平衡态是一个人“熵”最大的时候

看似平稳安逸，实则假性繁华，危机重重。

什么是“熵增定律”。

熵增定律提出是来源于1854年，一位叫克劳修斯的德国人，他认为在一个封闭的系统内，热量总是从高温物体流向低温物体，从有序走向无序。

如果没有外界向这个系统输入能量的话，那么熵增的过程是不可逆的，最终会达到熵最大的状态，系统陷入混乱无序。

就好比上面这张图，当图中整体英文单词（ENTROPY）完整的时候，我们非常容易理解所表达的意思。

而它被完全打乱的时候，你就很难记住它，信息和信息之间的混乱程度就不可描述了，同时你与别人解释的成本也就别的更大了，因为无序，造成不确定也就多了。

再比如说：12345678

看起来非常有序，也非常容易记忆，如果把它打算重新排列，没有任何规则，那么自己可能就要费很大功夫找到其中的“规则”才能记住，要么是死记硬背。

说了这么多，先来了解下熵是什么？

熵（shang）形容一个系统中无效的能量，用来度量系统的“内在混乱程度”，好比人的大脑，当事情堆积的比较繁多，就会陷入“混乱状态”，相对，熵值就越大。

在物理学中，熵也是一个绝对值，能够计算出具体的数据，但是当人们把熵引入到社会中，有了“个人”的视角，相对也就多了一个“处理器”，系统的有序和无序也就成了相对的概念。

那么熵增的核心是什么呢？

从个人成长角度，我们每天大脑摄入各种各样的事情，学习各种知识等内容，大脑需要记忆，需要处理，也就意味着CPU系统中“熵值”在不断的增加。

如果不及时的优化，排序，减少，最后大脑无法多进程处理事情，它就会趋于混乱或者无序的状态中。

从核心定义中理解，熵增是基于两个潜质条件：封闭的系统+无外力做功，只有打破这两个条件，才能实现熵减。

何为封闭的系统？

不与外界环境，物质，能量和信息交换的系统称之为封闭式系统，即一个封闭的系统可能走向混乱，无目的，以及怠惰状态的趋势。

就好比人的大脑，若把一个人关在屋子里面10天不让出门，餐饮食品全安排好，没收与外界所有的联系工具，那么这个人就会出现“熵增”的状态。

为什么会出现熵增呢？

我们了解到“熵”是形同混乱程度，那么为什么会增长呢？简单的逻辑就是世间万物需要发展，发展就需要迭代，如果不保证有效的运行，它就会变得的混乱。

当然熵也是一种“不可逆的东西”，这也是最绝望的，什么是“不可逆”的行为呢？

运用热力学第二定律所描述：不可能使热量从低温物体，自发地传递到高温物体，而不产生其他影响。

如果要使热传递的方向调换顺序，必须利用能量，但能量在转移的过程中又是出现损耗的情况，并不能100%的进行转化，所以“永动机”是人类的幻想，世界上的熵还在不断增加。

