劃中，我們可以將“每個候選方向”里的發展認知和”所有候選方向”放在一起比較優劣勢，來找到最適合自己的發展的狀態，從而找到適合自己的職業發展方向。

在落地以上操作時，對于單個的某個候選方向的操作，我們可以參考“WOOP方法”，它提倡設定目標時不僅需要明確愿望和期望的結果，還需要考慮可能遇到的障礙以及應對這些障礙的計劃。這種對比過程有助于更加實際地設定目標，并提高實現目標的成功率。

它的步驟概括如下：

步驟：

1. 愿望（Wish）：確定一個具體、明確的愿望或候選方向。這個候選方向，應該是自己感興趣的，愿意為此投入精力去精進技能和思維的，而且要可執行，并且你會因為做這件事，而產生滿足感或成就感；
2. 結果（Outcome）：想象并明確描述實現這個愿望或候選方向后的理想結果或場景。這個結果需要具體的、讓你滿意并能夠激發你的內在動力的（想象是心理學上常用的方法，可以讓人由美好的結果“倒推”當下應該怎么做）
3. 障礙（Obstacle）：有了想象的美好結果后，接下來想象可能阻礙你實現目標的障礙或困難。這些障礙或困難可以是內在的（如你的習慣、情緒管理的問題等等）或外在的（如時間精力有限、缺少必要的資源等）；
4. 計劃（Plan）：針對這些障礙，找到可以執行的解決方案，并制定相應的計劃來實踐。這里的計劃可以是具體日程表，改變環境來遠離刺激物或者刻意性地嘗試改變思維模式等。

舉個例子：

小張是一名前端工程師，工作了有5年了，但對于自己未來的職業規劃很迷茫，時不時地就有倦怠感出來，他不知道自己當前做的事情是不是自己想要做的，沒什么熱情，也不知道十年后還能做什么其他的工作，這時候他可以嘗試這樣規劃：

1. 找到自己感興趣的領域有哪些，比如寫作，新的AI技術，又或者是攀巖，游泳，這里感興趣的領域可以不用太過局限，因為就算某些領域不會成為職業的發展方向，但也會讓你從中學到很多其他東西，對自己的思維是一種很好的開闊。
2. 針對每個感興趣的領域，想象如果你做到了某個程度，你是否還會非常有熱情繼續做下去，長久的做下去。如果答案“是”，你就可以開始“倒推”要實現這個想象，你會遇到哪些問題，比如你的時間可能不夠，或者你不知道怎么入門等等，根據這些障礙，去查找解決方案，時間不夠可以看怎么協調或減少些不必要的事情從而擠出時間；不知道怎么入門，可以加入社群，買書等。找到解決方案后，制定計劃開始嘗試起來（什么事，只有試過才知道是啥感覺，適不適合自己）。
3. 定期更新你對每個領域的認知，比如你嘗試了寫作，發現明明有很多話講，卻寫不出任何東西，又或者是寫來寫去都是類似的內容，這時就要針對性的找寫作的書籍或者看寫作牛人們是如何度過這種初期階段的。接著，繼續練習，看自己對這個領域的感興趣程度是否有變化。如果你發現你對這個領域也不是那么有興趣，那你就可以調低這個權重（只能當興趣愛好，不能當職業）；如果你發現你越來越有興趣，那就加大權重（多分配點時間和物質成本去實踐、嘗試它）。
4. 整合所有候選方向的進度，更新整體尋找方向的計劃：定期將自己所有感興趣領域的進度放在一起，根據自己感興趣的程度，要達到理想狀態所需的時間和成本，以及無法達到理想狀態的風險度等綜合評估當下最需要加速的領域是什么（好讓自己離最終目標更接近）。這里其實是沒有標準答案的，每個人的追求不同，你認為好的方向，但是別人沒興趣，那就不適合別人。有人認為技能的快速進步很重要，有人認為生活的平衡更重要，這個看自己的追求，適合自己的就是最好的答案！

總體來說，職業的迷茫感是大多數人都會遇到的正常情況，關鍵還是要看“內在動機”在哪，能調動起自己的內在動機，意義感就出來了，迷茫自然就消失了。找到內在動機的方法，無非就是總結方法（不管是從別人那里看到的還是自己實踐總結的），然后實踐它、更新迭代它，直到達到穩定的適配狀態（跟算法模型的思路還是很像的）。

有一句話叫“太陽底下無新事”，無論外在環境如何變化，人類要面對關于“自己”的問題都一樣，借由我們平時接觸事物的思維來迭代自己的思維吧，沒準有點用呢！