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海底捞|高手都是通过这9种方法找到了“底层算法”( 九 )


WHAT ：我们做了一台最棒的电脑 。
HOW ：用户体验良好 ， 使用简单 ， 设计精美 。
WHY ：能帮你提高工作效率 ， 让你的游戏效果更好 。
然后对用户说：买一台吧！
而厉害的思维方式是由内而外的 ， WHY→HOW→WHAT。
比如苹果公司卖电脑会这么说：
WHY ：我们做的每一件事情 ， 都是为了突破和创新 。 我们坚信应该以不同的方式思考 。
HOW ：我们挑战现状的方式是通过把我们的产品设计得十分精美 ， 使用简单 ， 界面友好 。
WHAT ：我们只是在这个过程中做出了最棒的电脑 。
最后才对用户说：你现在来买一台吗？
苹果公司先阐释了公司愿景 ， 给出一套极具说服力的理由 ， 所以更吸引人 。 日本企业家稻盛和夫说：做企业 ， 需要乐观地设想 ， 悲观地计划 ， 愉快地执行 。 其实 ， 人生也是如此 。
涌现：
在自己身上发挥群体智慧的能力
涌现 ， 来源于对复杂系统的研究 ， 是复杂系统中最显著也是最重要的一种特征 。 在系统科学中 ， 大量微观的个体一起互相作用之后 ， 就会有一些全新的属性、规律或者模式自发地冒出来 ， 这种现象被称之为涌现 ， 最后的效果是“ 整体大于部分之和” 。
动物学家卡尔· 弗里施发现蜜蜂可以通过舞蹈交流 ， 他因此获得诺贝尔生理学或医学奖 。
当一只独自行动的蜜蜂发现一处丰饶的蜜源时 ， 它会兴奋地返回蜂巢 ， 表演一段8 字舞 。 之所以叫8字舞 ， 是因为密封的舞蹈路径会形成一个阿拉伯数字8 ， 其中包含一个摇摆运动和一个返回运动 。
借此 ， 蜜蜂能够把花蜜的方向和距离精确地告知同伴 ， 比如 ， 它摆动臀部的时间越长 ， 意味着蜜源的距离越远 。 其他蜜蜂可以解码这段舞蹈 ， 按照它提供的信息找到花蜜 。 单个蜜蜂的智能水平很低 ， 蜂群却可以发挥群体智慧 。
蜜蜂和蚂蚁一样 ， 都是采用了非常简单的算法 ， 通过大量个体的尝试 ， 最终得出最优路线 。
蚂蚁费力地穿过沙滩回到蚁巢 ， 沿途要爬过很多山丘 ， 绕过很多鹅卵石 。 如果我们试图对每一条可能的路线编程 ， 失败是一个注定的结局 ， 因为理论上存在的路径无穷无尽 。 蚂蚁们不断地重复尝试 ， 走的最多的路会留下最多的信息素 ， 它一定就是最短的那条路径 。
与之类似的 ， 我们的大脑也是由无数个简单的神经元构成 ， 通过信息交换涌现出智慧 。 在蚁群和神经元群体这两种体系中 ， 整体水平较高的智慧 ， 都是从一只蚂蚁 ， 一个神经元这些简单的群体当中涌现出来的 。
利用涌现的方法 ， 在蚁群、蜂群和大脑中构建出智慧的力量 ， 我们的大脑本身 ， 就是一个涌现的超级系统 。
如果我们把涌现应用到具体生活中 ， 也会产生意想不到的力量 。
有一个妈妈曾经办过一个摄影展 ， 记录的无非是孩子的日常生活 ， 摄影技术也谈不上高明 。 却吸引了大量的观众 ， 赶到她所在的小镇 ， 一睹为快 。
神奇的吸引力说出来也很简单 ， 她从孩子出生开始 ， 每天为孩子拍一张照片 ， 直到成年 ， 一天都未曾错过 。 即使每一张照片都很普通 ， 成千上万张照片串联在一起 ， 就能产生震撼人心的效果 。
单看每一张照片都很简单 ， 可能还不如业余摄影师拍的好 ， 放到一起的摄影展 ， 就会产生超越整体的效果 ， 这就是涌现 。
大自然有两个重要的算法 ， 一是进化 ， 二是大脑 ， 后者难免会被归为前者 。 在现实中 ， 我们虽然会拼命思考 ， 但是极少思考自己的思考 。
只有一步步理解了更高维度的算法 ， 才能重新获得对于人生的控制感 。
*本文整理摘自 《人生算法》
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