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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。

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。

在物理學中，熵也是一個絕對值，能夠計算出具體的數(shù)據(jù)，但是當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，學習各種知識等內(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，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，但能量在轉移的過程中又是出現(xiàn)損耗的情況，并不能100%的進行轉化，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，就會在混亂無序中迷失方向。

熵增不僅預示著宇宙終將歸于熱寂，人類終將消失。

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

“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，則熵無序或減少。

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，為什么科學家可以解釋復雜的問題，而我們卻不能，這取決于個人或組織的認知程度，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)的學習，提升自身的認知，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，認知就會不斷下降。

那么到底如何有效的學習才能讓熵值不出現(xiàn)增長的狀態(tài)呢？

我認為最簡單的方式不是學習同行，也不是和優(yōu)秀的人學習，而是要學習“機器學習”，“人工智能”學習的方法論。

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，智能如果應用熵增的定律，我認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準動作的過程。

比如AI學習，AI對話，其實本質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。

用智能的方式去學習是因為“智能化”對信息的處理要求相對更高，更準確，更為標準化，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，但是認知不能。

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

如果自己找到的信息繁雜，不能夠清晰處理，那么認知就無法提升。

來看看從無序到有序，機器學習流程：

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

數(shù)據(jù)簡單形容為”標簽，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，最后形成標準化輸出。

為什么要標準化呢？

標準模型的核心在于“重復利用”的價值，其一，對于機器來說，建立標準化可以節(jié)省人力。

其二，構建出標準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準，在其他領域可能也是相通的。

我們再說從個人成長的角度，機器學習與構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，下次用的時候反復進行刻意練習等。

如果我們不想陷入“思維”的囚籠中，幾種方法論是遠遠不夠的，還需要跨學科的學習，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”。

人的學習也是這樣的過程，你可以幻想下，小學年代的死記硬背到中學的理解記憶，高中的靈活掌握，一方面是元認知的提升，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，組織行為再復雜，那么就可能加劇“整體環(huán)境的復雜”，這一切就是“熵值”在增加。

當企業(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)結構，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)模型表達我上述的邏輯，它應該是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，達到盈利為生。

比如“我認識的做教育培訓”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，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習，請教，來豐富自己的思維，打破認知邊界，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，在上學時為什么會有偏科的情況，因為大腦的認知結構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”，當效率增加，熵值就會減少，反之當效率低下，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)務轉型，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。

個人如何“熵減”。

我曾經(jīng)參加的一個培訓會上，老師覺得大家學習比較枯燥，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，想著遠離危險或爭端”。

“現(xiàn)在，課堂上誰能告訴我”，當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：“當你犯錯誤了，其結果是什么呢？最初回答問題的那個學員大聲的說：“我可能會從中學到東西”。

“是的，你會從錯誤中學到東西”，當你離開舒適區(qū)后，你學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，永遠無法學到新的東西，只有當你跨出舒適區(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—“耗散結構”。

耗散結構是遠離平衡態(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，當一個系統(tǒng)具備了“耗散結構”，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“耗散結構呢？有幾個方法論分享給你：

1.不讓大腦系統(tǒng)做多任務進程

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)?？吹竭@種情況，比如新媒體的伙伴在寫一篇文章，結果中間需要插圖，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“思維開始轉變”。

3.高標準，遠離平衡態(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)，中間是學習區(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到一個相對平衡的結果。

你要走出去，從舒適區(qū)走到學習區(qū)甚至于“恐懼區(qū)”。

你要不斷的超越自己，比昨天的目標更高，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+用成長型思維代替固定性型思維+高標準原理平衡狀態(tài)+顛覆式成長。