德鲁克洞察到的世界本质

德鲁克说，决策必须有反对意见，为什么？

很多人用德鲁克自己的亲身例子来解释这个事情，这个其实不太有说服力，很难让人信服。以前我要解释这个事情，也觉得很难。后来我到图普从事人工智能行业了，突然觉得这个事情很好解释了！

我一直在思考如何向人解释现在的人工智能，尤其是神经网络、深度学习的人工智能，和以前的人工智能有什么不同。

以前的人工智能是逻辑驱动的，既所谓符号人工智能或者专家系统。就是由人总结出各种规律，然后教给电脑。

逻辑的特点就是理性、明确，对就是对，错就是错。1+1就是等于2，不可能有其他的答案。所以以前的程序基本就是由众多的if…else组成的，如果发生这种情况就这样做，如果那种情况就那样做，规则非常清楚，一一对应。

但是我们的现实世界是这样的吗？

大家会发现，我们的现实世界不是的。我们的世界充满了模糊的概念，充满了可能性。什么叫孩子，什么叫成人，有明确的标准吗？一个人有时候做好事，有时候做坏事，是好人还是坏人？

那这跟人工智能有什么关系？

以前的人工智能就是想把世界的规律都总结出来，然后教给电脑。这个事情做了半个多世纪，发现进展很慢。世界太复杂了，很多事情很难总结出清晰规律。所以以前的人工智能只能在很小的一个范围内工作。

人工智能是为了模仿人的智能，既然我们的思维并非逻辑的，那么为什么用逻辑来驱动人工智能呢？

很简单的例子：用机器翻译语言。以前的想法就是把语言的规律总结出来，把词汇一一对应，把短语一一对应，把语法规则都教给电脑，可是翻译出来根本不是人话。例如我表达一家餐厅的菜一般般，我可以说：一般；还行；勉强；没啥特色；可以接受；平均水准吧；很平常；普普通通…你说到底哪个才是标准答案？哪句是对，哪句是错？

根本没有对错啊！

于是另一种方法就出现了，叫卷积神经网络，叫深度学习。他们有什么不同呢？

他们不是用逻辑来表达结果的，而是用概率。

比如前面语言的例子，语言根本不需要用逻辑来解释，也没办法用逻辑来解释。语言是大家一般都是怎么表达的，就是怎么表达的，就是对的，如果大家全都说错了，那么错的也就变成对的了，所谓约定俗成。所以后来的谷歌翻译根本就不用语法来翻译语言，而是统计使用某种语言的人群在表达某种意思的时候，“通常”都是怎么说的。大家都是这么表达的，我也就这么说。这才是解释世界的正确姿势。比如经过统计得出，中国人表达“Good morning”这个意思，有一定几率会说“早上好”，有时候会说“早啊”，那我就按照这个概率表达出来。所以现在的谷歌翻译非常有人味儿，一点都不死板，跟真人说话一个样子。

比如现在非常成熟的图像识别技术，其实识别的结果并非“这两张图片中的人是同一个人”，明明是两张图片，明明就不一样，怎么能说一样呢？我们现在得出的结果是概率，是这两个人相似度有多少，99%的相似度就基本可以说是同一个人，40%的相似度就基本可以说不是同一个人。看到吗，都是概率，而不是确定。

这样来理解世界就解决了很多逻辑没法解决的问题。

比如让电脑计算某个形状的面积，如果是一个标准的几何体，圆形或者方形，我们可以用几何公式算出绝对正确的数值，但是我们正常的世界基本没有标准的几何体，都是七歪八扭完全不规则的形状，那怎么计算面积？

用逻辑来解决，就是不停的分解，分解成一个个标准的几何体，然后让电脑来计算，所以每个形状都要人先来分解，这怎么可能？

那用概率怎么计算？用概率的思维根本不用计算，用的是统计。电脑随机生成一个点，然后看这个点是在形状内还是在形状外，只要生成的点够多，总能无限趋近把整块区域填满，我只要统计形状内有多少个点，就知道这个形状面积多大了。（PS：这种算法叫蒙特卡洛算法 Monte Carlo method.）

这个结果并非绝对的正确，只能说无限趋近正确，但是这个结果足够了。电脑生成随机数有多快？多简单？所以几乎在瞬间就能统计出任何一个形状的面积了。

这跟决策有什么关系？

这个例子是想告诉我们，世界不是逻辑的，世界是概率的。同样，决策也没有对错之分，决策也是概率，不是逻辑！

如果用逻辑来推断决策，就一定有对有错。但是决策不是推断对错，而是一种假设。如果明确所有的情况，那该怎么做是非常清楚的，是个人都知道该怎么做。我们之所以做不到这么简单的事情，就是因为我们不可能知道所有的情况，我们对这个世界的所有观点都只是假设！

该不该扩大生产？该不该进入一个新的领域？该不该降价促销？所有这些决策都基于未来会怎样发展决定的。如果这个领域赚钱就进入，不赚钱就不进去，这个非常简单嘛！关键是到底赚钱吗？谁都不知道。所以我们只能假设。认为能大赚的，就会建议进入，认为不赚钱的，就会建议不要进入。