举一个简单的例子：

就好比为了地球上我们交通有序，于是人类发明了汽车，火车，但是同时又排放出了很多的“尾气”，污染了地球的环境，所以从宏观角度看，熵值还是在不断增加。

在比如，把你关进屋子10天，封闭状态下，餐饮食品产生的垃圾无法丢弃，时间长造成的气体无法排除，这也是一种对社会环境的“熵增”。

在比如，公司在招聘的时候，人多了做事更快，更有质量，形成组织力的核心是为了利润的增长的确定性，但是组织中也会出现很多不确定性因素。

从字面意思，你可以理解为“熵”每天其实都在增加的，事物总是从有序到无序，从无序到有序进行发展的。

如果我们每天什么都不做，其实明天也会呈现为熵增的状态，甚至不会保持原样，比如你要吃饭，家里要制造垃圾，你要每天使用洗漱用品一样。

那么从公司层面，对于组织来说，如果没有合理的文化制度引导，就会在混乱无序中迷失方向。

熵增不仅预示着宇宙终将归于热寂，人类终将消失。

从世界角度，熵增关乎着国家的发展，企业的发展，组织的变革，从个人角度，熵增关乎一个人自律的情况，获得财富与成就的大小。

“无序”到“有序”。

既然我们清晰的了解到熵增不是好东西，那么对于个人，我们该如何对抗，进行有效的梳理呢？其实答案的本身，熵增已经告诉了我们。

我们不妨在看下“熵增的定义”，在孤立的系统中，熵是不减少的，如果过程不可逆，则熵会增加或混乱，如果过程是可逆的，则熵无序或减少。

从这个角度，我们清晰的可以做出有效的分析，其一是从无序到有序，从有序到“熵减”。

1.认知层面从无序要有序

在一个系统中，无序和有序其实是相对的。

为什么很多文章有的人看的非常容易，而有的人却看不懂，为什么科学家可以解释复杂的问题，而我们却不能，这取决于个人或组织的认知程度，即识别信息的核心能力。

如果一个人能做到上知天文下知地理（全认知角度），这就成了上帝的视角，上帝是否存在我们不解剖，但是你能掌握世界上全部的信息，你也可以称之为“上帝”。

作为一个普通人，我们只有持续的学习，提升自身的认知，才能获得更多高于别人的视角去看世界，乃至于组织，这样对自己来说才能“熵减”。

请记住，熵值越大，你的大脑就越混乱，就越不想进步，就会待在舒适区，久而久之，认知就会不断下降。

那么到底如何有效的学习才能让熵值不出现增长的状态呢？

我认为最简单的方式不是学习同行，也不是和优秀的人学习，而是要学习“机器学习”，“人工智能”学习的方法论。

先了解下何为人工智能：

人工智能主要定义可以分为两个层面：一是人工，二是智能，人工比较容易理解，智能如果应用熵增的定律，我认为它是将无序变成有序的过程，智能也是对信息处理后形成标准动作的过程。

