不懂熵增定律,怎么乘風破浪

編輯導語:熵增定律,號稱全宇宙最絕望的定律,它大致的意思是,自然界的過程都是向著熵增加的方向進行的,即從有序到無序。在職場中,我們也可以應用熵增定律,保持職場競爭力,對抗熵增,持續不斷地增加負熵流,這樣才能減少因熵增帶來的無序和混亂,這也是生命力本身的訴求。

平衡態是一個人“熵”最大的時候,看似平穩安逸,實則假性繁華,危機重重。

長大之后發現,躺在沙發上非常的舒服,讓自己靜下來安靜做一件事情就非常的難,有的人一個月可以胖10斤,但是減5斤就變的非常的不易。

認真觀察,世上所有的事物都是從“有序”變的無序,比如一星期不出門,屋子照樣會變的混亂,我們一直在強調自律,可是卻只有極少人做到。

生命與群體之間總是在發生著變化,比如公司大了,“組織架構”會變得更細化,反之體積就變的臃腫,官僚主義,流程化主義就變的多了,然而最后卻發現“效率卻明顯的降低了”。

這些所有的現象,本質背后屬于“熵增定律”。

根據資料記載,1998年亞馬遜股東信里面,貝佐斯說到:“我們要反抗熵增”,(we want to fightentropy),管理學大師彼得·德魯克也說過:“管理就是要做一件事情,就是如何對抗熵增“。

只有這樣,在整個企業運行的過程中,生命力才會增加,而不是隨著臃腫,效率低下默默走向死亡。

薛定諤說:“自然萬物都趨向從有序變得無序”,即熵值在增加,而生命需要通過不斷抵消其生活中產生的正熵,使自己維持在一個穩定而低的熵水平上,生命以負熵為生”。

在個人成長中,我認為每一個人都要意識到“熵增”,應該學習“熵減”,并成為一個熵減高手,這樣你才能清晰的認知到哪些事情是重要的,那些應該快速攻破的。

01 什么是“熵增定律”

熵增定律提出是來源于1854年,一位叫克勞修斯的德國人,他認為在一個封閉的系統內,熱量總是從高溫物體流向低溫物體,從有序走向無序。

如果沒有外界向這個系統輸入能量的話,那么熵增的過程是不可逆的,最終會達到熵最大的狀態,系統陷入混亂無序。

就好比上面這張圖,當圖中整體英文單詞(ENTROPY)完整的時候,我們非常容易理解所表達的意思。

而它被完全打亂的時候,你就很難記住它,信息和信息之間的混亂程度就不可描述了,同時你與別人解釋的成本也就別的更大了,因為無序,造成不確定也就多了。

再比如說:12345678,看起來非常有序,也非常容易記憶,如果把它打算重新排列,沒有任何規則,那么自己可能就要費很大功夫找到其中的“規則”才能記住,要么是死記硬背。

說了這么多,先來了解下熵是什么?

熵(shang)形容一個系統中無效的能量,用來度量系統的“內在混亂程度”,好比人的大腦,當事情堆積的比較繁多,就會陷入“混亂狀態”,相對,熵值就越大。

在物理學中,熵也是一個絕對值,能夠計算出具體的數據,但是當人們把熵引入到社會中,有了“個人”的視角,相對也就多了一個“處理器”,系統的有序和無序也就成了相對的概念。

那么熵增的核心是什么呢?

從個人成長角度,我們每天大腦攝入各種各樣的事情,學習各種知識等內容,大腦需要記憶,需要處理,也就意味著CPU系統中“熵值”在不斷的增加。

如果不及時的優化,排序,減少,最后大腦無法多進程處理事情,它就會趨于混亂或者無序的狀態中。從核心定義中理解,熵增是基于兩個潛質條件:封閉的系統+無外力做功,只有打破這兩個條件,才能實現熵減。

何為封閉的系統?

