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基於數字與複雜度的思考模型漫談
不分類不分類 2018/06/04 01:57:25

嗯嗯,本文沒耐心勿讀,不夠無聊不喜歡思考的人也不建議讀下去啦。

 

用數字說話的科學分析方法是有問題的。

經濟學家的理性的行為模式分析,則是沒有什麼用處的。

有關注行為經濟學的人大概知道傻蛋在說什麼。

或者至少也聽過,世上最大的謊言是統計數字的笑話。

嗯,這不就是說說嘴而已嗎?也是廢言哩!

 

好吧,傻蛋是想要從系統複雜度的角度,來探討這些所謂的理性科學分析有什麼問題。

或許這是有軟體工程素養的人未來應該具備的常識吧。

或者現代管理所需要的,基本的常識。

 

第一點我們先回頭看數字。

道生一,一生二,二生三,三生萬物。

這是在裝逼吧?

其實這句話挺軟體工程的。

先定義出了零與一。

兩個一是二。

三個一是三,二和三差一。

然後由此類推,可以推出所有無窮的正整數出來囉!

重點就在,二是一的兩倍,十是二的五倍,反正,最終都可以是一的倍數。

數字的意義,是和一的比例而建立。

而且這是抽象定義出來的,絕對的真理。

這裡就出現了一個很有威力的工具,等式。

2*5=3+7

嗯,簡單的算術,是沒有用的。

但,我們會把算數套用在有意義的事情在,來改善我們的思考。

因為有等式,所以我們可以類比出相同的價值,然後做交換。

交換的過程,則有可能在維持等式的交換的同時,增進了整體價值。

所以說數字是有用的,越擅長數字,就越能夠精算利害,找到增進效率的機會。

 

這也是常識。

但這就是矛盾的起點。

一百萬新台幣是一百新台幣的一萬倍,這絕對是正確的。

但一百新台幣與一百萬新台幣,對不同條件的人,在不同的時機與情境之下,意義又是不一樣的。

實際效用並非精確的相差一萬倍,而是隨著條件不同,而有很大的浮動的。

在荒島落難油盡燈枯的人,身邊有多少錢,一樣都幾乎沒有意義。

而有時候,數字需要達到門檻值才有用,針對一個具體目的,數字的意義,並不是等差的線性。

就好比維持生活品質這件事,收入很低的時候,每一分錢都影響很大。

到了中等收入時,增加同樣多的金錢,對生活品質的提升,差別就沒那麼大了。

至於每個月生活費是一千萬和一千零一萬的差別,基本上則可以算是沒有差別了吧?

同樣的數字,隨著數字大小的增加減少,相對的比例就會改變。

而意義,則是要有具體的客觀實體,如一個人,才會發生的。

不同人,同樣的數字,意義不會完全相同。

同一個人,有多種考量時,同一個數字,對每個考量,也有不同意義。

數字的意義更常是非線性的,而非線性的原因是因為有更複雜的多種考量與動機造成的。

數字,是絕對的抽象定義。但混合了我們身為人的目的,在我們的思考決策時應用的數字,則更多是追求意義與價值,此時則更多是相對,主觀,特例的。

在作帳務審查管理時,數字是當作精確的,抽象線性的工具在使用。

但若是做經營管理與風險決策的時候,數字真的只能做為輔助,目標是價值的最大化,而價值這東西就不是線性的,或者說,要把整個系統的數字都轉換成線性的價值對價指標,成本太高,幾乎無法做到。

 

所以經濟學家的理性經濟人,追求數字效用最大化的前提假設就是錯的。

因為,每個人的效用都不是線性的直線。

人腦的本能是生物演化的機制,受到刺激作出反應,在過程中學習,形成經驗。

這種生物模式對數字是不易使用的。

刺激過了一定門檻,意義與感覺才會有變化。

而更麻煩的是,由於人會因為經驗而學習成長,所以,人的行為與思考模式也不是固定不變的,以前是對的是相等的,不代表現在就一定還是對的與相等的。

簡單說,這個世界是一個非常複雜,相互影響的高度複雜系統。

如果我們能夠百分之百複製與模擬出現實環境,要做到準確的預測與對現實情況的完全掌握,是可以做得到。

只是成本很高,可能高到沒有意義就是了。

 

接下來就是一個分歧。

數字當然還是我們分析思考時的好用工具。

但,有的人以數字為尊,用數字說服別人,盲信所謂的數據,而罔顧現實。

另外有的人則是經歷過了許多數字不可信的體驗後,放棄了對數字的依賴,而完全用直覺與感覺作思考,甚至以迷信作決策主要考量。

現實是,這個世界是一個複雜的網路,因為各種連結而產生各種互動的意義,這些互動的意義推動著系統參與者的行為反應,進而演變與演化。

數字就是數字,對數字的理解越是深入,對數字的侷限性越是能夠掌握,就越是能夠運用數字分析提高自己的效能。

盲信數據派其實也是一種無知。

是的,要量化還是可以量化,但不能為了量化而罔顧關鍵重要的現實,硬是把複雜的效用曲線當成直線來計算。

這個世界就是那麼複雜,硬要用簡單的假設作預測,自然不會太準。

預測失準時,我們不該抱怨公式有瑕疵或是誰的哪個SOP沒做好,找怪罪的對象,然後繼續抱著沒效用的模型繼續使用再怪東怪西。

直接觀察現實,客觀的了解事情是怎樣發生與運作的,這個其實只要有鍛鍊過,還是做得到的。

可能就是少了一些變數的,以及對某些系統要素有了錯誤的假設。

更新後的系統模型,可能還是有所遺漏,畢竟我們沒辦法觀察到所有細節。

但這正是我們靠經驗學習的實際模式,更新系統狀態,重新推算一次預測,和結果相符,則接受新的狀態,不符,則更換假設,尋找其他可能遺漏的要素。

 