比如AI学习，AI对话，其实本质后面是通过代码的方式，将知识输入到数据库中，然后基于人行为进行解析，做合理的需求匹配，满足人的日常。

用智能的方式去学习是因为“智能化”对信息的处理要求相对更高，更准确，更为标准化，比长辈，上级分享的经验更有批量参考的依据。

人的大脑本质无法存储很多东西，也就意味着从知识角度，我们可以大量BD，但是认知不能。

我们对认知的提升，和AI建模相似，只有寻找到有序的信息，然后进行总结，归纳，形成模型，方法论，才能通过大量不同学科的方法论来帮助自己认识更大的世界。

如果自己找到的信息繁杂，不能够清晰处理，那么认知就无法提升。

来看看从无序到有序，机器学习流程：

储备数据—分析数据—找到规律—提炼底层逻辑—总结方法论—建立标准化模型—输出。

数据简单形容为”标签，画像“，“用户信息”，机器通过存储大量信息，进行分析，找到其中的规律，然后提炼底层数据库，做合理化总结，最后形成标准化输出。

为什么要标准化呢？

标准模型的核心在于“重复利用”的价值，其一，对于机器来说，建立标准化可以节省人力。

其二，构建出标准化能够减少决策的成本，其三用于流传，人类的核心优势是迁移的能力，即一套模型的智能化够标准，在其他领域可能也是相通的。

我们再说从个人成长的角度，机器学习与构建思维模型有哪些相似的地方呢？

比如将知识整理，使用思维导图做分层，提炼问题，进行整理，优化，迭代，最后分类归纳，提炼SOP形成体系，下次用的时候反复进行刻意练习等。

如果我们不想陷入“思维”的囚笼中，几种方法论是远远不够的，还需要跨学科的学习，多维度的去找规律，积累模块，从无序走向有序，才能减少熵值，维护均衡状态。

2.行为层面从无序要有序

多数人应该看到过机器人视频，1.0版本只能简单的跳跃，运动，2.0-3.0每一年的迭代，它对应的功能逐渐的变多，能力也变强。

2020年的机器人可以轻易的躲避各种突如其来的障碍物，这一切的过程属于“进化”。

人的学习也是这样的过程，你可以幻想下，小学年代的死记硬背到中学的理解记忆，高中的灵活掌握，一方面是元认知的提升，另一方面则是从“无序”走向有序的过程。

但人和机器不同的是，我们无法预测未知，也不能保证每个节点做出的决策都是对的，因为过程中“外界的熵值在不断的增长和变革”，不可控。

我以公司为单位，比如创业的时候，有活儿一起做效率很高。

因为业绩的增长，不得不扩大组织，然后就有了部门各自为战，这时就开始出现为了KPI争夺利益的情况，过程中项目的推进效率也就变得低下。

等到业绩瓶颈之后，如果企业的创新，开放化跟不上，组织行为再复杂，那么就可能加剧“整体环境的复杂”，这一切就是“熵值”在增加。

当企业组织系统不可避免的走向无序，周围的环境不确定性越高的时候，我们是否能够进化出某种形态结构，来长久的对抗外界的不确定性呢？

答案就在“熵增定律”的定义中，如果孤立的系统中，熵永不减小，过程不可逆，那么能做的便是“开放系统”，“降低损耗”。

何为开放系统？如果用一种商业模型表达我上述的逻辑，它应该是S2b2C，为什么是这样的模型，答案如下：

很多创业者初期在创业的时候，并没有很大的视野和格局真正做到“滴滴”“美团”“头条”这种平台化的模式，只是单一的解决某个痛点，达到盈利为生。

比如“我认识的做教育培训”创业者，在前期为别人提供付费咨询，课程来盈利，慢慢的课程多了，一直TOC就会面临增长瓶颈，这个时候就开始设计商业模式。

比如“我能不能做MCN”，孵化老师，我能不能给我自己APP上的老师赋能，让他们帮我做增长，让他们盈利，我抽部分成，把供给做好，这就成了单一到“开放”模式。

为什么要开放系统：

保持与外界物质，能量，资源的交换，给企业建立有效的协同，这样才不会死路一条，同时赋能别人，达到生态共赢。

从个人层面，人的成长也需要向外界的老师不断学习，请教，来丰富自己的思维，打破认知边界，如果人变成封闭的状态，试想下一个人该有多无知和可怕。

增加内部信息畅通：

熵增定律不可逆，那么在于外界资源，物质的交换过程中，必定会增加损耗，就像“我见过很多APP之间资源互换一样”，在互换中，肯定会消耗自身。

追求高效的信息的畅通，对于内部组织部门与部门之间，才会有效的协同补位，以免信息不畅而出现“熵”增。

从个人角度也是一样，在上学时为什么会有偏科的情况，因为大脑的认知结构对信息的摄入理解不同，频繁考试测试的目的是为了“信息开放”，这样老师才可以及时了解一个人的情况。

增加杠杆，信息重组：

熵就像一个圆形中的“杠杆定律”，杠杆两端一面是熵值，一面是“效率”，当效率增加，熵值就会减少，反之当效率低下，熵值就会增加。

但两端是无法做到平衡状态，因为一旦平衡也就意味着“相互满足”，都进入舒适圈，你好我好大家好的状态，这也是很多企业为什么在业务转型，或者瓶颈的时候选择外部引入高管。

因为内部进入舒适圈，需要外部引力来打破均衡，破坏舒适圈，降低企业内部熵值。

行为层面从无序到有序，三点总结为：“开放系统，内部信息均衡，降低消耗，增加杠杆，打破组织均衡，从而减熵，提高效率。

个人如何“熵减”。

我曾经参加的一个培训会上，老师觉得大家学习比较枯燥，就在课堂中做了个小游戏：

老师在黑板上画了个圆，紧接着在圆中画了个人，然后他又在圆圈的里面加上了一座房子，一辆汽车和一些朋友。

然后老师说：“这是你的舒适区”，这个圆圈里面的东西对你至关重要，你的住房，家人，朋友，还有你的工作，在这个圆里面，你会觉得很自在，安全，想着远离危险或争端”。

“现在，课堂上谁能告诉我”，当你跨出去这个圈子后，会发生什么？教室里瞬间鸦雀无声。

一位积极的学员站了起来说：“会害怕”，另一位说：“会犯错”。

这时候老师微笑的说：“当你犯错误了，其结果是什么呢？最初回答问题的那个学员大声的说：“我可能会从中学到东西”。

“是的，你会从错误中学到东西”，当你离开舒适区后，你学到了以前不知道的东西，你增加了自己的见识，所以你会进步。

如果你不离开这个圈子，你的熵值会不断增加，最后自己会“越来越混乱”，不知道未来要做什么。

老师再次转向黑板，在原来那个圈子以外画了一个更大的圆，还加了一些新的东西，如更多的朋友，更大的房子等，

“如果你总是在自己的舒适区里打圈”，你将无法扩大自己的视野，永远无法学到新的东西，只有当你跨出舒适区以后，你才能使自己人生的圆圈变的更大，你才能不断的熵减，变成一个优秀的人。