不與外界環境,物質,能量和信息交換的系統稱之為封閉式系統,即一個封閉的系統可能走向混亂,無目的,以及怠惰狀態的趨勢。

就好比人的大腦,若把一個人關在屋子里面10天不讓出門,餐飲食品全安排好,沒收與外界所有的聯系工具,那么這個人就會出現“熵增”的狀態。

為什么會出現熵增呢?

我們了解到“熵”是形同混亂程度,那么為什么會增長呢?簡單的邏輯就是世間萬物需要發展,發展就需要迭代,如果不保證有效的運行,它就會變得的混亂。當然熵也是一種“不可逆的東西”,這也是最絕望的,什么是“不可逆”的行為呢?

運用熱力學第二定律所描述:不可能使熱量從低溫物體,自發地傳遞到高溫物體,而不產生其他影響。

如果要使熱傳遞的方向調換順序,必須利用能量,但能量在轉移的過程中又是出現損耗的情況,并不能100%的進行轉化,所以“永動機”是人類的幻想,世界上的熵還在不斷增加。

舉一個簡單的例子:

就好比為了地球上我們交通有序,于是人類發明了汽車,火車,但是同時又排放出了很多的“尾氣”,污染了地球的環境,所以從宏觀角度看,熵值還是在不斷增加。

比如:把你關進屋子10天,封閉狀態下,餐飲食品產生的垃圾無法丟棄,時間長造成的氣體無法排除,這也是一種對社會環境的“熵增”。

比如:公司在招聘的時候,人多了做事更快,更有質量,形成組織力的核心是為了利潤的增長的確定性,但是組織中也會出現很多不確定性因素。

從字面意思,你可以理解為“熵”每天其實都在增加的,事物總是從有序到無序,從無序到有序進行發展的。

如果我們每天什么都不做,其實明天也會呈現為熵增的狀態,甚至不會保持原樣,比如你要吃飯,家里要制造垃圾,你要每天使用洗漱用品一樣。那么從公司層面,對于組織來說,如果沒有合理的文化制度引導,就會在混亂無序中迷失方向。

熵增不僅預示著宇宙終將歸于熱寂,人類終將消失。從世界角度,熵增關乎著國家的發展,企業的發展,組織的變革,從個人角度,熵增關乎一個人自律的情況,獲得財富與成就的大小。

02 “無序”到“有序”

既然我們清晰的了解到熵增不是好東西,那么對于個人,我們該如何對抗,進行有效的梳理呢?其實答案的本身,熵增已經告訴了我們。

我們不妨在看下“熵增的定義”,在孤立的系統中,熵是不減少的,如果過程不可逆,則熵會增加或混亂,如果過程是可逆的,則熵無序或減少。

從這個角度,我們清晰的可以做出有效的分析,其一是從無序到有序,從有序到“熵減”。

1. 認知層面從無序要有序

在一個系統中,無序和有序其實是相對的。

為什么很多文章有的人看的非常容易,而有的人卻看不懂,為什么科學家可以解釋復雜的問題,而我們卻不能,這取決于個人或組織的認知程度,即識別信息的核心能力。

如果一個人能做到上知天文下知地理(全認知角度),這就成了上帝的視角,上帝是否存在我們不解剖,但是你能掌握世界上全部的信息,你也可以稱之為“上帝”。

作為一個普通人,我們只有持續的學習,提升自身的認知,才能獲得更多高于別人的視角去看世界,乃至于組織,這樣對自己來說才能“熵減”。

請記住,熵值越大,你的大腦就越混亂,就越不想進步,就會待在舒適區,久而久之,認知就會不斷下降。

那么到底如何有效的學習才能讓熵值不出現增長的狀態呢?

