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洞察商业思想演化:追溯进化论与机械论的本质区别与核心启示


发布日期:2019-11-19 06:41   来源:未知   阅读:

网上翻译工具哪个最好翻译最准确?香港三怪兰州大学第一医院与英国爱丁堡皇家外科学院建立学术交,革命以来,商业创新越来越快,商业周期越来越短。在这样一个全新的时代,企业界普遍感到传统的商学知识、管理工具逐渐变得捉襟见肘。近的思想逐渐被引入企业管理,也从硅谷逐步传入中国。普遍认为与进化论相对应的思想,是牛顿力学时代以来机械论的思想。究竟进化论与机械论意味着什么?它们对

机械论的中心思想,就是找到严格的因果规律。找到规律后,如果出现符合这个因的情况,那么就确定无疑地得出果。例如牛顿的三大力学定律,在日常环境中是确定无疑有效的。正是这种科学的思想,推动着人类社会从17世纪到18世纪末进入了启蒙时代,从此人类社会发展步入快车道。

4.这些规律大规模应用于社会各个层面,特别是用于指导进一步的科学研究和实际应用。

科学革命以来,大部分的科技成果都是遵循这样的科学方法论。正是因为我们“发明了发明的方法”,才让近现代的科学得以快速进步。

达尔文提出进化论是巨大的贡献,揭示了生物进化的本质规律,而这是一套与机械论所代表的科学观截然不同的独特逻辑。

1.生物的繁衍与进化,主要是受基因层面主导(基因知识在达尔文之后才得以发展,但支持了进化论);

2.生物物种每一代都有变异,主要体现在两方面:一是后代的基因(一般情况下)是由双亲基因结合而成;二是每一代的基因都比上一代略有变化,从而形成生物特点的细微差别;

3.产生变异后的每一代生物物种,都要接受自然环境的考验。最适合环境的物种得以发展壮大,而不适合生存的物种慢慢被淘汰。这样,能够不断生存繁衍的物种,都是能够适合环境的物种。

例如,根据《人类简史》,大约7万年前有很多类的人种同时存在。由于基因突变,当时其中一类人种产生了抽象思考和语言能力,从而使得他们具有了组织资源和协调行动等能力,在地球上生存繁衍能力远胜于其他人种。他们被称为智人。到了大约一万年前,其他人种都已经灭绝殆尽,只剩下智人逐渐进化为现代人类。

机械论强调严谨的实验方法与严格的逻辑论证,通过测试的才纳入科学知识体系。

如果充分运用“奥卡姆剃刀法则”,我们可以进一步挖掘两者最关键的不同,其实在于:进化论本质上是一种大规模试错法(机械论可以说是一种演绎法)。

在信息时代开启以前,过去数百年来,世界经济的本质还是工业经济。工业经济的代表性行业,主要是工业、服务业、房地产、金融等。这些行业的科学基础,是经典的科学范式,包括传统物理、化学、社会学等。一方面,这些学科的本身具有知识体系稳定、不易变化的特点;另一方面,这些行业的商业模式与生俱来就是要追求效率和稳定。

例如,上世纪下半页,精益生产思想大行其道,丰田提出准时制生产方式(Just In Time,JIT)被广泛学习,工业界普遍在追求无库存生产方式以降低成本的同时,还要求保证产品质量。

之所以说没条件,是因为进化论方法论的核心——试错法,在样本小的情况下是不可靠的;而要大样本、大规模的话,往往代价大得难以承受。

比如:我们要开发一种新药,如果采用大规模试错法,那大概的逻辑就是对现有的药的配方作出千变万化,然后就每一个变化去试验试错。如果只是让少数几个人试用的话,即使疗效很好,这样也远远不能说明新药有效。而要做大样本试验的话,即使不考虑安全问题,也是不可能的。因为需要试验的药的配方太多太多,而每一个配方需要的试验对象又是超大数量。这里每一个数量要求都是动辄十万、百万量级以上,想想便知,这条路是走不通的。

