人们生活在对抗熵的增加。

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“努力工作很难,但躺下来真的很舒服。”

这句话一直像真理一样存在于我的脑海中,伴随着我睡在天堂的书和困难的问题中。躺着什么也解决不了。如果没有,就再躺一天。

为什么自律很难,为什么一年一度的国旗总是年复一年地写着?也许你会说,因为人们总是在不知不觉中变得懒惰,为什么人们会变得懒惰?当他们懒惰的时候,为什么事情不能朝着好的方向发展?

最近,我偶然接触到“熵增定律”的物理原理。在对地震有了三种看法后,突然发现一切都是基于科学的。最重要的是,它意味着个人管理和组织管理的科学方法。

薛定谔说:人们生活在熵增定律的对立面,生活以负熵为食。

这是另一个只有少数人知道并且值得记住的真理。

熵增定律是什么?

熵增定律的完整表达式:

在孤立的热力学系统中,没有外力,熵永远不会减少。如果过程是可逆的,它的熵保持不变,如果过程是不可逆的,它的熵增加。

这是由于德国人克劳修斯在1854年提出的概念:从低温物体向高温物体传热而不引起其他变化是不可能的。这也是著名的“热力学第二定律”。

德鲁克将熵引入管理科学:管理应该做的只有一件事,那就是如何抵制熵的增加。

华为总裁任研究熵,并将其作为中国企业发展的途径。

熵减:华为大学的生命力之源

最近,看看黄征在张一鸣和字节跳动品多的书面材料,我们也可以从他们的管理思想和行为中看到“熵”的影子。

“熵增定律”的主要观点是宇宙的复杂性总是在增加,一切都趋向于变成低能态。

例如,房间总是无意识地从整洁有序变成混乱无序,因为让它变得混乱的方法比让它变得整洁简单得多。

熵增加到熵减少| medium.com

例如,坐着比站着好,躺着比坐着好。

当你起床时,你正在做违背熵增定律的事情,你会感到不舒服。

坦率地说,“懒惰”也符合物理学原理。

但是为什么我们还要强迫自己站起来,企业要不停地辗转反侧,不让员工闲着呢?

在这篇文章中,我将从个人和组织的角度谈谈我的想法和启示。

不管答案是什么,重要的是首先澄清概念并提问。

首先,如何理解“熵”?

物理学研究者将熵分为热力学熵和信息熵,分别描述了分子状态的混乱程度和信息的不确定性。它们的本质属性是相同的,但前者是从宏观状态描述的,而后者是从微观状态描述的。

如果一个系统在宏观上是无序的,它对应于微观状态安排的各种不确定性。

如果一个系统是宏观有序,这意味着我们可以得到一个非常明确的微观状态的排列,它接近于最小熵的状态。

如下图所示:

假设这个图是一个信息系统,当整个图被排列成“熵”时,我们可以非常简单地解释它,熵是“熵”的英文单词。然而,当它被完全分解时,信息之间的混淆变得难以形容,解释的成本变得巨大,不确定性增加。

对应生活:一个男孩说:我只喜欢你。

此时,信息熵为0,因为只有一个确定性信息。

当一个男孩说:我喜欢你。

此时,女孩的信息熵会增加,因为她们可能喜欢除你之外的任何人。

当一个男孩说:我可能喜欢你。

这个女孩已经一团糟了。

因此,熵的本质是系统的“内部混沌度”。一个系统越混乱,看起来就越混乱。

在物理学中,“熵”是一个绝对值,可以计算出具体的数据。然而,当人们将“熵”引入人类社会并拥有“人”的视角时,系统的有序和无序就成为个人眼中的相对概念。

例如,这组数字:36732902。

它似乎是无序的,但如果我说这是我家生日的组合,这一系列数字对我来说是有序的,尽管对其他人来说是无序的,因为我知道其中隐藏的信息。

第二,如何理解“不可逆性”?

这是熵增定律的绝望。

正如“热力学第二定律”所说,没有任何其他影响,热量不可能自发地从低温物体转移到高温物体。

为了扭转热传递的方向,必须使用能量,并且能量在传递过程中总是会损失,而能量不能被100%地转换。

因此,“永动机”是人类的幻想。

为了使地球上的交通更有秩序,我们发明了汽车,但与此同时,它排放尾气,污染了系统外的环境,所以从更大的宏观系统来看,熵增加了。

企业为了增加利润增长过程中的确定性而招募人才和组建组织,但新的不确定性总是不可避免地出现在组织管理中。

这意味着熵总是在增加,事物往往从有序走向无序。在整个宇宙中,所有的恒星都死于燃料,质子衰变,黑洞合并并蒸发,并到达宇宙的尽头——热沉默。时间有一个箭头,指向混乱的方向。