所以他们的结论不重要，重要的是，你为什么会认为赚钱或者不赚？你假设的依据是什么？有什么可以证明谁的假设有更大概率发生？当发生什么事情，当出现什么数据，就能确认哪种假设概率更大？

这个世界没有绝对，只有概率！

如果一切都按逻辑，那么大公司永远不可能败，他们有更多信息，更多资源，更多人才，有什么理由败？但是我们看到大公司倒闭很正常，为什么？因为一切结论都是概率，大公司只能让自己的战略成功的概率更大，但永远无法做到绝对正确。

世界总有小概率事件发生，总有意外发生。所以为什么我们在训练神经网络的时候要加入激活函数。因为如果没有激活函数，电脑几乎都会得出线性的结论。但是我们的世界不是线性的啊，总是有各种莫名其妙的事情发生，所以线性的结果不真实，不符合实际。所以我们必须人为加入激活函数，来插入一些意外，从而让结果更真实。到底这个激活搞多大，就要看我们对世界的理解了，太动荡了也不真实，太平静了也不真实，对吧。

所以我们搞人工智能的更明白一个道理：我们的现实世界不是逻辑的世界，而是概率的世界。

所以为什么没有反对意见就不能做决策？因为如果所有人的意见都一样，也就意味所有人着只看到一种可能性，只有一种逻辑，这不是这个世界该有的事情，绝对漏掉了什么，忽视了什么。

我们做决策不是决定什么情况下做什么，这个太简单了！我们决策的关键，是探索有多少可能性，每个可能性的概率多大，和怎么判断到底是哪种情况。

所以我们关注决策，不是关注最终的做法，而是问：你的结论是基于什么假设做出的？你为什么会这么假设，有什么东西让你这么认为？如果你的假设成立，会发生什么，从什么事情上能看出来？

这样做出的决策不是一个决定，而是一套规则，即在什么情况下做什么事情，以及如何判断到底是哪种情况。

德鲁克说：人们总以为，决策不要看主观感觉，而是要从事实出发，但我认为，决策应该从观点出发。

德鲁克洞察到了这个世界的真相，就是这个世界没有绝对的事实，而是无数的概率。每个人都有自己眼中的事实，从而形成自己的观点，不能说谁看到的就是对，谁看到的就是错，只是概率不同而已。所以从观点出发，就能得到各种不同的概率，从而能够制定一套决策的原则，而不是非黑即白的决定。

所以如果只有一个观点，只有一个方法，就意味着只有一条路，这是一种危险的赌博。一旦小概率事件发生，就没有任何应对的办法。

古代皇帝开会，皇帝是不能先发言的，甚至从头到尾都不能表态，而是让大臣们尽量讨论，甚至争论。会议都是由太监主持的，皇帝不能干涉。皇帝干嘛呢？听。听什么？不是听他们的结论，而是听他们的假设，然后用各种信息判断哪个人的假设更符合实际。没有采纳的意见也不是抛弃，而是记下来。万一发现之前判断的假设错了，立刻把提另一种假设的人找来，采用另一种办法。

同样的，这种决策方法也依然只能提升成功的概率，而不可能就解决了所有的情况，不可能保持绝对的正确。

用这种思维来看待世界，我们很多行为也会得到改变。

别人的意见你不同意，别人的观点你不赞同，别人的行为你不喜欢，以前就是非黑即白，非要驳倒对方，打倒对方，证明自己是对的，别人是错的不可。成熟的人就懂得哪来这么多非黑即白，其实并没有什么对错，只是每个人对这个世界的认识不一样，对这个世界的假设不一样而已。在你生活的世界，你的观点是比较正确的，但在他的世界，他的观点才能够支撑他的生存，根本没有对错嘛！

我们完全可以接纳所有人的思想，接受所有人的观点，要做的只是辨别当下我们究竟处在什么情况下？谁的原则更加符合这个世界？

在文明世界生存的法则，放到非洲战乱的世界，你还按照文明的规则行事，分分钟死无葬身之地。而拿着乱世当中的法则去文明世界生活，依然强取豪夺不择手段，分分钟被关进监狱。所以到底谁对谁错？没有对错！只是环境不一样，适用的方法也不一样而已。

你觉得他小气，抠门，是因为他以前用这种方法获得过莫大的好处；你觉得他死板，固执，是因为他就是靠着这种坚持取得了人生的成功；你觉得他懦弱，胆小，是因为他以前就是靠这种性格躲过了灾祸。你凭什么就说他错了？你只能说，现在的境况不一样了，这种方法以前管用，现在可能变成了制约。而且你还不能一定保证，你说的境况变了是真的变了，说不定是你判断错误而已。

世界不是非黑即白的逻辑，逻辑只是为了方便我们认识世界而创造的简化规律，并非是这个世界的本质。拿着简化后的规则去套用现实，是非常愚蠢的事情。

世界没有对错，只有在不同情况下的适用方法，这就是我们这个世界的真相。