你和马斯克的差距,就在这一点上

古人云:术业有专攻。


通常我们认为,每个人只有在自己擅长的领域,才能思考得更深,在其他领域一般都是“外行”,所以我们都习惯凡是找行家。


但有一个人,却偏偏“不务正业”,在多个毫不相干的领域里创新,给自己贴上无数个标签。


他是埃隆·马斯克。


他的成就领域横跨汽车、能源、线上支付、太空等,一度成为各个领域的颠覆者,一直刷新我们对世界的认识。


人们都惊叹他是真的“斜杠青年”,但他自己却说,自己不过一直在做同一件事。


这件事是什么?


寻找事物的本质,并迁移到需要的领域。


李善友在《第一性原理》中指出:我们习惯在不同领域提炼不同的方法论,马斯克并没有沿用这个套路,而是将同一种底层思维运用到所有领域。


这种“底层思维”就是第一性原理。


什么是第一性原理?


亚里士多德说,任何一个系统,都有自己的第一性原理。它是一个根基性命题或假设,不能被缺省,也不能被违反。


善友教授认为这种“根基性命题”存在于哲科思维中,十年间,他一直在用“第一性原理”的思维思考商业创新,并创立了“混沌学园”,研究各学科的底层思维,并形成了一整套创新哲学体系,让更多的创新创造者,站在更高的维度上,思考世界的“不变”,认识世界的另一面。


本书虽然是从创新角度写的,但对于我们普通人认知的提升,改变决策方式,有着无法替代的指导作用。


当我们架着一副透视镜行走世界,透过本质看到内核,内心就会无比坚定,也能更从容面对所有的不确定,找到自己的幸福捷径。


下面,我们来一起看看,真正的高手,都用的什么顶级思维方式。



01

打破“真理”,寻找新的高地


网上一直流传着一句说法:听了这么多道理,还是过不好这一生?


有一种回答是,你知道的“道理”,可能本身就是错的。


善友教授说,因为我们陷入了“归纳法谬误”。


我们习惯性总结前人的经验,然后奉为人生哲理,用到我们碰到的每个问题上。这种“归纳式生存法则”,会给我们带来很多思维的误区。


书中举了一个经典的例子:如果人们在欧洲看到的所有天鹅都是白色的,在非洲看到的所有天鹅都是白色的,在亚洲看到的所有天鹅也都是白色的,那么人们就会默认全世界的天鹅都是白色的。


但其实,现在我们已经发现了黑天鹅的存在。


善友教授认为,归纳法具有不可替代的作用,能让我们“暂时生存下来”,因为真理不是一日能完成的。真理要探寻,但每天的生活也要继续。


比如,我们无需知道苹果为什么往地下掉而不是往天上,只要知道它掉下来我们捡起能吃掉就好了。苹果能吃,就是前人试尝后总结给我们的答案。


但归纳法产生的问题也是不容忽视的,一旦出现“黑天鹅事件”,整个人生可能就被彻底颠覆。


为什么呢?


归纳法有用的前提是,隐含假设正确。所谓的隐含假设,就是我们常说的大前提。


比如上面那个天鹅的例子,将三大洲的结论推至全世界,它的大前提就是所有地区的特性是一样的,比如地理环境、气候、生态等,但这是不可能的。


隐含假设错误,结论必然不正确。


书中提到,“如果你有机会从固有的思维模式中跳脱出来,你会发现生活、工作很多所谓自明的东西,其实都是假设”。


但反过来说,不断打破原有的“隐含假设”,也许能找到生活中的更优解,甚至找到创新的灵感。


这也就是善友教授定义的“破界创新”


书中用商用计算机的演变史告诉我们,对于创新者而言,你的隐含假设,就是你的事业边界。


世界上第一台商用计算机是由雷明顿兰德公司生产的,不过它并没有卖给企业,即使有企业表示有兴趣购买,它也不会派销售人员去拜访商洽。因为他们最初定位的目标客户,只与科学研究相关。基于这个“隐含假设”,他们的成就仅限于一个狭小的领域,直到现在甚至许多拥有个人计算机的人并不知道这个公司的存在。


IBM公司发现了计算机的商用价值。他们认为企业市场潜力巨大,并基于这个“隐含假设”,IBM通过一系列努力,降低计算机的售价,让企业能够买得起。


不过IBM的格局还是没有DCE的大,前者认为只有大公司才有需求,后者则认为小公司同样有能力拥有,并基于此种思考,开发了小型商用机,没几年就彻底控制了小型机市场,销售额翻了三倍,利润增长了两倍多。四年间,DCE从一个不知名的小公司一跃成为《财富》前500强。


但真正的颠覆者,是乔布斯。


之前的几家公司都认为,只有商业领域才需要计算机,所以他们每一次破界,都是在这个大框架里做出的修修改改。


乔布斯没有给自己设限,他认为每个家庭都可以拥有一台私人电脑。有了这个逻辑思考起点,他的潜在客户几乎是所有人,为了让计算机从商业化顺利过渡到个人化,他开发了出一套全新的计算机系统,真正颠覆了传统计算机领域。