过去的困难,就是未来的钥匙。如果我们反过来看,亦正是这些短板在新的时代得以被克服,也就推动了新科技以及进化论思想的发展。

自20世纪末,信息经济开始引领风骚。信息经济的代表性行业,主要是计算机、芯片、互联网、电信、通信设备、大数据、云计算、AI人工智能等。这些行业的科学基础,是新兴的科学范式,包括通信科学、电子工程、网络科学、混沌科学、复杂性科学、三论(信息论、控制论、系统论)等。一方面,与经典的物理化学相比,这些学科的共性是复杂和变化快。例如,芯片性能基本按照摩尔定律的预测高速发展,相关行业很少有恒久不变的知识基础。

以中国互联网为例,商业模式一直快速演变,从最早的门户网站,到聊天工具、PC端的网络游戏、电子商务、直播、互联网金融、O2O、移动端游戏、共享经济、智能推荐内容、短视频……等等,让人眼花缭乱、目不暇给。

在这样的技术与商业背景下,以试错法为核心的进化论思想就有了发扬光大的必要。

技术条件大幅度成熟,使得低成本获得大样本数据成为可能,从而克服了此前试错法的应用不具备前提条件的瓶颈。

1.随着移动互联网的普及以及存储技术成熟,全社会信息量与数据量大增。有数据表明,过去三年,人类产生的数据量,相当于人类社会最早期直到三年以前的数据总和。

2.随着摩尔定律不断发挥作用,芯片的性能不断以指数级增长,使得计算机处理海量数据、海量信息的能力快速提高,从而使得快速分析海量的样本数据可以实现。

例如,按照过往非常有限的数据量与计算能力,计算机很难做到识别全国每一个人的脸部特征,所以人脸识别技术一直很难推进。直至近年,由于移动互联网的发达,人脸数据的采集变得非常容易,这是样本数量的进步;计算机性能大幅提高,开展实时识别每一幅图片,以及与数据库的人脸数据进行比对等工作,速度可以非常快,这是计算能力的进步。目前人脸识别技术在安防领域的应用已越来越广泛。

此外,在资本层面,风险投资体系的引入和逐步成熟,也进一步提高了新兴产业试错的空间。

因此,在必要性、试错空间各方面条件都成熟的情况下,以试错法为核心的进化论思想开始引入商界,也就水到渠成了。

根据当前科技与商业的发展趋势,我预判试错法应用的基础将越来越牢固。云计算,5G,IoT,大数据、集成电路半导体等“硬核”技术还将不断发展和成熟,这将继续推动数据量以及计算能力两者以指数级增长。有了这样的技术基础,试错法将逐步占据商业思想非常核心的位置。

例如,遗传算法是在程序领域采用了进化论试错法的一种逻辑,它是机器学习与人工智能技术的核心之一。

1.算法主要是程序主导。通常而言,第一代的原始程序是随机生成的,而不对如何完成特定任务作出事前的假设(因此第一代程序完成任务的表现会很糟糕)。并且生成数量非常多的原始程序,就好像生物通常会确保每一代后代数量足够多一样。

2.不断生成下一代程序,生成规则是:每一代的程序要进行代际变异,变异方法与生物从双亲遗传类似,在上一代表现好的程序中,随机或按一定规则拼接而成下一代程序。

3.产生变异后的每一代新程序,继续接受任务挑战。表现最好的程序继续按上述规则“繁衍”下一代,而不适合任务完成的程序则逐代被淘汰。

在过去,受计算能力与数据量的制约,遗传算法的普及较慢。但随着云计算、AI芯片等信息技术基础设施的完善和提速,完全可以预见遗传算法将推动人工智能和相关产业快速增长。身处相关领域,掌握进化论思想将是必要条件。

1.科技进步推动着商业变革。在技术快速进步的同时,商业模式也同步跟随、快速迭代。

2.机械论与进化论两种思想从科学发展而来。而应用哪种思想,主要取决于技术和产业发展的阶段与特点。

3.进化论的本质是大规模试错法思想。这种思想的实现,必须要有前提条件与试错空间。

4.科技仍在不断高速发展,技术变化、产业变化、商业变化也将同步。在这样的大背景下,进化论思想的应用将是大势所趋,其在管理界、企业界的战略价值将进一步凸显。

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