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熵增定律。

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舉報 2020-12-06

平衡態(tài)是一個人“熵”最大的時候

看似平穩(wěn)安逸,實則假性繁華,危機重重。

長大之后發(fā)現(xiàn),躺在沙發(fā)上非常的舒服,讓自己靜下來安靜做一件事情就非常的難,有的人一個月可以胖10斤,但是減5斤就變的非常的不易

認(rèn)真觀察,世上所有的事物都是從“有序”變的無序,比如一星期不出門,屋子照樣會變的混亂,我們一直在強調(diào)自律,可是卻只有極少人做到。
生命與群體之間總是在發(fā)生著變化,比如公司大了,“組織架構(gòu)”會變得更細(xì)化,反之體積就變的臃腫,官僚主義,流程化主義就變的多了,然而最后卻發(fā)現(xiàn)“效率卻明顯的降低了”。
這些所有的現(xiàn)象,本質(zhì)背后屬于“熵增定律”。
根據(jù)資料記載,1998年亞馬遜股東信里面,貝佐斯說到:“我們要反抗熵增”,(we want to fightentropy),管理學(xué)大師彼得·德魯克也說過:“管理就是要做一件事情,就是如何對抗熵增“。

只有這樣,在整個企業(yè)運行的過程中,生命力才會增加,而不是隨著臃腫,效率低下默默走向死亡。
薛定諤說:“自然萬物都趨向從有序變得無序”,即熵值在增加,而生命需要通過不斷抵消其生活中產(chǎn)生的正熵,使自己維持在一個穩(wěn)定而低的熵水平上,生命以負(fù)熵為生”。
在個人成長中,我認(rèn)為每一個人都要意識到“熵增”,應(yīng)該學(xué)習(xí)“熵減”,并成為一個熵減高手,這樣你才能清晰的認(rèn)知到哪些事情是重要的,那些應(yīng)該快速攻破的。




01.什么是“熵增定律”。

熵增定律提出是來源于1854年,一位叫克勞修斯的德國人,他認(rèn)為在一個封閉的系統(tǒng)內(nèi),熱量總是從高溫物體流向低溫物體,從有序走向無序。

如果沒有外界向這個系統(tǒng)輸入能量的話,那么熵增的過程是不可逆的,最終會達(dá)到熵最大的狀態(tài),系統(tǒng)陷入混亂無序。



就好比上面這張圖,當(dāng)圖中整體英文單詞(ENTROPY)完整的時候,我們非常容易理解所表達(dá)的意思。


而它被完全打亂的時候,你就很難記住它,信息和信息之間的混亂程度就不可描述了,同時你與別人解釋的成本也就別的更大了,因為無序,造成不確定也就多了。


再比如說:12345678

看起來非常有序,也非常容易記憶,如果把它打算重新排列,沒有任何規(guī)則,那么自己可能就要費很大功夫找到其中的“規(guī)則”才能記住,要么是死記硬背。


說了這么多,先來了解下熵是什么?


熵(shang)形容一個系統(tǒng)中無效的能量,用來度量系統(tǒng)的“內(nèi)在混亂程度”,好比人的大腦,當(dāng)事情堆積的比較繁多,就會陷入“混亂狀態(tài)”,相對,熵值就越大。


在物理學(xué)中,熵也是一個絕對值,能夠計算出具體的數(shù)據(jù),但是當(dāng)人們把熵引入到社會中,有了“個人”的視角,相對也就多了一個“處理器”,系統(tǒng)的有序和無序也就成了相對的概念。


那么熵增的核心是什么呢?


從個人成長角度,我們每天大腦攝入各種各樣的事情,學(xué)習(xí)各種知識等內(nèi)容,大腦需要記憶,需要處理,也就意味著CPU系統(tǒng)中“熵值”在不斷的增加。


如果不及時的優(yōu)化,排序,減少,最后大腦無法多進程處理事情,它就會趨于混亂或者無序的狀態(tài)中。


從核心定義中理解,熵增是基于兩個潛質(zhì)條件:封閉的系統(tǒng)+無外力做功,只有打破這兩個條件,才能實現(xiàn)熵減。


何為封閉的系統(tǒng)?


不與外界環(huán)境,物質(zhì),能量和信息交換的系統(tǒng)稱之為封閉式系統(tǒng),即一個封閉的系統(tǒng)可能走向混亂,無目的,以及怠惰狀態(tài)的趨勢。


就好比人的大腦,若把一個人關(guān)在屋子里面10天不讓出門,餐飲食品全安排好,沒收與外界所有的聯(lián)系工具,那么這個人就會出現(xiàn)“熵增”的狀態(tài)。


為什么會出現(xiàn)熵增呢?