其實抱持著理性客觀的態度的這種經驗學習,也是很科學的。

畢竟這個世界就是個複雜的系統,一個不斷變化的超級複雜系統。

簡單的道理,我們一般人都能想明白。

而更多要素疊加進來後,系統的互動的複雜度會是指數形式的成長,以現況來說,再聰明的腦袋再強大的電腦也無法百分之百模擬出來。

小時候讀儒家的中庸大學,裡面對道的描述,其實也就和這種系統模型很像。

簡單的道,普通人都能觀察學習掌握。

但複雜精微之處,聖人也很難充份掌握。

其實也就是這種系統模型的侷限性。

 

好吧,既然現實的系統是近乎無窮連結的互相影響的變數,幾乎是無窮盡的複雜度,我們不就無能為力了?

放棄算了?

 

說到這裡,傻蛋就可以牽拖軟體工程了。

軟體工程的核心,就在於控制系統複雜度。

要追求完美的系統,把方方面面完整納入考量,可以說,每增加一個因素,潛在的複雜度可能就增加不止一倍。

所以就必須要設法簡化,設法減少因素與因素之間的相互關係,才能讓整個軟體系統,保持在一個可以理解維護的程度。

多一個需求,可以做到啊,這需求也有它的意義,但這個新需求得和整個系統做關聯檢查,可能加了一個新需求後,整個系統概念會發生質變,複雜度不是相加而是相乘的暴增。

新需求可能有價值,但如果不符成本,加進來就會是災難。

軟體工程就是反覆的用各種手段來減少系統複雜度的成長。

抓重點,把幾個重點內聚成主要模組,避免模組之間的關聯性,讓模組與模組之間的互動集中管理,設法讓系統概念容易聚焦理解與靈活的對應現實,是好的系統設計的必要工夫。

高內聚低耦合的模組化設計,其實也是所謂好的物件導向設計的核心精神,總之,就是要降低系統複雜度指數型成長帶來的管理困境。

對,就是管理困境。

當系統複雜度沒有好好控制,牽一髮而動全身,又讓整個系統的概念沒辦法具體清楚,讓所有人容易理解掌握與溝通的話,軟體系統就進入那所謂進一步,退至少一步的狀態,也就是系統的死亡。

多數系統都是複雜死的。

經驗不足,或是對軟體工程的基本概念沒有任何知覺的工程師,很容易就會把系統設計得不必要的複雜。

只有這麼點東西,好像有點少,再加一點個人的想法,讓整個流程圖看起來完整專業一點吧?

如果沒有對需求與設計作嚴格的簡查表決策,把所有非必要與性價比不足的需求與設計加以排除,將很難避免系統品質的低落。

學習曲線很陡峭,不容易上手,很容易改出Bug,溝通起來效率也很差。

或許更嚴重的是,系統介面難學難懂與缺乏效率,有邏輯漏洞與常態性的問題數據,嚴重的影響系統背後的商業目的與配合競爭力需要的彈性。

因為大敵是複雜度,而系統本身就是複雜的,所以不得不聚焦於主要目的,並在建構系統的基礎時就預先做好完善的定義與取捨,好像系統能活得好,能夠完成必要的使命。

 

這種模型的建構,其實仔細想想喔,和我們應用數字來作分析思考,有不少相通之處?

我們用數學公式來簡化我們的問題分析,和我們大膽定義系統範圍簡化細節來讓系統能被管理與維護,是一樣的。

傻蛋唯一能說的,大概也只有直接觀察,保持理性客觀這個原則很重要而已。

人性的本能,動物的本能是違反理性客觀,而是更多的自我中心的。

沒有刻意鍛鍊,時時保持警惕,人,多半都是自我感覺良好,無法看清現實,活在自己世界的廢物而已。

世界的本質是系統,系統的問題在於複雜度的成本。

這就可以帶到現代的管理議題上了。

組織管理與人力資源管理,其實在大型組織,問題,也是複雜度。

組織大了,通常很難擺脫官僚,效率也會變差,喪失活力與競爭力。

當然,有規模優勢與雄厚的資本,大型組織有其力量。

但大型組織的管理一旦失控,內部運作失能,將難以發揮規模效應的力量,而是在嚴重的內耗中喪失力量。

關鍵可能在組織結構的複雜度上。

複雜度失控,組織就會失能失控。

 

盡可能保持簡單,排除所有沒有綜效的複雜度,聚焦於組織的主要目的。

或許可以像軟體工程的作法一般,把組織設計與管理流程的制訂,一樣弄出一個複雜度必要性的簡查表吧。

要知道人性是很容易引入不必要的複雜度的。

錯的不對的東西,只要是老闆說的,就會變成對的,像這種決策,就會製造出虛假的知識與不必要的複雜度,決策者若是無法自我克制,很容易就會變成組織的災難。

刷存在感的管理流程,自己搞死自己,是很常見的事。

也有不少明明是小公司,溝通成本還不高,卻為了向大企業看齊,預先設計很多複雜的,只是感覺很像比較專業的管理辦法,讓管理者可以自我感覺良好。

這不是自掘墳墓嗎?

但,這可能是台灣企業的常態吧!

 

所以啊,綜合以上傻蛋一連串的廢話,其實結論很簡單。

這個世界是個很複雜的系統,我們必須學會客觀理性的直接觀察事實,並且學會用專注於核心目的,盡量排除不必要複雜度的手段來建構我們的思考分析模型,我們才能真正學會如何學習與思考分析,在接下來的時代創造價值與生存下去吧?

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