今天小编分享的教育经验:吴军:成大事者,擅长用数学思维,欢迎阅读。
《更新书堂》· 第 379 篇
内容来源 | 本文摘自中信出版集团书籍
《富足》吴军 著
责编 | 金木研
第 7636 篇深度好文:4046 字 | 19 分钟阅读
每一个人都有自己理解世界规律的方法,这些方法没有对错之分,但是需要长期有效。
对我而言,数学思维是理解世界的一个工具。世界上的很多规律都可以用加减乘除来表述。
一、做事永远不要忽视负数
著名物理学家张首晟教授生前在硅谷做过一次报告,听报告的都是工程师、创业者和投资人,我作为他的朋友也去给他捧场。
在报告中,张教授问了大家一个问题:什么数自己乘以自己等于 4?大家都回答是 2。张教授见我微笑不语,就问我答案是什么,我说还有 -2。
张教授之所以想到 -2 这个例子,是因为凡事都有对立的两面,这是这个世界固有的特性。物质和能量是守恒的,有得必有失;电荷是守恒的,有正电就有负电;基本粒子常常会对应反粒子。
理解了这一点,想问题才能全面。而我能想到 -2 这个答案,则是出于对数学本身的理解。我在接触负数这个概念之后,就明白了在思考正数的时候永远不能忽视负数,这个习惯几乎伴随了我一生。
有了负数的概念,我们首先就必须明白,0 不是最小的数。今天几乎所有人都希望自己的钱越多越好,如果自己没有钱,就会觉得世界糟透了,天塌下来了。
其实在这个世界上,还有比没钱更糟糕的事情,那就是欠了一屁股的债,他们的钱就是负数。在美国,有 80% 的家庭处于负债状态,虽然其中很多人有房子作为资产可以抵押,但是房子通常不能马上兑现,而债则是要按月还的,更何况很多房子的价值其实抵不上房贷。
有了负数的概念,我们就知道,每做一件事的时候,获得的收益未必是正的,完全有可能是负的。
负数这个概念,大家最晚到初中时都会学到,而且从那时开始,高中再到大学课程中所有的数学题都可能出现负数答案。然而,在张首晟教授做报告的那一屋子听众中,学历最低的也是大学本科毕业生,却漏掉了负数的答案,这是为什么呢?
有人可能会觉得,是因为初中已经过去很长时间了,知识点忘记了,不是什么了不起的事情。
其实,很多人虽然学了中学数学,却没有学通透,只记住了一些知识点,而那些知识背后的意义完全不明白。
学完初中数学,就必须一辈子记住:世界上不仅有正数,还有负数。这件事要刻在自己的基因里,否则数学思维就还停留在小学水平。
即使不用金钱做投资,人的一辈子也是在不断地用自己的时间和生命投资。自己每做一件事情,就可能产生一个结果,这个结果可能是好的,也可能是坏的,但是人们通常只会想到好的结果,忽视坏的结果。
比如很多人总是说,朋友越多越好,多一个朋友多一条路。这句话听起来似乎没有问题,但是,朋友多了难免来不及甄别,不仅会遇到益友,也会遇到损友,甚至会把损友当益友。
二、做减法比做加法重要
无论是企业还是个人,从心理感受上讲,做减法都不是一件容易接受的事情,特别是已经投入了时间、精力、金钱和其他成本之后。
在乔布斯回到苹果之前,苹果有一堆产品线,但是几乎没有哪个产品是盈利的,因此乔布斯才要砍掉其中的大部分,集中资源做出几个能盈利的产品。但是很多企业家却想不清楚这个道理,总觉得市场上有那么多钱,自己不挣就可惜了。
今天,大部分初创公司的创始人在谈他们的计划时,都要让自己显得无所不能,都有庞大的商业计划。他们谈论的以及所做的常常是全面挑战行业里现有的企业,甚至想颠覆整个行业。
企业家有点雄心是好事,但通常的结果都是事与愿违。一个初创企业,各方面的资源都有限,又没有现成的产品和市场,照理讲不该做太多事情。那些一开始就把摊子铺得很大的企业,几乎无一例外都以失败收场,而且失败得特别快。
相反,那些能够聚焦于一点,把一个看似小的问题解决到极致的初创企业,即便最终不能做到成功上市,也会因为自身有特定的价值而被大企业收购,这些企业的成功率要高得多。
因此,几乎所有的风险投资人和机构,在投资前都会要求初创公司把自己的任务清单尽可能地精简,减到无法再减为止。事实证明,当创始人意识到做减法的意义,并且能够把心思放在做出具有代差的产品上时,他们就接近成功了。
对个人来讲,做减法时该舍弃什么。日本畅销书作家山下英子在《断舍离》一书中给了一个很清晰的原则:你想过什么样的生活,就保留相应的东西,放弃那些和你心目中的生活无关的东西,因为你实际上不需要它们。和目标没有关系的事情,就应该通过做减法删掉。
三、乘法思维:善用杠杆,事半功倍
善用杠杆的人,能够把一个技能反复使用,用一句通俗的话讲就是能够做到 " 一鱼三吃 "。不善于用杠杆的人,每做一件事都要从头开始,每一件事都是在做加法,加法自然没有乘法做得快。
能否用好杠杆取决于两个因素:一个是事情本身,另一个是人本身。
先说说事情。有些事情做好了,则容易加杠杆增加收益或者扩大影响力,而有些事情则不具备加杠杆的可能性。
比如,你本科学习的是数学或者理论物理学,那么研究生阶段就可以选择几乎所有理工科的专业,只要再补两三门专业课就够了。