我們了解到“熵”是形同混亂程度,那么為什么會增長呢?簡單的邏輯就是世間萬物需要發(fā)展,發(fā)展就需要迭代,如果不保證有效的運行,它就會變得的混亂。


當(dāng)然熵也是一種“不可逆的東西”,這也是最絕望的,什么是“不可逆”的行為呢?


運用熱力學(xué)第二定律所描述:不可能使熱量從低溫物體,自發(fā)地傳遞到高溫物體,而不產(chǎn)生其他影響。


如果要使熱傳遞的方向調(diào)換順序,必須利用能量,但能量在轉(zhuǎn)移的過程中又是出現(xiàn)損耗的情況,并不能100%的進行轉(zhuǎn)化,所以“永動機”是人類的幻想,世界上的熵還在不斷增加。


舉一個簡單的例子:


就好比為了地球上我們交通有序,于是人類發(fā)明了汽車,火車,但是同時又排放出了很多的“尾氣”,污染了地球的環(huán)境,所以從宏觀角度看,熵值還是在不斷增加。


在比如,把你關(guān)進屋子10天,封閉狀態(tài)下,餐飲食品產(chǎn)生的垃圾無法丟棄,時間長造成的氣體無法排除,這也是一種對社會環(huán)境的“熵增”。


在比如,公司在招聘的時候,人多了做事更快,更有質(zhì)量,形成組織力的核心是為了利潤的增長的確定性,但是組織中也會出現(xiàn)很多不確定性因素。


從字面意思,你可以理解為“熵”每天其實都在增加的,事物總是從有序到無序,從無序到有序進行發(fā)展的。


如果我們每天什么都不做,其實明天也會呈現(xiàn)為熵增的狀態(tài),甚至不會保持原樣,比如你要吃飯,家里要制造垃圾,你要每天使用洗漱用品一樣。


那么從公司層面,對于組織來說,如果沒有合理的文化制度引導(dǎo),就會在混亂無序中迷失方向。


熵增不僅預(yù)示著宇宙終將歸于熱寂,人類終將消失。


從世界角度,熵增關(guān)乎著國家的發(fā)展,企業(yè)的發(fā)展,組織的變革,從個人角度,熵增關(guān)乎一個人自律的情況,獲得財富與成就的大小。



02.“無序”到“有序”。

既然我們清晰的了解到熵增不是好東西,那么對于個人,我們該如何對抗,進行有效的梳理呢?其實答案的本身,熵增已經(jīng)告訴了我們。


我們不妨在看下“熵增的定義”,在孤立的系統(tǒng)中,熵是不減少的,如果過程不可逆,則熵會增加或混亂,如果過程是可逆的,則熵?zé)o序或減少。


從這個角度,我們清晰的可以做出有效的分析,其一是從無序到有序,從有序到“熵減”。


1.認(rèn)知層面從無序要有序

在一個系統(tǒng)中,無序和有序其實是相對的。


為什么很多文章有的人看的非常容易,而有的人卻看不懂,為什么科學(xué)家可以解釋復(fù)雜的問題,而我們卻不能,這取決于個人或組織的認(rèn)知程度,即識別信息的核心能力。


如果一個人能做到上知天文下知地理(全認(rèn)知角度),這就成了上帝的視角,上帝是否存在我們不解剖,但是你能掌握世界上全部的信息,你也可以稱之為“上帝”。


作為一個普通人,我們只有持續(xù)的學(xué)習(xí),提升自身的認(rèn)知,才能獲得更多高于別人的視角去看世界,乃至于組織,這樣對自己來說才能“熵減”。


請記住,熵值越大,你的大腦就越混亂,就越不想進步,就會待在舒適區(qū),久而久之,認(rèn)知就會不斷下降。


那么到底如何有效的學(xué)習(xí)才能讓熵值不出現(xiàn)增長的狀態(tài)呢?


