如何利用“试错”,找到最好的方向?

2019-06-10 00:10来源:人神共奋

摘要:职业生涯中有大量的“试错”过程,人跟人之比拼的也是“试错效率”,而“试错效率”正是取决于两件事:第一,不能偏离“模糊的正确”的大方向,第二,更低的成本与更高的反馈的效率。

没有科学方法的“试错”,还不如“错过”

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怎么做出更好的选择?试错!

莱特兄弟发明飞机的故事,大家都知道,不过当时这个“赛道”上,有很多团队在竞争,其中最被人看好的是科学家塞缪尔·兰利的项目,已经获得美国政府和大研究所的资助。

而莱特兄弟是个标准的民科,高中都没有毕业,靠自行车铺赚的钱研发飞机,自然不被人看好。

而莱特兄弟最终成功的原因之一,后来有人分析,他们充分采用了一个非常科学的方法——风洞实验。

想造出能飞上天的飞机,理论没有任何问题,真正的困难在于复杂的天气状况下尽量延长飞行时间,这就需要通过试飞获得大量的空气动力数据,再不断改造机型。可飞机这个东西,一旦飞行失败,飞机毁了是小事,人没了就全完了。

一没有技术二没有资金的莱特兄弟,只能向科学要办法,他们注意到一个英国人的发明——风洞,并制造了世界上第一个能对模型机翼进行准确试验的风洞。

风洞现在看是个很高大上的东西,光做一场实验就要七位数,但一百年前莱特兄弟造出来的,却是下面的样子:


别小看它,莱特兄弟正是利用了这个东西,自制了200多个不同的机翼进行了上千次风洞实验,取得了一整套科学数据,设计出了较大升力的机翼形状。

一百年后,同济大学1:1复制了莱特兄弟的风洞,实测结果,简单归简单,确实给出相对准确的气动数据。

之所以用这个故事开头,因为莱特兄弟给了我们一个思路,去解决一个非常困难的问题——如何低成本的试错。

而“试错”也是“模糊的正确”理念的一个重要方法。

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再牛逼的技术也离不开试错这个环节

有一种失败是必然,而且是反复出现的,所以有人不管它叫失败,叫“试错”——雷军说:有机会一定要试一试,其实试错的成本并不高,而错过的成本非常高。

这话说的可不对,反复试错的时间成本是相当高的,除非你能降低成本,并找到更有效率的方法。

我看到网上有人吐槽,特斯拉汽车的电池一点都不高科技,其实是把几千颗松下笔记本电脑的电池芯捆成一堆。

好吧,这个说法其实也不算错,就好像说“匹萨不就是大饼上撒点肉”,但关键在于怎么连接,哪里并联、哪里串联、怎么控制,方案可能成千上万种。

特斯拉电池的设计方法就是穷尽这些可能,选取部分靠谱的设计方案,进行模拟实测,比较结果,再回头改进方案,反复试错,搞出了当时世界上最稳定的动力电池系统,

你看,再牛逼的技术也离不开试错这个环节,不过,试错毕竟是有成本的,必须有一些更好的手段去降低试错成本。

前几天听了阿里云机器智能首席科学家闵万里先生的一个演讲,他有一个观点:人工智能大数据时代,算法不是关键,所有算法原理都是九十年代的那几篇论文,算力也不是问题,云计算越来越便宜了。

关键是把宏大的问题变成一个个小的需求“痛点”,设计出一个“低成本试错流程”,得出初步的解决方案,再小步快速迭代。这个“流程”才是人能发挥的最大作用。

大数据就是人工智能时代的“风洞”,低成本的模拟现实生活中的某个特定场景,通过云计算的“海量算力”积累数据,找到最佳解决方案。

这其中最关键的是“低成本+即时反馈系统”。

职场新手学习和成长的过程中,“低成本试错”的原理同样适用,也同样需要这两个条件。

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个人工作中的即时反馈系统

先看第一个条件:设计一个“即时反馈系统”