我認為最簡單的方式不是學習同行,也不是和優秀的人學習,而是要學習“機器學習”,“人工智能”學習的方法論。

先了解下何為人工智能:

人工智能主要定義可以分為兩個層面:一是人工、二是智能,人工比較容易理解,智能如果應用熵增的定律,我認為它是將無序變成有序的過程,智能也是對信息處理后形成標準動作的過程。

比如AI學習,AI對話,其實本質后面是通過代碼的方式,將知識輸入到數據庫中,然后基于人行為進行解析,做合理的需求匹配,滿足人的日常。

用智能的方式去學習是因為“智能化”對信息的處理要求相對更高,更準確,更為標準化,比長輩,上級分享的經驗更有批量參考的依據。

人的大腦本質無法存儲很多東西,也就意味著從知識角度,我們可以大量BD,但是認知不能。

我們對認知的提升,和AI建模相似,只有尋找到有序的信息,然后進行總結,歸納,形成模型,方法論,才能通過大量不同學科的方法論來幫助自己認識更大的世界。

如果自己找到的信息繁雜,不能夠清晰處理,那么認知就無法提升。

來看看從無序到有序,機器學習流程:儲備數據—分析數據—找到規律—提煉底層邏輯—總結方法論—建立標準化模型—輸出。

數據簡單形容為”標簽,畫像“,“用戶信息”,機器通過存儲大量信息,進行分析,找到其中的規律,然后提煉底層數據庫,做合理化總結,最后形成標準化輸出。

為什么要標準化呢?

標準模型的核心在于“重復利用”的價值:

  1. 其一,對于機器來說,建立標準化可以節省人力;
  2. 其二,構建出標準化能夠減少決策的成本;
  3. 其三用于流傳,人類的核心優勢是遷移的能力,即一套模型的智能化夠標準,在其他領域可能也是相通的。

我們再說從個人成長的角度,機器學習與構建思維模型有哪些相似的地方呢?

比如將知識整理,使用思維導圖做分層,提煉問題,進行整理,優化,迭代,最后分類歸納,提煉SOP形成體系,下次用的時候反復進行刻意練習等。

如果我們不想陷入“思維”的囚籠中,幾種方法論是遠遠不夠的,還需要跨學科的學習,多維度的去找規律,積累模塊,從無序走向有序,才能減少熵值,維護均衡狀態。

2. 行為層面從無序要有序

多數人應該看到過機器人視頻,1.0版本只能簡單的跳躍,運動,2.0-3.0每一年的迭代,它對應的功能逐漸的變多,能力也變強。

2020年的機器人可以輕易的躲避各種突如其來的障礙物,這一切的過程屬于“進化”。

人的學習也是這樣的過程,你可以幻想下,小學年代的死記硬背到中學的理解記憶,高中的靈活掌握,一方面是元認知的提升,另一方面則是從“無序”走向有序的過程。

但人和機器不同的是,我們無法預測未知,也不能保證每個節點做出的決策都是對的,因為過程中“外界的熵值在不斷的增長和變革”,不可控。

我以公司為單位,比如創業的時候,有活兒一起做效率很高。

因為業績的增長,不得不擴大組織,然后就有了部門各自為戰,這時就開始出現為了KPI爭奪利益的情況,過程中項目的推進效率也就變得低下。

等到業績瓶頸之后,如果企業的創新,開放化跟不上,組織行為再復雜,那么就可能加劇“整體環境的復雜”,這一切就是“熵值”在增加。

當企業組織系統不可避免的走向無序,周圍的環境不確定性越高的時候,我們是否能夠進化出某種形態結構,來長久的對抗外界的不確定性呢?

答案就在“熵增定律”的定義中,如果孤立的系統中,熵永不減小,過程不可逆,那么能做的便是“開放系統”,“降低損耗”。

何為開放系統?如果用一種商業模型表達我上述的邏輯,它應該是S2b2C,為什么是這樣的模型?

