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正版新书]高维度思考法:如何从解决问题进化到发现问题著者:[日
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前言
PART Ⅰ “知”与“无知、未知”阐明其结构
1.1 “未知的未知”这一死角
你能列举出几个“便利店里不出售的东西”
拉姆斯菲尔德所说的“未知的未知”
“常识”是位于“已知的未知”外侧的墙
1.2 “知”是“事实和解释的组合”
什么是“事实”,什么是“解释”
事实是零维,解释是N维
解释就是“分”和“连”
“画线”须明确“方向”和“长度”
知识是“可重现”的快照
想象和创造是指“知识的重构”
1.3 “无知、未知”的思考框架
“无知、未知”和“三个领域”
通过“维度”所见的三种无知
关于无知的对立轴
1.4 已知和未知的不可逆循环
“知”和“未知”扩张的边界
“无知、未知”和“知”的循环
“无知管理”的思维方式
1.5 苏格拉底和德鲁克所提倡的“无知”的两种视角
“元认知”是基于“无知之知”的意识的原点
用无知重置既有知识
你能做到unlearnlng(舍却所学)吗?
德鲁克所说的“无知”的活用法
PART Ⅱ “解决问题”的困境能“解决问题”的人不能“发现问题”
2.1 “知(识)”的困境
“问题”源自事实和解释的乖离
创新者是指“重新画线”的人
模式识别有助于理解,模式化导致死脑筋
“画线”导致“出乎预料”
定义问题造成“封闭体系”
2.2 “封闭体系”的困境
“封闭体系”和“开放体系”的循环
“公司”这一“封闭体系”也会成长、退化
同样适用于人类的“封闭体系”的困境
2.3 “解决问题”的困境
从下游的解决问题到上游的发现问题
上游和下游是不连续的
社会、企业、学校被“下游”最优化的原因
PART Ⅲ “蚂蚁的思维”vs.“蝈蝈的思维”从解决问题到发现问题
3.1 “蚂蚁思维”与“蝈蝈思维”的差异
蚂蚁与蝈蝈的思维的三个差异
判断是蚂蚁还是蝈蝈的检查表
3.2 从“存量”到“流量”
当蚂蚁的美德瓦解时
“有产者”与“无产者”的区别
从“未知”=“不知道的事”开始思考的蝈蝈
积存“已知”=“知(识)”的蚂蚁
3.3 从“封闭体系”到“开放体系”
“画线”的蚂蚁与“不画线”的蝈蝈
重视“中心和序列”的“封闭体系”
“二选一”的蚂蚁与“二分法”的蝈蝈
“封闭体系”思路的优势和弱点
3.4 从“固定维度”到“可变维度”
为了“升维”,要以“上位概念”思考
是使固定变量达成最优化,还是创造新的变量
各单位所体现的经营管理的维度的不同
低维比高维容易理解
“固定的蚂蚁”与“可变的蝈蝈”的对立结构
3.5 从“奇点”出发的问题发现法
“奇点”是如何产生、进化的
蚂蚁和蝈蝈对待奇点的不同反应
权力阶层vs.革新者
画线?不画线?
