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如何利用“試錯”,找到最好的方向?

沒有科學方法的“試錯”,還不如“錯過”。
世界經理人專欄

人神共奮

全部文章首發于“人神共奮”微信公眾號(ID:tongyipaocha)。顛覆你對職場、管理、財富的看法。

沒有科學方法的試錯,還不如錯過

一、怎么做出更好的選擇?試錯!

萊特兄弟發明飛機的故事,大家都知道,不過當時這個賽道上,有很多團隊在競爭,其中最被人看好的是科學家塞繆爾·蘭利的項目,已經獲得美國政府和大研究所的資助。

而萊特兄弟是個標準的民科,高中都沒有畢業,靠自行車鋪賺的錢研發飛機,自然不被人看好。

而萊特兄弟最終成功的原因之一,后來有人分析,他們充分采用了一個非常科學的方法——風洞實驗。

想造出能飛上天的飛機,理論沒有任何問題,真正的困難在于復雜的天氣狀況下盡量延長飛行時間,這就需要通過試飛獲得大量的空氣動力數據,再不斷改造機型。可飛機這個東西,一旦飛行失敗,飛機毀了是小事,人沒了就全完了。

一沒有技術二沒有資金的萊特兄弟,只能向科學要辦法,他們注意到一個英國人的發明——風洞,并制造了世界上第一個能對模型機翼進行準確試驗的風洞。

風洞現在看是個很高大上的東西,光做一場實驗就要七位數,但一百年前萊特兄弟造出來的,卻是下面的樣子:

別小看它,萊特兄弟正是利用了這個東西,自制了200多個不同的機翼進行了上千次風洞實驗,取得了一整套科學數據,設計出了較大升力的機翼形狀。

一百年后,同濟大學11復制了萊特兄弟的風洞,實測結果,簡單歸簡單,確實給出相對準確的氣動數據。

之所以用這個故事開頭,因為萊特兄弟給了我們一個思路,去解決一個非常困難的問題——如何低成本的試錯。

試錯也是模糊的正確理念的一個重要方法。

二、再牛逼的技術也離不開試錯這個環節

有一種失敗是必然,而且是反復出現的,所以有人不管它叫失敗,叫試錯”——雷軍說:有機會一定要試一試,其實試錯的成本并不高,而錯過的成本非常高。

這話說得可不對,反復試錯的時間成本是相當高的,除非你能降低成本,并找到更有效率的方法。

我看到網上有人吐槽,特斯拉汽車的電池一點都不高科技,其實是把幾千顆松下筆記本電腦的電池芯捆成一堆。

好吧,這個說法其實也不算錯,就好像說匹薩不就是大餅上撒點肉,但關鍵在于怎么連接,哪里并聯、哪里串聯、怎么控制,方案可能成千上萬種。

特斯拉電池的設計方法就是窮盡這些可能,選取部分靠譜的設計方案,進行模擬實測,比較結果,再回頭改進方案,反復試錯,搞出了當時世界上最穩定的動力電池系統,

你看,再牛逼的技術也離不開試錯這個環節,不過,試錯畢竟是有成本的,必須有一些更好的手段去降低試錯成本。

前幾天聽了阿里云機器智能首席科學家閔萬里先生的一個演講,他有一個觀點:人工智能大數據時代,算法不是關鍵,所有算法原理都是九十年代的那幾篇論文,算力也不是問題,云計算越來越便宜了。

關鍵是把宏大的問題變成一個個小的需求痛點,設計出一個低成本試錯流程,得出初步的解決方案,再小步快速迭代。這個流程才是人能發揮的最大作用。

大數據就是人工智能時代的風洞,低成本的模擬現實生活中的某個特定場景,通過云計算的海量算力積累數據,找到最佳解決方案。

這其中最關鍵的是低成本+即時反饋系統

職場新手學習和成長的過程中,低成本試錯的原理同樣適用,也同樣需要這兩個條件。

三、個人工作中的即時反饋系統

先看第一個條件:設計一個即時反饋系統

學會一門樂器,只要一個好的老師、一套循序漸進的教程和長時間的反復訓練,因為每一點進步,你都能明顯地感覺到,老師還可以提醒你問題在哪兒。

演奏、體育運動、大部分體力勞動、部分簡單的技術性勞動,都是天生的即時反饋系統

但大部分工作都沒這么直接,比如銷售,你掌握了一門銷售話術,可前幾次都失敗了,原因可能是你還不熟練,也可能是顧客本身就沒有購買意愿。可糟糕的是,你無法知道到底是辦法不對,還是你用得不好,因此,你就無法去改進。

