關於熵增定律,你需要知道這些

2020-12-11 人人都是產品經理

編輯導讀: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」。就像人的大腦,當事情堆積比較繁多,就會陷入「混亂狀態」,熵值就越大。如果不及時進行優化,排序,減少,大腦最終會處於混亂的無序狀態,影響人的自我成長。那麼,具體應該如何做呢?本文作者對此進行分析,與你分享。

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。

長大之後發現,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,然而最後卻發現「效率卻明顯的降低了」。

這些所有的現象,本質背後屬於「熵增定律」。

根據資料記載,1998年亞馬遜股東信裡面,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。

薛丁格說:「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」,並成為一個熵減高手,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 什麼是「熵增定律」

熵增定律提出是來源於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,那麼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,那麼自己可能就要費很大功夫找到其中的「規則」才能記住,要麼是死記硬背。

說了這麼多,先來了解下熵是什麼?

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。

那麼熵增的核心是什麼呢?

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,最後大腦無法多進程處理事情,它就會趨於混亂或者無序的狀態中。

從核心定義中理解,熵增是基於兩個潛質條件: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裡面10天不讓出門,餐飲食品全安排好,沒收與外界所有的聯繫工具,那麼這個人就會出現「熵增」的狀態。

為什麼會出現熵增呢?

我們了解到「熵」是形同混亂程度,那麼為什麼會增長呢?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,什麼是「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,並不能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,於是人類發明了汽車,火車,但是同時又排放出了很多的「尾氣」,汙染了地球的環境,所以從宏觀角度看,熵值還是在不斷增加。

在比如,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」。

在比如,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。

如果我們每天什麼都不做,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,家裡要製造垃圾,你要每天使用洗漱用品一樣。

那麼從公司層面,對於組織來說,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於熱寂,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,那麼對於個人,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。

為什麼很多文章有的人看的非常容易,而有的人卻看不懂,為什麼科學家可以解釋複雜的問題,而我們卻不能,這取決於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,才能獲得更多高於別人的視角去看世界,乃至於組織,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。

那麼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」,「人工智慧」學習的方法論。

先了解下何為人工智慧:

人工智慧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後形成標準動作的過程。

比如AI學習,AI對話,其實本質後面是通過代碼的方式,將知識輸入到資料庫中,然後基於人行為進行解析,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,然後進行總結,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,那麼認知就無法提升。

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」標籤,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,然後提煉底層資料庫,做合理化總結,最後形成標準化輸出。

為什麼要標準化呢?

標準模型的核心在於「重複利用」的價值,其一,對於機器來說,建立標準化可以節省人力。

其二,構建出標準化能夠減少決策的成本,其三用於流傳,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,最後分類歸納,提煉SOP形成體系,下次用的時候反覆進行刻意練習等。

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,這一切的過程屬於「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,然後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。

等到業績瓶頸之後,如果企業的創新,開放化跟不上,組織行為再複雜,那麼就可能加劇「整體環境的複雜」,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,那麼能做的便是「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,為什麼是這樣的模型,答案如下:

很多創業者初期在創業的時候,並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諮詢,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。

為什麼要開放系統:

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,那麼在於外界資源,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,對於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,在上學時為什麼會有偏科的情況,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。

增加槓桿,信息重組:

熵就像一個圓形中的「槓桿定律」,槓桿兩端一面是熵值,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麼在業務轉型,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,增加槓桿,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遊戲:

老師在黑板上畫了個圓,緊接著在圓中畫了個人,然後他又在圓圈的裡面加上了一座房子,一輛汽車和一些朋友。

然後老師說:「這是你的舒適區」,這個圓圈裡面的東西對你至關重要,你的住房,家人,朋友,還有你的工作,在這個圓裡面,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後,會發生什麼?教室裡瞬間鴉雀無聲。

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,其結果是什麼呢?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」,當你離開舒適區後,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,最後自己會「越來越混亂」,不知道未來要做什麼。

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裡打圈」,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後,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,那麼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3萬天就這麼浪費掉,最後熵值越來越大,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。

那麼,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,最後吃完了也不知道電腦視頻劇情講的什麼故事,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,比如新媒體的夥伴在寫一篇文章,結果中間需要插圖,打開網頁「找了很久」,最後找到合適的圖了,結果文章上半部分寫什麼卻忘記了。

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,清空額外的幹擾,把其他的用便籤記錄下來,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「生鏽」。

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於逃避和失敗,如果你不想讓自己變的更糟,那麼就從「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個伏地挺身,結果今天由於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,最裡面是舒適區,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於「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並沒有結果,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,而後則是如火箭般驟然升空,並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型曲線的增長後,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。

寫在最後:

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,熵減了形成複利,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,不知名上市公司網際網路學者,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 原創發布於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基於CC0協議

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