奇点进化例——智能手机时代的信息安全
用来思考“奇点”的框架和练习题
奇点发现法——着眼于“禁止”“其他”
3.6 蚂蚁和蝈蝈能否共存共荣
各领域的蚂蚁和蝈蝈
在“二维”中,蚂蚁常占据压倒性的优势
蝈蝈在蚂蚁窝里跳不起来
互相怎么看
通过“元级”克服对立结构
决定是蚂蚁还是蝈蝈的性格和环境
PART Ⅳ 发现问题所需的“元思考法”升维发现问题
4.1 上位概念与下位概念
上位概念是指用以思考的解释层
上位概念是指用“元”思考
脱离“现在、这里、这个”
“无知之知”是“元认知”的产物
4.2 通过“抽象化、类推”升维
“分类”是源自抽象化的上位概念
“关系与结构”的抽象化
不用方程式难以教算术的理由
抽象化没有“公民权”的理由
作为抽象化应用的“类推”
4.3 通过思考的“轴”升维
思考的“轴”是指解释的方向性
思考的“轴”的三个种类
“多样性”之所以重要的理由
4.4 通过“whv(上位目的)”升维
目的与手段、原因与结果是“一个道理”
“为什么?”是向上位概念回溯的唯一口令
“How型疑问词”的“维度”
只有“为什么?”能“重复5遍”
以上位目的思考的Why型思维
通过why型思维“改变赛台”
4.5 为了活用“元思考法”
与上游工作契合的元思考法
上位概念的工作不可能“分担”
后记
细谷功,毕业于东京大学工学部。曾就职于东芝公司,后来进入商业咨询领域,供职于安永(Ernst&Young)、凯捷(Capgemini)等世界级咨询公司,之后成为世界500强NTT电信集团旗下高端咨询公司QUNIE公司的董事总经理和高级顾问,除了为全球众多合作伙伴提供高品质咨询服务之外,近些年来还在日本及国外多家企业、团体及大学进行演讲和讲座,提倡发现和解决问题的高维度思考法。著有《地头力:从结果出发解决问题》《高维度思考法:如何从解决问题进化到发现问题》等作品。
●解释就是“分”和“连”“事实”相对容易理解,“解释”则有些抽象,不太好理解,所以下面我们再做进一步的思考。
深究起来,本书中的“解释”可称为“分”和“连”的组合。人类在认识各种事实时,首先会明确对象事象与其他事象有何不同,属于什么类别,然后将其与各种事象、事件联系起来。所谓的“分”和“连”,换言之就是“分类”和“建立关系”。
可以说,我们的绝大多数认知行为都是这样的组合。
例如,绝大部分语言能力便是连续的“分”和“连”。所谓“分”,就是捕捉对象事实或概念的特征
并加以抽象化,使之与具备其他特征的事象区别开来。
人们常说,“理解”的含义就是“分”。也就是说,“分”是人类理解事物的基础之一。那么,“分”究竟是指什么呢?在本书中,“分”是指在某集团与其他集团之间“画线”。
线该怎么画?就是要捕捉集团中的某个特征,将符合该特征的事象与不符合该特征的事象区别开来。
为此需要针对某一属性,将除此之外的其他性质统统
抛弃,根据有无该属性来把集团二分为二。
如此一来,人类就能通过“分”认知事象,将其转换成语言或数学公式。例如,彩虹之所以看起来有7种颜色,也是因为人们在一定程度上将原本连续变化的颜色分割开来,通过“画线”造成了不连续,而并不是说自然界的彩虹本身就有界线。此外譬如国境、选区等,皆是如此。只要是真正的自然事象,本身都没有界线,“画线”的是人类。
为了给事象命名,须将其与其他事象“分”开。
为了使已掌握的、已用语句完成表述的事象变成有意义的信息,还须以文章或列表的形式将其组合起来。
数学公式也是如此,首先要把经过分类、整理的元素通过建模组合起来。从这一点上可以说,数学公式与语言的操作方式是一样的。
无论是用来理解自然现象的自然科学,还是用来理解社会现象的社会科学,都需要将复杂的事象经过建模后记述下来,而要想实现建模,就必须定义对象(分)并记述相关性(连)。这正是“分而连之”的范例。
还有“分”和“知”的关联。知,就好比“分辨率”,意味着“能分解到多细的程度”。例如,在“文科生”看来,理科和工科大概是“完全一样”的,但在理科生眼中,二者是完全不同的学科。
反之亦然。在不懂经济学的“理科生”看来,“微观经济学”和“宏观经济学”肯定也是“完全一样”的。也就是说,知就是可以进行细致分割的区分能力。
在商界同样如此。例如市场营销,根据特性区分顾客的客户细分就属于“分”。可以说,将其与特定
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