二战后从事生物学研究的一大批生物学家,原本是学习物理学的,后来因为看到原子弹爆炸对人类造成的伤害,或者读了薛定谔《生命是什么》那本书后受到了启发,转而从事生物学研究了。
今天在华尔街从事金融的,很多是学习数学和理论物理学的,也就是说,打好数学或者理论物理学的基础将来有可能做很多事情,因为这两个学科教给人的都是最底层的逻辑。
相比之下,如果在大学学习的是某一个专业特定的技能,换一个专业几乎就要从头做起。这也是我一直强调的,如果有条件,在打基础阶段要做好通识教育,因为通识教育所获得的知识适用的范围特别广。
即使在一个特定的专业内,有些知识也具有可复用的价值,有些则属于很窄领網域的特定知识,对其他领網域的帮助不大。
以计算机行业为例,所有课程或者知识都属于下面三种中的一种:和系统有关的,和算法有关的,以及和应用有关的。
前两种学起来比较难,但是具有杠杆效应,学好了之后一通百通;最后一种知识最实用,学会了马上就能工作挣钱。很多人改行学计算机,为了尽快看到效果,都会去学最后一种与应用有关的知识,但是这些知识的可复用性比较差。
一个没有算法和系统基础的人,会发现自己那点应用知识过时得特别快。今天搞信息技术的人会出现 "35 岁中年危机 ",原因不难理解,他们掌握的知识不具有杠杆效应,而且其价值每三五年就衰减一半。
相反,一些受过科班训练的基础扎实的从业者就没有这个问题,因为他们知识的基础是算法和系统。我常常强调求道的重要性,因为道是可以应用于各种场合的,但是大部分人只看重对自己当下有用的术,
通常都是有针对性的,做不了乘法。
再说说人。世界上有两种人,一种人热衷于解决具体的问题,另一种人热衷于发明一种解决同类问题的机器,然后让机器把所有的问题都解决了。
前一种人做事情基本上是加法思维,后一种人则是乘法思维。世界上第一个制造出和图灵机等价的计算机的,并非美国二战时研发电子计算机的那批科学家,而是德国工程师楚泽。
楚泽原本的工作是计算飞机设计中的工程问题的,当时他用的工具是计算尺和数学用表。楚泽发现大部分问题用的公式都差不多,只是把数据换一换,但是这样的计算每一次都很花时间。
楚泽就想,应该制造一种机器,让它根据公式自动计算,于是他离职发明了德国的计算机。类似地,美国当初研制电子计算机也是出于同样的考虑,即为了计算远程火炮的弹道。
由于那些计算问题有很大的相似性,因此科学家想发明一种机器来完成它们,而不是一个问题一个问题地手工计算。当然,制造一种机器只是一种比喻,并非所有的问题都需要新造一种机器来解决,我们只是用这个比喻来说明思维方式的不同。
遇事该做加法还是做乘法,其实反映出人的两种不同的思维方式。有些人一定要强调每件事的特殊性,他们就习惯于做加法;有些人则能看到事物之间的共性,他们就会通过做乘法极大地提高效率。
我们不妨把自己想做的事情和不得不做的事情列一个清单,把那些和其他事情相关性小的、重要性差的事情统统删掉,集中精力把那些能够做出乘法效应的事情做好。
四、用乘方思维扩大影响力
为什么从同一个学校毕业的水平差不多的同学,工作几年后,就会有明显的差距,十几、二十几年后,就会有天壤之别。
这里面主要的原因是,有些人的成就是线性叠加的,有些人则是按照平方的速度,甚至立方的速度增长的。
要想进一步提高影响力,最好能让影响力随时间呈三次方、四次方增加。以信息技术行业为例,假如我们能够让自己写的代码不仅在自己负责的产品中使用,而且有越来越多的人也来使用我们的代码,那它的影响力就大了。
在全世界著名的信息技术公司中,很多产品会共用一个代码,而且其他企业也会使用。比如亚马逊 AWS 云平台中的代码,上百万的企业都在使用,这里面每一行代码的影响力都是巨大的。
如果你做的工作不仅被很多项目采用,做成了各种产品,每一个产品随着时间的推移用户数在不断上升,收入也在不断扩大,而且你能够不断完成这样有效果的工作,那么你的影响力就和工作年限的四次方成正比。
这样一来,当你工作了 10 年,你在行业的影响力就会非常大。这时,即便别人碰到了发展的天花板,你也依然是行业里最受欢迎的对象,因为任何一个部門都知道,你到哪里,就会给哪里带来巨大的效益。
很多人一辈子都在做简单的加法,他们虽然在进步,但是速度不够快。而有些人则是在做乘法,他们会用一项技能撬动一个很大的杠杆。我们知道,通常乘法比加法的结果要大。
很多人只知道世界上有正数,却忘记了世界上还有负数,他们做事顾头不顾尾,总以为自己能够获得,忘记了很多努力的结果反而会让自己失去。
懂得这些道理并不需要太多高深的数学知识,而只需要掌握数学思维,习惯于用数学的头腦来分析日常生活中见到的各种现象,从而更好地理解这个世界的规律。
* 文章为作者独立观点,不代表笔记侠立场。
9 月 16 日,笔记侠 "AI 新视野,增长新势能 " 第二届新商业智能大会,将在杭州宝盛水博园大酒店举办。
众多行业大咖、一线企业、初创公司在这里聚集,分享彼此对 AI 的认知和经验,帮你发现 AI 带来的增长势能,看到未来,融入未来,成为未来!
余票不多,先到先得。
分享、点赞、在看,3 连