为了让地球上的交通更有序,我们于是发明了汽车,但同时又排放出了尾气,污染了系统外的环境,所以从更大的宏观系统来看,熵还是增加了。
企业招揽人才、形成组织是为了在利润增长过程中增加确定性,但在组织管理中又总是不可避免的出现新的不确定性。
言下之意,熵永远在增加,事物总是趋向于从有序到无序,放到整个宇宙中来看,所有恒星都耗尽燃料死亡,质子衰变,黑洞融合、蒸发,抵达宇宙的尽头——热寂。时间有了箭头,并指着混乱无序方向。
绝望中的希望是:即使整个宇宙总是在熵增,但某个区域内可以实现熵减。
我们不能改变最后死亡的结局,却可以推迟结局的到来。就像有些人20多岁就“死”了,而有人可以“活”到80岁。
于是对应了薛定谔的一句话:“人活着就是在对抗熵增定律,生命以负熵为生。”(薛定谔《生命是什么》)
如果我们什么都不做,明天并不会变得更好,甚至不会保持原样。友情会变淡,爱的人会离你而去,事业会走向低谷,十年前困惑的事物今年更加困惑。
对于组织来说,如若没有合理的文化和制度引导,就会在混乱无序或者毫无生机的状态中失去方向。
三、如何对抗熵增?
既然“熵增”不是什么好东西,那我们要如何对抗?
熵增定律本身已经隐藏了答案的方向。
一个孤立系统中,熵永不减小。如果过程是可逆的,则其熵不变,如果过程不可逆,则熵(无序程度)增加。
熵增是从有序到无序,那么熵减即无序到有序。化繁为简,这里我们要思考的问题是:如何从无序到有序?
从两个角度来回答这个问题:
1、认知层面:从无序中发现有序
前面也有提到,对于一个系统,有序和无序在人类看来是相对的,为什么一篇文章是客观存在的,但有人看着觉得太简单,有人却说看不懂 ?
为什么科学家可以解释复杂的宇宙问题,而我却不能?这取决于个人或者组织的认知程度,即识别隐藏信息的能力。
“全知便可永恒”,这是形容上帝的。上帝是否存在我们不讨论,但假若你能够识别宇宙所有的隐藏信息,我一定敬你为“上帝”。
作为一个普通人,我们只能持续学习,提升认知,获得更多的上帝视角。但如果只到这样,等于没说。
关键是如何学习?
对我个人启发最大的,是“人工智能”(Artificial Intelligence)。
AlphaGo战胜了人类,作为一个外行来看,重点不在于它赢了盘棋,促进了人工智能的发展,而在于了解智能化的学习过程。
雷·库兹韦尔在《机器之心》中谈及何为智能,他赞成一种说法:“智能就是在混乱中发现秩序的能力”。本质上,智能是对人类思维过程的模拟。
反过来,学习、使用知识的能力和智能类似,而智能的一个重要学习方法是“模型化”。
人类对事物的认识,正是在头脑中建模的一个过程,人脑根本无法存储大量的无序信息,因此需要不停的在庞大的知识库里寻找规律,总结经验,形成模型,模型帮助我们更清晰的认识世界。
模型的好处在于可重复利用,构建出科学的模型后能够以不变应万变,并且相对于普通机器来说,人类的优势是“迁移学习”能力,即如果该模型在自然科学领域表现很好,那么也可能在社会科学领域应用,举一反三,融会贯通。
道家所谓:一生二,二生三,三生万物。
而构建思维模型的方法,又可引出金字塔原理、分类学、多元思维模型等具体理论,这里就不展开了,看多了就会发现说的都是一件事,即强调分类、整理、归纳的能力,以形成完善的知识体系,当然真正用起来需要大量的刻意练习。
更值得一提的是,我们不能只有简单的几种模型,而是尽可能多维度、跨学科的构建模型,否则我们都只是管中窥豹,陷入“自我”的误区。
2、行为层面:从无序中构造有序
假若机器能够学会人类在所有复杂情况下的应对方法,那么就可以进化成更强大的智能机器。
而人类的智能化学习,也仅仅是提升了单一个体在特定系统下的识别隐藏信息能力,但真实的人类社会要比这个复杂得多。
比如未知的人生,我们无法预测也无法确保每个节点都能做出正确的选择,甚至不知道节点在哪里;
比如很多人会感受到,企业组织从0到1之后,各部门开始各自为战、争夺利益,项目推进效率低下,业务创新越来越少,组织行为的复杂性加剧了企业整体环境的复杂性,熵不断增加。这也解释了为什么企业到最后终将走向灭亡。
当系统不可避免的走向无序,周围环境的不确定性越来越高,我们是否能够进化出某种形态结构,来长久的对抗世界的不确定性?
仍然回到“熵增定律”的原理中去寻找答案。
一个孤立系统中,熵永不减小。如果过程是可逆的,则其熵不变,如果过程不可逆,则熵(无序程度)增加。
(1)开放系统——外部信息流动
开放的核心理念在于:要保持与外界物质和能量的交换。
也就是人们常说的要有空杯心态。
人为了生存需要喝水、吃饭,每天都在与外界交换能量,倘若封闭起来只会死路一条。
人为了成长需要向不同领域不同时代的“老师”学习,丰富和优化自己的思维模型,傲慢与偏见,大多是源于思维模型太单一。
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