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向计算机学习思维原则
在计算机的算法思维里，所有的原则都必须排序、都必须编码、都必须有高阶低阶的次序、都必须能处理实际出现的所有情况。这真正结合了原则性和灵活性。
最近“算法”这个词的提及率越来越高。这说明什么？说明整个社会越来越意识到，人类文明到了一个重要的关头。过去，是人类来创造计算机算法，而未来，人类要反过来向计算机学习算法思维。
“算法思维”和日常思维有什么区别？这一篇我们简单和大家聊一聊。
最重要的一个区别是，算法思维是有原则的，而人类的思维很难有坚定的原则。
《战争论》的作者克劳塞维茨讲过一句话：“制定原则并不难，难的是始终坚持原则。”这句话听起来是句大白话，但是道出了人类思维的一个根本性的难题。我们在日常生活中，经常跟别人说“这件事原则上可以”，实际上是什么意思呢？现在不可以；或者反过来，“这件事原则上不行”，实际意思就是特殊情况下也行。
在潜意识中，我们就是认为原则是可以用来打破的。但是之所以要有原则，就是因为不能有例外，这难道不是一个问题吗？
过去，我们觉得计算机很笨，它只会坚守原则，机械地执行指令。人要灵活得多，没错，这是人的巨大优势。
但是现在情况变了，如果着眼于未来，计算机的这种笨，反而要成为人学习的对象。为什么？因为人要处理的情况越来越复杂，灵活性带来的优势越来越小。相反，没有原则带来的劣势越来越大。
举个例子说，业余做投资的人都模模糊糊地知道一个原则：绝不能用杠杆借钱去投资。道理很简单，一旦投资失败，不仅血本无归，而且债台高筑，人不能玩自己玩不起的游戏。有没有例外呢？很多人会觉得有。比如，这个投资机会是我最好的朋友告诉我的，一家大机构为这个投资机会做担保，很多有钱人、聪明人也加入了这个投资机会，那我要不要借钱用杠杆赌一把呢？
在小规模的人类共同体中，比如一个村里，这么想问题不大。因为复杂性有限，可以调用人的灵活性，去判断机会、判断人性、判断具体的机会是不是靠谱儿。但是，现在的投资市场、金钱游戏，已经是一个全球性的复杂网络。复杂到没有任何一个人能说清楚全貌。在这种情况下，一个人如果有侥幸心理，即使这一次安全地得手了，迟早也会踩响地雷。聪明的投资者恰恰不能自恃聪明，而是要坚守一个笨原则：绝不能用杠杆去投资。
再举一个例子。简单说，就是当我们面对一大堆选择，又没有重新选择的机会的时候，我们在做判断前需要考察的总数的百分比。
计算机算法给出的答案是37%，当我们考察了总数的37%后，不应该继续考察剩下的63%，而应该迅速做决策，而不是等全部考察完。比如，买房，市场上在考察范围内的房有100套，那我们要把100套全部看完才能下决心吗？算法思维告诉我们不用，考察前37套，就可以选了。这是算法决定的，在这个地方停止考察做决定，是成本收益最优的策略。
大家可能觉得算法提供的37%这个原则，看起来冷冰冰不近人情。但是，无论是数学推演，还是客观统计，这个数字都是有效的。不是真的建议你接受这个数，只是通过这个例子，展示两种思维方式之间的巨大鸿沟。
不过，说到这里，大家可能会有一个误解，认为算法思维只会坚持原则，没有灵活性。其实恰恰相反，算法思维，不仅有原则，同时还能够兼顾更多的原则，而这一点恰恰是人类做不到的。
银行门店里排队办业务通常需要遵循什么原则？先来后到。谁领的等候号码靠前，谁先办业务。这是单一的原则。
如果有一个人的业务特别复杂，要办很长时间，后面的人就会等很久；有一位的业务特别重要，不仅对他自己重要，对银行也很重要，但是他也不得不按部就班地排队。从全局的角度看，这不是一个效率最高的策略。但是没办法，银行面对公众，在复杂的情况中它只能采取单一的、看起来公平的策略：先来后到。
计算机也面对同样的问题，要完成那么多任务，它只有一个CPU，先算哪个后算哪个？算法就会有很多原则来处理这个事。比如，法官原则：谁先排队谁先办理；客服原则：谁最重要，谁先办理；先苦后甜原则：哪个客户消耗时间最长，哪个客户先办理。
这些原则怎么统一在计算机处理的过程中呢？计算机操作系统的设计者，通常会把好几种方案混合使用。比如同时设定，越重要的顾客优先级越高，等待时间越长的顾客优先级越高。这样一个顾客即使不是很重要，但是等待时间已经很长了，他也有机会先办理业务。
所以说算法思维不是单一原则，它恰恰更灵活，更能考虑全局。它的唯一出发点是，哪种方式消耗的时间最短、花费的资源最少、效率最高。
有一次，脱不花跟我说，考察一家公司有没有真正的价值观，一个问题很有效，问他们老板：“贵公司排序第二的价值观是什么？”
这个问题通常会把人问蒙，问第二不问第一的目的，就是看看他们的价值观是不是有排序，没有排序的价值观就等于没有价值观。
对啊，很多公司贴在墙上的使命、愿景、价值观都是很大的词，比如高效、诚实、正直等等。这些大词本身没错，但问题是，当这些大词发生矛盾的时候，比如高效和诚实发生抵触的情况下，哪个原则优先呢？如果没有清晰的排序，怎么能说这是有价值观呢？还是处理不了具体情况。
在计算机的算法思维里，就没有这个问题，所有的原则都必须排序、都必须编码、都必须有高阶低阶的次序、都必须能处理实际出现的所有情况。这才是真正结合了原则性和灵活性。人的思维方式很难做到这一点，也是我们在这个超级复杂时代必须向算法学习的原因。
我们人类的思维能力和计算机相比，差的不仅是运算速度，更是思维结构。