今天分享的書籍是《多樣性紅利》，作者是斯科特·佩奇。這本書主要講述了思維方式的多樣性、認知工具的多樣性、觀點和視角的多樣性，以及多樣性的優點和缺點。我將分享其中的多樣性視角、多樣性啓發式、多樣性解釋、多樣性預測模型、多樣性>能力、多樣性的缺點和實現多樣性的方法七個方面的內容。
一、 多樣性視角
7+5=?
如果是10進制，7+5=12；但是如果是2進制，7+5=1100。所以，同一個事物，用不同的角度來看，結果是不一樣的。
無論是在看待事物還是解釋事物時，不同的人可能會有所不同，每個人對於自己面對的問題，都會有不同的表現。
我們通常將人們對事物進行“編碼”的方式稱爲視角，視角就是表示方法，用來給對象、事件或情況編碼，使它們都有自己的獨一無二的名稱。
正確的視角可以使問題變得更容易解決。從歷史中已經看到，大多數科學突破和商業創新都是從某個人以不同的方式看問題開始的。
視角是從現實到內部語言的映射，使每一個不同的對象、情況、問題或事件都被映射到一個唯一的詞語。
多樣性視角的好處是視角越多，找到全局高峯的機會越大！
爲牛頓撰寫的那篇著名的墓誌銘中的一個金句：“自然與自然的法則都隱藏在茫茫黑暗之中；上帝說，讓牛頓來！於是，一切變得光明。
我們可以給出以下結論：一個待解決問題的難度，取決於對它進行編碼的視角。
二、多樣性啓發式
啓發式是一種用來尋找解決問題方案的有效思維工具。
啓發式是在視角範圍內應用的。給定一個視角，啓發式可以告訴我們去哪裏尋找新的解決方案或採取什麼行動。
例如“反其道而行之”或“像對手一樣思考”。這種經驗法則型啓發式雖然簡單，但是威力卻可能很強大。
啓發式是一個規則，適用於某個視角中現有的解決方案，該視角能夠生成一個或一組新的更好的解決方案。
四種常見的啓發式：拓撲啓發式、梯度啓發式、允許犯錯啓發式和羣體啓發式
1、拓撲啓發式
最簡單的啓發式是拓撲啓發式。它們依賴於視角的結構，從而搜索鄰近的解決方案。
反其道而行之”啓發式也屬於這一類。由視角創建的鄰近結構通常隱含或暗示着若干種拓撲啓發式，你只需要在“近鄰”當中搜索即可。
2、梯度啓發式
在那些可以用數學表達式表示價值的問題中，則可以利用梯度啓發式。具體方法是，先計算出價值函數的斜率，然後沿着斜率的最大方向移動。
如果一個玉米煎餅的價值取決於它的大小和溫度，那麼就可以計算出，它的價值是怎樣隨着大小與溫度的升降而變化的。在可能的解決方案空間中的任何一點上，都存在着一個方向，它會導致價值獲得最大的增長。梯度能夠告訴我們的就是在某個點上最陡峭的上升方向是什麼
梯度啓發式的缺點是，它們會限制搜索的多樣性。梯度給出了實現最大改進的唯一方向，只要每個人都擁有相同的價值函數，那麼這就是最好的前進方向。但是，如果人們希望得到的東西有所不同，那麼他們獲得最大改進的方向、他們的梯度就可能不同。
3、允許犯錯啓發式
一個更加複雜、更加“久經世故”的啓發式會往山下走幾步看看，這看起來似乎是在“犯錯”，但是它也不會往山下走太多步。對於這種啓發式，我們稱之爲允許犯錯啓發式。使用最廣泛的一種允許犯錯啓發式是模擬退火算法。
這種算法的核心是“模擬”一種自然現象，也就是玻璃和金屬的退火，並將其內在邏輯應用於難題解決。爲了生產出鋼鐵，要先將鐵礦石加熱，然後緩慢冷卻，也就是“退火”，使分子排列整齊，從而變成鋼。加熱會使東西分子起來，而冷卻則使分子對齊。運用這種方法來解決難題，正是啓發式可轉移性的一個很好的例子。
4、羣體啓發式
