展望与计划 Prospecting vs Planning
《伟大不能被计划》的读后感，甚至夹带私货可以代表我的一些生活态度。看看就好，我的观点也 cannot be planned :P。
全文 1700 字，阅读需 6 分钟。
这本书被 AI 的氛围带得好火，最近看到微信读书上架，就快速翻看一下并也快速过来分享一下我的读后感 ：）
这本书是 2015 年的书籍和观点，因为有一些时间差，放到现在来看，给人的感觉就是 bias 有些重。作者对于其他学科的引用深度非常浅显和零碎，以及缺乏商业和工程的不同视角，仅从算法场景得出顿悟然后推导出类似普世到社会、人生哲学的原则，这件事很难让挂面信服呀。
这本书的主旨是什么呢，我就不展开了，黏贴一下 Amazon 的导读：
Why does modern life revolve around objectives? From how science is funded, to improving how children are educated -- and nearly everything in-between -- our society has become obsessed with a seductive illusion: that greatness results from doggedly measuring improvement in the relentless pursuit of an ambitious goal. In Why Greatness Cannot Be Planned, Stanley and Lehman begin with a surprising scientific discovery in artificial intelligence that leads ultimately to the conclusion that the objective obsession has gone too far. They make the case that great achievement can't be bottled up into mechanical metrics; that innovation is not driven by narrowly focused heroic effort; and that we would be wiser (and the outcomes better) if instead we whole-heartedly embraced serendipitous discovery and playful creativity.
Controversial at its heart, yet refreshingly provocative, this book challenges readers to consider life without a destination and discovery without a compass.
很有可能是翻译问题，书中列举的很多观点我都想 challenge 他对问题的定义，并且有举出反例的冲动，所以这本书更像是硅谷常见的布道文化，而非严谨的跨学科研究。但是我整体上理解他的初衷，2015 年对比 2023 年已经是八年前，理念差距可以想象一下有多大。我捋 Figma 和设计发展史时提到 2015 年真的是互联网创新吃到甜头的黄金期，大家对于探索，创业，产品思考开始有意识，设计和研发开始反思“按处方”做事的价值，所以步道有一定意义，但若是当作当前时代“成为伟大”的黄金法则，呃。。。
几个核心观点，我想换一种解读
作者反复提及踏脚石的意义，其实就是要我们注重探索，和模糊性共处，对事物保持好奇心。这个也符合我们产品开发的一贯原则，还有 design thinking 那一套的价值观：learning 比结果更重要，注重绝对量化不仅是对“事情”和“人”的不尊重，更是对极度理性和机械化手段的崇拜
作者一直在质疑“高大上”目标的意义，这里的目标我看下来不是我们所说的 vision，而是那些具体的，保守的，理性的，清晰的结论或方案。拓展一些的话，规则，原则，标准化，流程，都可以算作这个范围内。这个观点的假设是基于这样一个现象：目标的一成不变会带来伤害，我很同意。但这并不意味着这个目标不应该存在，他是一个动态的 component。原则的意义是辅助执行实践和合作，而非追求绝对真理和设定 KPI。
相比于是用计划方式而非计划方式，最近大量使用 AI 工具让我思考，AI 变革对我们的启发更多是你怎么理解什么是 great，标准在哪里，否则就会成为 garbage in，garbage out。不断提升自己的认知或许是通往伟大的路径，你如何解决问题往往取决于你怎么定义问题。
因为我们对于创新和伟大的不可知，所以就放弃对于理想的追求：这是陷入了虚无主义的陷阱。不可知源于我们对于世界的了解不够多，变量没有办法 capture（虽然听着有些社会达尔文，但你别急听我继续。。）。我最喜欢的一句话是 Innovation isn’t always about something new。在变量有最大公约数的情况下，我们一定在边界范围内有一个最优解。而拓宽最优解的的途径就是拓宽认知边界，保持开放性。但是，甩锅给时间和历史发展，只做主观创造，放弃思考，这个不是科学的气节与价值观。对于科学世界和宇宙世界认知和探索需要有执着，这也是人类勇气在历史中的证明。
对于生活和个人而言，又是恰恰相反的（书中把个人成长和技术实践混为一谈了，感觉过于绝对了），微观上我们生存于人与人之间的情感链接，宏观上生存于结构化的社会体系中，想要通过功利和目标驱动的手段去追求“人生意义”，或用“理论”去抽象地实现幸福，甚至 push 自己和你身边有情感联系的人去合作，这是一件不现实又很悲伤的事。会让我们陷入攻击自己和攻击他人的处境。所以，很多电影对于人生意义讨论都会回到爱，因为爱是无法被计划地最好论证。
从另一个角度说，我们需要伟大吗，需要创新吗？创新这件事，我甚至有些悲观，它不需要方法论，且永远属于少数人个人主义式的创新。如果基于此，那么整部书都不需要进行论述，个人的即为开放的和随机的。作为创业者，bigger picture 和追求伟大都是共识，但是对执行和结果的 commitment，这更是一种勇气和 greatness，这个不是个人主义的，而是需要合作，执行与计划。
这本书更多是一种对控制高复杂度事物执着追求并无收获后的反思，或许并不代表什么更多的抽象原则，很多时候都是界限和平衡的艺术，如果追求绝对的判断，这个观点和本身的出发点刚好相悖。
Controversial 的话题才更有价值，整体还是引发了我的思考，所以是一本可以读的书，其实更好奇 AI 和算法工程师和思维方式，以及案例分享，和做产品有什么不同，这个一手信息或许比一些高屋建瓴更有价值。一个非技术创业人士大放厥词的思考小作文，欢迎大家与我交流呀。
上周团队讨论中，恰好也讨论到团队的性格构成：J，P 分布，perspecting vs judging。这里就不去大谈 MBTI 啦，但在工作环境来说，你是一个排计划还是偏展望的人，表现还是非常明显的。如果一堆 J 人开会，非常容易吵起来，各种观点大冲撞，画风都是通常都会以“我觉得”开始结束。如果一堆 P 人开会，方案和想法源源不断，刹都刹不住。
People with the Prospecting personality trait tend to be flexible and good at adapting to all of life's circumstances. People with the Judging personality trait tend to naturally always think ahead and think through their options. People with the Prospecting personality trait often seize opportunities as they come.
最后开玩笑的讨论结论是：J 和 P 是互补的，一个创造机会，一个把握机会，我们应该珍惜彼此。世间万物都是平衡，以及寻找界限和标准的艺术呢。
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我是一名在硅谷/北京的产品设计师 - 挂面(年少的我一面试就挂!)，是字节、Dropbox Growth、Yahoo、CMU Alumni。目前在创业，热爱表达，日常喜欢思考抽象和哲学。努力维持理性与感性的平衡中 :)
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