学会一门乐器,只要一个好的老师、一套循序渐进的教程和长时间的反复训练,因为每一点进步,你都能明显地感觉到,老师还可以提醒你问题在哪儿。

演奏、体育运动、大部分体力劳动、部分简单的技术性劳动,都是天生的“即时反馈系统”。

但大部分工作都没这么直接,比如销售,你掌握了一门销售话术,可前几次都失败了,原因可能是你还不熟练,也可能是顾客本身就没有购买意愿。可糟糕的是,你无法知道到底是办法不对,还是你用得不好,因此,你就无法去改进。

大部分有一定技术含量的工作,都无法直接反馈效果,你必须去设计一个“即时反馈系统”,思路有两种,一个是“拆细”,二是“去繁”。

先看“拆细”。

有一次,刘谦做魔术表演前的彩排,做到某个环节时突然停下来,问坐在台下的经纪人:“昨天演到这里,观众为什么会笑?”经纪人被问住了,他前一天就在台下,根本没有感觉到啊。

魔术和一般的表演不同,对观众的反应要求很高,他必须清楚地知道观众在哪里会屏住呼吸,在哪里会瞪大眼睛,在哪里爆发出掌声。练习魔术表演的方法就是把整个过程“拆细”,把动作与观众的反馈一一对应起来,任何细微的意料外反应,都应该敏感地察觉到,然后再针对性的练习,才能不断提高水平。

几乎所有的工作都能找到可“拆细可即时反馈”的部分:

销售员要把销售中的典型情景分解出来,设计话术,获取对方的反馈;

设计师要把“视觉表现”的环节分解出来,获取合作者的反馈;

管理者也要把“有效沟通”的核心环节,获取下属的反馈……

另一个是“去繁”。

工作中经常会发生这样的事,你做了一个很棒的方案,在会议上一讲,结果大家纷纷提意见,不是说成本太高,就是说时间不好把握,一盆盆冷水从头淋到脚,这个反馈实在是太糟糕了。

其实这才是正常的,一个没有经过任何设计的“反馈系统”,必然有大量背离初衷的杂音,“去繁”的方法就是每一次只对你核心关注的东西进行反馈。

比如这个方案你的设计目标就是“提高效率”,那只要在这一点上的反馈是正向的,就能给你带来激励,你就可以在此基础上进行方案的迭代;如果你没有听到这方面的反馈,你就必须通过一定的话术主动获取得,并知道原因,再作改进。

“拆细”和“去繁”都是为了创造一个“直接反馈系统”,这是不断试错的前提。

另一个是“低成本”,这是怎么办到的呢?毕竟人不是机器,处理不了大数据。

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更低成本地去试错

在职业生涯的各种阶段,都会遇到各自的难题,需要不停“试错”。但人不是机器,反复“试错”的过程,一定会让你产生自我怀疑——我到底适不适合这条道路?

“模糊的正确”系列上一篇文章,其中讲到一个观点,当你看不清职业方向时,回到“兴趣爱好”和“性格特点”这两个原点去思考。

“兴趣爱好”和“性格特点”之所以重要,其中的一个原因就是在你还是一个新手的时候,它们可以让你以更低成本的去试错。

如果你喜欢一件事,你更有可能无视你经历的挫折,这是“兴趣爱好”的低成本试错;相反,如果是一时头脑发热的“伪兴趣”,你根本无法忍受漫长的“试错”过程,也无法克服以此为职业的无聊感。

如果你的性格比较适合做某一件事,这代表你已经积累了一些“历史经验数据”和“算法”,你可能经历的失败更少一些,这是“性格特点”带来的低成本试错。

职业生涯中有大量的“试错”过程,人跟人之比拼的也是“试错效率”,而“试错效率”正是取决于两件事:

  • 第一,不能偏离“模糊的正确”的大方向

  • 第二,更低的成本与更高的反馈的效率

“模糊的正确”系列,已经写到第四篇,开始涉及更多的细节方法,这一篇我讲的是如何从大量的失败中提取成功的原始模型,下一篇,我会谈一谈如何快速“复制成功模型”。

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