绝望中的希望是,尽管整个宇宙的熵总是在增加,但在某个特定的区域它可以减少。

我们不能改变最终死亡的结局,但我们可以推迟结局。就像有些人在20多岁时死去,其他人可以活到80岁。

所以它对应于薛定谔的句子:“人们生活在熵增加的定律下,而生活在负熵上。”

如果我们什么都不做,明天将不会更好,甚至保持不变。友谊将会褪色,所爱的人将会离开你,事业将会走下坡路,十年前困惑的事情今年会更加困惑。

对于组织来说,如果没有合理的文化和制度指导,它们将在混乱或毫无生气的状态中迷失方向。

第三,如何对抗熵增?

既然“熵增”不是一件好事,我们如何与之抗争?

熵增定律本身隐藏了答案的方向。

在一个孤立的系统中,熵永远不会减少。如果过程是可逆的,它的熵保持不变,如果过程是不可逆的,它的熵增加。

熵从有序到无序增加,所以熵从无序到有序减少。为了简化复杂性,我们应该思考的问题是:如何从无序走向有序?

从两个角度回答这个问题:

1.认知层面:从无序中发现秩序

如前所述,对于一个系统来说,秩序和无序是与人类相关的。为什么一篇文章客观存在,但有些人认为它太简单,而另一些人说它不可理解?

为什么科学家能解释复杂的宇宙问题,而我不能?它取决于个人或组织的认知水平,即识别隐藏信息的能力。

“无所不知可以是永恒的”,它描述了上帝。我们不讨论上帝是否存在,但是如果你能识别出宇宙中所有隐藏的信息,我将尊重你为“上帝”。

作为普通人,我们只能继续学习,提高我们的认知,从上帝那里获得更多的视角。但如果是这样,就没人说了。

关键是如何学习。

最激励我个人的是“人工智能”

阿尔法戈打败了人类。作为一个门外汉,关键不在于它赢得了一盘棋,促进了人工智能的发展,而在于了解智能学习的过程。

雷·库兹韦尔在《机器的心脏》中谈到了智能,他同意一句谚语:“智能是在混乱中找到秩序的能力”。本质上,智能是人类思维过程的模拟。

相反,学习和使用知识的能力类似于智力,智力的一个重要学习方法是“建模”。

人类对事物的理解是一个在头脑中建模的过程。人脑根本无法储存大量无序的信息。因此,我们需要不断地在庞大的知识库中寻找规律,总结经验,形成模型,帮助我们更清楚地认识世界。

该模型的优点是可以重用。在构建了一个科学模型之后,它可以适应所有的变化而不发生变化。与普通机器相比,人类的优势在于“迁移学习”的能力,也就是说,如果模型在自然科学领域表现良好,它也可以应用于社会科学领域。

道家说:人生有二,人生有三,人生有三。

构建思维模型的方法可以引出具体的理论,如黄金金字塔原理、分类学、多元思维模型等。,此处不再赘述。如果你多读一些,你会发现你所谈论的是一件事,即强调分类、排序和归纳的能力,从而形成一个完善的知识体系。当然,真正使用它需要大量的深思熟虑的练习。

更值得一提的是,我们不能只拥有几个简单的模型,而是要尽可能把它们构建成多维度和跨学科的,否则我们都会陷入对“自我”的误解。

2.行为层面:从无序中构建秩序

如果机器能学会如何处理所有复杂的情况,它们就能进化成更强大的智能机器。

人类的智能学习只能提高单个个体识别特定系统中隐藏信息的能力,但真实的人类社会要比这复杂得多。

例如,在未知的生命中,我们无法预测或确保每个节点都能做出正确的选择,甚至无法知道节点在哪里;

例如,很多人会觉得企业组织从0到1后,各部门开始为自己的利益而战,项目推广效率低,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,熵也在不断增加。这也解释了为什么企业最终会灭亡。

当系统不可避免地出现故障,周围环境的不确定性越来越高时,我们能进化出某种形态结构来长期对抗世界的不确定性吗?