答案如下:很多創業者初期在創業的時候,并沒有很大的視野和格局真正做到“滴滴”“美團”“頭條”這種平臺化的模式,只是單一的解決某個痛點,達到盈利為生。

比如“我認識的做教育培訓”創業者,在前期為別人提供付費咨詢,課程來盈利,慢慢的課程多了,一直TOC就會面臨增長瓶頸,這個時候就開始設計商業模式。

比如“我能不能做MCN”,孵化老師,我能不能給我自己APP上的老師賦能,讓他們幫我做增長,讓他們盈利,我抽部分成,把供給做好,這就成了單一到“開放”模式。

為什么要開放系統:保持與外界物質,能量,資源的交換,給企業建立有效的協同,這樣才不會死路一條,同時賦能別人,達到生態共贏。

從個人層面,人的成長也需要向外界的老師不斷學習,請教,來豐富自己的思維,打破認知邊界,如果人變成封閉的狀態,試想下一個人該有多無知和可怕。

增加內部信息暢通:熵增定律不可逆,那么在于外界資源,物質的交換過程中,必定會增加損耗,就像“我見過很多APP之間資源互換一樣”,在互換中,肯定會消耗自身。

追求高效的信息的暢通,對于內部組織部門與部門之間,才會有效的協同補位,以免信息不暢而出現“熵”增。

從個人角度也是一樣,在上學時為什么會有偏科的情況,因為大腦的認知結構對信息的攝入理解不同,頻繁考試測試的目的是為了“信息開放”,這樣老師才可以及時了解一個人的情況。

增加杠桿,信息重組:熵就像一個圓形中的“杠桿定律”,杠桿兩端一面是熵值,一面是“效率”,當效率增加,熵值就會減少,反之當效率低下,熵值就會增加。

但兩端是無法做到平衡狀態,因為一旦平衡也就意味著“相互滿足”,都進入舒適圈,你好我好大家好的狀態,這也是很多企業為什么在業務轉型,或者瓶頸的時候選擇外部引入高管。

因為內部進入舒適圈,需要外部引力來打破均衡,破壞舒適圈,降低企業內部熵值。

行為層面從無序到有序,三點總結為:“開放系統,內部信息均衡,降低消耗,增加杠桿,打破組織均衡,從而減熵,提高效率。

03 個人如何“熵減”

我曾經參加的一個培訓會上,老師覺得大家學習比較枯燥,就在課堂中做了個小游戲:老師在黑板上畫了個圓,緊接著在圓中畫了個人,然后他又在圓圈的里面加上了一座房子,一輛汽車和一些朋友。

然后老師說:“這是你的舒適區”,這個圓圈里面的東西對你至關重要,你的住房,家人,朋友,還有你的工作,在這個圓里面,你會覺得很自在,安全,想著遠離危險或爭端”。

“現在,課堂上誰能告訴我”,當你跨出去這個圈子后,會發生什么?教室里瞬間鴉雀無聲。一位積極的學員站了起來說:“會害怕”,另一位說:“會犯錯”。

這時候老師微笑的說:“當你犯錯誤了,其結果是什么呢?最初回答問題的那個學員大聲的說:“我可能會從中學到東西”。

“是的,你會從錯誤中學到東西”,當你離開舒適區后,你學到了以前不知道的東西,你增加了自己的見識,所以你會進步。

如果你不離開這個圈子,你的熵值會不斷增加,最后自己會“越來越混亂”,不知道未來要做什么。老師再次轉向黑板,在原來那個圈子以外畫了一個更大的圓,還加了一些新的東西,如更多的朋友,更大的房子等.

“如果你總是在自己的舒適區里打圈”,你將無法擴大自己的視野,永遠無法學到新的東西,只有當你跨出舒適區以后,你才能使自己人生的圓圈變的更大,你才能不斷的熵減,變成一個優秀的人。

所以,如果你想變的更好,那么就不能任由自己隨心所欲的放縱和發展,比如吃,他會讓你變的胖;玩,他會讓你變得窮等,最有一切都無序混亂了。

這樣的案例身邊很多,他們不知道如何下手,渾渾噩噩,得過且過,一輩子3萬天就這么浪費掉,最后熵值越來越大,喪失了控制自己生活的能力。

個人想要對抗“熵增”:首先要引入一個非常重要的理論—“耗散結構”。

耗散結構是遠離平衡態的非線性的開放系統,特性和“熵增”有所相似,它注重的是“開放性”,其次是非平衡,當一個系統具備了“耗散結構”,它就能有效對抗熵增。

那么,我們該如何根據這兩個特點,將自己打造成一個可以對抗熵增的“耗散結構呢?