马云说,因为相信,所以看见。


李善友也感叹:“如果把心智和思维打开,就会有灵感流淌出来”。


我们听到的“道理”,也许只是一道思想的藩篱。冲破它,你将会看到另一片高地。


02

重建思考起点,从本质入手,把事情做到10倍好

俗话说,不破不立。


占领一块新领地,光赶跑敌人是不够的,还要插上自己的旗子,让自己的人住下来。


善友教授说,打破原有系统的第一性原理后,你需要重新定义系统的“基石假设”。而且重构的这个基石假设,需要比原有的更深度,通常情况存在于基础学科中,比如哲学、物理学、生物化学中的基础理论。


这种“立”,也就是他提出的“第一创新”的关键。


书中提到马斯克的例子,这位“硅谷钢铁侠”极度推崇物理学中的“还原论”,并用这一个理论成为跨界创新的佼佼者。


特斯拉在研究电动汽车时,并没有像其他公司一样,花大成本购入符合条件的储能电池,而是利用还原论对制造电动汽车的要素进行拆解:从原始材料上看,造车所需的无非是碳、镍、铝、钢这些基本元素,于是,他从伦敦金属交易所买来这些材料,自己从头开始做,这样,最终材料费花费成本仅为电池总成本的13.6%。


之后,他与松下公司达成合作,通过一个电池管理程序,将材料重组,一举将电池成本降到当时全行业的最低水平。


用同样的“组合创新”方法,他将超级隧道和运载火箭所需的要素进行了拆解,用行业最低的成本,创造了“十倍好”的效果。


马斯克在电动汽车、隧道和运载火箭等领域,重新建立了一个思考起点,即“还原论”。有这个原理做支撑,他不断一个领域的成功经验“嫁接”到其他领域,实现了跨界颠覆式创新。


善友教授称这种方式为“迁移式学习”,而这种迁移,需要扎根于第一性原理。


百度最年轻的副总裁李靖,在25岁就收到年薪100万的offer;虽然研究生还未毕业,但他在公众号写的关于营销的文章,被业内人士视为“醍醐灌顶之作”。


为什么没有一点实操经验却拥有深刻的洞见?


他在一篇文章中说,自己不过是借用别人的“间接经验”。所谓的“间接经验”,就是营销领域中的巨人留下的著作和观点,然后将这些理论知识进行深度思考后,运用到营销和其他领域中。


他并没有像其他营销人员一样,步入社会后,通过不断累积经验来改进自己的方法,而是从一开始就站在巨人的肩膀上,俯瞰整片地图,然后只用一把枪,将每一块高地各个击破。


善友教授在混沌学园的课程也是这样安排的,从第一性原理到创新实践课,用8个思维模型,把创新变成可练习的能力,指导各领域的创新实践。


从最接近真理的地方出发,从里向外,落地到实践中,如此,才能走得又稳又快,赢得爆发式生长。


03

演绎法:向下扎根,向上生长

有了新的逻辑基石,接下来便是推演和运用过程,让理论生根发芽,枝繁叶茂。


《第一性原理》中提到,“破界创新有3个步骤:识别隐含假设,建立基石假设,构建全新系统”。


上面提到了“破”与“立”,在实际运用中,我们还需要运用“演绎法”来重构完整的思考系统。


演绎法就是将上述的第一性原理作为认知的元起点,进行具体推导的方法。这个方法论的建立,是由柏拉图的学生,同为希腊三贤之一的亚里士多德完成的。


他凭借一己之力建立了“逻辑学”这门学科,并由此延伸出现在我们所知道的演绎法三段论,即大前提、小前提和结论。


大前提就是上面提到的第一性原理,以此为逻辑起点,结论才有可能正确。


这一方法运用到商业创新领域,就是李善友所说的“演绎创新”。


相比于总结归纳前人的经验教训的“归纳创新”,“演绎创新”有着无法比拟的力量。


比如马斯克的跨界创新,就是从第一性原理出发,运用演绎法,推演到他想去的领域。


马斯克每一次对还原论的“迁移运用”,也就是李善友所说的“从第一曲线向第二曲线的转换”时,就是用演绎法,大胆提出假设,再用实践去检验。


我们所学的几何知识,都是在欧几里得几大定律下不断演绎出来的;字节跳动创始人张一鸣的“矩阵地图”,都是在经济学中“科斯定律”下进行的一系列设想和布局;稻盛和夫的所有经营哲学,都逃不掉“利他”这一主题。


演绎法是对逻辑起点的检验,也许在推导中,会发现更加底层的东西。


正如书中提到的爱因斯坦的例子,他无需实验或助手,只要一个人通过大脑的推演就可以进行思维实验,并由此彻底推翻了牛顿的经典力学。


这就是演绎法的强大之处。


善友教授总结出哲科思维中最根基的一个算法公式,即:第一性原理+演绎法=理性系统。


当我们拥有触及本质的思考基石和强大的演绎推理,就拥有了最耐打的理性大脑。



04

疫情之后,所有人都不得不面对世界抛给我们的不确定。


“兵来将挡,水来土掩”这种解决问题的方法,已经成为回不去的过去。现在,我们需要用“不变”来对抗一切变化。


而这种“不变”就是找到每个问题背后的“第一性原理”,从根部去看待,找出解决办法,并且通过演绎与推导,让成功的经验相互借鉴,让人生飞速成长。


正如李善友教授在《第一性原理》的自序中写道:“人,生而追寻意义”。翻开这本书,让我们架上另一副眼镜,重新审视这个世界的力量。

你可能感兴趣的:(你和马斯克的差距,就在这一点上)