在做研究的时候，我常常遇到两种截然相反的状态:
- 不知道接下去该干什么
- 闷着头干一通非常凌乱但是没什么用的事情
这两件事看起来是矛盾的两件事，其实这反映出了同样一个很重要的问题: 我其实并不知道自己真正想要的是什么.
第一种情况很符合相应的问题，我并不知道自己想要的是什么，所以不知道接下去该做什么。这种情况其实很好处理，那就是坐下来，从大方向重新思考手头的问题，重新构建解决问题的步骤，然后自然就能分析出解析出接下去该干什么了。
第二种情况看似和「我不知道自己真正想要的是什么」没有联系，毕竟我不仅知道下一步该干什么，而且还是不间断的一通猛干。 然而，真实的情况是，往往在这种情况下，不仅真正的问题没有解决，自己还会走入歧途而不可自拔。 比如在设计实验的时候或写代码的时候，你突然觉得某一种实验似乎很有趣，然后不经深入分析就开始动手去实现，在花了大量精力去实现之后，才发现其实这组实验没什么意义，不是已经被其他实验证明了的，就是实验本身并不能说明任何结论。 又比如，在设计学习机器学习模型的时候，我们需要根据实际的认为设计新的损失函数或者更新策略，这种时候，我往往会尝试各种可能的损失函数的组合，以此来找到效果好的一种。 这些做法其实都是低效和无意义的。 我看似做了很多事情，但是对于整个研究项目的进度来说，其实是非常慢，甚至还是会拖慢整个进度。
那么为什么会这样呢? 很简单，就是我之前说的，其实我并不知道自己真正想要的是什么。 对于研究来说，我们不应该马上动手去做，而是应该思考，我的行动应该取得什么样的结果。 比如，在设计新的模型的时候，我们首先需要明确我们的目标是什么，要把这个目标以数学的语言严格的描述出来，有什么的目标函数、有什么样的约束条件。当我们将这些具体的东西都写下来之后，我们自然就能排除一大堆不适合的选项，从而从数量级上提升我们的研究效率。 这是我从我老板身上又学会的一点。 我们进行讨论的时候，他常常会试图把我面对的问题以数学的语言来描述，形成一个正式的优化问题，而不是那种泛泛而谈的问题。 当把一个问题严谨的描述出来之后，我们才能真正看清、理解我们想要的是什么。
回到我们的日常生活中，其实何尝不是这样呢? 大部分时候，我们不是不知道该干什么，而是被大量的琐碎的事情所淹没。 吴军老师在「硅谷来信」中也曾经提到过这种状态，他称之为「伪工作者」。这些「伪工作者」，不仅从他们自己的角度来看，他们很忙；从第三方的角度来看，他们同样很忙碌。但是，当验收任务的时候，却没有太多的进度。
在我看来，打破这种困境有两种策略:
- 减少工作的数量，将工作数量减少到三个以内。
- 谋定而后动，从大量想要做的事情中，筛选出真正重要的事情。
这两种策略其实本质是一样的，就是首先要弄清楚「自己真正想要的是什么」，确定了目标之后，才能有的放矢，以直线的方式向目标前进。
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