别老盯着一个地方,学着顾全大局

伯凡时间2020-03-06
警惕被眼下的优势牵着鼻子走。

编者按:本文来自微信公众号“伯凡时间”(ID:bofanstime),作者 伯凡时间,36氪经授权发布。

就比例而言,动物界具备最大号武器的动物是雄性招潮蟹,它们那只巨大的前螯能够占到身体总重量的一半,这既是招潮蟹找到幸福的最佳保障,也是其遭逢厄运的不二帮凶。

正如曾经折磨过达尔文的孔雀尾巴一样,雄性招潮蟹的巨螯也是性选择的产物。每到交配时节,雄蟹都会动用自己的巨螯守卫或者抢占一个能够吸引到雌蟹的地穴,以期完成交配。

事实上,雄蟹的巨螯很少真正用于战斗。两只对垒的雄蟹最常做的事情,就是在对方眼前挥舞自己的巨螯,企图不战而屈人之兵,因为一旦真正开打,两只巨螯会让彼此付出惨重的代价。

为了实现这一目的,螯的大小成为了关键指标,拥有在尺寸上出众的前螯的雄蟹,不用费太大功夫就能让对手识相地躲开,既规避了风险,又节省了能量。有如此明显的选择压,雄性招潮蟹的前螯变得如此之大也就不足为奇。

雄性招潮蟹的外观会让人觉得有点比例失衡,因为它的一只前螯巨大无比,另一只则跟雌蟹的前螯相差无多。这只留着没有长大的前螯,主要功能是进食,毕竟爱情诚可贵,面包价更高。

进食中的招潮蟹需要用前螯将泥沙送入口中,接着利用特有的口腔机制滤食泥沙中的有机基质,然后将泥沙吐出。因为泥沙细密的特性,硕大的前螯在这项工作上毫无用处,只能利用那只小前螯进食。

这让雄蟹的进食速度比雌蟹慢了很多。此外,雄蟹的那只大前螯不论是长成阶段还是后期的日常运作,都需要消耗很大的能量,这让雄蟹比雌蟹吃得更多。这两个客观条件使得雄蟹的进食时间远大于雌蟹,这也意味着雄蟹暴露在天敌视野范围内的时间要比雌蟹长。

一旦遭遇天敌袭击,巨大的前螯大大限制了雄蟹的行动速度。暴露时间长,跑得又慢,这也无怪乎野外调查总是显示出雄性招潮蟹被鸟类捕食的比例要比雌蟹高得多。

雄性招潮蟹以身作则,让我们看到生物个体过分倚重并不断扩大某个局部优势后带来的整体生存危机。

不论是生物个体(包含人在内)还是人类社会的组织体,都可以被分化为无数的子个体,最优整体并不等于全部最优子个体的简单相加,其中涉及到复杂的协调和配合过程。

但是,我们往往容易被那个眼下有着明显优势的子个体牵着走,认为只要将这一局部优势发挥到极致,就能够实现整体最优。这样做的我们,忽略了一个前提——优势之所以是优势是由于匹配了当前的生存环境,一旦环境发生改变,优势也就不复存在。

以公司为例,为了在特定市场环境下实现盈利,公司会逐步形成一种优势,并且凭此大赚一笔。但是,这种优势带来的甜头会逐渐绑架公司的发展方向,公司此后会对其愈加倚重,让其它可能的机会胎死腹中,使得组织的生态极为单一。

一旦市场环境因为某项技术的颠覆而出现剧变,这种公司走向衰落几乎是一种必然。柯达、摩托罗拉、诺基亚、戴尔等这些昔日的巨头因为优势核化而让组织整体失去弹性的教训,一遍遍地为后来者敲着警钟。

对局部优势的过分倚重源于所有组织体都存在的两个本性——贪婪和懒惰,贪婪让我们急于求成,懒惰让我们不愿创新。

一旦陷入到贪婪和懒惰的怪圈,受损害的不单单是组织体,还会引发生态灾难。

当人们终于认识到人类活动对植被和树木的破坏是洪水、沙尘暴和空气污染等危害的元凶时,诸多地区便开展了如火如荼的人工造林活动。因为急于求成和疏于研究,人们把重心放在了森林的外观上,集中栽种大型树木,希望在短期内就能看到郁郁森森的景象。这最终引发了一个生态问题——“绿色沙漠”——指大面积树种单一的人工林,林下缺乏灌木层、地表植被、微生物及动物等其他生物,生态价值低且脆弱。