我認(rèn)為最簡單的方式不是學(xué)習(xí)同行,也不是和優(yōu)秀的人學(xué)習(xí),而是要學(xué)習(xí)“機器學(xué)習(xí)”“人工智能”學(xué)習(xí)的方法論。


先了解下何為人工智能:

人工智能主要定義可以分為兩個層面:一是人工,二是智能,人工比較容易理解,智能如果應(yīng)用熵增的定律,我認(rèn)為它是將無序變成有序的過程,智能也是對信息處理后形成標(biāo)準(zhǔn)動作的過程。


比如AI學(xué)習(xí),AI對話,其實本質(zhì)后面是通過代碼的方式,將知識輸入到數(shù)據(jù)庫中,然后基于人行為進行解析,做合理的需求匹配,滿足人的日常。


用智能的方式去學(xué)習(xí)是因為“智能化”對信息的處理要求相對更高,更準(zhǔn)確,更為標(biāo)準(zhǔn)化,比長輩,上級分享的經(jīng)驗更有批量參考的依據(jù)。


人的大腦本質(zhì)無法存儲很多東西,也就意味著從知識角度,我們可以大量BD,但是認(rèn)知不能。


我們對認(rèn)知的提升,和AI建模相似,只有尋找到有序的信息,然后進行總結(jié),歸納,形成模型,方法論,才能通過大量不同學(xué)科的方法論來幫助自己認(rèn)識更大的世界。


如果自己找到的信息繁雜,不能夠清晰處理,那么認(rèn)知就無法提升。


來看看從無序到有序,機器學(xué)習(xí)流程:

儲備數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)—找到規(guī)律—提煉底層邏輯—總結(jié)方法論—建立標(biāo)準(zhǔn)化模型—輸出。


數(shù)據(jù)簡單形容為”標(biāo)簽,畫像“,“用戶信息”,機器通過存儲大量信息,進行分析,找到其中的規(guī)律,然后提煉底層數(shù)據(jù)庫,做合理化總結(jié),最后形成標(biāo)準(zhǔn)化輸出。


為什么要標(biāo)準(zhǔn)化呢?


標(biāo)準(zhǔn)模型的核心在于“重復(fù)利用”的價值,其一,對于機器來說,建立標(biāo)準(zhǔn)化可以節(jié)省人力。


其二,構(gòu)建出標(biāo)準(zhǔn)化能夠減少決策的成本,其三用于流傳,人類的核心優(yōu)勢是遷移的能力,即一套模型的智能化夠標(biāo)準(zhǔn),在其他領(lǐng)域可能也是相通的。


我們再說從個人成長的角度,機器學(xué)習(xí)與構(gòu)建思維模型有哪些相似的地方呢?


比如將知識整理,使用思維導(dǎo)圖做分層提煉問題,進行整理,優(yōu)化,迭代,最后分類歸納,提煉SOP形成體系,下次用的時候反復(fù)進行刻意練習(xí)等。


如果我們不想陷入“思維”的囚籠中,幾種方法論是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,還需要跨學(xué)科的學(xué)習(xí),多維度的去找規(guī)律,積累模塊,從無序走向有序,才能減少熵值,維護均衡狀態(tài)。


2.行為層面從無序要有序

多數(shù)人應(yīng)該看到過機器人視頻,1.0版本只能簡單的跳躍,運動,2.0-3.0每一年的迭代,它對應(yīng)的功能逐漸的變多,能力也變強。


2020年的機器人可以輕易的躲避各種突如其來的障礙物,這一切的過程屬于“進化”。


人的學(xué)習(xí)也是這樣的過程,你可以幻想下,小學(xué)年代的死記硬背到中學(xué)的理解記憶,高中的靈活掌握,一方面是元認(rèn)知的提升,另一方面則是從“無序”走向有序的過程。


但人和機器不同的是,我們無法預(yù)測未知,也不能保證每個節(jié)點做出的決策都是對的,因為過程中“外界的熵值在不斷的增長和變革”,不可控。


我以公司為單位,比如創(chuàng)業(yè)的時候,有活兒一起做效率很高。


因為業(yè)績的增長,不得不擴大組織,然后就有了部門各自為戰(zhàn),這時就開始出現(xiàn)為了KPI爭奪利益的情況,過程中項目的推進效率也就變得低下。


等到業(yè)績瓶頸之后,如果企業(yè)的創(chuàng)新,開放化跟不上,組織行為再復(fù)雜,那么就可能加劇“整體環(huán)境的復(fù)雜”,這一切就是“熵值”在增加。


當(dāng)企業(yè)組織系統(tǒng)不可避免的走向無序,周圍的環(huán)境不確定性越高的時候,我們是否能夠進化出某種形態(tài)結(jié)構(gòu),來長久的對抗外界的不確定性呢?