还是回到“熵增定律”去寻找答案吧。

在一个孤立的系统中,熵永远不会减少。如果过程是可逆的,它的熵保持不变,如果过程是不可逆的,它的熵增加。

(1)开放系统-外部信息流

开放的核心理念在于保持与外界的物质和能量交流。

也就是说,人们常说他们应该有一种空杯的心态。

为了生存,人们需要喝水和吃饭,并且每天与外界交换能量。如果他们被关闭,他们只会死去。

为了成长,人们需要向不同领域和时代的“老师”学习,丰富和优化他们的思维模式。傲慢与偏见主要是由于单一的思维模式。

企业也是如此。今天,许多人将谈论华为的5G,5G标准源自十多年前土耳其的阿里坎教授的一篇数学论文。华为发现了它,并投资数千人进行研究。如今,5G的基本专利数量约占全球的27%,排名第一。

“我们不断在全球范围内进行这种交流,我们自己吸收能量,他们也吸收我们的需求,并不断扩展。”

2012年,任写了一篇非常重要的《2012年实验室演讲》,其中多次提到反熵增思维。他清醒地意识到,华为和所有企业一样,面临着一个巨大的威胁:熵增。需要强调的是,封闭的系统将不可避免地耗尽能量而死亡。

一切都来自全国人大教授黄伟伟向任推荐的一本书,这本书似乎打开了人们的眼界。他将熵增定律引入企业决策和运营,支持华为大踏步前进。

(2)减少损失——内部信息畅通

对应于熵增定律中的不可逆性,即“能量在传递过程中总是会损失,并且不能100%转化”物理学中的损耗通常是由摩擦和碰撞以及两个物体之间的相对运动引起的。

对于个人来说,为什么你有向暴君和人渣学习的区别?当我看着同样的高等数学时,为什么会感到困倦?除了不同的学习方法,还有一个难题,那就是大脑结构不同,而学习支配大脑更有效率,也就是所谓的“神经效率假说”。

德国波鸿鲁尔大学的教授尔汉·根茨发现:

雪坝的脑神经元之间的连接更加高效和简洁。

简而言之,拥有好大脑的人信息损失更少,障碍更少,学习更容易。

图像来源:E世代,弗伦茨C,施吕特C,等。灰质的密度和仲裁的扩散标记预测智力的差异

完全平衡是另一种封闭状态。这个系统没有信息可以输出,也没有信息可以输入,因此失去了活力。在组织中,它是“你好,我是你好,每个人都是你好”,缺乏竞争机制,个人是自我满足的,好像他在一个稳定的舒适区。这时,“熵”接近最大值。

此时,需要外力来打破平衡,破坏舒适区。

亚马逊云自动气象站的诞生就是源于这个想法。AWS起初只是亚马逊内部的一个技术系统,但贝佐斯将其转变为一项外部服务业务,意外地获得了第二条增长曲线。

当服务被外部化时,也意味着跳出舒适区。它必须面对真正的竞争,并迫使自己做得更好。

以上是关于“反熵增”的一些相应的思维方向,简单的循环模型如下:

在构建模型后,组织人才的选择还可以参考模型中的条件:第一,在相应领域是否有足够的认知和智能学习能力;第二,它是否足够开放,是否愿意吸收新思想;第三,它是否总是远离舒适区;最后,不增加组织的损失是否足够诚实?

然而,因为每个人和组织是不同的,重点必须是不同的,所以这里的简单模型仅供参考。

其他媒体文章谈到“反熵增”,这通常是直接脱离“耗散结构”,这也与上述内容重叠。所以我去寻找它的来源,找到了“自组织理论”。

这是一个在20世纪60年代末建立和发展起来的系统理论。研究对象是复杂自组织系统的熵增和反熵增,即在一定条件下,系统如何从无序到有序,从低级到高级的自动变化。

凯文·凯利在《失控》中提到了“后达尔文主义”,他说“深度进化不一定比自然选择更神秘。他们将每一个动态共生、定向突变、跳跃理论或自组织理论视为一种机制,从长远来看,这种机制可以促进进化和创新,作为对达尔文无情选择过程的补充。”

这篇文章非常正面。他从发展的角度肯定了人的主观能动性,认为依靠自组织,我们可以独立进化,实现熵的减少,抵制熵的增加,抵制自然选择理论所谓的“适者生存”。

人们可以选择什么样的生活,对抗熵增,或者做一条咸鱼。毕竟,除了你自己,没有人有权关心你的生活质量。

但是商业组织通常没有选择,光明或黑暗,但只有一种方式。

最后,我在想,到底什么是现实生活和工作中的反熵增?人们发现,人性的七宗罪并没有逃脱。

附言

由于认知的局限,本文只是一个思考的起点,重点是寻找各种数据,思考和表达,这也使我的大脑从无序变得相对轻微……有序,好像思维的建立突然有了基础。

一种非常重要的感觉是,科学家真的很棒,他们已经发现了宇宙最基本的定律,我们只需要学会使用它们。

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