习惯是我们对过去经验的总结。我们一直重复着某个行为习惯，是因为之前这个行为满足了我们心里的一些动机，让我们感觉“爽”。同样地，我们维持某种工作方法，是因为我们用这个方法成功过，我们觉得用这个方法下次也会成功。
荣格有一句名言：“Unless you make the unconscious conscious, it will direct your life and you will call it fate / 在你意识到潜意识之前，它会引导你的种种行为，而你只会用“命运使然”这么一套说辞来说服自己。”然而，一个浅显易懂的道理便是：现在的习惯可能并不代表全局的最优解。
在计算机领域，有一个说法叫做局部最优解。简单来说，假设现在是一个大雾的天气，我们把登上最高的山峰设为计算机的全局目标，那计算机会运行一个很简洁有效的指令：像周围各走一步，如果新的地方海拔更高，那就以此为新的落脚点，并再次向四周进行一次探索，直到最终计算机发现，往四周走都是在走下坡路后，他就会在目前所在的位置，插上红旗，并标注我已经到达了最高点。但是，所谓的最高点可能只是一座小山丘；真正的珠穆朗玛峰，可能在悬崖的对面。也就是说看似局部最优的解法，其实在全局视角下可能只是在半山腰。
在计算机科学中，如果仅靠计算机模型本身，他们是无法走出局部最优解的，因此科学家们会注入一些外力。他们会强制模型进行一大步跨越，或者允许一段时间的下坡。习惯本质上是大脑系统的“降本增效”策略，但是过于依赖自动化程序，注定会让我们锁定在局部最优解中。就像柯达死于对自己胶卷业务的路径依赖，人也会死于对自己旧习惯的依赖。所有的舒适区，本质上都是算法中的‘局部最优解’。由于习惯的惯性，我们往往在一座小山头登顶后，就误以为自己征服了珠穆朗玛。
本文的用意，绝不是想要鼓励大家只是一味地尝试和探索人生的各种新鲜事，因为每个人的生活都应该有一条属于自己的主线任务。想想上市的企业们，他们也不可能把所有的现金流投入到创新当中，因为这可能会过度消耗企业资源。但同样的，我们也不应只是一味地养成习惯、建立秩序，而是应该允许自己体会一些“混乱（创新）”，达到秩序与混乱的动态平衡。人生是旷野，好习惯是利用“思维惯性”节省能量，而省下来的能量，可以分出一点来探索未知的可能性。
那比例应该是多少呢？谷歌的创始人曾在2004年IPO公开信中提到，他们鼓励工程师将大约20%的时间用于自己感兴趣、认为有益于公司的项目（后来被称为“20%时间”）。谷歌邮箱Gmail就是Paul Buchheit自己在20%时间里捣鼓出来的。我们的大脑默认会尝试把一件事情做到最熟练的程度，但是我们得强迫自己分20%的精力去探索一些可能毫不相关的领域。
但是想要改变自己的思考模式，往往我们会遇到很大的阻力。改变习惯初期的痛苦（退步感），本质上就是为了寻找全局最优解而必须经历的“下坡路”。《原子习惯》是一本实操性非常强的书，市面上对于这本书的解读也不少。简单来说，《原子习惯》认为如果人要培养或者戒除某些习惯，要从动机、渴望、反应和奖励四个方向出发。全书的主要内容大致如下表所示，我也不再过多赘述了：
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我认为《原子习惯》的一大亮点，是作者将个人的身份认同与习惯相结合，这其实也解释了为什么“愿力即人生”。当一个人在戒烟时，如果他的脑海中想的是“我是一个正在戒烟的人”，那他很有可能会复吸，因为他对自己的身份认同仍然是吸烟者。但如果他想的是“我是一个不抽烟的人”，那他复吸的概率会低得多，因为他认为自己本身就不是一个抽烟的人。许多人无法成功戒除习惯，是因为他们在用“二流的手段”（靠意志力坚持）去对抗“一流的本质”（我是一名吸烟者）。只有当身份认同发生改变时，《原子习惯》阐述的行为拆解等方法论才具有效力。我之前有剥手皮的坏习惯，当我思考时，我会不自觉地把手指上不平整的部分剥离。我曾经尝试过许多方法，但没有一个成功。直到我阅读完《原子习惯》后，我对自己说“我是一个可以安静思考的人”，奇迹的事情发生了。当我标榜自己可以安静思考时，我的手就非常自觉地放在电脑两侧，自然也就没机会剥手皮了。
当你阅读完《原子习惯》全书后，你会发现作者讲述的其实不是如何培养个人的意志力，而是在强调如何设计环境。这个环境可以是物品摆放（例如，手机放在枕头旁，那醒来以后自然会想要看会儿手机），也可以是社交圈子（例如，如果朋友爱抽烟，那就算你自己再想戒烟也有可能随时被拉过去）。以减肥为例，如果你盯着减肥瘦10斤的KPI，那达到了之后呢？不如更多考虑健身的整体流程，调整自己的饮食和运动习惯，得到满意的结果也只是时间问题了。
但现实的引力往往比我们想象的更重。身处一个吸烟的社交圈却想独自戒烟，这无异于一场注定失败的“囚徒困境”。这正是改变的艰难之处：我们要对抗的不仅是大脑的生理惯性，还有周围环境的巨大的社会惯性。正因为环境容易让我们陷入“舒适的死循环”，我们才更需要那一点点主动的“混乱”作为破局的外力。
2026年，希望大家都能在自己的人生算法里，刻意留出那20%的“冗余空间”。不要只盯着眼前的KPI，去试错，去探索，去接受“为了攀登更高的山峰，必须先走一段下坡路”。
愿你的局部最优解之外，有着更广阔的旷野。