所以，如果你想变的更好，那么就不能任由自己随心所欲的放纵和发展，比如吃，他会让你变的胖，玩，他会让你变得穷等，最有一切都无序混乱了。

这样的案例身边很多，他们不知道如何下手，浑浑噩噩，得过且过，一辈子3万天就这么浪费掉，最后熵值越来越大，丧失了控制自己生活的能力。

个人想要对抗“熵增”：

首先要引入一个非常重要的理论—“耗散结构”。

耗散结构是远离平衡态的非线性的开放系统，特性和“熵增”有所相似，它注重的是“开放性”，其次是非平衡，当一个系统具备了“耗散结构”，它就能有效对抗熵增。

那么，我们该如何根据这两个特点，将自己打造成一个可以对抗熵增的“耗散结构呢？有几个方法论分享给你：

1.不让大脑系统做多任务进程

我经常遇到这样的朋友，吃着饭电脑放着视频，左手还要拿着手机刷信息流，最后吃完了也不知道电脑视频剧情讲的什么故事，手机信息流获取了哪些有效的信息。

因为不断的让大脑摄入“碎片化信息”，反之会使自己越发的焦虑。

工作中我也经常看到这种情况，比如新媒体的伙伴在写一篇文章，结果中间需要插图，打开网页“找了很久”，最后找到合适的图了，结果文章上半部分写什么却忘记了。

所以个人“熵减”的第一步是要学会“聚焦进程”，一次只做一件事，清空额外的干扰，把其他的用便签记录下来，完成一件再做下一件。

2.用成长型思维代替“固定型思维”

每个人的大脑都有“固化的思维”，自律是很难的，你需要不断的开发大脑，激活它去思考，强迫它去运作，让它接受来自外界的有效讯息，这样才不会“生锈”。

成年人的记忆力蜕化是因为“用脑太少”，时刻保持与外界的交流的机会。

过去的昨天无论成就如何，有多少荣耀，终将不再返回，所以这些东西就像过去的“熵”，不值得“记忆”，及时的清理，才能“装进去”新认知。

成长型思维是虚心接受外界给予的一切反馈，固定型思维的人倾向于逃避和失败，如果你不想让自己变的更糟，那么就从“思维开始转变”。

3.高标准，远离平衡态，不要觉得还行。

很多人喜欢给自己妥协，比如说好的每天坚持50个俯卧撑，结果今天由于特殊事情太忙就少做几个吧，这种的平衡状态，始终还是会让你回到“舒适区”。

美国人noeltichy提出的舒适区法则中，最里面是舒适区，中间是学习区， 你在舒适区就是一种“平衡的状态”，因为不需要太多努力就能使所有事物都达到一个相对平衡的结果。

你要走出去，从舒适区走到学习区甚至于“恐惧区”。

你要不断的超越自己，比昨天的目标更高，才会有新的“成果”出现，80%的事情都不困难，困难的是战胜内心的“自己”。

4.颠覆式成长。

三天打鱼两天嗮网不可取，远离非线性的“改变”，要做持续的加码，可能你现在做的事情并没有结果，比如坚持健身，坚持阅读，坚持写作，坚持听课。

要知道个人成长遵循的是S型曲线，开始的时候，会非常的漫长的平坦期，而后则是如火箭般骤然升空，并最终在高段位保持平稳。

颠覆式成长不仅是一次S型曲线的飞越，它是很多次的飞越，它要求我们在完成一次S型曲线的增长后，再进入第二条跑道，重新来过。

个人熵减方法论：不让大脑多进程任务+用成长型思维代替固定性型思维+高标准原理平衡状态+颠覆式成长。