大部分有一定技術含量的工作,都無法直接反饋效果,你必須去設計一個即時反饋系統,思路有兩種,一個是拆細,二是去繁

先看拆細

有一次,劉謙做魔術表演前的彩排,做到某個環節時突然停下來,問坐在臺下的經紀人:昨天演到這里,觀眾為什么會笑?經紀人被問住了,他前一天就在臺下,根本沒有感覺到啊。

魔術和一般的表演不同,對觀眾的反應要求很高,他必須清楚地知道觀眾在哪里會屏住呼吸,在哪里會瞪大眼睛,在哪里爆發出掌聲。練習魔術表演的方法就是把整個過程拆細,把動作與觀眾的反饋一一對應起來,任何細微的意料外反應,都應該敏感地察覺到,然后再針對性的練習,才能不斷提高水平。

幾乎所有的工作都能找到可拆細可即時反饋的部分:

銷售員要把銷售中的典型情景分解出來,設計話術,獲取對方的反饋;

設計師要把視覺表現的環節分解出來,獲取合作者的反饋;

管理者也要把有效溝通的核心環節,獲取下屬的反饋……

另一個是去繁

工作中經常會發生這樣的事,你做了一個很棒的方案,在會議上一講,結果大家紛紛提意見,不是說成本太高,就是說時間不好把握,一盆盆冷水從頭淋到腳,這個反饋實在是太糟糕了。

其實這才是正常的,一個沒有經過任何設計的反饋系統,必然有大量背離初衷的雜音,去繁的方法就是每一次只對你核心關注的東西進行反饋。

比如這個方案你的設計目標就是提高效率,那只要在這一點上的反饋是正向的,就能給你帶來激勵,你就可以在此基礎上進行方案的迭代;如果你沒有聽到這方面的反饋,你就必須通過一定的話術主動獲取,并知道原因,再作改進。

拆細去繁都是為了創造一個直接反饋系統,這是不斷試錯的前提。

另一個是低成本,這是怎么辦到的呢?畢竟人不是機器,處理不了大數據。

四、更低成本地去試錯

在職業生涯的各種階段,都會遇到各自的難題,需要不停試錯。但人不是機器,反復試錯的過程,一定會讓你產生自我懷疑——我到底適不適合這條道路?

模糊的正確系列上一篇文章,其中講到一個觀點,當你看不清職業方向時,回到興趣愛好性格特點這兩個原點去思考。

 “興趣愛好性格特點之所以重要,其中的一個原因就是在你還是一個新手的時候,它們可以讓你以更低成本的去試錯。

如果你喜歡一件事,你更有可能無視你經歷的挫折,這是興趣愛好的低成本試錯;相反,如果是一時頭腦發熱的偽興趣,你根本無法忍受漫長的試錯過程,也無法克服以此為職業的無聊感。

如果你的性格比較適合做某一件事,這代表你已經積累了一些歷史經驗數據算法,你可能經歷的失敗更少一些,這是性格特點帶來的低成本試錯。

職業生涯中有大量的試錯過程,人跟人之比拼的也是試錯效率試錯效率正是取決于兩件事:

第一,不能偏離模糊的正確的大方向

第二,更低的成本與更高的反饋的效率

模糊的正確系列,已經寫到第四篇,開始涉及更多的細節方法,這一篇我講的是如何從大量的失敗中提取成功的原始模型,下一篇,我會談一談如何快速復制成功模型

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