羣體啓發式可以同時搜索多個解決方案。例如，進化就可以被認爲是一種羣體啓發式。
還有一個更簡單的同樣基於羣體搜索的啓發式，它被稱爲螞蟻算法。在這個啓發式中，一羣螞蟻被隨機地“扔進”一個景觀中，每隻螞蟻都“降落”在一個解決方案上，並對這個解決方案進行評估，然後應用拓撲啓發式或梯度啓發式在鄰域搜索局部更優的解決方案。
隨着時間的推移，每隻螞蟻都不斷找到更好的解決方案，直到陷入局部最優點爲止。
多樣性啓發式有助於找到更好的解決方案。還應該把視角和啓發式結合起來考慮，並應用於某個給定視角的不同啓發式的集合。事實上，一個視角對現實的組織越有效，人們在這個視角下能夠創造的啓發式就越多。
三、多樣性解釋
我們要考慮視角框架，之所以這樣做主要有以下三個原因：
第一，解釋是基於視角的，所以不能只定義一個而不定義另一個。
第二，對視角進行分析更加容易。如果兩個人使用不同的解釋，那麼就意味着他們把一些對象或解決方案放入了不同的類別。
第三，有了視角，就可以區分導致不同解釋的兩個原因。
以對人類分類爲例，我們可以進行如下解釋：
1、按膚色：白種人、黑種人、黃種人、棕種人
2、按宗教：無神論者、基督教、猶太教、佛教、道教、印度教等
3、按性別：男人、女人
4、按DISC模型：指揮者、影響者、思考者、支持者
四、多樣性預測模型
預測模型是一種解釋，並對由解釋所創建的每個集合或類別進行預測。預測模型的形式多種多樣，包括系統動力學模型、迴歸模型、博弈論模型、因子分析模型和基於主體的模型，等等.
我們在日常生活中進行預測爲例，會以多種角度進行綜合預測：
1、天氣預報預測因素：溫度、風速、雲的形成、天空顏色等。
2、股票買入預測因素：品牌、行業、盈利模式、現金流、趨勢等。
3、尋找戀人預測因素：容貌、收入、性格、脾氣、體貼、價值觀、成長性等
五、多樣性>能力
假設，現在有兩個問題解決者組成的小組，一個是多樣性的，另一個是同質性的。如果所有這些問題解決者的“能力都是相同的，那麼多樣性的小組將會找到更好的解決方案。
這是因爲一個問題解決者集合的局部最優解等於該羣體每個個體局部最優解的交集。
多樣性優於同質性定理：如果兩個問題解決者集合都只包含了個體能力相等的問題解決者，並且第一個集合中的問題解決者是同質性的，第二個集合中的問題解決者是多樣性的，那麼平均而言，它們的局部最優解將會有所不同，而且由多樣性問題解決者組成的集合將優於由同質性問題解決者組成的集合。
所以，在解決問題的時候，不同的兩個人要比完全相同的兩個人要好。
六、多樣性的缺點
1、造成公共資源緊缺
在美國的一個城市。那裏的水電管網老化，需要進行更新改造。但是就是因爲各個種族，各個階層，各方利益的博弈。總是對對方提出的方案不滿意而反對。幾年過去，那個地方的水電管網仍然老化，到了冬天停水停電，非常普遍。
2、分歧大、衝突多、決策緩慢
在美國因爲發生多起校園槍擊事件，造成學生傷亡慘重。美國的共和黨和民主黨都提倡應該進行禁止民間槍支買賣。但是，因爲民主黨的禁槍提案和共和黨的禁槍提案不一樣。雙方都不贊成對方的方，結果禁槍方案在美國遙遙無期。
七、實現多樣性的方法
1、“超可加性”創造神奇：指數基金
2、兼容幷蓄：進化——基因突變
3、多聽外部聲音：真正的外人，不同思考方式
4、既關注多樣性，也關注能力
5、讓員工參與市場預測：多個銷售經理預測市場比外聘專家更好
6、鼓勵跨學科研究
7、區分基本偏好於工具偏好：目標一致，手段多樣
8、堅定“多樣性優於能力”的信念