自然形成的森林是以大型乔木为主体的生物群落,其中多种动植物、微生物、土壤之间相互依存和制约,形成了一个生态系统。在森林形成的过程中,长势迅速的乔木会率先生长起来,但是其密度不大,对于低矮植被而言,乔木的树叶是一张很好的保护伞,既避免了它们被太阳直射暴晒,又能够透下去足够的阳光供它们生长。

森林底部的灌木、小草和花卉等植物很快也会繁荣起来,等形成适合的条件后,微生物和动物也会加入进来,渐而形成一个天然平衡、互利共生的生态系统。

而人造林在一开始就密集地种植了大量的大型乔木,且品种一致,这些树木几乎同时长起,浓密的树叶阻断了太阳光线的传播,让低矮植被无法生存,微生物和动物自然也不会光顾其中。这种地方往往远看郁郁葱葱,走进去之后则会觉得毫无生机,犹如沙漠一般。

因为地表植被稀少,使得土地的水保持能力很差,因而整片区域都很干燥,很容易引发火灾。此外,生物多样性水平过低使得生态脆弱,很容易因为虫害而导致大面积植被损毁。

“绿色沙漠”的教训再一次让我们意识到平衡整体,而不是陷于一隅的重要性。

计算机领域专门用“贪婪”一词命名了一种算法——贪婪算法(greedy algorithm)——指在求解有多个子选项的问题中,每一步选择都采取在当前状态下最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。

例如,某人正在为一次全球旅行做准备,他计划去10个城市,从北京出发最后回到北京,中间要去的城市有东京、墨尔本、迪拜、莫斯科、纽约、伦敦、阿姆斯特丹、巴黎、里约热内卢和罗马。他试图通过一种规划,将旅行资金降到最低。

尽管10个城市听起来并不多,但是摆在旅行者面前的旅游线路则是10的阶乘(10!=10*9*8*7*6*5*4*3*2*1=3628800),总选择超过360万,没有任何有效的方法能够简单检查每一种备选方案,并择取最优。

面对这一问题,采用贪婪算法的人会这样做:买从北京出发最便宜的航班(假设是到东京),到达那座城市后,再买从那里到下一个城市最便宜的航班,以此类推,直到最后回到北京。

进行了无数次验证后,计算机领域针对贪婪算法给出的结论是:对于绝大多数问题,贪婪算法通常都找不到最佳解。

比如,按照贪婪算法,这位旅行者选定的路线是:北京-东京-迪拜-罗马-巴黎-伦敦-阿姆斯特丹-莫斯科-墨尔本-纽约-里约热内卢-北京。费用依次为:1000,3000,3000,1000,500,1000,2000,5000,5000,3000,6000,总计30500。

与此同时,存在另外一条线路:北京-迪拜-莫斯科-罗马-巴黎-伦敦-阿姆斯特丹-纽约-里约热内卢-墨尔本-东京-北京。费用依次为:2000,3500,1500,1000,500,1000,3000,3000,4000,3000,1000,总费用为23500。

尽管一开始从北京飞往迪拜要比飞往东京贵,但是最终的结果却是第二条路线更省钱。当然,第二条路线也不一定是最优路线,毕竟这其中存在三百多万种组合,但是能够证明每一次的局部最优并不能创造整体最优。

不论是人生规划还是企业战略,都类似于上述的旅行者问题——包含着无数的可能性和抉择。面对这类问题,看似简单的贪婪算法本质是一种短视,总想着快速做出决定,始终盯着前边,而不再考虑退回去重新做一番权衡。一旦被这种算法附体,眼光自然会变得短浅且狭窄,总是妄图牢牢抓住既有优势,而忽略了自己其实身处于一个复杂且不断变化的环境中。

招潮蟹的天敌大尾拟椋鸟的捕猎过程很有策略性,它们往往不会直接冲向蟹群,而是冲向目标的一旁,好像路过一样,让蟹群没有太多防备。而后它们会迅速折返,让招潮蟹猝不及防。这种情况对招潮蟹的反应能力和行动能力都提出了极大的考验,那些因为巨大的前螯而特别显眼且行动缓慢的雄蟹,往往都是大尾拟椋鸟的最佳目标。

如雄性招潮蟹一样,凡是钟情于局部优势,并且因此而忽略了整体的组织体,最终都难逃相似的命运:它们肥大而显眼,耐力不足,逃生时行动迟缓,而它们辛苦积聚的那一坨坨代表力量的鲜肉,则会成为捕食者的丰盛美味。

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