有幾個方法論分享給你:

1. 不讓大腦系統做多任務進程

我經常遇到這樣的朋友,吃著飯電腦放著視頻,左手還要拿著手機刷信息流,最后吃完了也不知道電腦視頻劇情講的什么故事,手機信息流獲取了哪些有效的信息。

因為不斷的讓大腦攝入“碎片化信息”,反之會使自己越發的焦慮。

工作中我也經常看到這種情況,比如新媒體的伙伴在寫一篇文章,結果中間需要插圖,打開網頁“找了很久”,最后找到合適的圖了,結果文章上半部分寫什么卻忘記了。

所以個人“熵減”的第一步是要學會“聚焦進程”,一次只做一件事,清空額外的干擾,把其他的用便簽記錄下來,完成一件再做下一件。

2. 用成長型思維代替“固定型思維”

每個人的大腦都有“固化的思維”,自律是很難的,你需要不斷的開發大腦,激活它去思考,強迫它去運作,讓它接受來自外界的有效訊息,這樣才不會“生銹”。

成年人的記憶力蛻化是因為“用腦太少”,時刻保持與外界的交流的機會。

過去的昨天無論成就如何,有多少榮耀,終將不再返回,所以這些東西就像過去的“熵”,不值得“記憶”,及時的清理,才能“裝進去”新認知。

成長型思維是虛心接受外界給予的一切反饋,固定型思維的人傾向于逃避和失敗,如果你不想讓自己變的更糟,那么就從“思維開始轉變”。

3. 高標準,遠離平衡態,不要覺得還行

很多人喜歡給自己妥協,比如說好的每天堅持50個俯臥撐,結果今天由于特殊事情太忙就少做幾個吧,這種的平衡狀態,始終還是會讓你回到“舒適區”。

美國人noeltichy提出的舒適區法則中,最里面是舒適區,中間是學習區, 你在舒適區就是一種“平衡的狀態”,因為不需要太多努力就能使所有事物都達到一個相對平衡的結果。

你要走出去,從舒適區走到學習區甚至于“恐懼區”。

你要不斷的超越自己,比昨天的目標更高,才會有新的“成果”出現,80%的事情都不困難,困難的是戰勝內心的“自己”。

4. 顛覆式成長

三天打魚兩天嗮網不可取,遠離非線性的“改變”,要做持續的加碼,可能你現在做的事情并沒有結果,比如堅持健身,堅持閱讀,堅持寫作,堅持聽課。

要知道個人成長遵循的是S型曲線,開始的時候,會非常的漫長的平坦期,而后則是如火箭般驟然升空,并最終在高段位保持平穩。

顛覆式成長不僅是一次S型曲線的飛越,它是很多次的飛越,它要求我們在完成一次S型曲線的增長后,再進入第二條跑道,重新來過。

個人熵減方法論:不讓大腦多進程任務+用成長型思維代替固定性型思維+高標準原理平衡狀態+顛覆式成長。

寫在最后:真正的高手,都有對抗“熵增的底層思維”。

學會跟自己較真,人生就是一場對抗“熵增”的旅程,熵減了形成復利,你的生活將變的有序,熵增了或許你將變的“碌碌無為”。

 

作者:王智遠;公眾號ID:Z201440;思維躍進,獨立思考,不知名上市公司互聯網學者,每周佛系更新,這是一個幫你提升個人價值的地方。

本文由 @王智遠 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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