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技术人要明白的那些事儿
发布日期:2021-09-07 16:09    点击次数:180
写在前面

我们知道,这个世界有其运行规律,同时也常有人总结一些方法和工具,我们可以利用这些规律、方法、工具来认识、分析和解决问题,并最终达成我们的目标。

作为技术人,会面对这个世界独特的一块领域,想要更好地开展工作,也需要了解这个领域相关的规律,掌握相关的方法和工具。

本文就试图来梳理一下这些技术人需要懂的事儿。

技术的六大定律

技术的六大定律由乔治亚理工学院科技历史教授梅尔文·克兰兹伯格在30多年前提出,随着这些年技术领域的发展,如今被人们重新认识到它的正确性和作用。

第一条,技术不存在绝对的好与坏,而仅仅取决于这项技术被使用的特定环境的好坏,也就是我们常说的“技术是一把双刃剑”。

第二条,发明是需求之母,每一项技术创新似乎都需要通过额外的技术进步才能充分发挥效果,这一条似乎颠覆了我们认为的有需求才会有发明。其实,这两者的关系更应该是相辅相成的,“额外的技术进步”何尝不是一种需求呢?

第三条,技术都是成套出现,也比较好理解,可能源自于技术之间相互的促进关系吧,所谓的波浪式前进、螺旋式上升发展模式。

第四条,虽然技术可能是引发诸多公共问题的主因,但非技术因素在技术政策决定中占据主导。这条的翻译过来就是“主要技术必须受到政治、文化或其他力量的激发”。对于这条,可能也与普通人的认为的技术内驱大有不同,等我们对这个世界有了更多了解之后才知道,很多东西,其实都是大的势力,包括政府、宗教、财团等,推动下产生和发展的。

第五条,历史相关性普遍存在,但技术的历史相关性最强。这条与第三条背后应该有相同的原因吧,相当于“道高一尺,魔高一丈”。

第六条,技术是深受人为因素影响的一种活动。这一条主要说的是技术深受社会的影响吧,警示我们不要忽视社会对技术的重要影响。

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技术的六大定律

达克效应

技术发展日新月异,要进入这个行业,并谋求进一步发展,首先就要解决学习的问题。

达克效应告诉我们一个道理,那就是无知要比博学更容易产生自信。现实中,很多技术人很容易进入盲目自信,停滞不前的状态。殊不知自己所熟悉的知识和工作模式,只是技术领域小小的冰山一角,甚至根本都算不上。一旦离开熟悉的环境,就会茫然不知所措。所谓的十年工作经验可能也只是十年重复一件事的经验。在新技术浪潮的冲击下,很快就会被拍死在沙滩上,而且死相很难看。

保持谦虚的态度,勇敢地走出舒适区,持续地学习,可以让我们避免成为山下的“门外汉”,避免在愚昧的山峰上“半瓶子晃荡”,避免在绝望的谷底停止不前,促使我们走上开悟之坡,到达持续平稳的高原。

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达克效应示意

技术成熟度曲线

技术成熟度曲线指由Gather发布的Hype Cycle,它是基于大多数技术都将不可避免地经历过热期、低谷期然后达到最终成熟期的发展模式这一基本预期设计的。

每个技术成熟度曲线都将技术的生命周期划分为技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂谷底期、稳步爬升复苏期和生产成熟期共五个关键阶段。

技术成熟度曲线可以帮助我们了解特定领域内各项技术的相对成熟度概况,以及生产力成熟期和主流采纳所需的时间,并可以帮助技术规划人员确定技术的投资时间点。

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技术成熟度曲线

技术雷达

技术雷达是 ThoughtWorks 每半年发布一次的技术趋势报告,它持续追踪有趣的技术是如何发展的。技术雷达使用象限和环对其进行分类,不同象限代表不同种类的技术,而环则代表对其作出的成熟度评估和选型建议。

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技术雷达完整图(第24期)

ThoughtWorks中国还有人出了读书雷达,有相应的豆瓣豆列,可以用来辅助学习。

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读书雷达

黄金圈法则

黄金圈法则是知名广告人Simon Sinek提出的,它将人的思维由浅入深地分为“What-什么”、“How-如何”和“Why-原因”三个层次,通常多数人都只看到'What'这一层表象,部分人可以了解'How“表示的机理,而只有少数人懂得'Why'代表的内驱原因。而且大部分人是以'What'、'How'、'Why'由外到内的顺序来思考和做事的,如果将思维顺序反过来的话,主导思维的话,将可能看到另外一片天地,更容易脱颖而出,迈向成功。