答案就在“熵增定律”的定義中,如果孤立的系統(tǒng)中,熵永不減小,過程不可逆,那么能做的便是“開放系統(tǒng)”,“降低損耗”。


何為開放系統(tǒng)?如果用一種商業(yè)模型表達(dá)我上述的邏輯,它應(yīng)該是S2b2C,為什么是這樣的模型,答案如下:


很多創(chuàng)業(yè)者初期在創(chuàng)業(yè)的時候,并沒有很大的視野和格局真正做到“滴滴”“美團”“頭條”這種平臺化的模式,只是單一的解決某個痛點,達(dá)到盈利為生。


比如“我認(rèn)識的做教育培訓(xùn)”創(chuàng)業(yè)者,在前期為別人提供付費咨詢,課程來盈利,慢慢的課程多了,一直TOC就會面臨增長瓶頸,這個時候就開始設(shè)計商業(yè)模式。


比如“我能不能做MCN”,孵化老師,我能不能給我自己APP上的老師賦能,讓他們幫我做增長,讓他們盈利,我抽部分成,把供給做好,這就成了單一到“開放”模式。


為什么要開放系統(tǒng):

保持與外界物質(zhì),能量,資源的交換,給企業(yè)建立有效的協(xié)同,這樣才不會死路一條,同時賦能別人,達(dá)到生態(tài)共贏。


從個人層面,人的成長也需要向外界的老師不斷學(xué)習(xí),請教,來豐富自己的思維,打破認(rèn)知邊界,如果人變成封閉的狀態(tài),試想下一個人該有多無知和可怕。


增加內(nèi)部信息暢通:

熵增定律不可逆,那么在于外界資源,物質(zhì)的交換過程中,必定會增加損耗,就像“我見過很多APP之間資源互換一樣”,在互換中,肯定會消耗自身。


追求高效的信息的暢通,對于內(nèi)部組織部門與部門之間,才會有效的協(xié)同補位,以免信息不暢而出現(xiàn)“熵”增。


從個人角度也是一樣,在上學(xué)時為什么會有偏科的情況,因為大腦的認(rèn)知結(jié)構(gòu)對信息的攝入理解不同,頻繁考試測試的目的是為了“信息開放”,這樣老師才可以及時了解一個人的情況。


增加杠桿,信息重組:

熵就像一個圓形中的“杠桿定律”,杠桿兩端一面是熵值,一面是“效率”,當(dāng)效率增加,熵值就會減少,反之當(dāng)效率低下,熵值就會增加。


但兩端是無法做到平衡狀態(tài),因為一旦平衡也就意味著“相互滿足”,都進入舒適圈,你好我好大家好的狀態(tài),這也是很多企業(yè)為什么在業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,或者瓶頸的時候選擇外部引入高管。


因為內(nèi)部進入舒適圈,需要外部引力來打破均衡,破壞舒適圈,降低企業(yè)內(nèi)部熵值。


行為層面從無序到有序,三點總結(jié)為:“開放系統(tǒng),內(nèi)部信息均衡,降低消耗,增加杠桿,打破組織均衡,從而減熵,提高效率。





03

個人如何“熵減”。


我曾經(jīng)參加的一個培訓(xùn)會上,老師覺得大家學(xué)習(xí)比較枯燥,就在課堂中做了個小游戲:


老師在黑板上畫了個圓,緊接著在圓中畫了個人,然后他又在圓圈的里面加上了一座房子,一輛汽車和一些朋友。


然后老師說:“這是你的舒適區(qū)”,這個圓圈里面的東西對你至關(guān)重要,你的住房,家人,朋友,還有你的工作,在這個圓里面,你會覺得很自在,安全,想著遠(yuǎn)離危險或爭端”。


“現(xiàn)在,課堂上誰能告訴我”,當(dāng)你跨出去這個圈子后,會發(fā)生什么?教室里瞬間鴉雀無聲。


一位積極的學(xué)員站了起來說:“會害怕”,另一位說:“會犯錯”。


這時候老師微笑的說:“當(dāng)你犯錯誤了,其結(jié)果是什么呢?最初回答問題的那個學(xué)員大聲的說:“我可能會從中學(xué)到東西”。


“是的,你會從錯誤中學(xué)到東西”,當(dāng)你離開舒適區(qū)后,你學(xué)到了以前不知道的東西,你增加了自己的見識,所以你會進步。


如果你不離開這個圈子,你的熵值會不斷增加,最后自己會“越來越混亂”,不知道未來要做什么。


老師再次轉(zhuǎn)向黑板,在原來那個圈子以外畫了一個更大的圓,還加了一些新的東西,如更多的朋友,更大的房子等,


“如果你總是在自己的舒適區(qū)里打圈”,你將無法擴大自己的視野,永遠(yuǎn)無法學(xué)到新的東西,只有當(dāng)你跨出舒適區(qū)以后,你才能使自己人生的圓圈變的更大,你才能不斷的熵減,變成一個優(yōu)秀的人。


