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趋势和随机

  13年的时候,公司编程大赛的题目是蚁群算法。灵感源自,科学家对一群蚂蚁做了个实验,在蚁群和食物源之间设置了两条长短不一的通道,没过多久,几乎整个蚁群都发现了最短的路线。
  为什么呢?
  蚂蚁在爬行过程中会释放某种信息素,其他蚂蚁会跟踪信息素强的路径走。相同时间内,路短的通道,蚂蚁来回次数更多,释放的信息素就会比路长的强,然后吸引更多的蚂蚁选这条路,越多的蚂蚁选这条路,这个地方的信息素就越浓,更多的蚂蚁就过来了。
  这就是趋势。
   当然,编程大赛的题目不会就这么简单,给定的不再是两条通道,而是随意设计的一张很大的地图,有无数条通道从蚁群通往食物源。但是,通道太多,蚂蚁第一次放出去远远覆盖不全,因为新的通道上没有信息素,根据趋势,所有的蚂蚁都会越来越集中到已知覆盖范围内的最短路径上,也就是蚂蚁变聪明了,没有蚂蚁愿意放弃已知捷径,去寻找新的路径。
  这样就会面临一个问题,现在找到的最短路径,并不是真实的最短路径,甚至差的很远。这个时候就要引入新的机制,概率随机。一只蚂蚁大部分时间按照趋势运动,一定概率下,需要随机运动,来探索未知领域,寻找到新的趋势。已知领域越大,真相就越近,当已知扩大到整张地图时,真相就浮出水面。
  这就是随机。
  
蚁群模型

  我们姑且把上面讲的蚁群觅食现象,称为蚁群模型,这个模型里,除了趋势和随机,还需要加入另外一个因素,就是眼界。
  你可能会觉得,最短路径不就是两点之间取直线么,但那是人的视角,蚂蚁是二维动物,它只能看到前后左右各一步的距离,人的视角之于蚂蚁,就相当于上帝视角之于人。就好比,十年前的你能预测到十年后的今天,社会能发展成这等模样么?
   梳理一下这个模型:蚂蚁的眼界非常窄,单靠一只蚂蚁不可能找到目标,但是可以用自己和其他蚂蚁的信息素作为反馈机制,找到眼界里的趋势,又通过随机机制,扩大眼界,找到新趋势,无限逼近或找到目标。
   好,这个模型建立起来后,我们看看这个模型能不能套用在人身上。
   对于人来说,方向远远比努力更重要。
   比如你的孩子在菜场剁鱼头,那么无论他比别人早起三个小时,还是晚睡四个小时,收入增加都是有限的。但是你发现,村里原来出去上了大学的人,过年回家都人五人六了,在你的眼界里,读书上大学就应该被定义为趋势,你的孩子不应该再无比努力的雕琢刀工,而是放下菜刀,读书考大学。
   再比如,你村里的青年马云,已经意识到考大学是一种趋势,发愤图强,连考了三次,终于如愿。后来做了英语老师,他当时的趋势应该是成为全国十佳优秀青年教师,但是他在西湖边接待老外拓宽了视野,并在一次偶然的随机事件--去美国讨债--中接触到了互联网,无意连接到了一个更大的趋势,成为了后来的马云。
  
学习敏捷力

  那么,你是想成为菜场的剁鱼小贩,还是英语老师,还是马云呢。
  你可能会说,你并不想成为一个剁鱼小贩,但也无意成为下一个马云,安静的做一个英语老师就可以了。但是,当今社会发展之快,经常会让你基于老模式下的努力,变得毫无意义。
  比如,你是一个诺基亚手机键盘的设计工程师,为了解决用户的痛点,加班加点,准备设计出一款更好的键盘,但是iphone出现了,它虽然没有解决键盘的老问题,但是却让你准备解决键盘问题的努力变得毫无意义。
  你兢兢业业,勤勤恳恳想要维持的稳定,可能因为时代的某一个小浪潮,瞬间就化为乌有。
  那应该怎么做呢。
  判断趋势,如果你所处的行业,大量优秀的人已经开始流失,人才不再进来,留下的都是混吃等死,恨不得体制一万年不变的人,那么这个行业可能就不在趋势上,如果你的公司里面长久以来都是一批人,用一样的流程做一样的产品,公司的增长可能也就消失了,如果你自己,还在一直使用10年前的技能包打天下,失去了对新事物的好奇心,失去了学习的动力,害怕变化,成长也就不再了。
  对于个人而言,判断行业或者公司的趋势是很难的,需要很大的运气成分。
  但是,敏捷里有两个概念,一个是迭代,一个是小步快跑(或者说精益),这是一种不知道未来具体是什么的模式,通过设定开始和规则,然后不停的迭代,把当下每个迭代的事情做到极致,每个迭代后的反馈和输出,又重新作为输入,进入到下一个迭代。以此无限接近趋势。
  放大到通用层面,我们先在自己眼界范围内,不断学习身边、或者网上的牛人的工作方法,思维方式,甚至生活节奏,把这些牛人在做什么定为自己的趋势,然后不断迭代,让自己保持在趋势中。
  除此之外,可以每年都做一件过去没做过的,有趣或者有价值的事情,让自己的生活存留一定的概率随机,保持连接到其他各种新趋势的可能性。
  一段时间回过头,你或许会发现,追求稳定是多么可笑,未来在哪里也已经不再重要,只要保持敏捷力,过程的每一刻都是美丽的。
    文/昵称:袁国彬
**来源:微信公众号:敏捷力 (ID:minjie_li)**_