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黄金圈法则

相对于黄金圈法则,NLP思维逻辑层次理论体现了完整的思维逻辑模型。在NLP中,环境、行为、能力被认为是低三层,这是我们大多数人可以意识到的层次。而信念价值、身份、精神被认为是高三层,需要我们有意识地进一步分析思考才可能被发现。通常在低层次遇到问题,可以在它的上一个层次轻易地找到解决方法,而在它的同层次或低层次则很难找到满意的解决方法。

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NLP思维逻辑层次

德雷福斯模型

德雷福斯模型提示我们,任何专业技能的从业者都需要经历新手、高级新手、胜任者、精通者、专家 5 个阶段。

新手:通常需要详细的指令才能开展工作。高级新手:主要缺乏全局思维,对任务间的关联性、任务的优先级考虑不够。胜任者:能较好地解决问题。精通者:能认识到自己的不足和错误,明确知道自己的定位。专家:已建立很多模式,凭直觉即可解决问题。

专家需要与情境有关的直觉做事,而新手则需要与情境无关的指令。

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德雷福斯模式(来自:jiajialing)

道法术器势思想

“道、法、术、器、势”思想体系可以追溯到先秦时期,“道、法、术”的思想体现在《道德经》中,“术”要符合“法”,“法”要基于“道”,讲究“以道驭术”和三者有机结合。“法、术、势”思想在法家有重要应用,韩非子主张抱法处势而用术,所谓“抱法处势则治,背法去势则乱”,强调三者协同的重要性。

在“道、法、术、器、势”体系中,“道”是规律、思想,“法”是原则、方法,“术”是手段、技巧,“器”是器物、工具,“势”是形势、趋势。还有人扩展整个体系,加了“志”,表示目标、志向。

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道、法、术、器、势

利用“道、法、术、器、势”思想体系,可以帮助我们认清世界,完善知识体系,指导我们更好地完成工作目标等。

变革曲线

变革曲线相关理论最初由心理医生伊莉莎白.库伯勒.罗斯提出,用于分析人们在受到心理创伤后的改变过程。变革曲线描绘了多数人在面对变革时的心路历程,大体分为四个阶段,包括维持现状时的惊讶和否定,打破现状时的愤怒和害怕,出现突破阶段的接受心理,以及重新建立阶段的认可态度。

技术领域的变革几乎是经常性的,变革曲线有利于我们科学认识和管理这个过程。

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变革曲线

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变革曲线(来自:七年就是一辈子)

二八定律

大名鼎鼎的二八定律可以说是家喻户晓了,它又名帕累托法则,是19世纪末20世纪初意大利经济学家帕累托发现的,它是一种不均匀分布的理论,已被发现广泛适用于很多领域,也包括技术领域。

在计算机领域,80%的代码通常由20%的程序员完成,而80%的问题可能由20%的错误引起,80%的读写发生在20%的数据上,这些都可以给我们一些启示,善于发现和利用这个规律可以帮助我们很好地完成工作。

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二八定律

熵增原理

熵就是系统中的无效能量,宇宙的能量总和是一个常量,而每一次能量转化,必然有一部分有效能量变成无效能量。因此,系统中的有效能量将越来越少,而无效能量会越来越多,也就是说,当一种形式的'有序化'转化为另一种形式的'有序化',必然会产生某种'无序化'。

熵增原理告诉我们,如果没有外部能量输入,封闭系统将趋向越来越混乱。如果要让一个系统变得更有序,必须有外部能量的输入。当一个系统(或部分)变得更加有序,必然有另一个系统(或部分)变得更加无序,而且'无序'的增加程度将超过'有序'的增加程度。

如果要抵抗熵增,就需要开放系统或者输入能量。开放系统,可以让系统中无序的部分交换到外部系统。输入能量,可以让系统中无序的部分变得有序。

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熵增原理

薛定谔说,人活着就是在对抗熵增定律,生命以负熵为生。

根据《熵:一种新的世界观》一书的观点,技术现代化的进程越快,能量转化的速度也就越高,有效能量就耗散得越多,混乱程度也就越大。我们竭力把一切活动技术化、条理化,而结果只是加快了能量转化和熵的过程。我们越是把技术扩散到整个文化中去,整个社会就越是支离破碎,熵的增加也就越快,混乱程度也就越大。我们当代世界的危机触目惊心的道理就在这里。

写在后面

面对这个纷繁复杂的世界,需要我们建立一些基本的认知模式,掌握一些基本的规律,作为技术人,更是如此。本文简单列举一二,篇幅已然不小,就暂且收尾了,以后有机会再和大家一起学习探讨。