所以,如果你想變的更好,那么就不能任由自己隨心所欲的放縱和發(fā)展,比如吃,他會讓你變的胖,玩,他會讓你變得窮等,最有一切都無序混亂了。


這樣的案例身邊很多,他們不知道如何下手,渾渾噩噩,得過且過,一輩子3萬天就這么浪費掉,最后熵值越來越大,喪失了控制自己生活的能力。


個人想要對抗“熵增”:

首先要引入一個非常重要的理論—“耗散結(jié)構(gòu)”。


耗散結(jié)構(gòu)是遠(yuǎn)離平衡態(tài)的非線性的開放系統(tǒng),特性和“熵增”有所相似,它注重的是“開放性”,其次是非平衡,當(dāng)一個系統(tǒng)具備了“耗散結(jié)構(gòu)”,它就能有效對抗熵增。


那么,我們該如何根據(jù)這兩個特點,將自己打造成一個可以對抗熵增的“耗散結(jié)構(gòu)呢?有幾個方法論分享給你:


1.不讓大腦系統(tǒng)做多任務(wù)進程


我經(jīng)常遇到這樣的朋友,吃著飯電腦放著視頻,左手還要拿著手機刷信息流,最后吃完了也不知道電腦視頻劇情講的什么故事,手機信息流獲取了哪些有效的信息。


因為不斷的讓大腦攝入“碎片化信息”,反之會使自己越發(fā)的焦慮。


工作中我也經(jīng)常看到這種情況,比如新媒體的伙伴在寫一篇文章,結(jié)果中間需要插圖,打開網(wǎng)頁“找了很久”,最后找到合適的圖了,結(jié)果文章上半部分寫什么卻忘記了。


所以個人“熵減”的第一步是要學(xué)會“聚焦進程”,一次只做一件事,清空額外的干擾,把其他的用便簽記錄下來,完成一件再做下一件。


2.用成長型思維代替“固定型思維”


每個人的大腦都有“固化的思維”,自律是很難的,你需要不斷的開發(fā)大腦,激活它去思考,強迫它去運作,讓它接受來自外界的有效訊息,這樣才不會“生銹”。


成年人的記憶力蛻化是因為“用腦太少”,時刻保持與外界的交流的機會。


過去的昨天無論成就如何,有多少榮耀,終將不再返回,所以這些東西就像過去的“熵”,不值得“記憶”,及時的清理,才能“裝進去”新認(rèn)知。


成長型思維是虛心接受外界給予的一切反饋,固定型思維的人傾向于逃避和失敗,如果你不想讓自己變的更糟,那么就從“思維開始轉(zhuǎn)變”。


3.高標(biāo)準(zhǔn),遠(yuǎn)離平衡態(tài),不要覺得還行。


很多人喜歡給自己妥協(xié),比如說好的每天堅持50個俯臥撐,結(jié)果今天由于特殊事情太忙就少做幾個吧,這種的平衡狀態(tài),始終還是會讓你回到“舒適區(qū)”。


美國人noeltichy提出的舒適區(qū)法則中,最里面是舒適區(qū),中間是學(xué)習(xí)區(qū), 你在舒適區(qū)就是一種“平衡的狀態(tài)”,因為不需要太多努力就能使所有事物都達(dá)到一個相對平衡的結(jié)果。


你要走出去,從舒適區(qū)走到學(xué)習(xí)區(qū)甚至于“恐懼區(qū)”。


你要不斷的超越自己,比昨天的目標(biāo)更高,才會有新的“成果”出現(xiàn),80%的事情都不困難,困難的是戰(zhàn)勝內(nèi)心的“自己”。


4.顛覆式成長。


三天打魚兩天嗮網(wǎng)不可取,遠(yuǎn)離非線性的“改變”,要做持續(xù)的加碼,可能你現(xiàn)在做的事情并沒有結(jié)果,比如堅持健身,堅持閱讀,堅持寫作,堅持聽課。


要知道個人成長遵循的是S型曲線,開始的時候,會非常的漫長的平坦期,而后則是如火箭般驟然升空,并最終在高段位保持平穩(wěn)。


顛覆式成長不僅是一次S型曲線的飛越,它是很多次的飛越,它要求我們在完成一次S型曲線的增長后,再進入第二條跑道,重新來過。


個人熵減方法論:不讓大腦多進程任務(wù)+用成長型思維代替固定性型思維+高標(biāo)準(zhǔn)原理平衡狀態(tài)+顛覆式成長。

寫在最后:
真正的高手,都有對抗“熵增的底層思維”。
學(xué)會跟自己較真,人生就是一場對抗“熵增”的旅程,熵減了形成復(fù)利,你的生活將變的有序,熵增了或許你將變的“碌碌無為”。

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